基于DEA模型的珠三角城市群城市化效率測度及影響因素研究

文淑惠　張昕

內容摘要：珠三角城市群當前已呈現出顯著的新常態發展特征。為科學測度珠三角城市群的城市化效率及影響城市化效率的因素，本文運用DEA模型對珠江三角洲區域的主要城市進行測度并結合計量Tobit回歸分析。分析結果表明，珠江三角洲地區整體的城市化效率略有不足，其整體綜合效率從2011年開始處于遞增趨勢；但縱觀來看，珠三角城市群2005年至2014年整體的綜合效率是處于下降趨勢。究其原因主要在于生產要素和經濟資源的配置與利用不合理，造成了不同程度的冗余與浪費。珠三角城市群的城市化率、工業結構、郵電業務總量對城市化的進程產生的是負向影響。

關鍵詞：城市化 城市群 數據包絡網絡分析 Malmquist指數 Tobit回歸分析

引言

城市群是城市化發展達到成熟階段的產物，正日益成為我國區域經濟發展的核心載體。我國在1978年的城市化水平為17.92%，到2014年城市化水平已達到54.8%，增加幅度為36.88%。從廣東省數據看，廣東省在2005年的城市化水平為51.9%，到2014年城市化水平已經達到了54.6%，十年之間增加了2.7%，這是相當可觀的增長率。珠三角地區的數據顯示，珠三角地區在2005年的城市化水平為72.9%，到2014年城市化水平為80%，增加幅度為7.1%（以城鎮人口占常住人口比率計算）。我國城市化進程不斷加快，高速的城市化發展在推動經濟增長的同時也面臨著各種的問題和挑戰。一方面，未能理性的追求城市化速度，致使城市化與經濟社會結構轉換不匹配，城市化速度受到規模擴張和品質提升的制約，這些問題將帶來一系列的隱患。另一方面，我國城市化發展速度的提高使得資源消耗增加、生態環境負載過大，但所帶來的經濟發展、人民生活水平以及城市化收益都是比較有限。我國要想盡快地走出一條有中國特色的城市化道路，就必須不斷地提高各個城市的城市化效率，從而提高整個城市群的城市化效率。本文將對珠江三角洲的主體城市進行分析，通過分析影響對珠三角地區城市化效率的主要因素，找出提高城市化效率的途徑，從而加快珠江三角洲城市群的城市化進程。

城市化模型選定及數據來源

（一）測度城市化效率研究方法的選取

現有文獻對于城市化效率的研究概括起來主要有：湯潔、王博（2014）借助DEA模型，對我國城市化效率以及不同城市的地域差異對城市化效率的影響進行了分析。李紅錦、李勝會（2012）通過運用DEA模型，對我國三大城市群城市化效率進行了實證分析，并且對投入冗余與產出不足進行了詳細測算。本文選擇用DEA方法中的BCC模型來對珠江三角洲城市群的主體城市進行測度與分析。同時，使用Malmquist-DEA方法來對珠江三角洲城市群的主體城市10年的數值進行測度與分析，并結合Tobit回歸分析方法找出影響城市化效率的因素。

（二）城市化效率模型的選取

綜合效率（技術效率）通常用下述比率表示 ：TE=0Q/0P。如果值等于1則表示這個公司是完全技術有效率的。假設有n個城市，每個城市都為一個決策單元；這樣就會有n個決策單元。j=1，2，…，n，xj，yj，θ分別表示第j個城市的投入、產出變量以及相對效率值。根據CCR模型，該線性規劃為：

在D1這個式子中，λj為每個城市在某一指標上的權重，CCR模型的假設前提是決策單元的固定規模收益不變，并且用CCR模型計算出來的θ就是決策單元的技術效率值，也簡稱為綜合效率（CRSTE）；對于D2這個式子，其中加入了Σλj=1 這個限制條件后，CCR模型變為BCC模型，從而計算出來的θ就是決策單元的純技術效率值（VRSTE）。技術效率與純技術效率的關系是：技術效率（CRSTE）=純技術效率（VRSTE） X規模效率（SCALE）。其中技術效率值的大小為小于等于1。當等于1時，表明生產要素的配置和經濟資源的利用是很有效率的；而小于1時，反映出對于生產要素的配置和經濟資源的利用為不是有效的狀態。Lindgren和Roos把 Malmquist指數定義為：

Malmquist生產指數的數值就是用TPF 表示，也就是說某一決策單元在t到t +1期生產率的變化程度。若 TPF>1，表示生產率是處于上升趨勢，TPF<1表示衰退趨勢。因為TFP 是由技術變化（TC）和效率變化（EC）兩部分組成（TFP=TC×EC）。式（1）中為技術變化（TC），對應于生產前沿面的移動對生產率的貢獻程度為技術效率（EC）變化，即在第t期和t + 1期中技術效率的變化對生產率的貢獻程度。

