黄森++呙小明

摘要：文章運用三阶段DEA分析法，修正了环境变量与随机干扰等因素的影响，对 2011-2014年重庆市五大功能区域（包含38个区县）经济综合效率进行了实证分析。研究发现，近年来重庆五大功能区域整体经济综合效率持续上升，主要来自于纯技术层面的拉动；五大功能区域经过地方政府的宏观引导，互相之间经济发展逐渐协调，但是配置效率的下滑较大程度上阻碍了这一进程；五大功能区域内部区县经济综合效率已然形成独有的空间布局，相关部门在进行配置效率优化时，需要有针对性地制定政策。

关键词：重庆五大功能区域；三阶段DEA；综合效率；纯技术效率；配置效率

中图分类号：F0615文献标志码：A文章编号：

10085831（2017）05001013

效率与公平两者之间如何平衡，一直是国内外学术界关注的焦点问题。30多年来，中国经济的高速增长让全世界眼前一亮，但与此同时，高增长背后的区域发展差距、收入分配不平等等问题也十分值得人们深思。重庆作为西部地区唯一直辖市，长江上游地区制造业、金融中心，近年来随着经济发展的提速，人民生活水平有了显著提高。不过，由于历史及现实原因，重庆同样也无法避免当前全球经济发展所面临的“效率与公平”困局——重庆各区县之间经济差异较为明显，发展并不均衡。

根据Barro等的理论[1-2]，由于地区人均收入起始水平与人均收入增长速度呈负相关关系，因此随着经济的快速增长，发达地区与落后地区之间的收入差距将逐步缩小。很显然这一理论并不适用于当前的中国，实践证明在中国经济的高速发展过程中，如果单靠市场规律的自我调节来缩小地区间收入差距，往往很难实现。正是基于此等考虑，2013年9月13日至14日，中共重庆市委部署了重庆未来经济成长的新路径：五大功能区域战略。实施五大功能区域发展战略，不但有利于破除城乡分割的二元结构，也有益于解决区域、城乡间发展不平衡的问题。五大功能区域发展战略符合“分工与合作”理论，能够有效提高整体经济效率，促进各地区间经济的协调发展。那么五大功能区域经济发展效率具体如何？应该如何准确进行效率测算？不同功能区域效率提高是否会受到不同因素的影响？近年来不同功能区域之间效率趋同还是差距扩大？如果是趋同，我们应该采取什么策略进一步强化这种趋势，反之，又应该如何进行宏观引导？这些问题都值得深入探讨。因此，为促进重庆市五大功能区域协调可持续发展，系统性研究其经济发展效率很有必要。

一、相关文献综述

随着重庆五大功能区域概念的提出，许多学者逐渐开始从不同角度对其进行了深入、系统的研究。宁海涛[3]运用区域分工理论和空间结构理论，从区域协调的视角研究了重庆五大功能区域发展问题；郑婷[4]采用层次分析法、泰尔指数法和灰色预测法对重庆五大功能区域及区域内部的经济发展进行测度；孙兴华 [5]将五大功能区域与城镇化体系结合起来进行研究；陈文权[6]、叶玉霞[7]、韩璐[8]和曹华盛[9]等学者则从主体功能区域战略、人才支持、能源消耗等视角对重庆五大功能区域发展问题进行了研究。这些学者的研究为深入理解重庆五大功能区域发展情况提供了很大的帮助，其研究结论也具有很高理论价值与实用价值。但是就目前而言，我们发现重庆五大功能区域经济发展效率这一视角尚未有学者涉足，而这也为本文的进一步研究提供了空间。

效率是反映经济主体投入与产出之间关系的指标，在给定技术水平下，定量要素投入达到其潜在最大产出水平时，则称该经济主体的生产行为有效率；反之，则认为其无效率。效率的测算方法主要分为参数法和非参数法，参数法代表为SFA模型，非参数法代表为DEA模型，目前国内外学术界在进行效率测算时，常用DEA模型。近年来，DEA 模型得到不断扩充和改进，应用范围也越来越广。一部分学者将其运用到金融效率研究上[10-12]，一部分学者将其运用到区域经济研究上[13-15]，还有一部分学者将其运用到产业研究上[16-17]。

