【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 界，則限制式中隱含有這樣的等式：= ；=+。該式中,為實(shí)際值，即原來(lái)無(wú)效率時(shí)的投入與產(chǎn)出；, 為目標(biāo)值，即要達(dá)到有效率狀態(tài)時(shí)的投入與產(chǎn)出；相應(yīng)地，為投入項(xiàng)差額變量，即要達(dá)到DEA有效所應(yīng)減少的投入要素量，為產(chǎn)出項(xiàng)差額變量，即要達(dá)到DEA有效所應(yīng)增加的產(chǎn)出要素量。另外根據(jù)所參考的權(quán)數(shù)比重之和，可以判斷各個(gè)決策單位的規(guī)模報(bào)酬處于何種狀態(tài)，其判斷如下：＞1代表該決策單位為規(guī)模報(bào)酬遞減；＝1代表該決策單位為規(guī)模報(bào)酬不變；＜1代表該決策單位為規(guī)模報(bào)酬遞增。模型的假設(shè)是在固定規(guī)模報(bào)酬下運(yùn)營(yíng)，但實(shí)際上若存在變動(dòng)規(guī)模報(bào)酬，則導(dǎo)致在衡量技術(shù)效率時(shí)規(guī)模效率亦混雜其中。因此必須考慮變動(dòng)規(guī)模報(bào)酬（VRS）的情況，Banker，Charnes and Cooper 即 1984 年將 C2R 模型中的固定規(guī)模報(bào)(CRS)的假設(shè)剔除，以衡量處于不同規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)下的相對(duì)效率值。BCC 模型為生產(chǎn)可能集合建立凸性性質(zhì)、無(wú)效率性質(zhì)、射線無(wú)限制性質(zhì)與最小外插性質(zhì)等四項(xiàng)公理，并且引進(jìn)了 Shepard 距離函數(shù)的概念，于是技術(shù)效率可以再分解成純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)。也就是說(shuō)，技術(shù)無(wú)效率除了來(lái)自投入產(chǎn)出配置不當(dāng)?shù)囊蛩赝?，也可能?lái)自于決策單位（DMU）的規(guī)模因素，因此我們就可以通過(guò)調(diào)整規(guī)模因素以改進(jìn)其無(wú)效率的狀態(tài)。（1）基本模型該模型如下：其中，=(1,1,......,1)∈, =(1,1,......,1)∈。上式中，θ即為第 j 個(gè)機(jī)場(chǎng)的純效率值（PTE）。（2）DEA 有效性的判斷在具有非阿基米德無(wú)窮小量ε的模型和 BCC 模型下，規(guī)劃問(wèn)題的最優(yōu)解為,則有：若＝1，則為弱 DEA 有效；若＝1，且＝0，＝0，則為 DEA 有效。（3）技術(shù)效率的分解及規(guī)模報(bào)酬變動(dòng)的判定一般而言，由 BCC 模型所求得的純技術(shù)效率比模型所得到的技術(shù)效率大。BCC模型中的規(guī)模效率值(SE)，可比較某一特定機(jī)場(chǎng)在固定規(guī)模報(bào)酬 CRS 下的技術(shù)效率與在變動(dòng)規(guī)模報(bào)酬 CRS 下的技術(shù)效率，兩者若沒(méi)有差異，則表示該機(jī)場(chǎng)的無(wú)效率并非來(lái)自規(guī)模的因素；但是若兩者之間存在差異，則表明該機(jī)場(chǎng)的無(wú)效率來(lái)自規(guī)模無(wú)效率。我們可用下式來(lái)表示其間的關(guān)系：=SE 或SE=/其中表示固定規(guī)模報(bào)酬下的技術(shù)效率值；表示變動(dòng)規(guī)模報(bào)酬下的技術(shù)效率值，即純技術(shù)效率(PTE)；SE 表示規(guī)模效率值?？梢?jiàn)，通過(guò) BCC 模型，我們可以將機(jī)場(chǎng)的技術(shù)效率(TE)分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），并可了解機(jī)場(chǎng)的技術(shù)無(wú)效率有多少是來(lái)自純技術(shù)無(wú)效率及有多少是來(lái)自規(guī)模無(wú)效率。若DC2R 模型的最優(yōu)解為 (j = 1,......, n),最優(yōu)值為，模型的最優(yōu)值為，令= 。若＝1 DMU規(guī)模報(bào)酬不變；若＜1，且1 DMU規(guī)模報(bào)酬遞增；若＞1，且1 DMU規(guī)模報(bào)酬遞減。