李秋杰，朱 婧，孫新章

（1.東北大學工商管理學院，遼寧沈陽 110819；2.東北大學文法學院，遼寧沈陽 110819；3.東北大學秦皇島分校經(jīng)濟學院，河北秦皇島 066004；4.中國21 世紀議程管理中心，北京 100038）

1 研究背景

國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)（以下簡稱“實驗區(qū)”）是中國可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域建設時間最長、覆蓋規(guī)模最廣、實驗主題最為多樣的公共政策試點，旨在依靠科技進步解決制約本地經(jīng)濟、社會、資源環(huán)境可持續(xù)發(fā)展過程中的問題。自1986 年創(chuàng)建以來，實驗區(qū)建設取得了顯著成效。孫新章［1］回顧國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)30 年的建設，表明實驗區(qū)建設有利于可持續(xù)發(fā)展理念普及。姚娜等［2］分析發(fā)現(xiàn)實驗區(qū)科技支撐能力不斷提升，創(chuàng)新管理機制與模式逐漸完善。Ma 等［3］研究發(fā)現(xiàn)，實驗區(qū)的環(huán)境可持續(xù)發(fā)展效率比非實驗區(qū)高27.7 倍。但由于實驗區(qū)數(shù)量眾多、類型復雜，Wan 等［4］分析發(fā)現(xiàn)實驗區(qū)存在資源分布不均、資源環(huán)境復雜、行政區(qū)域分割等關(guān)鍵問題。黃鈺喬等［5］認為，部分實驗區(qū)尚未探明多維度協(xié)調(diào)發(fā)展的路徑。劉守珍等［6］評估魯中南山區(qū)的實驗區(qū)發(fā)展狀態(tài)，研究結(jié)果認為實驗區(qū)協(xié)調(diào)水平較低。衛(wèi)星等［7］分析云南省實驗區(qū)成效,并提出相應的發(fā)展對策。薛冰等［8］研究了實驗區(qū)和低碳試點城市的協(xié)同效應。在定量研究方面，王鵬龍等［9］和李俊莉等［10］構(gòu)建指標體系，評價實驗區(qū)的發(fā)展水平與創(chuàng)新能力。

盡管已有不少針對實驗區(qū)發(fā)展演進的研究，但要素投入是如何驅(qū)動實驗區(qū)發(fā)展的相關(guān)研究尚不足。全要素生產(chǎn)率（total factor productivity，TFP）被廣泛應用于研究要素投入對經(jīng)濟發(fā)展的驅(qū)動機制，同時也是評價可持續(xù)發(fā)展水平的重要指標［11］。因此，本研究以實驗區(qū)為對象，采用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）-Malmquist 指數(shù)法測度其全要素生產(chǎn)率，分析其時空分異特征及影響因素，旨在為實驗區(qū)要素投入和經(jīng)濟產(chǎn)出效率研究提供參考。

2 研究設計

2.1 研究對象概況

截至2019 年12 月，我國已建成189 個國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)，涵蓋全國（未含港澳臺地區(qū)）90%以上的省、自治區(qū)、直轄市。從地域分布來看，實驗區(qū)主要集中在東部地區(qū)1），數(shù)量在東、中、西地區(qū)呈現(xiàn)5 ∶3 ∶2 格局。按照行政級別劃分為地級市型34 個（17.99%）、城區(qū)型66 個（34.92%）、縣（縣級市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)）型87 個（46.03%）、其他類型2 個（1.06%）（見表1）。

表1 截至2019 年12 月我國國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)地域分布概況

2.2 評價指標體系及數(shù)據(jù)來源

構(gòu)建實驗區(qū)可持續(xù)發(fā)展全要素生產(chǎn)率評價指標體系，邏輯架構(gòu)分為3 個層次和27 個指標（見表2）。一級指標從支撐經(jīng)濟、社會和環(huán)境領(lǐng)域整體發(fā)展的角度測度實驗區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平，旨在基于量化的評價結(jié)果對標實驗區(qū)實踐程度：經(jīng)濟發(fā)展主要以居民收入、就業(yè)狀況、綠色經(jīng)濟等指標來衡量；社會民生主要以居民消費、社會保障、教育、城鎮(zhèn)化水平等衡量；資源環(huán)境主要以綠化水平、資源存量、環(huán)境質(zhì)量、廢物處理率等來衡量。

表2 國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平評價指標體系

根據(jù)建立的指標體系，采用極值法計算2014—2018 年實驗區(qū)的可持續(xù)發(fā)展水平。其中，指標數(shù)據(jù)主要來源于實驗區(qū)歷年統(tǒng)計年鑒（或公報）、《國家重點園區(qū)創(chuàng)新監(jiān)測報告》［12］，以及國民經(jīng)濟發(fā)展公報等基礎(chǔ)資料，缺失數(shù)據(jù)采用臨近年份滑動平均值填補，對實驗區(qū)無效數(shù)據(jù)歸零。根據(jù)數(shù)據(jù)缺失程度，剔除缺失數(shù)據(jù)大的實驗區(qū)，最終選取樣本實驗區(qū)為161 個。

