基于博弈交叉效率DEA模型的中国工业企业创新绩效测度

利用改进的博弈交叉效率模型,测算了2012-2015年中国30个省区工业企业创新绩效的博弈结果,研究发现:中国工业企业创新绩效总体上处于中等水平,且呈现出先降后升的"V"型走势。中国工业企业创新绩效的区域差异明显,区域工业企业创新绩效总体上看呈现出"东部高、西部低、中部居中"的梯度走势。从各年份来看,东部呈现出持续下降然后强势复苏的走势,中部地区呈现忽高忽低的波浪形走势,西部地区则是持续下降然后缓慢复苏。东中西部地区工业企业创新绩效差异趋于收敛。各省区工业企业创新绩效的区域利用模式可划分为6类。各省区需依据其模式特点采取不同策略提升工业企业创新绩效水平。

福建省产学研协同创新效率评价及影响因素分析——基于DEA交叉效率-Tobit模型

利用DEA交叉效率模型测度福建省地级市产学研协同创新效率,以了解福建省各地级市产学研协同创新质量发展差异及存在的问题,并利用Tobit模型深入分析福建省产学研协同创新效率的影响因素,最后提出相应对策与建议。研究发现:2015—2022年福建省9个地级市产学研协同创新效率整体水平不高,呈现“东高西低”空间分布特点,发展不均衡,且不均衡程度有逐渐加重的趋势;经济发展水平对福建省产学研协同创新效率存在显著负向影响,对外开放程度和地方财政科技支出强度存在显著正向影响,而高校(院所)转移知识的能力和企业-高校(院所)合作强度没有产生显著影响。进而提出建议:因地制宜,提升产学研创新资源配置效率;加强合作,强化创新中心城市的创新辐射带动作用;多方引力,提高对外开放水平。

人工智能企业融资效率及影响因素研究——基于博弈交叉效率和Tobit模型

人工智能发展对促进中国经济结构转型升级、推动经济高质量发展具有重要意义,党的二十大报告指出要构建新一代信息技术、人工智能等一批新的增长引擎。目前,人工智能企业融资态势好,融资效率成为影响人工智能企业发展的关键因素之一。考虑到企业融资的竞争性,该文构建博弈交叉效率模型测度人工智能企业融资效率,并利用Tobit方法构建融资效率影响因素模型。实证研究表明:人工智能企业整体融资效率不高,且企业间差异明显;按均值进行分区,高中低融资效率企业变化趋势呈现高度一致性;从时序角度来看,2015—2020年呈现出下降—急剧上升—缓慢下降的总体趋势。Tobit模型表明,企业规模、盈利能力和成长能力均显著正向影响人工智能企业融资效率,债权融资水平会负向显著影响融资效率,股权集中度对人工智能企业融资效率无显著影响。最后,基于实证研究结果,提出优化人工智能企业融资效率的建议。

基于博弈交叉效率模型的海洋牧场生态效率研究——以山东省海洋牧场为例

本文将海洋牧场生态效率的评价指标体系纳入DEA博弈交叉效率模型,设计了海洋牧场博弈交叉型生态效率的评价方法,应用至山东省18家海洋牧场的博弈交叉型生态效率评价。基于博弈交叉型生态效率得分,本文通过K-均值聚类分析、与海洋牧场生态效率值的对比分析和关键准则分析分别进一步考察了海洋牧场在不同效率类型的分布、竞争因素带来的影响以及中低效型海洋牧场提升生态效率的方向。评价结果表明,所研究海洋牧场博弈交叉型生态效率得分平均值为0.5886,其中最高值为1,最低值仅有0.0861。分析结果表明,根据海洋牧场博弈交叉型生态效率值可将其聚类为高效型海洋牧场、中效型海洋牧场和低效型海洋牧场,三种类型的海洋牧场占比均匀,但仍需进一步缩减低效型海洋牧场比重,中低效型海洋牧场在资源配置效率、技术投入与转化以及生境建设方面亦需进一步改进。

