基于DEA方法的我国建筑业效率评价

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基于DEA技术的地区建筑业分析

高，从总体上看对各地区建筑业的战略定位和长期发展能够发挥重要的作用。ＤＡ评价方法是由美国的Ａ．ｈｒｅＥＣａｓ和ｗ．．ｏｐｒｎＷＣｏｅ
０
Ａｙｓ，一ｓ＝Ｙ０
１＝１
维普资讯
江苏建筑
２０年第５期（０６总第１８）０期
６３
基于ＤＡ技术的地区建筑业分析Ｅ
徐鹏富。成虎
（东南大学土木学院。南京２０９）１０６
［摘要】文章依据ＤＡ（Ｅ数据包络分析）的基本理论和方法，通过建立ｃＲ模型，对全国大部分省级地区的建筑业进行了
【中图分类号】４７９【献标识码】【Ｆ０．文Ａ文章编号】０５２０２０）５０３３１０ —６７（０６０ —０６ —０
ＴｈｎｌｓｓｏｇｉｎｎｔｕｃｉｎＩｕｔｙＢａｅｎＤＥＡｅＡａｙｉｆＲｅｉａＣｏｓｒｔｏｎｄｓｒｓｄｏｏｌ
１１输入、出指标的选择．输本文选取的输入指标为各地区建筑业从业人数和建筑
ａｙｅｔｅｄｔｆｍｏｔｐｖｎｅｎｃｉａａｏｔｒｇｏａｏｓｒｃｉｎｉｄｓｒｔｈｄｌＴｓｐｐｒａｓｏｎｅｌｚｈａｅｏｓｒｉｃｓｉｈｎｂｕｅｉｎｌｃｎｔｕｔｎｕｔｗｉｔｅｍｏｅ。ｈｉａｅｌｏｐｉｔｄｏｏｙｈｏｔｔｅｉｓｆｃｅｃｅｂｏｔｉｐｔ— ｏｔｕｆｒｇｏａｏｓｒｃｉｎｉｄｓｒ。Ａｔｔｅｓｍｅｔｕｈｎｕｆｉｎｉｓａｕｎｕｉｕｐｔｏｅｉｎｃｎｔｔｎｕｔｌｕｏｙｈａｉｍｅ，ｉｒｓｎｓａｃｒｆｌｔｐｅｅｔａｅｕｎｌｓｓａｒｕｍｅｔｆｒｔｅｃｍｐｔｔｅｅｓｏｏｓｒｃｉｎｉｄｓｒｅｎｓｍｅｒｇｏｓａａｙｉｄａｇｎｎｏｈｏｅｉｉｎｓｆｃｎｔｔｎｕｔｉｓｉｏｅｉｎ总功率三个向量；

中国三大产业效率评价——基于平行结构DEA模型的分析

理论探索
一
ｊ
ＣＮＥＰＲＲＥＯ ℃。—■ ＿ＯＭＯＡＹＣＩＳ１＿ＴＮＯ ■■
【要】传统的ＤＥ方法将决策单元视为 “ 箱 ” 因此往摘Ａ黑，
往高估效率且无法发现被评单元非有效性的来源。网络ＤＥＡ
ＤＥＡ有效。
地评价ＤＭＵ的效率，我们使用固定投资指数来修正固定资产投资金额，使用农产品生产价格指数来修正第一产业生产总值，用工业品出产价格指数来修正第二产业生产总值，使使用
黑箱模型有着广泛的应用。然而，正如前文所指出的，这一方法并不能够为决策者提供关于ＤＭＵ无效ｌ生来源的信息。
初由ＣａｓＣｏｅ等人提出。～方法可以测量非边界的ｈｍｅ和ｏｐｒ这
（１…，和Ｙ（１…，分别表示投入向量和产出向量。ｉ，ｍ）＝，ｍ）＝ｒ
每个ＤＭＵ内部有ｐ条平行生产线（ＤＭＵｋｌ…ｐ）ｊｊＳ，＝，＝。注意ｊ
北京１０８９．１０天津０８８．２０６５．５９河北省０４４０３５．４５．４２
山西省Ｏ．２１４２０．０９３９
，
≥Ｏｊ，＝ｌ … ，Ｊ（≠０ｋ，Ｐ）０ＨＳＳＳ０，Ｉ，
（７）
（）８
（：０７年＝０。）注２０１０表３各省市分类效率值
ＣＲ效平行结构数修正Ｃ指指数修正数修正数修正指指省份率值效率值平行结构第一产业二产业三产业第第效率值效率值效率值效率值

基于DEA的我国建筑业生态效率评价

第３１卷第５期
Ｖｏ．１Ｎｏ５２１Ｉ３．００
青岛理工大学学报
ＪｕｎｌｆｎｄｏＴｅｈｏｏｉｌｉｅｓｙｏｒａｏｇａｃｎｌｇｃｖｒｉＱｉａＵｎｔ
基于ＤＡ的我国建筑业效率；数据包络分析
中图分类号：２５Ｆ０文献标志码：Ａ文章编号：１７ — ４Ｏ（０Ｏｏ一Ｏ９一Ｏ６３６２２１）５Ｏ５６
Ｅｃ — ｆｃｅｃａｕｔｏｆＣｏｓｒｃｉｎＩｄｓｒｏＥｆｉｉｎｙＥｖｌａｉｎ０ｎｔｕｔｏｎｕｔｙｉｉｎＣｈｎａ：ＤａａＥｎｖｌｐｍｅａｙｉｐｏｃＡｔｅｏｎｔＡｎｌｓｓＡｐｒａｈ
ＡｂｔａｔＴｈｎｔｕｔｎｉｄｓｒＳｒｓｕｃ－ｎｅｓｖｎｈｃｌｇｃｌｅｖｒｎｎＳｓｒｃ：ｅＣｏｓｒｃｉｎｕｔｙｉｅｏｒｅｉｔｎｉｅａｄｔｅｅｏｏｉａｎｉｏｍｅｔｉｏ
ＲｄｌｎｈｎｕｒｅｔｔｄＤＥＡｄＩｆｉａＳｃｎｔｕｔｏｄｓｒｓｂｉｏｍｏｅｄｔｅｉｐｔｏｉｎａｅａｍｏｅｎ ’ ｏｓｒｃｉｎｉｕｔｙｗａｕｌｔｏＣｈｎｔ
ｆｕｅｏｔｔｅｅｏｅｆｉｎｉｓｏｈｏｓｒｃｉｎｉｄｓｒｅｆ３ｐｏｉｃｓａｄｃｔｅｎｉｒｕｈｃ～ｆｉｅｃｅｆｔｅｃｎｔｕｔｎｕｔｉｓｏｒｖｎｅｎｉｉｓｉｇｃｏ１２０．Ｏｎｙ１ｒｖｎｅｎｉｉｓｆｌｉｔ０７ｌ２ｐｏｉｃｓａｄｃｔｅｌｎｏＤＥＡｆｉｉｎｙａｄｔｅｅｏｅｆｃｅｃｆＣｈｎ ’ ｅｅｆｅｃｎｈｃ－ｆｉｉｎｙｏｉａＳｃｃｎｔｕｔｎｉｄｓｒＳｏｈＯｓｄｓａｗｈｌ．Ｔｈｃ — ｆｉｉｎｙｖｌｅｆｔｅ１ｒｖｏｓｒｃｉｕｔｙｉｎｔｅｌＷｉｅａｏｅｏｎｅｅｏｅｆｅｃａｕｓｏｈｐｏ — ｃ９ｉｃｓａｄｃｔｅｔｎｅｎｉｉｓｗｉｈＤＥＡｎｆｉｉｎｙａｅｓｉｒｗｈｃａｅｎｅｕａｏｎｃｉｎｅｉｅｆｅｃｒｉｌ。ｃｍａｉｈｈｖｏｒｇｌｒｃｎｅｔｓｂ — ｏｔｅｈｅｉｎｎｃｎｍｙｏｈｐｏｉｃｓａｄｃｔｅ．Ｔｈｐｏｉｃｓａｄｃｔｅｗｅｎｔｅｒｇｏｓａｄｅｏｏｆｔｅ３ｒｖｎｅｎｉｓ１ｉｅ１ｒｖｎｅｎｉｓ９ｉｗｉｈＤＥＡｎｆｉｉｎｙｗｅｅｑａｔａｉｅｙａａｙｅｎｏｄｒｔｍｐｏｅｔｅｉｐｔｎｕ — ｔｉｅｆｅｃｒｕｎｉｔｌｎｌｚｄｉｒｅｏｉｒｖｈｎｕｓａｄｏｔｃｔｖｐｔｙｔｅＤＥＡｄ１ｕｓｂｈｍｏｅ．Ｋｅｒｓｏｓｒｃｉｎｉｄｓｒｙｗｏｄ：ｃｎｔｕｔｏｕｔｙ；ｅｏｅｆｃｅｃ；ＤＥＡｎｃ～ｆｉｉｎｙ

