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基于DEA—Malmquist指数法中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析摘要：本文利用数据包络分析（DEA）和Malmquist生产率指数方法，对中国小麦主产区的全要素生产率进行分析。
通过对2000-2019年的数据进行分析，发现了中国小麦主产区全要素生产率的变化特征，并对其产生的影响因素进行了分析和讨论。
研究结果显示，小麦主产区的生产率总体呈现出较好的增长趋势，但存在着一些地区生产率增长较快，而有些地区却呈现出生产率下降的情况。
影响生产率变化的因素包括技术水平、管理水平、资源配置等，需要进一步研究和优化。
一、引言小麦是中国的主要粮食作物之一，对于国家的粮食安全和农业经济发展具有重要意义。
随着农业生产技术的不断进步和中国农业结构的不断调整，小麦的全要素生产率也在不断变化。
对中国小麦主产区的全要素生产率进行分析和研究，对于指导农业生产、提高农业效益具有积极的意义。
二、DEA—Malmquist指数法简介数据包络分析（DEA）是由Charnes, Cooper和Rhodes于1978年提出的一种评价农业生产效率的方法，它主要用于衡量农业生产中各种资源的利用效率。
而Malmquist生产率指数方法则是由Malmquist在1953年提出的，主要用于分析产出和投入之间的变化趋势，从而得出总体生产率的变化趋势。
DEA—Malmquist指数法是将DEA和Malmquist生产率指数结合在一起，通过计算各个农业生产单元的效率得分和生产率指数，从而得出某一时间段内各个农业生产单元的全要素生产率的变化情况。
三、中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析1. 数据来源和选取本文选取了2000-2019年中国小麦主产区的各个生产单元的生产数据，包括小麦种植面积、产量、投入资源等，共计20年的数据。
通过对这些数据进行处理和整理，得出了每个生产单元在不同年份的生产效率得分和生产率指数。
利用DEA方法对各个小麦主产区的生产效率进行计算，得出各个生产单元在不同年份的生产效率得分。
我国科技金融效率研究——基于DEA-Malmquist模型分析刘立霞【摘要】以2009-2014年我国30个省份科技金融的面板数据为基础,运用DEA-Malmquist模型分析了我国科技金融发展效率,研究结果表明:我国科技金融综合效率整体水平不高,但呈现上升趋势.科技金融全要素生产率总体保持较快增长,年均增长率达7.5％,技术进步是引起全要素生产率提高的主要原因.从区域角度来看,东部地区无论是在综合效率,还是在全要素生产率方面均具有明显领先优势,西部地区虽然综合效率较高,但全要素生产率增速较慢,中部地区和东北地区综合效率偏低,但全要素生产率增速较快.【期刊名称】《天津商业大学学报》【年(卷),期】2017(037)003【总页数】6页(P27-32)【关键词】科技金融;数据包络分析;Malmquist指数;生产率变动【作者】刘立霞【作者单位】天津商业大学经济学院,天津300134【正文语种】中文【中图分类】F832.4科技金融是为科技企业产品开发、成果转化和高新技术产业发展提供融资支持和金融服务的一系列政策制度安排，是科技创新体系和金融体系的有机融合。
[1]近年来，我国中央和各级地方政府出台了一系列政策和法规来推动科技和金融的融合发展。
2016年7月28日，国务院发布《“十三五”国家科技创新规划》，首次将“科技金融”列入国家规划，明确提出“促进科技金融产品和服务创新，建设国家科技金融创新中心”，可见科技金融已成为国家科技创新战略的重要内容。
随着科技金融实践的不断深入，国内学者关于科技金融的理论研究也逐渐增多。
早期研究主要涉及科技金融的概念、体系、机制、模式和路径等理论分析方面，[2-4]近几年来国内一些学者开始关注科技金融效率问题，如骆世广和李华民[5]对广东省科技金融投入进行效益评价，结果表明广东省金融投入呈现DEA无效状态。
许汝俊等[6]对长江经济带11个省份科技金融效率进行了评价，结果表明2009—2012年间各省份科技金融效率存在一定的差异性，全要素生产率的增加主要源于科技效率的增加。
中国城市环境全要素生产率的估算摘要：本文运用基于DEA的Malmquist-Luenberger指数方法测度了中国230个地级以上城市在2003-2010年环境约束下城市全要素生产率的变化及分解，并与不考虑环境约束的情况进行对比分析，意在更加客观合理的评价我国城市经济发展绩效，为城市化的进一步发展服务。
关键词：环境全要素生产率；DEA；HaImquist-Luenberger指数一、引言城市是各种要素空间集中的产物，是经济增长的核心地带，经济发展与城市发展是往往是同步进行的。
改革开放30多年来，我国经济飞速发展，城镇化率已经从1978年的17.92%提高到了2010年的49.68%。
