金慧

摘 要：選取2015年數(shù)據(jù)，運(yùn)用組合評(píng)價(jià)方法對(duì)全國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域的基礎(chǔ)設(shè)施投資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。通過(guò)分析認(rèn)為，我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效存在一定的差異。東部省市基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效高于中西部省市。為了提高我國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施投資效率，建議基礎(chǔ)設(shè)施績(jī)效水平較高的東部省市加大對(duì)已有基礎(chǔ)設(shè)施的維護(hù)力度，基礎(chǔ)設(shè)施績(jī)效水平較低的中西部省份應(yīng)大力引進(jìn)創(chuàng)新型人才，提高其技術(shù)效率。

關(guān)鍵詞：績(jī)效研究;組合評(píng)價(jià);基礎(chǔ)設(shè)施投資;省級(jí)行政區(qū)域

中圖分類號(hào)：F2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.11.017

1 引言

基礎(chǔ)設(shè)施是城市生存和發(fā)展的前提條件，它集中反映了城市的發(fā)展程度，影響著城市的發(fā)展?？v觀世界各國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)現(xiàn)狀，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體、新興工業(yè)化國(guó)家與發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面的差距正逐漸縮小。然而以現(xiàn)有的研究與政策實(shí)踐結(jié)果來(lái)看，盡管全球基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷完善，其仍存在較大的投資缺口。根據(jù)麥肯錫公司對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施投資缺口估計(jì)顯示，2013-2030年間，全球在公路、港口、機(jī)場(chǎng)、電力、水利等基礎(chǔ)設(shè)施部門需要投入62萬(wàn)億美元資金。增加基礎(chǔ)設(shè)施投資成為眾多國(guó)家完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的第一步。為了有效地進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施投資建設(shè)，探究基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效問(wèn)題成為當(dāng)前經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的重點(diǎn)。

早在20世紀(jì)70年代末，不少學(xué)者開(kāi)始關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效問(wèn)題。其中，國(guó)外的學(xué)者研究大致可分為兩類。第一類對(duì)地方政府基礎(chǔ)設(shè)施投資效率模型進(jìn)行研究，該類研究包括基于Charnes，et al（1978）提出的規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型，Banker，et al（1984）提出的規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型，Simar and Wilson（1998）提出bootstrap模型以及改進(jìn)的DEA模型。第二類研究通過(guò)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)績(jī)效及其影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，如Tatiana Kossova，et al（2016）基于社會(huì)貼現(xiàn)率對(duì)俄羅斯城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)行評(píng)價(jià)。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效的研究方向也大致分為兩類。第一類是對(duì)我國(guó)某些地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，包括程敏、李晉（2013）采用模糊Borda組合評(píng)價(jià)方法對(duì)長(zhǎng)三角25個(gè)城市基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效進(jìn)行研究，孫慧、王媛（2008）基于Malmquist指數(shù)對(duì)河北省11個(gè)地級(jí)市基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。另一類研究通過(guò)單一模型分析，對(duì)全國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施投資的績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，如李忠富、李玉龍（2009）運(yùn)用DEA方法對(duì)我國(guó)31個(gè)省、直轄市和自治區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。

對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)分析可以看出，基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效研究過(guò)多的側(cè)重于探討經(jīng)濟(jì)效益，忽視了其對(duì)社會(huì)、生態(tài)和城市發(fā)展的影響，用單一方法對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施投資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，使得不同方法對(duì)同一問(wèn)題的評(píng)價(jià)結(jié)果存在差異。因此，為彌補(bǔ)以往文獻(xiàn)的不足之處，本文基于2015年的截面數(shù)據(jù)，以我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。為改善單一評(píng)價(jià)方法的差異性，本文采用組合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，結(jié)果顯示，我國(guó)東部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效高于中西部地區(qū)。

2 各省級(jí)行政區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，綜合考慮數(shù)據(jù)的代表性與可獲得性，建立如圖1所示的指標(biāo)體系。

2.1.1 輸入指標(biāo)

