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。     

辽宁省财政科技资金投入效率评价

以2006~2015年辽宁省财政科技资金投入和产出数据为研究对象,应用数据包络(DEA)模型,对辽宁省的财政科技资金投入产出效率进行评价,发现了辽宁财政科技资金投入产出效率不足的问题,并提出相应建议,为新一轮振兴东北老工业基地决策提供参考。     

中国循环经济效率评价及其空间格局研究

用数据包络分析(DEA)模型和Malmquist生产率指数模型方法,测算2003—2012年中国30个省的循环经济综合效率、技术效率和规模效率及循环经济效率变化情况,同时探讨循环经济效率的空间分异特征,并提出空间分异成因与影响因素.结果表明,中国循环经济平均综合效率较高,但达到最优的省数量少,且各省效率值差异较大,规模报酬递增省数量减少;中国各省循环经济效率不断提高,技术进步提高明显;循环经济综合效率水平总体上呈现东南高、西北低的分布,而效率动态变化大致呈现东、北部高,西、南部低的空间分布,技术效率和技术进步速度差异是导致空间分异的主要制约因素;各省普遍存在要素投入冗余和产出不足现象,需要采取相对应的对策进一步优化投入产出量.     

甘肃省区域旅游效率评价与空间差异

基于数据包络分析和曼奎斯特指数方法,对甘肃省各市州2003-2012年的旅游效率及其动态变化程度进行了评价分析,并分析其空间差异,最终揭示了区域旅游效率的时空演化规律,以期能为甘肃省旅游业的持续、健康、稳定发展提供一定的思路和启发.结果表明:甘肃省旅游总效率较高的地区较少,只有兰州、金昌、白银、庆阳4个地区的平均总效率在0.8以上,其余均为中等效率和低效率的地区;大部分地区在大部分时间处于规模收益递增阶段和规模收益不变阶段;不同地区的旅游效率变化趋势各异,具有显著的空间差异,其中只有天水的MI连续10年均1,旅游效率持续提高;对甘肃省各市州进行了类型划分,I型地区有6个,Ⅲ型地区有3个,Ⅳ型地区有5个.     

中小企业信用担保运行效率评价

综合考虑信用担保机构的盈利能力、风险承受能力和信用能力,采用DEA效率评价方法对东北某省担保协会的信用担保综合运行效率(技术效率、规模效率)以及投入冗余和产出不足情况进行了实证分析.结果表明:大部分信用担保处于综合运行无效状态;信用担保的技术效率均高于综合运行效率但没有达到纯技术效率;信用担保利用现有经营管理技术的能力较强,能在减少投入的同时提高产出水平;大部分信用担保处在规模不经济状态,存在产出不足和投入冗余的情况.说明合理的后续投入和相匹配的产出,才能发挥信用担保的效用.     

基于超效率DEA模型的高校科技创新效率评价

如何合理有效配置科技教育资源是各级政府的一项重要工作。首先运用传统DEA模型对2014—2015年我国各地高等院校科技创新效率进行实证分析。在此基础上,将前沿面投影和超效率DEA模型相结合,对有效和无效地区的高校科技创新效率进行研究。结果表明,高校科技创新效率并非完全与区域经济发展水平同步。因此,各地应结合各自实际情况制定相应的科技发展政策,国家应当合理配置各地区高校科技教育资源,全面提高我国高校科技创新效率。     

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模型的京津冀地区科技创新效率评价研究

为科学有效地对京津冀地区科技创新效率进行评价,借鉴已有的科技创新监测研究成果,分别运用DEA的静态BCC模型和动态Malmquist指数模型对2014—2020年京津冀地区科技创新效率进行测度并对比。研究表明,北京的科技创新效率最高,河北次之,天津最低,但天津科技创新能力和管理水平提升幅度最大,且三地科技创新全要素生产率指数增长主要依赖于技术变革。据此提出相关建议：京津冀地区应立足实际找准自身科技创新发展定位;完善资源共享,加强协同创新;推进产学研之间多层次技术合作。     

我国高校科技投入产出效率区域差异研究

运用DEA模型对2005~2013年我国高校科技投入产出效率进行测度,在此基础上计算出其基尼系数和泰尔指数并对泰尔指数进行分解,从而在全国各省份和东中西三大地区两个层面测量了我国高校科技投入产出效率的区域差异。结果表明我国高校科技投入产出效率整体水平较高,其中东部地区效率最高,西部居中,中部最低。我国各省份高校科技投入产出效率之间的差异较大,但差异正在逐步缩小,而区域内差异对我国高校科技投入产出效率总体差异的贡献率最大。     

