【教育】经济学院举办2014第三期数量经济学研讨会

2019-11-02 01:02栏目:教育
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5月13日下午,由中国人民大学经济学院数量经济教研室主办的2014年第三期数量经济学Seminar在明德主楼734会议室进行。来自克罗地亚萨格勒布大学的Luka Neralić教授做了题为《Sensitivity and Stability Analysis in Stochastic Data Envelopment Analysis》的报告。经济学院韩松等多位教师以及相关领域的博士、硕士生参加了研讨会。

2017年5月15日上午,台湾国立成功大学高强教授受我校经济与管理学院能源与环境经济研究所邀请,在经济与管理学院706室做了题为“Efficiency evaluation in the presence of undesirable outputs: The most favorable shadow price approach”的精彩学术报告。

林业具有很强的生产功能,可以给人类提供重要的经济价值,另一方面林业的发展又兼具重要的生态服务功能,可以调节气候、保持水土等。据国家林业局的统计,2016年,全国新造林1.02亿亩,完成森林抚育1.26亿亩。此外,2016年全国林业总产值达到6.4万亿元,同比增长7.7%。林业的跨越式发展要不断提升林业经济效率。

Luka教授分享了他近期在DEA模型研究中的最新研究成果。他主要考虑了Banker的SDEA模型中的敏感性和稳定性分析。在DEA中,针对不同的模型扰动项设定,他提供了使得有效决策单位保持有效并且无效抉择单位保持无效的充分和必要条件。在该研究中,他考虑了三类扰动设定:投入的扰动,产出的扰动,或者两者同时存在扰动。最后,他用一个具体的例子来说明他的结论。

此次报告分上下两个半场。在上半场中,高强教授结合自身多年来从事科研和教学工作的经验,分享了他的工作感悟和论文发表心得,鼓励年轻学者勤勉励学,多进行学科交叉交流以开拓思维。在下半场中,高强教授以深入浅出的语言,条理清晰地梳理了数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)方法在非期望产出影子价格测算中的运用,从运筹视角和经济视角分别阐释了DEA模型及其对偶模型的内涵,并提出了一种满足弱可处置性的距离函数法非期望产出影子价格DEA测度模型,向我们展现了DEA的方法美学。报告期间,在座师生踊跃提问,积极与高教授交流,报告在轻松愉悦的氛围中圆满结束。

目前理论界利用不同的评价方法对林业经济效率进行了一些研究,其中随机前沿方法是两种主要的方法。罗小锋等利用随机前沿生产函数对2003-2014 年中国各省份林业生产效率进行了测算分析[[1] 罗小锋,李兆亮,李容容,等.中国林业生产效率的时空差异及其影响因素研究[J].干旱区资源与环境,2017,:95-100.][1]。随机前沿方法需要设定生产函数的基本形式,而数据包络方法则无需设定生产函数的形式,属于非参数效率评价方法,得到了较多应用。蔡珍贵等利用BCC模型对12 个林业龙头企业林产品贸易业务经营效率进行对比分析[[2] 蔡珍贵,熊曦,尹少华.林业龙头企业林产品贸易业务经营效率研究——以湖南省为例[J].中国林业经济,2015,:5-10+28.][2]。郑宇梅等基于投入导向的BCC 模型对2004-2013年我国15个省份林产工业生态效率进行了评价研究[[3]郑宇梅,尹少华. 林业产业生态效率实证研究——基于15个省的面板数据分析[J].林业经济,2016,:36-40.][3]。黄韶海等使用投入导向型CCR模型对中国31个省林业生产效率进行了分析[[4] 黄韶海,王国峰,邓祥征,等.中国林业生产效率的格局与区域差异分析[J].世界林业研究,2016,:80-85.][4]。陈珂等利用经典DEA模型和Malmquist指数法对全国30个省市的林业生态效率进行了测度[[5] 陈珂,李雪婷,朴慧兰.中国林业生态效率与生态生产率的测度研究[J].林业经济问题,2016,:115-120.][5]。林超等运用BCC-DEA模型对2004-2013年间福建省林业投入产出效率进行了测算分析[[6]林超,谢志忠,蔡文樱.基于DEA模型的福建省林业投入产出效率研究[J].科技和产业,2016,:16-20.][6]。张颖等利用规模收益的BCC-DEA模型对1993-2013年北京林业投入产出效率进行了测算分析[[7] 张颖,杨桂红,李卓蔚.基于DEA模型的北京林业投入产出效率分析[J].北京林业大学学报,2016,:105-112.][7]。李京轩等运用经典DEA评价模型对1998-2014年甘肃省林业生产效率进行测算和分析[[8]李京轩,陈秉谱,杨璐嘉.基于DEA模型的甘肃省林业投入产出效率研究[J].西北林学院学报,2017,:315-320.][8]。

