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-Malmquist模型的中国沿海省份科技创新效率研究

构建科技创新效率评价指标体系,运用DEA-BCC模型静态分析2021年中国沿海11个省份科技创新效率水平,对非DEA有效省份进行原因分析,并运用Malmquist指数,动态分析2011—2021年中国沿海11个省份科技创新效率的时空变化。研究发现：从静态分析看,2021年中国沿海省份科技创新效率整体较高,其中东部地区海洋经济圈科技创新效率水平最高,南部地区海洋经济圈科技创新效率最弱;纯规模效率是影响沿海省份能否处于DEA有效状态重要因素;从动态分析看,评价期内中国沿海省份科技创新整体处上升状态,Malmquist指数呈“下降-上升-下降-上升”循坏变化;三大海洋经济圈从北往南依次为1.064、1.037、1.032,呈“北高南低”的空间布局,综合技术效率、纯技术效率是决定科技创新效率空间布局的关键因素。基于此,提出坚持市场需求导向,强化企业科技创新主体地位、优化科研资源投入,提升科技市场活力、打破区域限制,实现沿海科技创新协调发展等建议。     

基于DEA-Malmquist指数的中部六省能源效率分析

采用DEA模型计算2000-2012年我国中部六省的能源利用效率;并基于Malmquist指数计算分析各省能源效率变化分解,通过数据分析发现:各省能源效率在进入21世纪之后经历了一定的提高,主要得益于技术的提升;各省能源效率之间有一定差异;各省的平均规模有所提高。建议将工作重点放在加快能源利用技术进步,进一步提高各省能源效率。     

基于Malmquist指数的河南省科技资源配置效率研究

运用DEA-Malmquist指数测度了全国范围内各个省及直辖市的全要素生产率指数,分析了从2009年—2012年各个省市的技术进步指数、技术效率指数,把河南省的Malmquist全要素生产率指数同全国范围内、中部六省的均值进行比较,对河南省的科技资源配置的效率进行评价;同时依据2010年—2013年的相关科技资源数据,对河南省内各地级市的科技资源配置效率进行评价,分析得出河南省的科技要素投入力度不断加大,但是在结构配置上不合理,原始创新能力和基础条件较薄弱,管理水平和技术水平也不高,最后提出一些政策上的建议供政府和科技主体参考。     

基于DEA-Malmquist方法的中国航天航空制造业区域技术创新效率研究

基于生产前沿面的数据包络分析法,以1996-2014年鉴中中国航天航空制造业东、中、西三大区域的面板数据为样本,利用DEA-Malmquist指数法,研究了中国航天航空制造业的技术创新效率并进行区域性的对比分析。研究表明,中国三大区域的技术创新发展不均衡、不稳定,西部地区的技术创新效率略低,存在投入产出冗余,且目前中国技术创新效率的提升主要由于技术进步的推动,急需调整投入产出的配置比例,提高整体的技术创新效率。     

东北地区大中型工业企业技术创新效率评价——基于DEA-Malmquist指数方法北大核心CSSCISSCI

大中型企业在国民经济发展中起着十分重要的作用,其技术创新能力和技术创新效率直接决定着产业竞争力的水平。文章在借鉴现有研究成果的基础上,从投入、产出两个方面构建评价指标体系,根据查阅文献获得的统计数据,选取2008-2014年东北地区大中型企业数据作为研究样本运用DEA-Malmquist指数方法,从全国整体、东北地区整体、东北三个省份三个维度实证分析了我国大中型工业企业的技术创新效率及其变化情况。通过指数分解剖析东北地区大中型工业企业技术创新过程中的技术变化率和资源变化率,确定影响东北地区大中型工业企业技术创新效率的主要因素,并提出相应对策。     

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。     

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。     

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.     