基于两阶段DEA的建筑业效率评价研究_以天津市为例_曹琳剑

费用投入
资本产出产出利税收入产品产出
消耗、建设周期长等特性，加之我国建筑业管理水平相对落后，直接导致建筑业投入产出失衡，亟需改进。促进我国建筑业快速、健康发展的关键问题是提高效率，客观、科学、合理的评价方法是准确研判和把握建筑业现状、提升建筑业效率的前提。本文拟在综合考量建筑业发展影响因素的基础上，合理区分投入产出因素，采用两阶段DEA模型，对天津市2000至2010年间建筑业效率进行评价分析，进一步优化建筑业投入、产出结构，提出改进措施，以促进天津市建筑业稳定、快速发展。
2
根据本文研究，建立两阶段C2R模型如下：设投入矩阵为X，输第一阶段评价，依据C2R模型，出矩阵为Y，则： minθ1
� � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �
�
θ1Xij0 -� Xijλj-S1-=0 （i=1， …， m）
� � � �
� X rjλj-S1 =Yrj0 s.t.
表2 投入、产出指标分组
第二组第三组
建筑企业资本金合计从业人员数房屋建筑施工面积建筑企业应付工资总额投入企业个数从业人员劳动报酬建筑企业管理费用投资项目个数固定资产投资建筑企业工程结算成本建筑企业应付福利费总额建成项目个数建筑业总产值房屋建筑竣工面积产出企业利润总额新增固定资产企业利税总额工程结算收入
· 117·
4.1 指标选择影响建筑业效率的因素很多，如人员素质、资金、技术、设备、管理方法等。综合各指标特性，考虑观测指标的客观性与可获得性，本文提出如表1所示的指标体系做为效率评价的基础。
表1 指标表述及分类

基于DEA数据包络分析的建筑业企业效率评价

ＶａｌｕｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
・１２３・
基于ＤＥＡ数据包络分析的建筑业企业效率评价
ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＥｆｉｃｆｉｅｎｃｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＤＥＡＤａｔａＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎｌｙａｓｉｓ
中图分类号：Ｆ２７９．２３
文献标识码：Ａ
文章编号：１００６ — ４３１１（２０１３）３０ — ０１２３ — ０２
０引言
ｍｉｎ［０ — ８（ｅＴＳ－＋ｅＴＳ）］
ｍｉｎ［ｏ一￡（Ｓ－＋ｅｒＳ）］
金东鑫ＪＩＮＤｏｎｇ — ｘｉｎ；莫俊文ＭＯＪｕｎ — ｗｅｎ
（兰州交通大学，兰州７３００７０）（ＬａｎｚｈｏｕＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ）
创新和技术集成能力较弱等问题，尤其同国外发达国家的
Ｓ－至０，Ｓ至０，
＝
（１，１， …，１） ∈Ｒｍ
（１，１， …，１） ∈Ｒ
建筑业相比，我国的建筑业效率还相对低下。考虑到建筑业企业投入和产出数目很多，本文试图运用ＤＥＡ数据包
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｕｒｓｕｉｔｏｆｈｉｇｈｅｉｃｆｉｅｎｃｙｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｆａｃｔｏｒｏｆｅｃｏｎｏｍｉｃａｃｔｉｖｉｔｙ，ｅｓｐｅｃｉａｌｆｏｒｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎｄｕｓｔｒｙｗｈｉｃｈｈａｓｂｉｇｉｎｐｕｔａｎｄｏｕｔｐｕｔ．Ｂｕｔｎｏｗｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｆｏｃｕｓｅｓｏｎｐｅｆｒｏｒｍａｎｃｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｒａｔｈｅｒｔｈａｎｔｈｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅｕｓｅｏｆｍｅａｎｓｏｆ

