THE BIAS OF THE MULTIPLIER MATRIX WHEN SUPPLY AND USE TABLES ARE STOCHASTIC

The literature on stochastic input–output (I–O) analysis has paid considerable attention to the bias in the Leontief inverse. This paper extends previous studies by assuming supply and use tables (SUTs rather than I–O tables or input coefficients matrices) to be stochastic. This is a natural starting point because SUTs have become the basic data sources for I–O applications. In a Monte Carlo simulation experiment, a given SUT is randomized in two different ways and the effects are determined for eight different multiplier matrices. The analysis is carried out for Spain, Italy, the Netherlands, Germany and Finland, using their SUTs for 2006. The findings indicate that, in general, biases are statistically significant but negligibly small. This corroborates earlier findings obtained for stochastic I–O tables.     

基于DEA模型的河南地区物流企业投入产出效率分析

建立评价物流投入产出的指标,基于DEA的C2R和C2GS2模型,分析研究了2012年河南地区17个城市的物流投入产出效率。结果表明,DEA总体无效的城市有10个,河南地区物流投入产出纯技术平均效率、纯规模平均效率以及总体平均效率分别是0.78、0.90、0.72。说明物流效率偏低的主要原因是纯技术效率偏低,并对DEA总体无效的城市提出了物流业发展建议。     

Structural production layer decomposition: a new method to measure differences between MRIO databases for footprint assessments

Recent empirical assessments revealed that footprint indicators calculated with various multi-regional input–output (MRIO) databases deliver deviating results. In this paper, we propose a new method, called structural production layer decomposition (SPLD), which complements existing structural decomposition approaches. SPLD enables differentiating between effects stemming from specific parts in the technology matrix, e.g. trade blocks vs. domestic blocks, while still allowing to link the various effects to the total region footprint. Using the carbon footprint of the EU-28 in 2011 as an example, we analyse the differences between EXIOBASE, Eora, GTAP and WIOD. Identical environmental data are used across all MRIO databases. In all model comparisons, variations in domestic blocks have a more significant impact on the carbon footprint than variations in trade blocks. The results provide a wealth of information for MRIO developers and are relevant for policy makers designing climate policy measures targeted to specific stages along product supply chains.     

OFDI逆向技术溢出能够改善中国能源效率吗

从理论和实证两个层面考察了OFDI逆向技术溢出对中国能源效率的影响。采用2002—2016年中国30个(非全部)省(直辖市、自治区)的面板数据，运用DEA博弈交叉效率模型测算了碳排放约束下各省(直辖市、自治区)能源效率的现状。选取技术进步、产业结构等7类控制变量，采用动态面板GMM方法分析了OFDI逆向技术溢出与区域能源效率之间的动态关系。研究表明：OFDI逆向技术溢出对区域能源效率具有显著的正向促进作用，其每增加1%，将带来能源效率0.0613%的提升；在其他控制变量中，技术进步、产业结构优化、能源结构优化、外商直接投资对能源效率具有正向促进作用，城镇化水平对能源效率具有负向抑制作用，人力资本水平与对外开放度对能源效率具有正向促进作用，但不显著。以上发现为“一带一路”背景下区域节能减排政策的制定提供了经验证据。     

企业ESG表现会影响审计意见吗?

ESG水平已成为新时期企业高质量发展的重要体现之一,但是有关ESG表现的信息价值特征依然有待理论探索。据此,基于重要的信息中介,探索审计师如何依据企业ESG表现出具审计意见。研究发现,企业ESG表现越好,审计师越倾向于发表标准审计意见。作用机制表明,ESG表现较好的公司经营风险和重大错报风险较低,审计师更可能出具标准审计意见。异质性检验显示,在环境规制力度较强的地区、内部控制质量较差、分析师关注较少以及机构投资者持股比例较低的企业中,ESG表现对标准审计意见的正向影响更显著。进一步分析发现,企业ESG表现越好,审计投入越少,审计师收取的审计费用越低。结论为ESG的财务信息价值提供了理论依据。     

FDI对我国制造业内资企业自主创新能力的影响——基于创新投入与创新产出的视角

利用2009—2013年我国27个制造业行业的面板数据,基于创新投入和创新产出的角度,实证研究了FDI对我国制造业内资企业自主创新能力的影响,结果表明：FDI对我国制造业内资企业的自主创新投入具有一定的正向促进作用,但这一效果并不显著;FDI对我国制造业内资企业的自主创新产出具有显著的正向促进作用,这说明FDI虽然在一定程度上显著地促进了我国制造业内资企业自主创新能力的提升,但这一提升作用是有限的。此外,企业规模和市场竞争程度显著地促进了我国制造业内资企业自主创新投入的增加,研发人员投入和研发经费投入对我国制造业内资企业的自主创新产出具有明显的正向促进效应。     

Aspects of statistical analysis in DEA-type frontier models

In Grosskopf (1995) and Banker (1995) different approaches and problems of statistical inference in DEA frontier models are presented. This paper focuses on the basic characteristics of DEA models from a statistical point of view. It arose from comments and discussions on both papers above. The framework of DEA models is deterministic (all the observed points lie on the same side of the frontier), nevertheless a stochastic model can be constructed once a data generating process is defined. So statistical analysis may be performed and sampling properties of DEA estimators can be established. However, practical statistical inference (such as test of hypothesis, confidence intervals) still needs artifacts like the bootstrap to be performed. A consistent bootstrap relies also on a clear definition of the data generating proces and on a consistent estimator of it: The approach of Simar and Wilson (1995) is described. Finally, some trails are proposed for introducing stochastic noise in DEA models, in the spirit of the Kneip-Simar (1995) approach.     

剥离环境因素的中国高技术产业创新效率综合测度研究

由于未剔除环境因素和随机误差的影响,运用传统数据包络分析（DEA）和随机前沿分析（SFA）对高技术产业创新效率进行研究,容易引起评价结果误差。采用二者相结合的三阶段DEA模型对高技术产业创新效率及其影响因素进行测度与分析,能够保证评价结果的有效性。研究结果显示：规模效率不足是限制我国高技术产业创新效率提升的关键因素;另外,市场开放度能够显著正向促进高技术产业创新效率提升,而政府资助、地区经济发展和地区竞争不利于创新效率提升。最后,对投入要素与技术效率进行聚类分析,将我国内地28个省市划分为4种创新类型,并〖JP〗提出提升高技术产业创新效率的政策建议。     

基于边限检验理论关于我国R&D投入和经济增长关系的实证研究——从分解视角的考虑

基于我国1991~2006年间数据,运用边限检验理论对我国R&D投入和经济增长之间的关系进行了实证研究,结果表明:我国R&D投入和经济增长之间存在长期的稳定关系,从短期来看,上期GDP增量和本期企业R&D投入对我国经济增长的促进作用显著;从长期关系看,企业R&D投入对经济增长的推动作用为正,而政府R&D投入、金融机构的R&D贷款对经济增长的推动作用为负。     

基于DEA方法的重庆市工业企业创新能力评价

本文在简单评述有关工业企业创新能力研究现状的基础上,引入数据包络分析方法,并将其作为评价工业企业创新能力的定量方法。并且以重庆市2007年工业企业创新统计数据为依据,在建立创新投入产出指标体系的基础上,运用DEA方法。从综合有效、技术有效和规模收益三个方面对重庆市23个区县的企业创新效率进行评价,对投入产出相对无效的决策单元分析其无效原因,并给出改进方案。结果表明：该方法可以对不同企业创新能力进行比较排序,为企业的经营决策提供了很好的参考依据。