长三角城市可持续发展能力评价研究

査奇芬 段梦杰

[摘要]长三角地区是我国先进发展的代表，也是我国不断走向世界的领军者。但近年来，该地区出现了一些阻碍城市进步的情况，包括资源大量消耗、大气污染加剧、生态平衡受到破坏。利用典型相关分析与数据包络相结合的方法对该地区可持续发展能力进行评价，发现长三角可持续发展能力存在地域性差异，且部分城市可持续发展能力较低。并为长三角的可持续发展提供了科学的对策建议，同时也为城市绩效评价提供一个新的思路。

[关键词]可持续发展能力；长三角城市群；修正的DEA；典型相关分析

[中图分类号]F299.2 [文献标识码]A

前言

长三角在“一带一路”的全方位开放格局中战略地位举足轻重。近年来，该地区以推进供给侧结构性改革为主线，在新常态下经济平稳增长。2016年，两省一市（上海、江苏和浙江）GDP达12.3万亿，比上年增长了7.8%；但也存在着一定的资源环境问题，2013 ～ 2015年长三角的臭氧评价超标率分别为13.2%、20.2%和20.1%，且有逐年上升趋势。

我国较早开始可持续发展研究的中科院学者牛元文将其定义为经济-社会-自然相协调的矢量。胡宗义等发现金融发展不均衡严重影响我国经济可持续发展。对于可持续发展的实践研究也较多，如张立新等通过均方差赋权和非整秩次WRSR对山东省农业可持续发展能力进行评价，发现优化资源配置和发展多功能农业对农业可持续发展能力有較大提升；吴凡等充分考虑了资源、社会、生态、经济和创新驱动五个方面，为城市可持续发展能力评价提供了更为科学的指标体系。从我国目前研究的成果来看，所采用的评价方法比较集中，在指标选取方面不同学者也有不同的见解。本文采用修正的DEA方法对研究方法进行简单地探索，以期能够寻求更加合理有效的评价方法。

1 长三角可持续发展能力评价指标的建立

可持续发展与经济发展、社会进步以及资源环境状况密不可分，因此在对城市可持续发展能力进行评价的时候应着重从这几个方面分析。根据可持续发展能力的影响因素、遵从可持续发展能力评价指标的选取原则并结合长三角地区的实际情况，本文将可持续发展能力评价指标体系分为4个二级指标和8个三级指标（其中逆向指标归入成本指标中）。具体指标的选取情况如表1所示。

为使研究结果对比更明显且更有区分性，本文选取的研究对象为长三角地区的江苏、安徽和上海的18市。最终选取的输入变量包括：X1二氧化硫排放总量（万t）、X2工业固体废物产生量（万t）、X3固定资产投资额（亿元）、X4从业人员数（万人）；输出变量包括：Y1GDP（亿元）、Y2进出口总额（亿美元）、Y3卫生技术人员数（万人）、Y4城市人均可支配收入（元）。为更好地反映长三角城市群可持续发展能力的近期发展情况，本文所用数据为2014和2015两年，数据来源于2015年和2016年的《上海统计年鉴》、《江苏统计年鉴》和《安徽统计年鉴》。

2 修正DEA方法介绍

2.1 修正DEA的提出和原理

本文选取的是由Charnes和Cooper等人提出的CCR模型和Banker等提出的BCC-DEA模型。本文的决策单元为18个，输入和输出变量个数为8个，刚满足Banker法则：DMU数量必须是输入和输出变量之和的两倍以上，否则DEA效率的区别能力会变弱。国内有学者认为在给定DMU的情况下，若评价指标扩大到一定程度会使所有的决策单元有效性接近1。这表明为提高DEA效率的区分性应减少输入和输出变量的个数，但删除变量就会损失信息。成本指标之间和效益指标之间可能存在着相关关系，这也会使所得结果偏离实际。因此需要对分析方法进行修正。

