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。     

河南粮食生产效率的DEA分析

运用DEA方法分析了河南省各个市的农业生产效率。采用2013年河南省18个市的数据,运用数据包络分析(DEA)方法分析了河南省各个市农业生产的综合技术效率纯技术效率和规模效率。结果表明,开封等7个市的纯技术效率为1,其中开封等5个市的综合技术效率最优,规模无效率能够制约综合技术效率的进一步提升;同时,经济条件区域和自然资源禀赋等也会导致农业生产效率的不同。     

区域比较视角下安徽省大中型工业企业创新绩效研究

基于《工业企业科技活动统计资料(2010)》与《安徽统计年鉴(2010)》的数据资料,运用数据包络分析的BC2模型,从区域比较的视角出发,对安徽省17个地市大中型企业的创新效率进行评价与分析,实证结果显示:除亳州、滁州、六安外,其余地市的大中型企业创新活动均处于无效状态,而且普遍存在创新效率低下,投入产出结构不合理,资源配置效率低的问题。进一步分析发现,创新活动的规模无效或规模不经济是导致整体综合效率DEA无效的根本原因。     

甘肃省农业技术效率区域差异分析

本文选取2007年甘肃省14个地市的农业投入与产出数据,采用数据包络分析法,分析了各地市农业生产经营在综合技术效率、纯技术效率和规模效率方面的差异,得出甘肃省农业总体效率不高的结论,并根据农业技术效率限制因素的不同进一步将各地区分为4类。最后,提出了针对性的政策建议。     

浙江省1996-2005年新增建设用地效率分析

尝试采用DEA方法测评浙江省11个地级市及69个县市1996—05年新增建设用地的效率,进一步分析空间差异及其原因。结果发现：浙江省各地级市的新增建设用地效率普遍较低,11个地级市中除宁波市、湖州市和嘉兴市为DEA有效外,其余8个地级市均为DEA无效;69个县市新增建设用地效率的有效性也普遍较低,且区域差异明显。进一步将建设用地效率分解为规模效率、利用效率和纯技术效率,结果发现：利用效率和纯技术效率普遍较高,规模效率普遍较低,且与新增建设用地效率的有效性情况一样,呈现出自北向南梯度下降的趋势。规模效率是影响浙江省新增建设用地效率空间差异的主要因素。正是由于规模效率较低抵消了利用效率与纯技术效率较高所带来的影响,才造成近10年浙江省新增建设用地效率普遍较低的现象。因此,提高浙江省建设用地效率的有效途径是提高规模效率。     

中国城市酒店业效率的空间特征及优化对策

通过运用DEA模型,对中国城市尺度酒店业效率的空间特征以及优化对策进行了分析,研究表明:①中国城市酒店业综合效率总体处于一般水平,纯技术效率最优的城市多于综合效率最优和规模效率最优的城市,并且还揭示了纯技术效率是造成综合效率处于一般水平的主要影响因素。②从区域特征来看,中国城市酒店业综合效率呈现出"东部高于东北,东北高于西部,西部高于中部"的空间格局,从分类特征来看,高效率类型、低效率类型和中间两种类型呈现出"两头小,中间大"空间分布格局。③中国城市酒店业投入产出指标普遍存在投入冗余和产出不足的现象,并指出可以通过大力引进新的技术,提高从业人员的综合素质,调整要素投入结构和规模,提高要素的转化效率和推进资产重组等措施来综合提升中国城市酒店业的效率。     

河南省人口空间结构演变格局研究

以河南省人口总体以及各地市数据为基础,采用Arc?GIS从空间演化的角度进行定量研究,研究结果表明:河南省人口整体逐年增加,呈"中心性"趋势,但增长速率放缓,人口分布非均衡性和空间集中性呈现不断增强趋势;高人口密度地市逐渐增多,低人口密度地市的范围逐渐变小,各个地市之间人口密度呈现显著性差异,地市的人口密度大于河南省总体的人口密度;而人口在空间分布的不平衡,主要受制于自然、历史、经济和政策等众多因素的综合影响,可从构建多中心区域结构、调整区域产业空间布局、平衡区域资源配置以及优化基础设施的区域差异方面入手,从而保证区域的可持续发展.     

