Scientia Geographica Sinica 2017 , 37 (6): 807-816 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.06.001

研究论文

基于非期望产出的城市发展效率时空差异探讨——以中国东部沿海地区城市为例

狄乾斌, 孟雪

辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心,辽宁大连 116029

Spatial and Temporal Disparities of Urban Development Efficiency of Coastal Cities in China Based on Undesirable Outputs

Di Qianbin, Meng Xue

Marine Economy and the Sustainable Development Research Center, Liaoning Normal University, Dalian 116029, Liaoning, China

中图分类号: F129.9

文献标识码: A

文章编号: 1000-0690（2017）06-0807-10

收稿日期: 2017-01-9

修回日期: 2017-04-21

网络出版日期: 2017-06-20

基金资助: 国家自然科学基金（41571127）、辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划（WR2014005）资助

作者简介:

作者简介：狄乾斌（1977-）,男,山东滕州人,博士,副教授,研究方向为经济地理。E-mail：dqbwmn@163.com

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摘要

基于非期望产出视角,采用SBM模型测度2005~2014年中国东部沿海地区53个城市（不包括港、澳、台、三沙市）的城市发展效率,并分析其时空差异特征及其影响因素。结果表明：① 考虑非期望产出的城市发展效率值低于不考虑非期望产出的城市发展效率值,并且更符合城市实际发展; ② 中国东部沿海地区城市发展效率整体水平不高,波动幅度大,阶段特征明显,整体呈先上升后下降的趋势;③ 在时空分析特征中,城市发展效率的区域差异明显,近2 a有缩小的趋势;整体城市发展效率空间呈现“北部围绕青岛市,中部围绕上海市,南部围绕深圳市”的发展格局;④ 在影响因素分析中,经济规模对城市发展效率产生正向影响,第二产业结构水平和污染处理能力对城市发展效率产生负向影响,传统的加工制造业、高耗能重污染工业和污染处理不到位是导致城市发展效率降低的主要原因。

关键词： 城市发展效率 ; 非期望产出 ; 时空格局 ; 沿海城市

Abstract

We can grasp the distribution of resources, utilization efficiency and propulsion paths in the process of urbanization in China’s coastal areas by measuring the urban development efficiency, which can provide references for policy and experience for sustainable development. This article is based on the viewpoint of undesirable output, measuring the urban development efficiency of 53 coastal cities in China (excluding Hong Kong,Macao, Taiwan and Sansha) during 2005 to 2014 with the SBM model, and analyzing its spatial-temporal disparities and affecting factors. The main results are summarized as follows: 1) The urban development efficiency value taking consideration of undesirable output is lower than the one without consideration of undesirable output, which turns out that undesirable output has a significant effect on urban development efficiency and the development efficiency value considered it matches the actual situation of urban development better. 2) The urban development efficiency of the coastal cities is not high on the whole,it fluctuates widely and has obvious characteristic of stages, which shows a trend of rising in the first and declining then as a whole. During 2005 to 2008, the percentage of the cities with highest development efficiency increased from 15.09% to 28.30%,and the percentage of the cities with medium efficiency increased from 7.55% to 28.3%;While in 2011,the two percentages mentioned above declined to 18.87% and 22.64%,and in 2014,they went a step further in declining,there were only 9.43% of the cities with highest development efficiency and 11.32% with medium development efficiency. 3) The spatial disparity of urban development is significant though in a trend of shrinking recent two years. on the whole ,the urban development efficiency presents a development pattern of” surrounding Qingdao in the north, surrounding Shanghai in the middle and surrounding Shenzhen in the south”. Which means that Qingdao, Shanghai and Shenzhen has become the three poles in aspect of urban development efficiency. 4) The level of second industry structure and ability of pollution treatment have negative impacts on urban development efficiency,while the scale of economy has a positive impact on the efficiency of urban development. The main reasons leading to lower urban development efficiency contain traditional processing and manufacturing industry, high energy consumption, heavy pollution industry and inadequate pollution treatment. Finally, the suggestions to improve urban development efficiency for coastal cities are as follow：In order to upgrade industries, the investment of human, capital and resources should be reasonable. We can not neglect the effect of undesirable output when measuring the urban development efficiency, and we should pay more attention to environment protection and pollution treatment.

Keywords： urban development efficiency ; undesirable outputs ; spatial and temporal patterns ; coastal cities

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狄乾斌, 孟雪. 基于非期望产出的城市发展效率时空差异探讨——以中国东部沿海地区城市为例[J]. , 2017, 37(6): 807-816 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.06.001

Di Qianbin, Meng Xue. Spatial and Temporal Disparities of Urban Development Efficiency of Coastal Cities in China Based on Undesirable Outputs[J]. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37(6): 807-816 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.06.001

城市作为经济社会、资源、环境的复合系统,其发展影响着区域的整体发展水平。20世纪90年代,联合国人居署和联合国环境规划署提出并推行“可持续城市发展计划”,绿色、健康、可持续成为城市未来发展的重要导向^[1]。随着中国经济发展进入新常态,城镇化已进入加速发展与城市病发作的叠加期。目前,城市经济增长模式粗放,人口、经济过度集中,土地无序扩张、交通拥挤、社会安全与环境等城市问题严重制约了城市的可持续发展^[2]。城市作为一个投入产出的复合系统,如何判定投入资源的有效配置及其有效程度具有重要意义,因此,本文通过测度城市发展效率对城市规划以及可持续发展提供借鉴。中国城镇化水平东高西低^[3],沿海城市是城镇化过程中速度较快且政策覆盖较完整的一个群体,但也是重化工业集聚的主要地区^[4]。伴随经济高速增长的同时,城市间分工不明确、恶性竞争导致效率低下、重化工业污染、人口过度膨胀、土地利用效率低和环境污染严重等问题阻碍着城市可持续发展,解决城市间矛盾,合理测度城市发展效率是解决问题的关键。

长期以来,国内外关于城市效率的研究,多集中于城市土地利用效率^[5,6]、资源型城市效率^[7]、城市发展效率^[8]、城市产业效率^[9]、不同尺度的城市群效率^[10-13]和特大城市效率^[14]等研究方面;在效率方法测度方面,柯布—道格拉斯函数^[15]针对不同研究对象进行经济效率定量分析,以往研究常采用索洛余值法、随机前沿生产函数法、Malmquist生产率指数等模型方法。但这些传统的DEA模型方法通常属于径向的、角度的,在评价效率的过程中无法对非期望产出进行有效处理,没有严格考虑投入产出的松弛性问题。而Tone提出的SBM模型基于松弛变量的非径向、非角度可以很好解决处理非期望产出的问题^[16],该方法已应用于能源生态效率^[17]、水资源利用效率^[18]、农业生态效率^[19,20]、科技资源配置效率^[21]、环境效率^[22,23]、土地利用效率^[5]、海洋经济效率^[24]、公路运输效率^[25]等方面,并体现了良好的可信性,证实了在生产生活中大量要素投入不仅带来了期望产出的同时,也带来了非期望产出。在概念界定方面,2009年郭腾云等基于特大城市资源效率研究,将城市效率概念界定为城市要素资源的有效总产出与总投入的比值^[7]。2011年方创琳等基于城市群效率研究,将概念界定为区域要素资源创造或增值的物质产品和精神产品的有效价值量与总投入的比值^[9]。在此基础上,本文对城市发展效率进行界定：城市发展效率是指在一定的生产技术条件下开发利用城市资源从事生产性活动过程中,投入要素创造的产出（包括期望产出和非期望产出）价值量与总投入价值量的比值,反映了城市投入要素资源的有效配置和利用效率。

以上研究成果为本文研究提供了理论与方法基础,由于指标和模型选取的差异导致各研究结果不一致。从研究方法上看,以往对城市发展效率的研究方法主要采用传统的DEA模型,存在一定局限性,高估了实际的城市发展效率;从研究指标上看,以往研究选取“工业三废”代表非期望产出,忽略了城市生活污染产出对城市发展效率的影响;从研究内容来看,以往研究主要关注东部沿海地区城市人口变动^[26]和旅游效率^[27]的研究,并没有对东部沿海城市进行城市发展效率的测度。基于此本文选取东部沿海地区53个城市为评价单元,采用改进的基于非期望产出的SBM模型,投入指标同时考虑到科技资源配置要素投入、能源要素投入和水资源要素投入,期望产出指标包括经济、社会和生态产出,非期望产出包括城市生活和工业生产的非期望产出,对城市发展效率及其时空差异开展研究,以期能够准确把握东部沿海地区城市化进程中的资源配置、利用效率、推进路径及其差异特征,为实现沿海地区城市可持续发展提供决策参考与经验借鉴。

1 区域概况与研究方法

1.1 区域概况

本文以中国东部沿海53个城市（不包括港、澳、台、三沙市）作为研究对象,截至2015年,东部常住人口城镇化率已达近64%,远高于全国平均水平。东部沿海53个城市GDP占全国GDP比重已超过35%,旅游外汇收入比重占全国比重已超过57%。根据人口发展集聚规律来看,越来越多的人口集聚到经济发展水平高、地理位置优越的沿海地区^[26]。

1.2 非期望产出SBM模型

数据包络分析(Data Enveloppment Analysis,DEA）方法是一种多输入多输出的分析方法,即要素投入与产出之间的相对效率评价的系统分析方法^[28]。传统的DEA模型（BBC模型和CCR模型）多基于期望产出角度,对投入或产出的松弛性问题考虑不充分,容易高估评价单元的生产率^[20]。Tone提出将松弛变量引入目标函数中的基于松弛测度的SBM模型,其非径向、非角度的特性避免了径向和角度所带来的偏差,解决了存在非期望产出时的效率测度问题^[14]。本文基于规模报酬不变的非期望产出SBM模型测度城市发展效率,模型如下：

$\begin{matrix} p = \frac{1 - \frac{1}{m} \overset{m}{\sum_{i = 1}} \frac{s_{i}^{-}}{x_{i 0}}}{1 + \frac{1}{s_{1} + s_{2}} (\overset{s_{1}}{\sum_{r = 1}} \frac{s_{r}^{g}}{y_{r 0}^{g}} + \overset{s_{2}}{\sum_{r = 1}} \frac{s_{r}^{b}}{y_{r 0}^{b}})} \end{matrix}$ （1）

$\begin{matrix} s.t. \{\begin{matrix} x_{0} = Xλ + s^{-} \\ y_{0}^{g} = Y^{g} λ - s^{g} \\ y_{0}^{b} = Y^{b} λ - s^{b} \\ s^{-} \geq 0, s^{g} \geq 0, s^{b} \geq 0, λ \geq 0 \end{matrix} \end{matrix}$

