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摘要：运用非期望产出SBM模型和Tobit回归方法，测算了2003～2016年环境约束下河南省新型城镇化效率及其分解情况。河南省新型城镇化综合效率均值为0.74，且呈現 “W”波动发展趋势。规模效率是河南省新型城镇化效率提升的制约因素。三大区域新型城镇化综合效率体现了一定的区域集聚现象。环境保护状况和经济发展水平对河南省新型城镇化效率提升有一定的抑制作用，对外开放程度、科技支持力度对河南省新型城镇化效率提升起到促进作用。
关键词：环境约束;新型城镇化效率;SBM模型;河南
“新型城镇化”被确立为未来中国经济发展新的增长引擎，受到各界关注。河南省是新型城镇化战略实施的重点省份，省委省政府制定了《河南省新型城镇化规划（2014～2020年）》，明确了河南省新型城镇化的主要目标和战略任务。在各种政策的推动下，河南省新型城镇化建设成果显著。但在城镇化发展过程中，也存在一些突出矛盾，集中表现为城镇化推进过程中附带着严重的环境污染，新型城镇化效率并不高。引入生态理念，考虑环境约束下新型城镇化效率将为河南省新型城镇化高质量发展提供方向指引。
当前理论界对城镇化效率进行了深入探索，一些学者利用DEA等定量评价方法测度了中国城镇化效率的状况。另一些学者使用DEA方法对城市群及主要省份的城镇化效率进行了评价。另一部分学者将环境污染作为重要变量纳入城镇化效率评价体系，探讨了环境约束下城镇化效率的研究。然而关于河南省新型城镇化效率的研究比较少，个别学者对河南省新型城镇化效率及其影响因素进行了一些探索，但在对河南省新型城镇化效率研究中仍然没有认识到环境约束的重要性。
当前理论界对城镇化效率已经做了大量研究，但是对环境约束下新型城镇化效率研究比较少，而且部分学者在对环境约束下新型城镇化效率研究时，误将环境污染变量当做投入指标，没有将其作为非期望产出变量进行处理，对环境约束下河南省新型城镇化效率的研究更是匮乏。由此可见，环境约束下河南省新型城镇化效率研究亟待开展。
一、河南省新型城镇化效率评估框架
（一）模型方法
1. 考虑非期望产出的SBM模型
以往研究通常使用 DEA 方法中的传统CCR、BCC 等模型，未考虑投入变量的松弛问题。为了避免传统DEA模型的弊端，Tone于2001年提出SBM模型来解决投入和产出的松弛问题。但该DEA模型仅能考虑对效率值有正向作用的投入、产出指标，而对效率值产生负向作用的指标则不加考虑。基于此，Tone于2003年提出了考虑非期望产出SBM模型，冲破了非期望产出及传统DEA模型造成的阻碍，该模型为：
其中，S、S、S分别表示第i0个DMU的投入冗余、期望产出不足及非期望产出超标量;Si、S、S为其对应的向量;λ为权重向量;minρ为目标函数且是严格递减的，取值范围为[0，1]。当ρ=1时，即S、S、S均为0时，决策单元才是有效的;当minρ<1，即S、S、S至少有一个不等于0时，决策单元是无效率的，存在着投入产出改进的必要性。
2. Tobit模型
由于利用DEA方法计算出的河南省新型城镇化效率值位于0～1， 属于被切割或截断的离散分布数据，直接采用OLS模型进行估计将导致估计结果是有偏的。 因此，本文采用Tobit回归模型对河南省新型城镇化效率的影响因素进行分析。模型如下：
上式中，Y为截断因变量，X为自变量，α为截距项，β为回归参数，ε为扰动项，ε—N（0，σ2）。
（二）评估指标与数据处理
参考以往研究成果和相关理论，构建了河南省新型城镇化效率的评价指标体系。
投入指标：选取资金资源、土地资源、人力资源为投入指标，分别用固定资产投资额（亿元）、城市建设用地面积（平方公里）、第二、三产业从业人口数（万人）表示。产出指标：用城镇化率（%）、第二三产业产值（万元）、社会消费品零售总额（万元）表示新型城镇化的期望产出。用工业废水排放量（万吨）、工业二氧化硫排放量（万吨）、工业烟尘排放量（万吨）表示河南省新型城镇化的非期望产出。影响因素：本文选取城市绿地面积（平方公里）、外商直接投资金额（万美元）、科技人员数量（人）、城镇居民人均可支配收入（元）分别表示环境保护程度、对外开放程度、科技支持状况和经济发展水平，作为影响河南省新型城镇化效率的主要因素。
