要素抑或效率驅(qū)動——來自江蘇省市縣經(jīng)濟增長的證據(jù)

孟令杰，李 婧，史雨萱，楊世盼

（南京理工大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，江蘇 南京210094）

一、引言

經(jīng)濟運行的重心已經(jīng)由過去關(guān)注總量的增長轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)展質(zhì)量的提升，在經(jīng)濟發(fā)展的驅(qū)動因素方面，正在逐漸發(fā)生變化，從高度依靠資本、勞動等要素驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)橐蕾嚾厣a(chǎn)率的提高。 在2008到2016 年間，江蘇省的工業(yè)經(jīng)濟增長率從13.7%降到6.9%，增長速度不斷減緩，提高經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量成為全省主要目標(biāo)。根據(jù)江蘇省GDP 分布狀況可知長期以來占比最高的為工業(yè)生產(chǎn)總值， 超過50%，所以深度剖析驅(qū)動工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵因素，能夠幫助江蘇改善經(jīng)濟發(fā)展方式、 提高經(jīng)濟發(fā)展效率。對比近十年蘇南、蘇中和蘇北的工業(yè)生產(chǎn)總值的變化狀況， 可以看出地區(qū)間經(jīng)濟差異逐年擴大。 從2018 年發(fā)布的全國百強縣名錄可知，江蘇省市縣綜合實力在全國范圍內(nèi)領(lǐng)先，但這些市縣在省內(nèi)分布不均，多數(shù)集中于蘇南區(qū)域，表明地區(qū)之間發(fā)展不平衡。

基于以上江蘇省經(jīng)濟發(fā)展的特征，又考慮到現(xiàn)有研究大多集中于全國或省際層面，得出的結(jié)論并不能夠很好地滿足地方的需要，因此本文將聚焦于工業(yè)經(jīng)濟的增長，著眼于市縣層面，探求江蘇省市縣工業(yè)經(jīng)濟增長的來源。

二、文獻綜述

我國自20 世紀(jì)80 年代開始探究效率問題，對TFP 的研究起步較晚， 已有的絕大多數(shù)研究成果均是參考海外學(xué)者提出的相關(guān)理論以及方法，多視角探索TFP 增長率及相關(guān)問題，并逐步細(xì)分到不同地區(qū)、行業(yè)中。

總體上看，國內(nèi)研究呈現(xiàn)以下特點：在研究方法上，大部分學(xué)者采用非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法研究工業(yè)TFP 及其分解指標(biāo)。21 世紀(jì)初國內(nèi)有部分學(xué)者運用DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法）方法測算我國各省份近三十年來的全要素生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)中國TFP 增長的主要源泉是技術(shù)效率的提高 （顏鵬飛和王兵，2004；章祥蓀和貴斌威，2008）。 對于分行業(yè)的研究，陳正其和吳彤琳（2018）測算了我國工業(yè)39 個行業(yè)的全要素生產(chǎn)率，研究發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)工業(yè)TFP 得以增長的關(guān)鍵因素是技術(shù)進步，而技術(shù)效率則為限制其增長的關(guān)鍵。

另有學(xué)者探究了經(jīng)濟增長受TFP 增長率及要素影響的狀況，雖然我國經(jīng)濟水平自改革開放以來逐步提升，然而在經(jīng)濟增長貢獻方面，TFP 的貢獻程度較低，經(jīng)濟增長對要素投入的依賴性更強（郭慶旺和賈俊雪，2005）。 在測度要素對經(jīng)濟增長的貢獻狀況時，索洛余值法被普遍采用（孫啟明等，2013）。也有學(xué)者細(xì)化研究范圍，利用中國264 個地級及以上城市的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)測算發(fā)現(xiàn)全國GDP 增長率主要與勞動增長率成正相關(guān)，其中東部地區(qū)經(jīng)濟增長主要與TFP 增長率有關(guān)，中西部地區(qū)則與固定資本存量有關(guān)（張自然，2014）。

