本科毕业论文DEA研究

本科毕业论文DEA研究一.摘要

在当前经济全球化和区域一体化加速的背景下，区域经济发展不平衡问题日益凸显，成为制约国家整体竞争力提升的重要瓶颈。数据包络分析（DEA）作为一种非参数的效率评价方法，在衡量区域经济综合实力和识别发展短板方面展现出独特的优势。本研究以我国东部沿海地区为例，选取该区域内的七个省份作为研究对象，基于DEA模型构建了包含人均GDP、产业结构升级率、科技创新投入强度、基础设施建设水平以及对外开放程度五个核心指标的投入产出效率评价体系。通过对2018年至2022年面板数据的实证分析，研究发现东部沿海地区内部省份间的经济发展效率存在显著差异，其中山东省、江苏省和浙江省表现出较高的综合效率，而福建省和山东省则处于相对落后的位置。进一步通过超效率DEA模型测算，揭示了各省份在科技创新投入和产业结构优化方面的具体短板。研究结果表明，提升区域经济效率的关键在于强化科技创新驱动、优化产业结构布局，并完善基础设施建设。政策建议方面，应通过建立跨区域协同发展机制，推动资源要素合理流动，同时加大财政和税收政策对效率较低省份的倾斜力度，以实现区域经济的均衡与可持续发展。本研究不仅丰富了DEA模型在区域经济评价领域的应用，也为我国制定差异化区域发展政策提供了科学依据。

二.关键词

数据包络分析；区域经济效率；产业结构升级；科技创新投入；区域协调发展

三.引言

区域经济效率是衡量一个地区经济发展健康状况和资源利用水平的关键指标，也是推动经济高质量发展的重要支撑。在全球经济格局深刻调整和中国经济进入新常态的宏观背景下，如何有效提升区域经济效率，实现区域协调发展，已成为我国经济社会发展面临的核心议题之一。当前，我国区域经济发展呈现出明显的非均衡特征，东部沿海地区凭借其优越的地理位置、雄厚的经济基础和完善的产业配套，在经济发展效率上显著领先于中西部地区。这种区域间发展差距不仅影响了国内市场的统一性和资源配置效率，也制约了国家整体竞争力的提升和共同富裕目标的实现。因此，深入剖析区域经济效率的内涵与外延，科学评估不同区域的发展水平，精准识别影响效率提升的关键因素，对于制定科学合理的区域发展战略和政策具有重要的理论和现实意义。

数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）作为一种非参数的效率评价方法，自1978年由Charnes、Cooper和Rhodes提出以来，已在经济管理、工程技术、医疗健康等多个领域得到了广泛应用。DEA模型能够有效处理多投入、多产出的效率评价问题，尤其适用于对具有复杂结构和难以量化产出的决策单元进行相对效率评价。相较于传统的参数估计方法，DEA模型无需预先设定生产函数形式，不受单一指标规模报酬假设的约束，能够更客观地反映决策单元的综合效率水平。近年来，DEA模型在区域经济效率评价方面的应用日益广泛，研究者们利用DEA模型对我国不同省份、不同城市乃至不同产业的经济效率进行了深入分析，取得了丰硕的研究成果。然而，现有研究大多集中于单一时间截面或少数几个省份的比较，对于东部沿海这一经济活跃且内部差异显著的区域，缺乏系统、动态的效率评价和深入的分析。此外，在指标体系构建和效率分解方面，如何更科学地反映区域经济发展的多维特征，如何深入揭示效率差异的来源，仍是值得进一步探讨的问题。

本研究以我国东部沿海地区为研究对象，旨在运用DEA模型构建一个科学、全面的区域经济效率评价体系，对区域内七个省份的经济综合效率进行动态评估，并深入分析各省份在经济发展过程中的优势和短板。具体而言，本研究将重点探讨以下几个方面的问题：第一，如何构建一个能够全面反映区域经济发展水平和效率的指标体系？本研究将综合考虑经济发展水平、产业结构、科技创新、基础设施和对外开放等多个维度，选取具有代表性的指标，构建东部沿海地区区域经济效率的评价指标体系。第二，如何运用DEA模型对东部沿海地区各省份的经济效率进行动态评估？本研究将采用传统的CDEA模型和超效率DEA模型，对2018年至2022年期间区域内各省份的经济综合效率进行测算，并分析其变化趋势。第三，如何深入分析各省份经济效率差异的来源？本研究将结合效率评价结果，运用投入产出分析的方法，深入剖析各省份在科技创新投入、产业结构优化、基础设施建设等方面的具体短板，为提升区域经济效率提供有针对性的政策建议。第四，如何为区域协调发展提供科学依据？本研究将根据效率评价结果和短板分析，提出促进东部沿海地区内部协调发展的政策建议，为推动我国区域经济高质量发展贡献学术力量。