在经济高速发展过程中也付出了巨大的资源和环境代价，根据《中国环境经济核算研究报告2008》，2008年的生态环境退化成本达到12745.7亿元，占当年GDP的3.9%；环境治理成本达到5043.1亿元，占当年GDP的1.54%。
在2004到2008的5年间，环境退化成本增长了74.8%；虚拟治理成本增长了75.4%。
国家在《“十二五”节能减排综合性工作方案》的总体要求中也提到，要深入贯彻落实科学发展观，形成加快转变经济发展方式的倒逼机制，加快建设资源节约型、环境友好型社会。
生产率的提高为过去20世纪生活水平的大幅提高做出了巨大的贡献，经济学家提出了全要素生产率的概念，将投入产出一起纳入经济绩效考核的框架中，TFP增长是现代经济增长的核心问题之一，受到国内外学术界的广泛关注和研究。
目前我国的城市化进程正处于高速发展的阶段，研究城市的发展必然要考虑城市经济效率问题。
金相郁（2006）、俞立平等（2006）、姚先国等（2007）、李培（2007）、刘秉镰、李清彬（2009）、邵军、徐康宁（2010）等就目前我国城市全要素生产率的变化做了大量的研究，上述研究均采用基于DEA的Malmquist指数，从不同的角度对全要素生产率进行了分析，但是它们的一个共同的缺点就是没有考虑到环境污染对经济增长所带来的负面影响。
基于DEA—Malmquist指数法中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析摘要：小麦是中国的重要粮食作物之一，其生产率的提高对于国家粮食安全和农业发展至关重要。
本文基于DEA-Malmquist指数法，对中国小麦主产区的全要素生产率进行了变化特征分析，旨在深入了解中国小麦生产的现状和发展趋势，为小麦生产提供科学依据和政策建议。
一、引言小麦是中国的主要粮食作物之一，在国民经济和人民生活中起着不可替代的作用。
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，对小麦及其制品的需求也在不断增加。
为了满足人民对小麦的需求，提高小麦的产量和质量显得尤为重要。
全要素生产率是衡量生产效率和发展水平的重要指标，对于小麦生产的优化和提高具有重要意义。
二、DEA-Malmquist指数法的理论基础1. DEA（Data Envelopment Analysis）是一种有效率评价方法，它基于线性规划模型，利用数学优化的方法评价各个决策单元的相对效率。
DEA方法能够评估多个输入和输出指标下的生产效率，是一种全要素生产率的评价方法。
2. Malmquist指数是衡量生产率变化的指标之一，它能够反映不同时间段内生产技术的进步和效率的变化情况。
Malmquist指数分解了生产率变化为技术效率变化和技术进步变化两部分，能够全面评价生产率的变化情况。
3. DEA-Malmquist指数法将DEA方法和Malmquist指数相结合，能够综合评价多期生产单位的生产效率和生产率的变化情况，是一种全面而深入的生产率分析方法。
三、中国小麦主产区的全要素生产率变化特征分析1. 数据来源和选取本文选取了中国小麦主产区的若干农场作为研究对象，收集了它们在不同时间段内的生产数据，包括小麦的种植面积、产量、劳动力投入、农药投入、化肥投入等多个指标，构建了生产率评价的数据库。
2. 模型构建和计算利用DEA-Malmquist指数法，构建了小麦生产的全要素生产率评价模型，并对所选取的农场进行了生产率评价。
中国工业企业创新全要素生产率评价r——基于双前沿面网络DEA-Malmquist指数模型向小东;林健【摘要】本文将工业企业创新活动划分为两个阶段——研发阶段和生产阶段,建立了基于双前沿面的网络DEA-Malmquist指数全要素生产率评价模型,对2013~2014年,2014~2015年中国35个工业细分行业的创新全要素生产率进行了评价.评价结果表明:在两个期间内,研发阶段全要素生产率的增长主要依赖于技术进步增长,生产阶段全要素生产率的增长主要是由技术效率变化和技术进步二者共同决定的.从系统整体来看,中国绝大部分工业细分行业全要素生产率变化呈现正增长趋势.【期刊名称】《工业技术经济》【年(卷),期】2017(036)009【总页数】11页(P93-103)【关键词】全要素生产率;技术进步;技术效率变化;双前沿面;网络DEA;DEA-Malmquist【作者】向小东;林健【作者单位】福州大学经济与管理学院,福州 350116;福州大学经济与管理学院,福州 350116【正文语种】中文【中图分类】F270工业作为一个国家的支撑产业，工业的发展水平是衡量一个国家或地区发展水平的重要标志之一。
改革开放以来，中国工业取得了显著成绩，对我国经济起到了很大的促进作用。
但要使中国工业可持续发展，必须依赖创新驱动，必须依赖全要素生产率的提高。
因此，对中国工业企业创新全要素生产率评价具有重要现实意义。
目前对于工业企业创新全要素生产率的评价方法主要有两类：（1）参数方法，以随机前沿分析（SFA）、超越对数模型估计为代表；（2）非参数方法，以基于数据包络分析（DEA）的Malmquist指数（MPI: Malmquist Productivity Index）方法为代表。
