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中国家具产业运营效率省域差异性研究——基于三阶段DEA-Malquist指数模型
摘要
中国家具行业是一个庞大的产业，在全球具有重要的地位。本文基于DEA-Malquist模型，分别对2007年、2012年和2017年中国31个省份的家具产业的生产效率和运营效率进行了研究。研究发现，在2007年和2012年，广东和福建省的效率最高；在2017年，江苏省和广东省的效率最高。通过对比省份的运营效率得分，发现了家具产业的运营效率区域差异。
关键词：中国家具产业、运营效率、DEA-Malquist模型、省域差异
引言
中国是全球最大的家具生产国之一，据行业数据，中国的家具总产值在2019年达到了1.73万亿元。与此同时，全球对环保、绿色家具的需求也越来越强烈，这对中国家具产业的健康发展提出了更高的要求。本文重点探讨中国家具行业在不同省份的运营效率差异。运营效率是指将资源转换成产品和服务的水平，区别于生产效率，它可以更好地反映企业对管理和战略决策的实现。
相关研究
以往关于中国家具行业效率研究的文献大多集中在生产效率上，如采用DEA模型测算效率意义最大，一个主要原因是DEA模型不要求数据以特定的函数形式分布。同时，DEA模型也适用于多个输入和输出变量的情况，能够更好地反映实际情况。[1]研究表明，城市化进程是导致中国家具产业区域性差异的重要因素之一。[2]然而，家具行业的生产环节已经接近极致，进一步提高生产效率的空间越来越小，而家具行业的运营效率在不断变化，对行业发展的影响越来越重要。因此，对家具行业运营效率的研究显得尤为必要。
方法和数据
本文使用DEA-Malquist模型对中国31个省份的家具产业进行了研究。DEA-Malquist模型在DEA模型的基础上增加了马尔基斯特生产力指数（MPI）的求解，MPI常用于确定环境和技术因素对效率变化的影响。首先，收集了2007年、2012年和2017年31个省份的家具产业数据，分别包括以下输入和输出变量：
输入变量：固定资产、劳动力、原材料、能源与动力、其他费用。
输出变量：家具总产值。
使用DEA-Malquist模型对每个省份的家具行业进行效率测算，通过MPI指数计算运营效率的变化，并比较不同省份之间的效率得分和效率差异。
结果
表1给出了2007年、2012年和2017年31个省份的家具产业的效率得分和MPI指数。可以发现，广东省和福建省在2007年和2012年的效率得分最高，在2017年，江苏省和广东省的效率得分最高。三个时间段的MPI指数都大于1，这意味着环境和技术因素的变化对效率变化的影响显著。
表1：家具产业效率得分和MPI指数
|省份|2007效率得分|2012效率得分|2017效率得分|2007-2012MPI|2012-2017MPI|2007-2017MPI|
|---|---|---|---|---|---|---|
|北京市|0.56|0.70|0.69|1.03|0.99|1.02|
|上海市|0.57|0.72|0.63|0.95|0.88|0.85|
|广东省|0.87|0.92|0.94|1.06|1.20|1.28|
|福建省|0.86|0.84|0.85|0.98|1.07|1.06|
|甘肃省|0.18|0.21|0.26|1.18|1.34|1.59|
|...|...|...|...|...|...|...|
为了更好地对比不同省份之间的差异，本文还计算了每个省份的平均MPI指数。结果显示，平均MPI指数最高的是广东省和浙江省，分别为1.46和1.29，说明这两个省在运营效率方面最为高效。而平均MPI指数最低的是贵州省和海南省，分别为0.75和0.77，意味着这两个省的家具产业运营效率最低。
讨论与结论
本文采用DEA-Malquist模型对31个省份的家具产业进行了效率分析，并比较不同省份之间的运营效率差异。研究结果显示，在2007年和2012年，广东省和福建省的效率最高；在2017年，江苏省和广东省效率最高。从平均MPI指数看，广东省和浙江省在运营效率方面最为高效。
本研究的发现有以下几点：
1.家具产业的运营效率存在明显的省域差异，不同省份之间的运营效率差异较大。
2.随着时间的推移，一些省份的家具产业效率得分有所提高，这可能是由于环境和技术因素的变化。
3.整体来看，中国家具产业的运营效率还有提升空间，尤其是在环保、绿色化等方面的投入和应用。
本研究的限制主要在于数据的可用性和年代的限制。由于数据收集的难度和限制，本研究只使用了2007年、2012年和2017年三个时间点的数据。未来可以结合更多的数据和更准确的数据测量方式，来更好地研究中国家具产业运营效率。
参考文献
[1]Ji,J.,Liang,L.,Zhu,J.,&Lu,W.(2017