基于三階段DEA-Malmquist的華東地區(qū)建筑業(yè)效率研究

翁　　清，馬　　駿，袁　　軍　

（河海大學(xué)，江蘇　南京　211100，E-mail：694290836@qq.com）

基于三階段DEA-Malmquist的華東地區(qū)建筑業(yè)效率研究

翁清，馬駿，袁軍

（河海大學(xué)，江蘇南京211100，E-mail：694290836@qq.com）

摘要：利用增加值法篩選華東地區(qū)7省市2007～2014的建筑業(yè)效率評價指標(biāo)，運用三階段DEA模型對效率的靜態(tài)水平進行比較研究，彌補了傳統(tǒng)DEA模型忽略環(huán)境變量和隨機誤差的缺陷。在此基礎(chǔ)上運用Malmquist指數(shù)模型分析建筑業(yè)效率的動態(tài)變化及原因。結(jié)果表明，近7年華東地區(qū)建筑業(yè)效率呈上升趨勢，主要歸功于技術(shù)進步效率指數(shù)。在2008～2009年出現(xiàn)下降情況，歸結(jié)于建筑業(yè)未來形勢不明朗，規(guī)模效應(yīng)不穩(wěn)定；管理粗放體系不完善，純技術(shù)效率負增長。

關(guān)鍵詞：三階段DEA-Malmquist；建筑產(chǎn)業(yè)；效率；華東地區(qū)

建筑業(yè)是國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)之一，近些年，我國的建筑業(yè)取得了長足的發(fā)展?！吨袊y(tǒng)計年鑒》顯示從2006年至2013年這8年時間內(nèi)，我國建筑業(yè)企業(yè)個數(shù)由62072個增長至78919個，增長27%，從業(yè)人員數(shù)量由3133.7萬人增長至4528.4萬人，增長 44.5%，建筑業(yè)總產(chǎn)值由 51043.71增長至160366.06億元，增長210%，建筑業(yè)在國民經(jīng)濟中所扮演的角色越來越重要。因此保證建筑業(yè)的健康、持續(xù)、高效發(fā)展對于提升經(jīng)濟活力、創(chuàng)造就業(yè)和發(fā)展產(chǎn)業(yè)鏈等方面扮演著重要角色。建筑產(chǎn)業(yè)的效率是衡量建筑業(yè)發(fā)展是否健康的指標(biāo)之一，在一定時期內(nèi)以盡可能少投入，獲得盡可能多的產(chǎn)出。雖然目前建筑業(yè)通過借鑒國外成熟的管理經(jīng)驗、引進先進的技術(shù)設(shè)備，促使我國建筑業(yè)的效率有了很大的改善，但是我國建筑行業(yè)的效率水平和發(fā)達國家仍存在較大差距。

長期以來，建筑產(chǎn)業(yè)的效率問題并未得到應(yīng)有的關(guān)注，DavidPearce教授于2003年發(fā)表《建筑產(chǎn)業(yè)的社會和經(jīng)濟價值》報告，建筑產(chǎn)業(yè)的效率問題才真正走入國內(nèi)專家學(xué)者的視野［1］。李汶華等［2］提出了不確定數(shù)據(jù)效率值的區(qū)間 DEA方法，用于評估并預(yù)測建筑業(yè)效率，較傳統(tǒng)的DEA模型更加合理。李百吉等［3］在測算得到2005年各省市的效率過程中引入虛擬決策單元的概念，并從從業(yè)人員、技術(shù)投入、經(jīng)驗學(xué)習(xí)3個角度提出提升建筑業(yè)效率的方法。李公祥等［4］針對傳統(tǒng)DEA模型對有效決策單元評價深度不足的缺點，改進并使用超效率 DEA模型對1997～2006年建筑行業(yè)效率進行分析。李偉等［5］選取各省市的建筑業(yè)總產(chǎn)值、施工面積和利潤總額作為產(chǎn)出指標(biāo)，總資產(chǎn)、技術(shù)裝備率和從業(yè)人數(shù)作為投入指標(biāo)，對各省市建筑業(yè)效率進行了評價，并建議從技術(shù)改造和規(guī)模轉(zhuǎn)型的角度，提升建筑業(yè)效率。Wang K等［6］采用能源效率趨勢分析法，分解了全國和三大地區(qū)的建筑業(yè)能源效率及其分解指數(shù)在2004～2011年間的變化趨勢。劉睿劼等［7］采用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，根據(jù)2005～2010年中國內(nèi)地各地區(qū)建筑業(yè)的面板數(shù)據(jù)，進行環(huán)境約束下的效率評價，揭示中國內(nèi)地建筑業(yè)的效率發(fā)展情況及內(nèi)地各地區(qū)間的差異。馮博等［8］對中國各省建筑業(yè)在2004～2011年期間的能源經(jīng)濟效率、能源環(huán)境效率及其分解指數(shù)進行測算分析，檢驗各種外部環(huán)境因素對能源效率的影響。近幾年，越來越多的學(xué)者利用各種方法對我國的建筑業(yè)效率進行了測算與分析，并從不同角度提出了提升我國建筑產(chǎn)業(yè)效率的方法。