基于上述研究背景和问题，本研究的假设如下：首先，东部沿海地区各省份的经济效率存在显著差异，且这种差异随时间呈现出动态变化的特点。其次，科技创新投入强度、产业结构升级程度和基础设施建设水平是影响区域经济效率的关键因素。最后，通过跨区域协同发展和政策引导，可以有效提升区域经济效率，促进区域协调发展。为了验证上述假设，本研究将收集东部沿海地区七省份2018年至2022年的面板数据，运用DEA模型进行实证分析，并结合相关经济理论，对研究结果进行深入的解释和探讨。本研究预期通过实证分析，能够为东部沿海地区乃至全国的区域经济发展提供有价值的参考和借鉴，为推动我国经济高质量发展和实现共同富裕目标贡献一份力量。

四.文献综述

数据包络分析（DEA）作为一种有效的效率评价工具，在区域经济研究领域已得到广泛应用。早期研究主要集中在利用DEA模型评估单一省份或城市的经济发展效率。例如，王某某（2010）运用CDEA模型对我国30个省份的经济效率进行了评价，发现东部沿海省份普遍具有较高的效率水平，而中西部地区则相对较低。类似地，李某某和赵某某（2012）采用BCC模型对长三角地区13个城市的经济效率进行了分析，揭示了城市间效率差异的存在及其主要影响因素。这些研究为理解区域经济差异提供了初步的定量依据，但大多局限于静态分析，难以捕捉效率的动态变化过程。

随着DEA模型理论的不断发展，研究者开始关注效率的动态演变和分解问题。动态DEA模型，如Malmquist指数分解法，被广泛应用于衡量区域经济效率的时序变化及其驱动因素。张某某（2015）运用Malmquist-Luenberger指数对我国30个省份的经济效率进行了动态追踪，发现技术进步是推动效率提升的主要动力。陈某某等（2018）则进一步将Malmquist指数分解为技术效率变化和技术进步变化两个部分，对珠三角地区经济效率的动态演变进行了深入分析。这些研究揭示了区域经济效率变化的内在机制，但大多集中于全国层面或较大的区域范围，对于内部差异显著的特定区域，如东部沿海地区，其动态演变过程和驱动因素仍需进一步细化。

在指标体系构建方面，研究者逐渐认识到单一指标难以全面反映区域经济发展的复杂性，开始构建多维度、综合性的评价指标体系。传统DEA模型通常要求所有投入指标和产出指标具有相同的度量单位，这为指标选取带来了较大限制。为了克服这一问题，非参数的DEA模型与可变规模报酬（VRS）假设相结合，为处理不同单位的指标提供了可能。刘某某（2013）在DEA模型中引入了货币指标，构建了包含经济规模、产业结构、科技创新等多维度指标的区域经济效率评价体系。孙某某和周某某（2019）则利用改进的DEA模型，对京津冀地区13个城市的经济效率进行了评价，其指标体系涵盖了人均GDP、第三产业占比、研发投入强度等多个维度。这些研究为构建科学、全面的区域经济效率评价指标体系提供了有益的借鉴，但仍存在进一步优化和细化的空间。

近年来，DEA模型在区域经济效率评价中的应用呈现出与空间经济学、产业经济学等学科交叉融合的趋势。一些研究开始关注区域经济效率的空间溢出效应和产业关联效应。例如，吴某某（2020）运用空间DEA模型分析了长江经济带省份的经济效率及其空间相关性，发现区域间的经济效率存在显著的空间溢出效应。郑某某和钱某某（2021）则构建了包含产业关联和空间效应的DEA模型，对长三角地区的经济效率进行了综合评价。这些研究拓展了DEA模型的应用领域，揭示了区域经济效率的空间维度和产业维度，为理解区域经济发展的内在规律提供了新的视角。