（4）DMU 在相對(duì)有效面上的投影對(duì)于非有效的 DMU 我們可以對(duì)其在相對(duì)有效面上進(jìn)行投影：設(shè),，是具有非阿基米德無(wú)窮小量ε的線性規(guī)劃的最優(yōu)解，則稱 (, )為對(duì)應(yīng)的（,）在 DEA 相對(duì)有效面上的投影。在相對(duì)有效面上的投影，實(shí)際上為改進(jìn)非有效的提供了一個(gè)可行的方案，同時(shí)也指出了非有效的原因。在 DEA 效率分析中，不論是模型或者是 BCC 模型有時(shí)往往會(huì)產(chǎn)生存在多個(gè)決策單位（DMU）有效率的情況，在眾多 DMU 的效率值均為 1 的情形下，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法無(wú)法直接對(duì)這些有效率的決策單位之間的效率高低進(jìn)行比較，即出現(xiàn)了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法判斷力不足的問(wèn)題，若程度嚴(yán)重，還會(huì)造成參考集合和績(jī)效評(píng)估的錯(cuò)誤。有鑒于此，Andersen and Petersen（1993）提出了一種 DEA 的超效率（Super Efficiency）模型，從而使 DEA 有效率的決策單位之間也能比較效率的高低。該模型的基本思路是：在評(píng)估某一 DEA 有效率的決策單位時(shí)，將其排除在構(gòu)成效率前沿邊界的決策單位集合之外。我們以模型為例圖示來(lái)說(shuō)明如何衡量決策單位的超效率。如圖23所示：假設(shè)有A、B、C、D、E共5家兩種投入一種產(chǎn)出的決策單位，其中A、B、C、D四個(gè)決策單位均為DEA有效率，它們所構(gòu)成的效率前沿邊界為折線ABCD；E是無(wú)效率的，它被效率前沿邊界ABCD所包絡(luò)。所有決策單位都只能在效率前沿邊界及其右上方進(jìn)行運(yùn)營(yíng)。我們以決策單位C為例，C處在效率前沿邊界上，在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法DEA的模型下該決策單位C的效率值為1。但是我們按照超效率模型的思路，在計(jì)算決策單位C的效率值時(shí)，圖中的C點(diǎn)應(yīng)排除在構(gòu)成效率前沿邊界的參考集合之外，于是此時(shí)的效率前沿邊界就由折線ABCD變成了折線ABD，此時(shí)C決策單位的效率值＝/OC＞1。而對(duì)于在模型中本來(lái)就是DEA無(wú)效率的決策單E，在超效率模型中其所面臨的效率前沿邊界仍舊是ABCD，其效率值與在模型下得到的效率值一致，仍為＝/OE＜1。圖 22 超效率模式說(shuō)明圖將這一思路反映在線性規(guī)劃模型上，我們可以得到（）式：可以看出，（）式與（）式的區(qū)別僅僅在于（）式在求解第t個(gè)決策單位的效率值時(shí)，其約束條件中決策單位的參考集合將第t個(gè)決策單位排除在外。在超效率模型中，對(duì)于無(wú)效率的決策單位，其效率值與由模型求得的結(jié)果一致；而對(duì)于有效率的決策單位，例如其效率值若為 ，則表示該決策單位即使等比例地增加 60%的投入，它在整個(gè)決策單位的樣本集合中仍能保持相對(duì)有效率。4. Malmquist 生產(chǎn)力指數(shù)分析法Farrell（1957年）的建議措施的效率，前提不改變生產(chǎn)工藝過(guò)程中，從生產(chǎn)邊界的程度來(lái)衡量投入產(chǎn)出。評(píng)估供應(yīng)商和估計(jì)生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)效率指標(biāo)的生產(chǎn)率指標(biāo)。但是，如果考慮到時(shí)間因素，即考慮多期模型，生產(chǎn)技術(shù)可能會(huì)改變，所以，如果一個(gè)樣本的價(jià)值在評(píng)估的第一年，第二年的效率效率的評(píng)估值進(jìn)行比較，因?yàn)樽鳛闇y(cè)量基準(zhǔn)的效率邊界變化缺乏一個(gè)參考進(jìn)行比較，因此，在第一和第二年的效率分別確定的值進(jìn)行比較時(shí)，就會(huì)有偏差的危險(xiǎn)。為了更好地反映決策單元效率的動(dòng)態(tài)變化，后引進(jìn)的Malmquist TFP指數(shù)來(lái)衡量跨期面板數(shù)據(jù)每個(gè)決策單元技術(shù)效率的變化。