区域一体化促进了经济增长效率吗？——基于长江经济带的实证分析

李雪松 张雨迪 孙博文

(1.武汉大学经济与管理学院，湖北 武汉 430072；2.武汉大学水研究院，湖北 武汉 430072；3.武汉大学中国中部发展研究院,湖北 武汉 430072)

区域一体化促进了经济增长效率吗？
——基于长江经济带的实证分析

李雪松1，2张雨迪1孙博文3

(1.武汉大学经济与管理学院，湖北 武汉 430072；2.武汉大学水研究院，湖北 武汉 430072；3.武汉大学中国中部发展研究院,湖北 武汉 430072)

区域一体化能通过促进要素流动、结构升级以及加强区域合作进而实现增长效率的提升。研究首先利用超效率DEA模型以及Malmquist指数分解方法，对长江经济带2000—2014年经济增长的总体效率水平以及全要素生产率分解进行比较分析。在此基础上，采用长江经济带105个城市的面板数据，运用面板tobit模型，实证检验了区域一体化对全要素生产效率、技术效率以及技术变动的影响。结果显示：①经济增长总效率中，长江经济带经济增长效率在2008年之后呈波动中下降趋势，其中长三角城市群效率最高，黔中城市群效率最低；②长三角城市群与长江中游城市群全要素生产率在波动上升，技术进步对全要素生产率的贡献大于技术效率，而成渝、滇中和黔中等三个西部城市群则相反，技术效率对全要素生产效率的贡献高于技术进步；③总体来看，区域一体化对长江经济带全要素生产率中的技术进步影响显著，而对全要素生产率以及技术效率影响不明显。此外，区域一体化存在影响经济增长效率的区域差异性，长三角区域一体化显著促进技术效率变动以及技术变动，但对全要素生产率影响不明显，而成渝城市群区域一体化显著促进全要素生产率以及技术进步，其他城市群则对效率值的影响均不显著。研究最后提出了促进区域一体化以提高地区经济增长效率的政策建议，包括：加强区域合作，促进创新驱动发展；深化户籍制度改革，提升经济密度；加大制度创新力度，推进市场化改革等。并结合长江经济带城市群发展的差异，针对性提出了因地制宜的区域发展策略。

区域一体化；长江经济带；经济增长效率；超效率DEA；Malmquist指数

随着我国进入到“稳增长、调结构、促转型”的经济发展新常态，以改革促发展，通过创新驱动促进产业结构转型升级，提高经济增长效率成为当前发展的重要战略任务。区域市场一体化的实现是提升增长效率的重要路径，有利于实现生产要素的高效配置以及推进产业一体化，对于促进地区专业化分工以及发挥地区规模效应意义重大[1-2]。为了进一步促进区域一体化，激发新一轮经济增长活力，中央先后提出了京津冀协同、长江经济带和“一带一路”三大发展战略，成为未来我国经济增长与效率提升的重要引擎。长江经济带覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州11省市，人口和生产总值均超过全国的40%，是我国经济体系的重要组成部分。近年来，虽然长江经济带的市场一体化水平快速提高，但仍面临着严重的市场分割难题，财税分权制度下，地方政府倾向于采取地方保护、设置贸易壁垒等“以邻为壑”的发展政策，弱化了区域之间合作的激励。分割的市场带来的直接后果是严重的产业同构与资源利用效率低下，为追求本地税收增长与财政收入增加，地方产业政策的制定侧重追求“大而全”或“小而全”的产业结构布局，这使得我国东部、中部与西部地区之间的工业结构相似率非常高，导致各地区难以发挥比较优势，造成了地区资源优势的巨大浪费。理论上，区域一体化能够通过实现要素重新配置，产业布局优化与结构升级以及实现区域协调发展等方式提高要素配置与经济增长效率[3]。所以，对于长江经济带而言，贯彻习近平总书记所提出“长江要抓大保护，不搞大开发”的绿色发展理念，摒弃传统的“高能耗、高污染、低产出”的经济增长模式，提高长江经济带的经济增长效率以及实现绿色可持续发展的一个重要着力点便是加速推进长江经济带区域一体化进程。鉴于以上分析，本研究关注的问题是，长江经济带的区域一体化是否能提高地区经济增长效率？以及区域一体化对经济增长效率的影响是否存在区域异质性？研究将在测度长江经济带区域一体化水平和经济增长效率的基础上，对区域一体化影响经济增长效率的影响机制进行实证检验。

