城市开发的资源利用效率测度与评价
——基于30个省会城市的实证研究＊

张晓瑞宗跃光

(1.南京大学城市与区域规划系,江苏南京 210093;2.合肥工业大学城市规划系,安徽合肥 230009)

城市开发的资源利用效率测度与评价
——基于30个省会城市的实证研究＊

张晓瑞1,2宗跃光1

(1.南京大学城市与区域规划系,江苏南京 210093;2.合肥工业大学城市规划系,安徽合肥 230009)

城市开发要追求资源利用的高效率,对城市开发的资源利用效率进行测度和评价可以为城市开发规划和政策制定提供科学的决策依据。以中国30个省会城市为研究对象,运用数据包络分析DEA的模型和方法,对其资源利用的综合效率,纯技术效率和规模效率进行了测度和评价。研究指出:从总体上看,我国省会城市开发的资源利用效率较低,有19个城市处于无效状态;大部分省会城市处于规模收益递增或递减的状态;投影分析表明省会城市开发中存在资源的投入冗余和产出不足现象;从省会城市的区域分布上看差异较为明显,东部地区省会城市开发的资源利用效率要高于中西部地区;综合效率和多个投入产出指标之间存在一定的多元因果关系。城市开发应加大技术投入,优化资源配置,控制城市规模,要依靠技术进步来提高开发的资源利用效率。

城市开发;资源利用;效率;DEA

随着我国城市化进程的加快,城市已经成为国民经济的主体和社会生活的中心,其开发在一定区域范围内会产生强大的辐射和集聚效应,部分特大城市还能对跨省区域乃至全国产生很强的影响。截止到2007年,全国共有655个城市,其中的287个地级及以上城市在2007年的G DP共计157 284.5亿元,占2007年我国G DP的63.0%[1]。可见城市已经成为区域经济和国家经济增长的核心。城市开发是城市投入各种资源获得各种产出的过程,由此实现城市经济社会的发展,资源利用构成了城市开发的主旋律。从本质上看城市开发也是一种经济活动,其所要追求的同样是资源利用的高效率。而20世纪90年代以来,我国经济、社会进入一个重要而特殊的转型期,市场经济的建立和完善构成了城市开发的新动力,也掀起了新一轮的城市开发热潮,建设现代化、国际化大城市成为我国城市开发的主要目标,其主要表现在城市的人口和用地规模迅速扩张[2]。如何科学合理地评价城市这种大规模开发的资源利用效率是一个难点和热点,其已成为现代城市研究的前沿课题。目前的研究较多集中在对城市开发某一方面效率的研究上,如对城市的交通效率[3]、管理效率[4]、土地利用效率[5]、物流效率[6]以及环境卫生建设效率[7]等进行研究。

数据包络分析(Data Envelopment Analysis,即DEA)模型是由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等在“相对效率评价”概念的基础上发展起来的一种新的系统分析评价方法,是评价具有多投入和多产出决策单元效率的一种非常有效的方法[8-10]。1986年DEA被引入我国后得到了广泛应用,国内DEA应用于城市的研究主要集中在对城市交通、物流、经济等领域的效率测度。如张军等应用DEA对城市交通系统的可持续发展进行评价[3],刘满芝等对江苏省地级市的物流系统进行了DEA效率测度[6],俞立平等对中国城市的经济效率进行了DEA评价[11],袁晓玲等对城市效率演变特征的超效率DEA研究[12],郭腾云等用DEA对中国非农业人口在100万以上的特大城市的效率进行研究[13],此外还有马晓龙等对136个国家级风景区的使用效率进行了DEA评价[14]。通过综合比较可知目前国内运用DEA研究城市开发资源利用效率的文献较少;已有的研究多集中在城市某一方面的效率上;在DEA评价指标体系上多集中在单一经济指标上,缺乏对城市社会、生态环境评价的指标,此外在效率分析上尚不够全面。基于此,本文以全国30个省会城市(含4个直辖市)为研究对象,运用DEA对其城市开发资源利用的综合效率、纯技术效率和规模效率、规模收益、资源投入冗余和产出不足、效率和投入产出之间的关系进行全面测度和评价,从而揭示出目前城市开发资源利用中存在的问题,并据此提出相应的对策和建议,以期为城市开发规划和政策制定提供科学理性的决策依据。

