论文全要素生产率视角下中外体育产业的动态实证分析是关于本文可作为相关专业全要素生产率论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文全要素生产率论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要：选取中国、美国和俄罗斯等体育强国的体育产业作为本文的研究对象,基于数据包络分析法（DEA）通过收集数据资料建立Malmquist指数模型,该模型为投入产出的DEA分析模型,然后利用2005—2013年期间体育产业的统计数据实证分析了中外体育产业全要素生产率的相对变化情况.研究结果表明：1）中国体育产业的全要素生产率改善的速度与国外其他体育强国相比仍然显得比较缓慢,原因是中国体育产业的改善主要体现在规模效率的改善,在技术进步效率方面的改善速度十分缓慢；2）不同阶段中国体育产业全要素生产率变化存在不稳定性.
关键词：全要素生产率；Malmquist指数模型；体育产业；投入和产出
中图分类号：G633.96 文献标志码：A 文章编号：1001-862X（2016）02-0020-006
中国体育产业发展纲要[1,2]（2014）明确指出中国体育产业过去的发展模式仍然是传统计划经济条件下的一种发展模式,要想快速深化发展体育产业必须改变这种滞后的发展模式,这就要求我们必须深化体育改革,转变以往的体育发展机制,从而不断促进中国体育产业高速发展.一方面,发展体育产业的宗旨应该是全心全意为人民服务,应该做到经济效益和社会效益和谐发展,甚至当二者利益冲突时应该把社会效益放在第一位；另一方面,发展体育产业不能仅仅依靠国家的大力投入,而应该充分调动和团结社会上各个行业的力量共同发展体育产业.[3,4]但是,中国体育产业的发展仍存在着一些如投入在体育产业各方面的资源使用效率低下的问题,要解决这些问题,政府部门应合理有效地利用每一分钱,并充分利用体育领域中的每一份资源,做到资源的最大化利用.这样一来政府部门需要做的仅仅是去研究分析如何才能充分地利用体育领域中的资源,找到最有效的评价方法,然后利用找到的评价准则去评价体育产业资源的利用效率,进而不断改进这种评价准则.基于此,本文通过中外体育产业发展状况对比分析,寻求体育产业改革的方向.众所周知,大力发展体育产业离不开资金、人力、技术等各方面的投入.体育产业的产出价值不仅应该体现在体育产业的收入这种经济价值上,同时也应该体现在奥运会等国际性赛事牌获得的数量上和人民群众在日常生活中进行的体育文化活动等社会价值方面.然而相关学者们大多都是从财务角度上对体育产业进行分析,通过财务分析去评价体育产业的投入产出效率,这不仅有点片面性,而且缺乏充分的科学性.事实上,在1978年,在“相对效率评价”基础上,美国著名的运筹学家 A. Charnel和W. W. Cooper两位学者提出了数据包络分析方法 （Data Envelopment Analysis） ,在此方法中他们共同给出了对比分析多投入、多产出决策问题的方法,该方法主要利用相同决策单元间的相对有效性进行对比分析.
基于上述分析介绍,本研究主要是利用数据包络分析的思想,收集实证数据资料,基于数据包络分析方法构建中外体育产业的DEA模型进行相应的实证分析.
一、 全要素生产率模型原理
结合中国体育产业相关数据资料的具体情况,同时充分考虑实际研究情况的需要,本文采用数据包络分析方法计算中外体育产业效率.数据包络分析方法是研究和分析企业效率的一种十分有效的方法,该方法是一种非参数方法,通过线性规划技术计算出企业的生产效率前沿面,然后利用得到的生产效率前沿面去计算体育产业前沿面与中外体育产业的实际产出（或投入）的距离,通过计算得到的距离得到体育产业的效率.事实上,本文主要采用的方法是数据包络分析方法中的Malmquist指数法.[5,6,7,8,9,10,14,15]
数据包络分析模型中最基本最常见的一种模型就是规模报酬不变模型（简称CCR模型）,该模型主要是由国外著名学者Chames、Cooper和Rhodes等人于1978年第一次提出并运用, Banker、Chame和Cooper等人于1984年对该模型进行了相应的改进,他们将模型中的规模报酬不变改成了规模报酬可变的形式,即所谓的规模报酬可变的BCC模型.虽然规模报酬不变模型和规模报酬可变模型都能够横向比较横截面数据中评价单元效率的高低[2],但是当加入时间因素后,CCR模型和BCC模型都遇到了一个很难克服的共同问题,即通过改变生产前沿面以后各个档期之间基准的纵向比较便无法进行,这样就不能很好地从纵向的角度考察体育产业效率变动情况.Ces（1982）和Fare（1994）等学者为克服这一问题在生产率的分析中通过引入跨期比较的思想,该思想主要是由瑞典学者Malmquist提出的,这种跨期比较的思想即是后来演化成的数据包络分析中的Malmquist指数法.[7,9]本文主要采用的Malmquist指数法是Fare 于1994年构建的模型,即DEA的Malmquist指数模型.
其中,dv表示的是变动规模报酬的情形,dc表示的是固定报酬的情形.
在本文中,针对不同地区的体育产业对应的Malmquist指数值主要利用DEAP2.1软件计算所得.
二、体育产业全要素生产率实证分析
(一)体育产业投入产出指标体系的建立
体育产业的投入产出分析不能运用单一目标进行实证分析,所谓单一目标即为单投入和单产出,而应充分运用多种投入模式和产出模式的多目标评价分析方法.[11,12,13,16,17,18,19]本文根据体育产业自身特点,综合国内外参考文献资料以及国内外相关专家的观点,同时充分考虑到统计数据资料的可得性,构建出如下的体育产业投入产出指标体系.
首先,体育产业的投入指标设计为年度支出总额和教练员人数两项指标.其中,年度支出总额为体育产业经营支出、基建支出以及体育产业附属单位支出之和[1,2]；教练员人数定义为优秀的运动队与体育运动学校之和.
其次,体育产业的产出指标设计为年度收入总额和年度发展运动员人数两项指标.其中,年度收入总额为体育产业经营收入、附属单位上缴收入以及其他收入之和[2,3]；年度发展运动员人数定义为本年度新发展等级运动员人数.年度收入总额反映了一个国家体育产业的经济价值,年度发展运动员人数反映了一个国家体育产业的社会价值.
总结:本论文主要论述了全要素生产率论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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