环境效率评价方法的统计属性分析及其实例

首先分别构建了考虑期望产出和非期望产出的生产函数,进行环境效率DEA评价方法的凸非参数最小二乘估计,提出当参数αi1,β'' i1,αi2,β'' i2的估计值给定时,可以得到f和g的显性表达式,然后利用考虑非期望产出的DEA及凸非参数最小二乘 CNLSUO,可以求得拟合曲线之间的数量关系,即对于每个DMU的实际投入,CNLSUO法得到的产出拟合值不大于DEA法得到的产出拟合值． 实证分析表明,考虑期望产出和非期望产出的DEA估计效果较好． 包括考虑非期望产出DEA的非参数最小二乘估计在内的环境效率评价方法的统计属性分析,势必会拓展DEA统计属性研究的范畴,推动统计学与运筹学的进一步融合与发展．     

一种考虑整数约束的环境效率评价MOISBMSE模型

传统的基于数据包络分析的环境效率评价常常忽略投入、期望产出和非期望产出为离散型变量的可能性,从而无法精确处理现实中存在的具有整数特征的指标数据,一直以来影响着评价结果的精确性.本文以混合导向的整数DEA为基础,对超效率SBM模型进行拓展,构建了一种能够同时兼顾整数约束和非期望产出指标数据的超效率SBM模型,并在实例中采用搜索算法,对该模型进行求解并通过Bootstrap方法对结果进行修正.将每一个最优整数点与被评价决策单元之间的距离进行比较,可以找出最短距离所对应的最优整数点,即为其帕累托改进方向.该模型将为环境效率评价提供了适用范围更广泛的测度方法.     

基于机会约束随机Index-DEA的投资组合效率评价

传统DEA和分散化DEA是两种常见的非参数评价方法,二者也被广泛应用于投资组合效率评价。已有相关研究通常将风险和期望收益视为投资组合的投入和产出指标,但该投入-产出假设与实际投资过程并不吻合。在实际投资过程中,真实投入应为投资组合的初始财富,产出则是其终端财富。基于新的投入-产出假设,本文对投资组合初始财富进行标准化,将终端财富转化为收益率形式,进而构造随机生产可能集和相应的机会约束随机Index-DEA模型。当投资组合收益率服从联合正态分布时,随机Index-DEA模型被转化为等价的确定性模型,从理论上证明该等价模型的凸凹性,并提出相应的求解算法。最后,利用该随机Index-DEA模型对我国30只开放式基金进行效率评价,验证所提出DEA模型和求解算法的有效性。     

基于整体效率的区间DEA方法研究

针对现有的区间DEA方法采用非统一指标数据进行效率评价的不足,本文在分析现有区间DEA方法的基础上,提出一种基于整体效率的区间DEA方法。该方法能够在多决策单元系统整体效率最大化的同时,得到统一的各决策单元投入/产出的精确数据及各指标权重,一次性求解出所有决策单元的效率。最后,采用一个算例分析说明文章所提方法的合理性和优越性。     

随机环境下的多投入多产出生产前沿面估计

传统的DEA模型假设观测样本的投入产出都是确定型数据, 这使得DEA在实际应用中受到限制, 本文提出的基于拟似然估计的多投入多产出随机非参数包络数据 (PLE-StoNED) 方法拓展了这个假设, 能够估计随机环境下的生产前沿面.本文证明, 生产可能集假设条件下的前沿面可以用一个有凹凸性和单调性限制的函数来表示.相较之前的StoNED方法, 本文提出的方法可以估计随机环境下多投入多产出决策单元 (DMU) 的前沿面.通过Monte Carlo实验, 多投入多产出PLE-StoNED方法的有效性得到验证, 它可纠正DEA等传统方法产生的偏误.最后, 实证研究部分运用这一新提出的方法估计了中国大陆商业银行的生产前沿面和效率.本文提出的方法弥补了DEA缺乏统计性的不足, 可为决策者在随机环境下对多投入多产出决策单元进行生产力和效率评估提供决策参考.     

基于未来效率的兼顾公平与效率的资源分配DEA模型研究——以各省碳排放额分配为例

根据需要实现的目标，评估各生产决策单元的投入产出效率及改进潜力，可以为资源分配提供重要参考。构建一个基于未来效率的兼顾公平与效率的资源分配DEA模型可以有效、灵活地解决该问题。该DEA模型首先根据历史数据计算每个生产决策单元过去各期的技术增长率，并预测各DMU未来的技术增长率，从而获得未来的生产前沿面。以此为基础，在九个硬性目标约束下，分三个步骤分别解决三个追求的软性目标：最大化期望总产出、最小化非期望总产出、最小化可变要素总投入。管理者不仅可以改变九个硬性目标的参数值，以及调整三个软性目标的优先顺序和软性目标参数值，进而形成各种兼顾效率与公平的资源分配方案。最后，运用该DEA模型评估了我国各省碳排放削减潜力，并形成了能够实现管理者期望目标的各省碳排放削减责任分配方案。     