1 文献综述

从概念上来看，区域一体化可定义为区域经济整合的状态及过程，包括贸易壁垒削弱、消除与生产要素自由流动等，最终体现为在生产要素的种类及结构、商品要素与居民收入水平趋同[4-5]。区域一体化的反面表现为市场分割。市场分割是指一国范围内各地方政府为了本利益，通过行政管制等，限制外地资源进入本地市场或限制本地资源流向外地的行为[6]。国内外大部分学者采用市场分割作为区域一体化的代理变量[7]。现有文献表明，地方保护和贸易壁垒是区域市场分割的重要原因[8]。自1994年我国实现财税分权的财政体制改革以来，地方政府采取行政壁垒、技术壁垒以及环境壁垒等手段，加剧了市场分割，严重影响了一体化的进程[9]。在对外开放水平较低即关税壁垒较高的时候，地方政府实行地方保护政策，区域一体化水平较低，而随着开放水平的提高也即关税水平的降低，市场竞争性增强，地方政府采取地方保护政策的成本也越来越高昂，最终区域一体化水平提高[10]。

区域一体化对增长效率的影响主要包括如下三个路径：①在要素层面，一方面，区域市场整合能够促进产品与生产要素的跨区域流动，并依靠市场竞争机制以及价格信号引导生产要素配置到边际回报较高的生产环节中去，有利于本地技术效率的提高。另一方面，当地方保护造成的贸易壁垒降低时，区际一体化提高到一定水平，要素能向回报率较高的地区流动与集聚，在循环累积因果机制下，集聚带来的空间外部性、产业关联效应以及劳动匹配都其地区增长效率有显著的促进作用[11-13]。②在产业结构层面，地方保护与市场分割的存在带来了严重的产业结构趋同问题，产业趋同意味着地方政府将有限的资源进行低水平的重复建设，片面追求“大而全”以及“撒胡椒面”式的做法，结果导致地区专业化水平滞后，产业间的比较优势以及产业规模效应也难以发挥，造成了资源的严重浪费，整体经济效益的下降[14]。此外，地方政府也可以通过实现信息共享，选择发展具有本地优势的产业，避免产业的重复建设，最终促进经济效率[15]。③在区域合作方面，地方政府具有通过分割市场促进本地经济发展的激励，甚至存在“以邻为壑”的恶意竞争行为，不利于区域之间的合作，容易带来区际非合作发展的“囚徒困境”[6,16]。

总结国内外文献，大多集中于从要素流动、产业结构、区域合作等单一维度进行探讨，缺乏系统理论分析框架。另外，鲜有研究关注到对区域一体化与经济增长效率的互动内生关系，实践上也缺乏对长江经济带的实证研究。基于此，本研究尝试建立一个区域一体化影响效率的系统理论框架，并基于面板tobit模型利用长江经济带105个地级城市数据对其影响关系进行实证检验。

2 理论框架

根据对现有文献的分析，区域一体化是通过包括促进要素流动、推进产业结构升级以及推动区域合作等三种路径从而实现地区经济增长效率的提高。

2.1 生产要素层面

在传统的新古典经济学理论中，基于竞争性的市场条件，各地区将根据自己的比较优势生产机会成本最低的产品，从而实现地区专业化和规模化。但这无法解释拥有类似禀赋的地区产业空间分布的差异，基于新经济地理学说的假设，产业集聚的动力包括本地市场效应和成本效应等内生因素，较大的市场规模以及较低的生产成本是吸引企业集聚的双重因素。此外，运输成本或贸易成本也是影响企业集聚的重要外生变量之一，贸易成本不仅只有运输成本，也包括地方保护造成的贸易壁垒。在贸易成本较低的阶段，商品与要素流动障碍较弱，区域一体化水平的提高为产业集聚创造了良好的外部环境。商品与要素流动带来的经济集聚将通过知识外溢、劳动力市场蓄池和投入品共享等途径有效提高经济的运行效率。随着贸易成本的进一步降低，非贸易品成本迅速上升、城市容纳度达到极限等原因，集聚效应减弱，扩散效应加强，此时生产效率将会降低。而随着产业逐步从集聚变为扩散，要素重新配置，原集聚中心可能会衰落，也可能由劳动密集型发展成为资本或技术密集型产业中心或金融服务中心，经济增长效率的降低速度将放缓抑或再次提高。

2.2 产业结构层面

地方保护主义导致市场分割，形成巨大的贸易壁垒，导致贸易成本增大，投资者对具有比较优势地区投资的成本提高，资本只能向没有比较优势的地区转移，无法发挥地区比较优势，资源无法优化组合，造成产业结构的趋同[17]。产业结构趋同意味着大量的重复建设，会造成产能过剩、资源严重浪费，形成不良的市场约束，限制新经济增长点的发育，严重影响经济增长的效率。在实现区域一体化的条件下，商品、劳务、资本实现自由流动，地区间除了能够产生贸易创造和贸易转移等静态利益外，更重要的是能产生动态利益，即实现产业转移、保护幼稚工业实现规模经济、重新调整经济结构、不断推动产业结构的升级换代，同时要素的自由流动为产业结构差异化提供了保障，整合区域的经济、社会资源，扩大各地区经济发展的空间，提高各地区经济发展的质量[14]。

