我國(guó)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資績(jī)效評(píng)價(jià)
——基于三階段DEA模型的實(shí)證分析

胡宗義，魯耀純，劉春霞

我國(guó)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資績(jī)效評(píng)價(jià)
——基于三階段DEA模型的實(shí)證分析

胡宗義，魯耀純，劉春霞

（湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙410079）

自改革開放以來(lái)，我國(guó)城市化步伐明顯加快，現(xiàn)已進(jìn)入城市化高速發(fā)展的起步階段。為了進(jìn)一步推進(jìn)城市化進(jìn)程，更多的資金投入到城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中，這就涉及投融資管理與績(jī)效評(píng)價(jià)問題。文章分別從資金來(lái)源結(jié)構(gòu)和資金投向結(jié)構(gòu)兩個(gè)角度出發(fā)，運(yùn)用三階段DEA方法對(duì)我國(guó)2012年城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，同時(shí)對(duì)影響投融資效率的因素進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明：中西部地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施投融資效率主要受規(guī)模效率制約，東部地區(qū)主要受純技術(shù)效率制約；城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資效率受環(huán)境因素影響較大；人力資本、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技發(fā)展水平較高的省份在城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資效率方面占有優(yōu)勢(shì)。

地方政府；基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；投融資；DEA；績(jī)效評(píng)價(jià)

一、引言

城市基礎(chǔ)設(shè)施是城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和居民生活質(zhì)量提高的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，是地方政府發(fā)揮其職能和城市功能實(shí)現(xiàn)的重要載體，也是城市各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)事業(yè)得以順利進(jìn)行的基本保證，因此，加強(qiáng)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展具有十分重要的意義。由于公共基礎(chǔ)設(shè)施的非營(yíng)利性等特性，在過去很長(zhǎng)一段時(shí)間里，城市基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)都由政府直接投資建設(shè)完成，然而，隨著城市化進(jìn)程的加快，需要更多的資金投入到城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中，無(wú)論是中央還是地方政府都無(wú)力承擔(dān)數(shù)額如此龐大的建設(shè)資金，這就需要擴(kuò)大投融資主體范圍，創(chuàng)新投融資模式，使更多的投資主體加入到城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中來(lái)。與此同時(shí)，地方政府將面臨在多個(gè)投資主體下如何評(píng)價(jià)投融資效果這一全新的課題，這與過去單一投資主體下投融資績(jī)效評(píng)價(jià)相比具有更大的挑戰(zhàn)。

早在20世紀(jì)七十年代末以前，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)問題就開始引起學(xué)者的關(guān)注，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資問題也從那時(shí)起成為理論界與實(shí)務(wù)界的研究熱點(diǎn)。國(guó)外這方面的研究可分為兩大類。第一類對(duì)地方政府城市建設(shè)投資效率模型進(jìn)行研究。早期的研究包括基于Charnes，et al［1］（1978）提出的規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型（如Pareto［2］，1992），Banker，et al［3］（1984）提出的規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型（如Pina and Torres［4］，2001），以及Deprins，Simar and Tulkens［5］提出的FDH模型（如Tulkens［6］，1993）。隨著模型方法的進(jìn)一步發(fā)展，出現(xiàn)了許多基于新模型方法的研究成果，Cooper，et al［7］（2000）提出的視窗模型（如Itoh［8］，2002）、Athanassopoulos［9］（1995）提出的目標(biāo)規(guī)劃模型（Sheth，et al［10］，2007）、Si?mar and Wilson［11］（1998）提出的bootstrap模型（如Boame［12］，2004）以及改進(jìn)的DEA模型（如Barros and Peypoch［13］，2009）。第二類通過不同的方法對(duì)本國(guó)地方政府城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率以及影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。這方面的文獻(xiàn)研究成果十分豐富（Gupta and Verhoeven［14］，2001；Revelli and Tovmo［15］，2007；Rogge and Jaeger［16］，2012），幾乎每個(gè)國(guó)家都有關(guān)于這方面的研究。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資效率的重視很大程度上受美國(guó)哥倫比亞大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授埃德蒙德·菲爾普斯（Edmund S Phelps）在“中國(guó)人文社會(huì)科學(xué)論壇”上的演講的影響，他認(rèn)為我國(guó)面臨著長(zhǎng)期的過失投資，指出投資決策中低效率問題亟待解決。李嘉榮、王鐘（2005）在分析我國(guó)西部城市基礎(chǔ)設(shè)施投資效率時(shí)援引埃德蒙德·菲爾普斯的看法指出，我國(guó)每年固定資產(chǎn)流失達(dá)數(shù)千億之多，如果我國(guó)投融資效率不能有效提高，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資金缺口將會(huì)越來(lái)越大［17］。目前我國(guó)關(guān)于這方面的成果從研究范圍上可分為兩類，一類是對(duì)我國(guó)某個(gè)地區(qū)或某些地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率進(jìn)行研究。代表性的研究成果有孫慧、王媛（2008）基于Malmquist指數(shù)對(duì)河北省11個(gè)地級(jí)市城市基礎(chǔ)設(shè)施投資效率進(jìn)行研究，分析各地級(jí)市“八五”至“十五”期間效率的變化［18］。另一類是對(duì)全國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。伍文中（2011）將地方政府行政效率“嫁接”到城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率上來(lái)，運(yùn)用DEA模型對(duì)2001-2008年我國(guó)各省的城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率進(jìn)行研究，再在此基礎(chǔ)上，研究城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、外商直接投資以及城市化水平的影響［19］。曾國(guó)安、尹燕飛（2012）在引入基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)環(huán)境的污染為“壞”產(chǎn)出的情況下，運(yùn)用二階段的SBM模型和CCR模型對(duì)我國(guó)2010年30個(gè)省、直轄市和自治區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施效率水平。結(jié)果表明考慮和不考慮“壞”產(chǎn)出的兩種情況下，東部基礎(chǔ)設(shè)施投資效率最高，中部其次，西部最低［20］。

