Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "całkowita produktywność czynników produkcji" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
An Evaluation of the Determinants of Total Factor Productivity Growth in Indian Information Technology Industry: An Application of DEA-based Malmquist Index
Ocena determinant wzrostu całkowitej produktywności czynników produkcji w indyjskim przemyśle technologii informacyjnych: zastosowanie indeksu Malmquista opartego na metodzie DEA
Autorzy:
Das, Prosenjit
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/14481347.pdf
Data publikacji:
2017-12-29
Wydawca:
Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu
Tematy:
przemysł technologii informacyjnych
metoda obwiedni danych
indeks produktywności Malmquista
model efektów losowych
całkowita produktywność czynników produkcji
catch-up
frontier-shift
Indie
information technology industry
data envelopment analysis
Malmquist productivity index
random-effects model
total factor productivity
India
Opis:
Aim: India has emerged as one of the most favoured destinations in the global Information Technology (IT) outsourcing market. On the other hand, the IT industry has been playing an instrumental role in transforming India’s image from a low income-backward nation to a knowledge-based economy.  Furthermore, the role of IT industry has been pivotal in putting India on a higher growth path. In addition, India’s IT industry has been showing robust performance in revenue earning, particularly in export revenue. However, the performance of this industry is likely affected by some recent global phenomena, such as 2008’s subprime crisis originated in the US, uncertainties in changes in H1-B visa rules, Britain’s exit from the EU, automation etc. There are other factors, like exchange rate volatility, emerging competition from other low-cost outsourcing destination countries, are also posing threat to India’s IT-outsourcing business. Against this backdrop, it is crucial to analyse the sustainability of performance of Indian IT industry. Thus, the present study aims at assessing the performance of Indian IT industry and evaluating the determinants of performance thereafter. Design / Research methods: To realize the objectives of the study, firm level data has been collected from the Centre for Monitoring Indian Economy (CMIE) Prowess database. For empirical analysis, we have applied a two-stage method. In the first-stage, we have used Data Envelopment Analysis (DEA) based Malmquist Productivity Index (MPI) to evaluate the Total Factor Productivity Growth (TFPG) of Indian IT industry during the period from 2004-05 to 2014-15. For this purpose, a balanced panel consists of 70 IT firms has been considered. Further, the TFPG has been decomposed into three components, viz. Catch-up, frontier-shift, and scale efficiency change (SEC). Consequently, in the second-stage, three random-effects panel regression models are considered to investigate the determinants of TFPG, catch-up, and frontier-shift separately.  Conclusions / findings: During the study period, the average TFP and frontier-shift has been improved. On the other hand, catch up effect is found to have declined. The variables, such as export intensity, salaries and wages intensity have positive and statistically significant impact on the catch-up and frontier-shift. Export intensity has positive impact on TFPG. Age of the firms has positive impact on catch-up and TFPG. Salaries and wages intensity has positive impact on TFPG. On an average, the firms which spent on research and Development (R&D) have experienced improvement in TFPG and frontier-shift. The public limited firms performed better than their private counterparts in terms of catch-up, frontier-shift, and TFPG. The non-group firms have performed better than the group firms in case of catch-up. On the other hand, on an average, the firms exhibiting decreasing Returns to Scale (DRS) are found to have registered deterioration in catch-up and TFPG with respect to the benchmark firms which are exhibiting Constant Returns to Scale (CRS). The firms exhibiting Increasing Returns to Scale (IRS) have shown improvement in catch-up and TFPG over the benchmark CRS firms. The impact of the US subprime crisis has been negative on catch-up, frontier-shift, and TFPG. The firms, which have spent on royalty, have experienced improvement in catch-up and TFPG.  