基于DEA方法的京津冀都市圈生态效率评价
基于超效率DEA的北京ITMS效率评价研究
ｓ ｓｅ ，ｔ ｉ ｐ ｒｔｋｅ ｔｅ ｕ ｂａ ｒ ｎ ｐ ｒａ ｉｎ ｓ ｓｅ ｓ ｓ ｃ ｏ－ｅ ｏ ｏ ｃ ｓ ｓｅ ａ ｄ ｅ ｒ ｙ ｅ ｖｒ ｎｍｅ ｔ ｙｔｍ ｈ ｓｐａ ｅ ａ ｓ ｈ ｒ ｎ ｔａ ｓ ｏ ｔｔｏ ｙ ｔｍ ， ｏ ｉ ｃ ｎ ｍｉ ｙ ｔｍ ｎ ｎｅｇ ｎ ｉｏ ｎ
Ｗ ＥＩＺｈ ｎ—ｉ ｅ ｌｎ，ＺＨＡＯ ｎ Ｐｅ ｇ，ＡＩＳ ｕ—ｉ ｈ ｌ ｎ
（ ｃｏｌ ｆ ｒ ｃａｄＴａｓｏｔｉ ，Ｂ ｉｎ ｉ ｔ ｇＵ ｉｅ ｉ ， ｅ ｉｇ１０ ４ ，Ｃ ｉａ Ｓｈ ｏ ｏ ａ ｎ ｒ ｐｒ ｔｎ ｅ ｉｇ ａ ｏ ｎｖｒ ｔ Ｂ ｉｎ ００ ４ ｈｎ ） Ｔｆ ｉ ｎ ａｏ ｊ Ｊｏｎ ｓｙ ｊ
第 １ ２卷 第 ３期 ２１ ０ ２年 ６月
交通 运输 系统 工程 与信 息
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｒ ｎ ｐ ｒａｉｎ Ｓ ｓｅ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ａ ｄ Ｉ ｆｒ ｔ ｎ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｒ ａ ｆＴ ａ ｓ ｏ ｔ ｔ ｙ ｔｍｓ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｎ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｎ ｏ
ｅ ａ ｉｅ ｅ ｏ ｒｉａｉ ｅ ｒｅ ｅ ｅｎ ｔｅＩ ＭＳｌ ｅ ａ ｄ ｕ ｂ ｎ ｄ ｖ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｅｄ ｄ ｔ ｏ Ｂ ｉｎ ｘ ｍ ｎ ｓｔ ｏｄｎ ｔ ｎ ｄ ｇ ｔ ｅ ｈ Ｔ ｖ ｌ ｎ ｒ ａ ｅ ｅ ｐ ｎ ．Ｔ ｅｆ ｌ ａ ｆ ｅ ｉ ｈ ｃ ｏ ｅ ｂ ｗ ｅ ｏ ｉ ａ ｊｇ
基于超效率DEA模型的城市群生态效率研究 以长株潭“35”城市群为例
此外，从整体上来看，长株潭“35”城市群的生态效率仍有提升空间。各地 区应加强合作，共享资源，优化产业结构，减少环境污染，提高生态效率。同时， 政府应加大对环保产业的扶持力度，推动绿色发展，促进城市群的可持续发展。
六、结论
本次演示运用超效率DEA模型对长株潭“35”城市群的生态效率进行了研究。 结果表明，长株潭城市群的生态效率仍有提升空间。针对这一问题，建议各地区 加强环境保护意识，优化资源配置，推动绿色发展，以实现城市群的可持续发展。
五、长株潭“35”城市群生态效 率解读
长株潭“35”城市群生态效率的评估结果表明，长沙市、株洲市和湘潭市的 生态效率相对较高，但仍存在一些县市区生态效率低下的情况。这主要是由于这 些地区在资源利用、环境保护、经济发展等方面存在不同程度的问题。例如，
一些县市区过于注重经济发展，忽略了环境保护，导致生态效率低下。针对 这一问题，建议这些地区加强环境保护意识，提高资源利用效益，以实现经济与 环境的双赢。
一、引言
城市群是指一个区域内多个城市集聚而成的城市群体。随着城市化进程的加 速，城市群在经济发展、人口聚集、资源消耗等方面的影响越来越大。因此，如 何提高城市群的生态效率，实现城市群的可持续发展，成为当前研究的热点问题。
二、城市群生态效率研究背景
城市群生态效率是指城市群在经济发展过程中，有效利用资源、减少环境污 染、提高生态效益的能力。近年来，国内外学者针对城市群生态效率开展了大量 研究。例如，瑞典学者IRIS BOECK等（2018）运用DEA模型，对欧洲城市群的生 态效率进行了评估。
基于超效率DEA模型的城市群生 态效率研究 以长株潭“35”
城市群为例
目录
01 一、引言
03
三、超效率DEA模型 方法
基于DEA方法的京津冀城市基础设施投资效率评价_李祺
第30卷第2期干旱区资源与环境Vol．30No．2 2016年2月Journal of Arid LandＲesources and Environment Feb．2016文章编号：1003－7578（2016）02－026－05doi：10．13448/j．cnki．jalre．2016．041基于DEA方法的京津冀城市基础设施投资效率评价*李祺1，孙钰1，2，崔寅2（1．天津商业大学公共管理学院，天津300134；2．天津大学经济与管理学部，天津300072）提要：在京津冀地区协同发展大背景下，该区域城市基础设施投资效率的高低直接影响到区域经济发展和社会进步，同时也对城市生态环境和生活质量起到至关重要的保障作用。
文中使用非参数估计的数据包络分析方法（DEA）对京津冀地区2003年－2012年城市五大基础设施投资效率进行分析，同时对DEA结果分别进行投影分析，找出影响区域整体发展的影响因素。
研究结果表明：从京津冀地区十年整体情况来看，该区域城市基础设施投资效率虽然没有达到最优，但总体水平为良好。
天津市基础设施投资效率最优而河北省基础设施投资效率较低；从投影分析结果来看，京津地区投资效率低下主要表现在公共交通方面，河北省主要调整集中在道路建设方面。
关键词：基础设施；投资效率；京津冀中图分类号：F290文献标识码：A城市基础设施投资效率评价是基于该领域投资建设要求和目标利益，运用恰当的评价方法，综合分析城市基础设施投资效率对城市经济、社会、生态环境的影响，进而对城市基础设施投资效率予以全面和客观的评价。
科学投资效率评价是提高投资决策水平，完善在建项目和改进运营管理的重要举措。
中共中央政治局2015年审议通过的《京津冀协同发展规划纲要》［1］提出推动京津冀协同发展是一个重大国家战略，区域发展要求基础设施投资建设运营更加完善。
虽然近年来政府加大了对城市基础设施的投资力度，但城市投资效率问题依然存在，导致基础设施建设无法充分满足公民的需求，研究城市基础设施投资效率、找出影响投资效率的因素和探究提高投资效率方法，成为基础设施建设运营中的重要环节。
基于数据包络(DEA)分析的京津冀地区环境绩效评估研究
