公路運輸投資資金的分配

張國宇++趙隋鑫++余祖登

摘 要：該文利用了數據包絡分析的方法，通過CCR、BCC模型求出了綜合技術效率（TE）、規模效率（SE）與純技術效率（PTE）。同時，通過運用Excel、DEAP2.1等軟件，對非DEA有效或弱DEA有效的分析，得出了未來五年公路投資資金的分配比例。

關鍵詞：公路運輸業 數據包絡分析 CCR、BCC DEAP2.1

中圖分類號：U491 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）07（b）-0084-02

公路運輸是交通運輸系統的組成部分之一，主要承擔中短途客貨運輸。通過數據包絡分析評價方法中選用不同的DEA模型，選取該省11個城市為樣本，根據評價的目的，結合公路運輸系統的特點等因素，最終確定的輸入指標為公路里程、公路客貨汽車擁有量，從業人數；輸出指標為客運量、貨運量。把收集到的相關數據代入CCR模型和BCC模型中，運用DEAP2.1軟件分別計算該省11個城市2007-2011年間的總技術效率、純技術效率和規模效率。

1 不同城市公路運輸現狀的分析

首先通過對所給數據的分析，2007年該省不同城市的GDP比重見圖1。

同樣，還可以繪制2008到2011年的餅狀圖。由這些圖可知近五年城市一到城市十一公路客運量平均增長率分別為：35% 25% 20% 24% 36% 21% 12% 32% 18% 36% 28%；貨運量平均增長率為：21% 32% 18% 35% 27% 34% 14% 29% 13% 30% 11%.

2 數據包絡分析法

根據文獻[1]我們了解到，據包絡分析法（DEA模型）可用于估計有效生產前沿面，衡量決策單元的效率。DEA的模型有很多種，本文所使用的是CCR和BCC這兩個模型。

2.1 CCR模型

CCR模型對決策單元總銷量的衡量是基于規模報酬不變的前提之下的。類似文獻[3]的分析，我們有：

決策單元數為n，每個決策單元有m種輸入和s種輸出，輸入、輸出的權重分別為，，表示第j個決策單元對第i種輸入的投入量，；表示第j個決策單元對第r種輸出的產出量，，.模型為：

2.2 BCC模型

引用文獻[2]我們了解到，BCC模型的假設條件是規模報酬可變，它衡量的是決策單元的純技術效率。此時綜合技術效率（TE）可分為規模效率（SE）與純技術效率（PTE），三者的關系為：

.

BCC模型為：

該文選取該省的11個城市為樣本，根據評價的目的，結合公路運輸系統的特點，考慮數據的可獲得性，本文確定的輸入指標為：公路里程、公路客貨汽車擁有量，從業人數；輸出指標為：客運量、貨運量。

3 數據的處理與評價結果

3.1 數據的處理

把相關數據帶入到CCR模型和BCC模型中，運用DEAP2.1軟件分別計算了該省市11

個城市2007-20011年間的總技術效率、純技術效率和規模效率。

3.2 評價結果分析

（1）總體分析

在結果中可以看出，從2007年到2011年總技術效率、純技術效率、規模效率都達到DEA有效的只有城市四。而在這五年中，僅一年者三種效率都達到DEA有效的城市有2個，如2007年和2008年達到DEA有效的都是城市四。類似文獻[2]與文獻[3]，我們有以下分析。

（2）綜合技術效率分析

基于綜合技術效率，這五年該省技術效率的平均值均在0.7左右，說明該省公路運輸系統總體效率不高。2007-2011年間都達到技術有效的城市四，其它城市比如城市十、城市十一技術效率都比較低。除此之外，城市二、四、五、九都在0.8以上，其余的7個省區均在0.8以下，其中城市十、十一的技術效率值最低。因而，我國公路運輸系統效率還有很大的提升空間。

