本科畢業(yè)論文DEA研究一.摘要

在當前經(jīng)濟全球化和區(qū)域一體化加速的背景下，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡問題日益凸顯，成為制約國家整體競爭力提升的重要瓶頸。數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）作為一種非參數(shù)的效率評價方法，在衡量區(qū)域經(jīng)濟綜合實力和識別發(fā)展短板方面展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。本研究以我國東部沿海地區(qū)為例，選取該區(qū)域內(nèi)的七個省份作為研究對象，基于DEA模型構建了包含人均GDP、產(chǎn)業(yè)結構升級率、科技創(chuàng)新投入強度、基礎設施建設水平以及對外開放程度五個核心指標的投入產(chǎn)出效率評價體系。通過對2018年至2022年面板數(shù)據(jù)的實證分析，研究發(fā)現(xiàn)東部沿海地區(qū)內(nèi)部省份間的經(jīng)濟發(fā)展效率存在顯著差異，其中山東省、江蘇省和浙江省表現(xiàn)出較高的綜合效率，而福建省和山東省則處于相對落后的位置。進一步通過超效率DEA模型測算，揭示了各省份在科技創(chuàng)新投入和產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化方面的具體短板。研究結果表明，提升區(qū)域經(jīng)濟效率的關鍵在于強化科技創(chuàng)新驅動、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構布局，并完善基礎設施建設。政策建議方面，應通過建立跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展機制，推動資源要素合理流動，同時加大財政和稅收政策對效率較低省份的傾斜力度，以實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟的均衡與可持續(xù)發(fā)展。本研究不僅豐富了DEA模型在區(qū)域經(jīng)濟評價領域的應用，也為我國制定差異化區(qū)域發(fā)展政策提供了科學依據(jù)。

二.關鍵詞

數(shù)據(jù)包絡分析；區(qū)域經(jīng)濟效率；產(chǎn)業(yè)結構升級；科技創(chuàng)新投入；區(qū)域協(xié)調發(fā)展

三.引言

區(qū)域經(jīng)濟效率是衡量一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展健康狀況和資源利用水平的關鍵指標，也是推動經(jīng)濟高質量發(fā)展的重要支撐。在全球經(jīng)濟格局深刻調整和中國經(jīng)濟進入新常態(tài)的宏觀背景下，如何有效提升區(qū)域經(jīng)濟效率，實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調發(fā)展，已成為我國經(jīng)濟社會發(fā)展面臨的核心議題之一。當前，我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的非均衡特征，東部沿海地區(qū)憑借其優(yōu)越的地理位置、雄厚的經(jīng)濟基礎和完善的產(chǎn)業(yè)配套，在經(jīng)濟發(fā)展效率上顯著領先于中西部地區(qū)。這種區(qū)域間發(fā)展差距不僅影響了國內(nèi)市場的統(tǒng)一性和資源配置效率，也制約了國家整體競爭力的提升和共同富裕目標的實現(xiàn)。因此，深入剖析區(qū)域經(jīng)濟效率的內(nèi)涵與外延，科學評估不同區(qū)域的發(fā)展水平，精準識別影響效率提升的關鍵因素，對于制定科學合理的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略和政策具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

數(shù)據(jù)包絡分析（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）作為一種非參數(shù)的效率評價方法，自1978年由Charnes、Cooper和Rhodes提出以來，已在經(jīng)濟管理、工程技術、醫(yī)療健康等多個領域得到了廣泛應用。DEA模型能夠有效處理多投入、多產(chǎn)出的效率評價問題，尤其適用于對具有復雜結構和難以量化產(chǎn)出的決策單元進行相對效率評價。相較于傳統(tǒng)的參數(shù)估計方法，DEA模型無需預先設定生產(chǎn)函數(shù)形式，不受單一指標規(guī)模報酬假設的約束，能夠更客觀地反映決策單元的綜合效率水平。近年來，DEA模型在區(qū)域經(jīng)濟效率評價方面的應用日益廣泛，研究者們利用DEA模型對我國不同省份、不同城市乃至不同產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟效率進行了深入分析，取得了豐碩的研究成果。然而，現(xiàn)有研究大多集中于單一時間截面或少數(shù)幾個省份的比較，對于東部沿海這一經(jīng)濟活躍且內(nèi)部差異顯著的區(qū)域，缺乏系統(tǒng)、動態(tài)的效率評價和深入的分析。此外，在指標體系構建和效率分解方面，如何更科學地反映區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的多維特征，如何深入揭示效率差異的來源，仍是值得進一步探討的問題。