随着DEA相关研究越来越多，其不足之处也逐渐暴露了出来，那就是无法有效剔除环境因素和随机干扰影响。在此背景下，传统DEA模型逐渐发展成为三阶段DEA模型。三阶段DEA模型的优点在于能够有效剔除环境误差和随机干扰对样本效率测算的影响，因此越来越多的学者将其运用到区域经济发展效率研究中来。基于三阶段DEA模型，黄森[18]对2003-2007年间中国30个省级区域经济增长效率进行了实证分析，发现中国中东西部三地区经济发展综合效率逐渐提升，有了趋同趋势。李海东[19]在对中国各省市经济发展效率进行评价时，发现外生的环境和随机误差对中国经济效率影响很大，剔除此类因素前，三地区经济效率排名为：东部、西部和中部，而剔除这些因素后，经济效率高低次序变为西、东、中。李英[20]对2006-2013年黑龙江省林产工业经济效率和生态效率进行测算，发现经过三阶段DEA调整后，经济效率和生态效率具有明显差异，并按照调整后的效率提出了进一步优化产业发展的建议，即进行规模化发展。雒明敏 [21]、黄成南[22]、邓叔娟[23]等学者也运用三阶段DEA对不同产业、地区经济发展进行研究，均得出了较为统一的结论，那就是通过三阶段DEA模型剔除环境因素和随机干扰后，确实对效率测算值产生了很大的影响。

综上所述，重庆五大功能区域经济发展问题已引起了学者们的广泛关注，现有文献为本文研究提供了很好的理论参考。同时也注意到，关于重庆五大功能区域效率方面的研究，目前还没有出现，而且在进行效率测算上，三阶段DEA模型也比传统DEA模型更有优势。正是基于以上原因，本文将采用Fried等[24]所提出的三阶段DEA模型，对重庆市五大功能区域近年来经济发展的效率进行综合评价。

二、模型原理介绍

三阶段DEA模型是Fried等人在传统DEA模型基础上发展起来的，目的是为了剔除环境误差及其他随机项对DUM效率测算值的影响。本文运用三阶段DEA对五大功能区域经济发展效率进行测算的具体思路为：第一阶段，运用传统的DEA指数模型对2011-2014年重庆五大功能区域（含38个区县）经济效率进行测算并细分；第二阶段，将已分离出的投入偏移量通过随机前沿法进行调整，并以此重塑原有DUM投入项；第三阶段，将重塑的投入项带进原投入产出指标体系进行SE-DEA测算，此时计算出的重庆五大功能区域经济发展效率值就是剔除了环境因素与随机误差影响的结果。

（一）第一阶段： 传统DEA模型

DEA模型是在Farrell [25]生产效率理论基础上衍生而来的一种线性规划方法（Charnes[26]），较为常见的是CCR和BCC模型。CCR与BCC的区别在于，前者假设规模报酬不变，后者假设规模报酬变动。在进行效率测算时，CCR模型测算出来的效率值为综合效率，BCC模型测算出来的效率值为纯技术效率，两者关系如下所示：

综合效率=配置效率×纯技术效率

综合效率表示DUM实现既定产出下投入最小或者既定投入下产出最大的评价值；纯技术效率表示DUM自身纯粹技术属性的发挥程度；配置效率表示在生产过程中DUM自身资源配置是否有效的程度。

（二）第二阶段：建立SFA模型

剔除环境变量及随机干扰的影响，调整各DUM的原始投入数值。由第一阶段的测算结果，建立各投入变量的松弛变量数据值，然后对每一项投入的松弛变量建立一个SFA模型回归方程，将所有DUM调整到相同的环境条件或平台状态，以排除随机干扰项和环境变量的影响，得到调整后的各项投入，保证后续测算的准确性。

（三）第三阶段：调整后的超效率DEA模式

在第三阶段中，将第二阶段得到的修正投入值与原始产出值再次进行效率测算，这时测算的结果即为剔除环境误差影响的真实效率值。为了能够更好地比较和分析重庆五大功能区域经济效率发展情况，本文将采用超效率DEA法来进行第三阶段分析。

三、指标体系的建立与环境变量选取

基于重庆五大功能区域发展特点及数据的可获得性，本文将主要研究2011-2014年间重庆五大功能区域（含38个区县）本文五大功能区域经济综合效率分析是以各区县经济综合效率计算、整理后得到的。经济发展综合效率问题。

（一）效率评价指标体系的建立

根据凯恩斯国民收入决定理论，影响一个地区或国家经济发展的主要因素为：消费、资本、政府支出以及进出口。基于该理论，本文首先将社会消费总额、固定资本投入、政府公共投入等三者纳入投入指标体系中，同时由C-D函数可知，劳动力投入也在一定程度上影响经济主体的产出，因此本文也将其纳入。关于产出指标体系，本文依照当前学术界研究惯例，以地区GDP和人均可支配收入由于2011-2013年重庆38区县居民人均可支配收入并未有官方权威数据，本文以“城镇居民可支配收入+农村居民可支配收入的均值”来代替。来构建指标体系。