（3）純技術效率分析

基于純技術效率，這五年全省純技術效率的平均值為0.753，相對高于綜合技術效率。該省一共有3個城市純技術效率為1，達到了純技術有效，比如城市四、七、八都達到了純技術有效，占總樣本量的32%.但是，同樣還有21%的城市全是純技術無效的，諸如城市十、十一。其余城市不太穩定。從單個年份來看，2007年達到純技術有效的城市一共有2個，2008、2011這兩年基本處于持平的狀態，都是有2個城市處于純技術有效狀態。

（4）規模效率分析

基于規模效率，只有城市四在五年都達到了規模效率有效，與總技術效率是一致的。全省規模效率的平均值為0.772，比純技術效率平均值0.753高了很多，因此，該省公路運輸系統運行效率偏低的重要原因是純技術無效。而且，規模效率值大于0.753，證明該省的公路運輸系統現在投資與標準投資的規模相差不多，因此，規模無效率并不能主要影響該省公路運輸系統的總體效率。

4 結語

通過以上的分析，我們可以根據2007—2011這五年期間預測未來公路投資資金對不同城市的分配比例，其中由于城市十和城市十一一直處于較低貢獻狀態，所以根據比例對城市十的資金分配額度為12%，而城市十一為10%，其中由于城市三城市規模較小，但發展比較良好，根據適當的配比，對城市三的資金分配為6%即可，城市四的發展一直比較平穩，所以保持對其原有的投資狀態，達到21%左右即可，而城市一和城市九的發展并用不了2007-2011年的資金分配，所以應適當降低，對城市一的分配保持在10%左右，而城市九保持在11%，對于城市五，由于該城市發展的非常良好，應適當給予8%的資金補助，城市六城市七和城市八的發張情況基本相似，而且道路相關從業人員數量適中，各補助7%，而由于城市二貨運和客運發展較好，應分別補助11%.

以上分配方案，可以最大化資金的利用效率，提高效益，最大額度的增加收益。

參考文獻

[1] 魏光興 基于DEA的公路運輸系統運行效率評價[D].International Conference on Management Science and Engineering Advances in Artificial Intelligence，2012.

[2] 郭亞軍.基于數據包絡分析（DEA）的河北省農業生產效率綜合評價[J].農業現代化研究，2012.

[3] 盧曉霞.重慶市公路運輸系統運行效率評價與管理對策研究[D].重慶交通大學，2011.

[4] 華長生（2005）DEA模型.江西財經大學講義.

[5] 馬立杰.DEA理論及應用研究[D].山東大學博士學位論文，2007.

[6] 吳迪.沈陽市公路運輸與經濟發展的關系[D].遼寧大學碩士論文，2012.

[7] 郝智淵.基于CDEA模型的證券投資基金新評價方法研究[D].南開大學學位論文，2008.

[8] 燕會雷.兩系統鏈視角下我國各省市科技創新效率研究[D].中國科學技術大學學位論文，2012.endprint

摘 要：該文利用了數據包絡分析的方法，通過CCR、BCC模型求出了綜合技術效率（TE）、規模效率（SE）與純技術效率（PTE）。同時，通過運用Excel、DEAP2.1等軟件，對非DEA有效或弱DEA有效的分析，得出了未來五年公路投資資金的分配比例。

關鍵詞：公路運輸業 數據包絡分析 CCR、BCC DEAP2.1

中圖分類號：U491 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）07（b）-0084-02

公路運輸是交通運輸系統的組成部分之一，主要承擔中短途客貨運輸。通過數據包絡分析評價方法中選用不同的DEA模型，選取該省11個城市為樣本，根據評價的目的，結合公路運輸系統的特點等因素，最終確定的輸入指標為公路里程、公路客貨汽車擁有量，從業人數；輸出指標為客運量、貨運量。把收集到的相關數據代入CCR模型和BCC模型中，運用DEAP2.1軟件分別計算該省11個城市2007-2011年間的總技術效率、純技術效率和規模效率。

1 不同城市公路運輸現狀的分析

首先通過對所給數據的分析，2007年該省不同城市的GDP比重見圖1。

同樣，還可以繪制2008到2011年的餅狀圖。由這些圖可知近五年城市一到城市十一公路客運量平均增長率分別為：35% 25% 20% 24% 36% 21% 12% 32% 18% 36% 28%；貨運量平均增長率為：21% 32% 18% 35% 27% 34% 14% 29% 13% 30% 11%.

