数据说明与评价结果分析

1．构建决策单元

DEA分析实际可以看作一个“黑箱”分析，而每个决策单元就相当于一个黑箱，因此构建决策单元是进行DEA分析的基础。决策单元最重要的要求就是同构，它们的输入与输出要基本上遵循相似的过程，通常将同一行业中的不同企业构成一组决策单元，例如对银行业的DEA分析是分别将中国银行、工商银行、交通银行等企业作为决策单元。而在分析宏观经济时通常以各个省（州）、市作为DMU，因此本书选取我国的省、直辖市、自治区作为决策单元，但考虑到一方面香港、澳门和台湾地区数据的缺失，另一方面这三个地区经济发展和内地与有不同，故选取北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆31个省级别行政区（分别依次用1，2，3，…，31表示）作为DEA分析的决策单元。从地区的规模效应间接反映了全国产业发展的规模效应。

2．建立输入输出指标与数据

DEA分析的一个特点就是可以进行多投入多产出的分析，但是在进行指标选取时注意输入与输出并不是随意选取的，既要符合定性要求（输入与输出存在同向关系即输入的增加有利于促进输出的增加），又要符合定量要求（输入的数值要尽量小，输出的数值要尽量大）。这里选取两个输出变量Y 1（选取各省GDP）和Y 2（各省的财政收入）；5个输入变量分别是X 1（各省的全社会固定资产投资额）、X 2（城镇就业总人数）、X 3（专利申请数量）、X 4（外商投资总额）、X 5（物价指数）。考虑数据的整齐性，这里选取2001—2010年的数据进行分析。

3．DEA结果分析

本书通过DEAP2．1软件进行分析，对上述的2个输出变量和5个输入变量采取规模报酬可变的VRS模型计算出技术效率，也叫综合效率（crste）、纯技术效率（vrste）和规模效率（scale）。表6．3中可以看出从2001—2010年，整体规模效率为1的省份总数在15个左右，2001—2003年有16个省，2004—2006年有15个省，2007—2009年有14个省，2010年有15个省，在310个规模效率值中等于1的有188个。将表6．3中2001—2010年的规模效率求平均值（如图6．3所示）：大部分省份的规模效率平均值接近于1，主要有宁夏、吉林、辽宁、江西、陕西、湖北和安徽的规模效率较低，低于0．93。另外，分析结果体现了以下几个特征：第一，从10年跨度看，人口多与人口少的省份都有规模效率为1的情况。在总数保持稳定的同时，又有北京、内蒙古、河北、山东、河南、贵州、新疆6个省、自治区直辖市的规模效率从2001—2010年一直保持为1。这7个地区分布在整体上可以分为两类，一类是经济体量大并且劳动力充足，比如北京、山东、河南、河北，它们属于大输入大输出类型；一类是经济体量小但资源丰富，比如内蒙古、贵州、新疆，属于小输入小输出类型。第二，个别省份规模效率出现交替性变化。在这10年间有些地区的规模效率降低了，比如江苏、浙江、福建等；有的地区的规模效率上升了，比如上海、山西等；也有地区间隔性地出现规模效率为1的情况，比如云南、西藏等。第三，从整体的规模效率分布看，东部沿海地区高于中西部地区。北上广在多数年份为规模有效，陕西、甘肃、宁夏、青海等多数年份规模效率低于1。因此，从数据分布以地区规模效应分析是合适的。

图6．3　各省级行政区2001—2010年规模效率平均值

表6．3　各省综合效率、纯技术效率和规模效率情况表

续表

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最后，从规模效率的类型即规模报酬（－表示规模报酬不变、drs表示规模报酬递减、irs表示规模报酬递增）可以发现，在310个分析结果中仅有甘肃省2001年和江苏省2010年是规模报酬递减，处于规模报酬递增有120个，规模报酬不变的188个。说明在2001—2010年我国绝对大部分省份的规模报酬不变和递增，整体规模效率水平较好，进一步加大投入有利于这些省份规模效率的提高。我国的经济发展在2001—2010年仍处于规模扩张阶段，要素流入增加了规模报酬。