基于数据包络分析的区域网络信息资源配置研究

以网络信息资源配置情况作为研究对象,采用数据包络分析方法,从不同省份的网络信息资源投入和产出的角度,构建EDA指标体系.通过收集数据,运用DEA模型进行计算,得到区域网络信息资源配置效率情况,并进行了分析,提出了非DEA有效的改进方法.     

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AHP-DEA-Malmquist的广东省科技金融效率评价研究

运用AHP-DEA-Malmquist模型对2004—2015年广东省及21个地级市的科技金融效率进行静态和动态实证分析。结果表明:广东省11年来科技金融结合效率呈现w型,并且具有较为明显的区域差异;珠三角地区的整体效率明显高于其他地区,主要是因为珠三角地区的中观层面的投入力度和宏观层面的市场环境优势;且珠三角地区的技术效率明显高于其他地区,主要得益于微观层面上公司内部对技术研发的投入力度。引入Malmquist指数动态实证分析之后,结果显示广东省科技企业近几年通过对技术投入的加大,技术效率得到明显的提升。     

区域科技金融资金的配置效率研究

运用DEA交叉评价模型,实证分析各省市公共科技金融资金的配置效率、市场科技金融资金的配置效率与整体科技金融资金的配置效率。研究结果表明:各省市间科技金融资金的配置效率存在较大差异,整体上看,我国公共科技金融资金的配置效率呈现出一定上升趋势,而市场科技金融资金与整体科技金融资金的配置效率在一定区间内波动,无明显趋势。     

基于数据包络分析的我国各地区公共卫生支出效率评价

运用数据包络分析(DEA)方法,将我国各地区公共卫生支出系统作为一个决策单元来评测其公共卫生支出的效率。结果显示:我国公共卫生支出的整体效率偏低,其原因有两方面,一是公共卫生支出规模偏小,二是公共卫生支出管理的有效性低;地区间公共卫生支出效率差异显著,东部地区明显高于中西部地区,西部地区最低,这主要是由地区间卫生资源分布的不平衡造成的。     

长江经济带科技创新效率测度及其影响因素分析——基于创新价值链视角

基于创新价值链视角，将创新过程扩展为知识创新、研发创新、产品创新、工艺创新、市场创新5个阶段，构建DEA模型分析2009—2020年长江经济带科技创新各阶段效率演化动态及其成因。研究表明：长江经济带科技创新效率呈逐年递增态势，但区域差异显著，呈现下游地区的科技创新效率最高、上游地区次之、中游地区较低的“U”型空间分布格局；分阶段看，产品创新阶段的科技创新效率最高，工艺创新阶段的效率最低；政府支持力度、人力资本素质、城市化水平、工业化水平等对长江经济带科技创新各阶段的影响不同。基于上述结论，提出有效提升长江经济带科技创新效率的针对性策略。     

我国科技创新与金融发展的耦合协同测度——基于VIF-变异系数的筛选

基于科技创新和金融发展的内涵,建立了包含89个指标的初步评价体系,并以我国28个省市的数据为基础,运用VIF-变异系数法,确定了耦合协同测度指标体系.构建了科技创新与金融发展耦合协同测度模型,对我国总体及15个试点地区近10年的科技创新和金融发展进行耦合协同测度及评价.研究结果表明:从总体上看,我国科技创新和金融发展综合发展指数呈上升趋势,科技创新与金融发展两系统耦合度较低,耦合协同度由高度不协同发展逐渐转变为低度协同发展;从区域上看,试点地区的耦合协同度稳步提高且高于总体水平,东部地区的耦合协同度高于中西部地区.这说明试点地区的科技金融发展态势较好,但东部和中西部地区的科技金融发展存在不同步、不均衡现象.     

