黃森 咼小明 王佳雯

摘要：選用DEA模型的超效率法并以交通基礎(chǔ)設(shè)施投入量及其所對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)要素運(yùn)輸量作為模型的投入、產(chǎn)出變量，選取2016年長江經(jīng)濟(jì)帶十一個(gè)省市的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶的交通基礎(chǔ)設(shè)施效率進(jìn)行分析。研究結(jié)果顯示：長江經(jīng)濟(jì)帶的交通基礎(chǔ)設(shè)施效率整體較好，其規(guī)模效率的提高能讓其整體效率更上一層樓。建議：要想提高經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)，其重中之重是如何使現(xiàn)有交通基礎(chǔ)設(shè)施效率得到提升;平均主義對(duì)于經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施整體效率的提高并無幫助，更優(yōu)策略是進(jìn)行廣泛撒網(wǎng)，在未來交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)過程中，綜合考慮地域特色、人文特點(diǎn)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因地制宜的投資建設(shè)交通基礎(chǔ)設(shè)施。

關(guān)鍵詞：長江經(jīng)濟(jì)帶 交通基礎(chǔ)設(shè)施 效率研究 SE-DEA模型

一、引言

長江經(jīng)濟(jì)帶在黃金水道的推動(dòng)下得到更快更好的發(fā)展，逐漸成為中國經(jīng)濟(jì)的新支撐帶。實(shí)際上自改革開放以來，長江經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)成效一直十分顯著，但不可忽視的問題是長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市的綜合交通網(wǎng)建設(shè)差距較大，其差距主要體現(xiàn)在五個(gè)方面：其一，長江沿線的航運(yùn)潛力并未得到充分的開發(fā)與發(fā)揮，高等級(jí)航道數(shù)量相對(duì)整體航道較少還存在巨大的提升空間，中上游航道梗阻難題尚未得到很好的解決，高效集疏運(yùn)體系尚未形成;其二，東西向鐵路及其公路運(yùn)輸能力還有待提升，與之相反的是南北向通道能力緊張，同時(shí)還存在向西開放的國際通道能力薄弱的問題;其三，長江沿線交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度不夠，其覆蓋力的廣度和深度不能很好地滿足當(dāng)下需求，其技術(shù)等級(jí)也存在很大的提升空間;其四，鐵水、公水、空鐵等各類運(yùn)輸方式之間并未形成很好的互聯(lián)互通模式;其五，城際鐵路建設(shè)步伐太慢，城際交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)展速度跟不上城鎮(zhèn)發(fā)展速度，暫時(shí)無法適應(yīng)城鎮(zhèn)化格局和城市群空間布局。筆者認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)解決長江經(jīng)濟(jì)帶沿線綜合交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)展不匹配的核心在于如何擴(kuò)大交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模和提高其效率，而當(dāng)下長江經(jīng)濟(jì)帶的交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模投資既定，交通基礎(chǔ)設(shè)施的效率就成為解決辦法的重中之重。因此長江經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施效率的研究就成為一個(gè)很有必要討論的重要課題。

二、模型原理及指標(biāo)體系構(gòu)建

（一）模型介紹

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是由查恩斯、庫珀和羅茲（1978）基于法雷爾（1957）提出的衡量生產(chǎn)效率的基礎(chǔ)上而衍生出的一種線性規(guī)劃方式?，F(xiàn)有DEA模型數(shù)量龐大，CCR模型和BCC模型是目前學(xué)術(shù)界使用最多的兩個(gè)模型，由于現(xiàn)有理論原理介紹的文獻(xiàn)較多，這里就不再單獨(dú)一一列舉。需要說明的是，BCC模式可以將CCR模式中的綜合效率分解為規(guī)模效率乘以純技術(shù)效率。為了能夠更好的比較長江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省市交通基礎(chǔ)設(shè)施效率，本文將在傳統(tǒng)CCR和BCC模型基礎(chǔ)上修正得到SE-DEA模型來進(jìn)行分析，該模型具體表達(dá)式為：

式（1）中θ為DMUj的相對(duì)綜合效率，λj代表若干個(gè)決策單元的線性組合權(quán)重。Si-、Si+均為松弛變量，不為零的Si-表示投入冗余量，不為零的Si+表示產(chǎn)出不足量。SE-DEA 模型可以通過有效區(qū)分有效決策單相互的效率差異，且效率測算值也會(huì)大于1，以此對(duì)所評(píng)價(jià)的決策單元能夠進(jìn)行有效排序。

