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    新視角下西部區(qū)域的經(jīng)濟效率評價
    ——基于三階段DEA模型的實證研究

    2019-03-30 07:17:02劉書源杜天洋任海鋒淦貴生
    天津科技 2019年3期
    關(guān)鍵詞:環(huán)境變量省份效率

    劉書源,杜天洋,任海鋒,淦貴生

    (1. 南京郵電大學(xué)管理學(xué)院 江蘇南京210003;2. 江蘇永鼎股份有限公司 江蘇蘇州215211)

    0 引 言

    西部地區(qū)的發(fā)展一直受到國家的重視,近年西部地區(qū)GDP增速高于全國平均水平,但是整體經(jīng)濟水平仍然落后中、東部很多,我國區(qū)域經(jīng)濟存在較大的差距。十九大報告指出,要強化舉措推進西部大開發(fā)形成新格局,建立更加有效的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機制[1]。西部區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展仍然存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理、基礎(chǔ)設(shè)施尚不完善、環(huán)境脆弱等問題,因此對西部區(qū)域經(jīng)濟效率測算并提出建設(shè)性意見尤為重要。

    圍繞西部地區(qū)經(jīng)濟效率問題,“新常態(tài)下西部地區(qū)經(jīng)濟可持續(xù)增長動力研究”課題組[2]通過經(jīng)濟增長綜合指數(shù)劃分經(jīng)濟增長階段,運用空間動態(tài)面板模型對東西部經(jīng)濟增長階段進行對比分析,研究新常態(tài)下西部地區(qū)經(jīng)濟可持續(xù)增長動力。常建新等[3]運用非期望產(chǎn)出的SBM模型測算了2000—2009年西部地區(qū)11省市的環(huán)境-經(jīng)濟效率值,分析了10年來西部地區(qū)環(huán)境-經(jīng)濟效率的差異及演進規(guī)律。徐敏等[4]從靜態(tài)和動態(tài)視角運用BCC模型和Malmquist全要素指數(shù)評價天山北坡經(jīng)濟帶各縣市2009—2010年的經(jīng)濟發(fā)展效率和全要素生產(chǎn)率的變化情況。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopmnt Analysis,DEA)模型沒有考慮環(huán)境因素和隨機干擾因素的影響,在對效率進行測算時容易錯誤高估或者低估純技術(shù)效率或規(guī)模效率,對綜合效率產(chǎn)生較大的影響。Fried等[5]提出的三階段DEA方法能夠克服這一缺點,較為客觀地反映真實情況。黃森等[6]用三階段DEA方法對省域綜合經(jīng)濟效率進行評價;高云虹等[7]用三階段DEA模型對甘肅省縣域經(jīng)濟發(fā)展效率進行評價。

    現(xiàn)有對西部經(jīng)濟的研究仍存在一些不足:①對于西部區(qū)域經(jīng)濟的研究還不夠深入,缺少與中部和東部的對比。②在對西部區(qū)域經(jīng)濟效率評價時,使用DEA方法時很少考慮環(huán)境和隨機干擾因素,不能客觀地反映西部的真實情況。因此,本文構(gòu)建科學(xué)合理的投入產(chǎn)出指標(biāo),運用三階段DEA方法,對2010—2016年間我國31個省級區(qū)域經(jīng)濟效率進行實證分析,通過將西部地區(qū)經(jīng)濟效率與中部、東部對比,深入研究新視角下西部區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展效率。

    1 三階段DEA模型

    1.1 第一階段:傳統(tǒng)DEA模型(BCC模型)

    在第一階段,主要是分析如何調(diào)整各項投入來提高經(jīng)濟效率,因此選擇投入導(dǎo)向的BCC模型[8]。由于傳統(tǒng)的DEA模型已發(fā)展比較成熟且運用廣泛,這里不再詳述模型。通過該模型得到初步的技術(shù)效率值和各項投入的松弛變量。

    1.2 第二階段:似SFA回歸模型

    利用SFA回歸分解第一階段得到的投入松弛變量分別得到環(huán)境干擾、隨機干擾和管理無效率,構(gòu)造如下似SFA回歸函數(shù):

    其中:Sni是第i個決策單元在第n項投入的松弛變量;Zi為選取的環(huán)境變量;βn為環(huán)境變量對應(yīng)的系數(shù);f(Zi;βn)表示環(huán)境變量對投入松弛的影響;ε是聯(lián)合誤差項;νni表示隨機誤差,呈正態(tài)分布(μni的方差為);μni表示管理無效率,呈截斷正態(tài)分布(νni的方差為)。

