王大超，趙 紅

(遼寧大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，遼寧 沈陽 110036)

一、引 言

目前，中國城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡不協(xié)調(diào)仍然是現(xiàn)階段中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中最為突出的結(jié)構(gòu)性矛盾[1]，制約著中國城鄉(xiāng)建設(shè)高質(zhì)量發(fā)展。國務(wù)院印發(fā)的《2030年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案》從綠色低碳角度出發(fā)，對(duì)中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展提出了新要求。在此背景下，如何正確評(píng)價(jià)中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率，推動(dòng)中國城鄉(xiāng)融合高質(zhì)量發(fā)展，成為學(xué)術(shù)界日益關(guān)注的重點(diǎn)課題。

經(jīng)過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，學(xué)術(shù)界對(duì)中國城鄉(xiāng)發(fā)展效率的研究可以劃分為三個(gè)階段：一是城鄉(xiāng)統(tǒng)籌階段。學(xué)者們多選擇DEA模型進(jìn)行效率評(píng)價(jià)，研究多以省域?yàn)橹鱗2]，隨著對(duì)城鄉(xiāng)關(guān)系認(rèn)識(shí)的深入，逐漸開始從全國層面對(duì)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展效率進(jìn)行評(píng)價(jià)[3]，并基于城鄉(xiāng)統(tǒng)籌效率值進(jìn)一步分析了城鄉(xiāng)統(tǒng)籌效率損失的原因[4]。二是城鄉(xiāng)一體化階段。學(xué)者們開始采用非角度、非徑向的效率評(píng)價(jià)模型對(duì)中國城鄉(xiāng)一體化效率進(jìn)行分析，如蔡軼和夏春萍[5]利用SBM超效率模型分析了2012 年湖北省縣域城鄉(xiāng)一體化發(fā)展效率，呂連菊和闞大學(xué)[6]采用EBM模型測(cè)算了中國中部地區(qū)城鄉(xiāng)一體化發(fā)展效率。三是城鄉(xiāng)融合階段。以施建剛等[7]為代表的學(xué)者在考慮區(qū)域碳排放非期望產(chǎn)出的情況下，研究2008—2017年長三角地區(qū)27座中心區(qū)城市城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率及其動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征。

總之，從研究內(nèi)容上看，城鄉(xiāng)統(tǒng)籌和城鄉(xiāng)一體化階段的效率研究較多，城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率的研究較少；從指標(biāo)構(gòu)建上看，多從城鄉(xiāng)統(tǒng)籌和城鄉(xiāng)一體化的角度構(gòu)建指標(biāo)體系，對(duì)城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率指標(biāo)體系構(gòu)建仍不全面；從效率評(píng)價(jià)模型選擇看，早期多以DEA模型為主，隨著效率評(píng)價(jià)模型的不斷優(yōu)化，學(xué)者們開始采用SBM、EBM等非角度、非徑向模型，研究結(jié)果更加真實(shí)可靠。

二、研究方法與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

(一)模型設(shè)計(jì)

1.超效率EBM模型

為了綜合考慮中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率情況，本文選取非導(dǎo)向EBM模型對(duì)中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。為了避免EBM模型測(cè)算結(jié)果存在大量效率值為1的有效決策單元，從而無法對(duì)有效決策單元進(jìn)行比較分析的問題，本文在Andersen 和 Petersen[8]建立的超效率DEA 模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步借鑒俞會(huì)新和林曉彤[9]與李宵宵等[10]的研究，構(gòu)建基于非期望非導(dǎo)向的超效率EBM模型。假設(shè)有n個(gè)決策單元，則第k個(gè)決策單元的效率值測(cè)算公式如式(1)：

(1)

2.BML指數(shù)分析法

BML指數(shù)既克服了ML指數(shù)計(jì)算量大、結(jié)算結(jié)果不穩(wěn)定的缺點(diǎn)，也解決了BM指數(shù)無法識(shí)別非期望產(chǎn)出的問題[11]。本文借鑒王兵等[12]與賀臘梅等[13]的做法構(gòu)建BML指數(shù)，對(duì)中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算和分解，以期找出城鄉(xiāng)融合全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的源頭。

