我国钢铁企业低碳经济效率及其影响因素研究

将资源、能源与环境要素纳入钢铁企业效率评价体系,利用DEA模型与Malmquist生产率指数,对我国16家钢铁上市公司2007-2011年的低碳经济效率及其变化趋势进行了实证研究,结果显示:我国钢铁企业低碳经济技术效率普遍较低,主要源于纯技术效率和规模效率的双重影响;其全要素生产率呈下降趋势,其中技术进步指数有微弱的阻碍作用,技术效率衰退则是主要原因.通过对钢铁企业低碳经济效率影响因素分析表明:能源结构、产品结构与钢铁企业低碳经济效率之间存在显著的负相关关系;技术进步、环保投入与政府规制对钢铁企业低碳经济效率有正向影响,但并不显著.     

基于定向技术距离函数的收益Malmquist指数

在分析基于收益的DEA模型和成本Malmquist指数以后，定义了收益Malmquist指数以及进一步提出基于定向技术距离函数的收益Malmquist指数，并进一步将其分解成技术效率变化、分配效率变化、技术进步以厦价格因素四个因子，从而完善了Malmquist指数模型体系。最后用线性规划给出了相应的求解方法。     

Malmquist指数在中国证券投资基金业评价中的应用

将Malmquist效率指数引入到投资基金评价中,以刻画我国投资基金业投资组合管理效率在不同市场环境下的动态变化,旨在为基金业的发展提供决策借鉴.DEA静态评价发现:就平均而言,股票型基金和债券型基金在熊牛转换的市场环境下管理效率变化较大.而通过Malmquist指数的分解,发现近两年中国证券投资基金管理状况是优化的,拉动基金投资组合管理效率不断增长的主要原因是产品运作方式创新、经营方式创新和管理制度创新以及规模效率的提高.     

基于未来DEA效率的贷款定价模型

一般意义上的DEA方法是通过投入、产出指标的数据来确定DEA效率;逆向求解思路是在已知DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中的一个产出指标贷款利率.以Malmquist指数为工具,通过过去的银行DEA效率,推导未来贷款时段的可达到的最大DEA效率,在未来的DEA效率确定的情况下,确定贷款利率.本模型创新与特色一是通过过去的Malmquist指数预测未来的Malmquist指数,利用未来Malmquist指数与过去的DEA效率的相互作用得到未来的DEA效率指数,用未来的DEA效率、而不是过去的DEA效率来确定贷款利率.反映了贷款定价未来变化情况,解决了贷款时段的利率与贷款时段的可达效率相对应的问题.二是逆向运用现有研究的DEA方法通过投入、产出指标的数据确定DEA效率的思路,在已知DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中的一个产出指标贷款利率.拓展了DEA的应用范围.三是按照未来逆向求解DEA效率的贷款定价方法,能够在现有条件下得到给银行带来最大效率、抵补贷款风险损失、且客户能够接受的利率.     

区域环保产业上市公司效率评价及影响因素实证研究

尝试从区域产业可持续发展的视角,选取西部地区的环保类上市公司为研究对象,以2008~2012年有代表性的29家公司面板数据为样本,首先运用DEA模型中的C2 R模型和Malmquist生产率指数对其效率进行静态比较和动态变化分析;然后,运用Tobit模型构建估计回归方程,研究了效率的影响因素。研究结果表明:西部环保产业还没有达到最有效的生产前沿,但效率跨期整体呈上升趋势,说明具有良好的发展前景;各省、市、区的环保上市公司效率值存在明显差异,处于非生产前沿面的公司产出严重不足;效率指数的三个分解要素作用不同,技术进步对提高公司效率有显著贡献,而纯技术效率和规模效率的贡献为负;资本结构和成长性是西部环保上市公司现阶段效率改善的主要内在原因,而盈利性和股权性质影响不显著。     

基于莫氏指数的中国动态工业用水绩效分析

基于数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)的全要素水使用效率分析存在两点不足，其一是全要素生产率框架下过度估计了水使用效率；其二是该方法所评价的水使用效率是静态的.利用数据包络分析法，在固定水资源使用的情况下，分析了相对水使用效率；在此基础上结合Malmquist指数，构建了动态水绩效指数，并将该指数分解为水使用效率影响与水使用技术变化影响，运用该绩效指数对1999-2005年中国31个省、市、自治区工业水绩效进行了分析，结果显示，导致水绩效低下的原因主要是由于水使用效率过低.     