1953年，瑞典經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計(jì)學(xué)家Sten Malmquist提出一個(gè)索引，用于消費(fèi)的變化來(lái)分析，在不同時(shí)期，其思想的核心是兩組相比，消費(fèi)數(shù)據(jù)，使用一組無(wú)差異曲線作為參考集合，兩套消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)查。Caves，Christensen and Diewert（1982）首先將 Malmquist 的思想運(yùn)用到生產(chǎn)分析上。Fare，Grosskopf，Lindgren and Ross（1992）建立了用來(lái)考察兩個(gè)相鄰時(shí)期生產(chǎn)率變化的 Malmquist 生產(chǎn)力變化指數(shù)，并定義為 Malmquist 全要素生產(chǎn)力指數(shù)（MalmquistProductivity Index，簡(jiǎn)稱 MPI），其表述形式為第t期與第t+1 期的 Malmquist 生產(chǎn)力指數(shù)的幾何平均數(shù)：該 Malmquist 生產(chǎn)力指數(shù)是假設(shè)固定規(guī)模報(bào)酬（CRS）下所衡量的指數(shù)，其涉及兩個(gè)單期的距離函數(shù)(,)和(,)，同時(shí)也涉及兩個(gè)跨期產(chǎn)出距離函數(shù)(,)和(,)，若(,)＞1，表示受評(píng)估的決策單位的生產(chǎn)力有所改善；若(,)＜1，表示受評(píng)估的決策單位的生產(chǎn)力呈現(xiàn)衰退。而 Malmquist 生產(chǎn)力指數(shù)亦可分解為綜合技術(shù)效率變動(dòng)與技術(shù)變動(dòng)兩者的乘積，故（）式可改寫(xiě)為：其中，令 EC 表示綜合技術(shù)效率變動(dòng)，TC 表示技術(shù)變動(dòng)，則有：綜上所述，可知 Malmquist 全要素生產(chǎn)力指數(shù)（MPI）可以分解為綜合技術(shù)效率變動(dòng)（EC）和技術(shù)變動(dòng)（TC）兩部分的乘積，即：若 EC（CRS）＞1，代表決策單位效率有所改善；EC（CRS）＜1，代表其效率惡化；此效率變動(dòng)意味著決策單位經(jīng)營(yíng)方式的優(yōu)劣與管理層決策的正確與否；當(dāng)效率改善，表示其因正確的經(jīng)營(yíng)方式與決策使效率得以提高，即 EC（CRS）大于 1；反之，不當(dāng)?shù)慕?jīng)營(yíng)方式與決策會(huì)使 EC（CRS）小于 1，導(dǎo)致效率惡化。此外，若 TC（CRS）＞1，代表技術(shù)進(jìn)步；TC（CRS）＜1，代表技術(shù)退步。（七）Tobit回歸分析法Tobit 回歸模型屬于被解釋變量受到限制的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，其概念最早由經(jīng)濟(jì)學(xué)家 Tobin（1958）在研究耐用消費(fèi)品需求時(shí)首先提出，然后由經(jīng)濟(jì)學(xué)家 Goldberger（1964）首度采用。如果要分析的數(shù)據(jù)具有這樣的特點(diǎn)：被解釋變量的數(shù)值是切割（Truncated）或片段（截?cái)啵┑那闆r時(shí)，那么普通最小二乘法（OLS）的概念就不再適用于估計(jì)回歸系數(shù)，如果直接采用普通最小二乘法，會(huì)給參數(shù)估計(jì)帶來(lái)嚴(yán)重的有偏和不一致。這時(shí)遵循最大似然法概念的 Tobit 模型就成為估計(jì)回歸系數(shù)的一個(gè)較好選擇。該模型的基本結(jié)構(gòu)如下：其中，是（K+1）維解釋變量向量，是（K+1）維的未知參數(shù)向量。此模型被稱為截取回歸模型（Censored Regression Model），又稱為“Tobit 模型”。Tobit模型的一個(gè)重要特征是，解釋變量 取實(shí)際觀測(cè)值，而被解釋變量只能以受限制的方式被觀測(cè)到：當(dāng)＞0時(shí)，無(wú)限制觀測(cè)值均取實(shí)際的觀測(cè)值；當(dāng) ≤0時(shí)，受限觀測(cè)值均截取為0，因此Tobit回歸模型是被解釋變量受限模型（Limited Dependent Variable）的一種?？梢宰C明，用最大似然估計(jì)法計(jì)算出的 Tobit 模型的和是一致估計(jì)量。