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。

风险投资、产学研合作与区域创新效率——基于DEA-Tobit两阶段模型的实证分析

本文利用2008~2019年中国省级面板数据,通过逐步回归法和面板DEA-Tobit两阶段模型进行实证分析,结果表明:整体上,风险投资能够显著提升区域创新效率,产学研合作在其中发挥部分中介效应;分地区看,风险投资对区域创新效率的影响和产学研合作的中介作用仅在东、西部地区显著,且边际效用呈东、中、西部递增趋势;创新主体的不均衡发展以及政府的过度参与阻碍了中部地区的创新效率从风险投资的参与中受益。

基于两阶段DEA-SFA模型的科学数据平台资源提供者服务效率研究——以国家生态科学数据中心为例

服务绩效评价是衡量国家科学数据平台发展质量的重要指标,效率测算为其提供重要依据。将国家生态科学数据中心资源提供者的服务过程分为资源服务和知识转化前后相关联的两个阶段,从投入产出要素的使用效率、科学资源的利用程度和用户感知的服务质量3个维度构建指标体系,利用两阶段数据包络分析-随机前沿方法(DEA-SFA)模型对43个资源提供者进行服务效率测算,并运用超效率模型对有效DMU做进一步区分和排名。结果表明:国家生态科学数据中心资源提供者在资源服务和知识转化阶段平均纯技术效率值分别为0.794和0.838,DEA有效站点数分别为12个和16个;在43个决策单元中,优秀资源提供者约占16%,一般资源提供者约占70%,较差资源提供者约占14%;另外,资源提供者的服务效率和地区经济发展水平具有一定关联性,东部地区表现优于中西部地区。基于上述研究结果,进而提出推动我国国家科学数据平台发展建设的相关对策建议。

基于共享投入两阶段DEA模型的通信企业标准化效率

从通信产业技术标准研发投入和标准化经营成果产出的视角,提出通信企业标准化效率评价指标体系,并构建可变规模报酬下的两阶段数据包络分析模型来测度通信企业技术标准研发效率和标准化成果转化效率。以华为和中兴两家企业2010—2020年的投入产出数据进行实证分析,结果表明,两家公司技术标准化整体效率较高,子阶段个别年份效率低下;在技术标准研发阶段,华为的效率平均值低于中兴的效率平均值;在标准转化阶段,华为的效率平均值高于中兴的效率平均值。最后,根据研究结果提出优化资源投入及利用效率、加入标准化联盟及组织和参与标准化活动等多条标准化效率提升建议。

基于大语言模型的协作式两阶段考试实践研究

针对学生编程基础差异影响合作学习积极性的现状,提出一种将大语言模型与协作式两阶段考试相结合的考试流程。文章以程序设计思想与方法课程为例,介绍两阶段考试的实践过程。学生首先独立测试,再在大语言模型的辅助下进行小组协作考试。研究结果表明,大语言模型在知识总结和凝练上具有显著的辅助学习效果,结合大语言模型的两阶段考试,不仅是一种新颖的形成性评价方法,也是构建以学生为中心的合作学习共同体的有效手段。

基于两阶段网络DEA模型的区域可再生能源技术创新绩效研究

可再生能源技术创新是促进可再生能源开发、社会清洁低碳发展的关键,可再生能源技术创新绩效评价是测度创新效率、水平以及发现短板的重要途径。将可再生能源技术创新过程划分为技术研发和成果转化两个阶段,构建考虑中间附加投入的两阶段网络DEA模型,对我国30个省份2014—2018年的可再生能源技术创新绩效进行分阶段和整体绩效评价。研究发现:我国可再生能源技术创新绩效整体水平不高,各省发展不均衡,可再生资源越丰富的地区,创新绩效水平越高,且大部分省份的技术研发绩效远高于成果转化绩效;我国可再生能源技术创新绩效水平逐年提高,各省份差异逐年减少,且不同资源禀赋地区间技术研发绩效和成果转化绩效的差异逐年减少;我国可再生能源技术创新整体绩效与两阶段绩效均有关,但受成果转化绩效的影响更为显著。基于以上结论,提出提高区域可再生资源利用效率、完善市场转化机制、加强区域间交流合作以促进均衡发展等政策建议。

锂电池的两阶段老化过程经验模型与分析

锂离子电池的老化过程可分为固体电解质界面膜增长和锂沉积机制主导的2个阶段。为了快速准确预测锂离子电池的循环寿命,并快速识别老化过程两阶段的转折点,建立了基于锂电池电化学过程模型的两阶段老化过程经验模型。针对镍钴锰酸锂电池的老化过程,基于电池两阶段电化学过程模型获得不同参数条件下两阶段的电池老化数据,采用两步非线性拟合方法获得了锂离子电池两阶段老化过程的经验模型,验证了该经验模型的有效性,并与传统的半经验模型进行了对比分析。结果表明:所建立的电池老化过程经验模型可以有效预测不同参数条件下电池的两阶段老化过程。特别是在电池加速老化阶段,所建立的经验模型明显优于传统的半经验模型。