    通過最大似然估計計算出nβ、2σ和ε 等參數(shù)的估計值。再將以上參數(shù)帶入下列公式計算出νni和μni:

    ①計算管理無效率:

    ②計算隨機誤差:

    最后通過下式得出經(jīng)過調(diào)整后的投入值:

    其中:Xni是原始投入,是調(diào)整后的投入;[max(f(Zi;))-f(Zi;)]是將外部環(huán)境變量調(diào)整至相同情形下;[max(vni)-νni]是將所有決策單元置于相同運氣水平下[5,9]。

    1.3 第三階段:調(diào)整投入變量后的DEA效率分析

    將第二階段調(diào)整后的投入值帶入以投入為導(dǎo)向的BCC模型,再次計算各決策單元的效率值,此時的效率值已經(jīng)剔除環(huán)境變量和隨機誤差的影響,因而是相對客觀準(zhǔn)確的。

    2 指標(biāo)的選取與說明

    2.1 投入與產(chǎn)出指標(biāo)選取

    本文基于我國經(jīng)濟發(fā)展的特征與數(shù)據(jù)的可得性來選取指標(biāo),并且要滿足DEA方法指標(biāo)選擇的原則:指標(biāo)數(shù)最大不超過樣本數(shù)量的一半或投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)目的乘積不大于樣本數(shù)。

    本文選擇各省份的地方財政支出X1和固定資產(chǎn)投資X2來反映資本要素的投入;選擇各省份按行業(yè)分私營企業(yè)和個體就業(yè)人員數(shù)X3來反映勞動要素投入;選擇科研經(jīng)費投入(千元)X4來反映技術(shù)進步的投入。

    在產(chǎn)出指標(biāo)的選擇方面,一方面要考慮整體經(jīng)濟的增長,另一方面要考慮居民生活水平的提高,故本文用GDP(億元)Y1和地方財政收入(億元)Y2來反映各省份的經(jīng)濟增長狀況。考慮到社會福利水平的衡量標(biāo)準(zhǔn)較為多樣,本文選擇消費品零售總額(億元)Y3來反映人民物質(zhì)文化生活水平,進而反映各省份居民的消費能力,從側(cè)面評價各省份居民的物質(zhì)福利水平。

    本文上述指標(biāo)的選取主要突出了各省份經(jīng)濟效率評價中的生態(tài)環(huán)境因素,比較分析各省的經(jīng)濟效率情況,將我國劃分為東、中、西三大區(qū)域進行對比分析,具有一定生態(tài)環(huán)保意義。

    2.2 環(huán)境變量的選取

    環(huán)境變量指的是影響各省份經(jīng)濟效率但又不在各省份的主觀可控范圍之內(nèi)的因素,它的選擇對三階段DEA的分析結(jié)果有至關(guān)重要的影響。本文選擇分地區(qū)貨物進出口總額E1、教學(xué)與科研人員E2、病床使用率E3作為環(huán)境變量(表1)。

    對外開放度具體表現(xiàn)為當(dāng)?shù)厥袌龅拈_放程度,它反映出當(dāng)?shù)貙ν饨灰椎母鞣矫媲闆r。本文采用分地區(qū)貨物進出口總額來衡量當(dāng)?shù)貙ν饨?jīng)濟開放程度。

    生產(chǎn)要素質(zhì)量越高,整體的經(jīng)濟生產(chǎn)率就越高,能促進經(jīng)濟的發(fā)展效率。本文選擇教學(xué)與科研人員反映教育發(fā)展?fàn)顩r。

    病床使用率是每天使用床位與實有床位的比率,它反映病床的一般負(fù)荷情況,說明醫(yī)院病床的利用效率,是反映醫(yī)院效率的主要指標(biāo)。按照公共需要的原則,本文選擇病床使用率來反映居民的醫(yī)療建設(shè)保障情況。

    表1 各變量定義表Tab.1 Variable definition table

    2.3 數(shù)據(jù)來源

    本文從2010—2016年《中國統(tǒng)計年鑒》《高等學(xué)校科技統(tǒng)計資料匯編》選取了31個省、直轄市(除港澳臺地區(qū))的數(shù)據(jù)進行分析,從投入產(chǎn)出角度揭示各省市的資源利用效率及經(jīng)濟發(fā)展效率。限于篇幅,正文不顯示原始數(shù)據(jù)。