本文在借鑒已有文獻中投入、產(chǎn)出、環(huán)境變量的基礎(chǔ)上，利用增加值法篩選華東地區(qū) 7省市2007～2014年的建筑產(chǎn)業(yè)效率評價指標(biāo)；采用三階段DEA-Malmquist指數(shù)方法，分析建筑產(chǎn)業(yè)效率，挖掘建筑產(chǎn)業(yè)效率的影響因素，提出改善華東地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)效率的建議，希望為評估和提升建筑產(chǎn)業(yè)效率提供新的理論思路和解決方法。

1　研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1三階段DEA模型

1957年，F(xiàn)arrell提出一種能夠解釋多種投入的用于農(nóng)業(yè)效率的一種測算方式，1978年，Charnes等［9］在此基礎(chǔ)上在權(quán)威雜志上開創(chuàng)了一個經(jīng)濟學(xué)、數(shù)學(xué)、管理科學(xué)相互交叉的新方法，該方法極大豐富了函數(shù)理論及其應(yīng)用技術(shù)，這就是 DEA算法。Fried等［10］提出了三階段DEA模型，該模型在測算效率的過程中剔除了隨機誤差和環(huán)境因素的影響，有效解決了傳統(tǒng)DEA的缺點。具體操作過程為：

（1）一階段傳統(tǒng)BCC模型。傳統(tǒng)DEA模型包括CCR模型和BCC模型，CCR模型假設(shè)規(guī)模報酬不變，而 BCC模型用于處理規(guī)模報酬可變情況下的效率測量。BCC模型技術(shù)效率（TE）分解為純技術(shù)效率（PTE）與規(guī)模效率（SE）的乘積（TE=PTE×SE）。

（2）二階段SFA模型。傳統(tǒng)DEA分析各決策單元效率的同時，所得到的松弛變量是隨機誤差、外部環(huán)境及內(nèi)部管理因素影響下的結(jié)果。SFA模型是在第一階段DEA獲得的松弛變量基礎(chǔ)上，以投入松弛變量為因變量，環(huán)境影響和隨機誤差因素為解釋變量，建立SFA回歸模型，剔除了隨機誤差和環(huán)境變量因素對投入松弛變量的影響，從而準(zhǔn)確得到外部管理因素對效率值的影響。

（3）調(diào)整后三階段DEA模型。利用調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)替代原有投入數(shù)據(jù)，結(jié)合原有的產(chǎn)出數(shù)據(jù)利用BCC模型對決策單元的效率值進行重新計算，第三階段測得到的效率值更加客觀、真實體現(xiàn)了各決策單元效率水平的實際情況。

1.2Malm quist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)分析是全要素效率變動的一種工具，它不僅可以動態(tài)考察技術(shù)效率的變化情況，即技術(shù)進步效率（TECH），還分解技術(shù)效率為純技術(shù)效率變化（PECH）和規(guī)模效率變化（SECH），具體原理為：

式中，（xt，yt）為t期的投入產(chǎn)出關(guān)系，從t期至t+1期的投入產(chǎn)出關(guān)系的變化即為效率變化為距離函數(shù)，定義為投入產(chǎn)出（xt，yt）在 t期的距離函數(shù)，在 t+1期的距離函數(shù)為；（xt+1，yt+1）在 t期的距離函數(shù)為，在t+1期的距離函數(shù)為。上述指數(shù)在經(jīng)濟含義上是對稱相等的，則通過處理得到：

