山东半岛城市群高质量发展测度研究

谌溢泉 李洪琳 赵长亮

（1.辽宁工程技术大学 工商管理学院，辽宁 葫芦岛 125100；2.辽宁工程技术大学 葫芦岛校区团工委，辽宁 葫芦岛 125100）

一、引言

党的十九大报告指出，我国经济由高速发展阶段转向高质量发展阶段，高质量发展成为新时代对经济的必然要求。城市作为未来经济竞争的基本单位，对经济成功实现阶段转向意义重大。经济高速发展阶段，城市各种“疑难杂症”凸显，城乡发展差距过大、发展速度快而导致效率低下、生态环境污染等问题制约经济增速。高质量发展下，城市的发展方式不仅要注重速度和规模，更要考虑“创新、协调、绿色、开放、共享”等要素的综合发展效率。当下，将城市发展“五要素”与传统城市效率评价体系相结合，重构城市投入产出指标体系，对城市综合效率进行评价，用综合效率衡量城市的高质量发展水平，寻找发展阶段存在的实际问题，探寻有效解决路径，对城市本身、区域协调发展、国家全局都具有重大战略意义。

山东省作为协调区域均衡发展和对外贸易的重要枢纽，一直走在我国经济发展的前列，但传统的粗放式发展模式已不能满足经济可持续发展的要求。因此，提升山东半岛城市群的经济高质量发展水平迫在眉睫。

关于山东半岛城市群的效率研究多集中于用DEA模型测度城市生态效率、绿色效率、创新效率等方面。李栋雁和董炳南（2010）采用DEA方法测算2002—2006年山东省17个地级市的生态效率，投入指标为环境综合、资源综合、劳动力，产出指标为经济发展总量。王立岩（2010）构建评价城市环保治理效率的城市环保治理一级效率指标，进一步解释为城市环境控制效率、城市环境建设效率、生产生态建设效率二级指标体系，采用两阶段DEA方法测算2007年山东省15个城市的环保治理效率。张在旭和刘永杰（2014）采用超效率DEA方法测算2010—2012年山东省17个城市的工业节能减排效率，投入指标为劳动力、资本存量、能源投入、环境污染指数，产出指标为工业增加值。杨硕和王启明等（2018）采用DEA方法测算2011—2015年山东省17个城市的生态效率，投入指标包括资源消耗和环境污染，产出指标为城市GDP，发现样本期内生态效率整体上从东向西递减。李勋来和张梦琦等（2019）从投入-产出角度构建城市绿色创新效率评价指标体系，测算山东省17个城市2008—2017年的绿色创新效率，投入指标为创新人力要素、创新资金要素，产出指标分为期望产出的创新产出和非期望产出的环境产出。陈明华和刘文斐等（2020）采用非期望SBM模型测算2004—2017年山东半岛城市群17个地级市的绿色增长绩效，产出指标为劳动力、资本存量、能源和土地消耗状况，产出指标为期望产出的地区生产总值和非期望产出的废水排放量。郭付友和陈才等（2020）综合考虑社会系统、经济系统与环境系统之间的协调发展的状况，构建山东省绿色发展效率投入产出指标体系，采用SBM-Undesirable方法测算2005—2017年山东省17个地级市的绿色发展效率，投入指标为资本、人力以及能源指标，产出指标分别为期望产出的城市GDP和非期望产出的环境污染指数。金昌东和张宝雷等（2021）基于高质量发展内涵，构建“经济发展、协调发展、绿色创新、民生福利”4大维度的经济高质量发展评价指标体系，运用熵值法对2008—2018年山东省经济高质量发展水平进行测度。

综上所述，关于山东省经济发展效率评价的研究成果颇丰，但仍存在如下问题：一是当前研究集中在生态效率、绿色发展效率等单一方面的效率测算，对高质量发展下的综合效率分析研究较少；二是现有的城市高质量发展投入产出评价指标体系之间差异较大，只是在环境、绿色发展或创新等单方面有侧重，无法从多个角度准确地考量城市的综合效率；三是投入产出指标存在复旧性，二级指标的选取墨守成规，沿袭前人的具体指标，创新不足。

