江心英，趙 爽

(江蘇大學 管理學院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

基于PCA-DEA方法的江蘇省可持續(xù)發(fā)展能力研究

江心英，趙 爽

(江蘇大學 管理學院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

借鑒前人的可持續(xù)發(fā)展評價指標研究成果，結(jié)合江蘇省可持續(xù)發(fā)展特點，嘗試構(gòu)建符合江蘇省可持續(xù)發(fā)展的評價指標體系。以江蘇省2006—2015年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過主成分分析進行數(shù)據(jù)處理，提取主成分。將主成分分析得到的綜合得分帶入數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的BCC模型，得出近10年江蘇省可持續(xù)發(fā)展的相對效率值。對效率值進行了進一步分解，發(fā)現(xiàn)DMU的純技術(shù)效率值很高，DEA無效的原因主要是規(guī)模效率不高，即規(guī)模不經(jīng)濟問題。改善規(guī)模是提高DEA效率值和可持續(xù)發(fā)展能力的有效途徑。

可持續(xù)發(fā)展；主成分分析；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；BCC

可持續(xù)發(fā)展是經(jīng)濟系統(tǒng)、社會系統(tǒng)、資源環(huán)境系統(tǒng)的協(xié)調(diào)和諧發(fā)展，它以最少的資源消耗和其他成本投入，得到盡可能多的效益。江蘇作為東部沿海發(fā)達省份之一，地區(qū)生產(chǎn)總值一直位于全國前列。但是，近年來江蘇省的經(jīng)濟社會發(fā)展也遇到許多突出問題，資源短缺且利用率不高、環(huán)境污染加劇、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理、省內(nèi)各區(qū)域發(fā)展差距拉大等，阻礙著江蘇未來的可持續(xù)發(fā)展，如何克服這些障礙，尋找發(fā)展的新出路成為全省各級政府必須面對的重大課題。本文利用主成分分析(PCA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)，對江蘇省近年來可持續(xù)發(fā)展的能力進行評價，探究江蘇近10年的可持續(xù)發(fā)展能力變化情況，研究影響可持續(xù)發(fā)展能力的主要因素，并提出針對性的建議。

1 可持續(xù)發(fā)展評價研究綜述

在可持續(xù)發(fā)展評價指標體系上，評價方法有環(huán)境可持續(xù)性指數(shù)(ESI)、生態(tài)足跡法(EF) 、能值分析法(EmSI)和指標體系綜合評價法(Sustainability Evaluation using Indicators, SEI)[1]等。目前，對可持續(xù)發(fā)展能力進行評價的一種重要的方法是主成分分析(PCA)或數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)亦或是兩者的結(jié)合。從國內(nèi)研究文獻來看，武玉英、何喜軍[2]以從業(yè)人員、能源消費量、環(huán)保資金作為投入指標，以GDP和全市居民消費水平作為產(chǎn)出指標，用DEA-CCR模型對北京1994—2003年可持續(xù)發(fā)展狀況進行了評價，并提出發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟是提升可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵；張熠、王先甲[3]以從業(yè)人員、固定資產(chǎn)投資、能源消費量作為投入指標，GDP、工業(yè)固體廢棄物綜合利用率作為產(chǎn)出指標，運用DEA中的FG模型，對湖北省2001—2008年可持續(xù)發(fā)展狀況進行評價并提出對策建議；祁頌[4]采用DEA模型對深圳市在資源投入、經(jīng)濟、環(huán)境狀況等方面進行效率評價，認為深圳具備可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)；劉麗英[5]以能源、環(huán)境污染、勞動力和資金投入作為成本投入指標，以經(jīng)濟發(fā)展、社會發(fā)展和人民生活、人口發(fā)展作為效益產(chǎn)出指標，用PCA-DEA方法對北京2000—2009年可持續(xù)發(fā)展能力進行評價研究；焦雪燕[6]用PCA-DEA方法對河南省城市可持續(xù)發(fā)展能力進行評價研究。以上研究為筆者提供了重要的借鑒和參考，縱觀現(xiàn)有的學術(shù)研究成果，用PCA和DEA方法相結(jié)合的方式對可持續(xù)發(fā)展能力進行評價的研究很少，且對江蘇省可持續(xù)發(fā)展能力的評價研究仍是空白。江蘇作為東部沿海的發(fā)達地區(qū)，研究江蘇的可持續(xù)發(fā)展能力對其他地區(qū)也有著重要的意義。