选取河南省17个地市作为评价单元，济源市由于数据缺失较多，因此将其剔除。根据《中原城市群发展规划》的划分标准，将17个城市分为郑州大都市区、核心发展区及联动辐射区三大区域。其中郑州大都市区包括郑州、许昌、新乡、焦作、开封;核心发展区包括洛阳、鹤壁、漯河、平顶山、周口、商丘;联动辐射区包括驻马店、安阳、南阳、濮阳、信阳、三门峡。数据来源于2004～2017年《河南省统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》。
二、河南省新型城镇化效率评估
（一）河南省新型城镇化综合效率及其分解
1. 河南省新型城镇化综合效率（TE）的总体特点
河南省新型城镇化综合效率整体偏低，且呈现“W”波动发展趋势。2003～2016年河南省新型城镇化综合效率均值为0.74，与有效前沿面距离较远，且大致走向呈现一个“W”波动发展趋势。其中2003年、2006年、2007年、2015年和2016年新型城镇化效率相对较高，都在0.8以上。2004年河南省新型城镇化效率骤然降低至0.72，随后逐渐缓慢上升，到2007年达到一个小峰值0.81，之后发展较平稳，2012年效率值最差，降至最低点0.63，2014年后河南省新型城镇化综合效率大幅提升，到2016年达到较高水平0.92。
2. 河南省新型城镇化综合效率（TE）分解 规模效率过低是河南省新型城镇化效率较低的主要限制性因素。从综合效率的分解来看（见图1），纯技术效率14年均值为0.89，而规模效率的均值则为0.83，这表明规模效率目前是河南省新型城镇化效率提升的制约因素，是河南省新型城镇化效率不高的主要原因。具体来看，纯技术效率在14年的评估区间里，有5年效率值达到了0.9以上的较高水平，并呈现“W”式的波动出现特征;规模效率仅有2016年出现了0.98的高效率情况。从图1可以看出，2003～2016年14年间，河南省新型城镇化技术因素虽保持平稳发展，但是后劲不足，增长缓慢;管理因素虽波动较大，从2003年规模效率值高于纯技术效率，这是由于制造业发展初期，制造业投入的创新资源利用较好，随着其创新资源投入量的不断增加，其利用效率开始下降，2004～2015年一直低于纯技术效率，但从2014年以来增长速度较快，甚至于2016年超越纯技术效率，保持较好增长势头。
（二）河南省新型城镇化综合效率的区域差异
1. 河南省分地区新型城镇化综合效率特征
河南省新型城镇化综合效率呈现一定的区域集聚特征。河南省三大区域2003～2016年新型城镇化综合效率的均值分别为郑州大都市区（0.79）、核心发展区（0.76）、联动辐射区（0.66），体现出一定的区域集聚现象。其中，郑州大都市区在整个河南省新型城镇化效率方面处于绝对的领先优势，新型城镇化各项资源的利用效率较高。联动辐射区则由于大多处于河南省的边界地区，资源分布与利用比较分散，新型城镇化综合效率在全省处于最低水平。
2. 河南省分地区新型城镇化综合效率分解
三大区域新型城镇化效率主要驱动因素存在差异。2003～2016年郑州大都市区的纯技术效率和规模效率均值分别为0.90、0.88;核心发展区的为0.97、0.78;而联动辐射去的则为0.80、0.83。效率值来看郑州大都市区和核心发展区新型城镇化效率主要驱动因素是纯技术效率，这是由于相对于联动辐射区，这两大区域经济发展水平相对较高，资源的利用技术相对先进，即纯技术效率较高。但相比于核心发展区而言，郑州大都市区的纯技术效率和规模效率相差较小。联动辐射区新型城镇化效率的主要驱动因素则主要在于规模效率，这体现了由于联动辐射区技术水平较低，但其资源配置与管理方式的改善则成为该区域新型城镇化效率提升的主要原因。
三、河南省新型城镇化效率影响因素分析
