基于三階段DEA模型的建筑業(yè)安全投入效率研究

趙 平，宋 芳（西安建筑科技大學(xué)土木工程學(xué)院，陜西　西安710055）

基于三階段DEA模型的建筑業(yè)安全投入效率研究

趙 平，宋 芳
（西安建筑科技大學(xué)土木工程學(xué)院，陜西西安710055）

采用三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法，對2012年我國30個省市建筑業(yè)的安全投入效率進行研究。結(jié)果表明:我國各地區(qū)建筑業(yè)安全投入效率存在著區(qū)域差異，而規(guī)模效率是影響安全投入綜合效率的關(guān)鍵因素，政府應(yīng)根據(jù)各地區(qū)的特點，有針對性地提高建筑業(yè)安全投入效率。

建筑業(yè)；安全投入效率；三階段DEA模型；規(guī)模效率

建筑業(yè)作為國家的支柱性產(chǎn)業(yè)，近十年來取得了長足的進步及令人矚目的成績。然而，伴隨著建筑業(yè)的高速發(fā)展，工程建設(shè)中的安全問題卻日益凸顯，我國每年均有不同程度的重特大事故發(fā)生。如2014年前三季度，全國共發(fā)生房屋市政工程生產(chǎn)安全事故383起、死亡453人，其中較大及以上事故16起、死亡53人［1］。如何降低安全事故的傷亡率以及提高建筑業(yè)安全投入效率，已成為當(dāng)今學(xué)者們研究的熱點和難點問題之一。

目前已有文獻中對于安全投入和產(chǎn)出的研究，主要集中在安全投資優(yōu)化［2-3］、安全績效［4-5］以及安全投資與安全績效兩者關(guān)系的定性研究［6-7］。此外，也有一些學(xué)者對安全投入效率進行了定量研究，如查京民等［8］、李紅霞等［9］、梁美健等［10］運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法分別對煤礦企業(yè)以及建筑業(yè)的安全投入效率進行了分析；高艷芬等［11］采用偏好數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法測算了39家煤炭企業(yè)的安全投入效率，并分析了企業(yè)安全投入效率的動態(tài)變化過程。但上述有關(guān)安全投入效率的研究，均忽視了外界因素和隨機因素對計算結(jié)果的影響。鑒于此，本文采用三階段DEA方法，對2012年我國30個省市建筑業(yè)的安全投入效率進行研究，有效剔除了這兩種因素對計算結(jié)果的影響，以為各省市有效提高安全投入效率提供決策參考。

1　三階段DEA模型的構(gòu)建

1.1三階段DEA方法概述

1.1.1第一階段（傳統(tǒng)DEA模型）

DEA方法，即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，主要用于評價多輸入、多輸出的復(fù)雜系統(tǒng)的相對有效性。DEA方法常用模型是CCR模型和BCC模型，本文采用BCC模型進行安全投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)分析。BCC模型假設(shè)規(guī)模報酬可變，其對偶規(guī)劃為［12］

式中:θ為決策單元的有效值；Xj、Yj分別為第j個決策單元的輸入量和輸出量（j=1，2，…，n）；（X0，Y0）=（Xj0，Yj0）分別為第j0個決策單元的輸入量和輸出量（1≤j0≤n）；S-、S+為安全投入松弛變量和剩余變量；VD為評價指數(shù)；λj為權(quán)重系數(shù)。

若設(shè)該線性規(guī)劃問題的任意最優(yōu)解為λ0、S-0、S+0和θ0，則有如下結(jié)論:

（1）若θ0=1，則決策單元j0為弱DEA有效；（2）若θ0=1，且S-0=0、S+0=0，則決策單元j0為DEA有效。

1.1.2第二階段（建立相似SEA模型）

利用ERONTIER4.1軟件，對第一階段所得到的每個決策單元的安全投入松弛變量和外部環(huán)境變量進行SEA（隨機前沿分析法）分析，可得到第i個決策單元的第n個松弛變量Sni的回歸方程［13］:

式中:Zi為k維的可觀測宏觀環(huán)境變量；βn為對應(yīng)的環(huán)境因素的參數(shù)向量；fn（Zi，βn）表示環(huán)境變量對投入冗余差值額的影響，通常取fn（Zi，βn）=Ziβn；Vni表示一個服從正態(tài)分布的隨機誤差項，即Vni～N（0）；Uni表示服從半正態(tài)分布的隨機誤差項，即Uni～N+（μn，），且Uni≥0時意味著管理無效率；Vni+Uni為復(fù)合誤差項，且Vni和Uni相互獨立。

