宁波海洋产业效率评价

本文运用DEA数据包络分析的BCC模型,对2001-2010年宁波市海洋产业的综合效率、纯技术效率、规模收益和规模效益进行了测度。研究结果表明,宁波市各海洋产业的规模效率在逐年改善且均维持在较高水平,但各海洋产业纯技术效率较低,影响了各行业的总体效率。在规模收益方面,各行业在维持了长时间的规模报酬递增后均出现规模报酬递减或不变。研究还发现,无效海洋产业流动资产和固定资产投入冗余较为严重,多数无效率海洋产业在主营业务收入上存在较大的潜在产出不足。     

基于三阶段 DEA 模型的创新效率实证研究

以 2005 到 2020 年的中国规模以上工业企业经营数据为基础,采用三阶段 DEA 模型就其研发投入与产出情况进行了实证分析,结果表明创新效率情况良好,但离最优值还有一定的距离。在剔除了外部因素的影响后,平均纯技术效率基本保持不变,而平均综合技术效率和平均规模效率轻微下降,但对各年度的综合技术效率、纯技术效率和规模效率有比较大的影响,并且存在投入不足和冗余的问题,说明环境因素和随机误差对评价工业企业的技术创新绩效有影响,三阶段 DEA 模型更能准确地评价工业企业的技术创新绩效,为避免造成资源浪费,工业企业需要寻找适度的发展规模,努力通过提高规模效率而最终提高综合技术效率,并根据研究成果提出了相应的对策建议。     

我国玉米加工业技术效率的实证分析——以4个玉米主产省为例

文章运用数据包络分析法（DEA）对1998—2005年我国4个玉米主产省（吉林、辽宁、山东、河北）玉米加工业的技术效率及其分解进行了实证分析。结果表明,玉米加工业的综合技术效率是由纯技术效率和规模效率共同作用的结果;4个玉米主产省玉米加工业的平均技术效率水平较低,而且各子行业（淀粉及其制品业、饲料加工业、酒精制造业、白酒制造业）的技术效率值差距较大;但从1998—2005年技术效率的变化来看,玉米加工业的技术效率呈上升的趋势。     

农地利用结构经济效率横向比较研究——基于C^2R、BC^2与超效率C^2R模型

研究目的：横向比较评价我国31个省（市、自治区）农地利用结构的综合效率、技术效率和规模效率,并按照超效率对各地区进行排序。研究方法：数据包络分析（DEA）的C。R模型、BC。模型与超效率C2R模型。研究结果：（1）总体来说,大多数地区农用地利用结构综合效率低下,主要原因是技术效率太低;（2）我国74．2％的地区农地利用处于规模报酬递减阶段,要提高生产效率,必须调整用地结构;（3）超效率值较高的地区主要是经济发达地区和传统农业大省。     

基于DEA的江苏工业细分行业技术创新效率评价

以江苏工业2003-2014年35个细分行业的数据为依据,运用DEA模型,对其技术创新效率进行测度与评价,并将其分解为规模效率和纯技术效率。认为2003年以来,江苏工业技术创新效率不断提高,尤其是2011年后出现较大幅度的增长,规模效率的变动幅度与综合技术效率的变动幅度基本一致,纯技术效率的变动相对平稳。但江苏工业技术创新的整体效率较低,仅为0.585,这是纯技术效率（0.723）和规模效率（0.803）不高综合作用的结果。江苏工业技术创新效率具有明显的行业特性,行业间差异显著。     

基于DEA的我国高技术产业效率评价——以大中型企业为例

选取2005—2011年我国高技术产业中大中型企业的数据为样本,应用数据包络分析(DEA)方法,对我国高技术产业17个分行业的大中型企业的综合效率、纯技术效率、规模效率以及规模收益变化情况进行评价。研究表明:2007—2011年期间,17个高新技术行业中的大中型企业的综合效率、纯技术效率均严重偏低,规模效率一般,规模收益变化呈波动趋势。最后对提高效率提出对策建议。     

基于DEA—Tobit的我国药品流通企业效率影响因素分析

针对我国药品流通业存在“多,散,小”、效率低、流通费用高的问题,当前的主流观点是提高行业集中度、退出国有股份等.本文首先通过Pastor筛选法筛选出投入变量,构建DEA模型。并计算样本企业的效率。再用Tobit模型分析影响DEA效率的因素。结果发现：（1）企业规模与综合效率、纯技术效率正相关,但与规模效率负相关,因此在提高行业集中度的同时应当注意规模效率的提高;（2）产商一体化的混业经营比专业化经营更有效率;（3）国有股份的存在有利于效率的提高,同时由于药品的特殊性,应适度保留国有股份。     

制造企业创新效率测度与影响因素研究——基于数字化转型的视角

基于数字化转型视角，以我国制造业上市公司为研究样本，运用三阶段DEA模型对企业创新效率进行测算和分解，并采用Tobit回归模型对企业创新效率影响因素进行分析。研究发现：（1）传统DEA模型结果显示，2007-2020年企业创新效率呈现出“U”型发展趋势，且整体上处于较低水平，具有较大的提升空间。在数字经济和数字化转型的环境中，国有企业相对于民营企业的规模效率仍保持较大优势，但民营企业相对于国有企业的纯技术效率优势正逐步被替代。（2）似SFA模型结果显示，数字经济、政府支持、行业竞争、教育环境和开放环境等是影响企业创新效率的重要外部环境因素。（3）调整后DEA模型结果显示，整体上剔除环境因素后企业创新效率有所提升，但仍处于较低水平。创新环境的改善主要通过提升企业的管理效率、技术适应能力等来提升创新效率。（4）Tobit回归模型的结果显示，企业规模、企业年龄、资产收益率、负债结构、独立董事比例、股权集中度和机构持股比例等因素是影响调整后创新效率的重要因素。     

产业持续创新发展水平评价研究——以新一代信息技术产业为例

评估产业持续创新发展水平,是保障产业获得国际竞争优势的有效手段。以新一代信息技术产业为研究对象,采用三阶段DEA模型,在控制环境因素基础上测算产业创新效率。研究发现:新一代信息技术产业创新效率不高,主要是由较低的规模效率导致的;创新效率值受到企业规模、外商投资、行业人员素质、创新环境、市场开放度等环境因素的影响;新一代信息技术产业各行业创新效率存在明显差异,持续创新发展水平存在不均衡现象,依据规模效率值及纯技术效率值划分为“高规模效率高纯技术效率”和“低规模效率高纯技术效率”发展模式,为保证新一代信息技术产业持续创新发展,需根据具体发展模式对各行业采取措施。     

我国医院效率的省域水平及影响因素分析——基于省际面板数据的DEA-Tobit估计

文章基于2005-2011年我国31个省市的面板数据。首先,用DEA测算了各地区医院的综合效率、纯技术效率和规模效率;其次,对效率值并进行了全国平均效率的动态比较和省域范围的横向比较;最后,利用受限因变量(Tobit)模型对影响效率值的经济规模、人口因素、医院资源等地区差异进行了检验。研究发现:我国医院平均综合技术效率除2007年下降外,整体呈上升趋势;平均纯技术效率的变化趋势与平均综合技术效率基本相似,也呈上升趋势,但平均规模效率变化没有显著变化;2009年以来的"医改"对医院效率的影响不明显;医院效率与地区经济发展水平没有必然联系;提高我国地区医院效率最有效的途径是增加技术人员比例;新型农村合作医疗对地区医院效率没有显著影响。