结合河南省新型城镇化发展的特点，选取了四个影响因素来分析其新型城镇化效率的变动，构建了如下的Tobit回归模型：
TEi，t=C+β1ln+β2ln+β3ln+β4ln+εi，t
上式中，TEi，t表示第i地区在第t年的综合效率值，解释变量UGAi，t， FDIi，t，HCi，t，PCDIi，t分别表示第i地區在第t年的环境保护程度、对外开放程度、科技支持状况和经济发展水平。为了消除异方差带来的影响，回归方程中的解释变量均采用对数形式，C为常数项，β1，β2，β3，β4为各自变量回归系数，i代表地区（i=1，2，…，17），t代表时期（t=2003，2004，…，2016），εi，t为随机干扰项。使用stata11软件进行Tobit回归分析，结果如表2所示。
从表2可以看出，环境保护状况、对外开放程度、科技支持力度和经济发展水平4个因素均在5%以下显著，其中环境保护状况和经济发展水平与新型城镇化效率呈负相关，对外开放程度和科技支持力度与新型城镇化效率呈正相关。
环境保护状况与新型城镇化效率呈现负相关性。这可能是由于尽管新型城镇化关注生态因素，但经济发展依然是城镇化建设的重要内容，而绿地面积的增加会影响到城市的经济建设。经济发展水平与新型城镇化效率呈现负相关性。这表明随着居民可支配收入的增加，人们对于各种商品的需求量也在逐步增加，带来了大量的生产生活垃圾，严重影响了城市新型城镇化效率水平的提升。
对外开放程度与新型城镇化效率呈现正相关。对外开放程度的系数为0.124，说明对外开放程度越高的地区，新型城镇化效率越高。在当今经济全球化现状下，外商直接投资对河南省新型城镇化建设产生了较大影响，是外源性发展动力之一。科技支持力度与新型城镇化效率呈现正相关性。科技支持力度的系数为0.169，说明科技支持力度越高，新型城镇化效率越高。科技水平的提高，不仅能够在城市建设中提高资源的利用率，同时能够产生新的驱动力。
四、结论及建议
本文运用包含非期望产出SBM方法和Tobit模型，测算了2003～2016年河南省新型城镇化效率及其分解情况，得出以下结论：河南省新型城镇化综合效率均值为0.74，且大致走向呈现一个“W”波动发展趋势。规模效率目前是河南省新型城镇化效率提升的制约因素。三大区域新型城镇化综合效率的均值分别为郑州大都市区（0.79）、核心发展区（0.76）、联动辐射区（0.66），体现出一定的区域集聚现象。三大区域新型城镇化效率的驱动因素呈现差异性。环境保护状况和经济发展水平对河南省新型城镇化效率提升有一定的抑制作用，对外开放程度、科技支持力度对河南省新型城镇化效率提升起促进作用。今后，河南省新型城镇化建设管理不仅要加强政府公共服务的职能，加大新型城镇化建设的投入力度，更应该着眼于提高其新型城镇化建设的效率，实现新型城镇化建设资源的优化配置。提升新型城镇化建设资源的管理水平，提高资源利用效率。实施积极的区域开放政策，创造良好的外部投资环境。加大科技研发力度，改进技术水平以提升新型城镇化效率提升。
参考文献：
[1]李平，李颖.中国城镇化发展效率和制度创新路径[J].数量经济技术经济研究，2016（05）.
[2]张荣天，李传武.中部崛起背景下安徽省城镇化效率时空分异特征[J].地域研究与开发，2017（06）.
[3]陈立泰，梁超.环境约束下的中国城镇化效率及其影响因素研究[J].科研管理，2014（11）.
[4]谢永琴，曹怡品.基于DEA-SBM模型的中原城市群新型城镇化效率评价研究[J].城市发展研究，2018（02）.
[5]Tone K.A Slacks—based Measure of Efficiency in DEA Analysis[J].European Journal of Operational Research，2001（01）.
[6]Tone K.Dealing with Undesirable Outputs in DEA：A Slacks—based Measure（SBM）Approach[R].Grips Research Report Series，2003.
