基于DEA的河南省房地产业投入产出效率实证研究

杨中宣，杨洋洋(中原工学院，河南 郑州 450007)

基于DEA的河南省房地产业投入产出效率实证研究

杨中宣，杨洋洋
(中原工学院，河南 郑州 450007)

选用DEA模型中规模报酬不变的CCR模型和规模报酬可变的BCC模型，从地区、行业和时期三个维度测量河南省房地产业的相对效率，从技术效率、纯技术效率、规模效率和规模收益四个方面对实证分析的结果进行评价。结果表明：在地区房地产业投入产出效率的比较中，河南省位于中下游水平，还有很大的发展空间；在2014年河南省第三产业14个行业中，房地产业处于相对技术效率前沿，其投入产出的技术效率已达到相对最佳水平；在2005—2014年期间，河南省房地产业投入产出效率值均很高，说明近十年河南省房地产业投入产出效率达到基本稳定的状态，另一方面与近十年河南省房地产业飞速发展形成矛盾。因此，整体提高河南省房地产业的投入产出效率是我们需要解决的问题。

房地产业；DEA模型；投入产出效率；实证研究

随着房地产业的飞速发展，其已成为国民经济的支柱产业，2016年我国房地产业增加值占GDP比重为6.5%，对经济的发展起到举足轻重的作用。河南省作为我国中西部的经济大省，河南省的房地产市场也正处于发展的关键时期，2000年全省房地产开发投资额为77.87亿元，2016年增加到6 179.13亿元，仅16 a的时间增长了79倍，这表明房地产业的发展对河南省经济的快速发展起着重要的推动作用。 本文将从地区、行业和时期三个维度研究河南省房地产业的投入产出效率。

1 模型简介及文献回顾

1978年，著名运筹学家美国德克萨斯大学教授A Charnes及WW Cooper和E Rhodes发表了一篇重要论文：Measuring the efficiency of decision making units，正式提出了运筹学的一个新领域：数据包络分析[1]。DEA模型是直接使用输入、输出数据建立非参数的经济数学模型。DEA模型中两个经典的模型是规模报酬不变的CCR模型和规模报酬可变的BCC模型。DEA模型的特点：在处理多输出—多输入的有效性评价方面具有绝对优势；建立模型前无须对数据进行无量纲化处理；无须任何权重假设，具有很强的客观性；不需要显示表达式。

正是由于DEA模型的众多优点，不同行业的学者纷纷在自己的研究领域引入该模型，DEA模型在房地产业也得到了广泛的应用。何元斌[2]采用DEA方法，对12家房地产上市公司的业绩进行实证研究。孟川瑾等[3]应用DEA方法，以2006年房地产业500强企业为样本，对其技术效率、纯技术效率和规模效率进行了相对有效性评价的研究。王亚东和安立仁[4]运用DEA方法，对2006年我国31个省市房地产业经营效率进行研究。陈景辉等[5]运用超效率DEA方法，选取了35个大中城市为样本，对其房地产业投资效率进行评价。胡小渝和王家庭[6]采用三阶段DEA模型，对2009年我国35个大中型城市房地产业的技术效率进行了研究。李正辉和袁汝华[7]运用超效率 DEA 分析模型，以我国31个省市的房地产业相关数据为样本，对房地产业投资绩效进行评价研究。林宇等[8]运用三阶段DEA模型，以39家房地产上市公司作为样本，对房地产调控政策下各公司债务融资效率评价进行研究。罗迈[9]采用DEA方法评价2003—2012年中国35个大中城市房地产业的投入效率。方金金[10]基于省级数据，利用DEA方法评估了中国房地产行业效率。

我国学者运用DEA模型对房地产业的研究主要集中在单个维度的评价上，很少有学者运用DEA模型从多个维度对房地产业投入产出效率进行研究。基于此，本文将从地区、行业和时期三个维度对河南省房地产业的相对效率进行测量，考察河南省房地产业投入产出效率在全国31个省、市、自治区中所处水平，河南省房地产业投入产出效率在河南省14个第三产业中的状态，在2005—2014年10年间河南省房地产业投入产出效率如何变化。

