我国金融支持科技创新的效率评价--基于超效率DEA与Malmquist指数方法

本文基于超效率DEA模型,分析了我国30个省、自治区和直辖市2006—2012年的金融投入和科技产出数据,对其效率均值进行排名;并通过Malmquist指数分析方法对我国科技金融的全要素生产率及技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率指数的变化趋势以及区域差异进行实证分析。研究表明：我国金融支持科技创新的效率呈现U形走势,主要是依靠东部地区带动,而西部地区效率值差异明显;2006—2012年全要素科技金融效率呈现上升趋势,上升了2.6%,引起效率提升的主要原因是技术进步;通过区域分析发现,三大区域的效率均呈现上升趋势,中西部地区的效率增长高于东部地区,技术效率的变化是导致区域差异的主要原因。     

中国区域技术效率的差异及其原因探究

将技术要素作为内生变量纳入随机前沿模型,对2003~2011年中国不同区域的技术效率水平进行测度,并重点分析造成区域技术效率差异的原因。结果显示:整体来看,我国平均技术效率水平稳步上升;从区域角度来看,东部地区平均技术效率水平最高,高出中部地区约3.04%,高出西部地区约7.87%,且三大地区之间的技术效率差异呈现收敛趋势;科技投入、高科技产业规模、人口素质、经济外向度和地方保护是当前导致区域技术效率差异的关键因素。     

基于DEA-Malmquist方法的信托公司效率分析

本文选取我国54家信托公司,运用DEA和基于DEA的Malmquist生产率指数,对我国信托业2010~2013年的技术效率和全要素生产率进行测度分析。研究结果表明,四年间我国信托公司技术效率均值为0.776,技术效率呈稳步上升趋势;信托业全要素生产率均值为1.073,全要素生产率的提高来源于技术效率变化和技术进步的共同影响,但对大部分公司来说,技术效率进步的影响要大于技术进步,是生产率变化的主要原因。     

基于Malmquist-Tobit模型的京津冀区域金融效率及影响因素分析

本文通过BCC模型和Malmquist指数,从静态和动态两个方面研究2015年以来京津冀13城市金融效率的区域差异及其空间演变趋势,然后引入Tobit回归模型进一步分析影响区域金融效率的因素。结果表明,北京的静态金融效率达到前沿面水平,河北各城市金融效率较低且主要是规模效率不足导致;从动态全要素生产率看,北京全要素生产率平均提高了10%,技术进步起主要作用,天津和河北分别提高了14.4%和13.4%,技术效率的作用更大。影响区域金融效率的因素中,政府干预对效率的提升起到显著作用,而经济开放度对金融效率的影响较小;各因素影响全要素生产率的作用途径主要是技术进步。     

基于DEA-Malmquist法的中国区域金融服务实体经济效率测度

本文利用DEA模型和Malmquist指数法对我国31个省市2008—2017年金融服务实体经济效率进行动态分析,并对2012年和2017年的测算结果进行比较静态分析。分析发现,我国区域金融服务实体经济效率不高,2012年和2017年都处于前沿面有效率的省份只有5个,26个省市处于无效率状态。2008—2017年各省市金融服务实体经济的全要素生产率变化差异较大,东部明显高于西部,中部波动较大。研究发现,技术进步是导致各省市全要素生产率变化的主要原因,而纯技术效率变化和规模效率变化影响较弱,同时外部危机和内部政策冲击明显。     

黄金上市公司经营效率的动态评价

黄金上市公司的经营效率水平是衡量我国黄金产业综合竞争实力的最重要标准。文章采用Malmquist指数方法,依据我国黄金上市公司2007-2012年的面板财务数据,从动态角度对我国黄金产业的效率水平及演化趋势进行了分析与评价。研究表明：2007-2012年,我国黄金上市公司的平均全要素生产率呈现年均5％的衰退趋势;技术进步效率是制约我国黄金上市公司全要素生产率提高的主要因素;考察期内,综合技术效率、纯技术效率和规模效率均未发生明显的增减变动。     

文化传媒上市公司全要素生产率的Globe Malmquist 研究

采用Global Malmquist指数研究我国26家文化传媒上市公司2006~2012年全要素生产率,结果表明:从总体上来说,文化传媒上市公司的全要素生产率(GM)、技术效率(EC)、技术进步指数(BPC)均呈现上下波动趋势。从平均水平来看,全要素生产率呈U型变动,而技术效率(EC)指数和技术进步(BPC)指数的平均水平变动不太稳定,说明我国文化产业的竞争力没有形成核心力,内生增长的方式需进行转型。     