其中, $\begin{matrix} p \end{matrix}$ 表示城市发展效率值, $\begin{matrix} x, y^{g}, y^{b} \end{matrix}$ 分别代表投入、期望产出和非期望产出值, $\begin{matrix} λ \end{matrix}$ 代表投入产出权重, $\begin{matrix} s^{-}, s^{g}, s^{b} \end{matrix}$ 分别代表投入、期望产出和非期望产出的松弛变量。目标函数 $\begin{matrix} p \end{matrix}$ 关于 $\begin{matrix} s^{-}, s^{g}, s^{b} \end{matrix}$ 严格单调递减,且 $\begin{matrix} 0 < p < 1 \end{matrix}$ 。当且仅当 $\begin{matrix} s^{-} = 0, s^{g} = 0, s^{b} = 0 \end{matrix}$ 时, $\begin{matrix} p = 1 \end{matrix}$ 为生产单元完全有效;如果 $\begin{matrix} p < 1 \end{matrix}$ 时,说明生产单元效率存在损失,可以优化投入量、期望产出量及非期望产出量改善城市发展效率值。将公式中的 $\begin{matrix} s_{r}^{b} \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} y_{r 0}^{b} \end{matrix}$ 去掉,模型变为一般的不考虑非期望产出的SBM模型。

1.3 指标选取与数据处理

1.3.1 指标选取

依据指标代表性、数据可获取性和投入产出效率指标宜少原则^[29][一般要求指标数量（投入指标+产出指标）≤1/3个评价单元个数],选取8个指标构建城市发展效率测度评价指标体系,将产出分为期望产出和非期望产出（表1）。选取2005~2014年中国沿海53个地级市（不包括港、澳、台、三沙市）作为城市发展效率评价单元,样本数据来源2006~2015年《中国城市统计年鉴》^[30]和《中国统计年鉴》^[31],2005~2014年《中国城市建设统计年鉴》^[32]及各地区城市历年统计年鉴和环境质量公报等。

表1 城市发展效率投入产出指标体系

Table 1 The input-output measurement indicators of urban development efficiency

指标类型	一级指标	二级指标
投入指标	资本要素投入	固定资本存量（万元）
	土地要素投入	城市建设用地面积（km²）
	水资源要素投入	供水总量（10⁴t）
	能源要素投入	全社会用电量（10⁴kW·h）、供气总量（t）
	劳动力要素投入	单位从业人员（万人）
	科技信息化要素投入	固定电话用户（万家）、移动电话用户（万户）、互联网用户（万户）、政府科技支出（万元）
产出指标	期望产出	经济效益产出[GDP（亿元）]
		社会效益产出[城市职工平均工资(元)、社会消费品零售总额（万元）]
		生态效益产出[城市绿地面积（km²）]
	非期望产出	城市废水（10⁴m³）、工业粉尘（10⁴t）、二氧化硫（10⁴t）、工业固体废弃物（10⁴t）、城市垃圾清运量（10⁴t）

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需要说明的是,城市经济的投资对产出的影响不仅基于当期投资,还基于以往投资所形成的资本存量,采用资本存量衡量资本要素的投入。资本存量的计算采用永续盘存法进行估算： $\begin{matrix} K_{it} = K_{it - 1} (1 - \partial) + I_{it} \end{matrix}$ ,其中 $\begin{matrix} K_{it} \end{matrix}$ 表示地区 $\begin{matrix} i \end{matrix}$ 第 $\begin{matrix} t \end{matrix}$ 年的资本存量; $\begin{matrix} \partial \end{matrix}$ 表示固定资产折旧率（6％）; $\begin{matrix} I_{it} \end{matrix}$ 表示地区 $\begin{matrix} i \end{matrix}$ 第 $\begin{matrix} t \end{matrix}$ 年的资本形成总额（以2004年为基期）。由于南北方地区能源消耗结构不同,据《2005年中国经济发展态势》公布数据,显示上海、北京和广东地区是单位GDP能耗最低的省市。例如2014年广东省电力消耗占总消耗量53.5%,原煤消耗占10.2%,电和气的供应已成为沿海地区生产生活的必要能源动力,为了更直接表达城市经济发展中能源的投入量,本文选取供电和供气使用量。综合考虑城市生产和生活带来的污染产出,将可获取的城市污染数据纳入研究,本文选取了城市污水排放量（工业废水和生活污水）、工业二氧化硫排放量、工业粉尘排放量和固体废弃物产生量以及城市垃圾清运量来体现非期望产出。

1.3.2 数据处理

为消除价格因素的影响,关于以价格为单位的原始数据,如对GDP、城市职工平均工资和社会消费品零售总额进行数值平减,但由于缺少具体城市经济数据的平减指数,通常使用各省市的GDP平减指数进行数值平减。

测度前对指标进行无量纲化处理,对信息化要素投入、能源要素投入、期望产出和非期望产出分层加权求和。由于无量纲化处理数值会存在0值,DEA模型的输出值不能为0值,在进行无量纲化处理时采用最小—最大规范化方法处理,将原始数据列线性变换,映射在[0.1,1]形成新的数据列,公式为：

$\begin{matrix} V^{*} = \frac{V_{k} - V_{\min}}{V_{\max} - V_{\min}} (1 - 0.1) + 0.1 \end{matrix}$ （2）

式中, $\begin{matrix} V^{*} \end{matrix}$ 为规范化处理的数据, $\begin{matrix} 0.1 \leq V^{*} \leq 1 \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} V_{k} \end{matrix}$ 为第 $\begin{matrix} k \end{matrix}$ 个城市的投入产出数值; $\begin{matrix} V_{\min} \end{matrix}$ 为53个地级市投入产出指标的最小值; $\begin{matrix} V_{\max} \end{matrix}$ 为53个地级市投入产出指标的最大值。

2 结果分析

2.1 城市发展效率值对比

运用MaxDEA 软件,处理2005~2014年东部沿海地区53个城市面板数据,分别计算每个城市不考虑非期望产出的城市发展效率值和考虑非期望产出的城市发展效率值（表2）。由表2和图1可知,考虑非期望产出的城市发展效率值明显低于不考虑非期望产出的城市发展效率值。这说明：在城市发展过程中产生的非期望产出对城市发展效率存在一定的负面影响,不考虑非期望产出的城市发展效率值高估了实际的生产效率,所以考虑非期望产出的城市发展效率值结果更加可靠。因此,本文采用基于非期望产出的城市发展效率值进行分析。

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图1 中国沿海城市发展效率值变化趋势

Fig.1 The change trend of development efficiency in Chinese coastal urban

表2 考虑与不考虑非期望产出的城市发展效率值

Table 2 The urban development efficiency value with and without considering undesirable outputs

地区	2005年考虑/不考虑	2008年考虑/不考虑	2010年考虑/不考虑	2014年考虑/不考虑	均值考虑/不考虑
北海市	0.441/0.563	0.542/0.689	0.524/0.610	1.000/1.000	0.588/0.688
滨州市	0.343/0.481	0.496/0.659	0.484/0.625	0.439/0.597	0.469/0.615
沧州市	0.468/0.603	0.799/0.850	0.757/0.810	0.532/0.643	0.736/0.790
潮州市	0.367/0.477	0.551/0.675	0.588/0.715	0.512/0.595	0.544/0.643
大连市	0.464/0.598	0.611/0.740	0.578/0.704	0.520/0.629	0.605/0.708
丹东市	0.409/0.549	0.555/0.724	0.514/0.633	0.453/0.571	0.526/0.652
东莞市	0.439/0.630	0.596/0.837	0.592/0.834	0.482/0.676	0.560/0.784
东营市	0.489/0.659	0.673/0.809	0.606/0.680	0.475/0.572	0.610/0.720
防城港市	0.431/0.557	0.646/0.809	0.521/0.623	0.475/0.586	0.562/0.675
福州市	0.442/0.588	0.696/0.790	0.547/0.649	0.498/0.605	0.616/0.716
广州市	0.633/0.759	1.000/1.000	1.000/1.000	1.000/1.000	0.963/0.976
海口市	0.515/0.634	0.647/0.748	0.481/0.549	0.478/0.557	0.580/0.647
杭州市	1.000/1.000	1.000/1.000	0.875/0.892	0.613/0.690	0.861/0.898
葫芦岛市	0.365/0.507	0.526/0.710	0.494/0.642	0.438/0.577	0.492/0.643
惠州市	1.000/1.000	1.000/1.000	1.000/1.000	0.596/0.546	0.960/0.914
嘉兴市	0.344/0.453	0.467/0.567	0.424/0.514	0.323/0.413	0.421/0.520
江门市	0.377/0.514	0.505/0.678	0.484/0.622	0.441/0.572	0.479/0.620
揭阳市	1.000/1.000	0.606/0.744	0.605/0.714	0.532/0.623	0.665/0.748
锦州市	0.372/0.514	0.507/0.683	0.491/0.596	0.456/0.576	0.494/0.629
连云港市	0.362/0.483	0.579/0.691	1.000/1.000	0.608/0.714	0.681/0.750
茂名市	0.384/0.523	0.540/0.709	0.497/0.608	0.457/0.584	0.505/0.636
南通市	0.488/0.649	1.000/1.000	0.641/0.764	0.594/0.706	0.719/0.803
宁波市	1.000/1.000	1.000/1.000	1.000/1.000	0.578/0.710	0.888/0.928
宁德市	0.481/0.598	0.702/0.821	0.569/0.698	0.496/0.593	0.618/0.718
盘锦市	0.368/0.487	0.549/0.683	0.536/0.619	0.448/0.582	0.503/0.612
莆田市	0.329/0.437	0.489/0.607	0.442/0.547	0.395/0.465	0.448/0.545
钦州市	0.374/0.494	0.577/0.748	0.530/0.615	0.497/0.603	0.523/0.638
秦皇岛市	0.467/0.620	0.673/0.848	0.508/0.640	0.525/0.661	0.591/0.732
青岛市	0.522/0.691	1.000/1.000	1.000/1.000	1.000/1.000	0.952/0.969
泉州市	0.551/0.701	0.802/0.892	1.000/1.000	0.657/0.828	0.854/0.912
日照市	0.392/0.526	0.615/0.752	0.613/0.735	0.505/0.617	0.589/0.712
三亚市	0.500/0.634	0.788/0.868	0.537/0.586	0.482/0.552	0.631/0.696
汕头市	0.415/0.537	0.538/0.657	0.471/0.566	0.441/0.530	0.503/0.609
汕尾市	0.623/0.703	1.000/0.913	0.593/0.680	0.511/0.538	0.742/0.756
上海市	1.000/1.000	1.000/1.000	1.000/1.000	1.000/1.000	1.000/1.000
绍兴市	1.000/1.000	1.000/1.000	0.743/0.806	0.433/0.543	0.792/0.844
深圳市	1.000/1.000	1.000/1.000	1.000/1.000	1.000/1.000	1.000/1.000
台州市	1.000/1.000	1.000/1.000	0.579/0.710	0.495/0.578	0.769/0.828
唐山市	0.415/0.584	0.607/0.812	0.612/0.796	0.461/0.626	0.557/0.743
天津市	0.426/0.561	0.455/0.597	0.602/0.713	0.477/0.597	0.558/0.679
威海市	0.406/0.529	0.587/0.680	0.644/0.701	0.494/0.576	0.586/0.656
潍坊市	0.451/0.629	1.000/1.000	1.000/1.000	0.647/0.825	0.850/0.909
温州市	0.641/0.813	1.000/1.000	0.597/0.677	0.579/0.652	0.754/0.815
厦门市	0.464/0.603	0.608/0.727	0.538/0.613	0.493/0.553	0.553/0.638
烟台市	0.528/0.727	1.000/1.000	1.000/1.000	0.612/0.734	0.914/0.946
盐城市	0.374/0.490	0.602/0.687	0.678/0.728	0.515/0.619	0.606/0.668
阳江市	0.472/0.563	0.576/0.665	0.628/0.709	0.557/0.623	0.587/0.650
营口市	0.376/0.516	0.536/0.715	0.527/0.669	0.461/0.590	0.515/0.654
湛江市	0.371/0.488	0.490/0.610	0.497/0.548	0.490/0.558	0.478/0.566
漳州市	0.423/0.540	0.640/0.737	0.610/0.715	0.466/0.569	0.584/0.676
中山市	0.372/0.501	0.514/0.670	0.510/0.620	0.443/0.560	0.487/0.613
舟山市	0.674/0.822	1.000/1.000	0.492/0.590	0.636/0.692	0.758/0.809
珠海市	0.476/0.609	0.536/0.665	0.425/0.491	0.446/0.512	0.489/0.583
均值	0.529/0.644	0.706/0.801	0.645/0.727	0.550/0.644	0.648/0.734