2 研究方法

評價一個地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展能力進行評價需要涵蓋許多方面，每個具體的層面又會有許多具體的細分指標，如果直接使用細分指標，運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，就會因為指標數(shù)量過多，評價單元過少，導致很多決策單元的效率值為1的結(jié)果，進而影響后續(xù)分析。主成分分析和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析相結(jié)合，則可以有效避免這種情況的發(fā)生。通過主成分分析，提取某一層面的細分指標作為主成分，并計算綜合得分值，再將每個層面的綜合得分值帶入數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中，這既可以提取主要的數(shù)據(jù)信息又可以減少指標過多的影響。因此，PCA與DEA的有效結(jié)合發(fā)揮了各自的長處，是評價可持續(xù)發(fā)展能力的重要方法。

2.1主成分分析

在對地區(qū)可持續(xù)發(fā)展能力的評價分析中，得到的數(shù)據(jù)信息可能會有相當多的變量，并且變量與變量之間往往會存在較強的相關(guān)性，直接將這些變量帶入相應(yīng)的模型，會造成變量過多，不利于對后續(xù)問題的分析。主成分分析可以提取主成分，用主成分代替原來數(shù)量過多的分指標，同時控制信息損失量，用最后主成分的綜合得分作為投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)。

2.2數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是評價同類型決策單元相對效率的方法，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析最初由美國運籌學家Charneshe和 Cooper在1978年創(chuàng)建，并在之后得到了廣泛的運用和發(fā)展。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是一種非參數(shù)的統(tǒng)計分析方法，克服了其他模型主觀設(shè)置權(quán)重的缺點，使得評價結(jié)果更加客觀。

CCR和BCC模型是DEA的經(jīng)典模型，在眾多實際效率評價中得到了廣泛應(yīng)用。CCR模型下得到的效率稱為綜合技術(shù)效率(TE),BCC模型下得到的效率為純技術(shù)效率(PTE),綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率的比值為規(guī)模效率(SE)。純技術(shù)效率表示管理和技術(shù)因素對生產(chǎn)效率的影響程度，規(guī)模效率體現(xiàn)決策單元現(xiàn)有規(guī)模與最佳規(guī)模的差距。同時，CCR和BCC分別以規(guī)模報酬不變和規(guī)模報酬可變?yōu)榛A(chǔ)，規(guī)模報酬可變更加符合實際生產(chǎn)情況，因此本文采用DEA—BCC模型作為研究模型。因為BCC模型已經(jīng)廣泛使用，具體的模型內(nèi)容在此不再贅述。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中，決策單元個數(shù)一般為評價指標個數(shù)的2倍左右，如果投入產(chǎn)出變量過多，容易造成決策單元全部為DEA有效，這就掩蓋了非有效的決策單元，影響后續(xù)的深入分析。主成分分析具有在眾多變量中提取主成分的功能，因此在運用DEA模型前，將問題變量進行主成分分析，再把得到的綜合得分值帶入DEA模型中，可提高分析的效率。

