公路运输投资资金的分配

公路运输投资资金的分配 id=“artibody”> 摘 要:该文利用了数据包络的方法，通过CCR、BCC模型求出了综合技术效率(TE)、规模效率(SE)与纯技术效率(PTE)。同时，通过运用Excel、DEAP2.1等软件，对非DEA有效或弱DEA有效的分析，得出了未来五年公路投资资金的分配比例。 关键词:公路运输业 数据包络分析 CCR、BCC DEAP2.1 中图分类号:U491 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2014)07(b)-0084-02 公路运输是交通运输系统的组成部分之一，主要承担中短途客货运输。通过数据包络分析评价方法中选用不同的DEA模型，选取该省11个城市为样本，根据评价的目的，结合公路运输系统的特点等因素，最终确定的输入指标为公路里程、公路客货汽车拥有量，从业人数;输出指标为客运量、货运量。把收集到的相关数据代入CCR模型和BCC模型中，运用DEAP2.1软件分别计算该省11个城市2007-2011年间的总技术效率、纯技术效率和规模效率。 1 不同城市公路运输现状的分析 首先通过对所给数据的分析，2007年该省不同城市的GDP比重见图1。 同样，还可以绘制2008到2011年的饼状图。由这些图可知近五年城市一到城市十一公路客运量平均增长率分别为:35% 25% 20% 24% 36% 21% 12% 32% 18% 36% 28%;货运量平均增长率为:21% 32% 18% 35% 27% 34% 14% 29% 13% 30% 11%. 2 数据包络分析法 根据文献[1]我们了解到，据包络分析法(DEA模型)可用于估计有效生产前沿面，衡量决策单元的效率。DEA的模型有很多种，本文所使用的是CCR和BCC这两个模型。 2.1 CCR模型 CCR模型对决策单元总销量的衡量是基于规模报酬不变的前提之下的。类似文献[3]的分析，我们有: 决策单元数为n，每个决策单元有m种输入和s种输出，输入、输出的权重分别为，，示第j个决策单元对第i种输入的投入量，;表示第j个决策单元对第r种输出的产出量，，.模型为: 2.2 BCC模型 引用文献[2]我们了解到，BCC模型的假设条件是规模报酬可变，它衡量的是决策单元的纯技术效率。此时综合技术效率(TE)可分为规模效率(SE)与纯技术效率(PTE)，三者的关系为: . BCC模型为: 该文选取该省的11个城市为样本，根据评价的目的，结合公路运输系统的特点，考虑数据的可获得性，本文确定的输入指标为:公路里程、公路客货汽车拥有量，从业人数;输出指标为:客运量、货运量。 3 数据的处理与评价结果 3.1 数据的处理 把相关数据带入到CCR模型和BCC模型中，运用DEAP2.1软件分别计算了该省市11 个城市2007-20011年间的总技术效率、纯技术效率和规模效率。 id=“artibody”> 3.2 评价结果分析 (1)总体分析 在结果中可以看出，从2007年到2011年总技术效率、纯技术效率、规模效率都达到DEA有效的只有城市四。而在这五年中，仅一年者三种效率都达到DEA有效的城市有2个，如2007年和2008年达到DEA有效的都是城市四。类似文献[2]与文献[3]，我们有以下分析。 (2)综合技术效率分析 基于综合技术效率，这五年该省技术效率的平均值均在0.7左右，说明该省公路运输系统总体效率不高。2007-2011年间都达到技术有效的城市四，其它城市比如城市十、城市十一技术效率都比较低。除此之外，城市二、四、五、九都在0.8以上，其余的7个省区均在0.8以下，其中城市十、十一的技术效率值最低。因而，我国公路运输系统效率还有很大 的提升空间。 (3)纯技术效率分析 基于纯技术效率，这五年全省纯技术效率的平均值为0.753，相对高于综合技术效率。该省一共有3个城市纯技术效率为1，达到了纯技术有效，比如城市四、七、八都达到了纯技术有效，占总样本量的32%.但是，同样还有21%的城市全是纯技术无效的，诸如城市十、十一。其余城市不太稳定。从单个年份来看，2007年达到纯技术有效的城市一共有2个，2008、2011这两年基本处于持平的状态，都是有2个城市处于纯技术有效状态。 (4)规模效率分析 基于规模效率，只有城市四在五年都达到了规模效率有效，与总技术效率是一致的。全省规模效率的平均值为0.772，比纯技术效率平均值0.753高了很多，因此，该省公路运输系统运行效率偏低的重要原因是纯技术无效。而且，规模效率值大于0.753，证明该省的公路运输系统现在投资与标准投资的规模相差不多，因此，规模无效率并不能主要影响该省公路运输系统的总体效率。 4 结语 通过以上的分析，我们可以根据2007—2011这五年期间预测未来公路投资资金对不同城市的分配比例，其中由于城市十和城市十一一直处于较低贡献状态，所以根据比例对城市十的资金分配额度为12%，而城市十一为10%，其中由于城市三城市规模较小，但发展比较良好，根据适当的配比，对城市三的资金分配为6%即可，城市四的发展一直比较平稳，所以保持对其原有的投资状态，达到21%左右即可，而城市一和城市九的发展并用不了2007-2011年的资金分配，所以应适当降低，对城市一的分配保持在10%左右，而城市九保持在11%，对于城市五，由于该城市发展的非常良好，应适当给予8%的资金补助，城市六城市七和城市八的发张情况基本相似，而且道路相关从业人员数量适中，各补助7%，而由于城市二货运和客运发展较好，应分别补助11%. 以上分配方案，可以最大化资金的利用效率，提高效益，最大额度的增加收益。 参考文献 [1] 魏光兴 基于DEA的公路运输系统运行效率评价[D].International Conference on Management Science and Engineering Advances in Artificial Intelligence，2012. [2] 郭亚军.基于数据包络分析(DEA)的河北省农业生产效率综合评价[J].农业现代化研究，2012. [3] 卢晓霞.重庆市公路运输系统运行效率评价与管理对策研究[D].重庆交通大学，2011. [4] 华长生(2005)DEA模型.江西财经大学讲义. [5] 马立杰.DEA理论及应用研究[D].山东大学博士学位论文，2007. [6] 吴迪.沈阳市公路运输与经济发展的关系[D].辽宁大学硕士论文，2012. [7] 郝智渊.基于CDEA模型的证券投资基金新评价方法研究[D].南开大学学位论文，2008. [8] 燕会雷.两系统链视角下我国各省市科技创新效率研究[D].中国科学技术大学学位论文，2012.