跨省经济区协调发展研究

王天驰 卢虹莹 陈吕斌 孟丽

【摘要】跨省经济区实现区域协调发展面临更多困难，促进区域协调发展，必须着眼提高整个区域以及中心城市的经济发展质量。本文运用Malquist-DEA模型测度2001～2015年淮海经济区城市的全要素生产率并划分其水平类型和分析影响因素，研究发现：全要素生产率的走势基本一致，整体呈现波动下降的趋势，核心区降低幅度较小，辐射区降低幅度较大。中心城市的发展趋势表现出单调递增曲线特征。城市数量由少到多依次为发达型、中等型、落后型。每种类型都经历了从集中到分散的过程，核心区没有显示出明显的优势，中心城市的辐射力度不够。产业结构、对外开放度具有正向影响；就业结构对中心城市具有负向影响；人口素质影响在统计学上不显著；交通优势、政府影响力具有负向影响。

【关键词】区域协调发展 Malquist-DEA 经验模态分解 聚类分析 Tobit回归

一、引言

随着经济全球化和区域经济一体化的发展，跨省经济区的经济发展逐渐成为国内外研究的热点问题之一[1][2]。由于存在行政壁垒等原因，跨省经济区实现区域协调发展面临更多困难，尤其是处于本省边缘地区组成的经济区，如何协调发展，是一个十分值得研究的课题。淮海经济区是将4省20个地级市联合在一起，以徐州为中心的经济带。截至2015年底，淮海经济区总面积17.8万平方公里，总人口1.2亿人，人口为5100万人，地区生产总值为1.95万亿元，占全国的2.9%。淮海经济区作为“一带一路”的交汇点，以及“丝绸之路经济带”东部开放的前沿阵地，对优化全国生产力布局、促进东中部地区协调发展有着重要作用，2017年3月全国两会江苏代表团联名议案将淮海经济区上升为国家区域规划，2017年6月国务院批复徐州市城市总体规划，确定徐州为淮海经济区中心城市，徐州被赋予重任。2017年江苏也提出了“1+3”区域发展战略布局，加快建设以徐州为中心的淮海经济区。虽然淮海经济区打响了一场经济上的“新淮海战役”，但是由于投入产出效率低、经济结构调整缓慢、经济竞争力低下、环境污染严重等问题，不利于区域间的协调发展[3][4]。而促进区域协调发展，必须着眼提高全要素生产率[5]。因此考察淮海经济区的全要素生产率对于全国跨省经济区的协调发展具有重要的示范作用。

国内学者从不同角度对淮海经济区进行了实证研究。孙姗姗等（2009）[6]、张宝胜（2016）[7]从人均GDP、人均固定资产投资等方面分别考察了淮海经济区经济发展差异的时间演变以及经济技术特征、空间分布及地区间协调发展情况；薛丽萍（2014）[8]运用经济联系强度的引力模式、城市流強度及断裂点理论等方法，对淮海经济区主要城市经济联系的空间作用进行综合分析评价；渠立权（2015）[9]基于区域职能视角研究淮海经济区产业结构优化情况。随着经济进入成熟阶段，以实物资本积累为基础的增长模式被以效率为基础的增长模式代替，全要素生产率对经济增长的贡献提高[10]，提高全要素生产率有助于促进区域协调发展。目前测算全要素生产率的方法大致分为两类：参数方法和非参数方法，参数方法主要有索洛余值法、拓展的索洛余值法、随机前沿生产函数（SFA）法等，非参数方法主要有指数法、数据包络分析（DEA）法[13]等，数据包络分析法的最大优点是不需要任何具体函数形式或分布假设，对各种形式的投入产出都能适用[11]。剔除随机因素的干扰，考察经济指标的变动趋势，一般是借鉴信号学中的经验模态分解（EMD）法，这种方法能够把不同时序的波动进行分解，最后筛选获得指标的趋势分量，考察指标在特定时间尺度下的特征，在分解过程中既能保留样本数据的特点，又克服了以往时序分析法固有的缺陷[12][13]。

现有研究缺少从效率的角度来研究淮海经济区的协调发展情况；缺少在特定时间尺度下对中心城市地位的考察；缺少在时空变化中对中心城市辐射力度的考察；缺少对影响因素的分析。

为了促进淮海经济区的协调发展，本文运用Malmquist-DEA模型对淮海经济区城市全要素生产率进行测度，进而揭示区域的演化过程，采用经验模态分解（EMD）的方法对中心城市全要素生产率的变动过程进行分解，探究其主要演变模式的特征，深入考查中心城市的发展水平，接着用系统聚类的方法对城市间的全要素生产率进行分类比较，进而考察中心城市的辐射带动作用，最后通过Tobit 模型分析全要素生产率的影响因素。根据实证研究结果，提出一系列的建议。

