基于DEA的我国交通基础设施互联互通效率研究

叶堃晖 张正丰 聂天翼

(重庆大学，重庆 400000)

0 引言

2013年9月，习近平总书记提出了共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的重大倡议，得到了国际社会的强烈关注和许多国家的积极响应。“一带一路”倡议借用了古代“丝绸之路”这样一个历史符号，同时赋予其许多新的内涵，既是维护开放性世界经济体系、推动全球经济复苏的中国方案，又是推动区域合作、实现文明互学互鉴的中国智慧，体现我国作为世界第一大发展中国家以及第二大经济体推动全球治理体系朝着更加公平、公正、合理的方向发展的担当。“一带一路”倡议的主要内容是加强公路、铁路、机场以及港口等基础设施的互联互通，目的是使不同区域之间的资源配置更加合理，促进各种要素之间的往来与互联，实现区域共同发展。它既包括世界范围内的互联互通，不同国家之间的互联互通，又包括一个国家内地区间的互联互通。改革开放以来，我国的交通基础设施建设取得了重大发展，但与一些发达国家相比还存在地区间基础设施发展不平衡、互联互通水平较低、运营效率不高等问题。因此，在这一背景下，结合当前的发展趋势与机遇，改进和提升我国交通基础设施互联互通效率，是当前需要解决的重要问题。

1 文献综述

杨值珍提到，互联互通就是通过交通运输等基础设施的对接，通过通关、投资等制度机制的衔接，促进相关国家或地区商品、货物和资本等自由流通[1]。赵树梅将交通基础设施互联互通定义为铁路、公路、航空、油气管道、港口、通信等多维立体通道体系建设[2]。王娟娟指出，交通基础设施互联互通包括交通基础设施健全、交通网络体系发达，能促进物流业的发展，间接使经济收益加速倍增[3]。因此，鉴于以上对交通基础设施互通联的理解，提出交通基础设施互联互通效率即加强交通基础设施的建设与完善，从而提升运输效率。由于研究方法和相关统计数据等因素的限制，目前国内对交通基础设施的研究主要是基于交通运输效率进行系统性定性定量分析的研究，且主要以主观性较强的综合评价法和数据包络分析法为主。吴文化对交通运输效率进行了界定，利用综合指标评价法对中国和部分典型国家的交通运输效率进行了测算[4]。李雪通过将层次分析法和广义函数法相结合，对兰州市的交通运输效率进行分析，并提出了相应对策[5]。高新才等基于数据包络分析法，就我国各省(自治区)、市的交通运输效率进行了研究[6]。王冬冬等以DEA方法及模型为理论基础，对陕西省交通运输行业2001—2012年的数据进行了定量分析研究[7]。曲建华等以1996—2009年为决策单元，分别对我国铁路、公路、内河航道、民航航线、管道运输效率进行了研究[8]。

在新的政策环境下，结合综合交通运输效率研究不足这一现状，本文通过构建我国2001—2015年的交通基础设施数据包络分析方法模型，分析影响我国交通基础设施互联互通效率的关键因素，进而提出提高我国交通基础设施互联互通效率的途径。

2 DEA模型及其评价参数

2.1 DEA模型

数据包络分析法(DEA)是综合运用多学科(包括数学、管理科学、运筹学)以及管理技术的一个新领域。其理论与模型最早是在1978年由A.Charnes和W.W.Cooper等人提出的，将同种类型的具有相同输入输出的一组决策单元(DMU)进行综合分析，判断其相对有效性。CCR与BCC模型是DEA方法中运用较为成熟的两种方法，同时将两种方法结合能对一个问题进行较全面系统的分析[9]。

上面的模型不能用于直接判断DEA有效性。1952年，Charnes通过引入非阿基米德无穷小ε的概念，将上述线性规划转化为对偶规划并引入松弛变量，得到具有非阿基米德无穷小ε的C2R模型。

CCR模型基于规模报酬不变条件下同时评价决策单元的技术和规模有效性，BCC模型则是在假定规模收益可变情况下，评价决策单元是否纯技术有效。BCC模型为

结合CCR模型和BCC模型，设其最优解为θ*、σ*,有如下结论[10]：

(1)若θ*=1，松弛变量Si-*、Sr+*同时为0，则称DMU为DEA有效，即同时达到了技术有效和规模有效，资源得到有效利用，规模达到最佳。需要注意的是，由于DEA分析的是相对有效性，θ*=1并不代表投入与产出完全协调，只是在所有决策单元中，这些单元是相对最好的。

(3)若σ*=1，松弛变量Si-*、Sr+*同时为0，则称DMU纯技术有效。

(4)若σ*<1，同上，则DMU为非DEA有效。

2.2 评价参数指标的选择

DEA中产出指标一般是效益型指标，而投入型指标一般是成本性指标[8],符合输入指标越小越好、产出指标越大越好的原则。由于在DEA评价中，DMU数量必须为指标和数量的2倍以上，并且考虑到数据的可得性及一致性，选取的指标在尽可能满足反映交通运输各个方面的情况下，合理控制指标的数量。基于对相关文献的研究梳理以及对交通基础设施互联互通的理解，输入指标包括交通从业人员数量、交通基础设施投资额、运输线路长度、运输设施拥有量等，输出指标包括GDP、投资率、工业总产值、货运量、客运量、货运周转量、客运周转量等。本文是对我国交通运输基础设施互联互通效率的研究，因此选取的指标数据应是包括铁路、公路、水路、航空、管道(客运量除外)的综合数据。