（二）測算指標(biāo)構(gòu)建

基于長江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省市交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展特征以及數(shù)據(jù)的可獲得性，本文以2016年沿線11省市地區(qū)：公路里程、內(nèi)河航道里程、鐵路運(yùn)營里程、鐵路運(yùn)輸就業(yè)、道路運(yùn)輸就業(yè)、水路運(yùn)輸就業(yè)及港口生產(chǎn)用碼頭泊位擁有量作為投入要素，以客運(yùn)量、貨運(yùn)量、港口貨物吞吐量及港口旅客吞吐量作為產(chǎn)出變量。這里為了盡可能消除通貨膨脹對(duì)研究結(jié)果的影響，所有指標(biāo)都采用2010年不變價(jià)進(jìn)行折算。具體如表1所示：

本文所需數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2017》、《中國交通運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)年鑒2017》、中華人民共和國交通運(yùn)輸部行業(yè)公報(bào)以及各省市對(duì)于統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)。

三、長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市交通基礎(chǔ)設(shè)施效率測算

通過SE-DEA模型，本文測算出了2016年長江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省市的交通基礎(chǔ)設(shè)施效率值，具體數(shù)據(jù)詳見表2。綜合效率是對(duì)各沿線各省市交通基礎(chǔ)設(shè)施效率整體評(píng)價(jià)指標(biāo)，通常情況下是將它分解為純技術(shù)效率與規(guī)模效率，前者主要研究對(duì)象是交通基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營效率，而后者則更加注重對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模效應(yīng)的測度，當(dāng)純技術(shù)效率>1時(shí)，就意味著交通基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營效率得到了改善，而規(guī)模效率如果>1則表示交通基礎(chǔ)設(shè)施具有規(guī)模效率。

總體來看，由表2可知，長江經(jīng)濟(jì)帶11省市交通基礎(chǔ)設(shè)施的綜合效率指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)及規(guī)模效率指數(shù)分別為2.5458、2.0108和1.9041，該結(jié)果顯示我國長江經(jīng)濟(jì)帶沿線交通基礎(chǔ)設(shè)施效率整體發(fā)展為有效，其中交通部門運(yùn)營能力及近年來交通基礎(chǔ)設(shè)施大規(guī)模建設(shè)帶來的規(guī)模效應(yīng)為整體效率的提高給予了有力支撐。

分省市而言，長江經(jīng)濟(jì)帶沿線十一省市中，有七個(gè)省市表現(xiàn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施效率有效，四個(gè)省市表現(xiàn)為無效率，其中：上海在各省市中交通基礎(chǔ)設(shè)施綜合效率最高為5.2808，主要得益于純技術(shù)效率的正向貢獻(xiàn)，其規(guī)模效率為11省市最低;江蘇省綜合效率為4.5810，排名第二位，主要得益于規(guī)模效率的正向貢獻(xiàn);貴州省排名第三，綜合效率為3.5640，主要原因是受規(guī)模效率的正向影響;云南省緊隨其后位列第四，綜合效率為3.0947，受純技術(shù)效率正向影響較大，規(guī)模效率為無效率;浙江省排名第五，綜合效率為2.8547，主要得益于規(guī)模效率的正向貢獻(xiàn);湖南省排名第六，綜合效率為2.5647，主要得益于規(guī)模效率的正向貢獻(xiàn);安徽省排名第七，綜合效率為2.5582，主要得益于規(guī)模效率的正向貢獻(xiàn);重慶排名第八，綜合效率為0.9493，主要得益于純技術(shù)效率的正向貢獻(xiàn)，其規(guī)模效率為無效率;四川省排名第九，綜合效率為0.9187，其無效率主要受到規(guī)模效率過低的影響;江西省排名第十，綜合效率為0.8807，其純技術(shù)效率為正，但由于規(guī)模效率過低，整體效率表現(xiàn)為無效率;湖北省排名第十一位，綜合效率為0.7571，其純技術(shù)效率與規(guī)模效率均為無效率。

由表3可知，從規(guī)模報(bào)酬角度看，當(dāng)前長江經(jīng)濟(jì)帶11省市中上海、江西和重慶等三省市交通你基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)呈現(xiàn)明顯的規(guī)模報(bào)酬遞增現(xiàn)狀，而其他省市為規(guī)模報(bào)酬遞減，該結(jié)論表明，在改變資源配置以提升長江經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施效率的過程中，上海、江西和重慶三省市將有著明顯優(yōu)勢。此外長江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省市交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模建設(shè)投入殘差測算結(jié)果顯示，沿線十一省市交通基礎(chǔ)設(shè)施效率提升的投入要素配置不盡相同，只有“對(duì)癥下藥”才能夠有效提升各種交通基礎(chǔ)設(shè)施效率，其中：上海市未來重點(diǎn)考慮提升當(dāng)?shù)罔F路、公路及水路人力資本培養(yǎng);江蘇省重點(diǎn)考慮擴(kuò)寬內(nèi)河航道里程，同時(shí)增加公路和水路就業(yè)人數(shù);湖南省重點(diǎn)考慮擴(kuò)寬內(nèi)河航道里程，同時(shí)增加港口生產(chǎn)用碼頭泊位擁有量;云南省重點(diǎn)考慮增加公路就業(yè)人數(shù);江西、湖北、重慶、四川等省市所有投入項(xiàng)都需要增加;浙江、安徽和貴州三省保持現(xiàn)狀穩(wěn)步發(fā)展。

