粵港澳大灣區(qū)制造業(yè)要素集聚與創(chuàng)新效率聯(lián)動研究

張向榮

1（深圳大學中國經(jīng)濟特區(qū)理論研究中心， 深圳 518031）2（深圳市科技開發(fā)交流中心， 深圳 518031）

引言

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學中最顯著的地理特征問題即為產(chǎn)業(yè)集聚問題。波特認為，產(chǎn)業(yè)的空間集聚是構建一國（地區(qū)）核心競爭優(yōu)勢的主要因素。隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展，中國制造業(yè)的空間格局形成了明顯的“東傾”現(xiàn)象，并通過規(guī)模經(jīng)濟和學習效應顯著促進了沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，在這一過程中，粵港澳大灣區(qū)作為擁有我國最發(fā)達城市群、世界級海港群和空港區(qū)的代表性東部區(qū)域，實現(xiàn)了經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的騰飛［1］。但進入21 世紀后，中國東部沿海地區(qū)制造業(yè)的“產(chǎn)業(yè)同構”現(xiàn)象越發(fā)嚴重，謝子遠和吳麗娟（2017）指出，制造業(yè)資本、人力及技術要素的過度集聚，不僅導致了管理成本的迅速上升，也因為產(chǎn)品的同質(zhì)化降低了制造業(yè)的邊際利潤，出現(xiàn)了非均衡發(fā)展下的“擁擠效應”，嚴重削弱了我國整體產(chǎn)業(yè)競爭力，使得相關區(qū)域制造業(yè)發(fā)展陷入瓶頸［2］。對粵港澳大灣區(qū)而言，如何調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構，實現(xiàn)城市間合理的要素分配和產(chǎn)業(yè)分工，將成為實現(xiàn)粵港澳大灣區(qū)未來突破式發(fā)展的核心問題。

創(chuàng)新是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心要素和利潤之源。任治（2017）認為，當前我國的制造業(yè)發(fā)展水平較低，整體處于全球利潤鏈的下游［3］，且嚴重被西方發(fā)達國家的“低端鎖定”戰(zhàn)略所制約，提升制造業(yè)在全球產(chǎn)業(yè)鏈中的位置，已經(jīng)成為全社會的共識。但地理層面的要素集聚現(xiàn)象對制造業(yè)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)變產(chǎn)生了難以估量的外部性影響（張虎和韓愛華，2017）［4］。胡彬和萬道俠（2017）針對當前中國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚中較為普遍的擁擠效應及轉(zhuǎn)型升級困境，考察了產(chǎn)業(yè)集聚對制造業(yè)企業(yè)技術創(chuàng)新模式的作用，研究證明產(chǎn)業(yè)集聚顯著降低了企業(yè)選擇高端創(chuàng)新模式的概率［5］。張萬里和魏瑋（2018）的分析中指出，引入非期望產(chǎn)出的制造業(yè)集聚與效率并非呈簡單的正向線性關系，他們將制造業(yè)分為集聚推進型、集聚遞減型和過度集聚型，部分制造業(yè)出現(xiàn)一個甚至多個門檻值，說明東部擁擠和西部能源利用效率低已經(jīng)嚴重阻礙當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展，提高創(chuàng)新效率是解決收入差距的關鍵［6］。創(chuàng)新效率顯著關聯(lián)于要素集聚已經(jīng)是不爭的事實，但我國許多區(qū)域在實現(xiàn)創(chuàng)新效率提升的過程中，依然忽視要素集聚的作用，造成了過度集聚現(xiàn)象下的創(chuàng)新實踐失敗。