*基金项目：教育部人文社会科学青年基金项目（17YJC790097）;教育部人文社会科学青年基金项目（18YJCZH061）;河南省哲学社会科学规划项目（2017CJJ088）;河南省科技厅软科学项目（182400410158）;河南省教育厅人文社会科学研究一般项目（2017-ZZJH-190）;河南理工大学“研究和阐释党的十九大精神”专项立项项目（SJDZXZD-01）。
（作者单位：河南理工大学应急管理学院）
关键词：环境约束;新型城镇化效率;SBM模型;河南
“新型城镇化”被确立为未来中国经济发展新的增长引擎，受到各界关注。河南省是新型城镇化战略实施的重点省份，省委省政府制定了《河南省新型城镇化规划（2014～2020年）》，明确了河南省新型城镇化的主要目标和战略任务。在各种政策的推动下，河南省新型城镇化建设成果显著。但在城镇化发展过程中，也存在一些突出矛盾，集中表现为城镇化推进过程中附带着严重的环境污染，新型城镇化效率并不高。引入生态理念，考虑环境约束下新型城镇化效率将为河南省新型城镇化高质量发展提供方向指引。
当前理论界对城镇化效率进行了深入探索，一些学者利用DEA等定量评价方法测度了中国城镇化效率的状况。另一些学者使用DEA方法对城市群及主要省份的城镇化效率进行了评价。另一部分学者将环境污染作为重要变量纳入城镇化效率评价体系，探讨了环境约束下城镇化效率的研究。然而关于河南省新型城镇化效率的研究比较少，个别学者对河南省新型城镇化效率及其影响因素进行了一些探索，但在对河南省新型城镇化效率研究中仍然没有认识到环境约束的重要性。
当前理论界对城镇化效率已经做了大量研究，但是对环境约束下新型城镇化效率研究比较少，而且部分学者在对环境约束下新型城镇化效率研究时，误将环境污染变量当做投入指标，没有将其作为非期望产出变量进行处理，对环境约束下河南省新型城镇化效率的研究更是匮乏。由此可见，环境约束下河南省新型城镇化效率研究亟待开展。
一、河南省新型城镇化效率评估框架
（一）模型方法
1. 考虑非期望产出的SBM模型
以往研究通常使用 DEA 方法中的传统CCR、BCC 等模型，未考虑投入变量的松弛问题。为了避免传统DEA模型的弊端，Tone于2001年提出SBM模型来解决投入和产出的松弛问题。但该DEA模型仅能考虑对效率值有正向作用的投入、产出指标，而对效率值产生负向作用的指标则不加考虑。基于此，Tone于2003年提出了考虑非期望产出SBM模型，冲破了非期望产出及传统DEA模型造成的阻碍，该模型为：
其中，S、S、S分别表示第i0个DMU的投入冗余、期望产出不足及非期望产出超标量;Si、S、S为其对应的向量;λ为权重向量;minρ为目标函数且是严格递减的，取值范围为[0，1]。当ρ=1时，即S、S、S均为0时，决策单元才是有效的;当minρ<1，即S、S、S至少有一个不等于0时，决策单元是无效率的，存在着投入产出改进的必要性。
2. Tobit模型
由于利用DEA方法计算出的河南省新型城镇化效率值位于0～1， 属于被切割或截断的离散分布数据，直接采用OLS模型进行估计将导致估计结果是有偏的。 因此，本文采用Tobit回归模型对河南省新型城镇化效率的影响因素进行分析。模型如下：
上式中，Y为截断因变量，X为自变量，α为截距项，β为回归参数，ε为扰动项，ε—N（0，σ2）。
（二）评估指标与数据处理
参考以往研究成果和相关理论，构建了河南省新型城镇化效率的评价指标体系。
投入指标：选取资金资源、土地资源、人力资源为投入指标，分别用固定资产投资额（亿元）、城市建设用地面积（平方公里）、第二、三产业从业人口数（万人）表示。产出指标：用城镇化率（%）、第二三产业产值（万元）、社会消费品零售总额（万元）表示新型城镇化的期望产出。用工业废水排放量（万吨）、工业二氧化硫排放量（万吨）、工业烟尘排放量（万吨）表示河南省新型城镇化的非期望产出。影响因素：本文选取城市绿地面积（平方公里）、外商直接投资金额（万美元）、科技人员数量（人）、城镇居民人均可支配收入（元）分别表示环境保护程度、对外开放程度、科技支持状况和经济发展水平，作为影响河南省新型城镇化效率的主要因素。
