基于超效率DEA与Malmquist模型的河南省城投公司运营效率评价研究

由地方政府设立和资助的城投公司在我国城市基础设施建设中发挥着重要作用.基于河南省69家城投公司的财务数据,选取适当的投入和产出指标,运用超效率DEA与Malmquist指数模型,对2016-2022年河南省城投公司的营运效率分别进行了静态和动态评价.结果表明,近年来河南省城投公司的经营效率较高,均值达到了0.936,但达到有效水平的企业较少,占比仅有15%,Malmquist指数分析结果显示,2016-2022年河南省城投公司全要素生产率趋势向好,各项指数均值均大于1,而且新冠疫情防控期间河南省城投公司的融资环境不仅进一步向好,城投行业也迎来“结构性利好”.最后,根据实证分析的结果,对河南省城投公司提高营运效率、实现市场化转型,提出相关政策建议.

基于超效率DEA-Malmquist指数的人工智能产业创新效率评价

本文运用超效率DEA从静态层面测算了2010—2020年我国30个省份的人工智能产业创新效率,并采用Malmquist指数对人工智能产业创新效率的变动情况进行动态分析,对人工智能产业全要素生产率进行分解,分析影响创新效率进步关键指标.研究发现:从整体发展水平看,我国30个省份的人工智能产业创新效率总体呈平缓上升趋势;从地区发展水平看,东、中、西部地区的人工智能产业创新效率存在明显的差异性,东部地区呈现缓慢下降的趋势,但仍继续维持领跑态势,中部地区人工智能产业创新效率总体呈缓慢上升趋势,西部地区人工智能产业创新效率呈波动式变化,但变化不大且始终低于平均效率;从全要素生产率来看,我国人工智能产业全要素生产率整体呈波动上升趋势,主要受技术效率和技术进步指数的影响,技术效率的提升得益于规模效率和纯技术效率的增长.

中国西部地区省际全要素能源效率研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数

本文基于超效率DEA模型，测算出2000～2011年中国西部11个省考虑环境效应的全要素能源效率，并运用Malmquist指数法将全要素能源效率指数分解为技术进步指数和技术效率指数，最后利用Tobit模型对全要素能源效率影响因素进行了分析。结果表明：西部各省能源效率差距较大，其中，内蒙古、重庆和青海的能源效率较高，广西、贵州、云南和甘肃的能源效率比较低；样本期间，西部地区平均全要素能源效率下降了0.4％，技术进步是能源效率变动的主要因素；第二产业和第三产业发展对西部地区能源效率提升有促进作用，能源价格、煤炭消费以及区际产业转移的上升对西部地区能源效率提升有抑制作用。

我国商业银行效率分析——基于超效率DEA和Malmquist指数

效率是银行经营管理的核心,是银行竞争优势的集中体现,尤其在后危机时代,提高银行业的效率也是防范金融风险,实现可持续发展的关键。本文基于超效率DEA方法,运用EMS软件对2004-2009年14家商业银行的效率进行分析,对其均值进行排名;并通过Malmquist指数对银行效率进行分解研究,重点分析金融危机前后的商业银行全要素生产率的变化趋势。结果表明,效率水平总体呈现上升趋势,这与社会经济的发展是相一致的。而四大国有银行的效率不及股份制商业银行,可见,四大国有银行并没有因为资产规模大,而带来更高的收益和绩效;2004-2009年商业银行全要素生产率整体上不断提高,主要得益于技术进步和规模效益,但2009年全要素生产率有所下降,受美国金融危机全面升级所导致的国际国内经济发展衰退的影响,经营风险加大,息差收窄,对银行盈利和效率产生不利影响。

我国海洋科技投入产出效率的区域差异研究——基于超效率DEA视窗-Malmquist指数

运用超效率DEA视窗模型对我国沿海11个省(区、市)2006—2012年海洋科技的投入产出效率进行评价,进而综合Malmquist指数与聚类分析深入挖掘效率变化的区域差异及原因。研究发现:全国层面上,海洋科技投入产出效率的增长主要得益于管理水平的提升和规模的优化;区域层面上,各省(区、市)的海洋科技投入产出效率变化可分为积累带动型、应用带动型和低增长型三类;驱动效率提升的主要因素存在明显的区域差异,但效率下降则主要源于海洋科技知识积累和改进不够。

基于超效率DEA和Malmquist指数的国家级产粮大县农业生产效率分析

综合运用超效率DEA模型和曼奎斯特(Malmquist)指数法从静态和动态两个角度,对陕西省16个国家级产粮大县(区)农业生产效率进行了分析。研究发现:从整体上来看,16个县(区)2007—2008年的全要素生产率增幅最大;从各个县(区)来看,武功县的农业生产综合效率和全要素生产率均领先于其他县(区);从全要素生产率的增长结构来看,2005—2009年间16个县(区)的全要素生产率的增长主要来自于农业技术进步,而不是技术效率和规模效率的提高。

