我国装备制造业技术效率评价的实证研究——基于超效率DEA和TOBIT两步法

装备制造业是国防工业的命脉,其技术效率的高低对国防科技产业的发展有着重要影响。本文运用超效率DEA模型和Malmquist指数,以装备制造业为例,基于2006—2009年公开面板数据从静态和动态两个视角,对我国装备制造业的技术效率进行评价。在此基础上运用Tobit回归模型对影响我国各省份、直辖市的装备制造业技术效率影响因素进行实证分析。结果表明,我国装备制造业技术效率总体呈上升趋势,但各省份、直辖市之间差异较大,装备制造业技术效率存在较大的改进空间;产业规模、合理的生产要素配置和技术装备水平是影响各省份装备制造业技术效率的显著性因素。该方法为国防科技产业的技术效率评价提供了一种新的思路,为管理决策提供定量的参考依据。     

“双一流”背景下高校科技创新资源配置效率研究

“双一流”建设背景下,优化配置高校科技创新资源提高投入产出效率是高等教育发展的重要议题。采用DEA模型评价中国31个省（自治区、直辖市）2015—2017年的高校科技创新资源配置效率,并对各省份2017年的产出不足量进行测算。结果表明,一些省份高校科技创新资源配置结构不合理;三大区域高校科技创新资源配置效率从高到低依次是西部、中部和东部;西部和中部地区的总体技术效率与纯技术效率协同变动,东部地区的总体技术效率与规模效率协同变动;纯技术效率对总体技术效率起着关键作用。为提升中国高校科技创新资源配置效率,应从宏观层面完善政策体系建设;从中观层面加强社会资源整合;从微观层面优化高校内部分配。     

民族省区高等教育财政经费支出效率评价——基于DEA-Malmquist和Tobit模型

基于DEA-Malmquist和Tobit模型，采用八个民族省区2005—2018年的面板数据对民族省区高等教育财政经费支出效率进行评价。结果表明：民族省区高等教育财政经费支出效率为非DEA有效，且各省份效率值存在较大差距，技术效率改善和技术进步使得全要素生产率整体呈上升趋势，经济、社会、人口等因素对民族省区高等教育财政经费支出效率有显著影响。提高民族省区高等教育财政经费支出效率必须要拓宽教育经费来源渠道和加强转移支付支持力度。     

“十三五”期间我国中医院资源配置效率及影响因素

依据2016—2020年《中国卫生健康统计年鉴》和《中国统计年鉴》数据,构建BCC模型测算 5年间我国中医院资源配置效率均值,运用面板数据的Tobit模型,对提出的假设进行验证并发现影响效率的因素,探究我国30个省份“十三五”期间中医院资源配置效率及影响因素。结果显示,“十三五”期间,30个省份中医院资源配置处于数据包络法(DEA)有效的4个,弱有效的6个,无效的20个。 医师配置密度和医护管理人员比分别对中医院资源配置的综合效率产生显著负向和正向影响;空间分布密度和中西医竞争水平分别对中医院资源配置的规模效率产生显著负向和正向影响。“十三五” 期间我国大多数省份中医院资源配置效率还有待提升,应统筹配置现有资源,提高医疗技术水平;合理设置人员结构,建立柔性激励机制;坚持中西医并重,突出中医药特色。     

我国区域社会保障差异评估与影响因素研究

使用DEA模型对2012年30个省的社会保障进行现状评估。结果说明省际间综合效率值差距较大,其主要原因是规模无效率和纯技术无效率。基于此,使用2002—2012年省际面板数据,从社会保障投入量和投入结构分析区域社会保障差异的影响因素。结果显示：经济发展水平、转移支付是影响社会保障支出的主要影响因素;社会保障支出与城市化率呈正相关,与老龄化率和失业率存在负相关关系,说明我国社会保障供需结构不合理。     