對于要素集聚現(xiàn)象的實踐的偏差也與學理認知不足有著緊密關聯(lián)。我國大量學者已經(jīng)認識到產(chǎn)業(yè)集聚過程中的負外部性問題，如沈能等（2014）從行業(yè)異質(zhì)性視角入手，引入過度集聚帶來的擁擠效應重新考察中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化，并采用非線性門限回歸模型考察不同類型產(chǎn)業(yè)集聚效應的門檻特征并確定最佳的轉(zhuǎn)移時機和區(qū)位選擇［7］。研究表明：產(chǎn)業(yè)集聚對行業(yè)生產(chǎn)率的影響并非單調(diào)，而是隨著產(chǎn)業(yè)集聚度由弱變強，會對行業(yè)生產(chǎn)率產(chǎn)生先提高后降低的影響，且具有顯著的三重非線性門檻特征。唐曉華等（2017）基于區(qū)位基尼系數(shù)、地理集中度、全局莫蘭指數(shù)探究我國制造業(yè)的空間關聯(lián)模式，發(fā)現(xiàn)我國制造業(yè)集聚存在典型的“倒U 型”結構，且呈現(xiàn)出由東到西“聚集-離散-聚集”的地理分布［8］。王翔（2017）指出，由于制造業(yè)的技術構成、產(chǎn)業(yè)周期與資源稟賦情況不盡相同，處于不同技術效率下的產(chǎn)業(yè)對要素的利用也產(chǎn)生了較大差別，對于某一集聚水平下的制造業(yè)進行“擁擠”和“適度”的判斷時，需要從更為微觀的層面觀察各個分行業(yè)的技術效率［9］。本文擬從要素集聚與創(chuàng)新效率的異質(zhì)性特征和非線性特點出發(fā)，確定粵港澳大灣區(qū)的要素集聚與創(chuàng)新效率的關聯(lián)特征，進而對粵港澳大灣區(qū)未來的最優(yōu)要素投入（產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移）政策提供參考。

1 變量選取及數(shù)據(jù)來源

本文的核心解釋變量包括全要素生產(chǎn)率（TFP）與產(chǎn)業(yè)集聚度（G），被解釋變量為創(chuàng)新效率（CE）。全要素生產(chǎn)率從“投入-產(chǎn)出”角度衡量了制造業(yè)的集聚效率；而產(chǎn)業(yè)集聚度則從“空間密布”角度衡量了制造業(yè)的集聚水平，兩者能夠全面的分析企業(yè)內(nèi)部要素集聚的優(yōu)度。而創(chuàng)新效率衡量了單位投入“輸入-輸出”的比例優(yōu)化情況。下面分別解釋兩個解釋變量及被解釋變量的計算過程。

全要素生產(chǎn)率。對于全要素生產(chǎn)率的計量，Malmquist 方法已經(jīng)成為衡量制造業(yè)累積增長率的統(tǒng)一指標。Malmquist 全要素生產(chǎn)率指標基于決策單元的投入-產(chǎn)出效率評價，并納入距離函數(shù)分析要素間的分布情況，李永周和韓波（2018）指出，指標不僅解決了制造業(yè)中不同產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)形式不統(tǒng)一的問題，還避免了生產(chǎn)無效率項在原始函數(shù)中可能造成的計量誤差［10］，通過簡單的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)從根本上解析生產(chǎn)函數(shù)的技術效率情況，從而不必受到要素價格信息的干擾，廣泛適用于面板數(shù)據(jù)的分析。假定投入產(chǎn)出間隔為1 期，起始期為t期，Malmquist 全要素生產(chǎn)指數(shù)可以表示為：

式（1）中，xt，yt表示t期的投入和產(chǎn)出向量，xt＋1，yt＋1為下一期的投入產(chǎn)出向量；則表示以技術值Tt為參照的距離函數(shù)。

進一步假定短期內(nèi)存在規(guī)模報酬不變，Malmquist 指數(shù)可以進一步分解為技術效率變動（TC）和技術進步（TP）指數(shù)。盧燕群和袁鵬（2017）認為，技術效率不同于創(chuàng)新效率，是指各個決策單元向技術前沿面遷移的距離，當決策單元越靠近前沿面，就越能夠?qū)崿F(xiàn)既定技術水平下最大產(chǎn)出的可能［11］，而創(chuàng)新效率的增長，則是指全產(chǎn)業(yè)技術水平因創(chuàng)新而產(chǎn)生增長的過程。Malmquist 指數(shù)的技術效率分解過程如下：

