广东省科技成果转化效率测量与时空特征——基于DEA-Malmquist指数模型

为有效识别广东省科技成果转化的效率与时空特征,促进科技成果更好赋能经济社会高质量发展,运用DEA-Malmquist模型,测算广东省21个地级市在2010—2019年的科技成果转化效率。研究发现,2010年与2019年,全省整体科技成果转化综合效率未达到DEA有效,且2019年的综合效率更低;同时,全要素生产率指数普遍波动较大,各市历年全要素生产率指数差异普遍显著,其中技术进步是影响全要素生产率指数的主要指标。基于此,研究提出平衡研发与转化、推动“政产学研金用服”协同、实施差异化的成果转化战略和加强区域交流合作的政策建议。

基于DEA-Malmquist指数的我国中部地区物流效率分析

以2012—2021年我国中部地区(山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南)六省的物流行业相关面板数据为对象构建评价指标体系,运用DEA-Malmquist指数模型,分别对其进行静态分析以及动态分析,进而得出相关结论,并由此给出提高物流效率的可行性建议。结果表明:2012—2021年间中部地区的物流效率一直未达到有效,且技术是中部各省物流效率的主要问题,同时生产率也略微退步,针对这些问题,中部地区需要加强区域协同作用以及推动物流技术的进步,也需要探索创新人才培养制度,吸引高技术人才。

光伏发电企业运营效率及影响因素研究——基于DEA-Malmquist-Tobit模型的分析

在“双碳”目标的引领下,科学评价光伏发电企业的运营效率及其影响因素,对促进光伏企业及产业的高质量发展有着重要意义。基于2014—2022年光伏发电上市公司的面板数据,运用DEA-Malmquist-Tobit模型测度了光伏企业的运营效率及其综合效率的动态变化,实证分析了运营效率的主要影响因素。结果表明,9年间光伏发电企业的全要素生产率呈1.8%增长率的小幅增长趋势,股权结构、每股收益等5个变量对光伏发电企业的运营效率有显著性影响。

基于三阶段DEA-Malmquist指数模型的“十三五”时期新疆畜牧业经济发展效率特征

为了测算和提高新疆畜牧业经济发展效率,采用三阶段DEA-Malmquist指数模型,对“十三五”时期新疆14个地(州、市)畜牧业经济发展水平进行投入产出效率分析。结果表明,从静态分析来看,只有伊犁州直属县(市)在“十三五”时期的规模报酬不变,呈DEA有效;其他地区由于规模效率或纯技术效率下降导致综合技术效率呈DEA无效,规模大多递增。从动态分析来看,“十三五”时期Malmquist指数小于1.000,表明新疆畜牧业经济效率呈下降趋势,且技术进步的变动是阻碍畜牧业经济效率提升的主要原因。应加强技术管理力度,以新型牧业经营主体为导向,提高优化资源配置效率的能力;加强草原保护建设,推行适度规模。效率水平高的地区应保持畜牧业经济发展优势,进行技术推广;效率水平低的地区需从政策、登记体系、基础配套设施建设、人才、技术等方面加大投入。

基于DEA-Malmquist模型的临沂市农业生产效率研究

选取2013—2021年临沂市各县区农业生产要素的投入、产出面板数据,基于投入导向的DEA-BCC模型对临沂市农业生产效率进行了测算与评价,使用Malmquist指数对临沂市农业全要素生产率进行了测算与分解,并从动态变化角度分析了农业生产效率的年际变化趋势。结果表明:临沂市各县区的农业生产效率差异较大、总体水平较低,且多数县区处于规模报酬递增趋势;临沂市农业全要素生产率提升的动力主要源于技术进步,且年均增长率呈上升趋势。鉴于此,提出了优化生产要素投入,提升规模效率;加强农业技术的研发与推广,促进农业技术进步;加大财政支出力度,提高农业生产效率等政策建议。