中国区域物流产业效率——基于三阶段DEA模型的Malmquist-luenberger指数方法

利用Malmquist-luenberger(ML)生产率指数方法测算了包含非期望产出在内的1997～2009年我国30个省级地区的物流产业效率,并借助三阶段DEA模型分析物流外部营运环境条件对我国物流产业效率变化的影响。结论显示:(1)我国物流业的ML生产率指数年均增长-0.45%,而传统的Malmquist生产率指数为1.02%,忽视非期望产出使得物流业全要素生产率估计过高,物流业普遍存在技术不环保。(2)剔除外部环境因素和随机影响因素后,物流业的技术进步率出现较大幅度的下降,技术效率则出现一定程度的上升,物流产业效率受到外部环境因素的影响显著。(3)我国物流业大多数地区的外部营运环境水平较低,优化外部环境,有助于物流产业效率的提升。     

开放条件下我国区域经济发展效率——基于Malmquist指数的实证分析

通过Malmquist指数模型对开放条件下我国区域经济发展效率进行实证研究,结果表明:近年来,我国西部经济发展效率高于东中部,但还处于脆弱阶段,受外部经济干扰程度显著,且受技术进步"时滞性"影响导致整体区域管理效率与技术进步在同时间内发展不平衡,技术进步已成为限制我国区域经济发展效率改善的主要瓶颈。据此,提出相应的解决措施,即实现政府管理、企业自主管理平衡发展;实现科技对外引进、科技自主创新平衡发展;加强区域经济抗风险能力。     

中国制造业生产效率评价:基于并联决策单元的动态DEA方法

在已有的并联决策单元DEA效率评价方法的基础上加入时间维度, 推演出了具有并联决策单元内部结构的复杂系统动态DEA效率评价方法. 该方法克服了传统DEA效率评价方法无视系统内部结构、高估效率指数的缺陷, 并且可以考量决策单元及其内部各生产单位在一个时期内的效率变化, 从而有着更为现实的应用价值. 运用该方法对我国8个经济区域四大类制造业的测算结果显示: “十一五”期间没有一个行业或地区的动态效率指数为0, 这说明我国制造业的生产效率并没有达到最优; 低外向度产业的生产效率增长快于高外向度产业, 低劳动密集度行业的效率改进快于高劳动密集度的行业; 高外向度低劳动密集型产业依然是我国制造业效率改进的'短板"; 劳动密集型产业向中西部转移造成了南部沿海地区制造业生产效率改进的滞后和中西部地区劳动密集型行业的发展.     

基于SE-DEA模型与Malmquist指数的城市公交企业运营绩效评价

提出基于超效率数据包络分析(DEA)模型和Malmquist指数的公共交通企业运营绩效组合评价方法,系统分析公共交通运营状态,为科学评价城市公交运营绩效,改善公交服务水平提供决策依据。以长三角地区13家公交企业为研究对象,选取运营车辆数、从业职工数和百公里油耗为投入指标,选取车辆行驶公里数和乘客运载人数为产出指标,基于超效率-数据包络分析(SE-DEA)模型与Malmquist指数从生产效率、服务效率和综合效率三方面对公交企业运营绩效进行综合评价。结果表明:公交企业运营绩效波动较大,且呈现下降趋势;技术进步缓慢和规模效率不佳是造成运营绩效下降的主要原因。根据评价结果,从企业运营和行业监管2个角度提出可行的建议,以促进公交行业能够健康有序地发展。     

同时考虑环境因素和统计噪声的四阶段SFA模型——在我国省际技术效率和政府管理绩效中的应用

为克服三阶段DEA模型忽略了投入-产出之间统计噪声对技术效率的影响这一不足，将环境因素细分为员工工作环境和管理环境两类，提出了一种基于随机前沿分析（stochastic frontier analysis）技术的四阶段模型. 通过对比剔除管理环境因素前后的技术效率，得到动态经营管理效率（management efficiency）. 进一步，利用四阶段SFA模型对2002-2010 年间我国省际技术效率和政府管理绩效进行了测算. 研究发现：（1） 我国整体、三大地区及各省区综合技术效率均呈现“U型”波动趋势，且东部地区最高，中部次之，西部最低；而实际技术效率呈现单调递增的变动趋势，中部最高，东部次之，西部最低. （2） 政策扶持对于地区技术效率的提升具有重大的推动作用，贡献率高达71.4%；政府管理绩效呈现“U型”波动趋势（江西，湖北，海南除外），且东部地区高出中西部约8.9% 和3.2%. 作为技术效率和经营管理绩效实证研究的技术基础，四阶段SFA 模型为优化资源配置提供了很好参考.     

