长三角区域城市基础设施供给效率的时空演变及驱动因素

0引言城市基础设施作为城市正常运转和健康发展的物质基础，在改善人居环境、增强城市综合承载能力、提高城市运行效率等方面发挥着重要作用。21世纪以来，我国城镇化进程加快，进入加速发展时期，这对城市基础设施建设的供给提出了新的要求。基于城市基础投资对城市经济可持续发展的重要影响[1]，近年来我国政府不断加大城市基础设施供给力度，每个城市都在相关基础设施上投资了大量资金。然而，在快速城市化的过程中，仍然存在着城市拥堵、资源浪费、生态环境恶化等城市问题，以及盲目投资、供给效率不理想、利用率低或寿命太短等低效投资和生产问题，出现了“城市群未立”而“城市病多发”等危险征兆。这些问题造成了资源浪费和过度投资，限制了基础设施服务功能的发挥，以及引发基础设施与城市发展之间的矛盾[2]。本文以长三角地区41个城市为研究对象，对其基础设施供给的有效性进行了衡量和比较，并使用空间分析方法分析其时空演变和关联格局的变化，了解长三角区域基础设施投资建设的整体情况及地域差异。并从广义社会环境角度探讨长三角各城市基础设施供给效率，构建Tobit模型分析各影响因素的作用机理，提出长三角基础设施高质量协同发展的对策建议，为科学投资决策和资源配置提供理论依据。1指标体系与数据来源参考城市基础设施所包含的领域和现有文献对城市基础设施指标体系的研究，将基础设施分为经济基础设施和社会基础设施两大类[3－5]，结合投入产出指标的构建原则，遵循产出指标应能够客观反映决策单位的实际情况，并具有可验证性和数据可得性等原则。本文选取道路交通、供水供气、环境卫生、城市绿化、教育、卫生、文化体育等13个具有代表性的投入产出指标，以全面反映基础设施投资状况(表1)。2长三角区域城市基础设施供给效率时空演变特征2.1时序发展特征2.1.1静态分析基于本文构建的城市基础设施供给效率评价指标体系，运用非期望产出的超效率SBM—DEA模型对长三角区域城市基础设施供给效率进行测算，通过效率值的高低在一定程度上反映长三角区域整体以及各个城市的基础设施供给效率水平。从整体上看，2011—2020年长三角区域城市基础设施供给总体效率值呈现“下降—短暂上升—下降—上升—下降”的“M”形波动下降趋势，由2011年0.822下降至2020年的0.689，且均值都小于1，未达到超效率SBM模型设定的有效标准。具体来看，2011—2020年长三角区域基础设施供给效率整体呈现波动下降趋势，分别在2014、2017年回升到峰值之后开始下降。究其原因，2013年上海自由贸易试验区批准设立，更多投资的流入以及外贸金融的创新在一定程度上促进了长三角地区城市基础设施供给效率的提升；2016年国家发改委、住建部等相关部门发布了《长江三角洲城市群发展规划纲要》，一体化发展战略的实施，通过优化基础设施建设、推动产业升级和跨区域合作，提升了城市群的整体效率；2019年长三角一体化示范区建设总体方案获批，方案加强了上海、江苏、浙江等地之间的区域协调发展，优化产业布局，也推动了基础设施互联互通和供给效率的回升。2.1.2动态分析Malmquist指数可以动态反映各地区城市基础设施供给效率的变化趋势，因此我们使用DEAP2.1软件分析了2011—2020年长三角地区41个城市的基础设施供给数据，进而研究了全要素生产率的动态变化和异质性，具体结果见表2所示。表22011—2020年城市基础设施供给Malmquist指数及其分解研究期间大部分年份的总要素生产率指数大于1，长三角区域城市基础设施供给生产率指数均值为0.994，总体呈“V”形波动趋势。分解来看，技术效率下降1.4%，技术进步上升6.0%，说明技术进步对综合效率的提高起主要作用，城市基础设施供给的管理水平和资源使用效率次之。随着经济的发展，技术研发投入的增长推动了技术进步，城市基础设施投资效率从以规模扩张作为主要拉动力，逐渐转变为以技术手段为驱动力。2011—2020年长三角区域规模效率均值为0.999，纯技术效率均值为1.000，两者都呈下降趋势，反映规模效率和纯技术效率都在一定程度上抑制技术效率增长，通过提升供给规模效率来实现城市基础设施供给效率还有较大空间。