民族八省区城镇化发展质量研究

吴开松　张雄

摘要

本文以2007-2014年民族八省区的相关社会经济统计数据为样本，基于柯布—道格拉斯的生产函数理论，将民族八省区的城镇化发展过程概括为各类资源要素投入进而得到相应产出的过程，运用数据包络分析方法，计算民族八省区城镇化发展质量的评价指数，进一步分析民族八省区城镇化发展质量水平。研究结果显示：民族八省区的城镇化发展质量评价指数区域间差异性显著，在时间序列上大部分省区呈现不同程度的下降趋势，云南、广西和贵州主要受资本和资源要素过度投入影响，近年来城镇化发展质量评价指数逐年下降；新疆和宁夏两省区主要受第二三产业从业人口外流影响，导致第二三产业地区生产总值增长缓慢，城镇化发展质量指数呈一定的下降趋势；通过优化路径分析，民族八省区城镇化发展的投入要素优化存在巨大空间。

关键词城镇化；数据包络分析；民族八省区

中图分类号F301.24文献标识码A文章编号1002-2104（2016）06-0148-07

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.06.019

城镇化是一个国家或地区社会、经济发展水平的重要标志，也是人类社会走向文明和进步不可逾越的历史阶段[1]。由于自然、经济、历史等多方面的原因，我国民族地区城镇化发展水平远远落后于全国的平均水平。随着各级政府及社会对民族地区的日益重视，民族地区城镇化水平不断提高，民族八省区的城镇化水平从2007年的36.39%逐步上升到2014年的47.82%[2]，仍然低于2014年全国平均水平54.77%约7个百分点[3]，民族八省区城镇化水平总体上仍然较低。全国人大财经委副主任贺铿在《2013网易金融论坛》上表示，我国旧城镇化的城市化率虽然很高，城市化的质量却不是很高。我国现状城镇化过程中存在2.36亿农民工，没有真正的市民资格，扣除这部分流动人口，真实的城市化率不够35%；同时，城镇化发展过程中一味地发展大城市，容易产生环境恶化、交通拥堵、空气污染等严重的大城市病。城镇化过程中民族地区同样存在城镇化质量问题，发展的好坏直接关系到民族地区长期以来的社会经济结构调整以及相应的全局产业发展等问题，也涉及区域的城镇规划、基础设施建设、城市支撑力等问题[4]。

随着民族地区社会经济发展，城镇化进程的快速推进，学术界对民族地区城镇化发展关注日益增多。蒋致洁以甘肃省为例，分析了长期以来民族地区社会经济发展以项目导向、资源导向的发展战略的利弊得失，认为民族地区城镇化应由原来单纯追求“硬件”增长速度的发展模式转向重视区域人的综合素质的提升，城镇化发展确立以人为本、科教先行，重视城镇化发展中的“软件”建设、综合配套“硬件”建设的全新发展思路[5]。王国发分析认为民族地区人口相对存在劣势，如大多数居民思想观念较为落后、文化素质相对较低，整个区域来看农业人口占总人口的比重大、其中贫困人口分布较广，研究表明民族地区农村剩余劳动力转移难度较大，在一定程度上影响了民族地区城镇化的效率[6]。冯尚春研究认为当前民族地区的城镇化发展不能盲目照搬或模仿发达地区已有的发展模式或发展经验，民族地区的相对落后性决定民族地区城镇化发展方式的特殊性[7]。麻三山研究认为民族地区的城镇化由于区域自然条件、社会发展历史、传统计划体制等多层次的原因，仍受到很多方面的限制而存在不少问题，严重的阻碍了民族地区城镇化的步伐[8]。李先进研究认为