輸入指標(biāo)代表著基礎(chǔ)設(shè)施的投入情況。在《1994年世界發(fā)展報(bào)告：為發(fā)展提供基礎(chǔ)設(shè)施》一書中將基礎(chǔ)設(shè)施分為兩類：經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施和社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施。據(jù)此，本文選取具有代表性的9個(gè)指標(biāo)，以綜合反映基礎(chǔ)設(shè)施的投入情況。

2.1.2 輸出指標(biāo)

輸出指標(biāo)是選取直接影響著評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。本文輸出指標(biāo)有地區(qū)人均生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)人均工資情況。地區(qū)人均生產(chǎn)總值代表著人均創(chuàng)造社會(huì)財(cái)富水平，城鎮(zhèn)人均工資代表城鎮(zhèn)住戶收益情況，綜合體現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用以及對(duì)居民生活和城市發(fā)展的影響。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以全國(guó)除臺(tái)灣、香港、澳門外31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象。研究數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2016》及各省級(jí)行政區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒，采用2015年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

3 各省級(jí)行政區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效組合評(píng)價(jià)模型

3.1 組合評(píng)價(jià)方法

綜合評(píng)價(jià)多采用組合評(píng)價(jià)方法，在單一模型方法的基礎(chǔ)上，根據(jù)合理的組合算法將以上評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化組合的評(píng)價(jià)模型。本文選取因子分析法、熵權(quán)TOPSIS法對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行獨(dú)立評(píng)價(jià)，采用組合評(píng)價(jià)方法優(yōu)化單一評(píng)價(jià)方法得出的結(jié)果，進(jìn)而得到31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果。

3.2 各省級(jí)行政區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施績(jī)效評(píng)價(jià)

3.2.1 運(yùn)用各單一模型評(píng)價(jià)基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效

本文選用因子分析法、熵權(quán)TOPSIS法進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)。對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理后，分別得出31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效在因子分析法和熵權(quán)TOPSIS法中的得分及排名，結(jié)果如表1所示。

3.2.2 對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行Kendall事前一致性檢驗(yàn)

（1）提出假設(shè)：假設(shè)H0：兩種評(píng)價(jià)方法不具有一致性;H1：兩種評(píng)價(jià)方法具有一致性。

（2）構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量。

X2=k（n-1）W

其中，W=12∑ni=1r2ik2n3-n-3n-1n-1，ri=∑kj=1yij，（樣本數(shù)為n，評(píng)價(jià)方法數(shù)為k，第j種評(píng)價(jià)方法下的第i個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象的排序值用yij表示）。X2服從自由度為n-1的X2分布，給定顯著性水平α，查表得臨界值X2α2n-1。當(dāng)X2>X2α2（n-1）時(shí)，拒絕H0，接受H1，即認(rèn)為各種評(píng)價(jià)方法在α顯著性水平上具有一致性。

（3）根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算結(jié)果對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)：計(jì)算得X2=66.6288。取顯著水平α=0.05，查表得X2α230=46.98

3.2.3 運(yùn)用組合評(píng)價(jià)方法對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析

本文選用平均值法對(duì)以上兩種單一模型評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行組合，得到組合評(píng)價(jià)結(jié)果，結(jié)果如表2所示。

3.2.4 Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)

Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)運(yùn)用單一評(píng)價(jià)方法與組合評(píng)價(jià)方法的排序結(jié)果（秩）構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量。具體檢驗(yàn)步驟如下所述。

（1）提出假設(shè)：假設(shè)H0：組合評(píng)價(jià)方法與單一評(píng)價(jià)方法無(wú)關(guān);H1：組合評(píng)價(jià)方法與單一評(píng)價(jià)方法有關(guān)。

（2）構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量。

r=1-6∑ni=1d2in（n2-1）

其中，di用來(lái)衡量各評(píng)價(jià)方法間的相關(guān)程度，當(dāng)評(píng)價(jià)方法得出的秩相等時(shí)，di=0。di值越大，表示各方法相關(guān)程度越不完全。由于di可正可負(fù)，故用∑d2i來(lái)反映各評(píng)價(jià)方法下排序位置（秩）差值的大小。

