吳開松　張雄

摘要

本文以2007-2014年民族八省區(qū)的相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為樣本，基于柯布—道格拉斯的生產(chǎn)函數(shù)理論，將民族八省區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程概括為各類資源要素投入進(jìn)而得到相應(yīng)產(chǎn)出的過(guò)程，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，計(jì)算民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量的評(píng)價(jià)指數(shù)，進(jìn)一步分析民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量水平。研究結(jié)果顯示：民族八省區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)區(qū)域間差異性顯著，在時(shí)間序列上大部分省區(qū)呈現(xiàn)不同程度的下降趨勢(shì)，云南、廣西和貴州主要受資本和資源要素過(guò)度投入影響，近年來(lái)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)逐年下降；新疆和寧夏兩省區(qū)主要受第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口外流影響，導(dǎo)致第二三產(chǎn)業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)緩慢，城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量指數(shù)呈一定的下降趨勢(shì)；通過(guò)優(yōu)化路徑分析，民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展的投入要素優(yōu)化存在巨大空間。

關(guān)鍵詞城鎮(zhèn)化；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；民族八省區(qū)

中圖分類號(hào)F301.24文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)1002-2104（2016）06-0148-07

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.06.019

城鎮(zhèn)化是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要標(biāo)志，也是人類社會(huì)走向文明和進(jìn)步不可逾越的歷史階段[1]。由于自然、經(jīng)濟(jì)、歷史等多方面的原因，我國(guó)民族地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于全國(guó)的平均水平。隨著各級(jí)政府及社會(huì)對(duì)民族地區(qū)的日益重視，民族地區(qū)城鎮(zhèn)化水平不斷提高，民族八省區(qū)的城鎮(zhèn)化水平從2007年的36.39%逐步上升到2014年的47.82%[2]，仍然低于2014年全國(guó)平均水平54.77%約7個(gè)百分點(diǎn)[3]，民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化水平總體上仍然較低。全國(guó)人大財(cái)經(jīng)委副主任賀鏗在《2013網(wǎng)易金融論壇》上表示，我國(guó)舊城鎮(zhèn)化的城市化率雖然很高，城市化的質(zhì)量卻不是很高。我國(guó)現(xiàn)狀城鎮(zhèn)化過(guò)程中存在2.36億農(nóng)民工，沒(méi)有真正的市民資格，扣除這部分流動(dòng)人口，真實(shí)的城市化率不夠35%；同時(shí)，城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中一味地發(fā)展大城市，容易產(chǎn)生環(huán)境惡化、交通擁堵、空氣污染等嚴(yán)重的大城市病。城鎮(zhèn)化過(guò)程中民族地區(qū)同樣存在城鎮(zhèn)化質(zhì)量問(wèn)題，發(fā)展的好壞直接關(guān)系到民族地區(qū)長(zhǎng)期以來(lái)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及相應(yīng)的全局產(chǎn)業(yè)發(fā)展等問(wèn)題，也涉及區(qū)域的城鎮(zhèn)規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、城市支撐力等問(wèn)題[4]。

隨著民族地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，城鎮(zhèn)化進(jìn)程的快速推進(jìn)，學(xué)術(shù)界對(duì)民族地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展關(guān)注日益增多。蔣致潔以甘肅省為例，分析了長(zhǎng)期以來(lái)民族地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以項(xiàng)目導(dǎo)向、資源導(dǎo)向的發(fā)展戰(zhàn)略的利弊得失，認(rèn)為民族地區(qū)城鎮(zhèn)化應(yīng)由原來(lái)單純追求“硬件”增長(zhǎng)速度的發(fā)展模式轉(zhuǎn)向重視區(qū)域人的綜合素質(zhì)的提升，城鎮(zhèn)化發(fā)展確立以人為本、科教先行，重視城鎮(zhèn)化發(fā)展中的“軟件”建設(shè)、綜合配套“硬件”建設(shè)的全新發(fā)展思路[5]。王國(guó)發(fā)分析認(rèn)為民族地區(qū)人口相對(duì)存在劣勢(shì)，如大多數(shù)居民思想觀念較為落后、文化素質(zhì)相對(duì)較低，整個(gè)區(qū)域來(lái)看農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎卮?、其中貧困人口分布較廣，研究表明民族地區(qū)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移難度較大，在一定程度上影響了民族地區(qū)城鎮(zhèn)化的效率[6]。馮尚春研究認(rèn)為當(dāng)前民族地區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展不能盲目照搬或模仿發(fā)達(dá)地區(qū)已有的發(fā)展模式或發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，民族地區(qū)的相對(duì)落后性決定民族地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展方式的特殊性[7]。麻三山研究認(rèn)為民族地區(qū)的城鎮(zhèn)化由于區(qū)域自然條件、社會(huì)發(fā)展歷史、傳統(tǒng)計(jì)劃體制等多層次的原因，仍受到很多方面的限制而存在不少問(wèn)題，嚴(yán)重的阻礙了民族地區(qū)城鎮(zhèn)化的步伐[8]。李先進(jìn)研究認(rèn)為