2.3 区域合作层面

在非区域一体化的条件下，当面对某一新兴行业或某一利益回报率高的产业时，区域内的不同地方政府面临着投入与否的选择。如果有地方政府不参与投入，那么其利益将被投入方攫取；如果所有地方政府都参与投入，则可能造成重复投资，大量社会资源和资本被浪费，挤占其他建设的资本投入；也有可能造成产能过剩，为了维持生产只能恶性竞争。最终的结果是地方政府投入成为占优策略[18]，导致资源浪费，影响经济增长效率的提高。但若地方政府会积极寻求合作，建立相应的“区域利益分享和补偿机制”实现双赢，将大大提高经济增长的效率，而不是各自为政的“诸侯经济”的两败俱伤。同时，随着区域一体化水平的提高，地方政府对经济的干预和直接推动逐步减少，考核机制从“GDP万能主义”逐步变为注重公共服务的质量、社会福利、环境保护等，更多的以区域整体利益考虑。政府将对当地经济发展进行长远思考和规划，加强区域合作，实现信息共享，准确定位自身比较优势和竞争优势，实施产业差异化集群发展。

3 经济增长效率测算

3.1 指标选择

经济增长效率变动研究的核心在于投入与产出之间全要素生产率(TFP)的度量，即实现利用最少投入获得最大产出的结果。研究拟基于DEA投入产出最优化思想将效率测度模型化，对于测度效率的投入产出指标的选择需要把握如下重要原则：第一，投入、产出与决策单元的选择必须能够管理者对决策单元有效评估的需求；第二,对于所有的决策单元而言，投入值与输出值必须为正数；第三，从效率的概念上来看，投入指标越小越好，产出指标越大越好；第四，投入产出指标并不要求一致。基于以上原则，研究对经济增长效率投入与产出指标进行选择。

基于柯布-道格拉斯生产函数中对相关投入产出指标的定义，以及对全要素生产率(TFP)的测度，本研究选择的投入指标包括劳动指标、资本指标以及人力资本指标等，具体分别用固定资产投资、劳动就业总投入以及大专以上学历总人数来表示。在当前经济新常态下，通过创新驱动以及结构转型升级激发新一轮经济增长活力成为新时期经济发展新目标，因此产出指标中，还进一步选取了衡量区域创新能力的专利数作为产出指标。

3.2 测算方法

3.2.1 超效率DEA模型

相比传统的DEA模型中，CCR模型计算得出的效率结果仅对个体决策单元的相对有效与否进行评价[19]，超效率模型还能对有效决策单元之间的效率具体值进行比较[20]。基本思想如下：

(1)对某一具体决策单元评价时，将被评价DMU排除在DMU集合外，DEA无效的决策单元生产前沿面不变，评价结果与CCR模型等同。

(2)超效率DEA模型将DEA有效决策单元生产前沿面进行重新计算，得出的效率值大于经典CCR效率值。超效率模型与经典CCR模型的区别就在于将被评价决策单元DMUj0排除在生产可能集之外。故而有效DMU的效率值将大于或者等于1，意指此DMU投入如果提高到计算出的效率比值，该决策单元依然在集合内相对有效。该模型是通过修改CCR经典DEA模型所得，表达式如下：

(1)

其中，θ代表规划目标值，S+与S-为松弛变量向量，λj≥0,j=1,…,n为规划决策变量。

3.2.2 Malmquist指数

本研究采用基于DEA模型的Malmquist指数方法描述长江经济带主要城市全要素生产率变化。Malmquist指数方法通过利用DEA模型中的距离函数比率而计算投入产出效率，其内涵可从如下三个公式中管窥：

(2)

(3)

(3)式源于(2)式的变形，表示技术效率与基数变动的分解，其中EF是指t到t+1时期生产效率(技术变动)的变化，TC代表t到t+1时期技术效率的变化。在如何分解综合效率指数方面，本文采用大多数研究所认可的Caves的分解模型。

=TFP=Tech×Ech=Pech×Techch×Sech

其中TFP代表全要素生产率水平，若其大于1表明综合生产率水平提高；若其小于1，表明生产效率恶化，全要素可以分解为技术变动(TCH)以及效率变动(ECH)的乘积，效率变动又可以分解为纯技术效率(PECH)以及规模效率(SECH)的变动。如果技术变动>1，意味着技术进步，也就是生产边界得到了提升，反之则反是。其中Pech(pure efficiency change)为纯技术效率变化，是基于规模报酬变动假设前提下的技术效率变化；Sech(scale efficiency)为规模效率变化，表明规模经济对生产率的影响，两者的乘积效率变动(ECH)意味着企业管理方法的科学性以及管理决策的有效性。

3.3 效率分析

3.3.1 总效率分析

基于超效率DEA模型以及利用MaxDEA2.0软件，研究对长江经济带主要城市群的超效率DEA进行了测度，并计算了不同城市群历年以及长江经济带总体效率的均值，具体结果如下：

