基于DEA 方法的陕西省房地产投入产出效率分析

杜瑾

（中共攀枝花市委党校经济学教研室，四川攀枝花617099）

高质量发展顺应时代主题，而时代主题所倡导的人本主义思想也不断纳入城市发展中。众所周知，房地产业直接关乎民生问题，是地区高质量发展的重点项目。针对房地产业的研究，学术界主要从两个方面切入，一是房地产价格和对房地产业调控层面的研究；二是通过划分房地产业开发经营过程中的投入与产出指标，测算房地产经营效率。其中，在选用研究区域、设定对象、指标体系构成等方面均有差异。研究方法主要以参数和非参数法为主，其中，参数法包括随机前沿法、索洛余值法、扩展NK 模型等。非参数法包括DEA-Malmquist 模型、三阶段DEA 模型、SBM 模型等[1]。纵观学术界，获知DEA 方法对房地产业的投入产出效率测算较为合理，且具有实操性[2]。就研究区域而言，局部地区，尤其是西北地区的研究文献较少。本文以陕西省房地产业为研究对象，采用DEA 模型测算陕西省房地产投入产出效率，在深入分析其年度变化趋势的同时，结合其不同要素组合下房地产投入产出均值结论，探究影响地区房地产业的重要因素，为陕西省房地产业的发展提供一种新的思路。

1 陕西省房地产业发展现状

1.1 房地产业增加值

陕西省房地产业产值总量呈上升趋势，纵观表1，房地产业产值从2009 年的252.49 亿元增长至 2019 年的 1305.59 亿元，房地产业年均产值增长率达到16.44%，其中增速最快的年份为2010 年，房地产业产值增长率达到34.69%；而增速最低的年份为2016 年，房地产业产值增长率仅为8.75%。房地产业产值占第三产业产值的比重总体呈上升态势，但2012 年、2016 年分别有小幅下降。

表1 2009—2019 年陕西省房地产业增加值

1.2 房地产业吸纳的就业人数及工资情况

随着陕西省房地产业的蓬勃发展，房地产业所吸纳的就业人数也不断攀升，从表2获知，2010 至2019 年房地产业就业人数从14.3 万人增长至27.7 万人，表明房地产业分担一部分就业人口，缓解一定程度的就业压力。纵观城镇非私营单位人员从事房地产业的平均工资情况，从2010 年至2019 年，其平均工资从37842 元增长至64840 元。

表2 2009—2019 年陕西省房地产业就业人数与人均工资

1.3 房地产业投资及开发经营情况

从表3 可知，陕西省房地产业投资总额2009 年至2016 年呈上升趋势，房地产业投资额年增长率为16.47%；但至2017 年房地产投资额出现递减现象，2018 年房地产业投资额增长率又有所回升。其中，2010 年房地产业投资额增长率最高，达到34.27%。房地产企业数总体呈上升态势，2019 年房地产企业数为2009 年的2 倍；房地产施工面积也逐年递增，从2009 年8260.87 万平方米增长至27728.39 万平方米。其中，商品房销售面积从20869165 平方米增长至44010642 平方米，除2012 年与2015 年商品房销售面积有小幅下降外，其他年份均稳定增长。纵览2009 至2019 年的商品房销售额情况，住宅销售额占绝对性地位，始终排在第一位，商业营业用房销售额排列第二位。除2009 至2011 年，别墅、公寓销售额大于办公楼销售额外，其余年份办公楼销售额均大于别墅、公寓销售额。因此，整体而言，办公楼销售额排列第三位；别墅、公寓销售额排列第四位。

表3 2009—2019 年陕西省房地产投资、开发及销售情况

2 模型介绍、指标选取和数据来源

2.1 数据包络分析（DEA）模型简介

非参数DEA 模型，是一种研究多指标投入与多指标产出为决策单元的相对效率比较分析方法，测算结果区间在(0,1]范围内。依据规模报酬变化状态，DEA 模型又可分为 CCR 模型与 BBC 模型[3]。其中，BBC 模型测算前提：投入面满足规模报酬可变的条件；CCR 模型则必须满足投入面符合规模报酬不变的条件，继而对决策单元进行技术效率与规模效率的测算。本文采用非参数DEA 模型对陕西省房地产业投入产出效率进行测度，同时比较不同指标组合下投入产出效率值的差异程度。