2.3 全要素生產(chǎn)率測算

本研究從動態(tài)視角利用Malmquist 指數(shù)分析實驗區(qū)發(fā)展效率的動態(tài)變化。DEA-Malmquist 指數(shù)是測算TFP 增長率的一種非參數(shù)模型方法［13］。最早由Malmquist［14］在1953 年提出，并提出全要素生產(chǎn)率（TFP）可分解為技術(shù)進步（TC）與技術(shù)效率變化（TEC）；根據(jù)Fare 等［15］和Yunos 等［16］的相關(guān)研究，技術(shù)效率變化可分解為純技術(shù)效率（PTEC）與規(guī)模效率（SEC），以此分析實驗區(qū)經(jīng)濟效率變動的根本原因。全要素生產(chǎn)率計算公式如下：

式（2）是在規(guī)模效率可變（VRS）假設下構(gòu)造的指數(shù)。若PTEC 大于1，說明管理水平改善或上升；反之則下降。若SEC 大于1，說明規(guī)模效率上升；反之則下降。

當式（1）（2）的值大于1 時，表示全要素生產(chǎn)效率呈增長趨勢；反之，則為下降趨勢。

3 實驗區(qū)可持續(xù)發(fā)展評估

本研究采用極值化法對指標進行標準化處理，計算各樣本實驗區(qū)在2014—2018 年期間每年各指標的幾何平均數(shù)，得到樣本實驗區(qū)整體的綜合得分分別為0.425、0.432、0.431、0.426、0.437 分，整體上呈增長的趨勢，說明實驗區(qū)發(fā)展水平總體是上升的。2014—2018 年實驗區(qū)綜合得分均集中在0.43，受到經(jīng)濟、社會、環(huán)境系統(tǒng)區(qū)域指標極值的影響，綜合指數(shù)出現(xiàn)低分狀況，說明各實驗區(qū)發(fā)展存在差異。

為進一步分析實驗區(qū)的區(qū)域之間差距，評估單項指標對不同區(qū)域?qū)嶒瀰^(qū)可持續(xù)發(fā)展的影響。圖1是各指標標準化后5 年的平均結(jié)果，其中人均地方財政收入、新登記注冊企業(yè)數(shù)、人均社會消費品零售額與每萬人刑事案件發(fā)生率這4 個指標的標準化數(shù)值均小于0.1，是對實驗區(qū)綜合得分影響最大的指標，是主要限制因素。

圖1 2014—2018 年樣本國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平評價指標均值

4 實驗區(qū)全要素生產(chǎn)率研究

在上述對實驗區(qū)綜合得分影響最大的4 個主要限制因素中，人均地方財政收入、新登記注冊企業(yè)數(shù)、人均社會消費品零售額指標符合新古典經(jīng)濟增長理論中對經(jīng)濟增長的投入要素，主要為資本與勞動，因此，將人均地方財政收入作為產(chǎn)出要素，將新登記注冊企業(yè)數(shù)、人均社會消費品零售額作為投入要素，借助全要素生產(chǎn)率探究經(jīng)濟發(fā)展與資本投入和技術(shù)進步的關(guān)系，運用DEAP2.1 軟件對樣本實驗區(qū)2014—2018 年的經(jīng)濟動態(tài)生產(chǎn)效率進行估算。

4.1 全要素生產(chǎn)率總體特征

如表3 所示，樣本實驗區(qū)2014—2018 年全要素生產(chǎn)率總體呈現(xiàn)上升趨勢，動態(tài)變化平均值為0.965，說明2018 年較2014 年降低了3.5%。從全要素生產(chǎn)率均值分解來看，技術(shù)效率為0.955、技術(shù)進步為1.012，全要素生產(chǎn)率下降源于技術(shù)效率在2014—2018 年期間動態(tài)變化均值降低了4.5%，而技術(shù)進步對全要素生產(chǎn)率起著改善作用。技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率與規(guī)模效率分別為0.933、1.023，技術(shù)效率下降源于純技術(shù)效率動態(tài)平均值下降6.7%，全要素生產(chǎn)率下降根本上源于管理和制度的不完善。由此可見，樣本實驗區(qū)全要素生產(chǎn)率下降是技術(shù)效率拉低的結(jié)果，全要素生產(chǎn)率的提高不僅只靠技術(shù)進步來帶動，也需要對現(xiàn)有技術(shù)水平進行充分挖掘才能充分促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展；而技術(shù)進步的改善提高了全要素生產(chǎn)率。

