复杂生物的起源和早期演化

复杂生物,包括动物、陆生植物、真菌和宏体藻类等,它们是寒武纪至现今地球生物圈的主体.根据化石记录,地球生命自38亿年前起源以来,有近30亿年是单细胞的微体生物世界,直到距今10～8亿年的新元古代早期,复杂生命才开始出现.成冰纪可靠的化石记录极少,我们对这近1亿年生命史的认识非常有限.在埃迪卡拉纪,丰富的化石记录和分子钟的估算结果均指示,复杂生物已经发生了适应辐射,也进一步诠释了达尔文的自然选择学说.现如今,如果还以宏体复杂生物化石的大量出现来定义“显生宙”,它应该包括埃迪卡拉纪更为合适.距今18～8亿年的元古宙中期是地质历史上持续时间最长、环境最为稳定的时期,生物演化也似乎处于停滞状态,被地质学家称为“枯燥的十亿年”.本文根据现代生物学的研究进展,结合以往报道的化石资料,特别是对近年来中国一系列新化石的发现进行综合分析,认为:正是在这长期稳定的环境中,原生生物和原核生物悄然地发生了寄生、共生和基因转移等一系列相互作用,演化出了复杂生物各大类型的单细胞祖先,并进一步实现了多细胞化和细胞分化,“枯燥的十亿年”并不“枯燥”,它建造了复杂生命的根基.     

要素在有限范围变化的DEA模型

本文首先讨论了在数据包络分析（ＤＥＡ）中有些要素（投入或产出）只允许在有限范围变化的情况。然后从生产可能集入手，将这种对要素的限制直接反映到生产可能集中。基于此改进后的生产可能集，提出了比现有研究更广泛意义的ＤＥＡ模型。该ＤＥＡ模型实际上综合了传统的以及投入或产出固定不变的ＤＥＡ模型。此外，在进行决策单元（ＤＭＵ）效率分析时，文中给出的定理为存在投入过多及产出不足的非有效ＤＭＵ提供了改进目标以使之     

基于定向技术距离函数的投入产出型Malmquist 指数

指出了传统Malmquist指数所存在的两个局限并对其进行了修正.修正后的Malmquist指数不仅考虑以非径向的定向技术距离函数取代径向的投入/产出距离函数,而且考虑了规模收益,从而使得Malmquist指数测量更准确,同时还测度了影响生产力进步的两个因素:技术进步和技术效率.     

基于定向技术距离函数的收益Malmquist指数

在分析基于收益的DEA模型和成本Malmquist指数以后，定义了收益Malmquist指数以及进一步提出基于定向技术距离函数的收益Malmquist指数，并进一步将其分解成技术效率变化、分配效率变化、技术进步以厦价格因素四个因子，从而完善了Malmquist指数模型体系。最后用线性规划给出了相应的求解方法。     

基于效用函数的收益型Malmquist指数

引入效用函数,采用"期望效用最大"的优化原则,获得效率最优的决策单元,并进一步定义了基于效用函数的收益型Malmquist指数,同时对其影响因素进行了分解和经济解释,从而丰富了Malmquist指数模型体系,最后用线性规划给出了求解方法.     

基于多目标规划的DEA

单目标的传统ＤＥＡ只能从投入或产出角度测算决策单元的相对最高效率。本文将提出基于多目标的扩展ＤＥＡ，从而可通过投入及产出来测算决策单元相对的平均效率、最高效率及最低效率并研究其相对有效性.     

DEA在生产函数研究中的应用

本文针对目前生产函数研究中存在的缺陷，基于理论生产函数框架，运用运筹学的新领域－ＤＥＡ方法。提出了仅利用生产系统实际生产状态就可确定出动态前沿生产函数的数学模型，对处于非前沿生产点的生产状态，又给出了其生产函数的确定定理，采用本文提出的ＤＥＡ模型确定生产函数，满足最小投入最大产出性质且不受非技术因素的影响，这是诸如回归分析，超越对数等传统方法所不及的。     

DEA有效决策单元判断及排序的新方法

本文首先讨论ＤＥＡ相对效率指数及其对投入产出松驰量的处理方法。然后建立了判断ＤＥＡ有效决策单元的又一数学规划模型,并相应给出了决策单元ＤＥＡ有效的充要条件。最后依据所定义的平均横切效率指标,提出了一种新的ＤＥＡ有效决策单元排序方法.     

测算具有松驰技术效率的DEA方法

首先介绍并总结了现有技术效率的主要测算方法 .在分析其局限性的基础上 ,定义了一种同时考虑投入和产出松驰与权重的技术效率指数 .借助 DEA思想 ,提出了一种扩展 DEA模型 ,用于测算该技术效率指数 ,进一步探讨了如何识别决策单元的技术有效性和如何改进非技术有效决策单元等问题 .事实上 ,其它技术效率测算仅仅是本文方法的特例 ,而且在测算技术效率的同时就可以根据技术效率是否为 1直接判断决策单元的技术有效性进而对非有效决策单元实施改进.     

确定动态前沿生产函数的DEA模型

本文针对目前生产函数确定方法中存在的问题, 并基于生产函数理论和DEA方法, 提出了仅利用生产系统实际生产状态就可确定动态前沿生产函数的DEA模型。采用该模型较好地解决了生产函数确定中诸如“最大产出”等问题。