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。     

基于可变权重的DEA效率评价模型

传统DEA模型将投入、产出权重视为固定变量。为了更合理地对决策单元的效率进行评价,本文研究了如何将有关投入、产出变量的权重的更多信息融入效率评价模型,提出了可变权重的概念,给出了一种基于可变权重的DEA效率评价模型。本文模型是CCR模型的推广。在有关权重信息可得的前提下,本文模型较之CCR模型中效率评价上更为合理。但是,如何准确度量投入、产出权重并将其函数化,是本文方法应用的难点。一个算例分析演示了本文模型。     

基于DEA模型的政府绩效相对有效性评估

政府绩效评估是指对政府公共行为的投入、产出和实际成果的测量与评估。政府绩效评估过程涉及到对政府绩效投入和产出的多个数量指标进行测量、分析和评估。DEA综合模型是一个基于相对效率概念而发展起来的一种新的绩效评估方法。它对评估具有多投入和多产出的政府绩效，特别是对比不同政府部门之间绩效的相对关系有着天然的优势。     

三阶段组合效率测度模型与技术研发效率测度

在系统梳理现有可调整环境因素或/与统计噪音影响的三阶段组合效率测度模型的基础上,利用幅度调整测度(RAM)与随机前沿分析(SFA)结合,构建了无需强制性调整环境因素与统计噪音影响的三阶段组合效率测度改进模型——RAM-SFA-RAM.相对现有模型,新的组合测度模型不但在估计影响与调整投入和产出时可实现较为客观地设定环境因素与松弛变量之间存在非线性生产函数关系,以降低效率估计偏误,而且充分利用了RAM模型全面测度无效的优点,为从投入和产出两个方面同时过滤环境因素与统计噪音的差异性影响提供了新的分析途径;更重要的是,选用的RAM具有平移不变性,可使组合测度模型克服现有模型只能通过最值强制性对投入和产出进行正向调整以适应选择的效率估计模型无法处理非正值的不足,避免了由此产生的效率估计偏误.实证研究部分用这一组合效率测度模型分析了中国省域层次上大中型工业企业的技术研发效率,为效率的客观比较提供了可行的模型方法.     

皖北地区区域创新能力研究

皖北地区区域创新能力不光受R&D活动规模的创新基础因素影响,更重要的是受区域创新效率影响,创新效率依赖于区域特定的因素,包括产、学、研联系的水平、R&D经费投入、人才投入、科研平台发展能力等因素。体现创新能力最直观的的一方面就是创新产出,包括新产品产出、专利申请与授权量等由皖北地区创新能力投入和产出纵向比较和横向比较可知,不论是投入或产出,其规模均不断增大,但皖北六市投入与产出则分别展现不平衡现象。利用DEA分析法评价2012年皖北各城市的创新投入与产出效率,结果显示,皖北六市产业创新总体效率较高,在现有产出水平下,虽然这些投入是过剩的,但是与其它发达地区相比,这些投入还是远远不够的。因此,皖北地区在技术、人才、金融等创新方面还有较大的改进空间。最后给出了一些启示与建议。     

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。     

制造业设备维护与管理的相对有效性评估

在设备维护与管理的评估中引入数据包络分析,以此为核心构建了设备维护与管理相对有效性的评估方法。该方法在系统功能建模的基础上,全面分析了设备维护与管理作为服务系统的投入与产出构成,以数据包络分析为计算模型完成了设备维护与管理有效性的评估。该方法满足了设备维护与管理评估全面性和客观性的要求,其有效性和可信度通过在某石化企业的应用得到了验证。     

基于逐次DEA的矿产资源开发效率评价

从劳动力投入、资本投入、土地等自然资源投入,经济效益产出、环境效益产出等方面来构建矿产资源开发评价指标体系。采用逐次数据包络分析(S-DEA)方法来确定各级效率前沿面,实现对各决策单元的矿产资源开发效率的分级划分。以河北省2011年各县区铁矿资源开发效率评价,实例验证了指标体系的可用性与S-DEA方法的有效性。     

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.     

