山东省建筑业效率评价

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

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

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