上述研究成果不僅吸引了更多的學(xué)者對(duì)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資管理績(jī)效評(píng)價(jià)的研究，而且極大地促進(jìn)了我國(guó)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資管理績(jī)效評(píng)價(jià)理論的發(fā)展。但是上述文獻(xiàn)也存在幾點(diǎn)不足：第一，實(shí)證研究所使用的投融資數(shù)據(jù)不能準(zhǔn)確反映基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資狀況。部分文獻(xiàn)中投融資數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》，還有部分文獻(xiàn)中投融資數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，在這些年鑒中沒有單列城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資的統(tǒng)計(jì)值，無(wú)法準(zhǔn)確反映基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資狀況。本文有關(guān)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒2012》，在該年鑒中單列出了城市市政公共基礎(chǔ)設(shè)施固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)值。第二，研究范圍較狹窄。多數(shù)文獻(xiàn)僅對(duì)一個(gè)城市或者幾個(gè)城市投融資效率進(jìn)行實(shí)證研究，目前尚無(wú)對(duì)全國(guó)范圍的城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資績(jī)效評(píng)價(jià)進(jìn)行實(shí)證研究的研究成果，本文擬對(duì)我國(guó)30個(gè)省、直轄市、自治區(qū)的城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資績(jī)效評(píng)價(jià)進(jìn)行實(shí)證研究。第三，研究方法具有局限性。所采用的方法多局限于層次分析法、平衡記分卡法和經(jīng)濟(jì)附加值（EVA）等方法，這些方法具有一定的局限性。我國(guó)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資問題是一個(gè)多目標(biāo)規(guī)劃問題，可以考慮用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析分階段進(jìn)行研究，本文運(yùn)用三階段DEA方法更可以用于分析影響我國(guó)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資效率的因素進(jìn)行分析。

二、模型方法、指標(biāo)的選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）模型方法

Charnes，et al于1978年提出DEA模型中，將影響效率的因素分為管理效率、環(huán)境特征和運(yùn)氣好壞等誤差因素，在該模型中將投入、產(chǎn)出和環(huán)境變量全部納入一個(gè)方程中考慮，這無(wú)法解釋誤差因素對(duì)效率的作用［20］。Fare和Gross?kopf（2000）提出網(wǎng)絡(luò)DEA模型，兩階段DEA模型是它的一個(gè)特例，兩階段DEA模型與一階段DEA模型相比有了很大的改進(jìn)，在第一步的基礎(chǔ)上利用環(huán)境變量值估計(jì)出環(huán)境變量對(duì)生產(chǎn)者效率的影響，但是也存在不足，它無(wú)法解釋誤差變量的效應(yīng)［21］。

Fried，et al（2002）克服以上不足，提出三階段DEA模型，該模型在第一階段構(gòu)建傳統(tǒng)DEA模型，在第二階段構(gòu)建相似SFA模型，最后一階段是構(gòu)建調(diào)整后的DEA模型，該模型在對(duì)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)不僅消除了環(huán)境因素和誤差變量的影響，還可以對(duì)影響效率的因素進(jìn)行探索性分析［22］。

