长三角城市群可持续发展综合评价*——基于Super-SBM-Undesirable评价模型

□ 曹广喜，胡斐然

( 南京信息工程大学 管理工程学院，江苏 南京 210044)

1 引言

近年来，生态环境恶化，生产资源短缺等问题日益突出。可持续发展理论认为，资源与环境不仅仅是社会、经济发展的内生变量，更是社会进步、经济增长的刚性约束[1]。在经济全球化的浪潮下，城市化进程加速推进，伴随着不断演化且扩张的城市群形态，各大城市群可持续发展问题也开始凸显。城市群是促进区域协调发展的枢纽，在推进区域发展进程中占据重要地位，因此亟需构建科学有效的城市群可持续发展评价指标体系，避免城市群片面地将GDP作为主要评价指标而未考虑到资源、环境的刚性约束作用，使得生态环境问题日益严峻，社会经济发展缓慢。

长三角城市群地理位置优越，城市分布在我国交通便利的沿江沿海地带，凭借政府导向性政策及其内外经济联系枢纽的优势，成为国内经济规模最庞大、城镇聚集城市化最高的城市群。2019年长三角城市群GDP占全国GDP总量的20%以上。但近年来，长三角城市群依靠人口红利、资源消耗带来的发展优势逐渐消退，雾霾频发、资源短缺、环境污染、产能过剩等问题越演越烈[2]，使得长三角城市群经济增速逐年放缓，陷入发展瓶颈，严重影响了其可持续发展[3]。

2 文献综述

众多城市群可持续发展评价研究成果中，广大学者通过构建评价指标体系，再根据自身研究内容的特点，综合选择合适的指标权重确定方法来制定适合的权重(如：Delphi法[4]、AHP[5]、灰色关联分析法[6]、PCA[7])，继而加权平均获得评价结果。实践研究显示，这些方法具有一定缺陷：首先，这类方法只能给出排名，并不能解释被评价对象排名落后的原因；其次，很多文献构建的评价指标体系中，代表社会、经济发展水平的指标值往往较高，且指标数量也远多于代表资源、环境类的指标数量，从而忽视了区域社会经济的快速发展是建立在消耗大量区域资源和牺牲生态环境基础上的。结合我国改革开放进程与发达国家发展经验，这种基于过度消耗资源、牺牲生态环境，以刺激区域社会经济快速发展的现象是许多区域发展进程中常见的“歧途”。为避免走“先消耗、后短缺，先破坏、后整治”“竭泽而渔”的发展方式，部分学者尝试用数据包络分析法(DEA)评价区域可持续发展[8-11]。

相对效率是DEA评价方法的核心思想，在此基础上，分别基于被评价对象的投入、产出视角构建评价指标体系[12]。DEA评价方法有以下两大优点，一是该方法的检验统计量中不包含总体的参数，是一种非参数评价方法，因此不用对被评价对象的投入产出关系进行额外限制，也能避免不同指标间不同量纲的影响；二是DEA评价方法测算出被评价对象的相对效率时，会通过各个指标的松弛变量反映出导致被评价对象低效率的具体原因[13]。

近年来，DEA评价方法在生产实践中得到广泛运用，在众多学者的努力下得到不断完善和提升。一是，Kaoru Tone将松弛变量纳入目标函数，构建了能够测度松弛变量的SBM模型，有效解决了传统DEA评价模型对无效DMU的解释说明仅包含对投入、产出等比例缩小或扩大，缺少松弛改进的部分[14]。二是，随着DEA模型的广泛应用，越来越多的学者发现污水、废气、噪音等非期望产出，很多时候都伴随着期望产出出现。如表1所示，针对非期望产出国内外众多学者提出多种解决途径。三是，Andersen、Petersen等创新性地构建出超效率DMU评价模型[18]，该模型能够对评价结果为1的被评价对象进行区分，进一步评价优劣。