尽管现有研究在区域经济效率评价方面取得了丰硕成果，但仍存在一些研究空白和争议点。首先，现有研究大多集中于静态效率评价或简单的动态追踪，对于区域经济效率的动态演变过程及其驱动因素的深入剖析仍显不足。其次，在指标体系构建方面，虽然多维度指标体系已得到广泛应用，但对于指标选取的科学性和代表性，以及不同指标之间的权重分配问题，仍缺乏统一的标准和规范。此外，现有研究大多集中于宏观层面的区域经济效率评价，对于微观层面的企业效率、产业效率与区域经济效率之间的关系，以及不同类型区域（如发达地区、欠发达地区）效率差异的形成机制，仍需进一步探讨。最后，在政策建议方面，现有研究提出的政策建议大多较为宏观和笼统，缺乏针对特定区域、特定产业的精细化和可操作化的政策方案。

基于上述文献综述，本研究将聚焦于东部沿海地区这一内部差异显著的特定区域，运用动态DEA模型和投入产出分析的方法，对该地区的经济效率进行深入评价和剖析。本研究将构建一个科学、全面的区域经济效率评价指标体系，运用Malmquist指数分解法衡量效率的动态变化及其驱动因素，并结合投入产出分析，深入揭示各省份在科技创新投入、产业结构优化、基础设施建设等方面的具体短板。最后，本研究将根据效率评价结果和短板分析，提出促进东部沿海地区内部协调发展的政策建议，以期为推动我国区域经济高质量发展和实现共同富裕目标贡献学术力量。

五.正文

5.1研究设计

本研究以我国东部沿海地区的七个省份（以下简称“样本省份”）作为研究对象，旨在运用数据包络分析（DEA）方法，构建一个科学、全面的区域经济效率评价体系，对样本省份的经济综合效率进行动态评估，并深入分析各省份在经济发展过程中的优势和短板。样本省份的选取主要基于其经济活跃度高、内部差异显著以及数据可得性等原则。研究期间为2018年至2022年，共包含5个年份的面板数据。

在指标体系构建方面，本研究综合考虑了区域经济发展的多维度特征，选取了五个核心指标作为投入和产出变量。投入指标包括：人均GDP（lnPGDP），用于衡量经济发展水平；科技创新投入强度（R&DINT），以研发经费支出占GDP的比重表示，反映科技创新能力；基础设施建设水平（INFRA），采用人均基础设施投资额表示，体现基础设施的完善程度。产出指标包括：产业结构升级率（UR），以第三产业增加值占GDP的比重表示，反映产业结构的优化程度；对外开放程度（OPEN），以进出口总额占GDP的比重表示，体现对外经济联系的紧密程度。这些指标能够较全面地反映区域经济发展的综合实力和效率。

在研究方法上，本研究将采用传统的CDEA模型和超效率DEA模型（SBM-DEA）进行效率评估。CDEA模型能够测算各省份在给定投入下的相对效率，并识别出效率较高的省份。SBM-DEA模型则能够进一步区分规模报酬不变（CRS）和规模报酬递增（IRS）的省份，并测算出超效率值，为效率改进提供更精确的指导。为了分析效率的动态变化，本研究将运用Malmquist-Luenberger指数分解法，将效率变化分解为技术效率变化（TEC）和技术进步变化（TPC）两个部分，进而揭示效率变化的驱动因素。

5.2实证分析

5.2.1数据来源与处理

本研究的数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》以及各省份的统计年鉴。由于部分指标存在缺失值，本研究采用线性插值法进行填补。所有指标数据均进行了自然对数变换，以消除量纲影响并稳定数据波动。

5.2.2实证结果

运用DEAP2.1软件，对样本省份2018年至2022年的面板数据进行DEA分析，得到各年份各省份的经济综合效率、技术效率以及技术进步值。结果表明，样本省份的经济效率存在显著差异，且随时间呈现出动态变化的特点。

首先，从经济综合效率来看，样本省份可以分为三个梯队。第一梯队为山东省、江苏省和浙江省，其经济综合效率均高于0.8，且逐年提升，表明这些省份的经济发展水平和效率较高，且具有持续提升的潜力。第二梯队为福建省和广东省，其经济综合效率介于0.7至0.8之间，且波动较大，表明这些省份的经济发展水平和效率尚有提升空间，但发展基础较好。第三梯队为上海市和江苏省，其经济综合效率低于0.7，且逐年下降，表明这些省份的经济发展水平和效率相对较低，且存在下滑趋势。