民族地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展應(yīng)考慮區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的差異性和不平衡性，同時(shí)更應(yīng)從社會(huì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展來(lái)分析城鎮(zhèn)化給農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、民族文化、子女成長(zhǎng)、農(nóng)民工生理和心理健康等所帶來(lái)的嚴(yán)重負(fù)面影響，探索民族地區(qū)城鎮(zhèn)化實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展的切合實(shí)際的道路[9]。張建英通過(guò)研究歸納了民族地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展中普遍存在的問(wèn)題，包括城市規(guī)劃落后；基礎(chǔ)設(shè)施落后；城市管理手段落后；城市管理體制不順；財(cái)政資金困難和市民素質(zhì)不高等問(wèn)題[10]。游濤認(rèn)為城鎮(zhèn)化是民族地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然選擇，是實(shí)現(xiàn)農(nóng)村勞動(dòng)力向非農(nóng)業(yè)部門轉(zhuǎn)移的有效途徑，民族地區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展可以加快農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、現(xiàn)代化進(jìn)程，是促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的持久動(dòng)力源泉和新的增長(zhǎng)點(diǎn)[11]。羅維有研究表明城鎮(zhèn)化水平與國(guó)民生產(chǎn)總值呈正相關(guān)的雙向互促因果關(guān)系，進(jìn)而積極推進(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程，是民族地區(qū)地方經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長(zhǎng)的強(qiáng)大動(dòng)力[12]。在前面學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，本文通過(guò)構(gòu)建模型測(cè)算民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)，從數(shù)量與質(zhì)量并重的角度評(píng)價(jià)民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展?fàn)顩r，針對(duì)民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中的投入要素進(jìn)行了優(yōu)化路徑分析。

1研究區(qū)域及研究方法

1.1研究區(qū)域概況

民族八省區(qū)作為我國(guó)主要的民族地區(qū)，從區(qū)域范圍上來(lái)看包括內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、西藏自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、貴州省、青海省和云南省，幅員遼闊，土地總面積約為567萬(wàn)km2，占全國(guó)土地總面積的60%左右。2014年民族地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得顯著成就，主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)同比上一年度有較大幅度提升，民族八省區(qū)的GDP總計(jì)64 533億元，增速達(dá)到10.7%，占全國(guó)GDP的11.34%；全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額達(dá)到54 160.43億元，占全國(guó)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額的12.41%；總?cè)丝谶_(dá)到1.88億人，占全國(guó)總?cè)丝诘?3.79%[2]；其中城鎮(zhèn)人口達(dá)0.82億，占全國(guó)城鎮(zhèn)總?cè)丝诘?1.25%；另?yè)?jù)國(guó)家民委網(wǎng)站發(fā)布消息稱民族八省區(qū)農(nóng)村貧困人口數(shù)為2 562萬(wàn)，整體上比上一年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)下降559萬(wàn)，下降比例為17.9%，對(duì)比全國(guó)同期貧困人口下降比率為16.7%，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示民族八省區(qū)貧困人口下降比率快于全國(guó)；同時(shí)，相比其他地區(qū)民族八省區(qū)總體貧困人口基數(shù)較大，僅貴州省、廣西壯族自治區(qū)、云南省三個(gè)地區(qū)的農(nóng)村貧困人口規(guī)模就超過(guò)了兩萬(wàn)人，三個(gè)地區(qū)農(nóng)村貧困人口占民族八省區(qū)的比重高達(dá)為79.6%，占全國(guó)的四分之一左右。

