環境約束下典型城市的城鎮化效率變化趨勢分析

岳 立，錢佩佩

（蘭州大學 經濟學院，蘭州 730000）

0 引言

改革開放以來，中國城市化進程不斷加快，但我國城鎮化存在諸多問題，整體城鎮體系結構布局不平衡[1]，城市結構不合理，20世紀90年代中期以來城鎮化高投入、高污染的粗放式發展方式使得城市資源環境問題日益嚴峻，導致城鎮化效率普遍低下，阻礙新型城鎮化的進程。近年來，我國經濟發展進入新常態，人口紅利消失，新型城鎮化成為新時期擴大內需、促進經濟增長的新動力。探討資源環境約束下城鎮化效率問題對于加快城鎮化進程、推動我國經濟轉型升級具有重大現實意義。

我國實行層級制城市結構[2]，這是我國行政等級制度在城市管理上的體現。大體可以把我國城市分為直轄市、副省級城市、一般省會城市、一般地級市、縣級市、縣城、一般建制鎮七級。地級以上城市作為其所在區域的政治中心，由于權力效應，天然成為經濟、文化中心，因此這類城市的城鎮化比較典型。本文選取我國4個直轄市、15個副省級城市、剩余16個省會城市和15個“較大的市”等全國50個典型城市作為研究對象，構建2008—2015年全國50個典型城市包含非期望產出的投入產出面板數據，采用GML指數方法，測算其城鎮化效率的區域分布及時間變化規律。

1 研究方法、指標選取與數據來源

1.1 方向距離函數模型（Directional Distance Function）

方向距離函數由Chung等于1997年提出，是對徑向DEA模型的一般化表達。本文將每個城市視為一個決策單元（DMU），每個DMU投入 x=(x1，x2，…，xn)∈RN+，得到期望 產 出 y=(y1，y2，…，ym)∈RM+和 非 期 望 產 出b=(b1，b2，…，bj)∈RJ+，用生產可能性集合表示技術P(x)，構造生產可能性集合:

式（1）表示對于每一個投入x都可以生產出包含期望產出和非期望產出的組合（y,b）。

利用方向性距離函數可以求得生產可能性集合最優解，從而求得考慮非期望產出的效率值。參考Chung等（1997）[3]的做法，引入方向性距離函數，設定方向性向量為g=(gy，gb)，其中 g∈RM×RJ，則定義方向性距離函數為：

1.2 Global Malmquist-Luenberger(GML)指數分析方法

Pastor和Lovell提出全局基準思想，將各決策單元所有時期作為基準構建生產前沿面[4]，Oh利用這種思想改進了ML指數構建GML指數[5]，這樣做可以克服傳統ML指數不具備循環性、用線性規劃方法求解時可能無解的缺陷且可以累乘。

構建當期基準的生產可能性集合：

該集合同時包含期望產出和非期望產出，且非期望產出

根據Oh和Lee構造的模型，GML指數及其分解形式為：

要測算和分解GML指數，必須求解式（4）中的各方向性距離函數，以t期的當期方向性距離函數Dt(xt，yt，bt) 和全局方向性距離函數DG(xt，yt，bt) 為例，可分別由以下兩個線性規劃求得[6]。

類似可求解t+1期的當期方向性距離函數Dt+1(xt+1，yt+1，bt+1)和全局方向性距離函數 DG(xt+1，yt+1，bt+1)。

1.3 指標選取與數據來源

本文根據現有研究并在考慮指標的代表性、可獲得性的基礎上，選取城市建成區面積、年末從業人員、當年固定資產投資作為投入指標，城鎮化率、當年地區生產總值（GRP）作為期望產出指標，工業廢水排放量、SO2排放量作為非期望產出指標（見表1）。其中，常住人口口徑的城鎮化率數據獲取困難，因此選取戶籍口徑的城鎮化率作為期望產出。本文數據均來自《中國城市統計年鑒》《中華人民共和國全國分縣市人口統計資料》和wind數據庫。缺失值采用平均值法予以補充。拉薩市由于數據缺失嚴重，未列入本文研究對象范圍。

