导读:本文包含了资源生产率论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:工业用地成本,全要素生产率,选择效应
资源生产率论文文献综述
张莉,程可为,赵敬陶[1]（2019）在《土地资源配置和经济发展质量——工业用地成本与全要素生产率》一文中研究指出在经济发展质量提升和土地资源约束日益加大的新形势下,如何通过政策引导实现资源配置优化、发展质量提升是当前学术界与政策层关注和争论的焦点问题之一。本文以Melitz(2003)的生产率异质性企业市场退出模型为基础,使用2000—2007年中国工业企业数据库的企业微观数据和《中国城市统计年鉴》的城市层面数据,计算微观企业的全要素生产率,考察了工业用地价格对企业全要素生产率的影响及其相关作用机制。研究表明,工业用地价格的上升能够提升全要素生产率,存在选择效应;政府对工业用地价格的负向扭曲会降低本地区企业的全要素生产率。异质性分析表明,选择效应对非国有企业的影响明显大于国有企业,对小企业的影响明显大于大企业;工业用地价格的提升能够通过影响高生产率企业选址继而影响企业全要素生产率,但并不能促进低生产率企业的退出。本文的研究既能对以往普遍存在的"土地引资"政策进行评价,也能对目前推广试行的"亩均论英雄"改革给出政策建议。(本文来源于《财贸经济》期刊2019年10期）
张志敏,王雪[2]（2019）在《矿产资源产业全要素生产率研究文献综述》一文中研究指出矿产资源作为一个特殊的产业,产业经济分析不同于一般的产业。对矿产资源产业进行规范性经济学分析,产业全要素生产率研究是一个必要的课题。因此本文从产业全要素生产率的测度和产业结构、市场结构、技术进步、政府支持等因素对全要素生产率的影响进行综述,梳理前沿理论成果,总结实证分析经验,为后续矿产资源全要素生产率研究提供研究方向与思路。(本文来源于《当代经济》期刊2019年10期）
王兵,王启超[3]（2019）在《全要素生产率、资源错配与工业智能化战略——基于广东企业的分析》一文中研究指出党的十九大报告提出,中国经济增长要实现质量变革、效率变革和动力变革,提升全要素生产率是关键。使用广东企业调查数据测算发现,制造业全要素生产率年均增长率保持在4. 06%,现有研究可能存在低估中国全要素生产率的情况,并且资源错配改善是促进全要素生产率增长的主要动力。异质性分析表明,先进制造业和高技术制造业全要素生产率增速保持领先水平,它们的增速分别是4. 6%和5. 4%,资源错配改善对全要素生产率增长的贡献最大。更进一步还发现,实施工业智能化战略可以改进行业内资源错配,带动全要素生产率增长。实证结果表明,每多一家企业使用工业机器人,行业内资源配置效率大约改善1. 5%。实施工业智能化战略的"去资源错配效应"在先进制造业和高技术制造业尤其显着。(本文来源于《广东社会科学》期刊2019年05期）
杨筝[4]（2019）在《实体企业金融化与全要素生产率:资源优化还是资源错配?》一文中研究指出虽然实体经济"脱实向虚"问题已引起学界的普遍关注,但目前却较少有文献针对实体企业投资金融资产(实体企业金融化)究竟是一种改善资源配置行为还是一种资源错配行为进行系统探讨。采用2009-2016年非金融类上市公司进行实证检验,研究发现:实体企业金融化整体显着降低了实体企业的全要素生产率(TFP),且不同产权性质的企业没有呈现显着差异。机制检验则发现:对于融资约束程度越高以及投资不足的样本中,实体企业金融化对全要素生产率的降低作用更强,从经济后果来看实体企业金融化显着降低了企业未来经营业绩,这表明基于套利动机影响的实体企业金融化对全要素生产率的影响是一种资源错配行为,而非一种资源优化配置行为。本研究结论对揭示实体企业金融化产生的经济后果,以及"脱实向虚"对实体经济效率损害的具体作用机制具有重要的启示意义。(本文来源于《贵州社会科学》期刊2019年08期）