（二）环境变量指标体系构建

当前国内外学术界对于选取影响地区经济发展效率的环境变量并没有统一标准。本文以满足“分离假设”为前提，基于多方面的考虑，选择了以下环境变量：（1）对外开放度，该指标主要反映一个地区或国家经济发展的国际化程度。国内外关于对外开放度的研究较多，本文认为除了对外贸易外，投资也是一个很重要的内容。特别与其他省份不同，重庆市统计局报告了实际利用内资数据所谓实际利用内资是指，重庆市外、国内（不包含港、澳、台地区）的投资者在市区内以盈利为目，而从事的经济合作活动所流入的、实际到位的资金总额。，较单纯使用FDI更加科学。因此本文将以对外贸易依存度与市外投资依存度之和来衡量对外开放度。需要说明的是对外贸易依存度以重庆38个区县各自进出口总额占 GDP 的比重来衡量（根据当年的汇率进行美元/人民币折算），市外投资依存度则主要参考徐清军[27]、伞锋[28]等学者就对外投资依存度的计算模式进行构建，具体为重庆38个区县各自实际利用内资数额占GDP 的比重来衡量；（2）城镇化率，现有大量文献研究表明，城镇化率对地区经济发展有显著影响，本文采用非农人口与总人口之比来衡量该指标。需要说明的是，为保证研究的准确性，后文在二阶段分析时专门就城镇化率指标进行了稳健性检验；（3）城乡差距、区域收入差距问题一直是国内外学术界讨论的焦点问题，这一因素将在一定程度上影响整体经济发展的稳定，本文以城镇居民消费水平除以农村居民消费水平来衡量。需要说明的是，由于2011-2013年没有官方权威统计的城镇居民消费数据与农村居民消费数据，因此本文采用农村居民人均生活消费支出代替农村居民消费，城镇居民消費本文则采用以下方式进行计算：CJXFit=CJKZit×ε，其中，CJXFit表示第t年重庆i区县城镇居民消费，CJKZit表示第t年重庆i区县城镇居民可支配收入，ε表示折算系数，具体由2014年重庆i区县城镇居民消费与其镇居民可支配收入比值获得；（4）基础教育水平，该指标主要是描述一地区人力资本的基础培养能力，本文通过以下方式来定义，即表示每一位中（小）学老师能够指导的人数：

基础教育水平=地区总人口/（小学教师人数+中学教师人数）

（三）数据来源及相关说明

本文所需数据均来源于2012-2015年《重庆统计年鉴》及相关地区政府公报，这样保证了数据的准确性及权威性。相关说明主要有两点：其一，2011年12月27日，重庆市綦江区正式挂牌成立，万盛区和綦江县撤销并入其中，为了保证研究统计口径的一致性，本文将时间区间划定为2011-2014年。虽然綦江区是2011年挂牌成立，但是在2012年出版的《重庆统计年鉴2011》中已经将其口径进行了统一。其二，都市功能核心区域和都市功能拓展区域组成区县中均包含大渡口、江北、沙坪坝、九龙坡、南岸等五个地区，区别在于内环以内或内环以外的划分，由于当前获得此类数据的难度非常大，笔者在处理该问题时尝试按照比例估算法来进行，具体步骤为：首先通过2014年《重庆市国民经济和社会发展统计公报》2011-2013年《重庆市国民经济和社会发展统计公报》没有统计五大功能区域经济数据。得到都市功能核心区域及都市功能拓展区域各自GDP数据，然后用都市核心功能区域总GDP数值减去渝中区GDP数值得到数值A，都市功能拓展区域总GDP数值减去北碚、渝北区及巴南区GDP数值得到数值B，然后分别比上大渡口、江北、沙坪坝、九龙坡、南岸等五区GDP数值之和，得到α、β两个比例值，其中α表示五区内环以内地区经济数据折算指数，β则表示五区内环以外地区经济数据折算指数，最后本文按照α、β两个比例值，将原有五区经济数据进行拆分估算，并在DUM定义时将五区拆分为大渡口区（内）、大渡口区（外）、江北区（内）、江北区（外）、沙坪坝区（内）、沙坪坝区（外）、九龙坡区（内）、九龙坡区（外）、南岸区（内）和南岸区（外）共10个单元，因此本文DUM数量将由原来的38个变为43个，以此来解决后续数据处理问题。