3 可持續(xù)發(fā)展評價指標體系構(gòu)建與評估

3.1評價指標體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)獲取

可持續(xù)發(fā)展包括的系統(tǒng)主要有資源、環(huán)境、經(jīng)濟、社會等，在評價指標體系構(gòu)建上，多是根據(jù)國家和地區(qū)的實際情況，從不同的側(cè)面去研究這幾大系統(tǒng)的效率水平。為了綜合科學地評價江蘇省近年的可持續(xù)發(fā)展能力，探析在可持續(xù)發(fā)展方面存在的問題，結(jié)合前人的研究成果以數(shù)據(jù)的全面性、科學性、可獲取性為標準，筆者從以下幾個方面進行數(shù)據(jù)指標的選擇。在投入方面，主要包括資源消耗、環(huán)境污染、勞動力和資金投入。在產(chǎn)出方面，除經(jīng)濟綜合實力、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人民生活水平以外，筆者認為，對外開放水平也是一個重要的數(shù)據(jù)指標。對外開放水平體現(xiàn)了地區(qū)與外界聯(lián)系的緊密程度，每個地區(qū)都在與外界進行不斷的物質(zhì)、信息交換，較高的對外開放水平能促進各種資源的匯聚，也直接促進了地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。之前的研究成果忽視了這一方面，因此本文將對外開放水平作為產(chǎn)出指標之一。將投入和產(chǎn)出方面包含的指標確立為一級指標，在一級指標下面繼續(xù)展開可操作的二級指標，完整的指標體系內(nèi)容見表1。

3.2原始數(shù)據(jù)處理

根據(jù)建立的評價指標體系，以江蘇省2006—2015年為決策單元，收集整理投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)均分別來自歷年的《江蘇省統(tǒng)計年鑒》、江蘇省統(tǒng)計公報以及政府工作報告。

在原始數(shù)據(jù)中，指標并非越大越好。例如，萬元GDP耗能。為了便于統(tǒng)計分析，首先將萬元GDP能耗總量、萬元GDP耗電量、萬元地區(qū)生產(chǎn)總值耗水量、單位工業(yè)增加值能耗、二氧化硫排放量、工業(yè)廢水排放量、一般工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量、煙(粉)塵排放量做正向化處理。其他指標則是越大越好。因此，對逆向化指標和正向化指標分別采用如下公式處理：x'ij=(maxxj-xij)/(maxxj- minxj)；x'ij=(xij- minxj)/(maxxj- minxj)。

表1 江蘇省可持續(xù)發(fā)展評價指標體系

為了消除數(shù)據(jù)量綱的影響，需要對正向化處理后的數(shù)據(jù)進行無量綱化處理。常用的無量綱化處理方法有極值化、標準化、均值化。最常用的是標準化方法，其得到的各指標均值都是0，標準差為1。因此，本文采用標準化方法，用SPSS19.0軟件對數(shù)據(jù)進行處理。

3.3主成分分析

在對原始數(shù)據(jù)進行正向化和無量綱化處理后，對各類指標進行主成分分析。主成分分析的主要步驟如下。

第一，對原來的p個變量進行標準化處理，以消除變量水平和量綱的影響；第二，根據(jù)標準化后的數(shù)據(jù)計算相關(guān)系數(shù)矩陣；第三，求出相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值，及對應(yīng)的單位特征向量；第四，確定主成分，以主成分累計貢獻率大于等于85%和特征值大于1的原則確定主成分，并對主成分的含義做出適當?shù)慕忉?。主成分分析的計算比較復雜，統(tǒng)計軟件SPSS所提供的因子分析功能可以進行主成分分析。因此，本文采用SPSS19.0的因子分析功能進行數(shù)據(jù)處理。

對能源消耗投入指標(X1)、環(huán)境污染指標(X2)、人力資源和資金投入(X3)進行主成分分析，得到的第一主成分貢獻率別為97.83%、87.43%、93.69%，均超過了85%，且特征值都大于1，因此它們的主成分得分可分別作為相應(yīng)類別的綜合評分。具體的計算如下所示。

X'1=0.168X11+0.169X12+0.167X13+0.168X14+0.170X15+0.169X16；

X'2=0.269X21+0.281X22-0.272X23-0.247X24；

X'3=0.191X31+0.210X32+0.212X33+0.209X34+0.211X35；

同理，對經(jīng)濟實力(Y1)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人民生活水平(Y2)、對外開放水平(Y3)進行主成分分析。Y1和Y2的第一主成分貢獻率分別為99.28%和93.25%，均超過了85%，且特征值都大于1，因此主成分的得分可以作為綜合得分值。具體計算如下。

