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    粵港澳大灣區(qū)城市群技術(shù)進步的差異性
    ——基于2007—2016年面板數(shù)據(jù)

    2019-10-18 09:42:02徐芳燕張芝婷
    關(guān)鍵詞:生產(chǎn)率粵港澳城市群

    徐芳燕 張芝婷

    (廣東外語外貿(mào)大學(xué) 經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院,廣東 廣州 510006)

    全面建設(shè)粵港澳大灣區(qū),已從促進經(jīng)濟合作發(fā)展的區(qū)域目標(biāo)上升至全面對外開放的國家戰(zhàn)略,關(guān)于粵港澳大灣區(qū)的研究也成為發(fā)展國家戰(zhàn)略的內(nèi)在需要。當(dāng)前關(guān)于灣區(qū)經(jīng)濟的國內(nèi)外研究成果頗豐,主要研究視角有:灣區(qū)經(jīng)濟動力演進機制研究(1)伍鳳蘭、陶一桃、申勇:《灣區(qū)經(jīng)濟演進的動力機制研究——國際案例與啟示》,《科技進步與對策》2015年第23期,第31-35頁。、灣區(qū)對外開放度研究(2)馬忠新、伍鳳蘭:《灣區(qū)經(jīng)濟表征及其開放機理發(fā)凡》,《改革》2016年第9期,第88-96頁。和灣區(qū)空間結(jié)構(gòu)研究(3)彭芳梅:《粵港澳大灣區(qū)及周邊城市經(jīng)濟空間聯(lián)系與空間結(jié)構(gòu)——基于改進引力模型與社會網(wǎng)絡(luò)分析的實證分析》,《經(jīng)濟地理》2017年第12期,第57-64頁。。這些研究成果為制定粵港澳大灣區(qū)城市群發(fā)展規(guī)劃,提供了豐富的理論依據(jù)和決策參考。但已有研究以定性和理論描述為主,實證研究較少,缺乏對灣區(qū)經(jīng)濟活動規(guī)律的深入挖掘,特別是缺乏技術(shù)進步方面的實證研究?;诖?,本文探討粵港澳大灣區(qū)城市群技術(shù)進步的差異性及其對灣區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響程度,為各城市依據(jù)該差異性發(fā)揮比較優(yōu)勢、促進灣區(qū)技術(shù)升級和實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考。