基于DEA博弈交叉效率模型的运输型物流上市企业绩效评价

运用DEA博弈交叉效率模型对2011年度我国22家运输型物流企业进行绩效评价,并通过比较分析得到以下结论:DEA博弈交叉效率模型考虑了企业之间存在竞争的事实,得到的评价结果更加准确可信;我国运输型物流企业总体绩效水平较低,且个体差别较大;不同运输类型的企业绩效水平无显著差别;运输型物流企业的规模与绩效水平没有显著相关性。最后根据评价结果,对我国运输型物流企业提出相关发展建议。

基于DEA博弈交叉效率模型的纺织服装上市企业经营绩效分析

纺织服装业是我国的重要产业,在国内外竞争日趋激烈的背景下,提升纺织服装企业的经营绩效对整个行业和国民经济都有重要意义。采用博弈交叉效率评价方法和相关指标对2011—2015年30家上市企业的经营绩效进行研究评价。发现不同时期不同企业的绩效表现各不相同,行业整体绩效呈现倒U形特征。博弈交叉效率评价方法弥补了传统数据包络分析方法的缺陷,评价结果更可靠。

基于DEA博弈交叉效率—SDM模型的江苏省沿江八市港口效率研究

江苏省沿江八市港口是长三角地区的重要运输节点,其港口效率的高低具有重要的研究意义。依据港口背景及数据统计情况,通过因子分析法得出经济投入、基础设施建设和联运设施建设3个投入指标;再运用DEA博弈交叉效率模型对港口效率进行测度,并分析其时空特征;最后运用空间杜宾模型对港口效率与影响因素之间的空间效应做进一步分析。效率测度研究结果表明:2012-2019年江苏省沿江八市的港口效率值在时间上呈现波动发展,总体呈上升趋势;在空间上呈现中间高,两边低的特性。由全局空间自相关分析得出:港口效率存在显著的空间负相关性。由空间杜宾模型分析结果表明:沿江八市港口效率与经济资源投入及联运设施建设呈正相关,与港口基础设施及周边港口效率呈负相关。

基于二阶段DEA博弈交叉效率模型的港口生产效率研究

为合理评价我国港口生产效率,运用数据挖掘对投入和产出变量进行因子分析,对原始数据进行主成分提取,确保新指标信息不重叠,降低变量间相关关系对评价结果的影响。鉴于经典DEA模型和DEA交叉效率模型不具备全排序功能、效率值不是帕累托最优、无法处理被评价对象间竞争关系的缺陷,引入博弈交叉效率对DEA交叉效率模型进行改进,并证明博弈交叉效率解的存在及其唯一性。实证结果表明,优化模型能有效处理评价排序和择优问题,效率与产出间的相关性明显提高,优化模型的合理性和准确性得以验证。为进一步分析投入和产出对港口效率的影响,构建港口资产总额与效率之间的矩阵和吞吐量与效率之间的矩阵,结合效率结构特点提出港口生产效率改善措施及发展定位。

DEA博弈交叉效率模型与我国环境效率分析

自1978年改革开放以来，我国在经济建设和社会发展上取得了一系列巨大的成就。如我国的国内生产总值（Gross Domestic Product，GDP）由1978年的3645.2亿元增长到2012年的518942.11亿元。然而，在经济快速发展的过程中，也存在着一些值得重视的问题，如资源过度消耗、生产效率低下、低附加值、高污染、环境治理力度不足等。它们直接导致了我国当前较为严重的环境污染问题，给经济建设、生态建设和人民的生产生活带来了非常不利的影响。为改变这种不利的局面，全面实施绿色发展战略在“十二五”规划中被提出。

基于DEA交叉模型的西部地区生态效率时空变化

建立基于DEA模型的生态效率投入产出指标体系,以2005-2009西部地区11个省份截面数据为样本,采用DEA交叉评价模型和空间对比分析方法,对西部地区生态效率进行时空差异研究.结果表明:从时间上看,西部地区生态效率总体上呈现出增加的趋势,省份之间的差异进一步扩大,其中,陕西一直处于首位,而宁夏一直处于末位.从空间上看,西部地区生态效率存在着明显的区域差异,东南区域整体上要高于西北区域,但是区域间的这种差异呈现出增大的趋势,生态效率分布的重心逐渐向区域中心集中,经济条件好的省份生态效率水平相对较高.最后,依据以上研究发现,提出了相应的建议.

