基于DEA 模型视角的建筑施工企业生产效率评价研究——以G市M公司为例

基于DEA 模型视角的建筑施工企业生产效率评价研究——以G市M公司为例

叶志锋

中煤江南建设发展集团有限公司 广东省广州市510170

摘要：本文通过运用数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）模型，综合2020、2021年全省建筑施工企业相关数据，定量测算全省建筑业的生产效率值。根据结果显示，G市M公司的效益与规模在广东省处于中上游，但其生产效率值低，为此提出若干建议以促进G市M公司生产效率的提高。

关键词：建筑施工业；生产效率；DEA

新中国成立以来，我国的建筑产业从无到有、从弱到强，成为国民经济一个重要的产业部门；特别是加入WTO后，全国建筑业得到了巨大的发展，在市场经济的大环境下，引进国外先进技术和设备，同时摸索自身的改革之路，进行了劳动工资制度改革，并在全行业推行了招投标制度等，使得我国建筑业的劳动生产率得到的显著的提高。但是建筑行业的资源在行业之间、地区之间、企业之间优化调整和配置都比较困难，造成各地区建筑业的生产效率参差不齐，针对最新两年的统计数据，定量测算全省建筑业的生产效率值，对G市M公司采用数据包络分析（DEA）方法计算评估生产效率，并对其排位进行分析研究。

1 DEA模型理论介绍

1.1 DEA概况

1978年著名的运筹学家查尼斯（A?Charnes）、库珀（W?W?Cooper）及罗兹（E?Rhodes）首先提出了一个评价部门间相对有效性的数据包络分析法（themethodofdataenvelopmentanalysis），简称DEA方法。它是根据一组输入和输出的观察值来估计有效生产前沿面。他们的第一个DEA模型称为模型，是用来评价部门间的相对“规模有效”的。1985年提出了单纯评价“技术有效”性的。1986年根据研究具有无穷多个决策单元的情况，提出了模型。1987年给出具有“偏好”的锥比率的模型。这些模型已经在实际中得到成功的运用。

数据包络分析方法（DataEnvelopmentAnalys．is，DEA）是建立在线性规划基础之上的计算多个同类型企业投入产出相对效率的数学方法，它通过计算可以反映一家企业在其同类型企业中的技术效率、规模效率和纯技术效率及规模报酬综合后的总体效率的情况，这些结果恰当地揭示了该企业在同类企业中的内部业务能力，当判断企业效率为无效时给出调整投入规模的正确方向和程度。因此可以作为企业实行“标杆对比”法的一个途径。

1.2 DEA效率评价原理

DEA方法的主要原理是通过比较具有相同生产方式的生产单元，从而构建有效生产前沿面，最终以生产前沿面为标准测度所有生产单元的效率值，并对无效单元提供改进方案。下面通过一个简单的算例来演示一下DEA方法的原理。

为了便于理解，通过一种简化的投入产出关系来说明，如:1：

图1：DEA效率评价的基本思想

假设某一生产活动只有两种投入要素（X1，X2），得到一种产出Y，共有a,b,c,d,e五个评价单元。在一定的产出下，e点所消耗的两种投入（X1，X2）要远远大于生产前沿面上点的投入量，则评价单元e点是技术无效的。该点的生产活动浪费了过多的资源，无效程度可以用de/oe来衡量。

2 数学模型指标选择和分析

2.1 DEA模型指标选择

选取合理的投入、产出指标对于正确评价生产效率非常重要，指标选取考虑评价的价值取向，还有考虑数据的可得性和所选用方法对数据的要求。评价指标体系须兼顾当前与长远，整体与局部、定性与定量的关系。根据系统性原则，建筑业以及它所处的复杂环境看做一个系统，该系统又由许多子系统，各子系统之间有着多种复杂的关系。建筑业系统可以分为劳动力投入、资本投入、资源消耗和产出等子系统。劳动力投入指标，指生产过程中实际投入的劳动量。劳动力投入指标可以反映行业的生产效率水平，生产效率水平与产出成正比，与劳动力投入成反比。因此选择建筑业企业从业人员数作为劳动力投入量指标。