注：限于篇幅仅列出2005年,2008年,2010年和2014年结果。

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2.2 城市发展效率时空分异特征

2.2.1 城市发展效率时序变化特征

基于前人研究结果^[34],本文将城市发展效率等级划分为：效率最高（p=1）、效率良好（0.8≤p<1）、效率中等（0.6≤p≤0.8）和效率无效（p<0.6）进行分析。

由2005~2014年整体城市发展效率均值（图1）可知,53个城市的城市发展效率波动幅度大、阶段特征明显,整体呈先上升后下降的趋势。2005~2009年城市发展效率均值波动上升,数值由2005年的0.529（效率无效）上升到2009年0.726（效率中等）。2010~2014年缓慢下降,2014年降到最低值0.550（效率无效）。一方面是由于2008年金融危机影响的滞后性,虽然2009年在国家经济政策“拉动内需”下城市发展效率保持较高水平,但由于工厂倒闭、农民工反向回流农村、失业率增加和就业难等问题的突出,导致城市经济发展放缓;另一方面是由于盲目投资和低水平扩张的体制性根源日益凸显,使用资源成本过低,缺乏节约资源的约束机制,环境破坏等问题。结合表2可知,由于中小城市效率值不稳定,城市发展效率整体波动幅度较大,随时间变化特点各异,例如绍兴市、台州市、宁波市、揭阳市和惠州市由2005年效率值最高下降到2014年效率值无效。这是由于在发展初期良好的生态环境和丰富的资源条件支撑着经济的快速发展,后期污染排放已超过环境承载能力,粗放式经济发展模式对可持续发展的制约,导致经济发展效率下降。

2.2.2 城市发展效率差异演化特征

基于非期望产出2005~2014年的城市发展效率值,结合标准差、变异系数计算公式,计算得出城市发展效率的标准差数值和变异系数数值（图2）。

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图2 中国沿海城市发展效率的标准差和变异系数

Fig.2 The standard deviation and coefficient of variation of Chinese coastal urban development efficiency

标准差反应区域间的绝对差异,通过图2分析2005~2014年城市发展效率的标准差可知,东部沿海地区53个城市发展效率的绝对差异波动幅度大,总体呈下降趋势。2005年差异最大（0.215）到2014年降到最低值（0.160）,说明自2005年以来东部沿海地区整体的城市发展效率绝对差距逐渐缩小。变异系数反映区域的相对差异,通过分析2005~2014年城市发展效率的变异系数可知,2005年差异最大（0.406）,2007年降到最低值（0.249）后开始波动上升,近2 a呈现下降趋势,整体与标准差变化趋势一致。说明各东部沿海城市的城市发展效率阶段性特征明显,随时间的变化区域的相对差异存在缩小的趋势。以上综合绝对差异和相对差异表明沿海地区城市发展效率在2005~2014年间区域差异明显,近2 a有缩小的趋势。

2.2.3 城市发展效率空间格局特征

选取2008年（金融危机）和2011年（十二五规划初年）为时间截点,选取截面数据对城市发展效率进行空间格局分析（图3）。可以看出城市发展效率空间分布不均,处于城市经济发展效率效率无效的城市数量最多。从表2的数据可以看出,2005年城市发展效率最高的城市有杭州市、惠州市、揭阳市、宁波市、上海市、绍兴市、深圳市、台州市,占城市总数的15.09％;效率中等城市占7.55％。2008年城市发展效率最高的城市有广州市、杭州市、惠州市、南通市、宁波市、青岛市、汕尾市、上海市、绍兴市、深圳市、台州市、潍坊市、温州市、烟台市和舟山市,占城市总数的28.30％;效率良好的城市为1.20％;效率中等城市占28.30％。2011年城市发展效率最高的城市有广州市、惠州市、连云港市、宁波市、青岛市、泉州市、上海市、深圳市、潍坊市和烟台市,占城市总数的18.87％;效率良好的城市为1.20％,效率中等22.64%。2014年城市发展效率最高的城市有北海市、广州市、青岛市、上海市和深圳市,占城市总数的9.43％;效率中等城市为11.32％。整体城市发展效率空间呈现“北部围绕青岛市,中部围绕上海市,南部围绕深圳市”的发展格局。结合表2可知,沿海53个城市中,考虑非期望产出的均值效率不低于0.6的城市有23个,占总数的43.40%,主要是行政等级较高的大中等城市。考虑非期望产出的平均效率值低于0.6的城市主要分布于以重化工业为主的广东省、山东省和浙江省,其主要原因是重化工业前期发展规划不足,以资源消耗、污染排放产业为主,后期资源产品需求降低,经济下滑,导致城市发展效率呈较低水平。综合来看,沿海地区城市发展效率总体状态不理想,说明资源配置和利用效率还处于较低水平,中小城市发展潜力提升空间较大,应注重中小城市节能减排、环境治理工作。

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图3 中国沿海城市发展效率时空格局

Fig.3 The spatio-temporal pattern diagram of Chinese coastal urban development efficiency

3 城市发展效率的影响因素

3.1 城市发展效率影响因素指标与模型选取

由上可知,中国各东部沿海地区城市发展效率存在显著的动态变化和空间演化特征,影响因素比较复杂。根据已有研究文献成果及数据的可获得性,本文选取可能影响城市发展效率的因素进行回归分析。因变量为各城市非期望城市发展效率值,参考以往研究选取人均地区生产总值（Y₁）、第二产业占地区生产总值比重（Y₂）、科学研究、技术服务和地址勘查业人数（Y₃）、外商投资占地区生产总值比重（Y₄）、工业固体废物综合利用率和污水及生活垃圾处理率（Y₅）5个指标,分别代表地区经济发展水平、第二产业结构水平、科技水平、对外开放水平和污染处理能力。

3.2 计算结果分析

基于非期望产出的城市发展效率值介于0到1之间。若采用普通最小二乘法进行系数的回归分析,参数估计值会有偏差且不一致的情况。为避免这类问题,本文通过构建城市发展效率的影响因素Tobit模型如公式(3),将中国各东部沿海地区城市城市发展效率与各影响因素之间的关系表述如下：

$\begin{matrix} TF P_{i}^{t} = β_{0} + β {}_{1}Y Y_{1}_{i}^{t} + β_{2} Y_{2}_{i}^{t} + β_{3} Y_{3}_{i}^{t} + β_{4} Y_{4}_{i}^{t} + β_{5} Y_{5}_{i}^{t} + δ_{i}^{t} \end{matrix}$ （3）

式中,被解释变量 $\begin{matrix} TFP \end{matrix}$ 为城市发展效率指数值; $\begin{matrix} i \end{matrix}$ 表示地区; $\begin{matrix} t \end{matrix}$ 表示时间（2005~2014年）; $\begin{matrix} β_{0} \end{matrix}$ 表示常数项; $\begin{matrix} β_{1} \end{matrix}$ , $\begin{matrix} β_{2} \end{matrix}$ , $\begin{matrix} β_{3} \end{matrix}$ , $\begin{matrix} β_{4} \end{matrix}$ , $\begin{matrix} β_{5} \end{matrix}$ 为解释变量的待估参数; $\begin{matrix} δ \end{matrix}$ 为误差项。利用STATA12.0软件对各参数估计结果见表3。

表3 中国沿海城市发展效率影响因素回归分析结果

Table 3 The regression analysis result of factors affecting Chinese coastal urban development efficiency

变量	系数	标准误差	P>\|t\|
常数项	2.044^***	0.270	0.000
地区经济发展水平（Y₁）	0.139^***	0.018	0.000
第二产业结构水平（Y₂）	-0.156^***	0.054	0.004
科技水平（Y₃）	0.002	0.014	0.120
对外开放水平（Y₄）	0.011	0.010	0.297
污染处理能力（Y₅）	-0.188^***	0.057	0.001

注：^***、**、*分别代表1％、5％和10％的显著水平。

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从表3可以看出,模型拟合度较好,具体有以下结果：

1）第二产业结构水平和污染处理能力对基于非期望产出的城市发展效率具有负向作用且非常显著。第二产业结构回归系数为-0.156,表明第二产业比重每提高1%,城市发展效率降低15.6%,虽然沿海地区第二产业结构比重总体（由2005年49.14%下降到2014年48.03%）在下降,但对非期望产出的城市发展效率影响非常显著,第二产业对资源消耗和环境污染存在较大的影响导致考虑非期望产出的城市发展效率降低,政府应加强对第二产业节能减排和内部结构优化调整。污染处理能力与非期望产出的城市发展效率成负相关关系,说明沿海地区城市污染处理能力有待提升,环境监管治理缺少有效监督。