四、結(jié)語

本文基于SE-DEA法，從綜合效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率三個(gè)層面研究了長江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省市交通基礎(chǔ)設(shè)施效率。研究表明，（1）近年來長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市交通基礎(chǔ)設(shè)施效率整體表現(xiàn)良好，主要得益于交通基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營能力的保證;（2）就分省市而言，十一個(gè)省市中七個(gè)省市表現(xiàn)為有效率，具體為：上海、江蘇、浙江、安徽、湖南、貴州、云南，無效率的省市為：江西、湖北、重慶、四川，大部分省市綜合效率下滑主要受到規(guī)模效率較低的遏制，即大量交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會(huì)帶來一定的邊際產(chǎn)出下降副作用;（3）當(dāng)前長江經(jīng)濟(jì)帶11省市中上海、江西和重慶等三省市交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)呈現(xiàn)明顯的規(guī)模報(bào)酬遞增現(xiàn)狀，未來我國可根據(jù)不同省市特征，采取針對(duì)性的改變投入項(xiàng)水平，來提升整體交通基礎(chǔ)設(shè)施效率。

基于以上研究結(jié)論，本文提出以下建議：

第一，打造并完善長江黃金水道工程，加快擴(kuò)大沿線省市交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的步伐，不斷優(yōu)化交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)各類運(yùn)輸方式間的互聯(lián)互通，進(jìn)一步提升綜合運(yùn)輸能力，從而達(dá)到提升十一省市整體交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模效率的目的;

第二，要重點(diǎn)關(guān)注交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及現(xiàn)有運(yùn)營效率的提升問題。特別是當(dāng)下已進(jìn)行過一番大規(guī)模交通基礎(chǔ)設(shè)施投資，長江經(jīng)濟(jì)帶的交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模投資既定，之后應(yīng)該將重心放置在如何提高運(yùn)營能力（如湖北?。┥?，否則交通基礎(chǔ)設(shè)施效率將會(huì)不斷下降，造成不良影響;

第三，在未來交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)過程中，應(yīng)綜合考慮地域特色、人文特點(diǎn)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因地制宜的投資建設(shè)交通基礎(chǔ)設(shè)施。例如，對(duì)于重慶、四川、江西及湖北等四省市，一方面，要加快交通設(shè)施的建設(shè)，改善存量短缺的問題。如：對(duì)某些地區(qū)而言，雖存在潛在需求，但經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)且地理位置偏遠(yuǎn)及地形復(fù)雜，地方政府應(yīng)創(chuàng)新融資模式，積極拓寬融資的渠道，出臺(tái)傾斜性扶持政策。另一方面，也應(yīng)注意縮小區(qū)域間所存在的發(fā)展差距。通過與周邊發(fā)達(dá)地區(qū)協(xié)調(diào)統(tǒng)籌，搞好經(jīng)濟(jì)互動(dòng)及交流，分享周邊發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)成果帶來的空間溢出效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)地區(qū)快速發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]王磊，翟博文. 長江經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響[J]. 長江流域資源與環(huán)境，2018，（01）：6-12.

[2]劉千. 長江經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)全要素生產(chǎn)率影響實(shí)證研究[D].重慶工商大學(xué)，2017.

[3]呂承超，宮攀. 長江經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施空間均衡度研究[J]. 人文地理，2016，（06）：137-144+160.

[4]黎巧，陳立泰，張先怡. 長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)發(fā)展與交通基礎(chǔ)設(shè)施耦合互動(dòng)分析[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策，2016，（22）：88-92.

[5]李忠民，夏德水，姚宇. 長江經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施效率分析——基于DEA模型的Malmqusit指數(shù)方法！[J]. 技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2014，（07）：62-68. [2]James C.Davids and J.Vernon Henderson. Evidence on the Political Economy of the Urbanization Process[J].Journal of Urban Economics.2003，（53）：98—125.

[6]Markus Brückner.? Economic growth，size of the agricultural sector，and urbanization in Africa[J]. Journal of Urban Economics . 2012 ，（1）： 26-36.

[7]Joshua Drucker，Edward Feser. Regional industrial structure and agglomeration economies： An analysis of productivity in three manufacturing industries[J]. Regional Science and Urban Economics，2012，（1-2）：1-14.

[8]Gregg Huff，Luis Angeles. Globalization，industrialization and urbanization in Pre-World War II Southeast Asia[J]. Exploration in Economic History，2011，（1）：20-36.