涉海产业类企业融资效率及影响因素测评研究——基于DEA-Random Effects Models的经验数据

为发展壮大涉海产业类企业并带动海洋产业发展以实现海洋强国战略,有必要对涉海产业类企业融资效率状况进行准确定位并采取相应策略。以企业融资效率理论为基础,运用DEA模型评价涉海产业类企业融资效率及并运用随机效应面板数据模型检验其影响因素。检验结果发现,2008-2013年间涉海产业类企业融资效率整体上处于低效水平,其主要影响因素有宏观经济形势、行业竞争程度、企业规模大小和公司治理机制。企业融资效率与宏观经济形势、行业竞争程度和公司治理机制显著正相关,与企业规模大小显著负相关。这说明涉海产业类企业还有大幅度提高融资效率的空间,政策建议是引导资本市场支持海洋资源开发利用,保持稳定增长的整体经济环境,促进垄断竞争性涉海产业类企业理性投融资,缓解中小型涉海产业类企业融资难困境和深化国有控股涉海产业类企业改革。

我国智能制造企业技术创新效率提升的主要影响因素——基于三阶段DEA-Tobit模型的分析

在现有相关研究基础上,为更全面、深入分析我国智能制造企业技术创新效率提升的影响因素,进一步考虑环境因素影响,运用三阶段数据包络分析模型,利用我国86家智能制造上市企业2016—2020年相关数据,对其技术创新效率进行测度分析。结果显示:剔除环境因素及随机噪声后,大部分企业的技术效率、纯技术效率和规模效率对比之前都有显著上升,表明大部分智能制造企业的技术创新效率都被低估,企业的技术创新效率受环境因素影响较大;对智能制造企业技术创新效率影响较大的因素为企业规模、企业研发投入强度和政府补助力度。根据分析结果,提出完善相关扶持政策、构建智能制造协同创新机制及加大研发投入等相关政策建议。

基于多准则随机DEA模型的投资决策评价方法及应用

在经典DEA模型的基础上 ,对随机输入、产出指标进行更进一步的分析 ,增加了多个评价准则 ,从而提出了多准则随机DEA评价模型。最后 ,通过在项目投资评价中的运用说明了该模型的实用性。

考虑非期望产出弱可处置性的随机DEA模型

针对大量生产过程中存在非期望产出的现象及效率评价中数据包含随机性误差的事实,建立非期望产出的随机DEA模型.该模型通过引入风险的概念定义决策单元的占优,并应用统计学中的"相关性"概念刻画非期望产出的弱可处置性,在最优化理论的框架下,将两者结合起来,构建了可以同时考察两者的评价模型.在实证分析中,考察了该模型在不同随机误差水平下,在考虑与不考虑弱可处置性的情况下,模型评价结果的异同.结论表明:该模型可以同时解决非期望产出存在和数据包含随机误差的问题,有着广泛的适用性,模型的分析能力优于既有的模型.

基于三阶段DEA模型的区域环境效率测度

文章采用三阶段DEA模型评价了相同环境下各区域的环境效率水平、变化趋势及其差异性,探讨了区域环境效率的影响因素,剥离了外部环境因素和随机误差因素的影响,为真实测度环境效率提供了可行的方法。研究结果发现：（1）三阶段DEA模型可有效剔除随机误差因素与外部环境因素对区域环境效率的影响,能客观真实的测度我国各省市的环境效率水平,获得比传统DEA模型更精确的环境效率结果。（2）区域平均环境效率和平均纯技术效率均被低估,环境效率的变化主要是通过环境因素和随机因素对纯技术效率影响引起的。（3）外贸依存度、第二产业增加值占比、城市规模的增加对环境效率的提升产生负影响。（4）规模收益的变动受环境和随机因素的影响较为显著。

基于多准则随机DEA模型的投资决策评价方法

在经典DEA模型的基础上,对随机输入产出指标进行了深入分析,提出随机投入与产出指标可信值的计算方法.为提高评价的准确性,增加了多个评价准则,从而形成了多准则随机DEA评价模型.通过对项目投资评价的一个算例,讨论了该模型的运用,并用计算结果表明可信值计算方法的实用性和可操作性.

