海西视域下福建省县域城市化效率动态测度及空间差异探析

余 华，吴文英，张锦新



海西视域下福建省县域城市化效率动态测度及空间差异探析

余 华，吴文英，张锦新

(闽江学院 地理科学系，福建 福州 350108)

基于2005—2011年福建省67个县域的面板数据，运用DEA-Malmquist方法，定量分析福建省县域城市化效率的动态变化及空间差异格局. 结果表明，福建省各县域的城市化效率总体处于递减趋势，技术进步的无效变动是导致福建省整体城市化效率不断下降的主要原因. 并且，福建省城市化综合效率空间差异显著，呈正偏态分布，效率较低县域所占比例略大；“富裕层面”上的高效城市化和“贫困层面”上的高效城市化并存；绝大部分县市仍以规模增长为主，尚未从技术层面上提高城市化效率.

城市化效率；数据包络分析（DEA）；Malmquist效率指数；县域城市

海峡西岸经济区是指台湾海峡西岸，以福建省为主体，包括周边的广东省、江西省、浙江省的部分地区，地处我国东南沿海，地理位置优越，区位优势明显. 2009年5月6日国务院出台《国务院关于支持福建省加快建设海峡西岸经济区的若干意见》，同年7月29日中共福建省第八届委员会第六次全体会议审议通过《福建省贯彻落实<国务院关于支持福建省加快建设海峡西岸经济区的若干意见>的实施意见》. 目前，福建省正处于加快建设海峡西岸经济区的战略机遇期. 作为海峡西岸经济区的主体，2011年福建省经济总量达17 560.18亿元，占整个经济区1/2以上；工业产值达7 378.61亿元，约占2/3；且与我国经济实力最强的长江三角洲经济区和珠江三角洲经济区相邻，中心地位突出，具有对内联接、对外带动、对台合作等优势. 本文中，笔者选取福建省的县域城市作为研究对象.

城市化效率作为衡量城市化质量内涵的重要标准，已成为国内外学者普遍研究的热点问题. 靳相木在分析 Lewis两部门城市化模型理论的基础上首次提出了城市化效率(efficiency of urbanization)的概念，他认为城市化效率就是指在宏观经济管理层面，一个国家或地区在一定时期内城镇化的产出与投入之间的权衡与比较[1]. 目前，有关城市化效率的研究多运用数据包络分析法(DEA). 刘建徽等运用DEA评价了2002 年北京、上海、重庆和四川的城市化相对效率[2]. 王家庭等运用DEA和Malmquist指数分析方法，从动态角度考察我国31个省区2002—2006年的城市化效率，并测算各省区城市化过程中投入要素的集约效率[3]. 吴晓旭运用非参数 DEA-Malmquist方法，分析2005—2010 年河南省18 个地级市的城市化相对效率、全要素生产率变化趋势及其空间分异特征[4]. 潘竟虎等运用DEA方法，并通过探索性空间数据分析(ESDA)技术，分析2000—2010年中国286个地级及以上城市发展效率及其空间差异变化特征[5]. 李红锦等运用DEA模型对我国长三角、珠三角、京津冀三大城市群的城市化效率进行了实证分析[6].

综观研究现状，国内学者对城市化效率的研究成果颇丰，经历了从静态城市化效率测定到动态城市化效率测定；研究的空间尺度大多集中于省域或市域层面，缺少县域层面的相关探讨，可能会忽略区域单元内部的非均质性. 本文尝试采用2005—2011年福建省67个县域面板数据，运用DEA-Malmquist方法，定量分析福建省县域城市化效率的动态变化及空间差异格局，为福建省转变经济增长方式，提高城市化质量，实现可持续发展提供相关参考.

1 研究方法及指标遴选

1.1 数据包络分析简述

数据包络分析(Data Envelopment Analysis，简称DEA)是美国著名运筹学家Charnes、Cooper和Rhodes在“相对效率评价”概念基础上发展起来的一种崭新的效率评价方法，它使用数学规划模型评价具有相同类型投入和产出的若干决策单元相对效率的一种非参数方法，适用于多投入、多产出的边界生产函数的研究[7]. 在国内外评价技术领域已有大量成功应用案例[8-11]，可尝试用于对城市化发展的有效性评价[2-6].