基于改进DEA交叉效率模型的洪水灾害区域脆弱性评价

为了评价洪水灾害区域脆弱性,提出了应用改进DEA交叉效率模型和熵权法相结合的洪水灾害区域脆弱性评价方法。首先,在洪灾形成理论的基础上,构建洪灾区域脆弱性指标体系和评价标准;其次,应用改进DEA交叉效率模型计算不同区域的成灾效率,利用熵权法计算权重集结全局成灾效率。根据成灾效率的实际意义分析不同区域脆弱性的相对大小。最后,选取我国各省份洪灾作为实证分析的研究对象。研究结果表明:该方法能够准确评价区域洪灾脆弱性程度,评价结果与实际情况一致,具有较好的适用性。

基于DEA交叉效率模型的城市公共基础设施经济效益评价

城市公共基础设施经济效益反映了投入与产出之间的对比关系,是衡量运营效果的重要指标。本文运用基于二次目标函数的DEA交叉效率模型,对中国35个大中城市2012年公共基础设施经济效益状况进行了评价和分析。结果表明,35个大中城市公共基础设施经济效益整体状况并不乐观,且呈现出由东南沿海向西北内地效益递减的特征;进一步基于投入规模的聚类分析表明:城市公共基础设施经济效益与投入规模并不成正比。对于效益状况较差的城市,采取区域公共基础设施协调发展战略,并以具有相似投入规模的高效城市为标杆调整公共基础设施投入结构,将有助于总产出的增加和效益的提升。另外,国家的政策倾斜也将有助于矫正城市间公共基础设施经济效益不平衡状况。

我国高等教育效率的动态分析——基于博弈交叉效率模型与全局Malmquist指数

利用博弈交叉效率DEA模型与全局Malmquist指数,对我国2000-2016年高等教育效率进行了动态分析,结果显示:我国教育平均效率水平以2006年为拐点呈现V字形趋势,省际效率水平存在差异,东部省市区总体优于中西部省市区;从全国平均水平看,教育全要素生产率是由效率变动和技术变动共同决定的,2004年后全要素生产率变动较为平稳;从省际角度出发,各省市区的教育全要素生产率变动存在差异,东部省市区的教育全要素生产率由技术进步推进,而中西部省市区教育全要素生产率更多地由效率改善推进。为了进一步提升我国教育效率水平,国家需要继续统筹全国教育的均衡发展,通过创新高等教育办学模式等方式提升各省市区教育效率,针对不同的地区要因地制宜地制定教育全要素生产率水平提升策略。

基于因子分析和改进DEA交叉模型的中国“一流大学”建设高校科研效率评价

高校科研效率提升是当前中国高等院校科研创新工作亟待解决的核心问题。针对传统DEA模型在高校科研效率评价中存在的有效决策单元无法全排序、交叉效率值不唯一等问题,引入TOPSIS思想,建立基于理想决策单元的DEA交叉模型,并采用熵权法集结各决策单元效率值,构建改进的DEA交叉模型;运用因子分析构建评价指标体系,通过消除指标间相关性以满足DEA模型对指标技术要求;采用改进的DEA交叉模型对中国40所"一流大学"建设高校科研效率进行评价,研究结果表明40所"一流大学"建设高校的整体科研效率水平偏低,还存在较大的改进空间。

云南省绿色能源发电效率测度及对策研究——基于对抗型交叉评价DEA模型

基于对抗型交叉评价DEA模型,对云南省绿色能源发电效率从纵向时间、横向省际、全球视角进行测度。研究发现:云南省绿色能源发电效率在2011—2018年呈“V”型发展,从省份排名情况来看,云南省情况较好,但是在国际排名中比较靠后。科技水平、供需矛盾、体制机制、协同互补效应不足是影响云南省绿色能源发电效率的主要因素。根据研究结果,提出发展储能技术、延长产业链、完善体制机制、建立绿色能源基地等对策建议,为云南省进一步提升绿色能源发电效率、促进绿色能源产业高质量发展提供决策参考。