=TECH×TECCH

(2)

(二)指標(biāo)選取和城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平測(cè)度

目前，學(xué)者們對(duì)中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率的測(cè)算多使用包含多投入和多產(chǎn)出的指標(biāo)體系。本文根據(jù)中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展的現(xiàn)實(shí)情況，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)中的指標(biāo)體系[2-7]，同時(shí)遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、代表性等原則構(gòu)建中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率評(píng)價(jià)的投入產(chǎn)出指標(biāo)，具體指標(biāo)說明及描述性分析如表1所示。

表1 城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率評(píng)價(jià)的投入產(chǎn)出指標(biāo)及描述性分析

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平的測(cè)度多立足于“城鄉(xiāng)全面融合”，從經(jīng)濟(jì)、空間、生態(tài)等角度構(gòu)建城鄉(xiāng)融合發(fā)展指標(biāo)體系，使用不同的賦權(quán)方法對(duì)全國或區(qū)域城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平作出評(píng)價(jià)[14-15]。為了科學(xué)地測(cè)度高質(zhì)量發(fā)展階段中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平，本文在已有研究框架的基礎(chǔ)上，結(jié)合“十四五”規(guī)劃的最新要求構(gòu)建了城鄉(xiāng)融合發(fā)展指標(biāo)體系，如表2所示。并借鑒楊麗和孫之淳[16]的做法，采用加入時(shí)間變量的熵權(quán)法對(duì)2010—2019年中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平進(jìn)行計(jì)算[17]。

表2 城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平測(cè)度指標(biāo)體系

鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文選取2010—2019年中國30個(gè)省份(不含西藏和港澳臺(tái)地區(qū))的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。所用數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國信息產(chǎn)業(yè)年鑒》和各地方統(tǒng)計(jì)年鑒，部分城鄉(xiāng)數(shù)據(jù)來自EPS數(shù)據(jù)庫。二氧化碳排放量的數(shù)據(jù)來自中國碳核算數(shù)據(jù)庫。文中部分缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法或均值法予以填補(bǔ)。

三、中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率評(píng)價(jià)

(一)基于超效率EBM模型的城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率靜態(tài)分析

基于以上指標(biāo)體系，以中國30個(gè)省份為決策單元，利用MaxDEA8軟件對(duì)中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率進(jìn)行測(cè)算。具體分析結(jié)果如表3所示。

1.整體層面分析

分析表3可以發(fā)現(xiàn)，2010—2014年效率逐年下降，而2014—2016年呈小幅波動(dòng)的態(tài)勢(shì)，2016—2019年則呈持續(xù)上升的態(tài)勢(shì)。城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率呈現(xiàn)這種階段性特征主要與2014年經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”以來各省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略實(shí)施帶來城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平的穩(wěn)步提高密切相關(guān)?？傮w來看，樣本期內(nèi)中國30個(gè)省份城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平均值為0.6338，城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率均值僅為0.4148，數(shù)值上看二者發(fā)展的差距較大，說明中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展的下一步需要平衡城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平和效率的關(guān)系，推動(dòng)中國城鄉(xiāng)融合朝著高水平、高效率方向發(fā)展。

2.區(qū)域分析

由表3可知，中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展區(qū)域效率均值呈西部>東部>東北部>中部的態(tài)勢(shì)，且區(qū)域差距逐漸拉大。從中國城鄉(xiāng)融合區(qū)域發(fā)展效率的時(shí)間演化上看，2010—2014年各地區(qū)效率值都有小幅下降，這一階段的下降與經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)后的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整密切相關(guān)；2014—2016年進(jìn)入波動(dòng)期，各地區(qū)效率值均有小幅波動(dòng)，隨后2016—2019年呈現(xiàn)分化的趨勢(shì)，西部地區(qū)和東北部地區(qū)城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率持續(xù)增加，中部地區(qū)穩(wěn)定發(fā)展，東部地區(qū)則出現(xiàn)小幅下降，這一階段城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率差異很可能是由于國家實(shí)施的鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略及進(jìn)一步嚴(yán)格限制碳排放的原因?qū)е隆?/p>