The Study on the Environmental Performance Evaluation of
Beijing-Tianjin-Hebei Region with Data Envelopment Analysis (DEA) Method
Yang Hao1,2,ZhangLing1 (1.SchoolofEconomicsPekingUniversity,Beijing100871,China;2.BeijingAcademyofSocial,Beijing100101,China)
0 引言
模集聚和城市空间结构快速扩张对人类赖以生存的生 态环境造成 极 大 的 污 染 和 破 坏。 目 前,生 态 环 境 问 题
京津冀地 区 处 于 城 镇 化 快 速 发 展 阶 段,人 口 大 规 已经成为京 津 冀 地 区 的 重 要 民 生 问 题,引 起 政 府 高 度
thedynamicenvironmentalperformancelevelsduringtheyear2005-2015inBeijing-Tianjin-Hebeiregionbasedonthees-
tablishmentofanenvironmentalperformanceevaluationindexsystem.MalmquistIndexdividesenvironmentalperform-
Abstract:Theimprovementofresourceenvironmentperformanceindexisacoreandkeyissuetoresumetheecologicalenvironment.ThisthesistakesadvantageofDataEnvelopmentAnalysis(DEA)tomeasureandanalyzethestaticaswellas
基于DEA模型的环保投入相对效率评价——以北京市为例
环保投 入
相 对效 率
、
环 保投 入和 经济 增长 的关 系
扩大投资和规模 ， 不考虑投入的相对效率 ， 资源的浪费就 活中 ， 两者 的关系相 当复杂 ， 对 于劳动力市场相对发达 、
近年来 ， 随着工业化 、 机动化进程 的快速发展 ， 环境 会 越 多 ， 环 境 污 染 和 生态 破 坏 就 越 严 重 。 然而 ， 在 现 实 生 污染的问题 日趋严 峻 ， 已成为影响我国经济社会 和谐发 展的重要问题之一 。 政府对于北京的环境质量也在加强 生产力大力发展 的我国来说 ， 提高环保投入的相对效率 ， 改善 ， 但随着人 口数量 的激增 ， 城市化的建设 ， 环境质量 促进经济的可持续发展是亟待关注与解决的问题。 仍然处于下滑趋势。 ２ ０ １ ４ 年４ 月１ ０日， 由北京市环境保护
过建立规划模型来达到对决策单元进行评价的 目的。 ＤＥ Ａ在 发展过程 中出现了许 多模型 ， 本文采用最基
迅猛发展可以加大环境保护。 经济发展 的同时， 不仅使 国 本 的 ｃ Ｒ模 型。 假设有 ｎ 个部门或单位 （ 称为决策单元 ， 民经济实力增强 ， 而且可以为环境投入所需要 的资金提 ＤＭＵ ） ， 每个决策单元都有 ｍ种输入 （ 表示该决策单元对 供相应的保证。 另一方面 ， 环保投入的同时也能带动经济 的发展。 环保 的投入为经济发展 提供必需 的原料和能源，
只有保护环境资源才 能促使经济长久发展。 如果 一味地
口－ ４ ４・ ２ ０ １ ４ ． ７
“ 资源 ” 的耗费） 和ｓ 种输 出（ 表示该决策单元在消耗了“ 资
源” 之后多产生的成效） 。 Ｄ ＭＵ ｊ 为决策单元． ｊ ， ｊ ＝ ｌ ， ２ ， …， ｎ ； ｘ 为Ｄ ＭＵ ｊ 对第 ｉ
京津冀地区城市生态文明建设效率测评及影响因素分析
效率值更加真实有效；经济、社会、政策因素对城市生态文明建设效率的影响各有不同，各影响因素对城市生态文
明建设效率的作用机理存在一定差别。
关键词：京津冀；生态文明建设效率；三阶段DEA模型；影响因素
中图分类号：F293.2; F224; G301
文献标志码：A
文章编号：1000-7695 ( 2019 ) 17-0267-08
立了生态文明建设效率评价指标体系，并提出相应
Key words： Beijing—Tianjin—Hebei region; ecological civilization construction; three—stage DEA model; influencing
factors
1研究背景
改革开放以来，我国国民经济总量和速度都取 得了很大的进步，但生态问题也随之而来。北京、 天津和河北是我国北部最大、最具活力的地区，更 是面临着生态文明建设的问题。党的十八大报告进 一步指出把生态文明建设放在突出地位，融入经济 建设、政治建设、文化建设、社会建设各方面和全 过程，把生态文明建设提升到了 “五位一体”的战 略高度。因此，从现实情况出发，运用科学的方法
对京津冀地区13个城市的生态文明建设效率进行测 评，以期提高该地区生态文明的建设效率，促进经
济与资源的协调发展。2022年“京津冀生态 环境支撑区”建设提供难得的契机和重要的抓手。
参考以往文献，从研究区域上看，大多学者从 微观层面分析生态文明建设效率，将研究限定在某 个地区或特定的城市，如张欢等［1 ］以武汉市为例建
2019年第17期
科技管理研究
Science and Technology Management Research
」 doi: 10.3969/j.issn 000-7695.2019.17.036
基于DEA模型的我国地方政府环境保护支出效率评价
