福建省数字经济创新发展效率及地区差异化研究——基于非合意产出的SBM-Malmquist指数分析

运用含非合意产出的SBM-DEA模型和Malmquist指数方法,对福建省“十三五”期间数字经济创新发展效率及其地区差异化进行静态效率和动态效率的对比分析。结果显示:福建省数字经济创新发展综合效率方面存在改进空间,大部分地市离完全DEA有效(效率值=1)仍有差距;省内数字经济创新发展的TFP总体上保持高增长;在发展效率的地区差异上,闽南地区效率较高。应进一步推动数字科技创新纵深发展,保障数字经济综合技术效率;着力全要素生产率实质提升,激活数字经济产业能级动力;扩大区域协作空间溢出效应,助推数字经济地区差异弥合。

考虑非合意产出的水资源利用效率及影响因素研究

水资源可持续利用是我国经济社会发展的战略问题,其核心是提高水资源利用效率。本文使用1999-2009中国30个省区市际面板数据,选取基于投入导向的DEA模型,测算出含有非合意性产出的全要素水资源利用效率,并以此为基础,采用Tobit回归模型分析中国和分区域水资源利用效率的影响因素。研究结果表明:我国全要素水资源利用效率均值呈现下降-上升-再下降的趋势,且东部、中部、西部水资源利用效率依次递减;我国全要素水资源效率呈发散趋势,各省份之间效率的差距在扩大;经济水平、水资源价格对全要素水资源效率有显著的正向作用,而产业结构和政府影响力却有显著的负向影响。

考虑非合意产出的全要素能源效率研究

本文运用1995-2008年中国省域面板数据,选择基于DEA前沿面方法的Malmquist指数模型,测算了不同非合意产出组合的全要素能源效率(TFEE),并对TFEE构成进行分解,检验TFEE收敛性。研究发现,考虑环境因素的不同产出组合的TFEE具有显著差异性;中国1995 2008年TFEE呈现U型演变特征;TFEE的提高主要来源于技术进步的贡献;区域TFEE差异大,节能潜力大;TFEE具有周期性波动演化的复杂特征。

中国典型区域全要素能源效率变动走向及趋同性分析——以八大经济区域为例

运用1996—2010年中国29省市面板数据,选取基于投入导向的DEA-BCC模型和DEA-Mamlquist指数模型,在考虑环境污染这个非合意产出的基础上从静态和动态两个层次分析三个"五年计划"间中国区域能源效率变动走向,并结合静态模型给出一种适合测度中国区域全要素能源效率收敛性的绝对收敛模型。结果表明:中国区域全要素能源效率在1996—2005年间呈现出整体下降趋势,而在2006—2010年间出现小范围上升趋势;东南沿海地区全要素能源效率处于绝对优势地位,北部沿海地区、东北地区呈追赶之势,黄河中下游地区、西南地区、大西北地区全要素能源效率则一直处于低位;技术退步和规模无效是导致黄河中下游地区、西南地区、大西北地区全要素能源效率下降的主要因素。与此同时发现:大西北地区存在着严重的体制缺陷和管理问题。从绝对收敛模型结果来看,中国全要素能源效率在整体上显著收敛,长江中游、南部沿海、西南地区、大西北地区存在显著的"俱乐部收敛"特征,即各自内部省份间全要素能源效率有明显的聚集现象。

农业生产污染对经济增长绩效的影响程度研究——基于环境全要素生产率的分析

本文在使用单元调查评估法对中国农业污染物排放量进行核算的基础上,结合SBM模型、方向性距离函数和GML指数,对1995-2013年中国农业生产效率和全要素生产率进行测算,考察农业生产污染对农业经济增长绩效的影响。结果表明:1不考虑污染因素的农业经济增长核算方法忽略了农业生产污染造成的损失,导致农业全要素生产率被高估近一倍;2投入冗余和污染过度是农业生产无效率的主要来源,且后者对其影响更为明显;3中国农业生产率增长主要来自技术进步,技术效率对其促进作用有限;4考虑污染成本与否会对各地经济增长绩效评价产生较大影响,忽略污染因素可能导致政策偏误。