2.2 指标选取

纵观学者们对房地产业投入与产出指标的选取，依托房地产业的生产运营特征，以房地产业的从业人员、企业数量、投资总额等项目作为投入指标；以房地产销售面积、商品房销售额、房地产企业利润总额等作为产出指标[4]。鉴于综上分析，本文选取六项指标来测度陕西省房地产业的投入产出效率，其中，房地产业产出指标包括房地产业产值（P1）、房地产开发经营收入（P2）、房地产销售面积（P3）。投入指标包括房地产资本投入（σ1）、房地产劳动力投入（σ2）和房地产土地投入（σ3）。其中，房地产土地投入指标以房地产施工面积为重要衡量标准。本文的研究数据来源于2008 至2020 年的《陕西统计年鉴》。

3 DEA 模型测算结果及其分析

3.1 测算结果分析

利用Deap2.1 软件对陕西省房地产业投入产出变量进行相对效率测度，结果显示：2009 至 2012 年段与 2017 至 2019 年段综合效率值均等于1，表明这7 年陕西省房地产业投入产出是有效率的，其余年份房地产业综合效率值均小于1，表明2013 至2016 年房地产业投入产出均无效率。且陕西省房地产业DEA 综合效率平均值达到0.966，处在相对较高水平。DEA 模型的综合效率取决于技术效率与规模效率之积，从表4 可知，陕西省房地产业规模效率均值大于技术效率均值，纵览2009 至2019 年房地产业投入产出的技术效率与规模效率得分可知，规模效率测算值均大于技术效率测算值。其中，规模效率测算值反映地区产业规模生产内部结构配置的效率情况，而纯技术效率测算值则从另一侧面反映地区产业结构合理化程度。因此，可知2013 至2016 年，陕西省房地产业投入产出规模效率测算值与技术效率测算值均小于1，导致其综合效率低于1，无法实现DEA 有效。

表4 2009—2019 年陕西省房地产业投入产出效率值

3.2 各投入指标组合对DEA 效率的影响程度大小分析

涉猎不同的投入指标，致使产出效果也差异显著。为量化不同的投入指标对产出效率的影响程度，本文在三项投入指标中，通过剔除其中一项投入指标，选用两项投入指标组合来比较DEA 综合指标。

从表5 可知，方案一投入指标只保留房地产业资本投入与房地产业就业人数两项指标，房地产业三项产出指标保持不变；方案一房地产业投入产出综合效率测算值为0.961，低于表4 的三项投入指标产出综合测算值0.966。方案二投入指标只保留房地产业就业人数与房地产施工面积等两项指标，房地产业三项产出指标保持不变；方案二房地产业投入产出综合效率测算值为0.965，低于表4 的三项投入指标产出综合测算值0.966。方案三投入指标只保留房地产业资本投入与房地产施工面积等两项指标，房地产业三项产出指标保持不变；方案三房地产业投入产出综合效率测算值为0.962，依然低于表4 的三项投入指标产出综合测算值0.966。从表5 获悉不同要素组合下2009 至2019 年陕西省房地产业投入产出综合效率平均值、技术效率平均值、规模效率平均值等情况。基于三种方案综合效率测算均值得分，方案二＞方案一＞方案三，表明陕西省房地产业就业人数的投入对其产出有较为显著的影响；房地产施工面积投入对其产出影响次之；房地产业资本投入对其产出的影响程度最低。基于三种方案技术效率测算均值得分，方案二＞方案三＞方案一，表明房地产施工面积投入对其技术效率影响最大，房地产业资本投入对其技术效率影响最小。基于三种方案规模效率测算均值得分，方案三＞方案二＞方案一，表明房地产业施工面积投入对其规模效率的影响最大，房地产业就业人数投入对其规模效率的影响最小。

表5 不同要素组合下2009—2019 年陕西省房地产业投入产出均值

依据方案一陕西省房地产业投入产出综合效率测算情况（见表6），2009 年、2011至 2012 年、2017 至 2019 年综合效率测算值均等于1，表明这六年陕西省房地产业投入产出是有效率的；其余年份综合效率测算值均小于 1，表明 2010 年、2013 至 2016 年段陕西省房地产业投入产出是无效率的。

表6 2009—2019 年陕西省房地产业投入产出效率值（方案一）

依据方案二陕西省房地产业投入产出综合效率测算情况（见表7），2010 至2012年、2017 至2018 年综合效率测算值均等于1，表明这五年陕西省房地产业投入产出是有效率的；其余年份综合效率测算值均小于1，表明 2009 年、2013 至 2016 年、2019 年陕西省房地产业投入产出是无效率的。且2009 年、2019 年方案二房地产业投入产出技术效率测算值均为1，规模效率测算值均为0.998，导致综合效率测算值为0.998，表明2009 年、2019 年陕西省房地产业规模生产内部结构配置效率低。