基于三阶段DEA模型的省际真实环境效率测度与影响因素分析

随着经济的快速发展,大量不可再生资源不断消耗,生态环境急剧恶化,严峻的资源环境形势已成为阻碍我国经济社会可持续发展的"硬约束"。切实转变经济发展方式,采取有效的环境治理政策刻不容缓。而有效的环境效率测度可探究出造成资源过度消费与环境污染的主要原因,从而推进环境治理政策的改进。本文基于2006—2015年省际区域的面板数据,采用三阶段DEA模型评价了相同环境下各区域的环境效率水平、变化趋势及其差异性,探讨了我国环境效率的影响因素,剥离了外部环境因素与随机误差因素的影响,为测度环境效率的真实水平提供了可行的方法。结果发现:(1)三阶段DEA模型可有效剔除随机误差与外部环境因素对区域环境效率的影响,能客观真实地测度我国各省市的环境效率水平,从而获得比传统DEA模型更有效的环境效率状况。(2)排除随机误差与外部环境因素作用后,我国东部、中部、西部及全国的平均环境效率值和平均纯技术效率值均被低估,平均规模效率则在不同程度上被高估,环境效率的提升主要受规模效率水平不高的制约。(3)调整后的东部、中部、西部真实环境效率水平存在明显的空间不平衡现象。(4)规模收益的变动受环境与随机因素的影响比较明显,绝大部分省份处于规模收益递增行列。故为进一步提高中国环境效率水平,应优化产业结构比例,并借助"一带一路"倡议,实施产业转移;适度增加环境污染治理投资规模,转变"先污染后治理"模式;根据规模收益变化情况,各省市应因地制宜地选择不同的发展模式;切实提升企业生产技术创新能力和环境污染治理技术创新能力,实现能源的节约和污染排放的减量化;发展城市群,提高新型城镇化水平与环境治理效率;进一步深化对外开放程度,提高外贸依存度。

基于三阶段DEA模型的蔬菜生产技术效率分析

传统DEA模型无法剥离环境效应和随机误差对效率值的影响。为了测算同质生产环境下的蔬菜生产技术效率并进一步探究促使技术效率估计产生偏误的因素,运用三阶段DEA模型对227户蔬菜生产微观数据进行了分析。分析结果表明,户主年龄、是否加入合作社和进行过技术培训等环境变量和随机误差通过增加投入松弛变量浪费而显著降低农户蔬菜生产技术效率,而管理的不合理加剧了效率损失;总体来说蔬菜种植处于规模报酬递增阶段,在同质经营环境下,蔬菜生产技术效率低下的原因是规模效率低下。在此基础上,提出发挥合作社在蔬菜生产中的作用、贯彻技术培训政策和提高蔬菜生产的规模等建议。

中国中东部地区高技术产业知识产权运营效率比较——基于三阶段DEA模型

不同决策单元知识产权运营效率水平会受到外部环境因素和随机因素影响,出现效率值虚高或压低的问题。为得到各决策单元真实的知识产权运营效率值,采用剔除外部因素影响的三阶段数据包络分析(DEA)模型,对中国中、东部地区高技术产业知识产权运营效率进行实证分析。研究表明:东部地区高技术产业知识产权运营效率优于中部地区,两个地区效率不理想的原因存在差异;剔除外部环境因素和随机因素影响后,中东部地区高技术产业知识产权运营的综合效率、纯技术效率和规模效率均有所提高,但呈现东部地区提升而中部地区下降的特点。鉴于此,提出相关对策建议。

中国区域工业绿色增长指数及其影响因素研究

运用DEA方法测算了2005～ 2009年我国各地区的工业绿色增长指数,并运用随机效应的面板Tobit模型分析其影响因素.结果表明：广东省的工业绿色增长指数平均值最高,宁夏最低;东部地区最高,西部地区最低;东部地区提高幅度最小,中部地区提高幅度最大;地方经济发展对工业绿色增长有着不显著的正向影响,重工业化的结构有着不显著的负向影响,地区科技水平和地方政府对环境保护的支持力度均有着显著的正向影响.