二、全要素生产率测度及比较分析

（一）全要素生产率测度

本部分采用Malquist-DEA模型对全要素生产率进行测度，基于柯布道格拉斯函数，产出指标用国内生产总值表示，劳动投入指标用就业人员数表示，资本投入指标用资本存量表示。使用文献中普遍应用的固定资产永续盘存法计算资本存量，估算的公式为：

Kt=It/Pt+（1-δ）Kt-1

其中Kt为t年的实际资本存量，Kt-1为t-1年的实际资本存量，Pt为固定资产投资价格指数，It为t年的名义投资，δ为固定资产的折旧率。把固定资产投资额作为当年名义投资。对于资本存量和固定资产折旧率直接采用孙辉等（2010）[14]的估算结果：用以1978年价格表示的2000年江苏资本存量按价格指数折算成以2000年为基期的资本存量，并按照各市在各省的GDP比重为权重构造各市的基期资本存量。固定资产折旧率定为6%。

研究样本为其20个地级市2000～2015年间的数据。数据均来自相应省区和地级市的统计年鉴。具体结果见表1。

由表1所示，全要素生产率在在考察期内出现了两处拐点。第一个拐点出现在2003年。2003年以前，（阜阳除外）全要素生产率均大于1，说明全要素生产率处于整体增长的状态；但2003年，7个城市全要素生产率呈现负增长。第二个拐点在2009年，2009年至2015年，全要素生产率出现大幅度下滑，一半以上城市全要素生产率小于1，特别是2009年，有13个城市小于1，这与2008年爆发的金融危机致使经济整体下滑有一定的关系。在所有年份里，只有徐州的全要素生产率都大于1，说明徐州的全要素生产率一直保持着正增长的状态。

（二）全要素生产率演化分析

1.区域演化。

图1显示，核心区、辐射区和全区全要素生产率的走势基本一致，整体呈现波动下降的趋势，波动周期由短变长。

比较来看，除了2002年、2006年至2010年外，核心区的平均全要素生产率均高于辐射区，全区全要素生产率处于核心区与辐射区之间。在整个过程中，辐射区的波动更平缓一些，核心区的波动幅度更大一些。核心区降低幅度较小，辐射区降低幅度较大，其降低幅度分别为6.92%和9.01%。

2.中心城市演化分解。

如表2所示，对徐州全要素生产率进行EMD分解，徐州全要素生产率的演变包含了2个IMF分量和1个趋势项。从imf1到imf2平均周期为3.17年、6年，由短变长；中心频率分别为0.3155、0.1667，频率越高，振幅越大，趋势量表明徐州全要素生产率一直在增大。从各个IMF分量的方差贡献率可以看出，徐州全要素生产率变化以3.17年和6年的平均周期为主，也就是说3.17年～6年的IMF分量波动是徐州全要素生产率变化的重要模式。

从图2可以看出，从各IMF函数随时间的变化规律可看出，振幅较大的波动组集中在imf1，说明了短期的波动影响更大一些，这说明了徐州的发展处于短期不太稳定的状态。

由于IMF分量只是基于序列本身局部的特征时间尺度分解得到的，存在时间尺度上的局限性，趋势项却能够在一定程度上表现原序列的总趋势，因此，在还需要对全要素生产率差距變动的趋势项进行深入分析。趋势项显示徐州全要素生产率在逐年增大，表明了新世纪以来，徐州技术进步和综合技术效率优势明显，通过加快转变发展方式，调整优化产业结构，发展战略性新兴产业，完全符合中心城市的地位。

（三）全要素生产率聚类分析

1.水平类型划分。本部分采用系统聚类分析中的Q型聚类分析，选择离差平方和法，将淮海经济区的20个城市的全要素生产率聚成3种不同类型，分别是发达型、一般型、落后型。在聚成不同类型的基础上运用地理信息系统（GIS）将整个考察期内各个城市全要素生产率水平差异在地图上展示出来。

图3显示，全要素生产率类型为落后型的城市占了多数，占比为60%，其次是中等型的城市，占比为25%，发达型的城市最少，占比为15%。从空间位置来看，核心区与辐射区内三种类型的城市均呈现出非均匀的分布，核心区高类型的城市在东中部，辐射区高类型城市在东部和北部。沿海城市全部属于中等以上的类型，落后型全部位于内陆。苏北城市全部属于中等以上的类型，豫东城市和皖北城市全部属于落后型，而鲁南地区的东部和北部为中等型，其余城市为落后型。综合来看，全要素生产率在核心区、沿海地区和苏北地区处于较高的水平。

