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。

基于三阶段DEA-Malmquist指数模型的“十三五”时期新疆畜牧业经济发展效率特征

为了测算和提高新疆畜牧业经济发展效率,采用三阶段DEA-Malmquist指数模型,对“十三五”时期新疆14个地(州、市)畜牧业经济发展水平进行投入产出效率分析。结果表明,从静态分析来看,只有伊犁州直属县(市)在“十三五”时期的规模报酬不变,呈DEA有效;其他地区由于规模效率或纯技术效率下降导致综合技术效率呈DEA无效,规模大多递增。从动态分析来看,“十三五”时期Malmquist指数小于1.000,表明新疆畜牧业经济效率呈下降趋势,且技术进步的变动是阻碍畜牧业经济效率提升的主要原因。应加强技术管理力度,以新型牧业经营主体为导向,提高优化资源配置效率的能力;加强草原保护建设,推行适度规模。效率水平高的地区应保持畜牧业经济发展优势,进行技术推广;效率水平低的地区需从政策、登记体系、基础配套设施建设、人才、技术等方面加大投入。

广东省科技成果转化效率测量与时空特征——基于DEA-Malmquist指数模型

为有效识别广东省科技成果转化的效率与时空特征,促进科技成果更好赋能经济社会高质量发展,运用DEA-Malmquist模型,测算广东省21个地级市在2010—2019年的科技成果转化效率。研究发现,2010年与2019年,全省整体科技成果转化综合效率未达到DEA有效,且2019年的综合效率更低;同时,全要素生产率指数普遍波动较大,各市历年全要素生产率指数差异普遍显著,其中技术进步是影响全要素生产率指数的主要指标。基于此,研究提出平衡研发与转化、推动“政产学研金用服”协同、实施差异化的成果转化战略和加强区域交流合作的政策建议。

2007—2020年黄河流域农业灌溉用水效率——基于3阶段DEA模型和Malmquist指数

为使黄河流域农业灌溉水资源得到合理利用,采用3阶段DEA模型和Malmquist指数方法,分析2007—2020年黄河流域各省区在剔除外部环境影响因素下的实际农业灌溉用水效率。结果表明:1)黄河流域农业灌溉用水效率低下主要受制于经济水平和水资源禀赋,尽管政府的重视对其效率具有一定的促进作用,但效果不显著。2)在消除外部影响因素后,2007—2020年黄河流域灌溉用水的纯技术效率平均值被低估(0.931),综合技术效率平均值(0.733)和规模效率平均值(0.792)被高估。在省域尺度上,除河南省农业灌溉用水效率位于有效前沿面外,其余省区的农业灌溉用水投入均未得到有效利用。3)通过Malmquist指数分析发现,2007—2020年黄河流域农业灌溉用水效率整体呈波动上升趋势,平均增长率为10.3%。其中,技术进步变化>1,规模效率变化与Mamquist指数变化趋势相似。综上,黄河流域应在灌溉技术水平较高的基础上高度重视农业灌溉用水中规模效率的潜力,以进一步提升灌溉用水效率。

基于DEA-Malmquist指数的江西省农业机械化供给效率研究

为探究江西农业机械化发展水平,挖掘影响江西农业机械化发展的主要因素,寻求优化江西农业机械化发展路径。以江西省11个地市为研究对象,运用DEA-Malmquist生产率指数模型,研究江西省农业机械化供给效率动态变化规律。DEA-BBC分析结果表明,江西11个地市农业机械化综合技术效率处于上升态势,投入产出效率逐步改善,但整体未达到DEA有效,仍存在上升空间。Malmquist指数分析结果表明,江西省农业机械化TFP呈现阶段性波动上升特征,存在明显的区域性差距,规模效率在推进农业机械化进程中发挥重要作用,而技术创新和技术推广则成为影响农业机械化发展的关键因素。因此,既要从规模效率角度大力推进农业机械化规模发展,也要从政策支撑角度加快新农机、新技术的推广应用,更要从技术进步角度提高农业机械化技术水平,以优化提高江西省农业机械化供给效率。