2 數據包絡分析法

根據文獻[1]我們了解到，據包絡分析法（DEA模型）可用于估計有效生產前沿面，衡量決策單元的效率。DEA的模型有很多種，本文所使用的是CCR和BCC這兩個模型。

2.1 CCR模型

CCR模型對決策單元總銷量的衡量是基于規模報酬不變的前提之下的。類似文獻[3]的分析，我們有：

決策單元數為n，每個決策單元有m種輸入和s種輸出，輸入、輸出的權重分別為，，表示第j個決策單元對第i種輸入的投入量，；表示第j個決策單元對第r種輸出的產出量，，.模型為：

2.2 BCC模型

引用文獻[2]我們了解到，BCC模型的假設條件是規模報酬可變，它衡量的是決策單元的純技術效率。此時綜合技術效率（TE）可分為規模效率（SE）與純技術效率（PTE），三者的關系為：

.

BCC模型為：

該文選取該省的11個城市為樣本，根據評價的目的，結合公路運輸系統的特點，考慮數據的可獲得性，本文確定的輸入指標為：公路里程、公路客貨汽車擁有量，從業人數；輸出指標為：客運量、貨運量。

3 數據的處理與評價結果

3.1 數據的處理

把相關數據帶入到CCR模型和BCC模型中，運用DEAP2.1軟件分別計算了該省市11

個城市2007-20011年間的總技術效率、純技術效率和規模效率。

3.2 評價結果分析

（1）總體分析

在結果中可以看出，從2007年到2011年總技術效率、純技術效率、規模效率都達到DEA有效的只有城市四。而在這五年中，僅一年者三種效率都達到DEA有效的城市有2個，如2007年和2008年達到DEA有效的都是城市四。類似文獻[2]與文獻[3]，我們有以下分析。

（2）綜合技術效率分析

基于綜合技術效率，這五年該省技術效率的平均值均在0.7左右，說明該省公路運輸系統總體效率不高。2007-2011年間都達到技術有效的城市四，其它城市比如城市十、城市十一技術效率都比較低。除此之外，城市二、四、五、九都在0.8以上，其余的7個省區均在0.8以下，其中城市十、十一的技術效率值最低。因而，我國公路運輸系統效率還有很大的提升空間。

（3）純技術效率分析

基于純技術效率，這五年全省純技術效率的平均值為0.753，相對高于綜合技術效率。該省一共有3個城市純技術效率為1，達到了純技術有效，比如城市四、七、八都達到了純技術有效，占總樣本量的32%.但是，同樣還有21%的城市全是純技術無效的，諸如城市十、十一。其余城市不太穩定。從單個年份來看，2007年達到純技術有效的城市一共有2個，2008、2011這兩年基本處于持平的狀態，都是有2個城市處于純技術有效狀態。

（4）規模效率分析

基于規模效率，只有城市四在五年都達到了規模效率有效，與總技術效率是一致的。全省規模效率的平均值為0.772，比純技術效率平均值0.753高了很多，因此，該省公路運輸系統運行效率偏低的重要原因是純技術無效。而且，規模效率值大于0.753，證明該省的公路運輸系統現在投資與標準投資的規模相差不多，因此，規模無效率并不能主要影響該省公路運輸系統的總體效率。

4 結語

通過以上的分析，我們可以根據2007—2011這五年期間預測未來公路投資資金對不同城市的分配比例，其中由于城市十和城市十一一直處于較低貢獻狀態，所以根據比例對城市十的資金分配額度為12%，而城市十一為10%，其中由于城市三城市規模較小，但發展比較良好，根據適當的配比，對城市三的資金分配為6%即可，城市四的發展一直比較平穩，所以保持對其原有的投資狀態，達到21%左右即可，而城市一和城市九的發展并用不了2007-2011年的資金分配，所以應適當降低，對城市一的分配保持在10%左右，而城市九保持在11%，對于城市五，由于該城市發展的非常良好，應適當給予8%的資金補助，城市六城市七和城市八的發張情況基本相似，而且道路相關從業人員數量適中，各補助7%，而由于城市二貨運和客運發展較好，應分別補助11%.