    一、文獻綜述

    內(nèi)生增長理論表明,技術(shù)進步是經(jīng)濟增長之源。Solow(1957)將技術(shù)進步定義為引起經(jīng)濟增長的因素中無法被勞動和資本投入解釋的部分(4)Solow R M, Technical Change and the Aggregate Production Function, Reviews of Economics and Statistics,1957, No.3, pp.312-320.。但是,簡單地將技術(shù)進步等同于索洛余值是不全面的,所以大部分學(xué)者將索洛余值稱為全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,TFP)。技術(shù)進步在全要素生產(chǎn)率的體現(xiàn)形式主要有技術(shù)引進和自主創(chuàng)新等方式(5)唐未兵、傅元海、王展祥:《技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)引進與經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變》,《經(jīng)濟研究》2014年第7期,第31-43頁。。技術(shù)進步是一種無形變量,數(shù)值無法直接衡量,目前有三種間接衡量法:一是通過全要素生產(chǎn)率來衡量;二是投入法,參考研究與開發(fā)的投入數(shù)據(jù);三是產(chǎn)出法,統(tǒng)計專利數(shù)目。關(guān)于粵港澳大灣區(qū)城市群研究與開發(fā)方面的投入數(shù)據(jù)不全面,故本文對投入法不作研究。產(chǎn)出法的弊端是專利數(shù)量并不能真實反映技術(shù)水平,多個低等級專利價值總和可能小于一個高等級專利價值,且有些領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新暫不授予專利權(quán)。因此,本文選擇第一種方法。Solow(1957)最早對全要素生產(chǎn)率進行核算,發(fā)展到現(xiàn)在主要有三種核算方法:索洛剩余法、對偶法和數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA)(6)Solow R M, Technical Change and the Aggregate Production Function, Reviews of Economics and Statistics,1957, No.3, pp.312-320.。索洛剩余法對前提假設(shè)有較強的約束條件,也存在著明顯缺陷(7)郭慶旺、趙志耘、賈俊雪:《中國省份經(jīng)濟的全要素生產(chǎn)率分析》,《世界經(jīng)濟》2005年第5期,第46-53頁。;對偶法需要獲得資本和勞動的收入份額以及租賃成本數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)很難獲取,主要靠估計;DEA方法不需要設(shè)定產(chǎn)出函數(shù)的具體形式,避免了較強的理論約束。除此之外,索洛剩余法和對偶法將全要素生產(chǎn)率等同于技術(shù)進步,忽略了技術(shù)效率的作用。DEA中的全要素生產(chǎn)率包括技術(shù)進步和技術(shù)效率,且將技術(shù)效率分成規(guī)模效率和純技術(shù)效率。隨機前沿模型雖然也能考慮到技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)率的影響(8)王志剛、龔六堂、陳玉宇:《地區(qū)間生產(chǎn)效率與全要素生產(chǎn)率增長率分解(1978—2003)》,《中國社會科學(xué)》2006年第2期,第55-66頁。,但基于各種原因,當(dāng)前應(yīng)用較少。因此,DEA方法是一種測算全要素生產(chǎn)率比較科學(xué)的方法,目前也得到許多國內(nèi)學(xué)者的廣泛應(yīng)用(9)鄭京海、胡鞍鋼:《中國改革時期省際生產(chǎn)率增長變化的實證分析(1979—2001年)》,《經(jīng)濟學(xué)》2005年第1期,第263-296頁。(10)岳書敬、劉朝明:《人力資本與區(qū)域全要素生產(chǎn)率分析》,《經(jīng)濟研究》2006年第4期,第90-96頁。(11)楊文舉:《技術(shù)效率、技術(shù)進步、資本深化與經(jīng)濟增長:基于DEA的經(jīng)驗分析》,《世界經(jīng)濟》2006年第5期,第73-83頁。。

    顏鵬飛等(2004)認(rèn)為,技術(shù)效率的提高是我國全要素生產(chǎn)率增長的主要原因,人力資本和制度因素是提高全要素生產(chǎn)率和技術(shù)效率的主要影響因素(12)顏鵬飛、王兵:《技術(shù)效率、技術(shù)進步與生產(chǎn)率增長:基于DEA的實證分析》,《經(jīng)濟研究》2004年第12期,第55-65頁。。舒元等(2007)認(rèn)為,技術(shù)進步對我國全要素生產(chǎn)率的增長起主要作用,而技術(shù)效率的下降會抑制全要素生產(chǎn)率的增長(13)舒元、才國偉:《我國省際技術(shù)進步及其空間擴散分析》,《經(jīng)濟研究》2007年第6期,第106-118頁。。李培(2007)研究發(fā)現(xiàn),1990—2004年,216個地級市的全要素生產(chǎn)率整體呈增長趨勢,不同地區(qū)的城市經(jīng)濟差異明顯且呈擴大趨勢(14)李培:《中國城市經(jīng)濟增長的效率與差異》,《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2007年第7期,第97-106頁。。劉秉鐮等(2009)認(rèn)為,1990—2006年,我國城市全要素生產(chǎn)率整體增加,但存在三個上升高峰和兩個下降波谷特征,生產(chǎn)率上升主要源于技術(shù)改進,技術(shù)效率變化起著拖累作用(15)劉秉鐮、李清彬:《中國城市全要素生產(chǎn)率的動態(tài)實證分析:1990—2006——基于DEA模型的Malmquist指數(shù)方法》,《南開經(jīng)濟研究》2009年第3期,第139-152頁。。邵軍等(2010)認(rèn)為,1999—2006年,我國城市全要素生產(chǎn)率存在連續(xù)下降現(xiàn)象,主要原因是技術(shù)進步水平下降,但同期技術(shù)效率水平有所上升(16)邵軍、徐康寧:《我國城市的生產(chǎn)率增長、效率改進與技術(shù)進步》,《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2010年第1期,第58-66頁。。