非期望产出、影子价格与无效决策单元的改进

本文首先建立考虑非期望产出的非参数DEA效率模型,从影子价格的视角论证DEA有效的充分必要条件,计算出无效DMU的可改进量,从而构建了一个考虑非期望产出、影子价格以及无效决策单元的改进的非参数DEA模型,然后通过一个算例进行实证分析,将这个新的模型和经典的SBM模型进行比较,结果显示两者的相关系数超过0.9,而且这一新模型还显示出一些SBM模型所没有的优良特性.这种新的非参数方法不仅能够对环境效率水平进行测度评价,而且相较于参数方法而言,它不需要事先设定规范的函数形式,对指标数据也不需要考虑计量单位问题,具有比较独特的优势.     

基于DEA模型下的科技投入产出效率评价研究——以广东省科技投入产出效率评价为例

通过构建科技投入产出指标体系,运用DEA模型对广东省2000-2012年的科技投入产出效率进行评价。结果表明:广东省的科技投入产出效率平均值达0.962,科技资源配置基本处于相对最佳状态,不存在科技资源过度浪费的现象,科技产出的不足在科技投入不断合理、高效利用的过程中逐渐得到消除。广东省应在有限的科技人力、财力资源条件下进一步提高资源的利用效率;在有条件的情况下,适当增加科技投入,以期获得更多的科技产出。     

基于DEA方法的科研机构方向规模收益研究

DEA模型是目前公共部门(包括科研机构)规模收益分析的常用方法之一.现有通过DEA方法估算科研机构规模收益的研究都是从传统规模收益经济学定义出发,假定多种投入和产出按相同比例进行变化,从而定性定量判定DMU单元的规模收益情况.由于科研活动的复杂性,在科研组织中各类投入或产出的变化往往并不相同.因此,现有DEA框架中关于规模收益的定义(基于径向测度)不能满足多投入多产出情况下科研机构规模收益估算的需要.本文采用可变比例规模收益思想,将DEA方法框架下规模收益定义扩展为方向规模收益,并研究提出科研机构方向规模收益分析的新方法.最后,本文以2009年中国科学院16个基础领域研究所为案例,进行深入分析.     

基于DEA联盟博弈核仁解的固定成本分摊方法研究

本文结合DEA(Data Envelopment Analysis)和联盟博弈理论研究了固定成本分摊问题.本文首先证明了在固定成本作为决策单元(Decision Making Unit,DMU)新投入要素的条件下,那么DMU个体和整体将同为DEA有效,在此结论的基础上,本文结合联盟博弈理论,定义了联盟博弈的特征函数,提出了基于核仁解的固定成本分摊模型,并给出了相应的求解算法,最终通过算例说明了本文方法的合理性和求解算法的可行性.     

高碳区域低碳发展全要素效率评价——基于山西省的统计数据

笔者以山西省为例,借鉴全要素生产率(TFP)评价效率的基本思想,创新性地以环境污染治理投资、研发投资和劳动投入为投入指标,同时设置期望产出和非期望产出两类产出指标,对山西省2002~2011年低碳发展进行了超效率DEA评价。     

一个新的考虑非期望产出的非径向-双目标DEA模型

如何实现对环境效率更准确的定量评价,是国际上从事DEA研究的学者们当前关注的问题之一。在传统DEA效率模型的基础上,综合考虑评价过程中期望产出与非期望产出之间的差异以及实际生产过程中人们追求期望产出最大化和非期望产出最小化的双重目标,构建非期望产出的非径向-双目标DEA环境效率评价模型,通过线性加权和法转化为一个求最大值的单目标线性规划问题。研究结果表明,这种新模型不仅可以分析DEA有效性与Pa-reto最优之间的关系,还利用决策单元的投影获得投入和产出的可调整量,从而提高考虑非期望产出的环境效率评价的精度。实证分析结果与现实情况的高度吻合,说明这种新的非径向-双目标DEA环境效率模型是有效的。     

基于DEA的生产函数估计

针对常用参数方法或非参数方法估计技术状况所存在的缺陷,提出了一种基于DEA的估计理论生产函数的方法,该方法可用于估计凹生产函数所含参数,其基本思路是:首先,利用DEA方法评测各DMU的产出效率,得到(弱)DEA有效的DMU;然后,根据各(弱)有效DMU确定DEA生产可能集的前沿面,从线性逼近角度给出理论生产函数的上确界;最后,利用相切条件计算生产函数所含参数,从而确定生产函数的具体形式.以C-D函数为计算范例,显示了该方法的优越性.     