选取河南省17个地市作为评价单元，济源市由于数据缺失较多，因此将其剔除。根据《中原城市群发展规划》的划分标准，将17个城市分为郑州大都市区、核心发展区及联动辐射区三大区域。其中郑州大都市区包括郑州、许昌、新乡、焦作、开封;核心发展区包括洛阳、鹤壁、漯河、平顶山、周口、商丘;联动辐射区包括驻马店、安阳、南阳、濮阳、信阳、三门峡。数据来源于2004～2017年《河南省统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》。
二、河南省新型城镇化效率评估
（一）河南省新型城镇化综合效率及其分解
1. 河南省新型城镇化综合效率（TE）的总体特点
河南省新型城镇化综合效率整体偏低，且呈现“W”波动发展趋势。2003～2016年河南省新型城镇化综合效率均值为0.74，与有效前沿面距离较远，且大致走向呈现一个“W”波动发展趋势。其中2003年、2006年、2007年、2015年和2016年新型城镇化效率相对较高，都在0.8以上。2004年河南省新型城镇化效率骤然降低至0.72，随后逐渐缓慢上升，到2007年达到一个小峰值0.81，之后发展较平稳，2012年效率值最差，降至最低点0.63，2014年后河南省新型城镇化综合效率大幅提升，到2016年达到较高水平0.92。
2. 河南省新型城镇化综合效率（TE）分解 规模效率过低是河南省新型城镇化效率较低的主要限制性因素。从综合效率的分解来看（见图1），纯技术效率14年均值为0.89，而规模效率的均值则为0.83，这表明规模效率目前是河南省新型城镇化效率提升的制约因素，是河南省新型城镇化效率不高的主要原因。具体来看，纯技术效率在14年的评估区间里，有5年效率值达到了0.9以上的较高水平，并呈现“W”式的波动出现特征;规模效率仅有2016年出现了0.98的高效率情况。从图1可以看出，2003～2016年14年间，河南省新型城镇化技术因素虽保持平稳发展，但是后劲不足，增长缓慢;管理因素虽波动较大，从2003年规模效率值高于纯技术效率，这是由于制造业发展初期，制造业投入的创新资源利用较好，随着其创新资源投入量的不断增加，其利用效率开始下降，2004～2015年一直低于纯技术效率，但从2014年以来增长速度较快，甚至于2016年超越纯技术效率，保持较好增长势头。
（二）河南省新型城镇化综合效率的区域差异
1. 河南省分地区新型城镇化综合效率特征
河南省新型城镇化综合效率呈现一定的区域集聚特征。河南省三大区域2003～2016年新型城镇化综合效率的均值分别为郑州大都市区（0.79）、核心发展区（0.76）、联动辐射区（0.66），体现出一定的区域集聚现象。其中，郑州大都市区在整个河南省新型城镇化效率方面处于绝对的领先优势，新型城镇化各项资源的利用效率较高。联动辐射区则由于大多处于河南省的边界地区，资源分布与利用比较分散，新型城镇化综合效率在全省处于最低水平。
2. 河南省分地区新型城镇化综合效率分解
三大区域新型城镇化效率主要驱动因素存在差异。2003～2016年郑州大都市区的纯技术效率和规模效率均值分别为0.90、0.88;核心发展区的为0.97、0.78;而联动辐射去的则为0.80、0.83。效率值来看郑州大都市区和核心发展区新型城镇化效率主要驱动因素是纯技术效率，这是由于相对于联动辐射区，这两大区域经济发展水平相对较高，资源的利用技术相对先进，即纯技术效率较高。但相比于核心发展区而言，郑州大都市区的纯技术效率和规模效率相差较小。联动辐射区新型城镇化效率的主要驱动因素则主要在于规模效率，这体现了由于联动辐射区技术水平较低，但其资源配置与管理方式的改善则成为该区域新型城镇化效率提升的主要原因。
三、河南省新型城镇化效率影响因素分析
结合河南省新型城镇化发展的特点，选取了四个影响因素来分析其新型城镇化效率的变动，构建了如下的Tobit回归模型：
TEi，t=C+β1ln+β2ln+β3ln+β4ln+εi，t
