我国医药制造业产学研合作创新效率评价——基于三阶段DEA模型

基于我国医药制造业产学研合作现状,构建三阶段数据包络分析(DEA)模型,分析2010-2017年我国28个省份医药制造业产学研合作创新活动数据,对我国医药制造业产学研合作创新效率进行评价.研究结果表明:(1)企业数量越多、经济发展水平越高的地区,越容易导致医药制造业产学研合作创新的资金、人才和项目投入资源出现浪费,而市...     

我国医药制造业产学研合作创新效率研究 ——基于三阶段DEA模型

通过构建三阶段DEA模型,分析2010-2017年全国28个地区的产学研合作创新活动数据,对我国产学研合作创新效率情况进行评价,三个阶段的评价结果表明：（1）企业数量越多、经济发展水平越高越容易导致资金、人才和项目投入资源出现浪费,市场化程度与政府支持力度越高越能促进资金、人才等创新资源合理利用;（2）剔除环境因素影响后,北京、江苏、浙江与湖南4个地区产学研合作创新综合效率达到最优,云南、福建等8个地区的产学研合作情况需要大力改善。     

基于DEA方法的产学研合作效率评价研究——以陕西省制造业为例

运用DEA方法,对陕西省10个主要制造业产学研合作效率进行了实证分析.研究表明,陕西10个制造业中有6个行业的产学研合作创新效率相对有效,而政府投入最大的4个行业属于非效率行业,非效率是技术和规模无效导致的.     

基于DEA模型的企业投资效率评价

摘要：企业价值的增加从根本上取决于企业的投资决策和投资效率,对投资效率进行综合评价将有利于管理者做出正确的投资决策。本文将DEA方法运用到企业的投资效率评价中,在此基础上引入两个虚拟决策单元,提出了一种基于TOPSIS方法的DEA投资效率评价模型,并以中国房地产上市公司为研究对象进行了实证研究。结果证明了C2R模型和改进后的DEA模型评价企业投资效率的可行性和有效性,同时反映我国房地产企业非效率投资行为较严重,发展参差不齐。     

基于DEA方法的广东省部产学研合作研发创新效率研究

建立产学研合作研发项目创新效率的评价体系,运用DEA方法,从效率、有效性、规模收益及投影分析4个角度,评价和分析广东省部产学研合作研发项目创新效率。结果表明,广东省部产学研合作研发项目创新综合效率相对偏低,纯技术效率偏低是导致创新综合效率偏低的主要原因。多数项目是非DEA有效的,处于规模收益递减的状态,产出指标还存在较大的产出不足。     

基于DEA模型的产学研合作研发效率研究——以不同所有制企业主导的产学研合作研发项目为例

以广东省省部产学研合作研发项目为例,采用三阶段DEA方法,在剔除了企业规模、企业年龄、外部知识获取、政府资助强度和地理距离等外部因素的基础上,分析了由不同所有制形式的企业主导的产学研合作研发项目的研发效率.研究结果表明： 产学研合作研发项目的平均效率较投入变量调整之前有所提升,由国有企业主导的产学研合作研发效率最低,由港澳台企业主导的产学研合作研发效率最高,内资企业中由混合所有制企业主导的产学研合作研发效率高于国有企业和私营企业.     

基于DEA模型的中药产业自主创新效率评价

摘要：基于自主创新投入产出视角,以安徽省为例运用DEA模型对中药产业自主创新的效率进行了静态评价。研究表明,安徽省中药产业自主创新综合效率为0.774,其中技术效率0.921,规模效率0.820,技术效率相对突出而规模效率相对较低,地区间自主创新效率存在明显的差异。而这与安徽省中药产业自主创新的要素特点和产业规模特质密切相关的。提升中药产业自主创新效率,需要增加自主创新投入,优化创新要素配置,改善创新投资环境,整合自主创新资源。     