当使用DEA评价方法对投入多、产出多的对象进行评价分析时，DEA评价方法要求max{a×b,2×(a+b)}

3 DEA评价模型与数据说明

3.1 数据说明

本文以长三角城市群为研究对象，以长三角城市群26个城市2008-2017年的面板数据为研究样本，并且在生成综合评价指标过程中，采用简易的极大值标准化方法对原始数据进行标准化处理，以实现消除量纲的目的[19-20]。其次，为了使结果更具有可比性，各城市GDP和社会固定资产投资以2007年为不变价格做价格指数平减处理[21-22]。

3.2 评价指标

3.2.1 评价指标体系

本研究以指标体系设计的目的性、可比性、可操作性为前提，借鉴国际城市可持续发展指标体系目录IUSIL[23]、麦肯锡城市可持续发展指数[24]、Brindley[25]与郭存芝[26]等人的城市可持续发展评价指标体系，在经济、社会、资源、环境四大指标的基础上新增了自然灾害指标，并基于投入、期望产出、非期望产出三大视角对评价指标进行分类处理，如表2所示。该指标体系旨在以投入产出为主线，以资源消耗、城市建设、经济发展以及污染灾害事故为基本要素单元，力求系统科学地反映长三角城市群可持续发展现状。为确保科学合理地构建长三角城市群可持续发展评价指标体系，评价指标体系的最终确定征求了来自高等院校、科研院所、政府规划及政府环境部门等权威社会力量，涵盖了城市发展、环境保护、居民消费、产业规划等领域共30余个行业专家、政府领导、高校教授的意见。

表2 长三角城市群可持续发展综合评价指标体系

3.2.2 DEA投入、产出综合评价指标的合成

本文采用熵值法测得评价指标体系中各指标的客观权重，并通过参考相关现有研究成果、咨询该领域专家建议等方法来制定各指标的主观权重(最终评价指标权重如表3所示)，利用主、客观权重法将该评价指标体系中的29项三级指标合成DEA评价模型所需的“自然资源消耗”“社会资源消耗”“社会发展”“经济发展”“污染灾害与事故”五项综合评价指标。

表3 评价指标权重

3.3 DEA评价模型

3.3.1 Super-SBM-Undesirable模型

本研究综合DEA-SBM与DEA超效率模型[27-28]，同时借鉴Tone对非期望产出指标的处理方法[29]构建用于评价长三角城市群可持续发展现状的Super-SBM-Undesirable评价模型。

(1)

其中，ρ代表运用上述模型测得的长三角城市群各城市可持续发展效率值；λj代表各城市评价指标权重；k代表第k个城市；x代表综合投入指标、yg代表综合产出指标、yb代表综合非期望产出指标；s-、sg+、sb-分别代表长三角各城市综合投入、综合期望产出、综合非期望产出指标的松弛变量。

3.3.2 DEA-Malmquist生产率指数评价模型

Fare等人基于决策单元(DMU)在不同时期内的综合技术效率、生产技术以及全要素生产率三个指数间的互相影响、作用的关系构建了Malmquist生产率指数评价模型，具体公式如下所示[30]。

(2)

其中，TFPC、EC、TC分别代表从年限n至n+1长三角城市群各城市的全要素生产率、综合技术效率、生产技术的变化指数；(xn,yn)、(xn+1,yn+1)分别代表年限n至n+1各城市投入值与产出值；Dn(xn,yn)，Dn(xn+1,yn+1)分别代表与年限n的前沿面对比，长三城市群各城市在年限n、n+1的距离函数；Dn+1(xn,yn)，Dn+1(xn+1,yn+1)代表与年限n+1的前沿面对比，长三城市群各城市在年限n、n+1的距离函数。综合技术效率(EC)可进一步分解为纯技术效率指数(PTEC)和规模效率指数(SEC)，该细化分解不仅能具体解释长三角城市群各城市综合技术效率变动的具体原因，更能对各城市TFP的变动进行解释说明，分解公式如下所示[31]。

=PTEC×SEC×TC

(3)

4 实证

首先，运用Super-SBM-Undesirable模型从时间截面横向静态评价分析长三角城市群可持续发展效率；其次，运用DEA-Malmquist模型从空间截面纵向动态评价分析长三角城市群全要素生产率的变动情况；最后，对比京津冀、珠三角城市群，全面评价和分析长三角城市群的可持续发展情况。

