基于DEA-Malmquist的我國建筑節能政策實施效率評價

張國興 李家豪 許彬 莫盛杰 王宇

摘 要：本文利用DEA-Malmquist模型對2012—2018年中國北方地區11個省（自治區、直轄市）的建筑節能政策實施效率進行測度分析。結果表明：我國北方地區建筑節能實施效果不理想，建筑節能技術研究與開發存在較為明顯的問題，需要優化政策和調整資源投入規模比例，提高政府工作效率。

關鍵詞：建筑節能;實施效率;數據包絡分析;Malmquist指數

中圖分類號：TU201.5文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2021）07-0072-03

Evaluation of Efficiency of Building Energy Conservation Policy in China Based on DEA-Malmquist

—Take the Northern Region as an Example

ZHANG Guoxing LI Jiahao XU Bin MO Shengjie WANG Yu

（Hebei University of Architecture，Zhangjiakou Hebei 075000）

Abstract： This paper used DEA Malmquist model to measure and analyze the implementation efficiency of building energy efficiency policies in 11 provinces （autonomous regions， municipality） of northern China from 2012 to 2018. The results show that： the implementation effect of building energy conservation in northern China is not ideal， and there are obvious problems in the research and development of building energy conservation technology. It is necessary to optimize the policy and adjust the proportion of resource investment scale to improve the efficiency of the government.

Keywords： building energy conservation;implementation efficiency;data envelopment analysis;Malmquist index

近年來，隨著我國經濟的快速發展，資源消耗劇增這一問題也愈發明顯，能源儲量急劇下降，生態環境明顯惡化。《BP世界能源統計年鑒2020》顯示，在2019年全球能源消費凈增量中，中國所占比例超過3/4。2019年，中國的CO2排放總量已達到99.2億t，占世界CO2總排放量的29%。現如今，我國建筑能耗約占全社會總能耗的1/3，并且建筑能耗總量仍呈現持續增長的趨勢[1]。

我國屬于能源消耗大國，雖然能源的儲備量較多，但隨著高耗能產業不斷增多以及我國能源總體利用率普遍較低，能源危機不斷加劇。為了解決現階段我國能源存在的問題，政府和社會各界人士都在密切關注和商討解決方法。

1 研究方法

1.1 DEA模型

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA），由著名運籌學家Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出，用以評價一組具有多個投入、多個產出的決策單元（Decision Making Unit，DMU）之間的相對效率是評價多個決策單元[2-4]。DEA模型分為CCR模型和BCC模型。

1.1.1 CCR模型。CCR模型是第一個DEA模型，CCR是三個運籌學家名字縮寫[5]。CCR模型假定規模報酬不變，假定產出保持不變為[y0]，[λj]為DMU相對有效時，第[j]個DMU的權重系數，投入按[θ]倍減少，求解的最小值。輸入CCR模型如式（1）所示：

[Dlic2Rminθj=1nxjλj+s-=θx0j=1nyjλj-s+=y0λj≥? 0，j=1，…，n，s+≥? 0，s-≥? 0]? ? ? ? ? ? ? ?（1）

1.1.2 BCC模型。1984年，Banker、Charnes和Cooper對CCR模型進行了適當修改，引入約束條件[m=1Mλm=1]，得到了規模報酬可變的BCC模型（Banker、Charnes和Cooper建立，故取三人首字母為模型名稱）[6]。該模型用于評價規模效率和技術效率轉化為單純的評價技術有效性，輸入BCC模型如式（2）所示[7]：

[DlBC2minγj=1nxjλj+s-=γx0j=1nyjγλj-s+=y0λj≥? 0，j=1，…，n，s+≥? 0，s-≥? 0]? ? ? ? ? （2）

1.2 Malmquist指數模型

Malmquist指數可以根據時間的改變反映出效率隨時間特征的動態變化，根據距離函數，反映前后兩時期內決策單元全要素效率的變化情況[8]。具體構造為：

[Mxt，yt，xt+1，yt+1=Mt×Mt+1=Dtcxt+1，yt+1Dtcxt，yt×Dt+1xt+1，yt+1Dt+1xt，yt12]? ? ?（3）

Malmquist指數可表示為[9]：

Malmquist指數（TFP）=純技術效率變化指數（PEC）×規模效率變化指數（SEC）×技術進步變化指數（TC）? ? ? ? （4）

2 變量選取和數據來源

2.1 變量選取

建筑節能政策投入產出指標體系如表1所示，指標類型主要分為投入指標和產出指標。

2.2 數據來源

本文數據來源于《中國建筑業統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國財政年鑒》《中國科技統計年鑒》。本文主要研究北方地區建筑節能政策實施效率，因此，數據收集的樣本包括北京市、天津市、河北省、山西省、內蒙古自治區、黑龍江省、吉林省、遼寧省、山東省、河南省和寧夏回族自治區這11個省（自治區、直轄市），分析年限為2012—2018年。選取指標服從全部包含并且獨立不重復，從表1投入指標和產出指標中各選擇一個指標代表該類指標進行模型演算和剖析。