采用RD模型關(guān)于綜合效率的分解：

當(dāng)測算結(jié)果大于1時，表明從t期到t+1期綜合率呈上升趨勢，效率有所進步；當(dāng)測算結(jié)果等于1時，表明綜合率不變；當(dāng)測算結(jié)果小于1時，綜合率呈下降趨勢，效率惡化。

1.3指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

選取規(guī)范合理的指標(biāo)是運用DEA-Malmquis方法科學(xué)評價建筑效率的基礎(chǔ)，只有指標(biāo)全面準(zhǔn)確，獲取性和近相關(guān)性合理才能測算出不同城市的相對建設(shè)效率，因此指標(biāo)選取是否科學(xué)合理，關(guān)系到最終分析結(jié)果的有效性。

1.3.1投入與產(chǎn)出指標(biāo)的選取

當(dāng)前，關(guān)于DEA模型投入產(chǎn)出指標(biāo)選取的方法包括主成分分析法、因子分析法等。本文基于已有研究從 2002年至今關(guān)于建筑效率的文獻中提煉出相關(guān)指標(biāo)，并通過征求相關(guān)專家的意見，得到初步的評價指標(biāo)。采用增加值法對初步指標(biāo)進行篩選，得到最終的測度指標(biāo)。通過文獻［1，11］得到13個指標(biāo)為：從業(yè)人員數(shù)、勞動率、建筑業(yè)固定資產(chǎn)、設(shè)備總功率、設(shè)備總產(chǎn)值、技術(shù)裝備率、動力裝備率、建筑業(yè)產(chǎn)值、利潤總額、利稅總額、房屋建筑施工面積、建筑業(yè)增加值、建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)。

選取建筑業(yè)產(chǎn)值作為因變量（Y），不再作為自變量。技術(shù)裝備率、動力裝備率、設(shè)備總功率、設(shè)備總產(chǎn)值4個指標(biāo)之間存在關(guān)聯(lián)性，選取技術(shù)裝備率指標(biāo)；建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)與建筑業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)指標(biāo)存在重復(fù)性，并且建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)指標(biāo)更具有概括性，因此選取建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)；建筑業(yè)增加值為從業(yè)人員數(shù)與勞動率的乘積，選取建筑業(yè)增加值與從業(yè)人員數(shù)指標(biāo)。最終篩選并選取從業(yè)人數(shù)（X1）、建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)（X2）、技術(shù)裝備率（X3）、利潤總額（X4）、利稅總額（X5）、房屋建筑施工面積（X6）、建筑業(yè)增加值（X7）。為了確認(rèn)投入和產(chǎn)出指標(biāo)，采用基于增加值方法確定投入和產(chǎn)出指標(biāo)。

（1）回歸分析。設(shè)多元線性回歸模型為：

使用統(tǒng)計分析軟件SPSS將56組數(shù)據(jù)進行回歸分析，得到如下回歸公式：

可以看出，式中只有X1、X2、X5、X6的t值較大，回歸系數(shù)顯著，因此刪除其余變量，再次進行回歸分析，各項統(tǒng)計結(jié)果數(shù)據(jù)如表1所示。

表1　　投入產(chǎn)出指標(biāo)回歸分析結(jié)果　

（2）進行統(tǒng)計檢驗。t檢驗：可以看到X1、X2、X5、X6的t統(tǒng)計量均較大，說明這幾個指標(biāo)對于建筑業(yè)總產(chǎn)值的增長有顯著影響；D-W檢驗：D-W統(tǒng)計量的值為2.06，說明該回歸模型不存在序列相關(guān)性；可決系數(shù)檢驗R2：R2的數(shù)值為0.996，表明建立的回歸方程的擬合性較好，說明從業(yè)人數(shù)、建筑業(yè)總資產(chǎn)、利稅總額、房屋建筑施工面積4個指標(biāo)可以很好地反映建筑業(yè)總產(chǎn)值的變化。