2 房地产业效率分析

采用MAXDEA软件，选用DEA模型中的规模报酬不变的CCR模型和规模报酬可变的BCC模型，从地区、行业和时期三个维度测量河南省房地产业的相对效率。从技术效率、纯技术效率、规模效率和规模收益四个方面对实证分析的结果进行评价。

2.1 不同地区房地产业效率分析

以全国31个省、市、自治区为决策单元，采用中华人民共和国国家统计局2015年公布的房地产业相关数据，结合房地产业的特点和数据的可获得性，选取3个投入指标和1个产出指标，投入指标分别为房地产企业平均从业人数、房地产业固定资产投资和房地产业总投资，产出指标为房地产业增加值。

2015年各地房地产业的DEA效率值如表1所示。

表1 2015年我国各地区房地产业的DEA效率值

由表1可知：

(1)技术效率

2015年我国31个省、市、自治区的房地产业平均技术效率为0.58，处于相对技术效率有效前沿面的下方，只有上海、广东和西藏三个省处于相对技术效率有效前沿面上，仅是选取样本总数的9.68%，说明这三个地区房地产业投入产出的技术效率已达到相对最佳水平，剩下90.32%的地区都是非DEA有效，技术效率在0.5以下的地区是安徽、福建、湖南、海南、重庆、四川、贵州、云南、陕西、青海、宁夏和新疆等12个地区，技术效率最低的是贵州，TE=0.167 2，河南省的技术效率为0.590 6，刚达到平均水平。总体来讲，我国31个省、市、自治区的房地产业技术效率普遍偏低，发展水平参差不齐，还有很大的发展空间。

(2)纯技术效率

我国31个省、市、自治区的房地产业纯技术效率达到相对有效前沿面的地区有黑龙江、上海、广东和西藏，占样本总数的12.9%，表明这些地区的技术水平有效，其余87.1%的地区处于非DEA有效，其中纯技术效率在0.5以下的占29%，说明这些地区需要进一步改进房地产业结构，引进先进的技术和机械，来改善其纯技术效率水平。

(3)规模效率

我国31个省、市、自治区房地产业的平均规模效率为0.938 7，处于高规模效率有效，规模效率在0.9以上的有24个地区，占样本总数的77.42%，仅从规模效率水平来讲，我国31个省、市、自治区的差异不大，表明我国各地区若想提高技术效率，应把重点放在提高纯技术效率上，调整房地产业产业结构，改善和提高技术水平，这些才是有效的渠道。

(4)规模收益

总体来讲，我国31个省、市、自治区的房地产业有3个地区的规模收益不变，占样本总数的9.68%，有14个地区的规模收益递增，占样本总数的45.16%，说明这些地区扩大房地产业规模可以提高收益，但是不能盲目地扩大规模，因为这些地区的房地产业平均规模效率已经达到0.943 9，趋于规模效率有效，靠扩大规模来提高收益的空间有限。有14个地区的规模收益递减，占样本总数的45.16%，平均规模效率为0.920 2，表明这些地区房地产业规模扩张太快，需要适当的减小扩张速度。

2.2 第三产业各行业效率分析

以河南省第三产业中14个行业为决策单元，采用中华人民共和国国家统计局2014年公布的第三产业各行业相关数据，结合河南省第三产业各行业的特点和数据的可获得性，选取3个投入指标和1个产出指标，投入指标分别为从业人数、固定资产投资和各行业平均工资，产出指标为各行业增加值。见表2。

表2 2014年河南省第三产业各行业的DEA效率值

由表2可知：

(1)技术效率

2014年河南省第三产业各行业的平均技术效率为0.795 3，有批发与零售业、交通运输、仓储和邮政业、房地产业等7个行业处于相对技术效率有效前沿面上，占样本总数的50%，说明这些行业投入产出的技术效率已达到相对最佳水平，技术效率最低的行业是水利、环境和公共设施管理业，TE=0.194 8，也只有这一个行业的技术效率值低于0.5，说明水利、环境和公共设施管理业是河南省的弱势行业，需要政府加大扶持力度。

