基于DEA的吉林省物流产业效率研究

DEA分析方法是研究投入产出相对有效性的分析方法.通过构建科学合理的评价指标体系,整理2005—2014年中国30个省、直辖市物流产业的投入与产出数据,对吉林省物流产业的效率进行横向和纵向对比分析发现:吉林省物流产业技术平均效率、纯技术效率、规模效率处于全国偏下水平.这说明吉林省物流业发展存在一定的低效率和资源浪费现象.吉林省全要素生产率增长缓慢,虽然吉林省的技术进步指数呈现缓慢增长趋势,但吉林省的物流业技术发展水平还有待进一步提高.为此,吉林省应加强整合已有资源,优化投入产出,提高物流从业人员素质及建设高质量的物流企业,合理配置物流资源,从而构建科学的产业结构.     

长江经济带物流业高质量发展水平测度及评价

以长江经济带物流业为研究对象,采用熵值法、Dagum基尼系数分解和Kernel密度估计分析等方法,测度2010—2021年长江经济带物流业高质量发展水平并分析区域内发展差异。研究发现：长江经济带物流业高质量发展水平向好趋势明显,然而地区差异明显,呈现出下游物流业高质量发展水平较高、而中上游物流业高质量发展水平较低的格局,但区域发展差距呈现缩小趋势;具体而言,经济发展基础、物流运载能力、技术创新能力总体呈下降趋势,绿色发展成效较稳定,物流产业绩效呈波动上升态势。据此,建议加强长江经济带物流业区域间的合作,缩小其区域差距;重视物流业技术创新和基础设施建设,提升物流运输效率;大力发展绿色物流,构建区域绿色物流网络,提高材料的回收利用率。     

我国高技术产业研发效率的空间变动及影响因素研究——基于省际面板数据的随机前沿分析

运用随机前沿分析法对我国1995-2011年高技术产业的面板数据进行分析,结果显示,我国高技术产业研发效率整体较低,距离最优前沿面尚有近50%的改善空间。高技术产业研发效率呈现明显的空间差异性,东部地区最高,高于全国平均水平;东北及中西部地区较低,在全国平均水平之下。进一步研究表明,我国高技术产业研发效率具有明显的空间变动特征:一是我国高技术产业研发效率呈线性上升趋势,在不同空间上呈现特定的规律:东部地区按二次曲线规律增长,东北和中西部地区按线性规律增长。二是我国高技术产业研发效率的空间差异性呈线性收敛趋势,而东部地区、东北和中西部地区都按二次曲线规律收敛。运用技术无效率函数对高技术产业研发效率空间变动的影响因素分析发现,制度变迁、企业规模和市场结构对高技术产业研发效率的空间变动有显著的正向影响,这对各区域提升高技术产业的研发效率具有一定的参考价值。     

内蒙古区域物流效率及其影响因素研究

文章根据现代物流发展格局,以物流业的固定资产投入、物流业从业员工、区域交通线作为物流业投入基础指标,以物流业GDP、货运量、货物周转量作为物流业产出指标,构建了基于数据包络分析(DEA)模型和托宾(Tobit)模型的物流效率评价及因素分析体系,对内蒙古2005-2014年物流业的综合效率、纯技术效率以及规模效率进行了纵向实证分析。效率评价结果显示;相对于本区域的投入与产出关系而言,内蒙古近10年的平均物流效率较高,但与物流业发达省份相比,内蒙古尚有很大发展提升空间。最后根据分析结果提出了发展路桥经济、综合交通网络、物流产业集群等针对内蒙古未来物流业发展的建议。     

长江经济带省域物流效率及空间差异研究

基于“物流距离”设定空间权重矩阵,采用数据包络分析和空间自相关分析法,揭示长江经济带省域物流效率及空间差异.研究发现,长江经济带省域物流效率总体呈现持续提升的态势,但地区间和地区内物流效率存在明显的差异;长江经济带省域物流效率呈现空间正相关性,物流效率相近的省市在空间上集聚分布;长江经济带省域物流效率呈现阶梯状分布格局,下游地区持续领先,中游地区快速提升,上游地区增长缓慢.为了促进长江经济带物流业跨地区协调高效发展,应构建区域整体物流联盟、下游地区推进物流业溢出效应、中游地区发挥物流业通道优势、上游地区培育物流业增长极.     