1 研究方法

1978年,Charnes,Cooper,Rhodes提出了第一个基于多投入多产出的效率评估DEA模型CCR模型[15];1984年,Banker,Charns,Cooper将CCR模型加以修正为BCC模型,BCC模型将决策单元生产规模的可变性考虑到模型中,扩大了DEA的应用范围,使DEA模型趋于完善[16]。CCR和BCC模型是DEA最为常用的两种模型,是DEA的基础和精华。

和传统的统计方法相比,DEA方法具有三点优势[17]:首先,DEA方法以样本数据为基础,可直接从各个决策单元的实际观察资料中找出最佳的效率值;其次,在测定决策单元的相对有效性时,DEA方法不受输入、输出数据量纲的影响;第三,DEA是一种非参数分析法,这种方法事先并不需要预设一个投入产出函数关系,从而有效避免了人为主观因素的影响。

假设有n个决策单元,每个决策单元有m种投入要素xij(j=1,…m),有s种产出yir(r=1,…s)(xij≥0,yir≥0),引入松弛变量s-和s+,则决策单元o的相对效率有如下的DEA-CCR测度评价模型:

式中λi为各个决策单元在某一指标上的权重变量。CCR模型是在假设决策单元为固定规模收益(Constant Returns to Scale,CRS)的情况下得到的。利用CCR模型计算得到的σ为决策单元的综合技术和规模效率值,简称为综合效率(CRSTE)。若在上式中加入约束项则变成了DEA-BCC模型,BCC模型是假设决策单元为变动规模收益(Variable Returns to Scale,VRS)的情况下得到的,计算得到的σ是决策单元的纯技术效率(VRSTE,简称为技术效率)。综合效率包括纯技术效率和规模效率(SE)两部分,且有SE=CRSTE/VRSTE。SE等于1表示决策单元正位于最合适的规模效率水平;SE小于1则表示决策单元处于规模无效率的状态。纯技术效率表示的是当规模收益可变时,被考察决策单元与有效生产前沿之间的距离;规模效率表示的是规模收益不变与规模收益可变的有效生产前沿之间的距离。

利用CCR和BCC模型可以实现对决策单元效率的综合评价。根据文献17有如下结论。(1)当CCR的σ为1且s-和s+都为0时,决策单元为DEA有效,表示该决策单元位于最优生产前沿面上,在原投入基础上产出已达到最优,技术和规模都有效;(2)当CCR的σ为1,s-不为0或s+不为0时,决策单元为弱DEA有效。此表示原投入可减少s-而保持原产出不变,或原投入不变而使产出增加s+;(3)当CCR的σ小于1时,决策单元为DEA无效,技术和规模均无效,此时可通过优化组合将投入降至原投入的σ倍而保持原产出不减少。σ值越接近1表示该决策单元的效率越高,反之则越低。(4)对于DEA无效的决策单元可以计算其在CCR有效前沿面上的投影点(xo＊,y0＊),且xo＊=σx0-s-,yo＊=yo+s+,则投入冗余Δxo=xo-xo＊=(1-θ)xo+s-,Δyo=yo＊-yo=s+,显然投影点为DEA有效。(5)利用CCR模型中λi的最优解情况可以判断决策单元的规模收益情况。若存在λi使得∑λi=1,则该决策单元为规模收益不变(CRS);若不存在λi使得∑λi=1,则若∑λi＜1,那么该决策单元为规模收益递增(Increasing Returns to Scale,IRS),反之若 ∑λi＞1,那么该决策单元为规模收益递减(Decreasing Returns to Scale,DRS)。