DEA在分析效率时主要采用CCR模型与BCC模型. 其中，CCR模型是基于规模报酬固定的假设，得到的是各DMU的综合效率；而BCC模型则放宽了规模报酬固定的假设，是基于可变规模报酬，得到的是各DMU的技术效率[12].

1.2 研究对象

县域作为我国最基本的行政单元和社会经济功能比较完整的地域单元，具有相对独立的完整体系，是研究区域发展的基本单元[13]. 本文研究的县域单元包括地级市市区、县级市和县，据2011年福建省行政区划，共67个县域单元；其中9个地级市市区，14个县级市和44个县.

1.3 指标遴选

DEA方法测量效率的准确性很大程度上取决于投入和产出指标选取的合理性. 本文依据指标选取的综合性、代表性、可比性、可操作性和区域性原则，在借鉴有关城市化效率研究成果的基础上，构建了城市化水平效率的评价指标. 对城市化水平效率进行评价的指标可分为两类：一是输入性指标，另一是输出性指标. 地方财政支出(万元)、城镇固定资产投资(万元)、城镇单位年末从业人员数(人)作为DEA评价单元输入性指标；城镇人口占总人口的比重(%)和非农产值(亿元)作为DEA评价单元输出性指标.

2 福建省县域城市化效率动态测度

2.1 Malmquist 效率指数测算

Malmquist效率指数是Caves等在Malmquist数量指数与距离函数基础上发展起来用于测算生产率变动情况的分析方法. 若Malmquist 效率指数大于1，表明研究期间城市化效率呈递增趋势；小于1，则呈递减趋势. Malmquist效率指数可以分解为技术效率变化指数和技术进步变化指数的乘积. 技术效率变化指数大于1，表明研究期间技术效率提高；小于1，表明技术效率降低. 技术进步变化指数大于1，表明研究期间技术进步；小于1，表明技术停滞.

本文通过数据包络分析，得到67个决策单元Malmquist效率指数测算结果，如表1所示.

表1 2005—2011年福建省县域城市化效率Malmquist效率指数及其分解

续表

决策单元技术效率变化技术进步变化纯技术效率变化规模效率变化Malmquist效率指数决策单元技术效率变化技术进步变化纯技术效率变化规模效率变化Malmquist效率指数 仙游县0.9840.9700.9731.0110.955建阳市0.9440.9230.9301.0150.871 三明市辖区1.0760.9751.0001.0761.048顺昌县0.9900.8801.0060.9840.870 永安市0.9990.9400.9921.0070.939浦城县0.9780.9690.9840.9940.947 明溪县0.9820.9730.9970.9850.955光泽县0.9150.8820.9450.9680.807 清流县0.9480.9420.9630.9840.893松溪县1.0010.9091.0001.0010.911 宁化县1.0341.0781.0191.0151.115政和县1.0000.8691.0001.0000.869 大田县1.0560.9451.0351.0200.998龙岩市辖区1.0811.0411.0251.0551.125 尤溪县1.0391.0591.0291.0101.101漳平市0.9720.9310.9750.9970.905 沙县0.9980.9330.9941.0040.931长汀县0.9800.8990.9820.9980.881 将乐县1.0020.9600.9911.0110.962永定县0.9611.0750.9650.9971.034 泰宁县1.0001.0551.0001.0001.055上杭县1.0191.0501.0141.0041.070 建宁县0.9791.0200.9810.9980.999武平县0.9681.0120.9740.9950.980 泉州市辖区1.1090.9631.0001.1091.068连城县1.0210.9911.0310.9901.012 石狮市0.9630.9660.9800.9820.930宁德市辖区1.0551.0161.0261.0281.071 晋江市0.9740.9611.0000.9740.936福安市1.0261.0561.0171.0091.084 南安市1.0000.9691.0001.0000.969福鼎市1.0001.0850.9941.0071.085 惠安县1.0050.9751.0100.9950.980霞浦县0.9831.0700.9930.9901.052 安溪县0.9950.9491.0100.9860.945古田县1.0311.0611.0271.0041.094 永春县1.0000.9381.0001.0000.938屏南县1.0080.9871.0120.9970.995 德化县1.0150.9691.0001.0150.983寿宁县1.0061.0340.9981.0071.040 漳州市辖区1.0921.0591.0001.0921.157周宁县1.0280.9981.0201.0081.026 龙海市0.9670.9630.9671.0000.932柘荣县1.0000.9671.0001.0000.967 云霄县0.9600.9200.9620.9980.884均值0.9950.9780.9891.0070.973