Originality / value of the article: So far in our knowledge, not so many studies of this kind have been done in the arena of empirical research pertains to the IT industry, especially in a developing country like India. Moreover, we have not found any study that covers the span of the dataset considered in the present study. In addition to this, the present study has employed a random-effects panel model to accommodate a number of time-invariant dummy variables which would not be possible in case of a fixed-effects panel model incorporated by some previous studies of this genre. Implications of the research: The identification of the determinants of TFPG and its components would help the stakeholders and policy makers of the IT industry to formulate appropriate policies which could mitigate the risks faced by the industry on one hand, and stimulate the forces that would enhance the growth of this industry on the other. For instance, to mitigate future risks, Indian IT industry should reduce its dependence on the US and UK markets. Besides, it should explore new markets in the EU, and other emerging economies where opportunities are plenty. To maintain India’s robust global position in the long run, Government of India should play the key role in providing world class infrastructure and telecommunication facilities to its IT industry. In addition to this, Government needs to rationalise and simplify the existing Indian labour law to facilitate the business of IT industry. Various stakeholders along with the Government should put necessary efforts to develop the domestic IT market as there exists ample of opportunities in future.   JEL: C23, C61, L86, O47
Cel: Niniejsze badanie ma na celu ocenę wzrostu całkowitej produktywności czynników produkcji (ang. Total Factor Productivity Growth (TFPG)) i jego determinant w indyjskim przemysle technologii informacyjnych (ang. Information Technology (IT)).   Metodyka badań: Aby zrealizować cel badań, zgromadzono dane na poziomie firm z bazy danych PROWESS z Centrum Monitoringu Indyjskiej Gospodarki (ang. Centre for Monitoring Indian Economy (CMIE)). W analizie empirycznej wykorzystano metodę dwuetapową. W pierwszym etapie zastosowano Indeks Produktywności Malmquista (ang. Malmquist Productivity Index (MPI)) oparty na Metodzie Obwiedni Danych (ang.: Data Envelopment Analysis (DEA)), aby ocenić TFPG w indyjskim przemyśle IT w okresie od 2004-05 do 2014-15. W tym celu uwzględniono zrównoważony panel 70 firm z branży IT. Następnie dokonano rozkładu TFPG na trzy komponenty, mianowicie catch-up , frontier-shift  oraz zmiana efektywności skali (ang. scale efficiency change (SEC)). W drugim etapie rozważono trzy modele regresji dotyczące efektów losowych paneli, aby zbadać oddzielnie determinanty TFPG, catch-up i frontier-shift.   Wnioski: W okresie badawczym, poprawił się średnio TFPG i frontier-shift. Z drugiej strony zmalał efekt catch-up. Zmienne, takie jak intensywność eksportu czy intensywność wynagrodzeń miały pozytywny i statystycznie znaczący wpływ na catch-up i frontier-shift. Intensywność eksportu oraz wynagrodzenia pozytywnie oddziaływały na TFPG. Wiek przedsiębiorstw pozytywnie wpływał na catch-up i TFPG. Średnio, firmy, które dokonały wydatków na badania i rozwój (ang. Research and Development (R&D)), doświadczyły poprawy TFPG i frontier-shift. Publiczne przedsiębiorstwa z ograniczoną odpowiedzialnością radziły sobie lepiej niż ich prywatni odpowiednicy pod względem catch-up, frontier-shift i TFPG. Niezgrupowane firmy miały lepsze osiągnięcia z punktu widzenia catch-up aniżeli firmy zgrupowane. Z drugiej strony, przeciętnie, firmy osiągające malejące efekty skali (ang. decreasing Returns to Scale (DRS)) odnotowały pogorszenie w catch-up i TFPG w porównaniu do wyznacznika, jakim są firmy o stałych efektach skali (ang. Constant Returns to Scale (CRS)). Przedsiębiorstwa osiągające rosnące efekty skali (ang.: Increasing Returns to Scale (IRS)) uzyskały poprawę w zakresie catch-up i TFPG w większym stopniu niż będące wyznacznikiem firmy CRS. Kryzys na amerykańskim rynku kredytów hipotecznych negatywnie odbił się na catch-up, frontier-shift i TFPG. Przedsiębiorstwa, które poniosły wydatki na należności, doświadczyły poprawy catch-up i TFPG.   