基于DEA模型的中西部地區承接產業轉移效率評價

李丹　李翠蘭

摘 要：中西部地區承接產業轉移是區域均衡發展、產業結構轉型升級與優化生產力空間布局的有效途徑。以中西部19個省（自治區、直轄市）為研究對象，建立基于DEA模型的承接產業轉移效率投入產出指標體系，運用DEA方法測算了2013年19個省（自治區、直轄市）的效率，然后從投入冗余和產出不足兩個方面分析DEA有效單元的產業轉移存在的問題，并得到相應的結論。

關鍵詞：效率；DEA；產業轉移；中西部地區

中圖分類號：F061.5 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2015）13-0027-04

引言

承接產業轉移，是指在產業轉移的過程中，依托國家經濟發展戰略，轉入地或承接地利用自身區位條件，充分發揮資源稟賦優勢，拓展發展空間，通過跨區域直接投資，搶抓機會，促進產業集聚，從而達到發展目標的過程。根據產業梯度轉移理論和邊際產業擴張理論，區際產業轉移是資本、技術和勞動力等生產要素在空間層面的轉移和重新集聚的過程，有利于資源的優化合理配置，不斷挖掘中西部地區發展的潛力，推動產業結構完善和升級，提升整個中西部地區經濟發展的能力。近年來，受勞動力、土地、自然資源等要素成本攀升，環境管制日趨嚴厲等影響，東部地區不斷將勞動密集型和資源密集型產業向中西部地區轉移，特別是在金融危機之后，隨著第四次國際產業轉移的不斷深化，中西部地區承接產業不斷增大，承接的等級不斷提高。為了更好地評價促進產業轉移的政策效果，以期提供制定產業政策的科學依據，有必要測算產業轉移的承接效率，從而促進我國區域協調發展，提高經濟運行的效率。

結合中西部的地區的客觀實際，許多學者從不同角度展開了承接產業轉移效率的研究。賀曲夫、劉友金（2011）指出，在承接產業轉移規模小、分散轉移、契入型產業與本土產業關聯度低。孫敏（2013）研究得出，承接產業轉移能帶來技術溢出和產業聯動效應，有利于觀念的更新，但可能惡化環境。楊國才、潘錦云（2014）指出，產業轉移增加了承接地非農就業崗位并帶動了當地經濟增長，但改變了承接地的產業空間布局，導致“產程分離”和污染。張連杰（2013）構建評價指標體系，運用因子分析法對西部地區利用外資效率進行評估，指出承接中輕視“對接”，容易忽視社會和生態問題。朱佩楓、張浩等（2014）認為，非期望產出對皖江城市帶承接長三角產業轉移的效率會產生影響。姬順玉、胡靜寅等（2015）運用因子分析法評估西部地區承接國際產業轉移的效率，并指出承接多為政策推動，有較大不穩定性。以上研究分別從理論和實證方面對中西部地區承接產業轉移的現狀、問題、影響和對策等進行分析，將中西部地區作為一個研究整體，來定量分析其承接產業轉移的效率的分析較少，運用DEA模型評估中西部地區承接產業轉移績效的文獻幾乎沒有。本文以中西部地區19個省（自治區、直轄市）作為切入點，建立承接產業轉移投入產出評價體系，綜合評估承接效率。

一、研究方法與模型

1978年，Charnes、Cooper和Rhodes提出數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）。DEA方法是評價多投入變量和多產出變量的決策單元（Decision Making Units，DMU）相對有效性的非參數統計估計方法。相對其他評價方法，DEA的優勢在于不需要預先確定分析單元的生產函數，也不需要對投入和產出指標有統一的量綱，且滿足“多元最優化準則”。以下是基于DEA的CCR模型和BBC模型。CCR模型由Charnes、Copper和Rhodes開發。設有n個決策單元，每個決策單元均有m種投入和s種產出，其中，xij表示第j個決策單元第i種投入變量值，yrj表示第j個決策單元第r種產出的產出變量值，設vj為xj的權重，uk為yk的權變量。

其中，θ為綜合技術效率值，S-為投入松弛變量值，S+為產出松弛變量值。當θ=1，且S+=S-=0時，則稱為DEA有效，在此投入基礎上的產出達到最優；當θ=1，S-+≠0時，則稱DEA弱有效，此時可以在保證原投入不變的情況下將投入減少S-，或者在原投入不變的情況下提高S+的產出；當θ<1時，則稱DEA非有效，此時可采用投影分析將非有效DMU變成有效DMU，為決策者制定投入規劃提供參考。

BCC模型下的θ為純技術效率值。根據以上求得的綜合技術效率和純技術效率值，再由規模效率值=綜合技術效率值/純技術效率值，得到各DMU的規模效率值。我們還可以判斷DMU的規模收益情況：當∑λj=1，則DMU為規模收益不變；當∑λj<1時，DMU為規模收益遞增；當∑λj>1時，DMU為規模收益遞減。