Y'1=0.252Y11+0.252Y12+0.249Y13+0.251Y14；

Y'2=0.178Y21+0.170Y22+0.162Y23+0.176Y24+0.173Y25+0.177Y26；

對于對外開放水平(Y3),主成分分析之后得到前兩個主成分的貢獻率分別為53.43%、38.60%，累計貢獻達到了92.03%，超過85%的要求。對于第一主成分可以概括為對外貿(mào)易情況，第二主成分可以概括為對外旅游業(yè)發(fā)展程度。因此，對于Y3的綜合得分需要結(jié)合這兩個主成分進行計算。根據(jù)兩個主成分方差貢獻率的大小，求出最后Y3的綜合得分。具體計算為：

F1=0.420Y31+0.168Y32+0.523Y33-0.215Y34

F2=0.056Y31+0.399Y32-0.272Y33+0.699Y34

最后Y3的綜合得分即為Y'3=53.43%F1+38.60%F2。

根據(jù)上面的計算整理得到主成分分析結(jié)果，見表2。

表2 江蘇省2006—2015年可持續(xù)發(fā)展綜合得分

因為能源消耗和環(huán)境污染的指標數(shù)據(jù)已經(jīng)被正向化處理，所以從2006—2015年這10年的綜合得分情況不難看出，獲取同樣的產(chǎn)值所耗費的資源和對環(huán)境的污染都越來越少；經(jīng)濟綜合實力、基礎(chǔ)設(shè)施和人民生活水平、對外開放程度都在不斷提高。

3.4數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中，要求隨著投入數(shù)量的增加，產(chǎn)出不能減少，即要求投入數(shù)據(jù)和產(chǎn)出數(shù)據(jù)有同向性，因此在用DEA運算之前，有必要對投入數(shù)據(jù)和產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行同向性檢驗，本文用Pearson相關(guān)性檢驗對投入數(shù)據(jù)和產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行檢驗。檢驗結(jié)果見表3。

表3 投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)Pearson相關(guān)性檢驗

注：**表示在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)

表3數(shù)據(jù)顯示，各投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)均在0.7以上，且全部在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)，說明投入數(shù)據(jù)和產(chǎn)出數(shù)據(jù)符合同向性原則。

將上一階段得到的綜合得分作為DEA的投入量和產(chǎn)出量，以2006—2015年作為10個決策單元(DMU)?？紤]到DEA的投入、產(chǎn)出數(shù)值必須為正數(shù)，因此，可將上一階段的綜合得分值全部上移兩個單位，這樣就避免了負數(shù)的影響。用DEA solver 5.0進行運算處理，將平移后的結(jié)果帶入BCC投入導向模型。BCC模型得到的效率值為純技術(shù)效率值(PTE),用純技術(shù)效率(PTE)值乘以規(guī)模效率(SE)即可得到綜合技術(shù)效率值(TE)。具體的計算結(jié)果見表4。

表4 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析評價結(jié)果

注：constant表示規(guī)模報酬不變，decreasing表示規(guī)模報酬遞減

DEA計算的結(jié)果表明，在2006—2015年這10個決策單元中，DEA有效年份分別是2006年、2007年、2009年、2010年和2015年，共5個，剩下的5年都是非DEA有效年份。從有效的DEA分解中不難看出，其純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)都為1，即兩者都達到了有效。對于無效的DEA，其無效的原因可以分為兩大類。第一類，2008年、2011年、2012年、2014年，這4年的純技術(shù)效率值都為1，這說明純技術(shù)效率是有效的，DEA無效的原因主要是其規(guī)模效率并沒有達到有效。第二類：2013年，純技術(shù)效率和規(guī)模效率都小于1，這一年DEA無效的原因是純技術(shù)效率和規(guī)模效率都未達到最佳。