山东省全要素能源效率及其影响因素分析

能源是人类赖以生存的物质基础,是现代经济增长和发展不可或缺的投入要素。提高能源效率是破解当前经济发展中面临的能源紧缺与环境污染两大困境的必经之路。本文选取基于投入导向的规模报酬不变的超效率DEA能源效率模型,以山东省全要素能源利用效率作为研究对象,运用1996-2010年山东省17地市际面板数据,在生产函数中加入环境污染这一非合意产出,测算出山东省各地市的全要素能源效率,对各地市节能潜力进行评价,并进一步分析了其影响因素,结果发现:目标区间内,山东省全要素能源效率的均值呈不断上升趋势;东中西部地区之间全要素能源效率变化趋势大体相同,但差距较为明显;产业结构、能源结构和对外开放程度同全要素能源效率呈显著的负相关关系,而技术进步的作用并不突出。因此,通过进一步优化产业结构、改善能源消费结构、充分发挥技术创新的作用,能够提高全要素能源效率,降低环境污染。

中国省际工业环境效率区域差异及动态演进

文章采用包含非合意产出的Super-SBM模型,在测算中国1997—2014年各省区市工业环境效率值的基础上探讨其区域变化趋势和空间特征,并借助收敛分析工具考察中国工业环境效率区域差异的变化性。分析结果表明:(1)全国效率水平时间上呈上升的动态变化趋势,空间上呈"东高西低"的非均衡特征;(2)分区域来看,东部地区工业环境效率高且相对稳定,中部近年来借助于国家经济政策扶持效率值逐渐上升,西部地区整体偏低且趋于分化;(3)省际间的差异性随时间推移先缩小后扩大,仅东部地区内部收敛趋势明显。

污染排放、全要素生产率增长与环境规制效果评价

本文分别计算了1989至2008期间中国30个省际地区的曼奎斯特-伦伯格(ML)与传统曼奎斯特(M)全要素生产率指数,实证研究表明如果考虑环境因素约束,传统忽视污染排放的M全要素生产率增长被高估;与大多数发展中国家一样,中国经济M全要素生产率被高估的主要原因与环境规制水平直接相关;通过三阶段DEA产出调整、ML全要素生产率模拟和检验后,发现中国环境规制的实施总体上是极其宽松的,而严格的环境规制实施有利于中国经济ML全要素生产率的增长,正是由于环境规制实施不严才导致中国经济ML全要素生产率对环境因素约束非常敏感。

中国存在过度医疗问题吗?——基于省际地区城市医院医疗服务效率测度视角

从医疗服务投入产出效率测度视角可以识别过度医疗问题。具体将城市医院的人均诊疗费用和住院费用两项指标,作为地区医疗卫生投入产出系统中的非合意产出因素,在非参数DEA框架下测度地区医疗服务效率差异。在不考虑患者人均诊疗费用和住院费用支出因素时,南方地区医疗服务效率高于北方地区,其中东北地区的医疗服务效率最低;考虑人均诊疗费用和住院费用后,全国大部分地区医疗服务效率都发生了一定程度下降,北方地区降幅相对更大。两种不同情形下的医疗服务效率地区差异表明,过度医疗问题在我国确实存在,其中北京和东北地区相对严重。

中部地区二氧化碳减排潜力及影响因素分析

在测算出中部六省2000—2009年碳排放量的基础上,利用包含非合意产出的DEA模型测算中部六省二氧化碳减排潜力,并依据面板数据回归模型分析中部地区碳强度的影响因素。研究发现各省的碳减排潜力呈现逐年降低的趋势,且山西省的二氧化碳可减排量最大,江西省的碳减排潜力最高;自主研发的投入可以有效降低中部地区的碳强度,城市化、产业结构、工业化水平以及对外开放对碳强度有显著的影响,而经济发展水平的影响则不明显。

