基于DEA的中国制造业效率评估

技术效率是影响制造业竞争力的关键因素.利用数据包络分析和Tobit模型对2003-2007年我国28个制造业行业技术效率的现状及其影响因素进行了分析.结果表明,我国制造业整体技术效率水平不高,并且各个行业技术效率水平差异较大.同时,不同技术水平的制造业行业不但技术效率的构成不同,影响技术效率的因素也有较为明显的差异.     

辽宁省装备制造业效率分析

运用2001—2014年27个省市的面板数据,使用DEA模型中的BCC模型和Malmquist指数法对辽宁省装备制造业及其细分行业的综合效率和全要素生产率(TFP)变化进行分析。结果表明:辽宁省装备制造业更多依靠规模和数量取胜,而非产业发展质量; 近几年来辽宁省的要素使用效率有一定的提升,对劳动投入的利用水平低于资金投入; 辽宁省装备制造业全要素生产率的变动主要是由技术进步引起的,技术效率的变动起的作用相对较小,但近几年全要素生产率的下降则主要是由技术效率变动的下降引起的,而这种下降主要是由于纯技术效率的下降引起的。     

我国沿海地区酒店产业效率时空差异及其影响因素研究

酒店业作为地方经济发展的标志性产业之一,是对地方经济发展水平的直观反映。在测算我国沿海省份酒店产业效率的基础上,运用Tobit模型研究酒店产业效率的影响因素。结果显示：沿海省份酒店产业静态效率呈现为先升后迅速下降的趋势,动态效率则表现为全部下降态势,地区间呈现明显的不同;沿海省份星级酒店的综合效率受交通便利程度、旅游资源吸引力和高星级酒店结构的影响显著。同时,受科技发展水平、酒店后备专业人才数量、对外开放程度和区域经济发展水平的影响。鉴于此,本文提出发挥“酒店+”功能,开展全域旅游,进行细分市场和精准营销,促进人力资源改革,加强政府政策供给等建议,进而提升沿海省份酒店产业效率。     

基于DEA-Tobit的我国制造业产学研协同创新效率评价及路径提升

产学研协同创新是我国制造业实施创新驱动战略的关键。运用DEA-Tobit两步法,构建评价指标体系,对我国制造业产学研协同创新效率进行评价,并对其影响因素进行分析。研究结果显示,我国制造业产学研协同创新综合技术效率尚未达到最优,其主要原因在于规模效率无效。企业的经济效益、政府的支持力度和学研的参与程度对产学研协同创新综合技术效率均会产生显著影响。其中,政府的支持力度和学研的参与程度对产学研协同创新综合技术效率产生显著的正向影响,而企业的经济效益对产学研协同创新综合技术效率产生显著的负向影响。在此基础上,对我国制造业产学研协同创新效率的提升提出相应建议。     

我国制造业技术创新效率的实证分析——兼论与市场竞争的相关性

技术创新效率是影响制造业水平的重要因素。对于技术创新效率的研究可分两个阶段进行。第一阶段是运用超效率DEA方法计算了我国制造业各行业和各省市制造业1994-2003年期间技术创新效率值。第二阶段是通过面板数据(Panel Data)模型检验影响企业技术创新效率的因素。研究结果显示企业规模、行业技术水平、企业创新管理与技术创新效率成正相关,市场竞争程度与创新效率成负相关,国内制造业的过度竞争及需求不足导致了企业技术创新投入不足。     

国防科技产业竞争力评价研究

为了对国防科技产业的竞争力水平做出科学、准确的评价,对该产业的特殊性等各种影响因素进行了研究。结合国防科技产业的双重性,建立了国防科技产业竞争力的评价指标体系,并根据该体系运用层次分析法设计了相应的定量评价模型,将体系中的定性和定量指标进行综合,以此来评价国防科技产业竞争力水平,从而为国防科技产业的决策与管理提供依据。通过对企业运用这套模型的评价,证明了这种评价方法具有实用性。     

我国各省份工业企业R&D效率的DEA模型分析

本文基于工业企业科技活动数据资料,运用数据包络分析的相关模型,对我国各省份大中型工业企业的R&D投入产出效率进行了评价与分析,有助于正确认识各区域工业企业R&D活动效率情况.     