    3 實證結(jié)果與分析

    3.1 第一階段——原始投入下的經(jīng)濟效率分析

    通過軟件DEAP2.1,對2010—2016年31個省市的經(jīng)濟效率值進行測算,所得結(jié)果見表2。

    表2 2010—2016年31個省市第一階段原始效率平均值Tab.2 Phase I average value original efficiency of the 31 provinces and cities nationwide in 2010—2016

    3.1.1 原始投入效率評價的靜態(tài)分析

    3.1.1.1 31個省市原始投入效率評價的靜態(tài)分析

    在第一階段時,整體來看,31個省市2010—2016原始投入技術(shù)效率均值為0.833,離效率前沿面有較大的差距,表明全國的原始投入的效率離效率前沿還有17%的提升空間。根據(jù)表2顯示,規(guī)模效率SE的平均值大于純技術(shù)效率PTE平均值(分別是0.944和0.882,說明2010—2016年原始投入的技術(shù)效率造成的資源浪費占16.7%,大部分由于內(nèi)部經(jīng)營管理無效率造成的,并非是規(guī)模無效。

    根據(jù)中國經(jīng)濟地帶區(qū)域劃分的依據(jù),把中國分為東、中、西三大地區(qū),將表2測得的綜合效率值按照不同年份以三大地區(qū)進行計算,從而可以較為清楚地顯示出技術(shù)效率在中國不同經(jīng)濟地帶上的分布。所得結(jié)果如圖1所示。

    縱向來看,東、中、西各個地區(qū)4年間綜合效率均呈波浪式變動,中部、西部在2012年達(dá)到最低,東部一直處于較高水平。橫向來看,東部地區(qū)的平均綜合效率遠(yuǎn)高于中部和西部地區(qū),且個別年份西部地區(qū)的平均綜合效率超過中部地區(qū)。這種分布是由于實際經(jīng)濟原因造成還是傳統(tǒng)DEA測算結(jié)果的偏誤,下文將做出回答。

    圖1 2010—2016年調(diào)整前三大地區(qū)平均綜合效率變化Fig.1 Unadjusted average overall efficiency change of the top three regions in 2010—2016

    3.1.1.2 西部12省原始投入效率評價的靜態(tài)分析

    從西部地區(qū)整體看,2010—2016年,西部地區(qū)12省從數(shù)值上看,純技術(shù)效率低于規(guī)模效率,從側(cè)面說明原始投入效率偏低主要是由技術(shù)效率導(dǎo)致的。具體來看,12個省份中內(nèi)蒙古處于綜合效率前沿,說明這些地區(qū)原始投入效率較高,資源得到充分的應(yīng)用;甘肅、云南兩個省份的技術(shù)效率值為0.55左右,說明原始投入所產(chǎn)生的效率需要較大幅度提高。

    3.1.2 原始投入效率評價的動態(tài)分析

    將31個省市在DEA第一階段原始投入技術(shù)效率按照2010—2016年間7年的順序進行排列,從整體上看,原始投入技術(shù)效率極值差距在期初逐步縮小,之后差距逐漸擴大,后期差距又逐漸縮小。從各省來看,少部分省份原始投資效率已經(jīng)達(dá)到最優(yōu),絕大多數(shù)省份原始投資效率在緩慢上升之中,其中原始投入技術(shù)效率增長比較明顯的是遼寧、黑龍江和湖南等省份。

    3.2 第二階段——隨機前沿模型分析

    將第一階段得到的4個投入的松弛變量作為因變量,將外部環(huán)境變量作為解釋變量,通過軟件frontier4.1進行SFA回歸得到結(jié)果如表3所示。

    表3 2016年第二階段SFA估計結(jié)果Tab.3 Phase II SFA estimation results in 2016

    由結(jié)果可知,各模型的LR單邊檢驗都通過了5%的顯著性檢驗,sigma-squared和gamma基本通過1%的顯著性檢驗,說明回歸模型選擇較正確。模型中所有外部環(huán)境變量(除科技發(fā)展?fàn)顩r部分?jǐn)?shù)據(jù))均通過至少10%的顯著性檢驗,模型變量選擇較為合理。gamma值介于0~1之間,表示混合誤差同時受管理無效率和隨機因素的干擾,gamma值趨于1說明管理無效率在松弛變量中起主導(dǎo)作用,所以進行SFA回歸是有必要的。進一步分析各環(huán)境變量對松弛變量的影響,若回歸系數(shù)為正,表示增加環(huán)境變量會增加投入冗余,不利于經(jīng)濟效率水平的提高;反之,若回歸系數(shù)為負(fù),則有利于經(jīng)濟效率的提高。具體如下:

    ①經(jīng)濟開放程度。用分地區(qū)貨物進出口總額衡量地區(qū)經(jīng)濟開放程度。該變量對各松弛變量的回歸系數(shù)均為負(fù),表明經(jīng)濟開放程度越大,越有利于經(jīng)濟效率的提高。一方面,經(jīng)濟開放有利于引進國外資本,提高國民生產(chǎn)總值,促進當(dāng)?shù)亟?jīng)濟的發(fā)展;另一方面,經(jīng)濟開放帶來新的就業(yè)機會,提供對外進行經(jīng)驗交流的通道,學(xué)習(xí)國外先進的管理策略,促進經(jīng)濟一體化,有利于區(qū)域經(jīng)濟的協(xié)調(diào)和統(tǒng)一。

    ②科技發(fā)展?fàn)顩r。用地區(qū)教學(xué)與科研人員衡量地區(qū)科技發(fā)展?fàn)顩r。由結(jié)果可知,科技發(fā)展?fàn)顩r部分結(jié)果未通過顯著性檢驗。這主要和我國科技水平的變化和科研人員從業(yè)的主觀性有關(guān)。前期我國科技水平較低,資源配置不合理,過多科研人員的投入實際是資源的浪費,隨著科技水平的提高,科研機構(gòu)結(jié)構(gòu)更加合理,資源利用率提高,科技人員的加入有利于經(jīng)濟效率的提高。

    ③衛(wèi)生醫(yī)療情況。用各地區(qū)醫(yī)院床位利用情況衡量衛(wèi)生醫(yī)療情況。該變量對各投入變量的松弛變量均為正,說明醫(yī)療衛(wèi)生情況的提高并不能夠使經(jīng)濟效率得以提高。原因在于醫(yī)療情況越好,所承擔(dān)的公共服務(wù)壓力越大,高負(fù)荷的醫(yī)療需求抑制了經(jīng)濟效率的提高。

    由上述分析可以得出,外部環(huán)境對省域經(jīng)濟效率有不同程度的影響。因此,需要對環(huán)境變量和隨機干擾因素進行分離,使各DMU處于相同的環(huán)境條件下,提高效率測算的準(zhǔn)確性。

    3.3 第三階段——調(diào)整后的經(jīng)濟效率分析

    利用第二階段SFA模型的回歸結(jié)果,將調(diào)整后的投入帶入模型計算,結(jié)果見表4。

    表4 2010—2016年31個省市第三階段原始投入效率平均值Tab.4 Phase III average value of original input efficiency of the 31 provinces and cities nationwide in 2010—2016

    3.3.1 調(diào)整投入后經(jīng)濟效率的靜態(tài)分析

    3.3.1.1 31個省市原始投入效率評價的靜態(tài)分析

    外部環(huán)境變量和隨機因素對原始投入效率的影響被剔除后,從整體來看,規(guī)模效率均值小于純技術(shù)效率,且差距增大,說明其主要制約因素是規(guī)模效率的低下,應(yīng)該根據(jù)當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況提高自身發(fā)展規(guī)模。第三階段全國平均綜合效率水平為0.772,仍舊與效率前沿面距離很大,表明原始投入效率事實上存在很大提升空間。

    根據(jù)不同省市來看,處于效率前沿面的是天津、上海、山東和廣東四省市,調(diào)整前后保持一致,說明天津、上海、山東和廣東的原始投入效率確實較好。經(jīng)過調(diào)整后,下降幅度較大的是青海省和西藏省,青海平均效率從0.828下降到0.283,西藏平均效率從0.678下降到0.12。

    根據(jù)中國經(jīng)濟地帶區(qū)域劃分的依據(jù),得到結(jié)果如圖2所示。各地區(qū)平均技術(shù)效率在調(diào)整后均有所下降。東部地區(qū)變動依然保持平穩(wěn),中部地區(qū)穩(wěn)中有升,西部地區(qū)波動程度較大,說明在第一階段中部地區(qū)波動大的主要原因是外部環(huán)境變量和隨機因素的影響。

    圖2 2010—2016年調(diào)整后三大地區(qū)平均綜合效率變化Fig.2 Adjusted overall efficiency changes of the top three regions in 2010—2016

