安徽省旅游效率和旅游竞争力的耦合协调演化及影响因素——基于DEA-Tobit模型的分析

通过构建旅游效率与旅游竞争力综合评价指标体系,以安徽省16市为案例地,采用DEA模型、熵值法、耦合协调模型分析安徽省2011—2019年各市旅游效率系统与旅游竞争力系统的耦合协调关系,运用Tobit模型定量识别其影响因素。结果表明:安徽省旅游效率整体水平较高,在空间格局上呈现稳定性和规律性的演化特征;安徽省旅游竞争力水平整体上不断提升,呈现由双核主导(合肥市、黄山市)向单核极化(合肥市)演变的格局特征;安徽省旅游综合效率系统和旅游竞争力系统的耦合协调时序演化较为稳定,空间差异较大;产业结构水平、市场规模、对外开放程度、旅游产业专业化程度对旅游效率和旅游竞争力系统的耦合协调发展起正向促进作用,而城市化水平、信息化水平反向抑制其协调发展。

海南自贸港上市公司融资效率的影响因素研究——基于DEA-Tobit模型

发挥资本市场支持海南自贸港高质量发展的作用,提高上市公司质量,需要重点解决好上市公司融资效率问题。以2018—2022年20家海南自贸港上市公司为研究样本,运用DEA-Tobit模型对它们的融资效率进行静态和动态分析,研究影响融资效率的因素,结果显示:海南自贸港上市公司的融资效率整体处于较低水平,但呈上升趋势,主要得益于技术进步;宏观经济因素、股权结构和企业成长能力等对融资效率的影响不明显。海南自贸港上市公司可通过强化上市公司管理水平及创新能力,提升上市公司财务管理水平,重视人才与科技的作用,牢抓全面注册制改革发展机遇,加快推进资本市场改革与开放等措施提高融资效率。

基于DEA和Tobit模型的财政环保支出效率研究

运用数据包络分析(DEA)对我国31个地区,选取7项指标进行效率测度。测度结果发现,(1)DEA-BCC模型:横向分析,只有5个地区效率值为1.000,说明资源被有效利用,其余地区均存在一定的资源浪费;纵向分析,近年来效率值逐年下降,从区域看测算结果最高的地区为西部地区,其后依次为东北地区、中部地区和东部地区。(2)DEA-Malmquist指数:从各年份分析,全要素生产率处于波动上涨的趋势;从各地区分析,全要素生产率均低于1.000,说明效率存在着一定的下降。全要素生产率偏低主要受到技术进步效率的影响,并且存在一定的地区差异性。进一步分析财政环保支出的影响因素,Tobit模型表明,经济发展水平、工业化水平和人口因素对环境治理存在负向影响,且工业化水平影响不显著;财政分权和城市化水平对环境治理存在正向影响,但城市化水平影响不显著。

福建省专利质量对海洋技术创新效率的影响——基于DEA-Tobit模型的实证研究

海洋技术创新是推动海洋经济转型升级、提升海洋经济高质量发展的重要驱动力,如何提升海洋技术创新效率是当前面临的重要问题。为探讨专利质量是否影响海洋技术创新效率的提升,本文基于2007-2021年海洋统计数据,运用二阶段DEA模型测算福建省海洋技术创新效率,综合分析海洋科技研发效率和科技成果转化效率,进一步分析专利质量对海洋技术创新效率的影响。研究结果表明:2007-2021年福建省海洋技术创新整体效率较高,呈上升趋势;分阶段看,海洋科技研发效率总体平均水平低于科技成果转化效率。Tobit模型回归结果表明专利质量的提高对海洋技术创新整体效率及分阶段的研发效率和成果转化效率的提升均具有促进作用。此外,海洋经济规模、海洋产业结构、科研平台数、科研院校专利占比等因素对海洋技术创新效率也具有一定的影响。