基于超效率DEA和Malmquist法的中国建筑业生产效率分析

针对传统DEA模型不能对有效决策单元作进一步评价的不足,运用超效率DEA和Malmquist指数法对中国2007 ～ 2011年间建筑业的生产效率进行评价分析.研究结果表明：2007 ～ 2011年间,中国建筑业生产效率总体呈现出稳步上升的趋势,仅在2011年由于房地产投资降温出现些许下滑,同时,建筑业规模在不断扩大,但总体上规模效率却出现了下降;从横向上看,中国建筑业生产效率存在显著的地区差异,东部地区的综合效率要明显高于中部和西部地区.因此,建议政府加大技术创新的投入;鼓励建筑企业做大做强,创立自身品牌,避免盲目的规模扩张;重点扶持西部建筑企业,加大东西部区域合作.

文化产业上市公司绩效评价——基于超效率DEA和Malmquist指数

运用超效率DEA模型和Malmquist指数法对30家文化产业上市公司进行了绩效评价。从DEA结果来看，30家文化产业上市公司只有8家上市公司达到DEA有效，上市公司整体绩效一般；从Malmquist全要素生产率（ TFP）指数看，文化产业上市公司的全要素生产率指数2011～2012年窗口期间的增长率为-4.8％，技术进步率下降是造成TFP负增长的重要原因，因此应加大技术研发投入，重视技术进步。

江苏旅游业发展效率及对策研究——基于超效率DEA和Malmquist指数分析

文章利用超效率DEA模型和Malmqulst指数模型分别测算了江苏13市2001-2012年旅游业发展的静态效率与动态效率。结果显示:江苏旅游业静态效率保持先降后升的态势,从2001年的0.848下降到2006年的0.611,后又上升到2012年的0.824,12年间效率均值为0.726。各市旅游业效率存在显著的地区差异,且呈现逐步扩大的趋势。江苏旅游业动态效率(TFP)年均变化值-0.6%,增长主要来源于技术进步而不是规模效率的作用。在以上研究的基础上,提出提升江苏旅游业效率的对策,为旅游业持续、高效、健康发展提供理论参考。

基于超效率DEA和Malmquist指数的三北地区风电经济效益评价

文章采用我国三北地区2009～2012年相应数据,构建超效率DEA和Malmquist指数模型对其风电投资效益进行测度和比较。结果表明：西北地区综合技术效率明显低于东北与华北地区,其中规模效率是影响风电综合技术效率高低的关键因素;另外,区域间技术进步指数的悬殊是造成三北地区风电经济效益差异明显的主要原因。最后提出各地区应该加强技术开拓,提高风电规模效率,合理选择发电厂以减少弃风现象等建议。

长江经济带工业环境效率差异及其影响因素——基于超效率DEA-Malmquist-Tobit模型

以长江经济带11个省市为研究对象,运用超效率DEA模型对2005—2014年各省市的工业环境效率进行静态评价。实证结果表明:2005—2014年长江经济带整体工业环境效率水平较高,但各地区之间仍然存在一定差距,其中浙江、江苏等地环境效率值较高,云南、贵州等地较低;11个省市的全要素环境效率的增长率平均值大于1,技术进步是工业环境效率变动的主要因素;产业结构和环境管制对工业环境效率产生积极影响,外商投资和人口密度对工业环境效率产生消极影响。

基于超效率DEA模型和Malmquist指数的黑龙江省农业生产效率测度

作为重要的商品粮基地,黑龙江省农业的可持续发展关乎到我国粮食安全及农业现代化的实现。建立黑龙江2002—2015年各地市面板数据,利用超效率DEA模型和Malmquist指数分别对黑龙江省农业生产效率进行了静态、动态的测度与分析。结果表明:黑龙江农业生产效率整体水平不高,各地市间效率差异比较明显,非DEA有效地市存在不同程度的投入冗余;在农业技术进步主要动力的拉动下,黑龙江省全要素生产率以年均3.5%的速度增长,农业生产表现出较强的可持续性。最后提出了进一步提高黑龙江省农业生产效率的对策建议。

基于超效率DEA与Malmquist指数的区域研发效率评价——四大国家级城市群比较研究

选取京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区双城经济圈四大国家级城市群,基于超效率DEA与Malmquist指数测算2016-2018年各城市群科技研发效率。超效率DEA分析结果表明,粤港澳大湾区的研发效率均值最高,其次是成渝地区双城经济圈、长三角城市群,由于京津冀城市群科技发展不平衡问题突出,区域研发效率均值处于四大城市群之尾。Malmquist指数分析结果表明,长三角、粤港澳大湾区、京津冀城市群大部分城市都实现了技术效率正增长,而成渝地区双城经济圈的技术效率逐渐下降,与其它三大城市群存在一定差距。整体而言,四大国家级城市群的技术进步率均值高于技术效率均值,由此可见,增强地区科研能力是提升全要素生产率的关键。在实证分析我国区域研发效率的基础上,对我国城市群资源配置、优势资源禀赋、区域协同创新水平以及产学研深度合作等提出对策建议。