基于数据包络分析的交通科技项目投入产出科技效率评价

基于交通科技项目评价体系涉及面宽、种类繁多和难以量化的特征分析,通过因子荷载阵及计算因子系数矩阵的估计方法,运用因子分析法完成了指标体系的降维处理.并采用构建基于投入的交通科技项目C2R模型,分析投入因子的效率评价指数、生产可能集约束系数和投入/产出松弛变量,结合因子分析逆向求解得到投入指标的有效值,从而得出交通科技项目投入人员及经费的有效利用率.所选的投入因子的特征根解释了总体方差的83.7%信息,确保了数据包络分析的适用性.     

基于三阶段DEA的省域创新型产业集群效率测度

以建有创新型产业集群的省级区域为研究对象,运用三阶段DEA模型,测度各省域创新型产业集群运行效率.研究表明,创新型产业集群综合效率平均值为0.584,纯技术效率显著高于规模效率,DEA无效集群均处于规模报酬递增状态,说明各省域均准确把握了创新型产业集群的战略定位,坚持以产业技术创新驱动集群发展,但仍需进一步加大投入力度,推动集群相关产业规模化发展.创新型产业集群效率区域分布特征明显,DEA综合效率表现为东部>中部>东北>西部.创新型产业集群效率与区域经济实力、产业结构、城镇化水平高度正相关,与地方财政可支配财力、区域创新能力呈负相关关系.据此,得到聚力关键核心技术攻关、创新型产业飞地建设、区域创新生态优化、产业创新链构建、开放创新突破等启示.     

我国寿险公司经营效率及其效率持续性分析

运用超效率DEA方法和全要素生产率指数,选取2003~2008年我国25家具有代表性的寿险公司的数据样本,测算其技术效率、纯技术效率、规模效率以及全要素生产率的动态变化。结果显示,我国寿险公司经营效率的总体趋势稳步提升,但无论是纯技术效率还是规模效率水平都仍然偏低。在计算上述25家寿险公司的全要素生产率指数的基础上,构造了效率持续性指数,将25家寿险公司划分为四种类型,并分析了不同类型寿险公司动态效率变化的影响因素。     

基于技术效率与规模效率的江苏科技创新效率分析

十二五时期,中国经济愈加常态化,科技强国、科技富民的要求愈加迫切。基于DEA数据包络分析法对十一五和十二五时期江苏13个地级市科技创新效率进行研究,将综合效率分解为纯技术效率与规模效率,并且对每个地级市进行细分,以期全面地反映科技创新投入产出效率是否区域均衡化,结果表明引起江苏各市科技创新效率与经济发展不同步的关键因素是规模效率不均衡和投入产出规模结构不合理。     

基于超效率DEA模型的我国高等教育效率省际时空差异研究

论文借助高等教育效率评价指标体系,采用超效率DEA模型分析1995年和2013年我国31个省级区域高等教育运行状况的时空差异,结果表明:第一,1995年我国中西部省区高等教育效率较好,同等级类型区相对集中,河北等12个省区高等教育效率最优,北京等18个省区存在不同程度的投入冗余或产出不足.第二,2013年我国中西部省区高等教育效率较好,同类型区在空间上相对集中,河南等8个省区高等教育效率最优,天津等23个省区存在不同程度的投入冗余或产出不足.第三,1995-2013年间高等教育效率变化较大,山东等17个省区的绝对数字下降而其他省区则上升;空间类型上,安徽等12个省区类型等级上升,江苏等7个省区的等级下降,其余省区的等级不变;高等教育效率最优的省区减小为8个,高等教育投入冗余和产出不足的省区数量均增加.     