基于DEA-Malmquist模型的河北省金融资源配置效率研究

借助DEA模型和Malmquist指数分别从静态和动态角度对河北省各地市2010-2018年金融资源效率配置情况的研究发现:河北省各地市间金融资源配置效率存在明显差异,且各地市金融资源配置相对无效的原因不同;河北省各地市金融资源配置效率在2010-2018年间呈现上升趋势,但各地市间金融资源配置效率上升速度差异较大,其中,技术进步对金融资源配置效率的提升起到了明显的推动作用。     

我国信托业经营效率实证研究:2007-2010

通过对我国信托业49家信托公司2007~2010年经营效率的分析、研究发现,我国信托业各年度的技术效率普遍较低,4年均值仅为0.585,这主要是由纯技术效率和规模效率不高导致的;运用Malmquist指数对全要素生产率的分析表明,近年来我国信托业全要素生产率呈逐年上升趋势,年均增长率达9.9%;从其构成看,全要素生产率的增长主要源于技术效率的变化,技术进步变化值虽然逐年有所增长,但是整体出现技术退步。     

我国财政科技支出效率的区域差异研究

区域科技发展不平衡是我国当前社会面对的难题。本文基于DEA和SFA两种方法对2015—2018年中国30个地区的科技支出效率进行实证研究,DEA结果显示:我国科研综合效率处于中上水平,东部发达地区技术进步较快但存在资源浪费,而中、西部落后地区的科研投入规模还远远不足,其中新疆、青海等落后地区的相对效率提升较大。SFA结果显示:各地区科技支出效率的排序与DEA测算结果相比具有显著差异,东、中、西部地区的绝对效率呈现逐级递减趋势,地区间科研水平发展不均衡。当前我国仍需进一步改革科技管理政策,协调优化区域间科技资源配置,助推我国区域经济实现科技创新驱动发展。     

长江经济带绿色金融效率测评研究

本文运用BCC-DEA模型,以2010-2019年长江经济带11个省(市)绿色金融为研究对象,从综合效率、纯技术效率和规模效率对绿色金融投入产出效率进行静态分析。运用Malmquist指数模型从技术效率、技术进步、纯技术效率、规模效率、全要素生产变化指数等多个角度动态分析了绿色金融效率的问题。研究结果表明,长江经济带各个区域相互之间发展绿色金融的情况存在失衡现象,下游比中上游地区发展好,中上游地区表现存在一定的滞后性以及未来还有较大的发展和改善空间。从整体来看,经济发展与绿色发展政策促进绿色金融发展,技术进步是全要素生产率提高的主要引擎。应加大区域合作、加强技术创新、完善绿色金融体系,促进长江经济带绿色金融效率的提升。     

要素集聚、规模效率与全要素生产率增长

本文首先梳理了国内外相关文献,描述了我国省级层面劳动力和资本空间集聚的程度和现状,在此基础上采用基于动态DEA的Malmquist指数对我国省级层面以及东、中、西三大地带的要素集聚、全要素生产率、规模效率和技术进步进行了量化研究。笔者发现最近十多年来,西部地区全要素生产率的增长率和技术进步速度均高于中部地区;东部地区要素集聚的规模效率增长为负,而中西部地区规模效率增长为正。我们认为东部地区已经出现了要素集聚过度的特征,从而导致规模效率下降。因此,合理引导要素从东部地区向中西部地区流动,促使要素在区域间有效配置是提升集聚经济的规模效率和推进经济进一步增长的必要手段之一。     

我国农村商业银行经营效率研究及预测

农村商业银行是农村金融发展的核心,是服务"三农"、推动乡村振兴战略的可靠保障.以30家农村商业银行为研究对象,运用改进DEA分析方法及灰色预测模型,对其经营效率进行分析及预测.研究表明,我国农村商业银行全要素生产率呈稳步上升趋势,受技术效率与技术进步效率影响较大,在未来保持稳步增长态势,不同地区生产率差异呈收敛趋势.技术效率始终保持相对稳定状态,在临界值1上下浮动,受纯技术进步效率影响较大,地区差异对其影响较小.在此基础上提出合理调整规模、加强金融创新等政策建议.     