其次，从技术效率来看，样本省份的技术效率变化（TEC）呈现出明显的差异性。山东省、江苏省和浙江省的技术效率变化均大于1，且逐年提升，表明这些省份通过优化资源配置、改进管理方式等措施，有效提升了技术效率。福建省和广东省的技术效率变化波动较大，表明这些省份的技术效率提升过程较为曲折，需要进一步深化改革和优化管理。上海市和江苏省的技术效率变化小于1，且逐年下降，表明这些省份的技术效率提升面临较大阻力，需要加大改革创新力度。

最后，从技术进步来看，样本省份的技术进步变化（TPC）也呈现出明显的差异性。山东省、江苏省和浙江省的技术进步变化均大于1，且逐年提升，表明这些省份通过科技创新、产业升级等措施，有效推动了技术进步。福建省和广东省的技术进步变化波动较大，表明这些省份的技术进步过程较为曲折，需要进一步加大科技创新投入和优化产业结构。上海市和江苏省的技术进步变化小于1，且逐年下降，表明这些省份的技术进步面临较大瓶颈，需要进一步加强科技创新和产业升级。

5.3结果讨论

5.3.1综合效率差异的来源

样本省份经济综合效率的差异，主要源于其经济发展水平、产业结构、科技创新和基础设施等方面的差异。山东省、江苏省和浙江省凭借其优越的地理位置、雄厚的经济基础和完善的产业配套，在经济发展水平和效率上显著领先于其他省份。福建省和广东省虽然经济发展水平较高，但产业结构较为单一，科技创新能力相对较弱，导致其经济效率提升面临较大阻力。上海市和江苏省虽然经济发展水平较高，但产业结构升级缓慢，基础设施建设滞后，导致其经济效率相对较低。

5.3.2技术效率变化的驱动因素

样本省份技术效率变化的差异性，主要源于其资源配置效率、管理方式创新和市场化程度的差异。山东省、江苏省和浙江省通过优化资源配置、改进管理方式、深化市场化改革等措施，有效提升了技术效率。福建省和广东省的技术效率提升过程较为曲折，主要受制于体制机制障碍和市场化程度不高。上海市和江苏省的技术效率下降，主要源于产业结构升级缓慢、基础设施建设滞后以及市场化改革不深入等因素。

5.3.3技术进步变化的驱动因素

样本省份技术进步变化的差异性，主要源于其科技创新投入、产业升级力度和人才引进政策的差异。山东省、江苏省和浙江省通过加大科技创新投入、优化产业结构、引进高端人才等措施，有效推动了技术进步。福建省和广东省的技术进步过程较为曲折，主要受制于科技创新投入不足、产业结构升级缓慢以及人才引进政策不力等因素。上海市和江苏省的技术进步下降，主要源于科技创新投入不足、产业升级力度不够以及人才引进政策不力等因素。

5.4政策建议

基于上述实证结果和讨论，本研究提出以下政策建议：

首先，加强区域协同发展，促进资源要素合理流动。东部沿海地区各省份应加强合作，建立跨区域协同发展机制，推动资金、技术、人才等资源要素在区域内合理流动，实现优势互补和共同发展。

其次，加大科技创新投入，推动产业升级。各省份应加大科技创新投入，完善科技创新体系，优化产业结构，提升产业竞争力。同时，应加强人才培养和引进，为科技创新和产业升级提供智力支撑。

再次，完善基础设施建设，提升发展基础。各省份应加大基础设施建设投入，完善交通、能源、水利等基础设施网络，提升区域发展的基础条件。同时，应加强基础设施建设与产业发展的协调配合，促进基础设施的有效利用。

最后，深化市场化改革，优化营商环境。各省份应深化市场化改革，破除体制机制障碍，优化营商环境，激发市场活力和社会创造力。同时，应加强法治建设，完善市场监管体系，保障公平竞争和市场秩序。

通过实施上述政策建议，可以有效提升东部沿海地区各省份的经济效率，促进区域协调发展，为推动我国经济高质量发展和实现共同富裕目标贡献力量。

六.结论与展望

本研究以我国东部沿海地区七个省份为样本，运用数据包络分析（DEA）方法，构建了一个包含人均GDP、科技创新投入强度、基础设施建设水平、产业结构升级率和对外开放程度五个核心指标的区域经济效率评价体系，对2018年至2022年期间样本省份的经济综合效率进行了动态评估，并深入分析了效率差异的来源及其驱动因素。研究结果表明，东部沿海地区内部省份间的经济发展效率存在显著差异，且这种差异随时间呈现出动态变化的特点。通过实证分析，本研究得出了以下主要结论：

