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基于三阶段DEA模型的我国工业效率研究
随着全球工业化和技术进步的快速发展，工业的重要性越来越凸显出来。工业的效率是评估一个国家或地区经济发展的重要指标之一。而在市场竞争愈演愈烈的今天，提高工业效率成为企业、国家乃至全球经济发展的必然选择。本文将基于三阶段DEA模型，对我国工业效率的现状进行研究和探讨。
一、DEA模型简介
DEA（DataEnvelopmentAnalysis）是一种先进的运用数学技术的管理决策评价工具，是一种非参数性线性规划技术。不同于传统的管理决策评价中使用的统计平均值、标准差等参数而言，DEA模型通过制定约束条件，完全利用数据，找出各家企业之间的最优参照物，对各企业产品的生产效率进行评价，具有较强的实用性和适应性。
DEA模型的评价过程包括两个阶段。第一阶段确定各企业之间的相对效益水平，即确定企业在目标函数下的最大吞吐量。第二阶段确定企业的效率值和评价指标的贡献度，即找到各企业相对效率与各评价指标间的基础权重。在一些DEA分析的研究中还会使用第三个阶段，分析企业效率提高的原因和推荐最佳方法。
二、我国工业效率现状
我国工业盛行型经济模式一直是低技术含量和大量资源耗费的模式，导致了大量的浪费。虽然一直采取了优化生产结构，推进产业升级等政策举措，但仍然存在工业效率低下的问题。根据相关数据展示，我国工业效率的现状呈现以下三个方面：
1、生产效率下降
2019年，中国工业总产值增长4.9%，但是全年工业增加值平均能耗同比增长1.7%，表明工业生产效率存在问题。
2、能源浪费严重
我国工业生产能源消耗大，而能源使用效率很低。据统计，我国能源消费总量占全球能源消费总量的23%，而能源利用效率却远低于发达国家水平。
3、环境污染严重
我国工业污染治理已成为当务之急。许多工业企业长期处于污染排放状况，造成环境污染严重，对经济、社会和环境造成巨大影响。
三、基于三阶段DEA模型的我国工业效率分析
1、成本效率分析
我们可以将工业的投入分为两种：资产和成本。资产投入主要是固定资产和可变资产，而成本投入主要是人工成本和能源成本等。我们可以通过DEA模型来检验企业的成本效率。假设有两家企业A和B，资产投入和产出价值的比例分别为（固定成本/产出金额）和（可变成本/生产数量）。评价指标如下：
A企业：量产总成本（元）/每单位产出零件数量
B企业：固定成本/每单位切削力
2、生产效率分析
生产效率表示企业有效利用资源生产数量的能力。我们可以将生产效率分为相对效率和纯技术效率两类。相对效率分析可通过DEA模型实现，纯技术效率的分析则需要额外考虑核心因素的影响。假设有两家A、B企业，分别生产A、B两种产品，评价指标如下：
引入环境污染作为外生要素，且A企业污染物排放量为X/y，并规定X值为我们关注变量。此时考虑纯技术效率，因此可以得到下面的效率前沿。
3、环境效率分析
环境效率是指企业在生产中用尽量少的能源和物质，将废弃产品最少、排放污染物最少的同时，保持较高的经济效益，反映了企业对环境资源的利用效率。假设有A和B两家企业，污染物排放量作为影响环境效率的外生变量，评价指标如下：
A企业：总成本（元）/正常生产年数*使用污染治理设备费用（元）
B企业：指定排放量水平下的距效率最优方案
四、结论
本文从DEA模型为工具，对我国工业效率现状进行了研究和分析。通过分析成本效率、生产效率和环境效率三个方面，我们发现我国工业效率普遍较低，需要加强生产效率的提高和成本的降低，加强环境污染的管理和治理，以达到企业经济效益与环保互利共赢的可持续发展。