安徽省资源型城市转型效率分析

文/姚德利 范金梅（安徽理工大学）

资源型城市是指主导产业为本地区矿产等自然资源开采、加工的城市。随着矿产资源的开采甚至是掠夺性的开发，资源型城市所独有的资源禀赋优势逐渐消失，对地方的经济社会发展提出严峻挑战。自2013 年国务院发布《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020 年）》以来，资源型城市转型发展越来越受到重视。本文以《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020 年）》中确定的安徽省资源型城市为研究对象，选取剔除县级市的共9 个地级资源型城市作为研究样本，探讨分析转型效率。

一、评价指标的选取

1.投入产出指标选取

资源型城市作为一类特殊的城市群体，其转型是一个复杂的投入产出过程，能否通过低水平的传统工业投入和能源消耗实现高水平的城市发展是衡量其转型效率的重要标准。本文从资本、能源、劳动力三个方面进行投入指标的选取，同时考虑资源型城市对工业和能源消耗的依赖性，以工业固定资产投资作为资本投入指标、以城市能源消耗总量（万吨标准煤）作为能源投入指标、以工业从业人数（采掘业，制造业，电力、燃气及水的生产和供应业从业人员之和）作为人员投入指标。

从产业结构、民生和环境三个方面进行产出指标的选取，以第三产业增加值占GDP 的比重作为产业结构产出指标，以城镇居民可支配收入作为民生产出指标，以建成区绿地率作为环境产出指标。统计结果见表1。

表1 投入产出指标的描述性统计

2. 环境变量的选取

本文从地区经济水平、城市化水平、政府支持水平和城市教育水平四个方面对环境变量进行选取。选择人均GDP 代表地区经济发展水平环境变量，城镇化率代表城镇化水平环境变量，一般公共服务占城市财政支出比重代表政府支持水平环境因素，选择每十万人拥有大专及以上受教育人口代表城市教育水平环境变量。统计结果见表2。

表2 环境因素的描述性统计

二、 基于三阶段DEA 模型的安徽省资源型城市转型效率静态分析

首先运用传统DEA-BCC 模型对安徽省9 个资源型城市转型发展效率进行测度，然后运用SFA 回归模型剔除环境因素和随机扰动对测度结果的影响，最后再次使用DEA-BCC 模型分析剔除环境因素和随机扰动后的安徽省资源型城市转型效率。

1. 第一阶段安徽省资源型城市转型效率分析

在不考虑环境因素和随机扰动的影响下，对各资源型城市转型发展情况进行分析，具体分析结果见表3。

表3 第一阶段：2013—2019 年安徽省资源型城市转型效率测度分析

从安徽省整体角度来看，安徽省资源型城市转型综合效率平均值为0.884，距离技术前沿面相差11.6 个百分点。由图1 可以看出，安徽省资源型城市转型效率整体并不十分稳定，且一直未达到技术前沿面。其中，2013 年和2014 年的综合效率平均值小于0.884，分别为0.809、0.856，这可能是因为2013 年和2014 年处于《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020 年）》发布初期，资金、政策支持等各方面不到位；其余年份综合效率平均值均在0.884 以上，其中2015 年和2019 年的综合效率平均值大于0.9，处于综合效率相对较高水平。

图1 第一阶段2013—2019 年安徽省资源型城市转型效率均值

安徽省资源型城市转型总体呈现出纯技术效率>规模效率>综合效率的趋势，纯技术效率平均值为0.964，保持较高的发展水平，说明各市政府的管理决策水平较高。安徽省资源型城市纯技术效率平均值与安徽省资源型城市规模效率平均值两者之间相差4.6 个百分点，说明主要是规模效率限制了安徽省资源型城市转型综合效率的进一步提升，安徽省资源型城市转型发展距最优生产规模还存在一定的差距。

2. 第二阶段SFA 模型回归分析

利用Froniter4.1 软件，将上一阶段计算结果中获得的松弛变量（投入目标值与初始值的差）作为因变量，地区经济水平、城市化水平、政府支持水平、城市教育水平四个环境变量作为自变量，建立SFA 模型进行回归分析，结果见表4。