民族地区城镇化发展应考虑区域经济社会发展的差异性和不平衡性，同时更应从社会的长远发展来分析城镇化给农业经济、民族文化、子女成长、农民工生理和心理健康等所带来的严重负面影响，探索民族地区城镇化实现跨越式发展的切合实际的道路[9]。张建英通过研究归纳了民族地区城镇化发展中普遍存在的问题，包括城市规划落后；基础设施落后；城市管理手段落后；城市管理体制不顺；财政资金困难和市民素质不高等问题[10]。游涛认为城镇化是民族地区农村经济发展的必然选择，是实现农村劳动力向非农业部门转移的有效途径，民族地区的城镇化发展可以加快农业产业化、现代化进程，是促进国民经济快速增长的持久动力源泉和新的增长点[11]。罗维有研究表明城镇化水平与国民生产总值呈正相关的双向互促因果关系，进而积极推进城镇化进程，是民族地区地方经济持续快速增长的强大动力[12]。在前面学者研究成果的基础上，本文通过构建模型测算民族八省区城镇化发展质量评价指数，从数量与质量并重的角度评价民族八省区城镇化发展状况，针对民族八省区城镇化发展过程中的投入要素进行了优化路径分析。

1研究区域及研究方法

1.1研究区域概况

民族八省区作为我国主要的民族地区，从区域范围上来看包括内蒙古自治区、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区、西藏自治区、广西壮族自治区、贵州省、青海省和云南省，幅员辽阔，土地总面积约为567万km2，占全国土地总面积的60%左右。2014年民族地区社会经济发展取得显著成就，主要社会经济指标同比上一年度有较大幅度提升，民族八省区的GDP总计64 533亿元，增速达到10.7%，占全国GDP的11.34%；全社会固定资产投资总额达到54 160.43亿元，占全国全社会固定资产投资总额的12.41%；总人口达到1.88亿人，占全国总人口的13.79%[2]；其中城镇人口达0.82亿，占全国城镇总人口的11.25%；另据国家民委网站发布消息称民族八省区农村贫困人口数为2 562万，整体上比上一年度统计数据下降559万，下降比例为17.9%，对比全国同期贫困人口下降比率为16.7%，统计数据显示民族八省区贫困人口下降比率快于全国；同时，相比其他地区民族八省区总体贫困人口基数较大，仅贵州省、广西壮族自治区、云南省三个地区的农村贫困人口规模就超过了两万人，三个地区农村贫困人口占民族八省区的比重高达为79.6%，占全国的四分之一左右。

1.2研究方法

1.2.1数据包络分析（DEA）方法简介

本文基于C-D生产函数理论，运用数据包络分析方法构建民族八省区城镇化发展质量评价指数模型。数据包络分析方法（DEA）是美国著名运筹学家Charnes等早期提出的一种同类决策单元投入产出要素比较分析的方法[13]。由早期的同类决策单元单输入输出模型发展到多要素投入产出的有效性评价，DEA方法极大地方便了生产函数理论的应用，同时体现了在有效避免主观因素影响、过程中简化算法及减少相应误差等方面的优势。到目前为止，数据包络分析方法已成为众多学科领域研究常用的分析工具和研究手段[14]。

1.2.2民族八省区城镇化发展质量评价DEA模型

本文将民族八省区城镇化发展过程抽象为区域经济社会系统运行过程，借鉴柯布—道格拉斯的生产函数理论，将此过程概括为各类资源要素投入和产出的过程。在此假设基础上采用DEA中的C2R模型研究民族八省区城镇化发展质量水平。假设以每个省区作为决策单元，以DMUk（k=1，2，…，q）表示；第k个省在城镇化发展过程中有i类投入要素，相应地得到j类产出。设DMUp的输入、输出为（xip，yjp），则评价DMUp的相对有效性C2R模型为：

1.2.3民族八省区城镇化发展质量评价指标选取及描述性统计

对于城镇化发展水平高低的评价，当前公认的通过城镇人口占总人口比重来衡量一个地区的城镇化水平，人口城镇化指标是反映一个地区城镇化发展水平的重要指标[15]，但是更多的体现在数量上，没有反映地区城镇化发展质量（即经济产出）水平。所以，本文通过人口城镇化指标和经济产出指标来综合评价城镇化发展水平。本文分别选用区域人均固定资产投资总额、地均固定资产投资总额、地区人口密度、地区第二三产业从业人口密度、区域单位面积建成区能源总消费量和人均建成区面积表示城镇化发展过程中的资本、资源和劳动力三要素投入，用城镇人口占总人口比重和第二三产业地区生产总值占地区生产总值的比重表示城镇化发展过程中的综合产出，即在各投入要素既定的条件下，综合产出越高，城镇化发展质量评价指数越大，反之亦然（表1）。

