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摘 要：近年来,数据包络分析（DEA）和MALMQUIST指数法常被运用于评价公共部门的运作效率,文章将采用非参数统计的数据包络分析和MALMQUIST指数法来分析我国基础设施的投资绩效水平,通过构建我国31个省（市、自治区）基础设施投入与产出的指标体系,并运用相关软件DEAP2.1进行测算,结果表明：从整体上来看,2008年-2013年间除了2010年-2011年之外,我国政府基础设施投资效率呈衰退趋势.为了有效地提高基础设施投资效率,建议向西部地区适度地倾斜基础设施建设投资,并优化配置欠发达省份的基础设施.
关键词：数据包络分析；MALMQUIST生产率指数；基础设施投资；投资效率
中图分类号：F22 文献标识码：A 文章编号：1004-1494（2016）02-0078-06
基础设施建设对一个国家或地区的经济持续发展具有十分关键的作用,基础设施投资建设已经成为新一轮经济增长的动力所在.基础设施是为社会生产和居民生活提供公共服务的物质工程设施,也是用于保障国家或地区社会经济活动正常进行的公共服务系统.基础设施的投资建设对整个社会经济的持续发展至关重要,所以它一般要由政府来投资建设.提高基础设施的投资效率,可以更快更好地促进我国经济的发展,然而,我国的基础设施投资出现了一些“为投资而投资”以及盲目和重复投资的倾向,这造成了资金的严重浪费.根据世界银行的估计,从“七五”到“九五”期间,我国投资决策失误率大概在30%左右,造成的资金浪费约4000亿元～5000亿元,基础设施的投资失误不仅造成了资金的严重浪费,还在一定程度上制约了我国社会经济的可持续发展[1].
因此,避免决策的失误以及提高基础设施的投资效率引起了众多学者的关注.近年来,基础设施投资规模的不断扩大,尤其在建立“亚投行”的大背景下,基础设施投资建设具有更加重要的意义,如何通过合理有效的投资决策使基础设施的投资效率达到最大化,成为了政府部门和相关学者的研究重点.
一、文献回顾
目前,关于政府基础设施投资效率的研究已经引起了越来越多学者的关注.方芳,钱勇（2004）等对我国农业基础设施投资效率进行了研究.李忠福（2009）基于数据包络分析法对我国在2003年-2007年间的基础设施投资进行了实证分析,并通过上述二阶段的DEA分析,探究了我国31个省（市、自治区）在2003年-2007年的基础设施投资对经济和社会发展的推动绩效.朱玉春、唐娟莉、刘春梅（2010）等运用数据包络分析法对我国农村公共服务效率进行了定量分析.李玉龙（2011）采用非参数的Malquist指数法对我国基础设施的投资生产率进行了实证分析,结果表明,我国基础设施投资对经济拉动的作用在逐渐变小,提升其生产率的关键在于推进基础设施投资的技术创新.
综上所述,我国学者已日益重视对基础设施投资效率的研究,并且取得了一定的研究成果,然而不足之处是对我国基础设施投资效率的研究还缺乏一套系统化和定量化的评价体系.虽然,已有一些学者采用DEA方法对基础设施的投资效率进行了定量分析,但是大多数研究还是关注于静态效率的绩效评价,缺乏对基础设施投资效率的动态分析.目前,对我国31个省（市、自治区）在2009年-2013年的政府基础设施投资效率动态研究还较为少见,这也为本文留下了研究空间.
二、DEA和非参数MALMQUIST-DEA指数法的基本原理
DEA（Data Envelopment Analysis）也称为数据包络分析,它最早是由Charnes教授和Cooper教授等在1978年提出来的,DEA经常被用于经济、管理、运筹决策等领域.这种方法是以决策单元（Decision Making Unit,简称DMU）的投入、产出指标的权重系数为优化变量,借助于数学规划将DMU投影到DEA前沿面上,通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来对评价决策单元的相对有效性作出综合评价,并可获得许多反映决策单元的管理信息,其基本思路是：通过对投入、产出数据进行综合分析,得出每个DMU综合效率的数量指标[2].DEA可以用于同时测算具有多投入和多产出指标的多个决策单元的相对有效性,确定每个决策单元的有效性和非有效性,并能够分析DEA的非有效性的原因和程度,然后确定决策方案的调整方向[3].DEA是根据评价对象的各项数据,利用线性规划方法找出效率前沿的投入—产出关系的包络面,通过比较被评价的对象与效率前沿面的投入—产出水平的差异,来测度被评价对象的效率[4].CCR模型和BCC模型是DEA方法中最基本和最常用的模型,文中对我国各地区基础设施投资效率的评价基于CCR模型和BCC模型.判断决策单元是否具有有效性,本质上就是判断它是否存在于生产可能集的生产前沿面上.如果决策单元不为DEA有效,需要通过计算与求解,对原来的投入向量与产出向量进行适度调整,使其变为DEA有效,经过调整后的“点”是决策单元在其生产前沿面上的“投影”.DEA分析法又分为投入导向和产出导向,投入导向以现有产出情况下是否是最小投入为判断前沿面的标准,产出导向以现有投入情况下产出是否最大为判断前沿面的标准.由于我们讨论的是基础设施投资效率,投入量是难以主观决定的,所以本文采用产出导向型的CRS模型,这种方法的线性规划为：
其中,n代表N种投入品中的一种,m代表M种产出中的一种,x代表某种投入品的量,y代表某种产出的量,j表示所有决策单位J中的一个,i特指我们要计算相对效率的决策单位[5].当Φi越大时,该决策单位的相对效率就越低,所以本文相对效率取Ei等于1/Φi,即是决策单位i的相对效率.
曼奎斯特指数（MALMQUIST）是由瑞典统计和经济学家Sten Malmquist于1953年创建的,它最早是被用于分析不同时期的消费变化情况.在1982年,Cesetal才首次把它作为生产率指数,用于研究不同时期生产率的变化情况.直到1994年,费尔（Rolf Fare）等人提出一种线性规划的计算方法,使得MALMQUIST指数法和DEA模型方法相结合,形成了MALMQUIST-DEA指数法,后来被广泛地用于生产率的测算[6].MALMQUIST指数的求解方法有两类,参数方法和非参数方法.参数方法常用随机前沿生产函数进行求解,而非参数方法则主要结合数据包络分析法（DEA）的不同模型来测算生产率[7].运用数据包络分析法（DEA）测算MALMQUIST指数时,一般是将原问题转变成4个等价的线性规划问题,然后可以得到生产率变化、技术变化、综合效率变化.本文是基于产出导向型的CRS模型,利用专门的统计分析软件DEAP2.1对我国基础设施的投资生产率进行实证分析.
结论：关于本文可作为相关专业基础设施论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文基础设施论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
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