风险投资对我国高科技产业发展的绩效研究——基于DEA方法的区域比较视角

风险投资促进高科技产业发展的过程是一个多输入和多输出的复杂系统.对这种复杂系统进行绩效研究,DEA方法有其独特的优势.立足于区域比较的视角,利用2003-2006年我国八大地区的面板数据,采用DEA方法可对我国各区风险投资对其高科技产业发展的绩效进行研究.研究结果显示,我国风险投资对高科技产业发展的综合技术效率、纯技术效率和规模效率总体上都呈上升趋势,但由于纯技术效率偏低导致我国风险投资对高科技产业发展的综合效率也偏低;各地区的绩效差异显著.因此,应当加快发展我国风险投资,特别要加速发展我国落后地区的风险投资;重视区域风险投资的协调发展;进一步完善我国风险投资的系统环境.     

皖江城市带低碳发展绩效评价

为了衡量皖江城市带低碳发展水平,运用因子分析法对皖江地工各市经济发展、社会生活、能源效率、环境效益和综合得分进行测算。在此基础上,运用DEA方法进行验证并对皖江各市低碳发展的综合效率、纯技术效率和规模效率进行评价。结果显示:皖江地区整体低碳发展绩效较低,各市低碳发展水平差异较大,并呈逐年下降趋势,存在“高增长、低发展”问题,其中经济发展和社会生活是导致差异性的主要原因,而规模效率是导致综合效率偏低的主要原因。最后,提出加大投资规模、创新低碳技术、培育低碳产业、转变政府职能以及发展“两型社会”的建议。     

长江三角洲物流发展及与经济增长关系的实证研究

运用熵值法,计算2002-2011年长三角城市群物流发展水平得分,发现,近10年长三角物流发展水平整体有所提高,但各市之间发展不平衡。利用锡尔系数对长三角区域物流发展差异进行空间分解,得出10年来物流锡尔系数幅度波动较小,总体趋于上升趋势。地区间总差异和地区内差异大致呈现稳定的上升趋势,地区内部的差异贡献率大于地区之间的差异贡献率。城市发展的非均衡性是长三角区域物流业产生差异的主要原因。利用空间自相关计算得出长三角区域物流空间分布呈现正向、显著的空间自相关现象,但空间集聚性呈现显著下降趋势。运用典型相关分析法对长三角物流发展和经济增长关系进行的分析表明：城市物流发展水平与经济增长存在高度相关性。     

中国物流业与数字经济融合水平的区域差异及动态演进

物流业与数字经济融合发展带来的产业运行效率的提升以及生产方式的转变，是物流产业转型升级的重要驱动力。本文从产业融合角度入手，采用熵权-Topsis法测度我国30个省（区、市）物流业与数字经济发展水平。在此基础上，利用耦合协调模型测度物流业与数字经济融合水平，并通过dagum基尼系数、莫兰指数、LISA集聚图以及空间核密度分析揭示我国物流业与数字经济融合水平的区域差异、空间分布特征以及动态演进趋势。研究发现：（1）我国物流业与数字经济融合水平呈现出明显的“东高西低”特征，其中江苏和广东物流业与数字经济融合水平最高，达到优质协调级别。（2）我国物流业与数字经济融合水平的总体基尼系数、区域间差异呈波动下降趋势，区域内差异呈波动上升趋势。表明我国整体物流业与数字经济融合水平的差异在逐渐缩小，但是区域内却因为虹吸效应差异在进一步扩大。（3）我国物流业与数字经济融合水平已形成两大稳定的集聚区，分别是以上海为中心的“高-高”集聚区和以甘肃为中心的“低-低”集聚区。（4）在考虑到时间滞后和空间临近的条件下，物流业与数字经济融合水平呈现出截然不同的演进趋势。     

