摘"要：城市作為一個現(xiàn)代化的產(chǎn)業(yè)與人口聚集的區(qū)域，其經(jīng)濟(jì)在當(dāng)代社會的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著舉足輕重的作用。文章選取中國21個大型城市作為研究對象，利用超效率SBM模型評估其經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率，同時基于Malmquist指數(shù)得到大城市間技術(shù)綜合效率值及其技術(shù)提升水平，分析各城市技術(shù)提升能力，最終運(yùn)用Tobit模型進(jìn)行回歸分析，分析選定指標(biāo)對大城市經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率的作用。結(jié)果顯示，中國7個超大型城市的經(jīng)濟(jì)效率平均值大于其他特大型城市：在城市經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率的影響因素中，居民生活水平對其呈正向影響，而政府宏觀調(diào)控對其呈負(fù)向影響，表明中國大城市居民生活水平直接影響整個城市的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，而政府宏觀調(diào)控在一定程度上限制城市市場發(fā)展，大城市管理應(yīng)考慮到宏觀調(diào)控與市場自發(fā)調(diào)整的平衡性，做到靈活管理。文章意在通過分析為提升國家經(jīng)濟(jì)水平提出相應(yīng)的對策建議，從而助推中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：大城市經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率；超效率SBM模型；Malmquist指數(shù)；Tobit模型

中圖分類號：F014""""文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A"文章編號：1005-6432（2025）01-0005-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.01.002

1"引言

城市作為一個現(xiàn)代化的產(chǎn)業(yè)與人口聚集的區(qū)域，其經(jīng)濟(jì)在當(dāng)代社會的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著舉足輕重的作用。如何提升大城市經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率，哪些因素會對其產(chǎn)生影響，成為當(dāng)下值得探討的問題。

劉斯敖（2020）從可持續(xù)發(fā)展的角度比較了中國3個大型城市地區(qū)的全要素生產(chǎn)率［1］；戴一鑫等（2022）研究了中國7個大型城市地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)系和時空發(fā)展［2］；王波（2007）也意在研究城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問題，通過將DEA模型細(xì)化為DEA有效與無效兩種具體情況并展開分析［3］；相關(guān)研究在國外也有眾多學(xué)者進(jìn)行長期探索，Andersen和Petersen（1993）探究了DEA方法的高效單元排序，為后續(xù)眾多問題奠定了基礎(chǔ)［4］；Schutzbach等（2022）［5］與Gerdes等（2023）［6］分別對工廠管理效率與工業(yè)余熱配置網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行了探索預(yù)評價。綜上所述，當(dāng)前城市運(yùn)行效率的相關(guān)研究成果豐富，但較少研究關(guān)注中國的眾多大城市，且近幾年實(shí)際數(shù)據(jù)的應(yīng)用極為匱乏。隨著城市間發(fā)展水平的差異越來越大，已有研究發(fā)現(xiàn)，僅衡量一個或幾個城市或城市群的效率是不夠的。

文章根據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計的中國21個大城市經(jīng)濟(jì)運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用超效率SBM模型展開分析。同時，利用Tobit模型實(shí)證分析影響經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率的因素，為經(jīng)濟(jì)水平提升提供參考。

2"變量選取和中國大城市經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率測算模型構(gòu)建

2.1"研究對象和數(shù)據(jù)來源

根據(jù)《2020中國人口普查分縣資料》，中國符合大城市條件的有105個，文章選取7個超大型城市與14個特大型城市作為研究對象，考慮到有些城市數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，將21個城市樣本中的2個樣本用I型大城市中的城市樣本替代，最終確定的城市樣本如表1所示。

2.3"模型構(gòu)建

2.3.1"超效率SBM模型

超效率SBM模型是一個結(jié)合了超效率和SBM模型的模型，是一種考慮到松散變量的超高效DEA模型。對含有m個輸入和s個輸出的"DMU的效率進(jìn)行了反復(fù)測量，其基本形式如式（1）所示。

ρ*=min1-1m∑mk=1s-k/xio1+1s∑sr=1s+r/yro（1）

2.3.2"Malmquist指數(shù)模型

以生產(chǎn)為導(dǎo)向的模型是基于對第t期技術(shù)T的參考，Malmquist指數(shù)可以表示為：

Mt0（xt+1，"yt+1，"xt，"y"t）=dt0（xt+1，"yt+1）dt0（xt，"yt）（3）

同樣，基于輸出的Malmquist指數(shù)，在t+1期間，參考技術(shù)T，取兩者的幾何平均值來衡量從t時期到t+1時期的生產(chǎn)力變化：

Mt，"t+10（xt+1，"yt+1，"xt，"y"t）=dt0（xt+1，"yt+1）dt0（xt，"yt）×dt＋10（xt+1，"yt+1）dt+10（xt，"yt）12（4）

在上述調(diào)整后，得到的"Malmquist指數(shù)具有一個良好的性質(zhì)：假定規(guī)模回報不變，則可以將其分解為綜合技術(shù)效率變化指數(shù)（TEC）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TCP），綜合技術(shù)效率變化指數(shù)（TEC）能夠被分解成純技術(shù)效率指數(shù)（PTEC）和規(guī)模效率指數(shù)（SEC），那么上述等式就會變?yōu)椋?/p>

