我国商业银行上市与效率的实证研究

我国商业银行效率的测算 (一)DEA理论介绍 数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)运用线性规划模型评价和研究具有多投入和多产出的若干决策单元(Decision Making Unit,DMU)的相对效率值.该方法的基本思路是:通过对投入与产出数据的综合分析,构建一个效率前沿边界,并根据各DMU与有效生产前沿面的距离状况,确定各DMU是否为DEA有效.     

海南农垦农业生产效率的DEA分析

根据海南农垦1996—2006年农业生产投入产出数据,借助DEAP2.1软件,应用数据包络分析（DEA）方法对农业生产效率进行研究。结果表明：海南农垦农业生产整体的效率不高。平均综合技术效率值为0.837,其中纯技术效率为0.991,规模效率为0.844;年末第一产业在岗职工人数、农业机械总动力、农作物播种面积和农用化肥使用量等投入要素的相对过剩和投入结构的不合理是导致7个年份为生产非效率最佳的主要原因。基于分析结果提出了提高海南农业生产效率的政策建议。     

我国各省市农业投入与产出的效率评价

发展两型社会农业的重要前提就是对农业生产效率进行评价。将DEA评价方法应用于2008年我国31个省市农业生产的效率评价。通过各个省市农业生产的投入与产出数据的分析,发现北京等5个省市农业生产的产出已达到规模最优,农业生产在投入结构上也是技术有效的;我国其它的26个省市农业生产效率还比较低,这些省市农业生产投入结构不够合理。总体上,我国农业生产的技术化程度还不高,在技术效率和规模效率方面需要加强。     

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 DEA 模型和 Malmquist指数的农业生产效率评价研究——以吉林省为例

基于农业投入、产出视角,分别从纵向和横向层面入手,利用 DEA 模型对 2004—2017 年吉林省及 2017 年吉林省 9 个地 市的农业生产效率进行测算,采用投影分析和 Malmquist 指数对吉林省的农业生产水平进行评价研究,以此测算吉林省及其 9 个地市的农业生产效率,为吉林省实现农业现代化发展提供理论参考。研究发现,在纵向层面,2004—2017 年吉林省整体农业 生产效率较高,较多年份达到 DEA 有效,但仍有提升空间,动态观测表明,全省技术进步率较低,制约全要素生产率的提高;在 横向层面,2017 年吉林省 9 个地市的综合技术效率整体较高,但区域差距明显;总体来看,DEA 无效的主要原因在于地区差异 大、技术和规模效益没有充分发挥。通过投影分析发现,各地市在播种面积、农业机械总动力、农林牧事务支出投入中都存在 不同程度的冗余量,投入资源未曾有效利用,存在浪费情况。为此,政府应实施全面性的农业生产现代化战略、差异性的农业 生产区域化策略和统筹性的农业生产高效化策略。     

我国省域农业生产技术效率测度分析

在资源有限和技术水平给定的条件下,农业经济发展依赖于农业生产技术效率的改进。近年来,关于农业生产技术效率的研究不断涌现,但是鲜有研究考虑到技术效率测定中的随机误差。基于2010年的农业投入和产出数据,采用四阶段DEA方法测算了我国农业生产技术效率,利用Bootstrapped DEA方法对技术效率值纠偏并计算其置信区间。实证结果显示,外部环境因素和随机误差对各地区的农业生产技术效率均产生了明显影响,经典DEA方法对农业生产技术效率存在高估,各地区农业生产技术效率均没有达到生产前沿面且存在差异,各地区技术效率平均值为0.891;在保持农业产出水平不变时,通过提高生产管理水平,平均可以减少10.9%的要素投入。     

我国省域农业生产技术效率测度分析——基于四阶段DEA和Bootstrapped DEA的实证研究

在资源有限和技术水平给定的条件下,农业经济发展依赖于农业生产技术效率的改进。近年来,关于农业生产技术效率的研究不断涌现,但是鲜有研究考虑到技术效率测定中的随机误差。基于2010年的农业投入和产出数据,采用四阶段DEA方法测算了我国农业生产技术效率,利用Bootstrapped DEA方法对技术效率值纠偏并计算其置信区间。实证结果显示,外部环境因素和随机误差对各地区的农业生产技术效率均产生了明显影响,经典DEA方法对农业生产技术效率存在高估,各地区农业生产技术效率均没有达到生产前沿面且存在差异,各地区技术效率平均值为0.891;在保持农业产出水平不变时,通过提高生产管理水平,平均可以减少10.9%的要素投入。     