上式中，TEi，t表示第i地区在第t年的综合效率值，解释变量UGAi，t， FDIi，t，HCi，t，PCDIi，t分别表示第i地區在第t年的环境保护程度、对外开放程度、科技支持状况和经济发展水平。为了消除异方差带来的影响，回归方程中的解释变量均采用对数形式，C为常数项，β1，β2，β3，β4为各自变量回归系数，i代表地区（i=1，2，…，17），t代表时期（t=2003，2004，…，2016），εi，t为随机干扰项。使用stata11软件进行Tobit回归分析，结果如表2所示。
从表2可以看出，环境保护状况、对外开放程度、科技支持力度和经济发展水平4个因素均在5%以下显著，其中环境保护状况和经济发展水平与新型城镇化效率呈负相关，对外开放程度和科技支持力度与新型城镇化效率呈正相关。
环境保护状况与新型城镇化效率呈现负相关性。这可能是由于尽管新型城镇化关注生态因素，但经济发展依然是城镇化建设的重要内容，而绿地面积的增加会影响到城市的经济建设。经济发展水平与新型城镇化效率呈现负相关性。这表明随着居民可支配收入的增加，人们对于各种商品的需求量也在逐步增加，带来了大量的生产生活垃圾，严重影响了城市新型城镇化效率水平的提升。
对外开放程度与新型城镇化效率呈现正相关。对外开放程度的系数为0.124，说明对外开放程度越高的地区，新型城镇化效率越高。在当今经济全球化现状下，外商直接投资对河南省新型城镇化建设产生了较大影响，是外源性发展动力之一。科技支持力度与新型城镇化效率呈现正相关性。科技支持力度的系数为0.169，说明科技支持力度越高，新型城镇化效率越高。科技水平的提高，不仅能够在城市建设中提高资源的利用率，同时能够产生新的驱动力。
四、结论及建议
本文运用包含非期望产出SBM方法和Tobit模型，测算了2003～2016年河南省新型城镇化效率及其分解情况，得出以下结论：河南省新型城镇化综合效率均值为0.74，且大致走向呈现一个“W”波动发展趋势。规模效率目前是河南省新型城镇化效率提升的制约因素。三大区域新型城镇化综合效率的均值分别为郑州大都市区（0.79）、核心发展区（0.76）、联动辐射区（0.66），体现出一定的区域集聚现象。三大区域新型城镇化效率的驱动因素呈现差异性。环境保护状况和经济发展水平对河南省新型城镇化效率提升有一定的抑制作用，对外开放程度、科技支持力度对河南省新型城镇化效率提升起促进作用。今后，河南省新型城镇化建设管理不仅要加强政府公共服务的职能，加大新型城镇化建设的投入力度，更应该着眼于提高其新型城镇化建设的效率，实现新型城镇化建设资源的优化配置。提升新型城镇化建设资源的管理水平，提高资源利用效率。实施积极的区域开放政策，创造良好的外部投资环境。加大科技研发力度，改进技术水平以提升新型城镇化效率提升。
参考文献：
[1]李平，李颖.中国城镇化发展效率和制度创新路径[J].数量经济技术经济研究，2016（05）.
[2]张荣天，李传武.中部崛起背景下安徽省城镇化效率时空分异特征[J].地域研究与开发，2017（06）.
[3]陈立泰，梁超.环境约束下的中国城镇化效率及其影响因素研究[J].科研管理，2014（11）.
[4]谢永琴，曹怡品.基于DEA-SBM模型的中原城市群新型城镇化效率评价研究[J].城市发展研究，2018（02）.
[5]Tone K.A Slacks—based Measure of Efficiency in DEA Analysis[J].European Journal of Operational Research，2001（01）.
[6]Tone K.Dealing with Undesirable Outputs in DEA：A Slacks—based Measure（SBM）Approach[R].Grips Research Report Series，2003.
*基金项目：教育部人文社会科学青年基金项目（17YJC790097）;教育部人文社会科学青年基金项目（18YJCZH061）;河南省哲学社会科学规划项目（2017CJJ088）;河南省科技厅软科学项目（182400410158）;河南省教育厅人文社会科学研究一般项目（2017-ZZJH-190）;河南理工大学“研究和阐释党的十九大精神”专项立项项目（SJDZXZD-01）。
（作者单位：河南理工大学应急管理学院）