本文利用CCR模型计算得到决策单元的综合效率值,利用BCC模型计算得到决策单元的纯技术效率值,通过SE=CRSTE/VRSTE得到决策单元的规模效率值,利用上述结论(4)和(5)计算决策单元的资源投入冗余和产出不足值以及规模收益情况,最后利用相关系数和多元线性回归法探讨综合效率和投入产出指标之间的关系。

2 指标体系构建与说明

典型的DEA效率测度与评价需要三个步骤:首先要明确决策单元,也即是评价对象。每个决策单元具有相同的DEA评价目标,具有相同的投入和产出指标,本文中的决策单元是中国的省会城市,每一个省会城市构成了DEA效率测度评价中的一个决策单元,共计30个决策单元;其次要确定DEA评价指标体系,指标体系是综合评价的基础,DEA效率评价也不例外。DEA评价指标体系包括两大部分,即投入指标和产出指标,投入指标反映了决策单元在生产过程中各种资源的投入量,产出指标反映了决策单元经过对投入资源的配置和利用后得到的各种产出量,选择恰当的投入和产出指标是构建DEA评价指标体系的关键所在;最后是选择合适的DEA模型进行计算并对结果进行分析,得到每一个决策单元的效率值,效率值定量反映了决策单元的资源利用效率水平。本文利用DEA的CCR和BCC模型进行计算分析,从而实现对30个省会城市开发资源利用效率科学、理性的评价。

DEA是利用决策单元的投入和产出指标数据对评价单元的相对有效性进行评定,因此指标体系的科学确定是运用该模型的基本前提。在确定指标体系时,应充分考虑决策单元之间的一致性,投入和产出的指标数量要达到一定规模。建立指标体系主要遵循以下原则:目标性、准确性、精简性、系统性和可比性[18],指标的确定还要考虑数据的可获得性、可操作性和针对性。此外在建立DEA评价模型时要使决策单元个数和评价指标个数之间保持恰当的比例关系,根据应用经验通常认为决策单元的个数应大于或等于投入、产出指标总数的2倍[17],这会使DEA评价结果具有合理的区分度,从而起到很好的决策支持作用。

城市开发必然要投入一定的自然资源和能源要素、人力资源要素和资本要素。自然资源和能源要素主要包括土地、水、电等,其中土地是城市开发的空间载体,是城市开发最必需的资源投入指标;人力资源要素是拥有一定知识和技能的劳动力;资本要素包括固定资本和流动资本,即城市经济中的资本存量和流动资金之和[13]。通过城市开发使这些投入要素转化为城市经济、社会和环境的各项产出。根据指标体系构建原则本研究以2007年全国30个省会城市(包括四个直辖市,拉萨市因数据不全没有作为评价对象)为实证研究对象,每一个省会城市为一个决策单元。在投入上选取城市建成区面积作为土地资源投入指标,选取城市在岗职工总数作为劳动力投入指标,选取固定资产投资总额作为资本投入指标。在产出指标上选取城市G DP、社会消费品零售总额、城市绿地面积作为DEA评价的产出项。其中G DP是最基本的产出指标,反映了城市的经济规模和总量。社会消费品零售总额代表了城市的社会消费水平和生活水平。绿地面积则直接反映了城市生态环境建设的状况和水平。这样从经济、社会和生态环境三个方面入手,构建了一个能全面衡量城市开发资源利用效率的投入和产出指标体系,共有6个投入和产出指标,决策单元共有30个,满足上述决策单元数和评价指标数之间数量关系的要求。本研究所采用的数据来源于《中国城市统计年鉴2008》,限于篇幅原始数据从略,表1是指标变量的描述统计值。