我国制造业技术效率的测算与变动研究

运用基于数据包络分析(DEA)的Malmquist指数分析方法对2003—2011年我国制造业的全要素生产率(TFP)进行测算,从而得出我国制造业技术效率与技术进步的现状及发展趋势。结果表明,从2003—2011年期间,制造业各行业的全要素生产率平均年增长率为8%,技术进步的年均增长率为4.9%,技术效率的年均增长率为2.9%,由此看来,9年来在影响30个制造行业的全要素生产率的增长因素中,技术进步和技术效率同时起到作用,技术进步的效果稍加显著。     

基于DEA模型的沿海九省物流效率分析

运用DEA模型,选取交通运输业从业人数、物流业固定资产投资、等级公里数作为投入指标,选取物流业增加值、货运量周转量、地区GDP作为产出指标,对2012—2016年沿海九省的物流效率进行分析和评价。结果表明,浙江省、河北省、江苏省及辽宁省的物流效率的DEA为有效,而广东省、福建省、广西壮族自治区、海南省和山东省的物流效率的DEA为非有效。对影响沿海九省物流效率的因素分析结果表明,各个指标的影响程度不同,投入指标中的交通运输、仓储及邮政业从业人员与等级公里数对沿海九省的物流效率影响较大,影响程度为0.031;产出指标中的货运周转量对沿海九省物流效率的影响较大,影响程度为0.133。据此,建议物流DEA有效的省份继续保持自身的优势并发挥带头作用,加大力度发展城市群物流,建立完善的现代物流管理体制;而物流DEA非有效的省份借鉴其他省份成功的经验,结合自身实际情况作出相应调整。     

河南高技术产业技术创新效率分析——基于DEA-Malmquist指数方法

对高技术产业技术创新效率进行评价,有利于提高创新资源的利用率,有利于明晰创新能力培育的作用点。运用DEA-Malmquist指数方法对河南高技术产业四大类行业2003—2008年的技术创新效率进行实证分析,结果表明,河南高技术产业四大类行业的技术创新效率均为非有效。其中,医药制造业与航空航天器制造业技术效率低下且存在技术衰退问题,电子及通讯设备制造业存在技术衰退问题,医疗设备制造业技术效率低下。要解决河南高技术产业技术创新效率不足的问题,必须从提高技术效率与促进技术进步两个方面着手。     

基于DEA-Tobit两阶段模型的我国水产养殖业效率研究

本文运用DEA-Tobit两阶段模型,选取我国水产养殖业五个上市公司为样本,对其效率及影响因素进行分析。首先运用DEA模型对我国水产养殖业的效率进行评价,结果表明,我国海水养殖业公司的效率普遍高于淡水养殖业的公司;进一步运用Tobit模型对效率影响因素进行分析,结果表明,员工受教育程度与公司规模会引起技术效率的正向变动,资产负债率会引起效率的反向变动。另外,员工激励水平与公司技术水平对效率影响不显著。     

基于DEA-Malmquist方法的装备制造业自主创新能力评价

装备制造业是国民经济的重要支柱产业,影响和决定一国制造业的基础和核心竞争力。十九大以来,我国制造业的重要发展方向就是不断创新、加强与国际接轨力度。基于2006—2015年我国装备制造业的面板数据,构建DEA Malmquist模型测度各类装备制造业在各年份的自主创新能力,以为装备制造业自主创新能力的综合评价提供一条新途径。研究结果表明：我国装备制造业技术创新整体呈上升趋势,每年以8%的比率增长;从TFP指数分解来看,2012—2013年、2013—2014年这两个时间段的TFP指数呈不稳定增长态势,先快速增长之后快速下降;对7类装备制造业子产业的创新能力测度发现,除交通运输设备制造业的创新效率指数M小于1外,其余产业均保持良好的发展态势,大多数子产业的 PTEC与 SEC值都等于1或趋向于1,纯技术效率变化以及规模效率的变化对装备制造业子产业创新能力的促进作用并不明显。     

"一带一路"相关省份全要素能源效率影响因素研究

本文首先运用Bootstrap-DEA对"一带一路"相关省份全要素能源效率进行量化,继而讨论全要素能源效率的影响因素,一是引入Malmquist指数将全要素能源效率分解为规模效率变动、技术进步和纯技术效率等三个因素;二是应用Tobit模型检验能源效率的影响因素.实证研究发现,"一带一路"相关省份的全要素能源效率并不高,处于倒U型曲线右侧.区域间能源效率发展具有较大的不平衡性和差异性,尤其是"丝绸之路经济带"各省份能源效率均值显著低于"21世纪海上丝绸之路"覆盖的5个省份,但两者差距有逐渐收敛之势.无论从时间还是空间维度而言,技术进步动力不足都是阻碍"一带一路"地区全要素能源效率提升的主要因素,技术效率整体上变动幅度不大,规模效率和纯技术效率呈现与技术效率同步的变动趋势,能源消费结构和产业结构对全要素能源效率具有抑制作用,而能源价格、R&D经费投入强度和对外开放度具有促进作用.     