基于两阶段非期望DEA模型的证券公司效率评估

证券公司的经营效率直接影响我国资本市场效率的整体水平和市场资源配置的有效性,如何对我国证券公司的经营效率进行科学、合理的衡量,是亟待解决的现实课题。基于此,本文将证券公司经营活动划分为创收阶段与盈利阶段两阶段,构建考虑非期望指标的两阶段非期望网络乘积型模型,并以我国24家中国上市证券公司作为样本进行分析。研究结果发现:考察期间我国证券公司效率普遍较低,绝大多数公司没有在最优规模上生产,各证券公司的经营效率在不同年份里出现了严重的两极分化,造成DEA无效的主要原因在于第一阶段的投入冗余。

融合群助教模型的两阶段知识蒸馏文本分类方法

针对Transformer架构的预训练语言模型进行文本分类时性能较优的模型存在参数量多、训练开销大以及推理时延高的问题,提出了一种融合群助教模型的两阶段知识蒸馏文本分类方法,其中群助教模型(Group assistant models,GAM)由图卷积神经网络助教模型(Graph convolution network assistant model,GCNAM)和Transformer助教模型组成,该方法将教师模型的知识经过Transformer助教模型传递蒸馏到学生模型中,期间通过图卷积神经网络助教模型对两阶段蒸馏过程进行指导。同时,针对模型中间层的知识蒸馏,提出了一种渐进式知识蒸馏策略,根据模型知识分布密度调整教师模型被蒸馏的层级。根据多个数据集的实验结果,文中方法均优于基线方法,并以最高损失0.73%的F 1值为代价,将模型参数量降低了48.20%,推理速度提升了56.94%。

中国医疗卫生系统管理和医疗效率研究——基于非期望产出和共享资源的两阶段网络DEA模型

深化医改是全面深化改革统筹推进的重要议题,当前的研究多集中在医疗卫生机构的管理运营效率上,很少同时考虑到医疗和医护人员的效率水平。因此,本文建立一个改进的非期望产出和共享资源的两阶段网络DEA模型,从管理效率和医疗效率两个层面对我国医疗卫生系统进行分析。研究结果表明:(1)我国当前整体医疗效率处于较高的水平,但管理效率仍有较大的进步空间;(2)东北部地区的管理效率与其他三个区域存在着较大的差距,仍需进一步提升各层非医护人员的管理和业务能力;(3)经济欠发达地区需因地制宜加大医疗资源投入,利用互联网、大数据、AI等先进的技术提高诊疗效率和人才培养质量。

新视角下中国上市银行X效率研究——基于关联两阶段DEA-Tobit模型

从2008年国际金融危机爆发至今,中国银行业整体盈利保持强劲增长,但对其效率提高与否仍存有很大争议。本文采用关联两阶段DEA测算出2003——2012年中国14家上市银行两个子阶段和整个过程的X效率,然后利用Tobit模型分析微观和宏观因素对X效率的影响。研究发现:不良贷款率、净息差等微观因素对银行X效率影响显著;全社会固定资产投资增长率和国房景气指数的上升以及财政支出增长率、货币供给量M2增长率的下降均有利于提高银行X效率。

利差波动对商业银行盈利效率的影响研究——基于两阶段关联DEA-Tobit模型的实证分析

文章以40家商业银行2010年到2016年的数据为对象,运用两阶段关联的DEA模型对商业银行盈利能力的技术效率和规模效率进行分析,然后建立了盈利效率影响Tobit回归模型,得出国有商业银行的技术效率低于股份制商业银行和城市商业银行,利差对技术效率影响不明显,但对商业银行的盈利效率有正向影响。最后提出了商业银行应提升金融创新能力、对其规模优化、保持合理的存贷比等相关建议。

基于两阶段串联DEA模型的工业企业技术创新效率及影响因素

基于我国大中型工业企业2010—2015年间的面板数据,运用两阶段串联DEA模型,将技术创新过程分为技术研发和成果转化两个阶段,探究大中型工业企业技术创新效率现状,并采用DEA-Tobit模型分析影响技术创新效率的主要因素。研究发现,考察期内我国工业企业技术综合创新效率和各阶段创新效率总体不高,成果转化阶段的创新效率值略高于技术研发阶段的平均效率值;区域两阶段技术创新效率值存在显著差异,东部地区的效率值相对较高,中部地区的效率值相对较低。大中型工业企业技术创新效率受市场集中程度、政府支持程度、对外开放程度、国有化程度等多种因素的综合影响。

智能电网条件下的两阶段电力需求预测模型研究

智能电网因其具有与传统电网不同的特征,复杂化了电力需求的预测过程,传统的电力需求预测方法已不再适用。考虑到智能电网下电网与用户的'友好互动'和实时电价的实施,建立了两阶段的电力需求预测模型。第一阶段是不考虑电价的变化预测典型日负荷需求;第二阶段是在第一阶段的基础上考虑每时刻电价变化所带来的负荷转移,修正第一阶段的预测结果。算例研究表明,该模型能较好地反应出实时电价下用户的需求响应及需求响应所带来的负荷转移。

