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摘要：本文以数据包络分析（DEA）为工具，探讨住宅建筑生态效率评价技术方法问题。主要内容为三部分：第一，构建生态效率指标体系。以绿色建筑评价标准和住宅价值理论为指导，确立土地、能源、资源、成本为四项输入指标，交通、室内、室外、配套为四项输出指标；第二，以深圳高层住宅项目为实例，取得相关数据，选择DEA超效率模型计算出DEA综合效率值；第三，分析各项评价指标对结果的影响，判断整体评价方案的可靠性与可行性。
关键词：DEA，生态效率，绿色建筑，高层住宅，建筑设计
Abstract: based on data envelopment analysis (DEA) is a tool, discusses the issue of residential building ecological efficiency evaluation methods. Main contents of three parts: first, construct the index system of ecological efficiency. To the green building evaluation standard and residential value theory as a guide, establish land, energy, resources and cost for the four input indicators, transportation, indoor and outdoor, form a complete set for four output indicators; Second, high-rise residential project in shenzhen as an example, obtains the relevant data, choose DEA model to calculate the super efficiency DEA efficiency of comprehensive value; Third, analyze the evaluation indicators of results, the influence of the reliability and feasibility of judging the overall solution.
Key words: DEA, ecological efficiency, green buildings, high-rise residential, architectural design
中图分类号：TU2文献标识码：A文章编号：2095-2104(2013)
生态效率(Ecological Efficiency)是商品或服务的经济价值与其生产及使用生命周期中环境负荷的比值。它反映出生态资源满足人类需要的效率。其原理简明，便于定量分析，因而正在成为企业或经济实体可持续发展的重要指标。
由于建筑不同于一般商品，其寿命周期长（50年），环境负荷因素多(如土地、能源、材料、水、污染物等)，建筑价值构成复杂（如经济价值、社会价值、环境价值），用传统的统计方法很难胜任建筑生态效率评价工作。近年来，借助数据包络分析（DEA）数学模型，建筑行业的生态效率评价取得一定的理论与实践成绩。如葛振波对我国建筑业生态效率评价，陈忠暖对广州城市公园绿地投入与环境效益产出的分析，姚芬等评价房地产公司投资效率。本文尝试以DEA技术为手段，以绿色建筑评估标准和住宅价值理论为指引，探讨高层住宅生态效率评价技术方法问题。
1 关于数据包络分析
数据包络分析（Data Envelopment Analysis，簡称DEA）是一种测度多投入与多产出情况下的决策单元（DMU）相对效率的非参数化系统分析方法。1978年美国运筹学家Charnes、Cooper，Rhode把单输入单输出的工程效率概念推广到具有多输入、多输出的复杂系统中，通过数学规划模型来分析同类型生产部门的投入与产出数据，评价它们之间的相对有效性。DEA 最基本的模型是CCR模型为，后来又发展出BCC模型、超效率模型等等。
与传统的统计方法相比，数据包络分析有如下特点：(1) DEA可处理多项投入和多项产出的效率评价问题；(2) DEA可以同时处理比率数据和非比率数据。只要DMU之间对应的各项指标采用各自相同计量单位，其目标函数则不受投入、产出计量单位的影响；(3) DEA根据数学线性规划的最优化原则内生权重，从而避免了人为赋权重的主观性；(4) DEA的有效生产前沿面仅由相对有效的决策单元所组成，从而排除了无效决策单元对构成有效生产前沿面的影响；(5) DEA评价方法不仅能指出决策单元为DEA效率值，还能够指出导致其无效的原因，进而提供管理者相关决策信息。
DEA 评价操作步奏通常是：1，根据目标确定指标体系；2，收集获取数据；3，选择模型与计算机程序分析计算；4，根据从初步计算结果调整指标体系和数据取值；5，做出结论与建议。
2、建筑生态效率评价指标体系
2.1 输入与输入指标
生态效率是产品的价值与环境负荷的比值，因此其评价指标可分为建筑价值和环境负荷两大类，分别对应DEA 评价输出指标和输入指标。
按照学界已经达成的共识，建筑环境负荷包括土地、能源、建材、水、污染排放物。为了研究效率问题，我们认为有必要再加入经济成本项。
建筑价值包括经济价值、社会价值和环境价值三方面。但是经济价值随市场变化大，社会价值与环境价值又难以定量。为此，我们采用特征价格模型（Hedonic Price Model）理论进行建筑价值评估。HPM理论认为决定住房价格因素是建筑三方面特征：区域特征、室内环境特征、室外环境特征。区域特征主要是交通便利性，如距市中心的距离、地铁、公交站点、商业、学校配套服务设施等；室内环境特征是户型、声光热性能等；室外环境特征主要住宅区的是绿化、停车、景观等。
我国绿色建筑评价标准（以下简称《绿标》）评价指标分为六项：节地与室外环境、节能与能源利用、节水与水资源利用、节材与材料资源利用、室内环境质量、运营管理。对照生态效率评价原理，《绿标》的六项指标，前四项基本属于环境负荷，后两项属于建筑价值。由此可见，《绿标》评价与生态效率评价在基本指标上有很大的共同性。在难以定量的指标，我们将参照《绿标》指标评分标准与办法，使得数据采集工作得以简化。
按照DEA指标设立的系统性、精简性、可测性、正相关性原则，我们将输入指标最终定为四项：土地、能源、资源（材料和水）和经济成本；输出项指标定为四项：交通便利性、室内环境质量、室外环境质量、生活配套条件。
2.2指标数据量化方案
DEA分析的优势之一是指标数据不需要统一计量单位，如可以是面积、距离、比率等等，因而极大简化了数据来源与预处理工作。为了客观与高效率，我们优先采用可以直接测量的关键指标数据，如容积率、绿化率、停车位等，对不容易定量的指标，参照《绿标》，采用专家与大众评分方法，将定性转为定量。
（1）土地消耗容积率是最关键的土地利用效率指标。容积率越高土地消耗越少，我们用10-容积率分值表达土地消耗；
（2）能源消耗建筑全寿命周期的能源消耗计算十分复杂，我们以相对能耗水平来计分。设当地住宅平均能耗为6分，达到《绿标》一星减1分，二星减2分，三星减3分；符合现行节能标准，但能耗高于社会平均水则加1分；
（3）资源消耗主要是建筑材料、水消耗，计分原理同能源消耗；
（4）经济成本住宅经济成本包括土地租金和建造成本。为避免市场变化干扰，我们采用相对成本水平来计分。假设当地住宅单位面积平均成本为6分，每增加10%则加一分，减少10%则减1分。
（5）交通住区交通便利性是由相距城市中心的距离、地铁线路、公交站点等等因素构成。为简化统计工作，我们只考虑CBD的距离，忽略其它因素。由于距离越大交通便利性越差，我们用50減CBD公里数来记分。需要指出的是，对住宅本身来说，距离因素是不可改变的，故需要在DEA分析中与其它可以控制的指标相区别；
（6）室内环境质量室内环境包括户型、建筑质量、物理性能等。参照《绿标》中室内环境平分项，设达到社会平均水平为6分，获《绿标》一星则增加1分。因户型和消费者主观诉求相关，故尽量吸收公众的评分。
（7）室外环境质量尽管《绿标》室外环境评价有10多项指标，出于客观与便利考虑，此项我们取绿化率来表示。
（8）配套服务同上理由，此处仅用户均停车位数量来计分。
3、实证模拟分析
本文选择深圳18个高层住宅（包括其住宅小区）为研究案例。时间跨度从2002年至2012年，空间上位于深圳五个行政区。数据主要来源于房地产门户网站，《中国建筑业统计年鉴》，部分数据来自设计图纸分析和问卷调查。
采用MyDEA1.0 软件，CCR、超效率、双导向模型。指标数据和计算结果见表-1。
表-1 深圳高层建筑生态效率DEA计算指标
对8项输入输出指标分别进行缺项、改变数值等试验计算，观察该指标对结果的影响。结果表明每项指标均对结论都明显影响，且具有正相关性，说明指标体系和计算方法选择基本正确，见图-1。
总效率值分析。总效率也称规模技术效率，当被考察的决策单元同时达到技术有效与规模有效，即效率值为1时，称为有效决策单元，否则为无效。采用基本CCR模型得出15个住宅DEA综合效率值等于1，说明这些项目处在有效的生产前沿面上，环境负荷与价值产出达到了相对理想的状态；3个住宅项目效率值小于1，说明这些项目在环境负荷和规模和结构上还不够合理，从而导致资源利用率过低。
采用DEA超效率分析，每个DMU都获得分值，最高分1.64，最低分0.82。三个低分项目及主要原因：三号线城市公寓（0.822）土地消耗大、交通距离远、停车位少；非常公馆（0.943）绿化率低（21%）、停车位少；东门新干线绿化率过低。三个高分项目及原因：红树西岸（1.64）室内环境质量高、绿化率高，户均停车位充足；星河国际（1.36）交通便利、停车位充足；广深线拆迁安置房（1.24）国家绿标二星认证，能源消耗低，综合性能好。
本次分析只采集了18个建筑案例，总数上有些偏少，有可能导致有效单元过多，结论的实用性不高。除了综合技术效率，DEA还可以进行纯技术效率、规模效率、规模效率状态等等计算分析，并对各项指标进行提出调整数值，由于篇幅所限，本文从略。
图-1 DEA 效率排列图
4、主要结论
(1)DEA 是一个科学可靠的相对效率评价工具。通过一些基本投入与产出数据，计算出建筑生态效率值与相对排名。DEA还可以通过规模效率、纯技术效率等指标，找到落后的原因，为决策者提供决策依据；
(2)DEA方法简便、数据获取相对容易，工作效率高。DEA方法还在不断发展，适应性更强广，操作更简便；
(3)借助DEA方法可以对不同地区、不同时期的建筑项目进行生态效率比较，得出时空变化信息，满足房地产开发、建筑设计、政府规划等不同的用户研究需求；
(4)DEA可与现行的绿色建筑评价体系相互结合，从而方便获取数据，提高工作效率和精度，并能弥补现行绿色评价体系局限与不足；
(5)DEA方法的局限性：DEA得出的只是相对效率值，不是绝对效率值。计算结果对样本、指标、数值和模型的依赖性很大，任何环节出现错漏，都可能影响结论的正确性。
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基金项目：国家自然科学基金项目（ 50978167）
作者单位：深圳大学建筑与城市规划学院（邮编：518060）
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参考文献：
[1] 魏权龄.数据包络分析.北京科学出版社，2004
[2] 李亮, 崔晋川.DEA方法中输入输出项目的选择和数据处理.系统工程学报，2003（12）
[3] 邵一兵，孙 熠.两阶段模型在可持续发展评价中的应用.技术经济与管理研究，2006（6）
[4] 张炳，毕军，黄和平，刘蓓蓓，袁婕.基于DEA的企业生态效率评价:以杭州湾精细化工园区企业为例.系统工程理论与实践，2008（4）
[5] 葛振波，张晋波，李德智，张星.基于DEA的我国建筑业生态效率评价.青岛理工大学学报，2010（5）
[6] 吴英娟，赵树宽，鞠晓伟.基于数量与质量双重内涵的效率评价方法研究.吉林大学社会科学学报，2011（5）
[7] 陈忠暖，刘燕婷，王滔滔，吕逸宏.广州城市公园绿地投入与环境效益产出的分析--基于数据包络(DEA)方法的评价.地理研究，2011（5）
[8] 刘慧媛，杨忠直.Hedonic价格理论分析.现代管理科学，2011(9)
[9] 秦波，焦永利.北京住宅价格分布与城市空间结构演变.经济地理，2011(11)
[10] 姚芬，南灵，周强.运用超效率模型评价房地产公司投资效率.财会月刊，2011（21）
关键词：DEA，生态效率，绿色建筑，高层住宅，建筑设计
Abstract: based on data envelopment analysis (DEA) is a tool, discusses the issue of residential building ecological efficiency evaluation methods. Main contents of three parts: first, construct the index system of ecological efficiency. To the green building evaluation standard and residential value theory as a guide, establish land, energy, resources and cost for the four input indicators, transportation, indoor and outdoor, form a complete set for four output indicators; Second, high-rise residential project in shenzhen as an example, obtains the relevant data, choose DEA model to calculate the super efficiency DEA efficiency of comprehensive value; Third, analyze the evaluation indicators of results, the influence of the reliability and feasibility of judging the overall solution.
Key words: DEA, ecological efficiency, green buildings, high-rise residential, architectural design
中图分类号：TU2文献标识码：A文章编号：2095-2104(2013)
生态效率(Ecological Efficiency)是商品或服务的经济价值与其生产及使用生命周期中环境负荷的比值。它反映出生态资源满足人类需要的效率。其原理简明，便于定量分析，因而正在成为企业或经济实体可持续发展的重要指标。
由于建筑不同于一般商品，其寿命周期长（50年），环境负荷因素多(如土地、能源、材料、水、污染物等)，建筑价值构成复杂（如经济价值、社会价值、环境价值），用传统的统计方法很难胜任建筑生态效率评价工作。近年来，借助数据包络分析（DEA）数学模型，建筑行业的生态效率评价取得一定的理论与实践成绩。如葛振波对我国建筑业生态效率评价，陈忠暖对广州城市公园绿地投入与环境效益产出的分析，姚芬等评价房地产公司投资效率。本文尝试以DEA技术为手段，以绿色建筑评估标准和住宅价值理论为指引，探讨高层住宅生态效率评价技术方法问题。
1 关于数据包络分析
数据包络分析（Data Envelopment Analysis，簡称DEA）是一种测度多投入与多产出情况下的决策单元（DMU）相对效率的非参数化系统分析方法。1978年美国运筹学家Charnes、Cooper，Rhode把单输入单输出的工程效率概念推广到具有多输入、多输出的复杂系统中，通过数学规划模型来分析同类型生产部门的投入与产出数据，评价它们之间的相对有效性。DEA 最基本的模型是CCR模型为，后来又发展出BCC模型、超效率模型等等。
与传统的统计方法相比，数据包络分析有如下特点：(1) DEA可处理多项投入和多项产出的效率评价问题；(2) DEA可以同时处理比率数据和非比率数据。只要DMU之间对应的各项指标采用各自相同计量单位，其目标函数则不受投入、产出计量单位的影响；(3) DEA根据数学线性规划的最优化原则内生权重，从而避免了人为赋权重的主观性；(4) DEA的有效生产前沿面仅由相对有效的决策单元所组成，从而排除了无效决策单元对构成有效生产前沿面的影响；(5) DEA评价方法不仅能指出决策单元为DEA效率值，还能够指出导致其无效的原因，进而提供管理者相关决策信息。
DEA 评价操作步奏通常是：1，根据目标确定指标体系；2，收集获取数据；3，选择模型与计算机程序分析计算；4，根据从初步计算结果调整指标体系和数据取值；5，做出结论与建议。
2、建筑生态效率评价指标体系
2.1 输入与输入指标
生态效率是产品的价值与环境负荷的比值，因此其评价指标可分为建筑价值和环境负荷两大类，分别对应DEA 评价输出指标和输入指标。
按照学界已经达成的共识，建筑环境负荷包括土地、能源、建材、水、污染排放物。为了研究效率问题，我们认为有必要再加入经济成本项。
建筑价值包括经济价值、社会价值和环境价值三方面。但是经济价值随市场变化大，社会价值与环境价值又难以定量。为此，我们采用特征价格模型（Hedonic Price Model）理论进行建筑价值评估。HPM理论认为决定住房价格因素是建筑三方面特征：区域特征、室内环境特征、室外环境特征。区域特征主要是交通便利性，如距市中心的距离、地铁、公交站点、商业、学校配套服务设施等；室内环境特征是户型、声光热性能等；室外环境特征主要住宅区的是绿化、停车、景观等。
我国绿色建筑评价标准（以下简称《绿标》）评价指标分为六项：节地与室外环境、节能与能源利用、节水与水资源利用、节材与材料资源利用、室内环境质量、运营管理。对照生态效率评价原理，《绿标》的六项指标，前四项基本属于环境负荷，后两项属于建筑价值。由此可见，《绿标》评价与生态效率评价在基本指标上有很大的共同性。在难以定量的指标，我们将参照《绿标》指标评分标准与办法，使得数据采集工作得以简化。
按照DEA指标设立的系统性、精简性、可测性、正相关性原则，我们将输入指标最终定为四项：土地、能源、资源（材料和水）和经济成本；输出项指标定为四项：交通便利性、室内环境质量、室外环境质量、生活配套条件。
2.2指标数据量化方案
DEA分析的优势之一是指标数据不需要统一计量单位，如可以是面积、距离、比率等等，因而极大简化了数据来源与预处理工作。为了客观与高效率，我们优先采用可以直接测量的关键指标数据，如容积率、绿化率、停车位等，对不容易定量的指标，参照《绿标》，采用专家与大众评分方法，将定性转为定量。
（1）土地消耗容积率是最关键的土地利用效率指标。容积率越高土地消耗越少，我们用10-容积率分值表达土地消耗；
（2）能源消耗建筑全寿命周期的能源消耗计算十分复杂，我们以相对能耗水平来计分。设当地住宅平均能耗为6分，达到《绿标》一星减1分，二星减2分，三星减3分；符合现行节能标准，但能耗高于社会平均水则加1分；
（3）资源消耗主要是建筑材料、水消耗，计分原理同能源消耗；
（4）经济成本住宅经济成本包括土地租金和建造成本。为避免市场变化干扰，我们采用相对成本水平来计分。假设当地住宅单位面积平均成本为6分，每增加10%则加一分，减少10%则减1分。
（5）交通住区交通便利性是由相距城市中心的距离、地铁线路、公交站点等等因素构成。为简化统计工作，我们只考虑CBD的距离，忽略其它因素。由于距离越大交通便利性越差，我们用50減CBD公里数来记分。需要指出的是，对住宅本身来说，距离因素是不可改变的，故需要在DEA分析中与其它可以控制的指标相区别；
（6）室内环境质量室内环境包括户型、建筑质量、物理性能等。参照《绿标》中室内环境平分项，设达到社会平均水平为6分，获《绿标》一星则增加1分。因户型和消费者主观诉求相关，故尽量吸收公众的评分。
（7）室外环境质量尽管《绿标》室外环境评价有10多项指标，出于客观与便利考虑，此项我们取绿化率来表示。
（8）配套服务同上理由，此处仅用户均停车位数量来计分。
3、实证模拟分析
本文选择深圳18个高层住宅（包括其住宅小区）为研究案例。时间跨度从2002年至2012年，空间上位于深圳五个行政区。数据主要来源于房地产门户网站，《中国建筑业统计年鉴》，部分数据来自设计图纸分析和问卷调查。
采用MyDEA1.0 软件，CCR、超效率、双导向模型。指标数据和计算结果见表-1。
表-1 深圳高层建筑生态效率DEA计算指标
对8项输入输出指标分别进行缺项、改变数值等试验计算，观察该指标对结果的影响。结果表明每项指标均对结论都明显影响，且具有正相关性，说明指标体系和计算方法选择基本正确，见图-1。
总效率值分析。总效率也称规模技术效率，当被考察的决策单元同时达到技术有效与规模有效，即效率值为1时，称为有效决策单元，否则为无效。采用基本CCR模型得出15个住宅DEA综合效率值等于1，说明这些项目处在有效的生产前沿面上，环境负荷与价值产出达到了相对理想的状态；3个住宅项目效率值小于1，说明这些项目在环境负荷和规模和结构上还不够合理，从而导致资源利用率过低。
采用DEA超效率分析，每个DMU都获得分值，最高分1.64，最低分0.82。三个低分项目及主要原因：三号线城市公寓（0.822）土地消耗大、交通距离远、停车位少；非常公馆（0.943）绿化率低（21%）、停车位少；东门新干线绿化率过低。三个高分项目及原因：红树西岸（1.64）室内环境质量高、绿化率高，户均停车位充足；星河国际（1.36）交通便利、停车位充足；广深线拆迁安置房（1.24）国家绿标二星认证，能源消耗低，综合性能好。
本次分析只采集了18个建筑案例，总数上有些偏少，有可能导致有效单元过多，结论的实用性不高。除了综合技术效率，DEA还可以进行纯技术效率、规模效率、规模效率状态等等计算分析，并对各项指标进行提出调整数值，由于篇幅所限，本文从略。
图-1 DEA 效率排列图
4、主要结论
(1)DEA 是一个科学可靠的相对效率评价工具。通过一些基本投入与产出数据，计算出建筑生态效率值与相对排名。DEA还可以通过规模效率、纯技术效率等指标，找到落后的原因，为决策者提供决策依据；
(2)DEA方法简便、数据获取相对容易，工作效率高。DEA方法还在不断发展，适应性更强广，操作更简便；
(3)借助DEA方法可以对不同地区、不同时期的建筑项目进行生态效率比较，得出时空变化信息，满足房地产开发、建筑设计、政府规划等不同的用户研究需求；
(4)DEA可与现行的绿色建筑评价体系相互结合，从而方便获取数据，提高工作效率和精度，并能弥补现行绿色评价体系局限与不足；
(5)DEA方法的局限性：DEA得出的只是相对效率值，不是绝对效率值。计算结果对样本、指标、数值和模型的依赖性很大，任何环节出现错漏，都可能影响结论的正确性。
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基金项目：国家自然科学基金项目（ 50978167）
作者单位：深圳大学建筑与城市规划学院（邮编：518060）
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参考文献：
[1] 魏权龄.数据包络分析.北京科学出版社，2004
[2] 李亮, 崔晋川.DEA方法中输入输出项目的选择和数据处理.系统工程学报，2003（12）
[3] 邵一兵，孙 熠.两阶段模型在可持续发展评价中的应用.技术经济与管理研究，2006（6）
[4] 张炳，毕军，黄和平，刘蓓蓓，袁婕.基于DEA的企业生态效率评价:以杭州湾精细化工园区企业为例.系统工程理论与实践，2008（4）
[5] 葛振波，张晋波，李德智，张星.基于DEA的我国建筑业生态效率评价.青岛理工大学学报，2010（5）
[6] 吴英娟，赵树宽，鞠晓伟.基于数量与质量双重内涵的效率评价方法研究.吉林大学社会科学学报，2011（5）
[7] 陈忠暖，刘燕婷，王滔滔，吕逸宏.广州城市公园绿地投入与环境效益产出的分析--基于数据包络(DEA)方法的评价.地理研究，2011（5）
[8] 刘慧媛，杨忠直.Hedonic价格理论分析.现代管理科学，2011(9)
[9] 秦波，焦永利.北京住宅价格分布与城市空间结构演变.经济地理，2011(11)
[10] 姚芬，南灵，周强.运用超效率模型评价房地产公司投资效率.财会月刊，2011（21）