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的湖南高技术产业技术创新效率研究

文章采用数据包络（DEA）方法中的C2R模型对湖南省高技术产业2001-2009年9年间的技术创新效率进行研究,结果显示,湖南省高技术产业技术创新效率虽然逐年改善,但总体水平较差,且存在较为明显的地区差异。在此基础上,进一步对湖南省高技术产业的技术创新活动进行冗余分析,结果表明：R＆D资本存量、政府的财政科技拨款、R＆D活动人员等投入均存在一定的浪费现象。     

深圳市高技术产业创新效率评价——基于Malmquist指数模型的实证分析

聚焦于深圳市高技术产业创新过程中研发投入产出的效率问题,在构建Malmquist指数模型的基础上,对深圳市2011－2016年高技术产业的创新效率进行测算。实证结果表明:总体上,深圳市高技术产业创新效率曲折提升,TFP累积提升8.45%;行业变化趋势层面,除了计算机及办公设备制造业,其余四个高技术产业细分行业的创新效率均保持正增长;电子及通信设备制造业与航空航天器及设备制造业是推动深圳高技术产业创新效率增长的主导性行业。在此基础上,文章进一步提出了提升深圳高技术产业创新效率,带动经济有效增长的建议。     

区域大中型工业企业技术创新效率评价——基于DEA的Malmquist指数法

在规模报酬可变假设下,利用非参数DEA方法对2006-2010年全国30个省区的大中型工业企业的技术创新效率进行测度,再运用Malmquist指数法分析各省区大中型工业企业技术创新效率的动态演变特征,在此基础上考察我国大中型工业企业技术创新效率区域差异的形成机理.实证结果表明：样本期内,由于技术退步,我国大中型工业企业技术创新效率整体呈下降趋势;从区域角度来看,东部地区大中型工业企业技术创新效率的表现明显优于中、西部地区.为了防止区域差距的进一步扩大,中央政府应该加大对中、西部大中型工业企业技术创新的扶持.     

高技术产业R&D全要素生产率变动分析-基于DEA模型的Malmquist指数方法

运用2000年至2009年高技术产业相关面板数据,构建了基于DEA模型的Malmquist生产率指数及其分解指数即技术进步指数和综合效率改善指数,并由此对高技术产业R&D的生产率发展状况进行实证分析.结果发现:高技术产业的各行业发展并不均衡,部分行业生产率发展波动较大.而另一部分则相对稳定.整体来看,高技术产业的生产率各指数表现较稳定,同时发现2000- 2004年推动全要素生产率发展的主要动力是综合管理水平的提高,而2005-2009年的主要动力是技术进步.从全要素生产率的平均增长率来看,主要支撑动力是来源于技术进步指数.     

沿海五市寿险业经营效率影响因素研究——基于DEA—Malmquist指数分析

基于沿海五市1997—2007年的面板数据,运用DEA—Malmquist指数测度了五市寿险业的经营效率,发现其效率整体上呈现逐年下降的趋势。样本期内,不仅技术效率逐年相对退步,作为技术效率提高主要推动力的规模效率近年来也开始下降,表明“做大”而不“做强”的模式面临着不可持续的危机。实证结果还显示：各地寿险效率的影响因素并不相同,同一因素的影响也不一致,各地应因地制宜地提高寿险效率。     

基于超效率DEA和Malmquist指数的河北省农业生产效率分析

运用超效率DEA模型和曼奎斯特(Malmquist)指数法,分别从静态和动态两个角度,对河北省11个行政市农业生产效率进行测算和分析。研究表明2009年以前14年间河北省农业全要素生产率的增长是农业技术进步和技术效率共同作用的结果。技术进步变动趋势与技术效率变动趋势相反。河北省11个行政市农业生产效率发展不平衡。唐山市、石家庄市、保定市、承德市、张家口市、邢台市、廊坊市为DEA有效;衡水市、沧州市、秦皇岛市、邯郸市为DEA非有效,在一定程度上存在投入冗余。     