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。

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。

广西紧密型县域医共体试点地区乡镇卫生院运行效率研究——基于Bootstrap-DEA和Tobit模型

目的:分析近年来广西紧密型县域医共体试点地区乡镇卫生院的运行效率及其影响因素,提出对策建议。方法:运用Bootstrap-DEA模型测算2015—2020年试点地区乡镇卫生院静态、动态运行效率,借助Tobit模型检验各因素对效率的影响。结果:2015—2020年试点地区乡镇卫生院综合效率、纯技术效率、规模效率均小于0.9,未达到有效状态;6年间全要素生产率小于1,处于退步状态;医护比、全科医生数占比、医师日均担负诊疗人次、人均GDP、重点人群数量对综合效率有正向影响,出院者平均住院日、门急诊病人人均费用对综合效率有负向影响。结论:紧密型医共体试点地区乡镇卫生院运行效率退步,原因主要在于技术进步指数下降,建议完善乡镇卫生院管理制度,提升管理与医疗技术水平,强化医共体信息平台建设,提升乡镇卫生院运行效率。

安徽省紧密型县域医共体经济运行效率及其影响因素研究——基于三阶段DEA和Tobit回归分析

目的:分析安徽省紧密型县域医共体经济运行效率及其影响因素,为完善相关政策提供循证依据。方法:采用三阶段DEA模型,对安徽省59个紧密型县域医共体经济运行效率进行分析,运用Tobit回归方法进行影响因素分析。结果:2021年安徽省紧密型县域医共体经济运行的综合技术效率值为0.669,纯技术效率值为0.830,规模效率值为0.812;县域人均GDP、人口密度、陆地面积与运行效率呈负相关;县域内住院人次占比、全县医保基金支出、三四级手术台数与综合技术效率呈正相关。结论:安徽省紧密型县域医共体存在发展不平衡问题,需要基于县域医疗卫生资源,充分考虑县域人口、经济、地理环境、医疗服务水平等内外部因素,合理确定县域医共体建设规模,提高管理和技术水平,实现高质量发展。

金融助推体育产业发展的效率测算及影响因素研究——基于DEA-Tobit模型的实证分析

经济新常态背景下,金融业在推动体育产业发展上起到重要作用,研究二者之间的关系对促进金融-体育系统协调发展具有重要意义。本文以我国2007-2023年上市体育公司金融支持效率为研究对象,采用DEA-BCC模型测算金融支持效率,Tobit面板模型进行影响因素分析,检验结果显示:我国金融支持体育产业效率均大于0.6,但整体呈波动式走向;东部地区和主板市场金融支持体育产业的发展水平具有一定的代表,且与全样本走势基本一致;企业属性、股权集中度对金融支持体育产业效率有显著的促进作用,企业规模、宏观经济风险会显著抑制金融支持效率,融资约束则对其具有负向不显著影响;对所有样本进行分地区、分市场回归依然得到相似的结论。最后,本文从政府、金融监管当局、体育企业自身提出一定的建议,以促进金融支持体育产业效率的提升。

基于DEA-Tobit模型的中国体育公共服务财政支出效率及其影响因素研究

为探究我国体育公共服务财政支出效率及其存在问题,选取2013—2021年中国31个省份的面板数据,利用CCR、BCC和Malmquist模型进行效率评价,并构建Tobit模型分析其影响因素。研究表明:体育公共服务财政支出综合效率不高,波动较大,规模效率普遍高于纯技术效率,地区间存在“中部>西部>东部”的异质性特征;除江西和西藏外均存在投入和产出冗余现象;全要素生产率前期波动大,后期趋于稳定;外部影响因素中,人均GDP、人口密度、财政自主权、体育管理人员比例与体育公共服务财政效率呈正相关,未通过显著性检验,城镇化率为负相关且通过显著性检验。据此提出加快财税改革、完善转移支付、加快供给侧改革、坚持新发展理念等发展建议,以期推动体育公共服务高质量发展。

基于DEA-Tobit模型的华东地区公共体育服务效率研究

公共体育服务是政府为满足公民体育需求所提供的一种体育服务措施,而效率评价是衡量其发展的重要手段。科学的公共体育服务效率评价,能够客观清晰地反映公共体育服务发展情况。构建DEA模型对2016—2018年我国华东地区六省一市的公共体育服务效率评价指标进行测算分析,并运用Tobit模型进行实证检验,探究可能对公共体育服务效率带来影响的外部因素。结果显示:(1)华东地区2016—2018年公共体育服务综合效率值为0.931,纯技术效率值为0.992,规模效率值为0.937,规模报酬呈现递减趋势;(2)地区经济发展水平、人口密度和体育管理人员规模与公共体育服务效率呈正相关,与受教育水平呈负相关。根据研究结果分析华东地区公共体育服务效率问题与差距,提出以下对策建议:减少区域短板,促进协同发展;调整资源配置,提升供给质量;健全监督机制,完善管理体系。