以上分配方案，可以最大化資金的利用效率，提高效益，最大額度的增加收益。

參考文獻

[1] 魏光興 基于DEA的公路運輸系統運行效率評價[D].International Conference on Management Science and Engineering Advances in Artificial Intelligence，2012.

[2] 郭亞軍.基于數據包絡分析（DEA）的河北省農業生產效率綜合評價[J].農業現代化研究，2012.

[3] 盧曉霞.重慶市公路運輸系統運行效率評價與管理對策研究[D].重慶交通大學，2011.

[4] 華長生（2005）DEA模型.江西財經大學講義.

[5] 馬立杰.DEA理論及應用研究[D].山東大學博士學位論文，2007.

[6] 吳迪.沈陽市公路運輸與經濟發展的關系[D].遼寧大學碩士論文，2012.

[7] 郝智淵.基于CDEA模型的證券投資基金新評價方法研究[D].南開大學學位論文，2008.

[8] 燕會雷.兩系統鏈視角下我國各省市科技創新效率研究[D].中國科學技術大學學位論文，2012.endprint

摘 要：該文利用了數據包絡分析的方法，通過CCR、BCC模型求出了綜合技術效率（TE）、規模效率（SE）與純技術效率（PTE）。同時，通過運用Excel、DEAP2.1等軟件，對非DEA有效或弱DEA有效的分析，得出了未來五年公路投資資金的分配比例。

關鍵詞：公路運輸業 數據包絡分析 CCR、BCC DEAP2.1

中圖分類號：U491 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）07（b）-0084-02

公路運輸是交通運輸系統的組成部分之一，主要承擔中短途客貨運輸。通過數據包絡分析評價方法中選用不同的DEA模型，選取該省11個城市為樣本，根據評價的目的，結合公路運輸系統的特點等因素，最終確定的輸入指標為公路里程、公路客貨汽車擁有量，從業人數；輸出指標為客運量、貨運量。把收集到的相關數據代入CCR模型和BCC模型中，運用DEAP2.1軟件分別計算該省11個城市2007-2011年間的總技術效率、純技術效率和規模效率。

1 不同城市公路運輸現狀的分析

首先通過對所給數據的分析，2007年該省不同城市的GDP比重見圖1。

同樣，還可以繪制2008到2011年的餅狀圖。由這些圖可知近五年城市一到城市十一公路客運量平均增長率分別為：35% 25% 20% 24% 36% 21% 12% 32% 18% 36% 28%；貨運量平均增長率為：21% 32% 18% 35% 27% 34% 14% 29% 13% 30% 11%.

2 數據包絡分析法

根據文獻[1]我們了解到，據包絡分析法（DEA模型）可用于估計有效生產前沿面，衡量決策單元的效率。DEA的模型有很多種，本文所使用的是CCR和BCC這兩個模型。

2.1 CCR模型

CCR模型對決策單元總銷量的衡量是基于規模報酬不變的前提之下的。類似文獻[3]的分析，我們有：

決策單元數為n，每個決策單元有m種輸入和s種輸出，輸入、輸出的權重分別為，，表示第j個決策單元對第i種輸入的投入量，；表示第j個決策單元對第r種輸出的產出量，，.模型為：

2.2 BCC模型

引用文獻[2]我們了解到，BCC模型的假設條件是規模報酬可變，它衡量的是決策單元的純技術效率。此時綜合技術效率（TE）可分為規模效率（SE）與純技術效率（PTE），三者的關系為：

.

