基于DEA模型的房地产投入产出效率评价

基于DEA模型的河南省产业集聚区投入产出效率分析

摘 要：运用DEA模型对河南省产业集聚区投入产出效率进行分析与评价。结果发现：河南省产业集聚区投入产出效率整体水平不高，仅达到了最优值的60%；三种效率中纯技术效率最高，说明河南省产业集聚区的学习创新水平和组织管理能力相对突出；整体规模效率为74.7%，多数集聚区都处于规模报酬递增状态，需进一步扩大规模来提高规模效率。针对这些情况，河南省需要通过适度扩大集聚区规模、建设区域创新网络、改革绩效考核办法等措施提高产业集聚区的投入产出效率。

关键词：产业集聚区；DEA；综合效率；纯技术效率；规模效率

产业集聚区是构建现代产业体系的载体，是优化经济结构、转变发展方式、实现节约集约发展的基础工程[1，2]。经过多年的建设和发展，河南省目前共有产业集聚区180个，这些集聚区在推动产业升级、承接产业转移、解决就业问题、带动地方经济发展等方面发挥了举足轻重的作用。国务院在《关于支持河南省加快建设中原经济区的指导意见》中明确指出“要整合提升各类产业园区，科学规划建设产业集聚区”[3]。河南省在“十二五”发展规划中也把产业集聚区建设作为拉动增长、优化结构、增强竞争力的战略举措[4]。因此在未来一段时间，产业集聚区仍将是河南省产业、经济发展的主要力量。然而同长三角、珠三角等发达经济区相比，河南省产业集聚区尚存在发展水平参差不齐，集群发展意识不强，综合竞争力较弱等问题；部分产业集聚区规模较小，没有形成较为完整的产业链条，不能享受产业集聚所带来的规模效益；部分产业集聚区技术学习、创新的能力较弱，严重限制了生产效率的提升；部分集聚区发展方式粗放，造成了大量的资源浪费并对区域环境承载力构成了威胁[2，5]。基于这些问题，本文拟采用DEA模型对河南省产业集聚区投入产出效率进行测算和分析。

对于产业集聚区而言，投入产出效率高意味着其生产技术、规模集聚水平和经营管理水平合理高效，具有较强的竞争力。近年，国内学界利用DEA模型来测度城市群[6]、特大城市[7]、旅游产业[8]、城市公共系统建设[9]投入产出效率的成果已不鲜见。但利用DEA模型测度产业集群或集聚区投入产出效率的研究还比较少。石晓军[10]对我国11个国家软件产业基地进行了投入产出效率分析。王艺明[11]、许陈生[12]分别利用DEA模型对我国53个国家级高新区效率进行了分析与评价，发现我国高新区技术效率、规模效率和纯技术效率都偏低，纯技术效率是影响综合效率的主要原因，且多数高新区都处于规模报酬递增阶段。史焱文等[13]对鄢陵县花木产业集群进行了绩效评价，认为该集群总体效率偏低，且受纯技术效率的影响比较显著。本文拟用DEA模型测度河南省产业集聚区投入产出的规模效率、纯技术效率、综合效率，并结合集聚区的规模效率增减趋势，分析集聚区发展的现状、问题与对策，以期为河南省产业集聚区建设提供一定理论支持。

基于DEA模型的房地产投入产出效率评价

DEA模型，即数据包络分析模型，是由美国John F. Butler教授和Abraham Charnes教授等人在1984年提出的一种多变量效率评价方法。DEA模型能够对非线性的效率评价进行客观的量化分析，因此在评价房地产企业的投入产出效率上具有重要的应用价值。本文将基于DEA模型对房地产企业的投入产出效率进行评价，以期为房地产企业提供科学的决策依据。

我们需要确定参与评价的房地产企业的投入产出指标。通常来说，房地产企业的投入指标包括资金、人力、物资等方面的投入，而产出指标则包括房地产销售额、利润、资产收益率等方面的产出。在确定投入产出指标后，我们可以利用DEA模型对这些指标进行评价。

DEA模型的评价方法主要分为两种：CCR模型和BCC模型。CCR模型是以Charnes、Cooper和Rhodes三位教授的姓氏字母命名的，该模型假设所有企业的投入产出效率均相同。而BCC模型则是以Banker、Charnes和Cooper三位教授的姓氏字母命名的，该模型在CCCR模型的基础上加入了规模效率。在具体应用时，我们可以根据情况选择适合的模型进行评价。

在进行评价时，我们需要输入每个房地产企业的投入产出数据，然后利用DEA模型进行计算。计算完成后，我们可以得到每个房地产企业的效率评分，根据评分的高低对房地产企业进行排名，从而实现对房地产企业的投入产出效率进行评价。

通过DEA模型的评价，我们可以发现房地产企业的投入产出效率问题所在，并提出相应的改进措施。在投入方面，房地产企业可以优化资金、人力和物资的配置，提高资源利用效率；在产出方面，房地产企业可以提高销售额、利润和资产收益率，实现更好的经济效益。通过改进措施的实施，房地产企业的投入产出效率将得到提升，为企业的可持续发展提供坚实的基础。