湖南区域科技投入产出效率及政策优化路径

以2010～2016年湖南14个市(州)科技投入产出的面板数据为研究样本,运用三阶段DEA模型对湖南区域科技投入产出效率展开研究.研究结果表明:剔除环境因素和随机干扰项后,湖南整体科技投入产出效率较高,地区间效率差异较为明显,长沙科技投入产出效率始终走在省内最前列,张家界在提高科技投入产出效率方面显得最为乏力,科技管理水平是影响效率的主要因素,加大财政科技支出有利于提高科技投入产出效率.据此提出完善科技人才培养体系、制定差别化科技政策、优化资源配置结构等政策优化建议.     

甘肃科技创新效率研究

为了能对提高甘肃各市州科技创新效率提供科技决策依据,选取2010—2012年甘肃14个市州科技投入及产出指标,运用DEA(数据包络分析)模型评价科技创新效率水平,探讨科技创新效率及空间结构演变过程。结果显示:2010—2012年,大部分市州达到了综合效率最优,平均综合效率均达到了最优水平的90%以上;DEA有效市州为兰州、金昌、张掖、临夏;甘肃科技创新效率在空间上明显由中部辐射至四周。应运用区域经济发展中的点轴扩散理论,加速形成"酒泉-兰州-天水"科技创新发展纽带。     

基于DEA模型的合肥城市空间形态效率评价

在梳理合肥城市空间形态形成及其历史演变的基础上运用DEA方法对1978—2010年间合肥城市空间形态综合效率、纯技术效率和规模效率进行历时性评价,经过实证和投影分析发现:规模效率低下是合肥市空间综合效率不高的主要原因,资源投入存在大量冗余,空间扩展无序,空间紧凑度过低,空间拓展与城市发展矛盾突出.并提出提高合肥城市空间形态效率的政策建议.     

中国区域畜牧业发展效率评价研究

随着中国经济的稳定发展、城乡居民生活水平的提高,肉禽蛋等畜产品消费群体不断增加。同时,中国畜牧业发展面临着资源环境约束趋紧的问题,因此,提升畜牧业效率愈发成为全社会关注的话题。本研究采用DEA法对2010~2019年中国31个省区的畜牧业发展效率进行实证分析,结果表明：12个省区的总技术效率始终处于有效状态,投入产出保持稳定。同时,利用Malmquist指数对不同省区的畜牧业发展进行进一步动态分析,发现重庆、福建、陕西、海南、天津5个省效率提高主要是由综合技术效率和技术变化效率上升引起的。13个省区在10年间全要素生产率上升,生产效率的提高主要归因于技术的进步。因此,要提高畜牧业投入产出效率,应注重调整产业结构,更有效地利用生产要素,提高技术水平,实现更高效的生产。     

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。     

我国装备制造业科技资源配置评价研究

在对我国装备制造业R&D强度分析的基础上,运用DEA理论的C2 R模型对我国装备制造业及其7个行业1997～2009年的科技资源投入产出状况进行实证分析,在研究中用R&D经费存量值来代替当年的R&D经费值,得出了各年的科技源配置的相对效率和规模收益情况。并构建了装备制造业科技资源的配置能力的评价指标体系,分析其各年的配置能力,找出科技资源配置存在的问题,最后提出了优化我国装备制造业科技资源配置的对策和建议。     

基于Malmquist—DEA方法我国风电行业运行效率分析

风电一种干净的、储存量极为丰富的可再生能源。它和存在于自然界中的矿物燃料,如煤．石油,天然气等不同,它不会随着其本身的转化而减少。风力发电是可再生能源发电中增长速度最快、最有商业化前景的产业。为科学评价我国风电行业运行效率情况,选用Malmquist—DEA模型,选取能够反应风电行业运行效率的投入．产出指标,运用谊方法分析测算出风电行业运行效率,可以清楚知道风电行业在市场运作下成本情况,并对风电行业的发展提出相关的政策建议,对正在进行的新能源产业改革起到评估与指导作用。     

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。     

中国高校科技创新效率研究

高等学校是科技事业发展中基础研究的核心力量,在科技发展中拥有不可替代的作用.将综合类高校的文理科数据分别划分到人文社科类和理工农医类高校的统计数据中,采用2009～2018年中国31省面板数据,应用DEA-Malmquist方法,实证测算文理科高等学校的科技创新静态效率水平和动态效率变化,并比较文理差异.研究发现:高等...