Resumen

Con la mejora gradual del análisis comparativo cualitativo de conjuntos difusos (fsQCA), se ha introducido en cada vez más campos para analizar problemas prácticos. Este artículo calcula el índice de productividad total de los factores y analiza su tendencia de desarrollo basándose en teorías relevantes de desarrollo económico y datos de panel interprovincial de China de 1999 a 2019. Utilizamos el método fsQCA para estudiar la interacción de factores que influyen en la productividad total en diversas regiones. Se obtienen dos caminos específicos para mejorar la productividad total de los factores, lo cual proporciona una referencia para que diferentes áreas mejoren la productividad total de los factores según las condiciones locales.

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Conjunto difuso; Análisis comparativo cualitativo; índice de productividad total de los factores; Teorías del desarrollo económico; Datos de panel interprovincial de China; Factores que influyen en la productividad total
• Keywords:Fuzzy set; Qualitative comparative analysis; Total factor productivity index; Economic development theories; Chinas inter-provincial panel data; Factors influencing total productivity