吉林省房地產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效率研究

陳金英，楊青山，張 鵬，劉賀賀

(1.浙江師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，浙江 金華 321004；2.東北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，吉林 長春 130024；3.哈爾濱師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150025；4.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010019)

吉林省房地產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效率研究

陳金英1，楊青山2，張 鵬3，劉賀賀4

(1.浙江師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，浙江 金華 321004；2.東北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，吉林 長春 130024；3.哈爾濱師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150025；4.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010019)

運(yùn)用Malmquist指數(shù)計(jì)算了2000—2012年間吉林省房地產(chǎn)全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成；運(yùn)用BCC模型評價(jià)了2012年吉林省9市州房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相對經(jīng)濟(jì)效率.結(jié)果表明：技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)吉林省房地產(chǎn)全要素生產(chǎn)率增長的主要原因，吉林省房地產(chǎn)業(yè)由粗放式的規(guī)模增長向依靠技術(shù)進(jìn)步、管理和服務(wù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)變；2012年吉林省各市州房地產(chǎn)投入產(chǎn)出效率總體偏低，技術(shù)效率差異較大；部分市州數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis，DEA)無效的原因?yàn)榇嬖谕度肴哂?，房地產(chǎn)發(fā)展仍處于“高投入，低效率”的粗放型發(fā)展模式.

房地產(chǎn)；經(jīng)濟(jì)效率；DEA；Malmquist指數(shù)；吉林省

改革開放以來，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國的房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展十分迅速，形成了較為完善的產(chǎn)業(yè)鏈，具有較強(qiáng)的外部性.據(jù)民生銀行報(bào)告指出，每100元的房地產(chǎn)投資大約會為機(jī)械設(shè)備、金屬產(chǎn)品等行業(yè)提供215元的需求，因此，它能夠帶動建筑、裝修等勞動密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展以及建材、家電等行業(yè)的就業(yè)和消費(fèi)[1].新型城鎮(zhèn)化的提出為房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了巨大機(jī)遇，房地產(chǎn)業(yè)正在成為國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè).吉林省是東北老工業(yè)基地，房地產(chǎn)業(yè)起步較晚，發(fā)展速度也較為緩慢，隨著經(jīng)濟(jì)社會的不斷發(fā)展，國家和省內(nèi)政策的宏觀調(diào)控，吉林省房地產(chǎn)業(yè)在開發(fā)規(guī)模、投資建設(shè)和發(fā)展速度上都獲得了較大的發(fā)展.2000年，吉林省房地產(chǎn)開發(fā)投資額為63.52億元，到2012年已經(jīng)達(dá)到1 310.03億元，增長了近21倍，年均增長率由2000—2005年的25.24%上升為2006—2012年的27.14%；房屋建筑竣工面積由2000年的4 64.81萬m2增加到2012年的6 034.08萬m2，增長了13倍，房地產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為吉林省重要的支柱產(chǎn)業(yè)之一.目前全省整體房地產(chǎn)市場發(fā)展比較平穩(wěn)，波動不是很大.但房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)效率如何，卻是值得研究和探討的問題.而目前關(guān)于吉林省房地產(chǎn)業(yè)的研究主要集中在宏觀調(diào)控政策、信貸支持等對房地產(chǎn)業(yè)的影響，尚無對其發(fā)展經(jīng)濟(jì)效率的研究.

近幾年來，許多學(xué)者都對房地產(chǎn)業(yè)的效率評價(jià)進(jìn)行了廣泛深入的研究，內(nèi)容主要集中在房地產(chǎn)上市公司的績效水平評價(jià)上：施金亮等(2006)[2]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型對我國32家房地產(chǎn)上市公司的績效進(jìn)行了綜合評價(jià)，并提出了優(yōu)化資源配置建議；賀提勝等(2010)[3]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法評價(jià)了房地產(chǎn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率，并分析了其效率低下的產(chǎn)生原因；王堅(jiān)強(qiáng)等(2010)[4]通過構(gòu)建Malmquist指數(shù)，測算了房地產(chǎn)企業(yè)的動態(tài)投資效率；丁琦等(2011)[5]通過構(gòu)建基于DEA-FCE的房地產(chǎn)上市公司績效評價(jià)模型，對25家上市公司進(jìn)行了綜合評價(jià).只有少數(shù)文章是關(guān)于房地產(chǎn)業(yè)的區(qū)域效率水平研究，而且都是從全國各省市的角度來進(jìn)行截面數(shù)據(jù)的研究：劉蓉(2010)[6]運(yùn)用超效率DEA模型評價(jià)了2007年中國各省市房地產(chǎn)行業(yè)的效率水平；趙棪等(2011)[7]運(yùn)用DEA方法對2009年新疆14個(gè)地區(qū)的房地產(chǎn)效率進(jìn)行了評價(jià)，等等.本文在此基礎(chǔ)上，考慮了房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動態(tài)性，利用吉林省2000—2012年13年的房地產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用Malmquist指數(shù)測算了吉林省及各市州這13年的房地產(chǎn)全要素生產(chǎn)率，并運(yùn)用BCC模型對2012年各市州房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相對經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行了研究和評價(jià)，以獲取對吉林省房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的真實(shí)評價(jià).