西部省区旅游业效率比较评价

本文运用DEA模型,对西部12个省区2004-2014年旅游业的综合技术效率、纯技术效率、规模效率进行比较分析,结果表明,西部整体旅游业综合技术效率较低,呈现下降趋势;12个省区旅游业效率差异较大:甘肃和新疆两省的纯技术效率较低;西藏、宁夏和青海三省的规模效率较低,规模报酬一直处于递增状态;云南和陕西两省规模报酬均处于递减状态.     

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。     

从区域差异视角分析我国规模以上工业企业效率

以全国各省域内规模以上工业企业为研究对象,构建决策单元,采用2001～2010年数据,使用DEA超效率模型进行超效率测算,研究发现:东北和东部地区的规模以上工业企业超效率最大,且金融危机对各区域规模以上工业企业效率均有拉低作用.同时,采用2003～2010年数据,使用DEA-Malmquist指数模型对各省域内规模以上工业企业进行全要素生产率分析,研究发现:第一,东部地区规模以上工业企业技术效率年均增速出现负值;第二,各区域规模以上工业企业均出现较大技术进步,东部和西部地区规模以上工业企业技术进步最大;第三,西部地区规模以上工业企业全要素生产率年均增长最大,年均增长达到13.82％.     

基于DEA的安徽省科技企业孵化器运行效率研究

采用数据包络分析中的BCC模型,实证分析了安徽省38家科技企业孵化器的运行效率,依据综合效率值将其分为有效、无效两类。结果显示,安徽大部分科技企业孵化器都处于无效状态。为进一步分析孵化器运行效率的差异及其产生的原因,根据纯技术效率均值和规模效率均值,再将其细分为相对高效型、配置低效型、规模低效型和完全无效型四类,并对综合效率值为1的科技企业孵化器进行超效率分析。最后,通过计算各资源投入的影子价格均值,为孵化器优化资源组合提供方向性引导。     

中国工业企业绿色技术创新效率的测度与评价——基于超效率网络SBM-Malmquist模型分析

将绿色创新发展理念融入到工业企业技术活动中,已经成为突破环境和资源约束、推动工业可持续发展的关键。本文将能源消耗量、三废排放量等纳入研究框架,运用超效率网络SBM模型和Malmquist-Luenberger指数对中国各省份工业企业绿色技术创新效率进行测度与评价。结果表明：在2013—2018年间,工业企业绿色技术创新效率处于较低水平,省域间存在较大差异,但差异趋势逐渐缩小;我国工业企业绿色技术创新效率呈现出“东-中-西”依次递减的阶梯式空间分布格局,与东部地区工业企业绿色技术创新效率持上升的趋势相比,中西部效率水平不仅存在绝对水平明显偏低的特征,而且还表现出了增长幅度的差异;成果转化期的效率值低于科技研发的效率值,纯技术效率水平过低是造成两阶段效率不高的主要原因;我国Malmquist-Luenberger指数均大于1,整体发展态势良好,其中技术效率变化指数的增长主要依赖于纯技术效率变化指数。从三大地区层面来看,东部地区的ML(Malmquist-Luenberger)指数主要归结于技术进步（technological change,TC）指数的增长,而中西部地区的ML指数则主要依赖...     

“十二五”工业废水治理效率时空特征及影响因素分析

运用超效率SBM模型和面板Tobit模型,探究了"十二五"时期中国各省级行政区工业废水治理综合效率、纯技术效率和规模效率的时空特征及影响因素。结果显示:(1)"十二五"时期中国工业废水的治理效率还有较大的提升空间,综合效率主要受纯技术效率影响。(2)空间特征方面,南部沿海地区工业废水治理综合效率最高,西南地区最低;南部沿海和北部沿海地区呈现纯技术效率较高特征,西南地区呈现纯技术效率较低特征;南部沿海、长江中游和东北地区呈现规模效率较高特征,西北和东部沿海地区呈现规模效率较低特征。(3)进一步分析影响因素显示,工业用水和废水排放越高的地区,其工业废水治理综合效率越低;提高废水监测力度有助于提高工业废水治理综合效率和规模效率,外资工业的进入提升了工业废水治理综合效率和纯技术效率。     