第一階段：基于原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)的DEA分析。本文采用投入導(dǎo)向型的規(guī)模報(bào)酬可變的DEA模型進(jìn)行第一階段的分析，假設(shè)有I個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元有N個(gè)輸入和M個(gè)輸出，用Xi(i=1,2,…,N)表示輸入變量，Yi(i=1,2,…,M)表示輸出變量，投入導(dǎo)向下對(duì)偶形式的BCC模型可以表示成如下線性規(guī)劃形式：

其中，θ表示決策單元的有效值；s+、s-分別表示產(chǎn)出松弛變量的值和投入松弛變量的值；ε表示非阿基米德無(wú)窮小。

由（1）可求得綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，綜合技術(shù)效率指輸入一定的條件下實(shí)現(xiàn)最大的輸出或者輸出一定的條件下實(shí)現(xiàn)輸入最小，純技術(shù)效率是指受管理和技術(shù)等因素影響的效率，規(guī)模效率是指受規(guī)模影響的效率，它們的值都介于0到1之間，0表示缺乏效率，1表示具有效率，三者之間具有如下關(guān)系：

綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率

第二階段：應(yīng)用SFA模型考察環(huán)境變量對(duì)決策單元的影響并得到調(diào)整的投入量。由于第一階段DEA模型為確定性模型，無(wú)法解釋誤差因素的影響，在該階段將對(duì)投入松弛變量進(jìn)行回歸分析，分離出管理無(wú)效、環(huán)境無(wú)效和運(yùn)氣好壞等誤差因素的影響，根據(jù)SFA回歸結(jié)果調(diào)整投入量。根據(jù)Fried，et al.（2002）提出的調(diào)整方法［22］，對(duì)I個(gè)決策單元的M個(gè)投入松弛變量分別進(jìn)行SFA回歸分析，SFA回歸模型表示如下：

sij=f(zj,βj)+vij+uij(i=1,2,…,M,j=1,2,…,I)（2）

此處sij表示投入松弛變量，即目標(biāo)投入量與實(shí)際投入量之差；zj=(z1j,z2j,…zkj)，其中，zkj表示第j個(gè)決策單元的第k個(gè)可觀察的外生環(huán)境變量；，其中，表示第j個(gè)決策單元的第k個(gè)待估參數(shù)；f(zj,βj)=zjβj；vij表示第j個(gè)決策單元在投入第i個(gè)輸入時(shí)所產(chǎn)生的隨機(jī)誤差，假設(shè)服從；uij表示第j個(gè)決策單元在投入第i個(gè)輸入時(shí)所產(chǎn)生的管理無(wú)效率的隨機(jī)變量，且uij≥0，假定服從截?cái)嘈哉龖B(tài)分布。

根據(jù)Battese和coelli（1995）的方法［23］，用Frontier4.1中最大似然法求出等未知參數(shù)，再采用Jondrow， et al（1982）提出的JLMS技術(shù)［24］，求出，再根據(jù)

求出E^[vij|vij+uij]。

其中，xij表示調(diào)整前的第j個(gè)決策單元的第i個(gè)投入量；表示調(diào)整后的第j個(gè)決策單元的第i個(gè)投入量。式（4）右邊第一個(gè)括號(hào)調(diào)整的是環(huán)境，表示所有決策單元中投入松弛最大的決策單元，即最無(wú)效的決策單元，該調(diào)整就是給環(huán)境有利的決策單元加上較多的投入值，環(huán)境不利的決策單元加上較少的投入量，這樣可使所有的決策單元處于相同的環(huán)境中。式（4）右邊第二個(gè)括號(hào)調(diào)整的是隨機(jī)誤差項(xiàng)，使所有決策單元加上較少的投入量，表示所有決策單元中投入松弛最大的決策單元，即最無(wú)效的決策單元，該調(diào)整就是使運(yùn)氣好的決策單元加上較多的投入值，運(yùn)氣較差的決策單元加上較少的投入量，使所有決策單元面臨相同的運(yùn)氣。

第三階段：利用調(diào)整后的投入量和產(chǎn)出量進(jìn)行傳統(tǒng)DEA分析，將第二階段得到的各決策單元的各調(diào)整后的投入變量帶入到DEA模型中，得到剔除環(huán)境因素和運(yùn)氣好壞等誤差因素影響后的效率值。

