东西部地区建筑业的投入产出比较分析

李红波，张元鑫，张克宾

(昆明理工大学土木工程学院，650500，昆明)

东西部地区建筑业的投入产出比较分析

李红波，张元鑫，张克宾

(昆明理工大学土木工程学院，650500，昆明)

为了对东西部地区建筑业的投入产出效率进行客观的评价，通过建立DEA模型较为细致分析了我国东西部各地区2012年建筑业的投入产出状况。结果显示：西部地区建筑业在产出总量上和产出效率上都落后于东部。2012年北京市的建筑业投入产出综合效率最高，西藏地区最低，且东西部绝大部分地区建筑业处于规模报酬递减阶段。最后针对有些地区建筑业发展过程中的投入产出不足也给以了解释说明，并提出相应的改进建议。

东部；西部；建筑业；投入产出

0 引言

建筑业作为国民经济的支柱产业，它与整个国家经济的发展有着密切的关系。建筑业的发展水平与各地的经济发展水平紧密相连，经济的发展支撑了建筑业的发展，建筑业的发展又带动经济的发展。2012年国内建筑业总产值是1980年的200多倍，建筑业增加值占国内生产总值的比重从3.8%增加到了6.8%[1]，成为拉动国民经济快速增长的重要力量。

然而，由于地理位置、经济发展、政策倾斜等各方面的差异，我国不同地区的建筑业发展实力差距较大[2]，东部沿海发达地区相对于欠发达西部地区具有明显的竞争优势。从总量上来说，2012年东部地区建筑业总产值为73 815.11 亿元，而西部地区为24 342.38亿元，仅为东部的33%。可见东西部地区建筑业的发展存在很大差距，同时也间接地说明西部地区建筑业的发展存在较大潜力。通过东西部地区建筑业的投入产出效率比较分析，可以认清东西部地区建筑业的发展现状，以及地区间的效率水平差异，有利于相关管理者制定科学的投入政策，缩小地区间建筑业的差距、促进我国建筑业的均衡发展。

数据包络分析方法(DEA)是评价具有相同结构决策单元(DMU)相对有效性的一种十分有效方法，主要用来处理典型的多投入多产出问题[3]。建筑业是一个多投入多产出的复杂系统，投入产出指标繁多、关系复杂[4]。而DEA模型对决策单元进行效率评价时，不需要考虑投入产出指标之间任何形式的表达式，具有黑箱子方法的特色，且方法避免了多指标评价方法中人为主观因素，并无需对指标数据进行无量纲化处理[5]，可直接利用原始数据进行计算分析。因此，本文考虑选用数据包络法对东西部地区建筑业的投入产出进行比较分析。

1 东西部地区建筑业的投入产出比较分析

1.1研究方法及指标选择

数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)是由Charnes，Cooper 和Rhodes 在1978年首先提出来的，评价多个决策单元(DMU)效率及其有效性的一种非参数方法[3]。它的基本思想是通过建立一个数学规划模型，对各个决策单元的相对效率做出评价。具有非阿基米德无穷小量的CCR模型是分析比较多个决策相对效率的有效工具。CCR模型[3,6-7]如下：

(1)

但是以上模型求出的结果中可能有多个相对有效的DMU，而无法对相对有效的DMU做进一步的评价与比较[8]。利用超效率DEA模型能对有效的评价对象进行充分比较和排序。经改进的超效率DEA模型[5,9]如下：

(2)

这个模型的基本思路是：在评价某个决策单元时，将该决策单元本身排除在决策单元的集合之外，把被评价单元与其它所有的评价单元的线性组合做比较[5]，即可得到改进的DEA模型——超效率DEA模型，其相关参数解释与式(1)相同。

考虑到成本型投入指标越小越好，收益型产出指标越大越好的原则，及指标相互之间无相关性的原则，并结合建筑业自身的特点及数据搜集的可实现性。本文选取的建筑业企业资产(x1)、建筑业从业人员数(x2)和建筑业企业年末自有施工机械设备净值(x3)为投入指标，它们分别反映了建筑业的资产、人员、机械的投入；选取建筑业总产值(y1)和建筑业企业利税总额(y2)为产出指标，它们分别反映了建筑业的经济效益和社会效益[10]。

为了能清晰地的描述东西部各地区的建筑业投入产出效率，本研究将东西部各地区看成决策单元，建筑业的投入(建筑业资产合计、建筑业从业人员数、建筑业企业年末自有施工机械设备净值)作为输入指标，建筑业的产出(建筑业总产值、建筑业企业利税总额)作为输出指标。利用2012年东西部各地区建筑业的投入产出指标基本数据，通过建立使用CCR、BBC模型和改进的超效率模型SE-DEA，并应用MATLAB软件进行编程计算。对2012年东西部各地区建筑业投入产出效率进行比较分析，计算结果见表1。