3.省際分析

由表3可知，中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展省際分化十分明顯。從效率均值上看，研究期內(nèi)城鄉(xiāng)融合效率值始終有效的是海南、青海、寧夏及天津，城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率均值分別為1.1893、1.1735、1.0376及1.0335，效率值相對(duì)較低的是河南、山東、江蘇及廣東，城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率均值分別為0.1587、0.1515、0.1079及0.0884。通過對(duì)比各省份的城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率均值，可以發(fā)現(xiàn)廣東、江蘇、山東等經(jīng)濟(jì)相對(duì)更加發(fā)達(dá)省份的城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率普遍低于青海、寧夏等經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)省份，說明經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出水平未必同城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率呈正相關(guān)關(guān)系[7]。經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的地區(qū)為了保持其經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，會(huì)投入更多的資本，消耗更多的能源，由此造成更多的資源浪費(fèi)和更高的碳排放總量，從而導(dǎo)致其城鄉(xiāng)融合發(fā)展的投入—產(chǎn)出效率相對(duì)較低。

(二)碳排放約束下城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率的改進(jìn)分析

除了青海、寧夏、海南和天津外，其他省份城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率均未達(dá)到有效(如表3所示)。EBM模型的優(yōu)勢(shì)就是能夠同時(shí)測(cè)算無效決策單元的比例改進(jìn)值和松弛改進(jìn)值，分別與投入產(chǎn)出指標(biāo)的投入冗余值和產(chǎn)出冗余(不足)值相對(duì)應(yīng)，二者之和構(gòu)成了全部的改進(jìn)值[10]。投入冗余率和冗余(不足)率表明了該決策單元的投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，可以為提升各省份的城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率提供調(diào)整和改進(jìn)方向。(1)中國30個(gè)省份城鄉(xiāng)融合發(fā)展投入冗余率和產(chǎn)出冗余(不足)率未在正文中列出，留存?zhèn)渌?。從投入指?biāo)看，中國30個(gè)省份在各項(xiàng)投入指標(biāo)上的整體冗余率偏高，均值均超過50%，說明大多數(shù)投入要素在城鄉(xiāng)融合發(fā)展推進(jìn)過程中并未充分發(fā)揮作用，形成了大量的要素資源浪費(fèi)。對(duì)于絕大部分省份而言，其城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率損失主要來源于勞動(dòng)力、土地和技術(shù)投入冗余。從產(chǎn)出指標(biāo)看，各省份的產(chǎn)出不足(冗余)率差異較為明顯，這與不同省份的資源要素稟賦與經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)特征等因素有關(guān)。通過對(duì)比各省份的期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出冗余率，可以發(fā)現(xiàn)二氧化碳排放量過高是城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率損失的主要原因。因此，各省份提高城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率的重點(diǎn)應(yīng)該是合理配置各項(xiàng)投入要素，以及控制城鄉(xiāng)融合過程中的二氧化碳排放總量。

(三)基于BML指數(shù)分析法的城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)