基于DEA—Tobit的建筑业企业效率研究

Байду номын сангаас』１＝
∑ＡＳ＝ｘ，＝１，ｍ产＋一Ｏｉ， …，ｏ２
Ｊ＝１
主十＋ｙｒ１＇，（Ａ５ｎ：’ ：’ ２ … ）
分别为第个决策单
Ｓ，Ａ≥ ０，１２ … ，一Ｓ，Ｊ：，，凡
差异。戴永安、陈才（００运用ＤＡＴｂ模型２１）Ｅ．ｏｉｔ对我国省际建筑业效率和影响因素进行研究。Ｊ企业角度出发，陈永高、明荣、周钟振宇等（００运２１）用ＤＡ方法对２０－２０Ｅ０７０８年我国２８家上市建筑业企业效率进行分析，给出排名Ｊ并。
ＡｂｔａｔＤＥＴｂｔｍｏｅｓｕｅｏｅａｕｔｈｒｄｃｉｅｅｆｉｎｙａｄｉｎｕｎｅ￣ｃｏｏｓｒｃ：Ａ－ｏｉｄｌｉｓｄｔｖａｅｔｅｐｏｕｔｆｃｅｃｎｔｉｆｅｃｌｖｉｓｌｔｍｆｔｅ１ｉｔｄｃｎｔｕｔｎｅｔｒｒｅｎＣｉａｆｏ０７ｔ０９Ｔｅｐｐｒａｓｎｌｚｓｔｅｃｍｐ — ｈｌｅｏｓｒｃｉｎｅｐｓｓｉｈｎｍ２０ｏ２０．ｈａｅｌｏａａｙｅｈｏａ９ｓｏｉｒｎｅ ’ｅｃｅｃｈｎｅｂｓｄｏｅｍａｍｑｉｔｎｅ．ｈｅｕｔｓｏｔａ：Ｆｒｔｔｅｐｏｕｔｅｅ — ｉｓｆｉｎｙｃａｇａｅｎｔｌｕｓｄｘＴｅｒｓｌｈｗｔｉ，ｈｒｄｃｉｆｉｈｉｓｈｓｖｉｃｅｃｆｒａｅｅｔｒｒｅｓｂｔｒｗｉｈｒｄｃｉｅｅｆｉｎｙｏｅｃｎｒｌｎｅｒｓｓｋｐｉｉｎｙｏｉｔｎｅｉｓｉｅｔ，ｈｌｔｅｐｏｕｔｆｃｅｃｆｈｅｔｔｒｉｅｅｔｓｐｖｐｓｅｅｖｉｔａｅｐｒ— ｉｇａｅｅｆａｃａｒｉ；ｅｏｄ，ｈｌｕｓｉｄｘｏｈｅｔｌｅｔｒｒｅｓｒｌｔｅｙｓｌｎｆｒｔｎｎｉｌｉｓｓｃｎｔｅｍａｍｑｉｔｎｅｆｔｅｃｎｒｎｅｉｓｉｅａｉｌｍａｌｔｈｉｃｓａｐｓｖａｄｔｅｒｏｅａｌｄｖｌｐｎｒｎｅｌｅ；ｈｒｔｅｉｐｔｏｃｅｔｃｒｓａｃｎｈｅｕｎｏｎｈｉｖｒｌｅｅｏｍｅｔｔｄｄｃｉｓｔｉｅｎｄ，ｈｎｕｆｓｉｎｉｅｅｒｈａｄｔｅｒｔｒｎｉｆａｓｔａｅａｓｎｆａｔｏｉｖｏｒｌｔｎｗｉｈｒｄｃｉｅｅｃｅｃ，ｈｏａｓｅｓｐｒｃｐｔｓｅｓｈｖｉｉｃｎｌｐｓｉｅｃｒｅａｉｔｔｅｐｏｕｔｆｉｎｙｔｅｔｔｌａｓｔｅａｉｇｉｙｔｏｈｖｉａｈｖｏｉｖｏｅａｉｎｗｔｈｒｄｃｉｅｅｃｅｃ，ｎｅｏｎｒｈｐｓｒｃｕｅｈｓａｎｎｓｇｉ－ａｅａｐｓｔｅｃｒｌｔｉｔｅｐｏｕｔｆｉｎｙａｄｔｗｅｓｉｔｔｒａｏ —ｉｎｆｉｏｈｖｉｈｕｉｃｎｌｏｉｖｏｒｌｔｎｗｔｈｒｄｃｉｅｅｃｅｃ．ａｔｐｓｔｅｃｒｅａｉｉｔｅｐｏｕｔｆｉｎｙｙｉｏｈｖｉＫｅｒｓｅｇｎｅｎｎｇｍｅｔｐｏｕｔｎｅｃｅｃＤＥＴｂｔｍｏｅ；ｌｕｓｉｄｘｙｗｏｄ：ｎｉｅｒｇｍａａｅｎ；ｒｄｃｉｆｉｎｙ；Ａ・ｏｉｉｏｉｄｌｍａｍｑｉｎｅｔ

基于DEA技术的华东地区建筑业生产效率研究

ｅｐｃａｌｎｄｔｒｉｒｄｄａｃｏｎｐｓｎｉｕｆｉｉｎｙｆｏｕｐｕｓｎｓｅｉｌｙａｈｅｅｓｅｕｎｎｙｆｉｕｔａｄｎｓｆｃｅｃｏｔｔｉＡｎａＳｈｎｄｎｇｈｕｉｎｄａｏ．
率，终实现建筑业的规模经济。最
关键词：数据包络分析；筑业；生产效率建
中图分类号：Ｃ３ＦＯ．文献标识码：９；４７９Ａ文章编号：６２８４２１）７１０ —５１７ —８Ｘ（０１０ —１２０
２０，ａｄｆｕｄｏｔｔａｉｎｘ，Ａｎｕｎｆｉｃｅｓｎｃｌ，０７ｎｏｎｕｈｔＪａｇｉｈｉｄＳａｄｎｏｉｃｒｎｔｅｓａｅｏｎｒａｉｇｓａｅａ
ＰｒｄｕｔｏｆｃｅｙｏｈｎｓｒｃｉｎＩｕｔｙｉｓｉｓｄｏｏｃｉｎＥｆｉｉｎｃｆｔｅＣｏｔｕｔｏｎｄｓｒｎＥａｔＣｈｎａＢａｅｎＤＥＡＤＵＡＮｎｇｈｉＺｏｚ
（Ａｎｈｕｎｓｉｕｅｏｃｔｃｕｅ＆ＩｕｓｒｉＩｔｔｔｆＡｒｈｉｅｔｒｎｄｔｙ，Ａｎｈｕ，Ｃｈｉａｉｎ）Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈａｅａｒｅｕｔａｄｔｉｅｎｌｉｆｐｏｅｐｐｒｃｒｉｓｏｅａｌｄａａｙｓｓｏｒｄｕｃｉｎｅｆｃｅｃｙＤＥＡｎｅｓｈｉａｉｔｏｆｉｉｎｙｂｉａｔｃｎｎ
ｃｉｖｎｈｅｉｅｒｔｏｎｄｏｐｉｉａｉｎｏｘｉｔｎｅｏｃｓｎｃｕｒｇｎｏｎｅｉｇａｄａｑｓｔｏｈｅｉｇｔｎｔｇａｉｎａｔｍｚｔｏｆｅｓｉｇｒｓｕｒｅ，ｅｏａｉｇｍｇｒｎｎｃｕｉｉｉｎｏｎｅｐｒｓｓｅｓｉｐｏｖｎｈｅｅｆｃｅｃｆｒｓｕｃｔｌａｔｏｎｄｖｄｌｅｔｒｒｓｓ，ａｄｆ— ｆｅｔｒｉｅａｓｔ，ｍｒｉｇｔｆｉｉｎｙｏｅｏｒｅｕｉｉｉｎｏｆｉｉｉｕａｎｅｐｉｅｚｎｉｎｌｙａｈｉｖｎｃｎｏｉｓ０ｆｓａｅｉｈｅｃｎｓｒｔｏｎｓｒ．ａｌｃｅｉｇｅｏｍｅｃｌｎｔｏｔｕｃｉｎｉｄｕｔｙＫｅｒｓＤＥＡ；ｃｎｓｒｔｏｎｉｄｕｔｙ；ｐｒｄｔｏｆｉｉｎｃｙｗｏｄ：ｏｔｕｃｉｎｓｒｏｕｃｉｎｅｆｃｅｙ