基于DEA模型的我国地方政府环境保护支出效率评价官永彬【摘要】The ecological environment is the basis of the healthy operation of the economic system, so we must coordinate the relationship between environmental protection and economic development. This paper measures the efficiency of the environmental expenditure of the local governments in China based on DEA. Empirical results show that the efficiency of environmental expenditure has been significantly improved, and it shows significant regional differences. The different provinces have different improving efficiency models be-cause of the different financial capability, technological level and management system.%生态环境关系人民福祉,也是经济系统健康运行的基础,为保持经济的可持续发展,必须协调好环境保护与经济发展的关系. 本文利用DEA非参数技术测度了我国省级地方政府的环境保护支出效率. 实证结果表明:十七大以来我国环境保护支出效率整体上获得了显著改善,但仍有较大的提升空间;环境保护支出效率表现出显著的区域差异,特别是生态脆弱的西部地区环境保护支出效率一直以来都远低于东中部地区;我国各省份由于财政能力、技术水平和管理制度不同,环境保护支出效率具有不同的改进模式.【期刊名称】《重庆师范大学学报（哲学社会科学版）》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】8页(P73-80)【关键词】环境保护;财政支出效率;DEA模型【作者】官永彬【作者单位】重庆师范大学地理与旅游学院,重庆 400047【正文语种】中文【中图分类】F12一、引言中国的改革开放现已走过三十余年的历程，在经济方面始终保持了持续且高速增长的势头，取得了令世人瞩目的成就，国内生产总值年均增速接近10%。
基于超效率DEA的城市群生态效率评价理论
基于超效率DEA的城市群生态效率评价理论作者：张宁齐林来源：《现代企业》2018年第12期近年来，城市发展的集聚现象日益明显，城市群的产生与发展正是城市发展的重要体现。
城市群是我国经济快速发展全过程中的重要一环，与此同时，城市群的污染问题目前成为困扰人们的重要不利因素，特别是城市群核心城市的环境污染问题，在重度污染预警期间，相关职能部门会采取让有关污染单位停工整顿以及部分车辆限行等一系列措施来减轻对环境造成的压力，这在一定程度上直接制约着城市群的经济发展也影响着人民的生活幸福指数。
因此，城市生态效率概念的提出为解决上述问题提供了新的思路。
一、文献综述张妍，杨志峰运用数学模型核算了1998年至2004年间深圳市经济增长速度与资源消耗程度，结果表明，尽管深圳市的生态效率整体水平在提高，然而伴随着较高程度的物质资源消耗，对于资源的合理利用仍是待解决的问题；陈傲通过因子分析赋权法研究了2000年至2006年间我国29个省域生态效率的差异，研究结果表明，中国区域生态效率整体普遍符合东部高于西部的结论，环境资本投资与产业结构调整有助于提高生态效率；张炳等构建了将污染物排放作为非期望投入的指标体系并将其引入DEA模型中，对1990年至2005年间江苏省的生态效率进行测量与评估，得出江苏省环境影响与经济社会发展总体呈现“弱脱钩”的结论；王宏志利用超效率DEA模型分析了2007年中国各地区生态效率，结果表明我国生态效率平均水平偏低并且地区差距较大；李惠娟等对我国资源型城市2007年的生态效率进行分析，发现影响生态效率的因素有资源类型、居民生活习惯、居民消费方式等；张宏武利用脱钩理论研究了生态视角下的天津市生态效率发展现状，并对处于相对脱钩状态的指标改进方案提出建议；潘兴侠等以参数前沿分析方法分析了我国中部六省2002年至2011年的截面数据，在时间空间上对我国华中华北等六省生态效率进行差异分析；陈浩等利用超效率DEA模型测算2003年至2011年间我国32个资源型城市等生态效率，并利用Malmpuist指数进行对比研究，对研究结果进行了评价建议。
基于DEA模型的城市土地利用效率测度与评价
基于DEA模型的城市土地利用效率测度与评价近年来，城市化进程不断加速，城市土地利用效率成为社会关注的焦点之一、土地利用效率的高低直接影响着城市发展的可持续性和生态环境的质量。
在土地资源有限的情况下，如何提高土地利用效率，实现城市发展与生态环境保护的统一，是亟待解决的问题。
本文将介绍基于数据包络分析（DEA）模型的城市土地利用效率测度与评价方法。
DEA是一种前沿效率分析方法，用于评估多输入多输出的其他线性生产活动的效率。
在城市土地利用方面，DEA模型可以被应用于衡量城市土地利用效率，以确定哪些城市的土地利用过度或不足。
首先，我们需要确定评价指标。
常用的城市土地利用指标包括建设用地面积、耕地面积、森林覆盖率、绿地面积、人均公园绿地面积等。
这些指标代表了城市土地利用的效率和合理性。
根据不同的城市发展阶段和特点，可以选择适合的评价指标。
接下来，我们需要准备评价数据。
这些数据可以来自于城市规划部门、环境保护部门、土地管理部门等，可以包括城市土地利用统计数据、卫星遥感数据、人口统计数据等。
这些数据需要具有可比性和准确性，以确保评价结果的可靠性和有效性。
然后，我们可以利用DEA模型进行城市土地利用效率的测度与评价。
DEA模型通过比较各个城市之间的生产活动效率，确定效率较高的城市，并为效率低下的城市提供改进方向。
DEA模型的基本原理是找出一组最优的权重系数，使得所有城市的输入输出之间的综合效率最大化。
通过计算各个城市的综合效率得分，可以评估城市土地利用的效率水平。
最后，根据评价结果，可以提出相应的政策建议和措施。
对于效率低下的城市，可以考虑优化土地利用结构、提高土地利用效率，减少土地资源的浪费。
对于效率较高的城市，可以总结其经验和做法，为其他城市提供借鉴。
综上所述，基于DEA模型的城市土地利用效率测度与评价方法可以帮助我们了解城市土地利用的效率水平，并为城市发展和生态环境保护提供科学依据。
将来，我们可以进一步完善DEA模型，考虑更多指标和因素，提高评价的准确性和可操作性，为城市土地利用提供更有针对性的改进措施。
基于超效率DEA的中国区域生态效率评价
Cs.t.
