中国全要素农田水利效率的地区差异和门槛效应研究

农田水利作为我国农业基础设施投资的重要组成部分,对农业经济增长及农民增收具有重要影响。基于DEA在全要素生产的框架,构建全面衡量我国农田水利效率的指标——全要素农田水利效率,选取2001—2015年省级面板数据,运用DEA Malmquist方法测算31个省的全要素农田水利效率,并对不同区域农田水利效率进行对比分析。研究结果表明我国全要素农田水利效率存在明显地区差异,东北地区效率最高、超过农业大省聚集的华东和华中地区;全要素农田水利效率与区域经济发展水平存在不完全匹配现象,主要与农田水利效率及影响因素之间的非线性关系有关。基于农田水利效率省际差异,采用门槛回归模型检验影响全要素农田水利效率的门槛特征,研究结果显示：农村经济发展水平对农田水利全要素生产率存在显著的收敛门槛效应、机械动力投入对农田水利全要素生产率存在明显的加速门槛效应。     

长江经济带工业环境效率差异及其影响因素——基于超效率DEA Malmquist Tobit模型

以长江经济带11个省市为研究对象,运用超效率DEA模型对2005—2014年各省市的工业环境效率进行静态评价。实证结果表明： 2005—2014年长江经济带整体工业环境效率水平较高,但各地区之间仍然存在一定差距,其中浙江、江苏等地环境效率值较高,云南、贵州等地较低;11个省市的全要素环境效率的增长率平均值大于1,技术进步是工业环境效率变动的主要因素;产业结构和环境管制对工业环境效率产生积极影响,外商投资和人口密度对工业环境效率产生消极影响。     

金融支持陕西省实体经济发展效率分析

在新经济背景和新时期供给侧结构改革的要求下,金融与实体经济协调发展是促进经济增长的重要举措。基于陕西省2007-2016年间实体经济融资额与实体经济增加值数据,利用DEA-Malmquist指数模型,对陕西区域金融支持实体经济发展的有效性进行测算,并分析陕西省实体经济发展效率的金融影响因素。研究发现:陕西金融支持实体经济效率总体呈增长趋势,但仍有起伏,金融支持实体经济效率波动性较大;陕西金融支持实体经济发展总体有效,各地市之间存在区域差异,企业的技术进步影响金融支持实体经济效率高低。因此,陕西金融提升支持实体经济的有效性,只有金融改革的市场化方向和实体企业创新驱动发展两条路子。     

中国城市TFP增长与潜在增长率

利用1990～2018年间中国264个地级及以上城市的投入和产出数据,本文通过非参数DEA　Malmquist生产率指数法分析了中国城市全要素生产率增长及其分解项技术进步、技术效率、纯技术效率、规模效率等的变化及其对经济增长的贡献率,并探讨了资本和劳动对经济增长的贡献率,进一步采用HP滤波法研究了全要素生产率增长趋势、投入要素增长趋势及其波动对经济潜在增长率的影响,得出结论并提出如下政策建议：1)优化投入要素和资源的合理配置,通过技术研发、人力资本、制度变革等多种方面来提升全要素生产率增长及其对经济增长的贡献率;2）提高各地区固定资本存量的有效使用效率; 3) 提高劳动的有效参与率。     

国外高等教育评估制度对我国高教评估的启迪

美、英、日三国各具特色的教育评估制度,对建设和完善具有中国特色的高等教育评估制度有重要的启示作用,借鉴国外高教评估体制的长处和经验,指出我国教育质量评估主要应由民间评估机构进行;高校办学质量评估中教育质量与科研质量应分别评估;把学科建设作为评估的主要内容;评估标准能充分体现高校高度的自治性。同时分析了我国高教评估的现状和发展趋向。     

中国粮食主产省（区）农业生态效率评价与比较——基于DEA和Malmquist指数方法

运用DEA方法测算出中国13个粮食主产区2000—2012年的农业生态效率,并运用Malmquist指数方法进行动态分析。结果表明,2000—2012年中国粮食主产区农业生态效率均值仅为0.928,只有6个省份的投入产出达到最优水平,其余省份的生产资源投入存在一定程度的效率损失。从2000和2012年的对比分析来看,辽宁、内蒙古、江苏、湖北、湖南和四川的农业生态效率一直保持较高水平,河南、河北、山东和安徽则都处于非DEA有效状态。从动态分析结果来看,虽然中国粮食主产区农业生态效率整体呈上升趋势,但农业生产技术进步和综合技术效率损失并存,技术进步、纯技术效率和规模效率是影响农业生态效率的主要因素。     

基于E-G指数的我国制造业产业集聚度比较

对国内外成熟的产业集聚度测算方法进行比较,然后基于测算方法的科学性,选择EG指数测算方法对我国制造业二十个大类的产业集聚度进行测算。结果发现,我国的制造业产业集聚程度中等偏低,且呈现出很明显的行业特征。因此,现阶段为了提高我国制造业的产业集聚程度,必须进行产业政策的大力扶持。     

中国西部城市群全要素生产率研究:2001—2010

基于DEA模型的Malmquist指数方法,分析了中国西部7个主要城市群在2001-2010年期间城市群全要素生产率的动态变化.研究发现:2001-2010年期间,西部城市群全要素生产率改善上升了3.4％,主要来源是技术改进;选定期间的全要素生产率改善不稳定,最近出现了持续的下降趋势;西北城市群全要素生产率改善了5.3％,西南改善了2.1％.通过实证分析得出我国西部城市群经济增长还处于投入增长阶段,利用效率整体偏低.     

基于GARCH族模型的深证成指波动特征实证分析

采用GARCH族模型对深证成指总体及分阶段收益率的波动性进行统计拟合分析,指出深证成指的波动具有集聚性、持久性、显著的非对称性效应及阶段性特征。以深证成指价格达到最高点的时间点为分界,将整个样本分成两个阶段:在第一阶段,“利好消息”对深证成指的冲击比同等程度的“利空消息”大;在第二阶段,“利空消息”的冲击比同等程度的“利好消息”大。这说明深证市场具有杠杆效应。     

1978-2007年中国TFP的估算和分析——基于DEA-Malmquist生产率指数法

该文运用非参数Malmquist生产率指数方法,对我国1978—2007年30个省(市、自治区)的全要素生产率进行分析,结果表明:在1978—2007年期间,各省市区的全要素生产率平均增加3.7%,其中东部地区增加4.3%,中部地区增加3.2%,西部地区增加3.6%,全要素生产率提高的主要推动力量是技术水平的提高;改革开放深化时期比改革开放初期时的全要素生产率和技术进步贡献率都有大幅度的提高,且改革开放初期要素生产效率提高大于技术水平提高,改革开放深化时期技术水平大幅度提高,但生产要素使用效率负增长。