    綜上所述,已有文獻通過分解全要素生產(chǎn)率研究技術(shù)進步問題和區(qū)域差距的演變趨勢,但缺乏關(guān)于粵港澳大灣區(qū)城市群技術(shù)進步差異性的相關(guān)文獻?;浉郯拇鬄硡^(qū)是帶動經(jīng)濟發(fā)展的重要增長極和引領(lǐng)技術(shù)變革的領(lǐng)頭羊,而其城市群之間技術(shù)水平的差異性,對推動區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生影響。本文基于粵港澳大灣區(qū)11個城市2007—2016年的面板數(shù)據(jù),采取DEA方法測算城市群的全要素生產(chǎn)率及其技術(shù)進步的差異性。

    二、研究方法和變量選取

    (一)研究方法

    Charnes等(1978)最早提出DEA模型:構(gòu)建非參數(shù)最佳前沿,測算每個決策單元相對于生產(chǎn)前沿的效率,以分析每一個決策單元的技術(shù)進步和效率改進(17)Charnes A, Cooper W W, Rhodes E, Measuring the Efficiency of Decision Making Units, European Journal of Operational Research,1978, No.2, pp.429-444.。依據(jù)效率測量的不同方法,DEA模型可分成投入主導(dǎo)型、產(chǎn)出主導(dǎo)型和非導(dǎo)向型。投入主導(dǎo)型是指在產(chǎn)出不減少的情況下,達到技術(shù)有效時的最小化投入;產(chǎn)出主導(dǎo)型是指在投入不增加的情況下,達到技術(shù)有效時的最大化產(chǎn)出;非導(dǎo)向型則是同時從投入和產(chǎn)出兩個角度進行測量。考慮到產(chǎn)出的不可控性,本文采用投入主導(dǎo)型DEA模型進行分析。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)通過距離函數(shù)的比率計算投入產(chǎn)出效率,能從縱向分析不同時期城市全要素生產(chǎn)率的動態(tài)演變趨勢,有效彌補DEA在這方面的缺陷。根據(jù)Fare等(1994)(18)Fare R, Grosskopf S, Norris M, et al., Productivity Growth, Technical Progress and Efficiency Change in Industrialized Countries, American Economic Review,1994, No.1, pp.66-83.的研究,把Malmquist指數(shù)表示為:

    Mn(xt,yt,xt+1,yt+1)

    (1)

    其中,Mn表示城市n在t期到t+1期之間全要素生產(chǎn)率的變化情況,是兩個比值的幾何平均數(shù),反映出城市n在t期和t+1期技術(shù)水平下距離函數(shù)的變化比例。當(dāng)Malmquist指數(shù)大于1時,表明在t+1期城市n的全要素生產(chǎn)率水平較t期提升;當(dāng)Malmquist指數(shù)小于1時,表明城市n的全要素生產(chǎn)率水平發(fā)生下降;當(dāng)Malmquist指數(shù)等于1時,則表示生產(chǎn)率水平保持不變。在固定規(guī)模報酬的假設(shè)前提下,Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)還可以等價地表示為:

    Mn(xt,yt,xt+1,yt+1)

    =EFFCH×TECH

    (2)

    Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可進一步分解為效率改進指數(shù)(Efficiency Change Index,EFFCH)和技術(shù)進步(Technical Change Index,TECH)。EFFCH表示城市n從t期到t+1期的相對效率變化,反映出每個決策單元向最佳前沿面移動的幅度。TECH表示城市n從t期到t+1期技術(shù)水平的變化,通過測量t期和t+1期前沿面的移動程度反映出技術(shù)進步。