我国农业生产技术效率评价研究--基于修正的三阶段DEA模型

科学评价农业生产技术效率是推动农业可持续发展、农业现代化建设的重要前提。三阶段DEA模型在测算农业生产技术效率时会面临样本规模异质性问题，进而带来调整误差。本文从农业生产技术效率的环境效应和运气差异两个角度出发，基于修正的三阶段DEA模型，改进投入冗余的测算方式，改进后的环境效益模型和运气差异模型所测算2000—2013年我国农业生产技术效率更加科学、稳健。在此基础上，本文进而提出提高农业科学技术效率的策略。     

我国省域产学研合作效率及效率持续性——基于省域面板数据和DEA-Malmquist生产率指数法

以DEA模型、DEA-Malmquist生产率指数为研究工具,利用2006—2011年我国30个省(自治区、直辖市)的截面数据,对我国省域层面的产学研合作效率及效率持续性进行了实证分析。研究结果显示:我国产学研合作效率较低,产学研合作为DEA有效、弱DEA有效和非DEA有效的省区数量分别占样本省区总数的26.7%、10%和63.3%,其中非DEA有效的省区存在不同程度的投入冗余和产出不足问题;83.3%的样本省区的产学研合作全要素生产率有程度不同的增长,说明省域产学研合作效率保持了较好的增长态势,这种增长主要来自于技术进步,63.3%的样本省区的产学研合作技术效率呈下降趋势。最后,针对存在的问题提出政策建议,包括加强产学研合作、实现产学研成果的技术转移和有效应用、提高产学研合作的管理水平等。     

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模型的河南省农业生产效率分析

文章利用2014年河南省18个地市农业投入与产出相关指标的数据,运用数据包络分析(DEA)模型,对河南省农业生产的综合技术效率、纯技术效率与规模效率进行了测算与评价。结果表明,河南省总体技术效率较高,鹤壁等8个省辖市的纯技术效率为1,其中综合技术效率最优是鹤壁和信阳2个地市,说明农业综合技术效率不单受到经济条件、地理区位及相关的农业资源投入等因素影响,经营规模的无效率也会制约各个区域农业综合技术效率的进一步提升,最终引起地市之间农业生产效率高低相同。河南省需要在合理配置资源投入、加速农业科技进步与扩散的同时有效转移农村剩余劳动力。     

创新型城市创新效率评价与投入冗余分析

推动创新型城市建设,是我国实施创新驱动发展战略的重要抓手。运用数据包络分析方法（DEA）,综合考虑创新的经济产出、科技产出和社会环境效益,构建CCR和BCC模型,测算了2013- 2014年53个国家创新型试点城市的综合效率及其分解的纯技术效率和规模效益,对非DEA有效城市的投入冗余进行了对比和原因分析,并根据创新型试点城市创新效率测算结果,提出了推进创新型城市建设的政策建议。     

基于DEA的科研机构科技资源配置效率评价

将DEA（数据包络分析）应用于科研机构的科技资源配置效率评价,建立了评价指标体系。以上海市人文社会科学科研机构为例,对该方法的应用进行了实证研究。用C2R模型和C2GS2模型分别对上海市社会人文科学类科研机构科技资源配置的综合效率和技术效率进行了评价,得出如下结论：大部分社会人文科学科研机构的科技资源配置效率总体水平较高,个别机构配置效率低下;绝大多数社会人文科学科研机构科技资源配置为技术有效,规模是造成科技资源配置非DEA有效的主要原因;科技投入不足问题值得引起重视。     

中国农户生产效率实证研究

农户是我国农村最基本的生产单元和微观组织,农业竞争力最终体现在农户的生产效率上,农户的生产效率决定着我国整个农业的生产效率。因此,对于农户生产效率的研究,可以从侧面反映出我国现阶段农业的生产效率以及竞争力。本文运用数据包络分析法（DEA）对我国13年（1991～2003）农户的投入产出数据以及2003年全国各地区农户的投入产出数据对农户的综合生产效率、纯技术效率和规模效率进行了分析.从DEA分析结果可以看出,无论是对农户投入产出效率的趋势分析还是区域分析,我国农户投入产出综合效率总体上都比较高;农户的生产纯技术效率比较高,规模效率相对来说就要低一些,致使大部分地区农户生产无效率。因此,从我国目前农业的生产状况以及资源配置情况来看,要提高农户的生产效率、增强农业旁争力。就必须在提高农户生产技术的同时．增加农户的生产规模也是关键所在。     