產(chǎn)業(yè)集聚度。從地理經(jīng)濟學角度來看，產(chǎn)業(yè)的集聚包含了空間角度的聚合以及產(chǎn)業(yè)相似度的提升過程，陶長琪和彭永樟（2017）指出，隨著單一產(chǎn)業(yè)在區(qū)域產(chǎn)業(yè)中比例的提升，產(chǎn)業(yè)相似度的提升不僅能夠帶來“規(guī)模效應”，也有可能引起廣泛競爭情況下的“擁擠效應”［12］。對此，本文選用克魯格曼提出的中性空間指標“空間基尼系數(shù)”來衡量制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚度，該指標的計算方向如下：

式（3）中，ski和skj分別代表區(qū)域i和區(qū)域j中k產(chǎn)業(yè)的占比，n是區(qū)域的總數(shù)；表示k產(chǎn)業(yè)在所有區(qū)域占比的均值?？臻g基尼系數(shù)值處于［0，1］的范圍中，當各個地區(qū)占比與均值一致時，基尼系數(shù)等于0；當所有k產(chǎn)業(yè)的銷售占比均集中于某一地區(qū)時，基尼系數(shù)等于1。對該地區(qū)本身而言，空間基尼系數(shù)的上升代表該地區(qū)某一產(chǎn)業(yè)的集聚水平上升。

科技創(chuàng)新效率（CE）。對于制造業(yè)的分行業(yè)創(chuàng)新效率，本文借鑒孫曉華等（2018）的方法［13］，采用超效率DEA 方法進行測度，該方法假定在C2R模型中存在n個決策單元（DMUj），每個決策單元存在m種輸出和s種輸出情況，xij＞0 表示第j個決策單元DMUj的第i種輸出類型的輸入量，其中xj＝（x1j，x2j，…，xmj）T，yj＝（y1j，y2j，…，ysj）T。由此，判斷各個決策單元有效性的超效率DEA 模型可以寫作：

運用式（2）～（4），本文計算得到了粵港澳大灣區(qū)制造業(yè)2000～2018 年的28 個分行業(yè)的技術效率變動（TC）、技術進步（TP）、產(chǎn)業(yè)集聚度（G）及創(chuàng)新效率（CE）。本文參照沈能等（2014）的設定［7］，將制造業(yè)的28 個分行業(yè)分為4 類子產(chǎn)業(yè)：勞動密集型產(chǎn)業(yè)、資本密集型產(chǎn)業(yè)、技術密集型產(chǎn)業(yè)和資源密集型產(chǎn)業(yè)，分類情況如表1 所示。

本文設定投入向量為各個行業(yè)的固定資產(chǎn)凈值和勞動力人數(shù)，產(chǎn)出指標為工業(yè)增加值，產(chǎn)業(yè)占比指標為銷售額比例，為了消除價格效應造成的統(tǒng)計誤差，采用固定資產(chǎn)價格對相關變量進行了平價處理。在創(chuàng)新效率的計算過程中，根據(jù)數(shù)據(jù)可得性因素，選取制造業(yè)科技活動人數(shù)（R＆D活動人數(shù)）和科技與研發(fā)支出（R＆D 經(jīng)費內(nèi)部支出）兩類指標作為創(chuàng)新投入指標，以專利申請數(shù)作為創(chuàng)新產(chǎn)出指標。孟衛(wèi)東和傅博（2017）的研究證實，科技創(chuàng)新的影響不僅存在于當期，而是會在一段時間內(nèi)對產(chǎn)業(yè)發(fā)展形成促進作用［14］，應該采用存量數(shù)據(jù)（而非流量數(shù)據(jù)）進行估計，故需要引入永續(xù)盤存法計算科技投入的存量數(shù)據(jù)，本文以2000 年為基期，計算了科技經(jīng)費的存量數(shù)據(jù)：

