超效率
超效率的相关文献在2004年到2022年内共计175篇,主要集中在经济计划与管理、财政、金融、工业经济
等领域,其中期刊论文162篇、会议论文2篇、专利文献149706篇;相关期刊137种,包括求索、合作经济与科技、物流工程与管理等;
相关会议2种,包括第12届中国卫生经济学术论坛、第12届全国信息管理与工业工程学术会议等;超效率的相关文献由350位作者贡献,包括吴育华、全婷、况景勤等。
超效率—发文量
专利文献>
论文:149706篇
占比:99.89%
总计:149870篇
超效率
-研究学者
- 吴育华
- 全婷
- 况景勤
- 刘雅倩
- 唐娴
- 尚清芳
- 廖菁
- 张靖
- 文永思
- 王金祥
- 钟若冰
- 付洪凯
- 刘和伟
- 吕德宏
- 孟明强
- 季彩亚
- 张乾业
- 张潇雯
- 徐勋建
- 成刚
- 方针
- 曹国华
- 曾福生
- 李京梅
- 李惠彬
- 李波
- 李福柱
- 李金培
- 杨莉
- 潘晓平
- 熊立勇
- 王卓
- 王小万
- 王明新
- 王迪
- 田家林
- 石风光
- 简洲
- 薛婷
- 许新宇
- 许金龙
- 贾培培
- 赵春英
- 郭俊
- 郭均鹏
- 钱中平
- 陆佳政
- 陈月明
- 韩咏佺
- 马占新
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翟丹妮;
于尧
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摘要:
生态效率的研究意义在于如何将经济发展和环境保护结合,促进社会各要素的可持续发展。华东地区是中国最发达的地区之一,理想的地理位置、先进的技术、丰富的资源和开放的环境等为中国经济的不断发展做出了贡献。然而,华东地区的工业化和城市化扩大了资源供需失衡和环境破坏。环境问题与经济发展之间的矛盾日益突出,严重影响了经济的可持续发展。随着第十二个五年计划的实施,华东地区工业进一步持续发展,给资源和环境造成巨大压力,因此,改善东部地区的工业环境和工业生态效益十分必要。文中基于前人研究成果,总结了生态效率的概念、评价方法及实践应用,并以位于华东地区的江苏、浙江、上海、山东、安徽、福建和江西7个省市2012-2017年的面板数据为例,构建了生态效率投入产出指标体系,然后利用超效率DEA模型计算了2012-2017年来各地区的工业生态效率,并根据效率得分和Malmquist指数分别对各省份的工业生态环境效率进行静态和动态分析。
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蒋莉
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摘要:
纺织业是中国传统的支柱行业,为增加国民经济积累、解决就业、出口创汇发挥了重要作用。论文运用超效率三阶段DEA模型对江苏省上市纺织企业2016-2020年的经营效率进行了测算与分析。结果显示2016-2019年期间,江苏省纺织行业经营效率逐年走低,竞争力逐年下降;环境因素和随机因素对纺织企业生产效率影响显著;剔除外部环境因素后的企业综合技术效率降低明显,企业无法达到技术有效主要源于规模无效。
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王楠;
赵聚辉
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摘要:
文章基于DEAP2.1和DEASolver pro5.0软件,对2016~2020年我国各地区国家级科技企业孵化器的综合运行效率和超效率进行了分析。研究发现,东三省的超效率最高。又通过Malmguist指数方法对东三省国家级科技企业孵化器的运行效率进行了动态分析。得出结论:说明是投入不足、技术水平不高、规模效率无效的结果。文章从政府政策改良、服务升级、打造品牌和人才培养等方面对东三省国家级科技企业孵化器运行效率的提高,提出对策和建议。
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张丽琨;
张亚萍;
梁远
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摘要:
将绿色创新发展理念融入到工业企业技术活动中,已经成为突破环境和资源约束、推动工业可持续发展的关键。本文将能源消耗量、三废排放量等纳入研究框架,运用超效率网络SBM模型和Malmquist‑Luenberger指数对中国各省份工业企业绿色技术创新效率进行测度与评价。结果表明:在2013—2018年间,工业企业绿色技术创新效率处于较低水平,省域间存在较大差异,但差异趋势逐渐缩小;我国工业企业绿色技术创新效率呈现出“东‑中‑西”依次递减的阶梯式空间分布格局,与东部地区工业企业绿色技术创新效率持上升的趋势相比,中西部效率水平不仅存在绝对水平明显偏低的特征,而且还表现出了增长幅度的差异;成果转化期的效率值低于科技研发的效率值,纯技术效率水平过低是造成两阶段效率不高的主要原因;我国Malmquist‑Luenberger指数均大于1,整体发展态势良好,其中技术效率变化指数的增长主要依赖于纯技术效率变化指数。从三大地区层面来看,东部地区的ML(Malmquist‑Luenberger)指数主要归结于技术进步(technological change,TC)指数的增长,而中西部地区的ML指数则主要依赖于技术效率变化(technical efficiency change,EC)指数的增长。通过上述研究确定绿色技术创新效率损失的来源和真实原因,为企业提升绿色技术创新水平提供有效路径。
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潘立军;
刘喜梅
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摘要:
针对在已有DEA科技园区创新效率评价研究中评价结果区分度不高的问题,运用广义DEA模型计算各园区的超效率值,并通过移动数据包络面来增强评价模型的区分度.运用2016年全国科技园区的创新投入产出数据进行创新效率评价表明:(1)广义DEA模型能严格有效区分各园区创新效率的高低;(2)东部园区的创新效率高于中部、西部和东北园区;(3)东部园区应重点关注入园企业质量,中部园区应重点关注研发经费的使用效率,提升园区企业的出口创汇能力,而西部与东北园区则应着重提升研发人员的使用效率,提高企业出口创汇能力.