表7 2009—2019 年陕西省房地产业投入产出效率值（方案二）

依据方案三陕西省房地产业投入产出综合效率测算情况（见表8），2009 至2011年、2017 至2019 年综合效率测算值均等于1，表明这六年陕西省房地产业投入产出是有效率的；其余年份综合效率测算值均小于1，表明2012 至2016 年段陕西省房地产业投入产出是无效率的。

表8 2009—2019 年陕西省房地产业投入产出效率值(方案三)

综上所述，结合三项投入指标的房地产业综合效率测算值与不同要素组合下的房地产投入产出综合效率测算值可知，2013至2016 年房地产业投入产出综合效率值均小于1，表明陕西省这四年房地产业投入产出是无效率的。

4 研究结论及政策建议

4.1 研究结论

（1）基于陕西省房地产业发展现状，深入分析房地产业产值、房地产业吸纳的就业人数及工资情况、房地产业投资及开发经营情况等。从表1 可知，陕西省房地产业产值总量呈上升趋势，房地产业年均产值增长率达到 16.44%。从表 2 可知，2012 至 2019 年房地产业所吸纳的就业人数逐年递增，表明地区房地产业分担了一部分就业人口，缓解了一定程度的就业压力。陕西省房地产业投资额年增长率为16.47%，但至2017 年房地产投资额又出现递减现象，2018 年房地产业投资额增长率又有所回升。陕西省房地产企业数额稳中上涨，房地产施工面积也逐年递增，纵览2009 至2019 年的商品房销售额情况，住宅销售额占绝对性地位，始终排在第一位。

（2）基于DEA 模型测算陕西省房地产业投入产出效率情况。结果显示：2009 至2012 年与2017 至2019 年综合效率值均等于1，表明这7 年陕西省房地产业投入产出是有效率的，其余年份房地产业综合效率值均小于1，表明2013 至2016 年房地产业投入产出均无效率。基于各投入指标组合对DEA 效率的影响程度情况，方案一、二、三均在2013 至2016 年房地产业投入产出综合效率值均小于1，表明陕西省这四年房地产业投入产出是无效率的。基于三种方案综合效率测算均值得分，方案二＞方案一＞方案三，表明陕西省房地产就业人数的投入对其产出有较为显著的影响。此外，房地产施工面积投入对其产出影响次之；房地产业资本投入对其产出的影响程度最低。基于三种方案技术效率测算均值得分，方案二＞方案三＞方案一，表明房地产施工面积投入对其技术效率影响最大，房地产业资本投入对其技术效率影响最小。基于三种方案规模效率测算均值得分，方案三＞方案二＞方案一，表明房地产业施工面积投入对其规模效率的影响最大，房地产业就业人数投入对其规模效率的影响最小。

4.2 政策建议

（1）增加房地产开发经营过程中的科技含量[5]。科技因素的有效注入，能较大程度地降低房地产业的投入成本，提升其内部运行效率，且以科技实力为依托，加大房地产业与陕西省高新技术产业间的合作，借助陕西省高新科技园信息化、数字化、智能化等核心技术，投于房地产业的经营管理当中，不断提升其管理效率。此外还需大力提高建筑的科技含量。纵览商品房销售额统计情况，住宅销售量一直排在绝对性地位。因此，应着重提高住房建设科技含量，推崇住宅建设产业化，以建筑设计标准化、构件部品化、部品生产工厂化、物流配送专业化和现场施工装备化等方式生产住宅。此外，促使运用新技术、新材料、新设备等途径推进房地产业向技术密集型产业发展。

（2）不断吸纳优质的就业人口。从研究结论中可知，陕西省房地产就业人数的投入对其产出有较为显著的影响。陕西省地理位置优越，产业门类众多，其中，制造业是地区绝对优势产业，占据一定的发展实力。陕西省第三产业总产值不断攀升，且其增速最高，而房地产业产值占据第三产业产值的比重稳定保持在11.04%以内，仍有一定的上升空间。一方面，基于陕西省高校林立，每年大量的毕业生面临就业，应从激励与引导的角度，鼓励一部分大学生投身于房地产业的管理与销售行列，以其专业的理论知识与潜在的实践能力为房地产业的发展添加源源不断的活力。另一方面，随着陕西省经济实力逐年增强、产业结构的日趋合理、城镇化的不断推进，省内大、中、小城市的规模也在不断壮大，房地产业与建筑业应吸纳来自农村的剩余劳动力，在提升农村剩余劳动力职业技能的同时，也为房地产业的发展注入动能。