数据来源：《福建统计年鉴2006—2012》

从总体来看，福建省各县域Malmquist效率指数均值为0.973，表明在研究期间，各县域的城市化效率总体处于递减趋势. 将其进行分解，技术效率变化指数均值为0.995，技术进步效率指数均值为0.978，表明技术进步的无效变动是导致福建省整体城市化效率不断下降的主要原因.

2.2 城市化效率变动区域分析

图1 Malmquist效率指数雷达

图2 Malmquist效率指数分解指标

从Malmquist 效率指数来看，由雷达图1可知，福州市、厦门市、三明市、龙岩市和宁德市的Malmquist效率指数平均值均大于1，表明这5个地市2005—2011年城市化效率呈递增趋势；莆田市、泉州市、漳州市和南平市的Malmquist效率指数平均值均小于1，表明这5个地市2005—2011年城市化效率呈递减趋势. 由图2可知，就Malmquist 效率指数分解指标而言，9个地市规模效率差异不大，分布相对平均；而技术进步变化指标区域差异最大，表明技术进步的区域不平衡是制约福建省城市化效率提高的主要因素. 其中，厦门市Malmquist效率指数及其分解指标数值均较高，说明厦门市在现有技术利用、技术革新和新技术引进等方面均位于福建省前列，因此城市化效率提高较快；而南平市各指标数值均较低，应在充分利用和挖掘现有技术的同时，加大先进技术的引入力度，进一步提高其城市化效率.

3 福建省县域城市化效率空间差异分析

3.1 县域城市化效率测算

本文通过DEAP2.1软件进行分析，以投入为导向方式，采用MULTI-STAGE模型，测算得到福建省2011年67个县域城市化效率，如表2所示.

表2 2011年福建省县域城市化效率

数据来源：《福建统计年鉴2012》，“drs”表示规模收益递减，“irs”表示规模收益递增，“—”表示规模收益不变

为了更好地表征各县域城市化效率差异的主要原因，本文选取人均GDP(元/人)指标表示各县域经济发展程度，运用统计分析软件SPSS，将2011年各县域人均GDP与综合效率、纯技术效率、规模效率进行Pearson相关分析.

表3 2011年福建省县域城市化效率与经济发展的Pearson相关分析

注：“人均GDP”数据来源于《福建统计年鉴2012》；**表示1%的显著水平，*表示5%的显著水平

从表3可以看出，各指标的Pearson相关系数均小于0.5，表明城市化效率与县域经济发达程度之间的相关性微弱. 城市化效率差异主要归因于技术效率差异和技术进步差异. 技术效率与技术进步未能实现共同增长是导致武平县、漳浦县、长汀县、连江县等城市化综合效率低下的原因.