与会者就Luka教授的研究设定以及更多的应用问题进行了讨论。

高强,曾任台湾国立成功大学校长,现为该校工业与信息管理学首席讲座教授。他在美国Oregon State University森林管理系获运筹学硕士、博士学位,并在该校完成博士后研究。到台湾国立成功大学工作一段时间后,被美国Southwest Texas State University计算机科学系聘任为教授。在1990年,他再次回到国立成功大学。高强教授在国际期刊上已发表超过150篇学术论文,其中大约50篇与DEA有关。因其在教学科研上的突出成就,高强教授荣获台湾教育部颁发的“杰出教学奖”与台湾科技部颁发的“杰出研究奖”。高强教授在台湾国立成功大学曾先后担任工业与信息管理系主任、图书馆馆长、管理学院院长、学校校长等行政职务。至今,他已担任多年中国工业工程学会主席、中国管理学会主任。同时,他也曾担任《中国工业工程学会杂志》主编,自2009年以来一直担任Omega期刊副主编,自2015年以来担任《European Journal of Operational Research》期刊编委会成员。

已有研究对我国及区域的林业经济效率进行了一些探索,但是所使用的DEA模型基本都是经典的DEA模型,这些模型无法计算投入产出松弛状况,也无法对有效决策单元进行完全的排序,基于此,本文利用超效率SBM模型,对2013-2015年中国省际林业经济效率进行测算分析,有效解决了已有研究的不足,所得结论更加符合实际,为林业资源决策优化提供指导。

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1.1超效率SBM模型

数据包络分析方法是一种基于同等程度上被评价单元相对效率比较的非参数效率分析方法。DEA方法不需要事先对被评价单元的生产函数形式进行明确界定,避免了参数的主观赋值,同时它对可比较的被评价单元进行相对效率的排序,使得评估具有客观性。DEA模型目前已经发展了近160种模型,传统的CCR或BCC模型在评估过程中可能会出现多个有效单元,这对于效率评估和对比有一定局限性。超效率SBM模型[[9]TONE K. A Slacks – Based Measure of Super-efficiency in Data Envelopment Analysis [J]. European Journal of Operational Research,2002,:32-41.][9]不仅解决了多个有效单元的排序问题,同时考虑松弛变量,对于进一步分析投入产出要素有更好的参考价值。因此,本文选取超效率SBM模型进行评估。超效率SBM模型是2002年Kaoru Tone在基于投入松弛测度的SBM模型[[10]TONE K. A Slacks -Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis[j]. European Journal of Operational Research,2001,:498-509.

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][10]基础之上提出的。

假设有种投入要素,种产出要素,建立一个线性规划方程:

其中,为效率值;为包络乘数;和分别是DMUk的投入向量和产出向量,和分别是第种投入要素和第种产出要素,为松弛投入,为松弛产出。对于待评价单元DMUk,为超效率值,可大于1。

1.2评估指标与数据来源

在比较分析目前理论界所使用的指标体系基础上,本文建立了林业经济效率评价指标体系。其中,投入指标包括林业用地面积、林业系统单位年末人数和林业投资完成额,分别代表了林业的土地投入、劳动力投入和资本投入。产出指标包括林业第一产业总值和当年造林面积,分别代表了林业的价值产出和生态产出。评估的决策单元包括2013-2015年中国31个省份,数据来源于历年《中国林业统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。

2中国林业经济效率及其分解的实证分析

运用Maxdea6.18专业版软件,从产出导向角度出发,使用超效率SBM模型,测算了2013-2015年中国31个省份林业经济效率的变动状况,如表1所示。

2.1中国林业技术效率的基本格局

中国林业经济效率总体上比较低,但是呈现上升趋势。2013年中国林业综合技术效率为0.668,2014年上升为0.711,2015年增加到0.731,连续三年实现较大增长,表明中国林业资源的利用水平不断提升。但是总体上未达到有效前沿面,林业资源的配置有待进一步优化。从达到有效前沿面的数量来看,2013年效率值大于等于1的省份有8个,2014年增加为9个,2015年恢复为8个,大约占所有省份的26%。这些省份主要包括河北、浙江、山东、海南、重庆、贵州、云南、宁夏、河南、辽宁、云南、西藏等。

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