基于DEA模型和Malmquist指数的江苏省城市效率分析

根据江苏省13个地级市2006—2015年的相关面板数据,运用DEA模型和Malmquist指数对江苏省城市效率及其变化进行了分析。从2015年江苏省城市技术效率的静态分析结果来看,江苏省的城市技术效率普遍较高,但大部分地级市仍未实现资源的有效配置。根据2006—2015年Malmquist生产率指数及分解结果来看,技术水平的进步对于江苏省城市生产率的提高至关重要。因此,江苏省在推动城市发展的进程中需要着重提升技术水平,对生产要素资源进行合理配置,进一步提高城市效率。     

中国花生生产效率的实证分析——基于Malmquist指数方法

利用我国1991-2009年花生生产投入产出的面板数据,采用Malmquist指数方法对花生生产效率的变动及构成进行分析.结果表明:1991-2009年间,我国花生生产的全要素生产率平均指数为0.911,低于大豆和3种粮食作物(稻谷、小麦、玉米)的平均水平而高于油菜籽的水平.花生综合效率指数为1.025,以年均0.02...     

城市教育支出效率差异及其收敛性分析——以江西省为例

运用DEA和Malmquist指数方法,对江西省11个城市2000-2012年间的教育支出效率进行估算,分析效率的地区差异及效率的动态变化.研究发现：江西省城市教育支出效率总体水平较低,区域间差异较大,并且在样本期间呈下降趋势,下降的原因主要在于技术水平的降低;城市教育支出技术效率差异随时间的推移呈现出缩小的趋势,存在着绝对β收敛和条件β收敛,而城市教育支出全要素生产率和技术进步的地区差异表现出扩大的趋势,都不存在绝对β收敛和条件β收敛.     

基于超效率DEA和Malmquist指数的中国农业生产效率分析

采用超效率DEA模型和Malmquist指数,对1990—2016年中国29个省级地区的农业生产效率进行分析,结论如下:(1)超效率DEA分析表明,东部地区的农业生产效率最高,中、西部地区效率低于全国平均水平。相较于中、西部地区,东部地区具有较强的经济实力和较为成熟的农业发展模式与规划,使其农业生产效率呈现较高水平且效率变化受国家农业政策的影响较小。(2) Malmquist指数分析表明,中国东、中、西部地区农业全要素生产率(TFP)和技术进步都实现了正增长,但是只有东部地区的技术效率实现了正增长;技术进步是TFP增长的主要动力,技术效率下降是TFP增长的主要障碍,规模效率下降是导致技术效率下降的主要原因。     

宁夏农业科技资源配置效率分析——基于超效率DEA和Malmquist指数

运用超效率DEA模型和Malmquist指数法对2008~2013年包括宁夏在内的西部12省(市)区的农业科技资源配置效率进行了分析。结果表明:宁夏农业科技资源配置处于相对有效状态,但其效率值在波动中呈明显的下降趋势;宁夏农业科技资源配置的Malmquist指数总体呈增长态势,主要得益于技术进步水平的提高。     

宁夏农业科技资源配置效率分析——基于超效率DEA和Malmquist指数

运用超效率DEA模型和Malmquist指数法对2008²013年包括宁夏在内的西部12省(市)区的农业科技资源配置效率进行了分析。结果表明:宁夏农业科技资源配置处于相对有效状态,但其效率值在波动中呈明显的下降趋势;宁夏农业科技资源配置的Malmquist指数总体呈增长态势,主要得益于技术进步水平的提高。     

浙江省农业生产效率分析——基于DEA模型和Malmquist指数

为了研究浙江省农业生产投入产出情况,进一步提升其农业生产效率,先利用DEA模型对2020年浙江省各市农业生产效率进行静态分析,再运用Malmquist指数对2014—2020年浙江省各市农业全要素生产率进行动态分析。结果表明：2020年浙江省农业整体向好,但部分地区存在投入与产出不匹配的情况,影响了全省平均农业综合效率;2014—2020年,浙江省农业TFP均大于1,其中技术进步推动作用显著;各地级市TFP差异在合理范围内,技术效率成为大部分地级市生产效率提升的制约因素;浙东北和浙西南的年均TFP基本持平。因此,浙江省可以加强农业基础设施建设,持续提高农业科技水平,推动区域农业均衡发展,从而提升农业生产效率。     