3.2 县域城市化效率空间差异分析

综合效率空间差异分析 根据已有研究[14]，将福建省县域城市化综合效率分为4级：TE =1为城市化效率高；0.8≤TE＜1为城市化效率中等；0.6≤TE＜0.8为城市化效率较低；TE＜0.6为城市化无效率，如图3所示. 从表4可知，城市化效率高的县域有13个，所占比例仅为19.4%；城市化效率中等的县域有15个，所占比例为22.39%；城市化效率较低的县域有26个，所占比例高达38.81%；无效率的县域有13个，所占比例为19.40%. 在城市化综合效率为1的13个县域中，泉州市辖区、漳州市辖区、长乐市、福安市等地区经济增长、城市化水平、基础设施建设等均排在福建省前列，是“富裕层面”上的高效城市化；而罗源县、古田县、柘荣县、周宁县等属于福建省经济发展最为落后的地区，城市化水平低下，是“贫困层面”上的高效城市化. 在无效率的13个县域中，厦门市辖区的技术效率已达到DEA有效，但因规模效率过低，导致城市化无效率；而宁德市辖区的规模效率较高，但技术效率较低，因此处于城市化无效率状态.

图3 福建省县域城市化综合效率空间分异

表4 福建省67个县域城市化综合效率分级

本文用频率分布来表征福建省67个县域城市化综合效率的差异特征. 就城市化综合效率而言，其频率分布是正偏态，偏度值为-0.072，呈左偏态分布，均值在峰值的左边，说明城市化综合效率较低的县域所占比例略大；峰度为-1.120，频数分布较正态分布的高峰要平缓，即数据分布的集中程度低于正态分布. 因此，福建省县域城市化综合效率呈正偏态分布，效率较低县域所占比例略大.

表5 福建省县域城市化综合效率指数频数分布特征

注：各指标数据由“城市化综合效率”数据导入SPSS计算得出.

规模收益空间差异分析 就规模收益的角度而言，福建省DEA有效的县域有13个，所占比例为19.40%；其城市化发展均处于规模收益不变的阶段，已达到规模和技术上的有效，其投入的资源能够合理地分配利用，投入-产出比实现帕累托最优配置. 非DEA有效的县域中，城市化发展处于规模收益不变的仅为龙海市，所占比例为1.49%. 城市化发展处于规模收益递增有39个县域，所占比例高达58.21%；这些县域大部分为经济欠发达的县市，如周宁县、武平县、松溪县、大田县等，其城市化发展普遍存在规模不足的情况，应加大城市化发展所需的资金投入，进一步优化资源在空间上的合理配置. 处于规模收益递减有14个县域，所占比例为20.90%；这些县域大部分为经济发达的县市，如厦门市辖区、福州市辖区、福清市、晋江市、石狮市等，其城市化发展普遍存在规模过大的情况，应限制资金的盲目投入，合理分配并充分利用资源，以提高其城市化效率.

规模效率空间差异分析 就规模效率的角度而言，2011年福建省67个县域城市化规模效率的平均值为0.938，有14个县域达到规模有效，反映出各县域技术效率相对较高且差异不大，与城市化综合效率及技术效率相比，在空间上分布更为均匀. 除厦门市辖区外，其余66个县域城市化规模效率均达到0.8以上；其中大于0.9的县域为49个，所占比例高达73.13%；0.8至0.9之间的县域为17个，所占比例达25.37%. 这说明规模效率仍是制约福建省各县市城市化综合效率发展的主要方面，绝大部分县市仍以规模增长为主，尚未突破“规模瓶颈”，这与我国东南沿海其他发达省份相比还存在一定的差距，应在技术层面上提高城市化效率. 而厦门市达到技术有效，若能有效提高规模效率，其城市化效率仍具有很大的发展潜力.

技术效率空间差异分析 就技术效率的角度而言，2011年福建省67个县域城市化技术效率的平均值为0.810，低于规模效率的平均值. 有19个县域达到技术有效，所占比例为28.36%；其中泉州市辖区、漳州市辖区、长乐市等13个县域在综合效率、规模效率和技术效率上均达到DEA有效，表明这些县域在现有条件下达到投入-产出最优化配置. 67个县域技术效率的标准差为0.171，大于规模效率的标准差0.072，表明技术效率在空间分布上更为不平衡；其中漳浦县、连江县、长汀县等技术效率低下，是制约其城市化效率提高的最主要原因.