“实货制”下铁路空车动态调配两阶段优化模型与算法研究

铁路现行的"实货制"货运组织原则,要求对客户提出的要车申请敞开受理、随到随办、及时批复。本文针对客户空车申请具有波动性的特点,构建铁路空车动态调配两阶段优化模型,制定相应的"预优化空车调配"和"二次优化调配"两阶段求解策略。预优化空车调配是对固定需求的空车调整进行优化,二次动态调配指执行预优化调配过程中,对于新产生的装车需求而重新进行的策略优化。将空车调配的决策周期进行时段划分,以费用最小化为目标函数,综合考虑车站的到发能力、各时段空车供需能力、线路通过能力建立模型,采用整数编码的微进化算法对模型进行求解。算例表明模型与算法能够较好解决空车需求动态变化的调配问题,为空车调整及批复客户空车申请提供决策依据。

广义输出误差模型的两阶段最小二乘递推辨识

在有色噪声干扰系统中有一类系统,它具有广义输出误差模型（OEARMA）,本文提出一类广义输出误差模型的两阶段递推最小二乘参数估计算法.该算法基本思想是结合辅助模型辨识思想和分解技术,将系统分解成两个子系统,每个子系统包含一个参数向量.借助基于辅助模型和递推最小二乘理论,用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中未知中间变量,用估计残差代替信息向量中不可测噪声项,从而可以运用递推辨识思想来估计系统所有参数.该算法具有较高的计算效率,仿真例子说明提出算法的有效性.

媒体关注、产权性质与上市公司融资约束——基于Heckman两阶段模型的实证检验

基于信息不对称理论和声誉理论,文章以2010-2014年沪深两市5988个观察样本为研究对象,采用Heckman两阶段模型实证检验了媒体关注对上市公司融资约束的影响机理,探讨了不同产权性质情况下媒体关注对融资约束的影响差异。研究结果显示:媒体关注与上市公司融资约束呈负相关关系,媒体关注可以缓解企业的融资约束程度;正面媒体报道可以降低企业的融资约束程度,而负面媒体报道则会加剧企业的融资约束程度;媒体关注对不同产权性质企业融资约束的影响存在差异。具体而言,相对于非国有企业而言,媒体关注对国有企业的融资约束缓解程度更大。

基于共享投入两阶段DEA模型的中国省际高技术产业研发创新效率评价

基于中国高技术产业技术开发和成果转化两阶段视角,考虑共享资源在两个子系统间的分配结构,构建包含共享投入在内的中国高技术产业研发创新效率评价指标体系,运用共享投入两阶段DEA模型对我国29个省份2010—2014年的研发创新效率进行测算。研究结果表明:我国高技术产业综合效率水平不高,东部地区高技术产业效率高于西部和中部地区,研发创新综合效率基本呈现倒"U"型变化特征,省际间高技术产业效率差距较大;中国高技术产业技术开发效率显著高于成果转化效率,高技术产业研发创新效率利用模式属于"高技术开发,高成果转化"型的省份仅占样本总数的27.5%,且主要来自于东部地区。最后,根据中国高技术产业实际情况,给出一些政策建议。

中国高技术产业创新效率评价——基于两阶段动态网络DEA模型

构建了两阶段动态网络DEA模型,知识创新阶段P^t采用投入导向BCC模型、科技成果商业化阶段P^(t+1)采用产出导向BCC模型,借助DEAP2.1软件对中国高技术产业创新效率进行了评价。结果表明,中国高技术产业创新综合效率整体偏低,但P^t阶段效率高于P^(t+1)阶段效率;60%以上省份属于非DEA有效省份,存在改进空间,且P^(t+1)阶段改进空间更大;70%以上省份属于规模收益递增省份,且主要发生在P^(t+1)阶段,中西部地区规模收益递增省份数量均超过相应阶段东部地区;投影分析显示,非DEA有效省份创新投入产出改进幅度普遍较大,其中P^(t+1)阶段产出改进幅度远远大于P^t阶段投入改进幅度。在此基础上,提出了相应的政策建议。

基于单变量分析的我国上市公司两阶段财务预警模型实证研究——以纺织行业为例

我国现有的财务预警研究大部分仅限于对上市公司是否会陷入ST来建立预测模型,缺少对公司陷入ST后财务状况预测的进一步研究。应着眼于为上市公司的外部信息使用者建立ST前和ST后两阶段的预测模型,即把正常公司是否会转为ST公司作为模型预测的第一阶段,把ST公司是否会暂停上市作为模型预测的第二阶段,可选取包括现金流量指标在内的五种财务指标,以纺织行业为例进行分行业的实证研究,建立纺织行业两阶段的单变量预测模型。研究结果表明这些模型在两个阶段都达到了较好的预测效果。