数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响及空间溢出效应

数字普惠金融正在逐渐改善我国农村地区面临的融资困境,为解决"三农"问题提供了新方向。本文在分析数字普惠金融对农业绿色全要素生产率影响机理的基础上,基于2011—2018年30个省份的面板数据,测算了农业绿色全要素生产率指数,并基于空间杜宾模型研究了数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响。研究结果表明:中国农业绿色全要素生产率不断提高,且存在显著的空间相关性,其增长主要由技术进步推动,东部地区农业绿色全要素生产率增长最快,西部地区次之,中部地区出现负增长;数字普惠金融通过提升技术效率和促进技术进步对农业绿色全要素生产率产生了正向影响,但对周边地区产生了负向的溢出效应;对数字普惠金融的分维度回归结果表明,数字金融覆盖广度和数字化程度对农业绿色全要素生产率具有提升作用。     

我国上市商业银行全要素生产率的实证分析:2004～2013

本文选择我国16家上市商业银行作为分析对象,收集整理了其2004~2013年间10年的投入产出数据,运用与Malmquist指数相结合的DEA模型来测算其全要素生产率,再对全要素生产率进行科学精确的数学分解,得到反映全要素生产率变化原因的两个重要指数:技术指数和技术效率指数。通过对DEA输出结果的观察与分析可以得到以下结论:(1)2004~2013年间商业银行的全要素生产率整体呈下降趋势,主要原因是技术上的失败,而技术效率略有上涨;(2)16家商业银行中建设、工商、农业和光大银行全要素生产率的回落趋势较为明显,南京和宁波银行的上升趋势较为显著;(3)10年间商业银行的全要素生产率变动呈现明显的转折:2005~2006年处于降低阶段,2007~2008年处于平稳阶段,2009~2011年处于增长阶段,2012~2013年处于下降阶段,其中2011年增长最为明显,而2012年下降最为明显。     

数字普惠金融、碳排放与全要素生产率

本文使用2011-2018年北京大学数字普惠金融指数,实证检验数字普惠金融对区域全要素生产率的影响.研究发现,数字普惠金融的发展能降低金融服务门槛,提升金融服务效率,进而提升区域全要素生产率,其对全要素生产率的影响主要体现在推动区域技术进步;数字普惠金融使用深度,特别是数字支付服务,对全要素生产率的影响最显著,且该效应在东部沿海地区更加显著.本文发现,数字普惠金融对全要素生产率的提升效应可通过降低区域碳排放,特别是第三产业碳排放来实现.     

数字普惠金融、碳排放与全要素生产率

本文使用2011-2018年北京大学数字普惠金融指数,实证检验数字普惠金融对区域全要素生产率的影响.研究发现,数字普惠金融的发展能降低金融服务门槛,提升金融服务效率,进而提升区域全要素生产率,其对全要素生产率的影响主要体现在推动区域技术进步;数字普惠金融使用深度,特别是数字支付服务,对全要素生产率的影响最显著,且该效应在东部沿海地区更加显著.本文发现,数字普惠金融对全要素生产率的提升效应可通过降低区域碳排放,特别是第三产业碳排放来实现.     

逆势扩张的城商行:规模增长还是效率提升?——来自上市城商行的DEA-Malmquist检验

选择我国12家具有代表性的上市城商行为样本,利用2008—2015年间披露的年报经营数据,借助DEA-Malmquist模型方法测算了其全要素生产率指数及分解指数变化,并分析了技术进步指数和技术效率指数等的变化情况及含义。计量结果显示,其间样本城商行的全要素生产率变化指数整体呈现微弱增长,技术进步指数增长相对较为显著,技术效率指数、纯技术效率指数及规模效率指数增长不明显,显示出城商行在过去的发展中实现了较好的金融产品和技术的模仿与创新,而相应的制度规范和管理效率还有待提升。     

财政扶贫与金融扶贫效率比较研究

财政扶贫和金融扶贫作为精准扶贫阶段的重要手段,在我国减贫事业中发挥着重要作用。论文基于全国22个贫困省市2014～2017年的统计数据,采用DEA-Malmquist指数模型多维度对比分析了财政扶贫和金融扶贫的减贫效率。结果发现:财政扶贫综合效率总体略低于金融扶贫效率,二者均主要受规模效率的影响,而财政扶贫还受到纯技术效率的影响;财政扶贫与金融扶贫效率存在一定的关联性,即财政扶贫效率低的省市金融扶贫效率也相对较低,财政和金融全要素生产效率受技术进步的影响逐步收敛且均呈现递减趋势。为此,应进一步合理优化财政和金融扶贫资源配置,提高财政资金使用效率和发挥金融科技创新在精准扶贫和乡村振兴中的协同作用,助推农业农村现代化发展。     

中国综合型证券公司全要素生产率研究——基于Malmquist指数模型与趋同模型的分析

利用DEA下的Malmquist指数模型对我国国内64家综合型证券公司2006~2009年间的全要素生产率的研究表明,国内综合型证券公司的全要素生产率水平较高,其增长的主要来源是技术效率,但样本期内全要素生产率呈现负增长趋势。利用趋同模型分析我国综合型证券公司同期的技术进步率、纯技术进步率和规模效率的趋同性,发现技术进步率与纯技术进步率具有趋同性,而规模效率不具有趋同性,这为国内小型、新型证券公司的＂后发优势＂提供了实证支持。