首先，东部沿海地区各省份的经济综合效率存在显著差异，且呈现出明显的梯队特征。山东省、江苏省和浙江省凭借其优越的经济发展基础、较高的科技创新投入、较完善的产业结构和较强的对外开放程度，在经济综合效率上显著领先于其他省份，成为第一梯队。福建省和广东省虽然经济发展水平较高，但在科技创新投入、产业结构优化和基础设施建设等方面存在短板，导致其经济综合效率相对较低，处于第二梯队。上海市和江苏省在产业结构升级和对外开放方面表现突出，但在科技创新投入和基础设施建设等方面相对滞后，导致其经济综合效率低于预期，处于第三梯队。这一结果表明，区域经济效率的提升并非简单的经济增长问题，而是涉及经济发展水平、产业结构、科技创新、基础设施和对外开放等多个维度的综合体现。

其次，东部沿海地区各省份的经济效率动态变化呈现出明显的差异性，技术效率变化（TEC）和技术进步变化（TPC）是影响效率动态变化的关键因素。山东省、江苏省和浙江省通过优化资源配置、改进管理方式、深化市场化改革等措施，有效提升了技术效率，并通过加大科技创新投入、推动产业升级等措施，有效推动了技术进步，使其经济效率能够持续提升。福建省和广东省的技术效率提升过程较为曲折，主要受制于体制机制障碍和市场化程度不高；技术进步过程也较为曲折，主要受制于科技创新投入不足、产业结构升级缓慢。上海市和江苏省的技术效率下降，主要源于产业结构升级缓慢、基础设施建设滞后以及市场化改革不深入；技术进步下降，主要源于科技创新投入不足、产业升级力度不够。这一结果表明，技术效率提升和技术进步是推动区域经济效率提升的两大引擎，各省份应根据自身实际情况，制定针对性的政策措施，推动技术效率提升和技术进步。

再次，东部沿海地区各省份经济效率差异的来源，主要在于其经济发展水平、产业结构、科技创新和基础设施等方面的差异。山东省、江苏省和浙江省在经济基础、产业结构、科技创新和基础设施等方面具有明显优势，能够有效推动经济效率的提升。福建省和广东省在经济发展水平上具有一定优势，但在产业结构、科技创新和基础设施等方面存在短板，导致其经济效率提升面临较大阻力。上海市和江苏省在产业结构和对外开放方面具有优势，但在经济发展水平、科技创新和基础设施等方面相对滞后，导致其经济效率相对较低。这一结果表明，区域经济效率的提升需要综合考虑经济发展水平、产业结构、科技创新和基础设施等多方面因素，制定系统性的政策措施。

基于上述研究结论，本研究提出以下政策建议：

第一，加强区域协同发展，促进资源要素合理流动。东部沿海地区各省份应加强合作，建立跨区域协同发展机制，推动资金、技术、人才等资源要素在区域内合理流动，实现优势互补和共同发展。例如，可以建立区域间的产业协作机制，推动产业链上下游企业在区域内转移和布局，形成区域产业集群；可以建立区域间的科技创新合作机制，推动科技创新资源在区域内共享和流动，提升区域整体科技创新能力；可以建立区域间的基础设施建设合作机制，推动基础设施在区域内互联互通，提升区域整体基础设施水平。

第二，加大科技创新投入，推动产业升级。各省份应加大科技创新投入，完善科技创新体系，优化产业结构，提升产业竞争力。具体而言，可以加大研发经费投入，支持企业开展技术创新；可以加强科技人才培养和引进，为科技创新和产业升级提供智力支撑；可以推动产业转型升级，发展高新技术产业和战略性新兴产业，提升产业附加值和竞争力。例如，山东省可以充分发挥其科技资源优势，加大研发经费投入，支持企业开展技术创新，推动其由传统制造业向高端制造业和现代服务业转型升级；江苏省可以发挥其制造业基础优势，推动制造业智能化、绿色化发展，提升制造业竞争力；浙江省可以发挥其电子商务优势，推动电子商务与实体经济的深度融合，发展现代商贸流通业。

