1. 引言
伴随着贵州省经济的高速发展，贵州省城镇化水平也不断提升。在城镇化水平不断提升的过程中，投资起到了重要的作用。贵州省投资规模和投资效率成为影响城镇化建设的最主要因素。投资规模、投资结构是否合理，投资效率是否较高，决定着贵州省城镇化水平的提升。因此，贵州省在城镇化建设过程中，必须注重贵州省城镇化投资效率的提高。
2. 文献回顾
国内外学者对投资效率进行了深入地研究。早在上世纪二三十年代，国外学者提出了投资效率的概念。凯恩斯提出了“资本的边际效率”的概念，认为投资边际效率与投资量呈现反比例关系[1] 。索洛构建了最优增长模型，提出了投资收益率的概念以及计算公式，即：投资平均收益率等于消费增加量除于同期储蓄量[2] 。20世纪60年代初Jorgensen (1971) [3] 将新古典生产函数引入企业投资函数中，承认资本和劳动投入之间替代的可能性，产生了新古典投资理论。Tobin (1969) [4] 提出了著名的Tobin’ Q理论，衡量企业的投资效率。Wurgler (2000) [5] 认为资本应该是流向更需要它的地方，因此，产业间的资本配置，应该是从资本投入过度的行业，流向相对经济增长快而且资本存量尚不足或者不饱和的行业。Ahn (2003) [6] 发现如果在相同水平的投资下，获得经济增长更快的国家，那么其投资就更加有效率。Richardson (2006) [7] 通过投资期望模型分析了投资效率，运用投资期望模型中的残差来表示投资不足与过度投资，残差中小于零的部分表示投资不足，残差中大于零的部分表示过度投资。
国内学者对区域投资效率与城镇化建设投资效率进行了一些有益地探讨。吕颖毅(2010) [8] 构建了城镇化过程中基础设施投资效率的评价体系，采用数据包络缝隙方法(Data Envelopment Analysis，简称DEA)实证分析了湖南省1991~2007年城镇化过程中基础设施的投资效率，结果发现，2000年以后，湖南省基础设施建设的综合绩效和单项绩效都呈现降低趋势。张惠茹和李荣平(2010) [9] 基于DEA分析的C2R模型和C2GS2模型，实证测度了我国固定资产投资的技术有效性和规模有效性，并根据测度结果将我国31个省市区划分为五类。于娜娜(2013) [10] 运用DEA方法，从技术效率的角度，研究了西部地区城镇化建设的投资效率，结果显示2004~2011年西部地区城镇化建设投资效率不断上升，但是增幅不大。钟颖(2014) [11] 利用DEA分析方法评价了皖江城市带八个地级市基础设施的投资效率，评价结果显示，八个地级市的城市基础设施投资效益在纯技术效率和规模效率两个方面都达到了最佳状态。沈沛龙(2014) [12] 采用双对数模型，利用全样本回归方法，实证研究了政府基础设施投资效率，结果发现政府的能源基础设施投资、教育投资、水利基础设施投资在各个区域存在不均衡效应。郭斌等(2014) [13] 采用2007~2011年西安八个试点小城镇的基础设施投资数据，运用DEA方法从静态和动态两个方面对投资效率进行了评价，结果发现，八个小城镇基础设施投资总体上处于相对稳定的状态，但是尚未达到理想状态。
从以上学者的研究成果来看，国外学者对投资效率的研究非常深入，但是对城镇化投资效率的研究较少。国内学者对城镇化投资效率的研究大多数采用DEA方法。但是，对城镇化投资效率的时间趋势和行业差异研究较少。本文基于以上学者的研究，采用多种分析方法，实证分析贵州省城镇化建设的投资效率。本文采用增量资本–产出比(Incremental Capital-Output Ratio，简称ICOR)分析了贵州省城镇化投资效率的时间趋势；在DEA分析的基础上，借助Malmquist指数，分析了贵州省城镇化投资效率的行业差异。
3. 贵州省城镇化投资现状分析
3.1. 城镇化投资规模增长较快
贵州省固定资产投资总额和贵州省固定资产投资增长率如图1所示。从贵州省固定资产投资总额可以看出，最近二十年来，贵州省城镇化投资规模不断上升，由1994年的648.80亿元上涨到2012年的6112.37亿元，增长了8倍多。从贵州省固定资产投资增长率来看，从1994年至2012年期间，平均每年增长14.49%，远远高于贵州省GDP年均增长率。但是，贵州省城镇化投资每年的年增长率波动幅度较大，在1995年达到了29.7%，是历史峰值。然后降低，在2008年，降低到2.4%，是历史最低值。尽管贵州省城镇化投资增长率波动较大，但是投资规模的绝对值是不断上升的。因此，贵州省城镇化投资总量不断增长。
