我国区域经济增长中全要素生产率的实证分析——基于DEA-Malmquist指数法

尹 宽

(甘肃政法学院 经济管理学院，兰州 730070)

一、引言

改革开放以来，我国社会经济得到了前所未有的发展，区域经济的差异性也日趋显著，部分地区成为促进国民经济发展的重要力量，但也有部分地区正处于被边缘化的危险，严重影响了我国整体经济的可持续发展。由此，在我国经济增长步入“新常态”的背景下，提高我国的全要素生产率成为了区域间经济增长率上升的核心问题[1]。

全要素生产率简称TFP，是评价经济增长质量和区域经济可持续发展的重要指标，用以分析各要素对经济增长的贡献。那么，目前我国区域经济的全要素生产率究竟如何？我国各区域间的经济增长差异如何？影响我国全要素生产率的因素有哪些？以及如何提高我国的全要素生产率？故本文用DEA-Malmquist指数方法对我国2000-2015年31个省市的全要素生产率进行实证分析，以解答上述问题。

目前我国学者对全要素生产率的研究，从研究地域范围上主要分为县域、市域、省域和地带及全国。吴春雅[2]运用DEA-Malmquist指数法对江西省内县市的TFP增长进行了测度，研究表明江西省内多数县市全要素生产率水平较低，经济增长效率不高，原因在于该区域新技术引进不当使技术进步率下降；张丽峰[3]运用DEA-Malmquist指数法对我国旅游业TFP进行了测算，研究表明1997-2009年我国旅游业TFP是改善的，虽东部地区的旅游业TFP增长最快，但区域经济存在较大差异，不利于我国旅游业的发展；张煜[4]通过对各省市2000-2012年的TFP进行实证分析，得出了技术效率的下降是阻碍我国三大区域TFP改善的原因，并提出了提升区域间技术效率和优化区域经济结构等方面的建议。然而，我国学者在分析TFP所体现出的区域特征时，大多只关注估算期内TFP和其分解指数技术进步率、技术效率的整体变化，而忽略了技术效率的分解指数——纯技术效率和规模效率的变化，区域经济的纯技术效率代表了区域间要素的配置和利用情况，而规模效率代表了区域间要素的投入和产出是否达到了最优状态，通过对这两种指标的分析可以更加清楚地判断全国以及各地区生产力变化的动力和源泉，提高区域经济差异分析的准确性。因此本文在分析我国全要素生产率整体变化后，分地区分指标地逐一分析TFP的分解指数所体现的区域特征。

二、研究方法和数据说明

(一)DEA-Malmquist指数法

本文基于DEA模型的Malmquist指数法分析我国区域经济增长中全要素生产率的变化特征。该方法最早是1953年由Malmquist[5]提出，1982年Caves等将其作为了测算生产效率的指标[6]。该方法是利用距离函数的比值来计算投入产出的效率，其分析相邻时期TFP变化的公式可以表示为：

(1)

Mi(xt+1，yt+1；xt，yt)可以进一步分解为技术效率变动(TEch)和技术进步率变动(TPEch)两部分：

Mi(xt+1，yt+1；xt，yt)=

(2)

技术效率变动(TEch)可进一步分解为纯技术效率变动(PTEch)和规模效率变动(SEch)：

(3)

式(3)中，Dv(x，y)，Dc(x，y)分别为规模报酬可变和不变下的距离函数。对于第i个决策单元，以上四种TFP分解指数值大于1，代表对TFP有促进作用，反之起到阻碍作用。

(二)数据的来源和处理

1.指标的选取

按照DEA-Malmquist指数模型对样本选取的要求，本文选择我国31个省市为决策单元(DMU)，面板数据的时间为2000-2015年。在产出指标上选择以2000年不变价的各省市16年间的GDP；投入指标选取估算期内各省市资本存量以及就业人员数。

由于资本存量没有官方公布的正式数据，所以在本文实证研究中，需要对我国31个省市2000-2015年的资本存量进行重新估算，估算所涉及到的指标有资产投资、折旧率、价格指数以及基期存量四种。本文对于资本存量的估算采用永续盘存法(PIM)[7]，基本估计公式为：

Kt=Kt-1×(1-δt)+It/Pt。

(4)

