中原崛起視域下河南省城市化效率的動態評價——基于非參數DEA-Malmquist方法

吳旭曉

(河南省社會科學院城市發展研究所，鄭州 450002)

0 引言

2003年7月，中共河南省委七屆五次全會討論并通過的《河南省全面建設小康社會規劃綱要》明確提出:“在優化結構和提高效益的基礎上，確保人均國內生產總值到2020年比2000年翻兩番以上，達3 000美元，基本實現工業化，努力使河南的發展走在中西部地區前列，實現中原崛起。”同年11月24日，時任中共河南省委書記李克強同志對“中原崛起”的內涵作了進一步的深化，認為“中原崛起”主要有3個標志:“首先一個重要標志就是，再經過近20年的努力，經濟發展水平要達到全國當時的平均水平。其次，就是要在全省基本實現工業化。再次，河南的發展要走在中西部前列”［1］。

2004年3月，溫家寶總理在《政府工作報告》中指出:“要堅持推進西部大開發，振興東北地區等老工業基地，促進中部地區崛起，鼓勵東部地區加快發展，形成東中西互動、優勢互補、相互促進、共同發展的新格局。”這標志著中部崛起進入國家的戰略決策視野。2011年國務院印發《全國主體功能區規劃》，中原經濟區正式納入規劃，標志著中原經濟區建設已正式上升到國家戰略層面。作為中原經濟區核心組成部分的河南省是中部人口最多的省份，中原崛起是中部崛起不可或缺的組成內容。國內外的發展經驗表明，無論是區域經濟發展水平的提升、工業化的實現，還是后發地區實施趕超戰略，都離不開區域城市的迅猛發展。2001年諾貝爾經濟學獎獲得者約瑟夫·斯蒂格利茨(Joseph E.Stiglitz)曾經說過:“21世紀影響人類進程的兩件大事，一件是美國的高科技，一件是中國的城市化。中國的城市化將是區域經濟發展的火車頭，并產生最重要的經濟效益”。當前，河南大多數地區都處于城市化的中期階段，這是河南經濟發展的關鍵時期，也是河南謀求跨越式發展的戰略機遇期，同時也是經濟結構變化激烈、社會矛盾突出的階段，這個階段的城市化效率如何，在很大程度上決定著中原能否如期崛起。

城市化的相對效率是對城市化發展績效的評估，對其研究日益成為國內外研究熱點。靳相木在分析Lewis兩部門城市化模型理論的基礎上首次提出了城市化效率(efficiency of urbanization)的概念，認為所謂城市化效率，就是指在宏觀經濟管理層面，一個國家或地區在一定時期內城鎮化的產出與投入之間的權衡與比較［2］。劉建徽等運用數據包絡分析法(data envelopment analysis，DEA)對2002年的北京、上海、重慶和四川的城市化相對效率進行評價研究［3］。劉曉峰等認為正確選擇城市發展戰略的關鍵是評價城市化相對效率，并應用DEA模型對2005年的哈爾濱、沈陽、南京等15個省會城市和北京、天津與重慶等計劃單列市的城市化相對效率進行評價分析［4］。王家庭等利用我國31個省份2002—2006年間的數據，運用DEA和曼奎斯特生產率指數(malmquist index)方法，從動態角度考察我國各省份的城市化效率，并測算了各省份城市化過程中投入要素的集約效率［5］。戴永安從人口、經濟和社會角度研究中國城市化效率，考察其時空演變和影響因素，并對中國城市化的全要素生產率做了動態分析和區域比較［6］。肖文等利用曼奎斯特生產率指數方法測算了2000—2008年我國248個城市的經濟增長效率和城市化效率，比較分析了不同區域、不同等級城市的效率表現［7］。

綜觀目前的研究現狀發現，國內城市化效率的研究經歷了從靜態城市化效率測度到動態城市化效率測度的發展歷程，研究城市化效率的方法主要是基于數據包絡分析方法。因此，本研究將在總結前人研究成果的基礎上，構建城市化效率的投入產出指標體系，采用基于DEA-Malmquist指數模型對河南城市化相對效率的動態變化特征和空間分異特征進行深入研究，以期為中原崛起發展政策的制定和調整提供理論支撐。

