公路运输投资资金的分配

　　摘 要：该文利用了数据包络分析的方法，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，，表示第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。