中國大城市經濟運行效率測度及其影響因素研究

摘"要：城市作為一個現代化的產業與人口聚集的區域，其經濟在當代社會的經濟發展中起著舉足輕重的作用。文章選取中國21個大型城市作為研究對象，利用超效率SBM模型評估其經濟運行效率，同時基于Malmquist指數得到大城市間技術綜合效率值及其技術提升水平，分析各城市技術提升能力，最終運用Tobit模型進行回歸分析，分析選定指標對大城市經濟運行效率的作用。結果顯示，中國7個超大型城市的經濟效率平均值大于其他特大型城市：在城市經濟運行效率的影響因素中，居民生活水平對其呈正向影響，而政府宏觀調控對其呈負向影響，表明中國大城市居民生活水平直接影響整個城市的經濟運行情況，而政府宏觀調控在一定程度上限制城市市場發展，大城市管理應考慮到宏觀調控與市場自發調整的平衡性，做到靈活管理。文章意在通過分析為提升國家經濟水平提出相應的對策建議，從而助推中國經濟高質量發展。

關鍵詞：大城市經濟運行效率；超效率SBM模型；Malmquist指數；Tobit模型

中圖分類號：F014""""文獻標識碼：A"文章編號：1005-6432（2025）01-0005-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.01.002

1"引言

城市作為一個現代化的產業與人口聚集的區域，其經濟在當代社會的經濟發展中起著舉足輕重的作用。如何提升大城市經濟運行效率，哪些因素會對其產生影響，成為當下值得探討的問題。

劉斯敖（2020）從可持續發展的角度比較了中國3個大型城市地區的全要素生產率［1］；戴一鑫等（2022）研究了中國7個大型城市地區的區域創新聯系和時空發展［2］；王波（2007）也意在研究城市循環經濟運行問題，通過將DEA模型細化為DEA有效與無效兩種具體情況并展開分析［3］；相關研究在國外也有眾多學者進行長期探索，Andersen和Petersen（1993）探究了DEA方法的高效單元排序，為后續眾多問題奠定了基礎［4］；Schutzbach等（2022）［5］與Gerdes等（2023）［6］分別對工廠管理效率與工業余熱配置網絡經濟效率進行了探索預評價。綜上所述，當前城市運行效率的相關研究成果豐富，但較少研究關注中國的眾多大城市，且近幾年實際數據的應用極為匱乏。隨著城市間發展水平的差異越來越大，已有研究發現，僅衡量一個或幾個城市或城市群的效率是不夠的。

文章根據國家統計局統計的中國21個大城市經濟運行數據，利用超效率SBM模型展開分析。同時，利用Tobit模型實證分析影響經濟運行效率的因素，為經濟水平提升提供參考。

2"變量選取和中國大城市經濟運行效率測算模型構建

2.1"研究對象和數據來源

根據《2020中國人口普查分縣資料》，中國符合大城市條件的有105個，文章選取7個超大型城市與14個特大型城市作為研究對象，考慮到有些城市數據缺失嚴重，將21個城市樣本中的2個樣本用I型大城市中的城市樣本替代，最終確定的城市樣本如表1所示。

2.3"模型構建

2.3.1"超效率SBM模型

超效率SBM模型是一個結合了超效率和SBM模型的模型，是一種考慮到松散變量的超高效DEA模型。對含有m個輸入和s個輸出的"DMU的效率進行了反復測量，其基本形式如式（1）所示。

ρ*=min1-1m∑mk=1s-k/xio1+1s∑sr=1s+r/yro（1）

2.3.2"Malmquist指數模型

以生產為導向的模型是基于對第t期技術T的參考，Malmquist指數可以表示為：

Mt0（xt+1，"yt+1，"xt，"y"t）=dt0（xt+1，"yt+1）dt0（xt，"yt）（3）

同樣，基于輸出的Malmquist指數，在t+1期間，參考技術T，取兩者的幾何平均值來衡量從t時期到t+1時期的生產力變化：

Mt，"t+10（xt+1，"yt+1，"xt，"y"t）=dt0（xt+1，"yt+1）dt0（xt，"yt）×dt＋10（xt+1，"yt+1）dt+10（xt，"yt）12（4）

在上述調整后，得到的"Malmquist指數具有一個良好的性質：假定規模回報不變，則可以將其分解為綜合技術效率變化指數（TEC）和技術進步指數（TCP），綜合技術效率變化指數（TEC）能夠被分解成純技術效率指數（PTEC）和規模效率指數（SEC），那么上述等式就會變為：

