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    長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水利投資效率分析

    2018-09-06 12:00:18曹文英袁汝華
    關(guān)鍵詞:省市經(jīng)濟(jì)帶長(zhǎng)江

    曹文英,袁汝華

    (河海大學(xué) 商學(xué)院,江蘇 南京 211100)

    長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋我國(guó)9省2市,是我國(guó)國(guó)土空間開發(fā)最重要的東西軸線,對(duì)拓展發(fā)展新空間、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效升級(jí)、優(yōu)化沿江城鎮(zhèn)化布局等具有重大的戰(zhàn)略意義。2016年1月國(guó)家主席習(xí)近平同志指出長(zhǎng)江是我國(guó)重要的生態(tài)寶庫(kù),未來(lái)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域的發(fā)展要把長(zhǎng)江流域的生態(tài)保護(hù)放在首位[1]。目前長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域的保護(hù)與開發(fā)矛盾逐漸加劇,水土流失面積不斷增加,水利事業(yè)的發(fā)展滯后于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,水利投資效率偏低在某種程度上限制了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展,筆者認(rèn)為有必要對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的水利投資效率進(jìn)行分析并提出相應(yīng)的改進(jìn)措施,這樣不僅可以提高長(zhǎng)江流域的水利投資效率,也可以促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的全面發(fā)展,對(duì)其他區(qū)域乃至全國(guó)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生輻射和支撐作用。

    研究水利投資效率首先需要構(gòu)建完善的指標(biāo)體系,如華堅(jiān)等[2-3]在研究農(nóng)村水利基礎(chǔ)建設(shè)的投入產(chǎn)出效率時(shí),投入指標(biāo)分為資金投入和勞動(dòng)力投入,產(chǎn)出指標(biāo)從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)3方面來(lái)構(gòu)建,包括農(nóng)村水電年發(fā)電量、除澇面積、鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)等。郭佳[4]對(duì)黑龍江省13個(gè)城市的水利投資效率進(jìn)行研究,將水利投資額作為唯一的投入指標(biāo),將有效灌溉面積、水土流失治理面積、糧食產(chǎn)量等9個(gè)指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)。另外,對(duì)投資效率的研究主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis, DEA),該方法能有效地對(duì)多個(gè)投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。如李曉園[5]利用DEA方法從縣級(jí)政府資源汲取、規(guī)劃、配置等角度對(duì)江西省各市的水利投資效率進(jìn)行評(píng)價(jià),分析目前該省水利投資效率不高的原因,并提出相應(yīng)建議。何平均[6]運(yùn)用DEA方法對(duì)13個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)的水利設(shè)施投資效率進(jìn)行測(cè)算,發(fā)現(xiàn)中國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)的水利投資總體缺乏效率,且各產(chǎn)區(qū)的差異明顯。為了更好地對(duì)投資效率的變化趨勢(shì)進(jìn)行研究,部分學(xué)者也將DEA和Malmquist指數(shù)結(jié)合起來(lái)對(duì)效率進(jìn)行整體分析。如王閃等[7]運(yùn)用DEA和Malmquist指數(shù)對(duì)2006—2010年全國(guó)31個(gè)省市的水利投資效率進(jìn)行研究,認(rèn)為水利投資效率低下的原因在于規(guī)模較低,未來(lái)應(yīng)該擴(kuò)大水利投資規(guī)模。王雪婭[8]運(yùn)用DEA和Malmquist指數(shù)法綜合分析了近幾年我國(guó)31個(gè)省市的基礎(chǔ)設(shè)施投資效率,發(fā)現(xiàn)各省基礎(chǔ)設(shè)施投資效率在逐年下降,應(yīng)該有選擇性地將投資向西部?jī)A斜。

    綜上所述,學(xué)者在對(duì)水利投資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),存在以下兩個(gè)問(wèn)題:①多數(shù)學(xué)者采用傳統(tǒng)的DEA方法進(jìn)行效率計(jì)算,計(jì)算過(guò)程中各決策單元的效率最大值為1,這會(huì)使結(jié)果顯示多個(gè)單元均有效,但無(wú)法判斷各單元之間的優(yōu)劣。②學(xué)者僅采用DEA方法對(duì)效率展開靜態(tài)分析,無(wú)法對(duì)效率的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行測(cè)算,無(wú)法查出影響效率變化的癥結(jié)所在?;谝陨戏治觯P者選擇采用超效率DEA模型來(lái)分析效率,彌補(bǔ)傳統(tǒng)DEA模型的缺點(diǎn),同時(shí)引入Malmquist指數(shù)法來(lái)對(duì)效率進(jìn)行分解,找出影響效率變化的原因,實(shí)現(xiàn)對(duì)效率的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分析。