珠三角地区转型升级路径的实证研究

金融危机倒逼珠三角地区转型升级,本文基于全国经济普查的微观数据,利用DEA模型从创新效率视角研究珠三角地区转型发展路径。研究发现:珠三角地区制造业前沿技术进步趋势放缓,粗放型增长模式导致规模效率超越"倒U型"顶点呈现下降趋势,技术效率对非珠三角地区存在显著的溢出效应,劳动密集型产业由珠三角地区转移到非珠三角地区,以寻求较低的成本和相对有效的规模效率,企业开始面临规模效率下降带来的创新效率提升瓶颈。在此过程中,非技术创新的作用开始凸显,企业需要对组织方式、销售策略等非技术因素进行改进和升级,以实现企业创新维度的新突破。     

我国物流产业生产力成长与技术效率变动探析

提升产业效率是产业调整振兴的重要手段。本文采用Malmquist生产力指数法,对1997—2007年我国物流业全要素生产率和技术效率的变动进行了量化分析。结果表明:物流产业技术进步速度缓慢,特别是技术效率负增长造成的产业效率下降是近年来我国物流业发展较快但却大而不强的根源。文章结合我国物流业发展的现状,指出基础设施网络的协同性不强、高端市场竞争不充分和低端的过度竞争、制造业物流服务水平不高、市场秩序不完善及分散的管理体制等问题是我国物流产业效率降低的主要原因,并提出了相应的政策建议。     

三阶段DEA模型的中国服务业效率

采用三阶段DEA(数据包络分析)方法对我国2009年31个省市的服务业运营效率进行研究。结果表明:我国服务业运营效率受人力资本、技术创新和政府支持的影响显著;如果不剔除环境因素和随机误差的影响,服务业纯技术效率将被低估,规模效率将被高估;服务业综合技术效率平均值仅为0.520,主要是因为纯技术效率偏低;各省市服务业生产效率可划分为四种不同类型,各地应结合自身效率的特点,有侧重地提高管理水平或者扩大生产规模;我国服务业效率存在明显的地域差异,即东部地区最优,中部地区次之,西部地区最差。     

物流业技术效率及全要素生产率研究现状

物流业的技术效率及全要素生产效率研究近年来成为热点。数据包络分析以及随机前沿函数模型等物流业技术效率与全要素生产率测度的方法与传统计量方法相比具有很大优势,但现有研究方法中缺乏不同方法计算结果的对比,缺乏对影响物流技术效率的环境因素的分析,及对物流技术进步与技术效率演变趋势的探讨等研究的不足。未来应该采用考虑环境因素的全要素生产率分析方法来研究中国省际物流业技术效率及全要素生产率差距问题,这将是一个具有重大理论意义和实际意义的课题。     

中国物流业环境全要素生产率增长研究——基于MML生产率指数的实证分析

将能源消耗引入投入变量, 以碳排放为副产出, 运用基于松弛测度(SBM)的方向性距离函数, 构造共同边界—曼奎斯特—卢恩伯格(MML)生产率指数, 测度2003—2012年中国30个省份的物流业环境全要素生产率。研究表明:中国物流业的环境全要素生产率增长缓慢, 增长动力主要源于技术进步, 能源、劳动力、资本等生产要素的利用效率无明显改善, 物流业存在高能耗、高投入、增加值产出低、污染排放高的现象。中国东部、中部、西部地区存在明显的技术落差, 东部地区依靠技术进步处于潜在技术前沿, 西部地区形成了对东部地区的追赶效应, 但中部地区与技术前沿的落差逐渐拉大。认为, 大力提高生产要素的利用效率, 加快东部地区向中部、西部地区的技术转移与扩散, 应成为物流业发展的重点。     