基于DEA-Malmquist模型的浙江省中医类医院运行效率评价

[目的]分析浙江省中医类医院运行效率现状并对二级、三级中医类医院进行对比分析,探索其影响因素,为浙江省中医类医院优质高效发展提供参考。[方法]采用描述性统计分析方法描述各项指标基本情况,采用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型分别从静态、动态分析医院效率和变化趋势。[结果]2021年3项投入指标[执业(助理)医师数、实有床位数、万元以上设备台数]与2017年相比分别上升了23.2%、10.4%和49.6%;2021年3项产出指标(总诊疗人次数、出院人数、医疗收入)与2017年相比分别上升了22.3%、7.3%和12.2%。2019年DEA有效的医院最多、共15家(19.5%),2021年最少、共10家(13%),5年间DEA均有效的医院有4家(5.2%),绝大多数医院处于非DEA有效;2017-2021年,TFP指数均值为0.982,EC指数均值为1,TC指数均值为0.982。[结论]卫生投入逐年增加,但浙江省中医类医院整体运行效率下降;二级公立中医院运行效率比三级公立中医院高;浙江省中医类医院存在无序规模扩张;技术进步是促进医院效率提升的推动力。

基于DEA-Malmquist的中国旅游效率评价及影响因素研究

为科学评价旅游资源配置效率,推动旅游业高质量发展,本文以中国31个省域(不含港澳台地区)为研究对象,采用DEA-Malmquist指数对2011年-2021年旅游业效率进行评价,并运用Tobit模型分析其影响因素。研究表明:纯技术效率是旅游效率的主要影响因素;31个省域旅游效率逐年递增,且造成不同省域旅游效率低的原因具有差异性;产业结构、经济发展水平、交通便利度促进了旅游效率的提升,而旅游资源禀赋对旅游效率有抑制作用,对外开放程度对旅游效率的影响则不显著。

基于DEA-Malmquist指数的江西省农业机械化供给效率研究

为探究江西农业机械化发展水平,挖掘影响江西农业机械化发展的主要因素,寻求优化江西农业机械化发展路径。以江西省11个地市为研究对象,运用DEA-Malmquist生产率指数模型,研究江西省农业机械化供给效率动态变化规律。DEA-BBC分析结果表明,江西11个地市农业机械化综合技术效率处于上升态势,投入产出效率逐步改善,但整体未达到DEA有效,仍存在上升空间。Malmquist指数分析结果表明,江西省农业机械化TFP呈现阶段性波动上升特征,存在明显的区域性差距,规模效率在推进农业机械化进程中发挥重要作用,而技术创新和技术推广则成为影响农业机械化发展的关键因素。因此,既要从规模效率角度大力推进农业机械化规模发展,也要从政策支撑角度加快新农机、新技术的推广应用,更要从技术进步角度提高农业机械化技术水平,以优化提高江西省农业机械化供给效率。

我国政策性农业信贷担保体系运行效率评价——基于三阶段DEA-Malmquist指数模型

为加快构建财政金融协同支农机制,有效缓解农业融资难、融资贵问题,2015年以来我国通过财政资本金注入方式支持33个省(自治区、直辖市、计划单列市)建立省级农业信贷担保机构,推动形成覆盖全国的政策性农业信贷担保体系。本文运用三阶段DEA模型和Malmquist指数分析法,分别从静态和动态两个层面测度2019—2022年我国政策性农业信贷担保体系运行效率。结果表明:(1)随机误差因素与外部环境因素的影响会导致体系运行效率值偏低,其中农林牧渔业总产值的增加和财政农林水事务支出的降低对体系运行效率有促进作用。(2)调整后体系综合技术效率较高,但只有两省处于效率前沿面上,有15省低于体系均值0.902,最低的湖南省效率值只有0.65。(3)从全要素生产率指数来看,体系效率先升后降,技术和创新成为影响体系运行效率的主要因素。因此,推动区域协调发展、创新运作模式、防控业务风险是提高体系运行效率的重要途径。

基于DEA-Malmquist模型的中国沿海省份科技创新效率研究

构建科技创新效率评价指标体系,运用DEA-BCC模型静态分析2021年中国沿海11个省份科技创新效率水平,对非DEA有效省份进行原因分析,并运用Malmquist指数,动态分析2011—2021年中国沿海11个省份科技创新效率的时空变化。研究发现,从静态分析看,2021年中国沿海省份科技创新效率整体较高,其中东部地区海洋经济圈科技创新效率水平最高,南部地区海洋经济圈科技创新效率最弱;纯规模效率是影响沿海省份能否处于DEA有效状态重要因素;从动态分析看,评价期内中国沿海省份科技创新整体处上升状态,Malmquist指数呈“下降-上升-下降-上升”循环变化;三大海洋经济圈从北往南依次为1.064、1.037、1.032,呈“北高南低”的空间布局,综合技术效率、纯技术效率是决定科技创新效率空间布局的关键因素。基于此,提出坚持市场需求导向,强化企业科技创新主体地位、优化科研资源投入,提升科技市场活力、打破区域限制,实现沿海科技创新协调发展等建议。