农业产业化龙头企业的生产效率分析——基于DEA模型

利用DEA模型,对我国已上市的42家农业产业化龙头企业2007年的生产效率进行了总体分析与评价,并对其投入冗余程度进行差值分析。研究结果显示:农业产业化龙头企业虽然在生产效率方面呈现出良好的发展态势,但总体上仍处于依靠规模扩张的量的增长阶段,技术因素对效率的提升作用不显著。这表明,要从根本上提高我国农业产业化龙头企业的生产效率,必须依靠技术,提高技术因素对企业生产效率改善的贡献率。     

基于DEA的河南地市经济发展分析

数据包络分析方法（DEA）是一种评价具有相同类型投入和产出的若干个生产或非生产部门（决策单元）相对效率的有效方法,可用于评价区域经济综合发展。运用数据包络分析方法,通过建立具体的指标体系、模型运算,对河南省18个地市的经济效益进行了实证研究。根据技术效率相对有效性和规模效率相对有效性分析结果,提出发展河南省地市经济的建议。     

粮食主产区农业生态效率时空特征及改善路径研究

文章运用SBM-undesirable模型,分析2003—2015年我国13个粮食主产区的农业生态环境效率的时空演变特征,进行效率分解,剖析效率变化的原因,进而提出效率改进的路径。研究表明:(1)粮食主产区农业生态环境效率在时间上总体呈波动上升趋势,在空间上存在明显的空间异质性和演变性,农业污染对农业生态环境效率存在负向影响,DEA有效区域由西北、西南转向东北和华北地区;(2)效率分解显示,2003—2011年农业生态环境效率变化主要是规模效率作用的结果,2012—2015年农业生态环境效率变化是纯技术效率和规模效率双重作用的结果 ;(3)农业生态环境效率损失主要来自于过多的资源要素投入和环境污染物排放,非DEA有效的粮食主产区效率改善路径存在差异。优化资源要素配置、减少环境负效应是改善农业生态环境效率和实现农业可持续发展的有效措施。     

测度政府技术效率的模型与方法比较研究

技术效率是在产出规模不变,市场价格不变的条件下,按照既定的要素投入比例所能达到的最小生产成本占实际生产成本的百分比。政府技术效率是广义的政府绩效或效率的一个部分,它是政府提供公共服务过程中能够测度的政府投入与政府产出之间的比例关系。测度政府技术效率主要的模型与方法有非参数前沿法和参数前沿法。非参数前沿法主要包括数据包络法分析（DEA）和自由处置包（FDH）,而参数前沿法主要包括随机前沿法（SFA）、模糊边界法（TFA）和确定性前沿法（DFA）。通过建立模型科学对政府技术效率进行评估与测度可提高政府各个方面的科学性和有效性,从而促进政府技术效率的提高。     

基于DEA的新疆玉米生产效率地区差异分析

由于经济条件和生产投入的不同,新疆各地州玉米的生产效率存在着一定差异。本文采用数据包络分析(DEA)方法,对新疆2006年9个玉米主产区的技术效率和规模效率进行了测算,并按相对生产效率的大小将9个地州进行了分类。结果显示只有喀什地区和伊犁州DEA是有效的,各玉米产区生产效率的差异主要是投入方面的差异。通过本文,为构建粮食后备产区提供科学的决策依据,并为各地州提出了生产效率的改进方案和对策建议。     

基于DEA模型对甘肃省农业生产效率评价

农业经济作为一国的基础经济,研究农业生产效率,有利于支持农业生产发展。基于此,文章选取2010—2017年甘肃省农业生产的数据,采用DEA模型对甘肃省农业生产进行静态评价和冗余分析。研究发现,2010—2017年甘肃省农业投入产出没有达到最优配置,存在一定程度的浪费,具体表现为农业机械总动力、农用薄膜等生产要素投入过多,农林牧渔总产值较低。为此,文章认为甘肃省农业生产在增加农业科技投入的同时,更应该注重各生产要素的合理使用,进而推进农业适度规模经营,提高甘肃省农业生产效率。