4.1 长三角城市群可持续发展效率时空演化分析

本文基于上述评价方法测得长三角城市群26个城市可持续发展效率值，并选择具有代表性的年份2008年、2012年、2017年以及均值对长三角城市群2008-2017年可持续发展效率进行时空演化分析，如图1所示，区块颜色越深代表该城市可持续发展效率值越高。

a.由图1中的可持续发展效率均值地理分布图可知，长三角城市群可持续发展现状并不理想，26个城市中只有5个城市的可持续发展效率大于1，分别为杭州、上海、苏州、台州、无锡，其余城市都小于1。这表明在2008-2017年期间，杭州、上海、苏州、台州、无锡五座城市相较于其他21个城市的可持续发展投入、产出已经达到最优水平，这5座城市在大力发展社会、经济的同时，注重生产资源的高效利用、生态环境的保护。

b.由图1中的2008、2012、2017年的长三角城市群各城市可持续发展效率地理分布图可知：①横向对比可知，长三角城市群26座城市内部的可持续发展效率差距不断扩大。2008年，长三角城市群各城市可持续发展效率的方差为0.063、极差为0.975，其中可持续发展效率最高的是上海(1.32)，最低的是池州市(0.345)；2012年，长三角城市群各城市可持续发展效率的方差为0.08、极差值为1.061，其中可持续发展效率最高的是上海市(1.44)，宣城市效率值最低(0.379)；2017年，26座城市可持续发展效率的方差为0.126、极差值为1.29，可持续发展效率最高的仍是上海(1.513)，池州市(0.287)是长三角26个城市中效率值最低的一个。②纵向观测发现,2008年至2017年长三角城市群可持续发展效率先是日益恶化，后来转变为渐渐改善。2008年，长三角城市群26座城市的可持续发展效率值平均为0.745，其中可持续发展效率值高于1的城市有3座，低于0.5的城市有4座；到了2012年，长三角城市群26座城市的可持续发展效率值平均为0.692，其中可持续发展效率值高于1的城市有4座，低于0.5的城市有5座；到了2017年，长三角城市群26座城市的可持续发展效率值平均为0.735，其中可持续发展效率值高于1的城市有6座，低于0.5的城市有6座。③从地理位置、区域特征角度出发，由图1可知，首先，位于长三角城市群的安徽省的城市在过去十年发展历程中的可持续发展效率较位于浙江省、江苏省的城市低，平均十年可持续发展效率为0.424，仅为长三角城市群整体(0.781)的54.3%。并且，截至2017年位于安徽省的城市的可持续发展效率值仍呈现持续走低的态势，由此可见安徽省城市亟需转变生产方式，提高实际生产效率，加快城市转型升级。同时也说明在过去的十年里，位于安徽省的城市不仅没有对城市发展路线进行转型升级，走可持续发展之路，而是继续片面地追求GDP的提高，致使其生态环境、生产资源持续恶化。其次，过去十年里位于长三角城市群的浙江省、江苏省的城市的效率值相对较高，平均值分别为0.8与0.81。但结果显示，位于浙江省的城市可持续发展效率整体也呈现逐年下降趋势，由2008年的0.833下降到2017年的0.765，而江苏省的城市可持续发展效率则是先下降后上升，由2008年的0.833下降到2011年的0.707再到2017年的0.939。说明位于长三角城市群的浙江省城市在过去的十年发展里城市转型发展较慢，社会经济在飞速增长的同时生态环境一直在走下坡路。位于长三角城市群的江苏省城市在过去十年里，先是借鉴国外发达国家先进发展经验，考虑自己的实际现状走出适合自身的发展道路，最终确定大力发展市场经济的同时，注重生态环境的保护，合理利用生产资源，走社会经济高质量发展道路。最后，上海作为国际化大都市，其社会经济发展已经成熟，能够在保证资源环境可持续利用的前提下实现经济快速增长的目标，因此其可持续发展效率始终排在第一。

