Advertisement

基于DEA-Malmquist模型的我国科技资源配置效率研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究运用DEA-Malmquist指数方法评估了中国科技资源的配置效率，分析了不同时间段内的资源配置变化趋势及其影响因素。 基于DEA-Malmquist模型对我国科技资源配置效率的分析显示，科学技术的发展水平对于国家的整体发展至关重要。而科技资源的有效配置则直接影响到科学技术进步的方向与速度。相较于其他资源配置研究，该分析提供了独特的视角和深入的理解。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于DEA-Malmquist模型的我国科技资源配置效率研究
    优质
    本研究运用DEA-Malmquist指数方法评估了中国科技资源的配置效率，分析了不同时间段内的资源配置变化趋势及其影响因素。 基于DEA-Malmquist模型对我国科技资源配置效率的分析显示，科学技术的发展水平对于国家的整体发展至关重要。而科技资源的有效配置则直接影响到科学技术进步的方向与速度。相较于其他资源配置研究，该分析提供了独特的视角和深入的理解。
     
  • 我国商业银行运营效率分析——基于DEA方法的研究
    优质
    本文运用数据包络分析(DEA)方法，对中国商业银行的运营效率进行系统性评估与研究，旨在发现银行内部管理及资源配置中的优势和不足。 本段落研究了我国商业银行的经营效率，并采用数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis, DEA）中的CCR模型进行评估。选取2004年至2007年为时间窗口，以四大国有商业银行及八大股份制商业银行作为研究对象，深入探讨它们在这段时间内经营效率的变化情况。 在商业银行业务运作中，效率是一个核心概念。它涉及银行如何优化资源配置，在竞争激烈的金融行业中实现最大化的产出。银行的经营效率主要体现在两个方面：纯技术效率和规模效率。其中，纯技术效率关注的是银行不考虑规模因素的情况下使用最少资源获得最大产出的能力；而规模效率是指在最佳规模下的生产效率，反映了是否处于规模经济条件下运作。 文章首先构建了银行投入与产出指标体系，并选择了中介法作为评估方法。中介法将银行视为金融中介，注重其信贷业务中的资金中介作用以衡量银行的产出。相较于其他方法如生产法和资产法，该方法更能反映商业银行的服务特性，因此更适合用于评价银行的投入和产出。 在此基础上，本段落应用DEA-CCR模型分析了我国商业银行的经营效率。此模型由Charnes、Cooper与Rhodes于1978年提出，是一种基于相对效率概念的非参数方法，旨在评估多输入多输出情况下决策单元（Decision Making Units, DMUs）的有效性。该模型假设规模报酬不变，并主要用于评价技术效率。 研究结果显示股份制商业银行的发展态势迅猛，显著提升了我国商业银行的整体竞争力。然而国有商业银行在纯技术效率方面虽然有所进步，但面临发展瓶颈——即随着银行规模的扩大产出增加速度低于投入增长的速度。相比之下，股份制商业银行无论是在纯技术还是规模效率上都持续提高，并且已经超越了国有商业银行进入可持续发展的成熟阶段。 本段落不仅为我国商业银行经营效率分析提供了理论依据和关键因素揭示，还为其管理决策优化资源配置、增强竞争力提出了建议。这些成果对于银行管理者制定相应策略具有重要参考价值；同时对监管机构而言也提供了宝贵信息，有助于其更有效地监督银行业并进行政策调整。 关键词包括：管理工程、DEA模型、商业银行及经营效率等。 研究背景指出我国自商业银行改革以来资产质量和盈利能力显著提高，并且竞争力增强。然而在规模经济和范围经济方面仍面临挑战；同时高不良贷款率与低资本充足比率等问题进一步强调了提升经营效率的必要性。面对全面开放金融市场带来的激烈竞争，银行必须通过提高效率来巩固其国内外市场地位。 本段落基于DEA模型的研究为我国商业银行经营效率评价提供了新视角及方法，并对学术研究和实践操作提供重要参考价值。
     
  • 关于Malmquist-tobit方法下的环境资源配置效率分析
    优质
    本文运用Malmquist-Tobit模型对环境资源配置效率进行了深入分析，探讨了影响因素及其改进策略。 王连芬与赵仪文采用DEA模型及Malmquist指数模型对中国2003年至2016年间除西藏外的30个省市的环境资源配置效率进行了全面评估，并运用Tobit回归分析探讨了影响因素。
     
  • 基于DEA-Malmquist指数的玉米生产效率分析——以河南省为案例的研究论文
    优质
    该研究运用DEA-Malmquist指数方法，对河南省玉米生产的技术效率和全要素生产率进行深入分析，旨在揭示影响玉米生产效率的关键因素。 为了提高河南省玉米的生产效率，我们采用了高通量筛选法来获取玉米的趋势产量数据。接着，利用马尔姆奎斯特指数分析了过去11年间该省18个城市玉米全要素生产率（TFP）的变化情况。此外，还研究了在不同输入和输出条件下产生的松弛现象。 研究表明，在最近几年里河南省的玉米生产中先进技术的研发水平有所提升；然而这些技术尚未被广泛推广与应用。同时发现，某些关键资源存在一定程度上的浪费或分配不合理的情况，这表明未来有较大的优化空间以实现更高效的资源配置。
     