（3）計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量并對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)：采用DPS軟件對(duì)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行Spearman秩檢驗(yàn)，得出r=0687903>rα=0.68790，其中rα可由《Spearman秩相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)臨界值表》查得。檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明在給定顯著性水平下，組合評(píng)價(jià)法與單一模型評(píng)價(jià)法具有相關(guān)性。

3.3 結(jié)果分析

采用聚類方法對(duì)各省級(jí)行政區(qū)域排名進(jìn)行分析。

第一類：排名靠前的是江蘇、廣東、北京、上海、山東、浙江、天津、河北。第一類省市的各項(xiàng)投入與產(chǎn)出指標(biāo)水平均排在前列，是在全國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域中基礎(chǔ)設(shè)施投資效率最高的一類城市。

第二類：包括福建、遼寧、寧夏、內(nèi)蒙古。在組合評(píng)價(jià)方法下，第二類省市排名位于中上水平。

第三類：包括四川、湖北、安徽、陜西、新疆、湖南、廣西。這些省份大多分布在我國(guó)內(nèi)陸地區(qū)，從產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)看，其人均生產(chǎn)總值不及前兩類城市高，但也有省份部分投入指標(biāo)數(shù)值超過(guò)前兩類城市的同類水平，例如該類省份的醫(yī)院、衛(wèi)生院數(shù)遠(yuǎn)超過(guò)寧夏、內(nèi)蒙古的水平。

第四類：包括重慶、黑龍江、海南、河南。從投入、產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)看，這四個(gè)省份具有其明顯優(yōu)勢(shì)與明顯劣勢(shì)，例如黑龍江城市污水日處理能力在31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域中排名第7，為736.9萬(wàn)立方米，具有一定優(yōu)勢(shì)，而在黑龍江產(chǎn)出指標(biāo)中，人均生產(chǎn)總值排名第21，顯現(xiàn)出明顯劣勢(shì)。

第五類：包括江西、吉林、山西、西藏、甘肅、青海、貴州、云南。從績(jī)效排名及得分可見(jiàn)，這些省份基礎(chǔ)設(shè)施投資效率低，基礎(chǔ)設(shè)施幾乎沒(méi)有對(duì)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)進(jìn)步產(chǎn)生促進(jìn)作用。

4 結(jié)論及建議

本文分別運(yùn)用組合評(píng)價(jià)方法，得出31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效的排名情況。從組合評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看，我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效存在一定的不平衡，東部沿海省市相對(duì)于中西部地區(qū)而言，其基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效水平較高。東部省市基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模較大，與中西部地區(qū)相比獲得較多的資金，因此東部省市在高效率投資建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施的同時(shí)，應(yīng)避免城市基礎(chǔ)設(shè)施重復(fù)建設(shè)的問(wèn)題，加大對(duì)已有基礎(chǔ)設(shè)施的維護(hù)力度，同時(shí)將技術(shù)水平引入到科技發(fā)展水平較弱的省市，帶動(dòng)績(jī)效較低的省市共同建設(shè)城市基礎(chǔ)設(shè)施。

與東部沿海地區(qū)相比，中西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投資績(jī)效水平普遍低下。因此，為提高中西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投資建設(shè)水平，建議提高其基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)效率，鼓勵(lì)科技創(chuàng)新，提高城市科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平，吸引更多的投資者。

從我國(guó)整體而言，資金應(yīng)重點(diǎn)用于投資改善民生、保障城市安全、投資拉動(dòng)效應(yīng)明顯的重點(diǎn)領(lǐng)域：加強(qiáng)城市步行和自行車交通系統(tǒng)建設(shè)，加大市政地下管網(wǎng)建設(shè)，加強(qiáng)城市供排水、防洪系統(tǒng)建設(shè)，加強(qiáng)生態(tài)園林建設(shè)等。同時(shí)，落實(shí)地方政府責(zé)任，抓好各省市基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目落實(shí)情況。從基礎(chǔ)設(shè)施績(jī)效角度考慮，應(yīng)避免盲目投資而產(chǎn)生資源浪費(fèi)、經(jīng)濟(jì)效益差等問(wèn)題，針對(duì)各省市投資績(jī)效的差異采取不同的投資方案。

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