粮食统购统销三题

在分析新中国的工业化战略与粮食统购统销的历史背景和政策完善过程基础上,认为实行粮食统购统销是一穷二白的新中国实现国家工业化的必然的和无奈的选择;农民对粮食统购并非一直不满,统购统销政策改进和完善后,农民是理解、拥护和支持统购统销的;实行包产到户后,国家对农民的粮食统购政策仍在执行,但粮食产量却迅速大幅度增加,说明粮食统购统销限制价值规律、压抑农民粮食生产积极性的消极作用是很有限的。     

高技术产业研发效率及其影响因素实证研究

本文基于我国1995-2009年15年间高技术产业中16个细分行业的数据,利用数据包络分析(Data En-velopment Analysis,简称DEA)的超效率C2GS2模型,从综合技术效率、纯技术效率与规模效率三个方面核算了各行业的研发效率,并进一步实证分析了市场结构、产业规模、企业性质与政府干预四个因素对研发效率的影响。研究结果表明通信业、电子计算机业的研发效率较高,且主要表现为纯技术效率较高;行业中企业规模越大越有利于提高产业的综合技术效率,行业中企业的数量越多越有利于提高产业的规模效率,但不利于提高产业的纯技术效率,同时行业中国有企业数量越多也越不利于产业纯技术效率的提高。     

长三角地区汽车制造业发展效率演化研究

在全要素生产率（TFP）框架下运用DEA-Malmquist模型方法测度长三角地区41个城市汽车制造业发展的技术效率与规模效率,分析2013-2017年汽车制造业静态与动态发展效率的时空演变。研究发现:（1）长三角地区汽车制造业综合技术效率总体偏低,未能挖掘已有生产要素的潜力,处于规模不经济状态,纯技术效率对综合技术效率的影响大于规模效率;41个城市汽车制造业技术效率的空间演变测度可知综合效率数值小于0.600的城市共17个,产业发展潜力较大;非DEA有效城市普遍存在要素投入冗余、效益产出不足情形,调整投入产出要素比是长三角地区汽车制造业提升效率的主要路径。（2）长三角地区汽车制造业Malmquist效率指数测算表明综合效率与技术效率变化数值大于1,年均增长率为6.00%和4.00%,其中2017年达9.50%和9.60%,但规模效率以2.40%的速度降低影响全要素生产率提高;研究期内全要素生产率变化的城际差异显著,技术效率变化的城际差距逐渐增大,TFP变化的城际差距先减小后增大。     

信息技术对物流业效率的影响研究——以丝绸之路经济带“核心区”为例

分析信息技术影响物流业效率理论机理,并依据丝绸之路经济带“核心区”(包括中亚五国和中国西北五省区)2007-2016年的数据,运用面板固定效应和门槛效应模型进行实证检验,最后用面板固定效应Tobit模型做稳健性检验。结果表明:(1)该“核心区”信息技术发展水平对物流业效率的影响正向显著,但是固定电话使用率的影响显著程度不高。(2)信息技术发展水平对物流业效率的影响存在双门槛,互联网覆盖率对物流业效率存在单门槛,移动电话使用率和固定电话使用率对物流业效率不存在门槛效应。研究的政策含义是,继续推进信息技术发展与智慧物流园区建设,注重经济发展和城镇化建设的“质”,提升对外开放水平和培养物流技术人才。     

新常态视角下装备制造业技术效率研究

新常态下提质增效是装备制造业发展的新模式。通过突破传统投入指标,引入能源指标,更全面、客观地反映装备制造业全行业和子行业技术效率与投入冗余的实际水平。以辽宁省为例进行实证分析,结果表明:通过引入能源指标的DEA技术效率测算值反映出普遍存在子行业的纯技术效率高于规模效率现象,但辽宁省装备制造业全行业技术效率仍是非DEA有效; 纯技术效率值为1的子行业,投入冗余差值比均为0; 金属制造业是七个子行业中技术效率和投入冗余表现最差的行业,而通信制造业表现最好。该研究进一步客观地展现各子行业资源利用及投入冗余的差异。