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基于DEA模型的四川省經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率評(píng)價(jià)

2018-07-12 16:34:42王娜
時(shí)代經(jīng)貿(mào) 2018年14期
關(guān)鍵詞:效率

【摘 要】文章基于四川省2011-2015年18個(gè)地市相關(guān)數(shù)據(jù),建立經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用 DEA模型計(jì)算四川省經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率(綜合技術(shù)效率),并將其分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。研究表明:研究期內(nèi)四川省經(jīng)濟(jì)效率為DEA無效,非有效程度中等,其分解的純技術(shù)效率為0.852,規(guī)模效率為0.911,相對(duì)于規(guī)模效率,純技術(shù)效率在更大程度上導(dǎo)致了綜合技術(shù)效率低下。

【關(guān)鍵詞】DEA;四川?。唤?jīng)濟(jì)地理區(qū)劃;效率

引言

四川省是西部經(jīng)濟(jì)區(qū)的重要組成部分,近年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,與之伴生的是大氣污染和水污染等環(huán)境問題日益突出。通過改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式,以最少的資源投入實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)化變得尤為重要,采用科學(xué)方法評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率成為重要的研究課題。國(guó)內(nèi)外對(duì)效率評(píng)價(jià)的方法有多種,包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis,簡(jiǎn)稱“DEA”)、模糊綜合評(píng)價(jià)法、層次分析法、主成分分析法和隨機(jī)前沿分析法等[1],其中DEA方法能有效避免確定各指標(biāo)權(quán)重時(shí)所帶來的主觀性,具有簡(jiǎn)化算法、極大減小誤差等優(yōu)點(diǎn)[2],運(yùn)用該方法能揭示出諸如資源和技術(shù)等經(jīng)濟(jì)要素對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異化作用。本文選取適宜的DEA模型,構(gòu)建科學(xué)的指標(biāo)體系,評(píng)價(jià)四川省2011- 2015年經(jīng)濟(jì)效率,以期為四川省的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供切實(shí)可行的建議。

一、研究區(qū)概況及指標(biāo)選擇

四川省是西部大開發(fā)的重要組成部分,自1978年以來,經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了明顯進(jìn)步。21世紀(jì)初四川省GDP總量突破4000億大關(guān),與1978年的184.6億元相比增長(zhǎng)約20倍,截至2016年,四川省經(jīng)濟(jì)總量已經(jīng)躍升至全國(guó)第六。但四川省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展不平衡,經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和效率與東部發(fā)達(dá)地區(qū)還存在較大差距。

投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取影響DEA方法評(píng)價(jià)的結(jié)果,指標(biāo)選取須全面反映評(píng)價(jià)目的,結(jié)合已有學(xué)者的研究成果[3- 4],以《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》(2012- 2016年)和《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2012- 2016年)為主要數(shù)據(jù)源,考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)的完整性和可獲取性,選取四川省除阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州和涼山彝族自治州以外的一個(gè)副省級(jí)市(成都市)和17個(gè)地級(jí)市為統(tǒng)計(jì)單元,遴選能夠代表經(jīng)濟(jì)投入與產(chǎn)出的評(píng)價(jià)指標(biāo),并構(gòu)建經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(表1)。

二、研究方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是由美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes等人于1978年提出[5],其主要思路是通過保持決策單元(Decision Making Units,簡(jiǎn)稱“DMU”)的輸入或者輸出不變,通過線性規(guī)劃確定一個(gè)相對(duì)有效的生產(chǎn)前沿面,然后計(jì)算DMU偏離前沿面的距離,距離越小表示效率越高,位于生產(chǎn)前沿面上的DMU效率值為1[6]。不同學(xué)者根據(jù)研究需要,針對(duì)DEA模型提出眾多擴(kuò)展模型,包括C2R、BC2、ST、FG等綜合模型[7],其中最為經(jīng)典的是規(guī)模報(bào)酬不變條件下的C2R模型以及規(guī)模報(bào)酬可變條件下的BC2模型,本文采用后者,相關(guān)模型如下:

三、結(jié)果分析

通過MaxDEA6.7軟件分析得到2011- 2015年四川省經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率值(Technology Efficiency,簡(jiǎn)稱“TE”),并將其分解為純技術(shù)效率(Pure Technology Efficiency,簡(jiǎn)稱“PT E”)和規(guī)模效率(Scale Efficiency,簡(jiǎn)稱“SE”)。

為進(jìn)一步細(xì)化各個(gè)城市DEA無效程度,將DEA無效率值進(jìn)行劃分:0

如表2所示,四川省整體上在2011-2015年期間的經(jīng)濟(jì)效率為DEA無效,非有效程度中等,其分解的PTE為0.852,SE為0.911,相對(duì)于SE,PT E在更大程度上導(dǎo)致了綜合效率(即經(jīng)濟(jì)效率)低下,說明四川省在當(dāng)前的技術(shù)水平上,其生產(chǎn)過程中存在投入冗雜或產(chǎn)出不足的情況。