增強班級的凝聚力，在農(nóng)村來說，說起來容易，但作起來難．只要我們大家能勇于創(chuàng)新，勇于研究，不斷地發(fā)現(xiàn)困難，總結經(jīng)驗，相信會建立起一個生機勃勃的班集體．班集體的凝聚力的強弱則可以反映班風、學風的優(yōu)劣。一個優(yōu)秀的有凝聚力的班集體應該是有共同目標、有組織核心、有正確輿論、有旺盛士氣的集體。

表1 制造業(yè)的4 類子行業(yè)（根據(jù)要素種類分配）

式（5）中，K代表研發(fā)活動資本存量，E代表研發(fā)活動固定資產(chǎn)購建費，δ代表研發(fā)活動資本存量的折舊率。同時綜合相關研究的設定，R＆D資本存量一般為15%，其中基期研發(fā)活動資本存量用以下公式進行估計：

粵港澳大灣區(qū)城市群包含廣東省的廣州、深圳、珠海、東莞、佛山、惠州、中山、江門、肇慶9 個城市，以及香港和澳門特別行政區(qū)，總計11 個城市。原始統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自《廣東省統(tǒng)計年鑒》、《香港統(tǒng)計年鑒》 及《澳門統(tǒng)計公報》，變量計算結果如表2 所示。

由表2 可見，2000～2018 年，粵港澳大灣區(qū)制造業(yè)的平均全要素生產(chǎn)率為1.1081，表明粵港澳地區(qū)制造業(yè)的平均產(chǎn)出水平較高，行業(yè)內(nèi)部的技術效率處于高效率層次。與之對應的是，全要素生產(chǎn)率的分解指標技術效率（TC）和技術進步（TP）分別為1.0955 和1.0270，兩者均高于1，說明粵港澳區(qū)域的制造業(yè)仍處于技術前沿區(qū)間。本文還納入了要素比例（CAP）、直接投資（FDI）、市場化水平（MAR）3 個控制變量，以消除宏觀性經(jīng)濟變量對制造業(yè)要素集聚的影響，要素比例根據(jù)資本投入／勞動投入衡量；直接投資數(shù)據(jù)以外商直接投資總額／行業(yè)總資產(chǎn)衡量；市場化水平采用了《中國分省份市場化指數(shù)報告》 中的城市市場化水平數(shù)據(jù)。

表2 2000～2018 年粵港澳大灣區(qū)4 類制造業(yè)相關數(shù)據(jù)

2 要素集聚對創(chuàng)新效率的異質(zhì)性分析

2.1 模型設定

在確定核心指標的基礎上，進一步構建分析要素集聚與創(chuàng)新效率相關性的模型，需要深入結合相關經(jīng)濟理論。制造業(yè)要素集聚對創(chuàng)新效率的變動存在顯著的“異質(zhì)性”影響，由于制造業(yè)要素的集聚，相關產(chǎn)業(yè)在區(qū)域內(nèi)比例的集中，有助于形成“規(guī)模效應”，幫助企業(yè)降低單位成本，提升邊際收益，并促進相關企業(yè)的市場競爭力（楊蕾和杜鵬，2017；梁涵，2018）［15，16］。另外，制造業(yè)要素的集聚具有較為明顯的負外部性，不僅會削弱周邊區(qū)域的市場聯(lián)動性，還會因為市場“擁擠效應”而降低市場活力，增加環(huán)境負擔，進而形成大量的損耗（陶長琪和周璇，2016）［17］。由此，本文就要素集聚與創(chuàng)新效率的異質(zhì)性問題展開分析，通過上文中構建的4 類制造業(yè)子行業(yè)，分析要素集聚與創(chuàng)新效率之間的關系，計量模型設定如下：