（二）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.輸入指標(biāo)和輸出指標(biāo)的選取

在運(yùn)用DEA模型進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)的過程中，績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系發(fā)揮著十分重要的作用，是評(píng)價(jià)分析的前提和基礎(chǔ)，直接關(guān)系到評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。根據(jù)可比性、代表性、可行性、獨(dú)立性等基本原則，借鑒前人的研究成果，從資金來(lái)源和資金投向兩個(gè)角度出發(fā)，選取輸入指標(biāo)、輸出指標(biāo)以及環(huán)境指標(biāo)。從資金來(lái)源的結(jié)構(gòu)角度考慮，輸入指標(biāo)包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資金中來(lái)源于中央或地方政府直接撥款的資金與各省人口的比值（GOV）、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資金中來(lái)源于國(guó)內(nèi)貸款的資金與各省人口的比值（LOAN）、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資金中利用外資（FOR）與各省人口的比值進(jìn)行衡量。從資金投向結(jié)構(gòu)角度考慮，按照世界銀行對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的分類方法，輸入指標(biāo)選擇用于六大基礎(chǔ)設(shè)施子系統(tǒng)建設(shè)的資金與各省人口的比值來(lái)衡量。這六大子系統(tǒng)分別是水資源和供排水系統(tǒng)、能源動(dòng)力系統(tǒng)、城市道路交通設(shè)施系統(tǒng)、郵電通訊系統(tǒng)、生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)和防災(zāi)系統(tǒng)，由于郵電通訊系統(tǒng)數(shù)據(jù)的無(wú)法獲得，這里不包括在內(nèi)，用于另外五大系統(tǒng)建設(shè)的資金分別記為WATER、ENER、ROAD、ECOL、DISA。由于這幾大基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)屬于工程性城市基礎(chǔ)設(shè)施的范疇，主要是帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益，因此這里僅考慮經(jīng)濟(jì)效益不考慮社會(huì)效益。輸出指標(biāo)選取各省城市居民人均收入和各省消除物價(jià)影響的人均GDP。

2.影響因素指標(biāo)的選取

在進(jìn)行SFA建模時(shí)，需要結(jié)合城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資的自身特點(diǎn)，綜合考慮樣本主觀可控范圍外的其他環(huán)境因素對(duì)投融資效率的影響因素。文中選取反映地方經(jīng)濟(jì)和社會(huì)環(huán)境的因素作為環(huán)境因素。包括經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)（ECO）、對(duì)外開放程度（OPEN）、人力資本（PEO）科技發(fā)展水平（TEC），分別用各地區(qū)財(cái)政收入總額與各省人口的比值、外商直接投資額與各省人口的比值和萬(wàn)人中大專及以上學(xué)歷人口數(shù)、萬(wàn)人中擁有三種專利數(shù)來(lái)表示。

3.數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

文中所使用的有關(guān)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒2012》，它包括了我國(guó)2012年31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的城市建設(shè)投融資數(shù)據(jù)，由于西藏的數(shù)據(jù)不全，因此未將其考慮在內(nèi)。其他數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2013》，它幾乎包含了文中用到的我國(guó)2012年的其他數(shù)據(jù)。文中采用世界銀行對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的分類標(biāo)準(zhǔn)將基礎(chǔ)設(shè)施分為六大類。

三、實(shí)證研究與結(jié)果分析

（一）基于資金來(lái)源結(jié)構(gòu)角度的融資效率分析

在第一階段，從資金來(lái)源結(jié)構(gòu)角度出發(fā)，運(yùn)用DEAP2.1軟件對(duì)我國(guó)2012年城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資效率進(jìn)行分析，結(jié)果如表1所示。我國(guó)2012年城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資綜合技術(shù)效率平均得分為0.366，純技術(shù)效率平均得分為0.549，規(guī)模效率平均得分為0.502，綜合技術(shù)效率為1的有上海、江蘇、浙江、廣東四個(gè)省市，占比為13.33%，說(shuō)明這四個(gè)省市是處于技術(shù)效率前沿，其他省份則至少存在純技術(shù)無(wú)效和規(guī)模無(wú)效中的一種情況。從規(guī)模報(bào)酬角度來(lái)看，上海、江蘇、浙江、廣東的規(guī)模報(bào)酬不變，規(guī)模報(bào)酬遞減的有北京、天津、山東和甘肅，除上述兩種類型的其他省份的規(guī)模報(bào)酬遞增。分東、中、西三個(gè)區(qū)域來(lái)看，東部地區(qū)平均綜合技術(shù)效率為0.590，平均純技術(shù)效率為0.784，平均規(guī)模效率為0.634，中部地區(qū)平均綜合技術(shù)效率為0.336，平均純技術(shù)效率為0.528，平均規(guī)模效率為0.566，西部地區(qū)平均綜合技術(shù)效率為0.163，平均純技術(shù)效率0.323，平均規(guī)模效率為0.319。比較三個(gè)地區(qū)的效率值可以看出，西部地區(qū)的效率值低于東部和中部地區(qū)，東部地區(qū)與中部地區(qū)相比純技術(shù)效率更高。