利用SEA模型的回歸結(jié)果進一步對決策單元的投入項進行調(diào)整，對那些處于較好外部環(huán)境或運氣較好的決策單元增加投入，從而剔除外部環(huán)境因素或隨機因素的影響?；谧钣行У臎Q策單元，以其投入量為基礎(chǔ)，對其他各樣本投入量的調(diào)整如下:

上式中第一個括號表示將全部決策單元調(diào)整至相同的外部環(huán)境下，第二個括號表示將全部決策單元的隨機誤差調(diào)整為相同情況，使得每個決策單元均面對相同的經(jīng)營環(huán)境和運氣。

1.1.3第三階段（調(diào)整后的DEA模型）

用第二階段所調(diào)整后的各安全投入數(shù)據(jù)代替原始投入數(shù)據(jù)，再次運用BCC模型進行安全投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)分析。這時所得到的結(jié)果即為排除了外部環(huán)境因素和隨機誤差影響后的安全投入技術(shù)效率值。

1.2變量及數(shù)據(jù)來源

1.2.1安全投入產(chǎn)出指標(biāo)

本文以《中國統(tǒng)計年鑒》中列出的全國30個省份及直轄市建筑業(yè)作為研究對象，對各省市建筑業(yè)安全投入效率進行研究。投入指標(biāo)選取各省份及直轄市資金和人力投入，反映這兩項指標(biāo)的有安全投入資金和建筑業(yè)從業(yè)人數(shù)。產(chǎn)出指標(biāo)選取各省份及直轄市的建筑業(yè)事故起數(shù)、事故死亡人數(shù)和建筑業(yè)增加值。各安全投入、產(chǎn)出指標(biāo)解釋如下:

（1）安全投入資金包括保證性安全成本，即:①安全技術(shù)投資；②應(yīng)急演練及應(yīng)急物資投資；③安全防護設(shè)施設(shè)備投資；④宣傳教育投資；⑤勞動保護用品投資；⑥安全檢查投資。但不包含損失性安全成本，即發(fā)生事故后支付的安全費用和為恢復(fù)生產(chǎn)而投入的費用。由于各年鑒和有關(guān)部門均無各省安全投入資金的數(shù)據(jù)，本文參考文獻［14］所得出的結(jié)論:建筑業(yè)安全投入資金=地區(qū)的建筑業(yè)總產(chǎn)值× 2.36%，其中地區(qū)的建筑業(yè)總產(chǎn)值可查閱《中國統(tǒng)計年鑒》得到。

（2）建筑業(yè)從業(yè)人數(shù)是包括內(nèi)資企業(yè)（國有、集體）、港澳臺投資企業(yè)和外商投資企業(yè)的全部建筑業(yè)從業(yè)人數(shù)。

（3）建筑業(yè)事故起數(shù)，由于城鄉(xiāng)建設(shè)部網(wǎng)站只統(tǒng)計了房屋和市政工程的事故起數(shù)，考慮到安全投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的同質(zhì)性和無量綱性，在產(chǎn)出數(shù)據(jù)均縮小的情況下，對安全投入效率值的影響不大，故本文選用該網(wǎng)站數(shù)據(jù)作為產(chǎn)出數(shù)據(jù)。

（4）事故死亡人數(shù)，同第三條解釋。

（5）建筑業(yè)增加值是指建筑企業(yè)在報告期內(nèi)生產(chǎn)經(jīng)營活動的最終成功，是用貨幣形式來表示的。

1.2.2外部環(huán)境變量

考慮到各省市教育水平、地方經(jīng)濟發(fā)展程度和建筑總投資對安全投入效率的影響，本文分別選取三個變量:高中及以上學(xué)歷人數(shù)占該地區(qū)所有人數(shù)的比例、人均GDP和建筑業(yè)總產(chǎn)值作為外部環(huán)境變量。高中及以上學(xué)歷工人基本能夠適應(yīng)建筑業(yè)施工需要，代表了先進的技術(shù)水平，用這部分人數(shù)占該地區(qū)總?cè)藬?shù)的比例作為外部環(huán)境變量，可使得各地區(qū)有可比性。安全投入效率受當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展程度的影響，對于同樣的安全投入，由于發(fā)達地區(qū)技術(shù)先進，會得到更多的安全產(chǎn)出，因此本文選取人均GDP作為外部環(huán)境指標(biāo)以探求當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展程度與安全投入效率之間的關(guān)系。由于規(guī)模效益的存在，安全投入效率也會受到建筑規(guī)模（建筑總投資）的影響，所以把各地區(qū)的建筑總投資也作為外部環(huán)境變量進行分析。

1.2.3數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)描述

本文數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部網(wǎng)站。由于西藏數(shù)據(jù)缺失，分析時將其剔除，故本文研究對象為西藏以外的全國30個省份及直轄市建筑業(yè)。由于篇幅所限，本文僅選取2012年的安全投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行分析。各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計見表1。