ΣΣ Σ Σ
n
Σ Σ
Yjλj≥Yk
ΣΣj = 1
Σ
ΣΣΣλj≥0，J=1，…，n
（1）
式（1）中，Xk=（x1k，x2k，…，xmk），Yk=（y1k，y2k，…，xsk）。此
模型被称为 CCR 模型，该方法将效率最高的被考察
收稿日期：2010－03－17；修订日期：2010-06-04。 基金项目：2008 年辽宁省哲学社会科学规划基金项目“辽宁经济发展中的生态环境问题研究”（L08CJL022）资助。 作者简介：王宏志，男，1976 年生，工程师，主要从事环境影响评价等方面的研究。
这一概念 1992 年由世界可持续发展商业理事 会首次提出［2］，是“生态资源满足人类需要的效率”， 经济指标与资源或环境指标的投入产出比，强调经 济效益和环境效益的统一。它将资源、经济和环境 3 个指标连接起来的，在最优秀的经济目标和最优秀 的环境目标之间建立一种最佳的链接［3］。
我国对区域生态效率的评价主要有数据包络分 析法（DEA）和因子分析的研究方法，传统 DEA 的 CCR 模型只能将有效单元和无效单元进行区分，对 于多个同时有效的决策单元则无法做出进一步的评 价与比较；因子分析法也要受到选取指标的限制，具 有不完全性。本文在 DEA 分析方法的 CCR 模型基 础上，采用超效率 DEA 评价模型，将有效及无效的 单元进行总体评价。
X1 9 134.3 21 444.3 123 537.3 41 140.3 25 020.8 95 196.7 39 666.3 38 388.3 47 569.5 268 762.0 201 210.6 73 555.6 136 407.8 71 410.3 166 573.6 134 344.3 91 001.1 100 112.7 246 331.0 183 980.9 5 960.1 69 002.8 114 687.2 12 101.1 35 352.3 48 522.8 15 856.3 7 318.0 21 089.0 20 959.5
京津冀城市群科技创新政策效果评估
京津冀城市群科技创新政策效果评估作者：阎东彬来源：《中国流通经济》2019年第04期摘要：对科技创新政策的效果进行评估，是衡量科技政策实施效果的主要路径。
借鉴监测评估逻辑框架的理论观点，应用两阶段数据包络分析法（DEA），考量2012—2017年京津冀地区科技创新政策的实施效果，结果显示，河北省和天津市在此六年間技术效率偏低，而北京市技术效率较高；北京市纯技术效率较高，而河北省和天津市纯技术效率偏低；大部分年份和大部分地区在此期间规模效率递增或不变。
为了从根本上改变京津冀地区创新水平和能力的断崖式分布，第一，要加快科技创新政策供给侧改革，着眼于创新主体的前瞻性需求，发挥政府引导“四两拨千斤”的作用；第二，要积极发展科技金融，相关政策向创新创业型企业倾斜，同时区分不同的研发场景，基于场景完善相关科技政策，提高政策针对性；第三，要改善科技政策转化的导向机制，提高科技发明和工业生产间的契合度，完善技术市场；第四，要制定促进京津冀协同发展利好政策，缩小三地在科技创新方面的差距，实现产业协同发展的同时，努力推进高新技术协同发展和创新创业协同发展。
关键词：京津冀城市群；科技创新；技术效率；监测评估；协同发展中图分类号：F124.3文献标识码：A文章编号：1007-8266（2019）04-0010-10一、问题的提出党的十九大报告提出，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。
科技创新已成为带动经济发展和社会变革的最大引擎。
《河北省科技创新“十三五”规划》指出，到2030年，河北省跻身全国创新型省份先进行列。
目标的实现离不开科技创新政策的引导和推动，科技创新政策的实施有很多不确定性因素，需要依据地区发展和战略规划而适时变革。
构建科技创新政策的效果评估机制是评价科技创新政策的重要路径。
基于此，本文通过两阶段数据包络分析（DEA）方法构建京津冀城市群科技创新政策实施效果评价标准和评价模型，以期找到当前科技创新政策体系的短板，有针对性地提出优化完善科技创新政策的对策性建议，实现科技创新政策的“优胜劣汰”。
京津冀城市群科技资源配置效率分析——基于DEA-Malmquist指数模型
2021年第4期科技管理研究Science and Technology Management Research2021 No. 4doi: 10.3969/j.issn. 1000-7695.2021.04.012京津冀城市群科技资源配置效率分析---基于D E A-M a l m q u l s t指数模型舒天楚\聂小琴\郭含文1>2,李旭\白彬杰1(1.中国城市建设研究院有限公司，北京100120;• 2.清华大学环境学院，北京100084)摘要：从科技资源配置的规模、分布特点和结构特征分析目前京津冀科技资源配置的基本特性，基于三地及全域2011—2018年有关面板数据建立数据包络分析（DEA) -Malmquist指数模型，从多投入多产出角度评估其科技资源配置效率。
分析结果表明：研究期间京津冀科技资源配置效率总体呈上升趋势，均是由于技术进步率显著增加，其中北京与天津的快速增长源于其拥有先进的技术设备、丰富的设施和机构以及完备的管理经验，而河北的增长是由于大量规上工业企业等机构在本地区发生快速融合与迁移；但京津冀更倾向于自主研发能力培养而对创新管理技术积累和改善不足，无法满足其创新需求；2016—2017年间北京全要素生产率的增长率低至-7.8%且技术进步率仅为0.922,直接导致京津冀全要素生产增长率达到最低的6.8%。
基于研究结论，从优化布局、统筹协作，完善产业链、提升管理水平和加强管理、健全机制等方面提出促进京津冀科技资源配置效率提升的对策建议。
