基于超效率DEA和Malmquist法的中國建筑業生產效率分析

龐永師，劉景礦，王亦斌，于茜薇，張 磊

（廣州大學工商管理學院，廣東廣州 510006）

基于超效率DEA和Malmquist法的中國建筑業生產效率分析

龐永師，劉景礦，王亦斌，于茜薇，張 磊

（廣州大學工商管理學院，廣東廣州 510006）

針對傳統DEA模型不能對有效決策單元作進一步評價的不足，運用超效率DEA和Malmquist指數法對中國2007～2011年間建筑業的生產效率進行評價分析.研究結果表明：2007～2011年間，中國建筑業生產效率總體呈現出穩步上升的趨勢，僅在2011年由于房地產投資降溫出現些許下滑，同時，建筑業規模在不斷擴大，但總體上規模效率卻出現了下降；從橫向上看，中國建筑業生產效率存在顯著的地區差異，東部地區的綜合效率要明顯高于中部和西部地區.因此，建議政府加大技術創新的投入；鼓勵建筑企業做大做強，創立自身品牌，避免盲目的規模擴張；重點扶持西部建筑企業，加大東西部區域合作.

超效率DEA；建筑業；生產效率；投入產出分析；Malmquist指數法

改革開放以來，我國的建筑業發展迅速.近年，全國建筑業企業完成建筑業總產值屢創新高，根據國家統計局發布的2012年建筑業企業生產情況統計快報，2012年全國建筑企業完成建筑業總產值達到135 303億元，建筑業增加值占GDP比重為6.83%，建筑業從業人數4 180.8萬人［1］.作為國民經濟支柱產業和基礎性產業，建筑業在吸納農村富余勞動力、促進城鄉統籌發展和維護社會穩定等方面仍然發揮著重要作用.然而，建筑業總產值的持續增長是否意味著建筑業的生產效率提高？從總體上來說，建筑業整體水平仍然偏低，產業化程度低，技術基礎相對薄弱，建筑業利潤長期低下，而且建筑業的發達程度也存在明顯的區域差異，建筑業較發達地區多分布在我國的東部沿海地區.這些都與建筑業的地位和發展需要不相符合，存在相當大的差距.因此有必要對我國建筑業的生產效率進行有效的評價和分析，并且提出改進的政策.

建筑業生產效率是指建筑業在一定技術條件下，通過合理分配投入，以期獲得最佳產出的能力，是對建筑業實現投入最小化或產出最大化有效程度的度量.關于建筑企業生產率，國內外學者越來越多地運用“前沿分析法”對行業或企業生產效率進行研究，其中運用數據包絡分析DEA（Data Envelopment Analysis）為代表的“非參數法”最為普遍.本文對國內外學者針對建筑業生產效率的相關研究進行了梳理和總結（見表1）.大部分采用的DEA方法無法對生產效率均有效的決策單元進行比較和排序，而采用超效率DEA能夠彌補這一缺陷.考察生產率變化的Malmquist指數，是動態DEA的主要工具，可以很好地評價建筑業生產率的優越性，但是從表1［2－8］來看，綜合運用超效率DEA和Malmquist指數對我國建筑業生產效率的變化評價研究比較少，只有個別文獻如［9－10］進行了相關研究.因此，本文研究的目的是在現有的文獻回顧的基礎上，采用超效率DEA方法衡量中國建筑業MPIs指數（Malmquist productivity indices），并且分析中國31個省市2007～2011年建筑業生產效率變化趨勢，提出建議.