表1 第一階段和第三階段我國(guó)各省份投入產(chǎn)出效率值

在第二階段，運(yùn)用軟件Frontiers4.1以第一階段得到的決策單元的各投入變量的松弛變量作為因變量，以環(huán)境變量作為自變量進(jìn)行SFA回歸分析，由于投入變量松弛變量有三個(gè)，需要進(jìn)行三次SFA回歸分析，回歸分析結(jié)果匯總?cè)绫?所示。

表2 第二階段SFA回歸結(jié)果

從表2可知，以地方財(cái)政收入與各省人口的比值衡量的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)在三個(gè)模型中都通過了顯著性檢驗(yàn)且系數(shù)均為負(fù)值，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與各投入冗余變量之間存在反向關(guān)系，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)好的省份在城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資效率占有優(yōu)勢(shì)，可以以更少的投入取得更多的產(chǎn)出；以各省大專及以上人口衡量的人力資本因素在三個(gè)模型中也通過了顯著性檢驗(yàn)，系數(shù)均為負(fù)值，說(shuō)明人力資本與投入冗余也存在反向關(guān)系，人力資源水平越高的省份可以用更少的投入取得更高的效率；以外商直接投資額衡量的對(duì)外開放程度在三個(gè)模型中通過了顯著性檢驗(yàn)且系數(shù)均為正值，這說(shuō)明對(duì)外開放程度較高的省份，在城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資效率并不一定占有優(yōu)勢(shì)。

在第三階段，根據(jù)對(duì)資金投入的調(diào)整值，按照第一階段的方法用DEAP2.1進(jìn)行效率測(cè)算，為方便比較將結(jié)果也放入表1中。由表1的數(shù)據(jù)可以看出調(diào)整前后效率的變化較大，東部地區(qū)平均綜合技術(shù)效率上升到0.892，平均純技術(shù)效率為1，平均規(guī)模效率為0.892，中部地區(qū)平均綜合技術(shù)效率上升到0.626，平均純技術(shù)效率為1，平均規(guī)模效率為0.626，西部地區(qū)平均綜合技術(shù)效率為0.628，平均純技術(shù)效率為1，平均規(guī)模效率為0.628。與調(diào)整之前相比，東部地區(qū)和中部地區(qū)的差距拉開，調(diào)整后中部地區(qū)規(guī)模效率明顯低于東部地區(qū)，西部地區(qū)規(guī)模效率與中部地區(qū)規(guī)模效率相差不大。從全國(guó)范圍角度考慮，平均綜合技術(shù)效率上升到0.724，平均純技術(shù)效率達(dá)到1，平均規(guī)模效率上升到0.724。因此在剔除環(huán)境和運(yùn)氣等誤差因素的影響后，純技術(shù)效率已經(jīng)達(dá)到了較高的水平，盡管規(guī)模效率也有所上升，但是可以說(shuō)明制約我國(guó)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資效率的因素為規(guī)模因素，以平均純技術(shù)效率為界將我國(guó)各省份分為高于和低于全國(guó)平均值兩類，高于全國(guó)平均值的有北京、天津、內(nèi)蒙古、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、河南和廣東，其余的省份低于全國(guó)平均值，高于全國(guó)平均值的省份大多屬于東部地區(qū)，低于全國(guó)平均值的省份大多屬于中西部地區(qū)。從各省的綜合技術(shù)效率來(lái)看，黑龍江、湖北、甘肅的技術(shù)效率分別由0.878、0.289、0.814下降為0.579、0.068、0.53，上海、江蘇、浙江、廣東的技術(shù)效率保持不變，其他省份的技術(shù)效率都有不同幅度的提高，說(shuō)明這些省份城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資效率都在不同程度上受環(huán)境和運(yùn)氣好壞等誤差因素的影響。

