中国三大经济区域全要素能源效率研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数
中国西部地区省际全要素能源效率研究--基于超效率DEA模型和M almquist指数
份的全要素能源效率变动进行分解 ，这是首次从 动态视角研究 中国全要 素能源效率 ，结果表 明， 技术效率 比技术进步更有助于能源效率的改善［ 引。 屈小 娥基 于 Ｄ Ｅ Ａ—Ｍ ａ ｌ ｍ ｑ ｕ ｉ ｓ ｔ 指数 ，实证 测算 了
经济发展 具有 典型 意义。本 文首 先采用 超 效率
一
３ ２ —
第２ 期（ 总第 ２ ４ ４ 期） ２ ０ １ ４年 ２月
工 业 技 术 经 济
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｉ ｒ ａ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ｌ ａ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｓ
Ｎ ｏ ． ２（ Ｇ 既 Ｉ ，Ｎ ｏ ． ２ ４ ４ ）
基 金项 目：教育部人文社会科学研究规划项 目 （ 项 目编号 ：１ ２ Ｙ Ｊ Ｃ Ｚ Ｈ ２ ８ ２ ） ；国家 自然科学基金项 目 （ 项 目编号：７ １ ２ ６ ３ ０ ４ ５ ） ；西北师范 大学 “ 知 识 与 科 技创 新工 程 ” 科 研 骨 干培 育项 目 （ 项 目编 号 ：Ｎ ＷＮ Ｕ—Ｋ Ｊ Ｃ Ｘ Ｃ ． Ｃ—Ｓ Ｋ ０ ３ ０ ３ —１ ４ ） ｏ 作者简 介 ： 关爱萍 ，西北师范大学商学 院副教授 ，经济学博士后 。研究方 向：资源环境经济、评价理论与方法。师军 ，西北 师范大学 商学院硕士研究生。研究方 向：区域经济。张强 ，西北师范大学商学院副教授 ， 博 士后 ，硕士生导师。研究方向 ：资源环 境管理 、系统建模仿真。
国内生产总值能耗要 比 ２ ０ １ ０ 年下降 １ ６ ％，单位国 内生产总值二氧化碳排放 比２ ０ １ ０ 年下降 １ ７ ％， 西 部地 区由于经济发展落后 、技术水平低下等原因， 将面临更大 的节能减排压力。因此 ，探讨西部各 省能源效率的差异和变化趋势 ，以及能源效率的 影响因素对西部地区实施可持续发展有重要意义。
中国省际科技创新的效率评价——基于超效率DEA—Malmquist指数
2020年11月第22期总第464期内蒙古科技与经济Inner Mongolia Science Technology&EconomyNovember2020No.22Total No.464中国省际科技创新的效率评价——基于超效率DEA—M almquist指数张勇之(聊城大学商学院，山东聊城252059)摘要：基于超效率DEA模型及Malmuist指数，对2012年〜2018年各省市区的科技创新效率进行测度分析发现：①北京市历年来保持创新高效，但近年来有所下滑，青海省近年来则实现了创新效率的有效增长，其余各省份的创新效率基本稳定或在各区间不断波动；②除江苏省外，全国各地区全要素生产率均实现了基本稳定或有效增长，而江苏全要素生产率降低的主要原因是技术效率降低；③北京、云南、陕西、上海、江苏、山东、湖北、重庆、海南、四川实现全要素生产率的有效增长，依赖于技术进步效率。
关键词：超效率DEA模型；Maimquist指数；边际产量递减规律中图分类号：F124文献标识码:A文章编号1007—6921(2020)22—0025—041文献综述2012年底，党的十八大明确提出“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置'强调要坚持走中国特色自主创新道路、实施创新驱动发展战略'2016年7月，国务院印发了—十三五”国家科技创新规划.明确了迈进创新型国家，为建成世界科技强国奠定坚实基础的总目标。
2018年3月，十三届全国人大一次会议的政府工作报告中50余次提到科技、强调创新，其中特别指出“加快建设创新型国家把握世界新一轮科技革命和产业变革大势，深入实施创新驱动发展战略)因此，在2020年小康社会全面建成之际，统筹全局，多角度地探究中国科技创新效率的时空变化趋势，研究影响各区域科技创新效率的重要因素，对建设创新型国家，提高社会生产力及综合国力有重要意义'在当前的时代背景下，越来越多的学者开始关注科技创新'学者们主要从以下两个方面展开研究：①基于构建的静态指标体系，通过不同的评价方法对科技创新不同维度进行评价'巴吾尔江等(2012)、徐顽强等(2016)、王彦博等(2020)以及何睿(2012)分别采用主成分分析法对我国内地各省区市及国家创新型城市的科技创新能力进行了评价［140o邓丹青等(2019)、贾春光等(2020)、陈艳华(2017)及赵黎明等(2014)分别运用熵权TOPSIS 法对我国9个典型城市、山东省各地市、中国四大地区及我国31个省市的科技创新能力进行了实证分析/580李沃源等(2019)利用组合评价分析、聚类分析和相关分析等方法，对西部地区各省、市、自治区科技创新系统环境进行实证研究祝影、唐春光、孙锐，等(2019)基于耦合协调模型，对23个中国科技创新城市进行创新要素耦合评价，发现京津冀地区、长三角地区、珠三角地区的城市位居前列，中西部地区和东北地区城市表现乏力/100②基于动态的创新效率进行测度评价'胡丽娜(2019)、何龙光(2019)、许建红等(2019)分别使用DEA方法对内蒙古12盟市、西南地区及东部12省市的科学技术创新效率进行了测度评价［11130'Fuentest et al. (2001)、Giedre Dzemydait e et al.