城市经济发展运行绩效评价研究——基于重庆市的实证

林昌华

（福建社会科学院，福建福州350001）

城市经济发展运行绩效评价研究
——基于重庆市的实证

林昌华

（福建社会科学院，福建福州350001）

以重庆城市经济发展为例，从投入产出系统的角度，采用数据包络分析方法，选取资本、土地和人员等资源要素作为城市经济系统的输入要素，以地区生产总值和地方财政收入作为产出要素进行经济运行绩效评价，探索城市经济运行效率产生差距的原因，通过效率分解全面了解影响城市经济运行效率的技术因素和规模因素，研究发现造成城市经济运行DEA效率不高的原因来源于技术无效和规模无效两个方面。在城市决策中，可以针对不同类型的原因提出相应的对策来有效推动城市发展效率的提升。

城市经济；绩效评价；重庆市；DEA模型

一、引言

党的十八届三中全会审议通过了《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》，转变政府职能成为其中的一项核心议题之一，完善地方政府的城市经营管理的重要性不断凸显。城市作为区域经济发展的基本核心单元，通过全面深化改革转变职能，充分利用各类生产要素发展经济，提升城市经济系统的运行效率，对城市发展中遵循生态发展理念，进一步节约资源，减少城市发展的代价意义重大。然而在推进城市管理改革的进程中，必须对城市发展运行效率的现状进行准确有效的评估，才可能找到城市经济运行突破的方向，为全面深化地方政府改革奠定坚实的基础，确保为城市经济管理绩效提升做到有的放矢，促使城市经济发展更加均衡。因此，笔者基于该出发点，尝试把城市视为一个投入产出系统，以图1所示的分析框架来探索城市经济发展运行绩效评价的有效方法，选取我国面积最大的直辖市重庆作为城市经济发展绩效评价的实例进行定性和定量分析，以提升城市绩效评价的实践应用水平。

重庆市作为我国中西部地区的重要中心城市，自1997年设立直辖市以来，经济社会发展开始提速。在区域发展中，重庆市凭借其在中西部独特的区位优势，全面推进“一圈两翼”的城市发展思路，城市经济发展保持了良好的发展态势，逐步成为我国中西部地区的强力增长极，在长江上游地区经济中心和金融中心的地位日益凸显，尤其是2011年国务院批复《成渝经济区区域规划》后，国际大都市建设的步伐呈现出加速发展态势。根据中国城市竞争力研究会的评估，近年来重庆市城市成长竞争力排名始终名列前茅，在全国经济均衡发展中发挥着越来越重要的地位和作用。从整体上看，近年来重庆市无论是经济发展的总量还是质量都获得了较大提升，其率先发展的模式和某些城市管理的经验，对我国中西部区域乃至全国各个城市都具有良好的借鉴和参考意义。因此，笔者提出了图1所示的区域经济投入产出分析框架，选择适用的计量经济评价模型对整个重庆“一圈两翼”区县的区域经济发展的效率进行定量评价，以期为未来城市整体经济发展转型升级乃至政府职能转变过程，提供准确可靠的改进决策信息，也为我国其他地区经济发展提供借鉴参考。

图1 城市经济系统投入产出基本分析框架

二、城市经济发展绩效评价的模型选择

在区域经济研究的实践进程中，定量化评价区域经济发展的效率和效果的方法多种多样，众多的学者对此提出了复杂多样的评价方法取得了良好的效果，尤其是从“多投入、多产出”角度评价发展效率的数据包络分析（DEA）模型引起了国内学者的广泛关注[1]。很多学者对此方法也进行了很多成功的实践尝试，其中，Macmillian（1986）将DEA模型应用于区域经济研究[2]；Charnes（1989）等人应用DEA对中国28个城市经济发展状况进行分析[3]；Bannistter和Stolp（1995）研究墨西哥不同区域的制造业效率[4]；Athanassopoulos（1997）对希腊北部20个县的经济社会效率进行评价[5]。国内学者也进行了大量的实践应用探索，汤建影等（2003）运用DEA模型对矿业城市发展效率进行了评价[6]；樊华（2005）对长江三角洲各城市经济发展的有效性进行了DEA评价[7]；姜海波（2007）对利用DEA模型对浙江省主要城市经济发展有效性进行了研究[8]；冯利朋（2013）通过DEA模型研究了三次产业的人力资源结构对三次产业贡献率的影响[9]。在这些经济发展系统的效率评价实践过程中，很好地说明和验证了数据包络分析在经济系统效率评价中的优点和可靠性，既能够准确地获得经济发展系统的技术效率和规模效率定量分析结果，又能为经济发展的提升改进提供参考方向。由于数据包络分析(DEA)模型分析方法和理论已比较成熟，众多的理论著作和论文对DEA模型运用的陈述也十分详细。因此，本文根据学界对其理论的原理和数据分析过程进行简单回顾。

