武汉市科技金融发展效率研究——基于BC2模型和Malmquist指数法

以武汉市在内的13座城市2013—2017年的科技金融投入产出数据为样本,运用数据包络分析的BC~2模型(DEA-BC~2)和Malmquist指数法对武汉市科技金融的相对效率和全要素生产效率进行测算和分析,研究结果表明武汉市科技金融发展效率逐步改善并已获得相对优势。总结武汉市科技金融发展取得巨大进步的做法和经验,并提出尚待解决的问题和相关建议,如进一步完善科技型企业上市培育工作、建立政府部门协调机制等,以期为促进武汉市科技金融得到长足发展提供参考。     

基于Malmquist指数法的我国科技创新效率评价

 用Malmquist指数方法测算了我国科技创新效率的变动趋势，并把科技创新效率的增长分解为技术进步和资源配置效率变化两个部分。结果显示：20世纪90年代以来我国科技创新效率的增长主要是由技术进步推动，资源配置效率对科技创新效率的增长贡献较小。     

基于DEA和Malmquist指数的青海省科技创新效率研究

基于数据包络分析的BCC模型,结合Malmquist指数方法,利用2010-2019年青海省科技活动投入产出数据,通过测度青海省科技创新活动的综合效率、纯技术效率、规模效率及全要素效率变化,深入剖析青海省科技创新效率.结果 表明,青海省科技创新综合效率处于非DEA有效,目前正处于科技创新效率规模报酬递增阶段,投入规模不...     

基于Malmquist指数法的河南省技术创新效率评价

运用Malmquist指数方法测算了2000～2008年河南省区域技术创新效率的变动趋势,分析了河南技术创新效率增长的内在动力.结果表明:2000年以来河南技术创新效率的增长主要是技术进步推动,技术效率的作用贡献较小;河南各地市技术创新效率变动存在差异,变化原因也不同.     

我国科技资源配置效率的实证分析——基于DEA的超效率CCR模型与Malmquist指数模型

以2001—2012年我国30个省域的面板数据为基础,选取科技投入-产出指标体系,构建基于DEA的超效率CCR模型与Malmquist指数模型,实证分析与比较我国30个省域科技资源配置效率。结果显示2001—2012年期间我国30个省域科技资源配置效率高低、变动趋势以及影响因素存在很大的差异,各省域要根据自身的情况制定适合的科技政策。     

上海市技术创新能力动态轨迹研究——基于BC~2-Malquist模型分析

首先,通过运用Malmquist指数对上海市2009—2014数据进行纵向分析,测算出上海市创新能力和三大主体创新效率的变化趋势;然后基于BC2模型从横向的角度将上海市的技术创新能力与全国29个省市进行比较分析,系统地反映上海市的技术创新能力在全国的状况。研究结果表明,上海市近年来技术创新能力持续提高;工业企业是其创新的主力军;推动全要素生产率增长的主要原因在于技术进步而非技术效率。最后,针对结论提出增强上海市技术创新能力的对策建议。     

中国省际文化产业财政支出效率研究——基于Malmquist指数

本文基于规模报酬可变的假设,使用投入导向模型,构建了Malmquist全要素生产指数,探索各地区文化产业财政支出效率的变化趋势。研究表明：中国大多数省份文化产业财政支出效率低下,且呈现负向增长,主要原因在于“前移面效应”不显著;中国文化产业财政支出效率呈现东、中、西逐渐递减的趋势,且都呈现负增长;2002--2009年,中国文化产业财政支出的全要素生产率呈现波动式增长,并朝着良好的方向发展。     

我国区域科技创新资源配置效率的实证研究——基于产出导向的SBM模型和Malmquist生产率指数

根据SBM模型测算出的效率值将我国29个省市划分为四个梯队和一个异常组,并通过对每个决策单元的Malmquist指数进行分解,进一步分析和评价了我国不同地区的科技创新资源配置效率.结果表明:我国整体科技创新资源配置效率低下,但有缓慢提升趋势;区域科技创新资源的配置效率与地区经济发展水平有关,呈现出明显的两极分化的趋势;相较于知识创新成果,经济产出有很大的不足.最后针对此现状提出优化科技创新资源配置效率的对策建议.     