(2016)、Carayan-nis E G et al.(2016)、对园区的科技创新效率、欧盟中部、东部的40个区域及23个欧洲国家创新效率进行了测算与评价/14160o郭淑芬，张俊(2018)运用CCR—DEA、BCC—DEA和Malmquist—DEA模型测度了2009年〜2013年中国31个省市的科技创新效率及其年份变动情况，表明研究期完全有效省份的数量呈增多趋势，但总数仍远不及一半，5年来，基于技术进步各省市的科技创新效率有所提高/170'刘钒等(2017)、林佳丽等(2008)基于超效率DEA模型对长江经济带、广东省21个城市科技创新相对有效性进行了全面客观的评价/8〜190张明龙(2015)基于超效率DEA模型，分析了我国30个省、自治区和直辖市以金融作为投入的科技创新效率，结果表明中西部地区的效率增长高于东部地区#技术效率的变化是导致区域差异的主要原因［2000孙东(2014)采用超效率DEA—TOBIT模型测算了我国2002年〜2012年各省份创新的效率，结果表明：我国创新效率还不高，处于创新有效状态的省份不足1/3,而且创新效率值波动较大，没有出现稳定上升趋势［210o当前，学者的研究为区域科技创新的后续研究奠定了基础，成就显著，但仍存在可进一步研究的巨大空间。
中国三大经济区域全要素能源效率研究基于超效率DEA模型和Malmquist指数
中国三大经济区域全要素能源效率研究基于超效率DEA模型和Malmquist指数一、本文概述本文旨在全面研究中国三大经济区域——东部、中部和西部地区的全要素能源效率。
通过运用超效率DEA模型和Malmquist指数方法，本文深入探讨了各区域能源利用效率的现状、动态变化及其影响因素，以期为中国能源政策的制定和实施提供科学依据。
本文明确了全要素能源效率的概念，它是指在给定投入要素条件下，能源投入与实际产出之间的比率。
这一比率反映了能源利用的经济效果和技术水平，是衡量一个国家或地区能源利用效率的重要指标。
本文介绍了超效率DEA模型和Malmquist指数方法的基本原理和应用优势。
超效率DEA模型能够克服传统DEA模型在评价效率时的局限性，更准确地反映各决策单元的效率水平。
而Malmquist指数方法则能够动态地分析各区域能源效率的变化趋势，揭示效率提升的源泉。
本文详细阐述了研究内容和方法。
通过对中国三大经济区域的能源利用数据进行收集和处理，运用超效率DEA模型和Malmquist指数方法对各区域的能源效率进行测算和分析。
结合区域经济、产业结构、技术进步等因素，探讨各区域能源效率差异的原因，并提出相应的政策建议。
本文的研究不仅有助于深入了解中国各区域的能源利用效率及其动态变化，还能为政府制定针对性的能源政策提供决策支持，推动中国能源利用效率的整体提升。
二、文献综述全要素能源效率（Total Factor Energy Efficiency, TFEE）作为一种评估能源使用效率和经济增长之间关系的重要工具，近年来在学术界和政策制定者中引起了广泛关注。
中国作为一个经济快速增长的发展中大国，其能源使用效率和经济增长之间的关系更是成为了研究的热点。
特别是对于中国的三大经济区域——东部、中部和西部，其经济发展水平、产业结构、能源结构等方面存在显著差异，因此，对这些区域的全要素能源效率进行研究具有重要的现实意义。
国内外学者在全要素能源效率的研究上已取得了一系列成果。
基于超效率DEA的中国区域能源利用效率研究
１８ ． 倍和 ３ ３ 。可见 ， ．倍 在近十几年来 ， 中国区域 能
源 消耗 和经济 总 量 都在 快 速 增 长 ， 同时也 出现 了 但
地 区发展 不平 衡 的现 象 。在不 断推进 的工业 化 和城
市化 进程 中 ， 能源 与 环 境 约束 日益 成 为 中国经 济 发
展 和社 会进 步 的瓶 颈 ， 针对 中 国 目前 严 峻 的节 能 形
势 ，十一 五 ” 划 中明 确 提 出 了 ２ １ 单 位 ＧＤ “ 规 ００年 Ｐ
能耗 比“ 十五 ” 期末 降低 ２ ％左 右 ， ０ 主要 污染 物 排 放
总量减 少 １ ％的 节 能 减 排 目标 。党 的 十七 大 也 明 Ｏ
确 提 出 ， 强能 源资 源节 约 ， 完 善有利 于节 约能 源 加 要
蔡 晓春 ，肖小爱
（ 湖南大学 统计学院 ， 湖南 长沙 ４ ０ ７ ） １０ ９ 摘要 ： 在全要素能源效率 的框架下 ， 综合考虑能源消 费结 构和非期 望产 出， 建一种新 的投 入、 出指标 构 产
体系 的超效率 Ｄ Ａ能效评 价模 型。利用 １９ —２ ０ Ｅ ９ ８ ０ ７年中国 ２ ９个省 份面板数 据进行 的大部分 的省份能源效率呈现先上升再下降的趋势 ； 在节能方面 ， 各省份还有很大
收 稿 日期 ：０ ９ １ ９ 修 复 日期 ：０ ９—１ —１ ２ ０ —１ —０ ； ２０ ２ ７
方法不仅可以研究 能源需求 ， 而且可 以研究 与能源
相关 的废 气 排 放 问题 。Ａ ｇＢＷ 等在 一 系 列 的能 ｎ
基 金项 目： 国家社会科学基金 项 目《 国能源利用效率和统计测度方法研究）０Ｂ Ｊ０ ） 我 （８ Ｔ ０９
中国区域能源效率比较_基于DEA_Malmquist和聚类分析_李金铠
F it（y t，xt｜v，w）
（1）
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（yt，xt｜c，s）
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效率的提升依托于全要素生产率的改变，只有综合 为纯技术效率。 距离函数是技术效率的倒数，可定
了能源、劳动力、资本存量等多元投入的全要素能 义为