（二）基于資金投向結(jié)構(gòu)角度的投資效率分析

從資金投向結(jié)構(gòu)角度考慮，按照前面的方法進(jìn)行分析。第一階段用DEAP2.1對(duì)效率進(jìn)行測(cè)算得到結(jié)果如表3所示。我國(guó)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資平均綜合技術(shù)效率為0.504，平均純技術(shù)效率為0.603，平均規(guī)模效率為0.829，平均綜合技術(shù)效率為1的省市有天津、上海、廣東、河南、海南，規(guī)模報(bào)酬遞減的省市有內(nèi)蒙古、遼寧、江蘇、浙江、山東，規(guī)模報(bào)酬保持不變的省份有天津、廣東、河南、海南，其他省份規(guī)模報(bào)酬遞增。分東、中、西三個(gè)區(qū)域來(lái)看，東部地區(qū)平均綜合技術(shù)效率為0.702，平均純技術(shù)效率為0.782，平均規(guī)模效率為0.903，中部地區(qū)平均綜合技術(shù)效率為0.491，平均純技術(shù)效率為0.603，平均規(guī)模效率為0.777，西部地區(qū)平均綜合技術(shù)效率為0.309，平均純技術(shù)效率為0.416，平均規(guī)模效率為0.794。將三個(gè)地區(qū)的效率值進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)綜合技術(shù)效率明顯高于中西部地區(qū)，西部地區(qū)又低于中部地區(qū)。

表3 第一階段和第三階段我國(guó)各省份投入產(chǎn)出效率值

在第二階段，運(yùn)用軟件Frontiers4.1，以第一階段得到的決策單元的各投入變量的松弛變量作為因變量，以環(huán)境變量作為自變量進(jìn)行SFA回歸分析，由于投入變量松弛變量有五個(gè)，需要進(jìn)行五次SFA回歸分析，回歸分析結(jié)果匯總?cè)绫?所示。

表4 第二階段SFA回歸結(jié)果

由表4的回歸結(jié)果，人力資本因素和科技發(fā)展水平的系數(shù)在五個(gè)模型中均為負(fù)且都通過了顯著性檢驗(yàn)，可知，人力資本因素和科技發(fā)展水平與投入冗余變量之間存在反向關(guān)系，在保持其他環(huán)境因素不變的情況下，人力資本水平和科技發(fā)展水平越高的地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率也更高。對(duì)外開放和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)兩個(gè)因素在五個(gè)模型中的系數(shù)均為正，且都通過了顯著性檢驗(yàn)，表明對(duì)外開放和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好的省份在城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率方面并不占有優(yōu)勢(shì)。

第三階段，根據(jù)各項(xiàng)資金投入的調(diào)整值，再次運(yùn)用DEAP2.1進(jìn)行效率測(cè)算，結(jié)果如表3所示。調(diào)整前后效率值發(fā)生了顯著的變化，東部地區(qū)平均綜合技術(shù)效率上升到了0.933，平均純技術(shù)效率上升到了0.933，平均規(guī)模效率為1，中部地區(qū)平均綜合技術(shù)效率上升到0.914，平均純技術(shù)效率為0.914，平均規(guī)模效率為1，西部地區(qū)平均綜合技術(shù)效率為0.934，平均純技術(shù)效率為0.934，平均規(guī)模效率為1。與調(diào)整前相比，西部地區(qū)效率值變化更加顯著，說(shuō)明西部地區(qū)受環(huán)境因素的影響更大，當(dāng)處在相同的經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境下，西部地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率更比東中部地區(qū)更高。從全國(guó)范圍的角度進(jìn)行考慮，平均綜合技術(shù)效率為0.928，平均純技術(shù)效率為0.928，平均規(guī)模效率為1。調(diào)整后規(guī)模效率已經(jīng)達(dá)到了較高水平，制約城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率的因素為純技術(shù)效率，按高于全國(guó)平均純技術(shù)效率和低于全國(guó)純技術(shù)效率劃分，高于全國(guó)平均純技術(shù)效率的省市有北京、天津、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、山東、河南、湖北、廣東、貴州、云南、甘肅、寧夏和新疆，其余省市低于全國(guó)平均值。從各省綜合技術(shù)效率來(lái)看，海南省綜合技術(shù)效率由1下降到0.897，天津、上海、廣東、河南和海南的綜合技術(shù)效率保持不變，其他省份的綜合技術(shù)效率都存在不同程度的提高。