存在非期望产出的决策单元阻塞问题研究

阻塞是指企业的过量投入引起生产效益下降的经济现象,近年来已经受到实业界与学术界的广泛关注。现有的决策单元阻塞问题研究普遍假设产出均是期望指标,然而,在实际生产中很多产出属于非期望指标。本文构建了同时存在期望产出和非期望产出决策单元的阻塞度量模型,该模型不仅可以判别决策单元是否存在阻塞,而且可以测算各项投入的阻塞程度,并给出了决策单元阻塞和技术无效之间的关系。最后,运用所提出的模型对我国上市商业银行的效率和阻塞情况进行了测算与分析,验证了本文模型的实用性与可行性。     

商业银行DEA效率评价投入产出指标选择研究

数据包络分析是商业银行效率评价的有力工具。基于数据包络分析的商业银行效率评价的关键问题之一是如何确定一组投入和产出的指标。本文使用了增加值法来确定数据包络分析模型中的投入和产出指标,并用统计检验论证了投入和产出指标选取,使其更具统计说服力。最后,本文评价方法应用到银行效率评价实践中,说明了它的应用价值。     

基于DEA模型的河北省港口效率评价研究

对港口进行效率评估,可以量化分析港口绩效,为提高管理效率和经济效益提高理论依据。本文选取港口总吞吐量为产出指标,总投资、码头泊位长度及泊位数为投入指标应用DEA模型研究河北省秦皇岛港、唐山港及黄骅港2006—2010年度港口各年港口效率及动态效率进行评价,并提出相应的对策建议。     

基于非参数投入前沿面的Malmquist生产率指数研究

本文采用生产前沿面理论及其非参数方法,对假定产出确定条件下投入压缩的生产率指数──基于投入前沿面的Malmquist生产率指数进行了理论与测度方法研究。通过规模收益不变且要素自由(C,S)前沿面条件下的技术效率、距离函数及其非参数模型的分析,本文给出了基于非参数(C,S)投入前沿面的Malmquist生产率指数的非参数测度模型,并从技术变化和资源配置效率变化两个方面进行了分解。     

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。     

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DEA方法的我国商业银行X-效率研究

X-效率分析是银行效率研究的前沿和主流方法,利用X-效率评估的DEA分析法以2001-2003三年14家主要商业银行的投入、产出数据对我国商业银行的X-效率评估的结果显示:整体效率水平74%;国有银行的效率平均72%,股份制银行平均75%,上市银行平均79.5%。从产权、市场、功能和监管等方面寻求适宜的目标结构,或许能为提高银行效率创造深刻、有效的结构条件。     

基于滞后DEA的我国高校科研经费使用效率评价

研究我国高校科研经费使用效率。基于2002-2006年31所高校的截面数据分析,运用统计方法建立了高校科研经费使用效率评价指标体系,测算了科研产出滞后于投入的时间,建立了滞后DEA效率评价模型,从投入产出角度动态分析了我国31所代表性高校科研经费相对使用效率,并对非有效的高校进行了规模有效性和投影分析计算,得出了我国高校科研经费使用特点和存在的问题。结果表明我国高校科研经费使用效率整体不高,48%的高校存在一定程度的投入不足和产出剩余问题,最后针对存的在问题提出了改进建议。     

中国高技术产业“高产出、低效益”的症结与对策研究——基于技术创新效率角度的探索

应用强化的Russell效率测度模型与单因素效率测度模型,对依赖密集技术创新投资为发展基础的中国高技术产业技术创新活动的过程绩效进行了测度,从技术创新效率角度探究其"高产出、低效益"不良发展态势的症结及对策。测度结果显示,中国高技术产业技术创新活动的整体相对效率水平不佳,且逐年降低;整体规模收益不理想,处于相对最优生产规模状态的产业不到1/3;多数生产状态相对无效的高技术产业在技术引进经费上投入冗余相对严重,而在新产品销售和专利产出上又存在较大的相对潜在产出不足。针对此症结,完善科技资源的配置方式、加强引进技术的吸收和消化力度、增强自主创新的能力,以提高或保持增加值率,是中国高技术产业从本质上摆脱"高产出、低效益"不良态势值得选择的发展路径。