Wartość artykułu: Autorzy dotychczas nie spotkali tak licznych badań empirycznych tego typu odnoszących się do przemysłu IT, zwłaszcza w krajach rozwijających się, jak Indie. Co więcej, autorzy nie doszukali się żadnych badań obejmujących tak dużą rozpiętość danych, jaką uwzględniono w niniejszym artykule. W dodatku w niniejszym badaniu zastosowano model efektów losowych, aby dostosować pewne niezmienne w czasie zmienne, co nie byłoby możliwe w przypadku modelu stałych efektów, który wykorzystywano w niektórych wcześniejszych badaniach tego rodzaju.  Implikacje: Identyfikacja determinant TFPG i jego komponentów mogłaby pomóc interesariuszom i decydentom w sformułowaniu odpowiedniej polityki, co pozwoliłoby z jednej strony zmniejszyć ryzyko, którego doświadcza indyjski przemysł IT, a z drugiej pobudzić siły, które mogłyby przyczynić się do rozwoju tego przemysłu. Na przykład, aby ograniczyć przyszłe ryzyko, indyjski przemysł IT powinien zmniejszyć swoją zależność od rynku Stanów Zjednoczonych i Wielkiej Brytanii. Innymi słowy, powinien poszukiwać nowych rynków zarówno krajowych, jak też zagranicznych, np. w Unii Europejskiej, Australii i w gospodarkach wschodzących, gdzie rynki IT wydają się być obiecujące. Aby utrzymać indyjską solidną pozycję globalną w długim okresie, rząd indyjski powinien odgrywać kluczową rolę w zapewnianiu światowej klasy infrastruktury i urządzeń telekomunikacyjnych w przemyśle IT. Co więcej, rząd indyjski musi zracjonalizować i uprościć istniejące indyjskie prawo pracy, aby ułatwić aktywność ekonomiczną w przemyśle IT. Przeróżni interesariusze wraz z rządem powinni włożyć niezbędny wysiłek w rozwój krajowego rynku IT, które jest pełen możliwości.
Źródło:
Central European Review of Economics and Management; 2017, 1, 4; 175-224
2543-9472
Pojawia się w:
Central European Review of Economics and Management
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
RELACJE MIĘDZY CZYNNIKAMI PRODUKCJI A EFEKTYWNOŚĆ WYTWARZANIA W GOSPODARSTWACH ROLNYCH POWIĘKSZAJĄCYCH OBSZAR UŻYTKOWANEJ ZIEMI W LATACH 1996–2011
RELATIONS AMONG THE FACORS OF PRODUCTION AND THE PRODUCTION EFFICIENCY ON FARMS INCREASING THE AREA OF USED LAND IN THE YEARS 1996–2011
Autorzy:
Sass, Roman
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/898024.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Kujawsko-Pomorska Szkoła Wyższa w Bydgoszczy
Tematy:
czynniki produkcji
produktywność i dochodowość czynników produkcji
całkowita efektywność techniczna gospodarstw
production factors
productivity and profitability of production factors
total farms’ technical effectiveness
Opis:
Celem artykułu jest analiza zróżnicowania relacji i efektywności czynników produkcji, a także określenie całkowitej efektywności technicznej użytych w procesie produkcji czynników wytwórczych w zależności od wielkości zmian powierzchni obszarowej gospodarstw rolnych w latach 1996–2011. Do oceny efektywności wykorzystania czynników produkcji zastosowano cząstkowe wskaźniki produktywności i dochodowości. Ponadto do oszacowania całkowitej efektywności technicznej zastosowano metodę DEA (Data Envelopment Analysis). W latach objętych analizą dochód z gospodarstwa wzrósł średnio o 96,1%, przy czym największy wzrost dochodu odnotowano w gospodarstwach największych (135,5%). W tym czasie produkcja wzrosła średnio o 8,93%, a w gospodarstwach największych o 11,24%. Wobec dużego wzrostu dochodu wzrosła dochodowość czynników produkcji, natomiast produktywność ziemi i majątku trwałego pogorszyła się. Najwyższy wzrost wskaźnika efektywności technicznej DEA-VRS (12,2%), stwierdzono w gospodarstwach, które w latach 1996–2011 w największym stopniu powiększyły powierzchnię (grupa VI).