2）地区经济发展水平对基于非期望产出的城市发展效率具有非常显著的正向影响,地区经济发展是维护生态环境的重要物质保障,当人均地区生产总值每提高1%,城市发展效率提高13.9%,应加强环保宣传,提高人们环保意识,政府加大环保力度。

3）科技水平和对外开放水平对基于非期望产出的城市发展效率在研究期内无明显关系。科技水平影响系数对基于非期望产出的城市发展效率的影响为正且不显著,可能原因是目前该地区仍处于劳动密集型向技术产业转型时期,这些产业的发展对科技水平的要求还不高,研究期内科技水平的投入对基于非期望产出的城市发展效率提高不显著。对外开放水平在研究期内对基于非期望产出的城市发展效率影响为正且不显著,可能原因是在改革开放初期对城市发展效率有影响,随着中国经济进入“新常态”,世界经济形势外需疲弱,经济增速放缓,外商投资占比下降,对外开放水平已然不能显著带动城市发展效率的提高。

4 结论

本文基于非期望产出的SBM模型选取2005~2014年中国东部沿海地区53个城市进行城市发展效率测度,并与不考虑非期望产出的城市发展效率进行比较,结果表明：

1）不考虑非期望产出的城市发展效率值明显高于考虑非期望产出的城市发展效率值,说明不考虑非期望产出的效率值高估了实际城市发展效率,考虑非期望产出值更符合实际经济发展;考虑与不考虑非期望产出值的中国沿海地区城市发展效率整体水平都不高。

2） 2005~2014年城市发展效率的时序特征波动幅度大、阶段特征明显,整体呈先上升后下降的趋势,其中小城市效率值不稳定,随时间变化特点各异,城市发展效率整体波动幅度较大。

3）通过分析考虑非期望产出的城市发展效率差异特征得知：总体上城市发展效率波动幅度大,在2005~2014年间区域差异明显,近2 a有缩小的趋势。

4）空间特征分析可知：城市发展效率空间分布不均,各年份效率无效城市占比较大。整体城市发展效率空间呈现“北部围绕青岛市,中部围绕上海市,南部围绕深圳市”的发展格局。考虑非期望产出的平均效率值不低于0.6的城市有23个,占总数的43.40%,主要是行政等级较高的大中等城市。考虑非期望产出的平均效率值低于0.6的城市主要分布于以重化工业为主的广东省、山东省和浙江省。

5）通过构建Tobit面板数据模型分析对基于非期望产出的城市发展效率而言,第二产业结构水平和污染处理能力具有负向作用且非常显著;地区经济发展水平具有正向作用且非常显著;科技水平和对外开放水平在研究期内与城市发展效率关系不明显。

根据非期望产出城市发展效率的测度及空间分异特征,提出如下建议：沿海地区作为城市化、经济发展水平较高的地区,应合理投入人力、资本和资源要素,积极引导产业结构优化升级。应重视城市环境建设,加大环保公共财政支出比重,注重节能减排、加强环境立法与执法工作,提高城市污染处理能力,积极引导中小城市健康发展。

本文基于非期望产出视角对城市发展效率进行分析评价,能够更加客观反映城市发展效率的实际水平。沿海城市区别于内陆城市,在社会经济等方面具有一定特殊性,但受限于海洋数据获取难,并未纳入到沿海城市发展效率的分析中,今后加大对海洋数据的收集和整理并将其填充到城市发展效率的研究指标中将是进一步探讨的重点。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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被引期刊影响因子

