| 标题 | 基于DEA方法的山东省建筑业效率评价 |
| 范文 | 王蕾 [摘 要] 如何科学有效地进行建筑业效率评价分析一直是研究的热点问题，但少有学者专门根据山东省建筑业的实际情况对其效率进行评价分析。本文先是利用分组筛选法对多个投入产出指标进行筛选，然后应用DEA方法求得山东省建筑业在2000-2014年间的效率值并对其进行分析。结果表明，规模效率的改变是山东省建筑业近几年总效率变化的主要原因，若想得到进一步的发展，必须进行技术研发，推广新技术新工艺。 [关键词] 山东省建筑业；数据包络分析；效率；分组筛选法 doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 17. 066 [中图分类号] F224；F426.92 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）17- 0148- 03 1 前 言 近年来，我国建筑业快速发展的表现之一便是各种投入产出量都在其发展过程中实现了惊人的增长，但仅用这些数据来分析建筑业的发展情况是片面的。数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）自提出起，便被广泛应用于各行业的效率评价之中，并成为反映其发展情况的重要依据，因此，在研究我国建筑业的发展情况时，对建筑业每年的效率进行比较是必不可少的一部分， 具有重要的意义。 DEA方法因其能弥补层次分析法、数理统计法等方法存在的主观性强、权重较难确定等方面的缺陷而备受广大学者青睐，尤其是对DEA方法在建筑业效率评价的应用上从不同角度出发展开了大量研究。但运用DEA方法研究山东省建筑业效率的学者较少。张雁等人基于1996年的数据，根据不同分类方式运用DEA方法对山东省不同城市的建筑业效率进行了比较分析，但是其研究和选取的数据年代已久。到目前为止，还未有其他学者将该方法运用到山东省建筑业近几年的实际发展情况及其发展趋势的研究中。 本文先简单介绍了DEA方法中基础的CCR和BCC模型及其用途，并对其所需要的投入产出指标用分组筛选法进行选择，最后用DEAP2.1软件计算出山东省建筑业在2000～2014年间的效率值，以期能够对其发展情况进行相对科学的分析，并对未来发展提出相应的建议。 2 DEA Charnes，Cooper和Rhodes于1978年首次提出一种对具有相同类型决策单元进行绩效评价的非参数线性规划的方法——DEA。DEA的基础模型主要有CCR模型以及在其基础上进行改进的BCC模型。 2.1 CCR模型 假设有n个决策单元（i=1，…，n），每个决策单元有相同的m项投入（a=1，…，m）和相同的s项产出（b=1，…，s）。则第i个决策单元的投入产出比Ri的表达式为： 其中，xai（ybi）表示第i个决策單元的第a（b）项投入（产出）指标的投入（产出）量；va（ub）表示第a（b）项投入（产出）量的权重。 通过适当选取权重va和ub，使对i=1，…，n，有Ri≤1，则可用以下模型来表示对第i0个决策单元的绩效评价： 2.2 BCC模型 CCR模型的基本假设是规模收益保持稳定，但是从宏观角度看，这是不现实的，因此Banker，Charnes和Cooper结合规模收益可变的实际情况建立了BCC模型，该模型是在CCR模型的基础上进行了简单改进，改进后的BCC模型如下： 其中，各年决策变量的总效率是利用在假设规模报酬稳定的基本条件下建立的CCR模型得到，能够反映出山东省建筑业的结构综合效益程度的技术效率则是通过BCC模型测度出来，能够反映出山东省建筑业是否在最契合的投资规模下发展的规模效率则是通过将已经求得的总效率和技术效率两者相除得到。 为了确保所选数据具备切实性及有效性，本文选择采用《山东统计年鉴》与《中国统计年鉴》中近15年能反映山东省建筑业投入产出量的相关数据，选取2000-2014年这一期间的山东省建筑业为决策变量，总共15个。