基于DEA方法的贵州省建筑业效率评价研究

数据包络分析法，简称ＤＥＡ，最早由Ｃｈａｒｎｅｓ和Ｃｏｏｐｅｒ等人提
出，适用于评价多个相同类型单位之间的相对效率值，以进行决
策分析。该法主要依据线性规划基本原理，不需要确定各指标的权重，可降低人为因素带来的误差，有较强的实用价值［４］。基于
方面表明贵州省建筑业发展迅速；为了避免利用产出值等数据片
面衡量贵州省建筑业的发展情况，实现贵州省建筑业的可持续快
速发展，提高行业竞争力，选择一种有效的、综合性的评价方法非常必要，通过参考相关文献［１３］，本文利用建筑业效率来综合评价
贵州省建筑业发展情况，并提出相应建议。
２方法说明及指标选取
２．１数据包络分析法
的效率值更加准确，效率值被分为纯技术效率和规模效率，进而
确定决策单元无效或若有效的起因。在ＣＣＲ模型基础上添加一
ｎ
∑ 个约束条件 λｊ＝１，ＢＣＣ模型如下：ｊ＝１ｍｉｎθ
ｎ
∑ λｊｘｊ＋ｓ＋＝θｘ０
ｊ＝１
∑

ｎ
λｊｙｊ－ｓ－＝ｙ０
ｊ＝１
ｓ．ｔ．ｎ
表１建筑业效率评价指标
指标类型投入指标
产出指标
指标名称建筑企业单位数
劳动生产率技术装备率建筑业总产值
利润总额利税总额
单位个
元／人元／人亿元万元万元
本文数据主要来源于《贵州省统计年鉴》（２００８—２０１７）、《贵州省建筑业统计年鉴》（２００８—２０１７）及《中国统计年鉴》（２０１７），本文采用的研究工具主要有ＤＥＡＰ２．１。
·２４０·
第４５卷第２０１９年

基于DEA改进模型的建筑企业效率评价研究——以黑龙江省为例

ＺＨＵＺｈｅｎｇ — ｚｈｅｎｇ，ＬＩＹｉｎｇ，ＬＩＮＺｈｉ — ｍｉｎ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００４０，Ｃｈｉｎａ，Ｅ－ｍａｉｌ：６３２５０６１９６＠ｑｑ．ｃｏｍ
ｅｎｔｅｒｐｉｒｓｅｓｗｉｈｔｉｍｐｒｏｖｅｄＤＥＡ（ＩＤＥＡ）ｔｏｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈａｎｄｓｏｒｔ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｒｅｌａｔｉｖｅｅｉｃｆｉｅｎｃｙｏｆｓｔａｔｅ — ｏｗｎｅｄｅｎｔｅｐｒｒｉｓｅｓａｎｄ
ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｅｎｔｅｐｒｒｉｓｅｓｓｈａｒｉｎｇｔｈｅｌａｒｇｅｓｔｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｃｏｎｓｔｕｃｒｔｉｏｎｅｎｔｅｐｒｒｉｓｅｓｌｏｗｅｒｔｈａｎＨｏｎｇＫｏｎｇ，Ｍａｃａｏａｎｄ
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｉｎｒｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｙｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００４０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｅｉｃｆｉｅｎｃｙ，ｂｙｕｓｉｎｇＤＥＡｉｍｐｒｏｖｅｄｍｏｄｅｌ，ｉｔｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｅｉｃｆｉｅｎｃｙｏｆ

基于DEA方法的我国各省(市)区建筑业生产效率分析

摘要：引入虚拟决策单元，用ＤＡ分析方法，运Ｅ研究了我国各省（区建筑业的相对生产效率，市）进行了比较分析，并提出了强建筑业市增
场竞争力的建议。
关键词：筑业生产效率数据包络分析（Ｅ）建ＤＡ中图分类号：４７Ｆ０文献标识码：Ａ
产出
Ｓ柏，０则有：～，毋，
投入
京
总资严Ｋ（兀）从业人数￡（）利税总欷（力人力兀）３７４５２１９６６８１６０１ｌ６６４２６８
７８７０３４６
（）０＜ｌ则Ｄ１若。，ＭＵ０ｊ不为弱ＤＡ有效；Ｅ
ＭＵ）个Ｄ，每ＭＵ有ｍ种投入和ｓ种产出，本文通过创建虚拟决策单元，针对２０为Ｄ０５表１各省（）市区建筑业投入产出基本数据
省市区北
天
为剩余变量和松弛变量，为系数向量，为参数。
设数学规划（的最优解（点）入。）顶为，
４８３０４６６
９４４９０８７１０１８０
６２３０１３
５３３ｌ６９５９６０７５
３２７５６０
进行投入冗余率和产出不足率分析。将决策单元中各分量的５＿『与对应指标分量的比值定义为投入冗余率，它表示该投入分量指标可节省的比例；策单元中各分量的ｓ与对应决指标分量的比值被称为产出不足率＿】１。４
２０ＮＯ．１０８３
§ 磊

基于DEA方法的建筑业效率评价实证研究

第25卷第3期工程管理学报V ol. 25 No. 3 2011年06月Journal of Engineering Management Jun. 2011 基于DEA方法的建筑业效率评价实证研究张智慧，刘睿劼（清华大学建设管理系，北京 100084，E-mail：overloadhoho@）摘要：为了对中国建筑业的生产效率进行客观评价，并分析建筑业近年来的发展趋势，文章利用数据包络分析方法计算中国建筑业1996~2008年间的总效率、技术效率和规模效率，结果表明中国建筑业的效率进步目前主要依赖于规模效率的提高，而技术效率提高较为有限，揭示了建筑业发展的关键在于新技术的应用与推广。

