중국 국가급신구의 도시 효율성 분석

An Efficiency Analysis of State-level New Areas’ Cities by the DEA

본 연구는 최근 중국 국가급신구로 지정된 도시가 효율적으로 운용되고 있는지 DEA분석을 하였다. 분석대상은 중국 국가급신구로 지정된 18개 도시를대상으로 하였으며 2005년에서 2014년까지 10년 간의 데이터를 사용하였다. 투입변수는 고정자산투자액, 취업자수, 도시건설용지면적을 사용하였으며 산출변수로는 1인당 RGDP, 재정수입, 소비규모, 상수도량, 전력사용량, 휴대폰사용자수, 공업용폐수처리량, 서비스업규모, 화물운송량, 무역수지를 사용하였다. 분석방법으로 CCR, BCC 모델 분석을 하였으며 DEA/window 분석을 병행하여정태적 분석의 한계점을 보완하였다. DEA/window 분석결과 텐진, 충칭, 시안, 구이양, 다롄, 창샤, 난징, 쿤밍, 하얼빈, 창춘, 난창 11개 도시가 비효율적인 도시로 분석되었다. 특히 충칭이 0.92, 쿤밍 0.89, 창춘이 0.88로 비효율적인 도시로 나타났다. 이들 지역은 소비 규모, 서비스업 규모, 주민생활 및 생태환경 분야가 미흡하여 비효율적인 것으로 분석되었다. 특히 충칭시의 경우 서비스업과 소비규모가 작고 쿤밍은 환경개선 미흡, 창춘은 무역수지가 낮아 비효율적인 도시인 것으로 나타났다. 향후 이 요소가 개선되어야 효율성이 향상될 것으로 예상된다.

The purpose of this paper is to measure and analyze the relative efficiency of State-level New Areas in China using Data Envelopment Analysis(DEA). The subject of the analysis is 18 State-level new areas, using the data for 10 years from 2005 to 2010. Input variables include fixed assets investment, number of employees, area of urban construction site. output variables are per capita RGDP, finance income, consumption scale, water supply volume, electricity consumption, number of mobile phone users, industrial wastewater treatment volume, size of service industry, freight transport, and trade balance. The efficiency of the areas is evaluated by CCR, BCC models. At the same time, DEA/window is conducted in order to compensate for limitation of static analysis. The result turned out that 11 cities are inefficient, named TianJin, ChongQing, XiAn, GuiYang, DaLian, ChangXia, NanJing, KunMing, HaErBin, NanChang city. The inefficiency of these 11 cities is stemmed from the inefficient in the lack of consumption scale, service industry scale, residents life, and ecological environment. In the case of ChongQing, KunMing, ChangChun, especially, the inefficiency comes from small scale in the service industry and consumption, the lack of environmental improvement, the low trade balance respectively. Thus, it is expected that efficiency will be improved if these factors are improved.