表1 國內外學者對建筑業生產效率的研究［2－8］Table 1 Study on the production efficiency of construction industry by scholars all over the world

1 理論方法

1.1 超效率DEA模型

傳統的DEA的主要模型為BBC模型和CCR模型.其中CCR模型對決策單元規模有效性和技術性同時進行評價，即CCR模型中的DEA有效的決策單元既是規模適當又是技術管理水平高的評價方法；BBC模型用于專門評價決策單元技術有效性［11］.但是，在對決策單元進行DEA（CCR）評價時，可能會遇到多個決策單元同時有效的情況，CCR模型無法對這類決策單元做出進一步的比較與評價，以判別其相對有效性的高低.為此，擴展后的超效率DEA模型彌補了這一缺陷，使有效的決策單元之間也能進行比較［12］.其基本思想是在評價某個決策單元時，將其排除在決策單元的集合之外.模型如下：

式中，在評價決策單元j0時，是將決策單元j0與樣本中除j0外的其他所有DMU（Decision Making Unit，決策單元）的線性組合進行比較，結果是有效的DMU可能按比例增加其投入，而仍能保持相對有效性，把這種DMU增加投入而仍能保持DEA相對有效的最大比例，稱為該DMU的DEA超效率值，計算出來的效率值不再限制在0～1的范圍內，可能大于1.因此，可以對所有的DMU進行評價與排序，為管理決策人員提供的信息也更加完備.

1.2 Malmquist指數法

Malmquist生產率指數，是CAVES等受Malmquist消費指數啟發，將這種思想應用到生產分析中，通過距離函數之比構造生產率指數，這種指數即Malmquist指數［13］.它是基于DEA模型的方法提出的，利用距離函數的比率來計算投入產出效率. Malmquist指數的原理如下：

式（3）中右側第1項是效率變化指數Effch，就是從t到t＋1時期生產效率的變化；第2項是技術變化指數Tech，就是從t到t＋1時期技術的變化率［14］.在建筑業生產效率的分析中，投入指標和產出指標都有多個，而且不清楚投入－產出之間的函數關系，因此，使用Malmquist生產率指數結合超效率DEA模型來分析是非常合適的一種方法.

1.3 指標的選取、數據的來源及處理

對建筑企業進行生產效率評價，分歧較大的是投入和產出指標的選取，所選取的指標應符合建筑企業投入和產出的客觀實際情況，并結合所選評價方法的特點來選取投入和產出指標.本文參考前人的研究成果［15－17］，選取各地區建筑業企業資產和從業人數為投入指標，建筑業增加值為產出指標.

本文使用的數據來源于《中國建筑業統計年鑒》，從中收集了2007～2011年我國建筑業投入－產出方面的面板數據［18］.其中，建筑業企業資產和建筑業增加值以2007年為基準，按照價格指數進行調整.

2 計算結果與分析

2.1 超效率DEA分析

本文采用EMS（Efficiency Measurement System，Version 1.3.0）計算超DEA效率值，并計算每年全國的平均值和每個地區5 a內生產效率的平均值，并進行排序，計算結果見表2.

從表2可見，全國31個省市中，建筑業的效率值均值2007年為0.638 3，2008年0.664 9，2009年0.680 6，2010年0.681 3，總體呈現上升的趨勢，這與社會經濟的發展是一致的.2011年比2010年有所下降，效率均值為0.679 2，這與2011年房地產調控，房地產市場出現回落有關.由于計算的是5 a內31個省市的面板數據，DMU個數較多，只有北京（2011年），黑龍江（2010年），福建（2010年），寧夏（2009年）的效率值大于1，意味著這4個地區在當年的投入產出點落在生產前沿面上，即產出水平達到最優，而且沒有冗余的投入量.

表2平均值列中，我國各省市建筑業的超DEA效率值差異顯著，并且地域特征明顯.超DEA效率值在前10位的省份中，有7個省份來自東部地區（福建、北京、浙江、江蘇、遼寧、吉林、黑龍江），3個省份來自西部地區（內蒙古、寧夏、新疆），排名最后3名的省份依次是貴州、山西、云南.東部地區平均效率明顯高于中部和西部.但是，也有個別省份例外，如廣東的平均效率值排名27，寧夏、新疆地區的效率值分別排名4、5.這主要是由于東部地區生產規模大，投入高，但是產出卻沒有相應的大幅增加，造成生產效率低下，而西部地區生產規模小，低投入低產出，生產效率有時反而更高.