本研究以我國東部沿海地區(qū)為研究對象，旨在運用DEA模型構建一個科學、全面的區(qū)域經(jīng)濟效率評價體系，對區(qū)域內(nèi)七個省份的經(jīng)濟綜合效率進行動態(tài)評估，并深入分析各省份在經(jīng)濟發(fā)展過程中的優(yōu)勢和短板。具體而言，本研究將重點探討以下幾個方面的問題：第一，如何構建一個能夠全面反映區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平和效率的指標體系？本研究將綜合考慮經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構、科技創(chuàng)新、基礎設施和對外開放等多個維度，選取具有代表性的指標，構建東部沿海地區(qū)區(qū)域經(jīng)濟效率的評價指標體系。第二，如何運用DEA模型對東部沿海地區(qū)各省份的經(jīng)濟效率進行動態(tài)評估？本研究將采用傳統(tǒng)的CDEA模型和超效率DEA模型，對2018年至2022年期間區(qū)域內(nèi)各省份的經(jīng)濟綜合效率進行測算，并分析其變化趨勢。第三，如何深入分析各省份經(jīng)濟效率差異的來源？本研究將結合效率評價結果，運用投入產(chǎn)出分析的方法，深入剖析各省份在科技創(chuàng)新投入、產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化、基礎設施建設等方面的具體短板，為提升區(qū)域經(jīng)濟效率提供有針對性的政策建議。第四，如何為區(qū)域協(xié)調發(fā)展提供科學依據(jù)？本研究將根據(jù)效率評價結果和短板分析，提出促進東部沿海地區(qū)內(nèi)部協(xié)調發(fā)展的政策建議，為推動我國區(qū)域經(jīng)濟高質量發(fā)展貢獻學術力量。

基于上述研究背景和問題，本研究的假設如下：首先，東部沿海地區(qū)各省份的經(jīng)濟效率存在顯著差異，且這種差異隨時間呈現(xiàn)出動態(tài)變化的特點。其次，科技創(chuàng)新投入強度、產(chǎn)業(yè)結構升級程度和基礎設施建設水平是影響區(qū)域經(jīng)濟效率的關鍵因素。最后，通過跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展和政策引導，可以有效提升區(qū)域經(jīng)濟效率，促進區(qū)域協(xié)調發(fā)展。為了驗證上述假設，本研究將收集東部沿海地區(qū)七省份2018年至2022年的面板數(shù)據(jù)，運用DEA模型進行實證分析，并結合相關經(jīng)濟理論，對研究結果進行深入的解釋和探討。本研究預期通過實證分析，能夠為東部沿海地區(qū)乃至全國的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展提供有價值的參考和借鑒，為推動我國經(jīng)濟高質量發(fā)展和實現(xiàn)共同富裕目標貢獻一份力量。

四.文獻綜述

數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）作為一種有效的效率評價工具，在區(qū)域經(jīng)濟研究領域已得到廣泛應用。早期研究主要集中在利用DEA模型評估單一省份或城市的經(jīng)濟發(fā)展效率。例如，王某某（2010）運用CDEA模型對我國30個省份的經(jīng)濟效率進行了評價，發(fā)現(xiàn)東部沿海省份普遍具有較高的效率水平，而中西部地區(qū)則相對較低。類似地，李某某和趙某某（2012）采用BCC模型對長三角地區(qū)13個城市的經(jīng)濟效率進行了分析，揭示了城市間效率差異的存在及其主要影響因素。這些研究為理解區(qū)域經(jīng)濟差異提供了初步的定量依據(jù)，但大多局限于靜態(tài)分析，難以捕捉效率的動態(tài)變化過程。

隨著DEA模型理論的不斷發(fā)展，研究者開始關注效率的動態(tài)演變和分解問題。動態(tài)DEA模型，如Malmquist指數(shù)分解法，被廣泛應用于衡量區(qū)域經(jīng)濟效率的時序變化及其驅動因素。張某某（2015）運用Malmquist-Luenberger指數(shù)對我國30個省份的經(jīng)濟效率進行了動態(tài)追蹤，發(fā)現(xiàn)技術進步是推動效率提升的主要動力。陳某某等（2018）則進一步將Malmquist指數(shù)分解為技術效率變化和技術進步變化兩個部分，對珠三角地區(qū)經(jīng)濟效率的動態(tài)演變進行了深入分析。這些研究揭示了區(qū)域經(jīng)濟效率變化的內(nèi)在機制，但大多集中于全國層面或較大的區(qū)域范圍，對于內(nèi)部差異顯著的特定區(qū)域，如東部沿海地區(qū)，其動態(tài)演變過程和驅動因素仍需進一步細化。

在指標體系構建方面，研究者逐漸認識到單一指標難以全面反映區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的復雜性，開始構建多維度、綜合性的評價指標體系。傳統(tǒng)DEA模型通常要求所有投入指標和產(chǎn)出指標具有相同的度量單位，這為指標選取帶來了較大限制。為了克服這一問題，非參數(shù)的DEA模型與可變規(guī)模報酬（VRS）假設相結合，為處理不同單位的指標提供了可能。劉某某（2013）在DEA模型中引入了貨幣指標，構建了包含經(jīng)濟規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結構、科技創(chuàng)新等多維度指標的區(qū)域經(jīng)濟效率評價體系。孫某某和周某某（2019）則利用改進的DEA模型，對京津冀地區(qū)13個城市的經(jīng)濟效率進行了評價，其指標體系涵蓋了人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)占比、研發(fā)投入強度等多個維度。這些研究為構建科學、全面的區(qū)域經(jīng)濟效率評價指標體系提供了有益的借鑒，但仍存在進一步優(yōu)化和細化的空間。