二、高质量发展下指标体系的构建

（一）高质量发展下城市投入产出评价指标体系构建思路

首先，以“创新、协调、绿色、开放、共享”5个城市发展要素为基本框架理念，选取代表性评价指标，做数据分析，得到理论性城市综合评价。其次，结合山东省高质量发展重大战略，包括国家新发展格局、区域协调发展、黄河流域生态保护和高质量发展等方面，将城市综合评价结果落到实处。同时，参考以往城市效率的评价指标体系，在原有评价基础之上进行总结创新。最后，将评价指标体系落实在具体方面，包括三次产业协同、需求供给平衡、新旧产业更替与互补、对外开放程度、城乡区域均衡发展等。以此构建体现城市发展“五要素”，将山东省高质量发展战略目标与传统城市效率评价体系相结合的山东省城市投入产出指标体系。

（二）高质量发展下城市投入产出评价指标体系的内容

根据评价指标体系思路，构建城市投入产出指标体系（如图1所示）。说明如下：

图1 城市效率投入产出指标体系

在原有的城市评价指标体系基础上，结合城市发展的“创新、协调、绿色、开放、共享”5个城市发展要素理念，重构高质量发展下城市投入产出评价指标体系。

确定“五要素”的代表指标。用实际使用外资指标作为衡量对外开放程度的指标；用科学技术支出指标来衡量城市的创新投入水平；用普通高等教育教师数和医院床位数指标衡量教育和医疗水平，评价城市共享水平；用园林绿地面积指标衡量绿色发展水平；用第二产业从业人员比重指标衡量城市协调发展水平。

三、研究数据与方法

（一）研究方法

1.考虑非期望产出的超效率SBM模型

非期望产出的超效率SBM模型，与传统的BBC和CCR模型相比，直接将松弛变量考虑到目标函数内，不仅解决变量的松弛性问题，还考虑了非期望产出对效率的影响。

假设DUM有n个，其中每个DUM包括m个投入，x∈Rm，矩阵 X=[x1，x2，…，xn]∈Rm×n，s1个期望产出，Y∈ R s1，s2个非期望产出，Z∈ R s2，矩阵 Y=[y1，y2，…，yn]∈ Rm×n，Z=[z1，z2，…，zn]∈ Rm×n，且有 yi，zi＞ 0。模式表示如下：

表达式中，ρ为DUM的效率值，ρ的取值区间为［0，1］，当且仅当 ρ=1 时，DUM处于有效状态；ρ＜1 时，DUM处于无效状态，此时需要改变投入产出比例达到最优。xio、yro、zwo为第o个决策单元投入实际产出数据，qi-、qr+、qwv分别为投入、期望产出和非期望产出的松弛值，λ表示权重向量。

2.Malmquist-Luenberger指数模型

使用Malmquist-Luenberger指数模型，从动态角度反映城市效率的变化情况，ML指数可分解成技术效率和生产技术两个方面的变化。全局参比的Malmquist-Luenberger指数公式为：

Eg（xt+1+yt+1+zt+1）与Eg（xt+yt+zt）分别是DUM在t+1期和t期的效率值，二者的比值衡量城市的动态效率变化。当MLg≥1时，表明城市效率提高；当MLg＜1时，表明城市效率下降。

ML指数可分解为技术效率指数变化（EC）和技术指数变化（TC）。EC大于1时，技术效率在改善；反之，则发生恶化。TC大于1时，生产技术在改善；反之，则发生恶化。

（二）数据来源及变量设定

1.数据来源

研究时间范围为2009—2018年，数据来源于2010—2019年的《中国城市统计年鉴》和《山东统计年鉴》，以山东半岛城市群17个地级市作为观察对象（2019年莱芜市调整为济南市的莱芜区和钢城区，研究对象为保留莱芜市，故研究时间为2009—2018年），即170个DMU纳入超效率SBM模型。根据其区位因素划分为鲁东、鲁中、鲁西三个地区。其中，鲁东地区包括青岛、烟台、潍坊、威海、日照5个城市，鲁中地区包括济南、淄博、东营、泰安、莱芜、临沂、滨州7个城市，鲁西地区包括枣庄、济宁、德州、聊城、菏泽5个城市。通过顺延上年数据补齐部分缺失数据，保持面板平衡。

