陕西省电力消费影响因素的实证检验

文章对陕西省电力消费的因素进行分解,采用单位根,协整,误差修正模型等多种方法检验了不同因素对陕西省电力消费的影响,并对短期内电力消费的时间趋势做了预测。文章发现,经济增长、经济结构转化,以及能源使用效率的提升对电力消费有明显的影响。从长远来看,经济结构的转化仍然是影响电力消费的潜在因素。建设能源节省型社会有待于经济结构的进一步提升。     

我国区域水足迹影响因素分析

文章通过研究我国水资源的现状,根据水足迹的相关情况建立面板数据模型,根据模型检验结果,确定固定模型;实现参数估计与分析,得到整体上影响我国水足迹的因素,按照程度由高到低分别是国内生产总值、技术水平、第三产业和对外贸易情况;从平均国内生产总值、技术水平、第三产业和对外贸易情况来看,不同的因素对东部、中部、西部的影响程度不同.     

区域低碳技术创新能力评价模型研究

构建科学的区域低碳技术创新能力评价模型对于准确评价中国低碳技术创新能力现状和分析影响低碳技术创新的因素具有重要意义。基于区域低碳技术创新系统特征,通过理论遴选以及运用专家咨询法、隶属度法、相关分析法和鉴别力法等多轮实证筛选,构建了区域低碳技术创新能力评价模型。模型分析表明,显性的低碳技术创新投入和产出能力与隐性的低碳技术创新支撑能力三者之间的相互配合与协调是实现区域低碳技术创新能力持续提升的前提和保障,而低碳技术创新经费投入是影响中国区域低碳技术创新能力的主要因素。     

我国区域经济增长收敛的计量分析——基于时间序列分析

本文运用时间序列分析法,通过对我国东中西部三大区域的人均产出序列的单位根和协整检验,从另一个角度来考察我国区域经济增长收敛问题。实证结果表明:东部和西部二大经济带的内部存在收敛趋势,而中部经济带内的收敛趋势却不太明显。三大经济带之间的经济增长不存在收敛趋势,在长期内受到两个共同冲击的影响。     

基于岭回归分析法的中国区域经济差异影响因素分析

本文运用多元统计中的岭回归估计法,对影响我国1978-2003年这一时期区域经济增长差异的各因素进行了相关分析,实证研究结果显示影响我国东中西部三个地区经济增长的主要因素均不相同,其中资本投入对东部经济增长的贡献最大,西部经济增长受虚拟变量的影响最大,中部经济增长则受非国有经济的影响最大.     

重庆教育发展对经济增长的影响:1985～2006

教育事业发展与经济增长在一定条件下可以相互促进,文章在C-D生产函数基础上,引入教育发展变量建立生产函数扩展模型,利用1985～2006年时间序列数据分析教育发展对重庆市经济增长的影响,通过对方程和变量进行Granger因果检验与AEG协整检验,验证教育发展对经济增长所起的重要作用,实证结果显示教育发展对重庆市经济增长的促进作用显著,而经济增长不是教育发展的格兰杰原因。     

技术创新投入与经济增长之间关系的实证检验

本文通过对历年技术创新投入与经济增长时间序列进行分析,引入协整分析和Granger-causalitg检验,论证了创新投入与经济增长之间的协整关系以及二者之间的因果关系,进一步说明了技术创新对经济增长的促进作用.     

我国宏观经济因素对旅游业发展影响分析

文章基于1985～2011年湖北省旅游业发展相关统计数据,运用协整理论和ECM模型分析方法,对影响湖北省旅游业发展的外生经济因素进行实证分析.结论有:湖北省旅游总收入与人均GDP、国民平均收入、旅游总人数、客运总量之间存在协整关系;Granger因果检验表明,湖北省旅游总收入与人均GDP、旅游总人数存在双向的因果关系,旅游总收入与全国人均收入、客运总量存在单向的因果关系;湖北省旅游总收入与人均GDP、旅游总人数之间存在长期均衡和短期波动关系.结论证明了经济发展水平对旅游业的发展起决定性作用.在此基础上,提出加快发展经济、发挥交通优势、突出旅游宣传、强化旅游保障等发展湖北省旅游业的对策和建议.     

企业内生技术创新能力影响因素的因子分析

通过对企业技术创新能力的内生性分析,文章给出了企业内生技术创新能力的定义,并通过文献研究总结出企业内生技术创新能力的六个影响构面.鉴于影响因素众多,在问卷调查的基础上利用因子分析方法探讨了企业内生技术创新能力的关键影响因素,以期为企业培育、增强内生技术创新能力进而实现技术创新提供理论依据.     