上海等先进地区的能效水平， 中国大约可以节约 个省份作为一个决策单元，构造每一时期中国能源
30%左右的能源消耗。 屈小娥（2009）[17]的省际能源 效率的最佳实践前沿面，把每个省份能源效率同最
效率研究显示，我国地区能源效率呈现明显的“东 佳实践前沿面进行比较，以此对各决策单元效率变
高西低”的现象，技术进步、能源价格、制度因素对 东部能源效率影响最大， 对西部能源效率影响最 小。 李雷鸣、贾江涛（2010）[18]采用数据包络分析法对
Dit（yt，xt）＝1/F it（y t，x t｜c，s）
（2）
其 中 ，Dit（yt，xt）≥1，当 且 仅 当 Dit（yt，xt）＝1 时 ，（yt，xt）
为前沿领先，生产是技术有效的；而 Dit（yt，xt）＞1，（yt，
xt）在前沿面的外部，生产为技术无效。 把 t 时间换为
t+1 时间，可得 t+1 时的距离函数 Dit+1（yt+1，xt+1）。
中国各省经济效率研究：基于超效率DEA三阶段模型
中国各省经济效率研究：基于超效率DEA 三阶段模型作者：李海东吴波亮来源：《贵州财经学院学报》2013年第03期摘要：随着社会经济的发展，我国面临着资源短缺和环境污染的双重压力，资源的高效利用及绿色经济将是我国经济发展的必然趋势。
在剔除外生环境因素和随机误差项影响的条件下，筛选能反映综合经济效率的投入产出指标并运用超效率DEA三阶段模型对中国各省市经济发展效率进行评价，结果表明外生的环境和随机误差对我国经济效率影响很大，剔除前东部地区的经济效率最高，其次是西部地区，中部地区的经济效率最低，而剔除这些因素后，我国区域的经济效率高低次序是西、东、中。
对此结果进行分析研究，可提出提高经济效率的相应建议与对策。
关键词：经济效率；超效率DEA模型；建议对策文章编号：1003-6636（2013）03-0014-09；中图分类号：F293；文献标识码：A一、引言1978年改革开放以来，我国经济的持续快速发展取得了举世瞩目的伟大成就，但却是以沉重的资源、环境付出为代价的。
现阶段我国发展已基本进入工业化中后期，对资源能源的需求将进一步扩大，而不可再生的资源能源及环境保护将是我国经济发展所面临的最核心问题。
目前，我国经济的发展是以过度的资源浪费为成本，以严重的环境污染为代价的，这种经济发展方式正制约着我国经济的可持续性。
随着现代社会经济的发展，人们对生活环境提出了更高要求，使得环境问题成为备受关注的热点。
十八大报告中明确提到推进生态环境建设问题，指出良好的生态环境是人和社会持续发展的根本基础，并要把资源消耗、环境损害、生态效益纳入经济社会发展评价体系。
这说明我国需要转变经济的发展模式，在测评经济发展效率时要考虑生态环境因素。
因此，本文选取包含环境指标的经济投入产出指标，并在剔除不可控的外部环境因素和随机误差因素的前提下，基于超效率DEA三阶段模型来测算我国各省经济效率，这样的测评结果可靠性更高，更具有现实意义。
二、文献综述数据包络分析（DEA）方法是一种黑箱研究方法，以决策单元（DMU）的投入、产出指标的权系数为优化变量，运用数据规划模型对每个决策单元的相对有效性进行评价。
基于超效率DEA的能源效率评价模型研究
规模 收 益分析 和 能源 效率影 响 因素分析 ， 探讨 了我 国区域 能源效 率 的改进途 径 。 关键 词 ： 源效率 ；超效率 Ｄ Ａ； 价模 型 能 Ｅ 评 中图分 类号 ： ９ ； １ ４ 文献 标识码 ： 文章 编 号 ：１ ７ —８ Ｘ（ ０ ９ １ －４ ００ Ｃ ３Ｆ ２ Ａ ６ ２８ ４ ２ ０ ） １１ ６— ６
ｖ ｌ ｓｏｕ ｐｕ ａ ｕｅ ａ ｔ ｔ．Ａｎ ｅ ａ ｕ ｔｏ ｄｅ ｎ ｒ ｆｉｉ ｎ ｙ ｉ ｓ ａ ｌｓ ｅ ｓ ｄ ｏｎ Ｓｕｐ ｒ Ｅｆｉ ｉｎ ｙ— ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｍｏ ｌｏｆｅ ｅ ｇｙ ｅ ｆｃ ｅ ｃ ｓｅ ｔ ｂ ｉｈ ｄ ｂａ ｅ ｅ－ ｆｃｅ ｃ — ＤＥＡ ｎｄ ａ ｍ ｐ ｒｃ ｌｓ ｕ ｆ ３ ｅ ｏ ｓ ｉ ａ ｎ ｅ ｉｉａ ｔ ｄｙ ｏ ０ ｒ ｇｉ ｎ ｎ Ｃｈｉ ａ ｉ ｏ ｕｃ ｅ ｎ ｓ ｃ ｎｄ ｔ ｄ．Ｆｉ ａｌｙ ，ａ ｒ ｃ ｅ ｏ ｉ ｒ ｅ ｅ ｎ ｌ ｐｐ ｏａ ｈ ｓ ｔ ｍｐ ｏｖ ｍ ｎｔ ｏ ｎｅ ｇ ｆ ｉｉｎｃｅ ｏｒｒ ｇｉ ｓ ｉ ｆｅ ｒ ｙ ｅ ｆｃ ｅ ｉ ｓ ｆ ｅ ｏｎ ｎ Ｃｈｉ ｒ ｎｖ ｓ ｉ ａ ｅ ｈｒ ｕｇ ｅ ｕ ｎ ｏ ｓ ａ ｅ ａ ｌ ｓｓ ａ ｄ ｉ ｆｕ— ｎａ ａ ｅ ｉ ｅ ｔｇ ｔ ｄ ｔ ｏ ｈ ｒ ｔ ｒ ｓ ｔ ｃ ｌ ｎａ ｙ ｉ ｎ ｎ ｌ
（ ｌ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉｙ ｏ ｃ ｎ ｌ ｇ Ｄａ ｉ ｉ ｅ ｓｔ ｆＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ，Ｄａ ｉ ｎ，Ｌｉｏ ｉ ｇ，Ｃ ｉ ａ ａ ｌ ａ ａ ｎｎ ｈｎ ）
基于超效率DEA模型的能源效率评价方法及其应用
基于超效率DEA模型的能源效率评价方法及其应用概述：能源效率评价是指对能源利用情况进行定量评估的过程。
随着能源资源的日益减少和环境污染的加剧，提高能源效率成为各国政府的重要任务。
超效率数据包络分析（DEA）模型是一种常用的能源效率评价方法，它可以根据输入产出数据计算出单位能源投入所创造的经济产出，从而评估能源利用的效率。
本文将介绍基于超效率DEA模型的能源效率评价方法及其应用。
方法：超效率DEA模型是一种非参数评价方法，它能够充分利用每个单元的最佳实践经验，评估单位的能源效率水平。