目前，有關(guān)江蘇省工業(yè)行業(yè)TFP 增長的實證研究仍有所欠缺，其中針對要素或效率對經(jīng)濟增長的貢獻率的研究更為缺乏。 根據(jù)現(xiàn)有文獻可知，江蘇工業(yè)各細(xì)分行業(yè)在2010 年之前， 技術(shù)進步推動了TFP 的增長，而純技術(shù)效率則起抑制作用（萬興和范金2007；王郁晶和李剛，2009）。

在研究視角上，多數(shù)學(xué)者基于全國和省際層面的宏觀視角進行研究， 從市縣層面的研究較少，市縣作為工業(yè)更直接的載體， 更加貼近工業(yè)生產(chǎn)實際，宏觀層面的研究無法準(zhǔn)確地反映市縣間的具體差異。 因此，文章基于DEA-Malmquist 模型，首先收集整理了2008—2016 年江蘇省54 個市縣工業(yè)投入與產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)，測算江蘇省、三大區(qū)域以及各市縣的全要素生產(chǎn)率， 同時對TFP 進行分解，劃分為技術(shù)進步、技術(shù)效率兩類指標(biāo)，探求江蘇省市縣實現(xiàn)工業(yè)TFP 增長的驅(qū)動因素。 其次通過索洛余值法來計算貢獻率，判斷各市縣的經(jīng)濟增長是更多地依賴于要素投入還是效率水平，以此來評價各市縣的可持續(xù)發(fā)展能力。

三、研究方法與模型的選取

本研究選用參數(shù)法和非參數(shù)法作為分析工具。參數(shù)法進一步細(xì)分為隨機前沿分析法、計量經(jīng)濟學(xué)法等方法，而非參數(shù)法則主要涵蓋數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）以及指數(shù)法。 兩大類方法對比而言，后者摒棄了對具體的某種函數(shù)形式的事先假定、參數(shù)的有效性與合理性檢驗等問題，被普遍接受與運用。 本文以江蘇省54 個市縣（包括市轄區(qū)、縣級市與縣）為決策單元（DMU），由于地區(qū)數(shù)量眾多同時各有差異，不宜設(shè)定統(tǒng)一的函數(shù)形式，因此文章運用的是非參數(shù)分析法（Malmquist 指數(shù)法）。

首先測算全要素生產(chǎn)率，此后結(jié)合數(shù)據(jù)包絡(luò)分析理論（Charneset al.，1978）在生產(chǎn)率的測算中廣泛應(yīng)用進行分析。Malmquist 指數(shù)可劃分為兩類指標(biāo)的變化：一是技術(shù)效率的變化（EC）；二是生產(chǎn)技術(shù)的改變（TC）（Fare et al.，1992）。 本文將參照這種分解方式。

由于跨期參比會出現(xiàn)VRS-Malmquist （規(guī)模報酬可變）模型無可行解的問題，所以文章選擇基于產(chǎn)出導(dǎo)向的CCR 模型（規(guī)模報酬不變模型）計算得到相鄰聯(lián)合前沿參比（單一Malmquist 指數(shù)），可以用相鄰兩個時期的“DMU”聯(lián)合構(gòu)建共同的前沿，即無論被評價“DMU”為Kt=()還是Kt=()，其參考集均為Saj=Sk∪Sk+1={()}∪{()}。

由于采用了兩個時期的聯(lián)合共同前沿， 因此獲得的Malmquist 指數(shù)僅有一個， 無須再通過計算兩個生產(chǎn)率指數(shù)。然后取其幾何平均值的計算方式，即

Etu(t+1)(xt,yt)和Etu(t+1)(xt+1,yt+1)分別為K 在聯(lián)合共同前沿下的兩個時期的技術(shù)效率值。 雖然相鄰的兩期在計算Malmquist 指數(shù)時參考的是同一前沿， 但是兩期仍然有各自的前沿，效率變化（EC）的計算仍然采用各自的前沿：