    1 模型構(gòu)建

    1.1 超效率DEA模型的建立

    DEA[9]是一種非參數(shù)估計(jì)方法,通過(guò)確定決策單元的產(chǎn)出水平與生產(chǎn)前沿面的距離,判斷決策單元的有效性,但無(wú)法判斷各決策單元效率的高低。為此,ANDERSON等[10]對(duì)傳統(tǒng)的DEA方法進(jìn)行完善,創(chuàng)造了超效率DEA模型,在計(jì)算過(guò)程中不改變?cè)瓫Q策單元的有效性或無(wú)效性,但會(huì)改變有效單元生產(chǎn)前沿面的位置,因此得到的有效單元的效率數(shù)值會(huì)大于1,進(jìn)而可以對(duì)各單元進(jìn)行排序,分析各單元效率的高低。超效率DEA模型的定義如下:

    假設(shè)有n個(gè)決策單元、m種投入變量和t種產(chǎn)出變量,則有:

    s.t.

    λj≥0,j=1,2,…,n

    (1)

    通過(guò)計(jì)算可得到θ,當(dāng)θ<1時(shí),顯示該決策單元無(wú)效;當(dāng)θ≥1時(shí),顯示該單元為有效單元,并可依據(jù)θ大小對(duì)各單元的效率值排序,θ越大,表明該單元效率越高。

    1.2 Malmquist指數(shù)法

    DEA方法主要利用生產(chǎn)前沿面來(lái)判斷該決策單元是否有效,但是生產(chǎn)前沿面在不同時(shí)期有所差異,此時(shí)DEA方法無(wú)法對(duì)決策單元的有效性進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,為了彌補(bǔ)這一缺點(diǎn),需要引入Malmquist指數(shù)。Malmquist指數(shù)是MALMQUIST最先研究出來(lái),經(jīng)不斷發(fā)展之后被納入到效率分析中,主要是計(jì)算效率函數(shù)之比來(lái)確定投入產(chǎn)出比值,所得出的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)(TFPch)由技術(shù)效率指數(shù)(TEC)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TEch)組成,其中技術(shù)效率(TEC)又可進(jìn)一步拆分成純技術(shù)效率(PTEch)和規(guī)模效率(SEch),則TFPch=PTEch×SEch×TEch[11]。

    在規(guī)模報(bào)酬不變的情況下,各效率指數(shù)的計(jì)算公式分別為:

    (2)

    (3)

    (4)

    在規(guī)模報(bào)酬可變的情況下,各效率指數(shù)的計(jì)算公式分別為:

    (5)

    (6)

    (7)

    通過(guò)上述公式可求解得出各效率指數(shù),若TFPch≥1,則表明該時(shí)間段較上一時(shí)間段期間,效率有所提升;若TEPch<1,則表示該時(shí)間段較上一時(shí)間段效率有所下降。同理,其他指數(shù)數(shù)值大于等于1時(shí),表明該部分較以往有所增加,反之則減少。

    食用油的抗氧化劑檢測(cè)方法。要想不斷提升食用油的質(zhì)量安全水平,我們應(yīng)該嚴(yán)格按照相關(guān)要求落實(shí)食用油的檢測(cè)工作,采取科學(xué)的方法延緩植物油氧化的速度,這樣能夠降低食用油的氧化反應(yīng)速率。然而在實(shí)際生活中,不少企業(yè)為了追求經(jīng)濟(jì)效益,不惜添加一些物質(zhì)催化食用油的氧化反應(yīng),從而提升食用油的生產(chǎn)效率,假如人們長(zhǎng)期食用一些添加劑較多的食用油,就會(huì)引起一些身體疾病,嚴(yán)重的甚至給人體造成不可挽回的危害,最終也會(huì)影響企業(yè)的發(fā)展。到目前為止,食用油的檢測(cè)方法主要有三種,即比色法、色譜法以及電化學(xué)法。

