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摘要：以中国31个省市自治区建筑业投入产出2010年截面统计数据为基础，基于数据包络分析法（data evelopment analysis，简称DEA）来评价各省市自治区建筑业2010年的生产技术效率。结果显示，2010年东部发达地区的江苏、浙江、山东、北京、广东的建筑业生产总值排名靠前，江苏、浙江、山东、四川、河南的建筑业从业人数排名靠前，江苏、浙江、山东、湖北、河南的机械设备年末总功率及固定资产投资排名均靠前。本项研究为横向比较衡量建筑业生产技术效率提供了有效的途径。
关键词：数据包络分析法；生产技术效率；建筑业
建筑业是我国国民经济中重要行业，占国民生产总值约5%~10%之间[1]。对建筑业的生产技术的研究方法主要有生产函数法、法雷尔非参数法、数据包络分析法等。本文基于数据包络分析法，对中国31个省市自治区全国建筑业投入产出2010年截面统计数据进行分析，进而评价2010年各省市自治区建筑业的生产技术效率。
1 DEA模型的建立
1.1 DEA模型的基本思路
数据包络分析基本思路是把每一个被评价的组织作为一个决策单元（decision making unit,DMU），再由众多决策单位构成被衡量绩效的群体，通过对投入和产出比率的综合分析，确定有效生产前沿面，并根据DMU与有效生产前沿面的距离状况，确定各DMU是否DEA有效[2]。
假设：存在n个决策单元（j=1，2，…，n），每个决策单元有相同的m项投入（input）（i = 1，2，…，m），每个决策单元有相同的s项产出（output）（r = 1，2，…，s），Xij（第j决策单元的第i项投入），Yrj（第j决策单元的第r项产出），衡量第j0决策单元的DEA有效性，实质就是判断决策单元是否位于可能集的“生产前沿面”上，生产前沿面指由观察到的决策单元的输入数据和输出数据的包络面的有效部分。
先构造一个由 n 个决策单元组成（线性组合成）的假想决策单元。如果该假想单元的各项产出均不低于j0决策单元的各项产出，它的各项投入均低于j0决策单元的各项投入，则该决策单元为 DEA 有效，也即相应于生产可能集而言，以投入最小、产出最大为目标的最优。
建立DEA模型，至少要存在一个决策单元是DEA有效的。决策单元的DEA有效性与量纲选取无关，与决策单元的输入和输出同倍增长无关。
1.2 DEA模型指标选择
选取合理的投入、产出指标对于正确评价生产效率非常重要，指标选取考虑评价的价值取向，还有考虑数据的可得性和所选用方法对数据的要求。评价指标体系须兼顾当前与长远，整体与局部、定性与定量的关系。根据系统性原则，建筑业以及它所处的复杂环境看做一个系统，该系统又由许多子系统，各子系统之间有着多种复杂的关系。
建筑业系统可以分为劳动力投入、资本投入、资源消耗和产出等子系统。
劳动力投入指标，指生产过程中实际投入的劳动量。劳动力投入指标可以反映行业的生产效率水平，生产效率水平与产出成正比，与劳动力投入成反比。因此选择建筑业企业从业人员数作为劳动力投入量指标。
建筑业在生产过程中，通常企业消耗的机械年末总功率的高低，可以相应的说明企业的技术效率的高低。因此选用建筑业的机械年末总功率作为建筑业资源消耗子系统的投入指标。
建筑企业在生产过程中，建筑安装业固定资产投资额可以从量上反映建筑企业机械化水平的高低，进而反映建筑业的发展水平。因此选择全社会建筑安装业固定资产作为资本投入量的指标。
建筑业经济产出系统的指标有许多，但建筑业总产值是指以货币表现的建筑安装企业在一定时期内生产的建筑业产品的总和。因此选择建筑业总产值作为产出指标。
本文选择2010年我国建筑业从业人员数量、机械年末总功率、建筑安装工程固定资产投资为输入原始数据，选择建筑业总产值为输出原始数据，见表1[1]。
2 计算结果
选择Input-DEA 模型，即基于投入的技术效率，在一定产出下，以最小投入与实际投入之比来估计。Output-DEA 模型：基于产出的技术效率，即在一定的投入组合下，以实际产出与最大产出之比来估计。
利用CCR模型（距离函数=径向，导向=投入或产出导向，规模收益=不变）求得全国各省市自治区2010年间的相对综合技术效率(Technical Efficiency,TE)，然后用BCC模型（距离函数=径向，导向=投入或产出导向，规模收益=可变）求出全国各省市自治区2010年间的相对纯技术效率值 (Pure Technical Efficiency,PTE)，再将综合技术效率值除以纯技术效率值，即可得到相对规模效率值(Scale Efficiency，SE) [3]。同时在CCR模型中获得来判断相对规模收益情况：
① 当 TE＝1 时，综合技术有效；当 0＜TE＜1 时，综合技术非有效；
②当 PTE＝1 时，纯技术效率有效；当 0＜PTE＜1 时，企业为纯技术效率非有效。
③当 SE＝1 时，企业为规模效率有效；当 0＜SE＜1时，为规模效率非有效。
运用 MAXDEA Pro软件，选择投入导向DEA 模型。将表1中的各个指标带入求解，得到2010年间我国各省市自治区建筑业生产效率值，见表2。
3 计算结果分析及结论
计算结果显示，选择的投入数据和产出数据建立的Input-DEA模型有效。2010年，东部发达地区的江苏、浙江、山东、北京、广东的建筑业生产总值排名靠前；人口大省江苏、浙江、山东、四川、河南的建筑业从业人数排名靠前；江苏、浙江、山东、湖北、河南的机械设备年末总功率及固定资产投资排名均靠前。而宁夏、青海、海南、西藏的建筑业生产总值、建筑业从业人数、自有机械设备年末功率、固定资产投资排名均靠后。
北京、海南的建筑业相对综合效率达到有效，北京、江苏、浙江、海南、西藏的建筑业相对纯技术效率达到相对有效。广东的建筑业从业人员数全国排第六，自有施工机械设备年末总功率排第八，固定资产投资排第六，建筑业生产总值排第五，建筑业相对综合效率排第19，建筑业相对纯技术效率第21，相对规模效益排第16，说明广东的建筑业生产总值高，但效率偏低，特别与江苏、浙江差距较大。
本文应用非参数经济分析方法，建立生产技术效率数据包络分析模型（DEA模型），计算2010年中国大陆31个省市自治区建筑业的生产技术效率值，为横向比较衡量建筑业生产技术效率提供了有效的途径。
参考文献
[1] 国家统计局.中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2000-2010.
[2] 李美娟.陈国宏.数据包络分析法（DEA）的研究与应用[J].中国工程科学2003.6.
[3] Farrell M.J.The measurement of proguctive efficiency.Journal of Royal Statistical Society Series A[J], Generai, 1957, (120) : 253-281.
论文作者:张泽生
论文发表刊物:《基层建设》2018年第5期
论文发表时间:2018/5/21
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