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作者简介：马超林（1985—），男，博士，北京化工大学马克思主义学院讲师。
基金项目：2019年度教育部人文社会科学研究专项任务项目“总体国家安全观研究”（19JD710005），北京化工大学2019年研究生教育教学改革项目（G-JG-PT201908）。
湖北社会科学2021年第3期新时代我国贫困治理的效率评价与时空差异摘要：党的十八大以来，我国脱贫攻坚取得了举世瞩目的成就，全面建成小康社会胜利在望。
为系统总结我国贫困治理的经验，选取我国22个省域的精准扶贫数据作为样本，构建三阶段DEA 模型对2014—2018年间的脱贫效率进行评价分析。
结果表明，中国特色社会主义进入新时代，我国通过精准扶贫方略使贫困发生率大幅下降，整体脱贫攻坚工作成效显著，而由于不同地区资源与经济发展状况、贫困治理能力与水平不同，精准扶贫效率存在不同省域、不同年份的时空差异。
“十四五”时期巩固拓展脱贫攻坚成果，全面推进乡村振兴战略，需要因地制宜“再精准”，强化扶贫投入与脱贫目标的匹配，有效提升资源利用效率，在区域协作中接续推进脱贫地区经济发展，在全面建成小康社会基础上走向共同富裕。
关键词：贫困治理；精准扶贫；DEA 模型；绩效评价；时空差异中图分类号：F323.89文献标识码：A 文章编号：1003-8477（2021）03-0084-07（北京化工大学马克思主义学院，北京100029）马超林一、引言反贫困是全球各国共同面临的难题。
党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央坚持经济社会发展的底线思维，坚持补齐全面建成小康社会的“短板”，从战略和全局的高度做出了“精准扶贫”的新部署，改革创新了扶贫工作机制，推动我国扶贫事业取得了举世瞩目的成就。
通过“六个精准”“五个一批”，我国贫困地区基础设施不断完善，生活生产条件显著好转，近1亿贫困人口实现脱贫，对全球减贫事业的贡献率超过了70%，如期完成了新时代脱贫攻坚的目标任务，“全面建成小康社会胜利在望”。
我国农村信用社改革绩效评价基于三阶段DEA模型Malmquist指数分析法一、本文概述随着我国农村经济的持续发展和金融体制改革的深入推进，农村信用社作为服务“三农”的重要金融力量，其改革进程与绩效评价日益受到学术界和政策制定者的关注。
本文旨在通过运用三阶段DEA模型与Malmquist指数分析法，全面、系统地评估我国农村信用社改革的绩效，以期为我国农村信用社改革的进一步深化提供理论支持和政策参考。
具体而言，本文首先将对农村信用社改革的背景、历程及主要成效进行概述，为后续的绩效评价提供基础。
接着，本文将详细介绍三阶段DEA模型与Malmquist指数分析法的理论框架、应用原理及其在金融绩效评价中的应用优势，为后续实证分析提供理论支撑。
在此基础上，本文将运用这两种方法，结合相关数据，对我国农村信用社改革的绩效进行定量评估，从效率、技术进步、全要素生产率等多个维度揭示改革的成效与不足。
本文将根据实证分析结果，提出针对性的政策建议，以期为我国农村信用社改革的进一步深化提供有益的参考。
通过本文的研究，我们期望能够为我国农村信用社改革的绩效评价提供一个科学、客观的分析框架，为政策制定者提供决策依据，同时也为相关领域的学术研究提供有益的参考。
二、理论框架与文献综述农村信用社作为我国金融体系的重要组成部分，在支持农村经济和社会发展方面发挥着不可替代的作用。
然而，长期以来，农村信用社在体制、机制以及管理制度等方面为适应社会主义市场经济体制所进行的改革尚未到位，信贷支农力度不够，历史包袱沉重，金融风险突出，改革与发展面临诸多困难。
因此，对农村信用社改革进行绩效评价，不仅有助于了解改革的成效与不足，而且可以为进一步深化改革提供决策依据。
本文采用三阶段DEA模型Malmquist指数分析法作为评价农村信用社改革绩效的理论框架。
该方法结合了数据包络分析（DEA）和Malmquist指数的优点，能够全面、客观地评估农村信用社在改革过程中的效率变化和技术进步情况。