基于DEA-t检验的以企业为主体的科技创新效率评价

以企业为主体的科技创新效率评价是衡量科技投入后的产出水平、资源利用效率并寻找影响科技创新效率的主要因素,为优化资源投入结构打下基础。以企业作为科技投入和产出的主体,通过数据包络分析（DEA）中CCR模型和BCC模型测算中国15个副省级城市科技创新的总体投入产出效率、纯技术效率和规模效率。通过DEA-t检验的方法萃取出显著影响效率的关键指标,找到不同副省级城市各自效率偏低的关键问题。创新与特色一是将保留所有指标的DEA效率测算模型作为基础模型,将逐一剔除单个指标后的DEA效率测算模型作为对比模型。通过t检验,依次检验基础模型与每个对比模型的总体投入效率TE是否存在显著差异。若差异显著,则对比模型中剔除的指标为显著影响效率的关键指标,由此确定了影响科技创新效率的五个关键指标。改变现有研究的数据包络分析（DEA）方法仅仅能测算效率、无法萃取影响效率的关键因素的弊端。二是实证结果表明：显著影响以企业为主体的科技创新效率的关键指标为规模以上工业企业R&D经费内部支出、财政科技经费投入、科技从业人员数、技术市场成交额、规模以上工业企业新产品产值。三是实证结果表明：不同副省级城市导致效率偏低的关键问题大相径庭。如杭州的关键问题是“财政科技经费投入”的冗余率过大,而哈尔滨的关键问题是“规模以上工业企业新产品产值”的产出不足超高。     

基于多准则随机EDA模型的投资决策评价方法及应用

在经典DEA模型的基础上,对随机输入、产出指标进行更进一步的分析,增加了多个评价准则,从而提出了多准则随机DEA评价模型。最后,通过在项目投资评价中的运用说明了该模型的实用性。     

基于超效率DEA的能源效率评价模型研究

在全要素能源效率框架下,结合能源系统的特点,构建了以能源消费总量、从业人员数和固定资产折旧为投入指标、经济产值为产出指标的能源效率评价指标体系;基于超效率 DEA方法建立了能源效率评价模型,并对2006年我国30个区域进行了实证研究;最后,通过规模收益分析和能源效率影响因素分析,探讨了我国区域能源效率的改进途径.     

基于分段参数型DEA前沿面的投入—产出型技术效率

由传统DEA模型可以直接测算投入固定(产出固定)的条件下,面向产出(投入)的技术效率。尽管加型DEA模型同时考虑了投入和产出的松弛,但却不能像传统模型一样直接测算投入—产出型技术效率。为了直接由加性模型测算投入产出型技术效率,本文将利用DEA有效决策单元建立分段参数型DEA生产前沿面,并根据古典技术效率的定义,解决投入产出型技术效率的测算问题。研究发现,这种效率实质上是产出型技术效率与投入配置效率的乘积。由于同时考虑了投入和产出的技术无效性,与其它类型的技术效率相比,这种投入产出型技术效率的可分性更强。     

基于DEA的能源效率评价模型研究

在全要素能源效率框架下,根据能源系统的特点,基于DEA方法建立能源效率评价模型,对中国30个行政区域进行实证研究.针对能源效率的概念缺少统一标准的现状,从综合投入、技术效率和有效产出3个角度界定能源效率概念,为能源效率研究提供清晰的概念框架;构建以能源消费总量、从业人员总数和固定资产折旧为投入指标以及以经济产出和环境影响为产出指标的能源效率评价指标体系,在此基础上构建能源经济效率和能源环境效率评价指标体系;结合主成分分析法建立可处理非期望产出的DEA能源效率评价模型.通过实证研究发现,评价模型在理论研究方面可以有效应用于能源效率的评价.并较好地满足系统分析的要求;在生产实践方面可以为能源效率提供更合理的计量和考核标准,并为中国实现节能减排目标、制定相关政策和措施提供决策支持.     

基于DEA模型的商业银行效率评价研究

DEA模型是一种有效地处理多投入多产出的效率评价模型。运用DEA模型对商业银行进行效率评价能够综合地考察商业银行经营管理情况,并通过选择合适的投入产出指标,直接指明与最佳银行相比,被评价银行在哪些投入产出项目上有差距,从而可以找出改进被评价银行经营效率的最佳途径。     

区域科技创新平台运行效率的实证研究——以Z省为例

笔者以Z省的49个重大区域科技创新平台样本为研究对象,从投入与产出两个方面选取指标,运用DEA模型对其运行效率进行对比分析。结果显示,Z省重大区域科技创新平台大多数运行效率较好,处于或接近其技术前沿面。