1 研究方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(data envelopment analysis，DEA)是著名的運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes，W.W.Cooper 和 E.Rhodes 在1978年首次提出的，是用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型評價(jià)相同類型的評價(jià)單元相對有效性的一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法[8]，不受加權(quán)、排序等外界人為因素的影響，結(jié)果更為客觀可信.其基本思路是根據(jù)不同決策單元的投入產(chǎn)出量，確定有效生產(chǎn)前沿面，通過衡量各決策單元與有效生產(chǎn)前沿面的距離，來確定各個(gè)決策單元的規(guī)模效率和技術(shù)效率.

1.1 BCC模型

為區(qū)分技術(shù)有效性和規(guī)模有效性，本研究選取基于投入導(dǎo)向的BCC模型，以規(guī)模收益可變?yōu)榍疤?，從技術(shù)效率T、純技術(shù)效率P和規(guī)模效率S來反映各決策單元的效率水平，評價(jià)其相對有效性.

設(shè)有n個(gè)獨(dú)立的決策單元，每個(gè)決策單元都有m個(gè)投入指標(biāo)xij(i=1，2，…，n；j=1，2，…，m)和s個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)yir(r=1，2…，s)，則決策單元的效率值用BCC模型表述如下：

(1)

技術(shù)效率T、純技術(shù)效率P和規(guī)模效率S三者之間的數(shù)量關(guān)系式為T=P×S.

1.2 Malmquist指數(shù)

Malmquist指數(shù)是基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)提出的，公式及其分解結(jié)論如下.

從t時(shí)期到t+1時(shí)期，基于投入的全要素生產(chǎn)率(TFP，CTEP)用Malmquist指數(shù)表示成：

(2)

按照Fare 等(1994)將Malmquist指數(shù)分解為兩個(gè)部分，即

(3)

一部分用CE表示，指從t到t+1時(shí)期技術(shù)效率的變化，也被稱為“追趕效應(yīng)”或“水平效應(yīng)”；另一部分用CT表示，指從t到t+1時(shí)期，效率前沿面的移動，即技術(shù)的進(jìn)步，也稱為“增長效應(yīng)”.其中，CE可以繼續(xù)分解為純技術(shù)效率變化CPTE和規(guī)模效率變化CSE兩個(gè)部分，因此全要素生產(chǎn)率變化CTFP=CE×CT=CPTE×CSE×CT.

當(dāng)CTFP>1時(shí)，表示全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)增長的趨勢；當(dāng)CTFP=1時(shí)，表示全要素生產(chǎn)率保持不變；當(dāng)CTFP<1時(shí)，則表示全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)下降的趨勢.當(dāng)技術(shù)效率變化指數(shù)CE>1時(shí)，說明技術(shù)效率有所改善；反之說明技術(shù)效率降低.技術(shù)水平變化指數(shù)CT>1時(shí)，表示生產(chǎn)技術(shù)有進(jìn)步，反之，則說明生產(chǎn)技術(shù)有衰退的趨勢[10].純技術(shù)效率變化CPTE指產(chǎn)業(yè)經(jīng)營管理水平等技術(shù)手段對生產(chǎn)效率的作用，CPTE>1，表示經(jīng)營管理水平的提升促進(jìn)了生產(chǎn)效率的提高；規(guī)模效率變化CSE>1表示擴(kuò)大規(guī)模有利于產(chǎn)出的提高.

2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

2.1 決策單元與評價(jià)指標(biāo)的選取

DEA中決策單元的選取必須滿足兩個(gè)限制條件：(1)選取的決策單元必須具有相同類型的特征，即可比性；(2)在DEA分析模型中，決策單元的數(shù)量至少應(yīng)為各投入產(chǎn)出指標(biāo)總數(shù)的2倍[11].本文主要研究吉林省房地產(chǎn)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)效率，因此選取的決策單元為吉林省長春、吉林、四平、遼源、通化、白山、松原、白城、延邊朝鮮族自治州9個(gè)城市(州)2000—2012年13年的房地產(chǎn)發(fā)展數(shù)據(jù).

