中国信托业效率测度及动态变化的实证研究

为了检验银监会实施信托"新政"和金融危机对中国信托业效率的影响,运用数据包络分析方法(DEA)重点分析了我国37家信托公司2008年经营的相对效率,结果显示我国信托公司技术效率普遍较低,均值仅为0.507,主要受累于纯技术效率和规模效率的低下.同时,构建了投入产出导向型的Malmuiqst生产率指数对中国信托业2004-2008年全要素生产率的动态变化进行分析,结果表明中国信托业全要素生产率有了较为可观的改善,全要素生产率的增长主要来自于技术变化,技术效率变化的贡献较小.     

农业生产效率变动的DEA—Malmquist分析——以河南省为例

在分析2003--2010年河南省农业统计数据的基础上,采用DEA—Malmquist指数分析法对影响河南农业全要素生产率增长的内在动力进行分析,得出主要影响因素为技术变化率,技术进步缓慢使规模效率和纯技术效率对农业全要素生产率的增长作用不明显,据此提出加大农业科研政策支持力度、提高农业组织化及管理水平、推进农业机械化发展等改善河南省农业全要素生产率的途径．     

技术进步、技术效率与陕西省农业全要素生产率增长

利用带有"非期望"产出的SBM模型和Global-Malmquist-Luenberger指数测度了2000~2016年陕西省10个市的农业全要素生产率增长指数,并将其分解为技术效率、规模效率和纯技术效率。研究发现:技术进步在陕西省全局农业全要素生产率增长过程中发挥重要作用。鉴于此,从科技创新视角为提高陕西省农业全要素生产率提出政策建议。     

湖北省农业全要素生产率及其变动的实证研究

运用Malmquist指数方法,考察2004年～2009年湖北省农业全要素生产率的变动趋势,通过Malmquist指数的分解,分析湖北省农业全要素生产率增长的内在动力.结果表明,湖北农业全要素生产率的增长主要是由技术进步推动的,规模效率和纯技术效率的共同作用使湖北农业资源配置效率对全要素生产率的增长作用不明显,因而提高农业生产的技术效率是湖北农业发展的主要方向.同时针对湖北省农业主产区的区域地理特征,提出应走农业规模化生产的道路以提高规模效率,最终促进湖北省农业全要素生产率的增长.     

西部地区旅游产业发展效率

以西部地区12个省份为研究区域,运用DEA方法中的BCC模型、CCR模型和Malmquist指数模型,分析了2000-2010年各研究区域旅游业的技术效率、纯技术效率、规模效率、技术进步指数和全要素生产率,以综合研究旅游业的发展效率,并在此基础上对投入指标的冗余度、产出指标的不足率进行分析.结果表明:在研究时段内12个省份的全要素生产率指数均大于1,呈增长态势,这主要得益于技术进步指数的增长;除青海省外,其余11个省份的静态效率评价指标都保持在高水平,处于递减规模报酬生产阶段;投入指标中旅游业从业人员存在较大冗余,有17.33%的改进空间,各项产出指标的不足率相对较小.     

乡村振兴背景下农业龙头企业技术创新效率研究——基于六盘水21家样本企业的实证分析

基于DEA模型结合Malmquist指数方法，利用2018—2020年期间六盘水市农业三大产业猕猴桃、刺梨、茶叶中的21家省级以上农业龙头企业的农业投入与产出数据，对21家企业的综合技术效率、纯技术效率、规模效率及全要素生产率进行解析，探究影响六盘水市农业三大产业技术创新效率的因素。结果表明：六盘水市21家农业龙头企业的技术创新效率较低，主要受限于纯技术效率；技术进步率显著影响着全要素生产率，三大产业均属于技术推动创新绩效型。因此，为有效提高产业技术创新效率，必须以重塑创新格局提升技术进步率。     

全要素生产率分析新方法:F(a)re-Primont指数

针对全要素生产率现有分析方法中存在的问题,基于全要素生产率的定义,引入F(a)re-Primont 指数,并对其性质和分解进行了介绍.首先,以距离函数为加总函数构造出F(a)re-Primont指数,并证明该指数满足乘法完备性和传递性;其次,结合相关效率概念的经济学内涵,将F(a)re-Primont指数完全分解为技术进步、技术效率变化、规模效率变化与剩余混合效率变化的乘积;最后,利用该指数对我国29个省区2001年～2010年的全要素生产率进行了实证分析.     