中国城市的资源集约效率及其影响因素研究

运用DEA分析方法,构建了测算城市发展过程中资源利用集约效率的计算模型,并对我国35个大中城市2001-2006年间的劳动力资源、土地资源、水资源和电力资源这四种资源的集约效率进行了测算。发现,我国城市资源集约效率较低,效率值平均在70左右,并呈现出东部城市的资源集约效率高于中西部地区城市的不均衡分布状况。同时,运用随机效应面板模型分析了影响资源集约效率的因素。在影响集约效率的因素中,政府作用力、经济开放程度对水资源和土地资源的集约效率具有正向促进作用,对电力资源和劳动力资源却有着抑制作用。产业结构和经济腹地变量对资源集约效率的提高有着正向的促进作用,而金融发展环境变量对资源集约效率的提高有着负向的抑制作用。

京津冀城市群大气污染治理效率及影响因素研究

文章基于京津冀城市群13个城市2013—2015年的面板数据,采用超效率DEA模型测算其大气污染治理效率,并通过回归模型来分析影响大气污染治理效率的因素。结果表明：京津冀地区的大气污染治理效率整体较高,但存在较大省际差异。北京和天津的大气污染治理效率均实现了DEA有效,而河北省整体距离实现DEA有效还存在较大差距,只有沧州和唐山率先达到DEA有效;经济发展水平对大气污染治理效率产生显著的正向影响,产业结构升级、技术创新、人口数量和外商投资对治理效率的影响并不显著,而城市土地扩张产生显著的负向影响。

考虑能源环境因素的中国区域绿色生产率及其提升路径分析

能源短缺、环境污染已成为制约我国经济增长的重要瓶颈。现有研究地区生产效率的国内外文献大多未同时考虑能源和环境因素,且未能剥离外部效应及随机误差对效率值的影响。为了克服这一缺陷,采用加入能源环境因素的三阶段DEA模型对我国各地区绿色生产率进行实证分析。研究发现:在对投入变量进行三阶段调整后,整体绿色生产效率、纯技术效率、规模效率均发生了不同程度的变化,若不剔除外部效应和随机因素的影响,将导致各地区纯技术效率被低估,规模效率被高估;除江苏、山东、四川三省外,绝大多数省份处于规模报酬递增或不变阶段,很多企业并未实现规模经济;从各区域的情况看,华中地区的绿色生产率水平最高,西南地区次之,西北地区最低,传统的将西南地区和西北地区统一作为西部地区处理的方式,掩盖了两者的差异。在此基础上,提出了推进产业转型升级、促进中小企业适度规模发展、加强地区绿色合作的政策建议。

基于三阶段数据包络分析模型的竹林生产效率研究

林业生产效率是关系林业经济发展的重要问题。对林业生产效率进行科学地测算与分析,真实反映林业生产效率的实际状况,以期为提高林业生产效率提供科学依据。以竹林生产为例,基于浙江省安吉县6个行政村110户农户调查数据,应用三阶段数据包络分析(DEA)模型对农户竹林生产效率进行测算与评价分析。结果表明:环境变量中,户主受教育年限、竹林收入比例、家庭从事竹林生产人数、家庭经营竹林地块数对竹林生产效率有显著的负向影响;户主年龄、参与竹林生产技术培训、林权证的获得对竹林生产效率有显著的正向影响。在剔除环境效应和随机误差影响后,样本户竹林生产平均技术效率由0.537下降为0.436,平均纯技术效率由0.602上升至0.803,而平均规模效率则由0.891下降至0.556;竹林生产规模报酬均处于递增阶段。基于上述分析,提出降低竹林地细碎化程度,引导农户合理配置竹林生产投入要素,进一步明晰竹林地产权,加大对农户竹林生产技术培训力度等建议。