1 研究對象與指標體系的構建

1.1 研究對象的選擇

本研究以河南省18個地級市為研究對象①現濟源市城市行政級別為省直管的副地級市，機構按正廳級配置，基本享受地級市全部權限，在河南省內和其他17個地級市在政策和權限上基本一樣，是事實上的地級市，因此在本研究中按地級市處理。。從北到南，以自然地理為基礎進行區域劃分。按慣例，豫北是指河南省內黃河以北的地區，主要包括新鄉、安陽、焦作、濮陽、鶴壁和濟源6個城市，豫南是指省會鄭州以南區域，主要包括許昌、平頂山、漯河、周口、南陽、駐馬店和信陽7個城市。其余的城市如商丘、開封、鄭州、洛陽和三門峽等在隴海線上，可以稱之為隴海線區域城市。

1.2 指標體系的構建

先發國家和地區的城市化經驗表明，在城市化初級階段，農村經濟在國民經濟中占主導地位;而在城市化中級階段，農村經濟已退居次席，城市經濟全面崛起，表現為第一產業就業比重持續下降，第二、三產業產值相繼上升，工業化對城市化的“發動機”和“孵化器”作用體現得十分明顯;在城市化高級階段，城市已經成為整個社會的經濟、科技、文化、商貿和信息中心，第三產業已成為城市化的主要后續動力。城鎮人口占總人口的比重反映了人口在城鄉之間的空間分布，是世界上公認的城市化水平指標。城市化水平和國民經濟發展水平之間有很大的一致性，城市化水平高的國家或地區，經濟發展水平也較高，經濟發展水平低的國家或地區，城市化水平也較低;城市化水平與人均總值的對數值之間大致呈正比增長關系［8］。

在以上分析的基礎上，本研究選取非農產值、城鎮人口占總人口的比重和人均國民生產總值(GDP)作為輸出指標。本研究主要借鑒文獻［3-7］的研究成果，并結合河南省的具體情況，選取城鎮財政支出、城鎮固定資產投資和城鎮就業人員作為輸入指標。

2 研究分析模型

2.1 DEA 模型

數據包絡分析方法是由Charnes和W.W.Cooper等人于1978年所提出的評價具有相同類型的多投入、多產出的決策單元是否技術有效的一種相對效率評價方法。本研究將采用投入導向的BCC(規模報酬可變)模型分析城市化的純技術效率指數;運用C2R(規模報酬不變)模型分析城市化的綜合效率。綜合效率可以分解為純技術效率和規模效率的乘積。鑒于傳統DEA模型已經相當成熟，在此不再贅述其數學原理。在DEA模型中，城市化的綜合效率指數反映的是城市化過程中資源要素的配置、利用以及規模集聚等效率，純技術效率指數表征著各投入要素的配置利用效率，而規模效率指數表示城市規模集聚效率。

2.2 Malmquist生產率指數模型

20世紀90年代，F?re等人將DEA方法與距離函數相結合來測度Malmquist TFP指數的變化［9］。Malmquist指數一般被定義為兩個指數的幾何平均。即:

式中:(xt，yt)和(xs，ys)分別為t期和s期的投入產出關系;dt(xt，yt)為距離函數，表示生產配置 (xt，yt)為到t時刻系統前沿面的距離。由距離函數的定義有:

顯然，距離函數就是輸入導向的DEA模型的效率函數值Ft(xt，yt)，所以，dt(xt，yt)=Ft(xt，yt)。因此，Malmquist指數可以表示為以下形式:

由式(2)可以看出，Malmquist指數就是一個反映t到s時間段的效率變化指數。在經濟增長分析中，用Malmquist指數表示TFP指數，反映全要素生產率的變化。對式(2)進行分解，得到:

由式(3)可以看出，Malmquist指數可以分解成技術變化指數和綜合效率變化指數，其中:

式中:EC表示城市化過程中要素資源的配置、利用水平和規模集聚等水平的變化;TC表示城市化過程中生產技術變化情況。TC＞1表示技術進步;TC=1表示技術維持不變;TC＜1表示技術退步。EC＞1表示效率改善;EC=1表示效率不變;EC＜1表示效率下降。MI＞1表示生產率提升;MI=1表示生產率不變;MI＜1表示生產率下滑。

