黃森 咼小明 王佳雯

摘要：選用DEA模型的超效率法并以交通基礎設施投入量及其所對應的生產要素運輸量作為模型的投入、產出變量，選取2016年長江經濟帶十一個省市的相關數據，對長江經濟帶的交通基礎設施效率進行分析。研究結果顯示：長江經濟帶的交通基礎設施效率整體較好，其規(guī)模效率的提高能讓其整體效率更上一層樓。建議：要想提高經濟帶交通基礎設施對經濟的貢獻，其重中之重是如何使現有交通基礎設施效率得到提升;平均主義對于經濟帶交通基礎設施整體效率的提高并無幫助，更優(yōu)策略是進行廣泛撒網，在未來交通基礎設施建設過程中，綜合考慮地域特色、人文特點及經濟發(fā)展，因地制宜的投資建設交通基礎設施。

關鍵詞：長江經濟帶 交通基礎設施 效率研究 SE-DEA模型

一、引言

長江經濟帶在黃金水道的推動下得到更快更好的發(fā)展，逐漸成為中國經濟的新支撐帶。實際上自改革開放以來，長江經濟帶交通基礎設施的建設成效一直十分顯著，但不可忽視的問題是長江經濟帶沿線省市的綜合交通網建設差距較大，其差距主要體現在五個方面：其一，長江沿線的航運潛力并未得到充分的開發(fā)與發(fā)揮，高等級航道數量相對整體航道較少還存在巨大的提升空間，中上游航道梗阻難題尚未得到很好的解決，高效集疏運體系尚未形成;其二，東西向鐵路及其公路運輸能力還有待提升，與之相反的是南北向通道能力緊張，同時還存在向西開放的國際通道能力薄弱的問題;其三，長江沿線交通運輸網絡結構優(yōu)化程度不夠，其覆蓋力的廣度和深度不能很好地滿足當下需求，其技術等級也存在很大的提升空間;其四，鐵水、公水、空鐵等各類運輸方式之間并未形成很好的互聯互通模式;其五，城際鐵路建設步伐太慢，城際交通網絡發(fā)展速度跟不上城鎮(zhèn)發(fā)展速度，暫時無法適應城鎮(zhèn)化格局和城市群空間布局。筆者認為，實現解決長江經濟帶沿線綜合交通網絡發(fā)展不匹配的核心在于如何擴大交通基礎設施規(guī)模和提高其效率，而當下長江經濟帶的交通基礎設施規(guī)模投資既定，交通基礎設施的效率就成為解決辦法的重中之重。因此長江經濟帶交通基礎設施效率的研究就成為一個很有必要討論的重要課題。

二、模型原理及指標體系構建

（一）模型介紹

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是由查恩斯、庫珀和羅茲（1978）基于法雷爾（1957）提出的衡量生產效率的基礎上而衍生出的一種線性規(guī)劃方式?，F有DEA模型數量龐大，CCR模型和BCC模型是目前學術界使用最多的兩個模型，由于現有理論原理介紹的文獻較多，這里就不再單獨一一列舉。需要說明的是，BCC模式可以將CCR模式中的綜合效率分解為規(guī)模效率乘以純技術效率。為了能夠更好的比較長江經濟帶沿線11省市交通基礎設施效率，本文將在傳統(tǒng)CCR和BCC模型基礎上修正得到SE-DEA模型來進行分析，該模型具體表達式為：

式（1）中θ為DMUj的相對綜合效率，λj代表若干個決策單元的線性組合權重。Si-、Si+均為松弛變量，不為零的Si-表示投入冗余量，不為零的Si+表示產出不足量。SE-DEA 模型可以通過有效區(qū)分有效決策單相互的效率差異，且效率測算值也會大于1，以此對所評價的決策單元能夠進行有效排序。

（二）測算指標構建

基于長江經濟帶沿線11省市交通基礎設施發(fā)展特征以及數據的可獲得性，本文以2016年沿線11省市地區(qū)：公路里程、內河航道里程、鐵路運營里程、鐵路運輸就業(yè)、道路運輸就業(yè)、水路運輸就業(yè)及港口生產用碼頭泊位擁有量作為投入要素，以客運量、貨運量、港口貨物吞吐量及港口旅客吞吐量作為產出變量。這里為了盡可能消除通貨膨脹對研究結果的影響，所有指標都采用2010年不變價進行折算。具體如表1所示：