1.2研究方法

1.2.1數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法簡(jiǎn)介

本文基于C-D生產(chǎn)函數(shù)理論，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法構(gòu)建民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)模型。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）是美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes等早期提出的一種同類決策單元投入產(chǎn)出要素比較分析的方法[13]。由早期的同類決策單元單輸入輸出模型發(fā)展到多要素投入產(chǎn)出的有效性評(píng)價(jià)，DEA方法極大地方便了生產(chǎn)函數(shù)理論的應(yīng)用，同時(shí)體現(xiàn)了在有效避免主觀因素影響、過(guò)程中簡(jiǎn)化算法及減少相應(yīng)誤差等方面的優(yōu)勢(shì)。到目前為止，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法已成為眾多學(xué)科領(lǐng)域研究常用的分析工具和研究手段[14]。

1.2.2民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)DEA模型

本文將民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程抽象為區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程，借鑒柯布—道格拉斯的生產(chǎn)函數(shù)理論，將此過(guò)程概括為各類資源要素投入和產(chǎn)出的過(guò)程。在此假設(shè)基礎(chǔ)上采用DEA中的C2R模型研究民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量水平。假設(shè)以每個(gè)省區(qū)作為決策單元，以DMUk（k=1，2，…，q）表示；第k個(gè)省在城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中有i類投入要素，相應(yīng)地得到j(luò)類產(chǎn)出。設(shè)DMUp的輸入、輸出為（xip，yjp），則評(píng)價(jià)DMUp的相對(duì)有效性C2R模型為：

1.2.3民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)選取及描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)于城鎮(zhèn)化發(fā)展水平高低的評(píng)價(jià)，當(dāng)前公認(rèn)的通過(guò)城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎貋?lái)衡量一個(gè)地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平，人口城鎮(zhèn)化指標(biāo)是反映一個(gè)地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的重要指標(biāo)[15]，但是更多的體現(xiàn)在數(shù)量上，沒(méi)有反映地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量（即經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出）水平。所以，本文通過(guò)人口城鎮(zhèn)化指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)綜合評(píng)價(jià)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平。本文分別選用區(qū)域人均固定資產(chǎn)投資總額、地均固定資產(chǎn)投資總額、地區(qū)人口密度、地區(qū)第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口密度、區(qū)域單位面積建成區(qū)能源總消費(fèi)量和人均建成區(qū)面積表示城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中的資本、資源和勞動(dòng)力三要素投入，用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎睾偷诙a(chǎn)業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中的綜合產(chǎn)出，即在各投入要素既定的條件下，綜合產(chǎn)出越高，城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)越大，反之亦然（表1）。

1.2.4民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)修正

由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法研究不同決策單元投入產(chǎn)出效率是基于生產(chǎn)前沿面的計(jì)算，即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型分析的是決策單元的相對(duì)效率，由于選取的是不同時(shí)間點(diǎn)的投入產(chǎn)出指標(biāo)，所以評(píng)價(jià)結(jié)果不具有絕對(duì)的可比性，進(jìn)而不能反映決策單元在時(shí)間序列上評(píng)價(jià)結(jié)果的變化趨勢(shì)[16]。要進(jìn)一步探索民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量的時(shí)間序列的變化趨勢(shì)，則需要將評(píng)價(jià)指標(biāo)中受時(shí)間變化影響顯著的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)統(tǒng)一折算到統(tǒng)一時(shí)點(diǎn)，忽略時(shí)間序列的一些次要因素影響，可以將計(jì)算結(jié)果近似認(rèn)為是同一生產(chǎn)前沿面計(jì)算得到，進(jìn)而具有可比性。

學(xué)術(shù)界通常采用以下3種方法來(lái)確定折現(xiàn)率：安全利率加風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整值法、收益與價(jià)格比率法和投資風(fēng)險(xiǎn)與投資收益率綜合排序插入法[17]。大多數(shù)已有類似研究通過(guò)采用安全利率加上風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整值的測(cè)算方法計(jì)算折現(xiàn)率都達(dá)到了較好的效果。因此，本文選擇安全利率加上風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整值的方法求取折現(xiàn)率比較合適。

