基于资源共享与子系统交互的两阶段DEA评价方法——兼对我国“一流大学”科研绩效的评价

由于复杂的竞争环境,共享资源下的交互系统组织形式变得越来越普遍,因此有必要开发一种新的方法来衡量这些系统与子系统的效率。针对复杂系统的绩效评价问题,本文提出资源共享与子系统交互的两阶段DEA评价方法予以应对。该方法在测定系统总效率的基础上,运用Stackelberg博弈方法构建模型求解出唯一的子系统(阶段)效率。最后,将该方法应用于我国40所“一流大学”科研系统绩效评价中,评价结果反映出一定的科研系统特征,并验证了该方法的有效性。     

Measuring the Contribution of Workers' Health and Psychosocial Work‐Environment on Production Efficiency

Increasingly many firms have started to implement programs intended to improve the workers' health and the psychosocial work‐environment, as well as other attributes of labor quality. Motivated by the need for evaluating to what extent the programs affect a firm's productivity performance, this study discusses a model for analyzing the contribution of labor quality attributes toward firm productivity. To assess the contribution from the labor quality attributes, we model firm productivity as the outcome of two separate processes within a firm: the physical production process and the labor quality process. Firm productivity is measured by a Malmquist‐like productivity index and is computed by Data Envelopment Analysis. Based on bootstrap methods we analyze potential statistical bias and provide bias‐corrected productivity estimates. The labor quality attributes are first modeled at an individual worker level as latent variables using Item Response Theory, and then aggregated to a firm‐level. The model is empirically validated using data from three manufacturing plants that participated in a coordinated worksite health promotion program. Over a 4‐year period (2000–2003), we observed a general improvement in efficiency of 2–5%, half of which could be attributed to an improvement in workers' health and psychosocial work‐environment. A key benefit with the model is that it is practical, easy to implement, and very fast to compute. The model also constructively contributes to the discourse on sustainability by providing a framework for deriving meaningful metrics and providing tangible measurements on the effect of sustainability‐related issues.     

重庆直辖以来经济增长中的金融效率分析

应用数据包络分析方法对重庆直辖以来各年度的金融相对效率进行了实证研究,发现重庆金融投入对于经济增长是DEA规模有效的。DEA模型分析揭示了金融调节经济结构、引导金融经济相互适应的政策建议。     

教育部直属高校科研效率评价研究

运用数据包络分析(DEA)方法对教育部直属的48所高校的科研效率进行了评价,根据数据分析,发现其中有27所高校的科研效率属于非DEA有效,在此基础上,探讨了高校科研效率低下的四个原因,并对科研效率非DEA有效的高校从投入和产出方面提出了改进方法与措施。     

城市环境保护的相对有效性评价研究

城市生态环境保护的相对有效性评价是环保工作中的重要内容 ,建立了有效性评价的指标体系 ,并引入AHP和DEA方法 ,对城市生态环保的相对效率评价进行了定量研究。     

我国省区服务业综合竞争力的DEA组合评价

我国服务业发展的地区不平衡及服务业内部的结构性不平衡问题较为突出,本文运用超效率DEA的两阶段法对我国各省区第三产业、传统服务业和新兴服务业的发展状况进行了分析评价,并进一步分析指出影响服务业发展的深层次因素。     

中国农业现代化水平的DEA评价

文章运用数据包络分析法(DEA),以全国31个省(直辖市)为样本,对我国农业现代化进行了综合评价,并提出了相应的政策建议。     

铁路行业产出效率的测量与经济政策评估

一、背景介绍多年来,铁路部门产出的准确衡量一直是一个重要问题,也是一个难点问题。这主要因为铁路运输部门具有多投入与多产出的特性。比如运送1人1000公里与运送50人20公里就存在明显的不同的投入要素,前者可能涉及到跨局运输,后者可能就是管内运输。同理,运输100吨公里的煤炭等散装货物与运输100吨公里的工业品类货物也有不同的投入要素,这种投入与产出的多样复杂性必然使得对运输部门产出效率的衡量变得十分困难。而产出效率衡量的不准确,也影响了对运输政策实施效果的客观评估。从20世纪60年代开始,运输经济学者就一直在努力思索着铁…     

国家创新型城市效率评价研究——基于两阶段DEA模型

采用共享投入型两阶段数据包络分析（DEA）模型,并构建多环节的创新型城市评价指标体系,对长三角地区创新型城市的创新效率进行评价。结果表明:在未来国家创新型城市建设过程中,相关城市不仅要考虑科技创新,还应考虑经济效益、社会效益和生态效益;在资金投入方面,需要构建金融创新体系,深化资本市场的建设,提升对创新创业的支持力度,强化科技金融服务能力;在创新型城市的建设过程中,应加快产业结构的调整,鼓励自主创业和创新型中小企业的发展,加快推进城市的生态文明建设。     

基于灰关联约束超效率DEA的重点实验室评估研究——以河北省省级重点实验室为例

目前国内外对重点实验室的评估主要采用专家评价等软评价方法,较少考虑科技投入和科技产出之间的关联关系。在对国内外重点实验室评估方法进行深入研究的基础上,利用灰色关联度分析指标内在的关联性,将其作为限制条件加入超效率DEA评价模型中,构建了基于灰色关联权重约束的超效率DEA评价模型,并应用于河北省省级重点实验室评估的实证分析。研究结果显示,此模型与传统的CCR模型和超效率DEA模型相比,既可以揭示科技投入和科技产出之间的内在联系,又可以保持DEA评价的客观性,与此同时,还可实现不同实验室评估结果的全排序,使得评估结果更加符合实际。