中国粮食生产效率及影响因素分析——基于DEA-Tobit两步法研究

[目的]通过测算中国各省市粮食生产效率评价中国粮食生产综合绩效,并从支农政策、要素投入等维度考察其对中国粮食生产效率的影响。[方法]基于2004—2016年省域面板数据,采用MalmquistDEA模型对粮食生产效率进行测度和分解,并运用面板Tobit随机效应模型对粮食生产效率影响因素进行实证检验。[结果]研究期内粮食生产全要素生产率及其分解指标总体达到DEA有效,且具有明显的时空差异特征;粮食全要素生产率改进主要源于技术进步,而技术效率作用偏低,"单引擎"驱动特征明显;化肥、农用机械、灌溉及支农政策对粮食全要素生产率、技术进步、技术效率均具有正向促进作用,但化肥投入对技术效率作用不显著,各因素作用强度排序为"支农政策>化肥>农业机械>灌溉",且这些影响同样具有区域差异。[结论]提升粮食全要素生产率时要注重农业技术更要逐步提升农业技术效率,通过改革财政支农政策体系和转变要素投入结构来提升中国粮食综合生产效率。

基于DEA-Tobit两步法的城镇化效率评价及其影响因素——从人口城镇化与土地城镇化协调发展的视角

当前我国土地城镇化超前发展的大背景下,从人口城镇化与土地城镇化协调发展的视角研究城镇化效率具有重要的现实意义。文章以甘肃省12个地级市为研究对象,选用DEA模型从人口与土地城镇化协调发展的视角评价城镇化动态效率和静态效率,并建立面板Tobit回归模型分析城镇化静态效率的影响因素。结论表明,2009—2014年12个城市整体城镇化效率年均下降9.5%,其中在2014年有7个城市属于非DEA有效发展类型;经济发展水平、外资利用规模变量对城镇化综合效率并未表现出显著影响,城市规模与城镇化综合效率呈现"U"型曲线关系,金融发展程度、第二产业比重和第三产业比重与城镇化综合效率正相关,投资率、产权结构变量与城镇化综合效率负相关。

基于DEA-Tobit模型的中国省域创新发展效率测评

运用DEA-BCC模型和Malmquist指数对2000—2015年我国30个省份的创新发展效率进行静态和动态评价,再利用Tobit模型分析找出关键的影响因素。结果表明:(1)我国创新发展静态效率的整体水平不高,普遍存在无效率状态,规模效率是主要的制约因素;(2)各省份创新发展静态效率的空间差异明显且时期波动较大,但整体呈上升趋势;(3)研究时期内全国创新发展动态效率保持较高增长,技术进步是其提升的关键性因素;(4)我国四大经济区在不同年份的创新发展动态效率差异各有不同,整体上升态势较明显,并呈现出"东部—东北—中部—西部"逐渐衰减的分布格局;(5)人力资本投入在所有时期内对省域创新发展综合效率的影响显著,其他变量在不同时期内也产生重要的影响。

基于两阶段DEA的山东棉花生产效率评价研究

采用两阶段DEA即DEA-Tobit两步法对山东棉花的生产效率进行了实证测算分析。结果表明:虽然2000—2008年间山东棉花的综合生产效率水平较高,但尚未达到资源的有效配置,要素配置有待进一步改进;地区间的生产效率差异明显;在环境影响因素方面,基础设施对棉花生产效率没有显著影响,而农业种植结构对棉花生产效率具有负效应。

科技人才聚集的区域演化对区域创新效率的影响

借鉴产业聚集指数,本文建立了科技人才聚集空间结构系数来反映科技人才聚集的变化态势。并据此应用DEA-Tobit两步法,基于2003—2013年的相关数据,分析中国科技人才聚集的区域演化对区域创新效率的影响。结果表明:中国区域创新效率整体水平不高,经济发达地区整体上高于经济欠发达地区;科技人才聚集强度与科技人才聚集均衡度对区域创新效率具有促进作用;科技人才聚集规模对区域创新效率具有负向影响,主要因为当前的科技人才聚集规模与区域创新效率不匹配,经济发达地区科技人才过度聚集,而经济欠发达地区科技人才聚集不足。

基于DEA-Tobit模型的中国县域污水处理服务减排效率测评

县域污水处理服务快速增长,已成为重要的减排力量,但减排效率差异很大。为了提高县域污水处理服务的减排效率,本文应用数据包络分析法,以年处理能力、年运营费用、年耗电量、雇员人数为投入变量,以污水实际处理量、COD、BOD5、氨氮消减量为产出变量,构建县域污水处理服务减排效率评价模型,以2014年中国413个县域污水处理设施进行实证分析,并应用Tobit模型分析找出关键影响因素。结果表明:①全国县域污水处理服务减排综合效率平均值为0.637,具有较大的效率提升空间;技术效率为0.756,要素配比急需改善;规模效率为0.835,且73.85%的县域处于规模报酬递增阶段,有必要扩大处理规模;②污水处理服务减排效率的区域差异明显,特征各异;③处理规模、水量负荷率、运营年限、人口密度、经济发展水平对减排效率产生正向影响;④生物膜类工艺减排效率相对较高。因此,根据区域特征分类指导,加强县域污水处理服务运营管理交流,适当扩大处理规模,因地制宜选择污水处理工艺,加强配套管网建设,促进雨污分流,有利于提高污水处理服务的减排效率。

