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。

建筑业减污降碳动态效率研究:基于Malmquist-Luenberger指数模型

减污降碳是实现建筑业高质量可持续发展的关键。以中国30个省市为研究对象,利用Malmquist-Luenberger指数模型对建筑业减污降碳效率进行测度,分析中国四大经济区域及省域2010—2020年间建筑业减污降碳效率的时序演变特征。结果显示,研究期内各地区ML指数整体上呈现出波动上升的趋势,东部地区的技术进步指数对综合效率值的提升起到促进作用,技术水平趋于平稳发展;中部地区的技术进步指数对综合效率值贡献最大;西部地区的规模效率变化指数在研究期内出现下降趋势,纯技术效率指数是提高综合效率指数的关键;东北地区的纯技术效率变化指数和规模效率变化指数显著增加。

基于DEA-ESDA模型和Malmquist指数的我国卫生服务供给效率研究

[目的]分析我国卫生服务供给效率,为提高医疗卫生服务质量提供依据。[方法]基于我国2013-2021年31个省份卫生服务投入产出数据,运用DEA-BCC模型对数据进行静态分析;运用DEA-Malmquist方法进行动态分析;运用探索性空间数据分析(ESDA)研究空间分布特征。[结果]2013-2021年我国东部、中部地区卫生服务供给综合效率(VRS)值较高,东北地区、西部地区综合效率值较低;2021年综合效率均值为0.943,DEA非有效的省份有13个;全要素生产率下降主要由技术进步效率的下降导致;卫生服务供给效率具有显著空间负相关性,呈“低-高”“高-低”聚集。[结论]我国卫生服务供给效率普遍较低,不同地区间差距明显,卫生资源配置效率低,资源供给不均,存在技术“洼地”。各省需结合本地实际情况合理配置资源,充实人才队伍,鼓励技术创新,依托互联网信息技术,促进区域协同发展。

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。

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。

我国养老机构服务效率测度及提升路径研究——基于三阶段DEA和Malmquist指数的实证分析

科学评估养老机构服务效率是优化养老资源配置和完善养老服务体系建设的基础。以我国29个省(区、市)为研究对象,基于2018—2022年《中国民政统计年鉴》和《中国统计年鉴》的数据,运用三阶段DEA模型和Malmquist指数模型,对养老机构服务的静态与动态效率测度进行分析。研究表明,养老机构服务效率逐年提升,但仍有改善空间。综合技术效率均值由0.794下降到0.726,受到外部环境因素的影响;技术进步是制约养老机构服务效率的主要原因。因此,要调整投入生产规模,重视环境因素影响,实施差异化的效率提升策略,以技术进步为发展重心,进而提高养老机构服务效率。

基于DEA-Malmquist指数模型风电企业融资效率研究

风电产业作为国家战略性新兴产业,对经济发展和环境保护具有举足轻重的地位。近10年来,在国家政策的大力推动下,该行业发展迅速。但是,自疫情爆发以来,国内的很多风电企业都面临着生存危机,随着后疫情时代的到来,中国风电行业面临新的机遇与挑战,更在技术经济和融资方面出现了新问题,制约了其发展。本文采用DEA-Malmquist模型,对风电行业的17家企业进行静态及动态融资效率分析。研究结果表明,规模效率和纯技术效率是制约风电企业融资效率提升的主要因素。同时,结合Malmquist指数模型发现,技术进步指数对融资效率的提升具有显著影响。根据上述分析结果,为风电企业融资效率的提升提出具体的建议和意见,为风电企业解决融资问题提供参考。

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。

暴露风险视角下企业生产效率波动与财务舞弊研究——基于DEA-Malmquist指数的实证

暴露风险是舞弊四因素理论(GONE理论)中影响财务舞弊行为的重要因素。本研究使用数据包络分析构建企业生产效率波动指标,建立博弈模型从风险暴露视角给出生产效率波动影响财务舞弊行为的机理分析。选取2016年至2020年A股市场制造业上市公司样本进行实证,研究发现:生产效率波动越大,上市公司财务舞弊的风险程度越高;异质性研究结果表明公司透明度、审计质量和外部监督强度会影响生产效率波动与舞弊风险程度之间的关系。研究拓展了财务舞弊识别视角,为上市公司财务舞弊行为监管提供有价值的参考。

基于DEA-Malmquist模型的临沂市农业生产效率研究

选取2013—2021年临沂市各县区农业生产要素的投入、产出面板数据,基于投入导向的DEA-BCC模型对临沂市农业生产效率进行了测算与评价,使用Malmquist指数对临沂市农业全要素生产率进行了测算与分解,并从动态变化角度分析了农业生产效率的年际变化趋势。结果表明:临沂市各县区的农业生产效率差异较大、总体水平较低,且多数县区处于规模报酬递增趋势;临沂市农业全要素生产率提升的动力主要源于技术进步,且年均增长率呈上升趋势。鉴于此,提出了优化生产要素投入,提升规模效率;加强农业技术的研发与推广,促进农业技术进步;加大财政支出力度,提高农业生产效率等政策建议。