    2 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

    2.1 指標(biāo)體系的建立

    通過(guò)相關(guān)文獻(xiàn)可知,DEA方法雖然能有效處理多投入產(chǎn)出指標(biāo),但對(duì)于指標(biāo)個(gè)數(shù)是有所限制的,每增加一項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)都會(huì)對(duì)DEA模型的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響,因此,所有指標(biāo)個(gè)數(shù)的數(shù)量應(yīng)小于決策單元數(shù)目的1/2[12]。依據(jù)科學(xué)性、代表性和可操作性的原則,筆者從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)3方面來(lái)選取效率評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系,僅選取水利投資完成額作為投入指標(biāo),從經(jīng)濟(jì)效益角度出發(fā)選取供水量和糧食產(chǎn)量作為產(chǎn)出指標(biāo),從社會(huì)效益角度出發(fā)選取有效灌溉面積作為產(chǎn)出指標(biāo),從生態(tài)效益角度出發(fā)選取堤防工程保護(hù)人口作為產(chǎn)出指標(biāo)。指標(biāo)體系如表1所示。

    2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

    表1 指標(biāo)體系

    所需的數(shù)據(jù)皆來(lái)源于《中國(guó)水利統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。通過(guò)EMS1.3和DEAP2.1軟件運(yùn)行上述數(shù)據(jù),可求得2007—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的水利投資效率值及其分解指數(shù)數(shù)值,以便于對(duì)各省市的水利投資效率進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分析。

    3 實(shí)例應(yīng)用與分析

    3.1 基于超效率DEA的水利投資效率靜態(tài)分析

    筆者通過(guò)EMS1.3軟件運(yùn)行基于投入導(dǎo)向的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2007—2015年水利設(shè)施投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),得到各省市每年的DEA效率值,結(jié)果如表2所示。

    表2 2007—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市水利投資效率

    從空間層面來(lái)看,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域多數(shù)省市的效率數(shù)值小于1.000,表明大部分省市的水利投資效率是無(wú)效的。僅安徽、江蘇兩省的水利投資效率較高,而浙江、重慶、云南則常年處于水利投資無(wú)效的狀態(tài),分析得知水利投資效率的高低與地區(qū)的地理位置、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān),長(zhǎng)江中下游地區(qū)的水利投資效率相對(duì)較高,而長(zhǎng)江上游地區(qū)的云貴地區(qū)的水利投資效率偏低。此外,雖然上海和重慶兩市經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快,但是兩市均地少人多,加上上海每年發(fā)生地面沉降,重慶以山地、丘陵為主,地理位置的限制使得兩市無(wú)法大力發(fā)展水利建設(shè),水利投資效率無(wú)法得到有效提升。

    從時(shí)間層面來(lái)看,安徽、江蘇、四川3省排名總體靠前,安徽的水利投資效率趨勢(shì)平穩(wěn),江蘇的水利投資效率總體呈下降趨勢(shì),而四川的投資效率在2008—2010年出現(xiàn)大幅下降,可能是由于經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響所致,經(jīng)濟(jì)回暖之后,水利投資效率也在緩慢逐年上升,效率逐漸變?yōu)橛行顟B(tài);江西、湖北、湖南3省排名居中,江西的效率值波動(dòng)較小,湖北自2011年以后投資效率出現(xiàn)大幅增長(zhǎng),且未來(lái)保持增長(zhǎng)趨勢(shì),這得益于湖北近幾年重視水利投資建設(shè),完善水利投資管理,湖南的水利投資效率總體呈上升趨勢(shì);上海、浙江、重慶、貴州和云南的水利投資效率排名落后,其中貴州和云南的水利投資效率還呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

    通過(guò)上述分析可知,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域的水利投資效率很低,且各省市之間的效率值也存在著較大差距,這一問(wèn)題將會(huì)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域的水利投資發(fā)展產(chǎn)生不利影響,今后有待進(jìn)一步改善。

    3.2 基于Malmquist指數(shù)的水利投資效率動(dòng)態(tài)分析

    在運(yùn)用超效率DEA方法對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域的水利投資效率進(jìn)行分析后,筆者采用Malmquist指數(shù)法對(duì)該區(qū)域的水利投資效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)測(cè)算,找出該區(qū)域整體水利投資效率的變動(dòng)趨勢(shì),并分解出趨勢(shì)變動(dòng)的原因,具體結(jié)果分別如表3和表4所示。

    表3 2007—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的Malmquist指數(shù)