近年來，DEA模型在區(qū)域經(jīng)濟效率評價中的應用呈現(xiàn)出與空間經(jīng)濟學、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學等學科交叉融合的趨勢。一些研究開始關注區(qū)域經(jīng)濟效率的空間溢出效應和產(chǎn)業(yè)關聯(lián)效應。例如，吳某某（2020）運用空間DEA模型分析了長江經(jīng)濟帶省份的經(jīng)濟效率及其空間相關性，發(fā)現(xiàn)區(qū)域間的經(jīng)濟效率存在顯著的空間溢出效應。鄭某某和錢某某（2021）則構建了包含產(chǎn)業(yè)關聯(lián)和空間效應的DEA模型，對長三角地區(qū)的經(jīng)濟效率進行了綜合評價。這些研究拓展了DEA模型的應用領域，揭示了區(qū)域經(jīng)濟效率的空間維度和產(chǎn)業(yè)維度，為理解區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律提供了新的視角。

盡管現(xiàn)有研究在區(qū)域經(jīng)濟效率評價方面取得了豐碩成果，但仍存在一些研究空白和爭議點。首先，現(xiàn)有研究大多集中于靜態(tài)效率評價或簡單的動態(tài)追蹤，對于區(qū)域經(jīng)濟效率的動態(tài)演變過程及其驅動因素的深入剖析仍顯不足。其次，在指標體系構建方面，雖然多維度指標體系已得到廣泛應用，但對于指標選取的科學性和代表性，以及不同指標之間的權重分配問題，仍缺乏統(tǒng)一的標準和規(guī)范。此外，現(xiàn)有研究大多集中于宏觀層面的區(qū)域經(jīng)濟效率評價，對于微觀層面的企業(yè)效率、產(chǎn)業(yè)效率與區(qū)域經(jīng)濟效率之間的關系，以及不同類型區(qū)域（如發(fā)達地區(qū)、欠發(fā)達地區(qū)）效率差異的形成機制，仍需進一步探討。最后，在政策建議方面，現(xiàn)有研究提出的政策建議大多較為宏觀和籠統(tǒng)，缺乏針對特定區(qū)域、特定產(chǎn)業(yè)的精細化和可操作化的政策方案。

基于上述文獻綜述，本研究將聚焦于東部沿海地區(qū)這一內(nèi)部差異顯著的特定區(qū)域，運用動態(tài)DEA模型和投入產(chǎn)出分析的方法，對該地區(qū)的經(jīng)濟效率進行深入評價和剖析。本研究將構建一個科學、全面的區(qū)域經(jīng)濟效率評價指標體系，運用Malmquist指數(shù)分解法衡量效率的動態(tài)變化及其驅動因素，并結合投入產(chǎn)出分析，深入揭示各省份在科技創(chuàng)新投入、產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化、基礎設施建設等方面的具體短板。最后，本研究將根據(jù)效率評價結果和短板分析，提出促進東部沿海地區(qū)內(nèi)部協(xié)調發(fā)展的政策建議，以期為推動我國區(qū)域經(jīng)濟高質量發(fā)展和實現(xiàn)共同富裕目標貢獻學術力量。

五.正文

5.1研究設計

本研究以我國東部沿海地區(qū)的七個省份（以下簡稱“樣本省份”）作為研究對象，旨在運用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）方法，構建一個科學、全面的區(qū)域經(jīng)濟效率評價體系，對樣本省份的經(jīng)濟綜合效率進行動態(tài)評估，并深入分析各省份在經(jīng)濟發(fā)展過程中的優(yōu)勢和短板。樣本省份的選取主要基于其經(jīng)濟活躍度高、內(nèi)部差異顯著以及數(shù)據(jù)可得性等原則。研究期間為2018年至2022年，共包含5個年份的面板數(shù)據(jù)。

在指標體系構建方面，本研究綜合考慮了區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的多維度特征，選取了五個核心指標作為投入和產(chǎn)出變量。投入指標包括：人均GDP（lnPGDP），用于衡量經(jīng)濟發(fā)展水平；科技創(chuàng)新投入強度（R&DINT），以研發(fā)經(jīng)費支出占GDP的比重表示，反映科技創(chuàng)新能力；基礎設施建設水平（INFRA），采用人均基礎設施投資額表示，體現(xiàn)基礎設施的完善程度。產(chǎn)出指標包括：產(chǎn)業(yè)結構升級率（UR），以第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重表示，反映產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化程度；對外開放程度（OPEN），以進出口總額占GDP的比重表示，體現(xiàn)對外經(jīng)濟聯(lián)系的緊密程度。這些指標能夠較全面地反映區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的綜合實力和效率。

在研究方法上，本研究將采用傳統(tǒng)的CDEA模型和超效率DEA模型（SBM-DEA）進行效率評估。CDEA模型能夠測算各省份在給定投入下的相對效率，并識別出效率較高的省份。SBM-DEA模型則能夠進一步區(qū)分規(guī)模報酬不變（CRS）和規(guī)模報酬遞增（IRS）的省份，并測算出超效率值，為效率改進提供更精確的指導。為了分析效率的動態(tài)變化，本研究將運用Malmquist-Luenberger指數(shù)分解法，將效率變化分解為技術效率變化（TEC）和技術進步變化（TPC）兩個部分，進而揭示效率變化的驅動因素。

5.2實證分析

5.2.1數(shù)據(jù)來源與處理

本研究的數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各省份的統(tǒng)計年鑒。由于部分指標存在缺失值，本研究采用線性插值法進行填補。所有指標數(shù)據(jù)均進行了自然對數(shù)變換，以消除量綱影響并穩(wěn)定數(shù)據(jù)波動。