(2)纯技术效率

2014年河南省第三产业各行业的纯技术效率普遍偏高，有12个行业纯技术效率值达到1，平均纯技术效率值为0.973 1，只有水利、环境和公共设施管理业(PTE=0.857 5)和卫生和社会工作(PTE=0.766 0)未达到生产前沿面，表明河南省第三产业各行业的技术水平已经达到相对较高水平，各行业技术水平差异不大。

(3)规模效率

2014年河南省第三产业各行业的平均规模效率为0.810 8。其中，批发与零售业、交通运输、仓储和邮政业、房地产业等7个行业处于相对规模效率有效前沿面上，占样本总数的50%，规模效率最低的行业是水利、环境和公共设施管理业，TE=0.227 1，水利、环境和公共设施管理业的技术效率和纯技术效率分别为0.194 8、0.857 5，表明适当的扩大水利、环境和公共设施管理业的规模可以有效地提高其技术效率。

(4)规模收益

总体来看，2014年河南省第三产业的14个行业中，有7个行业的规模收益不变，占样本总数的50%，有7个行业的规模收益递增，占样本总数的50%，规模收益递增的7个行业规模效率都小于1，处于规模效率无效，表明这7个行业通过扩张行业规模不仅可以提高规模效率值，而且可以有效地增加收益。

2.3 2005—2014年河南省房地产业效率分析

以2005—2014年10个年份为决策单元，采用2006—2015年河南省统计年鉴公布的房地产业相关数据，结合河南省房地产业的特点和数据的可获得性，选取3个投入指标和1个产出指标，投入指标分别为从业人数、投资额和购置土地面积，产出指标为房地产业增加值。见表3。

表3 2005—2014年河南省房地产业的DEA效率值

由表3可知：

(1)技术效率

2005—2014年河南省房地产业的平均技术效率值0.937 3，趋近于有效生产前沿面，有5个年份处于有效生产前沿面上，占样本总数的50%，2005—2014年河南省房地产业的技术效率值都在0.8以上，说明近十年来河南省房地产业的投入产出效率没有明显的提高，然而，近十年来河南省房地产业飞速发展，两者之间存在明显的矛盾，提高河南省房地产业的投入产出效率已迫在眉睫。

(2)纯技术效率

2005—2014年河南省房地产业的平均纯技术效率值0.946 8，趋近于有效生产前沿面，有5个年份处于有效生产前沿面上，占样本总数的50%，2005—2014年河南省房地产业的纯技术效率值都在0.8以上，表明近十年来河南省房地产业的技术水平差异不大，没有突破性的进展，因此提高河南省房地产业技术水平，改善河南省房地产业产业结构，是提高河南省房地产业技术效率的有效途径。

(3)规模效率

2005—2014年河南省房地产业的平均规模效率值0.989 6，趋近于有效生产前沿面，有5个年份处于有效生产前沿面上，占样本总数的50%，2005—2014年河南省房地产业的规模效率值都在0.95以上，说明河南省房地产业的规模已经达到了很高的水平，通过扩大规模来提高技术效率的发展空间不大。

(4)规模收益

总体来看，河南省房地产业在2005—2014年的10年间，有5年的规模收益不变，占样本总数的50%，有4年的规模收益递增，占样本总数的40%，只有2008年规模收益递减，可能是受全球金融危机的影响，表明通过扩大河南省房地产业规模，在一定程度上可以带来规模收益，但是，要把握分寸，量力而行，因为2005—2014年河南省房地产业的规模效率值都在0.95以上，其发展空间是有限的。

3 结论与建议

河南省房地产业在我国31个省、市、自治区中处在非DEA有效，其技术效率位于中下游水平，还有很大的发展空间。在2014年河南省第三产业14个行业中，房地产业处于相对技术效率有效前沿面上，其投入产出的技术效率已达到相对最佳水平。在2005—2014年十年间，河南省房地产业投入产出效率值均很高，技术效率、纯技术效率、规模效率的平均值分别为0.937 3、0.946 8和0.989 6，均趋于最佳水平，一方面说明近十年河南省房地产业投入产出效率达到基本稳定的状态，另一方面与近十年河南省房地产业飞速发展形成矛盾，整体提高河南省房地产业的投入产出效率是我们需要解决的问题。