表3 樣本國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)Malmquist 指數(shù)測量值

4.2 全要素生產(chǎn)率空間分異特征

基于DEA-Malmquist 模型結(jié)果對實驗區(qū)全要素生產(chǎn)率進行空間分析，給出各省份實驗區(qū)的空間領(lǐng)先性，以發(fā)揮優(yōu)勢實驗區(qū)的引領(lǐng)作用。表4 反映了各省份TFP＞1 的實驗區(qū)比例、實驗區(qū)TFP 數(shù)值大小分布：實驗區(qū)全要素增長率上升比例大的省份分別為重慶市、浙江省、河北省；空間集聚高的省份主要集中在河南省、湖北省、江蘇省、山東省、浙江?。蝗卦鲩L率下降顯著的實驗區(qū)分別在內(nèi)蒙古克什克騰旗、江蘇省宜興市、湖南省湘鄉(xiāng)市、海南省白沙縣。綜合來看，浙江省的實驗區(qū)中TFP＞1 的比例達70%以上，基本上實現(xiàn)了全域全要素增長率增長，且在空間上表現(xiàn)出增長集聚的特征，說明浙江省的實驗區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高，存在一定的溢出效應，有利于發(fā)揮對其他實驗區(qū)的示范作用。

表4 2014—2018 年樣本國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)全要素生產(chǎn)率的空間分布

表4（續(xù)）

表4（續(xù)）

4.3 全要素生產(chǎn)率區(qū)域來源分布特征

根據(jù)測算結(jié)果可知，全要素生產(chǎn)率改善的樣本實驗區(qū)有52 個，占全樣本的30.3%，有將近1/3 的實驗區(qū)的社會進步是伴隨著全要素生產(chǎn)率的改善，而并非只是投入型增長。其中，全要素生產(chǎn)率最大值為1.620，改善程度為62%；全要素生產(chǎn)率最小值為0.546，下降程度為45.4%。樣本實驗區(qū)之間離散程度較大、區(qū)域之間全要素生產(chǎn)率改善程度不均勻，進一步說明區(qū)域個體之間存在較大的差異，全要素生產(chǎn)率下降的實驗區(qū)數(shù)量與技術(shù)效率、純技術(shù)效率下降較為一致（見表5）。

表5 2014—2018 年樣本國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)全要素生產(chǎn)率基本統(tǒng)計特征

從全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率改善和未改善實驗區(qū)的來源來看（見表6、表7）：表6 內(nèi)全要素生產(chǎn)率改善的52 個實驗區(qū)中有86.5%實現(xiàn)了技術(shù)進步的改善，55.8%實現(xiàn)了技術(shù)效率變化的改善，兩者同時改進的只有1/3；全要素生產(chǎn)率未改善的109 個實驗區(qū)中有81.7%的實驗區(qū)被技術(shù)效率抑制，26.6%的實驗區(qū)受到技術(shù)效率與技術(shù)進步共同抑制。表7內(nèi)技術(shù)效率改善的52 個實驗區(qū)中有53.8%實現(xiàn)了純技術(shù)效率的改善，69.2%實現(xiàn)了規(guī)模效率的改善，兩者同時改善為30.8%；技術(shù)效率未改善的實驗區(qū)有109 個，主要受限于純技術(shù)效率，達到92.7%。表明雖然規(guī)模效率對技術(shù)效率有一定的帶動作用，但是純技術(shù)效率限制作用更大；全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率的改善主要是單項因素的影響，共同因素作用的實驗區(qū)較少，因素協(xié)調(diào)性差阻礙了系統(tǒng)整體協(xié)調(diào)發(fā)展。

表6 2014—2018 年樣本國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)全要素生產(chǎn)率變化來源分布

表7 2014—2018 年樣本國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)技術(shù)效率變化來源分布

4.4 經(jīng)濟增長與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系

分析樣本實驗區(qū)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟增長的關(guān)系如圖2 所示。其中，處于第一象限（“高-高”）的實驗區(qū)，具體見表8，這些實驗區(qū)人均GDP 與TFP 均較高，經(jīng)濟高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展；處于第二象限（“低-高”）的實驗區(qū)人均GDP 低而TFP 較高；處于第四象限（“高-低”）的實驗區(qū)人均GDP 低而TFP 較高；而處于第三象限（“低-低”）的實驗區(qū)人均GDP 和TFP 均較低，其全要素生產(chǎn)率下降且人均GDP 低于我國31 個省份平均水平（見表9）。

圖2 2014—2018 年樣本國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)人均GDP 與TFP 相關(guān)關(guān)系

表8 2014—2018 年人均GDP 與TFP“高-高”集聚的樣本國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)分布

