金曉雨 鄭軍
摘要:用DEAMalmquist方法測算2000年和2010年中國209個地級市市轄區(qū)的城市效率,用非參數(shù)方法估計了我國城市效率在不同規(guī)模城市間的分布,并實證了城市效率變化的機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn):2000~2010年我國城市最優(yōu)規(guī)模從350萬人增加至717萬人,增長10486%,而城市規(guī)模均值僅增長5047%,城市集聚不足的情況加劇,城市效率整體下降;城市效率變化和城市規(guī)模呈U型曲線關(guān)系,處于544萬左右的城市效率降低最快,改善基礎(chǔ)設(shè)施有利于提高城市效率;半?yún)?shù)估計表明計量設(shè)定和回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。
關(guān)鍵詞:城市效率;城市規(guī)模;DEA;非參數(shù)估計;半?yún)?shù)估計
DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2015.03.23
中圖分類號:F061.5;F292 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1001-8409(2015)03-0107-04
長期以來,我國城市發(fā)展政策是“嚴(yán)格控制大城市規(guī)模,合理發(fā)展中小城市,積極發(fā)展小城鎮(zhèn)”。然而,國內(nèi)外大量研究發(fā)現(xiàn)我國城市規(guī)模偏小,城市效率不高[1,2]。事實上,城市最優(yōu)規(guī)模并不是靜態(tài)的,不同歷史時期在不同的城市體系下最優(yōu)規(guī)模也會不同。那么,最近十年我國城市最優(yōu)規(guī)模如何變化的?哪些因素決定了城市效率的變化?這對于制定未來城市發(fā)展政策具有重要意義。
對于我國城市效率的研究,大量文獻(xiàn)使用多種方法計算了城市效率,但由于采用的方法、選擇的樣本城市和計算期不同,結(jié)果差異很大[3~5]。更重要的是,迄今尚無文獻(xiàn)對城市最優(yōu)規(guī)模的變動及城市效率變化的機(jī)制進(jìn)行實證研究。城市是否有效率是判斷我國城市是否達(dá)到最優(yōu)規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn),為了分析我國城市最優(yōu)規(guī)模的變化,需要計算城市效率的分布和演變機(jī)制,進(jìn)而得出城市最優(yōu)規(guī)模,并探尋提高城市效率的途徑。為此,本文在以下方面進(jìn)行研究:第一,用DEA方法測算了城市效率,首次使用非參數(shù)方法估計城市效率在不同規(guī)模城市間的分布,得出城市最優(yōu)規(guī)模;第二,實證檢驗城市效率變化的影響因素,發(fā)現(xiàn)城市效率變化和城市規(guī)模之間呈U型曲線關(guān)系,基礎(chǔ)設(shè)施對提高城市效率有顯著作用,從機(jī)制上解釋了城市效率的演變;第三,使用半?yún)?shù)回歸對模型設(shè)定進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗,為城市效率的實證研究提供新的思路。
1研究方法與數(shù)據(jù)說明
11研究方法
DEA是由Charnes等提出的衡量決策單元相對效率的分析工具,該方法基于線性規(guī)劃的方法旨在尋找由樣本中決策單元(Decision Making Unit,簡稱DMU)的生產(chǎn)結(jié)合所構(gòu)成的最小凸錐,該凸錐的邊界就構(gòu)成了生產(chǎn)的技術(shù)前沿[6]。把每個決策單元的生產(chǎn)集和技術(shù)前沿進(jìn)行比較,就可以得出該決策單元的技術(shù)效率。本文衡量城市效率采用的是基于投入的方法,在不變規(guī)模報酬假設(shè)下,其具體表達(dá)形式如下:
minθ,λθ
st.-yi+Yλ≥0
θxi-Xλ≥0
λ≥0 (1)
不變規(guī)模假設(shè)僅僅在所有決策單元都處于最優(yōu)規(guī)模時才適用。對于城市而言,可能存在如人口流動限制、政策差別等因素使得城市并不處于最優(yōu)規(guī)模[2]。Banker等將規(guī)模報酬不變的假設(shè)擴(kuò)展到規(guī)模報酬可變,當(dāng)決策單元并非處于規(guī)模報酬最優(yōu)時,可以將技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率[7]。用公式表示為:
技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率 (2)
