基于DEA方法的山東省建筑業效率評價

王蕾

[摘 要] 如何科學有效地進行建筑業效率評價分析一直是研究的熱點問題，但少有學者專門根據山東省建筑業的實際情況對其效率進行評價分析。本文先是利用分組篩選法對多個投入產出指標進行篩選，然后應用DEA方法求得山東省建筑業在2000-2014年間的效率值并對其進行分析。結果表明，規模效率的改變是山東省建筑業近幾年總效率變化的主要原因，若想得到進一步的發展，必須進行技術研發，推廣新技術新工藝。

[關鍵詞] 山東省建筑業；數據包絡分析；效率；分組篩選法

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 17. 066

[中圖分類號] F224；F426.92 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）17- 0148- 03

1 前 言

近年來，我國建筑業快速發展的表現之一便是各種投入產出量都在其發展過程中實現了驚人的增長，但僅用這些數據來分析建筑業的發展情況是片面的。數據包絡分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）自提出起，便被廣泛應用于各行業的效率評價之中，并成為反映其發展情況的重要依據，因此，在研究我國建筑業的發展情況時，對建筑業每年的效率進行比較是必不可少的一部分， 具有重要的意義。

DEA方法因其能彌補層次分析法、數理統計法等方法存在的主觀性強、權重較難確定等方面的缺陷而備受廣大學者青睞，尤其是對DEA方法在建筑業效率評價的應用上從不同角度出發展開了大量研究。但運用DEA方法研究山東省建筑業效率的學者較少。張雁等人基于1996年的數據，根據不同分類方式運用DEA方法對山東省不同城市的建筑業效率進行了比較分析，但是其研究和選取的數據年代已久。到目前為止，還未有其他學者將該方法運用到山東省建筑業近幾年的實際發展情況及其發展趨勢的研究中。

本文先簡單介紹了DEA方法中基礎的CCR和BCC模型及其用途，并對其所需要的投入產出指標用分組篩選法進行選擇，最后用DEAP2.1軟件計算出山東省建筑業在2000～2014年間的效率值，以期能夠對其發展情況進行相對科學的分析，并對未來發展提出相應的建議。

2 DEA

Charnes，Cooper和Rhodes于1978年首次提出一種對具有相同類型決策單元進行績效評價的非參數線性規劃的方法——DEA。DEA的基礎模型主要有CCR模型以及在其基礎上進行改進的BCC模型。

2.1 CCR模型

假設有n個決策單元（i=1，…，n），每個決策單元有相同的m項投入（a=1，…，m）和相同的s項產出（b=1，…，s）。則第i個決策單元的投入產出比Ri的表達式為：

其中，xai（ybi）表示第i個決策單元的第a（b）項投入（產出）指標的投入（產出）量；va（ub）表示第a（b）項投入（產出）量的權重。

通過適當選取權重va和ub，使對i=1，…，n，有Ri≤1，則可用以下模型來表示對第i0個決策單元的績效評價：

2.2 BCC模型

CCR模型的基本假設是規模收益保持穩定，但是從宏觀角度看，這是不現實的，因此Banker，Charnes和Cooper結合規模收益可變的實際情況建立了BCC模型，該模型是在CCR模型的基礎上進行了簡單改進，改進后的BCC模型如下：

其中，各年決策變量的總效率是利用在假設規模報酬穩定的基本條件下建立的CCR模型得到，能夠反映出山東省建筑業的結構綜合效益程度的技術效率則是通過BCC模型測度出來，能夠反映出山東省建筑業是否在最契合的投資規模下發展的規模效率則是通過將已經求得的總效率和技術效率兩者相除得到。