(1)从长江经济带经济增长的总体效率变化来看，2008年之前效率水平基本大于1，而2008年之后，总体效率水平小于1而变得经济无效。究其原因，可能是因为全球金融危机引发的市场风险波动大大降低了地方投资项目的盈利水平。为促进地方经济发展，政府存在无序投资以及过度投资的激励，使得地方重复建设以及产业趋同问题突出，经济增长效率大大降低。从城市群经济增长总体效率均值排名来看，长三角城市群(1.54)>长江中游城市群(1.01)>滇中城市群(0.90)>成渝城市群(0.84)>黔中城市群(0.74)。从地理尺度来看，长江经济带的经济增长效率值存在一个东中西“U型”曲线关系。其中，长三角城市群经济增长总体效率水平最高，黔中城市群经济增长效率最低。而滇中城市群经济增长效率偏高，可能是因为研究数据的局限导致样本较少，焦点过度集中在经济效率较高的城市上，无法反应滇中城市群效率的一般情况。

(2)对于具体城市群而言，总体上长三角城市群经济增长效率水平历年均大于1，效率值最小值为1.24，投入产出一直处于有效的状态。长三角城市群经济增长效率在波动上呈上升趋势，在2012年达到最高点1.67后开始下降，原因很大程度上来自于其固定资产投资数额大幅上涨。2012年中国开始进入经济新常态，地方保护有所抬头，为促进经济持续发展而不断加大地方财政投资力度，不可避免地挤占私人投资和消费，不利于经济增长效率的提升。长江中游城市群经济增长效率从2000年的1.19到2010年的最小值0.77，再增加到2014年的1.26，一直处于有效的边界徘徊，呈现波动状态，但总体上来看投入产出是有效的。究其原因，2000年开始下降至2002年的波谷，与当年的从业人员大幅度下降密不可分；再上升至2005年的波峰，可能是GDP增长较快所致；再下降2010年的波谷，则可能是资本投入大幅上涨所致；之后随着GDP大幅上涨便开始稳步增长。成渝城市群、黔中城市群经济增长效率值历年均低于1，表明生产均偏离前沿面，投入产出缺乏效率。滇中城市群从2000年的1.08下降到2009年的0.66到2014年的0.82，2004年以后总体上处于无效的状态。总体而言，这三个城市群的经济增长效率均表现为总体下降的趋势。其原因既与中央向沿海倾斜的发展政策有关，也不能忽视西部成渝城市群、黔中城市群、滇中城市群的劳动密集型产业主导的发展基础，导致发展潜力与经济效率“双低”的现实。

3.3.2 Malmquist指数分析

进一步，基于Malmquist指数分析方法以及利用MaxDEA2.0软件，对长江经济带主要城市群2001—2014年的经济增长效率变化进行分析，然后对全要素生产率(TFP)进行分解研究，结果显示：

(1)长三角除了在2001、2009以及2013年的TFP小于1之外，其他年份均呈现出增加的趋势。观察E-CH和T-CH可知，长三角地区技术效率变动(E-CH)一致处于有效的不变状态，意味着长三角地区的全要素生产效率的变动与技术变动同步，主要来源于技术进步的贡献。

(2)长江中游城市群全要素生产率(TFP)在波动中上升，尤其是在2010年之后，全要素生产效率大幅度上升，实现了从小于1到大于1的转变，并保持稳定的态势。从全要素生产效率的分解来看，在2008年之前，技术效率变动对全要素生产率的贡献要大于技术变动的贡献，2008年之后则恰好相反，进一步佐证了金融危机对于企业经营管理效率的负面影响，导致技术效率发展迟滞。

(3)西部三个城市群全要素生产率变化各有特点，成渝城市群全要素生产率以2010为节点，呈现先上升后下降的趋势，全要素生产效率的变动主要来自于技术效率变动的贡献；黔中城市群全要素生产率以2008年金融危机以及2012年为界呈现先上升后下降再上升的倒S型，技术效率变动贡献值一直居于高位；滇中城市群2011年之前全要素生产率趋于下降，之后有所改观。与成渝城市群以及黔中城市群一致，全要素生产效率的变动主要来自于技术效率变动的贡献，表明西部三大城市群的技术进步与创新能力依然比较弱，无法支撑TFP的进步，而技术创新效率虽然贡献较大，但同样在低位徘徊。

4 区域一体化影响经济增长效率的实证

上文对不同城市群的经济增长总效率以及全要素生产效率进行了分析，并对TFP的技术进步份额以及技术效率变动份额进行了分解分析。进一步，研究将基于区域一体化对增长效率的影响机制，对两者实证关系进行检验。

4.1 变量说明与理论假设

基于以上理论分析，构建以下计量模型：

lnEfficiency=β0+β1lnINT+β2lnden+β3lnGOV

+β4lnOPEN+β5lnTECEXP

+β6lnEDURATE

其中，因变量Efficiency来自于Malmquist指数分解所求得的全要素生产率(TFP)、技术变动(TCH)以及效率变动(ECH)。自变量为区域一体化指数，采用“相对价格法”进行计算。研究参照探讨增长效率影响因素的相关文献，结合理论分析框架，选取控制变量，具体见表1。