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[7]	郭腾云, 徐勇, 王志强. 基于DEA的中国特大城市资源效率及其变化 [J]. 地理学报, 2009, 64(4): 408-416. https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2009.04.003 URL [本文引用: 2] 摘要利用DEA、Malmquist指数模型方法，对1990—2006年中国特大城市要素资源效率及其变化进行了深入的研究。城市效率研究显示，特大城市平均效率一般，只有少数城市达到了效率最优。进一步的分类研究发现：①东、中部地区特大城市综合效率一般要高于西部地区，呈现出与我国区域经济格局相似的特征；②纯技术效率与城市规模成弱负相关关系，即城市规模越大，城市纯技术效率越低;③城市规模与规模效率成一定的正相关关系。即城市规模越大，规模效率越高。城市效率变化研究显示，1990-2006年特大城市效率呈现弱改善趋势，但技术退步和生产率下降明显。其中1990—2000年全都呈上升趋势，而2000-2006年全都呈下降趋势。进一步的分类研究显示：①城市综合效率和生产率变化趋势是，东部沿海地区有一定提高，中西部地区下降，其中，西部地区下降最明显。②不同规模城市的综合效率变化表现为，特大城市提高，超大城市和巨型城市下降；③不同规模城市的生产率都呈现下降趋势；④不同规模城市的规模效率都呈上升趋势，存在随特大城市规模的增大，城市规模效率提高的趋势呈现递减的现象。 [Guo Tengyun, Xu Yong, Wang Zhiqiang. The analyses of metropolitan efficiencies and their changes in China based on DEA and malmquist index models . Acta Geographica Sinica, 2009, 64(4): 408-416.] https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2009.04.003 URL [本文引用: 2] 摘要利用DEA、Malmquist指数模型方法，对1990—2006年中国特大城市要素资源效率及其变化进行了深入的研究。城市效率研究显示，特大城市平均效率一般，只有少数城市达到了效率最优。进一步的分类研究发现：①东、中部地区特大城市综合效率一般要高于西部地区，呈现出与我国区域经济格局相似的特征；②纯技术效率与城市规模成弱负相关关系，即城市规模越大，城市纯技术效率越低;③城市规模与规模效率成一定的正相关关系。即城市规模越大，规模效率越高。城市效率变化研究显示，1990-2006年特大城市效率呈现弱改善趋势，但技术退步和生产率下降明显。其中1990—2000年全都呈上升趋势，而2000-2006年全都呈下降趋势。进一步的分类研究显示：①城市综合效率和生产率变化趋势是，东部沿海地区有一定提高，中西部地区下降，其中，西部地区下降最明显。②不同规模城市的综合效率变化表现为，特大城市提高，超大城市和巨型城市下降；③不同规模城市的生产率都呈现下降趋势；④不同规模城市的规模效率都呈上升趋势，存在随特大城市规模的增大，城市规模效率提高的趋势呈现递减的现象。
[8]	潘竞虎, 尹君. 中国地级及以上城市发展效率差异的DEA—ESDA测度 [J]. 经济地理, 2012, 32(12): 53-60. URL [本文引用: 1] 摘要选取土地、资本、劳动、技术和通信等投入量作为输入指标，城市经济总量和地方财政收入输出指标，构建指标体系，运用数据包络分析（DEA）方法，并通过探索性空间数据分析（ESDA）技术对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进行了分析，结果表明：2010年中国地级及以上城市综合效率水平较低，只有少数城市达到了效率最优。城市效率呈现出与三大地带经济发展格局、城市行政等级和规模等级相一致的空间格局，综合性城市和专业型城市间的效率差异显著。城市发展效率存在较强的空间关联。10年间，中国城市效率呈现先降后升的演变态势，总体有所降低，大多数城市都处在规模收益递增阶段，规模投入不足是中国城市要素效率不高的主要原因。区位、资源禀赋、产业结构和政策因素是中国城市效率格局分布与演化的主要影响因素。 [Pan Jinghu, Yin Jun. Analysis on the urban development efficiency of cities at prefecture level or above in China based on DEA-ESDA . Economic Geography, 2012, 32(12): 53-60.] URL [本文引用: 1] 摘要选取土地、资本、劳动、技术和通信等投入量作为输入指标，城市经济总量和地方财政收入输出指标，构建指标体系，运用数据包络分析（DEA）方法，并通过探索性空间数据分析（ESDA）技术对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进行了分析，结果表明：2010年中国地级及以上城市综合效率水平较低，只有少数城市达到了效率最优。城市效率呈现出与三大地带经济发展格局、城市行政等级和规模等级相一致的空间格局，综合性城市和专业型城市间的效率差异显著。城市发展效率存在较强的空间关联。10年间，中国城市效率呈现先降后升的演变态势，总体有所降低，大多数城市都处在规模收益递增阶段，规模投入不足是中国城市要素效率不高的主要原因。区位、资源禀赋、产业结构和政策因素是中国城市效率格局分布与演化的主要影响因素。
[9]	李瑞, 郭谦, 贺跻, 等. 环渤海地区城市旅游业发展效率时空特征及其演化阶段——以三大城市群为例 [J]. 地理科学进展, 2014, 33(6): 773-785. https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.06.006 URL Magsci [本文引用: 2] 摘要以环渤海地区京津冀、山东半岛和辽东半岛三大城市群地级以上城市为单元，采用数据包络分析和全要素生产率指数模型测算和分析三大城市群城市旅游业发展效率及其时空特征分解效率差异及其影响因素的演化阶段。结果表明：①2000 年以来京津冀和山东半岛城市群城市旅游业平均投入资源利用综合水平呈无效向中等转变，而辽东半岛城市群始终处于无效状态，各城市群主要直辖市、省会城市和核心城市旅游业投入资源利用综合水平呈无效向中等转变；②2000 年以来京津冀和山东半岛城市群城市旅游业综合效率受纯技术效率的影响和制约程度略强于规模效率，而辽东半岛城市群则反之；③2000 年以来环渤海地区三大城市群城市旅游业平均全要素生产率变化呈依次下降态势，且大多数城市提高幅度大但趋于下降，京津冀和山东半岛城市群主要直辖市、省会城市和核心城市全要素生产率变化提高幅度明显高于辽东半岛城市群。④环渤海地区三大城市群城市旅游业发展效率分别受旅游投资、旅游技术和旅游市场因素、旅游产品和旅游技术因素、旅游资源、旅游政策和旅游项目（产品）因素的影响，各自处于技术创新阶段、技术学习阶段和规模主导阶段。 [Li Rui, Guo Qian, He Ji et al. Spatial temporal characteristics of development efficiencies for urban tourism: a case study of three urban agglomerations in the Bohai Rim . Progress in Geography, 2014, 33(6): 773-785.] https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.06.006 URL Magsci [本文引用: 2] 摘要以环渤海地区京津冀、山东半岛和辽东半岛三大城市群地级以上城市为单元，采用数据包络分析和全要素生产率指数模型测算和分析三大城市群城市旅游业发展效率及其时空特征分解效率差异及其影响因素的演化阶段。结果表明：①2000 年以来京津冀和山东半岛城市群城市旅游业平均投入资源利用综合水平呈无效向中等转变，而辽东半岛城市群始终处于无效状态，各城市群主要直辖市、省会城市和核心城市旅游业投入资源利用综合水平呈无效向中等转变；②2000 年以来京津冀和山东半岛城市群城市旅游业综合效率受纯技术效率的影响和制约程度略强于规模效率，而辽东半岛城市群则反之；③2000 年以来环渤海地区三大城市群城市旅游业平均全要素生产率变化呈依次下降态势，且大多数城市提高幅度大但趋于下降，京津冀和山东半岛城市群主要直辖市、省会城市和核心城市全要素生产率变化提高幅度明显高于辽东半岛城市群。④环渤海地区三大城市群城市旅游业发展效率分别受旅游投资、旅游技术和旅游市场因素、旅游产品和旅游技术因素、旅游资源、旅游政策和旅游项目（产品）因素的影响，各自处于技术创新阶段、技术学习阶段和规模主导阶段。
[10]	方创琳, 关兴良. 中国城市群投入产出效率的综合测度与空间分异 [J]. 地理学报, 2011, 66(8): 1011-1022. [本文引用: 1] [Fang Chuanglin, Guan Xingliang. Comprehensive measurement and spatial distinction of input-output efficiency of urban agglomerations in China . Acta Geographica Sinica, 2011, 66(8): 1011-1022.] [本文引用: 1]
[11]	陈修颖, 陈颖. 浙江省科技资源的区域差异及其空间配置效率研究 [J]. 地理科学, 2012, 22(24): 418-425. [Chen Xiuying, Chen Ying. The regional differences of science and technology resources and the allocation efficiency evaluation in Zhejiang province . Scientia Geographica Sinica, 2012,22(4): 418-425.]
[12]	李红锦, 李胜会. 基于DEA模型的城市群效率研究——珠三角城市群的实证研究 [J]. 软科学, 2011, 25(5): 91-95. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-8409.2011.05.020 URL 摘要应用DEA模型,选取国内生产总值、城市建成区面积、固定资产投资额、从业人员人数、人口规模、产业结构和交通网络密度等指标,从城市经济发展水平的维度,通过对珠三角城市群与广东省其他非城市群城市以及和长三角城市群的比较分析,得出珠三角城市群效率较高,但仍有一些城市的效率有待提高,最后指出提高这些城市效率的关键所在。 [Li Hongjin, Li Shenghui. Research on efficiency of urban agglomeration based on DEA model——an empirical study of the pearl river delta city group . Soft Science, 2011, 25(5): 91-95.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-8409.2011.05.020 URL 摘要应用DEA模型,选取国内生产总值、城市建成区面积、固定资产投资额、从业人员人数、人口规模、产业结构和交通网络密度等指标,从城市经济发展水平的维度,通过对珠三角城市群与广东省其他非城市群城市以及和长三角城市群的比较分析,得出珠三角城市群效率较高,但仍有一些城市的效率有待提高,最后指出提高这些城市效率的关键所在。
[13]	Zhuoma G R, Wu C F. Study on intercity differences of Chinese urban economic efficiency and its spatial-temporal characteristics: base on 273 citis at prefecture lever or above in China [J]Advabced Materials Research.2014,962:2185-2190. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.962-965.2185 URL [本文引用: 1] 摘要 This paper measures the urban economic efficiency using the three-stage DEA and analyzes the differences and temporal characteristics of the intercity, based on the data from 273 Cities at Prefecture level or above in China during the period 2002 - 2011. The results indicate that : (1) Urban economic efficiency three-stage DEA estimated was significantly lower than the general DEA, indicating that environmental and random factors have a great impact on urban economic efficiency in China; (2) China's urban economic efficiency intercity difference is very significant, "Bei-Shang-Guang" Metropolitan is a major frontier; (3) Urban economic efficiency intercity difference spatial pattern is very stable, spatial concentration areas of the high efficiency and the low 6767in the study little changed.
[14]	Guo Ty, He Sj, Dong Gp. Metropolitan resources efficiencies, changge trends and causes in China under the goal to build an in-ternational metropolis [J]. Journal of Geographical Sciences, 2011, 4: 746-756. [本文引用: 2]
[15]	Cobb C W, Douglas P H. A theory of production [J]. AmericanEconomic Review, 1928, 18(1): 139-165. [本文引用: 1]
