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[期刊] 软科学
[作者]
李兰冰 刘军 李春辉
以DEA-Malmquist全要素生产率指数为理论工具,对两岸三地主要沿海港口的动态效率予以评价,考量各地港口的竞争地位和竞争态势。研究发现:(1)港口总体绩效不佳,且呈逐年恶化趋势,可能是受金融危机影响;(2)规模无效率是港口绩效不佳的根源,可能是港口资源分散造成的;(3)香港地区港口竞争力最强,台湾地区最弱,大陆居中;(4)大陆地区,长三角港口竞争力最强,其次为环渤海、福建及珠三角;(5)据吞吐量-效率矩阵,两岸三地港口可划分为精干、强壮、肥胖和瘦弱四种类型;(6)台湾地区全要素生产率趋于下降,效率恶化和技术退步是其双重成因;大陆趋于优化,主要得益于技术进步;香港地区先提升、后停滞,但仍呈...
[期刊] 经济研究
[作者]
庞瑞芝
本文利用数据包络分析法(DEA)对我国50家主要沿海港口1999—2002年的经营效率进行总体分析与评价,并利用Malmquist生产率指数对这些沿海港口的效率变动进行分析与评价。研究结果表明,我国沿海港口存在严重的投入拥挤与资源浪费现象;同时,各区域的沿海港口在总体效率、纯技术效率与规模效率方面存在地区差异,沿海港口的纯技术效率在下降。这些结果表明,要从根本上提高港口经营效率,一方面,必须整合港口资源,防止盲目扩大港口的基础设施;另一方面,通过港口与其他系统协调发展来消除影响港口效率提高的因素。
[期刊] 商业时代
[作者]
欧阳歆
本文运用非参数的D E AMalmquist指数方法研究我国物联网企业2007-2012年的全要素生产率水平。通过搜集和整理17家物联网上市公司财务数据,运用数据包络分析和Malmquist全要素生产率(TFP)指数方法,对我国物联网企业的经营效率进行动态评价。结果表明:从Malmquist全要素生产率指数看,我国物联网企业TFP年均增长率为-6.3%,究其原因有两个方面:纯技术效率低下和技术退步。2007-2012年间全部样本企业处于技术退步状态,技术退步是造成TFP负增长的主要原因。笔者建议构建物联网科研联盟,合作科研共享成果,减少重复科研投入,以提高物联网企业经营效率。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
姚平
运用1995~2005年中国地级煤炭城市面板数据,采用非参数Malmquist指数方法,实证分析了全要素生产率的变动状况,并将其进一步分解为技术效率和技术进步。研究结果表明:第一,1995~2005年24座地级煤炭城市平均技术效率水平较低,2001年煤炭城市规模效率的下降导致平均技术效率较大幅度下降;第二,1995~2005年间技术效率和技术进步对煤炭城市全要素生产率的影响都有较明显的波动,在这十年间技术效率是全要素生产率增长的动力源泉;第三,东部、中部和西部地区之间和地区内部煤炭城市全要素生产率的变动也存在较显著差异。人力资本和制度因素对全要素生产率、效率提高以及技术进步均有重要的影响。
[期刊] 物流技术
[作者]
刘基良
针对当前我国沿海港口投资热潮现象，研究了我国沿海港口上市公司的运营效率情况。构建了包括固定资产净值、管理费用、员工人数和主营业务成本作为评价的投入指标，以及包括净利润、主营业收入、每股收益和利税总额作为产出指标的指标体系，运用超效率－ＤＥＡ模型对主要沿海港口企业的五家上市公司２０１０－２０１４年的运营效率进行了实证研究，得出了这五家沿海上市公司近５年的运营效率、变化情况和相对排序。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴晓芬 王敏 王丽洁
文章运用改进的四阶段DEA方法及Malmquist指数测度2010—2018年长三角港口群14个主要港口效率,分析港口动态特征及竞争优势。结果表明:(1)长三角港口群效率整体呈增长趋势,多数港口未达到有效前沿面;(2)港口之间效率存在明显差异,沿海港口效率高于内河港口,考虑环境因素的影响之后差异减小;(3)从动态变化角度来看,大部分港口全要素生产率提升,主要得益于综合技术效率的上升,苏州港和连云港全要素生产率趋于下降,效率恶化与技术退步是其双重成因;(4)根据港口竞争力矩阵,可将长三角港口分为潜力型、活跃型、低谷型和稳定型四类。
[期刊] 经济地理
[作者]
徐维祥 许言庆
从港口自身内部条件、港口城市和外贸环境等方面构建港口综合实力评价指标体系,运用因子分析法对我国20个沿海港口综合实力进行评价,在此基础上,利用拓展的哈夫模型,对港口腹地空间在不同外贸环境下的演变进行研究。结果表明:(1)伴随着不同外贸环境,港口的腹地空间不断演变,南北方变化趋势因开放经济差异而各异;(2)港口腹地空间演变呈现出地域差异和港口类型差异的基本特征;(3)港口地理区位、港口与城市综合规模、外贸环境和港口基础设施与效率等是腹地空间演变的主要因素。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
祝福云 闫鑫