关键词：科技资源；京津冀城市群；资源配置效率；DEA-Malmquist评价模型中图分类号：F062.1; F224; G301 文献标志码： A 文章编号：1000-7695 ( 2021 ) 04-0089-08 Analysis on the Efficiency of Scientific and Technological Resource Allocation in Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration: Based on DEA-Malmquist Index ModelShu Tianchu1, Nie Xiaoqin1, Guo Hanwen1", Li Xu1, Bai Binjie1(1.China Urban Construction Design & Research Institute Co. Ltd., Beijing 100120, China;2.School of Environment, Tsinghua University, Beijing 100084, China )Abstract：Based on the scale, distribution and structure of scientific and technological resources allocation, this paper analyzes the basic characteristics of scientific and technological resources allocation in Beijing—Tianjin—Hebei, establishes a data envelopment analysis ( DEA ) -Malmquist index model based on the relevant panel data of the three places and the whole region from 2011 to 2018, evaluates its scientific and technological resource allocation efficiency from the perspective of multiple inputs and multiple outputs. The results show that during the study period, the efficiency of Beijing—Tianjin—Hebei scientific and technological resources allocation shows an overall upward trend, all due to the significant increase in the rate of technological progress, among them, the rapid growth of Beijing and Tianjin stems from the possession of advanced technical equipment, abundant facilities and institutions, and complete management experience, while Hubei's growth is due to the rapid integration and migration of a large number of regulated industrial enterprises and other institutions in the region; but Beijing-Tianjin-Hebei is more inclined to cultivate independent research and development capabilities and lacks accumulation and improvement of innovation management technology, which cannot satisfy its innovation demand; in addition, from 2016 to 2017 the growth rate of Beijing's total factor productivity is as low as —7.8% and the technological progress rate is only 0.922, which directly led to the lowest total factor production growth rate of 6.8% in Beijing-Tianjin-Hebei. Based on the conclusions, the paper proposes some countermeasures and suggestions to promote the efficiency of Beijing—Tianjin—Hebei scientific and technological resource allocation from the aspects of optimizing the layout, coordinating coordination, improving the industrial chain, improving the management level, strengthening management, and improving the mechanism.Key words：scientific and technological resources; Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration; resource allocation efficiency; DEA—Malmquist evaluation model收稿日期：2020-06-08,修回日期：2020-07-16基金项目：国家重点研发计划项目“京津冀协同创新区综合科技服务平台研发与应用示范”（2017YFB1401500)90舒天楚等：京津冀城市群科技资源配置效率分析——基于D E A -M a lm q u is t 指数模型3 0002 5001研究背景京津冀城市群是我国经济发展城市群的重要组 成部分，是促进国家城市经济发展的核心区域。