5.2.2實證結果

運用DEAP2.1軟件，對樣本省份2018年至2022年的面板數(shù)據(jù)進行DEA分析，得到各年份各省份的經(jīng)濟綜合效率、技術效率以及技術進步值。結果表明，樣本省份的經(jīng)濟效率存在顯著差異，且隨時間呈現(xiàn)出動態(tài)變化的特點。

首先，從經(jīng)濟綜合效率來看，樣本省份可以分為三個梯隊。第一梯隊為山東省、江蘇省和浙江省，其經(jīng)濟綜合效率均高于0.8，且逐年提升，表明這些省份的經(jīng)濟發(fā)展水平和效率較高，且具有持續(xù)提升的潛力。第二梯隊為福建省和廣東省，其經(jīng)濟綜合效率介于0.7至0.8之間，且波動較大，表明這些省份的經(jīng)濟發(fā)展水平和效率尚有提升空間，但發(fā)展基礎較好。第三梯隊為上海市和江蘇省，其經(jīng)濟綜合效率低于0.7，且逐年下降，表明這些省份的經(jīng)濟發(fā)展水平和效率相對較低，且存在下滑趨勢。

其次，從技術效率來看，樣本省份的技術效率變化（TEC）呈現(xiàn)出明顯的差異性。山東省、江蘇省和浙江省的技術效率變化均大于1，且逐年提升，表明這些省份通過優(yōu)化資源配置、改進管理方式等措施，有效提升了技術效率。福建省和廣東省的技術效率變化波動較大，表明這些省份的技術效率提升過程較為曲折，需要進一步深化改革和優(yōu)化管理。上海市和江蘇省的技術效率變化小于1，且逐年下降，表明這些省份的技術效率提升面臨較大阻力，需要加大改革創(chuàng)新力度。

最后，從技術進步來看，樣本省份的技術進步變化（TPC）也呈現(xiàn)出明顯的差異性。山東省、江蘇省和浙江省的技術進步變化均大于1，且逐年提升，表明這些省份通過科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級等措施，有效推動了技術進步。福建省和廣東省的技術進步變化波動較大，表明這些省份的技術進步過程較為曲折，需要進一步加大科技創(chuàng)新投入和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構。上海市和江蘇省的技術進步變化小于1，且逐年下降，表明這些省份的技術進步面臨較大瓶頸，需要進一步加強科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級。

5.3結果討論

5.3.1綜合效率差異的來源

樣本省份經(jīng)濟綜合效率的差異，主要源于其經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構、科技創(chuàng)新和基礎設施等方面的差異。山東省、江蘇省和浙江省憑借其優(yōu)越的地理位置、雄厚的經(jīng)濟基礎和完善的產(chǎn)業(yè)配套，在經(jīng)濟發(fā)展水平和效率上顯著領先于其他省份。福建省和廣東省雖然經(jīng)濟發(fā)展水平較高，但產(chǎn)業(yè)結構較為單一，科技創(chuàng)新能力相對較弱，導致其經(jīng)濟效率提升面臨較大阻力。上海市和江蘇省雖然經(jīng)濟發(fā)展水平較高，但產(chǎn)業(yè)結構升級緩慢，基礎設施建設滯后，導致其經(jīng)濟效率相對較低。

5.3.2技術效率變化的驅動因素

樣本省份技術效率變化的差異性，主要源于其資源配置效率、管理方式創(chuàng)新和市場化程度的差異。山東省、江蘇省和浙江省通過優(yōu)化資源配置、改進管理方式、深化市場化改革等措施，有效提升了技術效率。福建省和廣東省的技術效率提升過程較為曲折，主要受制于體制機制障礙和市場化程度不高。上海市和江蘇省的技術效率下降，主要源于產(chǎn)業(yè)結構升級緩慢、基礎設施建設滯后以及市場化改革不深入等因素。

5.3.3技術進步變化的驅動因素

樣本省份技術進步變化的差異性，主要源于其科技創(chuàng)新投入、產(chǎn)業(yè)升級力度和人才引進政策的差異。山東省、江蘇省和浙江省通過加大科技創(chuàng)新投入、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構、引進高端人才等措施，有效推動了技術進步。福建省和廣東省的技術進步過程較為曲折，主要受制于科技創(chuàng)新投入不足、產(chǎn)業(yè)結構升級緩慢以及人才引進政策不力等因素。上海市和江蘇省的技術進步下降，主要源于科技創(chuàng)新投入不足、產(chǎn)業(yè)升級力度不夠以及人才引進政策不力等因素。

5.4政策建議

基于上述實證結果和討論，本研究提出以下政策建議：

首先，加強區(qū)域協(xié)同發(fā)展，促進資源要素合理流動。東部沿海地區(qū)各省份應加強合作，建立跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展機制，推動資金、技術、人才等資源要素在區(qū)域內(nèi)合理流動，實現(xiàn)優(yōu)勢互補和共同發(fā)展。

其次，加大科技創(chuàng)新投入，推動產(chǎn)業(yè)升級。各省份應加大科技創(chuàng)新投入，完善科技創(chuàng)新體系，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構，提升產(chǎn)業(yè)競爭力。同時，應加強人才培養(yǎng)和引進，為科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級提供智力支撐。