基于DEA-Malmquist模型的浙江省中医类医院运行效率评价

[目的]分析浙江省中医类医院运行效率现状并对二级、三级中医类医院进行对比分析,探索其影响因素,为浙江省中医类医院优质高效发展提供参考。[方法]采用描述性统计分析方法描述各项指标基本情况,采用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型分别从静态、动态分析医院效率和变化趋势。[结果]2021年3项投入指标[执业(助理)医师数、实有床位数、万元以上设备台数]与2017年相比分别上升了23.2%、10.4%和49.6%;2021年3项产出指标(总诊疗人次数、出院人数、医疗收入)与2017年相比分别上升了22.3%、7.3%和12.2%。2019年DEA有效的医院最多、共15家(19.5%),2021年最少、共10家(13%),5年间DEA均有效的医院有4家(5.2%),绝大多数医院处于非DEA有效;2017-2021年,TFP指数均值为0.982,EC指数均值为1,TC指数均值为0.982。[结论]卫生投入逐年增加,但浙江省中医类医院整体运行效率下降;二级公立中医院运行效率比三级公立中医院高;浙江省中医类医院存在无序规模扩张;技术进步是促进医院效率提升的推动力。

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。

基于DEA-Malmquist模型的中国沿海省份科技创新效率研究

构建科技创新效率评价指标体系,运用DEA-BCC模型静态分析2021年中国沿海11个省份科技创新效率水平,对非DEA有效省份进行原因分析,并运用Malmquist指数,动态分析2011—2021年中国沿海11个省份科技创新效率的时空变化。研究发现,从静态分析看,2021年中国沿海省份科技创新效率整体较高,其中东部地区海洋经济圈科技创新效率水平最高,南部地区海洋经济圈科技创新效率最弱;纯规模效率是影响沿海省份能否处于DEA有效状态重要因素;从动态分析看,评价期内中国沿海省份科技创新整体处上升状态,Malmquist指数呈“下降-上升-下降-上升”循环变化;三大海洋经济圈从北往南依次为1.064、1.037、1.032,呈“北高南低”的空间布局,综合技术效率、纯技术效率是决定科技创新效率空间布局的关键因素。基于此,提出坚持市场需求导向,强化企业科技创新主体地位、优化科研资源投入,提升科技市场活力、打破区域限制,实现沿海科技创新协调发展等建议。

基于三阶段DEA-Malmquist模型的我国西部地区低碳物流效率研究

考虑碳排放的影响,建立西部地区物流效率指标体系,运用三阶段DEA模型对低碳物流效率进行测度,结合Malmquist模型分析低碳物流全要素生产率。实证表明,西部地区低碳物流效率水平较低,且受城镇化率、科技创新水平、地区经济水平等因素影响;从静态视角看,西部地区低碳物流效率水平偏低,主要原因是物流业规模有待发展;从动态视角看,技术进步是影响低碳物流效率的主要因素。建议西部地区应加大对低碳物流的政策支持,调整产业规模,搭建低碳物流绩效测量系统,推动低碳物流人才培养和引进,密切加强与其他地区的交流与合作。

东三省区域物流效率测算研究——基于DEA-Malmquist

选取2011-2020年东北地区三个省份的面板数据,运用DEA-Malmquist指数模型,进行静态层面与动态层面的分析,进而得出相关结论,并提出提升物流效率的建议。实证结果表明:观测期内,东三省地区整体物流综合效率较高,其中吉林省居于首位,东三省全要素生产率十年期内平均下降1.7%,只有辽宁省呈现增长趋势,制约其余两个省份上升的主要原因是技术效率指标的下降。东三省地区应重视物流技术的创新与提高,加大省市间的协同发展,以谋求物流规模效益的最大化,同时政府应加强调控,因地制宜出台有关政策,发展特色物流、绿色物流。