由于不同年份所構(gòu)成的生產(chǎn)前沿不同,跨期不可比較,為了得到不同年份城市效率的變化,采用Malmquist分解方法,具體形式如下:
m0(yt+1,xt+1,yt,xt)=dt0(xt+1,yt+1)dt0(xt,yt)
×dt+10(xt+1,yt+1)dt+10(xt,yt)1/2(3)
如果該指數(shù)大于1,則代表城市效率較上一年度有所增長;小于1則有所下降;等于1說明沒有變化。
12指標(biāo)和數(shù)據(jù)來源
本文研究對象或決策單元是中國地級及以上城市的市轄區(qū),城市效率的計算時期為2000~2010年。決策單元的生產(chǎn)集由單個產(chǎn)出和兩種投入構(gòu)成,城市的產(chǎn)出選擇城市實際GDP衡量,投入選擇城市資本存量和人口兩個指標(biāo)。由于沒有各個城市的GDP縮減指數(shù),因此將各城市名義GDP按照全國的GDP縮減指數(shù)折算為2000年為基期的實際值。資本存量采用張軍等的永續(xù)盤存法[8],選擇2000年為基期,折舊率為10%。人口數(shù)據(jù)為城市市轄區(qū)常住人口,按照市轄區(qū)所轄各區(qū)常住人口加總得到。
計算城市效率的數(shù)據(jù)來源于《新中國城市統(tǒng)計50年》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》和《人口普查分縣資料》。
2我國城市效率分布
用DEA方法估計了城市效率及其分解后的純技術(shù)效率和規(guī)模效率,并用各個效率指標(biāo)分別對城市規(guī)模進(jìn)行非參數(shù)估計,得到擬合值如圖1所示。圖12010年城市效率與城市規(guī)模關(guān)系
注:圖中技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率分別表示2010年城市技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的非參數(shù)估計值,考慮到非參數(shù)估計存在邊界效應(yīng),數(shù)據(jù)剔除城市規(guī)模5%和95%分位數(shù)之外的數(shù)據(jù)從圖1可以看出,城市效率和城市規(guī)??傮w上呈正相關(guān)關(guān)系,當(dāng)城市規(guī)模達(dá)到717萬人時,城市效率達(dá)最高。這和城市經(jīng)濟(jì)學(xué)理論預(yù)期一致,反映了大城市具有更高的凈規(guī)模經(jīng)濟(jì),同時也說明我國中小城市集聚不足。為了進(jìn)一步分析城市效率的影響因素,將城市效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率,純技術(shù)效率和城市規(guī)模呈現(xiàn)微弱的U型曲線關(guān)系;規(guī)模效率和城市規(guī)模呈現(xiàn)倒U型關(guān)系,這和Au和Henderson的發(fā)現(xiàn)一致[2]。隨著城市規(guī)模的增加,外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)增速超過擁擠成本,凈規(guī)模經(jīng)濟(jì)快速提高,但當(dāng)城市規(guī)模達(dá)到最優(yōu)后,擁擠成本增速會超過外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)增速,使得凈規(guī)模經(jīng)濟(jì)緩慢下降。比較城市效率和規(guī)模效率可以發(fā)現(xiàn),受規(guī)模效率增速下降影響(相關(guān)系數(shù)為050)特大城市效率隨著規(guī)模增加而增速放緩。
為比較2000~2010年間我國城市效率分布的演變,本文計算了2000年的城市效率,并繪出城市效率和城市規(guī)模的非參數(shù)估計結(jié)果(圖2)。圖2中2000年城市效率和分解后的純技術(shù)效率、規(guī)模效率總體趨勢同2010年類似。城市效率和城市規(guī)模呈倒U型曲線關(guān)系,城市最優(yōu)規(guī)模為350萬人。圖22000年城市效率與城市規(guī)模關(guān)系
比較2010年和2000年的城市效率分布可以發(fā)現(xiàn),2010年城市最優(yōu)規(guī)模(717萬)相對2000年城市最優(yōu)規(guī)模(350萬)提高了10486%,而同期我國城市規(guī)模增長平均只有5047%,城市集聚不足的情況在繼續(xù)加劇,導(dǎo)致我國城市效率整體下降。
3我國城市效率的演變機(jī)制
城市效率在不同規(guī)模城市間的分布反應(yīng)了特定時點不同規(guī)模城市的靜態(tài)效率。從2000~2010年間城市靜態(tài)效率的分布可以看出,城市靜態(tài)效率的分布在不同時期會發(fā)生變化,那么城市效率的分布是如何變化的?什么因素影響了城市效率分布的變化呢?