2.2空间演变格局为进一步区分研究期内各城市投资产出效率空间结构的变化趋势，说明投资产出效率在空间维度上的动态变化，对41个城市2011年、2014年、2017年和2020年的基础设施供给效率借助Jenks最佳自然断裂法进行等级标准划分并分别进行空间分布可视化分析。通过分析结果可知，长三角地区基础设施供给效率的空间分布并不均衡，大致呈现出北部高－中部高－南部低的分布格局，其特点是总体分散，小区域集中。高密度城市的时空分布逐渐北移和东移，中部地区低密度城市逐渐减少，更高密度城市逐渐增加，单个城市的效率差异较大，发展不均匀。2011年，高效率仅宣城市、黄山市，较高效率城市集中在西北地区，2020年，高效率城市个数扩大到10个，宣城市、黄山市基础设施供给效率降低，由高效率城市转变为较高效率城市，形成东北区域和沿江城市高效、连片的发展结构。从供给效率的分布等级来看，中等效率和高效率的城市数量最多，分别占城市总数的39%和27%，处于低效率和较高效率的城市各占比17%，说明长三角区域城市基础设施供给效率整体处于较高水平，但仍有一部分城市存在资源冗余和产出不足的问题，并未达到理想状态。3长三角区域城市基础设施供给效率的影响因素分析3.1变量选取与数据来源通过梳理文献，发现政策、经济、技术等因素都会影响基础设施投资的效果[6－10]。基于政策和市场两个维度，参考已有研究成果，兼顾变量指标数据可得性，本文提出影响因素如表3所示。表3变量定义与说明3.2实证结果与分析运用STATA16.0进行LR检验测算，显示结果均在1%水平上显著，选择随机效应面板Tobit模型进行回归分析，结果见表4。表42011—2020年长三角区域城市基础设施供给效率影响因素Tobit模型估计结果从不同因素的作用结果分析，影响城市基础设施供给效率的主要因素是产业结构、科学技术与城镇化。产业结构在1%的水平上显著提升了长三角区域基础设施供给效率，可能是由于优化产业结构能够有效促进技术升级、推动基础设施建设、提高资源配置效率，从而促进了城市基础设施供给效率的提升。科学技术对基础设施供给效率提升有显著正向影响，说明通过提升科学技术水平，长三角地区城市能够更好地满足不断增长的需求，提升基础设施供给的效率和可持续性。城镇化水平对供给效率的影响是负向的，这与一般认为的城镇化率和供给效率成正比的假设相反[11－13]。可能的解释是长三角地区城市化水平高，但城市化过程需要科学的城市规划、资源管理以及环境保护，不平衡的城市发展、城市人口集聚与交通拥堵以及土地利用的不合理等问题的存在，可能会致使效率降低，表明加速城市化可能不会对基础设施的供给效率产生积极影响。经济发展对城市基础设施供给效率的影响并不显著，因为一方面，经济发展水平高的城市建设成本和土地价格也高，导致建设基础设施变得困难，设施供给效率下降[14－15]。另一方面，经济发展可以改善区域生产技术、能源结构等，促进基础设施建设环境的改善，从而提升基础设施供给效率。政府自由度以及政府涉入强度对基础设施供给效率的影响不显著，可能的原因是存在有效的监管和合同机制，同时市场竞争和市场需求也发挥了积极作用，此外政府的治理能力和资源配置也可能在其中起到关键作用。4结论与讨论本文基于DEA模型、ML对长三角区域城市基础设施供给效率及变化进行测算分析，揭示长三角区域基础设计供给效率总体情况，采用Tobit回归模型分析了影响基础设施供给效率的因素，主要得出以下结论:①长三角区域基础设施供给效率整体呈下降趋势，可见长三角区域基础设施低效供给形势依然严峻，基础设施供给效率亟待提升。②长三角区域基础设施供给效率增长主要来源于技术进步的贡献，且技术进步增速高于技术效率增速，说明技术进步的影响更大。③长三角区域城市基础设施供给效率的空间特征鲜明。从空间尺度来看，城市基础设施投资效率空间格局变化较大，北部和中部的基础设施供给效率较高，南部供给效率较低。因此，在制订基础设施供给效率提升对策时，应当因地制宜，综合考虑不同城市的经济发展、产业结构等现实情况，实施差异化对策。④产业结构调整、科学技术发展与城镇化水平一同影响长三角区域基础设施供给效率的提升。基础设施建设是支撑经济结构调整、促进产业