[16]	Tone K. A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis [J]. European Journal of Operational Research, 2001, 130(3): 498-509. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(99)00407-5 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p id="">In this paper, we will propose a slacks-based measure (SBM) of efficiency in Data Envelopment Analysis (DEA). This scalar measure deals directly with the input excesses and the output shortfalls of the decision making unit (DMU) concerned. It is units invariant and monotone decreasing with respect to input excess and output shortfall. Furthermore, this measure is determined only by consulting the reference-set of the DMU and is not affected by statistics over the whole data set. The new measure has a close connection with other measures proposed so far, e.g., Charnes–Cooper–Rhodes (CCR), Banker–Charnes–Cooper (BCC) and the Russell measure of efficiency. The dual side of this model can be interpreted as profit maximization, in contrast to the ratio maximization of the CCR model. Numerical experiments show its validity as an efficiency measurement tool and its compatibility with other measures of efficiency.</p>
[17]	关伟, 许淑婷. 中国能源生态效率的空间格局与空间效应 [J]. 地理学报, 2015, 70(6): 980-992. https://doi.org/10.11821/dlxb201506011 URL [本文引用: 1] 摘要能源生态效率兼顾能源利用中的生态效益与经济效益,是对能源-环境-经济3E系统效率的度量.基于考虑非期望产出的SBM模型对中国1997-2012年省际能源生态效率进行测度,从空间格局规模、格局强度与格局纹理三个方面分析能源生态效率的空间分布特征和演变规律,运用空间计量模型验证中国省际能源生态效率的空间溢出效应及其影响因素.研究表明:①中国能源生态效率整体偏低,低效率省份约占40％,广东、海南、福建位于能源生态效率值的最前沿,宁夏、甘肃、青海、新疆为主要的低能效地区.全国能源生态效率总体上呈U型演变格局,局部地区主要有增长型、波动型、突变型和平稳型等4种演变类型;②中国能源生态效率在省际尺度上表现出显著的全局与局部空间集聚特征,高高集聚区主要分布在东部沿海和南部沿海地区,低低集聚区主要分布在西北地区和黄河中游地区.空间格局的变化主要发生在高低集聚区与低高集聚区,其中又以京津冀地区的集聚类型演变最为显著;③中国能源生态效率存在着明显的空间效应,某一地区的能源生态效率对相邻地区的空间溢出程度均强于相邻地区的误差冲击对该地区的影响程度;在影响能源生态效率空间效应的诸多因素中,产业结构的影响最大. [Guan Wei, Xu Shuting. Study on spatial pattern and spatial effect of energy eco-efficiency in China . Acta Geographica Sinica, 2015, 70(6): 980-992.] https://doi.org/10.11821/dlxb201506011 URL [本文引用: 1] 摘要能源生态效率兼顾能源利用中的生态效益与经济效益,是对能源-环境-经济3E系统效率的度量.基于考虑非期望产出的SBM模型对中国1997-2012年省际能源生态效率进行测度,从空间格局规模、格局强度与格局纹理三个方面分析能源生态效率的空间分布特征和演变规律,运用空间计量模型验证中国省际能源生态效率的空间溢出效应及其影响因素.研究表明:①中国能源生态效率整体偏低,低效率省份约占40％,广东、海南、福建位于能源生态效率值的最前沿,宁夏、甘肃、青海、新疆为主要的低能效地区.全国能源生态效率总体上呈U型演变格局,局部地区主要有增长型、波动型、突变型和平稳型等4种演变类型;②中国能源生态效率在省际尺度上表现出显著的全局与局部空间集聚特征,高高集聚区主要分布在东部沿海和南部沿海地区,低低集聚区主要分布在西北地区和黄河中游地区.空间格局的变化主要发生在高低集聚区与低高集聚区,其中又以京津冀地区的集聚类型演变最为显著;③中国能源生态效率存在着明显的空间效应,某一地区的能源生态效率对相邻地区的空间溢出程度均强于相邻地区的误差冲击对该地区的影响程度;在影响能源生态效率空间效应的诸多因素中,产业结构的影响最大.
[18]	赵良仕, 孙才志, 郑德凤. 中国省际水资源利用效率与空间溢出效应测度 [J]. 地理学报, 2014, 69(1): 121-133. https://doi.org/10.11821/dlxb201401012 URL [本文引用: 1] 摘要基于省际水足迹和灰色水足迹等的面板数据,本文利用带有考虑和不考虑非期望产出的数据包络分析方法测度了1997-2011年中国31个省市区的水资源利用效率;建立基于经济—空间距离函数的空间权重矩阵,探讨水资源利用效率的空间自相关关系;利用绝对β趋同模型验证水资源利用效率增长趋势存在绝对β趋同,考虑和不考虑非期望产出情况下达到1/2趋同程度的时间分别约为52.6和5.6年;运用空间Durbin计量模型研究了中国省际水资源利用效率的空间溢出效应。研究发现:(1)考虑和不考虑非期望产出的中国省际水资源利用效率都具有显著的空间自相关性;(2)考虑和不考虑非期望产出的空间自回归系数ρ分别为0.278和0.507,且都在1%的水平上显著,说明中国水资源利用效率存在空间溢出效应;(3)考虑非期望产出情况下中国各省市的教育经费、交通基础设施、工业和农业用水比重因素正向影响水资源利用效率,外商直接投资、万元工业增加值用水量、人均用水量、降水总量因素负向影响水资源利用效率;(4)不考虑非期望产出情况下中国各省市的劳均GDP因素较大正向显著影响,而交通基础设施和万元工业增加值用水量因素变为不显著影响;(5)不考虑非期望产出的水资源利用效率测度对中国水资源真实利用情况出现偏差估计及对政策制定产生误导,考虑环境因素到水资源利用效率测度更为合理。 [Zhao Liangshi, Sun Caizhi, Zheng Defeng. Water resource utilization efficiency and its spatial spillover effects measure in China . Acta Geographica Sinica, 2014, 69(1): 121-133.] https://doi.org/10.11821/dlxb201401012 URL [本文引用: 1] 摘要基于省际水足迹和灰色水足迹等的面板数据,本文利用带有考虑和不考虑非期望产出的数据包络分析方法测度了1997-2011年中国31个省市区的水资源利用效率;建立基于经济—空间距离函数的空间权重矩阵,探讨水资源利用效率的空间自相关关系;利用绝对β趋同模型验证水资源利用效率增长趋势存在绝对β趋同,考虑和不考虑非期望产出情况下达到1/2趋同程度的时间分别约为52.6和5.6年;运用空间Durbin计量模型研究了中国省际水资源利用效率的空间溢出效应。研究发现:(1)考虑和不考虑非期望产出的中国省际水资源利用效率都具有显著的空间自相关性;(2)考虑和不考虑非期望产出的空间自回归系数ρ分别为0.278和0.507,且都在1%的水平上显著,说明中国水资源利用效率存在空间溢出效应;(3)考虑非期望产出情况下中国各省市的教育经费、交通基础设施、工业和农业用水比重因素正向影响水资源利用效率,外商直接投资、万元工业增加值用水量、人均用水量、降水总量因素负向影响水资源利用效率;(4)不考虑非期望产出情况下中国各省市的劳均GDP因素较大正向显著影响,而交通基础设施和万元工业增加值用水量因素变为不显著影响;(5)不考虑非期望产出的水资源利用效率测度对中国水资源真实利用情况出现偏差估计及对政策制定产生误导,考虑环境因素到水资源利用效率测度更为合理。
[19]	王宝义, 张卫国. 中国农业生态效率测度及时空差异研究 [J]. 中国人口·资源与环境, 2016, 26(6): 11-19. [本文引用: 1] [Wang Baoyi, Zhang Weiguo. A research of agricultural eco-efficiency measure in China and space-time differences . China Population, Resources and Environment, 2016, 26(6): 11-19.] [本文引用: 1]
[20]	潘丹, 应瑞瑶. 中国农业生态效率评价方法与实证——基于非期望产出的SBM模型分析 [J]. 生态学报, 2013, 33(12): 3837-3845. [本文引用: 2] [Pan Dan, Ying Ruiyao. Agricultural eco-efficiency evaluation in China based on SBM model . Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(12): 3837-3845.] [本文引用: 2]
[21]	范斐, 张建清, 杨刚强, 等. 环境约束下区域科技资源配置效率的空间溢出效应研究 [J]. 中国软科学, 2016, (4): 71-80. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-9753.2016.04.007 URL [本文引用: 1] 摘要将环境约束的异质性引入到中国省级区域科技资源配置效率的分析中,构建在固定规模报酬下考虑非期望产出的SBM模型,对比在不考虑非期望产出与考虑非期望产出两种情况下的中国省际科技资源配置效率时空分异,并引入空间Durbin模型分析区域科技资源配置效率的空间溢出效应及其影响因素。结果表明:①中国省级区域科技资源配置效率空间分布格局的非均衡性特征较为明显,不考虑非期望产出情况的科技资源配置效率要比考虑非期望产出情况时较大,但两种情况下区域科技资源配置效率水平都整体偏低,具有较大发展潜力与发展空间。②省级区域的科技资源配置效率存在空间溢出效应,间接效应、总效应对科技资源配置效率的影响与直接效应表现出相同的影响方向,但是不同解释变量对于本地区与其它地区科技资源配置效率提升影响作用的显著性不同。③不考虑非期望产出的科技资源配置效率更多地强调了劳均GDP等经济发展水平因素对于科技资源配置效率的影响,忽略了环境因素与市场化因素对于科技资源配置效率的影响,考虑环境约束下的科技资源配置效率的测度更为科学、合理。 [Fan Fei, Zhang Jianqing, Yang Gangqiang et al. Research on spatial spillover effect of regional science and technology resource allocation efficiency under the environmental constraints . China Soft Science, 2016,(4): 71-80.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-9753.2016.04.007 URL [本文引用: 1] 摘要将环境约束的异质性引入到中国省级区域科技资源配置效率的分析中,构建在固定规模报酬下考虑非期望产出的SBM模型,对比在不考虑非期望产出与考虑非期望产出两种情况下的中国省际科技资源配置效率时空分异,并引入空间Durbin模型分析区域科技资源配置效率的空间溢出效应及其影响因素。结果表明:①中国省级区域科技资源配置效率空间分布格局的非均衡性特征较为明显,不考虑非期望产出情况的科技资源配置效率要比考虑非期望产出情况时较大,但两种情况下区域科技资源配置效率水平都整体偏低,具有较大发展潜力与发展空间。②省级区域的科技资源配置效率存在空间溢出效应,间接效应、总效应对科技资源配置效率的影响与直接效应表现出相同的影响方向,但是不同解释变量对于本地区与其它地区科技资源配置效率提升影响作用的显著性不同。③不考虑非期望产出的科技资源配置效率更多地强调了劳均GDP等经济发展水平因素对于科技资源配置效率的影响,忽略了环境因素与市场化因素对于科技资源配置效率的影响,考虑环境约束下的科技资源配置效率的测度更为科学、合理。
[22]	白永平, 张晓州, 郝永佩, 等. 基于SBM-Malmquist-Tobit模型的沿黄九省(区)环境效率差异及影响因素分析 [J]. 地域研究与开发, 2013, 32(2): 90-95. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要从非期望产出角度运用SBM模型测度沿黄九省（区）2001—2010年的环境效率静态水平，通过Malmquist生产率指数模型分析沿黄九省（区）环境效率的动态变化趋势，通过Tobit回归分析方法探讨影响沿黄九省（区）环境效率的影响因素，旨在对沿黄九省（区）环境效益评价提供科学依据和决策参考。结果表明：（1）在考虑环境变量之后，区域的平均效率水平均有一定程度的降低,上中游省份对环境变量的引入较下游省份更为敏感；沿黄九省（区）环境效率静态水平均相对较低，上中游省份较下游省份更甚。（2）环境效率水平有向好发展的态势，其值的改善是技术效率和技术进步两个因素共同作用的结果。（3）经济、制度和地区等因素对环境效率的影响效果各有不同，这些因素对环境效率的作用机理存在一定差别。 [Bai Yongping, Zhang Xiaozhou, Hao Yongpei et al. Research on regional environmental performance and its influential factors based on SBM-Malmquist-Tobit model . Areal Research and Development, 2013, 32(2): 90-95.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要从非期望产出角度运用SBM模型测度沿黄九省（区）2001—2010年的环境效率静态水平，通过Malmquist生产率指数模型分析沿黄九省（区）环境效率的动态变化趋势，通过Tobit回归分析方法探讨影响沿黄九省（区）环境效率的影响因素，旨在对沿黄九省（区）环境效益评价提供科学依据和决策参考。结果表明：（1）在考虑环境变量之后，区域的平均效率水平均有一定程度的降低,上中游省份对环境变量的引入较下游省份更为敏感；沿黄九省（区）环境效率静态水平均相对较低，上中游省份较下游省份更甚。（2）环境效率水平有向好发展的态势，其值的改善是技术效率和技术进步两个因素共同作用的结果。（3）经济、制度和地区等因素对环境效率的影响效果各有不同，这些因素对环境效率的作用机理存在一定差别。