具体而言，该模型根据输入输出数据构建出一个包络表面，可以用来衡量各个单位的相对效率水平。
在计算超效率DEA模型时，首先需要确定输入和输出变量，并计算各个单位的相对权重。
然后通过最大化包络表面上的超效率得分，可以得到各个单位的相对效率评价。
应用：1.制造业能源效率评价：超效率DEA模型可以用来评估制造业企业的能源利用情况。
通过对各个企业的输入输出数据进行分析，可以找出效率最高的企业，并运用其最佳实践经验指导其他企业提高能源效率。
2.建筑行业能源效率评价：通过基于超效率DEA模型的能源效率评价方法，可以对建筑物的工程设计和施工过程进行优化，提高能源利用效率，降低能源消耗。
3.交通运输行业能源效率评价：超效率DEA模型可以用来评估不同交通工具和运输方式的能源利用效率。
通过评估各个交通工具和运输方式的优劣，可以制定相应的政策和措施，促进能源节约和环境保护。
4.农业能源效率评价：超效率DEA模型可以应用于评估农业生产中的能源利用情况。
通过评估不同农业系统和技术的能源效率，可以优化农业生产方式，实现可持续发展。
结论：基于超效率DEA模型的能源效率评价方法是一种有效的评估能源利用情况的手段。
通过该方法，可以找出效率最高的单位，促进能源利用的优化和提高。
在实际应用中，可以根据不同行业和领域的需求，针对具体问题进行相应的优化和改进。
在未来，基于超效率DEA模型的能源效率评价方法将继续得到广泛应用，并为实现可持续能源发展做出贡献。
中国三大经济区域全要素能源效率研究_基于超效率DEA模型和Malmquist指数
Fig． 1
图 1 投入导向的超效率 DEA Super efficiency DEA based on inputoriented
其线性规划公式可表述如下： 假设有 n 个决策单元， 利用 m 种输入变量， 得到了 s 种产出， 线性规划方程为： min [ θ － ε（ ∑s i－ + ∑s r+ ] i =1 r =1 s． t． ∑λ j x ij + s i－ = x ik0 θ； ∑λ j x rj － s r+ = y rk ； λ j ， s i－ ， s r+ 0 （ 1 ）
j =1 j≠k j =1 j≠k n n m s
提出基于全要素生产率框架的全要素能源
本文试图从以下几个方面突破： ① 按照 效率指标。因此， 全要素能源效率思路， 使用超效率 DEA 方法， 测量并比较 三大经济区域的全要素能源效率； ② 使用 Malmquist 指数 测算三大经济区域的全要素生产率及其分解情况， 并判断 能源效率改善与全要素生产率增长的关系； ③ 回归分析全 要素生产率分解的各指标对能源效率的影响， 从而判断技 术效率和技术进步对能源效率影响的大小。
收稿日期：2011 － 07 － 16 作者简介：马海良， 博士生， 讲师， 主要研究方向为能源与环境经济。
分析其效率改善原因， 并为我国 域的能源效率展开研究， 中西部地区节能工作提供有益借鉴， 从而圆满完成“十二 五” 规定的各项指标。
1
文献综述
学术 上 首 先 对 能 源 效 率 的 概 念 意 见 不 一 致。
“江苏发展低碳经济研究” （ 编号： 10EYC023 ） ； 中央高校基本科研基金项目 “长三角能源效率影响因素和节 基金项目：江苏社科基金项目 （ 编号： 10B101 － 027 ） 。 能政策研究”
我国金融支持科技创新的效率评价--基于超效率DEA与Malmquist指数方法
我国金融支持科技创新的效率评价--基于超效率DEA与Malmquist指数方法张明龙【摘要】This paper analyzes the data of the financial input and scientific and technological output of 30 provinc-es,autonomous regions and municipalities in 2006~2012,ranking those the mean efficiency,based on super efficien-cy DEA model;and analyzes the change trend of the total factor productivity technical efficiency,technological prog-ress, pure technical efficiency and scale efficiency of science and technology finance in our country and the regional difference through the Malmquist index. The research shows:the efficiency,which our finance supports the scientific and technological innovation, presents the U increasing trend, this trend mainly depends on the eastern region, and the efficiency of the western region is obvious different;the efficiency of the total factor productivity technical efficien-cy of science and technology finance also rise from 2006 to 2012,increased by 2.6%,the main cause of the efficiency rise is technological progress;we found that the efficiency of the three regions tend to rise through regional analysis, the efficiency increasing of the Midwest is higher than the eastern region,technical efficiency is the main reason lead-ing to regional differences.