1995~2011年贵州省建筑业生产效率变化情况—基于dea的malamquist指数分析.docVIP

精品论文 参考文献 1995~2011年贵州省建筑业生产效率变化情况—基于DEA的Malamquist指数分析 韦俊辉 　　广州环保投资集团有限公司 广东广州 510055 　　摘要：本文通过分析贵州省1995年至2011年的建筑业统计数据，发现在17年间贵州省建筑业的纯技术几乎没有变化，主要是靠机械设备来提高技术效率。同时可以发现其统计数据有很多地方值得商榷。 　　关键词：数据包络分析（DEA）；建筑业；技术效率；全要素生产率 　　引言 　　建筑业是我国的国民经济中有着至关重要的作用。改革开放的30年中，建筑业得到了蓬勃的发展。随着改革开放的进行及经济的高速增长，大量的基础设施、房地产项目不断开工建设，使得整个建筑业呈现出一片繁荣的景象。在“十一五”期间，建筑业增加值达到了25%，占国内生产总值的比重为6%[1]。特别是随着出口竞争优势的减弱，投资在国内生产总值（GDP）中的地位将更加突出，这也给建筑业的发展提供更为广阔的空间。 　　正因为建筑业在国民经济中有如此重要的地位，那么分析其生产效率也就更加有必要性和重要意义。毫不夸张的说，建筑业的生产效率直接关系到整个国民经济的效率。那么，采取何种方式去分析建筑业的生产效率，就显得非常重要了。全要素生产率（Total Factor Productivity）是一种很好的研究方法，通过TFP分析，可以清晰地了解建筑业的生产率变化情况，从而为今后的建筑业发展及提高建筑业的效率提供参考。 　　所谓全要素生产率，即“产出的价值与全部投入的价值的比值”，它直接反映了投入生产的全部生产要素的综合生产力水平情况。通过对全要素生产率的分析，可以知道建筑业的整体状况，即了解生产率的提高或下降情况，从而为建筑业的健康发展提供依据[2]。 　　本文将采用目前世界上常用的用于数据包络分析（Data Envelopment Analysis）的Malmquist方法，对贵州省自1995~2011年的建筑业情况进行分析，并就其反映出来的问题与大家进行探讨。 　　1.计算方法及模型 　　1.1Malmquist 生产率指数 　　式中 　　Ech=SEch?PTEch （4） 　　1.2基于DEA的Malamquist生产率指数计算方法 　　根据Farell在1994年提出的Malamquist算法，设有n个生产单元在时期t（t=1，2，……M）的投入产出向量分别为（X1，t，Y1，t），（X2，t，Y2，t），……（Xn，t，Yn，t），其中Xi，t为t时期的m维投入向量，Yi，t为t时期的k维产出向量。计算任意相邻（s=t-1）两年的Malamquist生产率指数，对年份t的投入产出向量（Xt，Yt），需要计算4个不同的距离函数，即Dt-10（Xt，Yt｜C）、Dt0（Xt，Yt｜C）、Dt+10（Xt，Yt｜C）和Dt0（Xt，Yt｜V），并分别用四个DEA模型计算。 　　2.数据选取及计算 　　按照全要素生产率的要求，投入指标主要为人力（L）、资本（K）及材料等，产出为Q。为方便起见，本文采用双投入单产出的模型，即投入取人力（L）和资本（K）。其中资本取企业固定资产净值与机械净值之和。按照此原则，我们对贵州省1995年至2011年建筑业的各生产要素进行了统计（表1）。 　　表1 　　注：1、方便起见，从业人员数按该年度的平均从业人数计取； 　　2、当国家统计局的数据与贵州统计年鉴数据不一致时，取贵州统计年鉴数据为准。 　　3.结果及分析 　　按照表1所列举的数据，代入所采用计算模型，可得到以下计算结果 　　表2 　　结论（1）由图1可以看出，在观察期内（17年），技术效率呈现出及不规律的变化，其中又以1997年、2002年、2005年和2011年变化较大。但其中只有两年（2002年、2011年）技术效率值小于1，表示出现了其对建筑业产出的影响是负面的。总的来看，技术提升对整个建筑业影响有限，并没有呈现出正常的线性上升趋势，说明在贵州这样的边远省份，由于自然条件的限制及经济的落后，技术尚没有成为改变建筑业的主要因素，建筑业依然以劳动密集的粗放型生产方式为主，而且施工企业没有采取合适的方法实现技术的稳步提升。因此，要想提高技术效率，必须先加强企业对技术的重视程度，从技术上抓效率，才能更好的节约成本，并提升企业的竞争力。 　　结论（2）对于1997年及2011年的技术效率陡然下降，特别2011年投入大幅度增加，但产出的增加值却不大。经分析资金投入的构成，我们可以发现，其原因可从企业投入的构成找到答案。经查阅统计数据，可知贵州省在2010年前，施工企业的固定资产净值及机械设备净值均呈缓慢的线性增