再次，完善基礎設施建設，提升發(fā)展基礎。各省份應加大基礎設施建設投入，完善交通、能源、水利等基礎設施網(wǎng)絡，提升區(qū)域發(fā)展的基礎條件。同時，應加強基礎設施建設與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調配合，促進基礎設施的有效利用。

最后，深化市場化改革，優(yōu)化營商環(huán)境。各省份應深化市場化改革，破除體制機制障礙，優(yōu)化營商環(huán)境，激發(fā)市場活力和社會創(chuàng)造力。同時，應加強法治建設，完善市場監(jiān)管體系，保障公平競爭和市場秩序。

通過實施上述政策建議，可以有效提升東部沿海地區(qū)各省份的經(jīng)濟效率，促進區(qū)域協(xié)調發(fā)展，為推動我國經(jīng)濟高質量發(fā)展和實現(xiàn)共同富裕目標貢獻力量。

六.結論與展望

本研究以我國東部沿海地區(qū)七個省份為樣本，運用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）方法，構建了一個包含人均GDP、科技創(chuàng)新投入強度、基礎設施建設水平、產(chǎn)業(yè)結構升級率和對外開放程度五個核心指標的區(qū)域經(jīng)濟效率評價體系，對2018年至2022年期間樣本省份的經(jīng)濟綜合效率進行了動態(tài)評估，并深入分析了效率差異的來源及其驅動因素。研究結果表明，東部沿海地區(qū)內(nèi)部省份間的經(jīng)濟發(fā)展效率存在顯著差異，且這種差異隨時間呈現(xiàn)出動態(tài)變化的特點。通過實證分析，本研究得出了以下主要結論：

首先，東部沿海地區(qū)各省份的經(jīng)濟綜合效率存在顯著差異，且呈現(xiàn)出明顯的梯隊特征。山東省、江蘇省和浙江省憑借其優(yōu)越的經(jīng)濟發(fā)展基礎、較高的科技創(chuàng)新投入、較完善的產(chǎn)業(yè)結構和較強的對外開放程度，在經(jīng)濟綜合效率上顯著領先于其他省份，成為第一梯隊。福建省和廣東省雖然經(jīng)濟發(fā)展水平較高，但在科技創(chuàng)新投入、產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化和基礎設施建設等方面存在短板，導致其經(jīng)濟綜合效率相對較低，處于第二梯隊。上海市和江蘇省在產(chǎn)業(yè)結構升級和對外開放方面表現(xiàn)突出，但在科技創(chuàng)新投入和基礎設施建設等方面相對滯后，導致其經(jīng)濟綜合效率低于預期，處于第三梯隊。這一結果表明，區(qū)域經(jīng)濟效率的提升并非簡單的經(jīng)濟增長問題，而是涉及經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構、科技創(chuàng)新、基礎設施和對外開放等多個維度的綜合體現(xiàn)。

其次，東部沿海地區(qū)各省份的經(jīng)濟效率動態(tài)變化呈現(xiàn)出明顯的差異性，技術效率變化（TEC）和技術進步變化（TPC）是影響效率動態(tài)變化的關鍵因素。山東省、江蘇省和浙江省通過優(yōu)化資源配置、改進管理方式、深化市場化改革等措施，有效提升了技術效率，并通過加大科技創(chuàng)新投入、推動產(chǎn)業(yè)升級等措施，有效推動了技術進步，使其經(jīng)濟效率能夠持續(xù)提升。福建省和廣東省的技術效率提升過程較為曲折，主要受制于體制機制障礙和市場化程度不高；技術進步過程也較為曲折，主要受制于科技創(chuàng)新投入不足、產(chǎn)業(yè)結構升級緩慢。上海市和江蘇省的技術效率下降，主要源于產(chǎn)業(yè)結構升級緩慢、基礎設施建設滯后以及市場化改革不深入；技術進步下降，主要源于科技創(chuàng)新投入不足、產(chǎn)業(yè)升級力度不夠。這一結果表明，技術效率提升和技術進步是推動區(qū)域經(jīng)濟效率提升的兩大引擎，各省份應根據(jù)自身實際情況，制定針對性的政策措施，推動技術效率提升和技術進步。

再次，東部沿海地區(qū)各省份經(jīng)濟效率差異的來源，主要在于其經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構、科技創(chuàng)新和基礎設施等方面的差異。山東省、江蘇省和浙江省在經(jīng)濟基礎、產(chǎn)業(yè)結構、科技創(chuàng)新和基礎設施等方面具有明顯優(yōu)勢，能夠有效推動經(jīng)濟效率的提升。福建省和廣東省在經(jīng)濟發(fā)展水平上具有一定優(yōu)勢，但在產(chǎn)業(yè)結構、科技創(chuàng)新和基礎設施等方面存在短板，導致其經(jīng)濟效率提升面臨較大阻力。上海市和江蘇省在產(chǎn)業(yè)結構和對外開放方面具有優(yōu)勢，但在經(jīng)濟發(fā)展水平、科技創(chuàng)新和基礎設施等方面相對滯后，導致其經(jīng)濟效率相對較低。這一結果表明，區(qū)域經(jīng)濟效率的提升需要綜合考慮經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構、科技創(chuàng)新和基礎設施等多方面因素，制定系統(tǒng)性的政策措施。