我国区域农业生产效率动态评价及优化策略研究——基于DEA-Malmquist指数分解法刘凤梅【摘要】已有文献对农业生产效率动态评价采用了系统聚类法、运筹法、DEA法等,比较普遍使用的是DEA模型及Malmquist指数对农业生产效率进行评价,但选取的时间阈值不同,评价的范围不同,评价的结果也不尽一致.文章运用DEA方法和Malmquist指数对我国31个省市区2004—2013年10年间农业生产效率进行评价,结果表明:我国农业生产效率均值为0.954,我国大部分地区农业生产要素投入比较合理,尤其在农业资源要素的使用上;在研究期间内,我国农业生产效率呈提升状态,增长了10.5%,其主要贡献源自于技术进步效率的迅猛提升;技术效率增长缓慢,制约了我国农业生产效率的快速提升.建议通过调整农业人力资本配置、提高农业劳动力的文化和科技水平、提高农业生产组织化程度来提升农业生产效率.【期刊名称】《新疆大学学报（哲学·人文社会科学版）》【年(卷),期】2016(044)002【总页数】7页(P56-62)【关键词】农业生产效率;技术效率;评价;策略【作者】刘凤梅【作者单位】石河子大学经济与管理学院,新疆石河子832000【正文语种】中文【中图分类】F323.5一、引言农业作为国民经济的基础部门，2014年我国国内生产总值636 463亿元，农业产业增加值58 332亿元，占比9.16%，农业的发展不仅影响着我国社会主义新农村和现代农业的发展，更直接影响到农民的收入等多项切身利益，农业的生产效率还关系到国家的战略稳定。
随着工业化和城镇化的不断推进，我国农业正在由传统农业向规模化的现代化农业过渡阶段，但农业的弱势产业地位还没有发生转变，受限于农业资源的投入和农业科技人才的匮乏，我国以小农户的发展为主要方式的农业现代化转型进程缓慢，依托生产资料的大量投入以促进农业生产效率的提高是各省区普遍采取的措施。
因此，对我国各省市区农业生产效率进行研究，对我国及各省市区农业生产效率进行合理评价，探讨我国农业生产资源配置存在的问题，寻求各地区农业生产效率提高的现实途径，是当前农业经济领域研究值得关注的问题，对于认识我国及各省市区农业生产有着重要的现实意义。
第23卷第2期2021年1月猱艺科枚Journal of Green Science and Technology基于超效率DEA 模型的地区农业循环经济效率评价研究蒋硕凡1,李晶洁1,杨富贵彳（1.天津商业大学 理学院，天津300134；2.广州工商学院 基础教学部，广东 佛山528138）摘要：指出了农业循环经济是我国经济绿色发展的重要一环，对我国地区农业循环经济效率进行准确有效评价有助于促进该领域的健康可持续发展。
根据我国各个地区农业经济的特点，构建了地区农业循环经 济评价指标体系，创新■地将超效率数据包络分析方法（DEA ）运用到农业循环经济效率评价领域，解决了现 有传统DEA 方法难以区分有数效率值的问题。
在$匕基础上选取2016〜2018年中国31个省市农业数据，对我国地区农业循环经济进行了实证分析，结果表明：大部分省市三年农业效率稳步提高，同时浙江、黑龙 江、山东、吉林等地三年效率平均值鬆大于1.5,效率较好；新疆、宁夏、甘肃、云南等地三年效率平均值低于0. 8,效率相对较低。
关键词：超效率DEA 模型；农业循环经济；效率评价中图分类号:F322 文献标识码：A文章编号：1674-9944（2021）02-0247-041引言中国是一个农业大国，农业作为国民经济的基础，为经济发展提供了充足的物质保障。
进入21世纪，我 国农业迈入“高成本”时代而农业生产效率却逊于发达 国家。
我国农业基础竞争力薄弱的根源是资源、劳动力、农业机械、科技等短板。
为此我国提出了促进农业 循环经济的战略。
农业循环经济是采用农业资源减量消耗、农产品多次利用和农业有机废弃物资源化的闭合 循环生产模式的工业型农业。
它是把农业生产、农产品加工和农业废弃物通过产业链有机地组合在一起，形成 资源低投入低消耗,产品互为原料、多次使用，废弃物再利用，实现废弃物资源化的周而复始的循环经济体系。
在产业体系中，农业是与自然界关系最密切的产业。
