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我国四大经济区域基础设施投资效率比较分析

发布时间:2021-11-17 14:52所属平台:学报论文发表咨询网浏览:

摘要:基础设施是推动新型城镇化高质量发展和促进产业转型升级的基础,提高其投资效率是加强区域基础设施建设的必要手段。 本文利用DEA模型测算了我国四大经济区域近十年省际基础设施投资效率并进行对比分析。 研究发现,我国基础设施投资效率整体偏低,四大经济区域差

  摘要:基础设施是推动新型城镇化高质量发展和促进产业转型升级的基础,提高其投资效率是加强区域基础设施建设的必要手段‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 本文利用DEA模型测算了我国四大经济区域近十年省际基础设施投资效率并进行对比分析‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 研究发现,我国基础设施投资效率整体偏低,四大经济区域差异显著; 相邻地区基础设施投资效率与本地区经济增长的挤出效应、外商直接投资的吸入效应及本地区的城市化发展水平都呈正相关关系‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 为此,国家基础设施建设力度应适度向中部、东北部倾斜,调整投资结构,促进区域协调发展。

  关键词:基础设施; 投资效率; DEA模型

区域经济联系

  一、基础设施投资效率的构建

  (一)概念提出与测算方法

  本文所研究的基础设施投资效率是指基于DEA测算标准,侧重促进经济增长的投入产出效率。 根据以往研究,DEA模型是估计政府效率的有效方法之一,即利用恰当的指标数据形成有效的生产前沿面,并以此为参照通过非参统计得出研究对象的投入产出效率值。 我国对城市基础设施投资效率的研究较晚,研究主要集中在两个方面,一方面是针对单个省份城市的基础设施投资效率研究,另一方面是对省际基础设施投资效率进行研究。 此外,对基础设施投资效率的测算研究最早是Charnes等提出的CCR方法,后又出现了BCC方法、bootstarp模型等。

  (二)基础设施投资效率测算与分析

  本文采用DEA中的BCC模型,以我国31个省份2010—2019年各类一般公共预算支出作为投入向量,包括教育支出(元)、文化体育支出(元)与传媒支出(元)、医疗卫生支出(元)、环境保护支出(元)以及交通运输支出(元),以各类基础设施存量的实物形式作为产出向量,包括高校数(每千万人)、互联网宽带接入用户数(万户)、医疗床位数(每万人)、全年人均发电量(千瓦时)以及公路密度(每平方公里里程)。 数据均来自《中国统计年鉴》(2011—2020)。 利用DEAP2.1计算其效率值。

  从整体上看,2010—2019年我国省际基础设施投资效率值较低,全国平均值为0.703,东、中、西、东北部地区平均值分别为0.702、0.652、0.773、0.683。 以动态视角分析,2010—2013年间我国平均投资效率数值在0.71上下小幅波动,2017年降到最低值0.691后开始回升。

  东部城市省际基础设施投资效率值从2010—2019年整体呈螺旋下降态势,2012年效率值最高,为0.718; 2017年效率值最低,为0.688。 中、西部城市的投资效率数值从2010年开始整体呈下降趋势,仅有个别年份稍有小幅回升。 东北三省基础设施投资效率从2010年起下降,2015年回升到0.694,后基本稳定。 中部和东北地区基础设施投资效率值相对较低,东部省份建设成本较低、自然条件和政策协调力较好,其基础设施投资效率均值较高,而西部地区得益于政府的大力投资与基础设施资源配置政策的优化,其基础设施投资效率均值最高。

  近十年间基础设施建设效率均值超过0.75的省份有北京市、天津市、上海市、海南省、西藏自治区、青海省、宁夏回族自治区,前四个均为东部区域且京津沪为直辖市,而西藏自治区、青海省、宁夏回族自治区属于西部地区,为边疆少数民族集聚地区。 西藏自治区、青海省、宁夏回族自治区的基础设施投资效率均值在近十年略高于北京市、天津市和上海市。 可能是该地区资产产出率低而建设成本和土地价格高,基础设施建设方案需要权衡各方利弊,原状态进行翻新改造的可能性较小。 而对边疆地区以及少数民族集聚区域的基础设施投资,例如西藏自治区、青海省、宁夏回族自治区等,既是现代经济高质量发展的客观需求,又是推动和优化边疆地区及少数民族地区基础设施资源配置的必然要求。

  作为西部地区经济活动中心之一的重庆,其基础设施投资效率均值仅为0.674。 重庆市的农业人口占总人口比重过大,城镇化率低,经济发展水平还有待提高,因此该地区要建设成为西南地区的经济活动中心道阻且长。 2010—2019年间青海省基础设施投资效率有6年超过0.85,宁夏回族自治区有8年超过0.85,这意味着西部地区近几年的基础设施投资结构更加合理,投资政策更加科学,符合建设现代化经济城市的内在需求,有助于推进新型城镇化建设。