    (二)變量選取

    1.樣本選擇。本文研究對象為粵港澳大灣區(qū)城市群,具體為香港、澳門兩個特別行政區(qū)和廣州、深圳、珠海、佛山、惠州、東莞、中山、江門、肇慶,共11個城市,時間跨度為2007—2016年(19)由于澳門科技指標(biāo)編制的滯后性,其中較多的科技指標(biāo)公開數(shù)據(jù)目前仍是2016年及以前的數(shù)據(jù),基于數(shù)據(jù)的可得性,本文采用2007—2016年的數(shù)據(jù)。,所有數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國財政年鑒》和《中國城市統(tǒng)計年鑒》。 2.總產(chǎn)出。關(guān)于產(chǎn)出指標(biāo)的選取,國內(nèi)學(xué)者大多以 GDP作為城市經(jīng)濟研究的產(chǎn)出指標(biāo)。在研究國內(nèi)城市效率時,為使數(shù)據(jù)具有可比性,也多采用各省GDP平減指數(shù)對當(dāng)年GDP數(shù)據(jù)進行處理。但考慮到樣本都來自廣東省,同一省份各年度GDP平減指數(shù)一樣,且DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)是相對效率評估方法,只要樣本數(shù)據(jù)相對一致,不會影響研究結(jié)果,故本文直接采用各城市當(dāng)年GDP數(shù)據(jù)。在一定程度上,財政收入也能反映產(chǎn)出水平,且能防止GDP的特殊偏差,有利于得到更精確的結(jié)果。本文以財政收入替代地區(qū)生產(chǎn)總值作了穩(wěn)健性檢驗,不改變模型的結(jié)論。除了上述魯棒性檢驗結(jié)論之外,還用GMM方法作了穩(wěn)健性檢驗,結(jié)論仍然不變。故本文衡量各地區(qū)總產(chǎn)出的指標(biāo)為各個城市的地區(qū)生產(chǎn)總值和財政收入。

    3.勞動投入。勞動投入應(yīng)綜合考慮勞動人數(shù)、勞動時間和勞動效率等因素,基于數(shù)據(jù)的可得性,本文采用各市年末就業(yè)人數(shù)作為衡量勞動投入的指標(biāo),即各城市年末單位從業(yè)人員數(shù)、私營和個體從業(yè)人員數(shù)之和。

    4.資本投入。采取永續(xù)盤存法估算資本投入時,主要變量難以達成統(tǒng)一,會導(dǎo)致結(jié)果不一(20)張軍、章元:《對中國資本存量K的再估計》,《經(jīng)濟研究》2003年第7期,第35-43頁。。目前,資本存量估算的研究對象主要為全國或省際區(qū)域,而以城市為研究對象的資本存量估算較少有合理明確的參考指標(biāo)。本文所采取的DEA方法是一種測量相對效率的研究方法,當(dāng)各個研究對象保持相對統(tǒng)一,其結(jié)果偏差性就較小。所以,資本存量指標(biāo)選取的是各個城市每年的固定資產(chǎn)投資額。由于統(tǒng)計資料中缺乏香港和澳門固定資產(chǎn)投資額的數(shù)據(jù),本文采用固定資本形成總額替代。投入產(chǎn)出變量名稱和具體指標(biāo)見表1。

    表1 投入產(chǎn)出變量選擇

    三、實證分析

    (一)全要素生產(chǎn)率變化趨勢

    基于2007—2016年粵港澳大灣區(qū)城市群投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),運用Deap2.1軟件對各年份Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)進行測算和分解,反映全要素生產(chǎn)率年度變化趨勢(見表2)??傮w來看,樣本期內(nèi)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)上下波動,規(guī)律并不明顯,2007—2008年度的1.024與2015—2016年度的0.954相比,下降幅度不大。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)減去1后代表全要素生產(chǎn)率的變化情況,大于0表示上升,小于0表示下降,等于0表示不變。2007—2008年,全要素生產(chǎn)率的增長率為2.4%,2015—2016年變?yōu)?4.6%,期間最高值為2010—2011年的4.3%,最低值為2008—2009年的-6.2%。年度Malmquist指數(shù)的幾何平均值為0.987,即全要素生產(chǎn)率的年均增長率為-1.3%,表明生產(chǎn)率總體水平呈下降趨勢。進一步分析效率和技術(shù)進步變化的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),2007—2016年間技術(shù)效率變化指數(shù)的幾何平均值為0.984,即效率變化的增長率為-1.6%,從總體上看效率變化也呈下降趨勢。效率變化率最高值為14.1%,最低值為-28.5%,增減變化幅度較大。而樣本期內(nèi)年度技術(shù)進步指數(shù)均值為1.003,即年均技術(shù)進步增長率為0.3%,且前期上升、后期下降,上升幅度大于下降幅度,技術(shù)水平總體呈上升趨勢。期間,技術(shù)進步率最高值為45.1%,最低值為-24.8%?;浉郯拇鬄硡^(qū)城市群純技術(shù)效率和規(guī)模效率的變化情況不一致,前者隨著年份的變化大體呈下降趨勢,而后者總體呈上升趨勢。