房地產(chǎn)投入指標(biāo)的選取主要考慮了房地產(chǎn)的資本投入和人力投入，選取的指標(biāo)為房地產(chǎn)開發(fā)投資額(X1)、房地產(chǎn)從業(yè)人員數(shù)(X2).房地產(chǎn)的產(chǎn)出主要體現(xiàn)在房地產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造的GDP上，因此用房地產(chǎn)GDP(Y)作為產(chǎn)出指標(biāo)來衡量吉林省房地產(chǎn)的產(chǎn)出情況.

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文選取吉林省全省及9市州2000—2012年13年的房地產(chǎn)發(fā)展情況為研究樣本，指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于2001—2013年的《吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒》.將選取的各項(xiàng)投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)運(yùn)用DEA分析軟件deap-version 2.1進(jìn)行運(yùn)算后，得出了計(jì)算結(jié)果(見表1—3).

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 吉林省全省2000—2010年房地產(chǎn)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)效率分析

通過DEA分析軟件，采用Malmquist指數(shù)方法進(jìn)行計(jì)算，得到了吉林省2000—2012年13年間房地產(chǎn)發(fā)展的平均Malmquist指數(shù)(CTFP)及其效率構(gòu)成(見表1).

表1 吉林省2000—2012年房地產(chǎn)平均Malmquist指數(shù)及其構(gòu)成

從表1可以看到2000—2012年吉林省房地產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率及其效率構(gòu)成的變化情況.總體上看，2000—2012年13年間，吉林省房地產(chǎn)的技術(shù)效率平均每年降低1.6%，技術(shù)進(jìn)步年均增長10.7%，全要素生產(chǎn)率年均增長9%.由此可見，增長效應(yīng)是吉林省房地產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率增長的主要貢獻(xiàn)因素，追趕效應(yīng)貢獻(xiàn)不足.同時(shí)，房地產(chǎn)業(yè)經(jīng)營管理水平與房地產(chǎn)規(guī)模效率對生產(chǎn)效率的帶動能力不強(qiáng)，且二者的帶動作用不同步，規(guī)模效率的帶動能力呈現(xiàn)減弱趨勢，純技術(shù)帶動呈現(xiàn)提升的趨勢，說明吉林省房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展由粗放式的規(guī)模增長向依靠技術(shù)進(jìn)步、管理和服務(wù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)變.

從歷年變化情況來看，吉林省房地產(chǎn)全要素生產(chǎn)率的變動值處于0.6～2.91之間，變動幅度較大.從表1可以看出，只有2000—2001年、2006—2007年和2010—2011年吉林省房地產(chǎn)的Malmquist指數(shù)小于1，分別下降了39.7%，4.3%和20.8%.其中，2001年和2011年全要素生產(chǎn)率下降幅度較大，其技術(shù)效率分別下降了6.4%，9%，而技術(shù)水平變化則下降了35.6%，13%，說明全要素生產(chǎn)率的下降主要是由于生產(chǎn)技術(shù)的創(chuàng)新不足引起的.2002—2003年，由于政府的宏觀調(diào)控以及房地產(chǎn)市場的調(diào)節(jié)，房地產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平有了很大的提高，增長了172.9%，技術(shù)效率也有所改善，增長了6.4%，顯著提升的增長效應(yīng)帶來了全要素生產(chǎn)率的快速增長.2009—2010年追趕效應(yīng)對生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)很大，技術(shù)效率增長了32.4%，技術(shù)的進(jìn)步和房地產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大均促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提高，但由于技術(shù)創(chuàng)新不足，下降23.6%，導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率的增長幅度較小，僅增長0.9%.這也充分說明影響吉林省房地產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的主要因素為技術(shù)進(jìn)步水平.

為了更好地體現(xiàn)吉林省房地產(chǎn)全要素生產(chǎn)率及其效率構(gòu)成的變化趨勢，本文以2000年為基期，根據(jù)表1中吉林省房地產(chǎn)歷年的技術(shù)效率變化、技術(shù)水平變化及全要素生產(chǎn)率變化的情況，計(jì)算得到了以2000年為基期的各年變化指數(shù)，其變化趨勢如圖1所示.