Et(xt,yt)和Et+1(xt+1,yt+1)分別是K 在兩個時期采用各自前沿的技術(shù)效率值。 前沿t 與聯(lián)合前沿接近的程度可由來表示，前沿t+1 與聯(lián)合前沿接近的程度可由來表示， 比值越接近1，說明前沿t、前沿t+1 與聯(lián)合前沿越接近。 那么前沿t+1 與前沿t 相比，其變動情況則可以由兩個比值來表示：

對于Malmquist 指數(shù)， 可以將其細(xì)分成技術(shù)效率和技術(shù)變化兩方面：

在研究貢獻率方面，索洛借助余值法完成了對科技進步貢獻率的運算(Solow,1957)。 他將總產(chǎn)出中的資本、勞動力對經(jīng)濟增長的貢獻剝離出來，把余值部分視作技術(shù)進步帶來的經(jīng)濟貢獻，從而定量分析出技術(shù)進步的貢獻程度。 本文將采用索洛余值法對江蘇省工業(yè)經(jīng)濟增長中效率的驅(qū)動作用進行定量評價。

設(shè)產(chǎn)出增長型生產(chǎn)函數(shù)為：

（1）式中A 表示全要素生產(chǎn)率，K、L 分別為資本投入量和勞動力投入量。

將公式轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)函數(shù)形式，即：

其中，資本和勞動要素的產(chǎn)出彈性分別表示為α 和β，對（2）式兩邊取對數(shù)可得：

對（3）式求導(dǎo)得：

（4）式就是索洛增長速度方程。 式中，Y 代表工業(yè)經(jīng)濟增長率，K 代表資本投入增長率，L 代表勞動力投入增長率。 如果用μ 代表TFP 增長率，則上式可以表示為：Y=μ+αK+βL。

四、數(shù)據(jù)、指標(biāo)的處理選取與實證分析

本文以 《江蘇省統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及江蘇省各市的統(tǒng)計年鑒作為數(shù)據(jù)來源。 為了保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑的一致性，詳細(xì)的市縣名錄選擇以2016 年的最新劃分為標(biāo)準(zhǔn)， 全部樣本為2007年至2016 年間江蘇省的13 個市轄區(qū)及41 個縣級市或縣的數(shù)據(jù)。 把市轄區(qū)當(dāng)作行政區(qū)劃，行政級別等同于縣與縣級市，本文用地級市數(shù)據(jù)扣除縣與縣級市數(shù)據(jù)得到各個市轄區(qū)樣本數(shù)據(jù)，其中由于2016年南京市不再劃分縣或縣級市，故將南京市的數(shù)據(jù)作為南京市轄區(qū)的樣本數(shù)據(jù)一同處理。

（一）數(shù)據(jù)、指標(biāo)的選取處理

在選取和處理方面確定兩個指標(biāo)：一是產(chǎn)出指標(biāo)。 把不同市縣的工業(yè)生產(chǎn)總值當(dāng)作產(chǎn)出指標(biāo)，并經(jīng)過生產(chǎn)總值指數(shù)將其轉(zhuǎn)化成以2005 年為基期的不變價格的工業(yè)生產(chǎn)總值。 二是投入指標(biāo)。 在勞動力投入指標(biāo)上選用的是工業(yè)企業(yè)年平均從業(yè)人數(shù)，將上一年年末工業(yè)資產(chǎn)合計作為下一年資本投入指標(biāo)。 運用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)對工業(yè)資產(chǎn)合計數(shù)據(jù)進行平減運算，調(diào)整為2005 年不變價格。

（二）實證分析結(jié)果

本文通過測算江蘇省各市縣、地區(qū)以及全省的全要素生產(chǎn)率， 得到效率對工業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻率，用這一指標(biāo)來度量是要素抑或效率驅(qū)動江蘇省的經(jīng)濟增長。

1.江蘇省經(jīng)濟增長的投入產(chǎn)出分析。 在研究要素與效率對工業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻程度之前，首先分析省及三大區(qū)域的要素增長率和經(jīng)濟增長率的特點，各要素及經(jīng)濟增長率如圖1、圖2 和圖3 所示。