Malmquist指数[1]是由Malmquist提出，然后此指数被引入Shephard距离函数[2]中用来测量生产率变化，之后由Färe[3]基于DEA模型，发展改进用以测量全要素生产率。
DOI:10.13546/ki.t j y j c.2020.22.020 (----------—-------------------经济实证中国服务业全要素生产率的测度李晓慧，刘满成(淮阴工学院商学院，江苏淮安223001)摘要：基于2004—2017年服务业细分行业数据，运用Malmquist指数法对中国服务业全要素生产率进行测算分解，并对服务业T F P影响因素进行实证分析。
结果表明：中国服务业T F P呈持续上升趋势，但服务业TFP 增长主要源自技术进步，技术效率水平低下成为制约中国服务业发展的关键因素。
同时,服务业内部各行业全 要素生产率具有明显的异质性，而且生产性服务业和公共服务业TFP增长高于消费服务业。
从影响因素看，起 点因素、资本密集度等是促进服务业全要素生产率增长的重要因素。
关键词：服务业；全要素生产率;影响因素中图分类号:F224.9 文献标识码:A文章编号：1002-6487(2020)22-0091-04〇引言服务业是国民经济的重要组成部分。
近年来互联网 信息技术的广泛应用,推动了服务业领域取得一系列新进 展和新突破，新兴服务行业和业态不断涌现，服务业在优 化产业结构和推动经济增长中发挥着越来越重要的作用。
尽管中国服务业的发展已经取得显著成效，但就目前 而言，仍然存在着总量水平偏低、内部结构失衡、效率和生 产率低下等问题，如何推动服务业优质高效发展成为目前 和今后一段时期需要解决的重要现实问题。
在中国服务业 发展过程中，服务业内部各行业的增长和产出效率还存在 较明显的差异,行业增长的非均衡性是影响服务业持续健 康发展的重要因素。
因此，在新的时代发展背景下，如何真 实衡量中国服务业的发展效率，分析服务业内部各行业生 产率的差异,找出驱动服务业高质量发展的因素，具有重要 的现实意义。
现有研究对认识和理解中国服务业发展效率的特征和趋势，对于更好地促进中国服务业的发展具有 重要意义，也为本文提供了有益的借鉴1M21。
基于DEA-Malmquist指数的我国煤炭城市的全要素生产率动态测算姚平【摘要】运用1995～2005年中国地级煤炭城市面板数据,采用非参数Malmquist指数方法,实证分析了全要素生产率的变动状况,并将其进一步分解为技术效率和技术进步.研究结果表明:第一,1995～2005年24座地级煤炭城市平均技术效率水平较低,2001年煤炭城市规模效率的下降导致平均技术效率较大幅度下降;第二,1995～2005年间技术效率和技术进步对煤炭城市全要素生产率的影响都有较明显的波动,在这十年间技术效率是全要素生产率增长的动力源泉;第三,东部、中部和西部地区之间和地区内部煤炭城市全要素生产率的变动也存在较显著差异.人力资本和制度因素对全要素生产率、效率提高以及技术进步均有重要的影响.【期刊名称】《运筹与管理》【年(卷),期】2010(019)002【总页数】6页(P170-175)【关键词】煤炭城市;全要素生产率;Malmquist指数;技术效率;技术进步【作者】姚平【作者单位】吉林大学,商学院,吉林,长春,130012;黑龙江科技学院,经济管理学院,黑龙江,哈尔滨,150027【正文语种】中文【中图分类】F224.3Abstrac t:Th rough a nonparam etric M alm quist index app roach;this paper has analyzed to tal factor p roductivity change in China’s coal cities’paneldata from 1995 to 2005,which is decomposed into technicalefficiency and technicalp rogress.The results show:(1)the average technicalefficiency of coal cities in China decseases from 1995 to 2005;(2)technicalefficiency and technicalp rogress are fluctuation,and technicalp rogress is them ain reason fo r to tal factorp roductivity increase,and(3)the ro le of technicalefficiency and technicalp rogress is differentw ith tim e varying.M eanw hile,w e also find that there are obvious differences in and