中部六省体育事业投入产出效率比较分析

高 萌

(河南教育学院 体育系，河南 郑州 450046)

中部六省体育事业投入产出效率比较分析

高 萌

(河南教育学院 体育系，河南 郑州 450046)

运用数据包络分析方法DEA模型及超效率DEA模型对中部六省2015年的体育事业投入产出效率水平进行定量分析.结果表明，中部地区整体投入产出效率处于较高水平，效率平均值水平超过了0.8，其中，山西、湖南、河南三个省份投入产出组合处于较优水平，安徽、湖北、江西三个省份的投入产出效率低于平均值水平，存在产出不足情况，应进一步加强产出能力.

中部；体育事业；投入产出效率；DEA

0 引言

“中部崛起”战略实施已经超过十年，十多年来中部六省(山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西)经济等各方面获得长足发展，区域竞争力水平显著提高.中部地区连接长三角、珠三角、长江经济带等经济城市圈，区位十分重要，是我国版图中的“腰板”.体育事业发展的规模和水平是衡量一个国家和地区社会发展进步的重要标志之一，也是一个国家和地区对外进行文化交流的重要手段，体育事业的发展可以促进体育产业以及体育经济的发展，从而为整体经济的发展服务.北京奥运会的成功举办每年为北京市GDP增长贡献了0.3%，8年累计贡献1.38万亿人民币[1].通过对中部六省体育事业投入产出效率的比较分析，得出其体育事业发展存在的差异以及需要改进和提高的方面，为六省体育事业的发展提供参考性建议.

1 研究方法

1.1 数据包络分析法

在多种效率评价方法中，数据包络分析法(data envelopment analysis，DEA)是目前被广大学者认可的较好的方法，数据包络分析法是著名运筹学家A CHARNES和W COPPER在1973年创建的，其实质是利用数学规划方法在多种投入和产出情况下对各个决策单元(decision making units, DMU)进行评价.其原理是根据需要设定决策单元，然后根据决策单元的投入产出数据构建前沿效率面，所有决策单元的效率值均处于0与1之间，如果效率值为1，则说明该决策单元处于前沿面上并且该决策单元目前的投入产出组合是有效的，处于较优效率状态；如果没有在前沿面上的决策单元效率值小于1，则说明该决策单元现有的投入产出组合效率不高，必须对投入进行调整以提高效率[2].

1.2 DEA模型

数据包络分析法的多种模型中，应用最广泛的是规模收益不变模型和规模收益可变模型，前者是A CHARNES、W W COPPER和E RHODES(CCR)在1978年提出，其原理是利用线性规划方法求出前沿边界，并计算出每个决策单元的相对效率，即具备规模收益不变特性的非参数多投入多产出效率分析模型[3].后者是1984年R D BANKER,A CHARNES和W W COPPER(BCC)在BCC模型基础上用规模收益可变假设取代规模收益不变假设，引入Shephard距离函数构建可以区分纯技术效率和规模效率，并判定决策单位组合是否处于最优效率状态[4].在DEA模型使用过程中，会根据具体需求选择不同的导向——投入导向模式和产出导向模式，目前，中部六省体育事业投入受限于一定的财政预算约束，体育产业规模还在不断发展中，因此选择产出导向的BCC模型对六省体育事业投入产出效率进行评价，即从产出角度进行分析，在投入一定的前提下如何使产出最大化.BCC模型为

(1)

决策单元是否有效主要取决于θ、s-、s+的值，如果θ取值为1且s-、s+的取值均为0，则表示该决策单元有效.

1.3 超效率DEA模型

超效率模型由ANDERSEN和PERTERSON两位学者1993年在传统DEA模型基础上提出，传统DEA模型等只能计算出有效率和无效率的决策单元，超效率DEA模型得出的无效决策单元的效率分值与普通DEA模型所得结果一致，区别在于其能够对有效单元的效率分值做出相对精确的分析[5].具体模型为

(2)

2 指标选取与数据来源

按照科学性和可得性原则选取中部六省体育事业投入和产出指标，投入指标选取体育事业经费投入总额，产出指标选取等级运动员数量、体育场地面积、综合运动项目组织数量和体育俱乐部数量.体育事业经费投入是保障各项体育事业及产业发展的前提，等级运动员数量和体育场地面积反映了体育事业经费投入的成果，综合运动项目组织数量和体育俱乐部数量反映了一个地区体育事业及产业的发展状况与水平.

选取中部六省2015年的体育事业投入产出指标数据，数据来源于各省《统计年鉴》(2016年)、《中国体育事业统计年鉴》(2016年)和各省体育局官方公布统计数据(表1).

表1 2015年中部六省体育事业投入产出指标数据

3 模型运算结果

BCC模型选择DEA效率专业分析软件DEAP 2.1进行统计分析，超效率DEA模型选择DEA EMS 1.3进行统计分析，根据表1中原始数据得到计算结果如表2所示.表2中综合效率是指在不考虑规模收益情况下的技术效率，纯技术效率是考虑了规模收益情况下的技术效率，规模效率是指考虑了规模收益情况的规模效率；综合效率值=纯技术效率值×规模效率值[6].