湖南省装备制造业技术创新资源配置效率评价研究 ——基于 DEA-Malmquist 的实证分析

通过建立技术创新资源配置效率评价模型,运用 DEA 两阶段法和 Malmquist 指数法,对 2011—2016 年湖南省装备制造业技术创新资源配置效率进行了静态和动态分析。研究发现：从静态角 度来看,湖南省装备制造业技术创新资源配置效率无效,表明湖南省装备制造业在技术创新活动中存 在着资源浪费和行业规模不经济的情况,转化阶段的创新资源配置效率高于研发阶段的创新资源配置 效率;从动态角度来看,湖南省装备制造业的技术创新资源配置效率有一定的提升,转化阶段创新技 术资源配置效率高于研发阶段。在实证分析的基础上,提出提升湖南省装备制造业技术创新资源配置 效率的建议。     

对河南省物流效率及其影响因素的实证研究

运用SE-DEA模型对河南省近10年的物流业数据进行了物流效率的评价,得出了10年来河南省物流效率普遍较高、2015年效率评价排名第一、物流业规模效益自2011年以来逐年递减的结论。运用Tobit模型对河南省物流效率的影响因素进行了分析,结果表明,区位因素和物流资源利用率对河南省物流效率的影响较大。最后对河南省物流业的发展提出建议。     

我国装备制造业发展效率评价——基于能源与环境约束的可持续发展视角

近年来,我国装备制造业发展存在着能源消耗严重、环境污染加剧等问题,制约着装备制造业的可持续发展。从装备制造业发展与社会发展的协调性、利用能源的可持续性和环境可持续性3个发展视角出发,应用DEA方法对我国装备制造业2005—2009年的发展效率进行评析,根据得到的结果提出对策建议,以期探索制约我国装备制造业发展效率的生态因素,为管理决策提供定量的参考依据。     

河南省科技创新效率评价实证分析——基于三阶段DEA模型

运用三阶段DEA模型对2005—2014年间全国各省(直辖市)以及河南省内各地级市创新效率进行测度,进而比较并剖析河南省创新效率的现状及其影响因素。研究表明,河南省综合创新效率受纯技术效率制约。所选环境因素中全文统改为互联网用户数量、城乡居民储蓄存款对创新投入松弛变量有负影响,克强指数、单位GDP能耗、核心就业压力对创新人员松弛变量有正影响,对经费投入松弛变量有负影响。这为提高河南省资源配置及创新效率提供了新的研究视角和改进方向。     

中国旅游业环境效率的时空格局演变——基于ESDA-GIS的实证研究

在运用超效率DEA模型有效测度中国的30个省(自治区、直辖市)2001—2016年旅游业环境效率的基础上,综合运用探索性空间分析法、地统计学分析法,进一步揭示旅游业环境效率的时空格局演变特征。实证分析发现,中国大部分省份的旅游业环境效率不高但增长趋势明显,且省际差异显著;旅游业环境效率呈空间正相关且空间分布格局较为稳定;旅游业环境效率的区域差异不断扩大,随机性因素和结构性因素是旅游业环境效率区域差异的主要影响因素,旅游业环境效率的高值极核中心集中在东部发达省份,呈现出由东北向东南方向迁移的特征。据此提出,应进一步加快产业转型升级以营造责任利益共同体,健全环境管理机制以推动旅游可持续发展,完善环境约束体系以提升应急预案执行力,从而缩小旅游业环境效率的区域差异,推进旅游业均衡发展。     

高水平数字政府建设的影响因素及推进路径

装备制造业是国之重器,也是一个地区工业实力的重要标志。分析“十三五”期间河北省装备制造业的总体发展情况,从行业规模和行业集中度2个角度评估了河北省装备制造业在全国的地位,运用DEA-CCR模型对装备制造业各细分行业运行效率进行了全国对比,运用DEA-Malmquist指数模型对5年中河北省装备制造业各细分行业的全要素生产率变化进行了测算。研究表明,“十三五”期间河北省装备制造业增速快于全省工业平均增速,但增长波动大、利润率偏低、各细分行业发展不平衡,总体规模和行业集中度在全国均不突出,运行效率更是落后于多数东中部省区市。5年中,尽管专用设备制造业、电气机械制造业、仪器仪表制造业和汽车制造业4个细分行业技术进步贡献相对明显,金属制品业、电气机械制造业以及仪器仪表制造业3个细分行业技术效率相对突出,但是总体而言,河北省装备制造业全要素生产率增长缓慢。针对存在的质量和效率问题,从提升河北省装备制造业的规模效益、行业运行效率、要素配置效率以及优化行业发展环境等方面提出了若干对策建议。     

河南高技术产业技术创新效率分析——基于DEA—Malmquist指数方法

对高技术产业技术创新效率进行评价,有利于提高创新资源的利用率,有利于明晰创新能力培育的作用点。运用DEA—Malmquist指数方法对河南高技术产业四大类行业2003-2008年的技术创新效率进行实证分析,结果表明,河南高技术产业四大类行业的技术创新效率均为非有效。其中,医药制造业与航空航天器制造业技术效率低下且存在技术衰退问题,电子及通讯设备制造业存在技术衰退问题,医疗设备制造业技术效率低下。要解决河南高技术产业技术创新效率不足的问题,必须从提高技术效率与促进技术进步两个方面着手。