基于DEA模型的安徽省财政支农支出效率分析

以2006~2015年安徽省16个地级市财政支农支出面板数据为样本,采用DEA模型分析安徽省和各个地级市财政支农支出的效率,探讨如何提高各地区财政支农支出效率。结果表明,安徽省整体财政支农支出效率比较高,其中有8年综合效率值都高于0.8,并且在逐年增加。从市级层面来看,大部分地区纯技术效率比较高,说明这些地区农业科技的投入取得很大成效;各地区规模效益近年来呈波动下降趋势,说明财政支农支出结构不合理,需要优化财政支农结构,加强资金管理。     

基于超效率DEA和Malmquist指数的国家级产粮大县农业生产效率分析

综合运用超效率DEA模型和曼奎斯特(Malmquist)指数法从静态和动态两个角度,对陕西省16个国家级产粮大县(区)农业生产效率进行了分析。研究发现：从整体上来看,16个县(区)2007—2008年的全要素生产率增幅最大;从各个县(区)来看,武功县的农业生产综合效率和全要素生产率均领先于其他县(区);从全要素生产率的增长结构来看,2005—2009年间16个县(区)的全要素生产率的增长主要来自于农业技术进步,而不是技术效率和规模效率的提高。     

烟台市苹果产业生产效率的评价研究——基于DEA模型和Malmquist指数分析

选取2011—2020年烟台市苹果产业的面板数据,借助DEA中的BCC模型、Malmquist指数分析法对烟台市苹果产业全要素生产率、综合效率、纯技术效率、技术进步率、规模效率演变规律进行分析。结果发现,烟台市苹果产业生产效率呈波浪式动态波动,全要素生产率以每年平均1%的速度增长,增长过慢。烟台市应该根据自身发展情况采取不同措施来推进整体苹果产业的技术及管理的革新,促进苹果产业转型、提质、增效,推动苹果产业的可持续发展。     

我国粮食主产区农田水利设施配置效率及区域差异分析——基于DEA和动态Malmquist指数的实证研究

本文首先运用数据包络分析方法对24个粮食主产区2009年的农田水利设施配置效率进行分析和评价,然后运用Malmquist指数方法对2003-2009年24个主产区的序列数据进行分析。研究发现,2009年西北地区和东北地区的农田水利设施配置效率高于其他地区;2003-2009年我国农田水利设施配置效率的全要素生产率(TFP)指数的年均增长率为12.2%,呈现出快速增长的特征;各地区的TFP指数的增长存在显著差异,黄河流域的TFP指数增长最快;技术进步是促进TFP指数增长的主要动力,而规模效率指数的下滑却减缓了其增长。     

河南省农业全要素生产率的动态实证分析:基于DEA模型的Malmquist指数方法

为提高河南省农业生产效率的途径,运用DEA的Malmquist指数方法,对河南省2000-2008年农业全要素生产率进行测算和分析.结果表明:9年来,河南省农业全要素生产率处于不断增长态势,而技术进步是推动农业全要素生产率增长的主要原因,技术效率的作用贡献较小;河南省各地市农业全要素生产率水平差异显著.提高农业生产技术...     

基于DEA模型的湖南省财政支农支出效率评价

准确评价财政支农支出的效率,有助于了解财政支农支出的实际效果,发现财政支农资金管理和使用中存在的问题,进而采取相应措施提升财政支农支出绩效。以2008-2013年湖南省14个市(州)财政支农支出面板数据为样本,运用DEA模型分析全省和市(州)层面财政支农支出的效率,探讨各地区提升财政支农支出效率的有效途径。结果表明,湖南省财政支农支出效率整体较高,6年综合技术效率均值都在0.8以上,且逐年略有提升。从市(州)层面看区域间差异较大,综合技术效率最高值与最低值之间相差0.637,且大部分地区纯技术效率较高而规模效率较低,这在湘中和湘东部分经济相对发达的地区尤为突出,需要在维持现有支出规模的基础上调整支出结构和整合支农资金;还有部分经济相对落后的湘中和湘西地区财政支农纯技术效率和规模效率都不高,规模报酬均呈现递增趋势,这些地区既需加强资金管理,更需加大财政支农规模,以提升综合效率水平。     