4.2 数据来源

本文选用长江经济带所有地级及地级以上城市作为研究对象，下面对个别地区作特别说明：一是巢湖、毕节、铜仁、丽水、普洱、临沧在研究年份中行政区划发生变化，考虑到统计口径的一致性和数据搜索的困难，本文不考虑上述城市。二是神农架林区与各自治州数据较难获取，且地处较为偏远地区，对分析影响不大，所以剔除上述地区。

本文采用2000—2012年作为研究时段。基础数据主要来源于《中国统计年鉴2015》、2001—2013年的《中国城市统计年鉴》、《中国区域统计年鉴》、各省市统计年鉴、《国民统计和社会发展公报》。

4.3 实证分析与结果

区域一体化与经济增长效率存在互动内生关系：推进区域一体化有利于地区经济增长效率提高，反过来经济增长效率的提升也将吸引要素流动与集聚，有利于区域一体化的进一步提升。为了解决内生性，研究对自变量进行滞后一阶处理，并以区域一体化滞后一期的工具变量进行Hausman内生性检验，结果表明不用工具变量的模型并不存在内生性问题，所以随机效应模型能够得到无偏估计。研究拟采用面板模型进行回归分析，对固定效应与随机效应模型进行Hausman检验得知，在1%的显著水平上通过检验，拒绝了固定效应模型中固定效应与残差相关的假设，因此研究准备采用面板tobit随机效应模型。为了消除变量的异方差性，研究对主要变量取对数处理。

表1 指标内涵及计算方式

Tab.1 Definition and calculation method of variables

变量名称内涵计算方式TFP全要素生产率全要素生产率Malmquist指数分解TCH技术变动技术进步与否Malmquist指数分解ECH效率变动效率提高与否Malmquist指数分解INT市场一体化指数区域一体化水平相对价格方差法DEN[21]经济密度地区经济集聚水平GDP/行政区面积GOV[22]政府干预地方政府对市场的干预能力地方公共财政支出/GDPOPEN[23]贸易开放度对外开放与参与国际一体化水平进出口贸易总额/GDPTECEXP[24]科技投入科技三项支出科技三项费用=新产品试制费+中间试验费+重大科研项目补助费EDURATE[25]教育投入教育工作人员比重从事教育工作人员/总就业人员

备注：根据研究相关理论假设整理。

4.3.1 长江经济带105城市全样本回归

表2模型1至3分别以效率变动、技术变动以及全要素生产率TFP为因变量进行随机效应模型回归。结果表明：①区域一体化对于效率变动以及全要素生产率的变动影响系数均为正，但不显著，而对于技术变动的影响效率显著为正，弹性为0.017 5，并能够在1%的显著水平上通过检验。长江经济带横贯长三角、长江中游、成渝、黔中以及滇中等我国东中西部的五大城市群，城市经济发展水平、产业结构以及管理水平不均衡，区域一体化对全要素生产率TFP、效率变动以及技术变动的影响存在空间异质性。②控制变量中，经济密度显著促进了城市技术进步以及全要素生产率的提高，弹性分别为0.012 3以及0.020 2。政府干预对三类效率均影响均不显著，意味着地方公共财政投入对地方“私人投资”的挤占作用并不明显。贸易开放度的提升不利于总体效率的进步，但对于技术进步以及全要素生产率有着显著正向的促进作用，弹性分别为0.037 6以及0.023 1，因为对外开放意味着城市参与国际一体化的水平，一体化水平越高则地方更容易通过与外资企业在技术研发、科学管理等方面进行交流与合作而促进城市技术进步以及全要素生产效率的提升。另外，科技投入显著促进了技术进步，弹性为0.014 2，并能通过1%的显著水平检验，而教育工作人员比重越大，技术进步与全要素生产效率水平也比较高。

表2 长江经济带105城市回归结果

Tab.2 Regression results of 105 cities from Yangtze River Economic Belt

变量模型1模型2模型3lnECHlnTCHlnTFPlnINT0．006480．0175∗∗∗0．00934(0．00833)(0．00648)(0．00819)lnDEN0．003890．0123∗∗0．0202∗∗∗(0．00746)(0．00561)(0．00734)lnGOV-0．001420．01350．0169(0．0153)(0．0108)(0．0150)lnOPEN-0．0104∗0．0376∗∗∗0．0231∗∗∗(0．00605)(0．00455)(0．00595)lnTECEXP0．00939∗∗∗0．0142∗∗∗-0．00383(0．00254)(0．00165)(0．00250)lnEDURATE-0．01060．121∗∗∗0．101∗∗∗(0．0173)(0．0130)(0．0170)CONSTANT-0．1070．562∗∗∗0．437∗∗∗(0．0657)(0．0470)(0．0646)OBSERVATIONS125812581258NUMBEROFID105105105