2研究結(jié)果分析

2.1民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)計(jì)算

將搜集的民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)匯總，將相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)經(jīng)過(guò)修正后，輸入MaxDEA 5.2軟件，選擇C2R模型計(jì)算得到民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)（表2）。

2.2民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)計(jì)算結(jié)果分析

總體來(lái)看，民族八省區(qū)除了青海和內(nèi)蒙古兩省區(qū)外，其余各省城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)逐年降低。從時(shí)間序列上來(lái)看，測(cè)算結(jié)果顯示民族八省區(qū)2007年城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)達(dá)到最優(yōu)的有7個(gè)省，到2014年城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)達(dá)到最優(yōu)的僅有2個(gè)省。從人口結(jié)構(gòu)城鎮(zhèn)化指標(biāo)來(lái)看，民族八省區(qū)的城鎮(zhèn)化率又是逐年提高的，由2007年的36.39%提高到2014年的47.82%，這說(shuō)明隨著民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展，雖然數(shù)量上表現(xiàn)為城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒壤鹉晟仙?，但是體現(xiàn)質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出方面并沒(méi)有同比例的增加，二、三產(chǎn)業(yè)GDP占地區(qū)GDP的比重的增加嚴(yán)重滯后于人口城鎮(zhèn)化的步伐。從投入角度來(lái)看，人均固定資產(chǎn)投資總額由2007年的人均5 637.26元提高到2014年的人均25 717.29元；地均固定資產(chǎn)投資總額由2007年每平方公里34.98萬(wàn)元增加到2014年的194.14萬(wàn)元；每平方公里建成區(qū)能源總消費(fèi)量由2007年的12.45萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤增加到2014年的16.17萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤，資本和資源投入分別增加356.2%和44.25%，但第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增加幅度與投入相比同等偏低。

從各省區(qū)情況來(lái)看，云南、新疆、廣西、寧夏、西藏和貴州城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)在時(shí)間序列上都呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。其中，云南、廣西和貴州城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)下降幅度最大，分別由2007年的城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)最優(yōu)下降到2014年的0.363 3、0.310 3和0.318 7。雖然云南、廣西和貴州人口城鎮(zhèn)化率有一定幅度的提升，分別由2007年的29.51%、33.62%和26.87%增長(zhǎng)到2014年的39.35、43.53%和36.41%；但是8年間云南省的人均固定資產(chǎn)投資總額同比增長(zhǎng)320.77%、地均固定資產(chǎn)投資總額同比增長(zhǎng)340.54%，對(duì)應(yīng)的第二三產(chǎn)業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值占地區(qū)GDP的比重同比只增加了4.86%。廣西的人均固定資產(chǎn)投資總額8年間同比增長(zhǎng)610.8%、地均固定資產(chǎn)投資總額8年間同比增長(zhǎng)471.06%，對(duì)應(yīng)的第二三產(chǎn)業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值占地區(qū)GDP的比重8年間同比只增加了3.02%。貴州的人均固定資產(chǎn)投資總額2007年到2014年同比增長(zhǎng)513.22%、地均固定資產(chǎn)投資總額2007年到2014年同比增長(zhǎng)472.78%，對(duì)應(yīng)的第二三產(chǎn)業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值占地區(qū)GDP的比重2007年到2014年同比只增加了6.59%。以上數(shù)據(jù)比較可以看出云南、廣西和貴州三省在城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中資本、資源和勞動(dòng)力三要素投入的極不協(xié)調(diào)，嚴(yán)重制約了城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中的人口城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出相對(duì)資本投入嚴(yán)重不足，以及二三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出同比增長(zhǎng)偏低導(dǎo)致城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)逐年降低。其次，新疆和寧夏兩省城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)下降幅度也比較明顯。但與其他省區(qū)不同的是，雖然新疆和寧夏地區(qū)人口密度是增加的，分別由2007年的每平方公里12人和90人增加到2014年的每平方公里14人和98人，分別提高11.06%和8.55%；但兩個(gè)省區(qū)的地區(qū)第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口密度卻是下降的，分別由2007年的每平方公里0.64萬(wàn)人和0.56萬(wàn)人降低到2014年的每平方公里0.54萬(wàn)人和0.44萬(wàn)人，分別同比降低了16.16%和21.63%。由此可見，新疆和寧夏兩省城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)下降主要是由于地區(qū)第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口外流導(dǎo)致第二三產(chǎn)業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)緩慢，進(jìn)而影響城鎮(zhèn)化發(fā)展總體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。西藏的城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)雖然在時(shí)間序列上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但下降幅度較小。評(píng)價(jià)指數(shù)顯示西藏分別在2007年、2008年、2009年、2011年和2012年的城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)最優(yōu)，2014年評(píng)價(jià)指數(shù)最低也是0.982 9，可見西藏整體上城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量相對(duì)水平較高。從各指標(biāo)值來(lái)看，西藏的人均固定資產(chǎn)投資總額8年間同比增長(zhǎng)229.75%，這在民族八省區(qū)中是增長(zhǎng)最慢的，增長(zhǎng)率不到廣西和貴州的一半。但是第二三產(chǎn)業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值占地區(qū)GDP的比重2007年到2014年同比增加了9.72%，接近其他地區(qū)的兩倍。另外，西藏的地區(qū)第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口密度2007年到2014年也增長(zhǎng)了27.5%，明顯高于其他省區(qū)，居八省區(qū)首位，這和西藏近年來(lái)大好產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢(shì)有密切的關(guān)系。內(nèi)蒙古自治區(qū)和青海省的城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)相對(duì)較高，8年間兩省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中的資本、資源要素投入和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出呈現(xiàn)同比增長(zhǎng)較為協(xié)調(diào)，而城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)小幅度的波動(dòng)，主要是以地區(qū)第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口密度表示的人力資源要素投入八年間波動(dòng)變化所致。

