江苏制造业全要素生产率多维度测评研究

基于2011年以来的最新行业分类标准,构建2011—2016年江苏省制造业31个细分行业的面板数据,采用DEA-Malmquist模型对江苏省制造业全要素生产率及其构成从时间的维度、细分行业的维度、基于研发强度的行业类别维度进行测评。结果表明,2011—2016年间江苏省制造业全要素生产率平均增长率为负值,且自2012年开始由技术进步推动转为由技术效率推动;全要素生产率存在明显的行业间差异,低技术制造业为全要素生产率发展的瓶颈。提升江苏省制造业全要素生产率的主要路径包括提升资源配置效率、加强自主创新、实施精细化管理等。     

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-Malmquist指数的贵州生态经济系统发展效率评价

从系统论的视角出发,建立特定的投入产出评价指标,选取2001~2012年贵州省及2007~2012年各地级市及自治州的截面数据为样本,运用DEA模型和非参数Malmquist指数法对其的生态经济系统发展效率进行静态和动态趋势分析。结果显示:多数年份的生态经济系统发展效率为非DEA有效,存在资源配置不合理及资源浪费等问题;年平均TFP指数仅为0.989,呈衰退趋势,其中技术进步是造成TFP指数总体偏低的主要影响因素。并据此提出优化人力资源结构、发挥贵州资源禀赋优势、推行绿色GDP制度、提高科技投入等建议。     

高技术产业全要素生产率的差距及影响因素研究

运用DEA-Malmquist指数,测度了1996—2010年中国大陆30个省市高技术产业全要素生产率的变化和差距,并对其影响因素进行了分析。研究表明:技术进步在各地区差异明显,但各地区全要素生产率的增长具有趋同的趋势。相比东部地区,中西部地区技术效率对全要素生产率的推动作用更为明显。从全要素生产率的影响因素来看,科技活动人员、对外开放水平对全要素生产率的影响为正,市场化程度对全要素生产率的影响为负,研发强度、政府管理水平对全要素生产率的影响并不显著。     

基于DEA-Malmquist模型的石油企业自主创新能力评价研究——以胜利油田为例

以胜利油田为例,利用DEA-Malmquist指数法将胜利油田与中石化、中石油和中海油的自主创新能力做综合评价.从技术效率变化、技术变化和规模效率变化三方面综合反映各评价对象的自主创新能力,检验其生产率是否DEA有效,并指出非DEA有效的原因,提出针对性对策建议.结果表明,胜利油田大部分年份的全要素生产指数较低,为非DEA有效,并且不同年份自主创新能力波动幅度较大.     

机器人产业上市公司融资效率研究

当前全球科技创新竞争日趋激烈,作为高端科技引领的机器人产业已成为衡量一个国家科技水平和经济智能化程度的重要标志。技术、资金、人才、政策的投入效率均可能对该产业的发展带来深刻影响。本文以我国机器人产业上市公司为研究对象,运用DEA-Malmquist指数方法对2011—2016年间的融资效率及其动态变化情况进行实证分析。研究表明,该产业上市公司的融资效率总体上呈现动态提高趋势,在股权融资、内部融资和债务融资3种主要融资方式中,股权融资的融资效率最高,债务融资次之,内部融资最低,但不同的融资方式对融资效率的影响效应不同。     

港口运行效率和安全韧性

港口运行效率评估对港口建设有十分重要的意义,而对港口安全韧性的研究,可以为港口安全管理和当地发展提供参考。基于2010-2021年我国7个重要沿海港口的面板数据,利用超效率DEA模型测算港口运行效率,利用DEA-Malmquist指数模型对各港口全要素生产率进行分解,然后结合熵权法和层次分析法测算各港口的安全韧性得分,利用障碍度模型探究影响港口安全韧性的主要障碍因子,最后利用港口安全韧性-效率矩阵对港口的发展进行分类。研究结果表明:从整体来看2010-2021年7个主要沿海港口的超效率平均值呈上升趋势,除了天津港,其他港口都达到DEA有效;各港口全要素生产率、技术效率和技术进步率的均值都为1.001,除了烟台港和深圳港,其余港口全要素生产率均值都达到了1;除了深圳港,其余各港口安全韧性得分都有一定的提升,深圳港得分则出现了下降,但也保持高水平的安全韧性;影响7个港口安全韧性提升的准则层主要障碍因子为疏港交通能力,其次为水上交通安全,指标层主要障碍因子为客运量,其次为货运量、医疗卫生机构数等;基于港口安全韧性-效率矩阵将港口划分为强壮型、精干型、肥胖型和瘦弱型4种类型。最后,根据分析结果,提出相应的建议。     

基于DEA-Malmquist的内资工业企业动态创新效率分析

针对工业企业的创新过程构建了两阶段投入产出指标体系,运用DEA-Malmquist方法,深入剖析2000～2009年间我国内资工业企业的科技创新效率和产品创新效率。研究结果表明,在样本期内,尽管科技创新的资源配置效率不断提高,但是科技创新技术的大幅退步使科技创新效率表现出显著的下降趋势;产品创新的资源配置效率大幅提升,则使产品创新效率表现出良好的上升态势,但是资源配置效率可改善的空间非常有限。内资工业企业应大力推动科技创新技术和产品创新技术的进步,并进一步提升科技创新资源配置的规模效率,从根本上改善企业的创新效率。     

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指数的我国电信业效率研究

运用非参数的DEA-Malmquist指数方法研究了中国电信业2007-2009年的生产率水平,并将中国电信业的效率水平与全球电信业的效率水平进行对比,发现我国的TFP增长率与国际平均水平相比还是比较低的,3大运营商中只有中国移动的平均TFP是正增长,中国电信和中国联通的平均TFP都是下降的,国内运营商的TFP增长率有待提高。