表4 第二阶段SFA 结果

在SFA 回归模型中，各个环境变量的回归系数值代表的是该环境变量对投入冗余的作用效果。当回归系数值为负数时，表示若增加该环境变量会降低相应资源投入的冗余值，从而提高整体效率；如果回归系数为正值，表示若增加该环境变量会提高相应资源投入的冗余值，从而降低整体效率。

回归分析结果的σ2和γ都通过了1%的显著性检验，说明在评价安徽省资源型城市转型效率时有必要运用SFA 回归分析来剔除环境因素和随机扰动的影响。且3 个松弛变量的γ值均接近1，通过了1%的显著性检验，表明管理无效率对投入冗余有很大影响。除了地区经济水平对工业固定资产投资松弛变量无显著影响、城市化水平对工业固定资产投资松弛变量和能源消费总量松弛变量无显著影响外，其他环境变量都通过了显著性检验。具体分析如下：

（1）地区经济水平。地区经济水平对安徽省资源型城市工业从业人员松弛变量和能源消耗总量松弛变量的回归系数为正值，说明人均GDP的增加会加大工业从业人员和能源的冗余。地区经济水平对工业固定资产投资松弛变量的系数也为正，都是没有显著影响。首先，随着地区经济水平的提高，投入到生产过程中的能源总量也会增多，而粗放的发展模式使得过分重视产出量，缺乏对资源的统筹安排，盲目扩大生产规模，容易造成资源的浪费；同时会吸引更多的人参与到工业这一行业，而目前的工业生产岗位和就业人员数量之间无法取得平衡，过多的资金投入只会增加工业从业人员的冗余量。

（2）城市化水平。城市化水平与工业从业人数松弛变量的回归系数为正值，说明城市化水平的提高会加大工业从业人数的冗余；工业固定资产投资松弛变量和能源消耗总量间的关系表现为不确定。城市化水平的提高表示更多的人口从农村涌向城市，需要更多的就业岗位来容纳这些人口。而城市发展的速度跟不上人口城镇化的速度，产业规模的限制使得无法提供适量的就业岗位。

（3）政府支持水平。政府支持水平与3 项投入松弛变量的回归系数均为负值，说明政府一般公共服务支出力度的加大对资源型城市转型发展有显著促进作用。随着政府一般公共服务支出占财政总支出比例的增大，社会整体环境向着更好的方向发展，通过培训等方式提高劳动力就业素质，明确投资方向，使得资金投入得到合理有效的使用，对能源投入进行合理调配，各项资源得到更加充分地利用。

（4）城市教育水平。城市教育水平与工业从业人数松弛变量和工业固定资产投资松弛变量呈正相关，说明随着劳动者教育水平的提高，工业从业人员和工业固定资产投资的冗余量将会增加，造成人力资源和资金的浪费；与能源消耗总量松弛变量呈负相关，说明城市教育水平的提高有利于能源的合理利用，减少能源浪费。

3. 第三阶段调整后DEA-BCC分析

在本阶段对调整后的数据再次进行测算，得出剔除环境因素和随机扰动的安徽省资源型城市转型实际效率值。具体分析结果见表5。

表5 第三阶段：2013—2019 年安徽省资源型城市转型效率测度分析

与第一阶段相比，安徽省资源型城市转型综合效率平均值由0.884 上升为0.908，提高2.4 个百分点；纯技术效率平均值由0.964 上升为0.978，提高1.4 个百分点；规模效率平均值由0.918 上升为0.928，提高1 个百分点。2013 年综合效率平均值低于全省平均值，2014 年综合效率平均值提升到全省平均值之上，2018 年综合效率平均值下降到全省平均值以下，但2018 年综合效率平均值大于2013 年综合效率平均值。不难看出，2018 年规模效率的骤降导致了综合效率的大幅度下降。