前文從靜態(tài)角度分析了中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率特征，為了更好地說明中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，本文利用BML指數(shù)分析法測(cè)算了碳排放約束下中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展全要素生產(chǎn)率變化情況及其分解結(jié)果。從表4可以看出，樣本期內(nèi)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)變化和技術(shù)效率變化均處于上升趨勢(shì)，且技術(shù)變化與全要素生產(chǎn)率之間形成了良好的互動(dòng)關(guān)系。具體看，2010—2014年中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展全要素生產(chǎn)率呈小幅上升的趨勢(shì)。隨著2014年國家經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，中國深化醫(yī)療體制改革、戶籍制度改革，以及建立全國統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險(xiǎn)制度等措施的不斷推進(jìn)，中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展全要素生產(chǎn)率2014年開始大幅增長，直至2016年到達(dá)巔峰值，全要素生產(chǎn)率增長率約為4.68%，從表中可以看出這種趨勢(shì)變化主要以技術(shù)進(jìn)步作為支撐，說明科技創(chuàng)新、技術(shù)進(jìn)步有利于城鄉(xiāng)資源要素的配置，為提高全要素生產(chǎn)率創(chuàng)造條件。隨后，2016—2018年全要素生產(chǎn)率的增長出現(xiàn)小幅下降，在2019年開始回升。全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)這種變化，從內(nèi)部因素看，是技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率改善的結(jié)果，外部因素則可能是中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)進(jìn)入新時(shí)代，受增長動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響。

表4 中國城鄉(xiāng)融合全要素生產(chǎn)率值及其分解值

四、中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率的影響因素

(一)影響因素與變量選取

第一，人口質(zhì)量。教育水平的提高會(huì)加強(qiáng)農(nóng)村人力資本深化，人力資本深化將使得收入差距存在逐漸縮小的收斂性特征，收入差距的收斂性促進(jìn)了城鄉(xiāng)融合[18]；同時(shí)由于城鎮(zhèn)化的影響，農(nóng)村勞動(dòng)力的異地轉(zhuǎn)移更加嚴(yán)重，農(nóng)村人口主體的老弱化更加突出，將不利于現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)和美麗鄉(xiāng)村的建設(shè)[19]。本文衡量人口質(zhì)量的變量為：平均受教育程度(Education)，衡量指標(biāo)為(未上小學(xué)人數(shù)×0+小學(xué)人數(shù)×6+初中人數(shù)×9+高中人數(shù)×12+大專及以上人數(shù)×12)/6歲以上人口數(shù)量；老齡化程度(Old)，衡量指標(biāo)為老年人口撫養(yǎng)比。

第二，土地政策。以農(nóng)地“三權(quán)分置”為核心的新一輪農(nóng)村土地制度改革縮小了城鄉(xiāng)要素市場(chǎng)的差異，直接帶來級(jí)差地租的提升，縮小城鄉(xiāng)收入差異，助力城鄉(xiāng)融合[20]?！叭龣?quán)分置”改革政策(Land)的虛擬變量設(shè)計(jì)為政策實(shí)施前為0，政策實(shí)施后為1(2015年及以后)。

第三，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。經(jīng)濟(jì)中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向第二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，將迫使農(nóng)業(yè)為提高經(jīng)濟(jì)效益而自發(fā)地與第二、三產(chǎn)業(yè)之間相互滲透、相互融合，奠定了城鄉(xiāng)融合的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)[21]；同時(shí)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中金融規(guī)模擴(kuò)大能拓寬信貸渠道和提升信貸支持面，并通過盤活市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)等“主渠道效應(yīng)”提升農(nóng)村地區(qū)人力資本投資和職業(yè)技能水平，從而增加低層次勞動(dòng)力就業(yè)與創(chuàng)收機(jī)會(huì)[22]。本文衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變量為：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Industry)，衡量指標(biāo)為三產(chǎn)產(chǎn)值占比/二產(chǎn)產(chǎn)值占比；金融發(fā)展規(guī)模(Finance)，衡量指標(biāo)為金融業(yè)增加值/地區(qū)GDP。

第四，營商環(huán)境。良好的營商環(huán)境可以激發(fā)企業(yè)投資農(nóng)業(yè)的踴躍性，激活了農(nóng)村各種生產(chǎn)要素，使農(nóng)村居民收入在原來單純的農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入之外增加工資性收入[23]。地方政府在與其他國家或地區(qū)的貿(mào)易往來過程中，學(xué)習(xí)國外農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)，從而促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)城鄉(xiāng)融合[24]。本文衡量地區(qū)營商環(huán)境的變量為：創(chuàng)業(yè)活力(Company)，衡量指標(biāo)為分行業(yè)企業(yè)法人單位數(shù)/年末常住人口；對(duì)外開放程度(Open),衡量指標(biāo)為地區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易總額/地區(qū)GDP。