在考虑上述情况的前提下，经过指标筛选，最终确定我国交通基础设施互联互通投入指标为从业人员数量、交通运输固定资产投资额，运输线路长度，产出指标为GDP、客运量。

针对表1中的15个决策单元，建立基于投入导向型的DEA模型，运行DEAP2.1得到CCR模型(表2)及BCC模型结果，以及综合两种模型分析整合的中国交通基础设施互联互通规模效益分析结果(表3)。

3 DEA模型评价案例分析

通过查阅《中国统计年鉴》和《国家数据》获得2003—2016年我国交通基础设施互联互通情况的基数据，见表1。

表1 我国2003—2016年交通基础实施投入产出指标数据

表2 CCR模型求解结果

表3 规模效益分析结果

从表3可以看出，2003年、2004年、2005年、2007年、2008年、2009年、2012年、2016年DEA有效，σ*=1，S*=1，我国交通基础设施同时为技术有效和规模有效，并且规模报酬不变。说明在目前的技术和产出条件下，资源得到了有效利用，生产规模已达最适水平，不存在投入过剩和产出不足。

对于非DEA有效的年份，2006年、2013年、2014年、2015年σ*=1，S*<1，这些年份技术有效而规模无效，资源配置相对最优，并且已知2006年规模效益递增，表明适当增大规模，能带来更高比例的产出，而2013年、2014年、2015年规模效益递减，表明不宜扩大规模，增加投入只能带来更高资源的浪费；其余年份σ*<1，S*<1既技术无效，也规模无效。并且已知2009年、2010年规模效益递增，这些年份存在投入过剩和产出不足，应加大生产规模，并加大对资源的优化配置力度，提高要素的合理利用程度。2011年规模效益递减，应减少非有效投入，避免投入多产出少带来效率损失，使投入有效转化，达到DEA有效。

总体而言，从表2来看，交通基础设施互联互通综合效率为1占50%，并且剩余年份的综合效率在0.95以上，互联互通效率整体上普遍较好，处于动态协调中。

由表2可知，对上述7个非DEA有效的决策单元，根据上述公式，可调整投入产出指标值，削减资源浪费或提高产出，以达到DEA有效。例如，2009年，在投入指标中，从业人员数量应调整为5 603 934人，交通运输固定资产投资额、运输线路长度保持不变；产出指标中，GDP调整为411 931.967亿元，客运量不变，货运量调整为3 186 624.37万t，货运周转量调整为134 748.002亿t/km，这样方能达到最佳组合。同理可对其他年度非有效DEA决策单元情况进行分析。

2013年、2014年、2015年规模效益递减，可以从3个方面分析其原因：第一，我国在“一带一路”政策的指导下投入大量资金、资源用于交通基础设施的建设。从表1也可以看出，较上一年投入增长较大。由于交通基础设施建设周期较长，从短期来看在客运量、货运量等产出指标上并没有立即得到相应的产出，数据上显示出一定的产出不足，表现为规模效益递减。而到2016时，θ*=1，DEA有效也较好地印证了这一点。第二，已知∂*=1，即技术有效，资源得到了有效利用，转化率高，但还缺乏一定的技术创新，在原有的技术水平下扩大规模无法催生新的有效产出，从而表现出规模效益递减，导致DEA无效。第三，规模扩大而内部管理混乱，各部分之间协调较差，降低了生产效率。因此，在“一带一路”为我国的发展带来空前机遇的条件下，加强技术创新，将互联网思维与传统交通运输有效结合，集成创新与应用大数据、云计算等现代信息技术，引领智能交通即“互联网+交通”发展[12]，强化内部资源高效管理，是提升我国交通基础设施互联互通效率的关键。

4 结语

交通基础设施互联互通是实现“一带一路”倡议的必要条件。通过DEA模型对我国交通基础设施互联互通效率进行研究，有利于发现我国交通基础设施的建设现存的不足，并提出改进措施。加强技术创新，对投入与产出做出进一步改进，合理配置资源，实现我国交通运输的现代化管理。本文的研究还存在不足之处，综合考虑多方面的因素，还需进一步优化指标的选取，增加数据的获取渠道，采用多种方法评价对比。

[1]杨值珍.中美关系与中国同周边国家互联互通建设[J].湖北大学学报(哲学社会科学版)，2014(5)：31-39.

[2]赵树梅.丝绸之路经济带互联互通战略研究[J].中国流通经济，2015(4)：62-69.

[3]王娟娟.京津冀协同区、长江经济带和“一带一路”互联互通研究[J].中国流通经济，2015(10)：62-69.

[4]吴文化.中国交通运输效率评价体系研究分析[J].综合运输，2001(3)：27-30.

[5]李雪，吴芳，左建伟.兰州市交通运输效率的评价分析[J].交通科技与经济，2007(5)：32-35.

[6]高新才，沈志远.中国分省际交通运输效率提升对策研究[J].甘肃社会科学，2013(7)：189-192.

[7]王冬冬，李丽琴，肖亮.基于DEA的陕西省交通运输效率评价与分析[J].数学的实践与认识，2014(10)：33-38.

[8]曲建华，姚新胜，王娜娜.中国交通运输效率的DEA评价[J].河南城建学院学报，2012，21(3)：75-79.

[9]魏权龄.数据包络分析[M].北京：科学出版社，2004.

[10]吴文江.用数据包络分析进行规模收益分析的探讨[J].系统工程理论方法应用，2000(9)：248-251.

[11]魏权龄，卢刚，蒋一清，等.DEA方法在企业经济效益评价中的应用[J].统计研究，1989(2)：58-62.

[12]刘文杰.“互联网+交通运输”汇聚“十三五”发展的新动能[J].中国交通信息化，2016(1)：15.