我国农产品物流效率及影响因素——基于DEA-Malmquist和Tobit模型

应用DEA-Malmquist指数测算2015—2021年我国30个省市区的农产品物流效率,运用Tobit回归分析研究区农产品物流效率影响因素。实证结果表明:1)从静态来看,观测期内我国农产品物流综合效率较低,技术效率略低,投入要素配置尚未达到合理状态;2)从动态来看,我国农产品物流全要素率增长,技术进步作用较为关键;3)在多维影响因素中,信息化和物流发展程度是提升农产品物流效率的主要因素。因此,文章从政府、市场和行业等角度提出了提高我国农产品物流效率的建议。

云南山地碳汇造林投入产出效率研究——基于DEA-Tobit模型的腾冲市农户实证分析

在考虑碳汇生态价值补偿和林业生产效率的基础上,将碳汇收益纳入林业产出中,分析农户碳汇林投入产出效率的变动趋势。基于云南省腾冲市清洁发展机制小规模造林和再造林项目数据,分别运用三阶段DEA和Tobit模型对区域农户投入产出效率及其影响因素进行研究。研究表明,目前腾冲市农户碳汇造林生产经营处于规模效益上升阶段,投入产出效率值为0.598,较低的纯技术效率是制约生产效率提升的关键因素,不同项目区的生产效率存在显著差异;林业补贴政策对碳汇林生产效率具有显著正向影响,林地细碎化程度和采伐指标申请也对生产效率有积极作用,而市场距离和苗木价格对投入产出效率有负面影响。建议优化林业碳汇政策,提高农户参与碳汇造林的意愿,鼓励通过优化资源配置实现更高的投入产出效率,从而实现生态发展和农民增收的双赢。

基于DEA-Tobit模型的生猪产业绿色发展效率研究

近年来,生猪产业绿色化取得长足进展。为了解生猪产业绿色发展效率变化情况及相关影响因素,研究首先通过DEA模型对生猪产业绿色发展效率进行测算,研判样本期内生猪产业绿色发展效率变化情况;再利用面板Tobit模型分析生猪产业绿色发展效率的影响因素。结果表明:从时间维度观察,生猪产业绿色发展效率在研究期间展现出波动上升的趋势,而在2019年之后,这一趋势则趋于稳定并持续上升。若从空间角度审视,内蒙古、黑龙江等9个省份在生猪产业绿色发展效率方面的提升最为显著。进一步分析动态效率,我们发现规模效率在推动生猪产业绿色发展效率提升中起到了关键作用。此外,资源禀赋、经济发展水平、环境规制、开放程度、交通通达度和规模化水平等要素,均对生猪产业绿色发展效率产生了显著的正向影响,为其提升提供了强大的驱动力。资源禀赋、经济发展水平、环境规制、开放程度、交通通达度和规模化水平均可显著正向提升生猪产业绿色发展效率。因此,应从释放区域资源禀赋、差异化落实环境规制和推动规模化养殖等方面提高生猪产业绿色发展效率。

基于DEA-Tobit模型的长江经济带物流效率及其影响因素研究

文章基于2012—2021年长江经济带11个省市的物流业发展数据,采用DEA作为分析工具对长三角经济带物流效率进行实证研究,并在此基础上,利用Tobit模型探究各因素对物流效率的影响程度。研究结果显示,第一,长江经济带物流效率整体呈现上升趋势,但三大区域物流发展效率存在较为明显的不均衡现象,且下游地区较高,上中游地区相对滞后;第二,经济发展水平、产业结构、市场化程度和物流产业集聚能够有效促进长江经济带整体物流效率的提高,而人力资本水平不利于提高物流效率。根据研究结果,文章对长江经济带物流业发展提出相应的对策建议以促进物流行业区域协调发展。