基于DEA方法的指标选取和环境效率评价指标选取和环境效率评价是基于数据包络分析（DEA）方法的重要研究内容。
DEA方法是一种非参数的效率评价方法，它可以用于评估多输入多输出的决策单元（DMUs）的效率水平，并以此为基础提出改进措施。
在使用DEA方法进行环境效率评价时，首先需要选择合适的指标来表示DMUs的输入和输出。
指标的选取应具备以下特点：1.反映企业环境效益的指标：选取的指标应能够真实地反映企业的环境效益，例如污染物排放、资源利用效率等指标。
这些指标应当直接与环境保护相关，能够客观评价企业的环境管理水平。
2.可测量性和可比较性：选取的指标应具备可测量性和可比较性，即能够通过实际数据进行获得，并且不同企业的指标值具有可比性，便于进行效率评价和比较。
3.输入和输出的合理性：选取的指标应能够合理反映企业的输入和输出情况，既不能过多也不能过少。
输入指标通常包括物质、能源和人力资源等，输出指标则包括生产产量、环境效益等。
4.综合性和代表性：选取的指标应具备综合性和代表性，能够全面地反映企业的环境效益情况。
综合性指标能够综合考虑各个方面的环境效益，代表性指标能够代表整体的环境效益水平。
在进行环境效率评价时，DEA方法可以通过计算各个DMUs的效率得分，评价其相对于其他DMUs的环境效率水平。
通过比较各个DMUs的效率得分，可以找出效率较高的企业，并给出改进措施。
具体而言，DEA方法可以通过线性规划的方法对数据进行分析，从而计算得到各个DMUs的效率得分。
通过比较各个DMUs的效率得分，可以确定效率较高的企业，并给出改进措施，以提高其环境效率。
总之，指标选取和环境效率评价是基于DEA方法的重要研究内容。
通过选择合适的指标，并利用DEA方法进行评价分析，可以帮助企业全面了解其环境效益水平，并提出改进措施，以达到更高的环境效率。
第27卷 第12期2008年 12月技 术 经 济T echnolo gy Econom icsV o l 27,N o 12Dec.,2008我国农村公共服务效率评价:基于DEA 方法郑英宁,唐娟莉,朱玉春(西北农林科技大学经济管理学院,陕西杨凌712100)摘 要:运用数据包络分析法对2006年全国28个省(自治区、直辖市)的农村公共服务效率进行了实证分析,测算了各地农村公共服务综合技术效率、纯技术效率和规模效率。
研究结果表明:河北、辽宁、上海、福建、山东、广东、山西、湖南、内蒙古、四川、西藏等11个省(自治区、直辖市)的农村公共服务属于DEA 有效;农村公共服务纯技术效率水平和规模效率水平在全国均呈梯度变化特征,即东、西、中部地区的农村公共服务纯技术效率依次递减,东、中、西部地区的农村公共服务规模效率依次递减。
关键词:农村公共服务;DEA 模型;技术效率;规模效率中图分类号:F 062 4 文献标识码:A 文章编号:1002-980X(2008)12-0098-06收稿日期:2008-10-14基金项目:农业部软科学研究课题项目(200722);教育部人文社会科学研究项目(07JC630051)作者简介:郑英宁(1969 ),男,南京人,西北农林科技大学经济管理学院博士研究生,研究方向:产业经济与投资经济;唐娟莉(1983 ),女,陕西扶风人,西北农林科技大学经济管理学院硕士研究生,研究方向:管理工程;朱玉春(1970 ),女,北京密云人,西北农林科技大学经济管理学院教授,博士生导师,研究方向:技术经济及数量经济分析。
农村公共服务的运作涉及多个部门,如教育部门、农业部门、社会保障部门、卫生部门等,且这些部门之间、这些部门与各级政府部门之间密切关联。
根据十届全国人大四次会议通过的!纲要∀中所规定的公共服务范围,本文认为,农村公共服务是一个多投入、多产出的生产系统。
农村公共服务作为社会公共服务的有机组成部分,是政府的重要职能之一,也是各类社会组织参与农村公共事业、发挥作用的重要领域。
近几年来,在政府的积极推动下,中国农村的公共服务已有较大的改观。
目前,如何对政府极力支持并为此投入了大量财力的农村公共服务体系进行评价,已成为我国公共管理领域亟待解决的问题,同时这也是政府十分关注的重要问题,而本文的研究主旨也在于此。