张璇,王凯丽,司海涛[5]（2019）在《僵尸企业、资源错配与企业全要素生产率——来自中国工业企业的经验证据》一文中研究指出僵尸企业对社会资源的挤占扭曲了资源配置,不利于全要素生产率(TFP)的提升。本文采用1998—2007年中国工业企业数据,利用改进后的CHK方法对僵尸企业进行识别,考察僵尸企业对城市行业层面TFP的影响及机制。结果发现:僵尸企业资产占比和数量占比的增加会显着降低城市行业层面的TFP水平。在进行变换僵尸企业识别方法和TFP度量方法进行稳健性检验,以及运用倾向得分匹配(PSM)样本进行估计之后,上述结论仍然成立。进一步分析发现,僵尸企业的资产占比和数量占比越大,城市行业层面上资源错配所导致的损失就越大。主要体现在:一是僵尸企业对资源的挤占降低了要素边际报酬,导致企业自身的生产效率低下;二是僵尸企业占比的增加降低了正常企业的生产率水平,导致其投入要素边际成本增加。因此,积极合理处置僵尸企业是有效化解产能过剩、深化供给侧结构性改革的关键。(本文来源于《财经问题研究》期刊2019年07期）
李占风,郭小雪[6]（2019）在《金融发展对城市全要素生产率的增长效应与机制——基于资源环境约束视角》一文中研究指出本文从理论和实证两个方面研究了金融发展对城市全要素生产率的增长效应与机制。首先,使用CRS乘数模型测算了资源和环境约束下,中国2004-2016年275个城市的全要素生产率增长ML指数,并分解为效率变化和技术变化指数;然后使用动态因子分析方法,从金融发展的结构、效率和规模叁个方面构建金融发展水平的综合指标;最后构建空间SARAR模型实证了金融发展对全要素生产率增长的影响与传导机制。实证结果表明,从全国样本来看,金融发展对全要素生产率增长产生显着的正向影响,传导机制方面,对效率改善和技术提升都存在正向影响,且对技术的提升作用大于效率;此外,金融发展对不同规模城市全要素生产率增长的作用和机制存在异质性,对特大城市的作用不显着;对大城市和中型城市的全要素生产率增长均为正向影响,但是大城市主要通过效率的提升,中型城市则主要依靠技术推动;小城市因效率损失较大,技术提升带来的正向作用被抵消,最终导致对全要素生产率增长作用为负;全要素生产率增长、效率和技术变化均存在不同程度的空间溢出效应。(本文来源于《经济问题探索》期刊2019年07期）
朱佳佳[7]（2019）在《金融资源配置对全要素生产率增长的影响研究——基于省际面板数据》一文中研究指出随着改革开放的深入,我国的人口和土地红利正逐渐减弱,依靠出口、高储蓄率形成高投资的经济增长模式难以为继。在此形势下,如何提高全要素生产率,跨越"中等收入陷阱",显得更为重要。金融资源作为要素市场最活跃的部分,其配置效率的提升对全要素生产率的增长具有重要意义。本文在梳理金融资源配置及全要素生产率分解文献的基础上,以2007～2016年的省际面板数据为基础,测算金融资源配置的丰度与效率,并分析其对全要素生产率增长的影响,探索金融资源配置优化路径。(本文来源于《福建金融》期刊2019年06期）
夏剑君[8]（2019）在《中国叁次产业资源错配及其对生产率的影响研究》一文中研究指出构建包含资源错配和效率损失的多部门增长核算模型和产出变动分解模型,并利用模型测算了1987—2015年的中国叁次产业资源错配程度以及纠正叁次产业资源错配对整体经济产出和TFP变动的影响。研究发现,对于资本和劳动要素,中国叁次产业间存在严重的资源错配,资源错配程度有逐渐加深的趋势;当前,对于第一产业和第叁产业来说,资本和劳动要素过度配置;而对于第二产业来说,资本和劳动要素配置不足。中国经济增长主要依靠生产要素投入,TFP对经济增长的贡献偏小,平均仅贡献11%。多年以来,中国经济叁次产业间的资源错配现象并没有得到有效的纠正。资源错配现状及其未纠正效应对总产出和TFP造成损失,其中第二产业资本要素错配对总TFP和总产出的负面影响高达1.27%。最后,对我国长期以来超前发展服务业的产业政策进行了重新审视,提出了产业政策应该引导资源向高效率产业配置、要特别注意防范和化解经济中的重大风险事件等相关建议。(本文来源于《南京财经大学学报》期刊2019年03期）
吴仁水,董秀良,钟山[9]（2019）在《信贷约束、资源错配与全要素生产率波动》一文中研究指出本文通过一个具有不同生产率和信贷约束的两部门动态随机一般均衡(DSGE)模型,研究了货币政策和信贷条件对中国全要素生产率波动的影响。研究表明,宏观经济政策的外生冲击会改变资本在部门间的配置效率,导致全要素生产率(TFP)发生内生波动,政策冲击对TFP的影响主要由民营企业受到信贷约束所决定。紧缩货币政策以及民营部门信贷抵押要求的上升都会降低资源配置效率,从而导致TFP出现长时间下降;民营部门信贷条件的变化是重要的外生冲击,能解释很大部分的产出增长率波动和民营部门投资增长率波动。(本文来源于《宏观经济研究》期刊2019年06期）