全要素生产率分析新方法:Fre-Primont指数

针对全要素生产率现有分析方法中存在的问题,基于全要素生产率的定义,引入Fre-Primont指数,并对其性质和分解进行了介绍.首先,以距离函数为加总函数构造出Fre-Primont指数,并证明该指数满足乘法完备性和传递性;其次,结合相关效率概念的经济学内涵,将Fre-Primont指数完全分解为技术进步、技术效率变化、规模效率变化与剩余混合效率变化的乘积;最后,利用该指数对我国29个省区2001年~2010年的全要素生产率进行了实证分析.     

石油类本科高校科技创新效率分析

运用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型分析方法,对2007-2016年我国石油类本科高校的科技创新效率进行测度评价。结果表明:静态来看,2016年我国石油类本科高校科技创新综合效率、规模效率和纯技术效率均没有能够达到DEA有效,且各石油高校存在显著的差异性。石油高校科技创新资源配置规模与结构是提升科技创新综合效率的重要要素。从动态来看,大部分石油本科高校科技创新效率全要素生产率具有明显下降趋势,科技创新技术进步指数和技术效率变化指数两者较低是导致石油本科高校科技创新全要素生产率有所下降的重要原因。提升我国石油本科高校的科技创新效率应该逐步完善高校科研管理机制,培育高端技术科研人才;瞄准能源领域科技前沿,深化高校科技创新供给;加强产学研合作,推进科技创新成果市场转化。     

基于DEA方法的电信企业运营效率研究

本文运用DEA方法结合Malmquist指数,分析了2007-2009年某省级电信企业的运营效率及变动。研究表明,该企业在研究期间整体运营效率不高;规模无效率是导致技术无效的主要原因;全要素生产率在三年间保持增长,但增幅缓慢;技术变动呈现负增长,成为全要素生产率增长的最大制约。     

高精尖产业科技资源配置效率动态演化研究 ——基于企业微观视角

为探究高精尖产业微观科技资源配置效率,考虑区域及行业科技资源禀赋的异质性,本文选取2014—2018年北京地区新一代信息技术产业上市公司面板数据作为研究对象,运用超效率DEA-Malmquist指数从企业微观视角对科技资源配置效率及其动态演化进行了测度和分析。结果发现：各年度科技资源配置有效的公司数量偏少,科技资源配置效率均值介于0.645—0.772之间,配置效率整体偏低。从动态演化趋势看,除2015年配置效率比2014年稍微下降外,其他年度的配置效率均呈现波动性上升态势,全要素生产率年均增长2.3%,技术效率是关键促进因素,纯技术效率对技术效率的正向影响比较明显,规模效率的影响则有一定的波动性；技术进步尚存在较大的发展空间,规模集聚效应还有待提升。     

基于DEA-Malmquist 方法的城镇化效率水平测度——以福建省为例

以福建省为例,从投入产出视角,构建城镇化效率指标体系,采用DEA模型、Malmquist指数方法,综合测算了2002—2014年福建省城镇化综合效率、纯技术效率、规模效率以及Malmquist效率;基于ARC-Gis空间分析平台,运用空间自相关模型分析福建省城镇化效率的空间格局演化特征.结果表明:从时间演化上看,福建省城镇化Malmquist效率整体上处于不平衡的增长阶段,未达到理想状态,综合效率与规模效率均呈波浪式上升态势,纯技术效率则总体偏高并略微上升;从空间演化上看,福建省城镇化效率存在一定程度的空间集聚,城镇化效率为HH类型的地区主要集中于厦门、泉州等地,面积增加且空间上具有向外部区域扩散的现象,LL类型的地区集中于三明、南平等地,面积略微下降且空间格局保持稳定.文章的研究旨在为福建省资源配置、城镇化规划提供相关依据.     