表1 基于原始数据经MATLAB编程计算的结果

1.2计算结果分析

由结算结果表1可知。

1.2.1 关于综合效率分析 综合效率也可称技术效率，反映的是决策单元在一定的技术条件和既定的一组投入要素下，所能获得的实际产出与最大产出之比。根据计算的综合效率值可以判断投入资源是否存在浪费及计算浪费的比例。若决策单元的θ<1，则说明该决策单元存在投入的浪费，且浪费比例为：1-θ[10]。

总体上看东部地区综合效率平均值为0.905 3，西部地区为0.774 1。意味着东西部地区建筑业都存在资源的浪费，有部分的投入不能有效地转化为建筑业产出。西部地区浪费比例为22.6%远高于东部地区的9.5%。可以看出西部地区建筑业不仅产出总量远远落后于东部，且产出效率也低于东部。

2012年东西部地区综合效率平均值为0.833 7，根据投入冗余及产出不足的情况可以看出其中相对有效的地区东部有北京、天津、浙江、福建和海南，而西部只有内蒙，相对有效决策单元占所有决策单元的27.3%。其余地区建筑业综合效率均属于相对无效，说明这些地区都存在不同程度上的资源的浪费，尤其是西藏、青海和贵州。决策单元的综合效率不仅受纯技术效率的影响还有规模效率的影响，即影响地区建筑业综合效率的不仅仅是由管理者的管理失误造成的，而且还与当地经济发展情况、建筑业资产投入情况等影响规模相关因素有关[10]。比如说西藏，纯技术相对有效，但是规模效率为0.572 2，结合原始数据可以看出西藏地区的主要是由于建筑业投入过小，处于规模不经济状态，这也说明当地经济发展情况对建筑业有很大影响。

1.2.2 纯技术效率分析 纯技术效率是指在不考虑规模变化的情况下，获得最大产出时，由于管理不当引起的资源浪费状况[11]。PTE=1时，纯技术相对有效，PTE<1纯技术相对无效。纯技术效率相比综合效率不考虑规模因素的影响，主要是用来衡量建筑业在资源上的投入，有多少比例的浪费是因为管理的失误的造成的。根据资源浪费比例为1-θ，可以推出由于管理失误导致资源浪费的比例计算公式为式(3)，由于规模因素导致资源浪费的比例计算公式为式(4)：

(3)

(4)

总体来看，东部地区纯技术效率平均水平为0.987 7，十分接近有效状态，西部地区平均水平为0.906 4，可以看出东西部地区建筑业纯技术效率差距不大，说明东西部建筑业的差距小部分是由于管理失误的引起，很大程度受规模因素的影响，也可以说是当地经济发展水平及建筑业资产投入规模等制约当地建筑业的发展。

2012年东西部地区纯技术效率平均值为0.943 3，且绝大部分地区都超过0.9，纯技术有效的决策单元占所有决策单元的59.2%。东部地区只有上海和山东纯技术无效，但是都超过0.9，处于边缘无效状态。西部地区无效的有四川、贵州、云南、广西、甘肃、青海和宁夏。青海处于纯技术效率最低状态，说明青海省建筑业在不考虑规模影响的前提下，由于管理失误造成资源浪费的情况最为严重。青海综合效率为0.595 4。说明青海存在40.46%资源的浪费，根据公式(3)和(4)可以算出，其中39.64%的浪费由于管理失误造成的，剩下的0.82%是由于规模因素造成的。针对纯技术无效的地区要努力提高建筑业的管理水平，学习借鉴东部发达地区的先进管理技术及管理经验。

1.2.3 规模效率与规模收益分析 规模效率SE=θ/PTE，反映决策单元是否在最合适的投入规模下进行经营。用来衡量决策单元投入规模是否合理，是否处于最优生产规模上[11]。若SE=1，表明该决策单元规模相对有效，处于在既定条件下的最佳投入规模。若SE<1，表明该决策单元规模相对无效。在规模无效的前提下，还存在规模收益递增和规模收益递减2种状态。根据Sum Lambda值可以进行判断，Sum Lambda>1，表示规模效益递减；Sum Lambda=1，表示处于规模最佳状态；Sum Lambda<1；表示规模效益递减[2,4,11]。

规模有效的地区与综合效率一致，东部有5个地区，而西部只有内蒙1个地区。由此可以看出综合效率无效的地区基本上都有规模效率的影响。可以根据公式(4)计算规模因素造成资源浪费的比例，比如说山东，不仅纯技术无效，且规模无效，综合效率为0.690 9，则其存在30.91%资源的浪费，其中25.5%是由规模因素造成。再根据山东的Sum Lambda值大于1，可知山东的建筑业处于规模报酬递减状态。规模无效地区只有西藏处于规模效益递增状态，其余都处于规模报酬递减。进一步说明我国建筑业的发展很大程度上依赖于高速增长的投资规模。但是建筑业越发达的地区，其效率水平越高，建筑业更容易实现规模经济，达到生产要素的合理投入和配置[12]。据此，西部地区建筑业的发展应结合当地经济发展实际情况、建筑业技术利用能力及经营管理水平适时扩大规模，不应盲目扩大规模因资源利用率的低下而造成资源的浪费。

