“一帶一路”沿線區(qū)域交通基礎設施效率評價及收斂性分析

王傳安

摘?要：文章以“一帶一路”國內沿線18個省域為研究對象，運用SBM模型與Malmquist指數(shù)分析各地區(qū)2013—2021年交通基礎設施的靜態(tài)與動態(tài)效率，同時對數(shù)據(jù)進行收斂性分析。研究結果表明：一是“一帶一路”沿線地區(qū)交通基礎設施效率差異表現(xiàn)為東部>西南>西北>東北；二是動態(tài)效率總體呈現(xiàn)增長趨勢，技術進步是拉動各地區(qū)交通基礎設施效率增長的重要因素；三是“一帶一路”沿線區(qū)域σ收斂檢驗分析表明，東北地區(qū)持續(xù)發(fā)散，東部、西南與西北地區(qū)經(jīng)歷了一個收斂、發(fā)散再收斂的過程；四是絕對β收斂效果顯著。

關鍵詞：“一帶一路”；交通基礎設施效率；SBM模型；收斂性分析

中圖分類號：F512.3文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024）05-0028-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.05.007

1?引言

基礎設施互聯(lián)互通一直是“一帶一路”建設的優(yōu)先領域，交通基礎設施更是帶動沿線地區(qū)發(fā)展的關鍵通道、關鍵節(jié)點和重點工程[1]?！锻苿庸步ńz綢之路經(jīng)濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》中明確了相關省域的功能定位，指出各地區(qū)均發(fā)揮著有機銜接重要門戶或交通樞紐的作用。隨著近年來我國不斷加大對“一帶一路”地區(qū)尤其是中西部地區(qū)交通基礎設施建設的投入，研究相關地區(qū)交通基礎設施效率差異以及分析這種差異的變化趨勢，具有一定的理論意義與現(xiàn)實意義。

從既有研究來看，關于交通基礎設施效率的研究成果并不豐富，且局限于效率的測度與評價[2-4]，未深入研究相關收斂趨勢。鑒于此，文章采用SBM模型與Malmquist指數(shù)計算“一帶一路”沿線區(qū)域交通基礎設施的靜態(tài)與動態(tài)效率，并借助收斂模型進行分析。

2?研究區(qū)域、數(shù)據(jù)處理與模型選擇

2.1?研究區(qū)域概況

當前國內“一帶一路”沿線地區(qū)涉及省區(qū)市共18個，包括絲綢之路經(jīng)濟帶圈定區(qū)域與21世紀海上絲綢之路圈定區(qū)域，分別為上海、福建、廣東、浙江、海南、遼寧、吉林、黑龍江、重慶、云南、西藏、廣西、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內蒙古。根據(jù)各地區(qū)的地理位置特點可以劃分為東部、東北、西南、西北四個區(qū)域。

2.2?交通基礎設施效率評價指標體系

基于投入產出理論，投入指標的選擇應當盡量全面，同時產出指標需要與投入指標有較為嚴格的因果關系。綜合現(xiàn)有的研究基礎，并依據(jù)數(shù)據(jù)的重要性與可獲取性原則，建立交通基礎設施效率評價指標體系，見表1。

2.3?模型選擇

2.3.1?SBM模型

數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）是以相對概率概念為基礎發(fā)展起來的，其可對同一類型的決策單元相對效率進行評價，傳統(tǒng)的DEA模型主要分為CCR模型與BCC模型，國外學者在其基礎上進行了改進，提出了SBM模型。SBM模型考慮了松弛變量從而降低其測量誤差，并將非期望產出對效率值的影響納入考量，能夠更加精確地進行效率評價。

2.3.2?Malmquist指數(shù)

綜合當前各領域對于效率研究方法的選擇，Malmquist指數(shù)是應用頻率較高的一種方法。通過將Malmquist指數(shù)的一種非參數(shù)線性規(guī)劃法與數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）相結合，能夠測算效率處于時間序列的動態(tài)演化過程，并可以將其分解為技術效率、技術進步、純技術效率與規(guī)模效率，以此來進一步觀察影響效率變化的主要因素。Malmquist指數(shù)用于分析從t期到t+1期的效率變化情況，當指數(shù)大于1時，說明效率在增長，反之則降低。

2.3.3?收斂性檢驗

σ收斂、絕對β收斂是研究收斂性的重要方法。在文章的σ收斂檢驗中，σ表示各省Malmquist指數(shù)的標準差，如果該數(shù)值隨時間推移逐漸變小，則表明存在σ收斂。構建公式如下：

σt=?1m∑mi=1（tpfchit－tpfchit————）

式中，i為區(qū)域內的省份；m為區(qū)域內省份的個數(shù)；t為時間趨勢項；tpfchit代表i地區(qū)第t期Malmquist指數(shù)值。