备注：***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

4.3.2 长江经济带各城市群异质性检验

进一步，研究对长江经济带各城市群一体化对经济增长效率的影响进行异质性检验。具体而言：

(1)对于效率变动指标而言，只有长三角城市群区域一体化水平的提升能够显著促进效率的进步，弹性为0.011 3，并能通过1%的显著水平检验。这与长三角城市群较高的市场化水平、发达的服务业以及城市之间紧密的合作关系密不可分。此外，政府干预除了显著抑制滇中城市群增长效率提高，表现出弹性系数为负0.105；科技投入除了显著促进长三角城市群的增长效率提高，表现出弹性系数为正0.013 9之外，二者对其他城市群影响均不显著。而且，在五大城市群中，经济密度、贸易开放度以及从事教育人员比重等变量对经济增长效率的提高均无显著影响(见表3)。

(2)对于技术进步指标而言，区域一体化水平的提升显著促进了长三角以及成渝城市群技术水平的提高，弹性系数分别为0.026 0以及0.033 8，成渝城市群稍高于长三角地区。区域一体化水平的提升也在一定程度上促进滇中城市群的技术进步，却抑制黔中城市群的技术进步。但表现均不显著，这可能与中西部地区市场分割较为严重有关。此外，经济密度的提升显著促进了成渝城市群以及黔中城市群的技术进步，弹性系数分别为0.031 6以及0.084 4，分别在5%以及1%显著水平上通过检验。政府干预仅仅对黔中城市群有促进作用，对其他城市群无显著影响。贸易开放度的提升对长三角、长江中游以及成渝城市群的技术进步促进明显，弹性系数分别为0.038 7、0.036 7以及0.056 4，均能通过1%的显著水平检验(见表4)。

表3 长江经济带城市群经济增长效率回归

Tab.3 Economic growth efficiency’s regression of the urban agglomeration from Yangtze River Economic Belt

变量长三角长江中游成渝黔中滇中lnECHlnECHlnECHlnECHlnECHlnINT0．0113∗∗∗0．00322-0．002410．0365-0．0241(0．0014)(0．0163)(0．0179)(0．0435)(0．0279)lnDEN0．0006510．003000．007100．0262-0．00842(0．0123)(0．0151)(0．0183)(0．0475)(0．0203)lnGOV0．0119-0．009670．00522-0．0554-0．105∗∗(0．0263)(0．0284)(0．0313)(0．0875)(0．0529)lnOPEN-0．00829-0．0105-0．01770．00669-0．0114(0．0101)(0．0112)(0．0152)(0．0287)(0．0176)lnTECEXP0．0139∗∗∗0．007320．004560．01770．00617(0．00419)(0．00466)(0．00560)(0．0119)(0．00712)lnEDURATE-0．00163-0．0100-0．07500．1840．0538(0．0243)(0．0357)(0．0468)(0．153)(0．0698)CONSTANT-0．0653-0．127-0．2020．157-0．289(0．109)(0．126)(0．153)(0．482)(0．232)OBSERVATIONS4924302284860NUMBEROFID5148301515

备注：***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

(3)对于全要素生产率指标，只有成渝城市群的区域一体化水平的提升能够显著提高全要素生产率，弹性系数为0.035 4。经济密度的提升显著促进成渝城市群以及黔中城市群的全要素生产率，弹性系数分别为0.032 5以及0.111，分别通过10%以及1%的显著检验。政府干预对五大城市群的全要素生产效率的影响则均不显著，可能是因为全要素生产率的提升更多的依赖企业自身的科研投入与市场激励。贸易开放度的提升显著促进了长三角、长江中游以及成渝城市群的全要素生产率，弹性系数分别为0.028 6、0.021 5以及0.032 2，且分别通过1%、5%以及5%水平的检验。同样，对比科技投入对技术进步的影响，其对五大城市群的全要素生产效率也没有显著影响。而教育从业人员比重的提升却均能够在不同程度上促进全要素生产效率的提升，反映出教育投入以及人力资本积累对全要素生产效率提升的积极影响(见表5)。

5 研究结论与政策启示

5.1 研究结论

通过超效率DEA与Malmquist指数对长江经济带的经济增长效率进行测量，并基于面板tobit模型利用2000-2012年地级及地级以上城市数据对区域一体化影响经济增长效率的关系进行实证检验，结果显示：①整体上，长江经济带的区域一体化对于效率变动以及全要素生产率的变动影响系数均为正，但不显著，而对于技术变动的影响效率显著为正。在控制变量中，经济密度显著为正；政府干预不显著；贸易开放度的提升不利于总体效率的进步，对于技术进步以及全要素生产率显著为正；另外，科技投入、教育投入均显著为正。②异质性检验表明，对于效率变动指标而言，只有长三角城市群区域一体化水平的提升能够显著促进效率的进步；对于技术进步指标而言，区域一体化水平的提升显著促进了长三角以及成渝城市群技术水平的进步；对于全要素生产率指标而言，只有成渝城市群的区域一体化水平提升能够显著提高全要素生产率。