文章在投入产出指标的选择上提出分组筛选法和主成分分析法两种方法，对过去的评价方法进行了改进，并将两种方法得到的不同结果进行对比分析，提高了评价精度。

关键词：数据包络分析；建筑业；效率；主成分分析中图分类号：F407.9 文献标识码：A 文章编号：1674-8859（2011）03-252-04Empirical Research on ConstructionEfficiency Assessment Based on Data Envelopment AnalysisZHANG Zhi-hui，LIU Rui-jie（Department of Construction Management，Tsinghua University，Beijing 100084，China，E-mail：overloadhoho@）Abstract：In order to evaluate the production efficiency in Chinese construction industry as well as to analyze its development trend，this article calculated the overall production efficiency，technical efficiency，and scale efficiency from 1996 to 2008 using the approach of Data Envelopment Analysis (DEA). The results show that the efficiency progress mainly depends on the improvement of scale efficiency，while the improvement of technical efficiency is relatively limited. The application and promotion of new technology is the crucial factor for the construction industry development. Two feasible solutions in selecting the input-output indicators were proposed which are Grouping Screening Methods (GSM) and Principal Component Analysis (PCA). The previous evaluation methods were improved and the different results by using these two methods were compared to improve the evaluation accuracy.Keywords：DEA；construction industry；efficiency；PCA建筑业作为国民经济的重要支柱产业，不仅其产出总量得到广泛重视，其生产效率也日益得到关注。

基于DEA模型的建筑施工企业生产效率分析与评价

基于DEA模型的建筑施工企业生产效率分析与评价摘要：介绍DEA规划模型的基本原理和特点，运用该模型对PL地产系统内的合作供方建筑企业的生产效率进行评价分析，并进一步分析评价结果非 DEA 有效的原因明确建筑企业的改进方向。

DEA 模型的分析结果能为企业管理者提供科学的决策信息，从而有利于提高企业的生产效率以及盈利模式。

关键词：EDA；建筑企业；生产效率；评价一．引言PL公司是国有房地产上市公司，国家一级房地产开发资质企业，连续五年荣膺中国房地产行业领导公司品牌。

2006年7月，公司股票在上海证券交易所上市，并入选"2008年度中国上市公司优秀管理团队"，2013年荣获上市公司综合实力第二名，风险控制第一名。

2013年PL公司物业获评中国物业管理行业top200第二名、百强企业首选服务品牌第二名。

随着PL公司的不断发展壮大，其合作供方总承包单位建筑企业也跟随着PL的脚步不断发展，其供方有国内大型建筑施工企业中建系统企业，例如中国建筑第五工程局有限公司、中建三局集团有限公司、中国建筑第四工程局有限公司、中国建筑第八工程局有限公司、江苏省苏中建设集团股份有限公司等特级企业，也有一级施工资质的广州富利建筑安装工程有限公司旗下的各个分公司企业。

各个建筑施工企业的企业文化、管理组织架构以及综合实力各自有各自的特点，且生产效率各自存在其特点，现通过DEA 模型的分析各自企业的单项目的生产效率情况，从而分析其企业的生产效率以及盈利模式。

二．DEA模型理论介绍1 DEA概况1978年著名的运筹学家查尼斯（A?Charnes）、库珀（W?W?Cooper）及罗兹（E?Rhodes）首先提出了一个评价部门间相对有效性的数据包络分析法（the method of data envelopment analysis），简称DEA方法。

它是根据一组输入和输出的观察值来估计有效生产前沿面。

他们的第一个DEA模型称为模型，是用来评价部门间的相对“规模有效”的。

应用数据包络分析(DEA)评价住宅建筑生态效率

应用数据包络分析(DEA)评价住宅建筑生态效率摘要：本文以数据包络分析（DEA）为工具，探讨住宅建筑生态效率评价技术方法问题。

主要内容为三部分：第一，构建生态效率指标体系。

以绿色建筑评价标准和住宅价值理论为指导，确立土地、能源、资源、成本为四项输入指标，交通、室内、室外、配套为四项输出指标；第二，以深圳高层住宅项目为实例，取得相关数据，选择DEA超效率模型计算出DEA综合效率值；第三，分析各项评价指标对结果的影响，判断整体评价方案的可靠性与可行性。

关键词：DEA，生态效率，绿色建筑，高层住宅，建筑设计Abstract: based on data envelopment analysis (DEA) is a tool, discusses the issue of residential building ecological efficiency evaluation methods. Main contents of three parts: first, construct the index system of ecological efficiency. To the green building evaluation standard and residential value theory as a guide, establish land, energy, resources and cost for the four input indicators, transportation, indoor and outdoor, form a complete set for four output indicators; Second, high-rise residential project in shenzhen as an example, obtains the relevant data, choose DEA model to calculate the super efficiency DEA efficiency of comprehensive value; Third, analyze the evaluation indicators of results, the influence of the reliability and feasibility of judging the overall solution.Key words: DEA, ecological efficiency, green buildings, high-rise residential, architectural design生态效率(Ecological Efficiency)是商品或服务的经济价值与其生产及使用生命周期中环境负荷的比值。

基于DEA的河南省建筑业效率评价研究

基于DEA的河南省建筑业效率评价研究1. 引言1.1 研究背景建筑业作为我国经济的重要支柱产业之一，对于促进经济发展和推动城市化进程具有重要意义。

河南省作为我国人口大省和经济大省，建筑业在其经济发展中扮演着重要的角色。

由于各种因素的影响，河南省建筑业效率存在一定的问题，如资源利用效率低下、生产效率不高等。

深入研究河南省建筑业的效率评价，探索提升建筑业效率的途径和方法，具有重要的现实意义。

基于此，本研究将运用数据包络分析（DEA）模型，结合河南省建筑业的实际情况，对河南省建筑业的效率进行评价和分析。

通过研究，可以为河南省建筑业的发展提供科学的评价依据和决策参考，促进建筑业的可持续发展和经济增长，实现河南省经济的转型升级。

1.2 研究目的本文旨在通过基于DEA的河南省建筑业效率评价研究，探讨河南省建筑业的效率水平，识别存在的问题和改进空间，为政府部门和企业提供科学的决策参考。

具体目的如下：1. 分析河南省建筑业目前的整体效率水平，了解其发展现状；2. 比较不同建筑企业之间的效率差异，找出高效率和低效率的原因；3. 探索影响河南省建筑业效率的内部和外部因素；4. 提出促进河南省建筑业提高效率的对策建议，促进行业持续健康发展。

1.3 研究意义河南省建筑业一直是当地经济发展的重要支柱产业之一。

随着经济的不断发展和建设项目的不断增加，建筑业的效率评价显得尤为重要。

通过本次研究，可以对河南省建筑业的效率情况进行客观评估，发现存在的问题和不足，为进一步提高建筑业的效率和促进产业发展提供参考依据。

研究建筑业效率评价的意义主要体现在以下几个方面：通过评价建筑业的效率，可以帮助相关部门和企业了解自身的经营状况和竞争力，及时调整经营策略，优化资源配置，提升生产效率和盈利能力。