  二、基础设施投资效率的经济效应分析

  (一)计量方法与数据选取

  本文利用面板数据基本模型、个体固定效应滞后模型和个体固定效应误差模型分别对基础设施投资效率进行空间计量分析,并将LMsar、LMerr等检验扩展到面板数据分析,本文个体固定效应滞后模型和个体固定效应误差模型表示为:

  本文以综合效率(CRSTE)、地方财政一般预算支出(L)以及财政收入占GDP的比例(T)为解释变量,分别以人均GDP(lngdp)、外商直接投资水平(lnfdi)以及城市化水平(lncity)为被解释变量,通过OFEPanel、F-SarPanel以及F-SemPanel模型分别进行实证分析。 所有数据均来自《中国统计年鉴》(2011—2020)。

  (二)实证结果及分析

  利用以上变量进行实证分析,三种模型的回归结果汇总。

  第一,对被解释变量为人均GDP(lngdp)的实证分析。 从拟合优度看,F-SemPanel模型拟合度最高; Lmsar统计量和Lmerr统计量显示,F-SarPanel模型更优; 从实证结果上看,CRSTE、L以T均对lngdp影响显著,其中CRSTE每提高1个百分点,lngdp相应提高0.13个百分点,并且基础设施投资效率具有空间相关性,本区域的CRSTE每增加1%,相邻地区的lngdp就会降低0.023%,这也就意味着相邻区域的基础设施投资效率的提高会使得本地区经济增长的挤出效应更加明显,所以相应的经济资源以及交易效率在相邻地区就更好,当地的经济资源有可能向更好地区流出。

  第二,对于被解释变量为外商直接投资水平(lnfdi)的实证分析。 根据Lmsar统计量和Lmerr统计量可得,F-SarPanel模型更优; 从实证结果可知,CRSTE、L及T均对lnfdi影响显著,其中CRSTE每增加1%,lnfdi会相应增加0.214%,从基础设施投资效率的空间相关性上看,本地区的CRSTE每增加1%会使相邻地区的lnfdi减少0.062%,该回归结果表明相邻地区基础设施投资效率的增加会使得本地区外商直接投资的“吸入”效应愈加明显。 由于外商更倾向于投资基础设施投资效率更高的地区,当相邻地区的投资效率高于本地区时,更容易吸引外商进行投资,从而减少了本地区的外商直接投资。

  第三,对于被解释变量为城市化水平(lncity)的实证分析。 根据Lmsar和Lmerr检验结果可知,F-SarPanel模型更优; 从实证结果可知,CRSTE、L及T均对lncity影响显著,其中CRSTE每提高1个百分点,lncity会相应提高0.089个百分点,从基础设施投资效率的空间相关性上看,本地区的CRSTE每上升1%会导致相邻地区的lncity减少0.068%,该数据结果表明相邻区域基础设施投资效率的增加会带来本区域城镇化发展水平的提高。

  三、政策建议

  根据以上结论,本文提出以下建议:

  一是,适度加大中部、东北部基础设施投资建设力度。 国家应当考虑加强生产性基础设施建设,同时基础设施投资应当同各区域经济具体发展水平相协调。 对于处于投资规模递增的地区,例如中部、东北部部分城市,应加大投资力度以增加规模效益; 对于处于投资规模递减的地区,例如东部部分城市,切忌盲目扩大投资规模,避免投资的浪费和损失。

  二是,调整基础设施投资结构,促进区域协调发展。 政府应当对医疗、交通、教育和能源等基础设施从国家层面进行融合建设、科学规划、合理布局,积极推进区域协调发展政策实施,节约建设及管理运营成本,提高产出效益,大力推进区域基础设施协调发展战略。 比如在交通基础设施建设中打造立体交通运输体系就是“长江经济带”规划中推进区域基础设施协调发展政策的最好佐证。

  三是,淡化政府基建评价权重,改进政府部门财政竞争策略。 东部发达地区基础设施建设相对完善,同时城镇化质量与人均收入水平等热点指标与基础设施建设的关联程度日益下降,地区间物质竞争减弱,而民生服务竞争日益激烈,因此,发达地区政府应该将目光由物质竞争转向人才竞争。 同样,中部和西部地区也应根据自己区域的基础设施投资效率数据及其变动趋势,合理调整投资竞争策略,将影响本区域经济高质量发展的人才、制度等要素置于策略首位。

  参考文献:

  [1]Charnes A,Cooper W W,Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units [J]. European Journal of Op- erational Research, 1978,3(4):429-444.

  [2]BankerRD, Charnes A,Cooper W W. Some Model for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis [J]. Management Science, 1984,30(9):1078-1092.

  [3]伍文中.基础设施投资效率及其经济效应分析——基于DEA分析[J].经济问题,2011(1):41-45.

  [4]李献国,董杨.基础设施投资规模与经济增长——基于1993—2014年东、中、西部省级面板数据分析[J].宏观经济研究,2017(8):86-93.

  作者简介:李优然(1997—),女,汉族,山东济南人,硕士研究生,主要从事区域经济、城市可持续发展研究。

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