2.3民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量水平優(yōu)化路徑分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法基于生產(chǎn)前沿面理論，通過(guò)測(cè)算決策單元（DMU）的投入產(chǎn)出觀測(cè)數(shù)據(jù)與生產(chǎn)前沿面之間的差距，來(lái)評(píng)價(jià)決策單元（DMU）既定投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的有效性。如果決策單元（DMU）的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為DEA無(wú)效，可以進(jìn)一步對(duì)該決策單元（DMU）的投入產(chǎn)出進(jìn)行調(diào)整，使投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)達(dá)到生產(chǎn)可能集的生產(chǎn)前沿面上，使決策單元的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)達(dá)到DEA有效[15]。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對(duì)決策單元（DMU）投入產(chǎn)出存在的冗余量的測(cè)算為相應(yīng)的投入產(chǎn)出優(yōu)化提供一個(gè)可行的思路。

從2007—2014年民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果中可以看到，大部分地區(qū)不同的時(shí)間序列上的評(píng)價(jià)結(jié)果都是DEA無(wú)效的。由于產(chǎn)出要素的不可控性，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法對(duì)各地區(qū)投入指標(biāo)冗余量分析，可以得到民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展的投入要素優(yōu)化方案（表3）。

從投入要素優(yōu)化來(lái)看，云南、廣西和貴州三省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)下降幅度最大，那么對(duì)應(yīng)的在時(shí)間序列上表現(xiàn)為人均固定資產(chǎn)投資總額、單位面積建成區(qū)能源總消費(fèi)量和人均建成區(qū)面積三大投入要素的冗余量逐年增大。如云南省人均固定資產(chǎn)投資總額2008年冗余量是651.65元，到2010年冗余量是2 779.35元，到2012年冗余量是6 792.67元，到2014年冗余量增加到10 702.77元，可以看出云南省人均固定資產(chǎn)投資總額在時(shí)間序列上呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，而且冗余值增長(zhǎng)趨勢(shì)較快，年均增長(zhǎng)129.8%。因此，從投入要素的冗余值角度也驗(yàn)證了云南、廣西和貴州三省區(qū)共同之處就是人均固定資產(chǎn)投資總額、單位面積建成區(qū)能源總消費(fèi)量和人均建成區(qū)面積三大投入要素的過(guò)度投入導(dǎo)致城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量逐年下降。