2.2 Malmquist指數分析

使用DEAP 2.1計算Malmquist指數，分析了2007～2011年全國各省市自治區建筑業效率變化情況（見表3），對2007～2011年平均全要素生產效率指數變化進行分解研究（見表4）.

2007～2011年全國全要素生產效率指數平均值為1.069，TFP增長率為6.9%.31個省、市、自治區中，除四川、遼寧外全要素生產效率指數均大于1，其中黑龍江指數變化最大，為1.172.總體來說，近5 a我國建筑業全要素生產率增長較為平穩，除個別省份（四川、遼寧）外，均呈現穩步增長趨勢，各省市間增長率差距不大，說明生產率發展較為均衡.

表2 全國各省、市、自治區建筑業2007～2011年生產率評價值Table 2 The productivity evaluation of China's construction industry from 2007 to 2011

從各省市全要素生產率分解的情況來看，技術進步變化指數Tech所有地區都大于1，說明隨著技術進步，我國建筑行業整體效率在提升.技術效率變化指數Effch全國平均值1.007，說明總體上總效率還不錯.寧夏的規模效率變化指數Sech是1.018，但純技術效率Pech是1，相對其他省市純技術效率偏低，說明該省規模的擴大促進了總效率Effch（Effch＝Pech×Sech，即總效率＝純技術效率×規模效率）的提升，屬于粗放型增長和投資拉動為主的建筑業經濟增長方式.

表3 2007～2011年各地區5次效率變動的平均值Table 3 The average value of production efficency change with 5 times in different provinces and regions from 2007 to 2011

表4 2007～2011年全國平均效率變化指數Table 4 The national average efficiency index of construction industry from 2007 to 2011

這5 a來，我國建筑業平均Malmquist指數為1.069，年平均提高6.9%，總體呈上升趨勢，2011年有所下降，這與超效率DEA模型分析結果是一致的.技術進步變化指數為1.062，年平均提高6.2%，在分解的指數中最大，說明在TFP增長中，技術進步的貢獻大于技術效率，同時，我國建筑業的規模效率不高，年平均降低1.1%.這5 a中企業的資產一直在快速增長，規模在擴大，但是從業人數卻增長緩慢，2011年甚至人數還出現了下降，這說明企業存在過快的規模擴張，投入不均衡，尤其是用工成本上漲給企業生產經營帶來了較大的壓力，人力資源普遍投入不足，導致規模相對過大，規模效率并未提升反而下降.

3 結論與建議

本文應用超效率DEA和Malmquist指數方法實證分析了我國31個省、市、自治區2007～2011年建筑業生產效率，研究結果表明：我國建筑業生產效率在過去的5 a間呈現了總體上穩步上升的趨勢，但增速不快，與我國經濟增長不相協調；建筑業規模盲目擴大，總體規模效率卻出現下降；區域建筑業總體全要素生產率年均增長為正增長，且增長較為平穩，技術進步是其增長的主要推動力；各省市建筑業的超DEA效率值差異顯著，且地域特征明顯，東部地區的綜合效率要明顯高于中部和西部地區.因此，根據該分析結果，建議如下：

（1）積極推進建筑企業技術進步和創新.我國政府應當積極推進建筑企業技術進步和創新，結合實際制定建筑業中長期技術創新規劃和有關政策，積極引導和促進建筑業總體技術水平的提高.如：堅持建筑節能減排與科技創新相結合，發展綠色建筑，加強建筑工程項目建設全過程的節能減排，實現低耗、環保、高效生產，使建筑節能減排成為建筑業發展新的增長點.此外，有條件的大型建筑企業，要充分利用高等院校及建筑科研院所創新性人才的優勢，建立一批企業研發中心，開展建筑工藝和工程技術研發，消化吸收國際最前沿的科技成果，提高建筑企業的技術含量，從而提高我國的建筑科技創新水平，以實現真正意義上的政產學研一體化的協同創新平臺.