林业财政支出效率的影响因素分析

利用我国2000—2012年省际面板数据,在考虑林业财政支出滞后性的情况下使用DEA模型对区域林业财政支出效率进行了测度,在此基础上,利用空间滞后模型对区域林业财政支出效率的影响因素进行了分析,结果显示:(1)受技术进步下降的影响,我国林业财政支出效率年均下降率为24.8%,且呈现先增长后降低的"倒U型"趋势,林业财政支出的滞后效应拉大了林业财政支出效率的变动幅度;(2)林业财政支出的全要素生产率呈现明显的区域不均衡特征,年平均增长率从高到低依次为西部、中部和东部,区域间存在一定差距;(3)林业财政支出的全要素生产率呈现一定的空间趋同性,林业财政支出比例及区域宏观经济发展状况均与林业财政支出全要素生产率呈显著正相关,是全要素生产率的主要影响因素。根据研究结论,提出了改进林业财政的投资结构,调整林业财政领域的资源配置,加强政府对林业产业的资源倾斜以及实施林业大区域创新管理等措施来提升区域林业财政支出效率。     

集中连片特困地区精准扶贫效率影响因素分析

基于2011—2017年集中连片特困地区相关数据,运用数据包络分析(DEA)模型测算精准扶贫效率,并使用Tobit模型对影响精准扶贫效率的因素进行分析。结果表明:时间上集中连片特困地区精准扶贫效率总体呈不断上升的趋势,但目前整体水平有待提高;空间上大别山区、西藏扶贫效率相对较好。所选取的致贫维度对精准扶贫效率的作用强度从强到低依次为经济发展水平、生产生活水平、生态环境水平、文化教育水平、基础设施水平;在选取的致贫因素指标上,人均生产总值、规模以上工业总产值、粮食总产量、污水处理厂数对精准扶贫效率影响较为显著,体育馆个数、有卫生站(室)的村比重对精准扶贫效率较影响不明显。     

对于中国乡镇综合文化站运行效率的实证分析——基于省际面板数据的DEA-Tobit模型估计

乡镇综合文化站是为广大农村提供公共文化服务的主要载体。基于非参数的数据包络分析方法(DEA方法),分析2006—2009年我国乡镇文化馆公共文化服务的效率,发现我国农村公共文化服务的技术效率均值和规模效率均值都偏低;在DEA效率得分的基础上,采用Tobit随机面板模型对影响效率的因素进行评估,考察了不同因素对公共文化服务效率的影响,并结合数据分析和调研实际提出相关政策建议。     

我国政策性银行效率影响因素及收敛性研究

提高政策性银行效率是实现其市场化改革和资源合理配置的必然选择.文章利用DEA超效率模型测算我国2000-2014年三家政策性银行的效率值,并采用Tobit回归模型对我国政策性银行效率的影响因素进行了深入的探讨.结果表明,除了成本管控能力外,资产质量、银行规模、稳定性、资产配置能力和人力资本质量等因素都对政策性银行效率具有显著的正向促进作用.在此基础上,通过收敛性模型进行检验,发现我国政策性银行效率存在绝对β收敛和条件β收敛.最后,根据相关实证结论提出可行性政策启示.     

我国核电上市公司技术效率研究——基于超效率DEA模型的实证分析

在能源枯竭与环境污染的双重压力下,提高核能效率至关重要。文章从微观上市公司层面对核能技术效率进行研究。运用超效率DEA模型对我国核电上市公司的2009—2014年的技术效率进行测算,在数据处理上创新性地把宏观层面的指标数据平减运用于微观层面。在此基础上运用Tobit模型从财务及非财务两个方面的影响因素对我国核电上市公司技术效率的影响因素进行研究并提出政策建议。结果表明:短期偿债能力、盈利能力、公司规模对我国核电上市公司技术效率有显著的正的影响。长期偿债能力对我国核电上市公司技术效率有显著的负的影响;营运能力、员工教育程度、公司技术构成、研发能力对我国核电上市公司技术效率无显著影响。所以,我国核电上市公司应适当降低公司的长期负债,适当提高流动负债,提高公司的盈利能力,扩大公司规模。     