1.2.4民族八省区城镇化发展质量评价指标数据修正

由于数据包络分析方法研究不同决策单元投入产出效率是基于生产前沿面的计算，即数据包络分析模型分析的是决策单元的相对效率，由于选取的是不同时间点的投入产出指标，所以评价结果不具有绝对的可比性，进而不能反映决策单元在时间序列上评价结果的变化趋势[16]。要进一步探索民族八省区城镇化发展质量的时间序列的变化趋势，则需要将评价指标中受时间变化影响显著的经济指标统一折算到统一时点，忽略时间序列的一些次要因素影响，可以将计算结果近似认为是同一生产前沿面计算得到，进而具有可比性。

学术界通常采用以下3种方法来确定折现率：安全利率加风险调整值法、收益与价格比率法和投资风险与投资收益率综合排序插入法[17]。大多数已有类似研究通过采用安全利率加上风险调整值的测算方法计算折现率都达到了较好的效果。因此，本文选择安全利率加上风险调整值的方法求取折现率比较合适。

2研究结果分析

2.1民族八省区城镇化发展质量评价指数计算

将搜集的民族八省区城镇化发展质量评价的相关指标数据汇总，将相应的评价指标经过修正后，输入MaxDEA 5.2软件，选择C2R模型计算得到民族八省区城镇化发展质量评价指数（表2）。

2.2民族八省区城镇化发展质量评价指数计算结果分析

总体来看，民族八省区除了青海和内蒙古两省区外，其余各省城镇化发展质量评价指数逐年降低。从时间序列上来看，测算结果显示民族八省区2007年城镇化发展质量评价指数达到最优的有7个省，到2014年城镇化发展质量评价指数达到最优的仅有2个省。从人口结构城镇化指标来看，民族八省区的城镇化率又是逐年提高的，由2007年的36.39%提高到2014年的47.82%，这说明随着民族八省区城镇化发展，虽然数量上表现为城镇人口占总人口比例逐年上升，但是体现质量的经济产出方面并没有同比例的增加，二、三产业GDP占地区GDP的比重的增加严重滞后于人口城镇化的步伐。从投入角度来看，人均固定资产投资总额由2007年的人均5 637.26元提高到2014年的人均25 717.29元；地均固定资产投资总额由2007年每平方公里34.98万元增加到2014年的194.14万元；每平方公里建成区能源总消费量由2007年的12.45万吨标准煤增加到2014年的16.17万吨标准煤，资本和资源投入分别增加356.2%和44.25%，但第二三产业产值增加幅度与投入相比同等偏低。