  • DEA模型MATLAB代码：超效率DEA、BCC和CCR模型
    优质
    这段资料提供了一套实现超效率DEA（数据包络分析）、BCC及CCR模型的MATLAB代码。适用于需要进行生产率与效率评估的研究者和技术人员。 这段文字描述了一个包含三个DEA模型（投入型、产出型、超效率）的MATLAB代码集合。只需设置好变量即可使用这些代码。希望与大家共同进步！
     
  • 基于DEA BCC模型的Malmquist指数计算（MATLAB编程实现）.zip
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB编程实现基于数据包络分析(DEA)中的BCC模型来计算Malmquist指数的方法，适用于生产效率和经济增长等领域的研究。 使用MATLAB编程实现基于DEA BCC模型的Malmquist指数计算。压缩包内包含数据输入格式的相关说明。
     
  • 关于商业银行效率的Malmquist指数实证研究（2005年）
    优质
    本研究采用Malmquist指数方法，评估了中国商业银行在2005年的效率变化情况，并进行了详细的实证分析。 采用基于投入的Malmquist指数分析方法研究了我国14家商业银行在1999年至2003年间效率及其变化情况，并进一步将该指数分解为技术变化率与资源配置变化率两部分进行深入探讨。研究表明，四大国有银行中资源配置变化对Malmquist综合指数的影响远大于技术进步的贡献；而股份制商业银行则表现出相反的趋势。
     
  • 我的保研之路——中国科学院计算技术研究所
    优质
    本文记录了作者在中国科学院计算技术研究所的保研历程，分享了宝贵的申请经验与学习心得，为有志于科研的同学提供了实用建议。 我的保研经历分享包括四个部分：自我介绍、保研历程回顾、面试经验和需要思考的问题。希望这份PPT能对有相同需求的同学们有所帮助。
     
  • 【企业资源配置效率数据】1991-2022年企业资源配置效率的残差法分析
    优质
    本研究通过残差法深入分析了1991至2022年间中国企业的资源配置效率，揭示其变化趋势及影响因素。 （一）数据时间范围：1991-2022年，涵盖A股上市公司。 （二）变量定义： 借鉴Richardson（2006）的度量方法，用模型计算得到的残差绝对值来衡量企业资源配置效率。数值越大代表企业的资源配置效率越低。 （三）参考文献： [1] 倪婷婷, 王跃堂. 区域行政整合、要素市场化与企业资源配置效率[J]. 数量经济技术经济研究, 2022, 39(11): 136-156. [2] 白雪莲, 司琪. 投资者情绪、管理层过度自信与企业资源配置效率[J]. 商业会计, 2022(21): 21-25. （四）数据包含： 参考文献，原始数据，dta文件及计算do文件。 图1：变量定义 图2：部分数据展示
     
  • 水资源配置模型
    优质
    水资源配置模型是一种数学工具，用于评估和优化不同区域间的水分配方案，确保在满足社会经济发展需求的同时实现水资源的有效利用与可持续管理。 在当前社会经济快速发展的背景下，水资源的合理配置与管理显得尤为重要。这不仅关系到资源的有效利用、生态平衡以及经济稳定发展，还涉及到一系列复杂的科学和技术问题。 本段落将详细探讨水资源配置模型的研究现状、关键技术及其未来发展方向。首先来看水库调度和地下水管理这两个领域的发展历程及技术进步。传统的水库调度方法虽然直观简单，但在面对多目标优化与复杂系统时显得力不从心。因此，人们引入了多种优化策略如线性规划（LP）、非线性规划（NLP）以及动态规划（DP），并通过应用模拟技术和控制算法、神经网络模型和遗传算法等手段改进调度方案。 地下水管理方面的发展同样引人注目。响应矩阵法在这一领域得到了广泛应用，它帮助研究人员更好地理解和管理地下水资源，并为可持续利用提供了理论依据。此外，数值模拟技术的应用也使得对地下水流的分析更加详细准确，从而提高了资源配置效率和安全性。 随着研究深入，现代水资源配置的概念已不再局限于技术和工程层面，而是扩展到了宏观经济与社会经济协调发展的范畴内。这意味着在优化调度的同时还需考虑经济效益和社会效益的最大化，并且必须兼顾生态环境保护的需求。这要求模型设计者们不仅要掌握工程技术知识，还要具备跨学科的知识背景。 展望未来，随着气候变化、人口增长等因素带来的挑战日益严峻，水资源配置模型将更加注重跨领域集成与融合的趋势明显。这意味着未来的模型不仅需要整合生态学、环境科学等多方面专业知识，还需结合经济学和管理学理论来构建更全面的管理体系应对各种复杂情况。 总之，水资源配置的研究是一项综合性极强的工作，它要求科研人员不仅要熟练掌握先进的科学技术手段，还必须考虑到资源配置的社会效益及对生态环境的影响。通过不断的技术创新与深入研究，并紧密结合国家政策实践中的新需求，我国在这一领域的探索将向着更加精细、智能和协调的方向迈进。