    表2 粵港澳大灣區(qū)城市群平均Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解

    總之,2007年以來,粵港澳大灣區(qū)城市群全要素生產(chǎn)率下降的主要原因是效率水平下降。技術(shù)水平提升有利于全要素生產(chǎn)率增長,但效率水平下降抑制了生產(chǎn)率增長,且作用更大。近年來,粵港澳大灣區(qū)城市群在各級政府政策引領(lǐng)下,經(jīng)濟發(fā)展速度加快,各城市建設(shè)規(guī)模、投資規(guī)模都得到快速發(fā)展。表2中規(guī)模效率的提高也表明粵港澳大灣區(qū)城市群規(guī)模的擴大,但是城市投資仍屬粗放型,難以持續(xù)推動技術(shù)進步。自2013年以來,效率水平持續(xù)提升而技術(shù)進步水平下降,未來促進全要素生產(chǎn)率上升的關(guān)鍵還是在于推動技術(shù)進步。

    圖1為2007—2016年粵港澳大灣區(qū)城市群Malmquist生產(chǎn)率及其分解的技術(shù)進步和效率變化趨勢圖。技術(shù)進步和全要素生產(chǎn)率的變動趨勢較為相近,都是先上升后下降,而效率改進的變化趨勢與其相反,呈先降后升態(tài)勢,表明技術(shù)進步是粵港澳大灣區(qū)城市群全要素生產(chǎn)率得以改善的根本動力,而效率下降會對全要素生產(chǎn)率的改善產(chǎn)生抑制作用。

    圖1 Malmquist生產(chǎn)率及其分解

    (二)城市全要素生產(chǎn)率變化趨勢

    通過Deap2.1軟件計算得出2007—2016年粵港澳大灣區(qū)11個城市的平均Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解,反映各城市全要素生產(chǎn)率變化趨勢(見表3)。從總體上看,11個城市中有3個城市的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)大于1,分別為東莞、香港和澳門。全要素生產(chǎn)率增長最快的是澳門,增長率達5.5%,下降最多的是江門,增長率為-7.7%。從效率變化來看,深圳、香港和澳門的技術(shù)效率變化指數(shù)都為1,表示效率水平未發(fā)生變化。東莞的效率變化率最高,達2.4%;江門的效率變化率最低,為-7.4%。在技術(shù)進步水平方面,只有香港和澳門的技術(shù)水平在提高,其余城市都呈下降趨勢。澳門的技術(shù)進步率最高(5.5%),珠海最低(-0.8%),但最高值與最低值之間相差不大。在純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化方面,純技術(shù)效率變化指數(shù)的幾何平均值小于1,表示下降;所有城市的規(guī)模效率變化都呈上升趨勢。

    表3 粵港澳大灣區(qū)各城市Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解

    由此可見,粵港澳大灣區(qū)11個城市之間的全要素生產(chǎn)率差異明顯,主要原因在于技術(shù)進步存在差異性。區(qū)域差距是我國經(jīng)濟增長的一個顯著特征,這一點在粵港澳大灣區(qū)也顯而易見。技術(shù)進步有利于全要素生產(chǎn)率的改進,因此,減少粵港澳大灣區(qū)城市群全要素生產(chǎn)率差異性的關(guān)鍵在于縮小各城市技術(shù)進步水平的差距,共同推動技術(shù)進步。