修正DEA是典型相关分析与DEA相结合的方法。典型相关分析主要用于识别并量化两组变量之间的关系，得到的输入变量和输出变量之间具有最大的相关性，而输入或输出变量内部的相关性却很小。这巧妙地避免了由于各变量之间存在相关性而对研究结果造成影响的问题，既能保留原始信息又可减少变量个数，同时兼顾原始DEA方法的优点，增加传统DEA效率测度的准确性和效率区分能力。

2.2 指标的典型相关分析

理论上，固定资产投资额增加会导致从业人员数增加，进出口总额会影响该地区生产总值等。因此，所选指标之间可能存在一定的相关关系。利用SPSS 19.0对原始变量进行分析的结果所示各成本指标之间和各效益指标之间确实均存在很强的相关性，与上述分析一致，如成本指标X1二氧化硫排放总量和X4从业人员数相关系数达0.838，而效益指标Y1GDP和Y2进出口总额相关系数达0.947。此外，其他指标之间也存在不同程度的相关性，这会对DEA分析产生很大的影响。

原始变量典型相关分析结果显示：2014和2015年前三对典型变量的相关系数均在0.8以上，最大的达到0.996。显著性检验（α=0.001）结果显示：2014和2015年原始数据的前三对典型变量p值均为0.000<α，而两年的第四对典型变量的p值均大于α。除此之外，2014和2015年数据的第一个典型相关系数的平方均大于0.99，即都占有99%以上的输入输出信息，而两年的第二、三典型变量也均占有70%以上的输入输出信息。决策单元18个综合变量6个，也符合Banker提出的经验法则。

3 长三角城市可持续发展能力的修正DEA评价

通过典型相关分析得到的综合变量存在指标数值为负的情况，而DEA要求变量严格非负。因此还需对典型变量进行修正，这里取e为底的指数将其正数化。利用正数化后的综合变量进行DEA分析，得到的结果如表2所示。

表2可看出，2014年江苏省9个城市中只有4个城市可持续发展能力较高，安徽省8个城市中有6个可持续发展能力低下，且两个省会城市可持续发展能力都不佳。2015年该地区的城市可持续发展能力有所改善，安徽省可持续发展能力较低的城市由6个减少到3个，而江苏省的可持续发展能力较低的城市有所变化但数量未减少。

上述分析表明，2014～2015年长三角上海、江苏和安徽18个城市的大部分地区可持续发展能力是较高的，但仍有个别地区能力较低，且可持续发展欠佳的城市个数2015比2014年有所减少。这表明，近年来各地区都在重视可持续发展，采取了一系列改善环境的措施并取得一定的成就。但经济发展带来的资源环境恶化仍比较严重，即使是在发达地区，可持续发展能力仍不能达到所有城市都较高。

4 结论与建议

长三角城市群虽是较发达地区，但其部分城市仍存在可持续发展能力较低的现象，这为今后的发展敲响警钟。长三角地区可持续发展能力较低的主要原因是投入冗余，但各个地区的情况略有差别：江苏主要是投入冗余；而安徽则是投入冗余和规模问题的双重影响。为提高各地区可持續发展能力，各城市应根据实际情况进行生产调整，比如：南通、无锡、盐城、镇江、泰州存在投入严重过剩的现象，在今后的生产中应适量减少投入，降低浪费；盐城、扬州和安徽大部分地区除存在投入冗余的现象还表现出产出不足，这些地区除适当减少投入的增加外，还应注重技术效率的发展，提高产出能力。上海、常州等可持续发展能力较高的城市也应总结本地区发展的经验，保持现有状况的同时寻求更大发展突破。

本研究选取的时间序列较短且分析时存在一个隐形的假设，即不同年份的技术效率水平相同，这其实与实际并不相符；利用修正DEA进行综合效率评价后，进一步分析不同DEA有效城市间的细微差别难以实现。这些都将在今后的研究中不断完善。

[参考文献]

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[2] 胡宗义，刘亦文，袁亮.金融均衡发展对经济可持续增长的实证研究[J].中国软科学，2013（7）：25-38.

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[4] 吴凡，苗韧.城市可持续发展能力评估体系构建研究[J].生态经济，2017，33（3）：105-109.

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