%本文基于超效率DEA模型，分析了我国30个省、自治区和直辖市2006—2012年的金融投入和科技产出数据，对其效率均值进行排名；并通过Malmquist指数分析方法对我国科技金融的全要素生产率及技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率指数的变化趋势以及区域差异进行实证分析。
基于超效率DEA和DEA-Malmquist指数模型的智慧港口效率评价
基于超效率DEA和DEA-Malmquist指数模型的智慧港口效率评价一、引言A. 研究背景及意义B. 研究目的与内容C. 研究方法及思路二、超效率DEA模型A. DEA基本原理B. 超效率DEA模型概述C. 模型的特点及应用三、DEA-Malmquist指数模型A. Malmquist生产率指数的基本概念B. DEA-Malmquist指数模型的基本原理C. 模型的优势和适用范围四、智慧港口效率评价理论A. 智慧港口的基本概念B. 智慧港口效率评价的依据C. 基于超效率DEA和DEA-Malmquist指数模型的智慧港口效率评价理论五、基于超效率DEA模型的智慧港口效率评价实证研究A. 数据来源及处理B. 超效率DEA模型的效率评价结果C. 研究结论及启示六、基于DEA-Malmquist指数模型的智慧港口效率评价实证研究A. 数据来源及处理B. DEA-Malmquist指数模型的效率评价结果C. 研究结论及启示七、超效率DEA和DEA-Malmquist指数模型的对比分析A. 两个模型的优缺点分析B. 实证分析八、智慧港口效率提升策略A. 总体策略B. 相关政策倡导C. 管理措施九、结论与展望A. 研究成果总结B. 存在的研究不足及未来展望C. 研究价值与意义一、引言智慧港口是大陆桥战略的重要组成部分和我国航运业发展的必然趋势，其核心在于基于物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，通过全流程的数字化、网络化和智能化手段推动港口物流业务的高效运行，实现港口的现代化、集约化、绿色化和智能化。
因此，智慧港口的效率评价研究具有重要意义。
目前，研究智慧港口效率评价的方法主要应用了数据包络分析（DEA）等多种方法。
在这些方法中，超效率DEA和DEA-Malmquist指数模型是两种主流的评价方法。
超效率DEA是一种相对于传统DEA优化的方法，可以消除传统DEA存在的依赖性，更为准确地评价港口的效率。
我国商业银行效率分析——基于超效率DEA和Malmquist指数
Ｗ ＡＮＧ Ｊｉａｎ ， ＪＩＮ Ｈａｏ ， ＬＩＡＮＧ Ｈｌｌｉ—ｃｈａｏ （１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｈｅｂｅｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３００１３０，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｃｈｏ ｌ ｏｆ Ｈｕｍａｎｉｔｉｅｓ ａｎｄ Ｌａｗｓ，Ｈｅｂｅｉ Ｕｎ ｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３００１３０，Ｃｈｉｎａ）
ｂａｎｋｓ ｅｘｐｅｒ ｉｅｎｃｅｓ ａｎ ｕｐｗａｒｄ ｔｒｅｎｄ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｓｏｃｉａｌ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｔｈｅ ｆｏｕｒ ｍａｊｏｒ ｓｔａｔｅ—ｏｗｎｅｄ ｂａｎｋｓ ａｒｅ ｌｅｓｓ ｅｆ ｉｃｉｅｎｔ ｔｈａｎ ｊｏｉｎｔ－ｓｔｏｃｋ ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ ｂａｎｋｓ，ＳＯ ｇｒｅａｔ ａｓｓｅｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔａｔｅ－ｏｗｎｅｄ ｂａｎｋｓ ｄｏ ｎｏｔ ｌｅａｄ ｔｏ ｈｉｇｈｅｒ ｅａｒｎｉｎｇｓ ａｎｄ