3 计算结果与分析

3.1 效率分析

利用上述DEA模型和2007年30个省会城市的投入产出数据,经计算得到全国省会城市开发资源利用的综合效率值、纯技术效率值和规模效率值,经整理结果见表2。根据表2,有沈阳、上海、南京等11个城市处于投入产出效率前沿面上,占总数的36.67%。这些城市的综合效率、技术效率和规模效率均为1,且松弛变量均为0,为DEA有效,说明这些城市在投入资源的配置、利用和规模集聚上都达到了有效。其余19个则为DEA无效,占比63.33%,进一步可发现这19个城市可分为两种类型:一是北京、郑州、长沙和西宁4市的纯技术效率为1,而综合效率和规模效率均小于1,这说明4市不为DEA有效的原因在于其规模的无效率,其规模和投入、产出不相匹配,需要增加规模或减少规模,技术有效则表明4市的产出相对于投入而言已达最大,即在投入资源的配置和利用上达到了有效。特别是北京作为中国的首都和环渤海经济区的核心城市,聚集了规模庞大的人口和产业,其DEA无效的原因在于其规模的无效率,因此还应优化内部结构,提高规模效率从而达到综合效率有效;二是其余15市的纯技术效率、规模效率和综合效率均小于1,说明这些城市在技术和规模上都没有达到有效。这15市的平均综合效率为0.843,平均纯技术效率为0.871,平均规模效率为0.968,技术效率低而规模效率高,但由于规模效率均值已高达0.968,规模扩大的空间并不多,单纯扩大投入规模对实现综合有效的帮助不大。因此城市开发中在加大要素投入规模时要注意控制城市规模的无序扩张,优化城市投入产出结构,提高资源的合理利用程度,增加单位投入上的技术投入,从而同时提高技术效率和规模效率以达到综合效率有效。特别是重庆市,综合效率和纯技术效率仅为0.675和0.724,远低于总体平均水平,而规模效率却为0.932,接近总体平均水平,这和其作为全国直辖市的地位不相符合。因此重庆市在城市开发中加大技术投入,提高技术效率是实现DEA有效的最重要措施。从平均值来看,30个省会城市的综合效率平均值为0.916,技术效率平均值为0.936,规模效率平均值为0.978,综合效率和技术效率平均值较低。

表1 指标的描述统计值Tab.1 Descriptive statistics of indicators

从分布区域上看,东部地区12个省会城市中有6个为DEA有效,6个为无效;中部地区9个省会城市中有2个为DEA有效,7个为无效;西部地区9个省会城市中有3个为DEA有效,6个为无效。表3为三大地区省会城市开发的平均效率比较,可以看出东、中、西三大地区在平均综合效率和技术效率上呈现明显的递减趋势,东部地区的效率均值远高于中西部地区,区域差异明显,这与东部地区经济发达、技术先进、中西部相对落后的现实情况是一致的。在规模效率均值上三大地区非常接近,趋于一致,而且都很接近1,这说明所有省会城市在资源投入规模上已接近饱和。在现阶段的技术水平上继续扩大规模的空间有限,单纯提高规模效率对实现综合效率有效的作用不大。

表2 省会城市的资源利用效率Tab.2 The efficiencies of resource use in capital cities

表3 不同区域省会城市资源利用效率比较Tab.3 The efficiencies of capital cities in different regions

3.2 规模收益分析

规模收益(Returns to Scale,RTS)是决策单元投入规模的变化与其引起的产量变化之间的关系,包括规模收益不变、递增和递减三种情况。其中不变表示增加k倍的投入可以获得相同k倍的产出增加,递增可获得大于k倍的产出增加,递减可获得小于k倍的产出增加。递增的决策单元可扩大投入规模从而获得更多的产出,递减的决策单元则没有扩大投入的必要,只有规模收益不变的决策单元才是最理想的生产状态。由表2可知,30个省会城市中处于规模收益不变、递增和递减阶段的城市分别为12个、9个和9个,占比40%、30%和30%,可见我国省会城市中大部分(占比60%)处于规模收益递增和递减阶段,即处于规模无效状态。从具有不同规模收益的省会城市分布情况看,区域差异明显。作为理想状态的规模收益不变的城市主要集中在东部发达地区,共计有7个,占全部12个规模收益不变城市的58.33%;规模收益递增的城市东部有3个,中部有4个,西部有2个,中西部占全部9个规模收益递增城市的66.67%;规模收益递减的城市东部有2个,中部有3个,西部有4个,中西部占全部9个规模收益递减城市的77.78%。中西部地区规模收益递增和递减的城市共计13个,占全部18个规模收益递增和递减城市的72.22%。