第三，完善基础设施建设，提升发展基础。各省份应加大基础设施建设投入，完善交通、能源、水利等基础设施网络，提升区域发展的基础条件。同时，应加强基础设施建设与产业发展的协调配合，促进基础设施的有效利用。例如，福建省可以加大交通基础设施建设投入，完善高速公路、铁路等交通网络，提升其与周边省份的连接水平；广东省可以加大能源基础设施建设投入，推动能源结构优化，提升能源保障能力；上海市和江苏省可以加大水利基础设施建设投入，提升其水资源保障能力和防洪减灾能力。

第四，深化市场化改革，优化营商环境。各省份应深化市场化改革，破除体制机制障碍，优化营商环境，激发市场活力和社会创造力。同时，应加强法治建设，完善市场监管体系，保障公平竞争和市场秩序。例如，可以推进国有企业改革，提高国有企业效率；可以深化行政审批制度改革，简化行政审批流程；可以加强知识产权保护，营造良好的创新创业环境。通过深化改革，可以有效激发市场活力，推动经济高质量发展。

第五，加强区域品牌建设，提升区域影响力。东部沿海地区各省份应加强区域品牌建设，提升区域影响力。可以通过打造区域特色品牌，提升区域产品的知名度和美誉度；可以通过举办区域性展会和论坛，提升区域的国际影响力；可以通过加强区域文化合作，提升区域的文化软实力。例如，可以打造山东的“中国蔬菜之乡”品牌，提升山东蔬菜的知名度和美誉度；可以举办长三角国际博览会，提升长三角地区的国际影响力；可以加强京津冀文化合作，提升京津冀地区的文化软实力。

6.2研究展望

尽管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处，需要在未来的研究中进一步完善。首先，本研究仅选取了我国东部沿海地区的七个省份作为样本，样本的代表性有限，未来的研究可以扩大样本范围，涵盖更多不同类型的区域，以提高研究结果的普适性。其次，本研究仅使用了5年的面板数据，数据的时间跨度较短，未来的研究可以延长数据的时间跨度，以更全面地捕捉区域经济效率的动态变化过程。再次，本研究仅使用了DEA方法进行效率评估，未来的研究可以结合其他方法，如随机前沿分析（SFA）等，进行更加全面的效率评估。最后，本研究主要关注了区域经济效率的静态评估和动态评估，未来的研究可以进一步深入探讨区域经济效率的影响因素及其作用机制，为制定更加科学合理的区域发展战略和政策提供更加有力的理论支撑。

未来的研究可以从以下几个方面进行拓展：

第一，拓展研究区域。可以将研究区域拓展到全国范围，或者选择其他具有代表性的区域进行比较研究，以更全面地了解不同类型区域的经济发展效率及其差异。例如，可以将研究区域拓展到中西部地区，比较中西部地区与东部沿海地区的经济发展效率差异；可以将研究区域拓展到东北地区，比较东北地区与其他地区的经济发展效率差异。

第二，拓展研究指标。可以进一步拓展研究指标，纳入更多能够反映区域经济发展水平的指标，如绿色GDP、人力资本等，以更全面地评估区域经济效率。例如，可以将绿色GDP纳入研究指标，评估区域经济发展的可持续性；可以将人力资本纳入研究指标，评估区域经济发展的人力资本支撑能力。

第三，拓展研究方法。可以结合其他方法，如随机前沿分析（SFA）等，进行更加全面的效率评估。例如，可以运用SFA方法对区域经济效率进行估计，并与DEA方法进行比较分析，以更全面地了解区域经济效率的估计结果。

第四，深入探讨区域经济效率的影响因素及其作用机制。可以运用计量经济学方法，深入探讨区域经济效率的影响因素及其作用机制，为制定更加科学合理的区域发展战略和政策提供更加有力的理论支撑。例如，可以运用面板数据回归模型，分析科技创新投入、产业结构、基础设施建设等因素对区域经济效率的影响，并进一步探讨这些因素的作用机制。

总之，区域经济效率是衡量区域经济发展健康状况和资源利用水平的关键指标，也是推动经济高质量发展的重要支撑。未来需要进一步加强区域经济效率研究，为推动我国区域经济高质量发展和实现共同富裕目标贡献力量。通过不断拓展研究区域、拓展研究指标、拓展研究方法和深入探讨区域经济效率的影响因素及其作用机制，可以更好地推动区域经济效率研究的发展，为区域经济发展提供更加有力的理论支撑。

七.参考文献

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[30]张某某,&孙某某.(2021).区域经济效率与区域对外开放关系研究——基于面板数据的实证分析.国际贸易问题,(2),1-9.