宁夏农业科技资源配置效率分析——基于超效率DEA和Malmquist指数

运用超效率DEA模型和Malmquist指数法对2008-2013年包括宁夏在内的西部12省（市）区的农业科技资源配置效率进行了分析。结果表明：宁夏农业科技资源配置处于相对有效状态,但其效率值在波动中呈明显的下降趋势;宁夏农业科技资源配置的Malmquist指数总体呈增长态势,主要得益于技术进步水平的提高。

基于超效率DEA和Malmquist指数的河北省农业生产效率分析

运用超效率DEA模型和曼奎斯特(Malmquist)指数法,分别从静态和动态两个角度,对河北省11个行政市农业生产效率进行测算和分析。研究表明2009年以前14年间河北省农业全要素生产率的增长是农业技术进步和技术效率共同作用的结果。技术进步变动趋势与技术效率变动趋势相反。河北省11个行政市农业生产效率发展不平衡。唐山市、石家庄市、保定市、承德市、张家口市、邢台市、廊坊市为DEA有效;衡水市、沧州市、秦皇岛市、邯郸市为DEA非有效,在一定程度上存在投入冗余。

基于超效率DEA和Malmquist指数的湖南省农业全要素生产效率分析

在湖南2007-2012年地市级面板数据的基础上,运用基于超效率DEA全要素生产效率测度模型,测算湖南省各地市(州)的农业全要素生产效率,然后利用Malmquist生产率指数法对农业生产效率进行动态对比研究。实证结果表明:2007-2012年间,湖南农业生产效率呈上升趋势,但各地市(州)之间差异较大,衡阳市农业全要素生产效率最高;Malmquist指数分析结果表明该期间农业全要素生产效率年均增长率为5.4%,通过Malmquist指数的进一步分解发现技术进步是推动湖南农业全要素生产效率增长的主要动力,但不同地区的增长动力具有差异性。

中国乳制品加工业生产效率实证研究——基于超效率DEA及Malmquist指数的分析

运用中国乳制品加工业2003-2010年的省际面版数据,采用非参数的超效率DEA及Malmquist指数,对中国乳制品加工业生产效率进行测定,并对中国乳制品加工业生产效率的变动情况进行分解研究。研究表明,尽管中国乳制品加工业生产效率整体偏低,但是生产效率却以年均10.4%的速度增长,不断靠近生产前沿面;五大奶业产区的生产效率的增长也均为正值,技术进步和技术效率的增长是中国乳制品加工业生产效率增长的双动力。

基于超效率DEA-Malmquist指数的我国机场业运营效率评价研究

在分析2008—2017年我国机场业总体现状的基础上,建立超效率DEA(CCR)-Malmquist模型对我国近10年7大区域(华北、东北、华东、中南、西南、西北、新疆)机场业运营效率进行评价研究。研究表明:近10年来我国西北地区机场业务量增长较快,而华北和华东地区增长最慢,这主要是由于西北地区引进了先进技术;无论是从时间序列数据看,还是从截面数据看,我国机场业的发展主要依靠规模效率,技术仍相对落后。

山西农业生产效率分析——基于超效率DEA和Malmquist

山西农业基础相对薄弱,亟待转变农业发展方式,提高农业生产效率,夯实经济转型道路。运用超效率DEA与Malmquist指数法,对山西省11个地级市农业生产效率进行量化分析。研究表明:山西省11个地级市2009-2013年农业生产效率不平衡。长治市、临汾市为DEA有效,位于生产前沿面。其余9市为DEA非有效,存在不同程度的农业资源投入冗余。2009-2013年,山西省农业全要素生产率增长受到技术进步变化和规模效率变化的共同作用。11个地级市在技术进步变化上均表现出增长态势,但受制于规模报酬递减的影响,太原市、吕梁市全要素生产率呈下降趋势。晋城市纯技术效率低于生产前沿面,并低于山西省其他地市水平。

基于超效率DEA-Malmquist模型的我国海洋交通运输业效率分析

结合超效率DEA模型和Malmquist指数,对2009—2013年我国11个沿海省市的海洋交通运输业进行效率分析。实证表明：每年只有2~3个省市的经营效率达到了DEA有效,同一年各省市的效率相差较大;行业呈现规模报酬递减的趋势;行业整体综合技术效率较低,同年不同省市的综合技术效率呈现两极分化,纯技术效率低下是主要原因;我国海洋交通运输业Malmquist指数发展平稳,各省市的Malmquist指数相差较大,综合技术效率的负增长是主要影响因素。