四、重庆五大功能区域的效率评价与结果分析

（一）第一阶段分析

在不考虑环境变量与随机误差的前提下，本文运用 My DEA 10软件，以传统的 DEA模型对重庆市五大功能区域2011-2014 年间的经济发展效率进行测算（结果如表2所示，其中综合效率为CE，纯技术效率为TE，配置效率为AE）。

由表2可知，2011-2014年间都市核心功能区域综合效率长时期位居五区域之首，其综合效率始终维持高位，主要是受到纯技术效率和配置效率均处于效率前沿面的拉动，2012年之所以名次下滑，则是主要受到纯技术效率大幅下降的影响；都市功能拓展区域在考察期间其综合效率排名雷同于都市核心功能区域，两者差距也不大，其在五区域中排名徘徊在2～3名之间；城市发展新区域综合效率考察期间波动较大，2011和2014年，其综合效率在五区当中排名第三，2012年综合效率又跃居五区之首（主要得益于配置效率的大幅增加），2013年排名被渝东南生态保护区域超越，排名下滑到第四；渝东北生态涵养发展区域综合效率整体保持稳定，考察期间主要排名位于五区域当中的4～5之间，主要是受纯技术效率滞后的影响；渝东南生态保护区域在2011-2012年间，综合效率排名五区域之末，但是从2013年开始就有了明显改善，在纯技术效率明显增加的拉动下，综合效率有了显著提高，2013年综合效率成为五区域第一，2014年有所下降，回落到第四名。

综上所述，五大功能区域之间配置效率实际差距不大，主要差距就在于纯技术效率上，有些功能区域综合效率之所以下滑，很大程度是因为纯技术效率的下滑抵消了配置效率的上升。

（二）第二阶段分析结果

该阶段就是将社会消费总额、固定资本投入、政府公共投入和劳动力投入的松弛变量作为函數的被解释变量，选取对外开放度、城镇化率、城乡差距和基础教育水平作为解释变量，考察两组变量之间的相互关系。本文采用 Frontier 4.1软件进行计算，计量结果如表3所示。表3基于SFA的第二阶段估计结果（2014年）由于本文选取的是2011-2014年共计4年的数据，因此一共有4个SFA分析结果，由于篇幅有限，这里仅列出2014年结果，如果读者需要其他年份数据，可与笔者联系。

（1）对外开放度。该变量除了与劳动力投入项表现为不相关外，与其他三个投入项之间均表现出显著的负相关关系。这表明重庆五大功能区域自身的对外开放程度越高，越能促使内部各投入要素的有效利用，激发区域内的经济活力，从而提高整体经济综合效率。

（2）城镇化率。该变量与社会消费总额、政府公共投入之间表现出显著的负相关关系，表明提高城镇化率水平，能够有效地减少这两项投入冗余，提高效率；其与固定资本投入表现出显著正相关，则显示城镇化率的提升，将在一定程度上增加固定资本投入的浪费[29-30]。

（3）城乡差距。该变量与社会消费总额之间表现出显著负相关关系，表明城乡差距的扩大会减少对应投入项冗余；其与固定资本投入和政府公共投入项之间表现出显著正相关，则说明城乡差距越大，固定资本及政府公共投入在经济整体效率提升上的浪费就越多，因此缩小城乡差距很有必要。

（4）基础教育水平。该变量除了与劳动力投入项表现为不相关外，与其他三个投入项之间均表现出显著的正相关关系，这一点与预期的有所差别。本文认为随着教育普及率的提高，能够在一定程度上激发劳动力的学习效应，进而提升整体经济效率，但是研究结果显示教育水平的增加反而加大了社会消费总额、固定资本投入、政府公共投入这三项投入的冗余，这在一定程度上反映出中国教育资源配置的不合理，其增加将导致相应投入项的浪费。

需要说明的是，城镇化率是一个具有广泛含义的概念，而且根据不同研究目的该指标的定义也会存在差异。为保证文章研究的准确性和稳健性，按照国家统计局规定，以城镇常住人口占该地区常住总人口的比重再次设定城镇化率指标，并重新进行了二阶段的SFA回归，具体结果如表4所示。

通过比较表3和表4的结果可知，在更换了城镇化率指标的设定后，二阶段SFA计量结果各参数的符号和显著性均未随着城镇化率设定的改变而发生变化，因此表明该分析具有较好的一致性和稳定性。