2.类型时空变化。将整个考察期分成十五、十一五、十二五三个时期，将3个时期各市的全要素生产率类型差异在地图上显示出来，考察其时空的相对变化。

图4显示，纵观整个考察期，发达型减少，中等型先增加后减少，落后型先减少后增加，说明城市间的差异性先减小后增大。苏北地区差异相对较稳定，鲁南地区波动较大，豫东地区相对较弱，皖北地区则退步明显。徐州一直属于发达型，而开封一直属于落后型；莱芜和盐城前两个时期都是发达型，十二五时期变为中等型；宿迁第一个时期属于发达型，后两个时期变为中等型；连云港、淮安经历了从发达到中等再到发达的转变；亳州、阜阳前两个时期都是中等型，十二五时期变为落后型；宿州、蚌埠、周口前一个时期是中等，后两个时期是落后；商丘、淮北经历了从中等到落后再到中等的转变；日照、泰安、菏泽前一个时期都是落后型，后转变为中等型；济宁、枣庄、临沂均经历了从落后到中等再到落后的转变。每种类型都经历了从集中到分散的过程，核心区没有显示出类型明显的优势，说明徐州中心城市的辐射力度不够。

三、全要素生产率影响因素分析

（一）数据与模型

本部分考察产业结构、就业结构、对外开放度、人口素质、交通优势、政府影响力对全要素生产率的影响。产业结构（IS）用各地区第三产业增加值占GDP的比重表示；就业结构（ES）用各地区第二产业从业人员占总从业人员的比重表示；对外开放度（DOO）用各地区进出口总额占GDP的比重表示；人口素质（HED）用各地每万人口当中普通高等学校在校学生数表示；交通优势（TA）用各地每百平方公里的等级公路里程表示；政府影响力（GOV）用各地区政府财政支出占GDP的比重表示。所有数据来自2002年至2016年江苏、山东、安徽、河南统计年鉴和各城市统计年鉴。

受限因变量的Tobit模型如下：

TFP*it=c+β1ISit+β2ESit+β3DOOit+β4HEDit+β5TAit+β6 GOVit+εit （1）

TFPit=TFP*it if TFP*>0

TFPit=0 if TFP*≤0

模型中TFP*it为各市各年份的全要素生产率值，时间范围为2001～2015年。

（二）结果分析

使用模型（1）对区域全要素生产率的影响因素进行分析，结果见表3。

1.产业结构与全要生产率之间存在正向关系，中心城市的正向效应最为明显，而辐射区正向关系不显著。由于第三产业成为拉动经济增长的动力因素，中心城市和核心区城市第三产业得到快速发展，实现了经济结构的转型升级。辐射区城市总体经济规模较小、经济效益较低，内部结构性问题比较严重，再加上管理体制机制不够完善等，导致第三产业的发展未能显著地提高全要素生产率。

2.就业结构对中心城市具有显著负向影响，对全区、核心区、辐射区具有不显著的正向影响。说明徐州第二产业发展处于规模报酬递减阶段，应将劳动力转移至第三产业，扩大第三产业的规模，以促进全要素生产率的提高。其余地区由于生产成本较高、技术人才短缺等因素导致第二产业发展较慢，没有体现出明显的促进作用。

3.对外开放度的系数均为正，尤其中心城市和核心区的正向效应更加明显。对外贸易不仅通过引进、吸收国外先进技术的同时带动相关行业的发展，还使国内外资源相互补充、相互渗透，进而提高了全要素生产率，加深了区域间的协调程度。辐射区海外市场相对较窄，对外贸易还处于较低的水平，再受到管理经验不足和贸易政策的缺乏，导致影响不显著。

4.中心城市和核心区的人口素质与全要素生产率存在不显著的正相关，辐射区的人口素质与全要素生产率存在不显著的负相关。高等教育使得劳动力要素投入增加的同时伴随着技术等相关要素投入的增加，提高了对前沿技术的吸收和模仿能力，使技术水平得到提升，从而提高经济质量。辐射区的产业还处在较低层次，没有发展到对高层次人才大量需求的阶段，因此高层次人才的增多反而破坏了经济的结构性调整。

5.交通优势系数均为负，除中心城市外区域统计上均显著。一方面由于地区行政壁垒的存在，交通优势未能转化为经济优势；另一方面，在社会资源有限的情况下，交通优势可能对经济增长产生挤出效应，优势因得不到充分利用而导致资源的浪费。

6.政府影响力系数为负，其中全区和辐射区在统计上显著。政府的财政支出与全要素生产率具有反向效应说明政府财政支出的导向性作用没有充分发挥。由于政府干预过多，降低了资源配置效率。尽管政府逐年增加民生支出的规模，但是其占财政支出的比重上升缓慢，财政支出结构仍然不合理，影响了经济质量的提高。进而影响了区域协调的步伐。