通過分析Malmquist指數，可以研究河南省城市化的發展到底是依靠技術進步還是要素資源的配置、利用水平和規模集聚等水平的提高，或兩者共同作用的結果，以便為進一步提升城市發展績效提供新的思路。

3 實證分析

3.1 數據來源

數據為2005—2010年的河南省18個地級市的具體數據，來源于2006—2011年的《河南省統計年鑒》和《中國城市統計年鑒》。

3.2 計算結論及分析

3.2.1 城市化效率及其分解特征。運用DEA模型，分別計算2005和2010年河南18個地級市城市化效率及其分解結果(表1)。

從城市化投入產出綜合效率來看，河南省18個地級市的城市化效率總體上并未達到理想狀態，且在2005—2010年間，其效率呈現下滑趨勢。主要表現在2005與2010年河南18個地級市投入產出平均綜合效率只有0.879和0.833，達到最優水平的88%和83%;但與2005 年相比，2010年河南18個地級市投入產出平均綜合效率下滑了5個百分點。2005年，鄭州、開封、平頂山、許昌、漯河和濟源這6個城市的城市化綜合效率達到了DEA效率最優。而到2010年，只有平頂山、許昌和濟源3個城市的綜合效率達到了DEA效率最優，綜合效率最優城市數量減少了50%。2005年城市化綜合效率都達到有效性的60%以上，其中達到DEA有效性80%以上的城市有15個，占總數的83%，達到60% ～80%的城市有3個，占總數的17%;2010年城市化綜合效率達到DEA有效性80%以上的城市只有11個，占總數的61%，達到60% ～80%的城市有6個，占總數的33%，另外，信陽的城市化綜合效率低于有效性60%，占總數的6%。

從純技術效率來看，2005年河南18個地級市城市化純技術效率達到DEA有效的城市數量有7個，2010年僅有5個，多于綜合效率最優的城市數量。但純技術效率總體上呈現下降趨勢。2005年18個地級市城市化的純技術效率平均值為0.893，2010年只有0.851，下滑了4個百分點。2005年達到純技術效率最優90%以上的有11個城市，占總數的61%，其余7個城市達到純技術效率最優60%以上，占總數的39%;2010年達到純技術效率最優90%以上的有9個城市，占總數的50%，60% ～90%的有8個城市，占總數的44%;另外有一個城市即信陽市低于純技術效率最優60%的臨界值。

從規模效率來看，2005—2010年河南18個地級市的城市化規模效率總體呈現下降態勢。2005年規模效率的平均值為0.985，而2010 年為0.980，減少了0.005。從單個城市的城市化規模效率的非有效性排序來看，2005 年有效性在區間［0.900，1.000］內的城市是11 個，而2010年為15個，增長了36%。

總體看來，2005年河南18個地級市中有鄭州、開封、平頂山、許昌、漯河和濟源6個城市的綜合效率、純技術效率和規模效率都達到最優。而2010年只有平頂山、許昌和濟源3個城市的綜合效率、純技術效率和規模效率都達到最優。

表1 2005與2010年河南城市化效率計算結果Tab.1 Urbanization efficiency of Henan Province in 2005 and 2010

3.2.2 河南省城市化效率的空間特征分析。表2顯示，2005年豫北區域和豫南區域的城市規模效率都低于2010年的對應數值;但隴海線區域的狀況剛好相反，規模效率是2005年落后于2010年。就技術效率而言，2010年豫南和豫北區域均落后于2005年，而隴海線區域是2010年落后于2005年。2005年豫南區域的城市化效率總體上領先于豫北區域的和隴海線區域，呈現出“南強北弱”的態勢;而2010年則是隴海線區域的城市化效率總體上處于領先地位，表現為中間高南北低的“山”字型態勢。

