基于三阶段DEA-Malmquist模型的稀土产业技术创新效率评价
Technological Innovation in Rare Earth Industry Based on Three-Stage DEA-Malmquist Modeling Efficiency Evaluation
摘要: 文章运用三阶段DEA模型与Malmquist生产率指数模型,从静态和动态两个维度对稀土产业上市公司2017~2023年的技术创新效率进行综合评估,并划分稀土产业前后端企业进行对比分析。结果发现,目前稀土产业技术创新效率水平有较大提升空间,前端与后端企业技术创新效率相差巨大,其中后端企业的纯技术效率显著低于前端企业,是制约稀土产业技术创新效率提升的关键因素。技术效率变革和技术进步的共同推动,使稀土产业上市公司的全要素生产率水平整体呈上升态势;技术进步层面前端企业优于后端企业,而技术效率层面后端企业优于前端企业。依据分析结论,提出完善创新激励政策、促进稀土产业整体协同与优化的相关策略建议。
Abstract: The article applies the three-stage DEA model and Malmquist productivity index model to comprehensively assess the technological innovation efficiency of listed companies in the rare earth industry from 2017~2023 in both static and dynamic dimensions and divides the front-end and back-end enterprises in the rare earth industry for comparative analysis. The results found that the current level of technological innovation efficiency in the rare earth industry has a large room for improvement, and there is a huge difference between the technological innovation efficiency of front-end and back-end enterprises, in which the pure technological efficiency of the back-end enterprises is significantly lower than that of the front-end enterprises, and it is a key factor restricting the improvement of technological innovation efficiency in the rare earth industry. The total factor productivity level of listed companies in rare-earth industry is on the rise as a whole due to the joint promotion of technological efficiency changes and technological progress; the front-end enterprises are better than the back-end enterprises at the level of technological progress, while the back-end enterprises are better than the front-end enterprises at the level of technological efficiency. Based on the conclusions of the analysis, relevant strategies are proposed to improve the innovation incentive policy and promote the synergy and optimization of the rare earth industry as a whole.
文章引用:袁建龙. 基于三阶段DEA-Malmquist模型的稀土产业技术创新效率评价[J]. 社会科学前沿, 2025, 14(10): 157-166. https://doi.org/10.12677/ass.2025.1410881

参考文献

[1] Building Resilient Supply Chains, Revitalizing American Manufacturing, and Fostering Broad-Based Growth: 100-Day Reviews Under Executive Order 14017[EB/OL]. 2021-06-07.
https://bidenwhitehouse.archives.gov/wp-content/uploads/2021/06/100-day-supply-chain-review-report.pdf, 2025-05-20.
[2] Afriat, S.N. (1972) Efficiency Estimation of Production Functions. International Economic Review, 13, Article 568. [Google Scholar] [CrossRef
[3] 张赤东, 刘文婕, 邱雨荷, 等. 数控机床上市公司技术创新效率评价及国家科技重大专项政策的影响分析——基于三阶段DEA模型和Malmquist生产率指数[J]. 科学学与科学技术管理, 2024, 45(1): 47-61.
[4] Aigner, D., Lovell, C.A.K. and Schmidt, P. (1977) Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models. Journal of Econometrics, 6, 21-37. [Google Scholar] [CrossRef
[5] Meeusen, W. and van Den Broeck, J. (1977) Efficiency Estimation from Cobb-Douglas Production Functions with Composed Error. International Economic Review, 18, Article 435. [Google Scholar] [CrossRef
[6] 付宁宁, 苏屹, 郭秀芳. 基于两阶段超效率DEA的智能制造企业创新效率评价[J]. 科技进步与对策, 2024, 41(10): 67-77.
[7] 刘丹, 黄珺涵, 郑宇婷. 我国物流上市公司技术创新效率影响机制——基于政府补贴和股权集中度的门槛视角[J]. 科技管理研究, 2023, 43(24): 117-127.
[8] 马浚锋, 马浩鑫. 高校科研创新效率的动态演进、区域差异及其收敛性研究[J]. 苏州大学学报(教育科学版), 2023, 11(4): 99-111.