辽宁省区域可持续发展时空综合测度研究

在构建区域可持续发展评价指标体系和时空综合测度模型基础上,结合GIS、AHP及重心位移法等技术,对辽宁省各地市的区域可持续发展进行了时空综合测度研究。结果表明:2000—2012年,辽宁省各地市可持续发展协调度总体上体现为良好的发展态势,但部分地市具有一定的波动,甚至出现了下降的趋势。可持续发展综合能力总体上体现为良好的发展态势,多数地市呈现出一定的上升趋势,但上升空间较小,且部分地市起伏波动较大。大部分地市的经济与生态的可持续发展指数总体上相对较高,而社会可持续发展指数相对较低。这一表面看来的良好发展态势实际上是一种相对不健全的发展模式。东南部地区相对来说是可持续协调度和发展度的高密度区域,其协调性较好,经济、社会与生态的发展步调较为一致,可持续发展综合能力较强,发展速度也较快。     

中国乡镇企业生产效率格局及重心轨迹演变

乡镇企业生产效率事关乡村发展及城乡融合进程。基于1990—2016年乡镇企业生产投入、产出相关数据,综合运用DEA模型、GIS空间分析及经济重心等研究方法,考察中国乡镇企业生产效率格局演变及其移动路径。研究显示:中国乡镇企业生产效率具有以下特征:①整个研究期内,3个效率指标均值基本呈波动下行发展态势;②综合技术效率偏低,纯技术效率水平略高,规模技术效率得分最高,且不同研究单元差异显著;③从三大空间效率均值排序来看,综合技术效率为东、中、西部,纯技术效率为东、西、中部,规模技术效率则较为随机;④综合技术效率和纯技术效率重心转移方向先后经历由东南向西南的演变,最终转移方向为东北。     

陕西省区域经济全要素生产率变动研究

本文采用DEA-Malmquist指数测算陕西省各地市1990～2007年经济增长的全要素生产率（TEP）及其组成部分。研究表明,陕西省卫平平均增长率为67％,技术进步是主要的贡献因子,2001年之后全省TEP变化与技术进步变化趋势相同。各地市TEP年均增长率差异显著,由高到底依次是铜川、渭南、西安、宝鸡、咸阳、汉中、安康、延安、榆林、商洛。各个地市纯技术效率与技术效率变化趋势一致;技术效率没有得到改善的地市,其规模效率是技术效率变化的主要贡献因子。     

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。     

陕西省区域经济全要素生产率变动研究

本文采用DEA-Malmquist指数测算陕西省各地市1990～2007年经济增长的全要素生产事(TFP)及其组成部分.研究表明,陕西省TFP平均增长率为6.7%,技术进步是主要的贡献因子,2001年之后全省TFP变化与技术进步变化趋势相同.各地市TFP年均增长率差异显著,由高到底依次是铜川、渭南、西安、宝鸡、咸阳、汉中、安康、延安、榆林、商洛.各个地市纯技术效率与技术效率变化趋势一致;技术效率没有得到改善的地市,其规模效率是技术效率变化的主要贡献因子.     

区域城市旅游效率的空间特征及溢出效应分析——以长三角为例

基于2004-2010年长三角25座旅游联盟城市旅游业投入产出数据,采用修正DEA模型测算了城市旅游效率,并运用ESDA-GIS和空间计量模型对旅游效率的空间特征与溢出效应进行了研究.结果表明:①长三角城市旅游总效率呈现提升态势,源于规模效率的不断增强;②总效率、纯技术效率和规模效率均存在较强的空间集聚性,总效率和纯技术效率的热点区呈现以上海为中心的圈层空间结构,冷点区向赣北、皖南集聚.规模效率的热点区位于赣北、皖南地区,冷点区集中在上海周围;③城市旅游效率存在空间溢出效应和空间依赖性,固定资产和劳动力投入是旅游效率的主要正向影响因子.通过深化区域旅游合作、整合旅游产业链和优化投入要素比例等可有效推动长三 角旅游业持续健康发展.     

中国城市群内部与外围的效率差异及其影响因素——基于DEA模型的分析

城市群是引领区域经济增长的核心区域,城市群的投入产出效率影响区域经济增长的质量和效果,有效发挥城市群在区域经济增长中的经济效益和资源配置作用对促进经济社会可持续发展有着积极意义.基于经济增长效率视角,建立非意愿产出的DEA模型来考察城市群内部与外围的效率差异,并对城市效率的影响机制进行了实证分析,本文发现多数城市群平均效率要高于外围地区,主要表现在城市群的纯技术效率方面,而非规模效率方面.就城市群投入产出效率的影响因素而言,金融环境和地方政府干预程度是限制综合效率提升的主要因素,这些因素对综合效率、纯技术效率和规模效率的影响表现各有差异.