由图2 可以看出，第三阶段安徽省资源型城市转型总体仍然呈现出纯技术效率>规模效率>综合效率的趋势，与第一阶段保持一致。纯技术效率平均值与规模效率平均值两者之间相差5 个百分点，比第一阶段稍有增高，说明规模无效率是导致安徽省资源型城市转型综合效率不高的主要原因。

图2 第三阶段2013—2019 年安徽省资源型城市转型效率均值

（1）综合效率分析：由图3 可以看出，经过数据调整之后，各城市转型综合效率均出现不同程度的变化。2018 年，各城市多数呈下降趋势。在第三阶段，始终保持DEA 有效的决策单元仅剩池州一个；淮北综合效率先升后降，2015 年达到1.000，2013年、2017 年、2019 年综合效率均低于全省平均水平；亳州在2018 年降至DEA 无效水平，但仍高于全省平均水平，其余年份均处于DEA 有效水平；宿州和宣城综合效率都呈“上升—下降—上升”趋势，但宿州综合效率始终低于全省平均水平，宣城在2016和2018 年综合效率比全省平均水平高；淮南自2015 年上升至最优水平后，之后一直保持DEA 有效；滁州和马鞍山综合效率发展趋势大体一致，整体发展趋势较为波折，不同的是滁州在2019 年达到DEA 有效水平，而马鞍山综合效率一直低于全省平均水平；铜陵在2013—2017 年一直处于DEA 有效水平，2018 年综合效率骤降，2019 年回到接近DEA 有效水平。

图3 第三阶段安徽省资源型城市转型综合效率对比

（2）纯技术效率分析：从图4 可以看出，各城市纯技术效率大多处于较高水平。淮北、马鞍山、铜陵、池州纯技术效率一直保持最优水平；亳州仅在2018 年略微下降；宿州纯技术效率除2013 年和2019 年低于全省平均水平外，其余年份一直处于最优水平；淮南和宣城纯技术效率发展趋势一致，自2013 年提升至最优水平后，一致保持DEA 有效；滁州纯技术效率表现相对较差，2013—2018 年始终低于全省平均水平，2019 年达到最优水平。

图4 第三阶段安徽省资源型城市转型纯技术效率对比

（3）规模效率分析：由图5 可以看出，各城市规模效率之间差异显著。与综合效率一样，仅有池州一直保持规模效率处于1.000 水平。淮北规模效率先升后降，仅在2015 年达到最优水平；亳州规模效率除2018 年低于最优水平外，其余年份一直处于1.000 水平；宿州规模效率先降后升，除2013年略高于全省平均水平外，其余年份均在全省平均水平之下；滁州规模效率呈稳步上升趋势，在2019 年达到最优水平；马鞍山规模效率在2013—2019 年波动幅度较大，但始终低于全省平均水平；宣城规模效率除2017 年达到最优水平外，其余年份一直低于全省平均水平；铜陵规模效率在2018年骤降，而同时期纯技术效率没有变化，这表明综合效率的下降主要是由规模效率造成的。

图5 第三阶段安徽省资源型城市转型规模效率对比

三、 第一阶段与第三阶段对比分析

1.调整前后安徽省资源型城市达到DEA 有效数对比

由图6 可以看出，从达到DEA 有效水平的城市数量来看，第三阶段DEA 有效城市数除2015 年和2017 年高于第一阶段外，其余年份均低于第一阶段或与第一阶段持平，整体来看略低于第一阶段。第三阶段纯技术效率为1的城市数量除在2018 年低于第一阶段外，其余年份均与第一阶段持平。同时，无论是在第一阶段还是第三阶段，规模效率为1 的城市数量都明显少于纯技术效率为1 的城市数量，再一次说明资源型城市实现转型综合效率有效提高的关键在于规模效率的提高。