表8（續(xù)）

表9 2014—2018 年人均GDP 與TFP“低-低”集聚的樣本國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)分布

5 結(jié)論與討論

本研究以我國161 個國家可持續(xù)發(fā)展實驗區(qū)為研究對象，構(gòu)建實驗區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平評價指標體系，測度影響實驗區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平的低得分指標，將其作為投入與產(chǎn)出要素納入DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型，在構(gòu)建投入產(chǎn)出效率指標的基礎(chǔ)上，采用DEA-Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)模型對實驗區(qū)2014—2018 年經(jīng)濟效率的動態(tài)變化及區(qū)域分異特征進行分析，得出結(jié)論及啟示如下：

（1）從可持續(xù)發(fā)展水平來看，2014—2018 年實驗區(qū)的綜合得分集中在0.43 分，發(fā)展水平區(qū)域差異明顯，其中人均地方財政收入、新登記注冊企業(yè)數(shù)、人均社會消費品零售額和每萬人刑事案件發(fā)生率4個指標導致實驗區(qū)綜合得分低，是引起區(qū)域可持續(xù)發(fā)展水平差異的根本因素?？梢娫谠u估實驗區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平時，應考慮指標之間的協(xié)調(diào)度從而得出全面的結(jié)果，并據(jù)此提出有針對性建議，為政策制定者與管理者提供正確的判斷。

（2）實驗區(qū)全要素生產(chǎn)率下降源于技術(shù)效率，技術(shù)進步起到促進作用，粗放經(jīng)濟抑制區(qū)域發(fā)展是全要素生產(chǎn)效率下降的主要原因；技術(shù)效率分解結(jié)果表明，純技術(shù)效率起著抑制作用，規(guī)模效率起著帶動作用，技術(shù)效率下降主要來源于純技術(shù)效率限制作用。表明實驗區(qū)依靠擴大生產(chǎn)要素投入、推動經(jīng)濟增長的方式是不可持續(xù)的，實驗區(qū)的可持續(xù)發(fā)展既要立足科技創(chuàng)新又要重視效率機制，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化及綠色轉(zhuǎn)型，構(gòu)建綠色生產(chǎn)和供應鏈；同時制定高質(zhì)量的管理制度，充分發(fā)揮技術(shù)對生產(chǎn)效率的作用，促進經(jīng)濟發(fā)展、社會進步與環(huán)境保護相互協(xié)調(diào)。

（3）內(nèi)蒙古克什克騰旗、江蘇宜興市、湖南湘鄉(xiāng)市、海南白沙縣實驗區(qū)全要素生產(chǎn)率下降幅度較大；浙江省的實驗區(qū)中，TFP＞1 的比例達70%以上，而且在空間上表現(xiàn)為全要素生產(chǎn)率增長集聚，是全要素增長率的領(lǐng)先地區(qū)。因此，要促進領(lǐng)先實驗區(qū)對其他實驗區(qū)的帶動作用以及實驗區(qū)對非實驗區(qū)示范作用，加強實驗區(qū)與實驗區(qū)、實驗區(qū)與外界信息交流，促進形成區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的新合力。

（4）全要素生產(chǎn)率改善最大的實驗區(qū)達到62%，下降最大的則為45.4%，區(qū)域離散程度大、區(qū)域之間差異明顯。從全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率區(qū)域來源分布看，主要是單項因素的影響，共同作用導致的結(jié)果較少。因此，促進生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置成為當前促進實驗區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展過程中亟須解決的重要問題，而非片面地強化單項要素驅(qū)動作用。

（5）通過分析人均GDP 與TFP 之間關(guān)系發(fā)現(xiàn)，寶雞市渭濱區(qū)、常熟市、成都市金牛區(qū)、東莞市清溪鎮(zhèn)、東陽市橫店鎮(zhèn)等34 個實驗區(qū)的經(jīng)濟增長水平與質(zhì)量同步發(fā)展。因此，實驗區(qū)的發(fā)展要注重區(qū)域與區(qū)域之間要素共同發(fā)展，強調(diào)要素之間的均衡度，加強互聯(lián)網(wǎng)、交通等基礎(chǔ)設施建設，降低各類要素跨區(qū)域流動的成本，優(yōu)化生產(chǎn)要素的配置效率。

注釋：

1)根據(jù)《中共中央國務院關(guān)于促進中部地區(qū)崛起的若干意見》和《國務院發(fā)布關(guān)于西部大開發(fā)若干政策措施的實施意見》，將我國（未含港澳臺地區(qū)）劃分為東、中、西三大地區(qū)。東部地區(qū)包括：北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、山東、河北、廣東、海南、遼寧、黑龍江、吉林13 個省份；中部地區(qū)包括：安徽、江西、河南、湖北、湖南、山西6 個省份；西部地區(qū)包括：內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12 個省份。