3.2. 投资结构不断优化
贵州省城镇化投资结构如图2和图3所示。从图2和图3可以看出，最近十年，贵州省城镇化投资结构不断优化。在第一、第二和第三产业的投资结构由2.16:29.28:43.37调整为0.88:17.30:55.56。第一产业和第二产业的投资比重不断下降，第三产业的投资比重逐渐上升。但是，从三个产业的城镇化投资总额来看，都呈不断上升的趋势。
3.3. 城镇化投资率较高
投资率通常是指一定时期(年度)内总投资占国内生产总值的比率，反映了一定时期内的投资水平。城镇化投资率可以采用如下公式计算：
(1)
贵州省城镇化投资率如图4所示。从图4可以发现，贵州省城镇化投资率较高，都处于44%以上。2008年以前，贵州省城镇化投资率小幅下降。2008年以后，贵州省城镇化投资率大幅上升，从2008年的45.19%快速上升到2013年的88.71%。这说明，从2008年开始，贵州省城镇化建设力度不断加大，基础设施、公共设施和扩大再生产的需求增加，导致贵州省城镇投资率快速上升。与全国投资率相比，除了
数据来源：《贵州统计年鉴(1995-2013)》及相关计算所得
Figure 1. A change trend of the investment scale of urbanization
图1. 城镇化投资规模变动趋势
数据来源：国家统计局网站
Figure 2. Investment structure of urbanization
图2. 城镇化投资结构
2008年至2010年，贵州省投资率低于全国投资率，其余年份，贵州省投资率水平都高于全国平均水平。
4. 贵州省城镇化投资效率实证分析
4.1. 城镇化投资效率的时间趋势分析
城镇化投资效率的时间趋势分析就是测量不同年份的投资效率。本文采用大多数学者常用的增量资本–产出比(ICOR)比例刻画贵州省的城镇化投资效率。增量资本–产出比表示增加单位总产出所需要的资
数据来源：根据国家统计局网站数据计算所得
Figure 3. A change trend of the investment structure of urbanization
图3. 城镇化投资结构变动趋势
数据来源：根据国家统计局网站数据计算所得
Figure 4. Investment rate of urbanization
图4. 城镇化投资率
本增量。这种方法能够分析在城镇化建设过程中资本被有效利用的程度。增量资本–产出比采用下式计算：
(2)
式中，
表示资本增量，
表示总产出增量。一般地，总产出常用国内生产总值表示；在不考虑固定资产折旧时，资本存量变动就等于投资总额
。因此，增量资本–产出比也可以由下式计算：
(3)
由式(3)可以看出，ICOR表示一个单位GDP的增加需要多少个单位的投资增量。所以，ICOR越大，表示投资效率越低。
本文采用式(3)计算了2003年至2013年贵州省和全国的增量资本–产出比，计算结果如图5所示。从图5可以看出，在2008年以前，贵州省增量资本–产出比数值较小，并且比较稳定，处于2~4之间，并且逐年下降。这说明，贵州省城镇化投资效率较高，并且不断提升。2008年以后，贵州省增量资本–产出比数值明显增大。2009年达到5.84，之后两年逐渐下降，从2011年开始，贵州省增量资本–产出比有大幅上升，到2013年，达到了6.15，是历史峰值。这说明，2008年以后，贵州省城镇化投资效率开始降低，尤其是2009年和2013年的投资效率最低；最近两年，贵州省城镇化投资效率呈下降趋势。与全国城镇化投资效率相比，除了2003年、20004年和2006年，贵州省其余年份的增量资本–产出比数值都比全国增量资本–产出比更低，说明大多数年份里，贵州省城镇化投资效率比全国城镇化投资效率更高。
4.2. 城镇化投资效率的行业差异
本文采用数据包络分析方法，借助Malmquist指数，分析贵州省城镇化投资效率的行业差异。Malmquist指数首先由瑞典经济学家Malmquist提出。Caves等(1982) [14] 定义了一个投入、一个产出，给予产出指标变量的Malmquist指数。Fare等(1994) [15] 进一步定义了第t期到第t + 1期的Malmquist指数：