本文将运用数据包络分析(data envelopment analysis,简称为DEA)对我国农村公共服务的效率进行尝试性的评价。
数据包络分析是一种评价具有多种输入、多种输出指标的同类型部门间相对有效性的理想方法。
在本文的分析过程中,我们把农村公共服务假设为一个多投入、多产出的生产系统,其所涉及的效率评价指标较多,所以运用DEA 方法可以对我国不同地区的农村公共服务进行准确而有效的评价和比较。
DEA 方法具有其他效率分析方法所不具有的优点:第一,DEA 方法是以决策单元的投入产出的权重作为变量,模型采用最优化方法来内定权重,从而避免了各指标的权重确定所带来的主观性;第二,假定每个投入都关联到一个或多个产出,而且投入-产出之间确实存在某种关系,而使用DEA 方法不必确定这种关系的显示表达式;第三,在处理经济学中的生产函数与规模经济问题上,DEA 方法具有独特的优势[1]。
基于DEA 方法的这些优良特性,本文在确定科学的决策单元、投入指标和产出指标的基础上,运用该方法对我国不同地区的农村公共服务的相对有效性进行评价,以便找出不同地区在农村公共服务效率上的差异性。
目前国内外学者对公共服务问题进行了研究。
Beesley 等的研究表明:引入私人竞争可以提高公共服务的效率并更好地保护消费者的利益;私人部门或非政府组织参与到公共服务的提供中来,能够缓解地方政府资金的不足;若能使一般公众参与到公共服务的提供中来,有助于减少政府部门在公共服务中的腐败行为,促进义务性服务网络的出现,增加政府官员#不作为∃的道德成本[2]。
孙璐、吴瑞明和李韵利用因子分析与数据包络分析方法对我国长江三角洲地区16座城市的公共服务绩效进行了对比分析,实证结果表明,因子分析与DEA 模型的组合运用既具有因子分析降维、减少评价指标、避免出现98评价指标之间的强线性相关性的作用,又能实现所有评价单元的充分排序[3]。
林万龙的研究结果表明:农村公共服务的市场化供给不必然带来供给效率的提高,也有可能会对供给的公平性造成损害;效率与公平的兼顾既取决于具体公共服务的经济学属性,还取决于政府部门的有效监管[4]。
彭国甫等认为:政府绩效评估过程涉及对政府绩效投入和产出的多个数量指标的测量、分析和评估;DEA综合模型是一个基于相对效率概念而发展起来的一种新的绩效评估方法,它对评估具有多投入、多产出特点的政府绩效特别是对比不同政府部门之间绩效的相对关系有着天然的优势[5]。
彭国甫运用模糊综合评价模型,对湖南省11个地级州市政府1995 2002年的公共事业管理绩效进行了实证研究,研究结果表明,11个地级州市政府的公共事业管理绩效水平整体上呈#U∃字形的态势,并且各地级州市政府的公共事业管理绩效水平呈现出明显的差异[6]。
尽管自1978年美国著名的运筹学家Charnes 等创立了DEA方法以来,已有许多学者利用DEA 方法来研究中国实际存在的问题,但学者们的研究主要集中于生产效率和技术效率的提高方面,而运用DEA方法研究农村公共服务问题的文献几乎没有。
目前有关农村公共服务的研究大多还停留在宏观层面上,微观层面上的相关研究很少,主要集中在概念、特征、范围和实现模式等方面,而关于农村公共服务效率评价问题的研究更是微乎其微。
本文对我国农村公共服务效率评价问题进行研究,主要目的在于检测我国农村公共服务体系建设的功效,并据此对不同地区农村公共服务的供给情况进行有效而准确的评价和比较。
本研究的创新性在于打破了以往单纯的理论阐述,而是运用DEA方法对2006年全国28个省(自治区、直辖市)的农村公共服务效率进行实证分析 这是目前研究所未做到的。
1 DEA模型概述数据包络分析是1978年美国著名的运筹学家Charnes和Co pper等以效率概念为基础发展起来的一种新的效率评价方法,是运筹学、管理学和数理经济学交叉研究的一个新领域。
该方法以决策单元(decision making unit,简称为DM U)的投入指标、产出指标的权重系数为优化变量,借助于数学规划将DMU投影到DEA前沿面上,通过比较DMU偏离DEA前沿面的程度来对待评价DM U的相对有效性做出综合评价,并获得许多反映DM U的管理信息[7]。