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。

基于DEA-Malmquist的中国旅游效率评价及影响因素研究

为科学评价旅游资源配置效率,推动旅游业高质量发展,本文以中国31个省域(不含港澳台地区)为研究对象,采用DEA-Malmquist指数对2011年-2021年旅游业效率进行评价,并运用Tobit模型分析其影响因素。研究表明:纯技术效率是旅游效率的主要影响因素;31个省域旅游效率逐年递增,且造成不同省域旅游效率低的原因具有差异性;产业结构、经济发展水平、交通便利度促进了旅游效率的提升,而旅游资源禀赋对旅游效率有抑制作用,对外开放程度对旅游效率的影响则不显著。

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模型的中西部高校科研效率评价研究

中西部高等教育振兴计划的颁布为长期处于相对落后的中西部高校科研水平的提升提供了政策支持。为此,研究以振兴计划扶持的100所高校为研究对象,运用非平衡面板数据的DEA-Malmquist指数方法来评价2011—2017年科研效率的变化,进一步挖掘科研水平提升的动力及阻碍。研究发现“振兴计划”高校整体科研效率处于中等偏上的水平但呈下降态势,仅有13%的高校实现了全要素增长。结合权重进一步判断,发现人才流失、经费投入冗余和科研产出不足是阻碍中西部高校科研效率提升的主要原因。因此,中西部高校要通过优化人才政策、释放经费活力、促进特色发展等要素的解决提升科研效率。

机会成本视角下新疆肉牛养殖的全要素生产率测度——基于DEA-Malmquist指数分析

在传统肉牛养殖全要素生产率的研究中,机会成本的考量往往被忽视。然而,不考虑机会成本会导致对养殖户在肉牛养殖中的隐性投入被忽略,从而无法真实地反映肉牛养殖的全要素生产率。为了准确测算新疆肉牛养殖的全要素生产率,在以2008—2022年新疆肉牛主产值为产出指标,以仔畜费、饲草料费、人工费为投入指标的基础上引入机会成本要素,采用DEA-Malmquist指数从静态和动态视角对新疆肉牛养殖的技术效率和技术进步的相关情况进行分析。结果表明:从静态角度来看,新疆肉牛养殖的水平并不高,收益较低,主要受到规模效率的影响,个别年份受到纯技术效率的影响,说明在目前的养殖规模和技术水平下,新疆肉牛养殖的效益尚未达到理想状态,仍有较大的提升空间;从动态角度来看,新疆肉牛养殖全要素生产率变动的主要原因是技术进步,说明随着新技术的不断应用和推广,新疆肉牛养殖的生产效率有望得到进一步提升。最后,从优化养殖规模和布局、加强技术创新与推广、加大对职业养殖户的培育等3个方面提出促进新疆肉牛产业高质量发展的的对策建议。

我国大规模生猪养殖全要素生产率的时空差异——基于Malmquist指数和超效率SBM模型

我国是最大的猪肉生产国,生猪养殖业是我国农业生产中的支柱产业之一,猪肉在城乡居民肉类食品消费中占据重要地位。本文基于Malmquist指数和超效率SBM模型,依据2011—2021年26省份的生猪生产数据,对大规模生猪养殖的生产效率和全要素生产率及其时空差异特征进行评价分析。结果表明:从生产效率和全要素生产率综合来看,10年间我国大规模生猪养殖的生产效率呈现波动上升态势,生猪养殖技术效率年均值为0.812。从全要素生产率来看,全要素生产率年均增长率为0.5%,呈现周期波动趋势,主要依赖效率变化的增长(1.3%),生猪全要素生产率具有明显的区域性差异,中西部地区适合发展规模化生猪养殖,而东部沿海不太适合大规模生猪养殖。未来中西部应不断完善基础设施并加强技术引进与创新,在东部地区发展小规模生猪养殖,优化生产要素与资源的合理配置,调整养殖结构。

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。

基于三阶段DEA模型和Malmquist指数的我国中医医院运营效率研究

目的:分析2017—2021年我国30个省(区、市)中医医院运营效率变化情况,为促进中医医疗资源均衡布局提供依据。方法:运用三阶段DEA模型对2021年数据进行静态分析,采用Malmquist指数模型对2017—2021年数据进行动态分析。结果:剔除环境变量和随机干扰的影响后,2021年我国中医医院运营综合效率均值为0.886,环境变量对中医医院运营效率的影响显著,2017—2021年全要素生产率变化指数均值为0.958,各省(区、市)的技术变化指数均小于1。结论:我国中医医院运营效率存在区域差异;各地应积极适应人口老龄化趋势,科学规划中医资源以促进区域协调发展;中医医院应优化管理模式,提升中医技术水平,促进中医技术的传承与创新。

基于超效率DEA-Malmquist指数的人工智能产业创新效率评价

本文运用超效率DEA从静态层面测算了2010—2020年我国30个省份的人工智能产业创新效率,并采用Malmquist指数对人工智能产业创新效率的变动情况进行动态分析,对人工智能产业全要素生产率进行分解,分析影响创新效率进步关键指标.研究发现:从整体发展水平看,我国30个省份的人工智能产业创新效率总体呈平缓上升趋势;从地区发展水平看,东、中、西部地区的人工智能产业创新效率存在明显的差异性,东部地区呈现缓慢下降的趋势,但仍继续维持领跑态势,中部地区人工智能产业创新效率总体呈缓慢上升趋势,西部地区人工智能产业创新效率呈波动式变化,但变化不大且始终低于平均效率;从全要素生产率来看,我国人工智能产业全要素生产率整体呈波动上升趋势,主要受技术效率和技术进步指数的影响,技术效率的提升得益于规模效率和纯技术效率的增长.