我国渔业生产效率比较及动态分解测算——基于上市企业数据

发布时间：2021-08-13 18:29

　　近年来受海洋资源衰退、生态环保约束、海外渔业风险等内外因素限制,渔业生产面临困境,渔业产业发展亟待转型突破。以渔业类上市企业为研究对象,使用超效率DEA模型和Malmquist指数方法,对相关数据研究得出,远洋渔业、水产养殖、加工贸易、水产饲料等不同类型渔业企业效率差异较大;渔业类企业在综合管理效率上虽有所进步但技术水平收缩,全要素生产率呈下降趋势。渔业企业普遍存在着经营效益较差、盈利能力不足、劳动集约程度低等问题。在技术和规模制约下,渔业产业发展需要政府和企业在政策和战略上创新,缓解生产风险,提高渔业经济效益。 

【文章来源】：中国渔业经济. 2019,37(06)

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
一、引言
二、相关研究概述
三、实证分析方法与材料
    （一）超效率DEA模型
    （二）Malmquist指数
    （三）DEA方法测算Malmquist指数
    （四）评价指标的选取
四、实证分析及结果
    （一）超效率模型结果及分析
    （二）Malmquist指数动态分解分析
五、总结与对策建议
    （一）研究结论
        1. 技术效率瓶颈制约，创新造血能力不足
        2. 产业规模扩张受阻，管理技术水平不强
        3. 多重经营风险暴露，企业运营发展掣肘
        4. 产品价值亟待提升，竞争产品能力弱化
        5. 比较效益相对低下，水产主业“驱逐挤出”
    （二）相关对策
        1. 生产营销上开发创新，扭转产品竞争弱质性
        2. 出台生产保障制度，缓解企业风险
        3. 引导产业改造提升，搭建产业化发展平台
        4. 汇聚创新要素，支撑产业层次提升


【参考文献】：
期刊论文
[1]中国畜牧业上市公司全要素生产率分析——基于DEA和Malmquist指数[J]. 袁延志,王宝海.  黑龙江畜牧兽医. 2018(10)
[2]我国渔业企业经济效益分析研究——以2013年我国上市渔业公司数据为例[J]. 苏珊,吕本富.  数学的实践与认识. 2016(05)
[3]中国远洋渔业企业规模经济效应研究——基于数据包络分析方法[J]. 谭春兰,胡红.  中国农学通报. 2015(23)
[4]促进渔业科技成果转化的几点思考[J]. 王书磊.  中国渔业经济. 2014(06)
[5]基于DEA和Malmquist指数的乳制品企业营销绩效评价——以7家乳制品上市公司为例[J]. 杨延娇,王吉恒.  农业技术经济. 2014(09)
[6]文化产业上市公司绩效评价——基于超效率DEA和Malmquist指数[J]. 郭淑芬,郝言慧,王艳芬.  经济问题. 2014(02)
[7]我国商业银行效率分析——基于超效率DEA和Malmquist指数[J]. 王健,金浩,梁慧超.  技术经济与管理研究. 2011(04)
[8]我国渔业企业的“五力模型”分析[J]. 王淼,段志霞.  中国渔业经济. 2007(05)
[9]关于DEA有效性在数据变换下的不变性[J]. 马占新,唐焕文.  系统工程学报. 1999(02)

博士论文
[1]农业上市公司绩效指标构建及其评价研究[D]. 张美诚.湖南农业大学 2013



本文编号：3340926