基于Malmquist指数法的我国网络信息资源配置效率研究

文章以2006—2010年我国31个省市的面板数据为基础,应用非参数的Malmquist指数法,实证测评我国网络信息资源动态效率。结果表明:我国网络信息资源配置效率处于较快增长态势,年平均增长率为32.4%,技术进步对网络信息资源配置效率的贡献最大,其推动力要远远高于技术效率;东、中、西三大地区网络信息资源配置效率均实现正增长且存在显著差异,其中西部地区增速最快,中部地区次之,东部地区最慢,并有7个省市出现规模效率损失状况。     

基于DEA模型和Malmquist指数的白色家电行业 上市公司经营绩效评价

基于2015—2017年行业上市公司财务报表数据,利用数据包络方法(DEA),以白色家电行业30家主要企业作为样本,对其经营绩效进行分析,并利用Malmquist生产力指数对这些企业的效率变动进行了分析。研究结果表明:白色家电业整体的经营绩效呈现轻微的倒U型,多数公司处于非DEA有效状态。同时企业在资本管理、产品技术创新、生产产出等方面仍需要进行进一步完善,只有依靠技术进步,充分促进技术因素对企业生产效率改善的贡献率,才有可能从根本上提高我国白色家电行业企业的经营绩效。     

基于网络SBM-Malmquist模型的医药制造业创新效率及影响因素研究

构建出一种新型的网络DEA模型,将两阶段网络DEA模型和Malmquist指数相结合测算了我国26个地区2006—2014年医药制造业创新效率的变化,并在此基础上采用系统矩估计法分析了影响医药制造业创新效率提高的因素。研究表明,我国医药制造业的创新效率总体处于上升趋势且地区间的差异很大,全要素增长率主要源于技术效率的增长,而技术总体上未有进步。市场结构、人力资本水平、对外开放度、研发强度及成长能力对医药制造业创新效率的提高有显著的正向作用;企业规模、经济发展水平对对医药制造业创新效率的提高有显著的负向作用;政府支持对医药制造业创新效率提高的影响无关。     

苏浙粤民营经济运行效率比较研究

改革开放以来,江苏、浙江、广东等省民营经济发展的区域特色鲜明,其发展水平和运行效率的高低对区域经济发展至关重要.利用数据包络分析方法(DEA),对各省2005-2011年民营经济运行效率进行综合评价,对比分析三省民营经济的直接经济效率、宏观社会经济效率、生态效率和总效率.研究结果表明:与浙江、广东相比,江苏省的民营经济宏观社会经济效率和总运行效率均处于中游,直接经济效率最高,生态效率最低.最后,提出提高江苏民营经济运行效率的对策建议.     

“一带一路”省市城市基础设施利用效率分析——基于DEA及Malmquist指数模型

以一带一路17个省市2005~2014年的面板数据为基础,采用DEA及Malmquist指数模型将一带一路分为东南、东北、西南和西北四大板块,分析发现,东南地区综合效率最高,但TFP增长一般,主要为纯技术效率增长较慢;东北地区综合效率偏低,主要由于纯技术效率和增长率偏低;西南地区综合效率偏低的原因为纯技术效率偏低,但其增长率保持较高水平,技术进步慢是导致TFP增长缓慢的原因;西北地区由于规模效率过低导致综合效率偏低,且规模效率增长速度不够,加上技术进步速度偏低,TFP进步较慢。     

我国海洋科技投入产出效率的区域差异研究——基于超效率DEA视窗-Malmquist指数

运用超效率DEA视窗模型对我国沿海11个省(区、市)2006—2012年海洋科技的投入产出效率进行评价,进而综合Malmquist指数与聚类分析深入挖掘效率变化的区域差异及原因。研究发现:全国层面上,海洋科技投入产出效率的增长主要得益于管理水平的提升和规模的优化;区域层面上,各省(区、市)的海洋科技投入产出效率变化可分为积累带动型、应用带动型和低增长型三类;驱动效率提升的主要因素存在明显的区域差异,但效率下降则主要源于海洋科技知识积累和改进不够。     

基于DEA-Malmquist指数法的科技金融发展效率评价研究——以长江经济带为例

科学技术作为第一生产力在促进国民经济增长的过程中至关重要,随着以科技金融、科技咨询为代表的新兴科技服务不断发展,科技发展得以较快进行。在2014年国务院常务会议上,长江经济带战略被提升到国家战略层面,针对长江经济带区域科技金融发展效率评价意义重大。选取2009—2012年面板数据运用DEAMalmquist指数法对长江经济带11个省市样本科技金融效率进行综合评价,并据此提出相关发展建议,为长江经济带区域科技金融发展提供一定借鉴。