圖1 吉林省房地產(chǎn)全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成的變化趨勢

從圖1可以看出，吉林省房地產(chǎn)全要素生產(chǎn)率的變化趨勢曲線與技術(shù)水平變化趨勢曲線較為一致，可分為兩個(gè)階段：2000—2002年，TFP變化指數(shù)降低階段，2001年和2002年的變化指數(shù)均低于2000年，但2002年比2001年有所提升，與吉林省房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展所處的復(fù)蘇階段相吻合；2003—2012年，TFP變化指數(shù)上升階段，這一階段的TFP變化指數(shù)均遠(yuǎn)大于基期年，體現(xiàn)了國家對房地產(chǎn)進(jìn)行宏觀調(diào)控和技術(shù)水平變化對吉林省房地產(chǎn)的影響.技術(shù)效率變化除了2003年的變化指數(shù)位于基期年之上，其他年份均低于基期年，這與前面得出的增長效應(yīng)是吉林省房地產(chǎn)全要素生產(chǎn)率變化的主要貢獻(xiàn)因素這一結(jié)論是相符的.從圖1也可以看出，2000—2005年間，全要素生產(chǎn)率變化趨勢曲線與技術(shù)水平變化趨勢曲線基本重合.2005年以后，由于技術(shù)效率下降幅度變大，導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率的增長率變化幅度低于技術(shù)水平變化，但總體上仍呈現(xiàn)上升的趨勢，這說明2005年以后技術(shù)效率降低成為制約房地產(chǎn)全要素生產(chǎn)率提高的因素.因此，要想進(jìn)一步增加全要素生產(chǎn)率，需要采取合理的措施來提高吉林省房地產(chǎn)的技術(shù)效率.

3.2 吉林省各市州2000—2012年房地產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效率分析

運(yùn)用Malmquist指數(shù)方法進(jìn)一步獲取2000—2012年吉林省9市州的平均Malmquist指數(shù)及其構(gòu)成，結(jié)果見表2.

從表2可以看出，2000—2012年間，吉林省各市州的房地產(chǎn)全要素生產(chǎn)率基本都處于增長的趨勢，只有四平市的平均Malmquist指數(shù)略小于1，全要素生產(chǎn)率下降了0.1%，主要原因是技術(shù)效率的下降，以及技術(shù)進(jìn)步未能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)管理水平的提高和規(guī)模效率的提升.9市州的技術(shù)水平變化指數(shù)都大于1，呈現(xiàn)出較大的技術(shù)進(jìn)步.從技術(shù)效率變化上看，只有遼源市、白城市和延邊朝鮮族自治州大于1，技術(shù)效率變化有所提高，其他各市的技術(shù)效率變化值均小于1，說明2000—2012年間城市房地產(chǎn)的技術(shù)效率是降低的.

表2 吉林省各市州2000—2012年房地產(chǎn)平均Malmquist指數(shù)及其構(gòu)成

遼源市房地產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率是全省增長最快的城市，年均增長26.4%；白城市和延邊朝鮮族自治州增長也較快，分別為16.4%和16%，說明這三個(gè)市州的房地產(chǎn)發(fā)展勢頭較好.從增長原因來看，三市州的技術(shù)效率和技術(shù)水平均不斷增加，其中技術(shù)水平起了較大的作用，年均增長22.6%，10.5%和10.1%.而三市州技術(shù)效率提高的原因卻有所不同：遼源市和延邊朝鮮族自治州房地產(chǎn)的純技術(shù)效率保持不變，技術(shù)效率的提高是由于規(guī)模效率增加引起的；白城市則是由于經(jīng)營管理水平的提高和規(guī)模效率的提升共同作用的結(jié)果.

長春、吉林、通化、白山和松原的全要素生產(chǎn)率的增長主要是依托技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)效率則均有所降低，但其降低原因也是有差異的.長春市房地產(chǎn)的純技術(shù)效率變化指數(shù)大于1，說明管理能力的提高促進(jìn)了技術(shù)效率的改善；規(guī)模效率變化指數(shù)小于1，年均降低9.6%，是全省降低幅度最大的城市，說明長春市房地產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大不能夠促進(jìn)技術(shù)效率的提升，應(yīng)對其規(guī)模給予控制.吉林市的純技術(shù)效率不變，規(guī)模效率變化指數(shù)卻有所降低，這說明吉林市的房地產(chǎn)技術(shù)效率降低主要是由于規(guī)模效率降低引起的.通化市的規(guī)模效率變化指數(shù)大于1，而純技術(shù)效率變化指數(shù)下降了9.5%，說明通化市房地產(chǎn)經(jīng)營管理水平的下降導(dǎo)致了技術(shù)效率的降低.白山市和松原市技術(shù)效率的降低則是由于純技術(shù)效率和規(guī)模效率均下降引起的.