[23]	盖美, 曹桂艳, 田成诗, 等. 辽宁沿海经济带能源消费碳排放与区域经济增长脱钩分析 [J]. 资源科学, 2014, 36(6): 1267-1277. URL [本文引用: 1] 摘要选取辽宁沿海经济带为研究对象,采用Tapio提出的弹性分析方法,探讨辽宁沿海经济带能源碳排放与经济增长的脱钩关系及演变趋势.然后,运用随机前沿分析方法(SFA)对碳排放效率进行测度,并构建Tobit多元线性回归模型,对碳排放效率的影响因素进行详细分析.研究表明:@2000-2012年,辽宁沿海经济带整体的脱钩关系从扩张性负脱钩转变为弱脱钩,碳排放总量分阶段性呈上升趋势,而GDP呈现稳步上升趋势;2000-2006年锦州、营口、盘锦指向扩张性负脱钩,大连呈现扩张连接,丹东和葫芦岛指向弱脱钩,2006-2012年所有地区后期较前期脱钩更为显著,脱钩程度区域差异缩少;②除锦州外其余五个城市的碳排放效率变动趋势相似,2000-2012 年地区差异逐渐缩小,且丹东、营口、盘锦、葫芦岛四市历年的碳排放效率均低于辽宁沿海经济带的整体水平.其中,锦州历年的碳排放效率最高,但是增长幅度很小,盘锦、葫芦岛的碳排放效率虽然很低,但有很大的提升空间;③人均GDP对碳排放效率的提升起促进作用,能源消费结构、能源消费强度、产业结构及政府干预与碳排放效率呈显著负相关,即对碳排放效率的提升起抑制作用.最后,对辽宁沿海经济带的低碳经济发展提出了建议. [Ge Mei, Cao Guiyan, Tian Chengshi et al. Decoupling analysis of energy Carbon emissions and regional economic growth in the Liaoning coastal economic belt . Resources Science, 2014, 36(6): 1267-1277.] URL [本文引用: 1] 摘要选取辽宁沿海经济带为研究对象,采用Tapio提出的弹性分析方法,探讨辽宁沿海经济带能源碳排放与经济增长的脱钩关系及演变趋势.然后,运用随机前沿分析方法(SFA)对碳排放效率进行测度,并构建Tobit多元线性回归模型,对碳排放效率的影响因素进行详细分析.研究表明:@2000-2012年,辽宁沿海经济带整体的脱钩关系从扩张性负脱钩转变为弱脱钩,碳排放总量分阶段性呈上升趋势,而GDP呈现稳步上升趋势;2000-2006年锦州、营口、盘锦指向扩张性负脱钩,大连呈现扩张连接,丹东和葫芦岛指向弱脱钩,2006-2012年所有地区后期较前期脱钩更为显著,脱钩程度区域差异缩少;②除锦州外其余五个城市的碳排放效率变动趋势相似,2000-2012 年地区差异逐渐缩小,且丹东、营口、盘锦、葫芦岛四市历年的碳排放效率均低于辽宁沿海经济带的整体水平.其中,锦州历年的碳排放效率最高,但是增长幅度很小,盘锦、葫芦岛的碳排放效率虽然很低,但有很大的提升空间;③人均GDP对碳排放效率的提升起促进作用,能源消费结构、能源消费强度、产业结构及政府干预与碳排放效率呈显著负相关,即对碳排放效率的提升起抑制作用.最后,对辽宁沿海经济带的低碳经济发展提出了建议.
[24]	赵林, 张宇硕, 吴迪, 等. 考虑非期望产出的中国省际海洋经济效率测度及时空特征 [J]. 地理科学, 2016, 26(5): 671-680. [本文引用: 1] [Zhao Lin, Zhang Yushuo, Wu Di et al. Marine economic efficiency and spatio-temporal characteristics of inter-province based on undesirable outputs in China . Scientia Geographica Sinica, 2016, 26(5): 671-680.] [本文引用: 1]
[25]	杨良杰, 吴威, 苏勤, 等. 基于SBM-Undesirable模型的1997-2010年中国公路运输效率评价 [J]. 地理科学进展, 2013, 32(11): 1602-1611. https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.11.003 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要引入非期望产出评价模型SBM-Undesirable，并基于时空演变的视角，对1997-2010 年中国公路运输效率进行了分析。结果表明：① 1997-2010 年间中国公路运输效率水平整体偏低，且效率水平呈波动下降趋势，其中2008 年表现较为突出；② 公路运输负外部效应产出降低了中国公路运输效率的整体水平，而纯技术效率的变化则是影响公路运输综合效率变化的主要因素；③ 中国公路运输效率存在着较为显著的区域差异性，经济发展水平较高的东部地区运输效率较高，经济发展水平较低的中西部地区运输效率较低，且这种差异性有不断扩大的趋势；④ 在空间视角上，中国公路运输效率均衡性趋于降低，近年来由相对均衡逐步向非均衡甚至极化趋势发展；⑤ 提高资源利用效率、优化资源配置能力、减少负外部效应产出和增加运输有效产出是改善运输效率的重要途径。 [Yang Liangjie, Wu Wei, Su Qin et al. Evaluation of road transport efficiency in China during 1997-2010 based on SBM-Undesirable model . Progress in Geography, 2013, 32(11): 1602-1611.] https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.11.003 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要引入非期望产出评价模型SBM-Undesirable，并基于时空演变的视角，对1997-2010 年中国公路运输效率进行了分析。结果表明：① 1997-2010 年间中国公路运输效率水平整体偏低，且效率水平呈波动下降趋势，其中2008 年表现较为突出；② 公路运输负外部效应产出降低了中国公路运输效率的整体水平，而纯技术效率的变化则是影响公路运输综合效率变化的主要因素；③ 中国公路运输效率存在着较为显著的区域差异性，经济发展水平较高的东部地区运输效率较高，经济发展水平较低的中西部地区运输效率较低，且这种差异性有不断扩大的趋势；④ 在空间视角上，中国公路运输效率均衡性趋于降低，近年来由相对均衡逐步向非均衡甚至极化趋势发展；⑤ 提高资源利用效率、优化资源配置能力、减少负外部效应产出和增加运输有效产出是改善运输效率的重要途径。
[26]	张耀军, 任正委. 基于GIS方法的沿海城市人口变动及空间分布格局研究 [J]. 地域研究与开发, 2012, 31(4): 152-156. URL Magsci [本文引用: 2] 摘要经济社会越发展，人类对海洋的开发力度越大，同时，沿海地区聚集的人口也越多。21世纪以来，沿海城市人口规模及其变化的市别差异较大，个别城市出现了人口自然负增长的态势，总体上沿海城市人口密度显著高于内陆城市，人口迁移流入集中于24个沿海城市，约占沿海城市总数的一半。借助GIS技术，应用空间聚类的方法分析，结果表明：21世纪以来沿海城市人口重心向西南略微移动；人口分布趋于均匀，从人口密度方面看，2010年较2000年在空间上人口聚集程度有所下降。提出了优化沿海地区城市人口分布的对策建议。 [Zhang Yaojun, Ren Zhengwei. Population change and its spatial distribution patterns of coastal cities based on GIS . Areal Research and Development, 2012, 31(4): 152-156.] URL Magsci [本文引用: 2] 摘要经济社会越发展，人类对海洋的开发力度越大，同时，沿海地区聚集的人口也越多。21世纪以来，沿海城市人口规模及其变化的市别差异较大，个别城市出现了人口自然负增长的态势，总体上沿海城市人口密度显著高于内陆城市，人口迁移流入集中于24个沿海城市，约占沿海城市总数的一半。借助GIS技术，应用空间聚类的方法分析，结果表明：21世纪以来沿海城市人口重心向西南略微移动；人口分布趋于均匀，从人口密度方面看，2010年较2000年在空间上人口聚集程度有所下降。提出了优化沿海地区城市人口分布的对策建议。
[27]	秦伟山, 张义丰, 李世泰. 中国东部沿海城市旅游发展的时空演变 [J]. 地理研究, 2014, 33(10): 1956-1965. https://doi.org/10.11821/dlyj201410015 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要城市旅游时空演变是旅游地理学研究的热点领域。以中国东部沿海城市为研究区，分析城市旅游发展的时空演变格局。首先分析沿海城市旅游发展强度的时空演变，进而采用DEA数据包络分析法计算沿海城市旅游发展效率的时空演变。研究表明：① 在旅游发展强度方面，东部沿海城市之间的旅游发展强度差异较大，长三角、珠三角以及环渤海的辽东半岛和山东半岛地区的旅游发展强度较强，海峡西岸经济区和环北部湾地区的旅游发展强度较弱。② 10年间在旅游发展综合效率方面基本维持不变，而旅游发展纯技术效率显著增强，旅游发展的规模效率则显著减弱。说明沿海城市的旅游发展已经逐渐由规模效率向技术效率转变。③ 综合旅游发展强度和旅游发展效率两个方面看，将东部沿海城市旅游发展类型分为“高—有效型”、“低—有效型”、“高—无效型”和“低—无效型”四种类型。其中“高—有效型”城市旅游发展较为成熟，“低—有效型”和“高—无效型”城市旅游发展一般，“低—无效”城市旅游发展相对较差。整体来看，珠三角和海峡西岸地区旅游发展强度和旅游发展效率均出现一定程度下滑，长三角、环渤海和北部湾地区的旅游发展强度和旅游发展效率均呈现不同程度增加。 [Qin Weishan, Zhang Yifeng, Li Shitai. Study on the spatio-temporal evolution of coastal city tourism of China . Geographical Research, 2014, 33(10): 1956-1965.] https://doi.org/10.11821/dlyj201410015 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要城市旅游时空演变是旅游地理学研究的热点领域。以中国东部沿海城市为研究区，分析城市旅游发展的时空演变格局。首先分析沿海城市旅游发展强度的时空演变，进而采用DEA数据包络分析法计算沿海城市旅游发展效率的时空演变。研究表明：① 在旅游发展强度方面，东部沿海城市之间的旅游发展强度差异较大，长三角、珠三角以及环渤海的辽东半岛和山东半岛地区的旅游发展强度较强，海峡西岸经济区和环北部湾地区的旅游发展强度较弱。② 10年间在旅游发展综合效率方面基本维持不变，而旅游发展纯技术效率显著增强，旅游发展的规模效率则显著减弱。说明沿海城市的旅游发展已经逐渐由规模效率向技术效率转变。③ 综合旅游发展强度和旅游发展效率两个方面看，将东部沿海城市旅游发展类型分为“高—有效型”、“低—有效型”、“高—无效型”和“低—无效型”四种类型。其中“高—有效型”城市旅游发展较为成熟，“低—有效型”和“高—无效型”城市旅游发展一般，“低—无效”城市旅游发展相对较差。整体来看，珠三角和海峡西岸地区旅游发展强度和旅游发展效率均出现一定程度下滑，长三角、环渤海和北部湾地区的旅游发展强度和旅游发展效率均呈现不同程度增加。
[28]	Charnes A, Cooper W W, Rhodes E. Measuring the efficiency of decision-making units [J]. European Journal of Operational Research, 1979, 3(4): 339. [本文引用: 1]
[29]	张俊容, 郭耀煌. 评价指标与DEA有效的关系 [J]. 系统工程理论方法应用, 2004, 13(6): 520-523. https://doi.org/10.3969/j.issn.1005-2542.2004.06.010 URL [本文引用: 1] 摘要为使DEA评价结果具有合理的区分度,现有经验是使输入、输出指标总数与决策单元数之间满足一定的数量关系.通过对比研究输入、输出指标数之和、之积与DEA有效单元数之间的关系,对上述经验的合理性进行了探讨,得到了一些重要结论. [Zhang Junrong, Guo Yaohuang. The relationship between the number of factors and DEA efficiency . Systems Engineering —Theory Methodology Applications, 2004, 13(6): 520-523.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1005-2542.2004.06.010 URL [本文引用: 1] 摘要为使DEA评价结果具有合理的区分度,现有经验是使输入、输出指标总数与决策单元数之间满足一定的数量关系.通过对比研究输入、输出指标数之和、之积与DEA有效单元数之间的关系,对上述经验的合理性进行了探讨,得到了一些重要结论.
[30]	国家统计局.中国城市统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2006-2015. [本文引用: 1] [National Bureau of Statistics. China city statistical yearbook.Beijing:China Statistics Press,2006-2015.] [本文引用: 1]
[31]	国家统计局.中国统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2006-2015. [本文引用: 1] [National Bureau of Statistics.China statistical yearbook. Beijing: China Statistics Press,2006-2015.] [本文引用: 1]
[32]	国家统计局.中国城市建设统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2005-2014. [本文引用: 1] [National Bureau of Statistics. China urban construction statistics yearbook.Beijing: China Statistics Press,2005-2014.] [本文引用: 1]
[33]	Gregory Mankiw N.Principle of Economics[M].London:Oxford University Press,1977.
[34]	马占新. 数据包络分析模型与方法[M] . 北京: 科学出版社, 2010 . [本文引用: 1] [Ma Zhanxin.The models and methods on data envelopment analysis . Beijing: Science Press, 2010.] [本文引用: 1]