浙江省科技金融绩效的静动态演变及区域差异研究——基于AHP-DEA-Malmquist模型

运用AHP-DEA-Malmquist模型对2007-2021年浙江省及各区域科技金融效率进行静动态分析,结果表明:2007年以来静态效率整体较低,但呈上升态势,区域差异明显;全要素生产率增长较快,呈W形波动,主要依靠技术进步与规模效率提高。对科技金融绩效进行分析,结果表明:随着科技金融体系逐步完善,2007年以来浙江省及各区域绩效均处于上升状态,2018年后加速上升。今后科技金融工作重点应放在加大投入规模,优化投入结构,提高金融资源配置效率,提升企业自主创新能力,促进技术进步等方面。

基于Dea-Malmquist模型的西部地区城乡义务教育资源配置效率实证分析

定量评价西部地区城乡义务教育资源配置效率对实现城乡义务教育优质均衡发展具有重要的现实意义。本研究基于DEA-BCC模型和Malmquist指数,对西部地区12个省(市、自治区)2017-2021年城乡义务教育资源配置效率进行静态描述和动态测算分析。研究结果表明:西部地区12个省(市、自治区)城乡义务资源配置效率整体有所提高,但省际间、城乡间存在差距,且乡村地区的义务教育资源配置效率低于城市;西部地区12个省(市、自治区)城乡义务教育资源配置的全要素生产率整体呈下降趋势,纯技术效率和规模效率对全要素生产率的影响较大。因此,本研究基于研究结论提出了提高西部地区城乡义务教育配置效率的政策建议:一是统筹规划,保障西部城乡义务教育资源的均衡配置;二是科学预算,确保西部城乡义务教育资源投入的合理性;三是完善机制,提高西部城乡义务教育资源配置效率。

基于三阶段DEA和Malmquist指数的我国基层医疗卫生资源配置效率研究

目的:分析我国31个省(区、市)基层医疗卫生资源配置效率及其影响因素现状。方法:利用三阶段DEA模型对2020年数据进行静态分析,利用Malmquist指数对2016—2020年的数据进行动态分析。结果:目前我国基层医疗卫生资源配置效率总体较差,主要受技术进步制约;在剔除环境变量和随机干扰的影响后,2020年我国基层医疗卫生资源配置综合效率均值为0.702,5个省(区、市)的综合效率等于1;环境变量对资源配置效率影响显著,其中地区生产总值和人均可支配收入对资源配置效率提升有积极作用,政府卫生支出和65岁及以上人口占比对资源配置效率提升有负向影响;2016—2020年基层医疗卫生资源配置全要素生产率总体呈下降趋势。结论:政府应结合当地实际情况合理配置医疗卫生资源,加强基层医疗卫生机构网络体系建设;基层医疗卫生机构应重视人才队伍建设,并全面落实老年人服务优待政策。

基于DEA模型的风电企业融资效率影响因素分析

基于“双碳”背景,利用我国31家风电企业的财务数据,借助DEA-Malmquist模型研究了2015—2022年风电行业静态与动态融资效率,发现近半数企业仍处于低效率区间;使用Tobit模型对各融资效率影响因素进行回归分析,发现资产周转率、净资产收益率等有正向显著影响作用,资产负债率等有负向影响作用。企业在日常生产经营过程中应关注政策导向,注意自身资产结构并加大科研投入以提高融资效率。

基于DEA和Malmquist指数的成本管理效率研究

采用DEA和Malmquist指数定量化分析成本管理效率,确定DEA有效性。文中选取企业成本管理投入产出指标,运用DEA模型和Malmquist指数分别分析2018—2020年安徽省地级市建筑业企业的成本管理效率。研究结果表明,安徽省建筑业企业成本管理效率整体偏低,各城市企业间管理水平差距较大,各地级市的Malmquist均值为1.075,整体效率以7.5%的幅度增长,增长主要来源于技术效率的提高。最后提出应依据分析结果有针对性地提高管理效率、改进企业成本管理、均衡建筑业发展的建议。