(4)
式(4)中，
为时期t的投入产出量，
为时期t的生产点距离函数。若假设规模报酬不变，式(4)可以变形为：
(5)
其中，
，表示技术效率变化指数；
，表示技术变化指数。
若假设规模报酬可变，式(5)进一步变形为：
(6)
若Malmquist指数大于1，表示城镇化投资效率提高；若Malmquist指数小于1，表示城镇化投资效率降低；当Malmquist指数等于1，表示城镇化投资效率不变。
对于行业的划分，本文采用国家统计局在统计数据时采用的分类，将贵州省各行业分为19个行业，即：(1) 农、林、牧、渔业；(2) 采矿业；(3) 制造业；(4) 电力、燃气及水的生产和供应业；(5) 建筑业；(6) 交通运输、仓储和邮政业；(7) 信息传输计算机服务和软件业；(8) 批发和零售业；(9) 住宿和餐饮业；(10) 金融业；(11) 房地产业；(12) 租赁和商务服务业；(13) 科学研究、技术服务和地质勘查业；(14) 水利、环境和公共设施管理业；(15) 居民服务和其他服务业；(16) 教育；(17) 卫生、社会保障和社会福利业；(18) 文化、体育和娱乐业；(19) 公共管理和社会组织。
采用DEA方法，需要确定投入指标和产出指标。本文使用常用的指标。投入指标选择资金和劳动力，使用各行业固定资产投资额和各行业的年末在岗职工人数分别刻画资金和劳动力。产出指标选择各行业的生成总值。本文采用DEAP软件测算贵州省各行业的城镇化投资效率，即：测算Malmquist指数及其分解指数。测算结果如表1所示。从表1的测算结果可以看出，贵州省城镇化投资效率在样本区间提高了，每年的平均增长率为2.88%；但是，技术水平在样本区间降低了，这阻碍了城镇化投资效率的提升。
数据来源：根据国家统计局网站数据计算所得
Figure 5. A time trend of the investment efficiency of urbanization
图5. 城镇化投资效率的时间趋势
Table 1. Calculation results of industry investment efficiency
表1. 各行业投资效率测算结果
因此，贵州省城镇化建设效率的提升主要是由于技术效率的提升。
从表1还可以看出，在贵州省城镇化投资效率的行业差异上，Malmquist指数大于1的行业有11个，包括：采矿业，制造业，租赁和商务服务业，金融业，电力、燃气及水的生产和供应业，建筑业，交通运输、仓储和邮政业，科学研究、技术服务和地质勘查业，文化、体育和娱乐业，批发和零售业以及卫生、社会保障和社会福利业。这说明，这11个行业的城镇化建设投资效率提高了。其中，投资效率增长最快的是采矿业，每年平均增长率为20.46%；投资效率增长最慢的是社会保障和社会福利业，每年平均增长率仅仅为0.30%。Malmquist指数小于1的行业有8个，包括：农、林、牧、渔业，教育，水利、环境和公共设施管理业，公共管理和社会组织，住宿和餐饮业，房地产业，信息传输计算机服务和软件业，居民服务和其他服务业。这说明，这8个行业的城镇化建设投资效率降低了。
5. 结论
本文在对贵州省城镇化投资现状分析的基础上，采用增量资本–产出比(ICOR)实证分析了贵州省城镇化建设投资效率的时间趋势；利用数据包络分析方法，借助Malmquist指数，实证分析了贵州省城镇化投资效率的行业差异。实证结果发现，
第一，从贵州省城镇化建设投资效率的时间趋势来看，在2008年以前，贵州省城镇化投资效率较高，并且不断提升。2008年以后，贵州省城镇化投资效率开始降低，尤其是2009年和2013年的投资效率最低；最近两年，贵州省城镇化投资效率呈下降趋势。
第二，从贵州省城镇化投资效率的行业差异来看，Malmquist指数测算结果显示，贵州省城镇化投资效率在样本区间提高了，每年的平均增长率为2.88%；但是，技术水平在样本区间降低了，这阻碍了城镇化投资效率的提升。因此，贵州省城镇化建设投资效率的提升主要是由于技术效率的提升。在具体的行业差异上，有11个行业的城镇化建设投资效率提升了；有8个行业的城镇化建设投资效率降低了。
基金项目
贵州省哲学社会科学规划青年课题《贵州城镇化投融资体系构建研究》(14GZQN07)。