betw een east,m idd le and west regions of the coal cities in China.Hum an cap ital and institution factors are important influence on TFP,technical efficiency and technicalp rogress.Keyw o rds:coal city;total factor p roductivity;M alm quistindex;technicalefficiency;technicalp rogress煤炭城市是指因当地煤炭资源开发而形成和发展起来的,并且煤炭产业在城市工业结构中占有重要地位的城市[1]。
我国A股上市公司全要素生产率的测度全要素生产率是衡量一国或一地区经济发展水平的重要指标之一，它反映了一个国家或地区的经济实力和竞争力。
在我国，A股上市公司是我国经济发展的重要组成部分，因此对A股上市公司全要素生产率的测度具有重要意义。
本文将围绕我国A股上市公司全要素生产率的测度展开探讨，分析其现状和存在的问题，并提出相应的对策建议。
一、A股上市公司全要素生产率的概念和意义全要素生产率是指在一个国家或地区的生产要素中，劳动力、资本和技术等要素投入下，所能产生的产出量。
全要素生产率的提高意味着单位生产要素投入下的产出能力增加，从而提高了经济整体效率和竞争力。
全要素生产率的测度是对一个国家或地区经济发展水平的重要反映，也是制定经济政策和发展战略的重要依据。
A股上市公司是我国国民经济的重要组成部分，其全要素生产率的提高对于促进我国经济的健康发展具有重要意义。
通过评价A股上市公司全要素生产率的水平，可以及时发现经济运行中的问题和矛盾，并为相关部门提供科学的经济政策建议。
A股上市公司全要素生产率的测度方法通常采用生产函数的方法，即将产出量与生产要素投入量进行比较，从而得出全要素生产率的水平。
常用的测度方法包括Malmquist指数法、DEA模型法、数据包络分析法等。
Malmquist指数法是通过测算不同时间段内的生产要素投入和产出水平，从而分析全要素生产率的动态变化情况。
DEA模型法是一种非参数的评价方法，通过计算各个单位的相对效率值，从而评价全要素生产率的水平。
数据包络分析法则是利用线性规划的方法，评价各个单位的生产效率水平。
选择合适的测度方法对于准确评估A股上市公司的全要素生产率水平至关重要，因此需要根据具体情况进行灵活运用。
当前，我国A股上市公司的全要素生产率整体呈现出较快增长的趋势，但存在着一些不容忽视的问题和挑战。
我国A股上市公司的全要素生产率总体水平仍较低。
尽管在近年来有所提高，但与发达国家相比仍存在差距。
94ECONOMIC & TRADE UPDATE我国经济发展现状已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，为加快山东新旧动能转换，山东省制造业高污染高能耗粗放型的发展模式亟待改善。
本文运用ＤＥＡ－Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数衡量山东省绿色山东省制造业绿色全要素生产率的测量及其影响因素分析——基于DEA-Malmqiust指数方法模型的实证分析马晓琪【摘 要】为深入贯彻创新、绿色发展理念，实现经济发展由高速增长转向高质量发展阶段的战略性目标，山东省制造业能源消耗高、发展模式粗放的问题亟待解决。
本文一是利用DEA-Malmqiust指数方法测算山东省制造业在资源和环境条件约束下的绿色全要素生产率，分析山东制造业的绿色发展状况；二是用多元线性回归模型实证分析研发投入、环境规制、外商投资水平、城市化率等因素对绿色全要素生产率的影响。
结果表明：（1）城市化水平对GTFP起负向抑制作用；（2）外商投资水平促进山东省GTFP的提高，外商直接投资的知识技术溢出效应弥补了污染天堂假说的环境污染效应；（3）R&D支出对山东省GTFP具有显著的推动作用；（4）环境规制强度对绿色全要素生产率具有正向促进作用,环境政策“倒逼绿色经济发展”效应存在。
基于上述结论，本文为山东制造业绿色全要素生产率的提升提供了对策建议。
【关键词】山东省；制造业；绿色全要素生产率；DEA-Malmquist指数全要素生产率，将能源投入和非合意产出纳入测量模型，测度资源和环境质量双重约束下的制造业发展状况。
在此基础上进一步对ＧＴＦＰ影响因素的文献进行梳理，将山东省制造业的ＧＴＦＰ的影响因素纳入一个统一的分析框架，更加科学地用数据定量评判山东省绿色制造业发展状况和质量，为山东省当前疲软粗放的制造业注入新的发展活力，实现绿色转型。
95ECONOMIC & TRADE UPDATE一、绿色全要素生产率的测度方法与数据来源说明（一）绿色全要素生产率测量方法-DEA方法测度的理论模型说明数据包络分析法ＤＥＡ的原理是：根据相同类型部门的一组输入和输出观察结果确定有效生产前沿面，并根据各生产单元与有效生产前沿面的距离确定其是否有效。