图1 2008年—2017年长三角城市群可持续发展效率时空演化图

4.2 基于Malmquist全要素生产率指数的影响因素分析

由于Super-SBM-Undesirable评价模型只是在某一时间截面下分析长三角城市群各个城市可持续发展效率值的情况，不能从时间维度上对各城市的效率值进行时间对比分析。因此，本文采用Malmquist生产率指数评价模型从空间截面的角度动态评价分析长三角城市群整体可持续发展效率情况，进一步研究长三角城市群可持续发展现状，实证结果如图2所示。

由图2可知，从2008年至2017年长三角城市群的TFPC及其分解指数EC、PTEC、SEC、TC起伏变化明显。首先，基于TFPC值，近十年长三角城市群的TFPC值变化趋势为先下降后增长。2008-2011年长三角城市群的TFPC呈下降趋势，2011-2013年表现为短暂上升，随后2014-2017年则继续表现为上升，该变化态势与前文结论基本一致，而且与生态环境自2011年走进公众视野这一时间节点相契合。其次，基于分解长三角城市群TFPC，一方面从TC来看，TC与TFPC波动态势与TFPC呈现同步变化趋势，说明TC在影响长三角城市群TFPC波动的众多因素中占有主导地位。换言之，在过去十年发展中，对于长三角城市群TFPC而言，TC的贡献强度远大于EC的贡献强度，科学技术的进步能够大大加快城市社会经济发展进程。另一方面就EC而言，长三角城市群的EC基本都小于1，仅仅只有2015-2017年是大于1的，整体平均值为0.952，说明长三角城市群的综合技术效率在整体上是下跌的，城市发展管理与生产要素投资投入存在较大问题，与上文Super-SBM-Undesirable模型评价结果相互印证。基于EC的变动分解进一步发现，其中SEC与EC呈现同步变化的趋势且普遍小于1，反映了在长三角城市群发展历程中，规模效率实际上没能使得综合技术效率提高，也侧面反映出长三角城市群目前没有处在最优化的生产规模下，且随着社会、经济的快速提升，发展投融资力度逐渐加大，存在过多的发展重复投资、冗余投资现象，致使综合技术效率下跌。另一方面，PTEC普遍大于1，且呈逐年递增趋势，说明长三角城市群内部管理制度不断优化，管理水平持续提升，进而拉动综合技术效率的提升。

图2 长三角城市群整体TFPC及其分解指数年度统计折线图

4.3 城市群可持续发展效率对比分析

本文不仅基于时间、空间视角评价分析长三角城市群的可持续发展现状，同时还选择京津冀、珠三角城市群为比照对象，通过更深层次的比较来综合评价长三角城市群可持续发展水平。沿用上文所构建的评价指标体系以及Super-SBM-Undesirable评价模型测算长三角、京津冀、珠三角城市群的48个城市2008-2017年的可持续发展效率，测算结果如表4所示。长三角、京津冀、珠三角三大城市群历年平均可持续发展效率如图3所示。