基于DEA交叉评价模型的我国机构部门R&D效率研究

R&D(研究与开发)活动是国家发展科技创新的中坚力量,是国家或地区整体科技创新竞争力的源动力。合理评价R&D效率,有助于政府合理配置R&D投入并提高R&D产出水平。文章构建的DEA交叉评价模型,评估了我国主要机构部门的R&D活动投入产出效率,比较了我国R&D投入结构与发达国家差距。发现:为提高R&D效率,应该调整R&D投入结构,增加对高校及科研机构的R&D投入;同时努力实现地区间R&D活动均衡发展;企业部门需要组建高素质科技研发人才队伍。

基于改进DEA交叉模型的“一流大学”建设高校科研效率评价

高校科研效率提升是当前我国高等院校科研创新工作亟待解决的核心问题。针对传统DEA模型在高校科研效率评价中存在的有效决策单元无法全排序、交叉效率值不唯一等问题,通过引入TOPSIS思想,建立基于理想决策单元的DEA交叉模型,并采用熵权法集结各决策单元效率值。研究结果表明,改进DEA交叉模型不仅较好坚持最有利于被评价决策单元的DEA思想,而且在确定权重时考虑了各决策单元间的关联性,能够反映出全部指标的相对科研效率状况,评价结果更符合"一流大学"建设高校科研效率客观实际。

中国现代交通运输业效率波动性和影响因素研究——基于交叉效率DEA和VAR模型的分析

选取1978–2012年的数据,应用交叉效率数据包络分析法(Cross-efficiency DEA)和向量自回归模型(Vector Autoregression,VAR)对中国现代交通运输业的效率波动情况及其影响因素进行分析.研究结果表明,交通运输业的投入和产出要素之间,均存在单向格兰杰(Granger)因果关系;交通运输业的效率波动可以划分为效率上升、高效运行和效率下降三个阶段,总体上呈现出'先升后降'的趋势;交通运输业对人均消费、政府支出、能源消耗和固定资产投资的冲击均表现出正向为主的响应,对劳动的冲击表现出负向响应,而对信息的冲击则表出响应'滞后'.

基于DEA交叉效率模型的浙江省纺织产业绿色转型效率评价

从绿色经济效益、绿色生产制造、绿色生态保护、绿色社会支持4个方面构建了纺织产业绿色转型效率评价指标体系,并结合DEA交叉效率模型,根据浙江省及其11个地级市2014—2018年的数据,分析了浙江省纺织产业绿色转型的效率水平及地区差异。结果表明:2014年以来,浙江省纺织产业绿色转型效率不断上升,但整体处于较低水平。经过投影分析证明,浙江省纺织产业的生产要素投入尚未达到最优配置,绿色产出不足;浙江省11个地级市纺织产业绿色转型发展水平不均衡,存在明显的市际差异。最后提出提升浙江省纺织产业绿色转型效率的政策建议。

基于DEA博弈交叉效率和投资者心理的模糊投资组合研究

考虑到投资者并不是完全理性的,本文结合DEA博弈交叉效率方法研究了带有投资者心理因素的多目标模糊投资组合决策问题。首先,为了充分描绘投资者的心理因素和风险感知,本文基于可能性理论推导了带有风险态度的可能性均值和半绝对偏差。其次,将候选的风险资产视为互相竞争的博弈者,采用基于熵权法的DEA博弈交叉效率模型衡量它们的综合表现,从而得到每项资产的博弈交叉效率和奇异指数,并将其分别作为额外的收益和风险决策准则。基于此,提出了更加综合的可能性均值—半绝对偏差—博弈交叉效率—奇异指数模型。最后,通过一个应用实例验证了所提出的模型的合理性和有效性,从而为不同类型的投资者提供具有个性化的投资策略。