中国粮食生产用水绿色效率与回弹效应研究——基于三阶段超效率SBM-Malmquist模型

提高粮食生产用水绿色效率是降低农业用水规模、实现农业绿色发展的有效途径之一。基于中国31个省(市、自治区)2010—2020年面板数据,以粮食生产水足迹作为投入指标,粮食生产灰水足迹作为非期望产出,采用三阶段超效率SBM-Malmquist指数模型,对中国粮食生产用水绿色效率进行评价,在此基础上,测算技术进步条件下粮食生产用水的回弹效应。结果表明:(1)种植结构、灌溉技术和氮肥施用量等因素对粮食生产用水效率影响显著;不同粮食生产水足迹、灰水足迹存在显著差异;灰水足迹平均增长速度排名为:中部>东部>西部。(2)外部环境对中国粮食生产用水绿色效率具有显著影响;剔除环境因素后,综合技术效率均值下降0.147,纯技术效率均值和规模效率均值分别下降0.018、0.250;粮食生产用水全要素生产率整体处于优化阶段,其主要依赖于技术进步变化。(3)技术作为提高农业水资源利用效率的主导因素,很大程度上影响了中国粮食生产用水回弹效应的变化节奏。除东部地区2017年粮食生产用水未产生回弹效应外,其他年份均存在回弹效应,农业节水技术地区发展不平衡特征明显。建议加强农业水资源管理,深挖用水效率提升潜力,优化粮食生产要素投入结构,推动节水技术推广与应用,从而减轻水环境污染,实现农业绿色可持续发展。

超效率SBM-Malmquist模型在燃气管道完整性管理效能评价中的应用

为解决燃气管道完整性管理效能评价时,无法准确对比各评价单元完整性管理水平的差异,以及无法动态测算同一评价单元完整性管理效能的问题,提出了一种基于超效率松弛值测算(Slacks-Based Measure, SBM)的模型和Malmquist模型相结合的方法,对管道完整性管理效能评价进行研究。首先,综合考虑完整性管理实施过程、效果与效益,并结合专家意见和相关规范标准,构建效能评价指标体系,该指标体系由3项一级指标和14项二级指标进行表征。其次,采用考虑非期望产出的超效率SBM模型解决各评价单元的比较与排序问题,再将Malmquist模型与超效率SBM模型相结合,测算各评价单元效能的动态变化趋势。最后,针对5家燃气公司在2019—2022年的完整性管理效能,采用所提出的效能评价模型开展评价。结果表明,超效率SBM模型和Malmquist模型相结合是实现管道完整性管理效能客观定量评价的有效方法,通过横向对比和动态测度发现短板并提出针对性的改进意见,其分析结果与实际工程相吻合,证明该方法能够有效评估完整性管理效能,为管道完整性管理提供了一种评价思路。

中国省域科技成果转化效率评价及影响因素分析——基于超效率SBM-Malmquist-Tobit模型

[研究目的]提升省域科技成果转化效率,对提高国家科技发展水平和竞争力具有重要意义。[研究方法]以我国31个省(区、市)为研究对象,运用SBM-Malmquist模型对省域科技成果转化效率进行静态与动态分析,进一步结合Tobit回归模型分析科技成果转化效率的影响因素。[研究结论]我国省域科技成果转化效率整体表现良好,区域间呈现出“中部>东部>西部>东北部”的态势,且各区域之间差异较大。我国科技成果转化效率增长主要得益于技术进步,技术进步对科技成果转化效率的拉动作用抵消了技术效率变化和规模效率变化衰退的影响,市场需求和地区产业结构对科技成果转化效率具有显著正向作用,经济发展水平和财政支持对科技成果转化效率的影响不显著。推进我国科技成果转化效率的提高,仍需要从区域协同、投入产出结构优化、技术进步等方面发力。

碳排放约束下省际矿业能源效率评价——基于SBM-Malmquist指数模型

这是一篇矿业工程领域的文章。提升矿业能源效率,减少矿业碳排放是矿业实现绿色发展的重要途径。本文采用SBM模型和Malmquist指数,基于省域(省际)矿业面板数据,探究我国矿业在碳排放水平约束条件下的矿业能源效率。结果表明,在碳排放水平约束下我国矿业能源效率总体水平偏低,各区域能源效率存在差异。2013—2018年我国矿业能源全要素生产率总体波动不大,2015—2018年我国全要素生产率逐年上升,技术进步是效率提高的主要动力。因此,应提高矿业技术水平,加大矿业环境监测力度,因地制宜指定矿业能源相关政策。