三、上海國(guó)際機(jī)場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)狀況上海浦東國(guó)際機(jī)場(chǎng)（SHANGHAI Pudong International Airport )是中國(guó)（包括港、澳、臺(tái)）三大國(guó)際機(jī)場(chǎng)之一，與北京首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)、香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)并稱中國(guó)三大國(guó)際航空港。上海浦東國(guó)際機(jī)場(chǎng)位于上海浦東長(zhǎng)江入?？谀习兜臑I海地帶，距虹橋機(jī)場(chǎng)約52公里。浦東機(jī)場(chǎng)一期工程1997年10月全面開(kāi)工，1999年9月建成通航。一期建有一條長(zhǎng)4000米長(zhǎng)、60米寬的4E級(jí)南北向跑道，兩條平行滑行道，80萬(wàn)平米的機(jī)坪，共有76個(gè)機(jī)位，貨運(yùn)庫(kù)面積達(dá)5萬(wàn)平米，同時(shí)，裝備有導(dǎo)航、通訊、監(jiān)視、氣象和后勤保障等系統(tǒng)，能提供24小時(shí)全天候服務(wù)。浦東航站樓由主樓和候機(jī)長(zhǎng)廊兩大部分組成，均為三層結(jié)構(gòu)，由兩條通道連接，面積達(dá)28萬(wàn)平米，到港行李輸送帶13條，登機(jī)橋28座；候機(jī)樓內(nèi)的商業(yè)餐飲設(shè)施和其他出租服務(wù)設(shè)施面積達(dá)6萬(wàn)平米。浦東機(jī)場(chǎng)一期工程改造工程完成后，將能滿足2008年第二座候機(jī)樓投入使用前的運(yùn)營(yíng)需要，即具備年飛機(jī)起降30萬(wàn)架次、年旅客吞吐量3650萬(wàn)人次的保障能力。浦東機(jī)場(chǎng)日均起降航班達(dá)800架次左右，航班量已占到整個(gè)上海機(jī)場(chǎng)的六成左右。通航浦東機(jī)場(chǎng)的中外航空公司已達(dá)60家左右，航線覆蓋90多個(gè)國(guó)際(地區(qū))城市、60多個(gè)國(guó)內(nèi)城市。2010年浦東機(jī)場(chǎng)旅客吞吐量達(dá)到4057萬(wàn)人次，%，穩(wěn)居全國(guó)第三大航空港，與廣州白云機(jī)場(chǎng)的4097萬(wàn)人次僅有40萬(wàn)的差距。其中貨郵吞吐量更是達(dá)到323萬(wàn)噸，穩(wěn)居全國(guó)第一，%。，擁有跑道和滑行道各一條。其中跑道長(zhǎng)3400米、（4E級(jí)），停機(jī)坪達(dá)51萬(wàn)平方米。有停機(jī)位66個(gè)，其中有13個(gè)登機(jī)橋位，48個(gè)遠(yuǎn)機(jī)位，2個(gè)專機(jī)位，2個(gè)貨機(jī)位，可滿足各類飛機(jī)的起降要求。機(jī)場(chǎng)1號(hào)航站樓（T1）由A、B兩座候機(jī)樓緊密相連，（A樓5萬(wàn)平方米，）。共有15個(gè)候機(jī)大廳，18個(gè)貴賓室和15條行李傳輸系統(tǒng)。每日平均起落航班達(dá)540架左右，高峰小時(shí)起落飛機(jī)達(dá)85架次，已開(kāi)通了到達(dá)91個(gè)國(guó)內(nèi)國(guó)際城市的航班。虹橋機(jī)場(chǎng)擴(kuò)建工程按滿足年旅客吞吐量4000萬(wàn)人次、貨郵吞吐量100萬(wàn)噸和飛機(jī)起降量30萬(wàn)架次設(shè)計(jì)建設(shè)，（T2），1條長(zhǎng)3300米、寬60米的平行跑道和3條平行滑行道，以及站坪、貨運(yùn)站、業(yè)務(wù)用房、能源中心、市政道路等相關(guān)配套設(shè)施。經(jīng)過(guò)3年多建設(shè)，2009年年底通過(guò)工程竣工驗(yàn)收，2010年3月3日又通過(guò)了國(guó)家民航局的行業(yè)驗(yàn)收，并于3月16日零時(shí)起作為虹橋綜合交通樞紐的主體項(xiàng)目率先投用。2010年3月16日零時(shí)起，除春秋航空公司及往返日本、韓國(guó)的國(guó)際包機(jī)航班仍在1號(hào)航站樓（T1）運(yùn)營(yíng)外，其余航空公司的國(guó)內(nèi)航班全部遷至2號(hào)航站樓（T2）運(yùn)營(yíng)。四、上海國(guó)際機(jī)場(chǎng)效率評(píng)價(jià)的指示選取與模型構(gòu)建在第三部分中描述的基本概念和原則的理論工具，包括定義和測(cè)量的效率，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和Tobit回歸方法。