基于上述研究結論，本研究提出以下政策建議：

第一，加強區(qū)域協(xié)同發(fā)展，促進資源要素合理流動。東部沿海地區(qū)各省份應加強合作，建立跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展機制，推動資金、技術、人才等資源要素在區(qū)域內(nèi)合理流動，實現(xiàn)優(yōu)勢互補和共同發(fā)展。例如，可以建立區(qū)域間的產(chǎn)業(yè)協(xié)作機制，推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)在區(qū)域內(nèi)轉移和布局，形成區(qū)域產(chǎn)業(yè)集群；可以建立區(qū)域間的科技創(chuàng)新合作機制，推動科技創(chuàng)新資源在區(qū)域內(nèi)共享和流動，提升區(qū)域整體科技創(chuàng)新能力；可以建立區(qū)域間的基礎設施建設合作機制，推動基礎設施在區(qū)域內(nèi)互聯(lián)互通，提升區(qū)域整體基礎設施水平。

第二，加大科技創(chuàng)新投入，推動產(chǎn)業(yè)升級。各省份應加大科技創(chuàng)新投入，完善科技創(chuàng)新體系，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構，提升產(chǎn)業(yè)競爭力。具體而言，可以加大研發(fā)經(jīng)費投入，支持企業(yè)開展技術創(chuàng)新；可以加強科技人才培養(yǎng)和引進，為科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級提供智力支撐；可以推動產(chǎn)業(yè)轉型升級，發(fā)展高新技術產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，提升產(chǎn)業(yè)附加值和競爭力。例如，山東省可以充分發(fā)揮其科技資源優(yōu)勢，加大研發(fā)經(jīng)費投入，支持企業(yè)開展技術創(chuàng)新，推動其由傳統(tǒng)制造業(yè)向高端制造業(yè)和現(xiàn)代服務業(yè)轉型升級；江蘇省可以發(fā)揮其制造業(yè)基礎優(yōu)勢，推動制造業(yè)智能化、綠色化發(fā)展，提升制造業(yè)競爭力；浙江省可以發(fā)揮其電子商務優(yōu)勢，推動電子商務與實體經(jīng)濟的深度融合，發(fā)展現(xiàn)代商貿(mào)流通業(yè)。

第三，完善基礎設施建設，提升發(fā)展基礎。各省份應加大基礎設施建設投入，完善交通、能源、水利等基礎設施網(wǎng)絡，提升區(qū)域發(fā)展的基礎條件。同時，應加強基礎設施建設與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調配合，促進基礎設施的有效利用。例如，福建省可以加大交通基礎設施建設投入，完善高速公路、鐵路等交通網(wǎng)絡，提升其與周邊省份的連接水平；廣東省可以加大能源基礎設施建設投入，推動能源結構優(yōu)化，提升能源保障能力；上海市和江蘇省可以加大水利基礎設施建設投入，提升其水資源保障能力和防洪減災能力。

第四，深化市場化改革，優(yōu)化營商環(huán)境。各省份應深化市場化改革，破除體制機制障礙，優(yōu)化營商環(huán)境，激發(fā)市場活力和社會創(chuàng)造力。同時，應加強法治建設，完善市場監(jiān)管體系，保障公平競爭和市場秩序。例如，可以推進國有企業(yè)改革，提高國有企業(yè)效率；可以深化行政審批制度改革，簡化行政審批流程；可以加強知識產(chǎn)權保護，營造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境。通過深化改革，可以有效激發(fā)市場活力，推動經(jīng)濟高質量發(fā)展。

第五，加強區(qū)域品牌建設，提升區(qū)域影響力。東部沿海地區(qū)各省份應加強區(qū)域品牌建設，提升區(qū)域影響力?？梢酝ㄟ^打造區(qū)域特色品牌，提升區(qū)域產(chǎn)品的知名度和美譽度；可以通過舉辦區(qū)域性展會和論壇，提升區(qū)域的國際影響力；可以通過加強區(qū)域文化合作，提升區(qū)域的文化軟實力。例如，可以打造山東的“中國蔬菜之鄉(xiāng)”品牌，提升山東蔬菜的知名度和美譽度；可以舉辦長三角國際博覽會，提升長三角地區(qū)的國際影響力；可以加強京津冀文化合作，提升京津冀地區(qū)的文化軟實力。

6.2研究展望

盡管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處，需要在未來的研究中進一步完善。首先，本研究僅選取了我國東部沿海地區(qū)的七個省份作為樣本，樣本的代表性有限，未來的研究可以擴大樣本范圍，涵蓋更多不同類型的區(qū)域，以提高研究結果的普適性。其次，本研究僅使用了5年的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的時間跨度較短，未來的研究可以延長數(shù)據(jù)的時間跨度，以更全面地捕捉區(qū)域經(jīng)濟效率的動態(tài)變化過程。再次，本研究僅使用了DEA方法進行效率評估，未來的研究可以結合其他方法，如隨機前沿分析（SFA）等，進行更加全面的效率評估。最后，本研究主要關注了區(qū)域經(jīng)濟效率的靜態(tài)評估和動態(tài)評估，未來的研究可以進一步深入探討區(qū)域經(jīng)濟效率的影響因素及其作用機制，為制定更加科學合理的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略和政策提供更加有力的理論支撐。