第五，財(cái)政分權(quán)。財(cái)政分權(quán)制度影響著地方政府財(cái)政行為，而地方政府的財(cái)政行為偏好則會(huì)影響城鎮(zhèn)化發(fā)展水平和對(duì)鄉(xiāng)村振興的支持力度，以及城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平和發(fā)展效率[24]。本文衡量財(cái)政分權(quán)的變量為地方財(cái)政自主權(quán)(Fiscal)，衡量指標(biāo)為本級(jí)財(cái)政支出/預(yù)算內(nèi)中央財(cái)政支出。

(二)模型構(gòu)建

由于綜合技術(shù)效率都處在DEA的有效邊界，大多數(shù)數(shù)據(jù)也都處于[0,1]之間，屬于歸并數(shù)據(jù)。若繼續(xù)采用OLS方法對(duì)樣本進(jìn)行回歸分析，得到的估計(jì)結(jié)果不具有無偏性和一致性。為解決被解釋變量受限問題，本文使用Tobit模型進(jìn)行分析[25]，其表達(dá)式如下：

TEit=α+β1Educationit+β2Oldit+β3Landit+β4Industryit+β5Financeit+β6Companyit+β7Openit+β8Fiscalit+εit

(3)

其中，TEit是中國第i省t年的城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率水平；α是常數(shù)項(xiàng)，其余變量為人口質(zhì)量、土地政策、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、營商環(huán)境和財(cái)政分權(quán)相關(guān)變量；εit是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

(三)結(jié)果分析

由于計(jì)算得出的城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率值是各年橫截面數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，因此本文選用回歸分析中的混合數(shù)據(jù)Tobit模型。通過stata16.0軟件，利用混合Tobit模型得到2010—2019年中國總體及四大區(qū)域城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率影響因素的回歸結(jié)果，如表5所示。

表5 中國總體和四大區(qū)域城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率的影響因素回歸結(jié)果

第一，人口質(zhì)量因素——平均受教育程度和老齡化程度。就全國而言，地區(qū)人均受教育程度估計(jì)系數(shù)為正，老齡化程度估計(jì)系數(shù)為負(fù)，且都具有較強(qiáng)的顯著性，說明提高人口的受教育程度會(huì)提高中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展的效率，但老年人口撫養(yǎng)比的增加會(huì)制約其發(fā)展。就區(qū)域而言，人均受教育程度的回歸系數(shù)在中部、東部、西北部地區(qū)均為正，由于東部地區(qū)地理和經(jīng)濟(jì)上的雙重優(yōu)勢(shì)，吸引了大量中、西和東北部的優(yōu)秀青年，體現(xiàn)在回歸結(jié)果上就是東部地區(qū)人均受教育程度對(duì)城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率的回歸系數(shù)較大，而人口老齡化在東部和西部地區(qū)表現(xiàn)為負(fù)影響，且具有較強(qiáng)的顯著性。

第二，土地政策因素——“三權(quán)分置”改革政策。全國層面上，農(nóng)村土地“三權(quán)分置”改革的回歸結(jié)果顯示，其估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，說明相關(guān)部門在執(zhí)行土地“三權(quán)分置”改革政策時(shí)，對(duì)以“土地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)”放活土地資源要素這一新命題認(rèn)識(shí)不充分，因而降低了土地要素的配置效率，進(jìn)而抑制了城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率。區(qū)域?qū)用嫔?，土地“三?quán)分置”改革政策的負(fù)影響對(duì)東部及西部地區(qū)較為顯著，對(duì)中部地區(qū)則不顯著。東北部地區(qū)作為中國主要的糧食產(chǎn)地，其農(nóng)業(yè)發(fā)展相對(duì)較好，土地利用程度較高，因而“三權(quán)分置”改革政策在東北部地區(qū)的回歸系數(shù)為正，但目前對(duì)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的正向影響在統(tǒng)計(jì)上還不顯著，這說明在城鄉(xiāng)融合過程中，仍然要積極推進(jìn)土地改革，充分發(fā)揮“三權(quán)分置”改革在城鄉(xiāng)融合發(fā)展中的積極作用。