王晓娟[10]（2019）在《资源与环境约束对工业绿色全要素生产率的影响研究》一文中研究指出改革开放四十年中国工业飞速发展奇迹的产生是以高投入为基础的,其最沉重的代价就是造成能源的巨大消耗和环境的严重污染。面对工业高速增长时代的终结以及资源环境的约束,中国工业迫切需要加快绿色转型,走出以提高绿色全要素生产率为目的的绿色转型之路。本文主要采用定性分析与定量分析相结合的方法,分析资源与环境约束对工业绿色全要素生产率的影响。理论上,分别描述了资源对绿色全要素生产率的影响机理、环境规制对绿色全要素生产率的影响机理以及资源与环境规制对绿色全要素生产率的影响机理。采用SBM-GML测算工业绿色全要素生产率,并对测算结果进行分析。最后运用2004-2016年中国30个省市(自治区)的面板数据,构建了空间杜宾模型,实证分析了资源与环境规制对绿色全要素生产率的影响,分析发现:(1)从指标测算结果而言,总体上,我国省际绿色全要素生产率在样本期间内呈波动式上升,且上升的主要原因是技术进步。通过GTFP及其指数分解来看,西部地区的增长最快,略高于东部。(2)本区域的工业绿色全要素生产率对邻近区域的工业绿色全要素生产率产生正向影响。(3)从全国的空间效应来看:资源丰裕度对本区域工业绿色全要素生产率产生负向影响,资源丰裕度对邻近地区的工业绿色全要素生产率的影响不确定且不显着;环境规制促进本区域工业绿色全要素生产率的提升,环境规制对周边地区GTFP的影响为负;资源与环境约束的交互作用在一定程度上促进本区域工业绿色全要素生产率的增加。(4)从区域的空间效应看:西部地区的资源相对丰裕对本区域绿色生产率具有负向作用,中部资源丰裕会对邻近地区的GTFP产生负向影响;叁大地区的环境规制都对本区域工业绿色全要素生产率的增长产生促进作用,中部和西部环境规制提高会对邻近地区的GTFP产生负向影响,而东部的负向效应不显着;西部地区资源与环境约束的交互作用会促进本地区与邻近区域工业绿色全要素生产率的增加。因此,为实现工业可持续发展,最后提出了合理高效利用能源资源、实施“严格化”和“精准化”环境规制措施、建立省域污染共治合作机制,加大技术创新投入和人力资本培养的力度等对策建议。(本文来源于《西安石油大学》期刊2019-06-12）
资源生产率论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
矿产资源作为一个特殊的产业,产业经济分析不同于一般的产业。对矿产资源产业进行规范性经济学分析,产业全要素生产率研究是一个必要的课题。因此本文从产业全要素生产率的测度和产业结构、市场结构、技术进步、政府支持等因素对全要素生产率的影响进行综述,梳理前沿理论成果,总结实证分析经验,为后续矿产资源全要素生产率研究提供研究方向与思路。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
资源生产率论文参考文献
[1].张莉,程可为,赵敬陶.土地资源配置和经济发展质量——工业用地成本与全要素生产率[J].财贸经济.2019
[2].张志敏,王雪.矿产资源产业全要素生产率研究文献综述[J].当代经济.2019
[3].王兵,王启超.全要素生产率、资源错配与工业智能化战略——基于广东企业的分析[J].广东社会科学.2019
[4].杨筝.实体企业金融化与全要素生产率:资源优化还是资源错配?[J].贵州社会科学.2019
[5].张璇,王凯丽,司海涛.僵尸企业、资源错配与企业全要素生产率——来自中国工业企业的经验证据[J].财经问题研究.2019
[6].李占风,郭小雪.金融发展对城市全要素生产率的增长效应与机制——基于资源环境约束视角[J].经济问题探索.2019
[7].朱佳佳.金融资源配置对全要素生产率增长的影响研究——基于省际面板数据[J].福建金融.2019
[8].夏剑君.中国叁次产业资源错配及其对生产率的影响研究[J].南京财经大学学报.2019
[9].吴仁水,董秀良,钟山.信贷约束、资源错配与全要素生产率波动[J].宏观经济研究.2019
[10].王晓娟.资源与环境约束对工业绿色全要素生产率的影响研究[D].西安石油大学.2019