上海市R&D投入产出效率分析

首先采用数据包络分析法,选取了上海市1997-2006年间的相关数据进行分析,科学、客观有效的评价了上海市的投入产出效率.评价结果显示:上海市投入产出效率不断提高,并在2003、2004、2005和2006年达到优效.     

上海市基础设施投入产出效率分析

数据包络分析(DEA)是一种评价相对有效性的线性规划方法,在投入-产出效率分析中被广泛应用,尤其适用于具有多输入、多输出以及评估对象多元性等特征的资源配置评估中。对DEA方法在基础设施投入产出效率评价中的应用进行了阐述,并利用数据包络分析方法,对上海市主要年份基础设施投入产出相对有效性进行了评价,对决策单元的结果进行了分析评价,提供了有效决策信息。     

全国高校科技人员投入产出效率分析——基于1992—2007年面板数据的研究

以全国高校1992—2006年科技人员投入和1993—2007年科技产出面板数据为依据,采用AHP、DEA等方法,分析了全国高校科技人员投入的产出效率.结果发现:1992—2006年全国高校科技人员投入产出效率整体状况良好;各类成果的产出效率水平存在差异且变化趋势不同;各年度纯技术效率普遍高于其规模效率;综合效率、规模效率离散程度整体大于纯技术效率的离散程度;增加科技人员投入有利于提高高校的科技效率.     

高质量发展下煤矿企业安全投入产出效率评价

近年来,中国煤炭企业安全生产水平有了较大提升,但是煤炭安全投入资源利用率还需进一步提高,安全投入结构仍需进一步优化,安全生产形势依旧严峻。探索煤炭企业安全生产效率评价机制,查找影响煤炭企业安全生产因素,对于煤炭企业进一步改善安全生产效率尤其必要。选择安全教育、安全设施、安全技术、安全卫生、安全管理和安全工程6个安全投入指标,选择百万吨受伤率和事故直接损失额2个安全产出指标,应用数据包络分析法构建了安全投入产出效率评价模型,基于安全产出视角以典型样本企业安全投入和产出指标数据为研究对象进行了实证研究,分别从高速发展期、低迷发展期、高质量发展阶段选取典型样本企业13年数据,揭示了煤矿企业安全投入产出效率的动态变化,提出样本企业在高质量发展阶段应合理配置资源,根据内外环境适时调整安全投入策略,加强对人员系统投入管理,提高企业安全投入产出效率。     

上海市科技投入和产出绩效评估方法论研究

在对国内外科技投入和产出绩效研究进行简要评述的基础上,运用数据包络分析与主成分分析相结合的研究方法,从时间尺度、企业类型、行业类别三个层面上分别对上海市科技投入和产出绩效进行了定量评价和分析,旨在为上海进一步推进科教兴市战略提供参考依据.     

辽宁省财政科技资金投入效率评价

以2006~2015年辽宁省财政科技资金投入和产出数据为研究对象,应用数据包络(DEA)模型,对辽宁省的财政科技资金投入产出效率进行评价,发现了辽宁财政科技资金投入产出效率不足的问题,并提出相应建议,为新一轮振兴东北老工业基地决策提供参考。     

银行信贷、政府与企业科技投入理想贡献研——效率视角下的面板数据估计

在采用TOPSIS对科技产出进行评价的基础上,利用DEA分析了研发人员全时当量、银行贷款、政府与企业科技投入对科技产出的效率,并采用生产函数和面板数据对有无效率损失情况下投入要素的贡献进行了比较。研究发现,中国科技投入产出效率总体不高,经济发展水平对科技投入产出效率的影响不大。从投入要素的利用效率看,政府科技投入的利用效率最高,企业科技投入的利用效率第二,研发人员全时当量的利用效率第三,银行信贷的利用效率最低。由于效率损失,导致政府科技投入的贡献被高估,而企业科技投入的贡献被低估了。科技贷款的利用效率最低,并且弹性系数为负数,深层次暴露了科技金融在信用体系和风险体系方面存在的问题。     

河北省交通行业科技投入与产出分析

本文利用层次分析法建立了河北省交通行业的科技投入与科技产出指标体系,根据2000-2006年河北省交通行业科技投入与产出数据,对科技投入与产出两组变量进行两两相关分析．构建河北省交通行业科技投入与产出的典型相关模型。并判别投入一产出各分变量的关联程度。     

基于三螺旋理论的区域协同创新效率评价研究

以区域协同创新效率评价为研究对象,基于三螺旋理论构建了区域协同创新效率的两阶段评价模型,并选取相应的评价指标体系。进而选择我国31个省区市的创新投入和产出数据,运用超效率数据包络分析方法(SE-DEA)进行实证研究。根据效率评价结果,分析了我国区域协同创新的现状和存在的问题,并提出对策建议。     

中部六省体育事业投入产出效率比较分析

运用数据包络分析方法 DEA模型及超效率DEA模型对中部六省2015年的体育事业投入产出效率水平进行定量分析.结果表明,中部地区整体投入产出效率处于较高水平,效率平均值水平超过了0.8,其中,山西、湖南、河南三个省份投入产出组合处于较优水平,安徽、湖北、江西三个省份的投入产出效率低于平均值水平,存在产出不足情况,应进一步加强产出能力.     