规模收益递增和递减说明城市的规模还没有达到现阶段技术水平所决定的最合适生产规模,其中规模收益递增的城市可以扩大投入规模,优化资源投入结构,以达到最佳的产出,从而实现综合效率有效;规模收益递减的城市则要加大单位投入要素上的技术投入,适度调整投入规模,使技术水平和规模相适应,从而实现综合效率有效。而由上述分析得知,总体平均规模效率高达0.978,规模扩大的空间并不多。因此从长期来看,规模收益递增和递减的城市更应该加大技术投入,提高资源利用的技术水平,使技术水平和现阶段的规模相适应,从而提高开发的综合效率。特别是中西部地区,规模效率平均值在0.97以上,而技术效率平均值仅为0.931和0.908,远低于东部的0.959。技术水平低下是造成中西部规模收益递增和递减的主要原因,因此引进先进技术,提高资源利用的技术含量对于中西部省会城市具有特别重要的意义。

3.3 投影分析

非DEA有效的决策单元要想达到DEA有效必须增加产出和减少投入,这可以通过这些决策单元在生产前沿面上的投影而找到调整目标,计算出具体的投入和产出调整数值,从而使其成为有效的决策单元,由此得到更多的决策参考信息,计算这些投入冗余量和产出不足量即为DEA投影分析。本研究中由DEA有效的11个城市构成了效率前沿面,其他城市在投入产出的六维空间中的位置和该效率前沿面有一定偏离,研究这些偏离对调整投入产出结构,提高资源配置水平以及明确今后改革的重点都具有十分重要的指导作用。根据本研究计算,得到所有19个DEA无效城市的投入冗余和产出不足结果如表4所示。总体上这19个城市的投入冗余和产出不足现象均同时存在。从投入角度看,19个城市在各个投入指标上均存在一定的冗余,以北京为例,其在建成区面积上的投入冗余为142 km2,在岗职工总数上的投入冗余为128.84万人,固定资产投资上的投入冗余为4 264 372.54万元。重庆市在投入指标上具有最大的冗余量,其在建成区面积上的冗余高达213.08 km2,固定资产投资上的冗余为7 591 216.68万元,这进一步说明其资源配置利用的技术水平较差,技术效率低下,同时也说明了一味扩大投入规模、不注重技术投入的开发模式不能实现综合有效。从产出角度看,有9个城市在G DP上产出不足,4个城市在社会消费品总额上产出不足,仅有2个城市在绿地面积上有产出不足现象。分析表明我国省会城市普遍存在投入冗余和产出不足的现象,根本原因就在于投入资源没有得到最有效地配置和利用。这也再次证明只有改变单纯依靠扩大投入的数量型增长方式,加大单位投入要素上的科技投入,提高资源利用的技术含量,走内涵增长型道路才能实现城市开发资源利用的DEA综合效率有效。

3.4 综合效率与投入产出相关性分析

为了研究城市开发资源利用效率和投入产出规模之间的关系,利用SPSS软件计算了综合效率和各个投入产出指标之间的相关系数,结果如表5。可见综合效率和各个投入产出指标之间的相关系数非常小,而且和在岗职工数、固定资产投资还存在非常弱的负相关。这说明综合效率值和每个投入产出指标之间不存在明显的因果关系。进一步以综合效率为因变量,以6个投入产出指标为自变量进行多元线性回归分析,回归方法采用向后排除法,得到最终的拟合方程为:

表4 投影分析Tab.4 Projection analysis

表5 综合效率和投入产出指标的相关分析Tab.5 The correlation analysis between integrated efficiencies and input-output indicators

(E为综合效率,Y1为G DP,X1为建成区面积,X2为在岗职工总数,X3为固定资产投资总额)