基于DEA-Tobit两阶段模型的我国物流企业运营绩效研究

我国物流企业运营的关键是提升物流效率,而提升其效率的第一步是需要明确究竟哪些因素影响了物流效率。论文以此为目的,选取我国60多家物流上市企业为决策单元,收集2016—2018年的面板数据,运用DEA-Tobit两阶段模型,对我国物流上市企业的“投入-中间产出-最终产出”的两个过程进行DEA效率测算,并用Tobit回归对影响运营绩效的因素进行了分析,进而打开影响物流企业运营绩效的黑箱。研究发现,有一半以上的物流企业在两个阶段中的投入有很大部分是无效的,并且导致我国物流企业整体运营效率低下的原因很可能出在第二阶段的运营上,而且也实证验证了地区经济发展水平、地区物流周转效率、企业高学历员工和负债率对物流企业运营绩效的影响。根据研究结论,分别从政策和企业层面提出了优化我国物流企业资源配置和提高运营效率的策略建议。

山东省农业保险运行效率及影响因素分析——基于DEA和Tobit模型

采用DEA-BCC模型和Tobit模型,对山东省农业保险运行效率及影响因素进行研究。结果表明:山东省农业保险综合效率总体较好,农业保险纯技术效益已经达到最优状态,持续扩大普惠农业保险责任和保险标的的适用范围,阶梯式提升农户收入,有利于乡村振兴宏伟目标的实现;风险保额过度提升会增加农业生产对于农业保险的依赖程度,农田成灾面积与农业保险效率呈负相关关系。

基于DEA和Tobit模型的安徽省水资源利用效率测算与影响因素分析

利用超效率SBM-DEA模型、DEA-Malmquist指数对2011—2020年安徽省水资源利用效率进行测算,并采用Tobit模型分析其影响因素。结果表明,2011—2020年安徽省水资源利用效率未达到有效水平,利用效率平均值从0.931波动下降为0.873,16个地市中仅有合肥、淮北、黄山的水资源利用效率达到DEA有效,其余13个城市的水资源利用效率均处于生产前沿面之下。安徽省水资源利用效率Malmquist指数平均值为0.981,总体处于下降阶段,技术效率变化、技术进步变化均阻碍了效率的上升;合肥、淮北、芜湖、铜陵、安庆和黄山的Malmquist指数平均值处于上升阶段,其余10个城市的Malmquist指数值均处于下降阶段。人均GDP、第一产业比重、农业用水比重因素均对安徽省水资源利用效率的提升呈现出显著的正向促进作用;而人均用水量、人均污水排放量则均呈现出显著负向作用。

手术科室运营效率评估及影响因素研究——基于DEA-Tobit模型

目的:评估医院手术科室的运营效率及影响因素,优化医疗资源配置。方法:运用数据包络分析法(DEA),结合传统运营评价指标和疾病诊断相关分类(DRG)相关指标,综合评价某三甲医院2023年1-9月手术科室的投入产出效率,并进行松弛度分析和Tobit回归,得出改进目标和影响因素。结果:60%的手术科室DEA有效,20%的科室技术有效,20%的科室技术和规模均无效;Tobit回归结果表明,实有床位、医技人员数、万元以上设备台数、出院人次、手术占比、总权重均对综合技术效率水平产生显著影响。结论:医疗机构应转换思维,做好差异化管理,灵活调整卫生资源配置,结合DEA等方法及DRG相关指标补充完善院内绩效评估体系。

区域创新效率的环境影响因素分析--基于DEA-Tobit两步法的实证检验

应用DEATobit两步法对我国省际区域创新效率的环境影响因素进行分析.实证结果表明,劳动者素质与区域创新效率之间存在显著的正相关关系,而创业水平与区域创新效率之间则呈现显著的负相关关系,这可能与创业期企业规模较小有关.进一步分析显示,劳动者素质对区域创新效率的显著影响主要受教育投资力度这一因素影响,而平均受教育程度的影响并不显著;创业水平对区域创新效率的显著负影响主要受到民营科技企业的影响,而高技术企业的影响并不显著.本文结论为我国区域创新工程建设提供政策启示.