1、基于 DEA 模型的贵州县域经济运行效率分析摘要：贵州省全面小康实现程度相对较低，提高县域经济资源利用效率是提升贵州省全面小康实现程度的有效途径之一。本文根据20122014 年贵州省全面小康实现程度统计检测体系，以贵州省 88 个县为研究样本构建双边 DEA 模型，对贵州县域经济运行效率进行分析，结果表明，贵州省经济发展落后的县域经济相对有效性逐年递减，而经济发展程度较高的县域经济单元 DEA 有效性逐步超过经济发展落后的县域经济单元。 关键词：县域经济;双边 DEA 模型;经济效率 基金项目：贵州省以县为单位开展同步小康创建活动研究，编号：13GZZB01。 一、引言 贵州省以县为单位全面
2、启动、有序推进同步小康创建活动，2013 年贵州省经济增速跃居全国第一，全省全面小康实现程度达 73.2%，截至2014 年，贵州省经济增长速度居全国第二，县域经济人均 GDP 已经达到2.7 万元以上，同时贵州省县域经济单元相对 2013 年均有大幅提升，平均增长 22.23%。2014 年城镇和农村人均可支配收入分别为 19396 元和6359 元，相比 2013 年分别增长 9.6%和 15.4%，可见贵州省农村人均可支配收入增长速度快于城镇人均可支配收入，城乡收入差距得到有效改善。二、DEA 模型方法和理论 DEA 方法作为监测经济运行效率客观有效的方法之一，评价具有多投入、多产出部门
3、（简称 DMU）之间的相对有效性，也称作“DEA 有效” 。判断 DMU 是否 DEA 有效，本质上需判断该决策单元 DMU 是否位于生产可能集的“生产前沿面”上。 对于每一个决策单元 DMUj 都有相应的效率评价指数 hj;并且总可以选取适当的取权系数 v 和 u，使得 hj1，j=1，n。 如果以第 j0 个决策单元的效率指数为目标，以所有决策单元的效率指数为约束，就构造了如下 CCR 模型（C） （其中：j=1，n）;模型（C）是一个分式规划，通过 Charnes-Cooper 变换，令： 三、DEA 模型评价指标体系 模型中评价指标均来自贵州省全面小康监测指标体系，根据 2012 年、
4、2013 年以及 2014 年县域经济统计数据，筛选出总共 9 个变量作为输入、输出指标。输入指标包括农村建制村通沥青路比重指数 I1、城市人均拥有道路面积 I2、文化支出占公共支出财政比重 I3、每万人才资源数 I4、科技投入指数 I5 和人均固定资产投资 I6 六个指标，涉及最基本的生产投入要素技术资源、人才资源以及资本投入，其中科技投入指数反映科技人力投入和财力投入情况，农村建制村通沥青路比重指数反映农村发展状况;输出指标包括人均 GDP 01、城镇居民人均可支配收入 02 以及农村居民人均可支配收入 03。 四、不同经济发展程度的县域经济单元效率分析 通过对 20122014 年贵州县
5、域经济单元经济效率分析，我们发现，随着贵州县域经济的发展，县域经济单元综合技术效率发生了一定程度的变化。根据投入角度的 CCR 和 BCC 模型可知，2012 年贵州省县域经济单元按人均 GDP 排名，决策单元前 20 名和末 20 名平均综合技术效率分别为 0.953 和 0.961，表明经济落后县（区）相比经济较发达县（区）更加有效;2013 年前 20 名和末 20 名县域经济单元的平均技术效率分别为0.921 和 0.999，表明经济发展较为落后的决策单元显著优于经济较好的决策单元;到 2014 年前 20 名和后 20 名县域经济单元的综合技术效率分别为 0.927 和 0.987，
6、表明仍然是经济发展较落后的县域经济单元具有较高的经济效率。但是上述分析的假设前提是较发达的经济单元和较落后的经济单元遵循相同的有效前沿，而现实中决策单元不同群组之间往往基于不同的有效前沿，此时可通过构建双边 DEA 模型检测不同群组间的效率差异。 将贵州省县域经济单元按照人均 GDP 排名，规定经济发展落后的经济单元为组 A，经济发展较好的经济单元称为组 B，通过秩和检验分析两类决策单元的经济效率，原假设 H0：组 A、组 B 服从相同的效率得分分布。假设 A、B 两组样本，群组 A、B 分别遵循各自的 DEA 凸性假设，构建如下双边 DEA 模型（B）： 即评价 A 组决策单元 DMU 效率
7、应该以 B 组 DMU 为参照对象，而评价B 组 DMU 效率则以 A 组为参照对象。通过 DEA-Solver5.0 软件进行双边DEA 模型分析，得到如下结果（见表 1 和表 2） 。 将按人均 GDP 排名的县域经济单元末 20 名和前 20 名分别记为组 A和组 B，根据双边 DEA 模型分析结果可知，2012 年、2013 年贵州省县域经济单元在 5%显著性水平下组 A 优于 B，即人均 GDP 较低的决策单元的经济效率高于人均 GDP 较高的决策单元，而 2014 年贵州省县域经济单元在 10%显著性水平上仍未拒绝原假设，即可认为人均 GDP 较高的县域经济单元和人均 GDP 较低
8、的县域经济单元的经济效率并没有表现出显著性差异。将 2014 年县域经济单元再次按照人均 GDP 进行分类，分别将前 15名和后 15 名作为组 A 和组 B 进行双边 DEA 分析，得出人均 GDP 较高的决策单元的经济效率在 5%显著性水平下优于人均 GDP 较低的决策单元（见表 2） 。可见随着全面小康社会的推进，贵州省县域经济单元的经济效率结构也在发生变化。 当经济发展起点较低时，经济资源的配置效率往往较高。20122014 年，贵州省经济发展较为落后的县域经济体已经得到极大改善，其经济结构也悄然发生变化。2012 年、2013 年经济发展差的经济单元，其经济效率优于经济发达的经济单元
9、，而 2014 年成为县域经济发展效率的转折点，经济发达的经济单元的经济效率优于经济发展较差的经济单元。其原因有两种可能：第一，2012 年、2013 年两类发展程度不同的经济单元其内在经济结构存在较大差异，而到 2014 年其内在经济结构趋同，因此其经济效率差异缩小;第二，20122014 年县域经济单元的内在结构不存在显著差异，而是因为经济落后县发展起点低，发展初期资源配置效率较高，当发展到一定程度时，经济发展遇到瓶颈，而较发达的县域经济单元更善于应对发展过程中的经济瓶颈，因此经济较发达的经济单元具有较高经济效率。 五、总结 随着贵州省县域全面小康社会的推进，贵州省县域经济结构、资源配置效
10、率以及生产方式均发生一定程度改变，先前经济发展落后的县域经济单元逐步或已经摆脱贫困，但同时其也出现经济效率逐步下降，面临经济发展瓶颈，这对贵州省各县 2020 年前完成全面小康社会提出了严峻挑战。 参考文献 1 孙建卫、黄贤金：基于灰色关联分析的区域农业循环经济发展评价以南京市为例J.江西农业大学学报，2007（3）. 2 莫剑芳、叶世琦：DEA 方法在区域经济发展状况评价中的应用J.系统工程，2001（2）. 3 欧向军、叶磊、张洵等：江苏省县域经济发展差异与极化比较J.经济地理，2012，32（7）. 4 Cooper W W，Seiford，L M.ToneK.：Data Envelop
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