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基于Super-EBM-DEA及全局Malmquist的物流產(chǎn)業(yè)效率研究——以國內(nèi)上市公司為例

發(fā)布時間:2022-11-05 00:55
  運用Super-EBM-DEA模型和全局Malmquist指數(shù)模型對2013-2017年國內(nèi)74家物流類上市公司的運營效率進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)分析。靜態(tài)和動態(tài)的效率分析均是從整體、細(xì)分行業(yè)及劃分區(qū)域三個角度進(jìn)行。研究結(jié)果顯示:物流類上市公司靜態(tài)效率較穩(wěn)定,但不同行業(yè)、區(qū)域之間差距明顯。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)整體呈進(jìn)步趨勢但部分年份稍有退步,且主要由技術(shù)退步導(dǎo)致,生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)步的行業(yè)和區(qū)域要少于退步的行業(yè)和區(qū)域。 

【文章頁數(shù)】:5 頁

【文章目錄】:
0 引言
1 研究方法與指標(biāo)、數(shù)據(jù)的選取
    1.1 研究方法
        1.1.1 Super-EBM-DEA模型
        1.1.2 全局Malmquist指數(shù)模型
    1.2 評價指標(biāo)的確定與數(shù)據(jù)來源
2 實證分析
    2.1 Super-EBM-DEA模型效率研究分析
        2.1.1 物流企業(yè)總體效率靜態(tài)分析
        2.1.2 不同類型物流企業(yè)效率靜態(tài)分析
        2.1.3 不同區(qū)域物流企業(yè)效率靜態(tài)分析
    2.2 全局Malmquist指數(shù)模型分析
        2.2.1 物流企業(yè)總體動態(tài)效率分析
        2.2.2 不同類型物流企業(yè)效率動態(tài)分析
        2.2.3 不同區(qū)域物流企業(yè)效率動態(tài)分析
3 結(jié)論與政策建議
    3.1 結(jié)論
    3.2 政策建議


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]我國“一帶一路”沿線區(qū)域物流效率綜合評價——基于三階段DEA模型[J]. 王博,祝宏輝,劉林.  華東經(jīng)濟(jì)管理. 2019(05)
[2]中國物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率:時空分異、影響因素與演進(jìn)邏輯——基于PP-SFA模型的實證分析[J]. 張亮亮,蘇濤永,張健.  商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理. 2019(04)
[3]基于隨機(jī)前沿的物流業(yè)發(fā)展效率及區(qū)域差異分析[J]. 鄭秀娟.  統(tǒng)計與決策. 2018(18)
[4]長江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)效率的時空演化及其影響因素[J]. 俞佳立,錢芝網(wǎng).  經(jīng)濟(jì)地理. 2018(08)
[5]物流產(chǎn)業(yè)效率評價及影響因素分析[J]. 張云鳳,王雨.  統(tǒng)計與決策. 2018(08)
[6]基于DEA-Malmquist指數(shù)模型的長江經(jīng)濟(jì)帶物流效率及因素分解[J]. 于麗英,施明康,李婧.  商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理. 2018(04)
[7]區(qū)域趨同還是趨異:中國物流產(chǎn)業(yè)效率及其收斂性——基于2006-2015年30個省域面板數(shù)據(jù)的研究[J]. 陳永平,張亮亮.  商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理. 2018(03)
[8]基于DEA-malmquist指數(shù)的交通運輸上市企業(yè)動態(tài)效率實證分析[J]. 李守林,趙瑞,陳麗華.  中國流通經(jīng)濟(jì). 2017(12)
[9]基于超效率CCR-DEA的國有物流企業(yè)績效實證分析——基于16家上市物流企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)[J]. 李曉梅,白雪飛.  中國流通經(jīng)濟(jì). 2016(04)



本文編號:3701622

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