UNEP. A decade of United Nations support to broad-based participatory management of urban development,me 1990-2000

2001

... 城市作为经济社会、资源、环境的复合系统,其发展影响着区域的整体发展水平.20世纪90年代,联合国人居署和联合国环境规划署提出并推行“可持续城市发展计划”,绿色、健康、可持续成为城市未来发展的重要导向^[1].随着中国经济发展进入新常态,城镇化已进入加速发展与城市病发作的叠加期.目前,城市经济增长模式粗放,人口、经济过度集中,土地无序扩张、交通拥挤、社会安全与环境等城市问题严重制约了城市的可持续发展^[2].城市作为一个投入产出的复合系统,如何判定投入资源的有效配置及其有效程度具有重要意义,因此,本文通过测度城市发展效率对城市规划以及可持续发展提供借鉴.中国城镇化水平东高西低^[3],沿海城市是城镇化过程中速度较快且政策覆盖较完整的一个群体,但也是重化工业集聚的主要地区^[4].伴随经济高速增长的同时,城市间分工不明确、恶性竞争导致效率低下、重化工业污染、人口过度膨胀、土地利用效率低和环境污染严重等问题阻碍着城市可持续发展,解决城市间矛盾,合理测度城市发展效率是解决问题的关键. ...

Measuring the impact of urban sprawl on natural landscape pattern of the Western Taihu Lake watershed,China

2010

中国新型城镇化的空间格局演变及影响因素分析——基于285个地级市的面板数据

2016

中国新型城镇化的空间格局演变及影响因素分析——基于285个地级市的面板数据

2016

中国重化工业发展的空间组织形态演化

2012

中国重化工业发展的空间组织形态演化

2012

基于碳排放测算的湖北省土地利用结构效率的DEA模型分析与空间分异研究

2015

... 长期以来,国内外关于城市效率的研究,多集中于城市土地利用效率^[5,6]、资源型城市效率^[7]、城市发展效率^[8]、城市产业效率^[9]、不同尺度的城市群效率^[10-13]和特大城市效率^[14]等研究方面;在效率方法测度方面,柯布—道格拉斯函数^[15]针对不同研究对象进行经济效率定量分析,以往研究常采用索洛余值法、随机前沿生产函数法、Malmquist生产率指数等模型方法.但这些传统的DEA模型方法通常属于径向的、角度的,在评价效率的过程中无法对非期望产出进行有效处理,没有严格考虑投入产出的松弛性问题.而Tone提出的SBM模型基于松弛变量的非径向、非角度可以很好解决处理非期望产出的问题^[16],该方法已应用于能源生态效率^[17]、水资源利用效率^[18]、农业生态效率^[19,20]、科技资源配置效率^[21]、环境效率^[22,23]、土地利用效率^[5]、海洋经济效率^[24]、公路运输效率^[25]等方面,并体现了良好的可信性,证实了在生产生活中大量要素投入不仅带来了期望产出的同时,也带来了非期望产出.在概念界定方面,2009年郭腾云等基于特大城市资源效率研究,将城市效率概念界定为城市要素资源的有效总产出与总投入的比值^[7].2011年方创琳等基于城市群效率研究,将概念界定为区域要素资源创造或增值的物质产品和精神产品的有效价值量与总投入的比值^[9].在此基础上,本文对城市发展效率进行界定：城市发展效率是指在一定的生产技术条件下开发利用城市资源从事生产性活动过程中,投入要素创造的产出（包括期望产出和非期望产出）价值量与总投入价值量的比值,反映了城市投入要素资源的有效配置和利用效率. ...

... [5]、海洋经济效率^[24]、公路运输效率^[25]等方面,并体现了良好的可信性,证实了在生产生活中大量要素投入不仅带来了期望产出的同时,也带来了非期望产出.在概念界定方面,2009年郭腾云等基于特大城市资源效率研究,将城市效率概念界定为城市要素资源的有效总产出与总投入的比值^[7].2011年方创琳等基于城市群效率研究,将概念界定为区域要素资源创造或增值的物质产品和精神产品的有效价值量与总投入的比值^[9].在此基础上,本文对城市发展效率进行界定：城市发展效率是指在一定的生产技术条件下开发利用城市资源从事生产性活动过程中,投入要素创造的产出（包括期望产出和非期望产出）价值量与总投入价值量的比值,反映了城市投入要素资源的有效配置和利用效率. ...

基于碳排放测算的湖北省土地利用结构效率的DEA模型分析与空间分异研究

2015

泛长三角城市土地利用效益测度及时空格局演化

2014

泛长三角城市土地利用效益测度及时空格局演化

2014

基于DEA的中国特大城市资源效率及其变化

2009

... [7].2011年方创琳等基于城市群效率研究,将概念界定为区域要素资源创造或增值的物质产品和精神产品的有效价值量与总投入的比值^[9].在此基础上,本文对城市发展效率进行界定：城市发展效率是指在一定的生产技术条件下开发利用城市资源从事生产性活动过程中,投入要素创造的产出（包括期望产出和非期望产出）价值量与总投入价值量的比值,反映了城市投入要素资源的有效配置和利用效率. ...

基于DEA的中国特大城市资源效率及其变化

2009

中国地级及以上城市发展效率差异的DEA—ESDA测度

2012

中国地级及以上城市发展效率差异的DEA—ESDA测度

2012

环渤海地区城市旅游业发展效率时空特征及其演化阶段——以三大城市群为例

2014

... [9].在此基础上,本文对城市发展效率进行界定：城市发展效率是指在一定的生产技术条件下开发利用城市资源从事生产性活动过程中,投入要素创造的产出（包括期望产出和非期望产出）价值量与总投入价值量的比值,反映了城市投入要素资源的有效配置和利用效率. ...

环渤海地区城市旅游业发展效率时空特征及其演化阶段——以三大城市群为例

2014

中国城市群投入产出效率的综合测度与空间分异

2011

中国城市群投入产出效率的综合测度与空间分异

2011

浙江省科技资源的区域差异及其空间配置效率研究

2012

浙江省科技资源的区域差异及其空间配置效率研究

2012

基于DEA模型的城市群效率研究——珠三角城市群的实证研究

2011

基于DEA模型的城市群效率研究——珠三角城市群的实证研究

2011

Study on intercity differences of Chinese urban economic efficiency and its spatial-temporal characteristics: base on 273 citis at prefecture lever or above in China

2014

Metropolitan resources efficiencies, changge trends and causes in China under the goal to build an in-ternational metropolis

2011

... 数据包络分析(Data Enveloppment Analysis,DEA）方法是一种多输入多输出的分析方法,即要素投入与产出之间的相对效率评价的系统分析方法^[28].传统的DEA模型（BBC模型和CCR模型）多基于期望产出角度,对投入或产出的松弛性问题考虑不充分,容易高估评价单元的生产率^[20].Tone提出将松弛变量引入目标函数中的基于松弛测度的SBM模型,其非径向、非角度的特性避免了径向和角度所带来的偏差,解决了存在非期望产出时的效率测度问题^[14].本文基于规模报酬不变的非期望产出SBM模型测度城市发展效率,模型如下： ...

A theory of production

1928

A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis

2001

中国能源生态效率的空间格局与空间效应

2015

中国能源生态效率的空间格局与空间效应

2015

中国省际水资源利用效率与空间溢出效应测度

2014

中国省际水资源利用效率与空间溢出效应测度

2014

中国农业生态效率测度及时空差异研究

2016

中国农业生态效率测度及时空差异研究

2016

中国农业生态效率评价方法与实证——基于非期望产出的SBM模型分析

2013

中国农业生态效率评价方法与实证——基于非期望产出的SBM模型分析

2013

环境约束下区域科技资源配置效率的空间溢出效应研究

2016

环境约束下区域科技资源配置效率的空间溢出效应研究

2016

基于SBM-Malmquist-Tobit模型的沿黄九省(区)环境效率差异及影响因素分析

2013

基于SBM-Malmquist-Tobit模型的沿黄九省(区)环境效率差异及影响因素分析

2013

辽宁沿海经济带能源消费碳排放与区域经济增长脱钩分析

2014

辽宁沿海经济带能源消费碳排放与区域经济增长脱钩分析

2014

考虑非期望产出的中国省际海洋经济效率测度及时空特征

2016

考虑非期望产出的中国省际海洋经济效率测度及时空特征

2016

基于SBM-Undesirable模型的1997-2010年中国公路运输效率评价

2013

基于SBM-Undesirable模型的1997-2010年中国公路运输效率评价

2013

基于GIS方法的沿海城市人口变动及空间分布格局研究

2012

... 以上研究成果为本文研究提供了理论与方法基础,由于指标和模型选取的差异导致各研究结果不一致.从研究方法上看,以往对城市发展效率的研究方法主要采用传统的DEA模型,存在一定局限性,高估了实际的城市发展效率;从研究指标上看,以往研究选取“工业三废”代表非期望产出,忽略了城市生活污染产出对城市发展效率的影响;从研究内容来看,以往研究主要关注东部沿海地区城市人口变动^[26]和旅游效率^[27]的研究,并没有对东部沿海城市进行城市发展效率的测度.基于此本文选取东部沿海地区53个城市为评价单元,采用改进的基于非期望产出的SBM模型,投入指标同时考虑到科技资源配置要素投入、能源要素投入和水资源要素投入,期望产出指标包括经济、社会和生态产出,非期望产出包括城市生活和工业生产的非期望产出,对城市发展效率及其时空差异开展研究,以期能够准确把握东部沿海地区城市化进程中的资源配置、利用效率、推进路径及其差异特征,为实现沿海地区城市可持续发展提供决策参考与经验借鉴. ...

... 本文以中国东部沿海53个城市（不包括港、澳、台、三沙市）作为研究对象,截至2015年,东部常住人口城镇化率已达近64%,远高于全国平均水平.东部沿海53个城市GDP占全国GDP比重已超过35%,旅游外汇收入比重占全国比重已超过57%.根据人口发展集聚规律来看,越来越多的人口集聚到经济发展水平高、地理位置优越的沿海地区^[26]. ...

基于GIS方法的沿海城市人口变动及空间分布格局研究

2012

中国东部沿海城市旅游发展的时空演变

2014

中国东部沿海城市旅游发展的时空演变

2014

Measuring the efficiency of decision-making units

1979

评价指标与DEA有效的关系

2004

... 依据指标代表性、数据可获取性和投入产出效率指标宜少原则^[29][一般要求指标数量（投入指标+产出指标）≤1/3个评价单元个数],选取8个指标构建城市发展效率测度评价指标体系,将产出分为期望产出和非期望产出（表1）.选取2005~2014年中国沿海53个地级市（不包括港、澳、台、三沙市）作为城市发展效率评价单元,样本数据来源2006~2015年《中国城市统计年鉴》^[30]和《中国统计年鉴》^[31],2005~2014年《中国城市建设统计年鉴》^[32]及各地区城市历年统计年鉴和环境质量公报等. ...

评价指标与DEA有效的关系

2004

2015

2014

1977

2010

... 基于前人研究结果^[34],本文将城市发展效率等级划分为：效率最高（p=1）、效率良好（0.8≤p<1）、效率中等（0.6≤p≤0.8）和效率无效（p<0.6）进行分析. ...

2010

〈

〉

基于非期望产出的城市发展效率时空差异探讨——以中国东部沿海地区城市为例

Spatial and Temporal Disparities of Urban Development Efficiency of Coastal Cities in China Based on Undesirable Outputs

1 区域概况与研究方法

1.1 区域概况

1.2 非期望产出SBM模型

1.3 指标选取与数据处理

2 结果分析

2.1 城市发展效率值对比

2.2 城市发展效率时空分异特征

3 城市发展效率的影响因素

3.1 城市发展效率影响因素指标与模型选取

3.2 计算结果分析

4 结论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子