中国资源型城市效率差异及其影响因素分析
Bo Li，, Hasnat Dewan
《Resources Policy》
摘要：本文基于中国116个资源型城市2012年的相关数据，通过super-SBM模型，测度了不同资源型城市的效率及其差异，并通过分位数回归模型研究其影响因素。本文主要得出4个主要结论：①中国大多数资源型城市全要素能源效率较低；②工业化程度、服务业比重、城市建筑规模是三个对城市效率有正的影响的因素，而消费支出、政府支出、高职院校系统是三个对城市效率起负的作用的因素；③以上六个因素是影响城市全要素能源效率差异的主要因素，其占到了79%；④不同效率水平的城市，其效率影响因素是不同的。
关键词：资源型城市；效率；超SBM模型；夏普利值；分位数回归
一、引言
资源型城市在为社会经济做出突出贡献的同时，出现了几个方面的问题：不可持续发展、不均衡的产业增长及环境问题等。矿产资源丰富的时期，大多数资源型地区经济蓬勃发展、人口急剧增加；当矿产资源濒临枯竭的时候，两者都会大幅缩小，并且成为被遗弃的城市，即“萎缩的城市”。如澳大利亚新南威尔士州西部的布罗肯希尔（Broken Hill）过去被称作“银城”，而如今规模在不断缩小；澳大利亚北部的伊萨山（Isa）作为“内陆绿洲”，现在也成为一个正在缩小的矿业城市；加拿大的派恩波因特（Pine Point），在1965-1987年间大规模开采矿产资源，随后逐步衰落；加拿大的谢弗维尔（Schefferville），在1981-1986年间，人口减少了83.9%。由于中国幅员辽阔，城市间在资源禀赋、历史背景、自然环境等方面都有很大的差别，势必会带来能源效率的差异。因此，对资源型城市效率差异及其影响因素分析，对实现地区经济可持续发展具有一定的理论和实际的意义。
国内早期的文献多关注于地区经济的可持续发展，有很少的研究注重于中国资源型城市效率的测度及其影响因素。尽管一些该领域的文章也主要集中于资源型城市效率的测度分析，是在Charness、等用DEA测度中国城市的基础上，对城市效率进行测度。Sun和Dong（2010）用DEA测度了中国24个典型资源型城市的效率，并用同样的数据，Sun（2012）分析了不同类型的资源型城市的不同效率；Zhang等人（2014）用DEA的方法解释了285个城市资源的空间分布变化，并且发现了东部30个城市的效率较高。本文采用Super-SBM模型对中国116个资源枯竭型城市效率进行测度；并通过OLS回归并进行夏普利分解，测度各要素对效率差异的贡献，最后通过分位数回归模型，测度不同效率水平下的影响因素。
二、数据和方法
本文运用的是超效率的松弛变量分析方法，即Super-SBM模型去分析全要素能源效率。基于Super-SBM模型算出来的效率值，再通过基尼系数测度不同城市的效率差异。然后本文运用夏普利分解对效率的贡献度进行分析，夏普利值是一个数学表现形式，基于夏普利值，Shorrocks（2013）提出了夏普利分解，将回归模型与不平等组合进行分解，以确定解释变量对因变量的影响。这是一个可以分解诸如基尼系数等不平等指标的方法，可以确定影响不平等的因素。最后通过分位数回归来实证分析了不同效率水平下的效率差异的影响因素。
本文的研究区域为《全国资源型城市可持续发展规划（2013-2020年）》中确定了262个资源型城市，本文只选取其中的地级城市，共有116个。
三、实证结果
1. 中国资源型地区城市效率测度结果
从结果表2中可以得出两个结论：中国大多数资源型地区生产效率较低；地区间有着相当大的效率差异，且这些差异如不缩小将会严重影响中国整体经济的可持续发展，因此有必要找出其影响因素并理解其原因。
2. 效率差异的影响因素
本研究从工业化水平、服务业增长、城市的建筑面积、当地消费支出、专职院校的利用程度、当地政府作为等方面来研究效率差异的影响因素。通过OLS回归的结果来看，工业化水平、服务业的贡献、建筑面积和基础设施建设对效率提高具有正的影响；而消费支出、专职院校的利用度和政府作为对效率具有负的影响。
3. 效率差异的夏普利分解
通过计算各地区效率的基尼系数发现地区间的效率存在着明显的差异，同过夏普利分解可以看出以上六个因素是造成差异的主要原因，且建筑区面积的正向影响最大，而专职院校的利用程度负向作用最小；当地消费支出和专职院校利用程度对差异的贡献度较大，说明他们是造成差异的主要因素。
4. 效率决定因素的分位数回归分析
通过分位数回归结果分析可得，工业化程度只在效率较高的地区发挥正向作用；服务业水平、当地消费支出、建筑区面积、专职院校利用度随着效率的提高，影响作用越大。
四、结论与建议
本文用超SBM模型测度了2012年中国116个资源型城市的全要素能源效率，进一步分析了效率的影响因素。结果表明中国116个资源型城市多数处于低效率阶段，且之间差异较大，并且工业化水平、服务业增长、城市的建筑面积、当地消费支出、专职院校的利用程度、当地政府作为等六个因素是造成差异的主要原因。基于此，提出以下建议：
1.有必要对现有的投入产出结构进行调整，促进工业化、鼓励服务业发展、完善城市基础设施建设。此外，政府支出、消费模式和高职教育系统还需评估、调整，以适应高效城市的需求；
2.要减少地区效率的差异，做到产业结构的升级与改造，城市基础设施不断完善，促进地区创新能力的提高，给予低效率地区更多的关注。
原文题目：Efficiency differences among China's resource-based cities and their determinants
作者：Bo Li，, Hasnat Dewan
文章来源：Resources Policy 51 (2017) 31–38.
译者：张晋楠
译者单位：山西财经大学资源型经济转型发展研究院2016级区域经济学硕士研究生