成本约束下的城市医院医疗服务效率测度分析

本文采用传统C2R及方向性距离函数模型,分别计算了中国31个省际地区城市医院医疗服务效率。两种模型下的测度结果都显示2005-2010年间中国城市医院医疗服务效率总体呈现明显区域特征,其中华北、东北和西部部分地区城市医院的医疗服务效率相对较低,而长三角、珠三角、东部沿海及中部地区的医疗服务效率相对较高。对比两类模型测度效率结果,同全国平均水平下的传统医疗服务效率相比,考虑患者支出因素的城市医院医疗服务效率相对更高;但个别如华北、东北和西北等地区,考虑成本因素后医疗服务效率出现了明显下降,说明这些地区存在着较为严重的过度医疗问题。

集聚是否影响了中国城市发展的效率——基于262个地级市的SBM-DEA分析

利用2003—2010年间262个地级及以上城市的投入产出数据,分析了中国城市的发展效率,研究发现东部地区的城市效率最高,中部地区的城市效率次之,西部地区的城市效率最低。在考虑了非合意产出之后,中国的城市效率在原有的基础上有所降低,其中东部和中部下降较为明显,而西部则有小幅度上升。以此为基础,通过动态面板的Tobit模型分析集聚因素对城市效率的影响,总的说来,集聚对城市的效率是有着正的影响,但是集聚效应主要体现在东部和大城市,且具有更高的效率。因此,今后中国的城市化进程依然主要是大城市发展和东部城市化过程,需要通过进一步发挥大城市与东部城市的集聚效应,促进城市体系的协调与中西部城市的发展。

基于面板三阶段DEA-Malmquist模型的中国农业绿色水资源利用效率研究

在考虑农业非合意产出的情况下,选取2010—2018年中国省级行政区面板数据,应用三阶段DEA模型和Malmquist指数模型对中国农业绿色水资源利用效率的动态变化及其驱动因素进行测算和分析。研究表明:在研究期内,内蒙古和海南的农业绿色水资源利用效率均值较高,两者均高于0.99,原因是农产品单位价值较高或生产过程中污染物排放较少。江苏和广东等省份农业绿色水资源利用效率的增长率主要是由技术进步因素推动的。中国东部地区在研究期内的农业绿色水资源利用效率有明显上升,年均增长速度最快,是由于该地区经济目标向高质量发展的转变。技术创新、规模经济和管理水平的提升共同推动了东部地区农业绿色水资源利用效率的提高。

经济增长约束下的CO_2减排潜力分析

文章基于松弛变量的非径向DEA模型(SBM—DEA模型)测算了经济增长约束下的中国省际环境效率和各省的CO2减排潜力。经过测算,我们发现江苏省的环境效率最高,而大多数省份的环境效率过低,与江苏省相比,其效率值普遍在0.4以下,这说明中国各省的CO2减排潜力巨大,大多数省份可以在不影响经济增长的情况下将CO2排放降低280万吨以上,而上海市更是可以降低接近3600万吨,这也为中国经济增长的转型提供了较大空间,说明即使在目前的增长模式下,地方政府通过自己的努力也可以在不影响增长速度的前提下,降低非合意产出的数量,从而顺利实现二氧化碳减排的目标。