為了分析2000~2010年間我國不同規(guī)模城市效率的變化,利用DEAMalmquist分解得到2000~2010年城市效率的動態(tài)變化,用城市效率變化對城市規(guī)模進(jìn)行計量回歸,同時控制影響城市效率的其他因素。設(shè)定計量模型如下:
tfpchi=β0+β1scalei+β2scale2i+Xiγ+εi (4)
式(4)中tfpchi代表城市i的效率變化,scalei代表城市常住人口規(guī)模,scale2i為城市常住人口規(guī)模的平方項,X為影響城市效率變化的其他因素,εi為擾動項。關(guān)注參數(shù)β1和β2的符號和顯著性,而控制變量中變量的顯著性則代表哪些因素會影響城市效率變化。
31變量選取和數(shù)據(jù)來源
計量回歸所采用的被解釋變量是Malmquist分解計算得到的城市效率變化,解釋變量是城市規(guī)模??紤]到城市效率變化還會受其他因素的影響[2,9],因此加入城市的初始特征控制變量,包括市轄區(qū)常住人口的平均受教育年限、代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)比重、采礦業(yè)就業(yè)比重、人均公共汽車擁有量、單位面積SO2排放量、市場開放度、東部城市虛擬變量、中部城市虛擬變量和直轄市或省會城市虛擬變量。本文計量回歸所采用的數(shù)據(jù)來自2000年《中國人口普查分縣資料》和《中國城市統(tǒng)計年鑒》。
32回歸結(jié)果分析
表1列出了城市效率變化與各城市初始特征的回歸結(jié)果。第一列只加入人口規(guī)模變量,回歸系數(shù)不顯著,第二列加入人口規(guī)模的平方項后,一次項和二次項回歸系數(shù)均變顯著,說明城市效率和城市規(guī)模并非簡單的線性關(guān)系,而是呈現(xiàn)U型曲線關(guān)系,曲線最低點位于城市人口規(guī)模544萬處。第三列加入相關(guān)控制變量,只有第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重、東部地區(qū)虛擬變量和代表基礎(chǔ)設(shè)施水平的每萬人公共汽車擁有量的符號是顯著的,其中基礎(chǔ)設(shè)施水平在1%的水平上顯著為正,改善城市基礎(chǔ)設(shè)施水平有利于提高城市效率。
表1城市效率變化與城市規(guī)模的參數(shù)估計結(jié)果
33穩(wěn)健性檢驗
城市規(guī)模經(jīng)濟(jì)和擁擠成本的產(chǎn)生和城市規(guī)模的關(guān)系復(fù)雜,城市動態(tài)效率和城市規(guī)??赡懿⒎呛唵蔚木€性或U型曲線形式。對于模型函數(shù)形式的誤設(shè)會使得估計結(jié)果產(chǎn)生偏誤。而非參數(shù)和半?yún)?shù)估計可以避免函數(shù)形式誤設(shè)問題,根據(jù)數(shù)據(jù)更加靈活估計出變量之間的關(guān)系。半?yún)?shù)局部線性模型將部分已知函數(shù)形式的變量參數(shù)化,而不預(yù)設(shè)未知函數(shù)形式的變量,從而避免非參數(shù)估計的“維度詛咒”問題,并且更貼近現(xiàn)實。為此,設(shè)定半?yún)?shù)局部線性模型如下:
tfpchi=gscalei+Xiβ+μi (5)