江西省科研院所科技创新效率研究——基于DEA-BCC模型和Malmquist指数模型

【目的】基于江西省科研院所科技统计调查数据,探索和分析江西省科研院所科技创新效率动态变化特征。【方法】以2001—2021年江西省科研院所科技活动人员、R&D经费内部支出、专利申请受理数、专利授权量、科技论文数和出版科技著作数等投入产出数据为基础,构建效率评价指标体系,通过DEA-BCC模型及Malmquist指数模型对其科技创新效率分别进行静态评价和动态分析。【结果】江西省科研院所的科技创新综合效率相对较高,R&D经费内部支出对江西省科研院所投入产出效率的影响更大,全要素生产率指数的浮动受技术进步指数的影响较大。【结论】仍需从加大财政支持力度、创新科研管理体制、深化“放管服”改革等方面不断完善科研院所建设,力争提升全省科研院所科技创新能力,更好地发挥科技创新主体作用。

我国养老机构服务效率测度及提升路径研究——基于三阶段DEA和Malmquist指数的实证分析

科学评估养老机构服务效率是优化养老资源配置和完善养老服务体系建设的基础。以我国29个省(区、市)为研究对象,基于2018—2022年《中国民政统计年鉴》和《中国统计年鉴》的数据,运用三阶段DEA模型和Malmquist指数模型,对养老机构服务的静态与动态效率测度进行分析。研究表明,养老机构服务效率逐年提升,但仍有改善空间。综合技术效率均值由0.794下降到0.726,受到外部环境因素的影响;技术进步是制约养老机构服务效率的主要原因。因此,要调整投入生产规模,重视环境因素影响,实施差异化的效率提升策略,以技术进步为发展重心,进而提高养老机构服务效率。

东三省区域物流效率测算研究——基于DEA-Malmquist

选取2011-2020年东北地区三个省份的面板数据,运用DEA-Malmquist指数模型,进行静态层面与动态层面的分析,进而得出相关结论,并提出提升物流效率的建议。实证结果表明:观测期内,东三省地区整体物流综合效率较高,其中吉林省居于首位,东三省全要素生产率十年期内平均下降1.7%,只有辽宁省呈现增长趋势,制约其余两个省份上升的主要原因是技术效率指标的下降。东三省地区应重视物流技术的创新与提高,加大省市间的协同发展,以谋求物流规模效益的最大化,同时政府应加强调控,因地制宜出台有关政策,发展特色物流、绿色物流。

2007—2020年黄河流域农业灌溉用水效率——基于3阶段DEA模型和Malmquist指数

为使黄河流域农业灌溉水资源得到合理利用,采用3阶段DEA模型和Malmquist指数方法,分析2007—2020年黄河流域各省区在剔除外部环境影响因素下的实际农业灌溉用水效率。结果表明:1)黄河流域农业灌溉用水效率低下主要受制于经济水平和水资源禀赋,尽管政府的重视对其效率具有一定的促进作用,但效果不显著。2)在消除外部影响因素后,2007—2020年黄河流域灌溉用水的纯技术效率平均值被低估(0.931),综合技术效率平均值(0.733)和规模效率平均值(0.792)被高估。在省域尺度上,除河南省农业灌溉用水效率位于有效前沿面外,其余省区的农业灌溉用水投入均未得到有效利用。3)通过Malmquist指数分析发现,2007—2020年黄河流域农业灌溉用水效率整体呈波动上升趋势,平均增长率为10.3%。其中,技术进步变化>1,规模效率变化与Mamquist指数变化趋势相似。综上,黄河流域应在灌溉技术水平较高的基础上高度重视农业灌溉用水中规模效率的潜力,以进一步提升灌溉用水效率。

湖北省科技服务业发展效率测度——基于DEA-Malmquist指数和Tobit模型

基于三阶段数据包络分析(DEA)模型并结合Malmquist指数方法,以湖北省12个地级市2010—2019年科技服务业为研究对象,对其发展效率及全要素生产率进行测度和分解,并通过Tobit模型实证分析影响科技服务业发展效率的因素。结果表明,湖北省各地市科技服务业发展差距显著,良好的资源分配机制和科技服务业体系均尚未形成,应当加强资源投入并合理分配,确保规模效率提高与技术进步同步增长,促进地区间深入交流以实现资源共享,真正助推全省科技服务业高质量发展。