從單個(gè)城市來看,成都、自貢、德陽、攀枝花的經(jīng)濟(jì)效率在評(píng)價(jià)期間一直為DEA有效,其分解的PTE和SE也一直表現(xiàn)為DEA有效狀態(tài),說明資源配置達(dá)到最優(yōu)且位于最佳生產(chǎn)規(guī)模;內(nèi)江、巴中和資陽三個(gè)地市的經(jīng)濟(jì)效率為DEA無效,尤其是巴中市,綜合技術(shù)效率值為0.383,居于四川省末位,原因是巴中市第一產(chǎn)業(yè)比重較大,工業(yè)化進(jìn)程緩慢,市域經(jīng)濟(jì)落后。

表2顯示四川省大部分地市都處于DEA無效狀態(tài),純技術(shù)效率和規(guī)模效率對(duì)其有不同程度的抑制作用,但同時(shí)也說明了各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在巨大的提升空間。

從空間區(qū)域上看,發(fā)展效率最高的為攀枝花(效率值為1,下同),其次是川南經(jīng)濟(jì)區(qū)(0.881)和成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)(0.804),川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)(0.596)的經(jīng)濟(jì)效率最低,出現(xiàn)此種空間分布特征的原因有三:

第一,成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)雖然經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚,但轄區(qū)內(nèi)城市數(shù)量多,且成都市一核獨(dú)大,首位度高,缺乏多極多點(diǎn)支撐,且區(qū)域內(nèi)雅安、眉山經(jīng)濟(jì)效率較低,與區(qū)域內(nèi)其他城市差距較大,導(dǎo)致成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)總體效率不高。

第二,川南經(jīng)濟(jì)區(qū)整體效率略高于成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū),因其擁有較強(qiáng)的工業(yè)基礎(chǔ)和優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè),如宜賓和瀘州兩大白酒工業(yè)城市甚至超過德陽和綿陽的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

第三,川東北地區(qū)位于大巴山南麓,基礎(chǔ)設(shè)施不完善,受成都平原經(jīng)濟(jì)輻射作用不明顯,作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力的投資偏少,成都市在“十二五”期間投資占全省總投資的29.9%,而川東北地區(qū)投資最多的南充市僅占全省的5.1%。

四、結(jié)論與討論

通過建立D E A模型,對(duì)四川省“十二五”時(shí)期的經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)。結(jié)果顯示:四川省經(jīng)濟(jì)效率低下,純技術(shù)效率的影響大于規(guī)模效率的影響,區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不協(xié)調(diào),優(yōu)勢(shì)資源主要集中在成都平原地區(qū),首位城市對(duì)于大巴山南麓的川東北城市輻射帶動(dòng)作用不強(qiáng),區(qū)域內(nèi)各城市難以協(xié)同發(fā)展。

為提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率,四川省應(yīng)著力轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式,實(shí)施科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略,其次應(yīng)大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè),逐步實(shí)現(xiàn)成德綿、攀枝花傳統(tǒng)重工業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí),同時(shí)加大對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展;最后,政府應(yīng)當(dāng)宏觀調(diào)控,統(tǒng)籌兼顧,完善經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)的人才引進(jìn)政策,同時(shí)加大科技投入力度,縮小四川省各區(qū)域間的發(fā)展差異。

(成都理工大學(xué)旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院,四川 成都 610059)

參考文獻(xiàn):

[1]盧文喜,李迪,張蕾,等.基于層次分析法的模糊綜合評(píng)價(jià)在水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].節(jié)水灌溉,2011(3).

[2]徐小鷹.基于DEA-Malmquist方法的湖北省各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效率分析[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策,2010(22).

[3]高赟,郭如良.江西省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率評(píng)價(jià)—基于DEA方法的分析研究[J]. 北方經(jīng)貿(mào),2011(10).

[4]劉榮增,范琳琳.基于DEA的河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)效率研究[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯,2016,33(6).

[5]Charnes A, Cooper W W, Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units ☆[J]. European Journal of Operational Research,1978, 2(6).

[6]吳霞.湖南新型農(nóng)村金融對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究[D].長(zhǎng)沙理工大學(xué),2013.

[7]熊正德,劉永輝.效率測(cè)度方法DEA的研究進(jìn)展與述評(píng)[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2007(20).

[8]魏權(quán)齡.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)[M].科學(xué)出版社,2000.

作者簡(jiǎn)介:王娜(1996—),女, 四川達(dá)州人,現(xiàn)就讀于成都理工大學(xué),研究方向:人文地理與城鄉(xiāng)規(guī)劃。

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