煤炭采选业资源配置效率研究

对煤炭采选业资源的合理配置及配置效率研究具有重要现实意义.以2009～2018年我国17个省市自治区煤炭采选业为研究对象,构建了基于"人-机-环-管"角度的资源配置效率评价指标体系,采用超效率SBM模型和DEA-Malmquist指数模型从动静两视角综合分析资源配置效率及其变化.研究结果表明,总体上我国煤炭采选业资源配置的综合效率是较高的,但是地区间存在显著差异.Malmquist效率增长率不同,主要与TC、TEC两者间的促进抑制作用的博弈有关,但TC的提高是驱动煤炭采选业资源配置效率增长的主因.Malmquist效率变化与超效率SBM值的高低并未同方向变化.研究结果为煤炭企业资源的合理配置提供参考依据.     

基于DEA的中国西部地区环境效率实证分析

运用DEA模型测度了2001—2008年间我国西部地区12个省市区的相对环境效率,并结合Malmquist指数对期间各地区环境效率变化趋势进行了分析。研究结果表明:我国西部各区域的相对环境效率总体水平比较低,环境污染造成了较大程度的效率损失;西部地区的环境绩效具有较大的省际差异,且省际差异在研究年份内经历先逐年减小再逐年扩大的演变过程;西部各省市环境效率与经济发展水平之间并没有明显的相关关系;西部大开发战略实施以来,西部地区在研究年份内的环境效率都得到了不同程度的改善。     

我国建筑产业技术效率的SFA-Malmquist指数实例研究

首先选取6项建筑生产效率指标,利用计量经济学知识建立随机前沿SFA模型以及Malmquist全要素生产模型分别对我国区域建筑市场的技术生产效率及影响因素进行研究;再对2010–2015年我国31个地区的建筑产业数据进行实证研究及全要素生产效率指数模型的动态分析。结果显示:我国建筑产业整体技术效率水平与经济发展水平呈正相关关系,具体表现为沿海各省市技术水平最高、中部省份次之、边缘省份最低;区域建筑产业生产效率的正面主要影响因素为技术进步指数,负面影响因素为规模效率变化指数。     

我国区域技术市场运行效率差异分析——基于DEA-BCC和DEA-Malmquist模型

基于BCC及Malmquist指数模型,从横截面和跨期纵向对区域技术市场运行效率进行检验。静态横截面分析结果显示省际的技术市场运行效率的差异较大,但东中西部之间技术市场效率的差异在不断缩小;长江经济带技术市场发展水平的提升,对全国技术市场差异的缩小起到了关键作用。动态跨期纵向分析结果显示技术市场整体效率低下的原因是纯技术效率引起的,中、西部地区技术市场存在明显"追赶效应",进一步验证了区域间技术市场运行效率的差异在不断缩小的结论。     

西部地区旅游产业发展效率

以西部地区12个省份为研究区域,运用DEA方法中的BCC模型、CCR模型和Malmquist指数模型,分析了2000-2010年各研究区域旅游业的技术效率、纯技术效率、规模效率、技术进步指数和全要素生产率,以综合研究旅游业的发展效率,并在此基础上对投入指标的冗余度、产出指标的不足率进行分析.结果表明:在研究时段内12个省份的全要素生产率指数均大于1,呈增长态势,这主要得益于技术进步指数的增长;除青海省外,其余11个省份的静态效率评价指标都保持在高水平,处于递减规模报酬生产阶段;投入指标中旅游业从业人员存在较大冗余,有17.33%的改进空间,各项产出指标的不足率相对较小.     

西部地区农业生态效率评价及影响因素研究

目的 分析2010-2019年西部地区农业生态效率水平并探讨农业生态效率的影响因素。方法 运用非期望超效率SBM模型和Malmquist指数测度农业生态效率，并运用面板Tobit模型对农业生态效率的影响因素进行研究。结果 (1)2011-2019年，西部地区农业生态效率整体呈现出“N”型趋势，且地区间差异较大；(2)2019年甘肃、内蒙古、宁夏、青海、四川和云南的生产要素投入和碳排放产出均存在不同程度冗余；(3)西部地区全要素生产率呈现出“U”型趋势，且全要素生产率增长主要由技术进步驱动；(4)西部地区农业生态效率受到规模化水平、机械化水平、受灾率、农民收入水平、环境规制水平与技术投资水平等多方面影响。结论 需从农业要素节约、高效投入，严格控制农业碳排放和加大农业技术投资与环境污染治理投资3方面对西部地区农业生态效率进行提高和改进。     

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。     

技术效率差异、R&D投入与人力资本投资研究——基于中国省际数据的检验

知识经济时代,自主创新能力日益成为地区技术效率提升的重要因素.利用Malmquist指数方法测算地区间的技术效率,并对其变化规律进行了静态和动态的分析,运用面板回归方程检验了自主创新能力对地区技术效率的影响,并归纳出技术效率增长的源泉.分析结果显示,地区技术效率的空间分布非均衡,且长期不具有收敛的特征;以发明专利衡量的自主创新能力有助于提升地区技术效率,而以研发投入为表征的自主创新能力对地区技术效率的提升不明显,表明我国自主创新链的投入机制存在制度性障碍.     

