基于DEA模型的我国农业科技创新投入产出分析

根据我国农业科技投入方向、力度、比重、创新产出水平,建立了基于DEA的农业科技投入产出评价模型,分析了农业科技创新投入产出效率。通过该模型对我国粮食主产区和非主产区的科技投入产出效率进行了量化分析,得到了各地区农业科技投入产出效率情况。研究结果表明,我国部分地区的农业科技投入产出处于非DEA有效状态,在很大程度上是由于投入规模不当和产出不足。因此,加大农业科技投入规模和提升资源产出效率是提高我国农业科技投入产出效率的关键。     

基于超效率DEA的农村水利基础建设投入产出效率研究

农村水利基础建设事关国家粮食安全和经济社会发展。提高农村水利基础建设投入产出效率是促进我国农村水利建设发展的重要途径。本文选取2010年全国31个省、直辖市、自治区农村水利建设数据,采用超效率DEA模型,分东、中、西部和农业大省地区对2010年全国各地区的农村水利基础建设投入产出效率进行分析。研究表明全国各地区农村水利基础建设效率存在较大差异;西部地区的效率明显高于东部地区和中部地区;而农业大省如江西、湖北、湖南等省的效率过低。对效率过低的地区本文建议可以通过合理调整投入力度、优化产出结构、加强生态效益、社会效益产出建设等方面进行改善。     

基于DEA和因子分析法的安徽省物流发展现状实证分析--基于安徽省2011年各地市物流相关统计数据

基于DEA模型,通过建立物流投入指标,分析2011年安徽省16个地市的物流投入产出效率。结论表明：以合肥为代表的7个地市物流投入产出达到DEA有效;以阜阳为代表的9个地市存在投入和产出冗余;总体来看,安徽省物流投入产出平均总体效率、平均纯技术效率、平均规模效率分别为0.83、0.89、0.92,说明安徽省物流效率偏低的主要原因是纯技术效率偏低造成的,物流投入存在浪费现象,产出还有很大发展空间。为了提升物流效率,使用因子分析法对安徽省物流产业发展影响因素进行分析,根据3个主要影响因子,提出了物流发展改进策略。     

改革开放以来中国农业投入产出水平定量研究

农业投入产出水平可从两方面进行衡量,一是农业投入产出的规模水平;二是农业投入产出的效益水平。灰色优势分析能够在排除主观因素干扰的情况下对农业投入产出水平评价指标进行赋权,提升了评价体系的可信度。农业产出指标和投入指标的关联序分别表征了各评价指标在衡量农业投入产出水平时的代表性强弱。经测算,1982—2011年,中国农业投入产出规模指数总体上不断走高,但1995年以前主要依靠产出拉动,此后主要依靠投入拉动;农业投入产出效益指数先正后负且呈现"S"形波动,意味着中国农业生产发展已先后摆脱"高效益、低水平"和"高水平、低效益"的非良性状态,开始步入"高效益、高水平"的良性发展轨道。     

沿海省份海洋科技投入产出效率及其影响因素实证研究

分析方法中的C2R模型对我国沿海11个省份2009—2014年的海洋科技投入产出面板数据进行测算,分析可能影响沿海省份海洋科技投入产出效率的因素并进行实证检验。研究结果表明:海洋科研机构规模和海洋经济发展水平对海洋科技投入产出效率具有显著推动作用,而政府支持力度、海洋科技人员结构这两个因素对海洋科技投入产出效率的推动作用不显著,据此提出了提高沿海省份海洋科技投入产出效率的对策建议。     

我国信托公司投入产出效率区域差异比较

本文利用国内46家信托公司2005—2012年数据,基于DEA方法构建FAVAR模型,对不同地区信托公司的投入产出效率进行分析。研究表明:我国信托公司投入产出效率总体仍处于递增阶段,推动了信托业的快速发展;不同地区信托公司投入产出效率存在显著差异,企业景气指数、固定资产投资增速、地区经济增长、货币供给增速和利率等变量对效率变动的冲击最为显著。未来几年,我国信托公司规模效率增速都将降低,中部、西部地区的技术效率增速还将受到制约。但是,随着不同地区信托公司全要素生产率的持续提升,我国信托公司的潜在投入产出效率将在长期不断提高。     