由區域城市化效率的樣本標準差可以看出，就綜合效率而言，2005年豫南區域內的7個城市的發展不均衡程度最嚴重，隴海線區域內的5個城市發展均衡的程度位居第二，而豫北區域內的6個城市的發展相對均衡;就純技術效率而言，則發展差距按大小排列依次是隴海線區域、豫南區域和豫北區域;就規模效率而言，發展差距按大小排列依次為豫南區域、豫北區域和隴海線區域。2010年，三大區域的綜合效率狀況和2005年類似，但就純技術效率而言，豫南區域內部的發展差距最明顯，其次為隴海線區域;就規模效率來說則是隴海線區域內部發展差距最不均衡，而豫南區域內部最均衡。

3.2.3 變化趨勢及空間特征。本研究采用Malmquist指數法對河南省18個地級市的城市化動態效率進行分析，利用數據包絡分析軟件MyDEA1.0進行計算，結果見表3。

表2 2005，2010年河南省三大區域城市化效率Tab.2 Urbanization efficiency in three regions of Henan Province in 2005 and 2010

表3 2005—2010年的綜合效率改善指數、技術變化指數和Malmquist指數Tab.3 Scale efficiency change index，technical change index and Malmquist index during 2005—2010

由表3可以看出，2005—2010年間河南18個地級市的Malmquist綜合指數處于“W”狀態。2005—2006年，只有鶴壁市和周口市這兩個城市的Malmquist綜合指數小于1，2006—2007年Malmquist綜合指數小于1的城市數量則上升到12個，2007—2008年雖然略有好轉，但2008—2009年，則全線下滑，沒有一個城市的Malmquist綜合指數大于1;2009—2010年，情況逆轉，有13個城市的Malmquist綜合指數大于1。在2005—2010年間，河南省18個地級市的Malmquist綜合指數的平均值最低值為2008—2009年的0.861，最高值為2005—2006年的1.163，在2005—2010年間，最大平均值與最小平均值之間差距達到30.2%，差異幅度之大令人詫異。2005—2010年間，綜合效率改善指數平均值中的最大值為2008—2009年的1.036，最小值為2007—2008年的0.957，差距達到7.9%;但2005—2010 年間，技術變化指數平均值中的最大值為2005—2006年的1.183，最小值為2008—2009年的0.832，差距達到35.1%。由以上分析可以認為，綜合效率改善指數和技術變化指數的共同作用導致了Malmquist綜合指數處于波動狀態，其中技術變化指數的大幅度波動是導致Malmquist綜合指數波動的主要原因。

以豫北、隴海線和豫南三大區域18個地級市為依托，分析河南城市化過程中的全要素生產率變化指數的空間分異規律。由表3可以看出，在綜合效率改善指數和技術變化指數的共同作用下，2005—2010年，河南城市化的全要素生產率表現為隴海線最強，豫北其次，豫南最差。豫北6個市的全要素生產率中最差的是濮陽，最好的是新鄉;隴海線5個市的全要素生產率中表現最差的是開封，表現最佳的是三門峽市，而作為中原經濟區的首要中心城市鄭州落后于副中心城市洛陽;豫南7個市的全要素生產率中最好的是許昌，最差的是周口。

進一步對Malmquist指數的穩定性進行分析(表4)。從表4可以看出，豫北的Malmquist指數的標準差從2005—2006年的 13.6%下降到 2009—2010年的1.98%，呈現出逐年下降的趨勢，表明豫北6個城市的生產率的穩定性逐年增強，區域內部的差別性逐漸縮小;隴海線和豫南則表現出波動性特征，其中波動最大的是隴海線區域，這表明隴海線5個城市的生產率存在極大的差異，城市之間的發展很不平衡。

表4 2005—2010年河南省三大區域城市化效率穩定性分析Tab.4 Urbanization efficiency stability analysis in three regions of Henan Province during 2005—2010

4 結論與政策建議

4.1 結論

目前，河南城市化的低效率、技術進步的無效率和區域發展的不平衡成為了制約河南城市化效率提升的最主要原因。河南城市化水平的提高主要依靠增加要素的投入量，呈現出粗放型、外延型增長的態勢，從而導致當前河南城市化水平遠低于工業化水平。