表4 三大城市群48城市可持续发展效率测算结果

DMU2008200920102011201220132014201520162017平均排名珠海市1.0371.0851.1341.0720.9750.9370.9450.9120.9170.9090.9928杭州市0.9350.9440.9650.9450.8930.8340.8670.8500.8490.8680.8959天津市0.8890.8380.8300.8570.8960.9040.9160.9240.8990.9010.88510东莞市0.9430.9580.9210.9080.8930.8420.8090.7920.8610.8990.88311苏州市0.8440.8620.8770.9060.8800.8570.8750.8820.8880.8840.87612南通市0.8430.8690.9440.9390.8940.8550.8470.8250.7980.7930.86113中山市0.7260.7340.7530.7420.7500.7810.8780.9051.0191.0750.83614盐城市0.6970.7190.7710.7560.7810.7550.8140.8130.8330.8510.77915宁波市0.7370.7470.7750.7790.7400.7570.8020.7890.7920.7970.77216镇江市0.7970.8270.8590.8780.8240.7600.7160.6800.6680.6690.76817金华市0.7220.7260.7490.7410.7380.7130.7120.6810.6690.6700.71218绍兴市0.6390.6750.7020.6960.7150.7000.7300.7210.7330.7530.70619常州市0.6130.6110.6660.6730.7020.6820.7190.7110.7280.7870.68920南京市0.6780.6970.7400.7200.7180.6750.6550.6320.6210.6260.67621扬州市0.6510.6800.6860.7140.7030.6670.6780.6370.6320.6540.67022江门市0.7490.7450.7360.6900.6660.6110.5980.5610.5680.5650.64923唐山市0.5110.5230.5590.6140.6320.6750.6530.6440.6850.6410.61424舟山市0.5810.5730.6110.5430.6670.6430.6340.6190.6310.6340.61425惠州市0.5990.6030.6000.6200.6090.6020.6240.6150.6080.6060.60926嘉兴市0.6000.6090.6200.6230.6270.5990.6150.5790.5700.5820.60227湖州市0.5200.5230.5710.5840.6200.6040.6290.6150.6270.6450.59428泰州市0.4880.5060.6010.6740.5540.5560.6170.6150.6270.6420.58829芜湖市0.5640.5770.6010.6070.6100.5870.5970.5750.5730.5790.58730合肥市0.4520.4870.5320.6830.4840.5550.5920.5840.5730.5630.55131马鞍山市0.6180.5640.5360.6110.6310.5820.6080.5670.4080.3680.54932肇庆市0.5240.5450.5570.5590.5550.5310.5460.5260.5260.5450.54133滁州市0.5860.5980.5990.7180.4360.4570.4150.3840.3640.3690.49334秦皇岛0.4160.4130.4130.4360.4490.4830.5190.5300.5480.5400.47535安庆市0.4240.4010.4000.3850.3990.3800.3740.3760.3760.3740.38936沧州市0.3930.3910.4020.4320.4280.4800.5410.5330.5410.5570.47037铜陵市0.3630.3620.3700.3790.3930.3840.3430.3390.3380.3370.36138廊坊市0.4620.4630.4400.4560.4330.4670.5350.4810.4850.4730.47039石家庄0.4340.4350.4360.4470.4420.4450.4400.4620.4500.4330.44240宣城市0.3250.3280.3130.3290.3620.3470.3460.3420.3420.3470.33841衡水市0.3560.3280.3290.3300.3450.3560.4280.4400.4970.5190.39342保定市0.3350.3380.3260.3460.3520.3540.4320.4510.4410.4600.38443承德市0.3170.3140.3230.3690.3840.3790.3730.3900.4240.3910.36644池州市0.2540.2670.3040.2980.3310.3090.3050.3050.3050.3080.29945邯郸市0.2900.2860.2940.3110.3420.3560.3620.3760.3930.4100.34246张家口0.2910.2840.2950.3150.3190.3170.3290.3530.3900.3950.32947邢台市0.2870.2750.2700.2800.3030.3170.3170.3330.3430.3560.30848

图3 三大城市群整体可持续发展效率趋势图

基于上述图表，对比分析三大城市群可持续发展现状。首先，珠三角、长三角、京津冀三大城市群的整体可持续发展效率趋于上升，分别由2008年的0.948、0.693、0.472增长到2017年的1.016、0.71、0.568。其次，珠三角、长三角、京津冀城市群三大城市群的可持续发展效率水平并不均衡，十年可持续发展效率均值分别为0.981、0.719、0.508。最后，珠三角城市群的可持续发展效率值的均方差最高，为0.417，长三角为0.312，京津冀为0.241，长三角城市群可持续发展效率值的均方差在三个城市群中居中。

