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1.
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
2.
基于固定比例生产技术和多产品随机需求的情形,研究了联产品制造商的两阶段产量和价格联合优化模型。通过反向倒推的优化求解,得到了联产品制造商的最优产量和价格决策以及变化规律。同时研究了需求服从均匀分布时,需求波动对均衡的影响。研究结果表明,在订货成本较低和一种产品的需求波动性较大时,当另外一种产品的波动增大,则该产品的最优订货量增大,同时价格下降。借助数值仿真,分析了价格敏感度和产出比例对最优决策和利润的影响。结果表明,在给定一种产品的价格敏感度时,另外一种的价格敏感度越大,那么该产品的价格就越低,制造商的订货量就下降。当一种产品的产出比例固定时,另一种产品的产出比例上升时,则该产品的价格下降,制造商的订货量下降,总利润上升。 相似文献
3.
4.
《统计与信息论坛》2019,(12):84-93
基于2000—2016年中国省际面板数据,从效率、结构、稳定、环境、民生、分配等6个维度构建衡量地区经济增长质量的指标评价体系,然后实证考察了创业质量对经济增长质量影响的影响。研究结果表明:创业质量提升可以显著增加经济增长效率,促进产业结构升级,推动绿色发展水平,提高社会福利水平。不过,创业质量提升也一定程度降低了收入分配公平性。最后,在各种效应综合影响下,创业质量显著提升了综合经济增长质量。在新时期,决策者应不断优化营商环境,加强金融、人才、土地等要素保障,通过高质量创业带动经济增长质量提升。此外,决策者也要注重完善产业、社会保障等配套政策,避免新创产业发展对传统产业的冲击影响部分中低收入群体,从而推动经济平稳转型和高质量发展。 相似文献
5.
基于2009-2013年广西制糖企业层面的面板数据,建立柯布—道格拉斯生产函数的随机前沿模型对广西甘蔗制糖业的技术效率进行实证研究,并进一步分析广西甘蔗制糖业技术效率的影响因素。研究发现,广西甘蔗制糖业遭受被迫放开的市场的冲击,其技术效率呈下降趋势,生物技术和节能技术等外部技术因素对效率呈正相关,而企业管理水平等内生技术因素对效率呈负相关。因此,广西制糖企业产业升级的途径在于寻求新技术,并建立新的基础设施。 相似文献
7.
采用多种面板单位根检验方法,在随机框架下对江苏省经济增长的俱乐部趋同性进行了检验.结果表明,苏南和苏中存在随机性的俱乐部趋同,三个区域配对后形成的新区域内也不存在俱乐部趋同现象. 相似文献
8.
9.
在经济下行压力加大、资本市场进一步开放的新形势下,厘清审计市场交易——监管机制,完善审计服务市场尤为必要。借由2010 年审计定价管制政策失效的自然实验,本文通过嵌入双边随机边界模型,得到审计双方的定价交易剩余指标,运用双重差分模型解析价格管制与交易定价的作用机制。研究发现,定价管制失效的原因不在于规制俘获,而在于价格管制与当前的市场效率不匹配。下限管制尽管能够提高审计师剩余,但同时会放大交易定价风险,增加剩余的错配,扰乱交易秩序。上限管制则进一步固化市场的低价竞争。进一步研究发现审计师剩余与盈余质量显著相关,2014年的放开定价管制政策提高了审计师剩余。研究厘清了审计市场交易机制,有利于未来研究审计交易机制的微观影响及与盈余质量的关联,为在新时代把握审计市场交易——监管规律、培育自发良性交易的审计市场提供有益借鉴。 相似文献
10.
数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。 相似文献