第三，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素——產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與金融發(fā)展規(guī)模。全國層面上的估計(jì)結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)估計(jì)系數(shù)為正，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整會(huì)提高城鄉(xiāng)融合發(fā)展的效率，而金融發(fā)展規(guī)模的系數(shù)為正，但這種正向作用并不顯著。區(qū)域?qū)用嫔峡?，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)顯著促進(jìn)了東北部地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率，卻降低了中部及西部地區(qū)城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率，表明東北地區(qū)作為老工業(yè)基地，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正處在向第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中，工業(yè)企業(yè)的能源消耗量將會(huì)降低，從而降低碳排放量冗余，提高城鄉(xiāng)融合發(fā)展的效率。金融發(fā)展規(guī)模對(duì)東北部地區(qū)融合發(fā)展效率有顯著的降低作用，卻在西部地區(qū)表現(xiàn)為正向促進(jìn)作用，可能的原因是當(dāng)前各地區(qū)金融發(fā)展的不一致性，金融服務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)于農(nóng)村生活環(huán)境的改善方面還沒有體現(xiàn)出對(duì)生產(chǎn)方面的促進(jìn)作用，所以在相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)沒有起到促進(jìn)城鄉(xiāng)融合的作用[23]。

第四，營商環(huán)境因素——?jiǎng)?chuàng)業(yè)活力和對(duì)外開放程度。全國層面的創(chuàng)業(yè)活力和對(duì)外開放程度的估計(jì)系數(shù)均不顯著，說明營商環(huán)境因素對(duì)全國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率的影響尚不明顯，這可能與現(xiàn)階段中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展主要由政府主導(dǎo)、國有企業(yè)為主力軍的方式相關(guān)。區(qū)域?qū)用嬷v，創(chuàng)業(yè)活力對(duì)東、中、西部地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率有顯著正向作用，但東北部地區(qū)不顯著。對(duì)外開放程度對(duì)中部、東北部地區(qū)城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率有顯著的負(fù)向作用，這可能是由于區(qū)域內(nèi)享有對(duì)外開放優(yōu)惠政策的城市，會(huì)導(dǎo)致農(nóng)民收入難以跟上城市居民收入的增長速度，從而使得城鄉(xiāng)收入差距漸漸擴(kuò)大，城鄉(xiāng)融合發(fā)展進(jìn)程減緩，進(jìn)而城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率下降。

第五，財(cái)政分權(quán)因素——地方財(cái)政自主權(quán)。全國層面看，地方財(cái)政自主權(quán)的估計(jì)系數(shù)為正，且在1‰水平上顯著，說明地方政府擁有更多的財(cái)政自主權(quán)時(shí)，可以優(yōu)化公共服務(wù)的財(cái)政投入，減少不必要的投入損失，降低公共服務(wù)資源投入的冗余率，提高中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率。區(qū)域?qū)用嬷v，當(dāng)增加一個(gè)單位的地方政府財(cái)政自主權(quán)時(shí)，東部、中部和西部地區(qū)城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率會(huì)提高，但東北部地區(qū)的城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率則會(huì)降低，可能的原因是在財(cái)政分權(quán)體制下，地方政府所掌握的資源不同，資源豐富的地方政府可以依照中央政府的政策要求，采用各種方法達(dá)到促進(jìn)城鄉(xiāng)融合的目的，而資源相對(duì)缺乏的地方政府可利用的手段和途徑較少，在促進(jìn)城鄉(xiāng)融合的效果上不如資源豐富地區(qū)明顯[22]。