2.变量设定

根据山东省城市高质量发展下投入产出指标体系，对各变量设定如表1所示。需说明的变量如下：

表1 山东半岛城市群高质量发展下投入产出指标的变量设定

第一，固定资产存量。以2009年为基期，用固定资产投资指数将各城市当年固定资产投资折算至基期。然后，采用永续盘存法，折旧率为9.6%，初始资本存量以基期固定资产投资总额除以不变价固定投资的年平均增长率与固定资产折旧率之和进行估算。

第二，财政支出。用当年科学技术支出衡量，运用所在省份CPI指数折算至基期2009年。

第三，环境污染。采用熵权法将工业废水排放量、工业二氧化硫排放量、工业烟（粉）尘排放量三个指标合成环境污染指数。

第四，对外开放。用实际使用外资衡量，利用当年汇率将美元换算为人民币。

第五，“五要素”指标。在“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念下，分别选取科学技术支出、第二产业人员构成比、园林绿化面积、实际使用外资、普通高等学校专任教师数、医院床位数6个指标为代表变量。

四、实证结果与分析

（一）基于超效率SBM模型的城市静态效率

运用MAXDEA8.0软件，以投入产出混合为导向，采用CRS的超效率SBM模型，测算山东省2009—2018年17个地级市的静态效率，实证结果如表2所示，通过分析可得出如下结论：

表2 基于超效率SBM模型的17个城市效率评价结果（2009—2018年）

从样本期内趋势看，山东半岛城市群的超效率均值整体呈现先上升后下降的趋势，且城市间无趋同性态势。从山东省17个城市的超效率平均值来看，把样本期分为2009—2012年和2012—2018年两个变化周期。具体分析情况如下：2009年均值为1.0818，2010年略微下降至1.0721，接着呈现明显上升趋势，2012年增加至1.1292，为样本期内最高值。接着连续降低至2015年的1.0636，之后2016年发生回升至1.0699，2017年又降低至1.0307，2018年增加到1.0350。在2012—2018年周期内，2016年和2018年均值有所提升，但增长缓慢，整体呈下降趋势。值得注意的是样本期内的超效率均值全大于1，表明山东省17个城市的高质量发展水平总体较高。从方差值看，2009—2014年内，方差变化趋势较平稳，无大幅度增长或降低。2014—2018年，增长趋势明显，连续上升至2018年的0.1223，达到最高值（如图2所示）。

图2 山东半岛城市群的超效率年度均值和方差

超DEA效率有效（效率值大于1）的城市数量和有效城市占比，如图3所见。2009—2016年，有效城市的数量较为稳定；2017年和2018年有效城市数量有所减少。2011年和2012年，超DEA效率有效城市所占的比重为100%，即DEA效率值大于1的城市数量有17个，2013年和2014年，超DEA效率有效的城市所占比重为94.12%，即DEA效率值大于1的城市数量有 16个。2009年、2010年、2015年、2016年，超DEA效率有效的城市所占比重为88.24%，即DEA效率值大于1的城市数量有15个。2017年，超DEA效率有效的城市所占比重为76.47%，即DEA效率值大于1的城市数量有13个。2018年，超DEA效率有效的城市所占比重为70.59%，即DEA效率值大于1的城市数量有12个。