根据对河南省房地产业的投入产出效率分析，提出以下建议：

(1) 鼓励河南省房地产业跨区域发展，引进先进地区的技术和人才。根据2015年我国31个省、市、自治区房地产业的DEA效率值分析结果，河南省房地产业处在非DEA有效，其技术效率位于中下游水平，河南省房地产业的规模收益递减，表明只是盲目的扩大房地产业的规模，并不能提高河南省房地产业的发展。因此，需要加强与发达地区的合作，提高技术水平和从业人员素质，保持河南省房地产业持续健康发展。

(2) 加强河南省房地产业与其他行业的融合，相互促进，共同发展。根据2014年河南省第三产业各行业的DEA效率值分析结果，虽然有包括房地产业等50%的行业处于相对技术效率有效前沿面上，但也有技术效率值很低的水利、环境和公共设施管理业，因此，发挥房地产业的优势，带动相关产业的发展，可以整体改善河南省的经济发展水平。

(3) 政府引导调整河南省房地产业结构。根据2005—2014年河南省房地产业的DEA效率值分析结果，近十年河南省房地产业投入产出效率达到基本稳定的状态，而这与近十年河南省房地产业飞速发展形成矛盾，整体提高河南省房地产业的投入产出效率是急需解决的问题，这就需要政府做好积极的引导工作，调整河南省房地产业结构，加强对房地产业的监督和管理，不断完善房地产业相关法律法规。

[1] A Charnes, WW Cooper, E Rhodes. Measuring the efficiency of decision making units[J]. European Journal of Operational Research, 1978,2(78): 429-444.

[2] 何元斌. 房地产业上市公司业绩的DEA有效性分析[J].兰州学刊, 2006(4):145-147.

[3] 孟川瑾,邢斐,陈禹. 基于DEA分析的房地产企业效率评价[J].管理评论,2008,20(7):57-62.

[4] 王亚东,安立仁. 中国31个省市房地产业经营效率—基于DEA的实证研究[J].西安石油大学学报(社会科学版), 2009,18(2):34-43.

[5] 陈景辉,李延喜,魏芳芳,等.我国房地产业投资效率评价研究[J].技术经济,2011, 30(1):72-77.

[6] 胡小渝,王家庭. 我国35个大中城市房地产业技术效率研究—基于三阶段DEA模型的实证分析[J]. 特区经济,2012(1):265-267.

[7] 李正辉,袁汝华.基于超效率DEA的房地产业投资绩效评价研究[J].工程管理学报, 2013(3):92-96.

[8] 林宇,邱煜,高清平. 基于三阶段DEA的房地产公司债务融资效率研究[J].科研管理,2013, 34(8):147-157.

[9] 罗迈. 基于DEA的房地产业投入效率分析[J]. 管理世界,2014(9):178-179.

[10] 方金金.中国房地产行业效率分析：基于省级数据的实证研究[J].现代管理科学, 2014(11):78-80.

An empirical study on input-output efficiency of real estate industry in Henan Province Based on DEA

YANG Zhong-xuan, YANG Yang-yang
(ZhongyuanUniversityofTechnology,Zhengzhou450007,China)

The CCR model with variable scale pay and the variable BCC model with variable returns in the DEA model are used to measure the relative efficiency of the real estate industry in Henan Province from three dimensions: regional, industry and period. The results of the empirical analysis were evaluated from the technical efficiency, pure technical efficiency, scale efficiency and scale income. The results show that in the regional real estate industry input and output efficiency comparison, Henan Province is located in the middle and lower reaches, there is still a lot of room for development. In 2014, among 14 industries of tertiary industry, the real estate industry in the relative technical efficiency of the frontier, the input and output of the technical efficiency has reached the optimal level. During the period from 2005 to 2014, the efficiency of input and output of real estate was very high, indicating that the efficiency of input and output of real estate reached the basic stability in recent ten years, which form a contradiction on the rapid development of real estate industry in recent ten years. Therefore, the overall increase in the real estate industry input and output efficiency is that we need to solve the problem.

realty industry; DEA model; input-output efficiency; empirical research

2017-02-23

河南省科技攻关项目(162102210091)

杨中宣(1976—)，男，河南郑州人，博士，副教授。

1674-7046(2017)02-0066-06

10.14140/j.cnki.hncjxb.2017.02.012

F293.3

A