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｅｆｉｃｉｅｎｃｙ ｉｓ ｔｈｅ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ ｏｆ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅ ａｄｖａｎｔａｇｅ ｏｆ ｂａｎｋ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｔｈｅ ｃｏｒｅ ｏｆ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｉｎ ｔｈｅ ｐｏｓｔ—ｃｒｉｓｉｓ ｅｒａ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｔｈｅ ｅｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｃｏｍｍｅｒｃｉａ ｌ ｂａｎｋ ｉｓ ｔｈｅ ｋｅｙ ｔｏ ｇｕａｒｄ ａｇａｉｎｓｔ ｆ ｉｎａｎｃｉａｌ ｒ ｉｓｋｓ ａｎｄ ａｃｈｉｅｖｅ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｅｆｉ ｃｉｅｎｃｙ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｃｏｍ ｍｅｒｃｉａｌ ｂａｎｋｓ ｆｒｏｍ ２００４ ｔｏ ２００９ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｕｐｅｒ－ｅｆ ｉ ｃｉｅｎｃｙ Ｄａｔａ Ｅｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｍｏｄｅｌ ｕｓｉｎｇ ＥＭＳ ｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ ｉｎｄｅｘ ｉｓ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｔｏ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ ｅｆ ｉ ｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｂａｎｋｓ ａｎｄ ａｎａ ｌｙｚｅ ｔｈｅ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ ｂａｎｋｓ ｂｅｆｏｒｅ ａｎｄ ａｆｔｅｒ ｔｈｅ ｆ ｉｎａｎｃｉａｌ ｃｒ ｉｓｉｓ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｏｖｅｒａｌｌ ｅｆ ｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ
中国各省经济效率研究：基于超效率DEA三阶段模型
殷剑 、 杨 光
Ｇ Ｄ Ｐ的 比重 、 工 业 污染 治 理投 资 占 ＧＤ Ｐ 比重
上海 、 浙江、 广东 、 江 苏 和 安 徽 循 环 经 济发 展 效
（ ２ ０ ０ ８ ） 【 ］
产 出： 人均 Ｇ Ｄ Ｐ、 第三产 业产值 占 Ｇ Ｄ Ｐ的 比重 、 城镇居 民年
人均可支配收入 、 农村 家 庭人 均 年纯 收入
二、 文献 综 述
数据包络分析 （ Ｄ Ｅ Ａ ） 方法是一种黑箱研究方法 ， 以决策单元 （ Ｄ Ｍ Ｕ） 的投入 、 产 出指标 的权系数 为优 化变量 ， 运用数 据规划模 型对 每个决 策单元 的相对有效性进行评价 。Ｄ Ｅ Ａ方法在有多输入 、 多输 出指标 的条件 下 ， 能有效 地评价 各同类 决策单 元的相对有效性 ， 主要是 因为 Ｄ Ｅ Ａ方法不 需要预先 估计参 数 ， 可避 免权重赋 予 的主观 因素 影响 ， 简化算 法和减少误差。因此 ， 近年来 ， 国内外越来越多 的研究学 者开始应用 Ｄ Ｅ Ａ方法于经济 效率评价 。本
作者 简介 ： 李海东（ １ ９ ６ ５一） ， 男， 江西新余人 ， 江西财经大学教授 ， 博士 ， 研究方 向为 国民经济核算 ； 吴波亮（ １ ９ ８ ６一） ， 男， 广 东茂名人 ， 江西 财经
大学 统 计 学 院 硕 士 研 究 生 ， 研 究 方 向为 应 用 经 济 统 计 。
《 贵州财经大学 学报） ２ ０ １ ３年第 ３期
作 者
总第 １ ６ ４期
指 标 结论
梁广华 、 李冠峰 （ ２ ０ ０ ３ ） …
投入 ： 固定资产投资 、 能源消耗 产出 ： 最终 消费 、 Ｇ ＤＰ 、 工业固体废弃物综合利用率
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
素生产率增幅最大； 从各个县 （ 来看 ， 区） 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 ，０ ５ ２０ ２ ０ － ０９年问 １ ６个县（ 的全要素生产率 的增长主要来 自于农业技术 区） 进步 ， 而不是技术效率和规模效率的提高。 关键词 ： 超效率 Ｄ Ａ； ｌ ｑ ｉ 指数 ； Ｅ Ｍａ ｕｓ ｍ ｔ 农业生产效率
王桂 波 ， 玉婷 ， 韩 南 灵
（ 西北农林科技大学 经济管理学院 ， 陕西 杨凌 ７ ２ ０ ） １ １０
摘
要： 综合运用超效率 Ｄ Ａ模型和曼奎斯特 （ ｌ ｕｓ） Ｅ Ｍａ ｉ 指数法从静态和动态两个角度 ， ｍｑ ｔ 对陕 西省 １ 国 ６个
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 ，６个 县 （ ）０ ７ ２ ０ １ 区 ２０ － ０ ８年的全要
ｆ ｎ ａ ： ｕ ｇ ｇｆ ｍ ｔｅｗ ｏ ， ｈ ｔ ｃ ｒ ｒｄ ｃｉ ｔ ｈ ｄｔｅｆｓ ｓ ｇｏ ｔ ｓ ｅ ｄｄ ｒ ｇ２ ０ ｏ２ ０ ； ｎ ｄｔ ｔ ｊ ｄ ｉ ｏ ｈ ｌ ｔｅｔ ａ ｆ ｔ ｏ ｕ ｔ ｉ ａ ｈ ｔ ｔ ｒ ｈ ｐ ｅ ｕｉ ０ ７ ｔ ０ ８ ｕ ｈ ｎ ｒ ｈ ｅ ｏ ｌａ ｏ ｐ ｖｙ ａ ｅ ｗ ｎ