新能源汽车上市公司投资效率评价研究——基于DEA和Malmquist指数模型

以新能源汽车上市公司为研究对象,运用DEA模型和Malmquist指数法,从静态和动态双视角分析和评价新能源汽车行业的投资效率。静态结果表明：2017—2021年,我国新能源汽车上市公司的投资效率整体水平较高但呈现下降趋势,综合效率值接近于1,其主要源于纯技术效率的贡献。动态结果表明：样本公司的全要素生产率小于1,其主要原因为技术效率指数较低。据此,新能源汽车公司应增强研发能力、注重人才培养、强化成本管控、加强市场营销和品牌建设,以提升投资效率。     

基于超效率DEA和Malmquist指数的湖南省农业全要素生产效率分析

在湖南2007-2012年地市级面板数据的基础上,运用基于超效率DEA全要素生产效率测度模型,测算湖南省各地市（州）的农业全要素生产效率,然后利用Malmquist生产率指数法对农业生产效率进行动态对比研究。实证结果表明：2007-2012年间,湖南农业生产效率呈上升趋势,但各地市（州）之间差异较大,衡阳市农业全要素生产效率最高;Malmquist指数分析结果表明该期间农业全要素生产效率年均增长率为5.4%,通过Malmquist指数的进一步分解发现技术进步是推动湖南农业全要素生产效率增长的主要动力,但不同地区的增长动力具有差异性。     

基于DEA的湖南省高技术产业创新效率研究

针对湖南省高技术产业的创新效率,运用DEA方法,构建评价指标体系,以2000-2011年高技术产业的投入产出数据为依据,通过MATLAB建模进行评价分析。结果表明：湖南省高技术产业创新效率整体不高,在研究人员和经费方面存在较大过剩。在此基础上进一步分析了导致创新效率非有效性的原因。     

海西城市群土地利用效率评价——基于超效率DEA模型和Malmquist指数的分析

以海西城市群为研究区域,基于超效率DEA模型和Malmquist指数计算方法,对海西城市群以及区域内20个城市2003-2012年的城市土地利用效率进行评价。超效率DEA评价结果显示,海西城市群整体的城市土地利用效率不高,大部分城市的土地利用效率没有达到DEA有效。区域内广东省的城市土地利用效率具有明显优势;浙江省的城市土地利用效率次之;福建省的城市土地利用效率低于全区的平均水平;江西省除鹰潭市外,其余城市的土地利用效率排名均靠后。Malmquist指数计算结果表明,2003-2012年,海西城市群内大部分城市的土地利用效率呈现改善的趋势,且土地利用效率的改善基本依靠技术进步来实现。为此,区域内城市应努力在土地利用的技术效率和规模效率方面实现突破,以进一步提高土地集约利用水平。     

山西农业生产效率分析——基于超效率DEA和Malmquist

山西农业基础相对薄弱,亟待转变农业发展方式,提高农业生产效率,夯实经济转型道路。运用超效率DEA与Malmquist指数法,对山西省11个地级市农业生产效率进行量化分析。研究表明:山西省11个地级市2009-2013年农业生产效率不平衡。长治市、临汾市为DEA有效,位于生产前沿面。其余9市为DEA非有效,存在不同程度的农业资源投入冗余。2009-2013年,山西省农业全要素生产率增长受到技术进步变化和规模效率变化的共同作用。11个地级市在技术进步变化上均表现出增长态势,但受制于规模报酬递减的影响,太原市、吕梁市全要素生产率呈下降趋势。晋城市纯技术效率低于生产前沿面,并低于山西省其他地市水平。     