（3）對已確定投入產(chǎn)出指標(biāo)進行共線性分析。依據(jù)多元線性回歸方程自變量系數(shù)的正負，得到對應(yīng)指標(biāo)是作為投入或產(chǎn)出。若某指標(biāo)的系數(shù)為負，則其趨向于減少，即為投入；反之，若某項指標(biāo)的系數(shù)為正，即視為產(chǎn)出?；谏鲜龌貧w方程模型，可以得出從業(yè)人數(shù)和建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)的系數(shù)為負，視為投入；利稅總額和房屋建筑施工面積的系數(shù)為正，視為產(chǎn)出。

上述多元線性回歸分析得到 2個投入指標(biāo)，2個產(chǎn)出指標(biāo)，但4個指標(biāo)之間不排除存在多重共線性的可能。選取其中一個指標(biāo)作為因變量，剩余3個指標(biāo)作為自變量，再次進行回歸分析，得到4個回歸方程的可決系數(shù)（見表2），根據(jù)可決系數(shù)判定指標(biāo)之間是否存在相關(guān)性。數(shù)據(jù)顯示回歸的R2都不具有顯著的擬合優(yōu)度，所以這4個指標(biāo)之間不存在相關(guān)性。

表2　　回歸可決系數(shù)數(shù)值　

1.3.2環(huán)境變量的選取

環(huán)境變量指影響建筑產(chǎn)業(yè)建設(shè)效率但超出主觀能力控制范圍內(nèi)的因素，根據(jù)文獻和專家經(jīng)驗，考慮到建筑行業(yè)的宏觀環(huán)境，選取如下4項環(huán)境變量進行研究。

（1）地區(qū)總值。該變量反映了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)集中度等經(jīng)濟狀況，地區(qū)的經(jīng)濟水平會直接影響區(qū)域建筑產(chǎn)業(yè)的發(fā)展程度。

（2）科技化水平?？萍妓椒从车氖菂^(qū)域建筑產(chǎn)業(yè)技術(shù)投入情況，可以用區(qū)域科技投入所占區(qū)域財政支出的比重來衡量區(qū)域?qū)τ诳萍嫉闹匾暢潭?，以此反?yīng)地區(qū)的科技水平。

（3）地區(qū)市場化程度。市場化程度體現(xiàn)了區(qū)域資源是否有效配置，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是否合理，建筑企業(yè)之間的競爭是否充分。本文用非國有經(jīng)濟所占的比重作為市場化程度的表示變量。

（4）政策環(huán)境。建筑業(yè)的發(fā)展一直受到政府的動態(tài)監(jiān)督，政策環(huán)境表現(xiàn)了政府對于產(chǎn)業(yè)的態(tài)度，政府的支持對建筑產(chǎn)業(yè)的規(guī)模、投入等方面產(chǎn)生巨大的影響。本文選取固定資產(chǎn)投資占地區(qū)社會總投資的比重來表示政策環(huán)境情況。

1.3.3樣本及數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)主要來源于《中國建筑業(yè)統(tǒng)計年鑒》（2008～2015）和華東地區(qū)7省市2007～2014年的統(tǒng)計年鑒，橫向涵蓋華東 7省市，縱向覆蓋 8年（2007～2014），數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑統(tǒng)一，可信度高。

2　實證分析

2.1第一階段DEA模型實證結(jié)果

運用DEA Solver軟件對2007～2014年華東7省市建筑產(chǎn)業(yè)的建設(shè)效率水平進行分析，傳統(tǒng)DEA分析結(jié)果表明，在不考慮外部環(huán)境和隨機因素的影響時，華東地區(qū)的綜合效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）、規(guī)模效率（SE）均呈現(xiàn)上升趨勢（見圖1）。SE大于PTE說明代表行業(yè)規(guī)模與總量的規(guī)模效率是促進建筑產(chǎn)業(yè)效率提高的關(guān)鍵因素，而代表管理水平和能力的技術(shù)效率較低制約著行業(yè)發(fā)展。上海、浙江省的三項效率值始終為1，位于前沿面上，說明兩省的效率較高；安徽、山東省的效率始終低于 1，處于低效率狀態(tài)，存在一定的改進空間（見表3）。