基于DEA交叉效率模型的区域技术创新效率评价研究

区域技术创新效率的差异已经成为我国各区域经济发展不均衡的重要原因。提出了将DEA（数据包络分析）交叉效率模型应用到技术创新效率评价中,成功克服了传统CCR模型中只进行单纯自评和有效单元过多的问题。截取了2008年各地技术创新投入和产出的截面数据,实证研究并给出了31个省、市、自治区技术创新效率的完全排名。进一步分析结果表明,基于短期内各地技术创新投入规模难以大幅增加的假设,提出使用层次聚类的方法将投入规模相似的省份聚为一类分析,以便于技术创新效率较低地区寻找改进基准。最后通过构建技术创新投入产出转化简易模型,指出准确辨别技术效率差异的关键在于理清技术创新的运行机制。     

基于DEA模型的中国林业投入产出效率评价

林业的高效发展是实现我国生态、经济、社会可持续发展的重要举措之一。为了促进林业发展,我国政府对林业的投入逐年递增。本文运用DEA评价模型,对1993年-2010年间我国林业投入产出效率进行测算和分析。测算结果表明：1993年-2002年间,我国林业投入产出效率总体较高,综合效率均值为0.994,但2003年-2010年间综合效率均值下降到0.932,且波动较大;林业劳动力投入和林业第一产业产值对我国林业投入产出的效率影响较大。结合我国林业发展的现实背景分析发现,林业投资资金的利用效率不高、人力资源投入不足和林业经济发展水平偏低导致了近几年林业投入产出效率的降低。     

基于超效率DEA模型的顾客价值评价

以汽车行业的一个实例,采用DEA方法中的CCR模型和SE模型对竞争产品的顾客价值要素的相对有效性进行评价,表明超效率DEA模型是进行顾客价值评价的一种有效方法。     

基于DEA方法的浙江省众创空间运行效率评价

运用DEA方法构建了以人、财、物作为投入变量,经济、社会、创新效益作为产出变量的绩效评价指标体系,以2017年浙江省459家众创空间统计数据为对象,进行综合效率、纯技术效率和规模效率分析。研究结果显示,根据区域、建设主体不同,浙江省众创空间运行效率呈现显著特征,总体分为相对高效型、规模低效型、技术低效型和相对低效型4种类型,可采取相应的分类措施以提升众创空间运行效率。     

基于超效率DEA模型的我国通信服务业上市公司效率评价

本文运用数据包络分析（DEA）方法中的超效率模型和BCC模型,对于我国通信服务业其中的17家上市公司的相对有效性进行了较为全面而客观的评价。首先利用DEA超效率模型对于DEA有效的决策单元进行了排序,其次利用BCC模型对于非DEA有效的决策单元进行了投影分析,并最后提出了进行有效性调整的对策建议。     

基于DEA模型的广西物流服务效率评价研究

以物流业的固定资产投资、能源消耗和物流业从业人数为投入指标,货运量、货物周转量和物流产值为产出指标构建了区域物流效率评价指标体系,运用DEA效率评价模型,对广西2004—2011年物流系统的综合相对有效性、技术有效性、规模效益有效性和超效率进行分析,结果显示广西物流投入产出总体有效性为50%,在综合相对无效的决策单元中个别年份存在着经营效率低下和资源的浪费现象。     

基于网络DEA模型的企业孵化器运行效率评价

我国孵化器企业发展历史虽然不长,但在高技术创新型中小企业的发展起到了重要作用,为了使其更好地发挥作用,选用2013—2015年中国29个省市自治区企业孵化器的相关数据,运用网络DEA模型对企业孵化器运行效率进行评价。通过实证指出,全国孵化器整体运行效率较低且存在着差异性;多数地区因为投入资源配置不合理导致纯技术效率低下进而拉低整体运行效率。针对以上结论提出提高资源投入使用率及优化资源配置,最终提高孵化器运行效率的建议。     