對結(jié)果進行進一步分析可以得出如下5點結(jié)論。

第一，從對江蘇2006—2015年的可持續(xù)發(fā)展DEA評價中不難發(fā)現(xiàn)，純技術(shù)效率有9年都是有效的，只有2013年的純技術(shù)效率值不為1，但是也已經(jīng)很接近1。純技術(shù)效率就是管理水平和技術(shù)水平的體現(xiàn)，這就說明江蘇省在這10年中，純技術(shù)效率一直保持著很高的水平，這與江蘇省近年的發(fā)展和所處的地理位置是緊密相關(guān)的。江蘇地處中國最繁榮的地區(qū)之一——長三角，科技水平和管理水平較先進，對外開放程度高，信息傳播及時快捷，技術(shù)水平一直領(lǐng)跑全國。近年來江蘇的綜合實力在全國31個省市自治區(qū)中名列前茅，優(yōu)越的政策條件也吸引著越來越多的人才、資金、技術(shù)在江蘇匯聚，這使得技術(shù)和管理等要素在江蘇的可持續(xù)發(fā)展中得到了較好的利用。

第二，出現(xiàn)規(guī)模效率不為1可能有兩大原因：規(guī)模過小，沒有達到最佳規(guī)模；規(guī)模過大，投入冗余，越過了最佳規(guī)模，同樣會導致規(guī)模效率不為1。從DEA分析結(jié)果可以看出，規(guī)模效率不為1的年份分別為2008年、2011年、2012年、2013年、2014年，且這5年都處于規(guī)模報酬遞減階段。這就說明規(guī)模效率沒有達到最佳狀態(tài)都是因為規(guī)模過大，而不是由于規(guī)模過小。這5年江蘇的固定資產(chǎn)投資增長率，分別為22.76%、21.58%、20.49%、13.49%、15.48%，幾乎都處于較高的增長水平，這也反映這5年江蘇出現(xiàn)了投資過熱、規(guī)模過大的現(xiàn)象。

第三，上述5年出現(xiàn)規(guī)模過大規(guī)模效率低，主要是因為2008年全球性金融危機爆發(fā)，經(jīng)濟面臨硬著陸的風險，為了避免危機發(fā)生，中央政府在2008年末實施了一系列擴內(nèi)需、促增長的措施，再加上地方政府的配套舉措，出現(xiàn)了忽視市場需求、決策科學性降低等情況，盲目開工的直接后果就是規(guī)模過大，與其他生產(chǎn)要素投入不協(xié)調(diào)。在市場條件下，擴大規(guī)模后，規(guī)模效率低的情況不會立刻顯現(xiàn)，因此，江蘇規(guī)模效率低下主要出現(xiàn)在2011年到2014年。

第四，出現(xiàn)DEA無效的原因，主要是規(guī)模效率不為1，規(guī)模效率不為1主要是因為規(guī)模過大。因此，在今后的調(diào)控中，政府和企業(yè)以及其他經(jīng)濟活動組織應(yīng)更加注重對規(guī)模的測算和調(diào)整，避免因為眼前功績，盲目擴大規(guī)模。

第五，從DEA評價的結(jié)果中可發(fā)現(xiàn)，雖然一些DMU是DEA無效的，這可能是純技術(shù)效率或者規(guī)模效率，抑或兩者同時都出現(xiàn)了非有效，但是它們都非常接近1，這說明它們已經(jīng)距離有效非常接近，因此，從非有效調(diào)節(jié)到有效的尺度并不宜過大。因為規(guī)模過大導致DEA無效就大肆縮減規(guī)模，反而也會出現(xiàn)規(guī)模效率不為1的情況，導致規(guī)模過小。如何有效地把握縮減規(guī)模的尺度，需要各個部門進一步去分析測算。

4 基于計量分析結(jié)果的對策建議

第一，制定有效的人才政策，不斷引進高端人才和技術(shù)。從DEA的計算結(jié)果可以看出，除了2013年江蘇近10年的純技術(shù)效率多是有效的，而且2013年的純技術(shù)效率也非常接近1。純技術(shù)效率值代表了一個地區(qū)的技術(shù)和管理水平，因此，江蘇省應(yīng)該在引進各種高端人才和技術(shù)上制定穩(wěn)定的政策，營造良好的環(huán)境，真正留住人才，并讓技術(shù)有效落地，將人才和技術(shù)及時轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力；同時加強與長三角地區(qū)的上海、杭州等地區(qū)的交流合作，保證信息通暢。

