【摘要】：目前經(jīng)濟(jì)全球化趨勢(shì)日益深化,面對(duì)全球化趨勢(shì)帶來的挑戰(zhàn)與機(jī)遇,我們已進(jìn)入經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量和速度必須兼顧的階段。質(zhì)量發(fā)展在一定程度上影響著經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變,以及經(jīng)濟(jì)增長的穩(wěn)定性和持續(xù)性,進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)增長的質(zhì)量和速度。然而目前來看,我國質(zhì)量發(fā)展水平仍然處于較低的階段,質(zhì)量水平的提升明顯落后于經(jīng)濟(jì)增長的速度,很多地區(qū)仍然以追求經(jīng)濟(jì)增長的速度和數(shù)量為主線而不顧增長的質(zhì)量。因此質(zhì)量發(fā)展問題日益重要。本文借鑒大質(zhì)量理念、卓越績效管理模式、科學(xué)發(fā)展觀等相關(guān)先進(jìn)理論,從質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)兩個(gè)維度設(shè)立了一系列相對(duì)獨(dú)立、科學(xué)合理的指標(biāo)體系。結(jié)合江蘇省質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局課題“質(zhì)量發(fā)展促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率測算研究”,針對(duì)政府和企業(yè)兩大主體,在江蘇省內(nèi)針對(duì)2014,2015,2016近三年的質(zhì)量發(fā)展和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長狀況展開調(diào)研,擬定調(diào)研企業(yè)的全省有效樣本總量最低值為10000份,采取分層按比例抽樣原則,即按照各市GDP占全省比重分配各市樣本量。本文借鑒馬田系統(tǒng)降維的思路對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行篩選優(yōu)化。隨后本文采用結(jié)構(gòu)方程的建模方法,建立并優(yōu)化了質(zhì)量發(fā)展促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的初始概念模型,最終得出了各變量之間的邏輯關(guān)系,并結(jié)合路徑系數(shù)探討了促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的政策建議。因此,本文通過理論分析和實(shí)證研究結(jié)合的方式,運(yùn)用馬田系統(tǒng)、信效度分析、結(jié)構(gòu)方程模型(偏最小二乘估計(jì)法)等統(tǒng)計(jì)分析方法,得出以下主要結(jié)論:1)政府質(zhì)量投入對(duì)企業(yè)質(zhì)量投入有顯著的正向影響;2)政府質(zhì)量投入對(duì)質(zhì)量績效有顯著的正向影響;3)企業(yè)質(zhì)量投入對(duì)質(zhì)量績效有顯著的正向影響;4)質(zhì)量績效對(duì)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量有顯著的正向影響;5)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長速度有顯著的負(fù)向影響。最后,本文根據(jù)潛變量之間的影響效應(yīng)大小,測量變量的因子載荷系數(shù)以及模型分析優(yōu)化過程探討了從質(zhì)量角度促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的科學(xué)建議。
【圖文】：

圖２．４結(jié)構(gòu)方程模型的分析程序逡逑構(gòu)方程模型的建立一共分成五步，即模型構(gòu)建工作實(shí)際上是根據(jù)變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系建立具地表示變量之間的關(guān)系。但建模的前提條件就是沒有意義的。因此在建模工作之前，研宄人關(guān)系有著明確的認(rèn)識(shí)才可以初步設(shè)定模型。模變量和潛變量的關(guān)系，潛變量之間的相互聯(lián)系，數(shù)值或者聯(lián)系。模型設(shè)定之后也就得到了測量計(jì)算分析奠定了基礎(chǔ)。逡逑用ＳＥＭ的關(guān)鍵一步，它的結(jié)果就是保證系統(tǒng)模型能夠被識(shí)別的一個(gè)必要條件就是數(shù)據(jù)中方目。當(dāng)模型不能被識(shí)別時(shí)，解決的方法包括調(diào)，如設(shè)定某變量的方差為常數(shù)，或者將某個(gè)測

圖５．１初始模型擬合路徑圖逡逑２）路徑系數(shù)的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ檢驗(yàn)逡逑本文統(tǒng)計(jì)推算路徑系數(shù)的置信區(qū)間，并對(duì)其顯著性（Ｐａｔｈ邋Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）執(zhí)行Ｂｏｏｔｓｔｒ檢驗(yàn)。Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ檢驗(yàn)方法通過對(duì)初始樣本有放回地反復(fù)隨機(jī)再抽樣，每一組抽樣樣本進(jìn)行相同的模型估計(jì)，，從而根據(jù)各組的參數(shù)估計(jì)值構(gòu)造Ｔ統(tǒng)計(jì)量，由檢驗(yàn)規(guī)則判別各數(shù)估計(jì)值是否通過檢驗(yàn)。對(duì)于未能通過假設(shè)檢驗(yàn)的參數(shù)估計(jì)值需重新考慮調(diào)整路徑。５．４和表５．５顯示了路徑系數(shù)的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ檢驗(yàn)結(jié)果。逡逑邐表５．４結(jié)構(gòu)模型路徑系數(shù)的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ檢驗(yàn)Ｏｒｉｇｉｎａｌ邋Ｓａｍｐｌｅ邋Ｓａｍｐｌｅ邋Ｍｅａｎ邋Ｓｔａｎｄａｒｄ邋Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ邋Ｔ邐Ｐ邋值逡逑政府質(zhì)量投入－＞邐０．２９１邐０．２６８邐０．２０９邐２．０２邐０．０４６逡逑企業(yè)質(zhì)量投入（＊＊）逡逑政府質(zhì)量投入－＞邐０．２３４邐０．２７６邐０．１７７邐２．３２邐０．０２２逡逑質(zhì)量績效（＊＊）逡逑企業(yè)質(zhì)量投入－＞邐０．２７１邐０．１６１邐０．２６７邐５．１６邐＊＊＊逡逑質(zhì)量績效逡逑
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F127

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本文編號(hào)：2607800