数据包络分析法的基本思路是:通过对投入、产出数据进行综合分析,得出每个DM U综合效率的数量指标,确定各DMU是否为DEA有效。
设有N个决策单元DM U j(j=1,2,%,n); DM U j输入为x j=(x1j,x2j,%,x mj)T;DM U j输出为y j=(y1j,y2j,%,y sj)T;m为输入指标数目,s为输出指标数目;x1j,x2j,%,x mj&0(j=1,2,%, n),即输入分量非负并且至少有一个为正。
C2R模型基于输入角度的基本形式见式(1),引入松弛变量后的形式见式(2)。
m in = 0s.t.∋nj=1j x j( x0∋nj=1j y j&y0j&0(j=1,2,%,n)(1)m in = 0s.t.∋nj=1j x j+s-= x0∋nj=1j y j-s+=y0j&0(j=1,2,%,n)s-&0,s+&0(2)对于式(2),设其最优解为 *、s*-、s*+、 *,则有如下结论:若 *=1,但s*-)0或s*+)0,则DM U j至少为弱DEA有效;若 *=1且s*-=0、s*+=0,则DM U j为DEA有效;若 *<1,则DM U j为DEA非有效。
设k=1∋nj=1*j:若k=1,则表示DM U j的规模收益不变;若k>1,则表示DM U j的规模效益递减;若k<1,则表示DM U j的规模收益递增。
2 数据选取和变量选择本文运用2006年全国28个省(自治区、直辖市)的农村公共服务投入产出数据来测算农村公共服务技术有效性。
鉴于系统数据的缺失,本研究没有包括天津、甘肃、新疆3个省(自治区、直辖市)的数据。
本文所用数据来源于!中国统计年鉴(2007)∀和!中国农村统计年鉴(2007)∀。
在变量选择上,本研究选择的效率分析指标分为两类:投入指标;产出指标。
投入指标有4个,包99郑英宁等:我国农村公共服务效率评价:基于DEA方法括:预算内农村教育经费占财政支出的比重(x 1,单位为%);农村社会保障支出占财政支出的比重(x2,单位为%);农业支出占财政支出的比重(x 3,单位为%);农村卫生经费支出占财政支出的比重(x 4,单位为%)。
产出指标有4个,包括:通电话的自然村比例(y 1,单位为%);年末参加农村社会养老保险的人数(y 2,单位为万人);每千人农业人口乡村医生和卫生员数(y 3,单位为人);乡镇文化站个数(y 4,单位为个)。
在研究过程中,本文采用DEAP2 1软件进行计算分解[8]。
本文综合考虑各类农村公共服务在农村经济发展中的重要次序、农民意愿以及DE A 有效性评价的决策单元和投入-产出指标之间的有效关系、系统数据的可获得性和有效性,并运用双重筛选逐步回归方法对投入-产出指标进行筛选,最终确定了前述的8个投入-产出指标。
∗ 为了使研究结果更明确,本文根据前文所述将DEA 有效定义为技术效率和规模效率同时达到最优,将弱DEA 有效定义为技术效率和规模效率不同时最优,但至少有一个是最优的。
3 实证研究结果及分析在前述的模型(2)中, 为目标函数值,x j 、y j分别为投入变量和产出变量,且x j &0(j =1,2,%,n), j 为线性规划的参数,且 j &0(j =1,2,%,n),s -、s +为将式(1)转化为标准的式(2)时所加入的松弛变量。
但笔者在研究过程中采用DEAP2 1软件进行计算,却并未计算出准确的式(2)的最优解 *、s*-、s*+、 *,只是计算出了各省份的技术效率值和规模效率值,因此,笔者据此进行分析。
表1给出了2006年全国28个省(自治区、直辖市)农村公共服务综合技术效率(T E)、农村公共服务纯技术效率(PT E)及规模效率(S E)的测度结果。
1)农村公共服务综合技术效率情况。
从表1可看出:2006年我国东、中、西部三大地区农村公共服务纯技术效率水平的比较结果和其农村公共服务综合技术效率水平的比较结果稍有不同,但总体上东部地区的农村公共服务纯技术效率水平和农村公共服务综合技术效率水平居于首位,并呈现出明显的梯度特征,即东部地区的综合技术效率水平高于中部地区,中部地区又高于西部地区;而东部地区的纯技术效率水平高于西部地区,西部地区又高于中部地区。