Mt，"t+1v，"c=dt+1v（xt+1，"yt+1）dtc（xt，"yt）×dtv（xt，"yt）dtc（xt，"yt）/dt+1v（xt+1，"yt+1）dt+1c（xt+1，"yt+1）×

dtc（xt+1，"yt+1）dt+1c（xt+1，"yt+1C）×dtc（xt，"yt）dt+1c（xt，"yt）12

=PTEC×SC×TCP

=TEC×TCP（5）

3"中國大城市經濟效率測度結果及影響因素分析

3.1"大城市經濟效率測度

3.1.1"超效率SBM模型分析

為了評價中國21個大城市經濟效率，文章選用SBM模型，以產出為導向的非徑向變量規模回報的超效率SBM模型（如表3所示）表明，2013—2021年，中國21個主要城市的經濟運行超效率均值大部分是有效的，超效率值總體上都大于或等于1，這表明中國各大城市的整體運作與資源轉化率是非常高的。根據超效率均值分析，21個大城市中超效率值大于1的有11個，占比52.4%；7個超大城市中超效率均值超過1的有5個，占比71.4%，而這一比例在14個特大城市中為42.9%，可以得出，超大型城市在經濟運行效率上的表現遠高于特大型城市。高效率大型城市的運行效率值也遠高于低效率大型城市。

3.1.2"Malmquist指數分析

筆者結合Malmquist指數，從表4可以發現，在2013—2021年，技術進步率的提高是影響Malmquist指數增大的主要因素；而對比綜合技術效率發現，2017—2020年的數據略有下降，對于經濟效率的促進作用有限，從時間段來分析，中國21個大型城市的運行效率在2016年之前略有下降，這可能是由于大城市規模效率的拖累作用導致，而后在2016—2021年Malmquist指數穩步上升，說明此階段經濟運行效率方略是有效的。其中發揮重要作用的是技術進步率，2016—2021年技術進步率增長0.08，說明在此階段中國大城市各行業技術均有一定提升，而技術提升對于經濟增長也具有明顯拉動作用。

3.2"經濟效率影響因素

3.2.1"指標選取

綜合現有研究成果并結合中國大城市實際情況，文章選取的相關指標及指標含義具體如表5所示。

3.2.2"Tobit模型構建與回歸分析

文章運用Tobit模型進行回歸分析，分析選定指標對大城市經濟運行效率的作用。對所有變量均取對數，設定的Tobit模型如下：

EEit=μ0+β1lnRGDPit+β2lnGOVit+β3lnLPit+β4lnEDUit+β5lnUISit+δit（8）

模型中，EEit表示城市群經濟運行的Malmquist指數、技術效率（EFF）以及技術進步（TEC），βi為各影響因素的待估參數，δit為隨機擾動項。

根據Tobit模型特點，對比固定、隨機OLS模型，固定、隨機Tobit模型，系數顯著性上體現出混合Tobit模型更佳。

由表6可見，隨機Tobit模型顯示，政府調控對中國大城市經濟運行效率具有明顯的負面影響。政府調控程度過高，導致不能對市場中的技術進步起到積極的促進作用，也不能有效利用已有的技術。城市居民的生活水平顯著影響城市經濟效率，提高大城市人口的經濟水平對提高大城市的經濟運作效率具有重要意義。

4"結論與啟示

文章選擇中國21個主要大城市作為實證區域，從勞動、消費、土地、政府投資四個角度選擇投入，以地區生產總值作為輸出，運用超效率SBM和Malmquist等統計方法進行經濟運行效率測度；然后建立Tobit回歸模型，對其經濟運行效率影響因素進行實證分析，得出如下三個結論。

第一，2013年至2021年，中國21個主要城市的平均運行效率都是高效的。動態層面來看，中國主要城市的經濟效率普遍上升，但在其中一些年份略有下降，大城市的強勢擴張并沒有對經濟績效的效率產生積極影響。這表明，中國實施供給側結構改革與高質量發展，促使企業關注挖掘可利用因素的潛能；中國應重視推動國內技術進步。

第二，在影響中國大城市經濟效率的因素中，城鎮居民生活水平能顯著提升城市群運行效率。這表明，這一因素對目前中國大城市內各要素的有效分配具有重要的作用。

第三，政府調控對于城市經濟效率的負向影響。強政府調控可能會導致加強貨幣的供給，在一段時間后，這將不可避免地導致通脹。但從宏觀的角度來看，有效的政府調控可以讓人們更好地認識到市場存在的缺點，從而確保市場經濟健康、有序地發展。

參考文獻：

［1］劉斯敖.三大城市群綠色全要素生產率增長與區域差異分析［J］.社會科學戰線，2020（7）：259-265.

［2］戴一鑫，胡沅洪，孫生.中國創新水平差距時空演進特征與收斂性——基于“城市群”維度的測度［J］.統計與決策，2022，38（3）：96-101.

［3］王波.基于DEA的城市循環經濟運行效率分析［J］.生態經濟，2007（1）：59-61.

［4］ANDERSEN"P，PETERSEN"N"C.A"procedure"for"ranking"efficient"units"in"data"envelopment"analysis［J］.Management"science，1993，39（10）：1261-1264.

［5］SCHUTZBACH"M，KGEL"A，KIEMEL"S，et"al.Principles"of"management"systems"for"positive"impact"factories［J］.Sustainability，2022，14（24）：16709.

［6］GERDES"J"N，MUNDER"M，SAUER"A.Evaluation"of"technical"and"economic"potential"of"waste"heat"distribution"networks"in"industrial"sites［J］.Energy"reports，2023（9）：219-226.