四、結(jié)論與政策建議

本文從資金來(lái)源結(jié)構(gòu)和資金投向結(jié)構(gòu)兩個(gè)角度出發(fā)，運(yùn)用三階段DEA方法對(duì)我國(guó)2012年城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，研究發(fā)現(xiàn)：①?gòu)馁Y金來(lái)源結(jié)構(gòu)分析融資效率，剔除環(huán)境因素和誤差因素影響后制約我國(guó)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資效率主要為規(guī)模效率。②從資金來(lái)源結(jié)構(gòu)分析，城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資效率受環(huán)境因素影響較大，人力資本、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技發(fā)展水平與各投入冗余變量呈反向關(guān)系。③東部地區(qū)的規(guī)模效率普遍高于全國(guó)平均值，中西部地區(qū)規(guī)模效率普遍低于全國(guó)平均值。④從資金投向結(jié)構(gòu)分析投資效率，剔除環(huán)境因素和誤差因素影響后制約我國(guó)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率主要為純技術(shù)效率。⑤從資金投向結(jié)構(gòu)分析，城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率受環(huán)境因素較大，西部地區(qū)受環(huán)境影響更大，調(diào)整前后純技術(shù)效率和規(guī)模效率都發(fā)生了較大的變化，人力資本和科技發(fā)展水平與各投入冗余變量呈反向關(guān)系，對(duì)外開放和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與各投入冗余變量呈正向關(guān)系。

為了提高我國(guó)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資效率，提出以下建議：①擴(kuò)大中西部地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模，并完善資本市場(chǎng)。由于規(guī)模因素是制約中西部地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資的主要因素，與東部地區(qū)相比中西部地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模相對(duì)較小，更多的投資者將資金投入到東部地區(qū)，這主要是由于中西部地區(qū)需求的資金相對(duì)較少，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)吸引力相對(duì)較小，并且資本市場(chǎng)還不夠完善，融資渠道相對(duì)狹窄，因此，中西部地區(qū)要提高融資效率就要先擴(kuò)大中西部地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模，并不斷完善資本市場(chǎng)，拓寬西部地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資渠道。②提高東部地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)技術(shù)效率，加強(qiáng)城市基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)。東部地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模較大，與中西部地區(qū)相比獲得了較多的資金，但是建設(shè)資金利用缺乏效率，這主要是由于東部地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施重復(fù)建設(shè)嚴(yán)重，且對(duì)已經(jīng)建成的基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)不足，這嚴(yán)重地制約著東部地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資效率，因此東部地區(qū)要減少重復(fù)建設(shè)，加強(qiáng)城市基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)管理，提高東部地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)技術(shù)效率。③提供良好的環(huán)境吸引更多的優(yōu)秀人才，提高地區(qū)人力資本水平，優(yōu)質(zhì)的人力資本水平為地區(qū)營(yíng)造了良好的投融資環(huán)境，這有助于提高城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資效率。④鼓勵(lì)科技創(chuàng)新，不斷提高城市科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平，吸引更多投資者的同時(shí)也有利于城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)效率的提高。

［1］Charnes A，Cooper W W，Rhodes E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units［J］.European Journal of Operation?al Research，1978，3（4）：429-444.

［2］Pareto V E.A Model to Assess Urban Conditions and Dimen?sion Development Projects［J］.Habitat International，1992，16（4）：99-117.

［3］Banker R D，Charnes A，Cooper W W.Some models for esti?mating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis［J］.Management Science，1984，30（9）：1078-1092.

［4］Pina V，Torres L.Analysis of the efficiency of local govern?ment services delivery：An application to urban public trans?port［J］.Transportation Research，2001，35（10）：929-944.

［5］Deprins D，Simar L，Tulkens H.Measuring Labor Efficiency in Post Offices［M］.New York：Springer US，2006.

［6］Tulkens H.On FDH efficiency analysis：Some methodological issues and application to retail banking，counts，and urban tran?sit［J］.Journal of Productivity Analysis，1993（4）：183-210.

［7］Cooper W W，Seiford L M，Tone K.Data Envelopment Analy?sis：A Comprehensive Text with Models，Applications，Refer?ences and DEA-Solver Software［M］.New York：SpringerUS，2000.

［8］Itoh H.Efficiency changes at major container ports in Japan：A window application of data envelopment analysis［J］.Ap?plied Regional Science Conference，2002，14（2）：133-152.

［9］Athanassopoulos A.Goal programming and data envelopment analysis for target-based multi-level planning：allocating cen?tral grants to the Greek local authorities［J］.European Journal of Operational Research，1995，87（3）：535-550.