ｇｏ ｈ ｏ ｅ ｔｔｌ ａ ｔｒｐ ｏ ｕ ｔ ｉ ｆ ｈ ｉｔ ｅ ｏ ｎ ｉｓｗ ｓｍａｎｙ ｆｏ ａ ｒｃ ｌ ｒ ｃ ｎ ｌ ｇ ｒ ｇｅ ｓ ｅｔ ｅ ｒｗｔ ｆｔ ｏ ａ ｆ ｃｏ ｒ ｄ ｃ ｉ ｔ ｏ ｅ ｓｘｅ ｎ ｃ ｕ ｔ ａ ｉｌ ｍ ｇ ｉｕ ｔ ａ ｔ ｈ ｏｏ ｙｐ ｏ ｒ ｓ ，ｎ ｉ ｒ ｈ ｖｙ ｔ ｅ ｒ ｕｌ ｅ ｈ ｒ ｆ ｍ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｆｔｃ ｎ ｃ ｌｅ ｃｅ ｃ ｏ ｃ ｌ ｆ ｃｅ ｃ ｕ ｉ ｇ２ ０ ｏ ２ ０ ． ｏ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔｏ ｈ ｉａ ｆ ｉ ｎ ｙ ｎ ｒｓ ａ ｅ ｅ ｉｎ ｙ ｄ ｒ ０ ５ ｔ ０ ９ ｅ ｉ ｉ ｎ Ｋｅ ｒ ｓ ｕ ｅ — ｆ ｃ ｅ ｃ ＥＡ；Ｍａｍｑ ｉｔ ｎ ｅ ｙ ｗｏ ｄ ：ｓ ｐ ｒｅｆ ｉｎ ｙ Ｄ ｉ ｌ ｕ ｓ ｉ ｄ ｘ；ａ ｉｕ ｔｒ ｌｐ ｏ ｕ ｔ ｉ ｒ ｇ ｃ ｌ ａ ｒ ｄ ｃ ｉ ｔ ｕ ｖｙ
中国全要素能源效率及区域差异研究——基于BCC和Malmquist模型
中国全要素能源效率及区域差异研究
———基于 ＢＣＣ 和 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 模型
范秋芳 王丽洋 （ 中国石油大学（ 华东） 经济管理学院， 青岛 ２６６５８０）
〔摘 要〕 中国各区域间能源经济发展不平衡。 本文选用劳动力、 资本存量、 能源作为投入指标， 各省实际 ＧＤＰ 和环境污染物作为期望产出和非期望产出， 利用 ＤＥＡ－ＢＢＣ 模型和 ＤＥＡ－Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数对 中国全要素能源效率进行测算， 并对我国四大区域全要素能源效率进行对比分析。 结果表明， 考虑非期望 产出的能源效率普遍低于不考虑非期望产出的能源效率， 其测算结果更加准确； 中国能源全要素生产率变 化在整体上呈现递减趋势， 相较于规模效率， 技术效率对全要素生产率变化影响更加明显； 能源效率在空 间变动形式上呈现较大差异， 由高到低依次为： 东部沿海地区、 东北地区、 中部地区、 西部地区。 为提高 中国整体能源效率， 各区域必须根据其发展状况制定契合能源供给侧结构性改革的政策。
第 １２ 期（ 总第 ３０２ 期）
工业技术经济
Ｎｏ������ １２ （ Ｇｅｎｅｒａｌ， Ｎｏ������ ３０２）
２０１８ 年 １２ 月
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ
Ｄｅｃ������ ２０１８
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基于超效率DEA的中国区域能源利用效率研究_蔡晓春
＊ ＊ 其中 , 当 θ < 1 , 表示实际投入可以依 θ 的比 r ＊ r -
穷小如 ε= 10-8 。 如果式( 2) 中加上条件 ∑ λ j =1 ,
j =1
就是在规模报酬可变条件下的模型 。 对于多个同时有效的决策单元( 即效率评价值 为 1) , 以上模型往 往无法做出进 一步的评价与 比 较。 利用超效率 DEA 模型 , 能够对 DEA 有效单元进 一步排序 。 这个模型的基本思路是 : 在评估决策单元 时 , 将该决策单元本身排除在决策单元的集合之外 。 超效率 DEA 模型的形式如下 :
[ 1]
。 Ang B W 利用
IDA ( index decomposition analy sis )方 法 和 L IA ( Laspeyres index approach) 方法得到了能源利用效 率指标 — — — 基于对数平均的迪维西亚指数的 LMDI ( Logarithmic mean Divisia index method ) 方 法和基 于算术平均的迪维西亚指数 AMDI( arithmetic mean Divisia index methods) 方法[ 2 -3] 。 到目前为止 , 这些 方法不仅可以研究能源需求 , 而且可以研究与能源 相关的废气排放问题 。 Ang B W 等在一系列的能
中国区域能源效率比较——基于DEA-Malmquist和聚类分析
中国区域能源效率比较——基于DEA-Malmquist和聚类分
析
李金铠;沈波;韩亚峰;张孟豪
【期刊名称】《北京理工大学学报：社会科学版》
【年(卷),期】2012(14)6
【摘要】将工业污染物排放作为非期望产出,以2001—2010年30个省际的数据为基础,采用DEA-Malmquist生产效率指数测算中国省际全要素能源效率,结果表明:东部全要素能源效率一直处于效率前沿面上,中西部地区则远离前沿面。
为了寻求提高中西部地区的全要素能源效率的途径和方法,根据技术进步、纯技术效率和规模效率等三个指标对不同类型区域的全要素能源效率差异和特征进行聚类和分析,并提出针对不同地区提高全要素能源效率的对策建议。
【总页数】6页(P1-6)
【关键词】全要素能源效率;技术进步;技术效率;聚类分析
【作者】李金铠;沈波;韩亚峰;张孟豪
【作者单位】北京大学光华管理学院;美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室;西安交通大学经济与金融学院;中国矿业大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F205;C936
【相关文献】
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单一 指标 都不 可能 完整地 反 映能源 效率水 平 。 其次， 众多 学者对 能源 效率 的影 响 因素进 行 分析 。一 般认 为技 术进 步和 产业 结 构 调 整是 能 源 效 率改 善 的关 键 因素 。Ｍ ｄｉ ｎ Ｄ ｎ ｏ ６ 为 ， 能 源 要 素从 低 生 产 ａｄ ｏ 、 ｅｉ ｎ － 认 ｓ ｓ ３ 当
