基于DEA方法的河北省主要城市服务业竞争效率评价

一、引言当今世界正经历百年未有之大变局，在激烈的国际竞争面前，在单边主义、保护主义上升的大背景下，加快提高我国科技自主创新能力显得更加重要和紧迫。

习近平总书记在召开科学家座谈会上强调，抓创新就是抓发展，谋创新就是谋未来，我国经济社会发展比过去任何时候都更加需要增强创新这个第一动力。

十九届五中全会提出，十四五期间要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，要提升企业技术创新能力。

因此，研究影响我国创新能力的影响因素以及找到改善的措施，是当下需要解决的时代命题。

一个国家的创新能力，不仅体现为“量”，更多地体现为“质”，也就是创新的效率。

国家的创新效率主要体现在该国企业的创新效率上，企业的创新阶段主要分为知识创新、科研创新、产品创新三个阶段。

其中，知识创新和科研创新在目前的研究中得到了较多关注，而产品创新则容易被忽略。

产品创新是创新的最后阶段，是把研究专利转化为现实可用的新产品的活动。

因此产品创新是最接近消费者的阶段，是与产生经济利润最接近的阶段，它的重要性不言而喻，然而对此阶段的创新效率研究显然少于前两个阶段。

考虑到产品创新阶段的重要性以及当前研究的不基于DEA-Tobit模型的中国各省市产品创新效率影响因素研究黄荣义（中国人民大学商学院 博士研究生）摘 要：在激烈的国际竞争大背景下，加快提高我国科技自主创新能力是重要而紧迫的时代命题。

我国经过改革开放40多年来的发展，在知识创新和科研创新两个阶段有了很大提高，而产品创新阶段稍显不足，因此本文重点对产品创新效率的影响因素进行探究。

本文构建了DEA模型对产品创新阶段的综合效率、纯技术效率、规模效率进行测算，并建立随机面板Tobit模型对影响这三种效率的相关因素进行了实证分析。

结果发现，产业结构和人均技术市场成交金额对产品创新的纯技术效率有显著的影响，而研发经费投入偏向性对纯技术效率和规模效率的影响方向相反，同时一个地区的平均企业规模越大，会造成产品创新的规模效率越低。

基于DEA方法的各省循环经济发展效率评价摘要：循环经济发展效率的评价对指导循环经济的发展具有重要意义。

本文利用DEA方法对我国各省（市）循环经济发展的技术效率、规模效率进行了测定，并做了生产前沿面投影分析。

揭示了各省（市）循环经济发展所存在的问题，提出了改进措施。

关键词：DEA 循环经济技术效率规模效率0 引言目前，我国经济增长面临人口压力、资源短缺和环境污染的形势十分严峻，为保证经济的可持续发展，以科学发展观为指导，大力发展循环经济更加受到重视。

然而，要发展好循环经济，对循环经济发展进行科学合理的评价至关重要。

考虑到各省循环经济发展水平不平衡，本文采用DEA理论的C2R和BC2模型，从循环经济投入产出效率角度，通过技术效率、规模效率、生产前沿面投影等指标来具体评价各省循环经济发展效率，提出改进措施。

1 DEA模型基本原理数据包络分析，简称DEA（Date Envelopment Analysis），是应用数学规划原理评价具有多指标输入和多指标输出系统的有效方法。

基本的C2R模型如下：其中，Y表示产出指标，X表示投入指标，S-、S+分别表示投入过剩和产出不足，θ表示DMU的效率指数，ε是非阿基米德无穷小，一般取ε=10－6。

C2R模型不考虑投入产出的规模报酬，只能计算出综合效率（即技术效率），在C2R模型的基础上加入限制条件∑λj=1，可成为规模报酬可变的BC2模型，从而能将技术效率分解为纯技术效率和规模效率。

模型结果判断（对偶规划的最优解为λ0、S-0、S+0、θ0）技术效率（TE）：若θ0<1，则DMUj0为非DEA有效；若θ0=1且S-0+S+0>0，则DMUj0为弱DEA有效；若θ0=1且S-0+S+0=0则DMUj0为DEA有效。