中国城乡居民收入差距影响因素分析

目前,过大的城乡收入差距已成为中国经济发展的重要瓶颈,影响了社会的公正与稳定,故将城乡二元结构系数、外贸依存度以及城镇居民人均可支配收入发展速度作为城乡居民收入差距变动的影响变量,通过建立协整回归和误差修正模型得到反映它们之间长期均衡与短期波动的表达式。实证分析结果表明：城镇居民人均可支配收入发展速度是影响中国城乡居民收入差距变动的主要因素。     

北京市零售业技术水平的实证研究

本文通过改进了的C-D生产函数对北京市零售业中百货商场、超级市场、专业店、专卖店四种营业业态的技术水平,以及这四种营业业态2002-2006年五年间的技术进步率进行了测算,并对造成各营业业态技术进步率差异的因素进行了分析。根据本文的测算结果,百货商场和超级市场的技术水平是上升的,但是专卖店和专业店的技术水平呈现下降趋势。本文认为零售业的技术水平和零售业市场结构、成本支出结构以及人力资本结构有关。     

基于潜类别随机前沿的区域创新效率及其影响因素分析

运用可根据研究对象的潜在属性内生分组的潜类别随机前沿模型,采用1999-2012年中国各省区数据,研究各省区的创新效率及影响因素。结果表明:以人力资本水平和基础设施状况为条件变量,将全国各省区分成两个技术类别,分别有各自的技术前沿和函数形式,A类别中上海市的创新效率最高,B类别中河北省的创新效率最高;平均来看,各类的创新效率均呈上升趋势,贸易开放、产业结构和金融发展对创新效率均有显著的正向作用,同时创新效率在各类内部均存在俱乐部收敛。     

中国区域高技术产业技术创新效率评价研究——基于客观加权的网络SBM模型

将高技术产业技术创新活动分解为技术研发过程和技术转化过程,通过构建网络SBM模型和Tobit模型,较全面的评价和分析了中国区域高技术产业技术创新活动.研究结果表明:现阶段中国高技术产业形成了以原始创新资源投入为主,集成创新和引进消化吸收再创新资源投入为辅的创新模式;技术创新活动的整体效率和两子过程效率都较低,存在明显的省际差异;相对于技术研发过程的低效而言,技术转化过程并不是导致技术创新活动效率低下的主要原因;大部分地区的高技术产业表现为两过程效率的双重低下或一高一低;区域经济实力、产业结构、政府对技术创新活动的支持力度对高技术产业技术创新效率具有显著的促进作用.     

陕西省城镇化发展影响因素的实证分析

在全国各地重视城镇化战略和推进城镇化进程的过程中,揭示城镇化的地区特色和现阶段的影响因素具有重要的意义。结合陕西省的具体情况和必要的实地调查,运用SPSSl9．0和Eviews6．0软件对陕西城镇化影响因素进行相关分析和多元统计回归分析,结果表明,陕西省仍处于工业化主导城镇化的发展阶段,第三产业对城镇化的推进作用开始增强;城乡居民收入差别明显是促进乡村人VI向城镇转移的主要动力;制度因素对城镇化的推进作用尚不明显,市场机制有待进一步健全。     

陕西省税收与经济增长关系的协整分析

基于税收与经济增长的相关理论和陕西省1994—2007年税收与GDP的相关数据,对税收收入与GDP历史数据进行平稳性检验、格兰杰检验和协整检验,建立陕西省税收与GDP的误差修正模型。研究结果表明：陕西省的税收与GDP存在长期的协整关系,并且从模型可知,当GDP增长1%时,陕西省税收增长1.286 823%;经济增长是税收增长的格兰杰原因,但是税收不是GDP的格兰杰原因。     

区域经济增长质量评价体系的构建——基于陕西省1998—2014年数据的实证分析

改革开放30多年来,中国经济取得了飞跃式的发展,目前已经进入到从要求量增长到追求质提升的新阶段。基于此,在前人研究基础上,进一步发展和完善了区域经济增长质量评价体系,提出评价区域经济增长质量的三大指数和区域经济综合发展的两大指标。利用陕西省1998—2014年的数据,定量分析陕西省经济的发展态势,并提出相应的政策性建议。     

农村产业结构调整与农民收入增长关系实证研究——以江苏省为例

在阐述农村产业结构基本理论的基础上,从农村产业第一、二、三产业的结构角度研究农村产业结构调整与农民收入增长的关系。以江苏省为例,选用农村产业结构层次系数考察农村产业结构调整的进程,用农村居民人均纯收入来衡量农民收入状况,对农村产业结构调整与农民收入增长的关系进行实证研究。结论表明,农村产业结构调整对农民收入增长的促进作用显著。农村产业结构调整是农民收入增长变化的Granger原因,即农村产业结构调整促进了农民收入增长的加快。     

陕西省体育产业发展关键因素实证分析

采用实证分析的方法,对陕西省体育产业发展关键因素进行探索性研究,建立了包括19个因素的陕西省体育产业发展影响因素集,通过对156名相关从业人员进行问卷调查,提炼了5个公因子;采用结构方程模型评价因子分析的结果,建立了陕西省体育产业发展关键因素假设模型并进行了量化检验;依据模型对关键因素进行了分析讨论。     

东西部地区科技创新成本效率的比较研究

运用数据包络分析方法,对东西部地区2001-2008年间科技创新进行投入资源配置效率和成本效率分析。结果显示：东部地区平均技术效率、配置效率、成本效率均高于西部地区的相应指标。东西部地区应采用调整资源投入结构、科技创新互动等措施,提高地区科技创新的成本效率,从而有效地控制科技创新成本、提高科技创新能力。