絕對β收斂可以用來分析效率是否會隨著時間的推移收斂于相同穩(wěn)定的水平。絕對β收斂模型為：

1Tln（tpfchit/tpfchi0）=α+βln（tpfchi0）+εit

式中，T為時間跨度；α為常數(shù)項；β為絕對β收斂系數(shù)；εit為隨機誤差項，若系數(shù)β小于0且通過顯著性檢驗，說明存在絕對β收斂。

3實證分析

3.1“一帶一路”沿線地區(qū)交通基礎設施效率靜態(tài)分析

基于SBM模型，使用DEA-Solver?Pro?5.0軟件測算各省區(qū)市2013—2021年交通基礎設施效率均值，得到表2。效率最高的五個地區(qū)為上海、浙江、海南、廣東、西藏，達到1.0。青海、新疆與黑龍江地區(qū)效率低于0.2，整體差異較大。從區(qū)位視角來看，效率的高低表現(xiàn)為東部>西南>西北>東北，其中，東部地區(qū)交通基礎設施效率遙遙領先，這得益于其良好的地理位置與較高的經(jīng)濟發(fā)展水平。

3.2?“一帶一路”沿線地區(qū)交通基礎設施效率動態(tài)分析

Malmquist指數(shù)的分析結果與上一年指標效率的變化程度有關。當指數(shù)大于1時，表明當前年份效率較上年實現(xiàn)了增長。在靜態(tài)分析的基礎上，通過DEAP?2.1軟件測算2013—2021年Malmquist指數(shù)及分解值，見表3和圖1。

從表3來看，18個省區(qū)市的Malmquist指數(shù)平均值為1.014，交通基礎設施動態(tài)效率總體呈增長趨勢。其中，上海、福建、廣東、海南、重慶、云南、西藏、廣西、青海呈現(xiàn)正增長，其余地區(qū)則呈現(xiàn)負增長。由Malmquist指數(shù)分解得出，技術進步均值為1.087，增長率為8.7%，技術效率、純技術效率為負增長，規(guī)模效率不變，為1.0。這表明技術進步是拉動交通基礎設施效率增長的重要因素。

由圖1可知，西南地區(qū)動態(tài)效率在2018年之前緩慢上升，隨后迎來一次驟降，原因在于2019年西藏自治區(qū)投入指標交通運輸業(yè)就業(yè)人員數(shù)較上一年增幅較大，但各產出指標值沒有較大變動，造成了區(qū)域動態(tài)效率的下降。東部地區(qū)在2018—2019年有一次波動，原因在于2019年海南省產出指標貨物周轉量較上一年有較高的增長，拉動了區(qū)域動態(tài)效率的上升。其余時間各區(qū)域Malmquist指數(shù)變化較為平緩，在2019—2020年出現(xiàn)一次下降，是由于新冠肺炎疫情的暴發(fā)對我國交通運輸業(yè)發(fā)展造成了沖擊。

3.3?收斂性分析

3.3.1?σ收斂分析

“一帶一路”沿線區(qū)域σ收斂檢驗見表4。東北地區(qū)內部差異最小，西南地區(qū)內部差異最大。筆者分析σ值變化趨勢可知，除東北地區(qū)外，研究期內“一帶一路”沿線區(qū)域交通基礎設施效率σ值均存在相似的收斂趨勢，表現(xiàn)為時期1至時期2下降，時期2至時期6上升，時期6至時期8下降。東北地區(qū)σ值在時期1至時期7上升。分析可得：2019年后，整體以及各區(qū)域間具有σ收斂趨勢。

3.3.2?絕對β收斂分析

由表5可得，無論是對整體還是分區(qū)域進行絕對β收斂檢驗，得到的系數(shù)值都小于0，且通過了1%的顯著性檢驗。這說明“一帶一路”沿線地區(qū)交通基礎設施效率存在絕對β收斂，即各地區(qū)交通基礎設施效率都趨于同一穩(wěn)態(tài)水平。在環(huán)境資源利用條件相同時，交通基礎設施效率較低的地區(qū)對效率較高的地區(qū)具有“追趕效應”，各地區(qū)間的差異會隨著時間的推移減少或消失。

4?結論

文章研究對象為“一帶一路”沿線18個省域，并進一步將其劃分為東部、東北、西南與西北地區(qū)，基于SBM模型與Malmquist指數(shù)，計算并分析了各地區(qū)交通基礎設施效率的靜態(tài)值與動態(tài)值，最后進行收斂性檢驗，得出以下結論。

第一，“一帶一路”沿線地區(qū)交通基礎設施效率的高低表現(xiàn)為東部>西南>西北>東北，各省之間的差異性明顯，東北地區(qū)有較大的提升空間。

第二，研究期間內各省的交通基礎設施動態(tài)效率整體呈現(xiàn)增長趨勢，其增長的主要動力源于技術進步。

第三，“一帶一路”沿線地區(qū)交通基礎設施效率具有σ收斂趨勢，同時呈現(xiàn)出絕對β收斂。

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