湖北省产业发展推动城镇化效率分析

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1、湖北省产业发展推动城镇化的效率分析-企业管理论文湖北省产业发展推动城镇化的效率分析王君毅(武汉工程大学,湖北武汉430000)摘 要:DEA运用的是包络曲线的技术来替代经济学里面的生产映射,使用线性规划,把决策单兀(DecisionMakingUnit,DMXJ)的投入、产出项映射到空间里,找到边界,找出最大的DMU的值,得出这个之后进行连接,得出一条效率前沿的包络曲线。关键词:产业发展;推动;城镇化发展;效率分析中图分类号:F127文献标志码:A文章编号:1000-8772(2014)22-0226-06收稿日期:2014-07-12作者简介:王君毅(

2、1986-),男,河南邓州人,研究生。研究方向:马克思主义基本原理。DEA,也即是数据包络分析法,采用帕累托适宜最好的定义,或者运用经济学的定义,认为在自由选择何种方式的分配,个体经济都不会获取比现在更多的利益,同时不会损害其他人的利益[i]。这个概念,在被评价群体的生产前沿,也就是被评价单位的实际情况和生产前沿上的情况对应得出效率水平,DEA运用的是包络曲线的技术来替代经济学里面的生产映射,使用线性规划,把决策单兀(DecisionMaking13/13Unit,DMXJ)的投入、产出项映射到空间里,找到边界,找出最大的DMU的值,得出这个之后进行连接

3、,得出一条效率前沿的包络曲线。DEA认为那些在效率前沿包络曲线上的DMU则是认为他的投入和产出有着最高的效率,这时把这个效率值赋值为1,而那些没在包络曲线上DMU则是没有数值的。与此同时以特定的有效率点为基准,给予一个相对的效率值(介于0和1之间)。在对DMU进行评价之前,DEA在事前不假设投入产出之间的映射关系,运用的是经过比较得出的概念。所以这时我们不但会得出各个DMU的数理,还能指出DMU调整投入产出比,以求得效率最高[ii]。DEA方法使用的第一个方法是DEA—CCR模型,这时在规模不变,报酬不变的情况下,假设DEA模型。我们假定Xij为使用第i

4、项投入量,Yrj,为第r项产出量,那么这个式子中第k个单位的效率可以根据下面的式子得到:在这些数据中UpVi代表的分别是第r个产出项与第i个投入项之权重,n是被评价单位之个数,投入项之个数用m来表示,产出项之个数用S表示,模式(3-1)之效率值说的是在相同的产出标准下,比较投入资源的使用效率,所以叫做投入导向效率。这个式子是一个比率模式,指的是是在相同产出水准下,是由产出的加权组合除以投入的加权组合,而权重Ur与则由模型自身决定。其特征是将权重Ur及Vi视为未知,权重会被选定为特定的数值,以使效率值为最大。1.指标体系的构建与数据的选取13/131.1指

5、标体系的构建在国内外学者对产业发展和城镇化之间的关系的研究的基础上,依据数据包络分析对指标体系的要求[iii],在加上在实际研究中数据的可获得性和科学性,为此,构建了以下指标体系(见表1.1)。由于本文研究的是湖北省产业推动城镇化效率研究,因而选取湖北省的城镇化率作为DEA的产出指标,这里的城镇化率是指城镇人口占到总人口的比重。而产业发展主要是选择产业结构和产业发展水平,因而选择这两个指标DEA的投入指标。而产业发展水平主要是指三产业的生产总值。1.2数据的选取由于DEA实证方法的特殊性,以及数据获取的有限性,本文选取了2007-2011年湖北省17个地

6、区的产业结构和产业发展水平的指标数据来衡量湖北省的产业发展,而湖北省城镇化发展的水平用城镇化率数据来表示(见表2和图1)。13/132.实证结果分析2.1.产业结构与产业发展水平推动城镇化效率分析13/13在DEA-CCR模型下,我们知道,在CRS的情况下,我们运用这个模型计算得出技术的效率。这个代替的在相应的情况下,DMU怎样才能获得最大的投入产出比[iv]。将现有的资源使用到最大的水平。若是经过这个模型得到的DMU的效率的值是1,说的是DMU在生产前沿的技术是有效的,同时也是指DMU在以高效地方式进行生产。因此,基于DEA-CCR模型下得来的技术的有

7、效效率是下面的一种状态:投入减少时,产出不会减少,技术效率为1以下的数字,也就是说DMU离开了生产前沿。所以在产出标准不增加的情况下,对各项投入进行优化,这时技术无效率,存在技术效率标准会降低。运用deap2.1软件,将湖北省17个地区的产业结构和产业发展水平作为投入指标,湖北省的城镇化率作为产出指标,分别计算得出2007-2011年湖北省各地区产业发展推动城镇化的效率值,并进行汇总得到表3。从表3中可以看出:13/13五年以来,湖北省仅有神农架的产业发展推动城镇化效率的均值为1,达到DEA有效。其次,黄石、十堰和仙桃的效率的平均值在0.9以上,而襄阳的

8、效率平均值在17个地区中最低,仅为0.635。低于0.8的地区还有宜昌。究其原因

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