安徽省大别山连片特困区林业扶贫效率评价——基于超效率SBM-Malmquist指数模型

利用安徽省2014—2020年面板数据,结合超效率SBM和Global Malmquist指数模型对安徽省大别山连片特困区12个县林业扶贫的时间和空间效率进行评价,结果显示,安徽省12个县林业扶贫效率较高,且大部分县的林业扶贫效率呈上升趋势;技术效率进步是全要素生产效率提高的主要带动因素;林业经济效率较高的地区,绿化和生态环境建设较好;12个县的林业扶贫效率存在差异,影响因素各异。提出开展特色林业产业扶持,挖掘林业发展的多维潜力;提高林业扶贫技术和规模效率,优化配置林业科技发展要素;科学利用林业扶贫模式,提升林业产业的内生可持续发展;合理规划林业产业资源,努力实现生态保护与巩固脱贫成果的双赢。

福建省数字经济创新发展效率及地区差异化研究——基于非合意产出的SBM-Malmquist指数分析

运用含非合意产出的SBM-DEA模型和Malmquist指数方法,对福建省“十三五”期间数字经济创新发展效率及其地区差异化进行静态效率和动态效率的对比分析。结果显示:福建省数字经济创新发展综合效率方面存在改进空间,大部分地市离完全DEA有效(效率值=1)仍有差距;省内数字经济创新发展的TFP总体上保持高增长;在发展效率的地区差异上,闽南地区效率较高。应进一步推动数字科技创新纵深发展,保障数字经济综合技术效率;着力全要素生产率实质提升,激活数字经济产业能级动力;扩大区域协作空间溢出效应,助推数字经济地区差异弥合。

基于三阶段超效率SBM-Malmquist指数分解的洞庭湖区农业水资源绿色效率研究

近年来,洞庭湖区农业用水供求矛盾日益凸显,提升农业水资源绿色效率对实现洞庭湖生态经济区高质量发展具有重要意义。基于2011—2019年农业水资源投入与产出数据,运用三阶段超效率SBM-Malmquist指数模型对洞庭湖区农业水资源绿色效率进行测度。结果表明:剔除外部环境和随机误差项影响,2011—2019年洞庭湖区农业水资源绿色效率均值为0.5832,农业水资源绿色效率存在较大的提升空间;人均GDP和政府农林水事务支出增加可以促进农业水资源绿色效率的提升,人均水资源量增加会降低农业水资源绿色效率;洞庭湖区农业水资源全要素生产率指数经历上升—下降—上升三个主要阶段,农业水资源全要素生产率指数与技术进步变化指数基本同步。最后提出了洞庭湖区农业用水绿色效率的相关对策建议。

基于SBM-Malmquist 模型的云南林业生态效率测算及时空差异性研究

运用SBM-Malmquist模型对2011—2020年云南16个州市的林业生态效率进行空间和时间测度。结果表明:云南林业生态效率整体水平较高,呈波动上升趋势,但未达到稳定的最优水平;规模效率是制约云南林业生态效率的关键要素;林业生态效率的静态效率值(TC)呈现出滇东北>滇中>滇南>滇西北的特征;林业生态效率的动态效率值(Mg)大部分时间为低促进水平,林业技术进步效率有待加强;各区域林业生态效率的动态效率波动大,且区域间存在明显差异。最后,提出了促进云南林业生态效率高水平发展的建议。

郑州市科技创新的效率测度——基于非期望产出的超效率SBM-Malmquist模型分析

科技创新效率高低是衡量城市科技水平的重要标准,客观、科学、全面地测度郑州市科技创新效率对提高郑州市整体创新能力有重要意义。文章收集了2011-2021年郑州市的科技创新投入和产出数据,运用基于非期望产出的超效率SBM-Malmquist模型,从动、静态相结合的角度来分析科技创新效率。结果表明:10年间,郑州市科技创新效率除2016年外,均处于DEA有效。而且相较于“十二五”时期郑州市的科技创新效率,“十三五”时期的效率值明显要高一些,表明郑州市在样本期间不仅能够合理地配置科技创新资源,且在推动科技创新发展的过程中郑州市的科技创新能力也在持续改善和提升。此外,通过Malmquist指数对比分析,我们发现郑州市全要素生产效率变动情况表现较为稳定,在我国九大中心城市中排在第五位,而且就近些年表现来看郑州市科技创新效率仍有较大提升空间。最后,根据各省域科技创新绩效变化的趋势提出了通过深化全方位市场主导的“放管服效”改革、打造多链条多层级协同联动的创新生态体系、构建高水平开放共享的创新平台、加大知识产权保护力度、完善以创新为引领和支撑的现代化产业体系来加快科技创新驱动郑州市经济高质量发展的路径选择。