1990～2007年中国矿产资源型城市全要素生产率的动态实证分析

运用基于DEA的Malmquist指数法研究了1990～2007年我国50个地级以上资源型城市全要素生产率的变动状况,并将其分解为技术效率和技术进步,发现在此期间,我国资源型城市的全要素生产率略有增长,平均增长率为0.8%,其增长主要得益于技术效率的提高。在此基础上,论文对不同区域、不同类别的矿产资源城市进行了比较,发现其全要素生产率由于技术水平的不同而存在明显差异。     

关于三阶段DEA模型的几点研究

由于三阶段DEA模型可以消除环境和随机因素带来的影响,很多学者应用它来处理包含环境因素影响的效率和绩效的评估问题。本文在分析该模型的原理和应用的基础上,提出该模型的第二阶段在应用时存在的分歧和问题,并通过对环境变量的合理调整,应用三阶段DEA模型在消除了环境和随机因素影响的基础上对高校的信息化建设有效性进行了评估。最后本文对三阶段DEA模型在应用上存在的问题进行了归纳和总结,并指出了下一步工作的研究方向。     

循环经济视角下的中国区域工业生态效率--基于Pareto改进的两阶段DEA交叉效率模型

从循环经济视角将中国区域工业生态系统分解为兼具共享资源和反馈资源的两阶段网络结构。针对两阶段DEA模型和基于Pareto改进的DEA交叉效率模型测度该系统时存在的不足,建立基于Pareto改进的两阶段DEA交叉效率模型,并通过模型对比验证其合理性。随后,根据建立的模型研究中国29个省级区域在2012-2015年的工业生态效率。结果表明:大部分区域整体效率发展趋势较好,但有8个区域的整体效率逐年下降;有19个区域的废弃物处理效率远低于生产效率,且有4个区域的两子阶段效率都低;从地区来看,整体和子阶段效率在研究期间几乎都是东部最高、中部次之、西部最低。针对上述现象,进一步分析其原因并提出提高各区域工业生态效率的建议。     

四类DEA模型相互关系及其在计算中的应用

计算DEA模型效率值是采用DEA方法进行绩效评估的重要一环,研究四类DEA模型(CCR模型、BCC模型、FG模型及ST模型)之间的相互关系,有助于计算四类DEA效率值,进而判断评价对象所处的规模报酬状态及规模有效性.在四种不同规模报酬假设下,给定决策单元的DEA有效性分别由四类不同的DEA模型所定义,其输入、输出效率值具有两两相等属性.而且,CCR模型与FG模型、ST模型之间存在动态联系.鉴于此,只需要计算出CCR与BCC效率值,即可确定FG与ST效率值.     

考虑追加投入的混联两阶段DEA效率评价

提出了一种数据包络分析(DEA)模型,用于评价由三个附加输入子系统组成的平行–串联两级系统的效率.根据混合两阶段系统的特点,基于DEA乘法模型和DEA加法模型提出了一个混合两阶段系统模型.采用启发式算法对线性规划问题进行求解.混合两阶段DEA模型能够评价系统的整体效率,将其分解为各阶段和各子系统的效率,并通过调整步长得到精确的计算结果.通过模型应用于我国30个工业行业的技术创新效率评价与分解,验证了模型的可行性.     

基于三阶段DEA模型的中国人寿保险业规模效率

运用Fried(2002)提出的三阶段DEA模型对2002~2011年我国30家人寿保险公司规模效率进行实证分析,研究发现:我国寿险公司的规模效率还非常低,中资寿险公司规模大但效率低,外资寿险公司规模小且效率低,中资寿险公司的规模效率远高于外资寿险公司;外资寿险公司的纯技术效率高于中资寿险公司;中外资寿险公司整体技术效率值较低,中资寿险公司技术无效的主要原因是纯技术效率不足,而外资寿险公司技术效率值较低的主要原因是规模无效;人寿保险业规模效率受寿险公司成立年数、分公司数等环境变量及其随机干扰因素影响。     

基于DEA—一致Malmquist模型的公路运输系统适应性

将数据包络分析(DEA)和Malmquist生产率指数理论相结合,运用到公路运输系统适应性分析中,针对公路运输系统自身特点,通过建立DEA-一致Malmquist模型,提出公路运输系统适应性分析体系,对比和分析公路运输系统与区域经济,人口、资源等外部因素间的适应性,并通过实例对模型进行验证.     

基于集中式模型的我国各地区及三大产业的DEA效率评价

基于集中式模型, 首先在考虑地区内部三大产业的情况下, 对2010年我国31个地区展开DEA效率评价, 然后在保持各地区整体效率不变的前提下进行效率分解, 确定各产业的效率值和相对重要程度. 此外, 对各地区三大产业的规模收益问行了研究. 实证分析结果表明, 各地区的整体效率值偏低, 第一产业的效率重要程度偏低, 第二产业和第三产业的效率均值相差不大, 但大部分地区的产业比第二产业的相对重要程度高. 此外, 从规模收益角度来看, 大部分地区整体处于规模收益递减阶段, 大多数地区的第一和第三产业均处于规模收益递增阶段, 绝大多数地区的第二产业已处于规模收益递减阶段.     

"交通运输-区域经济"复合系统的效率评价

利用时间序列DEA分析方法,建立了基于＂交通运输-区域经济＂复合系统投入和产出的效率评价指标体系,并运用所述模型和分析方法,对江西省＂交通运输-区域经济＂复合系统运行动态综合效率进行了评价.