基于DEA的天津市产业转移效率分析.docx

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基于DEA的天津市产业转移效率分析

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摘要：本文选取天津市2007-2016年天津市16个区的面板数据，以工业增加值、税收收入为产出要素，以实际利用外商投资、实际利用内资、新增就业人数为投入要素，运用DEA模型测算了天津市产业转移效率。研究发现：天津市各区的产业转移综合效率普遍较低且经济落后地区的综合效率值普遍高于经济发达地区，技术进步率和生产率指数的均值小于1，呈现下降趋势。并根据分析结果提出相应的政策建议。

关键词：产业转移效率;DEA模型;天津市

引言

产业转移是一个国家或地区为优化产业结构、资源配置而跨区域地将部分或整体产业迁移到另一个国家或地区的经济行为和过程，是生产力进行空间转移的一种方式。产业转移是区域产业结构调整的重要途径，也是区域经济增长新的动力源。转出地实现产业结构升级和经济社会转型，转入地创造发展机会，实现经济的快速增长，为合理化转出地和转入地的产业结构发挥了重要的作用。

2015年中共中央政治局审议通过了《京津冀协同发展规划纲要》，首次将京津冀协同发展列为国家级重点战略，加快产业转型升级是其工作的重要部分。2019年，习总书记在京津冀协同发展座谈会上也强调以创新为驱动的产业升级是京津冀协同发展的重要路径，提出要“内部功能重组和向外疏解转移双向发力”。新形势下天津在承接国际、国内产业转移上面临着前所未有的机遇，根据统计资料显示，有多达249家世界500强企业在天津市各地区落户投资，在津外商投资企业多达1.5万家，实际利用外资为1795亿美元。但是天津在产业转移过程中也存在一定问题，产业转移的成果并没有达到理想效果，存在承接地承接的产业高级化层次不足、承接的产业存在结构趋同化问题、产业转移投资行业不均衡和环保把关不严格、污染严重等问题。在产业承接问题上，如何更加高效地承接北京和国外的产业转移，提高产业承接效率，对天津具有非常重要的意义，既可以提高社会资源的利用率。同时考察产业转移承接效率对经济增长的促进作用，对实现京津冀协同发展将起到至关重要的作用。

二、模型构建

（一）数据包络分析法（DEA）

DEA是一种基于相对效率的多投入多产出，对各DMU的效率进行评价的方法。该方法Charnesetal.（1978）首次提出，经过几十年的发展与运用，模型得到了不断丰富和完善。本文采取Bankeretal.（1984）提出的以投入为主导的BBC模型，表示如下：

（VRS），S-為松弛变量，S+为剩余变量，ε为无穷小量。BBC模型不仅能够计算综合效率指数，还可以将每个DMU的技术效率（TechnicalEfficiency，TE）、纯技术效率（PureTechnicalEfficiency，PTE）和规模效率（ScaleEfficiency）区分开来。其中，TE是指在既定产出下实现最小投入或者既定投入下的最大产出的能力;规模效率表示与规模有效点相比规模经济性的发挥程度;纯技术效率指的是剔除规模因素的技术效率。这三者之间的关系为：TE=PTE×SE.

三、指标选择和数据说明

考虑指标的经济含义和数据的可获得性，本文选取表示社会贡献的税收收入（万元）和表示企业增加值的工业增加值（亿元）作为产出指标，选择实际利用外商投资（亿元）、实际利用内资（亿元）、新增就业人数（万人）作为投入指标，其中实际利用外商投资额以当年人民币兑美元平均汇率折算为人民币。2018年天津市生产总值（GDP）更改统计口径，使得天津市各区的GDP出现较大幅度的调整，因此出于数据的连续性考虑，本文的时间跨度为2007-2016年，数据主要来源于2007-2016年《天津市统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》。

四、模型结果及分析

（一）DEA模型结果分析

产业转移效率测算结果分析由于篇幅有限，此处不列出所有年份的产业转移效率值，本文仅列出2007、2010、2013和2016四年的效率值以及这四年的平均值进行列示和比较，结果如表1所示。

由表1可知，从纵向观察可以看出，天津市各年的产业转移综合效率（下文均用TE代替）均值较低，均在0.5以下，处于明显的非有效状态，投入要素使用效率不高，与生产前沿面产出相比，实际产出与其差距相对来说较大。从横向看，静海区、西青区、北辰区的产业转移效率相对较高，特别是静海区，所有年份的TE值均为1达到DEA效率最优，表明其产业转移效果最佳，可能的原因在于其充分发挥其区位优势和平台资源优势。，其余地区的效率值都比较低，均处于明显的DEA无效状态。滨海新区的产业转移效率由高到低，经历先增长后降低的过程，在2010年时TE值为1，达到规模报酬不变状态，而后在2010年达到最优状态后效率值开始逐年下降，处于规模报酬递减，可能的原因在于滨海新区作为第一个国家综