為了確保所選數據具備切實性及有效性，本文選擇采用《山東統計年鑒》與《中國統計年鑒》中近15年能反映山東省建筑業投入產出量的相關數據，選取2000-2014年這一期間的山東省建筑業為決策變量，總共15個。在搜集到的統計數據中，關于建筑業的投入產出指標很多，如果這些指標的數量超出決策單元的數量，就會導致模型無法有效區分決策單元，使得模型計算結果失真。指標數量與決策單元數量之間有一定的約束關系，即要使其達到2（A+B）≤C的條件，其中A、B、C分別為投入指標、產出指標以及決策單元的數量。本文中，決策單元的個數為15，可求得投入產出指標的數量應不多于7個，具體指標的選擇運用了分組篩選法。

3 分組篩選法

分組篩選法是在能夠最大限度地反映山東省建筑業總體投入產出情況的基礎上，分類比較所有指標，從中選出對山東省建筑業總效率影響較大的指標.

3.1 指標分組

根據年鑒數據最終選擇了13個指標，依據將性質接近的指標歸為一組的原則將所有投入指標和產出指標分別分成3個小組（詳見表1）。

3.2 指標篩選

以第一組中建筑企業數量和建筑業從業人員數量這兩個指標的篩選過程為例簡單介紹一下指標篩選的流程。首先從剩下5個小組中分別抽取一個投入產出指標，然后將這五個指標分別與建筑企業數量和建筑業從業人員數量組成兩個對比組，最后利用軟件DEAP2.1進行計算（結果見表2），取兩組數據中各年間效率差異值較大的一方作為最終分析的投入產出指標。

在表2中能夠發現，組a不同年份之間效率值的差別較大，即相較于建筑業的從業人員數量，建筑企業數量對山東省建筑業總效率的上下波動變化影響更大，因此選建筑企業數量為最終的投入指標。同理，可以篩選出其他指標，最終篩選出的投入指標為：建筑企業數量、建筑業固定資產增量、技術裝備率；產出指標為：建筑企業利潤總額、房屋施工面積、建筑業總產值。

4 山東省建筑業效率評價

將選出的6個投入產出指標每年的數據進行整合，通過軟件DEAP2.1可以得到2000-2014年間中國山東省建筑業各效率的具體數值，并得到規模報酬的變動情況（詳見表3）。endprint

從表3可以看出，2000-2014年間，中國山東省建筑業總效率首先是在2001-2004年這一段時期內緩慢下降，接著在2005-2009年間進入平穩期，總體波動不大，在2010年以后呈現出先上升后平穩的趨勢，這表明雖然山東省建筑業的總投入量和總產出量逐年上升，但其總效率卻沒有一直進步。究其原因，可以看出相較于規模效率，山東省建筑業的技術效率波動較小，持續處于技術水平相對穩定的狀態，規模效率的改變是影響總效率上下波動的主要原因。山東省建筑業實現轉型升級，提升其總效率的突破點在于技術的創新與提升，即為了在未來進一步提高建筑業的效率，必須把技術研發作為重點，各建筑企業需增加這方面的投入，與此同時加強對從業人員的技術培訓。

5 結 語

本文借助于分組篩選法和DEA方法，對2000-2014年間山東省建筑業效率波動情況進行分析，得出以下結論：

山東省建筑業在2000-2014年間的總效率呈現出先下降后平穩，之后再上升又趨于平穩的波動特點，規模效率的變化一直是其關鍵的影響因素，而技術效率則由于始終保持相對穩定的狀態對總效率的影響有限，因此技術創新將成為未來山東省建筑業實現轉型升級、提高生產效率的突破口。

主要參考文獻

[1]張雁，王幼松. 山東省建筑業生產效率的分析[J]. 山東建筑大學學報，1999（1）：11-15.

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[3]岳立，楊帆. “絲綢之路經濟帶”框架下中國與中亞五國能源效率評價——基于CCR-BCC和Malmquist指數分析方法的DEA-Tobit模型[J]. 統計與信息論壇，2016，31（6）：37-43.

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[5]張智慧，劉睿劼. 基于DEA方法的建筑業效率評價實證研究[J].工程管理學報，2011，25（3）：252-255.endprint