基于dea模型的京津冀汽车产业集群效率分析

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1、基于DEA模型的京津冀汽车产业集群效率分析［摘要］运用数据包络法分析法（DEA）的CCR和BBC模型，分析了京津冀汽车产业集群20H-2013年的综合效率、纯技术效率和规模效率，通过与其他五大汽车产业集群的对比分析得出京津冀汽车产业集群效率在这三年里逐年下降的结论，最后针对实证分析提出了相关建议。［关键词］京津冀；DEA模型；汽车产业集群［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2016.24.0441引言汽车产业是融技术密集型和资金密集型为一体的高关联性和高附加值性并存的高产业链延伸性产业，能够拉动上下游产业和带动整个产业链发展，是一个国家和地区经济发展的主导产业和支柱产业。而大

2、量汽车相关支持和服务产业在一个地区聚集形成的汽车产业集群能够依靠规模优势提高汽车制造业内部的分工水平，降低汽车生产成本，提高汽车生产效率。京津冀汽车产业在全国占有一定地位，2013年京津冀汽车产量为400.7万辆，占全国总产量的18%；汽车工业产值为5048.9亿元，只占全国总产值的12.8%；汽车工业增加值为914亿元，占全国总增加值的10.7%；汽车工业营业利润总额为285.2亿元，占全国利润总额的10.6%。可以看出，京津冀汽车产业的工业产值、工业增加值、利润总额占全国比例均低于产量所占比例，说明虽然京津冀汽车产业在全国有一定的地位，但竞争力并不太强。80年代看珠江，90年代看长江，2

3、1世纪看京津冀。伴随着“十三五”规划京津冀环渤海经济圈战略地位的进一步确立和《京津冀协同发展纲要》的颁布，京津冀汽车行业发展将会迎来更好的发展机遇。2京津冀汽车产业集群效率评价2.1规模报酬不变CCR模型DEA能够对多投入和多产出的决策单位相对效率有效性进行评价，通过线性规划方法来衡量投入或产出DMU与包络面最优DMU的偏差计算出各个DMU的相对效率值。其中CCR模型是在规模报酬不变条件下的模型，如果测算出DMU有效，那么这个DMU既是技术有效的，又是规模有效的。假设存在n个DMU，输入m种类型，输出s种类型。模型如下：2.2指标的选取由于对一个产业集群的界定比较复杂，并且我国大多汽车产业集

4、群发展还未高度成熟，大部分处于初中期阶段，本文就以行政区域的划分来界定中国六大汽车产业集群，具体如下：京津冀包括北京、天津、河北；东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江；长三角地区包括上海、江苏、浙江；珠三角地区包括广东省；中部地区包括湖北、湖南、安徽；西南地区包括重庆和四川。本文根据DEA对指标的要求以及研究的目的从《中国汽车工业年鉴2012—2014》选取工业销售产值、工业增加值和营业收入3个产出指标作为输出变量，选取固定资产投资额、年末资产总计和营业成本3个投入作为输入变量，各汽车产业集群指标为其包括省份指标的加权平均值。2.3实证分析综合效率(CCR)分析。选取2011—2013年15个省份

5、的汽车投入和产出指标，应用DEAP2.1软件，选用在产出一定的情况，如何使投入最小化的投入导向型(INPUTORIENTATED)和规模报酬不变的CCR(CRS)模型，运行取各地区省份加权平均值整理如表1所示。从表1可以看出，在2011—2013年连续三年都达到DEA有效状态的是珠三角地区，京津冀地区2011年为0.9823，效率值较高，在六大汽车产业集群中位居第二位，2012年有所上升，达到0.9837,继续位居第二位，但2013年下降到了0.9以内，被中部地区和西南地区超过，位居第四位。东北地区、长三角地区和京津冀地区类似，虽然2012年小幅上升，但2013年下降幅度超过京津冀地区，从:

6、>0.9下降到0.8以内。中部地区稳中有进，连续两年上升，从2011年的