我国文化创意产业效率分析——基于68家上市公司的实证研究

根据国家统计局2012年《文化及相关产业分类》,将深沪交易所68家文化创意上市公司分为四大类别,利用2001-2013年不平衡面板数据,运用随机前沿分析对企业投入产出效率进行评价。结果认为:(1)我国文化创意上市公司整体技术效率偏低;(2)文化创意企业产出主要依赖于劳动力投入,其次是市场推广与研发投入,而对固定资产投入的敏感度不高;(3)四大类别企业效率由高到低排名分别为创意设计服务、文化出版传媒、文化创意生产、文化休闲娱乐;(4)针对这一现象,政府在制定产业政策时,不能盲目扩大产业规模,应更加注重现有企业自身的结构调整与改革,提高投入产出效率,并根据各类别企业的特点,有针对性的提出有效的政策建议。     

我国省际企业自主创新投入产出效率的综合评价

本文利用国家统计局发布的年度大中型工业企业自主创新的统计资料,构建因子分析评价模型,分别对全国不同省份企业自主创新投入、产出状况进行综合评价。在此基础上,进一步对比企业自主创新投入产出综合评价指数、排序位次的变更情况,从而获得企业技术创新投入产出、创新效率的基本评价,并构建出不同省份企业创新效率的四维矩阵。实证结果显示,在技术创新投入要素和效率提升的基础上,实现低投入—高产出将是省际企业自主创新应该共同实现的发展路径。     

基于DEA的湖南省科技投入产出效率评价

通过建立科技投入产出指标体系,利用数据包络分析方法,并在2008年统计数据的基础上,对湖南省14个地级市科技资源的投入产出效率进行详细分析。分析结果表明：邵阳、张家界、郴州、永州和娄底的科技投入产出效率较佳,除此之外,大多数地市都存在不同程度的投入或产出无效。因此湖南省大部分地区的科技投入产出效率还有待不断提高。     

长三角城市群R&D资源投入产出效率分析及空间分异

从投入产出效率视角,构建研发资源投入产出评价指标体系,运用DEA中的CRS、VRS模型和Malmquist指数方法,测度了长三角城市群研发资源的投入产出效率、变化趋势以及空间分异特征,并运用因子分析定权法验证DEA计算的结果,二者表现出高度的一致性。结果表明,长三角城市群研发资源的投入产出效率总体较低,但呈上升趋势:2000、2005、2010以及2012年长三角城市群研发资源投入产出的综合效率分别为0.591、0.622、0.669和0.784,均不足最优效率的80%;江苏研发资源投入产出效率显著高于上海和浙江;长三角城市群研发资源投入产出效率分异程度逐渐缩小,但空间格局变化较大;长三角城市群研发资源投入产出效率各类效率变动指数均呈现上升趋势,且全要素生产率变动较为显著。     

南通市工业企业科技创新绩效评价

科技投入产出效率无疑成为科技发展评价中的关键环节。采用DEA方法对南通市规模以上工业企业的科技投入产出效率进行评价,指出了南通市工业企业科技创新中存在的投入产出效率总体不高、行业综合效率差距较大、重点行业存在投入冗余等问题,建议工业企业技术创新应在优化结构、提高效率、加快传统产业转型升级、推进科技创新成果转化等方面下工夫。     

四川省农业科研机构的产出能力测评

本文从四川省农业科研机构的产出能力入手来分析科研机构投入产出的效率及其影响因素,产出能力评价结果显示,四川省农业科研机构产出能力普遍较低并且差异巨大,差异主要来自于潜在产出能力;科研机构产出的现实能力和潜在能力不完全吻合.进一步分析投入产出之间的关系显示,产出的效率受到投入总量、投入结构、体制改革和机构内部管理四个要素的影响.     

基于DEA方法的安徽省地方财政科技投入绩效评价

安徽省近年来一直很重视财政科技投入力度,但财政科技投入的逐年增加并没有引导全社会研发投入有相应幅度的增加,这是因为对财政科技投入的效率和产出效果没有专业的评价,导致投入产出效率不高。本文运用数据包络(DEA)方法,通过建立绩效评价指标体系,从横向和纵向两个维度分别对安徽省16个地市和2007-2017年安徽省地方财政科技投入产出进行绩效评价,评价结果显示2007-2017年安徽省地方财政科技投入总体上的投入产出综合效率表现不错,但是分地区的投入效率不够理想。因此建议政府部门优化财政资金管理体系、增加对基础性研究的财政投入、加强对市级财政科技投入的监管等,进一步提高安徽省地方财政科技投入效率。     

我国高新技术产业园区创新绩效评价研究

自1988年北京中关村科技园区成立后,二十多年来我国的国家级高新产业技术园区如雨后春笋般蓬勃发展.本文运用数据包络分析(DEA)法,利用EMS Version1.3.0软件,各选取3个创新投入、创新产出指标对全国41个国家级高新区的创新绩效进行了评价研究,通过效率与规模报酬分析将我国的高新区按整体效率强度分为三类,并对各投入产出指标进行敏感度分析.研究发现,尽管各高新区发展状况有所不同,但从全国范围来看,2008年我国高新区整体效率较2007年略微下降,这主要是由纯技术效率下降所导致的,因此我国高新区应当更加重视提高创新资源的使用效率,从而提高国家级高新区整体创新绩效.     