    (三)城市群發(fā)展的收斂與差異分析

    基于DEA方法得出全要素生產(chǎn)率相對增長率的數(shù)據(jù),運用Eviews7.0計量軟件對粵港澳大灣區(qū)城市群的區(qū)域差異及趨勢特征進一步分析。本文將各城市初始年份(2007年)的全要素生產(chǎn)率設(shè)定為1,根據(jù)DEA方法測算出的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)計算出定基全要素生產(chǎn)率指數(shù),作為計量分析所需的數(shù)據(jù)。在實證研究中,本文將收斂分成σ收斂和β收斂。σ收斂根據(jù)各個城市在時間序列上的標(biāo)準(zhǔn)差來判斷,如果隨時間推移這一標(biāo)準(zhǔn)差不斷增加,表明在樣本期間內(nèi)各個城市呈現(xiàn)出發(fā)散趨勢,即不存在σ收斂;如果其標(biāo)準(zhǔn)差是隨時間下降的,表明存在σ收斂。圖2為2008—2016年粵港澳大灣區(qū)各城市定基全要素生產(chǎn)率指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差,可以看出標(biāo)準(zhǔn)差的趨勢:

    圖2 粵港澳大灣區(qū)各城市定基全要素

    2009年后下降,2012年后上升,而到2015年后再次出現(xiàn)下降。從總體上看,城市群不存在σ收斂。

    在檢驗粵港澳大灣區(qū)城市群全要素生產(chǎn)率是否存在β收斂時,本文參照彭國華(2005)(21)彭國華:《中國地區(qū)收入差距、全要素生產(chǎn)率及其收斂分析》,《經(jīng)濟研究》2005年第9期,第19-29頁。的研究,將模型設(shè)定為:

    d(lnTFPit)=α+β×lnTFPit-1+εit

    (3)

    其中,TFP表示定基全要素生產(chǎn)率指數(shù),d表示一階差分,α為常數(shù)項,β為收斂系數(shù),ε為隨機誤差項,i和t分別表示城市和時期。

    如果β大于0且在統(tǒng)計上顯著,表明城市群全要素生產(chǎn)率存在發(fā)散,如果β小于0且在統(tǒng)計上顯著,表明城市群全要素生產(chǎn)率存在條件β收斂特征。面板數(shù)據(jù)模型在回歸前需檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,一階差分后序列平穩(wěn),然后選擇固定效應(yīng)模型。對粵港澳大灣區(qū)城市群全要素生產(chǎn)率條件β收斂檢驗回歸結(jié)果(見表4)。

    表4 粵港澳大灣區(qū)城市群全要素生產(chǎn)率條件收斂檢驗和穩(wěn)健性檢驗

    注:*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著;括號內(nèi)的數(shù)值為t值。

    由表4的條件收斂檢驗結(jié)果可看出,系數(shù)β小于0,且在1%的水平上顯著,表明粵港澳大灣區(qū)城市群全要素生產(chǎn)率存在顯著的條件收斂,差距在逐漸縮小??紤]到式(3)可能存在內(nèi)生性問題,本文用廣義矩估計法(GMM,Generalized Method of Moments)進行穩(wěn)健性檢驗,增加變量的高階滯后項作為工具變量,具體形式如下:

    d(lnTFPit)=αd(lnTFPit-1)+β×lnTFPit-1+εit

    (4)

    具體回歸結(jié)果見表4的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果??梢钥闯?,系數(shù)β小于0,且在1%的水平上顯著,與原模型結(jié)果一致,表明原模型回歸結(jié)果穩(wěn)健。

    四、結(jié)論和建議

    (一)研究結(jié)論

    本文選擇粵港澳大灣區(qū)城市群作為研究對象,運用DEA模型的Malmquist指數(shù)方法,結(jié)合11個城市2007—2016年的面板數(shù)據(jù)進行分析,將粵港澳大灣區(qū)11個城市的全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)進步和技術(shù)效率,并進一步使用計量軟件分析區(qū)域發(fā)展的趨同與差異,得到如下結(jié)論。

