黄河三角洲地区港口全要素生产率的动态实证分析

以黄河三角洲区域内莱州港、东营港、潍坊港和滨州港作为研究对象，基于DEA（data envelopment analysis）模型和Malmquist生产率模型，选取该区域港口2010年—2017年投入产出数据对其动态效率进行测度。结果表明：样本期间黄三角地区主要港口总体技术效率呈现增长态势；从动态效率角度，黄三角地区四大港口整体Malmquist生产率年均增长率为正，呈上升态势；不同港口全要素生产率存在较大差距；影响黄三角港口全要素生产率的主要驱动因素不仅是技术进步变动，还包含规模效率的变动。     

黄河三角洲地区港口全要素生产率的动态实证分析

以黄河三角洲区域内莱州港、东营港、潍坊港和滨州港作为研究对象,基于DEA（data envelopment analysis）模型和Malmquist生产率模型,选取该区域港口2010年—2017年投入产出数据对其动态效率进行测度。结果表明：样本期间黄三角地区主要港口总体技术效率呈现增长态势;从动态效率角度,黄三角地区四大港口整体Malmquist生产率年均增长率为正,呈上升态势;不同港口全要素生产率存在较大差距;影响黄三角港口全要素生产率的主要驱动因素不仅是技术进步变动,还包含规模效率的变动。     

新冠疫情对京津冀城市群城市发展的影响——以北京、天津、石家庄三大城市为例

为兼顾新型冠状病毒肺炎疫情常态化背景下的城市安全与发展，该文研究了不同新冠疫情阶段对城市群城市发展的影响机制。在文献搜集和分析的基础上，从多维度构建城市发展水平指标体系，并通过Cronbach系数检验指标信度；使用组合赋权法构建新冠疫情影响下的城市发展水平指标体系；进而利用差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型预测无新冠疫情影响下的城市发展水平，通过与有疫情影响下的实际数据进行对比，定量评估新冠疫情对京津冀城市群中核心城市发展水平的影响。研究结果表明：在新冠疫情爆发期，城市群内城市发展水平走势呈现趋同化；城市具有韧性属性。该研究对新冠疫情常态化下城市群的应急管理决策具有参考意义。     

基于Network DEA模型改进的省域R&D绩效评价方法研究

RD管理中绩效评价问题是一个重要的研究焦点,选择合适的评价模型是RD绩效评价的主要工作。传统RD效率评价的指标决定了其决策单元具有多阶段复杂结构的特性,本文选择Network DEA方法作为评价的基本模型,分析此模型研究省域RD绩效评价应用中存在的不足,在此基础上进行了模型的改进和优化。最后,通过使用改进模型对中国大陆31个省域RD指标数据进行效率评价和分析,证明本评价方法的有效性。     

基于广义SEIR模型的新冠肺炎传播机制及干预效果仿真

 新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）已在全球多个国家和地区蔓延，且不同国家和地区新冠肺炎的传播扩散过程和传染预测模式不尽相同。以美国和中国新冠肺炎公开数据为样本，首先应用广义SEIR模型，对疾病传播参数进行估计。其次，确定基本传染数R₀中各参数对疾病的影响，进而基于Anylogic仿真，利用系统动力学模型进行参数敏感性分析，定量表征关键参数对疾病传播的影响。最后，根据分析结果提出针对性的防控干预措施，以中美为例模拟不同防控级别的干预效果。研究发现，广义SEIR模型对中国与美国新冠肺炎传播机制的拟合性较好，保护率、感染率和平均检疫时间对防控疫情影响显著，并可以通过针对性的措施来提高保护率、降低感染率、缩短平均检疫时间。     

宁波舟山港应急物流系统运行绩效评价

突如其来的新冠肺炎疫情,暴露出港口应急物流系统存在许多短板和不足.文章以宁波舟山港为例,构建港口应急物流系统运作绩效评价指标体系,并运用AHP和模糊综合评价法确定指标权重,进行综合评价.研究结果表明:宁波舟山港在应急物流系统运作方面与世界一流港口相比存在一定的差距,在应急恢复能力、应急指挥调度能力、可持续发展能力和经济...     