如此來看，吉林省各市州房地產(chǎn)全要素生產(chǎn)率的增長主要依賴于技術(shù)進(jìn)步的拉動，其技術(shù)效率的降低是制約全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步提升的主要原因.

3.3 2012年吉林省各市州房地產(chǎn)的相對經(jīng)濟(jì)效率評價(jià)

為進(jìn)一步探討并比較吉林省各市州房地產(chǎn)發(fā)展效率，本文運(yùn)用DEA-BCC模型計(jì)算了2012年各市州房地產(chǎn)的相對經(jīng)濟(jì)效率，并對其效率現(xiàn)狀及原因進(jìn)行了分析，結(jié)果見表3.

表3 2012年吉林省各市州房地產(chǎn)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)效率

從表3可以看出2012年吉林省各市州房地產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效率，包括技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率以及各市州房地產(chǎn)的規(guī)模收益情況.

總體上來看，吉林省各市州房地產(chǎn)的技術(shù)效率的平均值為0.589，相對較低.其中，遼源市和白城市的房地產(chǎn)是DEA有效，即這兩個(gè)市的房地產(chǎn)投入產(chǎn)出比例協(xié)調(diào)，技術(shù)效率為1，處于技術(shù)效率前沿，規(guī)模收益不變，占總體的22.22%.長春、吉林、四平、通化、白山、松原和延邊朝鮮族自治州都是非DEA有效，存在不同程度的投入冗余，面臨不同的技術(shù)效率改進(jìn)空間.其中，長春、吉林的純技術(shù)效率為1，規(guī)模效率小于1，所占比例為22.22%；四平、通化、白山、松原和延邊朝鮮族自治州的純技術(shù)效率和規(guī)模效率均小于1，所占比例為55.56%.這表明了吉林省內(nèi)房地產(chǎn)的投入產(chǎn)出效率總體偏低.

除DEA有效的遼源市和白城市以外，其他7市州的房地產(chǎn)技術(shù)效率都不高，差異也較大，最大值為0.698，最小值僅為0.213.按照技術(shù)效率由高至低的排序?yàn)椋杭帧⑺钠?、白山、松原、延邊朝鮮族自治州、通化、長春.長春市作為吉林省的省會城市，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高，但其房地產(chǎn)技術(shù)效率卻最低；吉林市作為吉林省的第二大城市，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平僅次于長春市，房地產(chǎn)技術(shù)效率為非DEA有效單元中的最大值；通化市經(jīng)濟(jì)水平處于中等，但其技術(shù)效率僅略高于長春市；遼源市、白城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，其技術(shù)效率均達(dá)到了DEA有效，這是由于兩市的總體規(guī)模不大，容易達(dá)到協(xié)調(diào)的投入產(chǎn)出比例，屬于低發(fā)展水平的經(jīng)濟(jì)有效.以上均表明技術(shù)效率的高低與城市(州)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間沒有必然的聯(lián)系，無規(guī)律性可循.

從規(guī)模收益來看，僅白山市處于規(guī)模收益遞增階段，其他6市(州)處于規(guī)模收益遞減階段.四平、通化、松原和延邊朝鮮族自治州的純技術(shù)效率均小于規(guī)模效率，且四平、通化和延邊朝鮮族自治州的規(guī)模效率都接近規(guī)模有效，說明其房地產(chǎn)發(fā)展已基本實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)性，不宜再將擴(kuò)大規(guī)模作為提升效率水平的主要手段.而其房地產(chǎn)技術(shù)效率較低的原因在于純技術(shù)效率低，說明這幾個(gè)城市的房地產(chǎn)經(jīng)營管理能力不足，制約了該城市(州)房地產(chǎn)效率的提升.長春、吉林的純技術(shù)效率為1，規(guī)模效率均不高，說明其房地產(chǎn)在現(xiàn)有技術(shù)水平下，開發(fā)規(guī)模過大，且長吉兩市房價(jià)收入比與其他市州相比較高，市民購房壓力較大，供大于求的現(xiàn)象導(dǎo)致房地產(chǎn)技術(shù)效率低.白山市依托長白山國家級自然保護(hù)區(qū)等旅游資源開發(fā)了大量的旅游地產(chǎn)(如萬達(dá)長白山國際旅游度假區(qū))，在帶來較大經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，也提升了白山市房地產(chǎn)的整體效率水平，因此，白山市可以通過合理確定房地產(chǎn)開發(fā)類型和規(guī)模來提升其總體效率水平.