5.2 政策启示

由以上研究结论可知，区域一体化对于经济增长效率的提高具有促进作用，但是因为长江经济带各地区不同的区域发展水平、技术进步程度以及管理效率等因素而有所差异。因此，在政策的制定实施也应特别注意因地制宜，强调差异性和针对性。

表4 长江经济带主要城市群技术效率回归

Tab.4 Technical efficiency’s regression of the urban agglomeration from Yangtze River Economic Belt

变量长三角长江中游成渝黔中滇中lnTCHlnTCHlnTCHlnTCHlnTCHlnINT0．0260∗∗-0．008580．0338∗∗-0．02980．0133(0．0105)(0．0118)(0．0159)(0．0259)(0．0226)lnDEN0．005490．01160．0316∗∗0．0844∗∗∗0．0263(0．00895)(0．0108)(0．0158)(0．0281)(0．0164)lnGOV-0．002990．01640．008830．07200．0793∗(0．0188)(0．0186)(0．0232)(0．0525)(0．0428)lnOPEN0．0387∗∗∗0．0367∗∗∗0．0564∗∗∗0．02060．0135(0．00751)(0．00802)(0．0128)(0．0174)(0．0143)lnTECEXP-0．0173∗∗∗-0．0133∗∗∗-0．0122∗∗∗-0．00909-0．00740(0．00269)(0．00281)(0．00407)(0．00747)(0．00577)lnEDURATE0．0912∗∗∗0．114∗∗∗0．244∗∗∗0．324∗∗∗0．0942∗(0．0178)(0．0260)(0．0516)(0．0966)(0．0565)CONSTANT0．457∗∗∗0．540∗∗∗0．925∗∗∗1．242∗∗∗0．615∗∗∗(0．0760)(0．0886)(0．162)(0．294)(0．188)OBSERVATIONS4924302284860NUMBEROFID5148301515

备注：***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

(1)加强区域合作，促进创新驱动发展。区域一体化有利于营造激励创新的公平竞争环境，为实现创新驱动发展创造了良好的氛围，促进地区技术进步。在区域一体化的背景下，技术、人才等创新型生产要素在市场导向下自由流动，发挥规模效应以及技术溢出效应，促进地区经济提质增效。因此，应根据《长江经济带创新驱动产业转型升级方案》的基本要求，加强区域合作，打破地区封锁与利益藩篱，破除束缚创新和成果转化的制度障碍，构建“大众创业，万众创新”服务平台，建立完善“人才——制度——平台”三位一体的区域创新支持体系。

(2)深化户籍制度改革，提升经济密度。地区经济密度的提升对于改善技术效率、促进技术进步，并提升全要素生产率的作用明显。依照“十三五”的规划要求，深化户籍制度改革，加速劳动生产要素向中心城市进一步集聚，促进有能力在城镇稳定就业和生活的农业转移人口举家进城落户，探索实施居住证制度，实现公共服务均等化的“人的城镇化”，实现城市经济密度有质量的提升。

(3)加大制度创新力度，推进市场化改革。促进长江经济带一体化，提高经济增长效率，需要从制度上予以突破。通过深化长江经济带市场化改革，减少政策限制以及市场分割带来的资源扭曲，实现要素与产品需求在空间上的合理配置。此外，树立科学政绩观，提倡“绿色GDP”的考核机制，弱化地方市场分割的动机，消除内部市场壁垒，强调经济增长的技术引领效应，提高发展质量与社会效益，提升地区经济增长效率。

(4)实施差异化区域政策，发展壮大沿江城市群。长江经济带中的长三角、长江中游城市群、成渝城市群以及黔中、滇中两个区域城市群发展差距较大。具体而言：

对于长三角城市群，其作为长江经济带的“龙头”，在经济总量以及技术水平方面遥遥领先，区域一体化对于其技术效率以及技术进步的影响也较为显著，未来充分发挥技术外溢效应，通过高新技术产业转移提高与内陆地区的合作水平，促进产业一体化与技术转移。

对于长江中游城市群，由于其内部武汉城市圈、长株潭城市群以及环鄱阳湖生态经济圈的产业同构以及市场分割比较严重，一体化水平偏低，对于全要素生产率的影响并不显著，未来应从着力提升区域一体化以及合作水平，从行政推动、产业互补以及交通改善等着手，成立跨区域合作机构，促进区域内产业布局优化与经济合作，加速铁路、公路等交通基础设施建设，提高交通网密度，加强地区经济联系程度，加速一体化进程，为经济增长效率的提升创造良好的经济社会环境。

对于成渝城市群，由于区域一体化对于其全要素生产率以及技术变动的影响比较显著，因而应该抓住长江经济带成为国家战略的历史机遇，破除天然地理隔离障碍，加大城市群内外部一体化合作，实现经济增长与经济效率提高的“二重奏”。

表5 长江经济带主要城市群经济全要素生产率回归分析

Tab.5 TFP’s regression of the urban agglomeration from Yangtze River Economic Belt