方程的调整R2值为0.516,拟合效果基本满足需要,F检验和t检验通过,模型的整体线性关系显著,4个变量对模型贡献显著。这说明综合效率和多个投入产出变量之间才有较为明显的因果关系。一味扩大城市资源投入规模并不能显著提高城市开发资源利用的综合效率,而是要使投入产出之间保持一定的结构和比例关系,通过资源利用技术水平地提高来优化这种组合结构,使投入资源得到充分配置和利用并达到最大产出,从而实现DEA有效。由此提醒决策者仅仅通过扩大城市投入规模对提高资源利用综合效率的帮助并不大,这也证明了当前城市盲目圈地扩张、摊大饼式的空间开发并不是最优的城市开发模式。

4 结论与讨论

运用DEA方法和模型对我国30个省会城市开发的资源利用效率进行了深入研究,结果显示:①我国省会城市开发的资源利用综合效率、技术效率较低,规模效率较高,其中DEA综合效率有效的城市11个,19个城市为DEA无效;②有12个省会城市处于规模收益不变的理想阶段,其余18个处于规模收益递增或递减阶段;③DEA无效的省会城市中普遍存在投入冗余和产出不足现象;④从省会城市所处区域来看,区域差异较为明显,东部经济发达地区省会城市资源利用的综合效率和技术效率也较高,而在规模效率上东部和中西部则趋于一致;⑤综合效率与投入产出相关性分析表明综合效率和单个变量之间没有明显的相关性,和多个变量之间具有一定的多元线性关系。根据上述结果提出两点建议:①在未来的城市开发中要合理配置各种资源,注重加大科学技术投入,提高资源利用的技术含量,特别是中西部地区要从数量型增长模式转换为内涵型增长模式,从而实现城市开发资源利用综合效率的大幅度提高。②要严格控制城市规模,规模过大造成了规模的不经济,导致城市综合效率低下。因此要遏制盲目扩大城市规模的“摊大饼”式的发展趋势,要使规模和技术水平相适应,走适度规模的集约型发展道路。

最后应看到,城市开发的资源利用效率评价是一个复杂的系统工程。运用DEA模型进行评价时有些方面仍值得进一步去探讨,如选取不同的投入和产出指标可能会得到不同的分析结果。又如可以做纵向研究,利用近几年的数据,分析城市开发资源利用效率在多个年度里的动态变化,这些构成了进一步研究的主要内容。

(编辑:刘呈庆)

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AbstractThe pursuit of urban development is to achieve high efficiency of resource use.Measurement and evaluation of the resource use efficiency can provide a scientific basis for decision making in urban development planning and policy formulation.Taking 30 Chinese capital cities as the research samples,this article evaluates the integrated efficiency,pure technical efficiency and scale efficiency of resource use in urban development by using the DEA module and method.The results indicate that:In general,the efficiency of resource use in urban development is low;there are 19 cities in the invalid state.Most capital cities are in the status of increasing or decreasing returns to scale.Analysis of projection shows that redundant input and inadequate output exist in capital cities.More obvious differences can be viewedfrom the regional distribution of capital cities.The average efficiency of the capital cities in eastern China is higher than central and western China.There is a certain causal relationship between integrated efficiency and various input-output indicators.Urban development should increase the technical inputs,optimize the allocation of resources and control the urban scale.The efficiency of resource use in urban development is improved by relying on the technological progress.

Key wordsurban development;resource use;efficiency;DEA

Measurement and Evaluation of the Resource Use Efficiency in Urban Development Based on the Empirical Analysis of China’s 30 Capital Cities

ZHANG Xiao-rui1,2ZONG Yue-guang1
(1.Department of Urban and Regional Planning,Nanjing University,NanjingJiangsu 210093,China;
2.Department of Urban Planning,Hefei University of Technology,Hefei Anhui 230009,China)

F062.1;F062.4

A

1002-2104(2010)05-0095-07

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.05.016

2010-01-16

张晓瑞,博士生,讲师,主要研究方向为城市与区域规划。

＊国家863计划项目(No.2007AA12Z235)资助。