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1、我国城市增长绩效评价研究黄伟张思彤陆凡【摘要】本文采用DEA方法构建评价城市增长绩效的静态模型和动态模型，分析我国34个城市1992〜2008年间城市增长的静态和动态绩效。根据非参数统计假设检验-Mann-WhitneyU检验结果，2008年我国中部与西部地区的城市增长静态增长绩效并没有显著的差异，而西部、中部与东部地区均存在显著差异。从1992〜2008年，我国大部分城市的增长动态绩效呈现平均上升趋势，但有11个城市的增长动态绩效出现下降趋势。【关键词】城市増长；绩效评价：静态增长绩效；动态增长绩效1城市增长绩效及其非参数测度方法1.1城市増长绩效及其评价硏究不同经济系统增长绩效的分析
2、方法和工具主要可分为两大类：一类是参数方法。即设定一个包含未知参数的随机生产前沿函数，然后利用计暈经济学方法进行估计和检验，而效率的变化则反映在生产前沿而的移动上。聂秀东和王志刚(2006)建立了超越对数生产函数形式的随机前沿模型，估计和检验了我国30个省区的效率水平及生产率变化。涂止革和肖耿(2007)运用我国大中型工业企业1995〜2002年期间的年度数据，估计了我国37个两位数工业行业的随机生产前沿,检验了这些行业的技术进步情况o另一类是非参数方法。主要是数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis.DEA)的应用。1953年Malmquist从理论上提出Malmq
3、uist生产率指数这一概念。Malmquist生产率指数可以在不需要要素价格数据等成本信息的条件下,通过生产函数所刻画的多种要素投入与产出变量的关联性信息,将生产率的变动分解为技术进步和效率改进(Arcelus等,1999)oCaves>Christensen和DiewerI(1982)认为可以利用距离函数的比率來表示Malmquist生产率指数，这一硏究为后來利用DEA方法测度Malmquist生产率指数奠定了理论基础。可见，非参数的数据包络分析(DEA)方法对经济系统效率的评价既无需预先给定生产函数的具休形式，又无需依赖人为设定投入产出指标的权重，就能获得多投入与多产出经济系统的效率
4、评价。因此，本文以DEA方法建立城市増长绩效评价模型。1.2城市增长绩效的非参数分析1.2.1静态绩效分析模型静态绩效分析模型指对具有相同类型的单位(决策单元)进行评价，评价的依据是决策单元的输入数据和输出数据。输入数据指决策虹元在某种生产活动中所消耗的某些量；输出数据是指决策单•元经过一定的投入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量。假设Xi尸第j个城市增长对第i种输入的投入量，x(j>0；尸第j个城市增长对第t种输出的产出最，y’j>0；二対第i种输入的一种度量(或称"权”)；u>二对笫r种输出的-一种度量(或称“权”);i=l,2,…,m；j=l,2,…，mr=l,2,…，s。(X
5、ij,yrj为已知数据,可从历史资料得到；Vi,Ur为变量)。对应于一组权系数V=(V1,V2,…，V.)r,u=(U1,U2,…，每个城市增长决策单元都有相应的绩效评价指数hi=J=1,2,・・•，几i■1总可以适当地选収权系数V及U,使其满足hjW1J二1,2,—,71现在，对第j°个城市增长进行绩效评价(lWjWn),以权系数v及u为变最，以第j°个城市增长决策单元的绩效指数为目标，以所有的城市增长决策单元(也包括第花个城市增长决策单元)的绩效指数为约束，即hjWl,j二1,2,…，n这样,就形成了如下的最优化模型(为方便,本文记:Xo=Xjo,Yo=Yjo):F-=I其中，心0表
6、示对i=l,2,・・・，m,v&O,并且至少存在某i°(lWi°Wm),满足VQO；对于uMO,有与v$0类似的含义。城市增长决策单-元儿的最有效率指数hio^lo使用上述模型就可以对城市增长决策单元静态绩效进行定量的评价。1.2.2动态绩效分析模型在对一个行业或地区跨期的经济运行状况进行比较时，不仅耍考虑技术效率的提高，同时还要考虑技术进步的影响。本文利用Malmquist生产率指数及分解理论分析我国城市增长的动态绩效。所以先对Malmquist生产率指数及分解理论的基本思想进行一个简要的介绍。用IV维向量x=(x,…，X、)表示城市增长过程中的N种要素投入，M维向量u=(u.,山)表
7、示城市増长过程中的M种产出，则所有可能的投入和产出纽成的生产技术集可农示为GR(x,u)={(x,u)：xeR,ueRMJ0对于所有投入向量，用P(x)表示可行产出集,P(x)={u：(x,u)EGr(x,u))o在每一个特定时期t二1,2,…，T,城市增长的生产技术集G'r由所有可能的投入产出向量组成,即G；(x：u')={(x'.u)：xFj以生产f)。一般情况下，城市增长的投入产出的全要素生产率可以定义为：/iU/X在规模收