中国省域节能减排效率评价及其影响因素

通过构建节能减排指标体系,采用DEA—Malmquist指数对2004～2010年中国省域节能减排效率进行评价,分析省域的节能减排效率表现特征,进而运用Tobit模型对省域节能减排效率的影响因素实证分析。结果表明,我国节能减排效率在此期间处于波动状态,略有提升态势,这得益于技术进步,但节能管理缺乏效率;大多数省份的节能减排技术取得进步,但管理不足,亟需提高;技术进步、产业结构、对外开放度等三因素促进了中国省域节能减排效率提高,而能源价格时节能减排效率的进步有所阻碍,反映中国能源定价机制需要改革。最后提出相应的政策建议。     

基于Super-SBMDEA模型的中国铁路运输业生产效率研究

通过Super-SBM DEA模型,在分析铁路运输业垄断结构特点的基础上测算1995—2008年我国铁路运输业生产效率得分,进而对DEA有效区域进行超效率比较和投入产出指标的松弛变量分析,揭示铁路运输业营运效率不高的原因,并提出相应的政策建议。研究结果显示,行政性垄断的铁路运输业纯技术效率较低,货运与客运发展不平衡,虽规模效率较高,但管理水平和技术水平有待提高。     

中国技术获取型ODI逆向溢出效应的实证分析——基于DEA和省际面板数据的检验

利用2003-2008年30个省份的面板数据,按其经济地理特征划分为东部、中部和西部三大地区,采用基于DEA方法的Malmquist- DEA方法测算各省份全要素劳动生产率,并借鉴CH模型和LP模型,建立各省份的全要素劳动生产率和各省份的研发存量、各省份通过ODI获得的外国研发存量溢出的回归模型,以研究中国技术获取型ODI的逆向技术溢出效应.结果显示:ODI对我国全要素生产率不仅产生了正效应,而且具有明显的地区差异,这种地区差异在很大程度上受制于我国地区间经济发展水平、技术水平和经济开放程度的不同.     

物流产业效率测算及评价——基于东北三省19个资源型城市物流产业效率数据分析

针对东北地区资源型城市物流产业效率较低的问题,选取2016-2020年东北三省19个资源型城市物流产业效率数据为研究样本,运用DEA-Malmquist指数模型从投入、产出角度测算东北三省19个资源型城市物流产业效率,再通过Tobit模型从非投入、产出角度对东北三省19个资源型城市物流产业效率影响因素进行分析。研究表明：东北三省19个资源型城市物流产业发展不平衡;技术进步指数是影响物流产业效率的主要因素;区域产业结构、物流基础设施与物流产业效率显著正相关,区域经济密度与物流产业效率显著负相关。研究结论为提高东北三省资源型城市物流产业效率提供参考。     

我国商业银行的经济效益研究——基于三阶段DEA-Tobit模型的效率测算及影响因素分析

基于2017年我国15家商业银行的横向对比,采用三阶段DEA模型测算经济效益效率,同时借助Tobit回归研究贷存款能力、经营规模、收入结构以及产权类型对商业银行经济效益的影响。实证结果显示,(1)我国商业银行经济效益效率平均水平较高,且国有银行经济效益的有效性明显高于股份制银行;(2)金融市场的环境因素与随机因素对商业银行经济效益有显著影响,投入松弛变量调整前后商业银行经济效益差异明显;(3)贷存比、总资产规模、利息收入比、银行类型与经济效益效率呈正相关,其中,贷存比、总资产规模、银行类型将会促进资源配置效率,银行类型还可以进一步提高商业银行的管理技术效率。     

科技创新对物流效率影响的实证研究——基于三阶段DEA和Tobit模型

基于三阶段DEA模型测算全国物流业效率，基于Tobit模型研究科技创新对物流业效率的影响作用。研究发现：排除外部环境因素影响后我国整体物流效率水平出现了明显下降，同时呈现出从东部、中部到西部梯度递减的空间分布特征，其中，效率低下的省份主要集中在西部；R&D经费投入显著抑制物流综合技术效率，显著抑制东部地区物流效率，而对中部地区物流效率有显著的促进作用；有效专利数对物流综合技术效率、纯技术效率均有显著的促进作用，同时显著正向促进东部、中部地区物流效率；R&D人员全时当量对物流综合技术效率、纯技术效率均有显著的促进作用；对东部地区物流效率有显著的促进作用。各地区政府应注重产业结构升级，西部地区应加大资本与人才投入。最后，从科技创新角度，对提高东、中、西部地区物流业效率提出建议。     