图3 山东半岛城市群超效率有效的城市数量与比例

山东半岛城市群17个地级市超DEA效率的方差较小，整体较稳定，但日照、滨州和青岛市的超效率值波动剧烈。从城市近十年的方差看，最小值为淄博市（0.0053），最大值为日照市（0.7448）。其中，方差值小于等于0.3000的城市高达14个，占比82.35%。方差值大于0.3000的城市，从高向低排列依次为日照、滨州、青岛。日照市和滨州市的2014年效率值分别为1.0194、1.0227，2015 年效率值分别为 0.6205、0.5830，降幅分别为39.13%、42.99%，在2015年之后持续降低，总体呈明显下降趋势。青岛市2010年效率值为1.0665，2016年效率值为1.7737，增幅为66.31%，呈显著上升趋势，并在2016年效率值实现赶超其他城市，跃居第一，2017年和2018年依旧是排名第一。具体来看，2009—2018年，青岛市的效率值在山东半岛城市群 17 个地级市的排名依次为 12、12、7、5、7、8、8、1、1、1。其中，2016年、2017年和2018年最高（效率值分别为 1.7737、1.5808 和 1.6928）。

值得关注的是，GDP排名靠前的青岛、济南和烟台，并非是效率靠前的城市，效率均值排名前三的城市依次是泰安、青岛、莱芜。

从2018年的城市效率值看，超效率值最高的城市为青岛（1.6928），最低的城市为日照（0.4764），2018年的均值为1.0350。超DEA效率有效（效率值大于等于1）的城市有12个，排名从高到低分别为青岛、聊城、莱芜、济南、枣庄、威海、菏泽、泰安、东营、淄博、济宁、临沂，12个有效城市的效率均值为1.2318。超DEA效率无效（效率值小于1）的城市有5个，排名从高到低分别为烟台、德州、潍坊、滨州、日照，5个无效城市的效率均值为0.5627。

如图4所示，鲁东地区在2009—2014年、2016年超DEA效率大于等于1，属有效地区；鲁中地区除2017年，其余年份内均为有效地区；鲁西地区在样本期内均为有效。

图4 鲁东、鲁中、鲁西地区超DEA效率变化

鲁东、鲁中、鲁西部地区超DEA效率值变化情况表明：鲁西地区效率值样本期内变化较小，鲁中地区次之，鲁东地区变化较大，从2016年的1.0880降低到2018年的0.9195，降幅为15.49%。从样本时间上分析，2009—2015年，鲁中地区效率值最大，鲁东地区次之，最小为鲁西地区，但在2014—2015年，鲁西地区超过鲁东地区。2015—2018年，鲁西地区效率值最大，鲁中与鲁东地区相互缠绕，2018年，鲁西地区效率值最大，其次是鲁中地区，最小是鲁东地区。与全省效率值比较看，鲁东地区效率值在样本期内都低于全省平均水平；2009—2015年，鲁中地区效率值大于全省均值，2016—2018年，鲁中地区低于全省均值；2009—2015年，鲁西地区效率值小于全省均值，2016—2018年，鲁西地区超过全省均值。

值得注意的是，鲁东地区超效率值较小的原因是受日照市的影响。如果忽略日照市对鲁东地区的影响，鲁东地区其余四市的样本期间均值为1.0877，较原来增长4.3%，仅次于鲁中地区。

（二）基于Malmquist-Luenberger指数的山东半岛城市群动态效率

运用MAXDEA8.0软件，基于CRS的超效率SBM模型，采用ML指数对山东半岛城市群2009—2018年17个地级市的动态效率进行估算，2013—2018年实证结果如表3所示。

表3 17个城市动态效率变化的ML指数和分解

（续表）

先对17个地级市ML指数进行分析：ML指数均值最大的城市是济宁市（1.1448），均值最小的城市是潍坊市（0.9275）。动态效率持续改善最佳的城市是莱芜市，除了2011年和2015年之外，样本期内其他年份的ML指数均大于1。2011年，EC指数为0.9873，TC指数为0.6628，同时小于1，表明技术效率与生产技术同时发生恶化。2015年，EC指数为1.0096，TC指数为0.9585，表明EC改善的同时TC发生恶化，导致ML指数小于1。动态效率持续改善最差的城市有2个，分别是日照市和滨州市，都只在2012年和2018年两个年度的ML指数大于1。值得注意的是，日照市样本期内的EC指数均小于1，技术效率持续恶化。

