基于PCA-DEA-Tobit模型的物流企业绩效评价

提出了基于PCA-DEA-Tobit的物流企业绩效评价的新方法并实证验证了其有效性和可行性。首先将物流企业绩效的指标区分为内部因子指标和外部因子指标,并将每个一层内部因子指标进一步区分为与物流企业各个运营环节契合的二层内部因子指标。为了满足DEA的使用条件,应用主成分分析法(PCA)消除原二层指标之间的相关性,并按照至少85%的累计贡献率提取出新的二层指标并进行正数化处理,进而应用交叉效率DEA对各一层内部因子指标进行评价,结合由熵权法得到的客观权重得到各决策单元的整体绩效值及相应排序,最后以Tobit回归模型分析外部因子指标与物流企业整体绩效的关联程度及其影响。

战略性新兴产业金融支持效率研究——基于PCA-DEA-Tobit模型的实证分析

大力发展战略性新兴产业是中国21世纪的中心任务之一,而金融资本的支持对战略性新兴产业极其重要。文中在主层次分析法(PCA)基础上遴选出具有代表性的投入产出指标,以此为基础采用DEA模型测度战略性新兴产业金融支持效率,最后采用Tobit模型分析金融支持效率的影响因素。研究发现:中国战略性新兴产业的资源配置效应存在问题,还存在优化的空间,纯技术效率低下是导致综合效率无效的主要原因。公司所有制形式、两职是否兼任、金融结构、少数股东权益对综合效率有显著的负影响,而公司成立年数及公司所在地对综合效率有显著的正影响。根据研究结论,进一步提出了提高我国战略性新兴产业金融支持效率的建议。

长江经济带农业高质量发展效率测度、时空特征及影响因素研究

基于2000—2022年长江经济带11个省市数据,构建融合经济、环境和社会多维度的农业高质量发展效率评价指标体系,运用PCA-DEA综合评价法对长江经济带农业高质量发展效率进行测度并对其时空特征进行分析与评价,引入Tobit模型探讨长江经济带农业高质量发展效率主要影响因素,结果表明:长江经济带农业高质量发展效率时序上均有所提升,而变化趋势上存在明显省际差异性;效率水平和效率波动幅度存在显著的地区差异性,下游省份偏高,上游省份偏低,且欠发达地区省份效率提升空间较大且提升幅度也相对较大;农户经营性收入占比、农村人力资本存量等因素对农业高质量发展效率的抑制作用显著。为此,需着力坚持农业科技导向,转变农业生产方式,推进一二三产业融合,完善财政支农长效机制,实施地区差异化策略,以实现长江经济带农业高质量发展效率提升。

我国学前教育资源利用效率研究——基于PCA-DEA组合模型

采用2010—2019年全国31个省、自治区和直辖市的面板数据,通过PCA-DEA组合模型计算31个省、自治区、直辖市的学前教育资源利用效率和绩效,建立Tobit回归模型对其影响因素进行探究。结果显示:我国学前教育资源利用效率整体偏低,呈波动式增长趋势,而且存在地区差异,中部地区学前教育资源利用效率高于西部地区和东部地区;学前教育资源利用绩效整体不高,呈波动下降趋势;地区经济发展水平、城镇人口比重、学前教育资源配置结构和班级规模等变量对学前教育资源利用效率有显著影响。为此,需要优化资源配置结构,建立学前教育评估机制,强化政府服务职能,以提高学前教育资源利用效率。

长江经济带生态效率测度及分析

基于PCA-DEA组合模型,对长江经济带11省市2005—2015年的生态效率进行评价,并测算生态效率收敛性以及对其影响因素进行分析。实证结果显示：长江经济带平均生态效率处于中等水平,下游水平高于整体平均水平;各省市之间追赶效应较弱,生态效率水平没有趋同,差距可能扩大;经济发展水平、外商投资、环境污染治理投资、技术进步与生态效率是正相关关系,而产业结构、地区就业人口总数与生态效率是负相关关系;促进产业结构的转型有利于生态效率的提升。