基于科技创新视角的我国家电上市公司企业效率分析

从科技创新的视角、应用数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)方法对我国家电行业的企业效率进行研究,试图通过分析找出家电企业在自主创新和引进、消化、吸收基础上的再创新等方面存在的问题,并提出相应的建议。     

我国旅游业上市公司运营效率评价研究——基于2005年截面数据的DEA包络分析

上市公司运营效率的高低可以通过测算其投入产出过程的有效性来衡量．在资源稀缺条件下,运营效率的提高意味着同样的投入可以实现更大的产出．论文中利用数据包络分析方法对我国15家旅游业上市公司2005年的运营效率、纯技术效率以及规模效率进行了评价和分析．     

科技金融与科技创新的协同机理、问题与对策建议

从科技创新和科技金融两个方面考虑,再结合国际已有的成熟理论和国内试点研究基础上,针对二者在联合作用中出现的问题,提出相应的整改建议.在创建和完善金融、科技共享大数据信息平台的基础上,通过政府有力的调控能力,在市场竞争环境下,对融资贷款等模式进行改革,培养复合型高科技人才,加大企业风险控制管理,打造优良的科技金融循环生态...     

基于数据包络分析的我国科技创新资源配置效率研究

本文首先根据科技资源的特点，构建科技资源投入和产出的指标体系，建立科技创新资源配置效率的评价模型。然后，运用DEA方法从效率、有效性和规模收益3个方面对我国31个省市自治区的科技创新资源配置进行分析和评价。最后，对22个非DEA有效的地区进行“投影”目标分析，分析表明：这些地区可以通过加强管理，增强活力来提高生产水平，并提出科技创新资源配置效率的改进建议，为决策层提供管理信息和决策依据，对区域创新能力的提升具有重要的现实意义。     

基于DEA方法下的我国金融资源配置效率研究

主要应用DEA方法对我国部分省份的金融资源配置效率进行研究,不同于其他研究,这里考虑了区域货币乘数的影响.研究结果表明,区域货币乘数对于一些省份金融资源配置效率确实是有影响的,尤其是对于西部地区的影响较大.因此,在对我国各省份金融资源配置效率的研究中,深入的研究区域货币乘数是有必要的.     

中国省际科技竞争力评价——基于超效率DEA的分析

为了有效提高科技竞争力评价的客观性和准确性、减少分析结果的偏误,在分析了当前广泛使用的几种方法存在的缺陷后,该文引入适用于多投入、多产出的复杂系统效率评价的超效率DEA方法,对中国的31个省(市、自治区)的总量科技竞争力和结构科技竞争力进行效率评价。研究结果表明:各省份科技投入产出的效率值分布呈现两头小,中间大的格局,省际间科技辐射与科技带动的效果明显,总量科技竞争力和结构科技竞争力的效率存在较大差别,而且科技竞争力并非完全与区域经济水平同步。     

基于DEA-Malmquist模型的科技金融结合效率评价 ——以安徽省为例

科技与金融的结合是增强自主创新能力、促进经济社会转型升级的必经之路.运用DEA-Malmquist指数模型对2009—2018年安徽省的科技金融结合效率进行评价,随后对2016—2018年安徽省16个地市的效率进行比较分析.研究发现:①安徽省的科技金融发展效率处于相对有效状态;②2016年仅有蚌埠、池州2个地市达到DEA有效,2018年仅有阜阳、六安与铜陵3个地市处于有效状态;③安徽省全要素生产指数不高,要加大提升科学技术能力.基于实证结果,为促进安徽省科技金融发展,提出合理配置研究与试验发展(R&D)经费、加大科研人才队伍建设、构建产学研模式,提高科技成果转化以及加快区域间科技金融的协同发展等对策建议.     

基于三阶段DEA模型的山东省区域金融资源配置效率研究

为更加高效配置山东省金融资源,基于2019年山东省16地市数据,构建三阶段DEA模型测度区域金融资源配置效率。通过传统DEA模型测算初始效率,采用似SFA回归消除环境因素和统计噪声,最后计算调整后指标值的DEA效率。研究结果表明,由于金融机构经营管理水平不足和金融资源投入不合理,山东省区域金融资源配置效率未实现最优且不尽均衡;各地市主要通过规模作用拉动金融资源配置效率的提升。山东省金融改革今后应多关注纯技术效率对金融资源配置效率的拉动作用。