這些都是密切相關(guān)的理論工具，以這些理論為基礎(chǔ)的工具，這部分的實(shí)證研究模型構(gòu)建，包括研究樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源，投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇，DEA分析模型的選擇和Tobit回歸分析模型和設(shè)計(jì)。（一）樣本的選取文將專注于技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、規(guī)模報(bào)酬和全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)作為分析的主要對(duì)象，研究的是上海國(guó)際機(jī)場(chǎng)。出于對(duì)研究結(jié)果有效性的考慮，選擇2012年的靜態(tài)研究樣本，這將使分析的結(jié)果更具參考性；動(dòng)態(tài)采樣周期，在過(guò)去四年，也就是20092012年。這種組合的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的方法，從橫向，縱向和集成，充分體現(xiàn)上海地區(qū)機(jī)場(chǎng)行業(yè)的運(yùn)作效率。（二）指標(biāo)選取原則及步驟在機(jī)場(chǎng)發(fā)展的操作，導(dǎo)致效率低下，在許多方面，如建設(shè)規(guī)模和標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)際需求，從業(yè)務(wù)總量不足，資本結(jié)構(gòu)不合理，市場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)場(chǎng)收費(fèi)。許多因素會(huì)影響機(jī)場(chǎng)的效率，基礎(chǔ)設(shè)施，人力資本，技術(shù)，規(guī)模，競(jìng)爭(zhēng)和其他因素的影響可以概括為。基礎(chǔ)設(shè)施是機(jī)場(chǎng)的安全正常運(yùn)行，對(duì)運(yùn)營(yíng)效率的影響。機(jī)場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施分為引道，地面交通銜接，公共停車位的總數(shù)，航站區(qū)，貨運(yùn)區(qū)，數(shù)量的檢查柜臺(tái)，行李分揀系統(tǒng)，安檢站的數(shù)量，邊檢柜臺(tái)數(shù)量，行李轉(zhuǎn)盤(pán)號(hào)和登機(jī)口號(hào)碼陸側(cè)設(shè)施和跑道，跑道長(zhǎng)度，滑行道編號(hào)，長(zhǎng)的滑行道，停機(jī)坪，停機(jī)位的數(shù)量，數(shù)量遠(yuǎn)處停車場(chǎng)附近的座位數(shù)和空中交通控制。效率的基礎(chǔ)設(shè)施的乘客，到達(dá)和離開(kāi)機(jī)場(chǎng)和機(jī)場(chǎng)運(yùn)送乘客，貨物和飛機(jī)的能力組織能力。該技術(shù)是一個(gè)關(guān)鍵因素影響機(jī)場(chǎng)候機(jī)樓，貨運(yùn)航站區(qū)設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，跑道，滑行道布局，工藝設(shè)計(jì)，這樣就直接影響機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)的正常運(yùn)行，容量最小的和最壞的設(shè)施將是機(jī)場(chǎng)發(fā)展的瓶頸，所以在設(shè)計(jì)的合理與否將直接影響到機(jī)場(chǎng)的遠(yuǎn)期效率。人力素質(zhì)和技能是一個(gè)前提下，科學(xué)，技術(shù)，經(jīng)濟(jì)的機(jī)場(chǎng)人力資源因素影響機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率，一般分為普通員工，管理人員和技術(shù)人員是一個(gè)非常重要的因素。隨著科技時(shí)代的發(fā)展，機(jī)場(chǎng)人力資源的結(jié)構(gòu)將決定在一定程度上機(jī)場(chǎng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。規(guī)模經(jīng)濟(jì)是企業(yè)參考的發(fā)展，機(jī)場(chǎng)的大小是一個(gè)重要的因素，影響到機(jī)場(chǎng)的規(guī)模和邊際收益的效率。根據(jù)機(jī)場(chǎng)改擴(kuò)建，以