基于SBM-Malmquist的安徽省粮食生产用水绿色效率研究

为全面评价安徽省粮食生产用水绿色效率,分析在粮食生产用水过程中各项投入指标的影响,基于安徽省16个地级市2011—2020年的面板数据,利用SBM-Malmquist模型分析粮食生产用水绿色效率。结果表明:安徽省在2011年、2016年和2020年生产用水绿色效率总体处于上升的阶段;2011—2020年安徽省粮食生产用水的全要素利用效率(TFP)为1.001;化肥施用量、农业机械总动力、农药使用量、农业用水量对粮食生产总产量有显著影响;安徽省粮食生产用水绿色效率空间差异表现为皖中>皖北>皖南;技术效率、纯技术效率和规模效率的变化是粮食生产用水绿色效率主要影响因素;适当提升技术水平有利于提升粮食生产用水效率和节水能力。

中国31个省(区、市)及重点省域科技创新效率评价研究——基于超效率SBM-Malmquist模型

以2015—2020年我国31个省(区、市)为研究对象,利用SBM-Malmquist模型对我国科技创新效率进行静态与动态测算并选取《中国区域科技创新评价报告2021》中综合科技创新水平指数最高的十大省(区、市)进行重点分析。实证结果表明,我国整体科技创新效率较低,但有向好趋势,区域间呈现出“西部>东部>中部”的态势;我国科技创新效率的增长主要得益于技术进步,技术进步对科技创新效率的拉动作用抵消了技术效率衰退的影响;综合科技创新水平指数最高的上海市和北京市分别出现科技创新投入冗余和技术进步不足的问题。为实现我国科技创新自立自强,需从区域协同、技术进步、资源优化配置等方面发力。

长江经济带农业用水效率评价及时空演变——基于SBM-Malmquist模型

利用SBM模型、Malmquist指数法对长江经济带11个省(市)的农业用水效率进行分析,基于核密度分析工具分析其时空演变趋势。结果表明,2011—2020年长江经济带11个省(市)农业用水效率整体未达到有效状态,农业用水效率平均值排序为下游地区>上游地区>中游地区;技术进步和中性无偏绿色技术进步是推动效率提升的主要力量;随时序变化全要素生产效率的省际分化集中程度逐渐减弱;依空间分异全要素生产效率变化指数排序为中游地区>上游地区>下游地区。未来应协调区域治理需求和发展目标,推动水资源结构升级,加强科技投入和科技创新,为农业用水效率提升提供动力。

中部地区工业经济效率评价研究--基于超效率SBM-Malmquist模型

通过选取了2011-2020年中部地区六个省份(湖南省、湖北省、江西省、山西省、安徽省、河南省)为研究对象,利用超效率SBM模型和Malmquist指数分析中部地区工业经济效率,从静态角度和动态角度探究工业经济效率存在的问题以及原因。研究发现,中部地区不同省份的工业经济效率存在差异且差异较大,工业经济效率近十年增长速度缓慢且不稳定,并且对工业经济效率有明显影响作用的是技术进步指数。在此研究基础上,提出调整工业结构、加大对新能源研发、对工业设备的优化以及工业污染排放管控加强等方法来提高工业经济效率。

长江经济带港口生态效率测度及动态研究--基于非期望产出的SBM-Malmquist模型

采用基于非期望产出的SBM-Malmquist模型,测算2010年-2020年长江经济带19个主要港口的生态效率及全要素生产率,分析长江经济带不同时空条件下的港口生态效率状况及其动态变化趋势。研究结果表明:长江经济带港口总体生态效率呈波动增长趋势,上中下游的港口生态效率空间差距大,呈下游>中游>上游的阶梯状分布;长江经济带港口生态效率以年均6.9%的速度增长,技术进步水平是影响全要素生产率变动的主要因素。据此提出优化资源配置、提升管理水平、提高科技创新能力、建设智慧港口和加强区域间协调合作的对策建议。