二、評價指標及數據來源

根據投入產出原理，本文選取能夠反映承接產業轉移人和財兩方面的投入指標：（1）2013年中西部各省（自治區、直轄市）第二產業就業人員，中西部地區承接的產業多為制造業，因此，選用第二產業的數據來反映勞動力的投入情況；（2）由現代經濟學國內生產總值恒等式以及徐建龍、段樊華（2004）的研究成果，省外境內、外商和港澳臺在19個省（自治區、直轄市）的固定資產投資額=[資本形成總額-（國內生產總值（生產法）-總消費）] /資本形成總額×全社會固定資產投資總額。產出指標亦選取兩個：（1）2013年稅收收入，反映其對承接省區的社會價值與經濟貢獻；（2）2013年全部工業增加值，反映承接省區工業企業生產過程中新增加的價值。

決策單元為19個省（自治區、直轄市），包括中部地區的吉林、黑龍江、山西、安徽、河南、江西、湖北、湖南和西部地區的內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、新疆、青海、西藏。鑒于數據選取的可得性、科學性和完整性（如下頁表2所示），數據來源于中西部地區19個省（自治區、直轄市）2013年國民經濟和社會發展統計公報、《中國統計年鑒2014》、《陜西統計年鑒2014》、《甘肅統計年鑒2014》、《青海統計年鑒2014》、《新疆統計年鑒2014》等。

三、實證分析

根據下頁表2的數據，建立承接產業轉移DEA相對效率評價模型，通過相關軟件工具求解出（自治區、直轄市）的綜合技術效率、純技術效率和規模效率，具體（如下頁表3所示）。

根據下頁表3可知，19個省（自治區、直轄市）的綜合技術效率參次不齊，最高是1，最低是0.228，兩者相差0.772，說明各個省區間的橫向效率差異明顯，按地理區域劃分，表1顯示，兩個區域間的綜合技術效率差異顯著：中部較高，為0.801；西部偏低，為0.429。中西部地區承接產業轉移效率整體水平不高，平均總效率僅為0.586。其中，吉林、安徽、江西、湖北、湖南的綜合技術效率值等于1，處于技術效率前沿；其他14個省（自治區、直轄市）的綜合技術效率值均小于1，是非有效，有一定提升技術效率的空間，技術非有效和規模非有效共同引起陜西、甘肅、青海、新疆、重慶、云南、貴州、廣西、山西、黑龍江的效率不足，因此這10個省（自治區、直轄市）在提高現有承接產業轉移資源配置效率的同時，還要調整其投入資源的規模。在這些非規模有效決策單元中，9個相對低效的省（自治區、直轄市）都處在規模報酬遞增階段，處于發展潛力大的階段，因此能通過擴大承接產業轉移的規模，吸引省內境外、外商和港澳臺的投資將有利于增加其績效產出從而提高投入產出的總效率。

最后，將在規模效率不變的情況下，分別從投入指標和產出指標的角度對19個省區的投入產出效率進行分析。利用DEA模型可以得出各項指標的等比例改進值、松弛變量改進值及目標值，經過整理后得出投入冗余量和產出不足量（見P30表4）。

從P30表4可以看出，而新疆、云南存在不同程度的投入冗余現象，特別是云南的省外固定資產投入冗余量較大，說明對要素利用不充分，存在“粗放型”投入問題，需要注意資源的合理配置，新疆和云南對應資金和人力的投入應該是下一步著力改進的方向。就產出而言，在不改變投入情況下，甘肅、青海、新疆、貴州、廣西的稅收收入分別有2.22%、24.7%、99.99%、99.98%、14.8%的增長潛力，云南、黑龍江的工業增加值分別有39.87%、18.17%的增長空間。

結論

本文利用DEA分析法從定量的角度，評價了中西部地區承接產業轉移的效率，避免了主觀和人為因素的影響，評價具有一定的客觀性和科學性。結論概括如下：根據2013年中西部地區19個省（自治區、直轄市）投入產出評價體系指標體系的分析結果，中西部地區承接產業轉移的效率從高到低依次為：吉林，安徽，江西，湖北，湖南，重慶，四川，陜西，內蒙古，山西，黑龍江，河南，云南，新疆，廣西，青海，西藏，貴州，甘肅。我國中西部地區承接產業轉移平均效率偏低，各省區應合理配置資源，合理利用外商和省外投資，從而提高承接效率。

然而，DEA分析法還只是一種相對的比較研究方法，它不是絕對的。決策單元（DMU）的DEA有效性是相對于基準組或樣本組的比較結果，參考不同的基準組或樣本組，可能會得出不同的結論。另外，本文選取的評價質保體系，雖然具有一定的代表性，但因統計數據和算法的限制，是不完備的，這也是未來需要完善的地方。

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[責任編輯 吳高君]