    表4 2007—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的Malmquist指數(shù)分解

    從表3可看出,在過(guò)去的9年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域的水利投資效率逐年下降,年均下降了18.4%,在2008—2009年,水利投資效率下降比例最大,達(dá)到38.1%,這一狀況可能是受到2008年的全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響,削弱了水利投資與建設(shè)力度,影響程度直至2012年才減弱。水利投資效率的變化是由技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步兩類因素共同決定的,其中年均技術(shù)效率為0.991,年均技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為0.824,這兩個(gè)指數(shù)的退步導(dǎo)致了水利投資效率的下降。此外,技術(shù)效率又由純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同影響,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)的年均規(guī)模效率為0.982,年均純技術(shù)效率為1.009,可見技術(shù)效率的下降主要?dú)w結(jié)于規(guī)模效率的下降。因此,未來(lái)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水利投資發(fā)展需要注重規(guī)模,尋求創(chuàng)新,規(guī)模與技術(shù)進(jìn)步是影響水利投資效率的關(guān)鍵因素。

    從表4可看出,在2007—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的水利投資效率都在下降,其中長(zhǎng)江上游流域的貴州和云南兩省的效率下降比例最大。由指數(shù)分解可知,所有地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均低于1.000,表明整個(gè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新沒(méi)有得到改善,是限制長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)水利投資發(fā)展的關(guān)鍵原因。

    綜上,安徽、江蘇和湖南三省經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)較好,水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也相對(duì)完善,其水利投資效率下降主要是因?yàn)榧夹g(shù)退步,所以未來(lái)三省的發(fā)展重點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與進(jìn)步,進(jìn)而推動(dòng)水利投資效率的上升;上海、浙江、湖北、重慶4省市水利投資效率下降的原因在于技術(shù)進(jìn)步和水利投資規(guī)模均未達(dá)到要求,所以未來(lái)4省市不僅僅要增加技術(shù)創(chuàng)新能力,推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步,還需要增加水利投資的規(guī)模,推進(jìn)規(guī)模建設(shè);其余4省的各項(xiàng)分解指數(shù)數(shù)值均小于1.000,考慮到這些省份均屬于經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)區(qū)域,水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不完善,在技術(shù)及創(chuàng)新能力方面和其他省市具有一定差距,所以水利投資效率下降是正常的,也同樣表明該區(qū)段省市的水利投資效率還有很大的提升潛力。

    4 結(jié)論

    筆者通過(guò)超效率DEA與Malmquist指數(shù)法,對(duì)2007—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)的水利投資效率進(jìn)行全面分析,結(jié)果表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶多數(shù)省市的水利投資效率很低并且呈現(xiàn)下降趨勢(shì),原因在于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)對(duì)水利投資發(fā)展有著關(guān)鍵影響,水利投資效率的下降是由于技術(shù)退步導(dǎo)致的。同時(shí),大部分省市的水利投資規(guī)模偏小導(dǎo)致規(guī)模效率偏低,進(jìn)而導(dǎo)致技術(shù)效率減小,影響各省市水利投資事業(yè)的發(fā)展。此外,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市之間水利投資效率差距較大,長(zhǎng)江中下游地區(qū)的水利投資效率相對(duì)較高,其中江蘇和安徽兩省的水利投資效率常年有效,而長(zhǎng)江上游地區(qū)的云貴地區(qū)水利投資效率偏低且常年無(wú)效,排名落后。

    針對(duì)上述研究結(jié)果,筆者提出以下幾點(diǎn)建議:

    (1)優(yōu)化水利投資投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu),縮減地區(qū)發(fā)展差距。水利項(xiàng)目的建設(shè)周期長(zhǎng)且資金投入多,在配置資源的時(shí)候,需要綜合考慮各地區(qū)的先天與后天條件,確定合理的人力、物力投入,優(yōu)化投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu),促進(jìn)規(guī)模無(wú)效的省市增加水利投資規(guī)模建設(shè),提高規(guī)模效率,進(jìn)而增加水利投資效率。此外,對(duì)于水利投資效率落后的地區(qū),應(yīng)該額外加大水利投資力度,完善地區(qū)的水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),有效縮小地區(qū)的效率差距。

    (2)增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新與進(jìn)步。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市水利投資效率下降的一個(gè)關(guān)鍵因素在于技術(shù)退步,為了有效提高各省市水利投資的效率,各省市應(yīng)該加大水利方面的技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新,增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力或者從外面引進(jìn)先進(jìn)的水利技術(shù)與尖端人才,改善該地區(qū)的水利技術(shù),從根本上改善該地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力。此外,各地區(qū)也要打破地域界限,水利投資效率低的地區(qū)要積極向水利投資效率相對(duì)高的地區(qū)學(xué)習(xí)技術(shù)經(jīng)驗(yàn),互通有無(wú),形成開放式格局,打造長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)共同體,使得長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的水利投資效率總體得到提升。

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