数据包络分析法（DEA）是一种对多个具有多输入、多输出的决策单元（DMU）进行相对效率比较的研究方法，由著名的运筹学家Charnes A.和Cooper W.W.于1978年提出。其中，BCC模型和CCR模型都是最常见的DEA模型，适用于对决策单元进行综合效率评价的同时进行效率分解。其中，CCR模型基本构造如下：

三、效率评价指标的选取

由于区域经济是一个复杂的输入输出系统，对其发展效率的评价可采用不同的指标进行衡量。当然DEA评价模型在指标选择上也存在某些硬性要求，比如通常情况下认为决策单元中参考集元素的个数不少于输入、输出指标总数的2倍[10]。在实践应用过程中，不同的学者对城市发展的评价选择不同模型和对应指标体系，例如齐建珍[11](2003)提出城市转型效果的数学模型和评价指标体系，建立了比较全面的量化标准；吴冠岑、刘友兆等[12](2007)从可持续发展的角度，以发展度、持续度、协调度、趋势度等指标来评价城市经济、社会、资源、环境各个系统之间的协调关系；樊正强、李奇[13](2007)从系统创新角度，以科技、政策、制度、管理四项指标评价城市经济转型；程嘉怡[14](2009)在面板数据基础上从城市经济开放、政府发挥作用程度、财政支出结构、发展接续产业等方面评价城市经济发展效果。笔者在参考学界关于此类问题分析模型和构建相关指标体系的基础上，基于DEA模型的构造特点，按照图1中的分析框架，依据美国经济学家索洛上世纪50年代提出的生产函数，选取决定产出的土地、人力和资本三个一般性要素作为投入变量，以生产总价值和政府收入作为产出变量。综合考虑城市经济系统的特点和重庆市发展的实际情况，产出方面的两个指标分别是以地方一般预算收入来衡量公共收入，以国际上通行的GDP产值来衡量城市经济总产出；投入方面的三个变量要素分别以固定资产投资衡量城市资本投入，以常住人口数衡量城市人力要素投入，以行政管辖土地面积衡量城市土地输入要素作为投入要素。具体的指标数值选取2012年重庆市“一圈两翼”各区县相应数据进行分析，其具体数据如表1所示。

四、重庆市城市经济发展绩效评价

依据上述区域经济数据选取CCR和BCC模型进行DEA相对效率评价，经过模型运算后可得到如表2所示的结果。从表2可以看出，重庆市38个区县的投入产出DEA效率评价结果中，只有渝中区、江北区两个区县的评价为DEA有效，其余36个区县的评价结果均为非弱DEA有效。计算所得效率值分析结果可以大致分成五个档次，其中DEA效率值超过90%的区县共有2个，DEA效率达到80%以上的区县只有1个，DEA效率达到70%以上的区县有1个，DEA效率达到60%以上的区县也是1个，其余区县的DEA效率值均在60%以下。由此可以看出重庆市多数区县经济发展的运行状态属于偏低效率运行状态。此外，按照DEA超效率评价，各个区县的效率值差异也比较明显，DEA超效率最高的是渝中区，效率值达到1 412%，DEA超效率最低的是丰都县，效率值仅为15.67%，效率值水平差距甚大。此外按照DEA超效率值进行评价，“一小时经济圈”内的区县效率相对较高，“渝东南翼”和“渝东北翼”的区县效率相对较低，区域发展上呈现出比较明显的差距，这也说明了区位优势对经济发展绩效呈现出明显的影响作用。

由上述CCR模型算出的DEA效率值主要是衡量经济发展的综合技术效率，还可以对重庆区县经济运行的综合效率进行分解，即把综合技术效率进一步分解为纯技术效率和规模效率。纯技术效率测度的是当规模报酬可变时，被考察单元与有效生产前沿面之间的距离，因此也被称为可变规模报酬技术效率；而规模效率衡量的则是规模报酬不变的生产前沿与可变规模报酬的生产前沿之间的距离，它说明了由于不能在不变规模报酬下生产而造成的无效程度。表2还对各区县经济运行的DEA综合效率进行了分解，列出了其纯技术效率和规模效率以及规模收益变动情况的分析结果。