建筑业在生产过程中，通常企业消耗的机械年末总功率的高低，可以相应的说明企业的技术效率的高低。因此选用建筑业的机械年末总功率作为建筑业资源消耗子系统的投入指标。

建筑企业在生产过程中，建筑安装业固定资产投资额可以从量上反映建筑企业机械化水平的高低，进而反映建筑业的发展水平。因此选择全社会建筑安装业固定资产作为资本投入量的指标。

建筑业经济产出系统的指标有许多，但建筑业总产值是指以货币表现的建筑安装企业在一定时期内生产的建筑业产品的总和。因此选择建筑业总产值作为产出指标。

2.2数学模型的建立分析

由美国著名运筹学家A.Chames等人在1978年以相对效率概念为基础发展起来的一种新的绩效评价方法。它是一种非参数经济计量方法，直接利用投入产出数据组自身的结构特点，形成一个包含所有数据点的边界；该边界由效率达到相对最佳的数据点线形组合而成，其余各点可通过与此边界的线性比较，计算得到各自的相对效率值ER，显然，0≤ER≤1。由于这种分析以所选的数据为基础，因而计算得到的是数据本身结构范围内的相对效率值。不失一般性，假设有m个投入，k个产出，共有n组数据。投入和产出可以被分别表示为矩阵Xn×m和Yn×k。又设矩阵X=(xi1xi2Lxim)∧和Y=(yi1yi2Lyik)∧分别为欲求效率数据点的投入矩阵和产出矩阵，λ为n维变量行矩阵λ=(λ1λ2Lλn)。则其效率值ER可以通过下列线性规划问题而得到，目标函数：θλθθ,?=min，约束条件：∧λY≥Y；?≥0∧θXλX；λ≥0。单变量最小值θ?即为所要求的效率值ER。

2.3评价方法

DEA方法经过多年的发展，已经形成了众多的理论模型，最常用的是CCR和BCC模型。这两个模型的弱点就是计算得到的有效单元即效率评价值为1的单元有多个，并且不能对这些有效单元继续进行评价。P.Anersen等学者于1993年提出的超效率模型能够对DEA有效的单元再次进行效率排序，具体步骤为：

i.利用CCR模型求出效率（E），已有相关研究，不赘述。

ii.利用超效率模型求出超效率效率（SE）。

假设对第k个决策单元进行效率评价，使用下面规划模型：

模型得出的θ即是第k家被考察单元的超效率。

3 生产效率值计算结果及分析

将2020、2021年两年的基础数据相加，代入以上数学模型，计算出G市M公司生产效率值。从排位结果来看，G市M公司的ER为0.19，在全省排位为第27位，属中上游水平。

虽然排位较靠前，但是生产效率值仍较低，这只能说明G市M公司的整体生产效率水平很低；也说明了其工业化与现代化程度不高，从业人员队伍庞大（从业人数排在第18位），整个生产过程仍然采用劳动密集型的“人海战术”，而且建筑队伍人员素质不高，施工生产技术落后，机械设备陈旧，如果不在技术、管理和设备上改进，维持这种粗放型的经济增长方式，将会越来越不适应当前高质量经济发展的要求，失去市场竞争力。

4 结论与建议

4.1企业项目利润分析来看，G市M公司项目利润普遍偏低。原因分析为在投标过程中，目标利润本身不高，有些利润在2%-5%左右即立项参与投标。且在施工过程中，劳务成本、管理人员人力成本相对其他企业来说较高。

4.2对生产要素（人，机，料，法，环）未能合理规划，组织分工；对人员，设备，时间等资源缺乏科学运用与控制；对质量体系，工艺路线，品质标准等没有认真地建立和明确。

4.3 组织运转不够高效，没有对市场变化进行预测和作出反应，忽视劳动力、技术和外部环境的新发展。僵化的组织缺乏横向联系，因而无法使企业内各个环节高效率地工作。

4.4面对竞争与日俱增的建筑行业市场，虽然能保证一定的建筑产品质量，但是在市场环境下还是要降本增效，控制人员的投入，而且从材料、机械设备、采购环节应建立完善的制度，防止资源投入过剩。

另外对于机械设备的投入不能运用年久老化的机械设备，例如对于安全息息相关的塔吊、人货梯等大型设备，一旦年久失修将对现场安全文明施工产生较大影响，一旦出问题将直接侵蚀企业利润，且对社会造成不良影响。

参考文献：

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