分析新疆和寧夏兩省的投入要素冗余值，發(fā)現(xiàn)資本投入要素和資源投入要素的冗余值在時(shí)間序列上整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，并隨時(shí)間有一定的波動(dòng)幅度；但是第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口密度的冗余值卻是逐年減小。例如新疆在2007年的每平方公里第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口冗余值為0.23萬(wàn)人，到2011年冗余值下降為每平方公里0.19萬(wàn)人，到2014年冗余值下降為每平方公里0.12萬(wàn)人。測(cè)算數(shù)據(jù)也表明新疆和寧夏兩省區(qū)近年來(lái)第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口外流導(dǎo)致城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量逐年下降。內(nèi)蒙古、青海兩省區(qū)各投入要素冗余值都相對(duì)較小，優(yōu)化調(diào)整幅度不是很顯著，各投入要素相比，資本投入要素相比其他兩大投入要素的冗余值相對(duì)較高。

3結(jié)論與討論

3.1結(jié)論

（1）通過(guò)2007-2014年民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化過(guò)程中近年來(lái)大部分民族地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量成下降趨勢(shì)。研究結(jié)果表明云南、廣西和貴州由于資本和資源要素過(guò)度投入，以及二三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出同比增長(zhǎng)偏低，致使城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)逐年成顯著地下降趨勢(shì)；新疆和寧夏兩省近年來(lái)由于受人力資源外流影響，尤其是第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口密度近年來(lái)明顯下降，導(dǎo)致城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)存在一定的下降趨勢(shì)；而青海和內(nèi)蒙兩省區(qū)在城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中由于資本、資源和勞動(dòng)力三要素投入較協(xié)調(diào)，測(cè)算的城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)相對(duì)較高。

（2）民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展的投入要素優(yōu)化分析顯示，總體上各省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展投入要素優(yōu)化主要是縮減資本和資源要素投入規(guī)模；不同的是新疆和寧夏兩個(gè)省區(qū)投入要素優(yōu)化需要在一定程度上增加人力資源投入，這主要是受嚴(yán)重人力資源外流影響；其它省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展投入要素優(yōu)化一方面是要降低各要素的無(wú)效投入，另一方面是要協(xié)調(diào)各投入要素規(guī)模達(dá)到最佳配置，進(jìn)而提高人口城鎮(zhèn)化率和地區(qū)第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出，促進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量提升。

3.2討論

目前，較為公認(rèn)的衡量區(qū)域城鎮(zhèn)化的標(biāo)準(zhǔn)是人口城鎮(zhèn)化率，但由于城鎮(zhèn)化過(guò)程的復(fù)雜性，用單一標(biāo)準(zhǔn)衡量城鎮(zhèn)化往往有失偏頗。目前學(xué)術(shù)界就城鎮(zhèn)化發(fā)展?fàn)顟B(tài)的評(píng)價(jià)沒(méi)有一個(gè)全面性的標(biāo)準(zhǔn)。本文嘗試將民族八省區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程抽象為區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程，借鑒柯布—道格拉斯的生產(chǎn)函數(shù)理論，將此過(guò)程概括為各類資源要素投入和產(chǎn)出的過(guò)程，在此假設(shè)基礎(chǔ)上，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）研究民族八省區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程，綜合考慮了城鎮(zhèn)化發(fā)展在數(shù)量和質(zhì)量方面的表現(xiàn)。同時(shí)，本文為了便于研究，忽略了對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展存在影響的一些其他因素，以及受數(shù)據(jù)收集影響，評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇的合理性等問(wèn)題有待更進(jìn)一步的深入研究。

（編輯：徐天祥）

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Abstract

Based on CobbDouglas production function theory ， choosing 2007-2014 data of eight ethnic provinces including Inner Mongolia， Ningxia， Xinjiang， Tibet， Guangxi， Guizhou， Qinghai and Yunnan. As a sample， this paper analyzed urbanization development in eight ethnic provinces， with the method of data envelopment analysis. It summarized the urbanization development process in eight provinces as the development process of all kinds of resources input and output. The results show that the evaluation index of urbanization development of eight provinces presented different degrees of decline trend under the effect of different factors. The urbanization development evaluation index of Yunnan and Guangxi and Guizhou provinces had a downward trend which was mainly affected by excessive investment of capital and resources. Urbanization development process in Xinjiang and Ningxia was mainly affected by human resources outflow in secondary and tertiary industryes， so their evaluation index of urbanization development declined and total output value in secondary and tertiary industries slouly increased.Optimization result of urbn development evaluation index showed that great space existed in input elements of urbanization development of eight provinces.

Key wordsurbanization development； data envelopment analysis； eight ethnic provinces