表1 2012年重庆市城市发展投入产出原始数值

在这些评价单位中，未达到DEA有效的区县的技术效率和规模效率情况可以分成两种类型：第一种是达到技术有效但规模无效的区县 （纯技术效率＝1，规模效率＜1）的情况，重庆市这样的区县有大渡口区、渝北区、城口县和巫山县4个区县，主要说明这些区县的区域发展规模是制约经营效率的关键因素，这些区县中大渡口区、城口县和巫山县3个区县的规模收益均处于报酬递增趋势，表明这些区县的规模无效是由于规模不足而形成的，因此在今后的区县经济运行中应该注重扩大经济的容量，集中力量拓展经济发展规模才能最好地提升区域经济运行效率；渝北区则是处于规模报酬递减趋势，表明导致该区县经济运行规模无效的原因是其规模过量，超过现有运行最佳规模的界限，因此，在今后的经济调节中，渝北区要注重宏观经济规模容量的控制，保持经济运行的最佳规模状态，才能持续保障经济运行的高效发展。第二种是技术无效，规模也无效的运行状态（纯技术效率＜1，规模效率＜1）的情况，重庆市这样的区县主要有沙坪坝区、九龙坡区、南岸区、北碚区、巴南区、涪陵区、长寿区、江津区、合川区、永川区、南川区、綦江区、大足区、潼南县、铜梁县、荣昌县、璧山县、万州区、梁平县、丰都县、垫江县、忠县、开县、云阳县、奉节县、巫溪县、黔江区、武隆县、石柱县、秀山县、酉阳县、彭水县等32个区县，表明导致这些区县综合效率无效的因素是由技术效率无效和规模效率无效两方面同时导致的。在这种情况下，这些区县在今后的经济运行中应该一方面通过提高行政管理水平、实施创新驱动、提高配置效能等措施来努力提高技术效率；另一方面，要根据其区域所在的规模收益递增或递减状态，相应地扩大其区域经济运行规模或缩减区域经济运行规模来提高规模效率。

表2 重庆市各区县区域经济发展DEA效率评价

表3 重庆市城市发展投入剩余与产出亏空分析

在表3的分析结果中，输入剩余表示系统“输入”要素没有得到充分利用的部分,意味着即使系统输入减少“输入剩余”,现有的产出水平可以保持不变；输出亏空表示系统产出的不足，也就意味着在现有投入充分利用的条件下，系统产出可以增加“输出亏空”水平。从表3对非有效单元的优化结果可以看到，重庆市渝中区、江北区两个区县由于其为DEA有效单元，其输入剩余与输出亏空均为0，表明这两个区县区域经济运行的绩效已经达到相对最优，同时也验证了上述经济发展DEA有效区县的效率值评价特征。其他36个区县输入方面都存在着人口、投资或土地要素不同程度的“输入剩余”,表明这些区县在经济发展过程中都存在着要素利用的相对效率不足。人口、投资和土地要素相对于产出而言出现了相对过剩,说明这些区县在经济发展过程中主要依靠人力与资本的高投入实现经济增长，经济增长方式相对处于“粗放型经济增长阶段”，还没有实现层级跨越和发展转变，有待进一步推动经济发展方式的转型升级。

从以上分析结果中可以看出，各个区域的具体投入剩余和产出亏空情况有很大不同。以巴南区为例，在现有的产出水平下，固定资产投资可以减少约27.93亿元,土地行政面积可以减少约682.34平方公里。其他35个经济发展非DEA有效的区县也存在着类似的现象。从投入剩余方面看，有26个区县出现人口要素剩余，有6个区县出现固定资产投资剩余，有36个区县出现土地要素剩余。从输出亏空的角度分析,共有33个区域经济发展非DEA有效的区县都存在着输出亏空现象，这说明绝大多数区县对资源的利用尚处于未充分状态。其中13个区县呈现GDP产出亏空，20个区县呈现地方财政收入产出亏空。在这些区县中除了沙坪坝区、北碚区等23个区县均属于“GDP总量最优”状态。从结果来看，这些区域在经济总量指标(国内生产总值,GDP)上，已经实现了相对最优，输出亏空为0；而大渡口区等16个区县的地方财政收入处于相对最优状态，其输出亏空也均为0。