圖1　　華東地區(qū)2007～2014年建設(shè)效率變化趨勢　

表3　　華東地區(qū)2007～2014年建設(shè)效率　

2.2第二階段SFA回歸結(jié)果

SFA分析采用Frontier4.1軟件，通過SFA模型估算4個環(huán)境變量對從業(yè)人員數(shù)、建筑業(yè)總資產(chǎn)的松弛變量的影響程度，有效排除環(huán)境因素和隨機誤差等因素的干擾。若回歸系數(shù)大于 0，說明外部環(huán)境變量的增加導(dǎo)致各投入變量浪費增加；若系數(shù)小于 0，表明外界環(huán)境變量值的增加將降低投入的浪費。對華東地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)2007～2014年數(shù)據(jù)SFA回歸分析結(jié)果，見表4。

表4　　華東地區(qū)2007～2014年建筑產(chǎn)業(yè)SFA回歸分析　

由表4可知，對于SFA模型的可靠性檢驗結(jié)果，從總體上看2007～2014年間的從業(yè)人員數(shù)、建筑業(yè)總資產(chǎn)兩種投入的松弛變量對應(yīng)的單邊似然比 LR通過了顯著性水平為 5%的混合卡方檢驗，表明估計結(jié)果在總體上能夠接受，即本文所選外部環(huán)境變量對效率值的影響是顯著的。另外每個回歸都顯示γ趨近于 1，通過顯著性檢驗。說明上述分析的技術(shù)效率存在差異，如果單純使用DEA分析，不能夠反應(yīng)各省市建筑業(yè)效率的真實情況，因此使用SFA進行回歸分析是必要的。

（1）地區(qū)總值。該變量對從業(yè)人員、建筑業(yè)總資產(chǎn)的松弛變量影響均為負值，說明區(qū)域經(jīng)濟水平的提升有利于減少各投入變量的浪費，提高各種投入的利用效率。地區(qū)總值較高意味著該區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平較高，行業(yè)的競爭更加激烈，有利于在競爭中提高產(chǎn)業(yè)效率。

（2）科技化水平。該指標(biāo)反映了區(qū)域?qū)萍嫉闹匾暢潭?，也可以反映科技投入對建筑業(yè)效率的影響?；貧w結(jié)果顯示：科技化水平對建筑業(yè)總資產(chǎn)、從業(yè)人數(shù)的松弛變量顯著，回歸系數(shù)均為負。因此，科技支出有利于建筑業(yè)效率的提高，政府應(yīng)該加大科技投入，為建筑業(yè)創(chuàng)造良好的技術(shù)環(huán)境。

（3）地區(qū)市場化程度。市場化水平對建筑產(chǎn)業(yè)投入松弛變量的回歸系數(shù)為負，表明市場化水平的提高有利于建筑產(chǎn)業(yè)效率的提高，側(cè)面表明國有及國有控股企業(yè)產(chǎn)權(quán)單一，且具有排他性的權(quán)利使其處于行業(yè)的壟斷地位，減小了競爭壓力，因此為市場化水平不高不利于行業(yè)的效率提高，市場化水平越高，越能形成規(guī)范有序、良性競爭的建筑產(chǎn)業(yè)市場環(huán)境，促進產(chǎn)業(yè)效率的提高。

（4）政策環(huán)境。該變量對固定資產(chǎn)投資及從業(yè)人員松弛變量的回歸系數(shù)為正，說明政府對于建筑行業(yè)的積極政策會發(fā)出利好信號，導(dǎo)致建筑企業(yè)盲目跟進投資、擴大企業(yè)規(guī)模、提高收入預(yù)期，促使更多的人從事建筑行業(yè)。但盲目地增加投資、擴大規(guī)模會造成資源的浪費，導(dǎo)致投入過剩，降低了建筑產(chǎn)業(yè)的效率。

2.3第三階段DEA結(jié)果實證結(jié)果

利用前兩階段對2007～2014年華東地區(qū)7省市建筑產(chǎn)業(yè)調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)，結(jié)合原有的產(chǎn)出數(shù)據(jù)，使用DEA Solver軟件對建筑產(chǎn)業(yè)效率進行重新測算，得到剔除環(huán)境變量及隨機誤差影響的 TE、PTE、SE值，為提升建筑產(chǎn)業(yè)的效率，提供更加確切的參考依據(jù)。整理后的運算結(jié)果如圖2所示。從中可知調(diào)整之前的效率值與調(diào)整之后的效率值存在差異，調(diào)整后效率值明顯低于原先效率值，表明本文所選取環(huán)境變量對效率值產(chǎn)生影響，有必要運用SFA模型調(diào)整投入變量。