4.2 建議

4.2.1 強化城市間的協調，促進城市群健康發展。應在省政府的領導下頂層設計相關政策，強化各城市之間的協調發展，協調的核心問題是不同城市功能之間的立體分工。一方面，建立城市之間的經濟協調聯動機制和議事制度，完善區域公共信息平臺建設，設立科技、信息、規劃、旅游和協作等專題工作組，確保產品和各生產要素在區域之間的無障礙流動;另一方面充分發揮省市兩級社會科學院、專家咨詢委員會、政府政策研究室和省內各大學相關研究機構的作用，激勵這些機構根據城市化的發展趨勢對城市化中帶有全局性、戰略性、前瞻性、綜合性的熱點、難點、焦點問題進行超前性、預警性研究，提供客觀、科學的咨詢建議，為政府推進新型城市化的決策提供理論支持。同時充分發揮中心城市鄭州和副中心城市洛陽的龍頭示范效應，向省內相對落后的城市提供技術支持和資金支持，出臺優惠政策，鼓勵大中專畢業生及高技術人才到相對落后的城市就業，充分挖掘落后地區經濟發展的巨大潛力，改變河南省北強南弱的局面，促進區域城市群均衡、協調、持續、有效發展。

4.2.2 深化科技體制改革，合理配置科技資源。鼓勵產業、高校、科研機構、創業家和金融機構之間的聯系與合作，充分發揮高等院校在知識生產中的作用，鼓勵企業與省內外的高校和科研機構進行合作，鼓勵有創業能力和創業意愿的專家、學者及大學畢業生、企業科研人員進行創業，鼓勵金融機構對中小型創新型企業進行投資，完善區域創新網絡，提升科研成果產業化速度。同時，政府要完善科技創新的服務體系，以整合資源、增強活力、創造效益為原則，加強對創新活動的組織、協調和引導，優化科技力量布局和科技資源配置，系統集成產業政策，綜合運用稅收、信用、貼息和政府采購等手段，對高技術產業發展給予支持，提升骨干企業的創新能力，培育產業集群，形成完善的創新活動鏈，提升和凸顯城市化過程中科技進步的引擎作用。

4.2.3 堅持內涵式發展，提升城市規模效益。河南省的城市化處于中期階段，在這一階段中，城市化步伐加速，城市的規模不斷擴大，要注意將人力、資本、土地等投入資源按恰當比例投入以獲得合理的預期產出，力求避免盲目擴大城市規模。作為中部人口大省，要積極承接東部沿海先發區域轉移過來的勞動密集型產業，但要防止二次污染。鼓勵和支持企業產品和生產技術從高耗能向節能轉變，要加強技術密集型和資金密集型產業的發展，加速建設創業園和產業園，為城市發展提供強大的產業支撐，最終改變河南省城市化整體效率不高的現狀，促進河南省經濟增長方式由粗放型向集約型轉變，實現城市由外延型發展向內涵式發展轉型，確保城市規模擴大的同時質量提升。

［1］張百新，葉俊東.奮力實現中原崛起——訪中共河南省委書記李克強［J］.瞭望，2003(47):22-23.

［2］靳相木.土地集體制度與中國城鎮化效率［J］.山東農業大學學報(社會科學版)，2005(1):78-81.

［3］劉建徽，王克勤.基于DEA方法評價城市化相對效率［J］.重慶職業技術學院學報，2005，14(2):107-109.

［4］劉曉峰，陳通，柳錦銘，等.城市化相對效率評價指標選擇及評價方法研究［J］.華中科技大學學報(城市科學版)，2007，24(3):82-85.

［5］王家庭，趙亮.我國區域城市化效率的動態評價［J］.軟科學，2009，23(7):92-98.

［6］戴永安.中國城市化效率及其影響因素——基于隨機前沿生產函數的分析［J］.數量經濟技術經濟研究，2010(12):103-117.

［7］肖文，王平.我國城市經濟增長效率與城市化效率比較分析［J］.城市問題，2011(2):21-16.

［8］周一星.城市化與國民生產總值關系的規律性探討［J］.人口與經濟，1982(1):28-33.

［9］Timothy J，Coelli D S，Prasada Rao，等.效率和生產率分析導論［M］.2版，劉大成，譯.北京:清華大學出版社，2009:217-220.