京津冀农产品流通效率评价——基于PCA-DEA-Malmquist指数分析

本文利用因子分析方法,对京津冀地区2011-2018年的相关面板数据进行降维提取,再利用DEAMalmquist指数分析方法,对京津冀地区农产品流通体系进行动静态效率评价。结果表明,2011-2018年间京津冀地区整体农产品流通效率呈波浪式上升。同时京津冀地区农产品流通效率存在一定空间差异,河北省流通效率较低,主要是受到技术进步的抑制。总体来看,技术进步成为缩小空间差异和推动区域整体效率提升的关键所在。为此,京津冀地区应该提升冷链物流技术水平,推动京津地区技术示范作用,优化现有基础设施,完善区域资源配置和分工协作。

长江经济带农产品流通效率时空差异分析——基于PCA-DEA-Malmquist指数模型

本文基于PCA-DEA-Malmquist指数分析法,以2007-2016年长江经济带省际面板数据为样本,分析了长江经济带农产品流通效率的动态变化与空间差异,得出如下结论:长江经济带农产品流通效率呈先下降后上升的状态;不同地区农产品流通效率差异较大,下游地区流通效率最高,而上游地区效率提升幅度最大;技术效率是促进长江经济带农产品流通效率发展的主要原因,技术进步和纯技术效率变化是拉开地区流通效率差异的原因.

高职院校产教融合支持经济社会发展有效性研究

基于PCA-DEA-Malmquist指数模型,从静态和动态两个角度对2017-2021年沿海9个省份高职院校产教融合支持经济社会发展的有效性进行了测度分析。结果发现:不同省份高职院校产教融合成效差异较大,江苏省年年位居第一;高职院校产教融合支持经济社会发展效率在近五年均未达到DEA有效,但整体呈现稳步上升态势,资源配置、管理及使用效率对综合效率的提高起到主要作用,其次是技术进步的驱动作用。该研究旨在拓宽产教融合的研究视域,丰富产教融合支持经济社会发展有效性测度方法,便于实时监控产教融合成效状况,为产教融合的实践及其对经济社会发展推动作用的量化提供理论支持,为高职院校及相关部门管理者提供科学合理的决策支持。

知识视角下区域创新绩效研究——基于PCA-DEA模型和Malmquist指数的实证分析

本文综合关于区域创新绩效的研究文献,构建了知识视角下的区域创新绩效指标评价体系。在此基础上,首次运用PCA-DEA模型和Malmquist指数分析方法对我国30个省域创新绩效进行了动态实证分析。研究发现我国区域创新绩效整体呈上升趋势,但是近年遇到瓶颈,区域创新效率的主要限制因素是PECH(纯技术效率)值较低。东部区域创新绩效高于西部地区,而中部区域创新绩效最低。西部地区创新技术效率已经赶超东部,呈持续领先态势。北京、内蒙、福建、河南、贵州、云南、宁夏、新疆等8个省市是创新活动生产可能性前沿外移的主要推动者。基于实证分析的结果,为提高我国区域创新绩效提供相应思路。

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Malmquist指数的“一带一路”沿线省市高校科技创新效率研究

基于PCA-DEA模型和Malmquist指数对“一带一路”区域18省市高校2012-2017年的科技创新效率进行了测度分析。研究结果表明:2012-2017年间,“一带一路”区域高校科技创新效率波动变化,呈“V”趋势;“一带一路”区域高校科技创新效率提升的主要限制因素为纯技术效率;“21世纪海上丝绸之路”地区高校综合技术效率较高,而“丝绸之路经济带”地区高校综合技术效率普遍偏低。因此,建议通过实施差异化战略、注重人力资本积累、优化物质资本投入效率、加强产学研协同、扩大高校国际科技交流合作研究等措施实现“一带一路”区域高校科技创新效率的提升。

基于PCA/DEA模型的科技创新效率评价——以山东高校为例

科学地评价山东高校科技创新效率,对于推动山东新旧动能转换并加快“双一流”大学建设具有重要影响。采用PCA-DEA组合模型和Malmquist指数分析方法,利用2013-2017年高校科技创新面板数据,测算了山东39所高校科技创新过程中技术效率、技术进步及全要素生产率增长情况,并进行了聚类分析。研究结果表明:2013年后,山东高校科技创新效率总体显示出上升趋势,但是波动较大;山东省属高校(特别是省属非重点高校)科技创新效率增幅较大,而三所“211”及省部共建高等学校科技创新效率增幅并不明显。高校科技创新效率提升的主要限制因素是技术进步因素。本文结论可以为山东高校科技创新有效性评价提供相应启示。