基于 DEA 和 Malmquist 指数的广东省渔业效率研究

【目的】分析掌握广东渔业的产出效率,为发展可持续的低耗高产渔业提供数据参考。【方法】基于数据包络分析（DEA）及 Malmquist 指数,对 2011—2022 年期间广东渔业综合技术效率和全要素生产率指数及其分解进行测算和分析,并与全国平均值进行对比。【结果】广东渔业综合技术效率每年均高于全国平均水平,但2011—2014 年、2018—2019 年和 2021 年广东渔业规模报酬呈现递减。通过对广东水产养殖和水产品捕捞的综合技术效率分别进行测算,发现 2011—2022 年期间广东水产养殖的综合技术效率较高,除 2013 年和 2014 年外,均为DEA 有效。将 DEA 无效年份的广东水产养殖和水产品捕捞在生产前沿面上的投影调整为 DEA 有效,结果显示,2013 年和 2014 年广东水产养殖投入的冗余率分别为 5.98% 和 10.46%,而 2011—2014 年、2018—2019 年和 2021年广东水产品捕捞投入的冗余率在 39.73%~74.27% 之间,说明水产品捕捞的过度投入以及由此引发的捕捞综合技术效率低下是造成 2011—2014 年、2018—2019 年和 2021 年广东渔业规模报酬递减的主要原因。广东渔业的技术进步和全要素生产率上升幅度与全国平均水平相差较远,全要素生产率和技术进步指数均比全国平均增幅低 4.7%,说明广东省在渔业技术进步方面有较大提升空间。【结论】建议广东加大渔业科技的投入力度,加强渔业技术创新,以促进渔业技术进步和提高全要素生产率;加快渔业产业结构调整,合理布局养殖和捕捞规模,以解决广东渔业规模报酬递减的问题;加强渔业资源保护和增殖放流,利用自然生产力增加可捕捞渔业资源;加强水产良种创制及养殖新模式和新技术的开发,进一步拓展水产养殖空间和提高水产养殖的产出效率。     

中国规模生猪养殖效率测度及其区域差异性研究——基于DEA Malmquist指数方法

基于DEA Malmquist生产率指数法,利用2004-2012年中国15个生猪优势产区的投入产出数据,测度了中国规模化生猪养殖效率的变动情况,并对不同规模的生猪养殖效率进行差异化分析。研究结果表明,总体来看,中国规模化生猪养殖效率均呈现正向增长,其中,小规模养殖效率水平最高,中规模次之,大规模最低;从省际和区域层面看,不同省份不同区域在不同规模养殖下呈现出不同的养殖效率;从时序变化看,研究期内3种规模的养殖效率变化趋势几乎一致,整体呈“W”型。     

基于DEA—Malmquist的农业保险公司经营效率研究

农业保险公司作为我国政策性农业保险经办模式之一,其经营效率水平影响着我国农业保险制度的完善。采用DEA—Malmquist指数方法,使用我国五家专业农业保险公司2008—2014年的面板数据,分别从静态和动态角度对我国专业农业保险公司的效率水平及演进趋势进行分析、研究。发现：我国农业保险公司技术效率偏低主要是由规模效率偏低造成;技术进步效率下滑是全要素生产率下滑的主要原因;影响我国农业保险公司经营效率的因素各不相同。     

基于Malmquist指数的四川省农业全要素生产率分析

利用1999～2008年四川省农业的面板数据,运用Malmquist指数分析法考察了四川省农业全要素生产率(TFP)的变动趋势。结果表明,四川农业TFP年均增长4.2%,呈现出平稳增长的特征;农业全要素生产率的增长来源于技术进步,技术效率的下降阻碍了农业全要素生产率的增长;从各市(州)情况看,除阿坝州的农业全要素生产率是负增长外,其他20个市(州)的农业全要素生产率都实现了正增长;除阿坝州外,其他市(州)的农业可持续性在增强。并提出了相应的对策建议。     

我国苹果主产区生产效率评价——基于DEA的Malmquist指数分析

基于DEA的Malmquist指数分析,利用1994-2006年面板数据对我国苹果主产区的生产效率的变化进行了实证分析。结果表明,1994-2006年我国苹果生产效率实现了较大幅度的增长,其生产率的增长更多的来源于技术进步。苹果生产纯技术效率是综合技术效率增长的主要因素,造成综合技术无效的原因主要是规模不经济。从效率的改进来看,物质费用节约的空间比劳动力的节约空间大,而劳动力的节约空间比期间费用大。     

中国地方政府财政民生支出效率实证分析

利用DEA方法计算出2009-2013年5年间全国31个省份财政民生支出资金配置的综合技术效率、纯技术效率、规模效率三种效率值,分析出各省份政府财政民生支出所处规模报酬阶段.结果显示：大部分省份的政府财政民生支出DEA得分在0.9以上,说明虽然效率没有达到最优水平,但是总体来说效率水平还是比较高的.另外,各省市财政民生产出存在较大的差异,东部地区综合产出水平高于中西部地区,其中,西部地区效率最低,改进空间最大.