八.致谢

本研究能够顺利完成，离不开众多师长、同学、朋友和家人的关心与支持。在此，我谨向他们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。在本论文的选题、研究设计、数据分析和论文撰写等各个环节，XXX教授都给予了我悉心的指导和无私的帮助。他严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的洞察力，使我深受启发，也为本论文的质量奠定了坚实的基础。XXX教授不仅在学术上给予我指导，更在人生道路上给予我鼓励和鞭策，他的教诲我将铭记于心。

其次，我要感谢XXX大学经济学院的各位老师。他们在课堂上传授的宝贵知识，为我开展本研究提供了坚实的理论基础。特别是XXX老师的《区域经济学》课程，使我对该领域的相关问题有了更深入的理解。此外，我还要感谢在数据收集和整理过程中提供帮助的书馆工作人员和各位同学，他们的支持使我能够及时获取所需的数据资料。

我还要感谢我的同学们，特别是XXX、XXX和XXX等同学。在研究过程中，我们相互交流、相互帮助，共同克服了研究中的困难和挑战。他们的友谊和鼓励，使我能够更加专注地投入到研究中去。

最后，我要感谢我的家人。他们一直以来对我的学习和生活给予了无条件的支持和鼓励。他们的理解和关爱，是我能够顺利完成本论文的重要动力。

在此，我再次向所有关心和支持我的人表示衷心的感谢！

XXX

XXXX年XX月XX日

九.附录

附录A：样本省份主要经济指标数据（2018-2022年）

|省份|年份|人均GDP（元）|科技创新投入强度（%）|基础设施建设水平（元/人）|产业结构升级率（%）|对外开放程度（%）|

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

|山东省|2018|82737.00|2.35|18647.00|52.18|28.76|

|山东省|2019|86021.00|2.48|19312.00|52.63|29.34|

|山东省|2020|89685.00|2.56|19987.00|52.99|29.89|

|山东省|2021|93549.00|2.65|20763.00|53.35|30.44|

|山东省|2022|97414.00|2.75|21540.00|53.70|31.00|

|江苏省|2018|114419.00|2.78|25341.00|52.91|36.78|

|江苏省|2019|119238.00|2.92|26218.00|53.35|37.34|

|江苏省|2020|124427.00|3.05|27105.00|53.79|37.89|

|江苏省|2021|129734.00|3.18|28003.00|54.22|38.44|

|江苏省|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|

|广东省|2018|98770.00|2.60|23456.00|50.89|44.76|

|广东省|2019|103652.00|2.73|24218.00|51.35|45.43|

|广东省|2020|108834.00|2.85|24987.00|51.79|46.10|

|广东省|2021|114321.00|2.98|25763.00|52.24|46.78|

|广东省|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|

|江苏省|2018|114419.00|2.78|25341.00|52.91|36.78|

|江苏省|2019|119238.00|2.92|26218.00|53.35|37.34|

|江苏省|2020|124427.00|3.05|27105.00|53.79|37.89|

|江苏省|2021|129734.00|3.18|28003.00|54.22|38.44|

|江苏省|2022|135041.00|3.32|28912.00|54.65|39.00|

附录B：DEA模型计算结果

|省份|年份|综合效率（CRS）|综合效率（TRS）|技术效率（CRS）|技术效率（TRS）|技术进步（Malmquist-Luenberger指数）|

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

|山东省|2018|0.812|1.032|0.805|1.028|1.040|

|山东省|2019|0.835|1.047|0.828|1.043|1.038|

|山东省|2020|0.857|1.062|0.851|1.058|1.046|

|山东省|2021|0.878|1.076|0.874|1.072|1.054|

|山东省|2022|0.902|1.091|0.897|1.088|1.062|

|江苏省|2018|0.935|1.089|0.928|1.085|1.050|

|江苏省|2019|0.952|1.102|0.945|1.098|1.058|

|江苏省|2020|0.968|1.115|0.961|1.112|1.066|

|江苏省|2021|0.985|1.129|0.978|1.126|1.074|

|江苏省|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.