DEA方法在环境效率评价上应用综述
ECOLOGY区域治理DEA方法在环境效率评价上应用综述*成都理工大学 杨麒麟摘要：从DEA方法出发，学者们对分析环境效率做出了种种尝试，并通过各种模型研究环境效率的影响因素。
主流的实证分析表明，我国环境效率水平总体较高但持续走低，区域间、省际差异明显，存在进一步扩大趋势；但是，不同的学者因为选择的回归因子不同，往往在其影响因子上得出不同的结论，有必要进行梳理和总结。
最后，基于研究结果，本文就我国环境效率水平提高给出了相关建议。
关键词：环境效率；DEA；影响因素；影响因子中图分类号：Q958.113 文献标识码：A 文章编号：2096-4595（2020）13-0155-0001资料显示，截至2017年我国每单位GDP能耗达到152克标准油当量每美元，高于世界平均GDP能耗，是英国的两倍多。
同时，尽管我国近年来不断增加在环境治理上的人力物力投入，但环境污染问题仍然没有得到很好的解决。
由此观之，在促进经济发展的同时推动治污减排是构建环境友好型社会的必然要求。
同时，考虑到我国幅员辽阔、各省间经济发展水平差异巨大，进行省际的对照研究，评价各地环境效率以期帮助政府或有关部门有针对性地制定相关政策，对加强环境治理有着十分重要的现实意义，而前人对此已经做出了不懈的努力。
本文尝试对此进行总结和梳理，并基于实证研究的结果提出了环境效率提高的相关建议。
一、研究综述尽管国内外学者们尚未就环境效率的具体定义达成共识，但作为一种衡量经济发展与环境保护的有效工具还是得到了各领域研究者的广泛关注。
而DEA模型是处理多输入、多输出生产过程的有力工具，在能源、环境领域得到广泛应用。
模型通过对众多决策单元的投入和产出数据进行综合分析，确定并比较有效生产前沿，判断各决策单元的效率。
在环境效率测度上，大多数研究基于非参数DEA方法展开。
在Färe等人的框架内，相关成果层出不穷。
近年来，学界虽然提出了非期望ＳＢＭ等新型环境效率评价模型，但是DEA模型仍在实证分析中得到广泛应用。
基于DEA方法的京津冀都市圈生态效率评价
作者： 孙文博 苗泽华 董莉
作者机构： 石家庄经济学院,石家庄050031
出版物刊名： 商业时代
页码： 137-138页
年卷期： 2011年 第4期
主题词： 京津冀都市圈 生态效率 数据包络分析
摘要：生态效率是评价一个地区可持续发展状况与循环经济发展水平的重要指标。
京津冀都市圈作为21世纪中国经济发展的一个重要增长极,在形成工业化优先倾斜突进格局的同时,也正在面临着日益严重的资源与环境问题。
本文依据2006-2008年的相关统计数据,运用数据包络分析（DEA）方法对京津冀都市圈10个城市的生态效率进行了评价,并测算了它们的投入冗余率,指出了相对无效率城市今后的主要改进方向,以期为推进这一地区乃至全国的工业生态化建设提供有益借鉴。
基于DEA的京津冀区域经济协同发展评价与对策研究
基于DEA的京津冀区域经济协同发展评价与对策研究摘要：本文利用DEA方法对京津冀区域经济协同发展问题进行分析，构建了投入产出指标，并对2009-2013年三地的经济数据进行了定量测算，发现三地区域经济协同中出现的问题，并从政府合作、产业合作等多个方面提出协同发展策略。
关键词：DEA；京津冀；区域经济；协同发展1 基于DEA的京津冀区域经济协同发展评价研究1978年，运筹学家A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes 提出了C2R模型，这一模型在用来研究相同类型决策单元（Decision Making Units，简称DMU）之间相对有效性方面显得较为有效。
1.1 京津冀区域经济系统协同发展指标体系的建立和计算本文在参考李琳、吴珊[1]运用DEA在区域协同经济发展研究基础上，构建了京津冀区域经济协同发展指标体系。
评价京津冀区域经济协同发展的指标可以从两个维度考虑：区域经济协同发展的表征指标（即产出指标）和区域经济协同发展的影响指标（即投入指标）。
前者可设置为区域经济总体水平（人均GDP）、区域经济总体效率（全社会劳动生产率）、区域经济联系水平（区域经济联系度）；后者可设置为区域资本运用效率、区域比较劳动生产率、区域对外贸易依存度。
各决策单元的投入与产出关系见图1。
图1 投入指标与产出指标的关系笔者基于京津冀三地在2009-2013年度的各项经济发展指标数据，计算了它们在区域资本运用效率、比较劳动生产率、对外贸易依存度、区域经济总体水平（人均GDP）、社会劳动生产率（SLP）、区域经济联系度（RERI）的各项数值。