在搜集到的统计数据中，关于建筑业的投入产出指标很多，如果这些指标的数量超出决策单元的数量，就会导致模型无法有效区分决策单元，使得模型计算结果失真。指标数量与决策单元数量之间有一定的约束关系，即要使其达到2（A+B）≤C的条件，其中A、B、C分别为投入指标、产出指标以及决策单元的数量。本文中，决策单元的个数为15，可求得投入产出指标的数量应不多于7个，具体指标的选择运用了分组筛选法。 3 分组筛选法 分组筛选法是在能够最大限度地反映山东省建筑业总体投入产出情况的基础上，分类比较所有指标，从中选出对山东省建筑业总效率影响较大的指标. 3.1 指标分组 根据年鉴数据最终选择了13个指标，依据将性质接近的指标归为一组的原则将所有投入指标和产出指标分别分成3个小组（详见表1）。 3.2 指标筛选 以第一组中建筑企业数量和建筑业从业人员数量这两个指标的筛选过程为例简单介绍一下指标筛选的流程。首先从剩下5个小组中分别抽取一个投入产出指标，然后将这五个指标分别与建筑企业数量和建筑业从业人员数量组成两个对比组，最后利用软件DEAP2.1进行计算（结果见表2），取两组数据中各年间效率差异值较大的一方作为最终分析的投入产出指标。 在表2中能够发现，组a不同年份之间效率值的差别较大，即相较于建筑业的从业人员数量，建筑企业数量对山东省建筑业总效率的上下波动变化影响更大，因此选建筑企业数量为最终的投入指标。同理，可以筛选出其他指标，最终筛选出的投入指标为：建筑企业数量、建筑业固定资产增量、技术装备率；产出指标为：建筑企业利润总额、房屋施工面积、建筑业总产值。 4 山东省建筑业效率评价 将选出的6个投入产出指标每年的数据进行整合，通过软件DEAP2.1可以得到2000-2014年间中国山东省建筑业各效率的具体数值，并得到规模报酬的变动情况（详见表3）。 从表3可以看出，2000-2014年间，中国山东省建筑业总效率首先是在2001-2004年这一段时期内缓慢下降，接着在2005-2009年间进入平稳期，总体波动不大，在2010年以后呈现出先上升后平稳的趋势，这表明虽然山东省建筑业的总投入量和总产出量逐年上升，但其总效率却没有一直进步。究其原因，可以看出相较于规模效率，山东省建筑业的技术效率波动较小，持续处于技术水平相对稳定的状态，规模效率的改变是影响总效率上下波动的主要原因。山东省建筑业实现转型升级，提升其总效率的突破点在于技术的创新与提升，即为了在未来进一步提高建筑业的效率，必须把技术研发作为重点，各建筑企业需增加这方面的投入，与此同时加强对从业人员的技术培训。 5 结 语 本文借助于分组筛选法和DEA方法，对2000-2014年间山东省建筑业效率波动情况进行分析，得出以下结论： 山东省建筑业在2000-2014年间的总效率呈现出先下降后平稳，之后再上升又趋于平稳的波动特点，规模效率的变化一直是其关键的影响因素，而技术效率则由于始终保持相对稳定的状态对总效率的影响有限，因此技术创新将成为未来山东省建筑业实现转型升级、提高生产效率的突破口。 主要参考文献 [1]张雁，王幼松. 山东省建筑业生产效率的分析[J]. 山东建筑大学学报，1999（1）：11-15. [2]胡运权. 运筹学基础及应用[M].北京：高等教育出版社， 2008. [3]岳立，杨帆. “丝绸之路经济带”框架下中国与中亚五国能源效率评价——基于CCR-BCC和Malmquist指数分析方法的DEA-Tobit模型[J]. 统计与信息论坛，2016，31（6）：37-43. [4]R D Banker，A Charnes，W W Cooper.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Environment Analysis[J].Management Science，1984，30（9）：1078-1093. [5]張智慧，刘睿劼. 基于DEA方法的建筑业效率评价实证研究[J].工程管理学报，2011，25（3）：252-255. |
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