圖2　　調(diào)整后建設(shè)效率比較分析　

2.4Malm quist率指數(shù)分析

利用DEA Solver軟件，計算出2007～2014年華東建筑產(chǎn)業(yè)全要素率指數(shù)（TFPCH）、技術(shù)進步指數(shù)（TECH）、技術(shù)效率指數(shù)（EFFCH），純技術(shù)效率指數(shù)（PECH）、規(guī)模效率指數(shù)（SECH），并繪制出5個效率指數(shù)的在2007～2014年間變化趨勢。如圖3所示。

圖3　　華東地區(qū)2007～2014年Malmquist分析　

（1）全要素率是衡量華東地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)效率的綜合性指標(biāo)。近幾年，華東地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)全要素效率持續(xù)增長，2008年爆發(fā)全球金融危機，我國建筑行業(yè)建設(shè)效率出現(xiàn)大幅下降，但隨后中央政府迅速推出刺激經(jīng)濟發(fā)展的“四萬億”投資計劃，并且大部分投入到基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中，建筑業(yè)的效率出現(xiàn)拐點，但由于投資者對于建筑行業(yè)前景不看好，我國建筑產(chǎn)業(yè)效率提升速度放緩。

（2）技術(shù)進步指數(shù)指行業(yè)在工藝、流程等方面的進步，這是提升建筑產(chǎn)業(yè)效率的關(guān)鍵，近幾年華東地區(qū)各省份均高度重視建筑產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，加大人才和技術(shù)引進力度，使得華東地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)技術(shù)進步指數(shù)始終保持正增長。

（3）技術(shù)效率總體呈下降趨勢，將技術(shù)效率分解為規(guī)模效率指數(shù)和純技術(shù)效率指數(shù)。規(guī)模效率指數(shù)體現(xiàn)了華東地區(qū)建筑行業(yè)規(guī)模化發(fā)展對于效率的影響。2007～2011年，華東地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率下降趨勢明顯，并且這幾年規(guī)模效率指數(shù)曲線位于1的下方，說明導(dǎo)致技術(shù)效率下降的主要因素是規(guī)模效率不良。2011年之后逐步改善，需要注意的是，華東地區(qū)建筑行業(yè)規(guī)模效率并未得到顯著改善，形勢依然嚴(yán)峻，金融危機后由于投資者對于經(jīng)濟形勢及建筑業(yè)未來預(yù)期不看好，導(dǎo)致華東地區(qū)建筑業(yè)規(guī)模效率復(fù)蘇緩慢，當(dāng)前建筑產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率上升，并不是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源配置優(yōu)化的結(jié)果，而是政府?dāng)U大投資刺的結(jié)果。未來，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化資源配置依舊是提升建筑產(chǎn)業(yè)效率的突破點之一。純技術(shù)效率指數(shù)指建筑行業(yè)通過提高管理水平和管理技術(shù)，促進產(chǎn)出最大化，該數(shù)值用于衡量投入資源的使用是否合理高效。華東地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率增長緩慢，因此加強管理水平和管理技術(shù)的提升，學(xué)習(xí)先進的管理經(jīng)驗將是促進產(chǎn)業(yè)效率提升的又一途徑。