[9] 刘殿国, 张又嘉. 金融发展对经济增长要素效率的影响研究[J]. 中国软科学, 2022(S1): 83-97.
[10] 徐星, 惠宁, 崔若冰, 等. 数字经济驱动制造业高质量发展的影响效应研究——以技术创新效率提升与技术创新地理溢出的双重视角[J]. 经济问题探索, 2023(2): 126-143.
[11] 张浩, 毛家辉, 汪天宇. 我国智能制造企业技术创新效率提升的主要影响因素——基于三阶段DEA-Tobit模型的分析[J]. 科技管理研究, 2023, 43(22): 95-101.
[12] 王婉, 秦艺根. 四螺旋视角下区域绿色技术创新效率提升路径——基于中国30个省份的模糊集定性比较分析[J]. 科技管理研究, 2023, 43(1): 206-214.
[13] 刘兰剑, 牟兰紫薇. 国外技术管制政策对中国技术创新的影响实证研究[J]. 中国科技论坛, 2023(2): 11-19.
[14] 马文斌, 朱欢. 绿色低碳企业创新效率测度及影响因素研究——基于三阶段DEA与Tobit模型[J]. 软科学, 2024, 38(6): 61-66+74.
[15] Zuo, Z., Guo, H., Li, Y. and Cheng, J. (2022) A Two-Stage DEA Evaluation of Chinese Mining Industry Technological Innovation Efficiency and Eco-Efficiency. Environmental Impact Assessment Review, 94, Article 106762. [Google Scholar] [CrossRef
[16] 王东, 曹建飞. 绿色技术创新效率的区域差异及影响因素[J]. 统计与决策, 2024, 40(12): 168-172.
[17] 董娟, 郑明贵, 钟昌标. 中国稀土产业发展财政支持效应及其影响因素[J]. 资源科学, 2020, 42(8): 1551-1565.
[18] 高风平, 徐菘泽, 张璞, 等. 基于稀土上市公司的稀土前端产业生产效率评价研究[J]. 中国矿业, 2022, 31(4): 36-45.
[19] 马富萍, 李利娇, 杨柳, 等. 中国稀土上市公司升级效率评价研究——基于DEA模型的分析[J]. 内蒙古大学学报(哲学社会科学版), 2021, 53(1): 100-105.
[20] 罗翔, 赖丹. 政府补助对稀土新材料企业技术创新效率的影响——基于杠杆率的门槛效应[J]. 工程管理科技前沿, 2023, 42(4): 81-88.
[21] Fried, H.O., Lovell, C.A.K., Schmidt, S.S. and Yaisawarng, S. (2002) Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Data Envelopment Analysis. Journal of Productivity Analysis, 17, 157-174. [Google Scholar] [CrossRef
[22] 高远, 刘泉红. 我国工业企业技术创新效率评价研究——基于31个省(区、市)面板数据的DEA-Malmquist指数模型分析[J]. 工业技术经济, 2023, 42(10): 109-116.
[23] 陈巍巍, 张雷, 马铁虎, 等. 关于三阶段DEA模型的几点研究[J]. 系统工程, 2014, 32(9): 144-149.
[24] Farrell, G.H. and Malmquist, G. (1953) Output and Input Orientation in the Production Process. Econometrica, 21, 567-574.
[25] 王永萍, 茅泷丹, 王琦. 环境保护税法对京津冀上市公司创新的影响研究——基于DEA-Malmquist指数分解的分析[J]. 中国软科学, 2021(S1): 339-347.
[26] 夏清华, 何丹. 政府研发补贴促进企业创新了吗——信号理论视角的解释[J]. 科技进步与对策, 2020, 37(1): 92-101.
[27] 张玉娟, 汤湘希. 股权结构、高管激励与企业创新——基于不同产权性质A股上市公司的数据[J]. 山西财经大学学报, 2018, 40(9): 76-93.
[28] 徐斌, 彭秋松. 对外投资、财务能力与综合绩效——基于中国稀土上市公司数据的研究[J]. 稀土, 2022, 43(2): 144-158.