基于改进SEIR模型的新冠肺炎疫情分析与预测

针对新型冠状病毒的潜伏期较长，基于每日发布的新冠疫情数据集，在经典SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Recovered)模型的基础上，考虑了隐性传播人群，并且将确诊人群分为两类(一类感染者具有传染能力；一类感染者由于处于隔离期间，其感染能力可忽略不计),构建了基于改进SEIR的新冠肺炎传播动力学模型。以2021年12月15日到2022年1月13日的西安市疫情数据为依据，拟合得到了改进SEIR模型的动力学参数，对西安市COVID-19疫情进行预测和评估。结果表明，基于改进SEIR传染病动力学模型对疫情的理论估计与西安市疫情的实际情况较为符合，数据可视化和医学隔离等措施对抑制疫情大面积传播有重要作用。     

供应链视角下邮轮港口公共卫生事件模型分析

为尽可能减少新冠肺炎(COVID-19)疫情感染人数,邮轮和港口应当采取联合应对防控措施.本文首先从供应链角度出发,给出公共卫生事件下邮轮服务供应链,并分析了其运作机制;然后,将传染病SIR仓室模型引入邮轮系统,构建符合新型冠状病毒特点的邮轮传染模型和邮轮-港口供应链两阶段传染模型;最后,采用中国疫情初期数据并使用MA...     

数据驱动下新冠肺炎基本再生数的计算方法

2019年突如其来的新冠肺炎疫情给我国经济社会发展和人民生活带来严重影响.如何科学合理计算新冠肺炎传播的基本再生数对疫情的控制尤为重要.目前,已有的计算新冠肺炎基本再生数方法大都基于数据辨识模型参数进而算出其值.给出一种利用数据结合模型直接计算新冠肺炎传播基本再生数的新方法.利用该方法及峰值数据可以计算基于SIR模型、SEIR模型及SEIAR模型全国、湖北及广东新冠肺炎传播的基本再生数.该方法能反映基本再生数和新冠肺炎传播相关数据的直接关系.     

水运业效率DEA评价研究

选取水运总投资、新增年吞吐能力、营业成本、年末固定资产总额等4个指标作为输入指标．营业收入、利润总额和货运量等3个指标作为输出指标,建立DEA评价模型,评价我国水运业运行效率,对非DEA有效的决策单元进行投影改进．给出不同输入、输出指标组合方案的DEA评价结果,评价结果能反映我国水运业的发展情况,对提高我国水运业运行效率具有一定的指导意义．     

基于DEA模型的港口物流生产效率评价研究

提升港口物流效率,对于促进港口的有效发展,推动腹地和区域经济的快速增长具有重要意义.基于数据包络分析的C2 R模型,建立评价港口物流生产效率的定量模型,通过决策单元的DEA有效性和规模效益分析,对我国沿海10个重要的港口2009年和2014年的物流生产状况进行了实证分析.研究结果表明:过去5年间,上海港、深圳港和宁波舟山港物流效率较好;青岛港和天津港停滞在一个较低的水平;大连港和营口港在期间得到了较大提升;而广州港、厦门港和连云港的物流效率则下降了.最后提出港口物流生产达到相对有效性的限制原因以及政策建议,为港口物流的管理和生产提供决策指导.     

基于多隔离策略的新冠肺炎疫情建模及分析

针对已经爆发的新冠肺炎疫情,考虑多隔离措施建立了非线性传染病模型来研究新冠肺炎疫情的趋势.利用新冠肺炎疫情的全国数据与仿真实验结果的对比拟合,说明了隔离措施对于新冠肺炎防控的重要性.结果表明:如果隔离措施晚执行一周,那么整个疫情的感染人数就将增加近7倍.此外,针对湖北省新增临床确诊病例的措施,进行了仿真实验分析,结果表明:该措施有效地解决了之前可能存在漏诊病例的问题,并可以大幅加快疫情的消亡速度.后续官方公布的实际数据也验证了本文的仿真结果.     