从2018年ML指数及分解方面分析，ML指数大于1的城市共13个，占比76.47%。其中，EC和TC同时大于1的城市有青岛市、淄博市、烟台市、济宁市、泰安市、威海市、莱芜市、聊城市、滨州市、菏泽市，共10个城市。东营市、日照市的EC小于1但TC大于1，ML指数大于1。临沂的EC大于1但TC小于1，ML指数大于1。枣庄市、潍坊市、德州市的EC小于1但TC大于1，ML指数小于1。济南市EC大于1但TC小于1，ML指数小于1。

总的来看，山东半岛城市群动态效率恶化的主要原因是TC或EC的单一恶化，从而导致ML指数小于1。

从图5可见，ML指数变化趋势与TC指数变化趋势同增同减，趋势走向几乎相同，ML指数受TC指数的影响较大。从山东半岛城市群整体ML指数的年度均值分析，均值大于1的年份有4个，分别为2012年、2015年、2016年、2018年。由此可见，有4个年度的效率在改善，改善年度主要在2015—2018年，近几年的效率改善情况越发频繁。然后再看技术效率变化和生产技术变化情况，9个时间段中，有3个时间段的EC和TC均值同时大于1，表明技术效率和生产技术同时改善；有3个时间段的EC和TC均值同时小于1，表明技术效率和生产技术同时恶化。

图5 ML、EC、和TC的均值变化

鲁东、鲁中和鲁西地区动态效率无较大差异，三条折线相互交织缠绕。如图6所示，在2012年、2015年、2016年、2018年四个时间段，三个地区的ML指数均值大于1，动态效率发生改善。在2011年、2013年、2017年三个时间段，三个地区的ML指数均值小于1，表明动态效率发生恶化。样本期内，鲁东、鲁中和鲁西三个地区的ML指数均值分别为0.9926、1.0016、1.0377，鲁西地区的均值高于其余两个地区，且鲁西和鲁中地区均值大于1，说明动态效率整体上在持续改善。

图6 鲁东、鲁中、鲁西地区的ML指数变化差异

鲁东地区除2011年和2016年外，ML指数均小于1，说明大多数年度鲁东地区的效率发生恶化。鲁中地区在2011年、2012年、2018年的ML指数大于1，有6个年度效率恶化。鲁西地区有5个年度的ML指数大于1，分别是2011年、2012年、2015年、2016年、2017年。从样本期间均值看，鲁西地区城市效率最大，鲁中地区其次，最后是鲁东地区。技术效率和生产技术的地区差异与动态效率指数的地区差异具有相似性，差异较小且相互缠绕。其中，鲁东、鲁中与鲁西地区的EC均值分别为：0.9877、0.9922、1.0159，鲁西地区EC均值最大，鲁中地区次之，鲁东地区均值最小。从三个地区的TC均值来看，分别为：1.0161、1.0155、1.0246，鲁西地区均值最大，鲁东地区次之，鲁中地区最小。由此可见，鲁东地区的ML指数小于1的主要原因是由于技术效率恶化导致。

五、结论与建议

（一）结论

本文在借鉴已有研究的基础上，引入“五维度”发展要素的指标，重构高质量发展下城市投入产出指标体系，采用考虑非期望产出的超效率SBM模型和Malmquist-Luenberger指数测算2009—2018年山东半岛城市群17个地级市的静态效率和动态效率，对城市效率进行综合评价，得出如下结论：