中国房地产开发企业生产效率动态变化——基于DEA模型的Malmquist指数分析

借助数据包络分析(DEA)技术和Malmquist指数思想,得到了我国31个省的房地产开发企业在1999—2005年期间生产效率的动态变化,为了进一步深入研究,又将生产效率分解成"追赶效应"和"增长效应"。得到的研究结果显示:我国31个省房地产开发企业1999—2005年全要素生产率的提高大部分来源于"增长效应",由此指出了技术创新尤其是管理创新和经营创新的重要性。     

苏北承接苏南产业转移效率研究——基于Malmquist指数方法

本文使用江苏省苏北五个城市的市级面板数据,采用非参数的Malmquist方法分析2004——2007年苏北五个城市承接苏南产业转移的生产效率的变动状况,并将其进一步分解成为技术效率和技术进步。研究结果表明,2004——2007年苏北承接苏南产业转移的生产效率的平均增长率为3．5％,主要原因是技术的变化,但是技术效率的变化也同样不能忽视,且在不同时期不同的城市技术效率和技术进步对苏北承接苏南产业转移的作用不同。     

基于DEA和Malmquist指数的985高校科研投入产出效率评价研究

随着国家逐步加大对"985高校"科研经费的投入,这些高校的科研绩效成为关注的焦点,如何使用有效的评价方法对"985高校"的科研效率进行评估成为重要问题。使用非参数的DEA和Malmquist指数方法对我国37所"985高校"科研投入产出指标的面板数据进行静态效率和动态效率变化的综合评价,结果发现我国各"985高校"科研效率整体偏低,且科研活动效率在2006～2009年内未能取得显著进步,进一步分析发现技术进步是阻碍各高校科研活动效率进步的首要原因,各高校应大力促进科研活动中技术的创新和进步以提高科研投入产出效率。     

中国高技术产业技术创新效率动态演进

基于2013—2017年中国28个省（区、市）高技术产业的面板数据,在以增强型罗素测量模型测度高技术产业技术创新效率的基础上,运用核密度估计和泰尔指数对效率进行系统分析。结果表明：中国高技术产业技术创新活动的综合效率处于较低水平;纯技术效率呈东、中、西和东北阶梯下降,规模效率呈东北、西、中和东阶梯下降;综合效率总体分布密度曲线随时间右移且右拖尾特征明显;区域内部效率差异是造成地区间效率差异的主要原因;纯技术效率和规模效率在统计上显著负相关;样本期间,高技术产业技术创新活动整体规模报酬不佳,每年处于规模报酬递减的地区数超过50%。基于分析结果,给出相应政策建议。     

高技术产业技术创新效率评价指标体系的构建

高技术产业,是知识密集、技术密集的产业,代表一个国家综合国力和整体竞争力。根据创新投入要素和产出成果的不同形式,高技术产业技术创新过程划分为技术产出阶段和技术转化阶段。技术产出阶段的产出以知识技术类为主,包括专利与非专利技术,技术转化阶段的产出以经济效益类为主,包括工艺创新成果和产品创新成果。新的指标体系是在详细分析技术开发阶段和技术转化阶段的投入要素和产出形式的基础上构建的,分为两个部分,可以根据每个阶段投入产出指标分别用于测算技术开发效率和技术产出效率,为高技术产业技术创新效率评价提供了新的思路。     

河南创新型企业技术创新效率研究——基于DEA的分析

基于公司年报数据,运用DEA模型的BBC输入模型,对河南创新型企业的技术创新效率进行DEA测算与分析。研究结果表明,河南创新型企业的技术创新效率整体偏低,66.7%的企业存在着创新资源利用率不高、浪费严重等现象。在20家非有效决策单元中,或存在不同程度的投入冗余或产出不足,或依靠高投入来拉动创新,导致创新投入规模过大,资源未能达到最优配置,或两者兼而有之。但总体上看,规模不适较技术因素造成了更多的非有效决策单元。在规模非有效的决策单元中,处于规模收益递减阶段的公司多于处于规模收益递增的公司,说明多数公司存在创新投入规模过大,依靠高投入来拉动创新的情况。