纯技术效率（PTE）：决策单元在规模报酬可变假设下获得的效率即为纯技术效率。

规模效率（SE）：技术效率与纯技术效率之间的比值TE/PTE即为规模效率。

基于DEA方法的河北省主要城市服务业竞争效率评价河北省地处环京津、环渤海经济开发区，发展优势明显。

然而，由于主观认识的局限性，长期以来，河北省习惯奉行以制造代工为特征的制造业发展模式，对产业部门间的关联效应与协调发展并没有给予足够重视。

本文依据2008年的相关统计数据，运用数据包络分析（DEA）方法对河北省11个地级城市的服务业竞争效率进行了评价分析，同时也分析了它们的规模收益与投入冗余率，指出了相对无效率城市的症结所在，以期对提升河北省的服务业竞争力，优化这一地区的产业结构提供借鉴。

关键词：河北省服务业竞争效率数据包络分析在我国，将服务业的研究纳入经济学研究的主流视野最近十几年的事情。

世界经济史的发展充分表明，自从服务业独立于工业和农业部门以来，它就有机地联结着社会生产、分配和消费的诸环节，维系着制造业之间、制造业和其他产业部门之间的联系，并且这种联系随着工业化程度的不断加深而日益明显。

问题的提出河北省地处环京津、环渤海经济开发区，由于天然的地理优势和良好的经济基础，其正在成为21世纪华北地区产业链向纵深化拓展的重要载体。

然而，由于主观认识的局限性，长期以来，河北省习惯于奉行以制造代工为特征的制造业发展模式，对产业部门间的关联效应与协调发展并没有给予足够的重视，这使得这一地区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产业升级与发展的困境。

统计数据表明，2008 年，河北服务业增加值占整个GDP的比重为33.2%，不到世界平均水平的60%，与世界上37%的低收入国家的平均水平相比较，也有2.8%的差距，比全国的平均水平亦低7个百分点（全国平均水平约为40%左右）。

从全国横向范围看，河北省服务业增加值占GDP的比重排在各省、市、自治区的倒数第三位。

此外，从国际衡量标准看，一般认为，当人均GDP超过1000美元时，服务业增加值占的比重应在36%-48%之间。

河北的人均GDP早已超过1000美元，服务业增加值占GDP的比重却远未达到国际标准。

超效率ＤＥＡ的两阶段法及其在服务业评价中的应用张晓林１，王磊２（１．天津大学管理学院，天津３０００７２；２．唐山广播电视大学，唐山０６３０００）摘要：针对ＣＣＲ模型只将决策单元分为有效与非有效的不足，提出超效率ＤＥＡ模型，并进一步分析了影响决策单元效率值的深层因素；运用超效率ＤＥＡ的两阶段法，对我国一些省、市、地区第三产业、传统服务业和新兴服务业的发展状况进行了评价，进一步分析了影响服务业发展的深层因素。

关键词：超效率数据包络分析；两阶段；省区服务业；评价值中图分类号：Ｆ２７２文献标志码：Ａ文章编号：１００８－４３３９（２００７）０１－０１４８－０４数据包络分析（ｄａｔａｅｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，ＤＥＡ）是以相对有效性概念为基础发展起来的一种效果评价方法。

ＤＥＡ方法突出的优点是用于多个同质决策单元的相对效率评价，特别是对多投入、多产出的复杂系统做出效率评价。

但目前的研究及应用主要集中在对投入、产出指标的选择及其对相对效率评价的排名上，而没有进一步分析其他环境因素对相对效率评价值的影响。

本文提出的超效率ＤＥＡ的两阶段法即是将效率排名与影响因素分析有机结合的评价方法，这一方法进一步揭示出影响决策单元效率值深层因素的影响方向与影响强度，为科学决策提供了更为全面的信息。

一、超效率ＤＥＡ的两阶段法评价模式１．ＤＥＡ方法与ＣＣＲ模型相对效率评价的简单思路，如图１所示。

假设有Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｍ五个决策单元，其中Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ为有效率的单元，它们构成生产前沿面Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ；Ｍ为无效率的单元，它被生产前沿面所包络。

设Ｂ１、Ｍ１分别为ＯＢ、ＯＭ在生产前沿面Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ上的交点，则Ｍ的效率值ＴＥＭ＝ＯＭ１／ＯＭ＜１，而处在生产前沿面上的Ｂ点，其效率值为ＴＥＢ＝ＯＢ１／ＯＢ＜１。