从上述重庆城市经济发展DEA综合分析的结果看，在其经济快速发展过程中，经济运行的效率仍然普遍偏低。大部分区县处于DEA相对无效的发展状态，且各个区县经济发展效率存在较大差异，这主要是由各个地区的区域管理水平及其自身发展条件所导致的。各个区县经济发展的规模报酬变化仍然表现出不同的特征，有些地区的规模处于过量的水平，有些地区则处于规模不足的水平，这些都可以作为今后重庆市各区县经济政策调整过程中的可靠参考依据。

五、主要结论及展望

综上所述，城市经济作为一个投入产出系统，必须通过科学的方法来评价区域发展的绩效，进行定性和定量相结合的深入剖析，以此来衡量系统运行顺畅与否。通过以上对重庆市经济发展绩效评价的实证分析，可以看出数据包络分析不失为一种适用可选的科学方法。在上述城市经济发展评价过程中，首先可以通过计算DEA模型效率值来帮助判断城市经济系统运行中资源利用总体效率的高低，对这一综合效率进行分解，进一步探究影响城市经济运行效率不高的原因，找到城市运行问题的根源，再进行对症下药，在后期城市经济运行中提出针对性的措施，来不断提升城市经济发展的绩效，进行形成城市经济系统螺旋式的上升。

此外，运用数据包络分析模型评价城市经济系统所获得的详细信息在城市管理决策中可以发挥很大的作用。一方面是把DEA综合效率分解为技术效率和规模效率后，可以帮助城市管理者探究城市经营不善是由规模不够大而导致的效率低下，还是管理创新动力不足而导致的。从而找到城市发展动力不足的根本性问题，为破除城市经济发展的瓶颈奠定基础。另一方面是通过进一步的投入剩余和产出亏空分析，深入探究在城市经济发展中投入方面是哪些因素未发挥最佳作用。比如是人力资源不足、投资额不足还是土地供应不充分。了解产出方面还有哪些提升的空间，比如财政收入存在潜力还是国民生产总值有待挖掘。这两个投入产出方面的影响因素的对城市经济发展至关重要，为城市决策进一步理清了思路，从而保障城市经济持续健康发展的同时，能够最佳地利用各类要素资源，维护城市经济发展的高效状态，实现城市发展与自然循环的和谐统一。

最后，在城市经济发展绩效评价的过程中，为了确保获得的绩效评价结果更加准确，提供更加可靠的依据，使城市经济运行的诊断更加科学，可以进行时间序列的DEA评价动态分析，以进一步了解城市经济运行绩效在时间上的变化情况。另外，为了更全面地衡量城市经济发展绩效，还可以对DEA评价指标进行完善。例如将绿色GDP指标、生态发展指标等作为城市系统产出的补充，以使评价结果更加科学，这些都可以成为今后这一领域研究和努力的深入方向。

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责任编辑：吴 强

Research on the Efficiency Evaluation of City Econom ic Development—Based on Em pirical Research in Chongqing City

LIN Changhua
(Fujian Academy of Social Sciences,Fuzhou Fujian 350001,China)

Taking the economic development of Chongqing city as an example,selecting the capital,land and human factors as inputelements of economic system of the city,with GDP and local fiscal income as output elements of system of the city,the economic performance was evaluated from the perspective of input-output system by DEA methods,and the reasons for the differences in the city economic operation performance were explored,and the impact on the city economy efficiency by technical factors and scale factorswas obtained.The results show that the reason of low DEA efficiency of the city economic operation system ismainly caused by two aspects of technical inefficiency and scale inefficiency.The correspondingmeasures should be taken to promote the efficiency of city developmentbased on the different types of problems in the city decision.

city economy;performance evaluation;Chongqing city;DEA model

F293

：A

：1673-8004（2015）01-0081-08

2014-04-28

本文系福建省社会科学规划基金重点项目“福建农村城镇化地区差异与路径选择”（项目号：2013A030）；福建社会科学院2014年三级课题“全面深化改革下转变政府职能研究”（项目号：53141001）的研究成果。

林昌华（1981— ），男，福建柘荣人，助理研究员，硕士，主要从事区域经济与城市经济研究。