除了评价房地产企业的投入产出效率外，DEA模型还能够对房地产企业进行效率比较和效率前沿分析。通过与同行业企业的效率比较，房地产企业可以了解自身在同行业中的位置，找出自身存在的不足之处；通过效率前沿分析，房地产企业可以了解同行业中效率最高的企业是如何进行经营管理的，从而借鉴其经验，提高自身的管理水平。

基于ＤＥＡ模型的中国环保投入相对效率评价研究　

颜伟，唐德善　

（河海大学商学院，江苏南京２１００９８）　

【摘　要】基于ＤＥＡ的Ｃ２Ｒ模型，引入非Ａｒｃｈｉｍｅｄｅｓ无穷小量８及ＤＥＡ交叉评价方法，文章对中国环保投入的利用　效率进行了实证分析。结果表明，目前我国环保投入总量依然不足，投入产出效率有待提高，投资结构不尽合理，环保从业　

人员数量不足、整体素质有待进一步提高。评价结果对环保产业发展的政策制定具有重要指导意义。　【关键词】ＤＥＡ模型；环保投入；相对效率；评价　

【中图分类号】Ｆ２２３　【文献标识码】Ａ　【文章编号】１００４－２７６８（２００７）０４－００２１—０２　

改革开放以来，中国经济取得了举世瞩目的成就，２００４年　

中国经济相当繁荣，比上年增长９，５％，Ｉｌｌ保持了１９８０年以来的　平均增长率。但是，高速经济增长也为此付出了高昂的环境成　

本，据测算，整个２０世纪９０年代，如果按年均ＧＤＰ增长速度　

为９，８％计，其中约有４％～６％日是以牺牲自身生存环境换取的，　

属“环境欠账”。可见，自然环境的健康和安全已是关系到人类　

生存发展的重大问题，环保产业的发展也是大势所趋了。我国　

“十一五”规划明确提出“大力发展环保产业，建立社会化多元　

化环保投融资机制，运用经济手段推进污染治理市场化进程”。　

按照目前国内外关于环保投资概念的“费用说”，环保投资　

包括污染防治费用和一部分城市公用基础设施投资。［３１本文基　

于这一标准和研究目的，将“环保投资”概念扩充到“环保投入”　

概念。从环保市场需求角度看，目前学者们对环保投入的研究　

多是集中在量的增加上，鲜见对投入效率的研究文献。本文利　

用数据包络分析工具（ＤＥＡ模型），拟对１９９６年～２００３年中国　

环保投入产出的相对效率进行评价研究，这对环保产业发展的　

政策制定具有重要指导意义。　

一、数据包络分析（ＤＥＡ）　

１９７８年，数据包络分析（Ｄａｔａ　Ｅｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ａｎａｌｙｓｉｓ，简称　

第２７卷第１期　基于ＤＥＡ的高校知识产权投入产出效率评析　

基于ＤＥＡ的高校知识产权投入产出效率评析水　

张垒　唐　恒　

（江苏大学江苏省知识产权研究中心　江苏镇江２１２０１３）　

摘要：高校作为知识传播的源头和技术创新的主要基地之一，随着科技经费投入和科技人才的增加，创　造出越来越多的知识产权成果，因此，对高校知识产权投入产出的效率研究就显得十分必要了。文章利用ＤＥＡ　模型，从年度相对比、各个类型高校相对比和各个省市相对比较等方面研究了高校知识产权的投入产出效率问　题，并根据分析结果提出了高校知识产权资源优化配置的建议。　关键词：ＤＥＡ；高校；知识产权　

在知识产权日渐成为参与国际竞争重要战略手段的今天，我们建设创新型国家，提高国际竞争　力，必须强化自主创新能力，激发全民族的创新精神，创造更多的自主知识产权。为此国务院于２００８年　６月颁布了《国家知识产权战略纲要》，其中纲要的战略重点明确指出要充分发挥高等学校在知识产权创　造中的重要作用，战略措施中指出促进高等学校的创新成果向企业转移，同时要加强知识产权人才队伍　建设，在高等学校开设知识产权相关课程，将知识产权教育纳入高校学生素质教育体系。　高校作为高等人才培养和科研的重要基地，对于科技创新和知识产权的创造无疑承载着重要的作用。　高校是知识和技术创新的源头，也是知识产权产出的重要基地之一。知识产权在很大程度上也体现了高　校的科研创新能力，成为高校科研实力的一种表征。所以近年来知识产权工作也得到高校的重视，知识　产权保护意识增强，知识产权产出成果增多，知识产权的创造、运用能力得到提升。　这些成果的取得与国家对教育和技术研发的重视密切相关，随着国家对于教育和科研的重视，大学　的科研经费投入和人才培养都快速增加。高校的科技经费投入近年来约占全国年科技经费的８％左右，科　技经费总量从２００３年的２５３．３亿元上升至２００７年的５４５．３亿元，实现了１１５％的增长。高校的科技人员