第二，注重規(guī)模調(diào)整，減少投入冗余。非有效的規(guī)模效率直接導致了整體的綜合技術(shù)效率無效，過大的規(guī)模投入只會適得其反。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中應(yīng)更加注重投入與現(xiàn)有資源的合理配置，不斷提高資源的配置效率，協(xié)調(diào)好經(jīng)濟、社會、生態(tài)等系統(tǒng)的和諧發(fā)展。江蘇作為能源消費大省，必須把提高資源的利用效率放在重要位置，大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟，減輕環(huán)境壓力，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，學習其他地區(qū)的成功經(jīng)驗，積極扶持新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，以持續(xù)的產(chǎn)業(yè)進步促進可持續(xù)發(fā)展能力的提高。

第三，加強交流，不斷提高對外開放水平。江蘇要以長三角地區(qū)優(yōu)越的地理位置為依托，外拓通道，內(nèi)強筋骨，充分利用長江經(jīng)濟帶、長三角城市群和蘇南現(xiàn)代化示范區(qū)等國家重大規(guī)劃，不斷加強地區(qū)間經(jīng)濟、科技、文化等方面的交流協(xié)作。在做好相鄰地區(qū)交流的同時，更加注重同國外發(fā)達地區(qū)的交流合作，學習他們的先進經(jīng)驗，并及時轉(zhuǎn)化利用。

5 結(jié)語

通過構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展評價指標體系，以江蘇省2006—2015年這10年的各項數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過PCA提取主成分，減少了關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)和過多的評價指標對評價結(jié)果的影響，再通過主成分計算各大類投入產(chǎn)出的綜合得分，最后將綜合得分帶入DEA中的BCC投入導向模型。發(fā)現(xiàn)江蘇省2006—2015年這10年里DEA有效的有5年，而導致DEA無效的年份主要是因為規(guī)模效率不佳。規(guī)模過大是導致規(guī)模效率不佳的主要原因，對此，提出一些對策以進一步提高江蘇省的可持續(xù)發(fā)展水平。

本文的不足之處主要是，原始數(shù)據(jù)經(jīng)過了主成分分析以及相關(guān)的數(shù)據(jù)正向化和無量綱化處理，因此在非有效的年份里，相關(guān)DMU投入指標缺乏明確的改進數(shù)據(jù)，量化效果不是足夠明確，只對DMU是否有效、無效的原因做了分析。對于具體的改進程度在今后的研究學習中需要做進一步的探尋。

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[6] 焦雪燕.基于PCA與DEA的河南省城市可持續(xù)發(fā)展能力評價研究[D].開封：河南大學,2015.

ASTUDYOFSUSTAINABLEDEVELOPMENTABILITYOFJIANGSUPROVINCEBASEDONPCA-DEAMETHOD

JIANG Xinying, ZHAO Shuang

(SchoolofManagement,JiangsuUniversity,Zhenjiang212013,China)

The paper makes an attempt to construct an evaluation index system which conforms to the sustainable development of Jiangsu Province based on forefathers' experience of sustainable development evaluation indicators in the light of the characteristics of sustainable development in Jiangsu Province.With the data of Jiangsu Province from 2006 to 2015, the paper conducts principal component analysis to process data and extracts principal components.Then, the comprehensive score of principal component analysis is brought into the BCC model of data envelopment analysis to obtain the relative efficiency value of sustainable development in Jiangsu Province in recent ten years.A further analysis of the efficiency value indicates that the pure technical efficiency of DMU is very high and reason for the ineffective DEA is the inefficient scale, i.e.the scale is not economical.Improving scale is an effective way to improve DEA efficiency value and sustainable development ability.

sustainable development; principal component analysis; data envelopment analysis; BCC

2017-05-18

2017年江蘇出入境檢驗檢疫局科技計劃項目(2017KJ36);2016年 江蘇大學第十六批大學生科研課題(16C309)

江心英(1966-),女，山東濟寧人，博士，教授，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、企業(yè)戰(zhàn)略管理。

1673-1751(2017)06-0030-07

X22

A