建筑业作为国民经济的支柱产业，其效率的提高直接关系到当地经济的发展速度和质量。

通过对建筑业的效率评价，可以为政府制定相关政策和调控经济发展提供参考依据。

基于DEA模型的我国各省区建筑业生产效率评价实证研究

基于DEA模型的我国各省区建筑业生产效率评价实证研究李伟;李光辉;李月娟;贾培云
【期刊名称】《科技进步与对策》
【年(卷),期】2009(026)021
【摘要】随着我国经济的快速增长,我国对固定资产和基础设施的投资力度不断加大,建筑业在整个国民经济中的地位也越来越重要.以我国31省区建筑业的生产效率状况作为研究对象,运用DEA方法建立了建筑业效率评价模型.根据国家统计年鉴数据,运用基于DEA模型的生产效率评价方法对我国31省区建筑业的总效率、技术效率、规模效率进行了实证研究,为国家对于建筑业进行宏观调控提供了理论依据,为各省区改进建筑行业生产效率提出了政策建议.
【总页数】3页(P153-155)
【作者】李伟;李光辉;李月娟;贾培云
【作者单位】东北电力大学,经济管理学院,吉林,吉林,132012;东北电力大学,经济管理学院,吉林,吉林,132012;东北电力大学,经济管理学院,吉林,吉林,132012;东北电力大学,经济管理学院,吉林,吉林,132012
【正文语种】中文
【中图分类】F406
【相关文献】
1.基于DEA模型的北京市建筑业生产效率评价 [J], 郑晓晓;刘伊生;时颖
2.基于DEA模型的河南省建筑业生产效率评价 [J], 刘蕊;袁可佳
3.基于DEA模型的我国各省区建筑业生产效率评价 [J], 肖艳青;庞永师;郭家印;刘景矿
4.安徽省农业生产效率评价及空间演变规律
——基于三阶段DEA模型的实证研究 [J], 许亚松;张克荣;侯有信;蒋武林
5.基于DEA模型的安徽省建筑业生产效率评价 [J], 马秀丽
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基于DEA模型的北京市建筑业生产效率评价

基于DEA模型的北京市建筑业生产效率评价郑晓晓;刘伊生;时颖【摘要】利用数据包络分析方法(DEA)研究北京市建筑业整体效率、规模效率与技术效率.从自身发展的纵向角度分析北京市建筑业2004-2014年间的生产效率的结果显示:整体效率有所提高,但整体效率的提升主要源于规模效率的提升,技术效率相对变化较小;从横向对比角度比较2014年北京市与其他代表性省市建筑业生产效率的结果表明:北京市建筑业生产纯技术效率与规模效率偏低,需进一步提升.要提高北京市建筑业生产效率,应调整优化产业结构;适当扩大规模,实现规模收益;创新发展方式,促进建筑业转型升级;提高人员素质,合理控制劳动力投入;加大科技投入,推进建筑工业化发展.【期刊名称】《北京交通大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2017(016)002【总页数】9页(P76-84)【关键词】DEA方法;北京市建筑业;生产效率【作者】郑晓晓;刘伊生;时颖【作者单位】北京交通大学经济管理学院;北京交通大学经济管理学院,北京100044;河北建筑工程学院经济管理学院,河北张家口075000【正文语种】中文【中图分类】F272.5改革开放以来，建筑业随着经济建设的快速发展而逐渐壮大，已经成为继工业、农业和商业之后的第四大支柱产业[1]。

根据2015年《中国统计年鉴》与国家统计局官网数据，建筑业总产值自1980年的287亿元增至2014年的176 713亿元，占全国GDP的7. 03%。

与此同时，根据中国投入产出基本流量表(2012)的统计，建筑业的直接消耗高达101 807.8亿元，占总消耗的9.56%。

可见，一方面，建筑业已经成为我国GDP的主要贡献者；另一方面，建筑业也是我国生产资料的主要消耗者[2]。

为保持我国经济处于健康、可持续的发展状态，建筑业生产效率成为一个重要的研究课题。

建筑业生产效率是指产业在一定技术条件下，通过合理分配投入，以期获得最佳产出的能力，是对产业实现投入最小化或产出最大化有效程度的度量[3]。

基于DEA模型的河南省建筑业生产效率评价

基于DEA模型的河南省建筑业生产效率评价刘蕊;袁可佳【摘要】建筑业生产总值在河南省各行业中排名较高,而其生产效率在全国建筑业中处于中等偏下水平.文章运用DEA模型分析河南省2013年建筑业的综合效率、技术效率、规模效率,并对技术无效而总产值排名前5名的五个城市进行投入和产出的投影分析.结果显示,郑州、鹤壁等3个城市技术有效而规模无效,开封、平顶山等8个城市技术和规模都无效.效率不高的原因主要是由于投入冗余,尤其是企业资产投入冗余,需减小不合理投入、提高资源利用效率.【期刊名称】《管理工程师》【年(卷),期】2015(020)006【总页数】5页(P52-56)【关键词】建筑业;效率评价;DEA模型【作者】刘蕊;袁可佳【作者单位】南阳理工学院土木工程学院;南阳理工学院土木工程学院【正文语种】中文建筑业是国民经济的重要组成部分，河南省建筑业总产值自1983年到2013年增长迅速，尤其是2005年以后，平均增长率达到27.32%。

2013年，河南省全年建筑业增加值1845.79亿元，占全省生产总值的5.7%，在各行业中排名达到第4名。

然而2013年全国建筑业增加值占国内生产总值的比例已达6.9%，河南省水平远低于全国。

对河南省建筑业投入产出生产效率进行分析评价，有利于发现不足、有针对性的分析原因、采取措施。

据分析，2012年河南省建筑业综合效率在全国31个地区中排名第13，技术效率排名第21，在全国属于中等水平。

本文对河南省内18个城市建筑业投入产出生产效率进行分析研究，旨在寻找生产效率不高的原因，促进河南省建筑业朝着健康高效的方向发展。

一、研究现状目前研究建筑业效率常用的方法有数据包络分析法(DEA)、参数型随机前沿分析法(SFA)等，其中DEA方法研究的文献较多。

崔秀敏(2013)运用SFA方法对我国29个省份2001～2010年的建筑业数据进行了技术效率分析，结果表明我国建筑业技术效率水平不高，存在着显著的技术非效率，且资本产出弹性系数大于劳动产出弹性系数。

基于DEA数据包络分析的建筑业企业效率评价

基于DEA数据包络分析的建筑业企业效率评价金东鑫;莫俊文【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2013(32)30【摘要】追求高效率是经济活动的重要因素，作为大投入大产出的建筑业生产更应该如此，但如今我国建筑业企业更多的是专注于提高业绩却很少注意到生产资料是否被合理利用。