从各省区情况来看，云南、新疆、广西、宁夏、西藏和贵州城镇化发展质量评价指数在时间序列上都呈现下降趋势。其中，云南、广西和贵州城镇化发展质量评价指数下降幅度最大，分别由2007年的城镇化发展质量评价指数最优下降到2014年的0.363 3、0.310 3和0.318 7。虽然云南、广西和贵州人口城镇化率有一定幅度的提升，分别由2007年的29.51%、33.62%和26.87%增长到2014年的39.35、43.53%和36.41%；但是8年间云南省的人均固定资产投资总额同比增长320.77%、地均固定资产投资总额同比增长340.54%，对应的第二三产业地区生产总值占地区GDP的比重同比只增加了4.86%。广西的人均固定资产投资总额8年间同比增长610.8%、地均固定资产投资总额8年间同比增长471.06%，对应的第二三产业地区生产总值占地区GDP的比重8年间同比只增加了3.02%。贵州的人均固定资产投资总额2007年到2014年同比增长513.22%、地均固定资产投资总额2007年到2014年同比增长472.78%，对应的第二三产业地区生产总值占地区GDP的比重2007年到2014年同比只增加了6.59%。以上数据比较可以看出云南、广西和贵州三省在城镇化发展过程中资本、资源和劳动力三要素投入的极不协调，严重制约了城镇化发展过程中的人口城镇化和经济产出，经济产出相对资本投入严重不足，以及二三产业经济产出同比增长偏低导致城镇化发展质量评价指数逐年降低。其次，新疆和宁夏两省城镇化发展质量评价指数下降幅度也比较明显。但与其他省区不同的是，虽然新疆和宁夏地区人口密度是增加的，分别由2007年的每平方公里12人和90人增加到2014年的每平方公里14人和98人，分别提高11.06%和8.55%；但两个省区的地区第二三产业从业人口密度却是下降的，分别由2007年的每平方公里0.64万人和0.56万人降低到2014年的每平方公里0.54万人和0.44万人，分别同比降低了16.16%和21.63%。由此可见，新疆和宁夏两省城镇化发展质量评价指数下降主要是由于地区第二三产业从业人口外流导致第二三产业地区生产总值增长缓慢，进而影响城镇化发展总体经济产出。西藏的城镇化发展质量评价指数虽然在时间序列上呈现下降趋势，但下降幅度较小。评价指数显示西藏分别在2007年、2008年、2009年、2011年和2012年的城镇化发展质量评价最优，2014年评价指数最低也是0.982 9，可见西藏整体上城镇化发展质量相对水平较高。从各指标值来看，西藏的人均固定资产投资总额8年间同比增长229.75%，这在民族八省区中是增长最慢的，增长率不到广西和贵州的一半。但是第二三产业地区生产总值占地区GDP的比重2007年到2014年同比增加了9.72%，接近其他地区的两倍。另外，西藏的地区第二三产业从业人口密度2007年到2014年也增长了27.5%，明显高于其他省区，居八省区首位，这和西藏近年来大好产业发展形势有密切的关系。内蒙古自治区和青海省的城镇化发展质量评价指数相对较高，8年间两省区城镇化发展过程中的资本、资源要素投入和经济产出呈现同比增长较为协调，而城镇化发展质量评价指数小幅度的波动，主要是以地区第二三产业从业人口密度表示的人力资源要素投入八年间波动变化所致。

2.3民族八省区城镇化发展质量水平优化路径分析

数据包络分析（DEA）方法基于生产前沿面理论，通过测算决策单元（DMU）的投入产出观测数据与生产前沿面之间的差距，来评价决策单元（DMU）既定投入产出数据的有效性。如果决策单元（DMU）的投入产出数据为DEA无效，可以进一步对该决策单元（DMU）的投入产出进行调整，使投入产出数据达到生产可能集的生产前沿面上，使决策单元的投入产出数据达到DEA有效[15]。数据包络分析方法对决策单元（DMU）投入产出存在的冗余量的测算为相应的投入产出优化提供一个可行的思路。

从2007—2014年民族八省区城镇化发展质量评价结果中可以看到，大部分地区不同的时间序列上的评价结果都是DEA无效的。由于产出要素的不可控性，运用数据包络分析（DEA）方法对各地区投入指标冗余量分析，可以得到民族八省区城镇化发展的投入要素优化方案（表3）。

从投入要素优化来看，云南、广西和贵州三省区城镇化发展质量评价指数下降幅度最大，那么对应的在时间序列上表现为人均固定资产投资总额、单位面积建成区能源总消费量和人均建成区面积三大投入要素的冗余量逐年增大。如云南省人均固定资产投资总额2008年冗余量是651.65元，到2010年冗余量是2 779.35元，到2012年冗余量是6 792.67元，到2014年冗余量增加到10 702.77元，可以看出云南省人均固定资产投资总额在时间序列上呈现逐年增长的趋势，而且冗余值增长趋势较快，年均增长129.8%。因此，从投入要素的冗余值角度也验证了云南、广西和贵州三省区共同之处就是人均固定资产投资总额、单位面积建成区能源总消费量和人均建成区面积三大投入要素的过度投入导致城镇化发展质量逐年下降。