表1 城鎮化效率投入產出指標描述性統計情況

2 城鎮化效率變動的特征與趨勢

2.1 基于行政級別差異的城鎮化效率變動及其影響因素

本文利用GML指數及其分解項的變化情況分析全國50個典型城市的城鎮化效率的變動情況及其影響因素（見表2）。在考慮非期望產出的情況下，50個典型城市2008—2015年GML指數整體呈增長趨勢，GML指數累積增長12.5%，平均每年增長1.5%。從GML指數的分解值來看，技術效率的累積變化值為1，處于基本穩定狀態；技術進步的累積變化值和幾何平均值分別為1.124和1.016，即在2008—2015年間中國典型城市的技術進步總體增長了12.4%，平均每年增長1.6%。通過對GML指數的分解項的分析可以得出，技術進步促進了GML指數的總體增長，而技術效率的略微下降則阻礙了GML指數的增長。

表2 2008—2015年中國50個典型城市及其分解值

從中國不同行政級別城市的角度來看，表2中，城鎮化效率的變動呈現出與城市行政級別格局相一致的特征。整體來看，2008—2015年間直轄市、副省級城市、省會城市、“較大的市”的GML指數累積變化率分別為1.257、1.242、1.075、1.032，即總體上分別累積增長25.7%、24.2%、7.5%、3.2%，比值為8:7.6:2.3:1，呈現階梯式下降。幾何平均值分別為1.033、1.03、1.008、1.003，即年均增長3.3%、3%、0.8%、0.3%，亦呈階梯式下滑。這表明不同行政級別城市的城鎮化效率變化存在明顯差距。從GML指數的分解值情況來看，GML指數的增長主要來自于技術進步，技術進步增長依次為21.7%、17.6%、10.5%、7%，比值為3.1：2.5:1.5:1，技術效率在“較大的市”這一組出現負增長，對其城鎮化效率的提升產生抑制作用。各不同行政級別城市區分來看，由于我國獨特的層級制城市結構，行政級別越大的城市權利越大，可支配的資源越多，國家相應政策傾斜越大，這就意味著更加完善的基礎設施、更完善的社會保障機制、更多的投資等等，這解釋了四個行政級別城市的GML指數、技術進步呈階梯式下降的原因。

2.2 基于區際差異的城鎮化效率變動及其影響因素

從三大地帶典型城市的GML指數的測算結果分析，東、中、西部地區①東部城市城市包括北京、天津、石家莊、唐山、邯鄲、沈陽、大連、鞍山、撫順、本溪、上海、南京、無錫、徐州、蘇州、杭州、寧波、福州、廈門、濟南、青島、淄博、廣州、深圳、海口；中部地區城市包括太原、大同、長春、吉林、哈爾濱、齊齊哈爾、合肥、淮南、南昌、鄭州、洛陽、武漢、長沙；西部地區城市包括呼和浩特、包頭、南寧、重慶、成都、貴陽、昆明、西安、蘭州、西寧、銀川、烏魯木齊。典型城市GML指數累積增長率分別為1.141、1.09、1.132，即總體上分別增長了14.1%、9%、13.2%。平均每年增長1.8%、1%、1.5%。東部地區25個典型城市中有16個城市GML幾何平均值超過全國平均水平（1.5%），而中部、西部地區分別有5個、8個城市高于全國平均水平。東部地區城市依托優越的地理位置、得天獨厚的氣候條件、國家在投資和政策上的傾斜，率先發展起來，帶動城市基礎設施完善、吸引大量人才，使得城鎮化效率遠遠高于其他兩個地區。西部地區城市則由于2013年習近平主席提出的“一帶一路”倡議獲得國家政策上諸多支持，城鎮化效率有很大提高。中部地區城市增長乏力。從GML指數的分解值來看，東、中部的技術效率均出現了-0.3%、-3.6%的負增長，僅西部取得4.7%的增長。這是由于國家實行西部大開發戰略，把大量新增建設用地指標投向西部省份，大力支持西部城市發展。而在技術進步方面，東、中、西部地區分別取得14.5%、13.3%、7.2%的增長，東、中部地區典型城市的技術進步明顯高于西部地區。由以上分析，東部、中部地區典型城市GML指數的累積增長主要得益于技術進步的促進作用大于技術效率的抑制作用，其中東部地區技術進步幅度最為強勁，中部地區次之。西部地區GML指數的累積增長則由技術進步和技術效率共同促進。