Mt，"t+1v，"c=dt+1v（xt+1，"yt+1）dtc（xt，"yt）×dtv（xt，"yt）dtc（xt，"yt）/dt+1v（xt+1，"yt+1）dt+1c（xt+1，"yt+1）×

dtc（xt+1，"yt+1）dt+1c（xt+1，"yt+1C）×dtc（xt，"yt）dt+1c（xt，"yt）12

=PTEC×SC×TCP

=TEC×TCP（5）

3"中國大城市經(jīng)濟(jì)效率測度結(jié)果及影響因素分析

3.1"大城市經(jīng)濟(jì)效率測度

3.1.1"超效率SBM模型分析

為了評價中國21個大城市經(jīng)濟(jì)效率，文章選用SBM模型，以產(chǎn)出為導(dǎo)向的非徑向變量規(guī)?；貓蟮某蔛BM模型（如表3所示）表明，2013—2021年，中國21個主要城市的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行超效率均值大部分是有效的，超效率值總體上都大于或等于1，這表明中國各大城市的整體運(yùn)作與資源轉(zhuǎn)化率是非常高的。根據(jù)超效率均值分析，21個大城市中超效率值大于1的有11個，占比52.4%；7個超大城市中超效率均值超過1的有5個，占比71.4%，而這一比例在14個特大城市中為42.9%，可以得出，超大型城市在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率上的表現(xiàn)遠(yuǎn)高于特大型城市。高效率大型城市的運(yùn)行效率值也遠(yuǎn)高于低效率大型城市。

3.1.2"Malmquist指數(shù)分析

筆者結(jié)合Malmquist指數(shù)，從表4可以發(fā)現(xiàn)，在2013—2021年，技術(shù)進(jìn)步率的提高是影響Malmquist指數(shù)增大的主要因素；而對比綜合技術(shù)效率發(fā)現(xiàn)，2017—2020年的數(shù)據(jù)略有下降，對于經(jīng)濟(jì)效率的促進(jìn)作用有限，從時間段來分析，中國21個大型城市的運(yùn)行效率在2016年之前略有下降，這可能是由于大城市規(guī)模效率的拖累作用導(dǎo)致，而后在2016—2021年Malmquist指數(shù)穩(wěn)步上升，說明此階段經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率方略是有效的。其中發(fā)揮重要作用的是技術(shù)進(jìn)步率，2016—2021年技術(shù)進(jìn)步率增長0.08，說明在此階段中國大城市各行業(yè)技術(shù)均有一定提升，而技術(shù)提升對于經(jīng)濟(jì)增長也具有明顯拉動作用。

3.2"經(jīng)濟(jì)效率影響因素

3.2.1"指標(biāo)選取

綜合現(xiàn)有研究成果并結(jié)合中國大城市實(shí)際情況，文章選取的相關(guān)指標(biāo)及指標(biāo)含義具體如表5所示。

3.2.2"Tobit模型構(gòu)建與回歸分析

文章運(yùn)用Tobit模型進(jìn)行回歸分析，分析選定指標(biāo)對大城市經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率的作用。對所有變量均取對數(shù)，設(shè)定的Tobit模型如下：

EEit=μ0+β1lnRGDPit+β2lnGOVit+β3lnLPit+β4lnEDUit+β5lnUISit+δit（8）

模型中，EEit表示城市群經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的Malmquist指數(shù)、技術(shù)效率（EFF）以及技術(shù)進(jìn)步（TEC），βi為各影響因素的待估參數(shù)，δit為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

根據(jù)Tobit模型特點(diǎn)，對比固定、隨機(jī)OLS模型，固定、隨機(jī)Tobit模型，系數(shù)顯著性上體現(xiàn)出混合Tobit模型更佳。

由表6可見，隨機(jī)Tobit模型顯示，政府調(diào)控對中國大城市經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率具有明顯的負(fù)面影響。政府調(diào)控程度過高，導(dǎo)致不能對市場中的技術(shù)進(jìn)步起到積極的促進(jìn)作用，也不能有效利用已有的技術(shù)。城市居民的生活水平顯著影響城市經(jīng)濟(jì)效率，提高大城市人口的經(jīng)濟(jì)水平對提高大城市的經(jīng)濟(jì)運(yùn)作效率具有重要意義。

4"結(jié)論與啟示

文章選擇中國21個主要大城市作為實(shí)證區(qū)域，從勞動、消費(fèi)、土地、政府投資四個角度選擇投入，以地區(qū)生產(chǎn)總值作為輸出，運(yùn)用超效率SBM和Malmquist等統(tǒng)計方法進(jìn)行經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率測度；然后建立Tobit回歸模型，對其經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，得出如下三個結(jié)論。

第一，2013年至2021年，中國21個主要城市的平均運(yùn)行效率都是高效的。動態(tài)層面來看，中國主要城市的經(jīng)濟(jì)效率普遍上升，但在其中一些年份略有下降，大城市的強(qiáng)勢擴(kuò)張并沒有對經(jīng)濟(jì)績效的效率產(chǎn)生積極影響。這表明，中國實(shí)施供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革與高質(zhì)量發(fā)展，促使企業(yè)關(guān)注挖掘可利用因素的潛能；中國應(yīng)重視推動國內(nèi)技術(shù)進(jìn)步。

第二，在影響中國大城市經(jīng)濟(jì)效率的因素中，城鎮(zhèn)居民生活水平能顯著提升城市群運(yùn)行效率。這表明，這一因素對目前中國大城市內(nèi)各要素的有效分配具有重要的作用。

第三，政府調(diào)控對于城市經(jīng)濟(jì)效率的負(fù)向影響。強(qiáng)政府調(diào)控可能會導(dǎo)致加強(qiáng)貨幣的供給，在一段時間后，這將不可避免地導(dǎo)致通脹。但從宏觀的角度來看，有效的政府調(diào)控可以讓人們更好地認(rèn)識到市場存在的缺點(diǎn)，從而確保市場經(jīng)濟(jì)健康、有序地發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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