式（7）中，除了設定核心解釋變量及控制變量的影響水平外，考慮到集聚效應在時序上會產(chǎn)生影響，還設定了各個核心解釋變量的滯后項，由于TFP實質(zhì)上被分解成TC和TP兩個變量，在計量模型中為避免共線性，僅僅量化估計TC和TP變量對應的相關性，模型中不存在TFP項目。以往的研究在分析要素集聚的異質(zhì)性問題時，往往忽視空間相關性問題，根據(jù)關興良等（2016）的研究結論，空間數(shù)據(jù)一定存在強弱不等的空間依賴性，相同地理經(jīng)濟區(qū)的城市之間，發(fā)展不可避免地會相互影響［18］，對此，本文進一步引入空間滯后模型（SLM）分析粵港澳經(jīng)濟區(qū)城市間的空間沖擊情況，基礎公式如下：

其中，y是被解釋變量；X為一個n*k的系數(shù)矩陣；λ為空間自回歸系數(shù)，用以分析鄰近區(qū)域的被解釋變量y對本區(qū)域內(nèi)部被解釋變量y的影響程度；W為空間權重矩陣，本文采用服從0～1分布的空間鄰接矩陣；ε為模型可能產(chǎn)生的隨機誤差向量，服從正態(tài)分布。

2.2 回歸結果

在Stata 12.0 的軟件環(huán)境下，根據(jù)模型（7）、（8）及上文中計算得出的各項數(shù)據(jù)，對粵港澳大灣區(qū)制造業(yè)要素集聚與創(chuàng)新效率的異質(zhì)性進行實證分析，結果如表3 所示。由表3 可見，模型中的空間參數(shù)（λ）通過了1%的顯著性檢驗，表明粵港澳大灣區(qū)制造業(yè)的要素集聚具備顯著的空間外部性特征，區(qū)域內(nèi)部各個城市的制造業(yè)要素集聚會顯著影響其他城市的發(fā)展，空間參數(shù)均為正值，說明粵港澳地區(qū)各個城市制造業(yè)的空間集聚影響具備“協(xié)同效應”而非飽和市場下的“擠出效應”，各個城市的生產(chǎn)率較高，且市場仍未達到相互擠出的瓶頸。

由表3 的回歸結果可以得出以下兩個方向的相關結論：（1）核心解釋變量。粵港澳制造業(yè)全樣本回歸結果表明，當期與滯后一期的聚集度變量（G）與創(chuàng)新效率顯著正相關，關聯(lián)強度隨著時間推移有所下降，表明制造業(yè)要素集聚能夠顯著提升粵港澳大灣區(qū)的科技效率。分組檢驗結果表明，聚集度的促進效應具備顯著異質(zhì)性，對技術密集型、資本密集型和資源密集型制造業(yè)依然存在顯著的正向影響，但強度并不一致；對勞動密集型制造業(yè)存在顯著的負向影響，表明粵港澳大灣區(qū)的勞動密集型制造業(yè)要素集聚已經(jīng)出現(xiàn)了顯著的“擁擠效應”，需要向周邊區(qū)域疏散部分勞動密集型制造產(chǎn)業(yè)。從技術效率（TC）變動的變量回歸來看，全樣本回歸同樣與創(chuàng)新效率間存在正向聯(lián)系，但未通過顯著性檢驗，表明技術效率變動與科技效率增長間并未存在內(nèi)在聯(lián)系，分樣本回歸中，技術效率與聚集度變量存在類似的異質(zhì)性關系，對勞動密集型制造業(yè)存在顯著負向影響，說明要素集聚的擁擠效應不僅不利于科技效率的發(fā)展，而且對現(xiàn)有技術的利用也會造成不利影響，隨著勞動力資源的集聚，相關產(chǎn)業(yè)需要投入的訓練成本大大增加，進而降低了行業(yè)整體的邊際產(chǎn)出；（2）相關控制變量。要素比例（CAP）變量僅僅對技術密集型產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了顯著的正面影響，說明技術密集型產(chǎn)業(yè)對要素的分配反應相對敏感，要素結構的優(yōu)化能夠促進技術密集型產(chǎn)業(yè)內(nèi)部效率的提升。外部直接投資（FDI）變量對粵港澳地區(qū)的制造業(yè)全樣本、勞動密集型及資源密集型制造業(yè)產(chǎn)生了顯著的負面影響，說明粵港澳地區(qū)的資本相對充裕，外資的進入不僅無法提升行業(yè)技術效率，反而會加劇市場上的異質(zhì)資本間的技術沖突，進而降低本土企業(yè)的創(chuàng)新效率。市場結構（MAR）變量對勞動密集型和資本密集型產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了顯著的正面影響，說明粵港澳地區(qū)

