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1.
随着信息技术的发展,数字经济已经成为经济增长的"新引擎"。但由于缺乏权威的产业统计分类标准,学者们一直面临"数字经济研究缺乏数字依据"的尴尬境地。文章基于国家统计局公布并实施的《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》中的分类标准,对各省份统计年鉴的数据进行重新整理,利用熵权法构建数字经济发展指数,测度了我国30个省份的数字经济发展水平,分析了各省份数字经济发展的差异以及时空特征。研究发现,2009—2019年我国数字经济产业发展迅猛,各项子产业都取得了长足的进步。相比较而言,数字要素驱动业发展速度略低于其他三个子产业;数字经济发展存在着明显的区域不平衡。东中部地区的数字经济发展状况明显优于西部地区,南方优于北方,而且区域不平衡有持续扩大趋势。 相似文献
2.
文章应用索洛余值法,基于2000—2018年的面板数据测度了京津冀地区的全要素生产率(TFP),并构建反距离权重矩阵的空间滞后模型(SLM)与空间误差模型(SEM),运用空间回归模型偏微分方法对国际产业转移的空间技术溢出效应进行解析。实证结果表明:京津冀地区全要素生产率存在负向空间溢出效应,全要素生产率较高的地区对邻近地区有负向影响;国际产业转移与本地区全要素生产率呈负相关关系,其对相邻地区的空间溢出效应尚未形成;从直接效应看,研发投入、人力资本、基础设施与经济密度指标均对本地区全要素生产率产生正向影响,产业结构对本地区全要素生产率的影响为负;从间接效应看,仅人力资本指标对邻近地区全要素生产率呈显著负向影响。 相似文献
3.
科技创新能够通过产业复杂度的变化对经济增长产生影响.以1995—2019年世界银行和哈佛大学Atlas数据库的科技创新为研究样本,运用中介效应检验方法,考察科技创新如何通过纺织类、农业类、钻石类、矿产类、金属类、化工类、汽车类、设备类和电子类的产业复杂度变化来影响国民生产总值,从而揭示了科技创新如何通过产业复杂度的变化影响经济增长的机理.研究结果表明:从总体上看,科技创新影响经济增长的过程中,产业复杂度的中介效应量为90.83%,具有显著性,其中农业类、钻石类以及矿产类相关系数为负,其他类别相关系数为正,电子类作用程度最高.区分经济体类型的研究结果显示:产业复杂度的中介效应存在异质性,发达经济体、亚洲经济体、技术密集型经济体存在相对优势,而且科技创新促进经济增长开启了"机会窗口期",后发经济体可以实现"弯道超车".这一研究结论有助于丰富科技创新领域的相关成果,能够为引导产业转型升级方向、提高国家经济增长能力提供理论依据和经验借鉴. 相似文献
4.
发展旅游业是大庆非油经济发展中的重要部分,大庆的旅游业发展具有资源、气候、文化等优势,但旅游业的发展也面临一系列的挑战,如旅游线路缺少特色、旅游配套设施不完善、旅游相关从业人员缺乏专业性等,针对各种挑战找到适合的应对方式,才能使大庆的旅游业长足发展下去. 相似文献
5.
马克思、恩格斯认为对分工与协作产生的高效率、低成本的追求是产业集群形成的内在动因,产业集群的竞争优势来源于专业化生产带来的效率提高,企业协作产生的规模经济、协同效应和集体生产力,企业集聚激发的竞争和创新精神。马克思恩格斯的观点有着重要的现实价值:充分认识产业集群这一发展模式的优势,集群企业间的协作是产业集群稳定和发展的保证,自我创新是产业集群发展的源动力以及重新认识政府的角色和职能的转变。 相似文献
6.
《厦门大学学报(哲学社会科学版)》2019,(6)
棉业是江南历史上重要的支柱产业,近代以后尤其是20世纪,江南棉业海外贸易日益繁盛。海外贸易对中国社会经济发展和近代化进程的作用与影响是复杂的,全球性商品竞争和西方文明的刺激使得江南乡镇民营经济遭遇困境,面临危机和挑战,同时也获得了发展的机遇。江南乡镇民营经济的遭遇和命运显示,近代社会发展的原动力既有来自海外贸易带来的挑战和示范,也与区域经济发展的内在逻辑和独特内涵息息相关;近代中国的经济发展同时并存着多种路径,难以运用欧洲经验的普遍原则予以阐释。 相似文献
7.
以全球价值链(GVC)参与为视角,基于2005—2015年40个“一带一路”沿线国家与我国的增加值贸易数据,采用静态面板固定效应模型实证分析交通基础设施和通信基础设施对“一带一路”沿线国家贸易利益的影响。结果发现,加强交通和通信基础设施建设有利于提高一国出口中所包含的国内增加值,增进该国的贸易利益。作用机制研究表明,交通基础设施和通信基础设施都能够通过降低贸易成本促进贸易利益的提升,其中通信基础设施还能够通过提高贸易的时间效率对贸易利益产生积极影响。因此,“一带一路”沿线国家应以设施联通为依托,加强本国的交通和通信基础设施建设,把握参与国际生产分工的主动权,以实现共同发展繁荣。 相似文献
8.
9.
10.
《青岛科技大学学报(社会科学版)》2015,(3):50-56
对葡萄酒投资市场的波动性进行研究,选取伦敦葡萄酒交易所(LIV-EX)发布的样本区间为1988年1月至2013年11月的LIV-EX Fine Wine Investables Index月度数据,对FWI月收益率序列的平稳性、异方差性进行分析和检验。基于GARCH(广义自回归条件异方差,Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity)族模型来描述FWI的波动集聚性、敏感性及其杠杆效应。结果表明,FWI月收益率序列是平稳的,其指数波动具有高阶ARCH效应,并且具有正向非对称的反杠杆效应,但不存在ARCH in Mean效应。 相似文献