绿色转型利润增收超效率SBM-GML基于超效率SBM模型和GML指数法,以2010—2019年资源型产业393家沪深上市公司数据为样本,采用面板模型探究绿色税收对企业绿色转型的影响.研究发现:绿色税收能够显著促进资源型企业绿色转型,且促进程度随着产权性质,区域经济发展水平及企业规模的不同而存在差异,该结论在经过一系列稳健性检验后...
对于GML指数和ML指数的计算，SBM-GML模型是基于Kaoru Tone（2001）提出的，而GML-DDF和SBM-DDF模型则分别由Fukuyama&Weber（2009）和Rolf Fare&Grosskopf（2010）提出。这三种模型各有特色，具体选择应根据实际需求和数据特性决定。在计算全要素生产率方面，GML指数被广泛应用，它能帮助我们理解非期望产出对...
ML指数是考虑非期望产出DEA模型计算的M指数。GM指数是通过全局DEA模型计算的M指数,而GML指数自然的就是考虑非期望产出的全局DEA模型计算的M指数。全局DEA模型是以所有年份所有省份数据构成的生产前沿面,也就是说,所有数据只有一个前沿面。而普通的DEA模型都是通过每一年的所有省份建立的生产前沿面,即一年一个前沿面。
01.iDEA一款用于计算非期望产出超效率SBM效率SBM-ML/SBM-GML指数模型的新软件(更新说明:①新增无解解决方案MaxDEA中的FPA功能) 8653 -- 2:47 App 城市生态效率年度数据(2006-2019),有超效率SBM、EBM,测算结果,4种投入,3种期望产出,3种非期望产出 4.9万 133 20:58 App 【Dearun】数据包络分析(DEA)方法(含...
GML指数、ML指数、以及超效率SBM测算的matlab代码,可以计算VRS以及CRS下非期望产出的SBM及SBM-GML 的matlab代码,代码可根据投入产出计算全要素生产率GML指数,三种GML指数均可测算,计算结果准确可靠,有详细的使用步骤,以及结果的解读均做了图文说明。全套资料均为本人
01.iDEA一款用于计算非期望产出超效率SBM效率SBM-ML/SBM-GML指数模型的新软件更新说明:①新增无解解决方案MaxDEA中的FPA功能②优化全局效率计算方案, 视频播放量 3799、弹幕量 0、点赞数 18、投硬币枚数 13、收藏人数 65、转发人数 16, 视频作者 ZSFFGZS, 作者简介 ,相关
【方法】本研究运用非期望产出超效率SBM模型方法和Global Malmquist-lunberger指数法对2012—2020年全国30个省区(市)的冷链物流绿色发展效率进行静态测度与动态分析,并构建"绿色发展效率-全要素生产率GML指数"矩阵,综合比较各省份冷链物流绿色发展效率的优势与不足.【结果】我国的冷链物流绿色发展效率水平整体不高,2020...
01.iDEA一款用于计算非期望产出超效率SBM效率SBM-ML/SBM-GML指数模型的新软件(更新说明:①新增无解解决方案MaxDEA中的FPA功能) 02:58 02.iDEA数据准备(数据名必须是1.csv 数据里必须全是数值类型) 04:50 03.iDEA效率值测算(支持非期望产出超效率SBM,当期前沿/全局前沿/技术效率CRS/纯技术效率VRS/规模效率)...
文章基于2010-2019年中国省际面板数据,运用超效率SBM模型与GML指数,对中国30个省份公路运输碳排放效率进行测度和分析,实证结果表明:2019年中国公路运输的碳排放综合效率整体水平偏低,综合效率存在地区差异,中部>东部>东北>西部;2010-2019年中国的公路运输碳排放全要素生产率整体呈上升趋势,技术进步变化的降低是阻碍全要素...
本文从长江中游城市集群发展中最为核心的土地利用效率着手,首先利用非预期的超效率SBM模型对2000-2019年分地区土地利用效率进行测算、评估和分析,引入GML指数探究地区土地利用效率及其分解的时空演化及相关性特征。为了进一步厘清土地效率的影响...