甘肃省R&D经费投入绩效评价研究

根据RD经费投入以及RD活动的特征,构建了一套评价指标体系,运用数据包络分析方法对2010年甘肃省14个市州RD经费投入效率进行了评价。结果表明,甘肃省RD资源的利用效率总体不高。建议在提高科技资源配置相对有效性的基础上,注重投入与产出结构的调整,不应过分强调短期的科技直接产出,而应关注科技成果的原始创新和成果的后期转化。     

Malmquist指数与Malmquist-Luenberger指数的比较研究

提出了基于减少有害产出同时增加有益产出的Malmquist-Luenberger生产力指数评价方法．分析了该指数与Malmquist指数联系与差异，并通过美国电力产业的数据(1996～2000)对两种指数进行了实证对比．与Malmquist生产效率评价方法相比较，本文中所提出的方法可用于企业面对环境约束下的生产效率评价，并且在评价中不需要有关投入和产出的价格信息，评价指数也可以通过求解一个简单的线性规划模型来计算．     

湖南区域科技投入产出效率及政策优化路径

以2010～2016年湖南14个市(州)科技投入产出的面板数据为研究样本,运用三阶段DEA模型对湖南区域科技投入产出效率展开研究.研究结果表明:剔除环境因素和随机干扰项后,湖南整体科技投入产出效率较高,地区间效率差异较为明显,长沙科技投入产出效率始终走在省内最前列,张家界在提高科技投入产出效率方面显得最为乏力,科技管理水平是影响效率的主要因素,加大财政科技支出有利于提高科技投入产出效率.据此提出完善科技人才培养体系、制定差别化科技政策、优化资源配置结构等政策优化建议.     

基于神经网络的中国知识经济效率评价

用资本、劳动力和信息资源作为投入,用GDP作为产出,利用数据包络分析对我国知识经济效率进行测度,结果表明我国中东部地区技术效率相差不大,但中东部与西部地区有较大差距。在此基础上训练BP神经网络,并用BP神经网络进行知识经济效率的评价,取得了较高的精度,从而为技术效率评价提供了一种新的手段。     

科技企业孵化器综合孵化效率评价研究

为更好地衡量和评价科技企业的投入-产出效率,提出一种基于改进DEA的科技企业综合孵化效率评价方法。对此,首先,结合传统DEA评价模型的特点,对模型进行改进;其次,结合综合孵化效率内涵,对科技企业投入-产出效率指标体系进行构建;最后,以2012年的部分科技企业作为实例,对模型进行检验,从而验证上述评价指标和模型的可行性,以此更加科学地对科技企业的投入-产出效率进行评价分析。     

基于DEA的电力行业环境绩效测度模型

为准确测度电力行业造成的环境影响,在距离函数数据包络分析（DEA）环境绩效评价模型的基础上,引入投入、期望产出和非期望产出的松弛变量,建立归一化的综合绩效评价模型.针对电力行业因区域间电量交换造成的投入和产出不匹配问题,提出电力行业静态和动态环境绩效指标评价方法,为深入分析电力行业环境绩效的变化规律以及影响因素提供方法.应用提出的模型,分析2006-2010年中国30个省份的电力行业环境绩效,结果表明：高用电环境效率的省份通常拥有较高的发电环境效率,火电发电比例是影响电力行业环境绩效的重要因素;在研究期内中国电力行业环境绩效逐步改善;环境技术进步是改善电力行业环境绩效的最主要因素.     

基于DEA模型的高校实验资源投入产出有效性评价

结合高校实验室建设定位,设计了包含4个投入指标以及3个产出指标的高校实验资源投入产出评价指标体系,并利用DEA(数据包络分析)方法以上海电力学院的5个学院实验室为例,对实验资源的综合投入产出效率、投入效率以及产出效率分别进行了评价.     

科技投入产出效率评价模型的改进研究——以江苏省为例

围绕科技投入产出效率测度方法问题,在比较分析了常用的几种效率评价方法的基础上,选定了最适用的DEA评价方法.然后针对DEA中最常用的CCR模型存在的两个缺陷,给出了自己的改进模型.并通过江苏省1996～2008年科技投入产出效率的评价算例验证了模型改进后对评价结果的明显改善.     

粮食主产区农业生产资源投入产出效率评价研究

农业生产资源投入产出效率是衡量农业可持续性健康发展的重要指标,在结合相关文献基础上,构建了基于投入产出的农业生产资源投入产出效率评价模型,基于中国大陆13个粮食主产区的统计数据,运用DEA-TOPSIS法对各主产区农业生产资源投入产出效率进行测度,同时结合农业生产资源投入产出效果坐标图对评价结果进行分析。分析结果表明,中国粮食主产区农业生产资源投入产出整体效率较高,但存在区域间效率不平衡态势,个别省份的农业生产资源投入产出模式亟需改进。     

基于DEA模型的中国石油企业科技效率研究

运用DEA投入导向模型,根据2000—2011年公开数据,选取科研与开发投入占总销售收入的比例、总资产、总资产周转率和资产负债率作为投入指标,选取油气探明储量、净资产收益率、净利润和总收入作为产出指标,以中石油、中石化以及中海油三大巨头为例,对我国石油企业的科技效率水平进行综合评价,并提出了提高我国石油企业科技效率的建议.