基于DEA和Malmquist指数的中国环保绩效测度及其时空变化

将资金、资本、人力和技术投入作为环保输入要素,以生态环境治理绩效、经济和社会效益、技术作用产出和环保管理系统自身成长作为关键输出项,构建环保效率测度体系,并利用DEA模型和Malmquist指数方法对中国31个地区的环保效率及其时空变化进行探索.结果发现:1)新世纪以来,中国环保效率普遍较高,但在波动中缓慢下降,且除技术效率外地区间差距较大;2)总体上环保效率空间分异显著,综合效率和规模效率东部低于中西部,技术效率西部>东部>中部;3)基于Malmquist指数的环保效率变化研究反映,2001-2006年和2001-2009年各效率变化指数的变化趋势相似,环保效率及其分解均呈下降趋势,技术和生产率变化则呈上升态势,但2006-2009年反之;4)环保效率变化的空间分异特征为2001-2006年和2001-2009年效率变化指数均呈下降态势,但东部强于中西部,技术和生产率显著上升,且中部进步最为明显,东部最慢,2006-2009年反之;5)环保规模效率及其时空变化是影响环保综合效率时空变化及分布模式的主要因素.总之,提高中国环保效率的关键在于提升环保规模效率,全面、大规模地追加环保投资,优先壮大环保发展规模,并引导环保设施集聚配套和共享共建,是提高环保规模效率和综合效率及促使环保健康持续发展的重要措施.     

长江经济带旅游业效率比较及其时空演化特征研究

运用DEA模型和Malmquist生产率指数模型对长江经济带11个省市2011年～2017年的旅游效率及其时空演化特征进行了分析研究,结果表明：长江经济带旅游业综合效率在时间上呈现螺旋式上升;在空间上呈“凹”型结构,长江中游各省市旅游业综合效率明显低于上下游;在关联性上,邻近省市之间明显缺乏旅游业资源配置和新技术开发上的联系性;在发展速度上,旅游业起步晚的省市,生产率水平提高程度较为明显.以此为基础,提出有利于提升长江经济带旅游业效率的建议,促进长江经济带内各省市间旅游业的联合发展,以增强整个经济带的旅游竞争力.     

中国沿海11省市环境规制效率评价

通过建立环境规制效率的指标体系,根据2004—2015年沿海11个省(市)的相关数据,运用超效率DEA模型评估各省(市)的环境规制效率,利用Malmquist指数对环境效率进行了动态研究,探讨中国环境规制效率的时空演变特征.结果发现:(1)沿海地区的环境规制效率普遍较低,整体呈下降趋势.(2)纯技术效率和规模效率对沿海地区的环境规制起到了促进作用,技术进步对沿海地区的环境规制起到了阻碍作用.(3)环境规制效率空间分布呈梯度分布格局,南部地区的环境规制效率相对较高,东部地区的环境规制效率次之,北部地区的环境规制效率相对偏低.沿海地区的环境规制效率极不平衡并且空间差异显著,环境规制效率与地区经济发展和生态建设开发程度有直接的联系.     

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。     

基于DEA-Malmquist 方法的城镇化效率水平测度——以福建省为例

以福建省为例,从投入产出视角,构建城镇化效率指标体系,采用DEA模型、Malmquist指数方法,综合测算了2002—2014年福建省城镇化综合效率、纯技术效率、规模效率以及Malmquist效率;基于ARC-Gis空间分析平台,运用空间自相关模型分析福建省城镇化效率的空间格局演化特征.结果表明:从时间演化上看,福建省城镇化Malmquist效率整体上处于不平衡的增长阶段,未达到理想状态,综合效率与规模效率均呈波浪式上升态势,纯技术效率则总体偏高并略微上升;从空间演化上看,福建省城镇化效率存在一定程度的空间集聚,城镇化效率为HH类型的地区主要集中于厦门、泉州等地,面积增加且空间上具有向外部区域扩散的现象,LL类型的地区集中于三明、南平等地,面积略微下降且空间格局保持稳定.文章的研究旨在为福建省资源配置、城镇化规划提供相关依据.     

基于DEA-Malmquist指数的京津冀城市生态文明效率指数研究

为促进京津冀区域生态保护和可持续发展，以2015—2019年京津冀区域13个城市为例，构建京津冀生态文明效率评价指标体系，运用DEA-SBM模型静态分析生态文明效率指数，并借助Malmquist指数对变动情况进行分析.结果表明：京津冀城市生态文明效率指数整体分值较高，但部分城市间存在明显差距，仅有4市达到了生态文明效率前沿面，划分了高、中高、中等和低4个等级生态效率地区；规模效率的提升促进了生态文明效率总体变化；技术进步仍是生态文明效率变化指数提升最大的阻碍，有待改善.工业发达城市资源消耗和污染排放指数较高，经济增长方式较为粗放，未来京津冀应推动区域产学研协同创新，利用高新技术深化传统产业优势，大力培育新兴产业以提高京津冀生态文明效率.     

