数据包络分析法在开发区土地集约利用规模效益评价中的应用＊

江立武赵小敏

(1.南京农业大学公共管理学院,江苏南京 210095;2.江西农业大学国土资源与环境学院,江西南昌 330045;3.南昌师范高等专科学校,江西南昌 330029)

数据包络分析法在开发区土地集约利用规模效益评价中的应用＊

江立武1,2赵小敏2,3

(1.南京农业大学公共管理学院,江苏南京 210095;2.江西农业大学国土资源与环境学院,江西南昌 330045;3.南昌师范高等专科学校,江西南昌 330029)

为了更好掌握开发区土地集约利用规模效益情况,并使其土地集约利用与规模效益均达到最佳状态,本文采用数据包络分析法对南昌经济技术开发区2004-2009年的土地集约利用程度有效性、规模效益情况及土地利用调整方向展开了实证研究。研究结果表明:数据包络分析法是开发区土地集约利用规模效益评价一种有效的方法,其评价结果能为进一步提高开发区土地利用效益提供参考依据。

数据包括分析法;规模效益评价;投影分析;开发区

开发区土地集约利用规模效益评价是在对其土地集约利用投入和产出指标进行综合评价的基础上,对开发区土地集约利用规模效益的合理性做出评价,并对要求达到理想规模效益的投入和产出变动方向进行定量标识,从而能为开发区土地利用追求理想的土地集约利用程度和规模效益提供调整方向。为此笔者将采用数据包络分析法对其评价技术方法及应用展开研究和探讨。

1 数据包络分析法评价的基本原理

数据包络分析(Data EnvelopmentAnalysis,简称DEA)是由著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和E.Rhodes于1978年首先提出的[1],该方法是使用数学规划模型比较决策单元(DecisionMakingUnit,简记DMU)间的相对效率对决策单元作出评价的方法[2],尤其适用于对多投入、多产出的复杂系统的效率评价单元之间的相对效率进行评价。目前DEA法的模型具有多种,本文采用DEA法的C2R模型和SE模型评价开发区土地集约利用程度的有效性和规模效益变化情况。

1.1 DEA法的C2R模型

以第j0个决策单元的效率指数为目标,以所有决策单元(含第j0个决策单元)的效率指数为约束,并引入松弛变量s+和剩余变量s-,构造C2R模型如下:

式中,X0,Y0是被评价的某决策单元DMUj0投入、产出量,ε在实际应用可以取10-6。

(1)决策单元有效性判断标准。利用C2R模型可以对决策单元的技术有效性和规模有效性进行判断,如果模型的最优解λ0,s-0,s+0,θ0满足[2,3,4]:θ0=1,并且S-0=0,S+0=0,则DMUj0为DEA有效,并同时具有技术有效和规模有效;θ0=1,但至少有某个输入或输出松弛变量大于零,此时DMUj0为弱有效,说明不同时具有技术有效和规模有效;θ0＜1,此时DMUj0不是DEA有效,说明生产活动不是技术效益和规模效益最佳。

1.2 DEA法的SE模型

用DEA法评价DMU的相对效率时,有可能出现多个评价单元同时为相对有效,C2R模型对这些均为有效的评价单元却无法作进一步的评价与比较[5]。近年来,新的模型和理论不断出现,一种新的DEA法模型—Super Efficiency DEA(SE-DEA)模型可以针对上述问题实现对所有DMU进行充分比较与排序[6],并在保持DMU相对有效性的同时,按比例增加DMU的投入。在DEA法的SE中,将某个DMU增加其投入而仍保持相对有效性的最大比例值,称为该DMU的“超效率值”,并且该效率值有可能大于l。

评价第j0决策单元DMU0的超效率数据包络分析(Super EfficiencyDEA)模型[6]为:

为区别起见,把利用C2R模型对DMU效益评价指数称为“效率值”,把利用SE模型对DMU效益评价指数称为“超效率值”。

2 DEA法评价开发区土地集约利用规模效益的可行性

在应用DEA法对开发区土地集约利用规模效益进行评价时,必须具备两个基本条件:第一,要求决策单元具有同质性,亦即被纳入评价对象的决策单元适用于相同的输入、输出评价指标体系;第二,用来评价开发区土地集约利用规模效益的评价指标具有输入和输出的特性,并且决策单元的有效性与输入、输出评价指标具有显著相关性。