基于PCA-DEA方法和Malmquist指数的单井措施费投入产出效率评价

单井措施费投入产出效率评价有助于油田公司把握单井开发现状,进行精准高效的财务支配,使油田管理实现业务财务的双向融合。目前,油田公司评价方式不够细化,尚未与单井措施费投入产出进行有机结合。通过构建单井措施费投入产出效率评价指标,使用PCA-DEA组合方法和Malmquist指数,对单井措施费投入产出效率进行静态评价和动态评价,并提出改善建议。研究结果表明:当前各区块单井措施费投入产出效率整体向好,但存在两极分化的问题,个别区块的措施费投入产出效率有待提升;动态评价的分析结果表明大多数区块实现生产效率的提升,技术变化水平是制约措施费投入产出效率的主要因素;PCA-DEA方法可解决区块少、指标多而导致的评价结果不精确的问题,且Super-SBM模型评价结果更为精确。本文研究对单井措施费投入产出效率评价具有借鉴意义,能够为油田公司进一步实现高质量发展提供参考和指引。

基于超效率SBM-DEA的黄河流域绿色发展效率评价

基于2010—2021年我国黄河流域九个省份的数据,运用超效率SBM-DEA模型对非期望产出下黄河流域绿色发展效率进行测度,并借助Global-Malmquist-Luenberger指数对黄河流域全要素生产率进行分解,研究黄河流域绿色发展效率及变化特征。结果发现:第一,黄河流域绿色发展效率值呈波动上升趋势,黄河流域下游绿色发展较为平稳,各省份之间绿色发展效率差距较大;第二,黄河流域存在较为严重的投入冗余,科学技术支出和全社会用电量投入过多;第三,黄河流域全要素生产率在研究期间有所提高,全要素生产率的提高源于纯技术进步,技术效率未发挥重要作用;第四,黄河流域内各省份绿色发展效率存在较为明显的正相关性,相关性逐年减弱。

基于三阶段DEA模型和Malmquist指数的我国中医医院运营效率研究

目的:分析2017—2021年我国30个省(区、市)中医医院运营效率变化情况,为促进中医医疗资源均衡布局提供依据。方法:运用三阶段DEA模型对2021年数据进行静态分析,采用Malmquist指数模型对2017—2021年数据进行动态分析。结果:剔除环境变量和随机干扰的影响后,2021年我国中医医院运营综合效率均值为0.886,环境变量对中医医院运营效率的影响显著,2017—2021年全要素生产率变化指数均值为0.958,各省(区、市)的技术变化指数均小于1。结论:我国中医医院运营效率存在区域差异;各地应积极适应人口老龄化趋势,科学规划中医资源以促进区域协调发展;中医医院应优化管理模式,提升中医技术水平,促进中医技术的传承与创新。

基于DEA-BCC模型和Malmquist指数的天津市农业科技成果转化效率研究

为探究天津市农业科技成果转化机制创新的方向及重点,提高天津市农业科技成果转化效率,选取2013—2020年的数据,运用DEA—BCC模型和Malmquist指数对天津市农业科技成果转化效率进行静态和动态分析,并与北京、上海进行横向对比。结果表明:2013—2020年京津沪3地综合技术效率均呈下降的趋势,农业科技成果转化效率均未达到最优水平,通过Malmquist指数分解发现技术变化是其主要影响因素。鉴于此,提出提高天津市农业科技成果转化效率的4条建议:构建高质量成果产出机制、畅通转化链条、完善服务机制、增强科技金融服务能力,以期为天津市农业现代化建设助力。

基于DEA-Malmquist模型的安徽省农业用水效率研究

选取2010—2020年安徽省面板数据,采用DEA模型对安徽省16地市的农业用水效率进行测度,并采用Malmquist指数法进一步分析安徽省农业用水效率的变化规律与特点。结果表明,2010、2015和2020年安徽省农业用水综合效率均未达到有效,且整体呈现出缓慢降低的趋势;2010—2020年安徽省农业用水全要素生产效率总体有所增加,且增速波动较大;安徽省农业用水全要素生产效率表现出南北两端高、中部较低的分布规律,技术进步是影响安徽省农业用水效率的主要因素。需加强农业基础设施建设,升级农业灌溉技术,以尽快缩短各地市之间的差距。