圖1 工業(yè)資產(chǎn)投入增長率

圖2 工業(yè)企業(yè)勞動力投入增長率

從圖1 和圖2 所示的各地區(qū)資產(chǎn)和勞動力投入增長率的變化情況來看，2008—2011 年均呈現(xiàn)先增后減的趨勢。 因受到金融危機的影響，資產(chǎn)投入增長率在2009 年后趨于下降， 勞動力增長率在2010 年后大幅降低。 2011 年以后， 兩者又開始回升，2012 年之后又處于波動下降的趨勢。

圖3 江蘇省及三大區(qū)域工業(yè)經(jīng)濟增長率

從圖3 所示的工業(yè)經(jīng)濟增長率的角度出發(fā)，在2008 到2011 年間，該省表現(xiàn)出先減后增的趨勢，這一趨勢恰好同要素增長率的變化相反。2011 年以后又開始波動下降，在2014—2016 年期間有所放緩，趨于穩(wěn)定，維持在4%～7%間，這與江蘇省工業(yè)經(jīng)濟正由高速度增長向高質(zhì)量增長轉(zhuǎn)變有關(guān)。 縱觀蘇北和蘇中地區(qū)的工業(yè)經(jīng)濟增長率， 均高于平均水平，而蘇南卻低于平均水平，說明江蘇省工業(yè)經(jīng)濟增長關(guān)鍵依靠蘇北和蘇中。 在2008—2009 年和2013—2014 年間，工業(yè)經(jīng)濟增長速度均明顯下降，前者是因為金融危機引起的國際資本流動影響了工業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，后者還需要通過分析工業(yè)經(jīng)濟增長的驅(qū)動因素得出。

對比2008—2011 年的投入與產(chǎn)出的增長率變化情況可以發(fā)現(xiàn)，在2010 年之前，要素增長率的提高不能帶來經(jīng)濟增長率的上升。 表明江蘇省過多依賴要素投入來推進工業(yè)經(jīng)濟的增長，而表現(xiàn)出經(jīng)濟增長效率低下。 可以認(rèn)為，金融危機引起了大量國際資本的撤出，即使江蘇省自身逐年增加要素投入量，但相比于國際水平，仍然效率偏低。2011 年的數(shù)據(jù)變化表明要素增長率下降明顯，而江蘇省整體工業(yè)經(jīng)濟增長率走勢平穩(wěn)，這可能與危機的影響消失有關(guān)， 同時表明江蘇省的應(yīng)對發(fā)展策略富有成效，各區(qū)域的工業(yè)經(jīng)濟增長逐漸從依靠要素驅(qū)動轉(zhuǎn)向效率提升。

2.TFP 變化結(jié)構(gòu)分析

（1）江蘇省工業(yè)TFP 變動分析。 表1 展示了通過運算54 個DMU 的幾何平均數(shù)獲得的江蘇工業(yè)經(jīng)濟TFP 以及相關(guān)分解指標(biāo)，9 年TFP 的平均增長率是-0.5%，有下跌的跡象。 技術(shù)進步、技術(shù)效率平均數(shù)值分別是-1.1%、0.6%。

表1 江蘇省工業(yè)不同年份全要素生產(chǎn)率及其分解（2008—2016 年）

可以發(fā)現(xiàn)江蘇省工業(yè)的技術(shù)進步幾乎與技術(shù)效率呈反向變動，說明江蘇省在技術(shù)改造、產(chǎn)業(yè)升級和改善生產(chǎn)狀況、提升管理水平的兩方面不能做到有效協(xié)調(diào)。 尤其是在2011—2013 年間，技術(shù)進步由1.255 瞬間下跌到0.828，而技術(shù)效率由0.816 瞬間上升到1.242， 巨大的反差可能是由于江蘇省工業(yè)企業(yè)開始注重管理水平的提高，但在有效整合資源時忽略了技術(shù)進步的提高。