越 性 。鉴 于 以上 优 点 ， 文 也 采 用 Ｄ Ａ计 算 能 源 效 本 Ｅ
率。
２ １ 超 效率 Ｄ Ａ理 论 ． Ｅ
使用传统 Ｄ Ａ评价决策单元的效率 时， Ｅ 会出现多个
决 策单元 同时都处 于生产 前沿 面 ， 从而 导致 多个 决策 单元 相 对都有 效 ， 而 无 法 判 断 孰 优 孰 劣 。为 了弥 补 这 一 缺 从 陷 ，ｎｅ ｅ 建 立 了基 于投 入导 向的超 效率 Ｄ Ａ模 型 ， Ａ ｄｍ ｎ Ｅ
能源效 率 改善 与全要 素生产 率增 长 的关 系 ； 回归分 析 全 ③ 要 素 生产率 分解 的各指 标对 能源效 率 的影 响 ， 而判 断技 从
荟 ＋ｉ Ａ 一ｒ Ｙ ； ， ， ≥ （） Ａ Ｓ ＝ 栅 ； ｓ ＝ Ａ ｓ ｓ ０ １ － ＋ Ｊ 一
≠ ｊ ≠
术效率和技术进步对能源效率影响的大小。
２ 模 型说 明和数据来源
从全要素投入角度看 ， 众多学者使用数据包络分析
法 （ ａ ｎｅ ｐ ｅｔ ｎｌ ｉ， Ｅ 来 评 价 能 源 效 率 。 ｄｔ ｅｖｌ ｍ ｎ ａａ ｓ Ｄ Ａ） ａ ｏ ｙｓ Ｄ Ａ是 通 过确定 生 产 前 沿 面 ， Ｅ 以相 对效 率 概 念 为 基 础 发 展起 来 的一 种效 率 评 价 方 法 ， 对 同一 类 型 的各 决 策 单 可 元 的相对 有 效 性进 行 评 定 和排 序 ， 而且 Ｄ Ａ方 法 在避 免 Ｅ 主观 因素 、 简化 算 法 、 少 误差 等 方面 有着 不 可 低估 的优 减
其 中 √＝ ，， ｔｉ ， ， １２ …ｒ ＝１２ …ｍ； ＝ ，， ； 非 阿 ； ｒ １２ …ｓｓ为
基米 德无 穷小 。ห้องสมุดไป่ตู้
根据公式（ ）计算能源 的投入冗余量和产出的不足 １，
量， 因此 ， 义全 要 素能源 效率 为 ： 定
Ｅ ＝Ｔ ｌ／ Ｅ ｉ Ｆ Ｅ ｉＡ １ （） ２
术进步对能源效率的影响难 以确定。史丹 等认为产业 纠
结 构 的变化对 能源 效率 的作用 正在 慢慢 变弱 ， 至会 产生 甚 负 作用 。李廉 水等 发 现技术 效率 而 不 是技 术 进 步是 工
业部门能源提高的主要原因， 但技术进步的作用在逐渐增
加。
Ｄ
梳理 以上 文献 ， 现 由于对能 源效 率 的概念 和 内涵 没 发 有 统一标 准 ， 加上 各 种投 入 产 出数 据 的统 计差 异性 ， 致 导
Ｈ ｕ和 Ｗａｇ 提 出基 于全 要 素生 产 率框 架 的全要 素 能 源 ｎ 效率 指标 。因此 ， 文 试 图从 以 下几 个 方 面 突破 ： 按 照 本 ①
全要素能源效率思路 ， 使用超效率 Ｄ Ａ方法， Ｅ 测量并 比较 三大经济区域的全要素能源效率 ； ②使用 Ｍ ｌｑｉ 指数 ａ ｕｓ ｍ ｔ 测算三大经济区域的全要素生产率及其分解情况 ， 并判断
率或生产率增长较低 的部门 向高生产率或者生产率增长
较高 的部 门转 移时 ， 导致 总 的经 济实 体 能源 效率 的提 就会
高。Ｒ ｎｈｗ ｅｓａ ”强调能源与价格 、 经济中产业结构 的变动 也影响能源效率的高低。吴巧生等 的研究表 明， 中国能 源消耗强度下降主要是各部 门能源使用效率提高的结果 ，
其 中 ， 业部 门 的技 术改 进是影 响能 源消 耗强 度 的 主要 因 工
使相对有效决策单元之间也能进行效率高低的 比较 。具
体原 理如 图 １ 示 ， 计算 Ｂ点 的效 率 值 时 ， 其排 除在 所 在 将 决 策单元 的参 考集 之外 ， 效生 产前沿 面 就 由 Ａ Ｃ 则有 Ｂ Ｄ变
Ｄ Ａ模 型一致 ， Ｅ 仍为 Ｏ ．Ｏ Ｅ／ Ｅ＜１ 。
技术进步带来的 回弹效应有关。袁 晓玲 、 张宝 山等 。 。 认
为工业 结构 、 业 内部 结构 、 有 权结 构 和能 源 因素 对能 产 所 源效率 影 响较大 ， 业 结 构 、 业 结 构变 量 与 能 源 禀 赋全 产 工 要 素能 源效率 呈负 相关 ， 国有 工业 产值 在工业 总产 值 中 且 的 比重越 大 ， 要 素 能源 效 率 就越 低 。但 是 ， 有不 同 的 全 也 观点 。Ｋ ａｚｏ … 认为 回弹效 应 （ｅｏｎ ｆｃ） 得 技 Ｈｚ ｍ ｏ ｒ ｕｄｅｅｔ使 ｂ ｆ
一
其 线性 规 划公 式 可 表述 如 下 ： 设 有 ｎ 决策 单 元 ， 假 个 利 用 ｍ 种输入 变量 ， 得到 了 ｓ 种产 出 ， 性规 划方程 为 ： 线
ｍｉ【 ｎ ０一ｓ ∑￥ （ ｉ －＋∑ｓ ］
ｎ ‘ ｎ
．
个 生产 要 素 对 能 源 效 率 的影 响有 很 大 缺 陷 。鉴 于 此 ，
图 １ 投 入 导 向的 超 效 率 Ｄ Ａ Ｅ
Ｆ ｇ １ Ｓ ｐ ｒｅｆｃｅ ｃ ｉ． ｕ ｅ ｆ ｉｎ ｙＤＥＡ ａ ｅ ｎｉｐ ｔ ｒｅ ｔｄ ｉ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｕ —ｉ ｎｅ ｏ
研究计算出来的能源效率结果差异较大。但 可以肯定地
是， 生产 中包 含能 源在 内的 各 种要 素 相 互 影 响 ， 纯 分 析 单
素。王群伟等 通过基于 Ｄ Ａ的 Ｍａ ｑｉ 指数分析发 Ｅ ｌ ｕｓ ｍ ｔ
现， 技术 效率 比技术 进 步更 能带 来 能 源 效 率 的提 高 ， 与 这
为 Ａ Ｄ， Ｃ Ｂ点的效率值变为 Ｏ Ｏ Ｂ／ Ｂ＞１而原来就是 Ｄ Ａ ， Ｅ 无效的 Ｅ点， 其生产前沿面仍然是 Ａ Ｃ 评价值 与传统 Ｂ Ｄ，