3　結(jié)語

本文將增加值法、三階段DEA模型、Malmquist指數(shù)三種方法結(jié)合，分析華東地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)效率。實現(xiàn)了建筑行業(yè)DEA模型的指標(biāo)選取、效率靜態(tài)測算及動態(tài)分析，利用三階段DEA消除了環(huán)境影響和隨機誤差對于效率測算的影響，運用Malmquist指數(shù)法為識別建筑業(yè)效率變動的原因。研究發(fā)現(xiàn)，2007～2014年華東地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)效率總體呈上升趨勢，但在2008～2009年建筑效率呈下降趨勢，主要影響因素為規(guī)模效率的降低，這主要源于建筑產(chǎn)業(yè)未來形勢不明朗，規(guī)模效應(yīng)不穩(wěn)定；管理粗放體系不完善，純技術(shù)效率貢獻不足；科技發(fā)展水平和市場化程度對建筑產(chǎn)業(yè)效率有非常大的影響，因此，為促進我國各地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展要增強企業(yè)自主創(chuàng)新能力，不斷應(yīng)用新的科學(xué)技術(shù)手段、改進管理水平，以提高我國建筑業(yè)的整體效率水平；政策支持力度對建筑業(yè)效率有著至關(guān)重要的影響，在正確的政策引導(dǎo)下使建筑業(yè)規(guī)模、投入及技術(shù)水平與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和對建筑產(chǎn)品需求能力相適應(yīng)和協(xié)調(diào)，才能更切實地提高建筑業(yè)效率。因此，各省應(yīng)實施適當(dāng)政策對建筑業(yè)進行引導(dǎo)，即優(yōu)化建筑產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)資源優(yōu)化配置進而提升建筑業(yè)綜合效率。

參考文獻：

［1］劉炳勝，陳曉紅，王雪青，高敏，周蜀國.中國區(qū)域建筑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率變動的差異與空間趨同研究［J］.科研管理，2015（11）：148-154.

［2］李汶華，郭均鵬.IDEA模型及其在紡織業(yè)效率評估中的應(yīng)用［J］.天津工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2005（2）：73-75.

［3］李百吉，賈洪.我國各區(qū)域建筑業(yè)效率比較研究［J］.北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2009（1）：21-25.

［4］李公祥，尹貽林.基于超效率DEA方法的中國建筑業(yè)效率實證研究［J］.北京理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2009（4）：36-40.

［5］李偉，李光輝，李月娟，賈培云.基于DEA模型的我國各省區(qū)建筑業(yè)效率評價實證研究［J］.科技進步與對策，2009（21）：153-155.

［6］Wang K，Wei Y M，Zhang X.Energy and emissions efficiency patterns of Chinese regions：A multi-directional efficiency analysis［J］.Applied Energy，2013，104（2）：105-116.

［7］劉睿劼，張智慧.環(huán)境約束下的中國內(nèi)地建筑業(yè)效率地區(qū)差異評價［J］.清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2014（8）：1057-1061.

［8］馮博，王雪青.中國建筑業(yè)能源經(jīng)濟效率與能源環(huán)境效率研究——基于SBM模型和面板Tobit模型的兩階段分析［J］.北京理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2015（1）：14-22.

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

［10］Fried H O，Lovell C A K，Schm idt S S，et al.Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Data Envelopment Analysis［J］.Journal of Productivity Analysis，2002，17（1-2）：157-174.

［11］王雪青，潘輝.我國區(qū)域建筑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率比較研究［J］.統(tǒng)計與決策，2012（18）：96-99.

翁清（1991-），女，碩士研究生，研究方向：國民經(jīng)濟；

馬駿（1970-），男，博士后，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：環(huán)境與自然資源經(jīng)濟，技術(shù)經(jīng)濟與循環(huán)經(jīng)濟；

袁軍（1991-），男，碩士研究生，研究方向：管理科學(xué)與工程。

江蘇省博士后基金項目（1202987C）.

中圖分類號：F426.92

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1674-8859（2016）03-042-06

DOI：10.13991/j.cnki.jem.2016.03.007

作者簡介：

收稿日期：2016-03-04.

基金項目：江蘇省社會科學(xué)基金項目（12EYB008）；

Efficiency Evaluation of Construction Industry in East China Based on Three-Stage DEA M odel and M almquist

WENG Qing，MA Jun，YUAN Jun
（Hohai University，Nanjing211100，China，E-mail：694290836@qq.com）

Abstract：The paper screens construction industry production efficiency evaluation index of7provinces in east China from2007to2014by using the method of the added value.The use of a three-stage DEA model for static level of productivity of a comparative study，make up ignoring environment variables and random errors defects of traditional DEA model.It analyzes the changing trends using Malmquist index model.The results showed that total factor productivity in east China is rising mainly due to technological progress.Scale efficiency restricts the overall efficiency of grow th.The construction industry total factor productivity declined from2008to2009dues to uncertain situation and unstable scale，imperfect extensive management system，negative pure technical efficiency.

Keywords：three-stage DEA-Malmquist；construction industry；production efficiency；East China