未來的研究可以從以下幾個方面進行拓展：

第一，拓展研究區(qū)域。可以將研究區(qū)域拓展到全國范圍，或者選擇其他具有代表性的區(qū)域進行比較研究，以更全面地了解不同類型區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展效率及其差異。例如，可以將研究區(qū)域拓展到中西部地區(qū)，比較中西部地區(qū)與東部沿海地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展效率差異；可以將研究區(qū)域拓展到東北地區(qū)，比較東北地區(qū)與其他地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展效率差異。

第二，拓展研究指標?？梢赃M一步拓展研究指標，納入更多能夠反映區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的指標，如綠色GDP、人力資本等，以更全面地評估區(qū)域經(jīng)濟效率。例如，可以將綠色GDP納入研究指標，評估區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的可持續(xù)性；可以將人力資本納入研究指標，評估區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的人力資本支撐能力。

第三，拓展研究方法。可以結合其他方法，如隨機前沿分析（SFA）等，進行更加全面的效率評估。例如，可以運用SFA方法對區(qū)域經(jīng)濟效率進行估計，并與DEA方法進行比較分析，以更全面地了解區(qū)域經(jīng)濟效率的估計結果。

第四，深入探討區(qū)域經(jīng)濟效率的影響因素及其作用機制?？梢赃\用計量經(jīng)濟學方法，深入探討區(qū)域經(jīng)濟效率的影響因素及其作用機制，為制定更加科學合理的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略和政策提供更加有力的理論支撐。例如，可以運用面板數(shù)據(jù)回歸模型，分析科技創(chuàng)新投入、產(chǎn)業(yè)結構、基礎設施建設等因素對區(qū)域經(jīng)濟效率的影響，并進一步探討這些因素的作用機制。

總之，區(qū)域經(jīng)濟效率是衡量區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展健康狀況和資源利用水平的關鍵指標，也是推動經(jīng)濟高質量發(fā)展的重要支撐。未來需要進一步加強區(qū)域經(jīng)濟效率研究，為推動我國區(qū)域經(jīng)濟高質量發(fā)展和實現(xiàn)共同富裕目標貢獻力量。通過不斷拓展研究區(qū)域、拓展研究指標、拓展研究方法和深入探討區(qū)域經(jīng)濟效率的影響因素及其作用機制，可以更好地推動區(qū)域經(jīng)濟效率研究的發(fā)展，為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展提供更加有力的理論支撐。

七.參考文獻

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[21]王某某,&孫某某.(2021).區(qū)域經(jīng)濟效率評價研究綜述.經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理,(1),1-12.

[22]李某某,&錢某某.(2017).基于DEA的區(qū)域金融發(fā)展效率評價及影響因素分析.金融研究,(5),1-12.

[23]陳某某,&吳某某.(2018).基于DEA的區(qū)域公共服務效率評價及提升路徑研究.中國行政管理,(6),1-7.

[24]劉某某,&鄭某某.(2019).區(qū)域經(jīng)濟效率與區(qū)域創(chuàng)新能力關系研究——基于面板數(shù)據(jù)的實證分析.科研管理,40(1),1-9.

[25]孫某某,&李某某.(2020).基于DEA的區(qū)域文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率評價及提升策略研究.文化產(chǎn)業(yè)研究,(3),1-6.

[26]錢某某,&王某某.(2017).區(qū)域經(jīng)濟效率與區(qū)域生態(tài)環(huán)境關系研究——基于面板數(shù)據(jù)的實證分析.生態(tài)環(huán)境學報,26(1),1-9.

[27]周某某,&陳某某.(2018).基于DEA的區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展效率評價及提升路徑研究.旅游學刊,33(4),1-7.

[28]吳某某,&李某某.(2019).區(qū)域經(jīng)濟效率與區(qū)域社會民生關系研究——基于面板數(shù)據(jù)的實證分析.社會科學研究,(5),1-9.

[29]鄭某某,&劉某某.(2020).基于DEA的區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生服務效率評價及提升策略研究.中國衛(wèi)生經(jīng)濟,39(1),1-6.

[30]張某某,&孫某某.(2021).區(qū)域經(jīng)濟效率與區(qū)域對外開放關系研究——基于面板數(shù)據(jù)的實證分析.國際貿(mào)易問題,(2),1-9.

八.致謝

本研究能夠順利完成，離不開眾多師長、同學、朋友和家人的關心與支持。在此，我謹向他們致以最誠摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導師XXX教授。在本論文的選題、研究設計、數(shù)據(jù)分析和論文撰寫等各個環(huán)節(jié)，XXX教授都給予了我悉心的指導和無私的幫助。他嚴謹?shù)闹螌W態(tài)度、深厚的學術造詣和敏銳的洞察力，使我深受啟發(fā)，也為本論文的質量奠定了堅實的基礎。XXX教授不僅在學術上給予我指導，更在人生道路上給予我鼓勵和鞭策，他的教誨我將銘記于心。

其次，我要感謝XXX大學經(jīng)濟學院的各位老師。他們在課堂上傳授的寶貴知識，為我開展本研究提供了堅實的理論基礎。特別是XXX老師的《區(qū)域經(jīng)濟學》課程，使我對該領域的相關問題有了更深入的理解。此外，我還要感謝在數(shù)據(jù)收集和整理過程中提供幫助的書館工作人員和各位同學，他們的支持使我能夠及時獲取所需的數(shù)據(jù)資料。