表1　各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計Table 1 Description statistics of the indicators from raw data

2　實證分析

2.1第一階段

本文利用DEAP2.1軟件對我國30個省市建筑業(yè)的安全投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行DEA分析，其結(jié)果見表2。由表2可見，我國各省市建筑業(yè)的安全投入綜合效率不高，全國安全投入綜合效率（crste）均值為0.760，而安全投入規(guī)模效率（scale）均值為0. 921，說明我國建筑業(yè)安全投入效率較低的原因主要是由于規(guī)模效率較低所致。

2.2第二階段

第二階段SEA模型回歸結(jié)果見表3。

表2　傳統(tǒng)DEA模式下的安全投入效率值Table 2 Safety investment efficiency values in the traditional DEA model

由表3可見，各變量均通過T檢驗，說明外部環(huán)境變量對于安全投入冗余的影響比較顯著；且γ趨近于1，說明與隨機誤差相比，管理無效率（環(huán)境因素）對安全投入松弛變量的影響更為重要，因此采用SEA模型進行管理因素和隨機因素對安全投入效率影響的剝離分析是很有必要的。由外部環(huán)境變量對安全投入松弛變量的回歸結(jié)果來看，當(dāng)回歸系數(shù)小于零時，表明外部環(huán)境變量的增加有利于安全投入冗余的減少，這樣有利于資源的節(jié)約；反之，當(dāng)回歸系數(shù)大于零（如建筑業(yè)總產(chǎn)值）時，表明安全投入冗余隨著外部環(huán)境變量的增加而增加，不利于資源的節(jié)約。每千人中高中及以上學(xué)歷人數(shù)和人均GDP的增加有助于安全投入冗余的減少，這與實際情況是相符的，即民眾綜合素質(zhì)的提高以及經(jīng)濟的發(fā)展，帶動了當(dāng)?shù)丶夹g(shù)的發(fā)展，提高了安全投入技術(shù)效率；而建筑業(yè)總產(chǎn)值的提高卻并沒有產(chǎn)生相應(yīng)的規(guī)模效應(yīng)，擴大建設(shè)規(guī)模就需要增加更多的安全投入和從業(yè)人員，當(dāng)增加到一定程度后，安全投入冗余度增大，從而降低了安全投入效率。

表3　SFA模型回歸結(jié)果Table 3 Regression results of the SEA model

2.3第三階段

利用公式（3）對兩個安全投入松弛變量進行調(diào)整，并利用DEAP2.1軟件再一次計算安全投入效率，其計算結(jié)果見表4。

2.4比較分析

表4　同質(zhì)環(huán)境下安全投入效率值Table 4 Safety investment efficiency in the homogeneous environment

對比表2和表4計算結(jié)果可見，處于生產(chǎn)前沿面［綜合效率（crste）為1］的省市由5個下降為4個，全國建筑行業(yè)安全投入綜合效率（crste）平均值從調(diào)整前的0.760增加到0.854，說明建筑業(yè)安全投入受到了不利環(huán)境的干擾，制約了安全投入效率的提高；純技術(shù)效率（vrste）平均值從0.832提高到0.971，規(guī)模效率（scale）平均值變幅不大。調(diào)整后全國除了6個省市（吉林、新疆、天津、內(nèi)蒙古、青海、海南）的安全投入綜合效率降低之外，其他省市的綜合效率均有所上升，而這6個省市的規(guī)模效率均下降，純技術(shù)效率上升說明了導(dǎo)致這幾個省市綜合效率降低的原因是該地區(qū)建筑業(yè)規(guī)模偏小或者產(chǎn)業(yè)集中度不高，并非企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營管理水平低；其余24個省市安全投入綜合效率的提高，是企業(yè)經(jīng)營管理水平提高和規(guī)模效率提升共同作用的結(jié)果。很顯然，第一階段DEA高估了純技術(shù)效率的作用，而低估了規(guī)模效率的作用。

剔除了外部環(huán)境和隨機因素后的安全投入效率整體上比較高，但仍然存在著地區(qū)分布不均的情況。如廣西、貴州、青海、云南等西南、西北地區(qū)安全投入綜合效率較低，對比可得純技術(shù)效率是各地區(qū)安全投入效率縮小的主導(dǎo)因素，而規(guī)模效率卻是制約各地區(qū)安全投入效率差距持續(xù)的主要根源，這就需要國家有針對性地加大西南、西北地區(qū)政策扶持力度，從而提升我國安全投入整體效率。

3　結(jié) 論

本文運用三階段DEA方法對我國30個省及直轄市2012年度建筑業(yè)的安全投入效率進行分析，得到如下結(jié)論:

（1）各地區(qū)建筑業(yè)的安全投入效率在不同程度都受到了高學(xué)歷人數(shù)、人均GDP和建筑業(yè)總產(chǎn)值的影響，其中前兩項對兩個安全投入松弛變量有顯著的負(fù)向作用，建筑業(yè)總產(chǎn)值對兩個安全投入松弛變量有顯著的正向作用，說明單純地擴大建筑規(guī)模，并不能提高安全投入效率，應(yīng)該加大教育力度，優(yōu)化各地區(qū)的安全投入結(jié)構(gòu)，并引進新技術(shù)。

（2）我國各區(qū)域建筑業(yè)安全投入效率差異明顯，西北、東北、西南地區(qū)純技術(shù)效率較低，這與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展不均衡有關(guān)。鑒于此，國家應(yīng)該通過相關(guān)政策和措施扶持這些地區(qū)建筑業(yè)的發(fā)展。

（3）各地區(qū)建筑業(yè)純技術(shù)效率高低的決定因素是規(guī)模效率，要改善規(guī)模效率，就需要各省市的跨地區(qū)投入合作，進一步提高資源配置能力和資金管理能力，形成規(guī)模效應(yīng)。

［1］中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部.2014年前三季度房屋市政工程生產(chǎn)安全事故情況通報［OL］.［2014-10-20］.http://www.mohurd.gov.cn/zcfg/jsbwj_0/jsbwjgczl/201410/t20141023_219391.html.

［2］薛萬東.企業(yè)安全投入產(chǎn)出的優(yōu)化決策分析［J］.工業(yè)安全與環(huán)保，2011，37（5）:61-62.

［3］羅景峰，許開立.模擬退火算法在安全投資決策中的應(yīng)用［J］.安全與環(huán)境工程，2010，17（3）:102-104.

［4］陳曉紅，劉偉，張士運.安全投資經(jīng)濟效益的一種評估模型［J］.數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2012，42（3）:7-13.

［5］丁光華.不良的安全績效對企業(yè)經(jīng)營成本的影響研究［J］.安全與環(huán)境工程，2012，19（1）:82-86.

［6］張杰，苗金明，周心權(quán).安全生產(chǎn)效益的分析評價及其與安全投入的關(guān)系［J］.中國安全科學(xué)學(xué)報，2009，19（3）:49-54.

［7］汪賽，李新春，彭紅軍.基于安全效益分析的媒體企業(yè)安全投入決策模型［J］.統(tǒng)計與決策，2009（5）:51-54.

［8］查京民，王曉穎.基于DEA方法的建筑業(yè)安全管理效率評價［J］.中國安全科學(xué)學(xué)報，2013，23（4）:14-18.

［9］李紅霞，蔡林美，李琰.基于DEA的我國煤炭企業(yè)安全效率分析［J］.中國安全科學(xué)學(xué)報，2013，23（3）:167-171.

［10］梁美健，吳惠香.煤礦安全投資效率評價的DEA模型及其應(yīng)用［J］.中國安全科學(xué)學(xué)報，2012，22（3）:16-22.

［11］高艷芬，賈明濤，李寧，等.基于偏好DEA和Malmquist的煤炭企業(yè)安全效率動態(tài)分析［J］.中國安全科學(xué)學(xué)報，2013，23（5）: 126-130.

［12］馬占新.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型與方法［M］.北京:科學(xué)出版社，2010.

［13］楊俊，陸宇嘉.基于三階段DEA的中國環(huán)境治理投入效率［J］.系統(tǒng)工程學(xué)報，2012，27（5）:701-702.

［14］強茂山，方東平，肖紅萍，等.建設(shè)工程項目的安全投入與績效研究［J］.土木工程學(xué)報，2004，37（11）:101-106.

Research on Construction Safety Investment Efficiency Based on Three-Stage DEA Model

ZHAO Ping，SONG Eang
（School of Civil Engineering，Xi'an University of Architecture and Technology，Xi'an 710055，China）

The article uses the three-stage data envelopment analysis（DEA）method to analyze the construction safety investment efficiency of 30 provinces in China.Results show that the three-stage DEA method is more accurate than the traditional DEA method.The safety investment efficiency varies from place to place，and the scale efficiency is the key factor that affects the overall efficiency.The government should improve the safety investment efficiency according to the characteristics of different regions.

construction；safety investment efficiency；three-Stage DEA model；scale efficiency

X92；X948

A

10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2015.05.021

1671-1556（2015）05-0118-05

2015-01-13

2015-06-03

陜西省自然科學(xué)基金項目（2014JM2-5046）

趙 平（1967—），女，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事土木工程施工安全、建筑仿真等方面的研究。E-mail:zhao_ping163@163.com