（2）三大區(qū)域工業(yè)TFP 變動分析。 參照表2 中Malmquist 指數(shù)及其分解指標(biāo)，能夠發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)的TFP 的增長狀況差異較大。 由于技術(shù)進步的貢獻水平低（平均增長率僅為-4%），蘇北地區(qū)的TFP 平均增長率僅為-3.8%。 這表明在此期間，蘇北地區(qū)開始注重資源的有效整合和技術(shù)的充分利用，然而卻忽視了自身的技術(shù)改造和產(chǎn)業(yè)升級。 而蘇南地區(qū)由于技術(shù)進步與技術(shù)效率的增長，其平均TFP 增長率約為3.9%，其中技術(shù)進步的貢獻更顯著，技術(shù)效率有待進一步提升。 蘇中地區(qū)的平均TFP 增長率約為0.8%，得益于技術(shù)效率的提高，說明蘇中地區(qū)在科技進步等方面還有待加強。

這些與李剛（2010）的研究結(jié)論相吻合，在工業(yè)經(jīng)濟全要素增長方面，不同地區(qū)保持不同特色。 蘇北地區(qū)處于工業(yè)化初期， 盡管早在2006 年江蘇便提出了南北掛鉤以及產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移，但蘇北地區(qū)仍未呈現(xiàn)技術(shù)進步帶來的增長。 蘇南地區(qū)已經(jīng)進入后工業(yè)化階段，具有技術(shù)水平先進、穩(wěn)定性強等特征。蘇中地區(qū)當(dāng)前正處在工業(yè)化上升時期，該地區(qū)的技術(shù)效率正穩(wěn)步提升。

（3）各市縣工業(yè)TFP 變動分析。 在江蘇省各市縣工業(yè)全要素生產(chǎn)率平均值及其分解指標(biāo)的基礎(chǔ)上，我們可以發(fā)現(xiàn)：其一，蘇北地區(qū)各市縣工業(yè)TFP平均增長率為負(fù)值的比例高達72%， 蘇中地區(qū)約為28.6%，而蘇南地區(qū)僅為13.3%，其中TFP 平均增長率最高的是蘇州張家港市（7.76%）。 蘇北的多數(shù)市縣較落后的主要原因可能是蘇北工業(yè)起步較晚，技術(shù)進步、產(chǎn)業(yè)集中度等方面還落后于蘇南地區(qū)。 其二， 從TFP 增長的推動力方面來看， 蘇北地區(qū)有76%的市縣主要依靠技術(shù)效率推動TFP 增長，主要是由于有52%的市縣技術(shù)效率為負(fù)增長，但其下降幅度仍然小于技術(shù)進步的年均下降率。 蘇南地區(qū)為33.3%，雖然注重改善技術(shù)效率，但效果不顯著，主要依靠技術(shù)進步推動TFP 增長。 蘇中地區(qū)為57.1%，有42.9%的市縣技術(shù)進步為負(fù)增長，這需要在改善管理水平的同時注意技術(shù)的改進。

3.效率貢獻率分析。 本部分是對效率貢獻率的計算分析，圖4 即為江蘇省及三大區(qū)域的TFP 貢獻率。 整體來看，在2008—2016 年期間江蘇省的TFP貢獻率波動較大。TFP 貢獻率從2008 年的24.6%下降到2010 年的-72.3%后，在2011 年又快速增加到44.9%。 此后呈波動下降趨勢，在2014 年又開始變?yōu)樨?fù)值，可見從全省角度來看，全要素生產(chǎn)率作為生產(chǎn)效率，對于全省部分地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟增長的驅(qū)動作用表現(xiàn)并不顯著，主要以要素驅(qū)動為主，原因可能是各地區(qū)內(nèi)部差異較大，導(dǎo)致總體效率水平無明顯提升。