    在DEA第一階段東部地區(qū)平均技術(shù)效率高于其他兩個地區(qū),與DEA第三階段保持一致,同時符合東部地區(qū)綜合指標(biāo)高于其他兩個地區(qū)的具體情況。但是根據(jù)圖1和圖2的對比可以看出,中、西部2個地區(qū)的對比前后不一致,說明DEA第一階段測算存在一定缺陷。

    3.3.1.2 西部12省份原始投入效率評價的靜態(tài)分析

    從西部地區(qū)來看,青海、西藏的兩個效率值之間差距較大。純技術(shù)效率低是第一階段西部地區(qū)技術(shù)效率偏低的主要原因,而規(guī)模效率的大幅度降低是第三階段西部地區(qū)技術(shù)效率偏低的主要原因,說明西部地區(qū)經(jīng)濟效率受環(huán)境變量和隨機因素影響較大。所以這些省份可以從兩方面抓:其一,走內(nèi)涵式發(fā)展道路,適當(dāng)擴大規(guī)模,對資源進行合理的分類,定量定向精準(zhǔn)投入,實現(xiàn)合理配置;其二,加強技術(shù)管理水平,提高純技術(shù)效率。

    3.3.2 調(diào)整投入后經(jīng)濟效率的動態(tài)分析

    根據(jù)DEA第三階段測算的效率值,將經(jīng)濟效率分為4種類型:第一種類型為“雙高型”,即指純技術(shù)效率和規(guī)模效率均高于全國平均值的省份;第二種類型為“高低型”,即指純技術(shù)效率高于全國平均值,而規(guī)模效率低于全國平均值,這些省市應(yīng)該走內(nèi)涵式發(fā)展道路,對資源進行合理的分類,定量定向精準(zhǔn)投入,達(dá)到合理配置的結(jié)果;第三種類型為“低高型”,即指純技術(shù)效率低于全國均值,而規(guī)模效率高于全國均值的,這些省市重點注意提高純技術(shù)效率,降低資金進入門檻,增加制度靈活性,提高自身管理水平;第四種類型是“雙低型”,即指純技術(shù)效率和規(guī)模效率均低于全國均值,這些省份純技術(shù)效率和規(guī)模效率都較低,一方面適當(dāng)擴大規(guī)模,對資源進行合理的分類,達(dá)到精準(zhǔn)投入,實現(xiàn)合理配置的結(jié)果,另一方面加強技術(shù)管理水平,提高純技術(shù)效率。

    4 結(jié)論與建議

    基于三階段DEA模型分析,在2010—2016年,西部省域經(jīng)濟效率普遍較低,提升空間大,蒙、新、川、渝、陜五省領(lǐng)跑,穩(wěn)定格局基本形成。相對應(yīng)地,西藏、甘肅、青海、寧夏在西部地區(qū)內(nèi)部發(fā)展效率處于相對落后的地位,位于中游的省份分別為云南、貴州、廣西。過去7年個別省份之間略有升降,但西部地區(qū)在經(jīng)濟效率方面的格局已經(jīng)形成,三層次梯隊式特征明顯。具體結(jié)論和建議如下:

    對于中西部地區(qū),應(yīng)大力實施創(chuàng)新人才引進政策,健全人才流動機制。通過東西部聯(lián)動等機制儲備西部科技創(chuàng)新力量,深入開展東部城市對口支援西部人才開發(fā)工程。

    我國各地區(qū)經(jīng)濟效率差異較大,東部、中部經(jīng)濟效率變動穩(wěn)定,西部波動較大。對中西部應(yīng)完善基礎(chǔ)硬件設(shè)施,保障人民基本生活,東部應(yīng)適度放寬政策,以多層次的政策發(fā)展多樣化的文化。西部地區(qū)在發(fā)展中不僅要依托中心城市及重點區(qū)域,同時要注重提升縣域經(jīng)濟,發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè),城鄉(xiāng)齊頭并進。

    西部地區(qū)要落實綠色發(fā)展戰(zhàn)略,促進經(jīng)濟社會與人和諧發(fā)展。在剔除環(huán)境變量和隨機因素后,西部經(jīng)濟效率值出現(xiàn)明顯的波動,說明西部地區(qū)整體環(huán)境調(diào)節(jié)能力較差。因此,西部地區(qū)既要加強生態(tài)環(huán)境制度建設(shè),建立長效發(fā)展機制,又要改革和完善生態(tài)環(huán)境監(jiān)管體制,用制度的籠子來約束和規(guī)范西部地區(qū)環(huán)境保護[10]。

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