协同创新效率的国际比较及其影响因素分析

利用25国1996-2009年的面板数据,运用超效率DEA和DEA-Tobit两步法对各国的国家创新效率和影响因素进行了分析。主要发现包括:经济危机对各国国家创新效率和创新全要素生产率均有负面影响,其中技术退步是引起各国全要素生产率下降的主要因素;中国的国家创新效率仍然处于较低的水平,在样本考察期内总体呈现下降趋势,且存在较为严重的技术退步现象;企业、高等院校和科研机构的创新协同是有效率的,三者的创新活动均显著而持续地促进了国家创新效率提高;一国宏观税率对国家创新效率具有拉弗效应,过高和过低的税率均不利于促进国家创新效率。

中国航空制造业的创新效率及影响因素研究

采用DEA-Tobit两步法先对全国20个地区两个阶段的创新效率进行测算,并进行实证分析。研究结果表明,中国大部分地区航空制造业技术创新和管理创新效率低,主要体现在规模效率低、纯技术效率低,大多数地区航空制造企业在技术和管理创新上均有改善的空间;不同的创新模式下,企业规模、企业绩效和市场环境等因素对航空制造业创新效率产生不同的影响,教育对提升航空制造业的创新效率有积极作用,而政府应减少对企业创新活动的不必要干预。

农业科技服务对农业生产效率的影响研究

基于DEA-Tobit两步法对全国农业科技服务对农业生产效率的影响进行实证分析。结果表明,农业生产综合效率最高的是北京、上海、福建、陕西和青海这五个地区,且地区间存在区域差异。农民专业合作社成员人数和农业科技推广机构从业人员数对农业生产综合效率产生显著影响。在当前形势下,就提高农业生产综合效率而言,以农民专业合作社为主导的农业科技服务体系相对于政府主导型农推体系更有优势。

基于Malmquist的重庆市科研院所知识生产效率分析

利用中国31个省市自治区科研院所2009—2011年的数据,采用DEA(Data Envelopment Analysis,数据包络分析)和Malmquist指数分析方法从静态和动态两个角度对重庆市科研院所的知识产出效率进行比较分析,并利用DEA-Tobit两步法找出影响科研院所效率的主要影响因素。研究发现:重庆市科研院所的知识生产效率总体处于偏低状态,其科技资源的利用效率存在提升空间;重庆市科研院所未来改革的方向应集中在财政资助方式的变革,加大博士层级的科技人才培养力度,以及提高科技人才劳务支出等。最后提出了相应的政策建议。

我国民营医院的技术效率研究

采用数据包络托比特(DEA Tobit)两步法,实证研究20082011年广东省X市所有二、三级医院的技术效率及其影响因素,探讨民营医院与公立医院存在技术效率差异的深层原因。研究发现,给定其他因素不变的条件下,民营医院的DEA技术效率比公立医院高0.263。这是因为与公立医院相比,民营医院的床位、建筑面积等投入要素的增速更低,但门诊诊疗人次等产出增速更高。此外,无论是民营医院还是公立医院,医疗质量、市场竞争均有助于提高医院的技术效率;药占比对医院的技术效率则有负向影响。建议政府应鼓励和发展民营医院,规范和引导市场有序竞争,严格管控药占比,促进医院改善医疗质量。

甘肃省耕地利用效率及其影响因素分析

为促进甘肃省耕地资源配置效率,运用DEA-Tobit两步法从土地、劳动力、技术投入方面对1996-2018年甘肃省耕地利用效率及其影响因素进行分析。结果表明,(1)甘肃省耕地利用效率综合效率、纯技术效率、规模效率都呈现上升趋势;(2)1996-2017年都为规模报酬递增,但有些年份出现投入冗余产出不足的情况;(3)有效灌溉率、成灾面积占播种面积率、农民人均纯收入都与甘肃省耕地利用效率显著相关。

税收和补贴政策对R&D效率和规模的影响——理论与实证研究

从激励理论的角度出发分析了税收和R&D成本补贴政策对企业R&D活动规模和效率的影响。理论分析表明,税收的存在会弱化企业努力投入激励并降低了R&D活动的期望收益,从而既不利于提高R&D活动的效率,也不利于扩大R&D活动规模;而在R&D成本实行同一所得税抵扣政策下,政府对企业R&D投入的直接补贴政策是激励中性的,它虽然无助于提高R&D活动效率,但可以有效提高R&D活动规模。利用我国14个高技术行业1995-2008年面板数据进行的实证检验支持了上述理论结论。进一步证明,改变现行的R&D成本同一所得税抵扣政策为差别抵扣政策可以提高社会福利。