综上所述，考察期间环境变量与四个投入项之间确实有着显著的相关性，因此对投入项进行二阶段调整十分有必要。

（三）第三阶段分析结果

在三阶段DEA模型的第三阶段，本文基于MyDea10软件，利用修正以后的数据重新计算2011-2014年重庆五大功能区域（含38个区县）的综合效率、纯技术效率和配置效率。需要说明的是，为了能够更好地比较分析，第三阶段本文采用了超效率DEA法。

由表2和表5的比较可以看出，在剔除了环境误差与随机变量影响后，重庆五大功能区域经济综合效率、纯技术效率及配置效率均有了显著改变。下面本文就调整后的三种效率进行分析。

（1）五大功能区域经济综合效率分析。经过三阶段DEA调整以后，2011-2014年间，重庆五大功能区域综合效率水平均有了显著提升。都市核心功能区域综合效率4年内均值达到了1213 8，位居五区域之首，都市功能拓展区域均值为1055 2，排名第二位，这两大功能区域在4年间综合效率总体呈现稳中有升的趋势；城市发展新区域综合效率均值为0906 1，排名五区域中的第三位，渝东南生态保护区域综合效率均值为0852 0，排名五区域中的第四名，渝东北生态涵养发展区域均值为0808 9，排名五区域中的第五位，这三大功能区域经济发展效率值在2011-2013年间呈现了缓慢上升趋势，其中2013年最显著，但是在2014年则出现了明显下滑。

（2）五大功能区域纯技术效率分析。经过调整后，2011-2014年间，重庆五大功能区域纯技术效率水平有了显著提升，五大功能区域总体上升幅度达到了1290%。都市核心功能区域纯技术效率4年内均值达到了1271 4，位居五区域之首；都市功能拓展区域纯技术效率均值为1110 6，排名第二位；渝东南生态保护区域纯技术效率均值为0995 4，排名五区域中的第三位；城市发展新区域和渝东北生态涵养发展区域的纯技术效率均值分别为0946 4和0929 7，排名分别为第四名和第五名。五大功能区域纯技术效率值在2011-2014年间整体表现出上升趋势，其中2014年纯技术效率提升最显著（当年有三大功能区域纯技术效率达到了效率最优界面）。

（3）五大功能区域配置效率分析。经过调整后，2011-2013年间，重庆五大功能区域配置效率水平变化同样较为显著。都市功能拓展区域配置效率4年内均值达到了0960 2，位居五区之首；城市发展新区域配置效率均值为0959 9，排名第二位；都市核心功能区域配置效率均值为0959 6，排名第三位；渝东北生态涵养发展区域和渝东南生态保护区域的配置效率均值分别为0875 2和0856 4，排名分别为第四名和第五名。五大功能区域经济发展配置效率值在2011-2013年间整体表现稳定趋势，但在2014年整体有明显下降，这很大程度上是受到全球宏观经济不景气的影响。

综上所述，2011-2014年间重庆五大功能区域经济发展综合效率有了显著提升，这主要得益于纯技术效率的逐年增长（相比而言，一阶段DEA显著低估了纯技术效率），其中2011-2013年间提升幅度最为明显，而 2014年受整体配置效率显著下滑影响，纯技术效率的正向作用很大程度被抵消掉了，导致五大功能区域经济综合效率呈现出普遍下降的趋势。需要强调的是，五大功能区域经济综合效率在2011-2013年间保持稳步增长且收敛的趋势，但受2014年配置效率下滑影响，这一收敛趋势明显被打断了。

（四）五大功能区域内部区县效率分析

前文考察了2011-2014年间重庆五大功能区域整体经济效率的发展情况，下面本文将进一步研究五大功能区域内在组成区县经济发展效率情况，以便更深层次地把握重庆五大功能区域经济发展规律。需要说明的是，为了能够更好地考核五大功能区域各自内部区县经济效率发展情况，本文将按照区县各自效率值高低划分为两个等级，即有效率（效率值大于等于1）用深色表示和无效率（效率值小于1）用浅色表示。