（三）指標確定和數據來源

為了科學測度城市化效率的數值，指標選取將分為兩類，一類是輸出性指標，另一類是輸入性指標。輸出性指標即城市化將會帶來人口的變動，特別是城市人口的變動，則以城鎮人口占常住人口比重作為輸出性指標。輸入性指標即把城市化作為一種有某種原因產生的結果來看，固定資產投資反映了城市中資本投入的總體數量，當年實際利用外資額反映了城市在發展建設中實際利用外商投資的數值，城市建成區面積反映了在建設城市時實際投入的土地數額，財政支出則表明政府在城市化建設中投入了多少的資金來促進城市化建設的進度，從業人員數量則反映了在城市化建設過程中，有多少勞動力的供給，人口規模反映出城市化建設中人口變動的情況，也能從了另一方面反映出勞動力的供給，這些輸入性指標從側面反映出影響城市化的部分因素。本文研究所需的數據主要來源于《廣東省2006-2015年統計年鑒》。

城市化效率的實證研究

（一）實證研究結果與分析

從表1可以看出，在2005年綜合效率最高的城市有三個，分別是中山、珠海、肇慶，而廣州和深圳的綜合效率非常低。并且在2005年，有效率的城市占珠江三角洲主體城市群的30%，從2005到2010年，除了中山、珠海、肇慶是一直處于綜合效率最高的城市外，其他的城市綜合效率都有不同程度的波動。說明這些城市的生產要素配置和經濟資源利用率以及其它因素都有著不同程度的浮動，不是很穩定，并且有效率的城市占珠江三角洲主體城市群的比率一直在30%至40%之間波動。在2011年時候肇慶的綜合效率下降至0.587。從2011年至2014年變為中山、珠海兩個城市的綜合效率一直處于最高的狀態，而對于珠三角地區來說，有效率的城市占珠江三角洲地區主體城市的比率已經下降至20%。這反映出2005年到2014年期間中山、珠海這兩個城市的要素利用率、資源配置能力以及資源使用效率都處于非常有效的狀態，而其它城市的綜合效率數值在2005到2014年之間有的數值遠離1，有的數值接近于1，說明這些城市的城市化效率都不是非常有效。從珠江三角洲平均綜合效率結果來說，由2005年的0.76減少到2014年的0.65。endprint

由圖1可以看出，珠江三角洲城市群整體的綜合效率是一直在下降的。隨著珠三角城市群城市化速度的不斷加快，廣東省每年都會有大量人口從鄉村轉移到城市，并且由于廣東省的迅速發展，外來務工人員也逐漸增加，從而使得城市工業化、經濟社會發展與環境容量和人均資源有限之間的矛盾以及相關問題開始凸顯出來。從整體角度來看，整個珠江三角洲地區存在著要素利用、資源配置及使用不合理的特征。

表2反映的是在2014年全省和各個城市及珠江三角洲城市群的投入冗余情況。從全省來看，在固定資產投資總額、當年實際利用外資額、建成區面積、地方財政一般預算內支出、從業人員數、常住人口這些指標中都存在著不同程度的冗余，說明全省來看要素和資本的利用率并不高，造成了浪費。同理，廣州、東莞、惠州也存在著不同程度的冗余，深圳、佛山、中山、珠海、江門、肇慶這幾個城市卻不存在冗余情況，說明這些城市的城市化過程中，要素與資源的分配很合理。但整體的珠三角卻存在著冗余。

從表3可以看出，各個城市及珠三角地區全要素城市化效率增長率都是下降的。從分解角度看，珠三角地區綜合效率、技術進步、純技術效率、規模效率都有不同程度的下降，具體數值依次為綜合效率下降了1.4%、技術進步下降了11.1%、純技術效率下降了0.9%、規模效率下降了0.4%、TFP下降了12.3%。由于全要素生產率=綜合效率×技術進步，則全要素生產率TFP的下降是由綜合效率以及技術進步的下降共同導致的。深圳、佛山的綜合效率十年平均增長率分別為4.1%和1.3%，說明要素利用率和資源配置合理性以及效率等都是非常有效的。而中山和珠海的城市化綜合效率平均增長率在這十年間為0，其它城市的綜合效率在這十年間平均值是下降的。從技術進步一列數值看出，所有城市包括珠三角地區的都是下降的，說明技術進步成為影響TFP的主要因素，但綜合效率對TFP的影響也是比較顯著的。