基于两阶段Super-NSBM模型的城市生态福利绩效评价研究

如何在生态门槛内为城市居民实现福利水平的持续提升即城市生态福利绩效的提高是城市生态文明建设和可持续发展的根本要求和必然选择。本文从生态福利视角出发,基于DEA方法构建城市生态福利绩效评价指标体系,并运用两阶段考虑非合意产出的Super-NSBM模型和DEA窗口分析法测算了中国35个主要城市2011—2015年的生态福利绩效,将生态福利绩效分解为生态经济效率和经济福利效率两阶段,打开城市生态福利转化过程的“黑箱”,并通过冗余度分析为各城市指明效率改进的方向。研究发现:“十二五”期间,我国35个主要城市的整体生态福利绩效水平不高,且城市之间差异较大,总体上未能实现DEA有效,但近几年呈现出逐年改善的利好趋势。分阶段效率来看,第二阶段的经济福利效率高于第一阶段的生态经济效率,生态经济效率偏低是导致整体生态福利绩效水平不高的主要原因。分区域来看,城市生态福利绩效综合水平呈现出“中部最高、东部次之、西部最低”的态势。与传统的单阶段(“黑箱”评价)视角下考虑非合意产出Super-SBM模型相比,两阶段视角下基于考虑非合意产出的超效率网络SBM模型的测算结果精确度更高,再次验证了本文选取该模型的合理性。为提高城市生态福利绩效,促进城市生态文明建设与可持续发展,提出低效率城市应加快产业结构转型、发展绿色生态产业;有效推进京津冀城市群协同发展;建设公共交通导向的紧凑型低碳城市等建议。

要素集聚的能源效率对江浙沪皖经济发展的影响研究——基于DEA和Tobit模型的实证分析

本文通过江浙沪皖四省2000年～2013年面板数据，采用规模报酬可变的BCC-DEA模型，对考虑非合意产出的四省综合能源效率进行了测算，Malmquist指数表明规模报酬平均增长率浙江省略高于1，上海、安徽效率值为1，只有江苏一省效率值略低于1为0.998。江浙沪皖四省科技进步指数效率值都低于1，最高的浙江省0.971，最低的安徽省0.903，区分能源效率增长快慢的主要是技术效率变动，在这里尤其表现为科技进步程度。Tobit模型结果表明要素集聚对能源效率的影响表现为技术集聚对能源效率呈正相关，劳动力集聚对能源效率呈负相关。资本集聚和对外开放度对各省能源效率影响程度有所差异。

环境约束下的粮食生产技术效率研究——以江苏省为例

基于对江苏省粮食生产可持续发展的考量,本文在计算江苏省粮食生产技术效率的同时,将环境约束加入其中,运用包含非合意产出的超效率SBM模型,计算得出江苏省在环境约束条件下的生产技术效率,研究得出江苏省的技术效率在苏南、苏中、苏北这三个地区不相协调,并且对于农业生产来说,对于经济条件好的地区,农业环境生产效率表现出稳定性和高的农业环境生产效率,而对于经济条件差的地区,农业环境生产效率却表现出递减性以及较低的环境要素生产效率水平。

低碳背景下西北地区农业能源效率

本文以我国西北地区为研究地区,以农业能源效率为研究对象,分析西北各省的碳排放量,将各省的碳排放量作为非合意产出纳入到农业能源效率的研究当中。以SBM方向性距离函数作为测算方法测算西北地区的农业全要素能源效率,并运用Tobit模型分析影响西部地区农业能源效率的影响因素,最后得出结论并给出相应的政策建议。

我国区域卫生经济系统的投入产出技术效率测度研究

卫生经济投入产出系统也会出现诸如医疗事故率和疾病死亡率等"非合意"产出问题。在技术效率测度过程中,因为隐含了卫生经济投入的效果。考虑"非合意"产出因素的技术效率测度更符合现实,文章基于是否考虑"非合意"产出因素两种不同的研究视角,计算了我国区域卫生经济投入产出的相对技术效率,得出考虑"非合意"产出因素后我国区域卫生经济投入产出技术效率确实存在很大差异性结论。

基于环境污染的中国全要素能源效率研究

本文运用1995—2006年中国28个省区市际面板数据,选取基于投入导向的规模报酬不变超效率DEA模型,测算出包含非合意性产出环境污染的中国省际全要素能源效率,检验了中国和分区域全要素能源效率的收敛情况,并基于经济结构和能源因素视角,采用Tobit模型分析了中国和分区域的全要素能源效率的影响因素。研究表明:全要素能源效率同产业结构、产权结构、能源消费结构以及资源禀赋变量呈显著的负相关,与能源价格因素呈弱正相关关系。