2.3 基于階段性變化的城鎮化效率及其成分變動

下頁圖1根據以2008年為基期(即設定2008年的指數值為1[7])的GML指數、技術效率、技術進步在2008—2015年的累積性變化繪制，反映三大區域典型城市歷年城鎮化效率在時間上的變化趨勢及其影響因素的變動差異，圖（a）中全國及東、西部地區典型城市城鎮化效率變化基本一致，呈逐年上升趨勢，2011—2014年增速放緩，基本接近于1，這主要由我國經濟增速放緩（7.7%），經濟發展進入新常態所致。東部地區曲線居高，城鎮化效率累積增長速度高于全國平均水平。中部地區曲線居于最下方，城鎮化效率增長速度最低，并且在2008—2009和2013—2014年份出現下降，其他年份均穩步增長。圖（c）中全國及東中西部地區典型城市技術進步除個別年份外大體呈逐年增長趨勢。西部地區典型城市曲線居于最下方，累積變化率低于全國典型城市的平均水平。圖（b）中區際累積EC指數累積變化情況差異較大，除西部地區呈緩慢增長外，東、中部地區及全國典型城市的技術效率基本呈逐年下降趨勢。且中部地區下降幅度低于全國平均水平，2010—2015年累積變化率始終低于0.96。

圖1 2008—2015年累積GML指數及其分解項變化趨勢

由以上分析得出，各區域城鎮化效率增長主要由技術進步帶動，技術效率低下成為制約城鎮化效率謀求進一步增長的限制性因素。城市化推進過程中不能一味追求城市規模的擴大，更要注重提高城市運營管理效率，充分認識到人口城市化才是城市化的核心問題。GML值在2014年增速放緩，TC值甚至略有下降，于2015年才有所回升。究其原因，國家于2014年發布《國家新型城鎮化規劃（2014—2020年）》，明確提出新型城鎮化內涵包括綠色的城鎮化，提出應重點加強城市環境綜合整治。但可以看到GML值和TC值在2014年增速放緩甚或出現下滑，說明城市環境治理技術遠沒有達到國家規定的水平。但各級政府相繼出臺對策加強環境治理技術的研究與推廣應用，因此GML值和TC值在2015年均出現上升趨勢，這說明在建設新型城鎮化背景下，推動生態環境治理技術的進步對于提高城鎮化效率起著決定性作用。

3 結論

本文利用DEA-GML指數從不同行政級別、區際差異、時間累積性變動趨勢三個不同視角分析了全國50個典型城市的城鎮化效率的變動趨勢以及其影響因素的變化規律，得出以下結論：

第一，城鎮化效率變動趨勢在不同行政級別間的差異顯著。直轄市和副省級城市累積GML指數平均值為1.257、1.242，即累積增長25.7%、24.2%，遠高于全國累積增長平均水平12.5%，而其余省會城市和“較大的市”分別累積增長7.5%和3.2%，低于全國平均水平。說明行政級別越高，相應國家政策傾斜和投資就越多，進一步意味著更完善的城市基礎設施、全面的社會保障體系，當然更易吸引留住人才進行技術創新，技術進步的增長幅度相對較大，城鎮化效率水平自然高于其他城市。

第二，環境約束下，2008—2015年東中西部及全國典型城市的城鎮化效率均呈增長趨勢，但三大區域的增長速度差異顯著，影響因素也各不相同。東部地區增長最快為14.1%，西部地區居中為13.2%，而中部增長最為緩慢，僅為9%。技術進步是促進城鎮化效率增長的主要推動力，東中西部地區分別是14.5%、13.3%、4.7%，阻礙東部、中部地區城鎮化效率進一步增長的根本原因是技術效率下降，而西部地區則依靠技術效率的穩步增長使得城鎮化效率增長幅度得以高于全國平均水平。

第三，2008—2015年間GML指數變動幅度較大，并且主要由技術進步主導。但大部分年份累積性指數大于1，總體呈上升趨勢。2014年GML和TC累積性變化指數增速放緩，一方面由于我國總體經濟增速放緩，另一方面由于國家提出建設綠色城鎮化、加強城市環境綜合整治，而技術進步的提高沒有達到要求。