4 结论及建议

4.1 结论

本文运用数据包络分析法(DEA)和Malmquist效率指数，采用2005—2011年福建省67个县域面板数据，分别从动态和静态两个视角对福建省各县域城市化效率进行分析，得出以下结论：1)在时间序列的动态测度中，2005—2011年福建省67个县域的城市化效率总体处于递减趋势；就城市化效率变动的区域差异而言，福州市、厦门市、三明市、龙岩市和宁德市的城市化效率呈递增趋势，莆田市、泉州市、漳州市和南平市的城市化效率呈递减趋势. 技术进步的无效变动是导致福建省整体城市化效率不断下降的主要原因. 2)在空间差异的静态衡量中，福建省城市化综合效率空间差异显著，可以分为4级：TE =1为城市化效率高，0.8≤TE＜1为城市化效率中等，0.6≤TE＜0.8为城市化效率较低，TE＜0.6为城市化无效率；呈正偏态分布，效率较低县域所占比例略大；“富裕层面”上的高效城市化和“贫困层面”上的高效城市化并存；规模效率仍是制约福建省各县市城市化综合效率发展的主要方面，绝大部分县市仍以规模增长为主，还未突破“规模瓶颈”，尚未从技术层面上提高城市化效率. 3)目前城市化效率研究的空间尺度大多集中于省域或市域层面，缺少县域层面的相关探讨，可能会忽略区域单元内部的非均质性. 县域是我国最基本的行政单元和社会经济功能比较完整的地域单元，可以作为研究城市化效率的基本单元. 本文选取作为海峡西岸经济区中心的福建省67个县域为研究对象，旨在探讨城市化效率基于县域层面上的研究. 4)城市化效率不仅具有空间位置特性，同时也具有空间异质性与空间集聚的特征，本文的空间差异分析仅停留在属性数据上，还未考虑空间数据，在今后的研究中将进一步跟进.

4.2 建议

1)走新型城市化道路，强化城市化的质量内涵. 在城市化发展方式方面，福建省各县市应改变过去在粗放型增长视野下的城市化效率提升，加快发展集约型产业，走集约化、生态化的可持续发展道路，全面提升城市化的质量和水平. 2)建立集聚型城市，提升城市发展的规模效率. 福建省应进一步优化资源在空间的合理配置，提高城市投入产出比，建立集聚型城市，注重产业的合理布局与配套集群发展，特别注重发挥具有优势的战略性新兴产业，以及现代服务业等主导性高端产业对城市化的驱动作用，大力提高城市化的规模效率. 3)推动科技进步，提高城市发展的技术效率. 各县市应大力发展对经济社会发展具有重大带动作用的高新技术产业，不断增强科技创新能力和新技术的应用能力；进一步落实国家关于促进企业技术创新、加速科技成果转化等优惠政策，支持企业开发具有自主知识产权的新技术、新产品、新材料、新工艺，优化科技创新环境.

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Dynamic Measurement and Spatial Difference of Urbanization Efficiency in Fujian Counties From the Perspective of the West Side of the Straits

YU Hua, WU Wenying, ZHANG Jinxin

(Geographic Science Department, Minjiang College, Fuzhou 350108, China)

Based on the panel data of sixty-seven counties in Fujian Province from 2005 to 2011, this paper analyzed its dynamic measurement and spatial difference of urbanization efficiency, by using Data Envelopment Analysis method and Malmquist index. It draws some conclusions as follows: firstly, urbanization efficiency is decreasing for most counties in Fujian Province, due to the ineffective technology change; then, the spatial patterns of urbanization comprehensive efficiency are great different. Its frequency distribution has positive skewness features, and it has a bigger proportion of counties with lower urbanization efficiency. High urbanization efficiency of rich level and poor level coexist. Most counties are mainly based on scale growth without technical improvement.

Urbanization efficiency; Data Envelopment Analysis(DEA); Malmquist index; County

2013-10-14；

2013-12-25

福建省中青年教师教育科研项目(JB13175); 闽江学院科技育苗项目(YKY13010)

余 华(1983— ), 女, 福建建阳人, 闽江学院地理科学系讲师.

F291.1

A

2095-4476(2014)02-0063-07

(责任编辑：陈 丹)