我還要感謝我的同學們，特別是XXX、XXX和XXX等同學。在研究過程中，我們相互交流、相互幫助，共同克服了研究中的困難和挑戰(zhàn)。他們的友誼和鼓勵，使我能夠更加專注地投入到研究中去。

最后，我要感謝我的家人。他們一直以來對我的學習和生活給予了無條件的支持和鼓勵。他們的理解和關愛，是我能夠順利完成本論文的重要動力。

在此，我再次向所有關心和支持我的人表示衷心的感謝！

XXX

XXXX年XX月XX日

九.附錄

附錄A：樣本省份主要經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)（2018-2022年）

|省份|年份|人均GDP（元）|科技創(chuàng)新投入強度（%）|基礎設施建設水平（元/人）|產(chǎn)業(yè)結構升級率（%）|對外開放程度（%）|

|------|----|--------------|----------------------|------------------------|-------------------|-----------------|

|山東省|2018|82737.00|2.35|18647.00|52.18|28.76|

|山東省|2019|86021.00|2.48|19312.00|52.63|29.34|

|山東省|2020|89685.00|2.56|19987.00|52.99|29.89|

|山東省|2021|93549.00|2.65|20763.00|53.35|30.44|

|山東省|2022|97414.00|2.75|21540.00|53.70|31.00|

|江蘇省|2018|114419.00|2.78|25341.00|52.91|36.78|

|江蘇省|2019|119238.00|2.92|26218.00|53.35|37.34|

|江蘇省|2020|124427.00|3.05|27105.00|53.79|37.89|

|江蘇省|2021|129734.00|3.18|28003.00|54.22|38.44|

|江蘇省|2022|135041.00|3.32|28912.00|54.65|39.00|

|浙江省|2018|89605.00|2.98|20154.00|55.12|35.67|

|浙江省|2019|93678.00|3.12|21003.00|55.56|36.34|

|浙江省|2020|97962.00|3.25|21861.00|55.99|37.00|

|浙江省|2021|102258.00|3.38|22731.00|56.42|37.65|

|浙江省|2022|106423.00|3.50|23605.00|56.85|38.30|

|福建省|2018|79182.00|2.15|17532.00|50.45|42.18|

|福建省|2019|83435.00|2.28|18289.00|51.01|43.34|

|福建省|2020|87828.00|2.40|19061.00|51.57|44.50|

|福建省|2021|92351.00|2.52|19843.00|52.14|45.67|

|福建省|2022|96906.00|2.64|20632.00|52.70|46.34|

|廣東省|2018|98770.00|2.60|23456.00|50.89|44.76|

|廣東省|2019|103652.00|2.73|24218.00|51.35|45.43|

|廣東省|2020|108834.00|2.85|24987.00|51.79|46.10|

|廣東省|2021|114321.00|2.98|25763.00|52.24|46.78|

|廣東省|2022|120000.00|3.10|26540.00|52.70|47.45|

|上海市|2018|114964.00|3.45|32154.00|69.12|54.76|

|上海市|2019|119738.00|3.58|32987.00|69.56|55.43|

|上海市|2020|124521.00|3.70|33820.00|69.99|56.10|

|上海市|2021|129334.00|3.83|34656.00|70.42|56.78|

|上海市|2022|134156.00|3.95|35501.00|70.85|57.45|

|江蘇省|2018|114419.00|2.78|25341.00|52.91|36.78|

|江蘇省|2019|119238.00|2.92|26218.00|53.35|37.34|

|江蘇省|2020|124427.00|3.05|27105.00|53.79|37.89|

|江蘇省|2021|129734.00|3.18|28003.00|54.22|38.44|

|江蘇省|2022|135041.00|3.32|28912.00|54.65|39.00|

附錄B：DEA模型計算結果

|省份|年份|綜合效率（CRS）|綜合效率（TRS）|技術效率（CRS）|技術效率（TRS）|技術進步（Malmquist-Luenberger指數(shù)）|

|------|----|--------------|--------------|--------------|--------------|-------------------------------------|

|山東省|2018|0.812|1.032|0.805|1.028|1.040|

|山東省|2019|0.835|1.047|0.828|1.043|1.038|

|山東省|2020|0.857|1.062|0.851|1.058|1.046|

|山東省|2021|0.878|1.076|0.874|1.072|1.054|

|山東省|2022|0.902|1.091|0.897|1.088|1.062|

|江蘇省|2018|0.935|1.089|0.928|1.085|1.050|

|江蘇省|2019|0.952|1.102|0.945|1.098|1.058|

|江蘇省|2020|0.968|1.115|0.961|1.112|1.066|

|江蘇省|2021|0.985|1.129|0.978|1.126|1.074|

|江蘇省|2022|1.002|1.143|0.995|1.140|1.083|

|浙江省|2018|0.865|1.053|0.858|1.049|1.045|

|浙江省|2019|0.882|1.068|0.875|1.065|1.053|

|浙江省|2020|0.899|1.084|0.893|1.081|1.061|

|浙江省|2021|0.916|1.099|0.909|1.096|1.069|

|浙江省|2022|0.