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。

应用三阶段数据包络模型分析R＆D效率

文章基于三阶段DEA方法对我国区域R＆D效率进行了测算分析，实证结果表明：环境效应和随机因素对R＆D效率产生了重要影响；我国区域R＆D整体效率水平不高，R＆D效率提升的空间还很大。因此，文章进一步提出在加大政府对科技力度、提高信息化水平和贸易依存度的同时要注意R＆D经费支出的有效性、善于利用外商直接投资所带来的技术溢出效应和实现R＆D人员的有效利用以提高R＆D整体效率的建议。

中国沿海地区制造业竞争力及影响因素研究

采用中国沿海地区面板数据,运用DEA方法,从效率的角度分析制造业竞争力的有效前沿,利用自助法,经过稳健的豪斯曼检验后,采用随机效应模型对竞争力及其影响因素进行分析。研究发现:大部分沿海地区的制造业竞争力较强,但有所差异。产业发展能力因子、产业资产赢利能力因子、产业投入与产出效率因子和产业增长能力因子与各地制造业竞争力存在着显著的正相关,其中产业增长能力因子对地区竞争力的影响最大。

基本广义随机数据包络分析方法

广义DEA方法是基于任意参考系评价决策单元相对效率的评价方法。针对评价过程中决策单元和样本单元可能受到随机因素的影响,本文初步研究这两种单元的输入输出指标分量均随机的基本广义DEA方法。利用期望值模型和机会约束规划将随机模型转化为确定性模型进行求解,给出广义期望DEA有效与广义机会约束DEA有效的概念,广义期望DEA有效与多目标规划Pareto有效关系,以及利用移动因子的决策单元有效性排序方法。通过算例可以看到,是否考虑方差会对评价结果产生影响。

我国竞技体育财政支持效率及影响因素分析

研究财政对竞技体育的支持效率和影响因素分析,对提高我国竞技体育水平,建设现代化体育强国具有重要意义。构建了两阶段网络DEA模型,将我国竞技体育财政支持系统细化为体育财政阶段和竞技体育绩效阶段,通过2016—2019年数据计算整体及子阶段效率,并结合随机效应模型对我国竞技体育效率进行影响因素分析。研究表明,我国各省竞技体育财政支持系统效率处于波浪式变化趋势,且体育财政阶段效率明显高于竞技体育绩效阶段;从动态演进的角度来看,各省份财政支持系统间的效率差距在缩小,但竞技体育绩效阶段出现两极分化现象,且效率较低的省份出现效率值进一步降低的趋势。此外,我国东北地区的竞技体育绩效阶段效率值高于其他地区,并且优势明显,西部地区效率水平最低。进一步研究发现,加强体育交流与合作会提升我国高水平竞技体育的表现,且西部地区提升幅度最大;高质量的人才水平及科技创新对竞技体育的发展具有正向影响,其中人才水平的影响最为显著,反映了全社会劳动力水平对竞技体育绩效阶段效率的重要作用。

新型农业经营主体的技术效率对撂荒农地再利用的影响——基于2014—2018年粤赣的调查数据

本文基于2014-2018年的调查数据,利用Deap2.1软件测算粤赣2省50家新型农业经营主体的技术效率值,并选择其中47家的技术效率值作为主要的解释变量,把新型农业经营主体利用的撂荒农地数量作为被解释变量,把农业结构调整、返乡农民、偏远地区、生产性服务、财政补贴和银行信贷等作为控制变量,选择随机效应变截距模型进行回归分析。研究结果表明:不管在发达地区还是在不发达地区,新型农业经营主体的技术效率对撂荒农地的再利用都有着正面的影响,新型农业经营主体的技术效率上升是促使撂荒农地再利用的重要因素。