我国森林生态效率测算及时空演变分析

【目的】测算了森林生态效率,分析其时空演变规律,为维护森林生态系统健康及拟定区域“碳达峰、碳中和”实现方案提供参考。【方法】基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)的BCC模型和Global Malmquist模型,从时间和空间二维视角,对2009—2018年全国31个省级行政区(未包含港澳台地区)森林生态效率的动态变化进行测度。【结果】观测期内我国森林生态效率非DEA有效省份显著多于DEA有效省份,全国整体纯技术效率较高,但存在投入冗余与产出不足问题,区域规模效率出现下降趋势;技术效率变化指数与技术进步指数变动态势相反,造成森林生态效率的Global Malmquist指数波动幅度较大;较高、高森林生态效率地区由东北、西南地区向中西部地区扩展演化。【结论】我国森林生态效率总体呈上升趋势,综合效率水平不高但纯技术效率较高;多数省份处于效率改善阶段,省域森林生态效率差异较大但呈现逐步均衡化倾向。     

我国星级酒店效率评价及区域差异分析

本研究运用数据包络分析法（DEA）和马尔奎斯特指数（Malmquist Index）方法对我国各地区星级酒店的效率进行了测度和评价,并进行了静态和动态比较研究,分析其在不同区域的差异,为优化我国星级酒店的资源配置以及良好发展提供有价值的建议。研究发现,我国整体星级酒店综合技术效率、纯技术效率和规模效率均较高,且纯技术效率和规模效率值波动较小;各省区之间的综合技术效率和纯技术效率差距较大,规模效率差距较小,且差距呈不断缩小趋势。本研究根据结论提出以下建议：（1）政府应加强投资管理,针对不同区域经济发展情况制定酒店发展规划;（2）提高酒店资源利用率,依靠旅游资源带动我国星级酒店发展;（3）发挥地区优势,推出特色星级酒店。     

基于Malmquist指数的中国集装箱港口的生产率分析

采用基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)的Malmquist指数方法,通过分析中国2003—2008年中国集装箱港口的全要素生产率的增长趋势及其构成变化,探讨中国集装箱港口全要素生产率变动的主要原因。生产率的测验结果表明,中国6大港口中青岛港的生产率增加48.4%,增幅最大。天津港的生产率增幅最低,其测验结果是生产率无变化。通过5年的生产率分析,可以知道6大港口的生产率总体上都呈现出增加的趋势,但各港口各年度的生产率变化仍表现出一定的波动性,这和效率变化以及技术进步变化有关。     

基于DEA和Malmquist指数方法的新疆科技与金融结合效率测度

本文依据科技金融多参与主体的特点,构建了代表政府、银行、证券市场、债券市场、保险市场投入和科技与经济产出的指标体系,采用DEA结合Malmquist指数方法,用2007-2015年面板数据,对新疆14个地州市科技与金融结合的效率进行测度。结果可以看出,61.3%的地区综合DEA有效。DEA非有效但规模收益递增的地区应加大各投资主体对科技金融的投入力度;规模收益递减的地区应调整投入结构,提高投入资金的使用效率。通过投影分析,得知阿克苏地区效率低下的原因是保费等投入冗余和专利、论文产出不足。     

基于DEA-Malmquist方法的重庆市三甲医院科研效率分析

为了解2013-2017年重庆市三甲医院科研效率的整体发展状况及其动态变化情况,采用DEA方法对三甲医院科研效率的整体发展状况进行了评价,并用Malmquist指数对医院科研效率的动态变化进行分析.结果表明:重庆市三甲医院科研的投入产出状况整体上是有效的,但存在部分医院科研效率较低、科研产出明显不足以及规模效率递减等问题.应合理控制科研规模,加强医院间的科研交流与协同创新,加强科研管理的作用,促进全方面科研产出.     

基于DEA模型和Malmquist指数法的江门市高技术产业的效率研究

采用Malmquist指数方法和基于规模报酬可变的DEA模型,对江门市2010—2013年间高技术产业的七个细分行业进行效率分解分析和动态效率变动分析.结果显示,在研究年限期间,江门市高技术产业整体效率呈增长趋势但仍处于非DEA有效,各行业的技术效率均有较大波动,主要原因是技术创新能力偏弱,最后结合江门市高技术产业的具体情况提出了相应的改善建议.     

基于DEA模型的财政支农资金效率及影响分析

运用数据包络分析方法对我国1978—2010年的财政支农资金的效率及其影响进行了分析评价,并对其中纯技术效率及规模效率均小于1的年份的投入产出投影值进行测度。通过研究发现,在这33a间我国财政支农的综合效率、纯技术效率和规模效率分别有8a、22a和8a是完全有效的,有11a的投入产出项目存在冗余,支出结构不尽合理,资金使用效果欠佳,应着重提高农业基本建设支出和农业科技三项费用这两个方面的使用效率。