四、结论及政策建議

（一）结论

本研究结果表明：一是淮海经济区城市全要素生产率只有徐州都大于1，一直保持着正增长。二是全区、核心区和辐射区全要素生产率的走势基本一致，波动周期由短变长，且整体呈现波动下降的趋势，核心区降低幅度较小，辐射区降低幅度较大。三是3.17年～6年的波动是中心城市徐州全要素生产率变化的重要模式，发展趋势表现出单调递增曲线特征。四是全要素生产率类型为落后型的城市占了多数，其次是中等型的城市，发达型的城市最少。核心区、沿海地区和苏北地区相对处于较高的水平。五是整个考察期，发达型减少，中等型先增加后减少，落后型先减少后增加，城市间的差异性先减小后增大。每种类型都经历了从集中到分散的过程，核心区没有显示出类型明显的优势，徐州中心城市的辐射力度不够。六是产业结构与全要生产率之间存在正向关系；就业结构对中心城市具有显著负向影响，对全区、核心区、辐射区具有不显著的正向影响；对外开放度的系数均为正；中心城市和核心区的人口素质与全要素生产率存在不显著的正相关，辐射区存在不显著的负相关；交通优势、政府影响力的影响均为负。

（二）政策建议

1.加强徐州中心城市地位，提升首位度和影响力。一是要提升淮海经济区建设中的龙头作用，全面振兴徐州老工业基地，聚力创新、聚焦富民，提升城市集聚承载力、城市生态环境竞争力和城市文化影响力；二是结合徐州市实际情况制定相关发展的有关政策，成立徐州市各重点行业发展领导小组，发改委作为牵头部门，负责规划、政策的研究制定、组织协调和工作落实；三是利用好交通优势，推动跨省城际交通线网，争取沛县、丰县等地区的高铁建设；四是积极响应“一带一路”政策，大力实施“走出去”战略，提高招商引资水平，增加对外开放平台，加快国际化步伐。

2.更大力度推进淮海经济区核心区一体化建设，增强其辐射力。可以考虑在既有市长联席会议的基础上，建立专项议事制度，沟通信息，强化合作；建立产业发展专家咨询委员会，定期举行产业发展协调会，解决产业发展中的矛盾和问题，促进淮海经济区产业一体化协调发展；同时还可以考虑建立淮海经济区产业发展基金，从资金的角度保障淮海经济区内部管理协调与合作机制能够得到有效实施。此外，要整合现有资源，以优势产业和骨干企业为基础，不断加强产业联系，培育各有分工的产业集群，提升产业层次，拉长产业链，提高产业集中度，并把改造传统产业和开发新兴产业结合起来，以加强区域的产业协调程度。

3.提高全要素生产率，促进区域协调发展。大力发展第三产业，尤其是在核心区要积极优化产业结构，增加第三产业的比重，要尽快研究制定扶持现代服务业发展的相关政策，特别是财政、税收、土地、金融等方面的政策扶持；除徐州外，其余地区都要积极吸纳更多第二产业从业人员，徐州则更需要强化第三产业；提升对外开放程度，尤其需要核心区鼓励自主品牌和自主知识产权产品出口，促进加工贸易转型升级，并积极扩大出口，徐州应积极申报境外经贸合作区，支持徐工集团等有条件的企业走出去，开拓国外市场；核心区应更加重视高等教育的发展，支持有条件的中等职业院校升格为高等职业院校，积极争取增加本科院校的数量；要突破行政区划的壁垒，化交通优势为经济优势，从提升中心集聚与辐射功能的战略需求出发，以中心城市、重点中心镇为节点，快速交通体系为依托，研究新型城镇空间格局；深化改革，减少政府对资源的直接配置，使市场在资源配置中起决定性作用。

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基金项目：国家自然科学基金“行业与地域比較视域下的外资研发嵌入水平对我国市场创新绩效的影响研究”（71403269）；国家自然科学基金“时滞周期、市场创新绩效动态测度与三级科技经费配置结构优化研究”（71303234）；科技部国际科技合作项目“中美产业创新能力比较分析”（2014KJBMDZM16）；江苏高校国际能源政策研究中心资助项目。

作者简介：王天驰（1990-），男，汉族，江苏徐州人，中国矿业大学管理学院，硕士，江苏高校国际能源政策研究中心助管，研究方向：区域经济、产业经济；卢虹莹（1990-），女，汉族，江苏徐州人，临沂大学商学院，本科，研究方向：计量经济、经济统计；陈吕斌（1994-），男，汉族，江苏泰州人，中国矿业大学管理学院，硕士，研究方向：科技创新、数理统计分析；孟丽（1963-），女，汉族，江苏徐州人，中国矿业大学管理学院，副教授，研究方向：国际贸易、城市经济。