3 建筑節能政策實施效率測度與分析

3.1 DEA模型的靜態分析

通過DEAP 2.1軟件對選取的11個省（自治區、直轄市）2012年和2018年的投入產出指標進行建筑節能政策實施效率分析，結果見表2。

從表2來看，建筑節能政策實施效率在2012年和2018年均未達到DEA有效，實施效率分別為0.828與0.836，整體呈增長趨勢，但仍然處于較低范疇。整體來看，不同省（自治區、直轄市）建筑節能政策實施效率還存在一定的差異，除了內蒙古自治區、黑龍江省和遼寧省的建筑節能政策實施效率有所降低之外，其他省（自治區、直轄市）的建筑節能政策實施效率在逐步提升。

建筑節能政策實施的純技術效率呈現增長的趨勢，與綜合效率值的走勢保持一致。北京市、天津市、河北省、山東省和寧夏回族自治區5個省（自治區、直轄市）在這兩個研究時段的建筑節能政策實施純技術效率為1，說明這些地區的政府部門對建筑節能政策支出管理水平以及建設單位的技術水平較高。在這兩個研究時段，山西省、內蒙古自治區、黑龍江省和吉林省這四個省（自治區）的純技術效率都低于北方地區均值，表明這些地區的政府部門對建筑節能政策支出管理水平和技術水平應該進一步提高。

3.2 Malmquist指數的動態分析

借助DEAP 2.1軟件，對選取的11個省（自治區、直轄市）2012—2018年的建筑節能政策實施效率投入產出的面板數據進行Malmquist指數測算和分解，得到2012—2018年北方地區11個省（自治區、直轄市）的全要素生產率變化指數及分解，結果如表3所示。

從表3可知，2012—2018年，除了山西省的建筑節能政策的全要素生產率指數大于1之外，其他10個省（自治區、直轄市）的建筑節能政策的全要素生產率指數均小于1，說明我國北方絕大部分地區的建筑節能政策實施效果不理想。通過對各地區全要素生產率進行分解可知，從2012年至2018年，這11個省（自治區、直轄市）沒有一個地區的技術進步變化指數大于1，說明北方地區對建筑節能技術的研究與開發不夠重視，放松對政策的落實。

4 結論

①通過DEA模型計算可以得出，2012年和2018年建筑節能政策的綜合技術效率沒有達到DEA有效，不同省（自治區、直轄市）的建筑節能政策實施效率差異比較明顯，絕大多數省（自治區、直轄市）具有不同程度的純技術效率和規模效率提升空間。對此，我國應健全和完善節能激勵政策，通過優化政策、實施資源投入，確保達到最優規模，實現最佳效益。

②利用Malmquist指數進行動態分析可以得出，造成我國北方地區建筑節能政策實施效果不理想的主要原因是，政府部門的行政督促作用力度不大。對此，應該加強北方地區行政督促作用，落實政策標準，從而使建筑節能政策得到有效實施。

參考文獻：

[1]呂歡.嚴寒和寒冷地區近零能耗建筑負荷特性研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業大學，2018：25.

[2]魏權齡.數據包絡分析（DEA）[J].科學通報，2000（17）：1793-1808.

[3]佟慶遠，孫傅，董欣，等.污水處理廠減排效率的統計評價及影響因素分析[J].中國人口·資源與環境，2019（4）：49-57.

[4]寧德保，李瑩.基于DEA方法的我國建筑業效率評價研究[J].建筑經濟，2012（7）：5-8.

[5]鄭曉曉，劉伊生，時穎.基于DEA模型的北京市建筑業生產效率評價[J].北京交通大學學報（社會科學版），2017（2）：76-84.

[6]劉蔚玲，肖黎姍，林劍藝，等.基于DEA-Malmquist的我國城市生活垃圾管理效率評價[J].中國環境科學，2020（7）：3196-3203.

[7]龍祖坤，李緒茂.城市旅游發展中綠化的貢獻及其效率分析：以江蘇省為例[J].華僑大學學報（哲學社會科學版），2016（6）：130-140.

[8]馮光娣，陳珮珮，田金方.基于DEA-Malmquist方法的中國高校科研效率分析：來自30個省際面板數據的經驗研究[J].現代財經（天津財經大學學報），2012（9）：61-73.

[9]傅春，歐陽歡蕤，趙雪茹.基于DEA及Malmquist指數模型的江西省綠色發展效率測度與評價[J].生態經濟，2020（6）：51-57.