2.1 选择的决策单元具有同质性

DEA法的决策单元可以是具有相同性质的事物、事件或时序。在应用DEA法评价开发区土地集约利用规模效益时,选择连续或间断的时序作为决策单元,并测算出不同时序的输入、输出评价指标值,形成一组具有多时序的动态数据。DEA法对决策单元的数量并无特定的要求,如果决策单元的数量过少会影响评价效率值的变化幅度,但不会影响评价结果。为了使评价系统更加稳定,评价决策单元的数量一般不宜过少。

2.2 评价指标具有输入和输出特性

开发区土地集约利用的宗旨就是要求其在土地开发、利用和经营管理过程中现实土地利用投入和产出相适宜,并追求土地利用经济效益、社会效益和生态环境效益等综合效益的最优化。根据开发区土地集约利用的宗旨,为了准确测度开发区土地集约利用水平,建立的评价指标体系中通常包括投入性和产出性指标。因此在开发区土地集约利用程度评价指标体系中进一步分离出投入性和产出性指标,就能建立满足DEA法评价开发区土地集约利用规模效益要求的输入性和输出性评价指标集。

3 DEA法的应用

3.1 评价对象概况

南昌经济技术开发区(简称南昌经开区)位于南昌市昌北新城区的北缘,与老市区仅一江之隔,有新八一大桥、南昌大桥、赣江大桥与之相连。目前区内基础生活设施完善,基础公用设施配套齐全,产业涉及汽车制造、家用电器、电子信息、现代造纸、生物制药等领域。2008年实现全口径工业产值223.10亿元,实现财政收入9.5亿元[7]。研究范围为:东至桂苑大道,南至瑞香路,西至香樟大道,北至双港大道,评价土地总面积1 480hm2。

3.2 评价指标选择及指标值测算

根据开发区土地集约利用评价的目的和要求,从土地利用状况、用地效益、监管绩效和可持续利用状况等方面选择了对开发区土地集约利用程度及规模效益具有显著性影响的16个评价指标,并在利用南昌经开区2004—2009年土地利用变更调查数据和遥感数据相结合获取2004-2009年土地利用数据及其他相关资料数据的基础上,对各时序的评价指标值进行测算(见表1)。

3.3 决策单元相对有效性及规模效益评价

利用表1数据分别对DEA法的C2R模型和SE模型进行求解,其中C2R模型求解结果为全部决策单元的效率值θ=1,s-=0,s+=0,=1,即决策单元全部为DEA有效;SE模型求解结果为所有决策单元超效率值均大于1,但∑存在大于1或小于1的情况,并据此对决策单元的规模效益变化情况做出判断。两模型评价结果见表2:

3.4 评价结果分析

C2R模型评价的结果显示,全部决策单元均为DEA有效,这就意味着2004-2009年南昌经开区土地集约利用程度总体状况较好。但该模型对全部决策单元规模经济效益评价结果均显示为规模经济效益不变,未能反映不同决策单元规模经济效益变化情况,从而无法对决策单元规模经济效益变化做进一步的分析。SE模型在对决策单元DEA有效性评价的同时,进一步揭示决策单元规模经济效益变化的具体情况,从而弥补了C2R模型的不足。SE模型评价结果显示,就各年度土地利用相对规模经济效益而言,南昌经开区2009年规模经济效益最佳,其次分别2006、2004、2008、2007和2005年。各年度土地利用相对规模经济效益变化情况充分反映了开发区土地集约利用程度的提高并不意味着其土地集约利用规模经济效益的提高,且其土地集约利用规模经济效益因土地投入与产出关系变化而出现随机变动;就各年度土地利用规模经济效益变化而言,2004、2005和2007年南昌经开区土地集约利用规模经济效益递增,2006、2008和2009年南昌经开区土地集约利用规模经济效益递减。开发区土地集约利用规模经济效益递增所反映出的土地投入和产出关系要好于规模经济效益递减所反映出的土地投入和产出关系。