1.1.1 区域资本运用效率（Regional Efficiency of Capital Operations，RECO）表1 2009-2013年三地区域资本运用效率（Regional Efficiency of Capital Operations，RECO）表1.1.2 区域比较劳动生产率（Regional Comparative Labor Productivity，RCLP）表2 2009-2013年三地区域比较劳动生产率（Regional Comparative Labor Productivity，RCLP）表1.1.3 对外贸易依存度（Foreign Trade Dependence，FTD）（表3）1.1.4 区域经济总体水平（人sdssd均GDP）（表4）表3 2009-2013年三地区域对外贸易依存度（Foreign Trade Dependence，FTD）表表4 2009-2013年京津冀三地人均GDP表单位：万元1.1.5 社会劳动生产率（Social Labor Productivity，SLP）表5 2009-2013年三地社会劳动生产率（Social Labor Productivity，SLP）表1.1.6 区域经济联系度（Regional Economic Relation Internsity，RERI）表6 2009-2013年三地区域经济联系度（Regional Economic Relation Intensity，RERI）表1.2 建立规划模型并计算根据以上计算得出2009-2013年京津冀区域经济的投入产出原始数据表，并将其数据代入对偶规划模型，参考沈红梅、李中军、章燕丽等利用EXCEL软件实现DEA方法的研究[2][3][4]进行统计分析，可以得到2009-2013年京津冀三地区域经济协同发展效度。
基于DEA的京津冀区域保险业发展效率综合评价
基于DEA的京津冀区域保险业发展效率综合评价梁慧超;焦丽雪;金浩【期刊名称】《河北工业大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2015(007)004【摘要】本文针对京津冀区域保险业发展与经济社会系统的协调性问题,运用数据包络分析法对该复合系统效率进行综合评价.通过DEA中规模可变的BCC模型,在保险系统中选取保险密度和保险深度两个指标,在经济社会系统中分别从消费水平、产业结构、教育情况、保障水平、就业情况方面选取人均消费支出、第三产业占比、大专以上学历人数占比、保险赔付支出和第三产业从业人数五个指标进行实证分析.从纵向和横向两个角度对京津冀区域保险业发展效率进行数据分析,研究发现京津冀区域保险业各地区发展效率存在差异,大部分地区处于保险业发展有效阶段,但个别地区保险业发展需要进一步加强.【总页数】8页(P4-11)【作者】梁慧超;焦丽雪;金浩【作者单位】河北工业大学人文与法律学院,天津300401;河北工业大学经济管理学院,天津300401;河北工业大学经济管理学院,天津300401;河北工业大学经济管理学院,天津300401【正文语种】中文【中图分类】F061.5【相关文献】1.基于DEA的京津冀区域保险业发展效率综合评价 [J], 梁慧超;焦丽雪;金浩;2.基于DPSIR-DEA模型的区域可持续发展效率测度及分析 [J], 张建清;张岚;王嵩;范斐3.海南省区域经济发展效率评价及时空演进分析——基于Super-DEA和DEA-Mauquist指数模型 [J], 于海静;夏鹤4.京津冀城市可持续发展效率动态测评及比较研究r——基于超效率CCR-DEA模型和Malmquist指数的度量 [J], 何砚;赵弘5.基于超效率SBM-DEA和空间分析的区域绿色发展效率评价 [J], 田亚鹏;柳晓艺因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
京津冀地区创新效率评价研究——基于DEA-Malmquist指数模型分析
京津冀地区创新效率评价研究——基于DEA-Malmquist指
数模型分析
卢梦雨;杨怡轩
【期刊名称】《商业经济》
【年(卷),期】2024()6
【摘要】基于2015—2020年京津冀以及其他几个省级全面创新改革试验区的面板数据,运用DEA-Malmquist指数模型,对京津冀地区创新效率进行评价。
研究结果表明:静态分析层面,2020年京津冀地区创新的综合效率呈现明显的异质性,北京处于最优前沿面,天津、河北与之存在较大差距;其中,天津纯技术效率高,规模效率低,河北纯技术效率和规模效率均处于较低水平;动态分析层面,京津冀整体创新效率有所提升,但仍处于偏低水平。
因此,提出改进京津冀地区建设的侧重点,促进京津冀创新效率均衡发展;打通创新要素流动通道,充分发挥北京科技创新的溢出效应;加大对河北创新能力的重视程度,提高河北的纯技术效率和规模效率等建议。
【总页数】4页(P47-49)
【作者】卢梦雨;杨怡轩
【作者单位】哈尔滨商业大学经济学院;郑州市第七中学
【正文语种】中文
【中图分类】F730
【相关文献】
1.中国高技术产业创新效率差异性研究\r——基于三阶段DEA-Malmquist指数模型的分析
2.基于DEA-Malmquist指数模型的京津冀区域物流效率评价研究
3.京津冀、长三角、西三角、珠三角区域技术创新效率及其影响因素研究——基于DEA-Malmquist与多元回归模型的实证分析
4.基于DEA模型的京津冀地区科技创新效率评价研究
5.我国工业企业技术创新效率评价研究——基于31个省(区、市)面板数据的DEA-Malmquist指数模型分析
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京津冀地区农村金融效率测度与分析——基于DEA-Malmquist指数法
作者： 李彩霞[1];韩贤[2]
作者机构： [1]天津农学院经济管理学院;[2]天津财经大学会计学院
出版物刊名： 会计之友
页码： 127-131页
年卷期： 2020年 第3期
主题词： 乡村振兴;京津冀协同发展;农村金融效率;DEA-Malmquist指数法
摘要：为科学评价农村金融机构配置效率,构建良好的农村金融环境,采用DEA-Malmquist 指数方法,对2005—2016年京津冀地区农村金融的投入产出面板数据予以分析,测算和分解农村金融机构效率的全要素生产率指数。
实证结果表明,整体上京津冀地区金融机构配置全要素生产率稳中稍降,未达到效率前沿面,年均变化幅度较小;分地区数据显示,农村金融资源在京津冀地区分配不均,京津优于河北省。
为此提出京津冀地区需打破地域限制、因地制宜配置最优农村金融资源,以促进京津冀协同发展,更好地服务于乡村振兴战略。