基于超效率DEA的科学技术评价模型及其实证

摘要：根据“坚持以人为本,全面、协调、可持续发展”的科学发展观,通过指标的海选和筛选构建了适合于中国省级行政区的科技综合评价指标体系。根据科技投入与产出、科技对经济和社会的影响等评价准则,利用聚类分析方法把14个省级行政区分成好、中、差三类,建立了基于超效率DEA的科学技术评价模型,对中国14个典型的省级行政区进行了实证研究并提出了政策性建议。本文的特色与创新一是通过聚类把科技实力接近的省级行政区分成一类,分别对每一类的省级行政区用DEA方法评价,避免了把不同类型的评价对象进行评价导致评价结果失真的弊端。二是通过对输入冗余和输出不足的计算,揭示没有达到效率最优的省级行政区的科技投入过剩和科技产出不足。根据这些科技投入过剩和科技产出不足提出了有针对性的政策建议。三是通过科技对经济的影响准则来兼顾协调与可持续发展原则,建立了反映科学发展观内涵的协调与可持续发展的指标体系。     

基于DEA模型的中国物联网上市公司创新效率评价

基于创新效率评价的现有研究成果,构建物联网上市公司的创新效率评价指标体系与模型。运用数据包络分析法,从创新效率、规模收益、DEA有效性以及投影分析4个方面,对中国20家具有代表性的上市公司的创新活动进行了分析与评价。结果表明,物联网上市公司综合创新效率偏低;不同公司创新效率差异较大且创新效率稳定性不强;科技活动人员和科技活动经费比例不当导致多数公司创新效率偏低。提出中国物联网上市公司创新效率改进方案和相关政策建议。     

基于DEA模型的高技术产业创新效率评价研究

创新推动社会发展,高效促进企业成长。对于创新主体而言,高效意味着先机。文章在总结创新效率及DEA相关理论的基础上,以提高高技术产业创新效率为目的,进行高技术产业创新要素投入——产出过程中的创新效率评价研究。研究发现样本航空制造业的创新效率相对较低。通过对航空制造业的投影分析,探索出提高高技术产业创新效率的三大对策:充分利用要素投入、增加创新产出和构建效率评价体系。     

基于DEA模型的智能制造企业创新效率评价

为了衡量我国智能制造企业创新能力,推动制造业持续发展,应用DEA模型、Tobit回归及脉冲响应模型对2016—2020年我国27家位列智能制造企业百强名单的上市公司及其所在产业的创新效率进行评价分析,并对创新效率的影响因素进行研究,以满足“十四五”期间我国制造业面临的发展规划。结果表明：在静态分析层面上,智能制造企业的综合效率DEA有效个数在5年内有所下滑,规模递增企业个数显著增加。在动态分析层面上,智能制造企业的全要素生产率整体呈动态增长,得益于技术效率和技术进步双向增长。在创新效率影响因素方面,资产规模、内控缺陷长期抑制创新效率增长,而股权集中度在长期对创新效率增长有促进作用。     

基于DEA—BCC模型的义务教育经费支出效率评价

本文基于广西2002—2013年义务教育的相关数据,分析了广西历年来义务教育事业的发展情况,并建立DEA—BCC模型,利用deap2.1软件来评价义务教育经费的支出效率。研究发现:自2002年以来,义务教育经费的支出效率低下,存在着纯技术效率与规模效率问题。通过本文分析可为政府明确义务教育发展情况及教育经费支出效率状况提供参考。     

基于DEA模型的浙江城市旅游效率评价研究

DEA模型是国内研究效率时使用最多的一种研究方法,借助数据包络分析法对2009—2013年间浙江省11个地市的旅游竞争力进行评价,对分析结果从综合效率,技术效率和规模效率方面进行静态分析,从Malquist生产效率方面进行动态分析,得出杭州达到DEA模型效率最优。以"投入要素和技术效率"和"产出要素和规模效率"为维度将11个城市分为4类:"瘦狗型","问题型","金牛型"和"明星型"。