本文所需數據均來源于《中國統(tǒng)計年鑒2017》、《中國交通運輸統(tǒng)計年鑒2017》、中華人民共和國交通運輸部行業(yè)公報以及各省市對于統(tǒng)計年鑒數據。

三、長江經濟帶沿線省市交通基礎設施效率測算

通過SE-DEA模型，本文測算出了2016年長江經濟帶沿線11省市的交通基礎設施效率值，具體數據詳見表2。綜合效率是對各沿線各省市交通基礎設施效率整體評價指標，通常情況下是將它分解為純技術效率與規(guī)模效率，前者主要研究對象是交通基礎設施的運營效率，而后者則更加注重對交通基礎設施的規(guī)模效應的測度，當純技術效率>1時，就意味著交通基礎設施的運營效率得到了改善，而規(guī)模效率如果>1則表示交通基礎設施具有規(guī)模效率。

總體來看，由表2可知，長江經濟帶11省市交通基礎設施的綜合效率指數、純技術效率指數及規(guī)模效率指數分別為2.5458、2.0108和1.9041，該結果顯示我國長江經濟帶沿線交通基礎設施效率整體發(fā)展為有效，其中交通部門運營能力及近年來交通基礎設施大規(guī)模建設帶來的規(guī)模效應為整體效率的提高給予了有力支撐。

分省市而言，長江經濟帶沿線十一省市中，有七個省市表現為交通基礎設施效率有效，四個省市表現為無效率，其中：上海在各省市中交通基礎設施綜合效率最高為5.2808，主要得益于純技術效率的正向貢獻，其規(guī)模效率為11省市最低;江蘇省綜合效率為4.5810，排名第二位，主要得益于規(guī)模效率的正向貢獻;貴州省排名第三，綜合效率為3.5640，主要原因是受規(guī)模效率的正向影響;云南省緊隨其后位列第四，綜合效率為3.0947，受純技術效率正向影響較大，規(guī)模效率為無效率;浙江省排名第五，綜合效率為2.8547，主要得益于規(guī)模效率的正向貢獻;湖南省排名第六，綜合效率為2.5647，主要得益于規(guī)模效率的正向貢獻;安徽省排名第七，綜合效率為2.5582，主要得益于規(guī)模效率的正向貢獻;重慶排名第八，綜合效率為0.9493，主要得益于純技術效率的正向貢獻，其規(guī)模效率為無效率;四川省排名第九，綜合效率為0.9187，其無效率主要受到規(guī)模效率過低的影響;江西省排名第十，綜合效率為0.8807，其純技術效率為正，但由于規(guī)模效率過低，整體效率表現為無效率;湖北省排名第十一位，綜合效率為0.7571，其純技術效率與規(guī)模效率均為無效率。

由表3可知，從規(guī)模報酬角度看，當前長江經濟帶11省市中上海、江西和重慶等三省市交通你基礎設施建設呈現明顯的規(guī)模報酬遞增現狀，而其他省市為規(guī)模報酬遞減，該結論表明，在改變資源配置以提升長江經濟帶交通基礎設施效率的過程中，上海、江西和重慶三省市將有著明顯優(yōu)勢。此外長江經濟帶沿線11省市交通基礎設施規(guī)模建設投入殘差測算結果顯示，沿線十一省市交通基礎設施效率提升的投入要素配置不盡相同，只有“對癥下藥”才能夠有效提升各種交通基礎設施效率，其中：上海市未來重點考慮提升當地鐵路、公路及水路人力資本培養(yǎng);江蘇省重點考慮擴寬內河航道里程，同時增加公路和水路就業(yè)人數;湖南省重點考慮擴寬內河航道里程，同時增加港口生產用碼頭泊位擁有量;云南省重點考慮增加公路就業(yè)人數;江西、湖北、重慶、四川等省市所有投入項都需要增加;浙江、安徽和貴州三省保持現狀穩(wěn)步發(fā)展。