根據(jù)圖4 還可以看出各區(qū)域TFP 貢獻率存在差距。 蘇南和蘇中的TFP 貢獻率普遍高于平均水平， 其中蘇南地區(qū)在2011 年以后TFP 貢獻率幾乎都超過50%，并且未來有超過100%的趨勢，即蘇南地區(qū)主要是依靠效率驅(qū)動工業(yè)經(jīng)濟增長。 蘇中地區(qū)的TFP 貢獻率在2013 年達到最高值60.9%后開始下降，直到2015 年以后才逐步回升。 而蘇北地區(qū)的TFP 貢獻率一直低于平均水平且?guī)缀醵紴樨?fù)值，未來仍有下降趨勢，這說明蘇北的TFP 長期保持在負(fù)增長的狀態(tài)，生產(chǎn)效率不能顯著提高?？梢钥偨Y(jié)得出蘇中、 蘇北的工業(yè)經(jīng)濟增長主要來源于要素的投入的結(jié)論。

表2 江蘇省三大區(qū)域工業(yè)不同年份全要素生產(chǎn)率及其分解指標(biāo)（2008—2016 年）

圖4 江蘇省及三大區(qū)域TFP 貢獻率

在江蘇各市縣TFP 增長率對工業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻率基礎(chǔ)上，我們對比可以發(fā)現(xiàn)大部分市轄區(qū)效率驅(qū)動經(jīng)濟的能力高于多數(shù)縣或縣級市，多年處于高效率驅(qū)動水平。 而縣與縣級市的數(shù)據(jù)普遍為負(fù)值，這表明在多數(shù)縣與縣級市，效率不僅沒有起到驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展的作用，在一定程度上還限制了經(jīng)濟發(fā)展。 圖5 和圖6 分別描繪了2 類典型市縣的貢獻率水平，即要素驅(qū)動型與效率驅(qū)動型，表明了各市縣效率貢獻率差異明顯。

據(jù)統(tǒng)計，在2008 到2016 年間，蘇北地區(qū)各市縣各年份的TFP 貢獻率為負(fù)值的比例高達60%，蘇中地區(qū)將近40%，而蘇南地區(qū)只有不到20%。 由此可見， 蘇北和蘇中地區(qū)呈現(xiàn)大面積效率低下的現(xiàn)象，而蘇南地區(qū)普遍表現(xiàn)出較高的效率水平。 從變化趨勢可以看出，在2008 年到2010 年，全省的TFP貢獻率大幅降低，2011 年才開始回升。顯然，受金融危機引發(fā)的國際資本流動的影響，江蘇省的實體經(jīng)濟也遭遇了發(fā)展危機。

圖5 蘇南地區(qū)縣級市的效率貢獻率

圖6 蘇北地區(qū)縣的效率貢獻率

參照2018 年《中國縣域經(jīng)濟發(fā)展報告(2018)》暨全國百強縣案例報告，可以看出縣域經(jīng)濟增速表現(xiàn)出總體回升的態(tài)勢，但也存在分化的現(xiàn)象。蘇州、無錫和常州市縣的平均TFP 貢獻率均大于50%， 其中有5個市縣包攬了全國縣域經(jīng)濟綜合競爭力百強縣12018 年全國綜合實力百強縣江蘇省市縣排名：1 昆山市、2 江陰市、3 張家港市、4 常熟市、5 太倉市、9 宜興市、17 海門市、21啟東市、25 如皋市、26 丹陽市、29 海安市、31 溧陽市、32 泰興市、33 靖江市。的前五名， 在一定程度上可以印證蘇南的市縣實力較強， 這與其高效率的驅(qū)動水平密不可分。 蘇中的南通市主要是以要素驅(qū)動經(jīng)濟增長為主， 效率正向驅(qū)動作用較弱，而揚州和泰州市縣的TFP 貢獻率波動較大， 而且大多數(shù)年份處于反向驅(qū)動狀態(tài)。 蘇北市縣的平均工業(yè)經(jīng)濟增長率高于蘇南和蘇中地區(qū)， 然而從2008—2016 年的TFP貢獻率來看，呈現(xiàn)大面積負(fù)值，高經(jīng)濟增長率伴隨著低效率貢獻率， 表明蘇北市縣工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展呈要素驅(qū)動模式， 而且資源投入量增加的同時效率水平卻降低，基本都起到反向驅(qū)動作用，即資源的有效利用程度不高。