根据我国轻工行业统计数据及省际数据，运用三阶段ＤＥＡ－ＭＡｌＭｑｕｉｓｔ指数模型，剔除环境因素和随机误差，对我国轻工业的全要素生产率变化情况进行分析研究。研究表明：传统ＤＥＡ－ＭＡｌＭｑｕｉｓｔ高估了轻工业全要素生产率和技术进步指数；我国轻工业全要素生产率在２０００－２０１０年的１１年间实现了快速增长，年均增长率为８．６％，其中轻工业技术进步的变化最为明显，提升了５．７％；金融扶持力度和市场竞争程度促进了轻工业产业效率的增长。最后，根据研究所得结论提出促进轻工业进一步发展的政策性建议。
[期刊] 林业经济
[作者]
董娅楠 缪东玲 程宝栋
文章在分析林业利用外资情况的基础上,采用DEA-Malmquist指数法,基于2006~2015年中国28个省、直辖市及自治区的面板数据,测算林业全要素生产率(TFP),并将其分成技术进步和效率变化,建立回归模型,研究林业利用外资对林业全要素生产率的影响。结果表明:中国林业TFP在总体上平稳发展,个别地区出现上升;28个省(市、自治区)的年均TFP增长率约为16.7%,效率变化对林业全要素生产率增长的贡献更大。FDI对中国林业全要素生产率产生负向影响但不显著,FDI滞后一期对林业生产率产生显著的正向影响;受教育程度对林业全要素生产率有正向影响,但不显著;对外开放水平对林业生产率的影响是正向且不显著的;金融发展水平与林业全要素生产率负相关。最后根据现实解释回归模型结果,提出政策建议。
关键词：
林业FDI 全要素生产率 技术溢出
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
岳会 于法稳
在农业大数据背景下,生产效率不仅反映农产品竞争力与资源配置效率,更是产业发展前景的重要指标。本文运用DEA-Malmquist指数法,结合中国棉花生产成本数据,对2004-2018年中国棉花生产率全要素变动和资源配置效率进行实证研究,研究表明TFP在2004-2013年间呈逐年下降趋势,在2013年我国实施棉花收储政策后开始上涨,在2015年达到最高点1.124,其后趋于稳定。技术效率(Efch)变化与规模效率指数(Sech)变化高度趋同,比较平稳。技术进步指数(Tech)与全要素生产率(TFP)变化高度趋同,全要素生产率(TFP)变化主要由技术进步指数(Tech)影响。基于上述理论与研究,提出了我国棉花生产适应农业大数据时代发展的对策建议。
[期刊] 林业经济问题
[作者]
黄安胜 许佳贤 吴俊媛 苏时鹏
基于2004~2012年省际面板数据,采用DEA-Malmquist指数法,测算和分析了中国木材供给全要素生产率。研究结果表明:在技术进步和技术效率的共同推动下,中国木材供给全要素生产率增长较快,增长的主要动力是技术进步;中国木材供给全要素生产率年际间增长速度差异较大,但推动各年度增长的关键力量均是技术进步;在四大地区中,只有东北地区木材供给全要素生产率下降,其他三个地区均增长,且增长动力相似;由于技术效率提升乏力,超过40%的省份木材供给全要素生产率下降。
[期刊] 财会通讯
[作者]
胡之逊 盛明泉
本文对我国2014~2018年具有代表性的金融业26家企业的全要素生产率及其效率分解利用DEA-Malmquist指数法进行分析,并对其与资产配置规模的关系进行探讨。结果表明:总体上,受国内外宏观大环境的影响,DEA-Malmquist指数值呈一个较为明显的下行趋势;从时间角度来看,2016年全要素生产率Malmquist指数值最高,而2018年则最低,呈现先略微增长再逐渐下降的趋势;通过对于金融业Malmquist指数值分解的各项指标分析可知,技术进步指数(TECH)对全要素生产率的影响最大,纯技术效率指数、规模效率指数相较之变动则较小,故金融业创新能力对于其全要素生产率的提高起到很大的作用;资产配置规模与全要素生产率呈负相关关系,不管是现金资产配置规模还是长期资产配置规模,其规模的扩大均不利于全要素生产率的增长;现金资产配置规模与长期资产配置规模相比较来说,后者相较于前者来说对于全要素生产率的阻碍作用更大。
[期刊] 贵州财经学院学报
[作者]
常建新 姚慧琴 毛颖
基于DEA-Malmquist生产率指数方法,实证测算2000—2009年间西部地区全要素生产率的变化趋势,研究结果表明:西部大开发战略实施十年来,全要素生产率的增长促进了西部地区的经济增长;全要素生产率的增长主要得益于技术进步;技术效率和规模效率则起到了阻碍全要素生产率增长的作用。
[期刊] 物流技术
[作者]
马盼
利用ＤＥＡ的ＭＡｌＭｑｕｉｓｔ指数对我国物流上市公司２００８－２０１３年全要素生产率变动进行测度，并对全要素生产率进行了分解。研究结果表明：物流上市公司全要素生产率处于较低水平，技术效率是影响全要素生产率增长不足的主要因素，且不同类型物流上市公司全要素生产率存在较大差异。最后提出相应的对策建议。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
向小东 林健
本文将工业企业创新活动划分为两个阶段——研发阶段和生产阶段,建立了基于双前沿面的网络DEA-Malmquist指数全要素生产率评价模型,对20132014年,20142015年中国35个工业细分行业的创新全要素生产率进行了评价。评价结果表明:在两个期间内,研发阶段全要素生产率的增长主要依赖于技术进步增长,生产阶段全要素生产率的增长主要是由技术效率变化和技术进步二者共同决定的。从系统整体来看,中国绝大部分工业细分行业全要素生产率变化呈现正增长趋势。
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