五、結(jié)論與啟示

本文對(duì)2010—2019年中國30個(gè)省份城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步對(duì)城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率的影響因素進(jìn)行檢驗(yàn)，最終得出以下結(jié)論：從效率值上看，中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率值整體仍然偏低，且區(qū)域差距逐漸拉大，省際分化愈發(fā)明顯；從投入—產(chǎn)出要素資源配置效率上看，各項(xiàng)投入指標(biāo)上的整體冗余率偏高，城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平不足及較高的碳排放量冗余對(duì)城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率損失也存在較大影響；從全要素生產(chǎn)率及其分解上看，城鄉(xiāng)融合發(fā)展全要素生產(chǎn)率整體呈現(xiàn)增長趨勢(shì)；從影響因素上看，平均受教育程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和地方財(cái)政自主權(quán)能顯著提高城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率，老齡化程度、“三權(quán)分置”改革政策則對(duì)其有顯著的負(fù)影響，金融發(fā)展規(guī)模、創(chuàng)業(yè)活力及對(duì)外開放程度對(duì)城鄉(xiāng)融合發(fā)展效率的影響尚不明顯。

根據(jù)上述研究結(jié)論，筆者得出以下政策啟示：

第一，基于中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展整體效率偏低及區(qū)域不平衡，需進(jìn)一步加強(qiáng)區(qū)域合作和省際交流，促進(jìn)區(qū)域間人才、資本、技術(shù)、資金等資源要素的雙向流動(dòng)流動(dòng)；同時(shí)，還需鼓勵(lì)各省份共同交流，推廣效率較高的省份如海南的“墾地融合”新模式、寧夏的“全域土地綜合整治”試點(diǎn)和天津?qū)嵤┑摹鞍俅迨痉丁⑶Т逭巍惫こ?，吸取不足并共同商討解決方案，促進(jìn)各省份協(xié)同發(fā)展。

第二，基于投入產(chǎn)出要素資源配置，一方面需提高城鄉(xiāng)要素配置效率，進(jìn)一步優(yōu)化城鄉(xiāng)融合發(fā)展過程中投入端的資源配置，提高投入要素資源的轉(zhuǎn)化率；另一方面需加快農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、加大農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高農(nóng)村地區(qū)公共服務(wù)水平，以及優(yōu)化城鄉(xiāng)空間布局，以此提高城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平，進(jìn)而彌補(bǔ)城鄉(xiāng)融合發(fā)展過程中面臨的產(chǎn)出不足問題，同時(shí)還需高度重視在促進(jìn)城鄉(xiāng)融合在發(fā)展過程中降低消耗、減少污染，降低二氧化碳的排放量。

第三，基于全要素生產(chǎn)率分解結(jié)果，需優(yōu)化城鄉(xiāng)綠色科技發(fā)展布局。目前中國城鄉(xiāng)融合發(fā)展的技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步均處于增長階段，因此，要充分發(fā)揮科技創(chuàng)新在“三農(nóng)”工作中的支撐引領(lǐng)作用，積極推進(jìn)前沿技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，如“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”的智慧農(nóng)業(yè)新模式。

第四，基于城鄉(xiāng)融合發(fā)展的影響因素分析可知，地方政府仍需全面落實(shí)九年義務(wù)教育工作，提高勞動(dòng)人口素質(zhì)，從而增加低層次勞動(dòng)力就業(yè)與創(chuàng)收機(jī)會(huì)?？s小城鄉(xiāng)收入差距促進(jìn)城鄉(xiāng)融合，還需加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，使農(nóng)業(yè)從業(yè)者為提高經(jīng)濟(jì)效益自發(fā)地與第二、三產(chǎn)業(yè)之間相互滲透、相互融合；同時(shí)，中央政府應(yīng)給予地方政府更多的財(cái)政自主權(quán)，充分發(fā)揮地方政府在城鄉(xiāng)資源配置中的作用，從而提高各要素資源的配置效率，減少無謂損失。