文章将DEA数据包络分析方法及其模型应用到建筑业企业的效率评价中来，为建筑业企业的效率评价提供新的思路。

%The pursuit of high efficiency is an important factor of economic activity, especial for construction industry which has big input and output. But now construction enterprise focuses on performance improvement rather than the reasonable use of means of production. The paper puts forward the new efficiency evaluation of construction enterprise by using the Data Envelopment Analysis (DEA) method and its model.【总页数】2页(P123-123,124)【作者】金东鑫;莫俊文【作者单位】兰州交通大学，兰州730070;兰州交通大学，兰州730070【正文语种】中文【中图分类】F279.23【相关文献】1.数据包络分析(DEA)——企业科技资源配置效率评价的一种有效方法 [J], 李哲;吴红叶;刘若楠2.西部地区国有企业与私营企业经济效率分析——基于DEA数据包络分析方法[J], 汪慧玲;鲁德帝3.建筑业企业技术创新效率评价研究——基于DEA方法的实证分析 [J], 王昭;4.建筑业企业技术创新效率评价研究——基于DEA方法的实证分析 [J], 王昭5.基于DEA数据包络分析的安徽省装备制造业技术创新效率评价 [J], 肖红;郝世绵因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于DEA模型的中国建筑业生产技术效率的比较研究

基于DEA模型的中国建筑业生产技术效率的比较研究摘要：以中国31个省市自治区建筑业投入产出2010年截面统计数据为基础，基于数据包络分析法（data evelopment analysis，简称DEA）来评价各省市自治区建筑业2010年的生产技术效率。

结果显示，2010年东部发达地区的江苏、浙江、山东、北京、广东的建筑业生产总值排名靠前，江苏、浙江、山东、四川、河南的建筑业从业人数排名靠前，江苏、浙江、山东、湖北、河南的机械设备年末总功率及固定资产投资排名均靠前。

本项研究为横向比较衡量建筑业生产技术效率提供了有效的途径。

关键词：数据包络分析法；生产技术效率；建筑业建筑业是我国国民经济中重要行业，占国民生产总值约5%~10%之间[1]。

对建筑业的生产技术的研究方法主要有生产函数法、法雷尔非参数法、数据包络分析法等。

本文基于数据包络分析法，对中国31个省市自治区全国建筑业投入产出2010年截面统计数据进行分析，进而评价2010年各省市自治区建筑业的生产技术效率。

1 DEA模型的建立1.1 DEA模型的基本思路数据包络分析基本思路是把每一个被评价的组织作为一个决策单元（decision making unit,DMU），再由众多决策单位构成被衡量绩效的群体，通过对投入和产出比率的综合分析，确定有效生产前沿面，并根据DMU与有效生产前沿面的距离状况，确定各DMU是否DEA有效[2]。

假设：存在n个决策单元（j=1，2，…，n），每个决策单元有相同的m项投入（input）（i = 1，2，…，m），每个决策单元有相同的s项产出（output）（r= 1，2，…，s），Xij（第j决策单元的第i项投入），Yrj（第j决策单元的第r项产出），衡量第j0决策单元的DEA有效性，实质就是判断决策单元是否位于可能集的“生产前沿面”上，生产前沿面指由观察到的决策单元的输入数据和输出数据的包络面的有效部分。

先构造一个由 n 个决策单元组成（线性组合成）的假想决策单元。

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随着我国固定资产投资力度加大以及房地产行业快速发展，我国建筑业从业人员从2005年的2669.9万人发展到2010年末的4160.43万人，企业数量由2005年的58750个增长到2010年的71863个，资产规模由2005年的31485.73亿元增长到2010年的75221.77亿元，建筑业总产值由2005年的34552.1亿元增加到2010年的96031.13亿元①。

从数量上来看，我国建筑业取得了巨大发展，从发展质量特别是效率方面看，是否也取得同样的进步，便值得进一步研究。

本文运用数据包络分析（DEA ）方法对2005～2010年我国建筑业效率进行评价，并对效率变化及其成因进行分析，为提高我国建筑业效率提供参考和建议。

1文献回顾对于建筑业效率的研究，国外学者主要是从企业层面进行的。

Edvardsen 对2001年挪威建筑业企业进行分析，样本企业平均效率较高，达到0.834，高计时工资、低学徒比例、低产品品种、高工作时间有利于效率的提高[1]；Nguyen 等针对2002年越南2298家建筑业企业数据，应用DEA 和SFA 法计算技术效率，结果分别为0.586和0.578，发现国有建筑业企业效率高于非国有建筑业企业[2]。

国内研究方面，陈江明、高迎伏（2008）用DEA 方法对施工企业效率进行评价，为施工企业改进效率提出建议[3]；葛振波等（2010）从生态效率角度，对我国各省区2007年建筑[摘要]采用数据包络分析（DEA ）方法，对2005~2010年我国建筑业效率进行评价，指出我国建筑业效率有所下降，其原因主要是建筑企业自身能力跟不上新技术要求、综合能力不足、规模把控能力有限以及行业整体不规范等，建议从规范行业、加大技术创新力度、提升人员素质等方面入手，提升我国建筑业效率。

[关键词]数据包络分析；建筑业；综合效率；技术效率；规模效率Abstract:This paper evaluates the efficiency of Chinese construction industry from 2005to 2010using the data envelopment analysis （DEA）method,and finds out the decreasing trend in Chinese construction industry.The re －search points out the reasons for the decreasing efficiency are incapability of Chinese construction industry to adapt the technology improvement,weakly comprehensive abilities,clumsiness in scale-control,and irregularities of Chi －nese construction market system.In order to promote efficiency,suggests to regulate market system,strengthen tech －nical innovation and improve the personnel quality.Key words:data envelopment analysis;construction industry;overall efficiency;technical efficiency;scale efficiency [中图分类号]F407.9[文献标识码]B[文章编号]1002-851X （2012）07-0005-04①数据来源中经网统计数据库查询与辅助决策系统[作者简介]宁德保，男，生于1974年，江苏沛县人，博士，中国建设银行工程造价咨询中心工程师，研究方向：工程造价、项目管理。

李莹，女，生于1975年，高级经济师，博士，研究方向：产业经济。

基于DEA 方法的我国建筑业效率评价研究■宁德保1，李莹2（1.中国建设银行股份有限公司公司业务部，北京100032；2.波士顿科学中国，北京100007）业效率进行评价研究[4]；李伟等（2009）运用DEA方法对我国31各省区2007年建筑业效率进行评价，发现只有11个省区是有效评价单元，指出应加大技术改造和规模改建的力度，提升建筑业效率[5]。

2数据包络分析（DEA）模型数据包络分析是由Charnes，Cooper和Rhodes在1978年首先提出来的，是评价多个决策单元效率及其有效性的一种非参数方法[6,7]。

基本思路是通过数学规划模型，对各个决策单元的相对效率作出评价。

每一个决策单元（DMU）都可以看作是具有相同功能的实体，利用对其输入、输出数据的综合分析，得出每个DMU的相对效率指标，据此将各DMU排序，确定有效的DMU，并指出其他DMU非有效的原因和程度。

DEA方法的常用评估模型是CCR和BCC两种，分别用来评价各决策单元的综合效率和技术效率。

2.1CCR模型假设有n个决策单元，每个决策单元都有m种输入和s种输出，CCR模型可表示如下：minθ=V D通过该模型可以得到每个决策单元的有效性和综合效率（θ）。