表2 BCC模型分析结果

根据表2分析结果可以看出，山西、河南、湖南三省份各项效率值都为1，DEA有效，说明目前体育事业投入产出组合处于较优水平，效率较高；江西省各项效率值都未达到1，且非DEA有效，但规模收益处于递增状态，说明产出增加程度大于投入增加程度；湖北、江西两省各项效率值均未达到1，且非DEA有效，规模收益递减，说明目前体育事业投入产出组合有进一步优化的空间，产出增加程度小于投入增加程度，投入产出效率有待进一步提高；中部六省综合效率、纯技术效率和规模效率的平均值水平分别为0.888、0.915和0.971，说明中部地区体育事业投入产出效率在整体上还有进一步提升的空间，投入产出组合还未达到最优水平.

从表3中六省份投影结果可以看出，中部地区体育事业投入不存在冗余情况，说明体育产业和规模还有很大的发展空间，体育市场潜力依然较大，体育事业投入还可以继续增加.山西、河南、安徽、湖南四省产出没有出现不足情况，投入产出组合处于较优水平，湖北和江西两省则存在产出不足的情况，亟待解决.具体为：等级运动员个数分别需要增加458个和437个，体育场地面积分别还有22.95 (km)2和25.87 (km)2的增加空间，综合运动项目组织数量分别有60个和66个的增加空间，体育俱乐部数量分别还可以增加129个和134个.

表3 非有效决策单元投影分析结果

从表4超效率DEA模型EMS分析结果可以看出，山西省综合效率值为2.649，在中部六省中体育事业投入产出效率排第一位，第二位开始依次是湖南省、河南省、安徽省、湖北省和江西省.湖北省和江西省综合效率值均低于0.8，说明两省的体育事业投入产出效率不高，应努力增加在产出方面的规模，提高投入产出效率.

表4 DEA 模型EMS分析结果

4 结论及建议

运用数据包络分析法DEA模型及超效率DEA模型对中部六省2015年体育事业投入产出作定量分析，克服了回归分析等方法只能针对一种投入或产出进行分析的缺陷，结果表明，中部地区体育事业投入产出效率整体上处于较高水平，效率值超过了0.8；山西、湖南、河南三省份投入产出组合处于较优水平，安徽、湖北、江西三省份投入产出效率有待于进一步提高，其中，湖北省和江西省综合效率及纯技术效率值均低于中部地区平均水平，这三个省份尤其要提高体育事业产出水平.

目前，我国体育事业仍然处于市场化的初级发展阶段，与发达国家还存在较大差距，大众体育参与程度依然较低，带动经济发展的动力还十分有限.2016年是我国实施《体育发展“十三五”规划》的第一年，中部地区要利用好我国体育事业在各领域的改革和发展机遇，在全民健身、竞技体育、青少年体育以及体育产业及文化等方面做强自身，实现可持续发展.在体育事业投入方面，一方面充分利用社会资本，增加投入，更重要的是要重视投入资金与资源的利用效率，避免造成投入冗余.在产出方面，大力增加全面健身场地设施建设工程投资，丰富全民健身活动，争取在“十三五”规划末期人均体育场地面积达到1.8 m2以上；充分认识和发挥竞技体育的多元化功能和综合性社会价值，优化竞技体育发展项目，转变发展方式，摒弃“唯金牌论”，在提高综合运动项目组织的专业程度以及服务水平基础上扩大规模，重点发展特色俱乐部，打造特色体育品牌文化及产业；编制促进青少年体育事业发展规划，加快青少年体育事业发展，为可持续发展提供后备资源，提高等级运动员的数量与质量，增强体育教师资源的培养力度；注重运动员的文化教育，优化体育产业布局，进一步扩大对外体育交流与合作，借鉴成功的发展经验并结合自身实际加以利用.

[1] 刘同员.体育健身学[M].北京:人民体育出版社,2014:96-97.

[2] 崔金.基于网络DEA的公路工程代建项目绩效评价研究[D].河北:河北工程大学，2015.

[3] 李艳丽.我国大型体育场馆财务运营及对策研究[J].北京体育大学学报,2013,36(3):39-43.

[4] 王伟同.公共服务绩效优化与民生改善机制研究[D].辽宁:东北财经大学，2012.

[5] 何树红,上官光镗,王巍.基于DEA的云南省高校投入产出效果分析[J].云南民族大学学报(自然科学版),2015,24(6):514-520.

[6] 袁春梅.我国体育公共服务效率评价与影响因素实证研究[J].体育科学,2014,34(4):3-10.

Comparative Analyses on Input and Output Efficiency of Sports Business of Six Provinces in Mid-China

GAO Meng

(DepartmentofPhysicalEducation,HenanInstituteofEducation，Zhengzhou450046,China)

Analyzes the input and output efficiency of input and output efficient of sports business of six provinces in mid-China in the year of 2015 by DEA model and EMS of DEA model. The conclusions show that the input and output efficiency of mid-China region was in a high level with the efficiency value of over 0.8. Among the six provinces, the efficiency values of Shanxi, Hunan and Henan were in a high level, while those of Anhui, Hubei and Jiangxi were in a low level with the efficiency value of less than the average value, so these three provinces should try to raise the output as soon as possible.

mid-China; sports business; input and output efficiency; DEA

2017-01-10

河南省软科学研究计划项目(152400410500)

高 萌(1988—)，男，河南郑州人，河南教育学院体育系教师.

10.3969/j.issn.1007-0834.2017.01.019

G80-32

A

1007-0834(2017)01-0080-04