    1.Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)上下波動,總體水平呈下降趨勢。從年度Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及分解結(jié)果來看,粵港澳大灣區(qū)城市群的全要素生產(chǎn)率的年均增長率為-1.3%;技術(shù)效率的增長率為-1.6%,最高值為14.1%,最低值為-28.5%,變化幅度較大。全要素生產(chǎn)率水平呈下降趨勢的主要原因是效率水平下降,而同期的技術(shù)水平有所提高。

    2.粵港澳大灣區(qū)11個城市之間的全要素生產(chǎn)率差異性明顯。從各城市Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解結(jié)果來看,在11個城市中,東莞、香港和澳門的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)大于1;全要素生產(chǎn)率增長最快的城市是澳門(5.5%),下降最快的城市是江門(-7.7%);從效率變化來看,深圳、香港和澳門的技術(shù)效率水平維持不變,東莞的效率變化率最高(2.4%),江門的最低(-7.4%);在技術(shù)進步水平方面,只有香港和澳門的技術(shù)水平在提高,其余城市都下降,技術(shù)進步率最高值為澳門(5.5%),最低值為珠海(-0.8%);在純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化方面,前者下降,后者呈上升趨勢。

    3.定基全要素生產(chǎn)率指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差先升后降且β條件收斂。從粵港澳大灣區(qū)城市群區(qū)域發(fā)展的趨同與差異分析的結(jié)果來看,全要素生產(chǎn)率條件β收斂檢驗回歸結(jié)果顯示系數(shù)β小于0,且在1%的水平上顯著,表明城市群不存在σ收斂,但存在顯著的條件收斂,表明區(qū)域差距在逐漸縮小。

    (二)政策建議

    1.推動城市群的技術(shù)進步,提高全要素生產(chǎn)率?;浉郯拇鬄硡^(qū)在推進技術(shù)升級過程中,應(yīng)該在保持技術(shù)水平提高的基礎(chǔ)上,注重技術(shù)效率的增長,深入挖掘技術(shù)效率對生產(chǎn)率的促進作用。承接香港、廣州、深圳、澳門核心城市的科技輻射,培養(yǎng)專業(yè)技術(shù)人才,建立環(huán)大灣區(qū)高科技產(chǎn)業(yè)帶。整合香港、澳門與珠三角的科技創(chuàng)新優(yōu)勢,帶動區(qū)域創(chuàng)新,共享科技創(chuàng)新成果。

    2.縮小各城市技術(shù)進步水平的差距,共同推動技術(shù)進步。粵港澳大灣區(qū)城市群在實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展過程中,對于技術(shù)進步水平上升的城市,如香港和澳門,應(yīng)該在保持技術(shù)水平進步的基礎(chǔ)上,著重加強對生產(chǎn)要素資源的合理配置,提高技術(shù)利用效率,實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展;而對于技術(shù)水平下降的城市,如廣州、深圳、珠海、佛山、惠州、東莞、中山、江門、肇慶9市,應(yīng)該側(cè)重構(gòu)建區(qū)域自主創(chuàng)新的制度管理環(huán)境,提升區(qū)域技術(shù)水平。

    3.增強大灣區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展,推動合作模式機制創(chuàng)新。發(fā)展快的城市應(yīng)帶動發(fā)展慢的城市,進一步縮小區(qū)域發(fā)展之間的差距。推動香港、廣州及深圳共同打造世界級的金融、貿(mào)易、航運和科技創(chuàng)新中心,鼓勵港澳企業(yè)到灣區(qū)內(nèi)非核心城市進行投資建設(shè)。

    總之,推動城市的技術(shù)進步,提高城市的技術(shù)水平,保證城市經(jīng)濟的長期持續(xù)發(fā)展,這是促進粵港澳大灣區(qū)城市群技術(shù)升級、實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵。由于資本數(shù)據(jù)、全要素生產(chǎn)率測算的方法不同,可能得出不同的結(jié)論,本文的研究價值在于為粵港澳大灣區(qū)的發(fā)展提供相關(guān)的理論依據(jù)。

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