（2）鼓勵建筑企業做大做強創立自身品牌.政府應當規范建筑業市場，營造健康公平的建筑業市場環境，鼓勵建筑企業做大做強創品牌，避免盲目過快的規模擴張.其次，堅持建筑行業科技進步與規模增長相結合，轉變建筑業發展方式，逐步改變建筑業單純依靠規模擴張的發展模式，注重提高建筑行業從業人員素質，提升建筑業的科技、管理、標準化水平，使行業科技進步與產業規模同步發展.最后，建筑企業應堅持國內與國際兩個市場發展相結合，適應國家調整優化投資結構發展需要，引導建筑企業合理調整經營布局和業務結構，拓展國內市場；加快實施“走出去”發展戰略，進一步提高建筑企業的對外工程承包能力，積極開拓國際市場［19］.有實力的建筑企業利用自身實力開拓市場，通過BOT、BT等模式，不斷提升企業生產發展能力.

（3）尋求跨區域建筑企業合作互助、互利共贏.政府應當進一步加強大西部大開發策略，重點扶持西部建筑企業，加強西部建筑企業科技創新.西部建筑企業可以向工程總承包甚至項目總承包的方向發展，積極拓展經營領域提高市場競爭力，培育一批具有核心競爭力的工程總承包企業.同時，全方位地進行西部與西部之間合作、聯合，東

西部“聯姻”、“混血”，即加強西部地區建筑企業的合作與發展，加大東西部區域合作，積極尋求跨區域合作互助，形成互利共贏的局面.

［1］ 國家統計局.2012年建筑業企業生產情況統計快報［R］.2012. China's National Bureau of Statistics.Construction enterprise production statistics bulletin［R］.2012.

［2］ JAN J.Construction site productivity measurement：Selection，application and evaluation of methods and measures［EB／OL］.［2009-06-12］Doctoral thesis summary，Lulea University of Technology，1996.Accessed from http：∥epubl.luth.se／avslutade／0348-8373／185／index-en.html on June 12，2009.

［3］ ZHI M，HUA G B，WANG S Q，et al.Total factor productivity growth accounting in the construction industry of Singapore［J］.Constr Manag Econ，2003，10：707-718.

［4］ EDVARSEN D F.Efficiency of Norwegian construction firms［D］.Goterborg：Goterborg University，2004.

［5］ 李忠富，鄒心勇，李國良.中國建筑業全要素生產率的變遷：1996～2005年實證分析［J］.土木工程學報，2008，41（11）：106-112. LI Z F，ZHOU X Y，LI G L.An empirical study on the migration of total factor productivity of the Chinese construction industry in 1996～2005［J］.China Civil Engin J，2008，41（11）：106-112.

［6］ 李公祥，尹貽林.基于超效率DEA方法的中國建筑業生產效率實證研究［J］.北京理工大學學報：社會科學版，2009，11（4）：36-41. LI G X，YIN Y L.On productivity evaluation of China's construction industry on the basis of the supper-efficient DEA Model［J］.J Beijing Inst Tech：Soc Sci Edi，2009，11（4）：36-41.

［7］ 戴永安，陳才.中國省際建筑業效率差異及其影響因素研究［J］.中國軟科學，2010，1：87-96. DAI Y A，CHEN C.Technical efficiency in China's construction industry and its influencing factors［J］.China Soft Sci，2010（1）：87-95.

［8］ 鄧蓉暉，夏清東.王威.基于超效率DEA的建筑企業生產效率實證研究［J］.工程管理學報，2012，26（6）：110-115. DENG R H，XIA Q D，WANG W.Empirical research on production efficiency of construction enterprises using superefficiency data envelopment analysis［J］.J Engin Manag，2012，26（6）：110-115.

［9］ XUE X L，SHEN Q P，WANG Y W，et al.Measuring the productivity of the construction industry in China by using DEABased malmquist productivity indices［J］.J Constr Engin Manag，2008，134（1）：64-71.

［10］孫慧，付辰，范志清.基于Malmquist指數方法的建筑業效率動態評價［J］.建筑經濟，2012，3：91-95. SUN H，FU C，FAN Z Q.Dynamic evaluation of the efficiency of Chinese construction industry based on the Malmquist index method of DEA［J］.Constr Econ，2012，3：91-95.