The analysis of differentiation of relations and production efficiency factors as well as determination of the total technical efficiency of production factors used in the process of production depending on the volume of changes of farms field area in the years 1996–2011. Partial productivity and profitability ratios have been applied in the assessment of the effectiveness of use of the production factors. More’over, to assess the total technical efficiency, the DEA (Data Envelopment Analysis) method has been applied. In the years covered by the analysis, the farm income increased on average by 96,1%, the highest income’s increase was in the biggest farms, increase by 135,5%. At that time production increased on average by 8,93%, and in the biggest farms by 11,24%. Due to the fact of big income’s increase, there increased the profitability of the production factors, while land and fixed assets’ productivity got worse. The highest increase of the technical effectiveness rate DEA-VRS was reached by farms which in the years 1996–2011 increased their area to the biggest extent (group VI), efficiency’s improvement by 12,2%.
Źródło:
Roczniki Ekonomiczne Kujawsko-Pomorskiej Szkoły Wyższej w Bydgoszczy; 2016, 9; 404-421
1899-9573
Pojawia się w:
Roczniki Ekonomiczne Kujawsko-Pomorskiej Szkoły Wyższej w Bydgoszczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wielkość ekonomiczna gospodarstw rolnych w Polsce a ich efektywność w latach 2004-2018
Economic size of farms in Poland and their efficiency in 2004-2018
Autorzy:
Sass, Roman
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2047277.pdf
Data publikacji:
2021-09-21
Wydawca:
Centrum Doradztwa Rolniczego w Brwinowie. Oddział w Poznaniu
Tematy:
potencjał wytwórczy gospodarstw
efektywność całkowita gospodarstw
produktywność czynników produkcji
production potential of farms
productivity of production factors
total farm efficiency
Opis:
Celem pracy jest analiza produktywności ziemi, pracy i majątku trwałego oraz efektywności całkowitej w ujęciu dynamicznym według wielkości ekonomicznej gospodarstw rolnych w Polsce. Podstawowym źródłem informacji były wyniki standardowe uzyskane przez gospodarstwa rolne uczestniczące w Polskim FADN (ang. Farm Accountancy Data Network). W pierwszym etapie badań analizowano produktywność czynników wytwórczych, wykorzystując cząstkowe wskaźniki produktywności. W celu ustalenia łącznego wpływu czynników wytwórczych na produkcję, posłużono się nieparametryczną metodą DEA (Data Envelopment Analysis). Efektywność całkowitą gospodarstw analizowano w ujęciu dynamicznym, wykorzystując do tego celu indeks produktywności Malmquista (TFP – Total Factor Productivity). Z badań wynika, że największą produktywność ziemi, pracy i majątku trwałego jak i efektywność całkowitą (TFP) osiągnęły gospodarstwa duże i bardzo duże, zatem istotnym warunkiem budowania i utrzymania konkurencyjności gospodarstw jest poprawa struktury agrarnej polskiego rolnictwa.
The aim of the study is to analyse the productivity of land, labor and fixed assets as well as total efficiency in dynamic terms according to the economic size of farms in Poland. The basic source of information were standard results obtained by farms participating in the Polish FADN (ang. Farm Accountancy Data Network). In the first stage of the research, the productivity of factors of production was analysed with the use of partial indicators of land, labor and fixed assets productivity. In order to determine the total impact of production factors on production, the non-parametric DEA method (Data Envelopment Analysis) was used. The total efficiency of farms was analysed in dynamic terms, using the Malmquist productivity index (TFP - Total Factor Productivity). The research shows that the highest productivity of land, labor and fixed assets as well as total efficiency (TFP) was achieved by large and very large farms, therefore an important condition for building and maintaining the competitiveness of farms is the improvement of the agrarian structure of Polish agriculture.
Źródło:
Zagadnienia Doradztwa Rolniczego; 2021, 104, 2; 31-47
1232-3578
2719-8901
Pojawia się w:
Zagadnienia Doradztwa Rolniczego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies