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　　资料来源于《中国统计年鉴（2010）》。本文选取2009年各省（市、区）的全社会固定资产投资额（单位：亿元）和就业人员数（单位：万人）为投入指标，并选取2009年各省（市、区）的地区生产总值（单位：亿元）为产出指标。采用数据包络分析（DEA）方法针对经济效率进行预测。
　　（二）测算方法和测算结果
　　数据包络分析法利用现象规划将预测数据建立非参数分段曲面（或前沿）进行决策单元（DMU）的效率情况的预测。若决策单元是有效的，那么该决策单元格必定在生产前沿面的上方，反之，若决策单元是无效的，那么该决策单元格位于前沿面的下方。假如有I个决策单元，并且对每个决策单元使用K种投入要素，生产M种产出，那么求解第i个决策单元的效率过程，如下：
　　minθ，λθ
　　st-qi+Qλ≥0
　　θxi-Xλ≥0（1）
　　λ≥0
　　minθ，λθ
　　st-qi+Qλ≥0
　　θxi-Xλ≥0（2）
　　I1λ=1
　　λ≥0
　　θ表示标量，λ表示一个I×1常数向量。那么第i个决策单元的效率值便是求解得到的θ值。θ值一般小于等于1。若某个决策单元的θ值等于1，则决策单元格有效，并且该决策单元在前沿面的上方。为使计算结果大于或等于用CRS模型所得到的结果，可将I1λ=1（其中I1表示元素为1的I×1向量）这一凸性约束条件代入（1）式中，将（1）式转变为可变规模报酬（VRS）假定的DEA模型，即（2）式。此方法可以构建出一个由相交面组成并且边缘面将观测的数据包络比不变规模报酬（CRS）锥包更紧凑的凸包。
　　本文是采用VRS的DEA模型来预测经济效率，因为在最优规模下运营决策单元一般是不能实现的，而CRS模型假设所有的决策单元均以最优规模运营，与实际情况相反。纯技术效率和规模效率组成技术效率，并且技术效率=纯技术效率×规模效率。当投入已经确定的情况下，是否能有效使用生产技术提高生产能力，扩大产出，就是纯技术效率。而投入与产出的比例则是规模效率。本文将经济效率的衡量标准设为纯技术效率并采用DEAP2.1软件包预测数据，表2为测算结果。
　　实证分析
　　（一）相关性分析
　　一个省市流通产业的发展水平可有效促进该省市经济效率的提高，如表3所示。在表3中，省市的流通产业发展水平和其经济效率之间为高度正相关关系，相关系数为0.915。
　　（二）回归分析
　　为了科学地建立回归模型，加之不能统一流通产业发展水平和经济效率数据之间的量纲，先利用转换公式对原始数据进行标准化转换。zxij=（xij-xij）/σ为转换公式，其中zxij表示标准化后的数据，σ表示标准差：
　　式中，xij表示原始数据，i表示地区，j表示各个指标，xiij表示平均值。