第三次工业革命与江苏省制造业创新发展评价研究

文章以2008~2013年江苏省制造业27个行业的面板数据为基础,采用Malmquist生产指数法,以R&D投入和综合能源消耗为投入指标,工业总产值为产出指标建立评价指标体系,对第三次工业革命背景下江苏制造业的创新效率进行测度评价。结果表明,江苏制造业各行业间的创新效率表现出不平衡、资源配置效率较低等问题。最后针对问题提出相关的政策建议。     

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.     

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Malmquist指数的装备制造业创新效率及影响因素分析

在保持装备制造业经济总量不断增长的同时,如何有效的提高行业效率,已成为制造业发展中迫切需要解决的战略性问题。本文将装备制造业创新效率及其影响因素纳入一个完整的理论-实证分析框架,运用Malmquist指数法对我国装备制造业全要素生产率增长状况进行了测算,并把全要素生产率(TFP)的增长构成分解为技术进步和技术效率变化两个部分,并对影响因素采用面板模型进行GLS回归。研究结果发现,2000—2010年我国装备制造业年平均增长率为11%,从分行业的角度来看,平均增长最快的是通用设备制造业。通过省级面板数据对我国装备制造业创新效率的影响因素进行分析,回归结果显示,对TFP影响程度最大的因素是技术水平和人力资本存量。TFP影响系数最显著的地区为沿海地区,其次为中部地区、东北地区和西部地区。行业技术水平、地区经济发展水平以及行业开放程度的回归系数为正,人力资本存量的回归系数为负。最后,对提高装备制造业创新效率提出政策性建议。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于DEA-Malmquist指数法的宁夏制造业全要素生产率分析研究

运用2009-2018年10个行业的面板数据,使用数据包络分析（DEA）和Malmquist指数法的合成模型对宁夏回族自治区制造业及其十个细分行业的综合效率和全要素生产率变化进行分析。运用软件DEAP2.1进行数据的动态分析,得出了宁夏制造业生产率指数按不同时期和不同行业的分解。结果表明：宁夏制造业生产率年均增长为1.1%,而技术效率和规模效率出现年均0.6%和1.4%的衰退,对生产率产生了负面影响。因此,为了保证宁夏制造业生产率的增长,本文结合Malmquist指数法的分析结果从政府层面、企业层面和产业层面三个方面提出了合理的建议。     

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.     

基于DEA-Malmquist指数法的河南省科技金融效率评价

基于DEA-Malmquist模型对河南省2010—2019年18个地级市的科技金融效率进行测度。结果表明,河南省科技金融效率总体处于DEA弱有效状态且各地区之间科技金融发展不均衡,全省只有郑州市在样本期间实现了科技金融投入产出的最大化,其他各市科技金融的综合效率均值从0.344到0.963不等,但2/3地级市的科技金融效率水平都有所提升。根据实证结果,从合理配置科技金融资源、加强科技创新人才队伍建设,以及扩大高技术产业规模等方面提出建议。     

基于Malmquist指数的福建文化创意产业效率区域差异分析

利用Malmquist生产力指数模型对2010—2012年福建省9个设区市的文化创意产业效率及其动态变化进行实证研究。实证结果显示,福建省各市的全要素生产率总体上呈上升趋势,但各地区文化创意产业纯技术效率、规模效率仍存在一定差距,这表明福建省各地区文化创意产业还处于不同的发展阶段,当前发展的侧重点有所区别。在此基础上,提出了提高福建省各地区文化创意产业效率的政策建议。     

基于DEA Malmquist指数法的生产性服务业增长效率研究——以河北省为例

为了反映生产性服务业增长效率,本文根据前沿生产函数模型,使用面板数据,采用DEA Malmquist指数法分析2004—2009年间河北省生产性服务业增长效率特征,将全要素生产率(TFP)增长分解为技术进步率和效率的改进两部分,并深入探讨内部主要行业增长效率特征。研究表明,河北省对技术的吸收利用能力较低,而技术的引进成为TFP增长的主要来源;从内部行业来看,传统行业中交通运输业发展较快,具有明显增长优势,而作为知识密集型的金融业发展滞后。通过研究找出河北省生产性服务业增长效率的影响因素,为各行业发展指明方向,为有关部门提供政策依据。     

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。     

山西上市公司技术创新效率与中部和周边省份的研究——基于超效率DEA和Malmquist指数模型

选取山西与中部和周边省份上市公司2010-2013年面板数据,运用超效率DEA和Malmquist指数模型,从静态和动态两个角度比较这些地区上市公司的技术创新效率。结果表明:山西上市公司超效率DEA有效数、有效率逐年下降,平均效率呈波动性;Malmquist指数下降幅度最大,与中部和周边省份相比有较大差距。2010-2013年山西上市公司纯技术效率和规模效率指数随时间变化幅度减小,技术变动指数显著下降,阻碍山西上市公司技术创新效率提高的关键因素是技术变动指数的反向变化。