我国农村公共产品供给绩效评价实证分析——以江西省80个县(市)为例

基于数据包络分析(DEA)的二次相对效益评价方法,建立一套适合评价我国农村公共产品供给绩效的评价体系和评价指标,结合江西省80个县(市)的样本数据,分别对我国农村公共产品供给的生产有效性和管理有效性进行评价。评价结果表明,我国农村公共产品供给资金投入产出效率差异较小,提供农村公共产品的努力程度也基本相同;同时,农村公共产品供给资金投入产出效率和提升状况效率存在明显的线性关系。所以,依据评价结果,我们提出了完善对地方政府的考核制度、加大对农村公共产品的投入力度和创新农村公共产品供给制度的政策建议。     

中国高技术产业创新效率评价——基于两阶段动态网络DEA模型

构建了两阶段动态网络DEA模型,知识创新阶段P~t采用投入导向BCC模型、科技成果商业化阶段P~(t+1)采用产出导向BCC模型,借助DEAP2.1软件对中国高技术产业创新效率进行了评价。结果表明,中国高技术产业创新综合效率整体偏低,但P~t阶段效率高于P~(t+1)阶段效率;60%以上省份属于非DEA有效省份,存在改进空间,且P~(t+1)阶段改进空间更大;70%以上省份属于规模收益递增省份,且主要发生在P~(t+1)阶段,中西部地区规模收益递增省份数量均超过相应阶段东部地区;投影分析显示,非DEA有效省份创新投入产出改进幅度普遍较大,其中P~(t+1)阶段产出改进幅度远远大于P~t阶段投入改进幅度。在此基础上,提出了相应的政策建议。     

新疆科技投入产出相对效率分析

本文用超效率DEA对新疆1995～2008年的科技投入产出相对效率进行了测度，并对DMU单元在DEA相对有效面上的投影进行了分析。结果表明：新疆的科技投入产出相对效率呈现由波动到相对稳定的趋势，影响新疆科技投入产出相对效率的主要原因是投入相对过剩、产出不足，并且在提高转化效率的基础上可以通过适当增加科技投入来提高新疆的科技效率，最后提出了提高新疆科技投入产出效率的建议。     

基于DEA的我国高技术产业科技投入产出效率评价

科学的评价高技术产业科技投入产出效率对于我国高技术产业合理、有效利用科技资源,提高资金使用效率具有十分重要的现实意义。利用DEA模型对2002年至2006年我国高技术产业全部17个行业的科技投入产出效率进行评价,并分析各行业的规模收益状况。高技术产业应该在提高科技效率的前提下,逐步扩大规模。     

我国地方政府公共服务支出评价——基于DEA的省际数据比较

对地方政府公共服务的财政支出进行效率评价,可以发现相对地方政府公共服务投入规模可能达到的效率改进目标.DEA评价方法能满足政府部门追求目标的多样性和弹性,政府部门可以通过DEA有效性评价进行横向比较和分析,调整公共服务财政支出的规模和方向.用逻辑分析法初选出评价公共服务支出的指标体系,并对整体评价指标体系进行冗余度和辨识度检测后,采用DEA方法和LINDO软件对我国31个省公共服务支出的效率进行了相对有效性评价.研究表明,其中有17个省的公共服务支出是相对有效的,北京和贵州为弱DEA有效,其余省份为非DEA有效.通过计算投入冗余额、产出不足额并利用投影法计算出这些省份达到DEA有效的投入产出调整值,提出了弱DEA有效和非DEA有效省份效率改进的对策.     

区域R&D资源投入和产出差异聚类及趋势分析

R&D创新资源投入和产出效率是反映区域建设和创新型国家建设的重要尺度。由于各个地区的经济和科技发展水平不同,我国各个地区的R&D投入和产出水平存在明显差异,各个地区的发展趋势也不尽相同。为了对我国各个地区的R&D投入和产出水平进行分析,引入指标对各个区域进行聚类分析形成投入产出二维表。在此基础上,对各个区域的5年投入产出数据进行趋势发展分析,结合区域现状和发展对区域合理配置资源投入和提高产出效率提出建议。