基于超效率SBM-Malmquist模型的几内亚湾农业生态效率评价

基于1990—2019年几内亚湾10个国家的面板数据,运用超效率SBM模型和Malmquist指数法,从静态和动态2个视角测算几内亚湾农业生态效率并分析其时空演变。结果表明,1990—2019年几内亚湾农业生态效率整体平稳,且近年呈轻微下降趋势;几内亚湾农业生态效率国家间差异明显,尼日利亚、圣多美和普林西比始终处于DEA有效,赤道几内亚(除1990年)、利比里亚始终处于DEA无效。从Malmquist生产率指数分解情况看,农业生态效率主要受技术进步的影响。基于结果,为提升几内亚湾农业生态效率,进而推动中国与几内亚湾国家合作,提出加强区域间生态农业合作;深化环境治理,推动科技创新;构建共享农业数据平台,形成规模经济效应;开展农业领域产业对接,推动中国与几内亚湾国家绿色合作发展等对策建议。

中国省域绿色发展效率测度与分析——基于超效率SBM-Malmquist模型

基于2010—2020年我国省级面板数据,采用纳入非期望产出的Super-SBM模型和Malmquist指数模型测算绿色发展效率,并从静态与动态两个角度展开研究。结果表明:第一,整体绿色发展效率水平是不断提高的,但均值小于1,处于低效率的状态,有较大的改进空间;分区域的绿色发展效率表现出从东部到西部逐渐下降的格局。第二,各省间绿色发展效率在研究期间呈现上升趋势,各省增速存在一定差异。第三,我国总体绿色发展效率GML指数均值高于1,呈上升态势;各地区绿色发展动态效率呈东部>中部>西部的格局,大部分省市的GML指数都在1以上,有不同程度的提高。

林业产业生态安全效率的SBM-Malmquist测度与时空特征分析

基于SBM-Malmquist模型对2005-2014年间全国31个省份的林业产业生态安全效率进行空间和时间维度的测度。研究表明,林业产业的技术效率偏低、发展过于依赖规模的粗放型扩张;单靠技术效率的提升已不能解决林业生态安全发展中遇到的问题,技术进步指数偏低成为制约我国林业产业与林业生态协调发展的关键;不同省份林业产业生态安全效率发展不平衡且各有侧重,对效率安全区、技术效率主导的效率双高区、规模效率主导的低水平发展区和分解效率双低区等产业政策调整的侧重点差异较大。

基于超效率SBM-Malmquist指数模型的长三角地区科技创新效率研究

科技引领未来,创新驱动发展,科技创新承载着人民对美好生活的期许,是社会进步的重要驱动力和基石。以超效率SBM和Malmquist指数模型对长三角地区三省一市的2012—2021年的科技创新发展效率进行定量探究。结果表明:1.科技创新效率总体水平为0.64,未达到效率前沿面,但整体呈上升趋势;2.各地区综合技术效率水平不高,且差距显著;3.科技创新全要素生产率年均增幅为16.5%,偏向于技术进步的单轨道驱动模式。为有效提升长三角地区科技创新效率,在经费和人才投入方面提出优化创新资源投入结构;在成果产出方面,应提升政府管理水平,促进科创成果产业化,增强科技成果产出转化;在区域协调方面,科创要素跨省(市)流动,推进长三角区域协同,增强科技创新能力等建议。

基于SBM-Malmquist-Tobit的“一带一路”重点省份绿色经济效率评价及影响因素分析

从绿色经济新形态的视角出发,综合选取合理的绿色经济效率评价指标,以“一带一路”重点省份2006—2016年的数据为依据,利用SBM模型及Malmquist指数对绿色经济效率以及全要素生产率进行分析,据此对各省份及区域整体的绿色经济发展水平进行科学评价,并利用Tobit模型进行回归分析,对可能影响绿色经济效率的因素进行探究和识别,研究表明,西部和东北部分省份绿色经济发展水平低于其他省份,但区域间差距在缩小,城市化率等指标对效率值存在不同方向的影响。最后提出区域发展和提高绿色经济水平的相关建议。

中国高等教育高质量发展效率的实证研究——基于SBM-Malmquist指数模型

基于2017—2021年的省级面板数据,利用SBM—Malmquist指数模型对中国31个省(自治区、直辖市)的高等教育高质量发展效率进行静态与动态分析。结果表明:我国高等教育高质量发展效率整体处于中上水平,区域效率存在差异,表现为“中部>东部>西部”特征;从全国视角出发,高等教育高质量发展全要素生产率是由技术进步决定的;从区域视角出发,东西部地区全要素生产率的提高主要得益于技术进步,中部地区受技术效率和技术进步的共同影响,表现为“东部>西部>中部”特征。为推动我国高等教育高质量发展,需要从优化区域布局结构、推动科学技术进步、改善投入产出结构三个方面着手。