基于非参数方法的网络营销效率评价

网络营销作为一种新型营销方法,已经成为企业应对网络经济迅速发展的有效营销手段.研究网络营销效率有助于企业降低营销成本、提高营销效率.通过构建网络营销效率评价体系,利用非参数DEA方法建立了网络营销效率评价模型,选择阿里巴巴集团网络有限公司的相关数据作为研究对象,对该公司网络营销效率进行了实证研究,以清晰了解网络营销效率对企业经营业绩的影响.     

两阶段视角下区域创新效率比较——以江苏省各地区为例

本文基于两阶段视角,运用DEA模型对2007-2016年间江苏省13个地市的创新产出效率进行实证分析,探索苏南、苏中及苏北地区的专利产出阶段与经济转化阶段的效率,并以全省效率均值为参考指标,将13个城市的创新效率划分为高研发高转化型模式、低研发高转化型模式、低研发低转化型模式以及高研发低转化型模式。研究表明:江苏省整体创新产出效率不高,创新效率存在显著的地区差异与阶段差异;苏南地区专利产出效率高于苏中和苏北地区,但其经济转化效率较低。最后,针对以上现象的根源进行探讨,并从协同发展、倡导共享经济、扶持中小企业开展基础性和应用性研究等方面提出相关建议。     

基于超效率CCR—DEA模型的企业创新效率及影响因素研究

本文在确定31个省市自治区企业创新投入、产出指标的基础上,采用超效率CCR-DEA模型对2015年的31个省市自治区企业创新效率进行了计算和分析,并运用多元回归模型探讨企业创新效率影响因素对其影响作用.结论表明:企业创新投入与产出高度相关;仅有8个省市自治区企业创新效率达到有效;东部地区企业效率值高于中西部地区;政府政策、创新意识是影响企业创新效率的主要因素等.     

长江经济带高新技术产业创新效率及其影响因素研究

本文基于 2006～2016 年长江经济带11 省市高新技术产业面板数据, 运用 DEA 和 Malmquist 指数法从静态和动态两个方面测算了长江经济带高新技术产业创新效率, 并探究了其影响因素。 研究发现： 从静态来看, 长江经济带高新技术产业创新效率呈现上升趋势, 但上中下游区域创新效率失衡现象严重; 从动态来看, 长江经济带高新技术产业创新效率水平总体上有所改善, 其全要素生产率增长主要依赖综合技术效率的提高, 但规模效率不稳定的状态仍然存在; 最后本文研究发现企业自主创新和政府支持是促进高新技术产业创新效率提高的最主要因素。 因此, 为进一步提升长江经济带高新技术产业创新效率, 须充分发挥企业创新主体的作用, 并发挥政府在高新技术产业发展中的引导、 激励、 服务和规范作用。     

中国区域能源效率及其影响因素分析——基于DEA-Malmquist模型

采用1995—2015年中国28个省（市、自治区）的面板数据,基于DEA模型和Malmquist指数法,对中国各省（市、自治区）能源效率的测度和的研究结果显示：从整体上看,1995—2015年间各地区能源效率和全要素能源生产率呈上升趋势;各地区能源效率和全要素能源生产率存在差异,四川等地区的能源效率位于前沿面上,而青海等地区能源效率一直较低;大多数地区的技术效率较高,表明各地区在提高管理技术水平,引进先进技术设备和生产管理优化方面保持着较高水平。     

招商引资效率评测及招商项目甄选的一般方法——以黑龙江省为例

通过对2014年黑龙江省12个地市招商数据的测算,发现基于规模效用可变（VRS）假设的数据包络分析方法（DEA BCC）能够弥补以往方法的不足,可以更加科学、全面地评测招商效率。特别是在国发［2014］62号文件实施后,通过比拼优惠政策开展招商的风气得到了极大的改善。如何甄选那些符合当地资源禀赋基础和产业发展需要并且具有一定市场前景的项目对提高招商效率就显得尤为重要,二分类处理的BP神经网络模型在甄选招商项目方面具有绝对优势,测试结果显示该BP神经网络在招商项目识别上的正确率稳定在727%以上。     

长江上游地区制造业技术创新效率的DEA-Malmquists时空差异研究

文章利用DEA模型对长江上游地区2005—2014年制造业的纯技术效率、规模效率、综合技术效率进行了测度,利用Malmquist指数模型分析了长江上游地区制造业技术创新效率纵向动态变化,发现这10年间长江上游地区的制造业的相对技术创新效率为0.992,技术创新效率总体呈缓慢上升趋势,区域间差异显著,重庆、云南的效率稍高,四川次之,贵州稍差。还利用受限Tobit模型分析影响长江上游地区制造业技术创新效率的影响因素,发现企业自主创新、政府涉入两个因素起到关键影响作用,提出加大创新投入,合理配置资源,加强政府引导等建议。     

基于DEA方法的物流公司客户有效性分析

文章利用DEA方法,对某物流公司的12个客户进行了有效性分析.分析中运用C2R模型和BCC模型,成功得出有效性客户和非有效性客户,同时进一步研究导致非有效性客户的原因,并给出相应的解决方法.     

基于偏好多阶段DEA模型的高技术产业区域创新绩效评价研究

高技术产业已成为区域创新的重要载体,并通过高新技术企业从事的诸多科技活动及创新行为,凝结成为推动区域创新的助推力。鉴于高技术产业在科技创新中蕴含的结构特征,将该产业创新过程划分为具有紧密逻辑关联的两个阶段。诚然,为了获得更加科学、准确的评价结 果需要将决策者的主观偏好体现在管理决策过程中。本文提出了体现两阶段特征的偏好DEA 模型,对我国高技术产业的区域绩效进行了测算,进一步探究出决策者在不同阶段偏好下对高技术产业创新效率的影响,并针对各区域的分布特征分别提出了对策与措施。     

东北地区装备制造业全要素生产率及其影响因素——基于DEA-Tobit两阶段法

采用DEA-malmquist指数方法测算了东北地区装备制造业2005—2020年全要素生产率及其分解效率,并利用混合面板Tobit模型对其影响因素进行了实证检验。研究发现：东北地区装备制造业全要素生产率依靠技术进步的“单轨驱动”,总体达到DEA有效,技术效率抑制了其增长速度;东北地区装备制造业发展存在行业异质性和区域异质性;增加研发投入、提高市场化水平和地区经济发展水平能够提升全要素生产率;随着产业集聚程度的提高、政府财政支出的增多,全要素生产率反而下降;产业规模、城镇化水平与全要素生产率并无直接关联。