我国林业旅游资源开发效率动态演进与区域差异的实证研究——基于省际森林公园的面板数据

借助于林业统计资料,利用DEA的Malmquist生产率指数模型,对2003-2012年我国林业旅游资源开发绩效进行了测算。结果表明,总体上我国林业旅游资源开发技术效率增长态势良好,年均增长率为5.8%,但年度间则呈现较强的波动性且部分年份效率值偏低;从区域角度看,东、中、西三大区域的林业旅游资源开发FTP技术效率均实现了增长,且各区域TFP指数增长较快的关键因素仍在于技术进步,且东部省份TFP指数增长显著低于中部和西部省份;从各省市区具体情况看,我国近1/3的省份林业旅游资源开发效率存在下降的情形,其余省份技术效率呈现正增长,但差异较大;从Malmquist生产率指数分解来看,仍有15个省份存在技术进步或技术效率损失的情形,且青海省技术进步和技术效率损失并存。     

低碳经济发展效率的区域差异及影响因素研究

运用包含非合意产出的SBM模型,测算我国30个省(市)区2000—2010年的低碳经济发展效率,并对区域差异进行分析;进而通过面板Tobit模型对影响低碳经济发展的相关因素进行探索。研究发现:1)全国大部分省(市)区低碳经济发展效率在2002年达到最高,此后呈逐年下降的趋势,且不同省(市)区和不同区域之间低碳经济发展效率存在较大差异;2)Tobit模型结果显示,产业结构、经济发展水平、能源消费结构和能源消耗强度均与低碳经济发展水平呈负相关关系,城镇化对低碳经济的发展有正向的影响。     

财政监督对省级财政支出效率的非线性影响——基于SBM模型和门槛回归模型的实证分析

我国2002-2012年省级政府财政投入产出数据,采用SBM效率测度模型测算各省财政支出效率,同时运用面板门槛模型估计财政监督对于财政支出效率的非线性影响。研究结果表明：财政监督对于财政支出效率的非线性影响显著,并存在“门槛效应”。以经济发展水平为门槛变量时,当人均GDP低于9826元,财政监督对于财政支出效率有显著的抑制作用;当人均GDP介于9826元和14705元之间,抑制作用有所减弱且显著性降低;而随着人均GDP超过14705元,财政监督力度的加大会促进财政支出效率的提高。以政府支出规模为门槛变量时,财政监督对于财政支出效率始终存在抑制作用,但影响系数和显著性随着政府支出规模的扩大而减小。因此经济发展水平较低的省份应重点监督预算资金结构合理性,而高经济发展水平省份应兼顾决算规模控制和资金结构合理调节。     

区域科技人才开发效率测度与影响因素研究——基于EBM-ML-Tobit模型

科技是第一生产力,人才是第一资源,科技人才是国家和区域发展的重要保证,为测度我国典型区域科技人才的发展,以京津冀地区、长江经济带、黄河经济带三大经济带的区域科技人才开发效率为研究对象,运用EBM-ML模型对2007—2020年三个经济带的科技人才开发效率进行测算和动态分析,采用Tobit模型进行影响因素实证分析。结果表明：三个区域人才开发效率均处于较高水平,其中京津冀地区>长江经济带>黄河经济带,区域科技人才开发动态效率的提升与综合技术效率、技术进步的变化密切相关;人才开发效率较低的地区提升速度较快,存在落后者对先进者的“追赶效应”,各地区发展趋势趋同;Tobit回归分析结果表明,三大经济带的关键性驱动因素为政府资助强度,除此之外,教育水平、产业结构对于区域科技人才的开发效率提高也有重要的作用,因此政府应当加大资助强度,提升区域教育水平,促进产业结构升级,进而提高区域人才开发效率。