1都市核心功能区域

由图1可以看出，在考察期间，渝中区和九龙坡区（内）始终处于综合效率前沿面，大渡口区（内）除了2013年外，其余年份均表现为综合效率有效，沙坪坝区（内）在2013-2014年为综合效率有效，南岸区（内）在2012-2013年为综合效率有效，江北区（内）仅在2012年表现为综合效率有效。综上所述，都市核心功能区域综合效率始终维持五区域之首的原因主要是依靠渝中区和九龙坡（内）的支持，然后为大渡口区（内），接下来为沙坪坝区（内）和南岸区（内），最后为江北区（内）。2014年综合效率为无效的地区是江北区（内）和南岸区（内），其余地区均为有效率。

由表6可以看出：渝中区综合效率维持4年有效，一方面是纯技术效率稳定地保持在有效率，另一方面则主要是依靠配置效率的拉动，其配置效率4年间的平均值达到了1259 7；九龙坡区（内）是另外一个4年内保持综合效率有效的区，可以看出虽然其4年间也始终位于效率前沿面，但和渝中区比起來还是有明显差距。就效率组成成分而言，九龙坡区（内）综合效率保持有效主要是依靠纯技术效率的拉动，其配置效率在4年间并未达到有效，而且还有逐渐下降的趋势；大渡口区（内）在六区当中排名第三，综合效率4年内表现也较为不错，除了2013年为0964 7外，其余年份均为有效，其效率的主要贡献为纯技术效率，配置效率则有2年未达到有效；沙坪坝区（内）与南岸区（内）两者相差不大，考察期间均为2年有效，不过两区还是有不同之处。沙坪坝区（内）是2013-2014年表现为综合效率有效，而且表现出持续上升的态势，其主要拉动在于纯技术效率的提升；南岸区（内）为2012-2013年综合效率有效，其余年份综合效率也保持在091以上，整体态势呈现稳定趋势，其纯技术效率与配置效率波动不大；江北区除了2012年为综合效率有效外，其余年份均为无效，主要是因为配置效率的无效抵消了纯技术效率的拉动。

2都市功能拓展区域

由图2可以看出，在考察期间，九龙坡区（外）始终处于综合效率前沿面，大渡口区（外）、巴南区和渝北区为3年综合效率有效，北碚区、沙坪坝区（外）以及南岸区（外）为2年综合效率有效，江北区（外）为1年综合效率有效。2014年综合效率无效的地区为江北区（外）和南岸区（外），其余地区均为有效率。

表7为2011-2014年都市功能拓展区域经济效率值细分表，大渡口区（外）、江北区（外）、沙坪坝区（外）、九龙坡区（外）、南岸区（外）分析结果与表6中的大体相同（除了三类效率数据有所差异，整体趋势并无太大差别），此处不再重复。渝北区是都市功能拓展区域当中表现较为强势的地区之一，其综合效率从2012年开始就始终位于效率前沿面，而且表现出持续上升的态势，这主要得益于配置效率的上升；巴南区在考察期间有3年处于综合效率前沿面，整体较为稳定，其纯技术效率和配置效率的表现都较为稳定，纯技术效率要稍微优于配置效率；北碚区在2012和2014年为综合效率有效，除了2011年表现较差外，整体态势表现为缓慢上升后逐渐稳定的趋势，主要是因为其纯技术效率和配置效率都表现为缓慢上升趋势。

3城市发展新区域

由图3可以看出，考察期间綦江区始终处于综合效率前沿面，展现出了较好的经济发展潜力，涪陵区为3年综合效率有效，永川区为2年综合效率有效，铜梁区、璧山区、南川区和大足区在考察期间表现出1年综合效率有效，其余地区在2011-2014年中的经济发展综合效率则表现为无效。综上所述，考察期间城市发展新区综合效率主要是受到綦江区、涪陵区、永川区、铜梁区、璧山区、南川区和大足区等区县的正向拉动。2014年，综合效率有效的区县为涪陵区、永川区、綦江区，其余区县均为无效率。

由表8可知：綦江区综合效率维持4年有效，对城市发展新区的正向贡献率最高，其中纯技术效率水平较高是主要原因；涪陵区综合效率4年内表现也较为不错，除了2012年为0986 7外，其余年份均为有效，其效率的主要贡献为纯技术效率，配置效率整体表现稳定；永川区考察期间经济发展综合效率在2013-2014为有效，且表现出持续上升的态势，纯技术效率和配置效率的上升均起到了显著推动作用；铜梁区、璧山区、南川区和大足区在考察期间表现出1年综合效率有效，其中南川区和璧山区，两者综合效率波动主要受配置效率下降影响，而铜梁区和大足区则主要受纯技术效率下降影响；考察期间长寿区、江津区、合川区、潼南区以及荣昌区的经济发展综合效率均未能够实现最优化。