省域高校科研产出效率分析——基于DEA-BCC模型

高校科研产出效率是衡量高校科研发展状况的重要参考依据之一。通过运用省际高校科研投入与产出数据,基于DEA-BCC模型测算和分析了我国地区间高校科研产出效率情况。结果表明:多数省份的高校科研投入产出处于DEA无效率;区域间的产出效率水平存在差异;DEA无效的省份大多处于规模报酬递减阶段,投入冗余和产出不足现象较为明显。科研资源的合理配置和共享是提升产出效率的重要举措。     

基于DEA模型的我国区域建筑业效率评价

运用DEA方法对我国31个地区2012年的建筑业效率进行数据分析,并对产出前十中无效率的五个省份进行投影分析。研究结果表明:1)我国建筑业整体效率较低,有22个地区处在DEA无效状态;2)投入过剩,除去西藏地区,其他效率无效的DMU均处于规模报酬递减阶段,适当减少投入有利于提高建筑行业效率;3)投入浪费现象严重,应该加强资源控制和分配,合理利用企业自有机械设备。     

基于投入主导DEA模型的我国沿海主要港口物流效率研究

采用数据包络分析方法中的CCR、BCC与超效率模型,对2012年我国15个沿海主要港口的物流效率进行了实证研究。结果表明,我国沿海主要港口的总体物流效率较低,主要原因是港口的规模效率没有达到最优。其中,华东地区港口由于发展较早,规模庞大,现有规模已经超过最佳规模,呈现出规模效益递减,其物流效率最为低下,应在合理扩大规模的基础上,努力提高产出,深度发掘港口吞吐能力,提升物流效率。     

金融资源配置效率的DEA分析

金融资源配置在很大程度上决定了经济发展的方式和速度,但我国目前粗放型的经济增长模式不仅导致金融资源较大程度的错配,并且会成为中国经济进一步健康发展的障碍。然而研究中国金融资源配置的文献相对较少,因此采用DEA方法测度我国的金融资源配置效率,并对其进行技术有效性、规模有效性和投入冗余额和产出不足额的测算,从而得出结论:我国金融资源配置效率总体上处于较低水平,并且存在投入冗余和产出不足,因此提高我国金融资源配置效率是激发经济增长潜力的必由之路。     

R&D投入、融资约束与企业投资效率——基于中国制造业上市公司的经验数据

党的十九大报告明确提出要加快发展先进制造业,而创新不足和非效率投资恰恰是我国先进制造业发展路上的绊脚石。鉴于此,以2014—2017年我国A股制造业上市公司为研究样本,运用数据包络BCC模型定量测算了制造业上市公司的投资效率,并检验了在融资约束作用下,研发投入对企业投资效率的影响。结果发现:R&D投入与企业投资效率呈U型关系,且只有当R&D投入积累至一定规模才会促进企业的投资效率;高水平的融资约束弱化了R&D投入与投资效率的U型关系。文章的研究结论对深入理解企业投资行为及提高企业投资效率具有一定指导意义。     

建筑业全要素能源效率测算——基于DEA的实证研究

建筑业是国民经济基础性的行业,同时也是资源密集型的行业。建筑业效率的提升对于中国提升发展效率,提高经济发展质量有着重要的意义。为优化建筑业投入结构,提升建筑业产出效率,测算基于2003～2015年中国省级面板数据,使用数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)方法,对包含能源要素投入的建筑业全要素生产率进行了测算。同时分析了建筑业全要素生产率与全要素能源效率的历史变化。研究发现,中国建筑业的全要素生产率在2008年以前呈现上升的趋势,但2008年之后却出现了停滞。同时,全要素能源效率要低于全要素效率,说明存在由于资源无效配置导致的建筑业能源损耗。     

基于DEA模型的省域运输仓储业效率研究

为了评价省域运输仓储业效率,对我国31个省市自治区运输仓储业的投入、产出指标构建DEA模型并进行分析。研究发现:我国各省市自治区运输仓储业投入产出效率差异显著,平均效率偏低;纯技术效率偏低是制约大部分省市自治区运输仓储业效率提升的主要原因;为了提升各省市自治区运输仓储业效率,应在适当调整投入规模的基础上,着重普及先进运输、仓储技术,提升运输仓储业技术水平。     

中韩钢铁产业内贸易及影响因素实证分析

运用G-L和GHM测量法对中韩钢铁产业内贸易指数进行测算,可知中韩钢铁贸易以垂直型产业内贸易为主。选取经济发展水平、国际直接投资、规模经济和钢铁贸易总额四个影响因素,建立非线性多元回归模型进行实证检验,结果表明,产业内贸易指数与韩国对华投资额和两国钢铁贸易额呈正相关关系,而与经济发展水平和中国钢铁业的规模经济呈负相关关系。我国发展对韩钢铁贸易应提高对韩引资层次;通过实现规模经济提升钢铁产业集中度;加大研发投入,扩大水平型产业内贸易比重,从而逐步提升中韩钢铁产业内贸易水平。     

企业全要素生产率及其收敛性研究——以白酒上市公司为例

提高全要素生产率(TFP)是企业高质量发展的必要条件,准确测度TFP变化的推动力有利于企业进一步提升资源配置效率。文章运用改进的Malmquist指数分解方法,对白酒上市公司TFP变化进行测算,发现2008—2018年其TFP提升了0.68%,动力主要来自于技术进步变化,而规模效率的促进作用较弱,纯技术效率的推动作用则有待提升。进一步对收敛性的研究发现,TFP增长变化在2008—2018年不存在明显σ收敛,但存在β收敛,初期TFP较低的公司对TFP较高的公司呈现追赶态势。在白酒行业遭遇市场需求负面冲击变化时,纯技术效率变化是影响上市公司TFP增长的关键因素,企业要提高TFP,应重视管理创新,不断发挥技术进步的推动作用。     

创新价值链视角下制造业的创新效率——以河北省为例

创新活动是多主体参与、多阶段、多投入、多产出的一个复杂过程,创新价值链分为技术产出、产品产出、效益产出三个环节。运用改进的三阶段数据包络分析方法测算全国31个区域(未包括香港、澳门和台湾)及河北省29个制造行业各环节的创新效率,结果表明,河北省处于全国制造业创新效率的第二梯队,与全国其他地区相比,在技术产出环节的创新效率较低,效益产出环节中有两项也低于全国平均水平,在产品产出环节创新效率较高;其29个制造行业可分成创新高效率型、中效率型和低效率型三种。在当前京津冀协同发展的机遇下,河北省应支持高效率型行业完善创新网络,促进低效率型行业资源整合,借力京津创新资源促进产业转型升级。