另外，从各城市十年平均可持续发展效率值来看，排在前十的城市分别是深圳市、上海市、广州市、台州市、无锡市、北京市、佛山市、珠海市、杭州市、天津市，其中珠三角城市4家、长三角城市4家，京津冀城市2家，更加说明长三角城市群的可持续发展现状要好于京津冀城市群。这种空间分布可能与各大城市群的产业结构、能源结构和地形等因素各不相同有关。珠三角地区区域政府近年来不断调整优化区域内产业结构，逐步向高科技产业转型，大力发展金融业和服务业。近年来，长三角城市群陷入发展瓶颈，在资源、生态等因素倒逼下，产业结构不断优化，走服务业、制造业并重发展之路。数据显示，原第二产业发达用煤量超额的京津冀地区2013年煤炭消耗量为3.9亿吨，而到2018年则下降24%，约为3亿吨，相较于同期全国的煤炭消耗量下降5.6%，说明京津冀地区在2017年为全面治理雾霾采取的“去煤”活动颇有成效，但也导致了其第二产业值占GDP比降至34.4%，第三产业占比上升到61.3%，产业结构看似得到调整，但这种调整是由于北京一个城市云集巨量的文化、金融和服务等产业导致的，而环北京甚至于整个河北的城市发展都受到北京市产业调整的冲击处于相对滞后的状态，且京津冀城市群支柱产业仍是重化工产业，仍以煤炭为主要能源。未来长三角城市群可持续发展可以多多学习珠三角城市群的先进经验和技术，通过优化产业结构，整治生态环境，提高发展质量。

5 政策建议

在本文中，基于时间截面、空间截面分别运用Super-SBM-Undesirable、DEA-Malmquist模型对长三角城市群可持续发展进行综合评价分析，并同比珠三角、京津冀城市群，得到以下主要结论：①长三角城市群整体可持续发展效率不容乐观，26座城市间的可持续发展效率差距呈不断扩大之势，位于安徽省的长三角城市在过去十年发展历程中可持续发展效率相对较低；②对于长三角城市群TFPC而言，科学技术的不断进步能够缩短城市发展的进程，长三角城市群在过去发展过程中并没能处于最优生产规模，且随着社会、经济的快速提升，发展投融资力度逐渐加大，存在过多的发展重复投资、冗余投资现象；③我国三大城市群可持续发展的水平非均衡，彼此间存在较大差距，其中可持续发展效率最高、做得最好的是珠三角城市群，长三角城市群居中，京津冀城市群在可持续发展的道路上仍然需多加努力。根据实际发展情况，为促进长三角城市群可持续发展提出如下建议。

首先，在过去十年的发展历程中，长三角城市群涌现出多种发展形态，各城市可持续发展效率参差不齐，在实现城市可持续发展这个目标的过程中，既有亮眼的表现，也有需要进一步改善的地方，这可能是由于各城市发展理念、发展目标存在差异，从而致使26座城市间的持续发展效率逐渐拉大。基于此，长三角城市亟需建立统一、科学、高效的可持续发展评价指标体系，必须彻底摒弃“经济增长至上”的发展思路，将单位国内生产总值的能源消耗量、污染排放达标程度、污染治理费用支出和技术投入等指标纳入考核范围，避免个别城市盲目追求经济增长。另一方面，长三角城市群应提升上海、南京、杭州、合肥大型城市的城市带动效应，从全区域整体出发，加强区域合作，不搞“一枝独秀”，引领地区其余城市共同改变第二产业主导经济的局面。

其次，TC对TFP的变动存在较强的同向性，是影响长三角城市群TFPC波动的主导因素，再次说明“生产技术是第一生产力”。因此，长三角城市群各个城市需要根据自己科技发展的现状，颁布贴合实际、能够促进转化科技成果的系列政策，加快成果转化的步伐，并设立“一站式”服务窗口、成立协调管理机构确保政策的有效落实。另一方面，各城市需要根据自己发展特色和需求，通过城市间、国际间的技术交流和转移，选择性地引进适合地方产业发展的先进技术，同时淘汰落后产能，大力发展新兴能源，减少生态环境污染。

最后，虽然长三角城市群可持续发展现状优于京津冀城市群，但与珠三角城市群仍有差距。相较于珠三角城市群，长三角城市群人口密集，资源需求超出环境承载力，过高的人口密度加重地区资源消耗、环境污染。因此，长三角城市群需要合理规划城、镇、村人口分布，一是发展农村特色经济，完善农村保障体系，吸引人口回潮，疏解城市人口压力；二是各城市应结合自身城乡发展现状，将发展较好的县城设为城市，并且加大对新城市基础设施的投入，不断提高教育、医疗、娱乐等公共服务水平，从而吸引就业，最终减轻各城市主城区的人口压力。