四、結語

本文基于SE-DEA法，從綜合效率、純技術效率及規(guī)模效率三個層面研究了長江經濟帶沿線11省市交通基礎設施效率。研究表明，（1）近年來長江經濟帶沿線省市交通基礎設施效率整體表現良好，主要得益于交通基礎設施運營能力的保證;（2）就分省市而言，十一個省市中七個省市表現為有效率，具體為：上海、江蘇、浙江、安徽、湖南、貴州、云南，無效率的省市為：江西、湖北、重慶、四川，大部分省市綜合效率下滑主要受到規(guī)模效率較低的遏制，即大量交通基礎設施建設會帶來一定的邊際產出下降副作用;（3）當前長江經濟帶11省市中上海、江西和重慶等三省市交通基礎設施建設呈現明顯的規(guī)模報酬遞增現狀，未來我國可根據不同省市特征，采取針對性的改變投入項水平，來提升整體交通基礎設施效率。

基于以上研究結論，本文提出以下建議：

第一，打造并完善長江黃金水道工程，加快擴大沿線省市交通網絡規(guī)模的步伐，不斷優(yōu)化交通運輸結構，加強各類運輸方式間的互聯互通，進一步提升綜合運輸能力，從而達到提升十一省市整體交通基礎設施規(guī)模效率的目的;

第二，要重點關注交通基礎設施建設及現有運營效率的提升問題。特別是當下已進行過一番大規(guī)模交通基礎設施投資，長江經濟帶的交通基礎設施規(guī)模投資既定，之后應該將重心放置在如何提高運營能力（如湖北?。┥?，否則交通基礎設施效率將會不斷下降，造成不良影響;

第三，在未來交通基礎設施建設過程中，應綜合考慮地域特色、人文特點及經濟發(fā)展，因地制宜的投資建設交通基礎設施。例如，對于重慶、四川、江西及湖北等四省市，一方面，要加快交通設施的建設，改善存量短缺的問題。如：對某些地區(qū)而言，雖存在潛在需求，但經濟不發(fā)達且地理位置偏遠及地形復雜，地方政府應創(chuàng)新融資模式，積極拓寬融資的渠道，出臺傾斜性扶持政策。另一方面，也應注意縮小區(qū)域間所存在的發(fā)展差距。通過與周邊發(fā)達地區(qū)協調統(tǒng)籌，搞好經濟互動及交流，分享周邊發(fā)達地區(qū)經濟成果帶來的空間溢出效應，實現地區(qū)快速發(fā)展。

參考文獻：

[1]王磊，翟博文. 長江經濟帶交通基礎設施對經濟增長的影響[J]. 長江流域資源與環(huán)境，2018，（01）：6-12.

[2]劉千. 長江經濟帶交通基礎設施建設對全要素生產率影響實證研究[D].重慶工商大學，2017.

[3]呂承超，宮攀. 長江經濟帶交通基礎設施空間均衡度研究[J]. 人文地理，2016，（06）：137-144+160.

[4]黎巧，陳立泰，張先怡. 長江經濟帶工業(yè)發(fā)展與交通基礎設施耦合互動分析[J]. 統(tǒng)計與決策，2016，（22）：88-92.

[5]李忠民，夏德水，姚宇. 長江經濟帶交通基礎設施效率分析——基于DEA模型的Malmqusit指數方法！[J]. 技術經濟，2014，（07）：62-68. [2]James C.Davids and J.Vernon Henderson. Evidence on the Political Economy of the Urbanization Process[J].Journal of Urban Economics.2003，（53）：98—125.

[6]Markus Brückner.? Economic growth，size of the agricultural sector，and urbanization in Africa[J]. Journal of Urban Economics . 2012 ，（1）： 26-36.

[7]Joshua Drucker，Edward Feser. Regional industrial structure and agglomeration economies： An analysis of productivity in three manufacturing industries[J]. Regional Science and Urban Economics，2012，（1-2）：1-14.

[8]Gregg Huff，Luis Angeles. Globalization，industrialization and urbanization in Pre-World War II Southeast Asia[J]. Exploration in Economic History，2011，（1）：20-36.