目前,DEA模型可以计算的比较常见的生产率指数(Productivity Index)分别为Malmquist指数和Luenberger指数,而现有文献中更为常见的GM(Global Malmquist)指数、ML(Malmquist_Luenberger)指数和GML(Global Malmquist_Luenberger)指数,其本质上都是Malmquist指数。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...
内容提示: 环境动态性视角下大数据能力对制造业绿色竞争力的影响机制研究———基于 SBM-GML 指数模型李金克 1 ,张 荣 1 ,李伯钧 2(1. 青岛大学 商学院,山东 青岛 266100 ; 2. 中国海洋大学 经济学院,山东 青岛 266100 )收稿日期: 2021-05-10 修回日期:2021-06-15基金项目:山东省自然科学基金项目( ZR20...
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
网络SBM-DEA模型是基于数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,简称DEA)和聚类分析方法,结合了各个评价指标的综合权重,能够更全面、准确地评估工业用水效率。GML指数是对SBM-DEA模型的改进方法,通过引入超效率和差效率的概念,更加客观地评价工业用水效率。三、研究数据与结果本研究选取2018年各省的工业用水量、工业产值和...
基于2011—2018年我国30个省,市,自治区的面板数据,通过构建建筑业环境效率投入,产出评价指标体系,运用US-SBM模型和GML指数法,对建筑业环境效率进行静态和动态评价,对建筑业环境效率的省际,区域差异情况及跨期动态变化进行分析.结果表明:2011—2018年全国建筑业环境效率呈现波动上升状态,但效率均值为0.840,整体上无效,其...
4005 -- 4:42 App 06.面板数据有非期望产出的超效率SBM模型——效率测算 1.7万 4 1:40 App GML指数计算,绿色全要素生产率,可分解为EC(技术效率变动)、TC(技术进步),SBM-GML、SBM-DDF、GML-DDF、EBM-GML均有 2035 -- 2:29 App Dearun数据包络分析和SBMrun非期望产出SBM安装教程 1834 -- 31:10 ...
【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...
摘要:基于SBM与GML指数模型,克服方向距离函数未考虑松弛效应及Malmquist-Luenberger指数参考技术非同期性的不足,考察长江经济带物流业2004-2013年全局环境效率、全要素能源效率及其分解因素.结果表明:除江苏省外,全局环境无效率普遍存在;未考虑碳排放的Malmquist指数平均值为1.005 0,分别比Malmquist-Luenberger指数、GML...
大气环境效率是反映区域大气环境治理综合绩效水平的重要指标.基于山东省17个地市的投入,产出与PM_(2.5)年均浓度数据,采用考虑非期望产出的超效率SBM模型,测算了山东省17个地市2007—2017年各年份的大气环境效率值,基于GML指数和泰尔指数对其时空分异特征进行了分析.结果表明:山东省大气环境效率总体处于中等效率水平,半岛...
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)...