一种新的决策单元的评价和排序方法

利用非径向DEA模型和扩展DEA(C2GS2)模型组成两阶段DEA评价模型,对带有独立子系统的决策单元的有效性进行评价·将被评价单元分为有效单元集和无效单元集·对于有效单元,利用子系统有效性指标的权重和对有效决策单元进行排序·方法反应了子系统对决策单元有效性的影响,能够为绩效改进提供更为详细的、具有针对性的管理信息·利用该方法对我国26个省市医药商业企业的运行绩效进行了评价分析,对其中有效的10个省市进行了排序·     

轨道交通枢纽换乘效率DEA非均一评价模型

换乘效率是对轨道枢纽换乘功能的综合度量，对其评价能够发现轨道枢纽在运动过程中存在的问题并能找出解决问题的有效途径，通过对多指标综合评价问题均一评价方法的局限性分析，提出了用数据包络分析方法进行轨道枢纽换乘效率评价的新思路，建立了输入输出指标体系和DEA非均一评价模型，给出了换乘效率，输入冗余率和输出亏空率以及运行有效性的评价分析方法，并进行了广州地铁枢纽换乘效率评价的实例研究，结要表明利用DEA方法评价轨道枢纽的换乘效率比传统方法具有更为明显的优势。     

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。     

新型冠状病毒肺炎传播动力学模型构建与分析

为研究新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)传播机理和传播风险，预测疫情发展趋势，对政府制定相关疫情防控政策提供帮助，提出了一种新的新冠肺炎传播非线性动力学模型(SLEIR)。该模型考虑到疫情中采取保护措施的人群，将其作为低危群体加入到模型中；通过对模型的基本再生数、平衡点、稳定性和分岔等进行分析，揭示新冠肺炎传播机理；利用印度新冠肺炎真实数据对模型参数和部分状态初值进行最小二乘拟合，根据拟合的参数对印度疫情发展趋势做出预测。该模型对印度3～4月、4～5月两阶段疫情预测平均相对误差分别为4.107%和2.805%,对于印度10月最新的疫情，预测平均相对误差为3.266%,预测结果表明SLEIR模型具有较好的预测效果。与传统SEIR模型相比，该模型能适应印度疫情复杂的变化趋势，且具有更高的预测精度，可以为政府选择合适的防控措施提供技术支撑。     

基于机器学习的新冠肺炎疫情趋势预测方法

防控措施对传染病的传播过程有重要作用，因此在预测新型冠状病毒肺炎疫情未来发展趋势时必须要考虑防控措施的影响。该文提出了基于机器学习的新冠肺炎疫情三步预测模型，将神经网络、随机森林、长短期记忆网络和序列到序列等机器学习算法引入到新冠肺炎传染病疫情预测中。与前人的预测模型相比，所提出的模型考虑了新冠肺炎疫情发展过程中防控措施的变化情况，可以使用检测数据预测未来的确诊人数和实际感染规模。研究结果表明：预测结果与实际数据基本一致，模型具有较高的可靠性。该预测方法可以使政府管理部门更准确地了解新冠肺炎疫情的实际发展态势，帮助管理者更有效地分配医疗资源，为新冠肺炎疫情防控提供决策参考。     

偏好强度可调的DEA模型评价高校学科建设效率

为了提高学科建设效率评价的有效性，首先，将偏好强度比下限引入指标偏好数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)模型模型中，构建了偏好强度可调的DEA模型. 其次，验证了通过设置不同的偏好强度比下限，该模型可以实现无偏好、偏好序以及具体偏好强度情形的效率测算. 最后，运用该模型研究我国“世界一流大学”建设高校学科投入产出效率状况，选取2012—2015年我国32所教育部直属的“985”高校相关数据进行实证研究. 实证研究的评价结果有助于教育主管部门和相关高校深入分析学科建设的投入产出情况，可基于不同的发展阶段和实际情况进一步优化学科建设资源配置.     

山西省新型冠状病毒肺炎疫情发展状况的模型拟合研究

目前,山西省新型冠状病毒肺炎疫情防控工作仍在继续,寻找一个用于拟合新冠疫情发展状况的模型对于今后新冠疫情管控预测及社会政策制定都是有意义的。依据官方数据（2020.1.22-2.20）,构建相应的SIR、SEIR传染病模型。重点是在SEIR传染病模型下,运用MATLAB对疫情状况进行相关分析。模拟山西省新冠肺炎疫情在2月底达到峰值,并预测该疫情将在4月底得到基本控制,与实际时间相差不远,说明该模型用于新冠肺炎的研究是比较合适的。     

湖南各市经济发展效率的实证分析——基于超效率DEA模型

文章从被评价单元间的相对效率分析着手,利用统计分析方法选择指标,运用数据包络分析（DEA）方法中的超效率DEA模型,对湖南省14个城市经济发展相对有效性进行了较为全面而客观的评价。根据实证分析的情况,提出提升湖南各市经济发展效率的对策建议。