我国城市商业银行2009—2011年生产效率分析

通过数据包络分析（DEA）模型对2009—2011年国内53家具有代表性的城市商业银行进行生产率分析,并通过Malmquist指数将其生产率变化分解为技术效率及技术进步两个指数进行研究。结果表明,伴随着2009—2011年间国内城商行规模的快速扩张,大型城商行规模效率逐渐下降,开始呈现规模递减发展趋势,而多数中小型城商行因为规模相对较小,处于规模报酬不变的扩张区间;对Malmquist指数测度结果的分析则表明国内大型城商行全要素生产率指数变化无论在均值还是在稳定性方面都要优于中小型城商行,突出表现在影响其内部发展的技术进步上,中小型城商行亟需通过软硬件、服务功能、产品创新等进一步提升既有技术水平,从而支撑其业务的可持续发展。     

中国城市商业银行效率动态变化的Malmquist指数研究

关于银行业的效率研究,主要探讨如何通过较少的成本投入获得最大的收益,促进银行业的健康持续发展。本文基于DEA多种投入多种产出的角度,运用DEAP软件对2006～2010年我国13家城市商业银行的运营效率进行分析,通过Malmquist指数方法对银行效率进行分解研究。总体来说,我国城市商业银行运营效率呈现出下降的趋势。     

我国城商行2010-2014年效率的实证研究——基于数据包络分析的方法

运用DEA方法,对我国20家城商行2010-2014年的运行效率进行了分析比较,研究了各家商业银行的生产效率、纯技术效率和规模效率,并使用Malmquist指数测定了其动态效率。结果发现我国城商行经营效率整体较高,但易受经济周期等外部环境影响,风险管理有所欠缺,并从完善治理结构和风险控制等方面提出了建议。     

基于DEA方法的商业银行效率研究进展

效率问题是商业银行经营和管理者追求的重要目标,也是当前银行理论研究的核心问题之一。本文按照时间顺序分别针对国外和国内商业银行效率研究的进展进行了简要的梳理和回顾,介绍了在银行效率研究中广泛应用的前沿分析方法,特别列举了采用基于DEA的Malmquist指数分析商业银行效率的相关研究,总结了近些年来银行效率研究的结论。     

基于Malmquist指数的2003-2006年家电业效率分析

本文运用非参数的Malmquist指数法．研究了2003-2006年中国家电业的生产率水平及其动态变化．把Malmquist指数分解为技术变化和效率变化两部分。研究结果表明，我国家电业的Malmquist生产力指数逐年增长．主要是由技术进步导致的，来自效率改善的贡献较小。     

全球电信运营商生产效率评价——基于DEA-BC2模型和Malmquist指数的实证分析

从微观企业视角,选取2010—2019年全球17家电信运营商数据作为研究样本,并按照北美、欧洲、日韩、中国进行区域划分,通过构建DEA-BC2模型和Malmquist指数模型,对全球不同区域电信运营商的生产效率进行静态和动态分析.实证结果显示,全球电信运营商生产效率总体偏低且缓慢波动增长,其中技术进步、规模效率改善是生产效率提升的主要动力,纯技术效率下降产生制约作用,说明提升管理水平和资源配置效率是全球电信运营商生产效率提升的关键;中国电信运营商的规模效率、纯技术效率提升明显,带动生产效率较快增长,但是与国际主要电信运营商相比,中国企业现代化管理水平和资源配置效率仍有不小差距,导致生产效率绝对值依然远低于国际平均水平,同时技术进步指数表现较差,亟须提升科技创新水平.     

西部地区工业污染治理效率评价研究——基于DEA和Malmquist指数的实证分析

本文基于2001—2008年西部11省(自治区、直辖市)的面板数据,利用DEA方法和Malmquist生产率指数测算了西部地区工业污染治理的静态效率和跨期动态效率变化。结果表明,西部工业污染治理存在32.6%的投入资源浪费;从动态上看,西部地区工业污染治理的全要素生产率平均提高了8.3%,其提高主要是技术进步带来的贡献,而技术效率变化不但没有贡献,反而在一定程度上降低了工业污染治理的效率水平。     