基于PCA-DEA方法和Malmquist指数的单井措施费投入产出效率评价

单井措施费投入产出效率评价有助于油田公司把握单井开发现状,进行精准高效的财务支配,使油田管理实现业务财务的双向融合。目前,油田公司评价方式不够细化,尚未与单井措施费投入产出进行有机结合。通过构建单井措施费投入产出效率评价指标,使用PCA-DEA组合方法和Malmquist指数,对单井措施费投入产出效率进行静态评价和动态评价,并提出改善建议。研究结果表明:当前各区块单井措施费投入产出效率整体向好,但存在两极分化的问题,个别区块的措施费投入产出效率有待提升;动态评价的分析结果表明大多数区块实现生产效率的提升,技术变化水平是制约措施费投入产出效率的主要因素;PCA-DEA方法可解决区块少、指标多而导致的评价结果不精确的问题,且Super-SBM模型评价结果更为精确。本文研究对单井措施费投入产出效率评价具有借鉴意义,能够为油田公司进一步实现高质量发展提供参考和指引。

基于DEA-Malmquist模型的吉林省科技创新效率研究

通过构建DEA模型和Malmquist指数对吉林省科技创新效率进行研究,分析吉林省各市科技创新效率及不足。研究表明,吉林省科技创新综合效率取得了一定程度的进步,但受技术进步指数制约,未能达到持续良好的稳定发展状态。若注重技术进步,吉林省科技创新能力将得到很大改善,但需关注各地区增长不均衡现象。对此,吉林省可以采取构建吉林省特色科技创新驱动发展模式、营造优良科技人才生态、健全科技创新管理制度等对策。

“双高”建设院校增进区域科技资源绩效评价研究——基于DEA-Malmquist模型

选取56所“双高”建设院校,构建突出区域科技资源绩效的指标评价体系,使用DEA-Malmquist模型方法,分析2019—2021年间“双高”建设院校区域科技资源绩效及其变动。研究发现,2019—2020年、2020—2021年56所“双高”建设院校的全要素生产率变化指数平均值分别为0.959和1.006,东部、中部、西部地区区域科技资源绩效差别不大,但东部、西部地区内部院校之间存在较大的区域科技资源绩效差距。未来应当优化院校内部投入产出结构、强调精准投入,提高组织管理水平,建立更为注重服务区域的科技资源评价指标体系。

我国高等教育财政经费支出效率实证研究--基于DEA-Malmquist指数模型

基于DEA-Malmquist指数模型对我国2016-2020年高等教育财政经费支出效率进行了静态和动态综合评价。研究结果表明:我国高等教育财政经费支出效率整体水平不高,大多数省份为非DEA有效,规模效率对财政经费支出效率的变动作用明显。高等教育财政经费支出效率存在显著的地区差异性,整体表现为中部地区高等教育财政经费支出效率明显优于东、西部地区;东部地区财政性经费支出规模报酬递减效应逐渐凸显并扩大。最后,从加大财政经费投入规模,分区实行差别化战略,完善经费支出绩效管理制度等方面提出提升高等教育财政经费支出效率的政策建议。

基于DEA-Malmquist模型的中国生态效率研究

党的十八大以来,生态环境保护成为了中国重要的发展目标,生态文明建设更是成为国家重要战略,而生态环境的评价体系是评价生态文明建设的重要方式。基于2010—2019年31个省份(未包括港澳台地区)的面板数据,构建生态效率评价体系,运用DEA-Malmquist模型对全国31个省份的生态环境进行整体评估,进一步评价各地区的生态环境。结果表明:青海、甘肃、宁夏等经济基础较差省份的生态效率较高,辽宁、北京、河北等经济发展较好的工业城市的生态效率较差;2010—2019年,全国生态效率趋于平稳,甚至有下滑趋势。基于此,根据不同省份的生态效率发展水平提出了针对性的政策建议。