从而，有效率的决策单元其评价值等于１，而无效率的决策单元其评价值小于１。

ＣＣＲ模型是由Ｃｈａｒｎｅｓ，Ｃｏｏｐｅｒ和Ｒｈｏｄｅｓ三位学者提出，并且是以他们的名字为ＣＣＲ模型命名的。

生产性服务业效率评价的DEA模型研究一、内容概要本研究旨在探讨生产性服务业效率评价的DEA模型，以期为政府和企业提供有关提高生产性服务业效率的决策依据。

本文首先回顾了生产性服务业的概念、特点及其在我国经济发展中的重要地位，分析了我国生产性服务业发展的现状和面临的挑战。

接着本文详细介绍了生产性服务业效率评价的理论基础，包括生产函数、服务产出边界、效率评价指标等。

在此基础上，本文提出了一种适用于生产性服务业的DEA模型，该模型考虑了生产性服务业的特点，如服务的不可分性、异质性和延迟性等，以及服务业与制造业之间的协同效应。

本文通过实证分析验证了所提出的DEA模型的有效性，并对我国生产性服务业效率评价的改进提出了建议。

1. 研究背景和意义随着全球经济的快速发展和产业结构的调整，生产性服务业在国民经济中的地位日益凸显。

生产性服务业是指为生产、流通和消费提供服务的行业，包括物流、金融、信息、咨询、人力资源等。

生产性服务业的发展对于提高资源配置效率、促进经济增长和提高劳动生产率具有重要意义。

然而由于生产性服务业的复杂性和多样性，对其进行有效的评价和管理成为了一个亟待解决的问题。

DEA(Data Envelopment Analysis,数据包络分析)模型是一种用于评价和优化决策单元相对效率的数学工具，可以广泛应用于生产性服务业的效率评价。

近年来国内外学者对DEA模型在生产性服务业中的应用进行了广泛的研究，取得了一定的成果。

然而现有的研究主要集中在单个行业的效率评价，对于跨行业、跨区域的生产性服务业效率评价仍然存在较大的局限性。

此外现有研究在构建DEA模型时往往忽略了服务业的特点，如服务过程的不可逆性、服务产出的隐含价值等，这也限制了模型在实际应用中的有效性。

因此本文旨在从生产性服务业的特点出发，构建一个适用于生产性服务业的DEA模型，以期为生产性服务业的效率评价和管理提供理论支持和实践指导。

本文首先对生产性服务业的概念和特点进行了梳理，分析了生产性服务业的主要业务领域和发展趋势；接着，对DEA 模型的基本原理和方法进行了系统的阐述，特别是针对生产性服务业的特点，提出了相应的改进措施；通过实证研究验证了所构建的DEA 模型的有效性和实用性。

应用DEA方法评测中国各地区健康生产效率一、本文概述本文旨在运用数据包络分析（DEA）方法，对中国各地区的健康生产效率进行深入的评测和比较。

健康生产效率作为衡量一个地区在卫生资源配置、医疗服务提供以及健康产出效率的重要指标，对于提升我国整体健康水平、优化卫生资源配置具有重要的理论和现实意义。

数据包络分析（DEA）作为一种非参数的前沿效率分析方法，能够在不设定具体生产函数形式的情况下，通过对多投入、多产出数据的分析，客观地评价决策单元（如各地区）的相对效率。

因此，本文选择DEA方法作为主要的分析工具，以期望得到更为准确和客观的健康生产效率评价结果。

在具体的研究过程中，本文将首先构建健康生产效率的评价指标体系，包括卫生资源投入、医疗服务提供以及健康产出等多个方面。

然后，收集中国各地区的相关数据，运用DEA方法进行效率评价，并对评价结果进行深入的分析和比较。

根据评价结果，提出针对性的政策建议，以期为我国卫生事业的健康发展提供有益的参考。

通过本文的研究，我们希望能够全面了解中国各地区健康生产效率的现状和差异，揭示影响健康生产效率的关键因素，为提升我国健康生产效率提供科学依据和决策支持。

二、文献综述在过去的几十年里，数据包络分析（DEA）作为一种非参数的生产效率评估方法，已经在多个领域得到了广泛的应用，包括健康生产领域。

DEA方法通过比较决策单元（Decision Making Units, DMUs）之间的相对效率，为评价不同地区的健康生产效率提供了有效的工具。

在国内外学者的研究中，DEA方法已经被广泛应用于评估医院、地区乃至国家的健康生产效率。

在国内研究方面，随着我国医疗卫生体制改革的不断深化，越来越多的学者开始关注健康生产效率问题。

例如，等（）利用DEA方法对我国各省份的医疗卫生服务效率进行了评价，发现我国医疗卫生服务效率存在明显的地区差异。

等（）则运用DEA方法对我国不同地区的基层医疗服务效率进行了研究，结果显示基层医疗服务效率与地区经济发展水平密切相关。