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杜瑞娟;
俞守华;
区晶莹
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摘要:
研究农产品电子商务投入产出效率有利于深入了解农产品电子商务投入资源的配置和产业规模现状,对推动农产品电子商务发展具有重要意义.文章基于阿里巴巴平台相关数据,使用数据包络分析法和灰色关联分析法对我国东部、中部以及西部地区农产品电子商务投入产出效率及影响因素进行分析,结果表明:我国农产品电子商务投入产出效率整体水平较低,资源配置和产业规模有待于进一步优化.东部地区农产品电子商务投入产出综合效率较高,区域内部效率差异较大;中部地区综合效率较低,区域内部效率差异较小.各地区应当加大力度合理调配土地资源与第一产业从业人员,提高土地利用效率,丰富农产品种类,提高农产品产量;对物流投入资源进行充分利用,提高物流综合服务能力;继续推进农村信息化建设,重视专业技术人才的培养和引进.
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杨丽雪
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摘要:
运用超效率DEA模型和Malmquist指数,分析我国(除港、澳、台外)31个省(市、自治区)的高等职业教育经费投入效率.研究发现,我国大部分地区高等职业教育经费投入综合技术效率均较低,其结果是由纯技术效率和规模效率共同影响所致;我国高等职业教育经费投入全要素生产率整体偏低,其主要原因在于技术进步水平较低.为提高高等职业教育经费投入的效率,建议从科学合理地调整高等职业教育经费投入、适当扩大高等职业教育办学规模、加大先进技术的引进、使用和强化高等职业教育经费投入绩效追踪等方面有效地提高我国高等职业教育经费投入效率.
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李晨光;
邱祯君
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摘要:
选取2007年—2016年的区域建筑业数据,构建投入产出指标体系,利用SE-DEA模型首先从时间序列角度对不同区域的建筑业企业技术效率进行了测算,发现东北等地区受到经济波动影响大,南部沿海地区提升较快;在截面分析中发现区域间差异较大,黄河中游等地区纯技术效率不足,东北等地区资源配置有待优化,为建筑业制定发展策略提供参考依据.
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胡梦超;
刘伟;
殷新鑫;
李磊;
刘东阳;
耿冬梅
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摘要:
目的 对我国25所中医药高校的科研资源利用效率进行研究,以评价中医药高校科研管理工作的现状并提出改进建议.方法 基于2014-2018年的高校科技统计数据,运用超效率数据包络分析模型测算各中医药高校科研投入产出的静态效率,并运用Malmquist指数方法分析各高校科研资源利用效率的动态变化.结果 我国中医药高校科研资源利用效率水平总体偏低,72%的高校科研投入产出不合理,纯技术无效的主要原因是投入冗余造成的科研资源未有效利用;2014-2018年有60%的中医药高校科研效率呈增长趋势,技术效率降低和技术进步阻碍都是导致高校科研效率下降的重要原因.结论 中医药高校需要完善科研管理制度,提高科研管理水平;调节科研整体规模,有效配置科研资源;重视软件硬件更新,促进科研技术进步.
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李建锋;
王赟
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摘要:
许振超,中共党员,山东威海荣成人。他苦练技术,从一名普通码头工人成长为"学习型、知识型、创新型"当代产业工人的杰出代表,带领团队开展科技攻关,持续破解安全生产难题,填补国际技术空白,为国家节约了成本,在平凡的岗位上做出了不平凡的业绩,先后7次刷新集装箱装卸世界纪录,"振超效率"享誉全球。
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刘雅倩;
潘晓平;
廖菁;
况景勤;
全婷;
钟若冰;
张靖;
唐娴;
文永思
- 《第12届中国卫生经济学术论坛》
| 2010年
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摘要:
目的:比较不同的数据包络分析模型测童医院的技术效率结果,为医院技术效率测量方法提供参考依据。rn 方法:分别使用CCR、BCC、SBM、SE-CCR和SE-SBM模型测量四川省287家会立医院的技术效率.使用MyDEA 1.0实现数据包络分析模型的计算,使用SPSS17.0进行统计分析。rn 结果:SBM模型效率值小于等于CCR模型效率值;超效率模型可实现对数据包络分析有效医院的进一步区分;用两种超效率模型比较二甲、二乙医院时,得到不同结果。rn 结论:在评价医院技术效率时,超效率模型可作为传统DEA模型的有效补充;建议使用SE-SBM模型对评价医院进行排序。
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- 南昌大学
- 公开公告日期:2020-03-27
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摘要:
本发明提出了一种基于超效率数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)和BP(Back Propagation)神经网络的企业绿色创新效率预测方法。该方法首先提出面向企业绿色创新过程的投入产出评价指标体系,并基于此构建企业绿色创新超效率DEA模型,得到企业绿色创新效率值;其次,根据超效率DEA模型评价出的效率值,利用二分位数法得到企业绿色创新效率等级表,作为后续绿色创新效率等级预测的依据。最后,将BP神经网络的预测结果转化为与企业绿色创新效率等级表中对应的绿色创新效率等级。本发明将超效率DEA和BP神经网络相结合,可以对企业的绿色创新投入情况进行事前效率评价,对企业绿色创新效率变化趋势进行预测,为企业管理者和决策者提供决策依据。
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