［11］魏權齡.數據包絡分析［M］.北京：科學出版社，2004. WEI Q L.Data envelopment analysis［M］.Beijing：Science Press，2004.

［12］ANDERSEN P，PETERSEN N C.A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis［J］.Manag Sci，1993，39（10）：1261-1264.

［13］CAVES D W，CHRISTENSEN L R，DIEWERT W E.The economic theory of index numbers and the measurement of input，output，and productivity［J］.Econometrical，1982，50：1393-1414.

［14］曾福生，高鳴.我國各省區現代農業發展效率的比較分析——基于超效率DEA及malmquist模型的實證分析［J］.農業經濟與管理，2012，4：38-44. ZENG F S，GAO M.Study on evaluation of Chinese modern agricultural development：Based on models of S-DEA and Malmquist［J］.Agri Econ Manag，2012，4：38-44.

［15］王幼松，李成瑤，張煜帆，等.基于超效率DEA的華南六省建筑業效率分析［J］.建筑經濟，2014，4：19-23. WANG Y S，LI C Y，ZHANG Y F，et al.Analyze productivity evaluation of six provinces South China's construction industryon the basis of the supper-efficient DEA model［J］.Constr Econ，2014，4：19-23.

［16］CHIANG Y，LI J，CHOI T，et al.Comparing China Mainland and China Hong Kong contractors'productive efficiency：A DEA Malmquist Productivity Index approach［J］.J Facil Manag，2012，10（3）：179-197.

［17］劉炳勝，陳曉紅，王雪青，等.中國區域建筑產業TFP變化趨勢與影響因素分析［J］.系統工程理論與實踐，2013，33（4）：1041-1050. LIU B R，CHEN X H，WANG X Q，et al.Analysis on the changing trend and influencing factors of TFP about the regional construction industry in China［J］.Syst Engin：Theory Pract，2013，33（4）：1041-1050.

［18］中華人民共和國國家統計局.中國建筑業統計年鑒（2012）［M］.北京：中國統計出版社，2012. China's National Bureau of Statistics.China statistical yearbook on construction（2012）［M］.Beijing：China Statistics Press，2012.

［19］住房和城鄉建設部.建筑業發展“十二五”規劃［R］.2011. Ministry of Housing and Urban-Rural Development.Twelve-Five-year planning For Chinese construction industry［R］.2011.

Production evaluation of China's construction industry on the basis of the super-efficient DEA model and Malmquist index

PANG Yong-shi，LIU Jing-kuang，WANG Yi-bin，YU Qian-wei，ZHANG Lei
（School of Business Administration，Guangzhou University，Guangzhou 510006，China）

The CCR DEA model only divides the DMU into efficient or inefficient.However，the super-efficient DEA which is improved from the CCR DEA mode was applied to evaluating the productivity of construction industry during the period of 2007～2011.The results show that，China's construction industry production efficiency generally presents a steadily rising trend from 2007 to 2011，only in 2011 due to a slight decline in Real estate investment cooling；at the same time，while construction enterprise expanded the scale，the efficiency generally was declined.As a whole，there are significant regional differences in China's construction industry production efficiency，and the comprehensive efficiency of the eastern region is obviously higher than the central and western areas.Therefore，this paper suggests that the government should increase investment in technology innovation；Secondly，the government should encourage construction companies to become bigger，stronger and own their brand，meanwhile，to control the scale of construction enterprise appropriately，in order to avoid the too fast scale expansion；Finally，the government should give the western construction enterprise key support，and increase the eastern and western regional cooperation.

super-efficient DEA；construction industry；productivity；input-output analysis；Malmquist index

C 93；F 407.9

A

【責任編輯：陳 鋼】

1671-4229（2015）01-0082-08

2014－12－18；

2014－12－28

龐永師（1955－），男，教授.E-mail：pangyongshi＠163.com