BCC模型為：

該文選取該省的11個城市為樣本，根據評價的目的，結合公路運輸系統的特點，考慮數據的可獲得性，本文確定的輸入指標為：公路里程、公路客貨汽車擁有量，從業人數；輸出指標為：客運量、貨運量。

3 數據的處理與評價結果

3.1 數據的處理

把相關數據帶入到CCR模型和BCC模型中，運用DEAP2.1軟件分別計算了該省市11

個城市2007-20011年間的總技術效率、純技術效率和規模效率。

3.2 評價結果分析

（1）總體分析

在結果中可以看出，從2007年到2011年總技術效率、純技術效率、規模效率都達到DEA有效的只有城市四。而在這五年中，僅一年者三種效率都達到DEA有效的城市有2個，如2007年和2008年達到DEA有效的都是城市四。類似文獻[2]與文獻[3]，我們有以下分析。

（2）綜合技術效率分析

基于綜合技術效率，這五年該省技術效率的平均值均在0.7左右，說明該省公路運輸系統總體效率不高。2007-2011年間都達到技術有效的城市四，其它城市比如城市十、城市十一技術效率都比較低。除此之外，城市二、四、五、九都在0.8以上，其余的7個省區均在0.8以下，其中城市十、十一的技術效率值最低。因而，我國公路運輸系統效率還有很大的提升空間。

（3）純技術效率分析

基于純技術效率，這五年全省純技術效率的平均值為0.753，相對高于綜合技術效率。該省一共有3個城市純技術效率為1，達到了純技術有效，比如城市四、七、八都達到了純技術有效，占總樣本量的32%.但是，同樣還有21%的城市全是純技術無效的，諸如城市十、十一。其余城市不太穩定。從單個年份來看，2007年達到純技術有效的城市一共有2個，2008、2011這兩年基本處于持平的狀態，都是有2個城市處于純技術有效狀態。

（4）規模效率分析

基于規模效率，只有城市四在五年都達到了規模效率有效，與總技術效率是一致的。全省規模效率的平均值為0.772，比純技術效率平均值0.753高了很多，因此，該省公路運輸系統運行效率偏低的重要原因是純技術無效。而且，規模效率值大于0.753，證明該省的公路運輸系統現在投資與標準投資的規模相差不多，因此，規模無效率并不能主要影響該省公路運輸系統的總體效率。

4 結語

通過以上的分析，我們可以根據2007—2011這五年期間預測未來公路投資資金對不同城市的分配比例，其中由于城市十和城市十一一直處于較低貢獻狀態，所以根據比例對城市十的資金分配額度為12%，而城市十一為10%，其中由于城市三城市規模較小，但發展比較良好，根據適當的配比，對城市三的資金分配為6%即可，城市四的發展一直比較平穩，所以保持對其原有的投資狀態，達到21%左右即可，而城市一和城市九的發展并用不了2007-2011年的資金分配，所以應適當降低，對城市一的分配保持在10%左右，而城市九保持在11%，對于城市五，由于該城市發展的非常良好，應適當給予8%的資金補助，城市六城市七和城市八的發張情況基本相似，而且道路相關從業人員數量適中，各補助7%，而由于城市二貨運和客運發展較好，應分別補助11%.

以上分配方案，可以最大化資金的利用效率，提高效益，最大額度的增加收益。

參考文獻

[1] 魏光興 基于DEA的公路運輸系統運行效率評價[D].International Conference on Management Science and Engineering Advances in Artificial Intelligence，2012.

[2] 郭亞軍.基于數據包絡分析（DEA）的河北省農業生產效率綜合評價[J].農業現代化研究，2012.

[3] 盧曉霞.重慶市公路運輸系統運行效率評價與管理對策研究[D].重慶交通大學，2011.

[4] 華長生（2005）DEA模型.江西財經大學講義.

[5] 馬立杰.DEA理論及應用研究[D].山東大學博士學位論文，2007.

[6] 吳迪.沈陽市公路運輸與經濟發展的關系[D].遼寧大學碩士論文，2012.

[7] 郝智淵.基于CDEA模型的證券投資基金新評價方法研究[D].南開大學學位論文，2008.

[8] 燕會雷.兩系統鏈視角下我國各省市科技創新效率研究[D].中國科學技術大學學位論文，2012.endprint