中国区域经济发展效率评价——基于DEA和Malmquist指数

文章首先运用DEA方法对2012年中国内地30个省份的经济发展效率进行静态评价,其次运用Malmquist全要素生产力指数动态分析了中国内地30个省份2008-2012年的经济发展效率,由此得出了基于动态时间序列的中国经济发展效率变动情况。研究结果表明:基于静态时间考虑,全国大部分省份存在投入资源配置不合理的状况,由此导致经济发展效率不高。另外,由技术效率、规模效率与综合效率关系的拟合优度分析,发现影响我国经济发展效率的主要因素是技术效率;基于动态时间考虑,2008-2012年这5年间,中国区域经济发展的技术效率增长速度较快,因此,应该加强增强技术创新的重视,提升经济发展效率。     

广东农业科技创新效率研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数法

基于2010—2016年广东省各市的面板数据,运用超效率DEA模型和Malmquist指数法对广东农业科技创新效率和全要素生产率进行了实证分析。结果表明:广东省农业科技创新水平较高,但区域发展不平衡问题突出,粤北与珠三角、粤西、粤东有较大差距;广东全要素生产率指数平均值大于1,农业科技创新效率呈上升趋势,技术进步是全要素生产率增长的动力所在。因此,农业科技创新效率的提高关键在于提升农业技术水平,同时还需注意技术效率,科学调整农业科技资源配置,提升农业科技资源经营和管理水平。     

基于DEA和Malmquist指数的中国区域环境治理效率研究

针对中国内地30个省(除西藏)的环境治理效率,文章在选取特定投入产出指标的基础上,先运用DEA方法静态分析了中国内地30个省(除西藏)2010年和2011年的环境治理效率,再运用Malmquist指数动态分析了中国内地30个省(除西藏)2002年至2011年的序列数据,由此得出了基于动态时间序列的中国区域环境治理效率变动情况。研究发现,基于静态时间考虑,2010年和2011年国内各省均存在投入大、产出小的资源浪费现象,由此导致各区域环境治理效率偏低。基于动态时间考虑,这10年间中国整体的区域环境效率呈现下降的趋势,平均TFP指数只有0.955。研究结果还表明,技术效率是制约中国区域环境治理效率偏低的主导要素,因此应当适当加大科技投入,以提升环境治理效率。     

江苏旅游业发展效率及对策研究——基于超效率DEA和Malmquist指数分析

文章利用超效率DEA模型和Malmqulst指数模型分别测算了江苏13市2001-2012年旅游业发展的静态效率与动态效率。结果显示:江苏旅游业静态效率保持先降后升的态势,从2001年的0.848下降到2006年的0.611,后又上升到2012年的0.824,12年间效率均值为0.726。各市旅游业效率存在显著的地区差异,且呈现逐步扩大的趋势。江苏旅游业动态效率(TFP)年均变化值-0.6%,增长主要来源于技术进步而不是规模效率的作用。在以上研究的基础上,提出提升江苏旅游业效率的对策,为旅游业持续、高效、健康发展提供理论参考。     

上海工业六大重点行业效率研究——基于DEA和Malmquist指数法的实证分析

对上海工业六大重点行业投入产出效率进行了探讨,使用DEA和Malmquist指数法,从静态和动态两个角度切入,研究了投入产出效率和全要素生产率。研究发现,静态来看,上海工业行业规模效率不高,技术创新能力缺失;动态来看,全要素生产率的提高归因于技术进步,而技术效率在下降,规模效率不足是主要影响因素。研究认为,提高上海工业效率的科学路径可以从“优化投入资源配置,优化产业结构,加强技术创新,提高全要素生产率”等几个方面展开。     

基于DEA方法的我国证券公司效率的实证分析

选取了具有一定代表性的证券公司为样本,根据2006年至2008年的财务数据,运用DEA的C2R模型和BC2模型来分析计算他们的技术效率、纯技术效率、以及规模效率。然后通过对不同证券公司的分析,揭示我国证券公司整体上的现状。     

我国城市医院经营效率实证研究——基于DEA模型的两阶段分析

本文利用数据包络分析(DEA)模型对我国249家城市医院的经营效率进行总体分析与评价,并利用第二阶段Tobit回归模型分析医院经营效率的影响因素。本文通过将医疗品质引入效率评价模型,分析了医疗品质在医院经营效率评价中的作用。本文第一阶段研究结果发现:(1)医疗品质项加入与否直接影响着医院的效率评价;(2)股份制及民营医院的经营效率比其他类型医院的经营效率高,部队医院和事业医院效率较差。第二阶段研究结果表明:病床数、中高级技术人员比例、门诊住院比例、门诊病人治疗有效率、药品收入比例以及门诊人均费用都是影响医院经营效率的重要因素。其中,减轻患者负担、降低药品收入比例、增加中高级医师比例、适当调整医院经营规模、提高治疗病人有效率等都是现阶段提高医院经营效率的有效途径。     