［10］Sheth C，Triantis K，Teodorovic D.Performance evaluation of bus routes：A provider and passenger perspective［J］.Trans?portation Research，2007，43（4）：453-478.

［11］Simar L，Wilson P W.Sensitivity analysis of efficiency scores：How to bootstrap in nonparametric frontier models［J］.Management Science，1998，44（1）：49-61.

［12］Boame A K.The technical efficiency of Canadian urban tran?sit systems［J］.Transportation Research，2004，40（5）：401-416.

［13］Barros C P，Peypoch N.An evaluation of European airlines’operational performance［J］.International Journal of Produc?tion Economics，2009，122（2）：525-533.

［14］Gupta S，Verhoeven M.The efficiency of government expen?diture Experiences from Africa［J］.Journal of Policy Model?ing，2001，23（4）：433-467.

［15］Revelli F，Tovmo P.Revealed yardstick competition：Local government efficiency patterns in Norway［J］.Journal of Ur?ban Economics，2007，62（1）：121-134.

［16］Rogge N，Jaeger S D.Evaluating the efficiency of municipali?ties in collecting and processing municipal solid waste：A shared input DEA-model［J］.Waste Management，2012，32（10）：1968-1978.

［17］李嘉榮，王鐘.西部城市化與基礎(chǔ)設(shè)施投融資效率分析［J］.探索，2005（6）：144-148．

［18］孫慧，王媛.基于DEA的Malmquist指數(shù)在城市基礎(chǔ)設(shè)施投資效率評(píng)價(jià)中的應(yīng)用［J］.科技進(jìn)步與對(duì)策，2008（10）：97-99．

［19］伍文中.基礎(chǔ)設(shè)施投資效率及其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)分析——基于DEA分析［J］.經(jīng)濟(jì)問題，2011（1）：41-45．

［20］曾國(guó)安，尹燕飛.中國(guó)城鎮(zhèn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和利用效率的測(cè)度與評(píng)價(jià)［J］.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，194（5）：3-8.

［21］Fare R，Grosskopf S.Network DEA［M］.New York：Spring?er US，2000.

［22］Fried，Lovell，Schmidt，et al.Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Data Envelopment Analysis［J］.Journal of Productivity Analysis，2002，17（2）：121-136.

［23］Battese G E，Coelli T J.A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Pan?el Data［J］.Empirical Economics，1995，20（2）：325-332.

［24］Jondrow，James C A，Knox Lovell，et al.On the Estimation of Technical Efficiency in the Stochastic Production Function Model［J］.Journal of Econometrics，1982，19（3）：233-238.

［責(zé)任編輯：張兵］

The Performance Evaluation on Investment and Financing of Construction of China’s Urban Infrastructure——An Empirical Analysis Based on the Three-stage DEA Model

HU Zong-yi,LU Yao-chun,LIU Chun-xia
(College of Finance and Statistics,Hunan University,Changsha 410079,China)

Since the reform and opening up to the outside world,the step of urbanization speeds up significantly.Now it has en?tered the early stage of urbanization high-speed development.In order to further advance the process of urbanization,we should inject more capital into the construction of urban infrastructure and consider the matter of the investment and financing’s man?agement and evaluation.This paper chooses two elements of capital source structure and fund input structure respectively,apply?ing the three-stage DEA model to evaluate the performance of the construction of China’s urban infrastructure investment and financing in 2012，and analyses factors affecting the efficiency of investment and financing.The results show the followings: the Midwest urban infrastructure investment and financing efficiency is mainly restricted by the scale efficiency,the east area is mainly restricted by the pure technical efficiency；the influence of environmental factor to the construction of urban infra?structure investment and financing efficiency is larger than others；the provinces which have high level of human capital,eco?nomic and technological development take the advantage in the urban infrastructure investment and financing efficiency.

local government；infrastructure construction；investment and financing；DEA；performance evaluation

F832.48；F294

A

1007-5097（2014）01-0085-07

10.3969/j.issn.1007-5097.2014.01.018

2013-02-15

國(guó)家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目（12AJL007）；湖南省自科基金項(xiàng)目（S2011J50431510）；教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃”項(xiàng)目（NCET-09-0329）

胡宗義（1964-），男，湖南寧鄉(xiāng)人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型；

魯耀純（1980-），男，湖南永州人，博士研究生，研究方向：數(shù)理金融與計(jì)量金融；

劉春霞（1989-），女，重慶人，碩士研究生，研究方向：計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。