变量长三角长江中游成渝黔中滇中lnTFPlnTFPlnTFPlnTFPlnTFPlnINT-0．0119-0．003110．0354∗0．00589-0．0109(0．0131)(0．0159)(0．0190)(0．0373)(0．0207)lnDEN0．009720．01730．0325∗0．111∗∗∗0．0178(0．0120)(0．0147)(0．0194)(0．0407)(0．0150)lnGOV0．01900．009000．007810．0161-0．0253(0．0257)(0．0277)(0．0332)(0．0750)(0．0392)lnOPEN0．0286∗∗∗0．0215∗∗0．0322∗∗0．02830．00211(0．00986)(0．0109)(0．0161)(0．0246)(0．0131)lnTECEXP-0．00194-0．00554-0．006930．00955-0．00123(0．00409)(0．00453)(0．00594)(0．0102)(0．00528)lnEDURATE0．0910∗∗∗0．0943∗∗∗0．113∗∗0．519∗∗∗0．148∗∗∗(0．0237)(0．0347)(0．0496)(0．131)(0．0517)CONSTANT0．415∗∗∗0．384∗∗∗0．547∗∗∗1．423∗∗∗0．326∗(0．107)(0．123)(0．162)(0．413)(0．172)OBSERVATIONS4924302284860NUMBEROFID5148301515

备注：***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

对于黔中以及滇中两个区域性城市群，区域一体化对于全要素生产率、技术进步以及技术效率的影响相对不显著，也反证了由于其处于“生态脆弱区”的西部地区，实施大开发式的区域合作不是未来提高经济效率的目标，提高科技投入以及加大政府支持力度依然是保障其增长效率提升动力源泉。

(编辑：尹建中)

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Does regional integration promote the efficiency of economic growth? an empirical analysis of the Yangtze River Economic Belt

LIXue-song1,2ZHANGYu-di1SUNBo-wen3

(1.School of Economics and Management, Wuhan University, Wuhan Hubei 430072, China；2.Institution for the Water Research, Wuhan University, Wuhan Hubei 430072, China；3.Institution for the Development of Central China, Wuhan University, Wuhan Hubei 430072, China)

Regional market integration could improve economic growth efficiency through promoting the flowing of factors and upgrading the industrial structure and strengthening regional cooperation. This study first used the methods of super efficiency DEA and Malmquist index decomposition to compare the total economic growth efficiency and the TFP decomposition from 2000 to 2014 in Yangtze River Economic Belt. In addition, based on the econometric Tobit model, this study also used the panel data of 105 cities in Yangtze River Economic Belt to do an empirical analysis of the influence of regional integration on TFP, technical efficiency and technical change. Results showed that: first, the total economic growth efficiency based on super efficiency DEA of Yangtze River Economic Belt showed a declining trend after 2008, among which Yangtze River Delta had the highest economic growth efficiency, while Guizhou Central Urban Agglomeration had the lowest one. Second, the TFPs of Yangtze River Economic Delta and Urban Agglomeration in the Middle Reaches of the Yangtze River showed an increasing trend and the contribution of technical change to TFP exceeded technical efficiency. On the contrary, in other three regions of Chengdu-Chongqing Urban Agglomeration, Yunnan Central Urban Agglomeration and Guizhou Central Urban Agglomeration, the contribution of technical efficiency to TFP exceeded technical change. Third, regional integration showed a significant impact on the technical change of the TFP in Yangtze River Economic Belt; however, the impact on TFP and technical efficiency was not significant. What is more, regional heterogeneity existed in the promotion effect of regional integration on efficiency. That is, regional integration of Yangtze River Delta could promote technical change and technical efficiency significantly, but did not work on TFP. The regional integration of Chengdu-Chongqing Urban Agglomeration could promote TFP and technical change, while the regional integration of Yunnan Central Urban Agglomeration and Guizhou Central Urban Agglomeration did not exert an significant effect on the efficiency indicators. Lastly, this study put forwards suggestions to promote regional integration and economic efficiency: strengthening regional cooperation and promoting innovation driven development; deepening the reform of the household registration system and improving the economic density; enhancing system innovation and promoting market-oriented reform. This study also put forwards some targeted development strategies combined with the differences of different urban agglomerations.

regional integration; Yangtze River Economic Belt; economic growth efficiency; super-efficiency DEA; Malmquist

2016-08-25

李雪松，博士，副教授，主要研究方向为区域可持续发展、环境经济学。E-mail:xuesong7401@263.net。

教育部人文社会科学研究青年基金项目“国家引领背景下长江中游城市群政策动因与产业一体化研究”(批准号:13YJC630167)；长江水利委员会长江科学院开放研究基金资助项目(批准号：CKWV2016394/KY)；武汉大学自主科研项目(人文社会科学)、中央高校基本科研业务费专项资金资助(批准号：2015632020201)；武汉大学人文社会科学青年学者学术团队建设计划资助。

F061.5

A

1002-2104(2017)01-0010-10

10.3969/j.issn.1002-2104.2017.01.002