4 結(jié)論

本文運(yùn)用DEA分析方法對2000—2012年13年間吉林省房地產(chǎn)發(fā)展的全要素生產(chǎn)率以及2012年吉林省各市州房地產(chǎn)的相對經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行了分析和研究，得到了以下幾點(diǎn)結(jié)論：

(1) 吉林省房地產(chǎn)技術(shù)效率總體偏低，區(qū)域發(fā)展極不均衡，各市州之間的差異較大.遼源、白城的房地產(chǎn)屬于低發(fā)展水平的經(jīng)濟(jì)有效，其他部分市州的房地產(chǎn)發(fā)展仍處于“高投入，低效率”的粗放型發(fā)展模式.

(2) 房地產(chǎn)的技術(shù)效率是否有效及其效率高低與吉林省各市州房地產(chǎn)的投入量沒有必然的因果關(guān)系，與其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低之間不存在規(guī)律性聯(lián)系.

(3) 科技進(jìn)步和創(chuàng)新是吉林省房地產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效率提升的核心和動力，吉林省房地產(chǎn)業(yè)正逐漸擺脫粗放式的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，向依靠技術(shù)進(jìn)步、管理與服務(wù)創(chuàng)新的發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，提高科技含量和發(fā)展質(zhì)量.全要素生產(chǎn)率的增長主要依賴于技術(shù)進(jìn)步的拉動，其技術(shù)效率變化落后是制約全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步提升的主要原因.

(4) 提升效率的途徑：技術(shù)進(jìn)步是吉林省房地產(chǎn)效率提升的主要影響因素，吉林省房地產(chǎn)業(yè)的高效發(fā)展，必須以提升技術(shù)創(chuàng)新水平為前提；與此同時(shí)，長吉兩市應(yīng)重點(diǎn)控制房地產(chǎn)開發(fā)規(guī)模，改善房地產(chǎn)開發(fā)質(zhì)量及應(yīng)用價(jià)值，提升其規(guī)模效率；白山市應(yīng)結(jié)合自身旅游資源優(yōu)勢，優(yōu)化房地產(chǎn)開發(fā)結(jié)構(gòu)，以旅游地產(chǎn)為主體，帶動產(chǎn)業(yè)的效率提升；其他市州則應(yīng)從提升房地產(chǎn)業(yè)經(jīng)營管理水平等技術(shù)手段方面著手，優(yōu)化房地產(chǎn)業(yè)的開發(fā)及資源投入，以實(shí)現(xiàn)投入產(chǎn)出合理化.

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(責(zé)任編輯：方 林)

Research on economic efficiency of the real estate in Jilin Province

CHEN Jin-ying1，YANG Qing-shan2，ZHANG Peng3，LIU He-he4

(1.College of Economics and Management，Zhejiang Normal University，Jinhua 321004，China；2.College of Geographical Sciences，Northeast Normal University，Changchun 130024 China；3.College of Geographical Sciences，Harbin Normal University，Harbin 150025，China；4.School of Economics and Management，Inner Mongolia Agricultural University，Hohhot 010019，China)

Using the Malmquist index，the paper calculated TFP and its compositions of the real estate industry of Jilin Province during the years 2000—2012；and evaluated relative economic efficiency of real estate development among 9 cities in Jilin Province on 2012 by using the model of BCC.The results show that：during the years 2000—2012，technological progress is the main reason for promoting the TFP growth of real estate industry development in Jilin Province，switching from extensive growth to relying on technological progress，management and service innovation；In 9 cities，the input-output efficiency in 2012 of real estate industry is low in general，and technical efficiency has great differences，no causal relationship with the level of economic development and investment；Redundant investment is the reason of DEA invalid for part of cities in Jilin Province，in which the real estate development is still in the extensive development mode of “high input，low efficiency”.

the real estate industry；economic efficiency；DEA；Malmquist index；Jilin Province

1000-1832(2016)04-0151-07

10.16163/j.cnki.22-1123/n.2016.04.031

2015-10-21

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41271555).

陳金英(1988—)，女，博士，講師，主要從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)、經(jīng)濟(jì)地理研究.

F 293.3 [學(xué)科代碼] 790·4720

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