1.2.4 超效率分析 鉴于综合效率有效地区有多个，而超效率SE-DEA模型就可对DEA有效的决策单元作进一步评价和比较。由表1中超效率值一栏可知，对于DEA无效的决策单元计算结果与CCR模型算出的综合效率结果一致，而对于DEA有效的决策单元计算结果都大于1。超效率值表示将某个有效的决策单元能相应增加其投入并仍保持相对有效性的最大比例值[9]。比如说北京，在东西部地区超效率值为最高，这表示在北京的建筑业即使再等比例地增加147%的投入，仍能保持相对有效。在这些综合效率相对有效的地区北京最为有效，其次是海南、天津、浙江、福建和内蒙，效率相对最低的属西藏，其次属青海、贵州和云南。

2 总结

通过对东西部地区建筑业的投入产出比较分析可以看出：

1)总体上，我国建筑业处在规模不断增长、经营管理粗放、效益效率较低的状态。但是东部地区建筑业的发展水平明显高于西部。不管是从建筑业产出总量还是产出效率水平上来看，东部都明显高于西部。因此，西部地区的建筑业在今后的发展过程中不仅要认清差距，找出原因，还要结合当地经济发展的实际情况及建筑业市场，及时合理调整投入规模，优化资源配置，做到又好又快的发展当地建筑业。

2)东西部地区建筑业发展按规模效益情况可分规模效益递增、不变、递减3个阶段。规模报酬递增的地区只有西藏，规模报酬不变即规模效益最好的状态的地区有北京、天津、浙江、福建、海南和内蒙，这些地区应该保持这种高效的产出进行可持续的发展。其余地区均处于规模报酬递减阶段。所以可以看出东部有些地区及西部绝大部分地区建筑业的发展仍然是粗放式的，盲目扩大投入规模现象较为严重。这也应该引起关注，尽可能调整投入规模，提高建筑业企业管理和技术水平，使建筑业的发展回到合理高效的状态，避免因为资源利用率的低下而造成资源的浪费。

3)建筑业的发展水平与各地的经济发展水平紧密相连，经济的发展支撑了建筑业的发展，建筑业的发展又带动经济的发展。尽管西部地区建筑业与东部相对发达地区相比水平存在一定差距，但是随着西部大开发战略及城镇化建设的不断深入，将使得西部地区经济发展迅速，建筑业也必然存在较大发展潜力。

[1] 中华人民共和国国家统计局.2013年中国统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2013.

[2]陈德强,杨田.基于DEA的西部地区建筑业生产效率实证研究[J].工程管理学报,2012,26(2):7-11.

[3]魏权龄.数据包络分析[M].北京:科学出版社,2004.

[4]李小东,沈诚,武振,等.北京、上海、浙江、江苏四省市建筑业运行效率[J].工程管理学报,2013,27(1):1-4.

[5]吴杰,石琴.基于DEA方法的多指标评价[J].系统工程与电子技术,2006,28(10):1541-1544.

[6]李百吉,贾洪.我国各区域建筑业生产效率比较研究[J].北京工业大学学报(社会科学版),2009,9(1): 21-25.

[7]李忠富,王汇墨.基于DEA的中国建筑业生产效率实证研究[J].系统管理学报,2011,20(3):307-312.

[8]刑会歌,王卓甫,尹红莲.基于DEA的决策单元排序方法研究[J].系统工程与电子技术,2009,31(11):2648-2651.

[9]韩一杰,刘秀丽.基于超效率DEA模型的中国各地区钢铁行业能源效率及节能减排潜力分析[J].系统科学与数学,2011,31(3):287-298.

[10]牛玉婷.基于DEA方法的建筑业效率评价[D].天津:天津大学,2010.

[11]李伟,李光辉,李月娟,等.基于DEA模型的我国各省区建筑业生产效率评价实证研究[J].科技进步与对策,2009(21):153-155.

[12]戴永安,陈才.中国省际建筑业效率差异及其影响因素研究[J].中国软科学,2010(1):87-95.

ComparativeStudyonInput-OutputofConstructionIndustryinWestandEastChina

LI Hongbo,ZHANG Yuanxin,ZHANG Kebin

(School of Civil Engineering,Kunming University of Science and Technology,650500,Kunming,PRC)

In order to objectively evaluate the input-output efficiency of the construction industry in the western and eastern region,this passage analyzes the input and output status of each construction areas in the west in 2012 by establishing DEA model.Results showed that: In 2012,in western region,the total output of construction industry and the output efficiency are both behind the east,the highest comprehensive efficiency values is Beijing,the lowest in Tibet,and most of the eastern and western regions are in the state of decreasing returns to scale.Finally,the passage pointed out the insufficiencies about input-output of construction industry development in some areas,and propose recommendations for improvement.

east of China;west of China;construction industry;input-output

2014-07-02;

2014-09-12

李红波(1973-)，男，湖北应城人，教授，博士，研究方向为房地产管理及项目管理。

国家自然科学基金项目(70973047)。

10.13990/j.issn1001-3679.2014.05.030

F224.12

A

1001-3679(2014)05-0715-05