中国寿险业生产效率变化的实证分析——基于MALMQUIST指数

本文运用dea方法,总结其他学者参数设计的利弊,从财务管理角度重新调整了参数及其构成内容,结果发现中国寿险业全要素生产率尽管得益于追赶效应实现了2005～2009年连年大幅净增长,而且中外资各有千秋,但是沿面移动效应,即技术创新、管理创新等非常差,这意味着寿险业整体后劲不足,实现集约式增长任重而道远。     

福建省科技投入产出效率评价——基于超效率模型和Malmquist指数的实证研究

利用非参数方法DEA的超效率模型对2004—2007年福建省9个设区市的科技投入产出效率进行评价,并应用Malmquist指数来分析科技投入产出效率非DEA有效地区的形成原因及其生产力的动态变化。实证结果显示,福建省各市的科技效率总体呈上升趋势,但各地区科技的投入产出规模以及效率还存在着较大的差距,而其生产力的提高主要是技术进步所带来的贡献,而技术效率还有待改进。     

基于三阶段DEA模型的海港型城市机场效率评价

为探究海港型城市机场的运行效率,采用三阶段DEA(数据包络分析)模型及Malmquist生产力指数分别从静态、动态两个角度分析。选取沿海地区14座海港型城市的机场并选取内陆地区城市的18家机场进行对比研究。结果表明：样本机场间运行效率值差距较大;海港型城市机场的总体效率比内陆城市机场低9%;90%机场处于规模报酬递增阶段,机场生产效率总体呈现增长趋势。因此,内陆城市机场可以通过不断提升技术,改建或扩建提升效率;海港型城市机场应该充分发挥其规模优势。     

中国城市全要素生产率的动态实证分析:1990-2006——基于DEA模型的Malmquist指数方法

利用基于DEA模型的Malmquist指数方法,分析了中国196个主要城市在1990-2006年期间城市全要素生产率的动态变化.该研究发现,1990-2006年期间,城市全要素生产率增加了2.8%,主要来源是技术改进,技术效率变化起着拖累作用;选定期间内的全要素生产率变化呈现三个上升高峰和两个波谷特征,第二高峰期间为1996-1999年,全要素生产率改善值最大,两个下降波谷分别出现在1993-1995年与2002-2003年期间,最近城市全要素生产率变化重新走上上升趋势,这可能表明了未来几年的走势;重庆市是直辖市中全要素生产率唯一下降的,上海最高,北京次之,天津改善幅度最小;东部地区全要素生产率改善了4.6%,中部改善了2.2%,西部改善2.8%,而东北地区改善的最少,只有1.0%.本文通过实证分析认为,我国城市经济增长还处于投入增长阶段,利用效率整体较低.     

中国省际高技术产业创新效率评价研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数法

基于中国29个省区市2014-2018年高技术产业的面板数据,首先采用超效率DEA模型对各省市生产效率进行测算,进而构建DEA-Malmquist模型对各省市综合生产率指数进行计算和分解.结果表明:中国高技术产业创新效率的总体水平较高,但是超过一半的省市区要素投入结构不合理,而且主要分布在中部和西部地区,创新效率存在较大的区域差异;中国高技术产业的全要素生产率指数平均值大于1,很多省份存在规模效率不高的问题,导致创新效率呈现N型的回调震动形态,技术进步和技术效率是全要素生产率提高的主要动力.因此,为了进一步提高我国高技术产业创新效率,需要注意保持高技术产业的技术水平和技术效率,尤其要注重高技术产业科技资源的优化配置,提升高技术产业创新资源的管理水平.     

山西技术创新效率与周边省份的比较研究——基于超效率DEA和DEA—Malmquist生产率指数法

利用山西及周边省份1998—2012年的面板数据,结合超效率DEA和DEA—Malmquist生产率指数法,测算各省的综合效率和Malmquist指数及其分解项,分析山西技术创新效率变化的内在动力。结果显示:中部及周边各省技术创新效率总体水平不高;山西与周边省份相比还存在一定的差距。具体而言,技术效率成为促进山西技术创新效率增长的主要动力,而技术进步指数的下降则制约了山西技术创新效率的发展。