图6 第一阶段与第三阶段达到DEA 有效城市数量对比

2.调整前后安徽省资源型城市平均效率值对比

由图7～图10 可以看出，在排除环境因素和随机扰动的干扰后，安徽省资源型城市转型各项效率值产生了一定幅度的变化。具体表现为：第三阶段综合效率平均值有显著提升，除2018 年外，其余年份均高于第一阶段的综合效率平均值；分解来看，纯技术效率平均值和规模效率平均值分别也有所提高。说明在剔除环境因素和随机扰动之后，安徽省资源型城市转型效率趋于合理化。外部环境因素限制了安徽省资源型城市转型效率的提高。

图7 调整前后安徽省资源型城市转型平均效率值对比

图8 第一阶段和第三阶段综合效率对比

图9 第一阶段和第三阶段纯技术效率对比

图10 第一阶段和第三阶段规模效率对比

总体来看，在剔除环境因素和随机扰动因素之后，安徽省资源型城市转型综合效率、纯技术效率和规模效率的平均值大多数有所增加。其次，地区经济水平、城镇化水平、政府支持水平以及城市教育水平对纯技术效率和规模效率的提升有着一定的限制。同时，规模效率的提高是调整之后第三阶段资源型城市转型综合效率有所增加的主要原因。

3.调整前后安徽省各资源型城市效率值对比分析

（1）调整前后安徽省各资源型城市综合效率对比分析：在第一阶段的测算中，安徽省9 个资源型城市中共有2 个城市即亳州和池州处于DEA 有效水平，经过第二阶段对环境因素和随机扰动的剔除，第一阶段测算中各效率值被高估或低估的部分恢复到实际水平，在第三阶段中，仅剩池州一个城市处于DEA 有效水平。第三阶段综合效率变化幅度较大的是宿州、滁州、马鞍山，分别从第一阶段的0.73、0.769、0.734提高到第三阶段的0.783、0.857、0.834，分别被低估了5.3、8.8、10 个百分点，宣城在第三阶段综合效率值也有0.5 个百分点的小幅度上升，表明外界环境因素对宿州、滁州、马鞍山和宣城的城市转型造成了负面影响，政府应当积极调整产业结构，吸引并留住更多专业人才，促进环境因素推动资源型城市转型的良好局面；铜陵、淮南、亳州、淮北4 个城市的综合效率在第三阶段都表现为小幅度的下降，综合效率在第一阶段一定程度上被高估了，铜陵、淮南、亳州、淮北的城市转型发展水平并未达到其表现水平，也从侧面表明其整体转型发展环境良好，经济水平、城镇化水平等外界环境因素对城市转型发展产生积极影响。

（2）调整前后安徽省各资源型城市纯技术效率对比分析：经过对比可以发现，各城市纯技术效率在第一阶段和第三阶段总体上没有太大差异，淮北、马鞍山、铜陵、池州纯技术效率在第三阶段仍保持最优水平；亳州、宣城纯技术效率与最优水平间差距较小；宿州、淮南、滁州纯技术效率从第一阶段的0.916、0.971、0.803 提升到第三阶段的0.948、0.976、0.891，分别增长了3.2、0.5、8.8 个百分点，说明这3 个城市在转型模式、技术创新水平、现代化水平等方面的不足限制了其转型发展水平的提升，政府需要从有关方面着手采取有效措施来推动城市的转型发展。

（3）调整前后安徽省各资源型城市规模效率对比分析：在规模效率方面，仅池州在调整前后仍保持最优水平。淮北、亳州、淮南、铜陵规模效率在第三阶段有着不同程度的下降，其中，亳州和淮南规模效率跌至最优水平之下，说明外界环境因素对着4 个城市转型规模效率产生了积极影响，促进了城市的转型发展。

总体上来看，调整后的规模效率仍低于纯技术效率，当下规模效率仍然是制约安徽省资源型城市转型发展的真实因素。资金、资源等要素的过度投入，使得城市转型规模快速扩大，但长期的粗放型发展模式，导致各地区转型发展整体规划不合理，投入与产出严重不平衡，政府在这方面应当制定相关政策，加强政府调控，合理优化资源配置，避免社会各类资源的浪费。