分析新疆和宁夏两省的投入要素冗余值，发现资本投入要素和资源投入要素的冗余值在时间序列上整体呈现上升趋势，并随时间有一定的波动幅度；但是第二三产业从业人口密度的冗余值却是逐年减小。例如新疆在2007年的每平方公里第二三产业从业人口冗余值为0.23万人，到2011年冗余值下降为每平方公里0.19万人，到2014年冗余值下降为每平方公里0.12万人。测算数据也表明新疆和宁夏两省区近年来第二三产业从业人口外流导致城镇化发展质量逐年下降。内蒙古、青海两省区各投入要素冗余值都相对较小，优化调整幅度不是很显著，各投入要素相比，资本投入要素相比其他两大投入要素的冗余值相对较高。

3结论与讨论

3.1结论

（1）通过2007-2014年民族八省区城镇化发展质量评价，发现城镇化过程中近年来大部分民族地区城镇化发展质量成下降趋势。研究结果表明云南、广西和贵州由于资本和资源要素过度投入，以及二三产业经济产出同比增长偏低，致使城镇化发展质量评价指数逐年成显著地下降趋势；新疆和宁夏两省近年来由于受人力资源外流影响，尤其是第二三产业从业人口密度近年来明显下降，导致城镇化发展质量评价指数存在一定的下降趋势；而青海和内蒙两省区在城镇化发展过程中由于资本、资源和劳动力三要素投入较协调，测算的城镇化发展质量评价指数相对较高。

（2）民族八省区城镇化发展的投入要素优化分析显示，总体上各省区城镇化发展投入要素优化主要是缩减资本和资源要素投入规模；不同的是新疆和宁夏两个省区投入要素优化需要在一定程度上增加人力资源投入，这主要是受严重人力资源外流影响；其它省区城镇化发展投入要素优化一方面是要降低各要素的无效投入，另一方面是要协调各投入要素规模达到最佳配置，进而提高人口城镇化率和地区第二三产业产出，促进城镇化发展质量提升。

3.2讨论

目前，较为公认的衡量区域城镇化的标准是人口城镇化率，但由于城镇化过程的复杂性，用单一标准衡量城镇化往往有失偏颇。目前学术界就城镇化发展状态的评价没有一个全面性的标准。本文尝试将民族八省区城镇化发展过程抽象为区域经济社会系统运行过程，借鉴柯布—道格拉斯的生产函数理论，将此过程概括为各类资源要素投入和产出的过程，在此假设基础上，运用数据包络分析（DEA）研究民族八省区的城镇化发展过程，综合考虑了城镇化发展在数量和质量方面的表现。同时，本文为了便于研究，忽略了对城镇化发展存在影响的一些其他因素，以及受数据收集影响，评价指标选择的合理性等问题有待更进一步的深入研究。

（编辑：徐天祥）

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Abstract

Based on CobbDouglas production function theory ， choosing 2007-2014 data of eight ethnic provinces including Inner Mongolia， Ningxia， Xinjiang， Tibet， Guangxi， Guizhou， Qinghai and Yunnan. As a sample， this paper analyzed urbanization development in eight ethnic provinces， with the method of data envelopment analysis. It summarized the urbanization development process in eight provinces as the development process of all kinds of resources input and output. The results show that the evaluation index of urbanization development of eight provinces presented different degrees of decline trend under the effect of different factors. The urbanization development evaluation index of Yunnan and Guangxi and Guizhou provinces had a downward trend which was mainly affected by excessive investment of capital and resources. Urbanization development process in Xinjiang and Ningxia was mainly affected by human resources outflow in secondary and tertiary industryes， so their evaluation index of urbanization development declined and total output value in secondary and tertiary industries slouly increased.Optimization result of urbn development evaluation index showed that great space existed in input elements of urbanization development of eight provinces.

Key wordsurbanization development； data envelopment analysis； eight ethnic provinces