海洋经济科技金融效率测算研究——基于Malmquist模型

基于沿海省份2012-2016年的面板数据,采用Malmquist模型测算海洋经济的科技金融效率并分析其影响因素。研究发现沿海11个省份海洋经济的科技金融全要素生产率呈现负增长的态势,虽然技术效率的提高一定程度上延缓了该时期的负增长,但大多数省份技术进步的滞后起了更为主导的作用。因此在海洋经济科技金融资源的整合投入中,需要注意引导金融资源投入于海洋科技领域,提高该领域科技研发和进步的效率,对于高风险的海洋科技企业,注意商业性金融和政策性金融并举,以避免科技进步滞后影响海洋科技金融效率的提高。     

精准扶贫背景下江苏省农业科技创新效率研究

农业科技创新在精准扶贫中起到至关重要的作用.从4个维度选择分析要素,基于2013—2018年江苏省各市的面板数据,运用DEA模型和Malmquist指数对江苏省农业科技创新效率进行实证分析.结果表明:江苏省13个市区全要素生产力指数均值大于1,技术进步是其主要增长动力;除规模效率和技术进步率,宿迁各指标均低于省均值,纯技术效率是主限制因素;常州等3市的DEA有效不稳定.深度分析得,江苏省农业科技创新水平较高但区域间不平衡;宿迁市农业科技人员研发水平较低;常州等3市农业科技成果转化能力不足.     

基于Malmquist指数的创新型省份科技创新效率的变动研究

采用Malmquist指数计算全要素生产的变化率,对2005-2011年全国30个创新型省份科技创新效率的动态变化进行研究。研究表明,各创新型省份的科技创新效率总的是呈现上升趋势的。其中,技术进步的贡献上升是全要素生产率提高的内在动力和原因,而技术效率影响了全要素生产率的提高和科技创新效率的提升。因此,要提高创新型省份的科技创新效率必须进一步改善技术效率。     

基于超效率DEA-Malmquist的吉祥航空经营绩效评价研究

运用超效率DEA模型,对包括吉祥航空在内的中国8家上市航空公司2016—2019年经营绩效进行全要素评价,并运用Malmquist生产力指数对8家公司4年的生产效率变动情况进行分析,对吉祥航空经营绩效的变化情况进行研究.结果表明,吉祥航空的经营效率位于行业较高水平,近两年相对效率值均达有效;但生产率指数波动明显,近些年技术进步水平有明显下滑.在未来发展中,吉祥航空应加大技术研发投入,推动产品创新,同时继续扩大市场规模.     

基于DEA模型的湖南省资源型城市效率变化研究

资源型城市效率是衡量资源型城市可持续发展水平的重要依据。利用DEA模型和Malmquist生产率指数,对2002和2009年湖南省资源型城市效率及变化进行了深入研究。研究发现,湖南资源型城市综合效率水平和效率最优城市数量下降明显;从分类特征来看,煤炭城市的综合效率呈上升趋势,有色冶金城市、黑色冶金城市和非金属城市皆呈下降趋势。从城市效率变化来看,城市综合效率的变化呈下降趋势,技术变化和城市生产率变化呈明显进步趋势;从分类特征来看,各类城市综合效率平均变化值小于1,呈下降趋势,煤炭城市由于技术进步使生产率提高58.2%,其余各类型城市皆呈下降趋势。     

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。     

基于DEA模型的贵州区域科技投入产出效率研究

科技水平是经济发展的重要指标,科技的投入产出效率直接关系到科技的发展。以贵州2014-2016年的科技投入产出数据为样本,运用DEA方法对贵州各区域进行相对绩效评价。结果显示：贵州各市（州）科技投入产出综合效率、纯技术效率和规模效率均存在明显改善的趋势,其中综合效率DEA有效的决策单元占比从33.3%提高到了44.4%,但各市（州）之间的纯技术效率存在较大差异。贵州各区域应加强对科技资源的合理配置,注重基础研究,完善科技成果的转换机制。     

基于DEA模型的内蒙古科技人才政策评价研究

科技创新是引领科技发展的第一动力,科技人才是科技发展的关键,但科技人才政策的实施能否达到预期效果,需要对科技人才政策实施进行评价。根据DEA-C2R模型对内蒙古2004-2017年科技人才政策的实施效果进行评价,结果显示:内蒙古科技人才政策不同年份的实施效果存在差异性,且2010年和2014年内蒙古科技人才政策实施效果存在间断性,据此,提出了改进内蒙古科技人才政策实施的对策建议。