1.静态效率方面，山东半岛城市群的超效率均值全部大于1且无趋同趋势，整体上呈先上升后下降的变化趋势，2012年超效率均值最大（1.1292），2017年超效率均值最小（1.0307）；样本期内有效城市数量变化呈先上升后下降趋势，2011年和2012年有效城市数量高达17个，占比100%，2018年有效城市数量最少，为12个，占比70.59%。2016—2018年，有效城市占比逐渐减少，有待提高。大多数城市的超DEA效率方差较小，整体较稳定，但日照、滨州和青岛市的超效率值波动剧烈。青岛市波动剧烈的原因是超效率值的持续增长，与日照和滨州市波动原因相反；超效率均值排名前三的城市依次是泰安、青岛、莱芜。

2.动态效率方面，ML指数均值在0.800—1.200之间上下波动，整体呈上升趋势；ML指数变化基本与TC变化呈正比，表明受TC的影响较大。动态效率持续改善最佳的城市是莱芜市，动态效率持续改善最差的城市有两个，分别是日照市和滨州市。城市效率的变化情况有以下三种：分别是技术效率和生产技术同时改善、技术效率恶化的同时生产技术在改善、技术效率在改善的同时生产技术在恶化。2018年，ML指数大于1的城市有13个，其中，EC和TC同时大于1的城市有10个，EC大于1但TC小于1且ML指数大于1的城市有1个，EC小于1但TC大于1且ML指数大于1的城市有两个。ML指数小于1的城市有4个，其中，EC大于1但TC小于1的城市有1个，EC小于1但TC大于1的城市有3个。

3.样本期内，山东半岛城市群东、中、西部的超DEA效率差异较小，从均值看，鲁中地区超效率值最大；动态效率也无较大差异，三条折线相互交织缠绕，从ML指数均值来看，鲁西地区城市效率最大；从EC和TC与ML之间关系分析，鲁东地区的动态效率指数是由技术效率改善和生产技术改善双因素推动，鲁中和鲁西地区的动态效率指数只依赖生产技术的改善，技术效率影响较小。

（二）建议

根据上述实证分析研究，提出以下建议：

1.滨州、日照、济宁等超效率排名靠后的城市，要找到发展水平低下的原因，探寻提升城市效率的有效路径。要因地制宜，在创新投入、城乡协调、产业协调、绿色发展、对外开放、教育和医疗资源共享等方面，对症下药。

2.泰安、枣庄、聊城等超效率排名靠前、城市规模较小且城市GDP总量较小的鲁西城市，存在经济总量小、创新能力弱、开放程度低等问题，要增加“创新、协调、绿色、开放、共享”等五方面要素的资源投入，拓宽筹融资渠道，扩大对外开放程度，引进外部资金。在效率优势前提下，增加城市的内在与外在价值，进一步提高城市高质量发展水平。

3.2018 年，EC和TC同时大于1的城市有10个，另外7个城市存在技术效率恶化的同时生产技术在改善、技术效率在改善的同时生产技术在恶化的发展畸形。因此，城市发展在保证最先进生产技术的生产前沿向外移动的同时，还要协调各种资源要素间的优化配置，使最先进生产技术的潜能能够以更大程度释放，得到最优结果，即追求生产技术和技术效率的双因素有效。

4.鲁东、鲁中、鲁西部地区，从超效率值和ML指数值看，整体高质量发展水平较高，从东、中、西部依次递减。青岛所带领的鲁东经济圈，是山东经济最活跃的区域，作为经济发展的重点区域，要实现“创新、协调、绿色、开放、共享”五要素的高效流动，保证发展活力强劲。鲁中地区建设以济南为中心的省会经济圈，人口和第二产业相对密集，要加快实现传统产业转型，优化产业的发展结构，增加第三产业占比，严格把控环境污染防治。鲁西地区作为粮食主产区，传统农业种植要转变成现代农业发展新模式，推进对外开放步伐，引进外资和人才，减小与东、中部地区的差距。三个地区间要逐步构建完善的区域合作机制，促进鲁东、中、西部地区的融合互通和协同发展，发挥青岛经济圈和济南经济圈的领头羊作用，带动并提升圈内或其他地区的高质量发展水平。