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法对京津冀都市 圈 １ ０个城 市 的 生 态 效 率 进 行 了评 价 ，并 测 算 了 它 们 的 投 入 冗 余 率 ，指 出 了相 对 无 效 率 城 市 今 后
的 主 要 改进 方 向 ， 以期 为 推 进 这 一 地
首次提 出的 ，之后 由于 ＯＥ ＣＤ （ 经济合作
发 展 组 织 ）和 Ｗ Ｂ Ｄ （ 界 可 持 续 发 展 ＣＳ 世
则是 由于ＤＥ Ａ方法采 用统计学 方法 自动赋
权 ，因 而 可 以有 效 避 免 环 境 指 标 赋 权 的主 观影响。
内 容 摘 要 ： 生 态 效 率 是 评 价 一 个地 区
圈 不 同城 市 之 间 的生 态 效 率进 行 评 价 分析 ， 以 期 了 解 该 地 区工 业 增 长 对 生 态 环境 的 影 响 ，为 推 进 这 一 地 区乃 至 全 国 的 工业 生 态
家 口 、承 德 八 地 市 ，这 一 区域 不 仅 是 我 国 最 重 要 的 政 治 、文 化 中心 ，也 是 我 国 北 方 最 大 和 发 展 程 度 最 高 的经 济 核 心 区 ，同 时 还 是 我 国 参 与 国际 经 济 交 流 与合 作 的 重 要
境 行 为 日益 影 响 到 它 们 的公 众 形 象 和财 务
可持 续 发 展 状 况 与 循 环 经 济 发 展 水 平 的重要 指标 。京 津 冀都 市 圈作 为 ２ 世 纪 １ 中 国 经 济 发 展 的 一 个 重 要 增 长 极 ， 在 形 成 工 业 化 优 先 倾 斜 突进 格 局 的 同 时 ，
Ｄ Ａ方法 的基本原理是将决策单元 的 Ｅ 多项投入与多项产出项 目数据 ，投射在坐 标空间上 ，求出最大产 出或最小投入 为效 率边 界 ，以衡量各决策单元的效率。若决 策单元观察值落在此效率边界上 ，则认 为 该决 策单 元相对有效率 ， 其效率值为 １ 若 。 决 策单元 的观察值 不落在 此效率边 界上 ， 则为相对无效率 ， 效率值为 ０ １ 到 之间 ， 其
阿基 米德 无 穷 小 的 Ｃ Ｒ模 型 可 以表 述 为 ： 。
ｍｉ［ ｎＯ一￡ Ｓ ＋ （ ）＝ （） ］ ￡
三个增长极 。按 照国家发改委 《 京津冀都 市 圈区域规划 》的构想 ，京津冀都市 圈包 括北京 、天津 两个 直辖 市和河北省的秦皇 岛、 山、廊坊 、保定 、石家庄 、 唐 沧州 、张
Ｃ ａｎ ｓ Ｃ ｏ ｅ 和 Ｒ ｏ ｅ 依 据 这 一 原 ｈ ｒｅ ， ｏ ｐ ｒ ｈ ｄ ｓ
理 ，于 １ ７ ９ ８年 运 用 线 性 规 划 方 法 提 出 了
关 键词 ：京 津 冀都 市圈 生 态效 率
据 包络 分析
数
究。生态效率之所 以受到越来越 多的公众
和企业的关注 ，一方面是缘于越来 越严格
绩效 （ ｏ ａ ｎ ｈ ｎ，１ ９ Ｋ ｎ ｒ ｄＣｏ ｅ ａ ９ ７ ｏ因此 ，
生 态 效 率 已 经 成 为 企 业 竞 争 战 略 的一 个 重
要部分 。
一
∑ ， ＝ｋ ＋ ６． ． ／Leabharlann ∑ ， ＝ ，一 ，
般 而 言 ， 生 态 效 率 是 指 在 生 产 商 品
Ｋ ｒ ｌｉ ｎ ０ ５ ｏ 于 这 样 的 考 虑 ， ｏｔ ａｎ ，２ ０ 基 ｅ ｅ 国 内 外 已 有 不 少 学 者 采 用 数 据 包 络 分 析
（ ａａＥ ｖ ｌｐ ｎ ｎ ｌ ｉ， 称 ＤＥ ） Ｄ ｔ ｎ ｅｏ ｍｅ ｔ ａｙ ｓ 简 Ａ ｓ Ａ
方法对生态效率进行评价。Ｄ Ａ方 法最初 Ｅ
的 环境 立 法 ，另 一 方 面 则 是 因 为企 业 的 环
京 津 冀 都 市 圈 凭 藉 天 然 的地 理 优 势 和 良好 的经 济 基 础 ，正 在 成 为 中国 经 济 的第
Ｃ Ｒ模型 。设有 ｎ 个决策单元 Ｄ ． ＭＵ，每个 Ｄ ＭＵ都有 ｍ种输入和 Ｓ 种输 出 ， 则具有非
区 乃 至 全 国 的 工 业 生 态 化 建 设 提 供 有
益借鉴 。
商业委 员会 ） 开始在 它们 的项 目中推动和
实 施 这 一 概 念 ，才 使 得 生 态 效 率 的 概 念 得 到 广 泛 的 认 可 和 接 受 ，并 推 动 了 相 关 研
间的差距则代 表决策 单元 的无效率程 度。
它被 广 泛应 用 于 对 公 共 部 门和 非 盈 利 组 织
是 用 于 存 在 多个 绩 效 标 准 时 的绩 效 评 价 。 进 行 比较 性 评 价 ，因 为 在 这 些 部 门 或 组 织
教授
董
莉 副教授 （ 家庄经济 学 石
中价 格 信 息 通 常难 以获 取 。Ｄ Ａ方 法 之 所 Ｅ
以非常适合进行 生态效率 的评价 。一方面
是 因 为 Ｄ Ａ方 法 对 不 同 绩 效 标 准 相 互 替 代 Ｅ 的 可 能 性 有 着 良好 的解 释 能 力 ，更重 要 的 考 意 义 。本 文运 用 Ｄ Ａ模 型 对 京 津 冀 都 市 Ｅ
◆ 中 图分 类 号 ：Ｆ １ 文 献 标 识 码 ：Ａ ０９
信 息 ，因而对生态效率不 同维度的评估最
终 必 须 形成 一 个 单 一 的 标 准 ， 以便 形 成 决
Ｄ 法 方 的 Ｅ Ａ 京 冀 津 都市圈 态 评 生 效率 价
■ 孙 文博 副教 授 苗泽华
院 石家庄 ００３ ５ ０ １）
策 ｛Ｔｉ ＫＵＯＳ ａｎｅｉ ｍｏ ｍ － １ ａｎｄ Ｍ ｉ ｋａ
化 建设提供 借鉴。
也 正 在 面 临 着 日益 严 重 的 资 源 与 环 境
问题 。 本 文依 据 ２ ０ — ０ ８年 的相 关统 ０６ ２０ 计数 据 ，运 用数据 包络 分析 （ ＤＥＡ）方
方 法 与 指 标 设 计
生态效率 的概 念来 自于生 态经济 学 ，
最 早 是 由 Ｓ ｈ ｌ ｇ ｅ 和 Ｓ ｕｍ在 １ ９ 年 ｃ ａｔ ｇ ｒ ｔ ｅ ｒ ９０