基于DEA-Malmquist指数的经济全要素生产率增长及其区域优势分析

自西部大开发战略实施以来，中国西部地区的经济发展取得了历史性成就，但与东部地区相比仍然存在一定差距。有效分析西部地区经济增长的区域相对优势，对其发展战略的制定具有重要意义。全要素生产率增长是经济增长的核心，是衡量地区经济增长质量的重要指标。从全要素生产率增长的角度出发，借鉴广义DEA的理论框架，构建了一种基于多种参考集进行评价的DEA-Malmquist指数模型。采用该模型测算基于东部和西部两种生产环境的西部地区全要素生产率增长指数及其分解指数，从纯技术效率变化差异、技术变化差异和规模效率变化差异三种视角进一步分析了西部地区全要素生产率增长的区域相对优势。结果表明，提出的模型不仅可以给出西部地区基于西部生产环境的全要素生产率增长状况，还可以给出西部地区基于东部生产环境的全要素生产率增长状况，进而能够实现西部地区全要素生产率增长的区域相对优势分析。     

基于DEA-Malmquist指数的我国区域全要素能源效率分析

运用DEA与Malmquist指数相结合的方法,以能源、劳动力、资本作为投入指标,以GDP作为产出指标,测算了2000-2011年间我国全要素能源效率变动及其构成情况.结果表明:我国东、中、西部地区全要素能源效率整体上在提高,且主要源于技术进步的推动,而技术效率的作用有待加强.在实证分析的基础上,提出了推进能源技术研发、深化能源体制改革、优化能源结构、调整产业结构等四点有助于提高我国能源效率水平的建议.     

高校科技投入产出效率差距及影响因素研究 ——基于省际面板数据的分析

研究运用DEA模型结合Malmquist指数和面板数据模型,对我国2002—2012年30个省份的高校科技投入产出效率及其影响因素进行了研究。结果表明:我国高校科技投入产出效率存在差距且有拉大的趋势,东部地区高校科技投入产出效率高于中部地区和西部地区,西部地区高校科技投入产出效率最低。在高校科技投入产出效率的影响因素方面,学术刊物发表论文和科技经费内部支出的影响力最大,研发全时人员与出版科技著作数量次之,科技成果国家级奖项与专利授权数对其影响最小。     

基于DEA-Mquisitist指数法的西部地区科技创新效率演化

利用2000—2016年的科技创新投入产出数据,采用DEA-Malmquist指数法,对西部地区的科技创新效率进行了测算和分析。研究表明,2000—2016年,技术效率变化指数均值为1. 014,说明西部地区科技创新效率出现了提升,主要是由规模效率的提升导致的;科技创新效率损失与技术进步的现象并存;广西、四川、西藏、陕西、甘肃和青海六省区的科技创新技术效率处于增长状态,重庆和贵州两省的技术效率无变化,内蒙古、云南、宁夏和新疆四省区的技术效率处于退化状态。     

基于超效率DEA和Malmquist法的中国建筑业生产效率分析

针对传统DEA模型不能对有效决策单元作进一步评价的不足,运用超效率DEA和Malmquist指数法对中国2007~2011年间建筑业的生产效率进行评价分析.研究结果表明:2007~2011年间,中国建筑业生产效率总体呈现出稳步上升的趋势,仅在2011年由于房地产投资降温出现些许下滑,同时,建筑业规模在不断扩大,但总体上规模效率却出现了下降;从横向上看,中国建筑业生产效率存在显著的地区差异,东部地区的综合效率要明显高于中部和西部地区.因此,建议政府加大技术创新的投入;鼓励建筑企业做大做强,创立自身品牌,避免盲目的规模扩张;重点扶持西部建筑企业,加大东西部区域合作.     

建筑业全要素生产率的增长特征及其影响因素

综合采用基于数据包络分析(DEA)的Malmquist生产率指数分析、β收敛回归检验、灰色关联度分析等方法构建了对建筑业全要素生产率(TFP)增长指数进行综合测算并分析其收敛性及影响因素的框架,对1993—2012年中国建筑业全要素生产率的增长特征及其影响因素进行了分析.研究发现该时期建筑业TFP的年均增长率为4.6%,技术进步是TFP增长的主要源泉,技术效率则未有明显提升;TFP的变动具有明显的阶段性特征,其增长速度在2004—2007年处于最高水平,随后呈下降趋势;全国及东部、中部地区各省份之间TFP增长具有绝对β收敛,西部地区各省份之间的收敛性则不显著;经济环境、行业科技能力、行业市场结构等3类因素的变动与TFP增长存在关联,其中,外资建筑企业比例指数与TFP增长指数具有最高的灰色关联度.