的勞動密集型產(chǎn)業(yè)和資本密集型產(chǎn)業(yè)存在一定的市場結構問題，行業(yè)外溢能力較差，對本地市場的依賴性較強，當市場結構改善時，這兩類制造產(chǎn)業(yè)會顯著改善科技創(chuàng)新效率。市場結構變量對技術密集型產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了一定的負面影響，說明技術密集型產(chǎn)業(yè)的市場結構相對均衡，在此基礎上改變相關產(chǎn)業(yè)的結構會造成一定的負面影響。

表3 制造業(yè)要素集聚對創(chuàng)新效率的GMM 估計結果

3 要素集聚對創(chuàng)新效率的非線性效應

3.1 模型設定

由上文的異質(zhì)性分析不難發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)要素集聚與創(chuàng)新效率之間存在行業(yè)間的異質(zhì)性，同時隨著集聚度的上升，制造業(yè)創(chuàng)新效率本身也存在非線性的增長過程，要素集聚對創(chuàng)新效率的影響存在顯著的“門檻效應”，這也為產(chǎn)業(yè)集聚最佳水平的確定提供了依據(jù)，對此，本文進一步設定門檻效應模型，分析要素集聚與創(chuàng)新效率之間的非線性關系。具體采用Hansen（1999）提出的門限檢驗模型，該模型不僅能有效確定門檻的存在性，還能夠?qū)?nèi)生門檻效應及交叉效應進行檢驗，從而估計門限的個數(shù)及大小，考慮到技術效率和技術進步作為分解變量，無法通過門檻檢驗的基本假設，本文采用產(chǎn)業(yè)集聚度（G）設定非線性門檻，刪除模型（7）中全要素生產(chǎn)率相關變量，并納入門檻值及交叉值，模型設定如下：

式（9）中，λ1、λ2、λ3、…、λn均為門檻值，I（G）為門檻值上下所對應的要素函數(shù)，由此將要素集聚的影響劃分為多個區(qū)間。

3.2 回歸結果

在Stata 12.0 的軟件環(huán)境下，對要素集聚度與科技創(chuàng)新效率進行門限檢驗，首先需要判定粵港澳大灣區(qū)制造業(yè)是否存在門檻以及門檻值的大小，采用Bootstrap 抽樣2000 次，門檻檢驗結果如表4 所示。

表4 門檻形式估計情況

由表4 結果可見，雙重門檻形式檢驗處于99%的置信區(qū)間內(nèi)，相比于單一門檻檢驗的95%的置信水平更加顯著，說明了雙重門檻的適用性。而三重門檻檢驗結果并不顯著，自抽樣檢驗下各個分行業(yè)的雙重門檻值如表5 所示。

表5 分行業(yè)雙重門檻值

根據(jù)雙重門檻將原始樣本進一步分為8 個組別，再進行門限回歸，由此可以得到如表6 所示的回歸結果。

表6 分行業(yè)門限回歸結果

續(xù) 表

對于粵港澳大灣區(qū)制造業(yè)的要素集聚效應而言，與前一部分異質(zhì)性檢驗類似的是，勞動密集型行業(yè)存在明顯的負相關性，其余是3 類分行業(yè)的關聯(lián)性顯著為正。但通過表6 的回歸結果可以看出，要素集聚對創(chuàng)新效率的影響并非線性過程，其影響系數(shù)因為行業(yè)和區(qū)間的不同而產(chǎn)生顯著的非單調(diào)變化，隨著要素集聚水平的提升，會出現(xiàn)先增長、后下降的過程。