式(5)中tfpchi代表城市i的效率變化,scalei為城市常住人口規(guī)模,X為影響城市效率變化的其他因素,μi為擾動項。為了檢驗城市效率變化和城市規(guī)模的關(guān)系,不預(yù)設(shè)其函數(shù)關(guān)系,而將其設(shè)定為g(scalei),將其他影響城市效率變化的已知函數(shù)關(guān)系的變量設(shè)定為線性關(guān)系。通過Robinson提出的方法[10],分步估計出線性部分和非參數(shù)部分,其中非參數(shù)部分為逐點估計值,這樣便可以根據(jù)逐點的估計值繪出城市效率變化與城市規(guī)模之間的關(guān)系圖。
城市效率變化對城市規(guī)模的半?yún)?shù)估計結(jié)果中,回歸中線性部分的系數(shù)和顯著性水平與參數(shù)回歸結(jié)果并無太大變化文中并未列出半?yún)?shù)回歸參數(shù)部分的結(jié)果,讀者可向作者索取。 ,繪出城市效率變化的估計結(jié)果和城市規(guī)模的關(guān)系(圖3)。結(jié)果顯示,城市效率變化和城市規(guī)模也是近似U型曲線關(guān)系,曲線最低點位于城市規(guī)模為450萬人左右,與參數(shù)估計結(jié)果的544萬人相近。Hardle等[11]提出的設(shè)定檢驗P值為035,不能拒絕半?yún)?shù)估計結(jié)果可以用二項式參數(shù)回歸替代,說明前面對城市規(guī)模的模型函數(shù)形式設(shè)定是正確的,城市效率變化和城市規(guī)模之間U型曲線關(guān)系的結(jié)果是穩(wěn)健的。
圖3城市效率變化與城市規(guī)模半?yún)?shù)估計結(jié)果
注:圖中深色曲線為非參數(shù)估計的城市效率變化與城市規(guī)模的擬合線,深色曲線上下的兩條淺色曲線表示95%置性區(qū)間4結(jié)論與政策建議
本文用DEAMalmquist方法計算了2000年和2010年中國209個地級市市轄區(qū)的城市效率,用非參數(shù)方法估計了城市效率在不同規(guī)模城市間的分布,并實證了城市效率變化及其影響因素。研究發(fā)現(xiàn),我國城市效率和城市規(guī)??傮w呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,但不同時期我國城市效率分布會發(fā)生變化,2000年到2010年,我國城市最優(yōu)規(guī)模均值從350萬人增加至717萬人,增長了10486%,而同期我國城市規(guī)模增長平均只有5047%,我國城市集聚不足的情況在繼續(xù)加劇,造成城市效率整體下降。對城市效率變化的實證結(jié)果顯示,城市效率變化和城市規(guī)模呈現(xiàn)U型曲線關(guān)系,處于544萬左右的城市效率降低最快,城市基礎(chǔ)設(shè)施對提升城市效率有顯著影響。
同時,我國的城市政策應(yīng)加快城市化進(jìn)程,改善城市基礎(chǔ)設(shè)施,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,推動城市集聚,提高城市效率。特大城市、大城市和中小城市集聚不足,效率提升潛力巨大,地方政府應(yīng)加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資,改善城市基礎(chǔ)設(shè)施以吸引產(chǎn)業(yè)和人口集聚,促進(jìn)中小城市的集聚。部分巨大城市存在規(guī)模偏大,應(yīng)適當(dāng)限制城市規(guī)模,加快產(chǎn)業(yè)向集聚不足的城市轉(zhuǎn)移,防止城市“攤大餅”式發(fā)展。
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(責(zé)任編輯:王惠萍)