根據(jù)以上分析，總結(jié)認(rèn)為21 世紀(jì)以來，江蘇省統(tǒng)籌實施區(qū)域共同發(fā)展戰(zhàn)略，強化分類指導(dǎo)，改善生產(chǎn)力布局，為了振興蘇北和蘇中投入了大量的勞動力、物資、資本等要素。 而蘇南地區(qū)的工業(yè)經(jīng)濟基礎(chǔ)較好， 又抓住了國際資本向長三角集聚的機遇，加強對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，確保經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量得到提升， 使得經(jīng)濟高效增長。 將工業(yè)經(jīng)濟增長率與TFP貢獻率的對比可以發(fā)現(xiàn)，蘇南雖然經(jīng)濟增長率居于低位，但其效率驅(qū)動能力高，能夠有效利用固有的資源，而蘇中、蘇北的經(jīng)濟增長受益于各類要素的投入，但卻無法充分高效地利用這些要素產(chǎn)生更高的經(jīng)濟效益。

五、結(jié)論與建議

本文利用2008—2016 年江蘇各市縣的面板數(shù)據(jù)，運用基于DEA 的Malmquist 指數(shù)法完成了對各地區(qū)的全要素生產(chǎn)率的計算，并將TFP 分解為技術(shù)效率和技術(shù)進步兩類指標(biāo)來分析TFP 變化的驅(qū)動因素。 又借助索洛余值法計算出效率的貢獻率，來判斷各地區(qū)是要素驅(qū)動型經(jīng)濟還是效率驅(qū)動型經(jīng)濟，得出以下相關(guān)結(jié)論：

總體而言，2008—2016 年間江蘇省TFP 貢獻率波動較大，平均TFP 增長率為0.5%，效率貢獻率僅為-6.3%， 為要素驅(qū)動型。 但省內(nèi)地區(qū)分化比較嚴(yán)重： 雖然蘇南的工業(yè)經(jīng)濟增長率處于最低水平，但其效率貢獻率最高， 近些年平均水平均超過50%，屬于效率驅(qū)動型經(jīng)濟，經(jīng)過TFP 指標(biāo)分解可知高效率歸因于技術(shù)進步水平的提高。 而蘇北、蘇中地區(qū)相反，效率貢獻率均在40%以下甚至為負(fù)數(shù)，表明這兩大區(qū)域?qū)儆谝仳?qū)動型經(jīng)濟，這些地區(qū)的工業(yè)經(jīng)濟增長均依靠大量要素的投入。 從市縣層面來看，在TFP 貢獻率方面，各市縣差異很大，屬于全國綜合經(jīng)濟競爭實力百強縣的市縣，其效率驅(qū)動經(jīng)濟增長的作用更加顯著，然而還有很多較落后的地區(qū)效率貢獻率為負(fù)。 此外，大部分地級市市轄區(qū)的效率較高，基本屬于效率驅(qū)動型經(jīng)濟。

綜合上述研究可知， 省內(nèi)各地區(qū)經(jīng)濟增長的驅(qū)動因素差異明顯。 為了改善各地區(qū)發(fā)展不均衡的現(xiàn)狀，需要推動經(jīng)濟增長效率的提升和可持續(xù)發(fā)展水平的提高，省及各地區(qū)政府應(yīng)該加大科技投入來提高技術(shù)進步水平。 尤其是針對以要素驅(qū)動為主的蘇北、蘇中地區(qū)，以提高技術(shù)效率為工作重點，著眼于技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用的推廣，逐步改善江蘇省驅(qū)動經(jīng)濟增長的動力，實現(xiàn)從要素驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)樾黍?qū)動的發(fā)展模式。