4 結論及建議

粵港澳大灣區(qū)建設已經(jīng)寫入十九大報告與政府工作報告，關系著我國國家戰(zhàn)略發(fā)展，但粵港澳大灣區(qū)制造業(yè)突出的結構性問題，仍需要從多個方向進行解決。本文從制造業(yè)要素集聚的多重影響入手，基于粵港澳大灣區(qū)2000～2018 年的城市數(shù)據(jù)，分析粵港澳大灣區(qū)要素集聚過程中對創(chuàng)新效率的異質(zhì)性影響，并通過門限回歸模型分析了產(chǎn)業(yè)集聚度的多重門檻特征。研究表明：（1）粵港澳大灣區(qū)制造業(yè)尚未觸及要素集聚的飽和值，要素集聚過程對創(chuàng)新效率產(chǎn)生了顯著的正向影響，但這一影響系數(shù)在制造業(yè)的分類別分析中是有所差異的；（2）從制造業(yè)分類結果來看，粵港澳大灣區(qū)的勞動密集型和資源密集型制造業(yè)已經(jīng)開始出現(xiàn)集聚過度情況下的“擁擠效應”，兩個區(qū)域的全要素生產(chǎn)率與集聚度對創(chuàng)新效率存在顯著的負向影響；（3）門限回歸結果表明，粵港澳大灣區(qū)制造業(yè)要素集聚與創(chuàng)新效率的聯(lián)動中存在顯著的“倒U 型”結構，要素集聚與創(chuàng)新效率之間存在一個最優(yōu)的聯(lián)動水平。

實現(xiàn)我國粵港澳大灣區(qū)的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構，并促進城市之間更加合理的產(chǎn)業(yè)分工，應該從以下幾個角度展開：（1）在具備要素集聚空間的城市促進要素集聚，在出現(xiàn)要素擁擠的城市實現(xiàn)要素出清。要素集聚是創(chuàng)新效率提升的主要動力，在資源基礎較差的區(qū)域發(fā)展科技創(chuàng)新，會顯著提升制造業(yè)的技術價值，并顯著拉動創(chuàng)新效率的提升，當要素集聚提升到一定程度，要素投入與創(chuàng)新效率間達到最優(yōu)水平，兩者之間的聯(lián)動能夠互相促進；（2）制定符合最優(yōu)要素聯(lián)動水平的發(fā)展戰(zhàn)略，通過制造業(yè)要素的合理搭配，完善要素集聚的最優(yōu)結構，實現(xiàn)創(chuàng)新效率的增長?；浉郯拇鬄硡^(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展離不開創(chuàng)新效率的支持，所以需要確定最優(yōu)要素投入以保障最優(yōu)的創(chuàng)新效率聯(lián)動水平；（3）針對粵港澳大灣區(qū)制造業(yè)的分行業(yè)異質(zhì)特征，應該有的放矢，根據(jù)相關行業(yè)與創(chuàng)新效率的關聯(lián)水平進行針對性改良。粵港澳大灣區(qū)的勞動密集型產(chǎn)業(yè)的技術效率和資源集聚程度均觸及瓶頸值，說明產(chǎn)生的過度集中已經(jīng)對產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展造成了傷害，應該轉(zhuǎn)移部分產(chǎn)業(yè)至周邊地區(qū)，并盡快分散區(qū)域內(nèi)部已有的勞動密集型企業(yè)，資源密集型產(chǎn)業(yè)觸及了技術升級和技術進步的瓶頸值，說明資源密集型產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率因為“擁擠效應”產(chǎn)生了下滑，并限制了創(chuàng)新效率的發(fā)展，在治理資源密集產(chǎn)業(yè)過程中應該從要素生產(chǎn)角度入手，實現(xiàn)現(xiàn)有技術水平下的產(chǎn)出優(yōu)化。