表1 规模效益评价指标值

表2 决策单元相对有效性及规模效益评价结果

对于土地集约利用规模经济效益递增的情况,应加大土地投入,继续增加土地产出能力;对土地集约利用规模经济效益递减的情况,应减少土地投入,增加土地产出能力,或者在适度增加土地投入的同时,较大幅度地增加土地产出能力。

3.5 土地集约利用规模效益评价指标调整方向

开发区土地集约利用是复杂的,且结果难以预期,然而即使开发区土地集约利用程度达到了一定的水平,但土地集约利用规模经济效益并不一定能达到理想状态。为使南昌经开发区在土地集约利用的同时,使其规模经济效益达到理想状态,笔者采用DEA法对决策单元评价指标值进行了投影分析,从而为实现开发区土地集约利用程度和规模经济效益同步提高提供了土地利用及管理的调整方向(见表3)。

4 结论与讨论

采用DEA法对开发区土地集约利用规模经济效益进行评价是实际可行的,并且其评价结果基本符合开发区土地利用的实际情况。因此利用DEA法对开发区规模经济效益评价结果以及其评价指标投影值,将对调整开发区土地投入与产出关系,协调好土地集约和规模经济效益之间的关系,并使开发区土地集约利用规模经济效益达到理想状态具有一定的指导作用。投入和产出指标选择和评价指标值确定是DEA法应用的关键,对综合评价结果具有一定的影响。在本文实证研究过程中,因受到资料来源完备性的限制,可能使评价指标值测算的精度受到影响,因此本文实证研究成果仅作实践参考,并将在以后的研究工作中进一步完善。

表3 决策单元规模效益评价指标投影值

(编辑:王爱萍)

[1]ChamesA,Cooper W W,Rhodes E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research,1978,2(6):429-444.

[2]杜栋,庞庆华,吴炎编著.现代综合评价方法与案例精选[M].北京:清华大学出版社,2008,(6):64.

[3]CharnesA,CooperW W,Thrall R M.Classifying and Characterizing Efficiencies and Inefficiencies in Data EnvelopmentAnalysis[J].Operations Research Letters,1986,5(3):105-110.

[4]郭均鹏,吴育华,李汶华.改进的DEA模型及其在地区行业经济评价中的应用[J].系统工程理论方法应用,2003,12(2):174-176.

[5]Thrall R M.Duality,Classification and Slacks in DEA[J].Annals of Operations Research,1996,66:109-138.

[6]Anderson P,Petersen N C,A Procedure forRanking EfficientUnits in Data EnvelopmentAnalysis[J].Management Science,1993,39(10):1261-1264.

[7]南昌年鉴编辑委员会.南昌年鉴[M].北京:方志出版社,2008.

AbstractIn order to better grasp land intensive use scale efficiency of development zone,and to make its land intensive use and scale efficiency to achieve the best condition,this paper uses data envelopment analysismethod to study the validity of land intensive use degree,the scale efficiency of land intensive use,and the reorientation of land use from 2004-2009 ofNanchang Economic and TechnologicalDevelopment Zone.the results show that data envelopment analysis is an effectivemethod in land intensive use scale efficiency evaluation ofDevelopment Zone,and the evaluation results can provide a good reference to furtherpromote land ues efficiencyof development zone.

Key wordsdata envelopment analysis;scale efficiency evaluation;projection analysis;development zone

Application of Land Intensive Use Scale Efficiency Evaluation in Development Zone Based on Data Envelopment AnalysisM ethod

JIANG L i-wu1,2ZHAO X iao-m in2,3
(1.College of PublicManagement,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing Jiangsu 210095,China;
2.College ofLand Resource and Environment,JiangxiAgriculturalUniversity,Nanchang Jiangxi 330045,China;
3.Nanchang Teachers college,Nanchang Jiangxi 330029,China)

F301

A

1002-2104(2010)03专-0115-04

2009-12-14

江立武,硕士,讲师,主要研究方向为土地资源持续利用。

＊江西省教育厅项目(No.2005106)资助。