2.2BCC模型1984年，Banker，Charnes和Cooper对CCR模型进行了改进，增加了对最优解λ的约束，从而剔除了规模效率的影响，得到了测算决策单元技术效率的BCC模型[9]，带有剩余变量和松弛变量的BCC模型为：minθ=V D通过BCC模型可以计算在可变规模条件下的技术效率（θT）。

2.3综合效率、规模效率和技术效率综合效率由其技术效率（θT）和规模效率（θS）决定，三者有如下分解关系：θ=θT×θS，即，综合效率=技术效率×规模效率。

技术效率反映在给定投入的情况下评价对象获取最大产出的能力，规模效率反映了评价对象是否在最合适的投资规模下进行经营。

由DEA方法的CCR模型得出的θ是评价对象k的综合效率值，且0≤θ≤1。

当θ=1时，评价对象是综合效率相对有效的，它是效率前沿面上的点。

而由BCC模型得到的θT值是评价对象k的技术效率。

同样的，0≤θT≤1。

当θT=1时，评价对象处于技术相对有效状态。

通过上述两个模型得到的综合效率值和技术效率值，就可以推算出规模效率θS，0≤θS≤1。

当θS=1时，评价对象处于规模相对有效状态。

3数据来源及变量选取本文数据来源于中经网统计数据库查询与辅助决策系统。

在模型变量选取方面，为了尽可能降低各指标间的相关性，避免重复，所选的投入指标与产出指标的总数应少于考察单元总数的一半，同时考虑到影响总效率的规模效率因素和技术效率因素，本研究选取了全国各省及直辖市（不包括台湾、香港、澳门地区）的从业总人数、施工面积、总资产以及自有设备总功率作为模型的投入变量。

之所以选择这四个指标是因为它们代表了建筑业投入的四个主要方面：劳动力数量、劳动成本、资本投入和机械功率。

产出变量方面，本文选取建筑业总产值及竣工面积。

4结果分析本研究利用DEAP2.1软件[9]，计算得到各省份2005~ 2010年建筑业的综合效率、技术效率和规模效率，其结果见表1、表2及表3。

从综合效率来看，建筑业综合效率均值呈现下降趋势，特别是2009年，综合效率均值仅为0.855。

从达到相对有效的省份来看，2005年有15个，2006年14个，2007年11个，2008年12个，2009年10个，2010年11个。

与2005年综合效率相比，河北、山西等19个省份2010年的综合效率都有所下降。

将综合效率分解为技术效率和规模效率进行分析，从技术效率方面来看，也出现了不同程度的下降，技术效率均值由2005年的0.953下降到2010年的0.942。

而达到技术效率相对有效的省份，2005年16个，2006年19个，2007年20个，2008年18个，2009年19个，2010年15个，先升后降。

s.t.nj=1ΣX jλj+S-=θX0nj=1ΣY jλj-S+=Y0nJΣλj=1λj≥0，j=1，2，…，n S+≥0，S-≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥0s.t.nj=1ΣX jλj+S-=θX0nj=1ΣY jλj-S+=Y0λj≥0，j=1，2，…，n S+≥0，S-≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥0从规模效率来看，规模效率均值由2005年的0.978下降至2010年的0.948。

达到规模相对有效的省份，2005年16个，2006年15个，2007年11个，2008年14个，2009年10个，2010年12个，所有年份都较2005年有所减少。

5研究结论总体来看，2005~2010年期间，我国建筑业效率并没有随着行业整体的扩张实现提升，反而有所下降，如图1所示。

5.1效率下降原因分析笔者认为建筑业效率降低的主要原因主要有如下几点：一是技术进步使得建筑业有效前沿面发生变动，而我国建筑业自身能力未跟上技术进步的要求。

例如，新的施工技术及机械设备的使用可以更少的投入得到相同甚至更多的产出，大大提升劳动生产率，但同时对建筑企业的人员、物资、资金调配能力提出了更高的要求。

而我国许多建筑企业由于不重视技术创新及消化吸收，不重视对表12005~2010年各省区综合效率省份2005年2006年2007年2008年2009年2010年北京 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000天津 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000河北 1.000 1.0000.8750.8120.7390.884山西 1.0000.9280.8970.9900.9270.847内蒙 1.000 1.000 1.000 1.0000.7510.823辽宁 1.000 1.0000.9070.8990.8290.923吉林0.945 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000黑龙江0.8970.8660.9370.8760.9970.978上海 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000江苏 1.0000.9680.9540.9960.9380.990浙江 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000安徽0.9700.9410.8970.8810.7770.831福建0.8670.8450.8660.8420.8030.814江西 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000山东0.8830.8670.7830.8100.6370.718河南0.8770.9640.9480.9180.8270.864湖北 1.0000.9630.8500.8060.7390.802湖南 1.000 1.0000.9770.9400.9420.955广东0.7960.7800.7320.7500.6520.693广西0.7670.7820.7460.7690.7530.868海南0.7510.778 1.0000.8220.818 1.000重庆0.9850.9300.8830.8820.7450.923四川0.8640.8700.8360.8330.7440.729贵州0.7480.7390.6630.6670.6610.636云南0.8820.9850.8780.8130.6730.700西藏 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000陕西0.979 1.0000.975 1.0000.883 1.000甘肃0.8220.8560.7350.7940.6690.774青海0.869 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000宁夏 1.0000.8390.957 1.000 1.0000.926新疆 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000均值0.9320.9320.9130.9060.8550.893表22005~2010年各省区技术效率省份2005年2006年2007年2008年2009年2010年北京 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000天津 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000河北 1.000 1.0000.9600.8950.8730.919山西 1.0000.9340.950 1.000 1.0000.967内蒙 1.000 1.000 1.000 1.0000.7580.825辽宁 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000吉林 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000黑龙江0.9370.915 1.0000.886 1.0000.978上海 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000江苏 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000浙江 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000安徽0.9750.961 1.0000.9380.9100.927福建0.8720.8480.8720.8440.8120.898江西 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000山东0.9740.976 1.0000.9770.9240.946河南0.8770.964 1.000 1.000 1.0000.995湖北 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000湖南 1.000 1.0000.9870.9410.9600.986广东0.8060.8170.7990.8330.8650.824广西0.7700.7860.7540.7940.7770.873海南0.911 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000重庆0.9870.9310.8910.8890.8670.928四川0.9290.9190.9060.9080.9650.959贵州0.7580.7530.6660.7070.6700.641云南0.957 1.0000.9240.8130.6920.741西藏 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000陕西0.980 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000甘肃0.8400.8560.7530.8240.6910.794青海0.966 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000宁夏 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000新疆 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000均值0.9530.9570.9500.9440.9280.942图12005~2010年我国建筑业效率人才培养等，导致运用新技术及设备能力不足，不能充分发挥或利用先进技术，产出虽然增加，但达不到技术有效前沿面，效率值降低。