（二）影響城市化綜合效率的因素分析

前面已經通過DEA方法得出了各個城市的城市化綜合效率值，為了進一步探究影響綜合效率的因素，本文參考已有的研究和區域城市化效率之間的差異性，主要考慮以下幾個影響因素：一是城市化率，城鎮人口占常住人口比重；二是工業結構，第三產業占總產業比重；三是利用外資，港澳臺及外商投資企業工業總產值占工業總產值比重；四是研發強度，大中型企業研究和試驗發展經費支出與工業增加值的比值；五是郵電業務總量。由于效率評價值有一個最低界限值0，所以數據被截斷，如果采用普通的最小二乘法對模型直接進行回歸，參數估計將是有偏且不一致。為了解決這種問題，則采用Tobit提出的截斷回歸方法進行分析，同時結合面板數據特性，建立如下的Tobit回歸模型：

在這個公式中， yit為第i個城市第t年的綜合效率。解釋變量 xit為第i個城市第t年的城鎮人口占常住人口比重、第三產業占總產業比重、港澳臺及外商投資企業工業總產值占工業總產值比重、大中型企業研究和試驗發展經費支出與工業增加值的比值、郵電業務總量。 βT為未知參數，eit～N（0， σ2）為面板數據的截取回歸模型，解釋變量 xit取實際觀測值，被解釋變量 yit以受限制的方式取值：當yit≥0取實際的觀測值；為城市i第t年的固定效應，為未知的確定常數。

為了驗證這五個解釋變量是否存在多重共線性，則對這五個解釋變量進行檢驗，得到的結果都不滿足多重共線性所需條件，則表明不存在多重共線性，然后對這些數據采用Tobit回歸。

從表4可以看出，港澳臺及外商投資企業工業總產值占工業總產值比重、大中型企業研究和試驗發展經費支出與工業增加值的比值對城市化的綜合效率都是正向關系。表明港澳臺及外商直接投資企業工業總產值占工業總產值比重增加一個百分點時，城市化的綜合效率將會增加0.00260245個百分點；大中型企業研究和試驗發展經費支出與工業增加值的比值增加一個百分點時，城市化效率將會增加0.00706011個百分點。對于城鎮人口占常住人口比重、第三產業占總產業比重、郵電業務總量來說，它們都對珠三角地區的城市化效率產生負向作用。

結論及啟示

第一，DEA（數據包絡網絡分析）方法對珠三角城市群的城市化效率進行測度后，發現2005年到2014年期間珠三角地區城市化效率整體是處于下降趨勢的。中山和珠海這兩個城市在城市化進程中一直處于投入和產出最優的狀態，這給其它城市起到了標兵的作用。雖然改革開放使得這兩個城市的城市化水平處于領先優勢，但是對于整個珠三角城市群城市化的促進作用還是顯得比較有限。對于上述結果顯示的那些為表現出DEA有效的且處于規模報酬遞增狀態的城市，應該不斷地挖掘其發展潛力。從投入冗余表中可以看出，雖然技術、資金、生產要素的大量投入能夠促進城市化效率的提高，但是當城市化水平發展到一定高度時，如果只是單純地增加數量的話則會造成資源的浪費，必須對生產要素和經濟資源進行合理的配置，提高科學管理水平來實現投入和產出的最優狀態。

第二，Malmquist-DEA方法對珠三角地區城市群城市化效率進行分解后發現，對于TFP指數的影響主要在于技術進步，并且結果顯示整個珠三角地區各個城市十年的技術進步平均值都是存在不同程度的下降。應當優化產業結構，不斷提高規模效率，加強產業的集中性，優化和完善產業鏈，并且在此基礎上也要提高生產和銷售效率。對于規模較小研發能力不夠的企業，應先給予政策和資金支持，然后再考慮是否應該鼓勵其縮減或者并購。并且，也應當調整產業結構，以技術創新來帶動發展，改變傳統的“高投入、高消耗、高排放、投入高、產出低”的經濟發展模式，轉向發展附加值較高、資金技術密集型的行業。

第三，Tobit回歸分析方法測量影響城市化效率的因素顯示，利用外資以及研發強度都是影響城市化效率的正向因素，而城市化率、工業結構以及郵電業務總量對其卻是負向影響。雖然我國目前引進的外資數目已經相當可觀，但是很大一部分屬于科技含量低、能源消耗大的行業，各級政府在注重引進外資數量的同時也應注重其質量。應該改善政策，通過市場性政策、參與性政策、管制性政策和獎勵性政策等相關政策來吸引更多高質量、高水平的外國投資企業到珠三角地區進行投資，不斷地優化外資結構，充分發揮其正向溢出效應。并且，還需不斷地加大各個城市的科研投入力度，拓寬科研經費渠道，鼓勵大中型企業對研發的積極性，使得產、學、研相結合，促進技術轉化為生產力。另外，需要對引進的人才質量進行嚴格把關，合理地分配勞動力和資源，使得一、二、三產業能平衡發展。同時基礎設施也應加強，以適應城市化快速發展的節奏。endprint

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