式(4)中，Kt和Kt-1分别为第t年和第t-1年的资本存量，δt为第t年的资本折旧率，It为第t年的投资额，Pt为第t年的投资额价格指数。

投资额本文采用各省市2000-2015年的固定资本形成总额；选取固定资产投资价格指数(1993-2015)和GDP缩减指数(1978-1992)作为衡量指标[注]我国仅从1993年开始公布各省市固定资产投资价格指数，所以对于1992年之前指数的计算，本文通过GDP缩减指数(1978-1992年)测算、合成。；对于折旧率的计算，采用余额折旧法，dt=(1-δ)T，其中δ为资本的折旧率，T为资本品的使用寿命，在资本品边际生产率被残值率代替的前提下，T决定δ。由于资本的折旧率受地域差异影响较小，而且目前现有的基础数据缺失，无法将我国31个省市的折旧率完全计算出来，故本文将我国2000-2015年的资本平均折旧率作为各个省份的折旧率，经计算为11.1%；对于基期年份选择为1978年，该年资本存量计算方法采用增长率法[注]为了更加准确地估算1978年的资本存量，在计算各省市固定资本形成总额的几何平均增长率时选取了更长的时间段(1978-2000年)。，具体为K0=I0/(g+d)，其中K0，I0，g，d分别是基期资本存量、投资量、投资增长率和经济折旧率。

以上文的数据为基础，计算出我国各省市2000-2015年资本存量。叶宗裕[8]通过资本产出比来判断估算结果是否合理，所以本文也按照这种方法进行检验，通过计算，我国2000-2015年各省市的产出比的值大多数在1.5～2.8之间，这说明本文的估算结果是符合实际的。

2.数据的来源

2000-2015年的固定资本形成总额与1993-2015年固定资产投资价格指数，以及各省市就业人员数均来自《中国统计年鉴》和《中国人口和就业统计年鉴》，剩余年份的固定资本形成总额出自《新中国五十五年统计资料汇编》。计算1978-1992年的GDP缩减指数所需的数据来自于《新中国六十年统计资料汇编》。

三、估算结果与分析

为了研究我国全要素生产率的动态变化，使用DEA2.1软件计算我国31个省市的全要素生产率逐年的变化，在区域上本文将我国分为东部、西部、中部和东北四个地区[注]东部地区包括北京、天津、河北、江苏、山东、上海、浙江、福建、广东、海南；中部地区包括山西、河南、湖北、湖南、江西、安徽；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆；东北地区包括辽宁、黑龙江、吉林。。

(一)全要素生产率总体变动与分布特征

图1为2000-2015年全国及四大区域全要素生产率的增长率。根据图1可以看到，在全国层面上，2000-2015年我国全要素生产率总体上呈现四个“下降-上升”的周期，形成了四个波谷和三个波峰，2000-2004年形成第一个周期，时长为5年，在这一时间段全要素生产率处于改善状态，平均增长1%；第二个周期时长为4年，从2004年到2007年，全要素生产率平均增长0.7%；第三个周期时长为5年，从2007-2011年，全要素生产率平均增长0.2%；第四个周期为2011年至2015年，在这一时期全要素生产率平均下降了1.4%。从各个年份来看，除了2009年(-1.1%)、2010年(-0.1%)、2012年(-0.6%)、2013年(-1.6%)、2014年(-2.7%)和2015年(-2.0%)的全要素生产率为负增长外，其余年份的增长率均为正。所以从时间维度来看，在估算期内我国全要素生产率是得到改善的，且16年间全要素生产率平均上升0.1%，这与2016年王炜[9]测算的1999-2012年我国全要素生产率平均上升0.1%基本一致。

图1 2000-2015年全国及四大区域全要素生产率增长率

从图1还可以看出，在估算期内四大区域只有东部地区和东北地区的全要素生产率得到了改善，分别增长了1.8%和0.7%，西部地区和中部地区的全要素生产率平均下降了0.8%和0.9%。东部地区只有2014年的全要素生产率呈现衰退的状态，东北地区的全要素生产率从2000-2005年一直处于增长状态，2011年开始大幅度下降，一直持续到2015年，相对于2011年下降了近6%；西部地区和中部地区的全要素生产率大多数年份都处于衰退状态，中部地区只有2001年、2003年、2004年处于全要素生产率的改善状态，西部地区为2001年和2006年、2007年、2008年处于该状态。2014年四大区域的全要素生产率全部处于衰退状态，其中西部地区下降最多，为4%，其次是东北地区(-3.7%)、中部地区(-2.1%)和东部地区(-1%)。

从各省市来看，新疆、宁夏、辽宁、北京、天津、上海、江苏、浙江、广东和海南这10个省市的全要素生产率在估算期内是增长的，其余省市处于下降状态。由此可以看出，我国东部地区的经济增长最优，东北地区次之，中部地区和西部地区经济增长相对缓慢，这是由于我国东部地区开放时间早、力度大，国际贸易和海外投资的发展促进了此地区的技术引进和模仿，而且该地区R&D人员数、R&D经费投入均高于其他三个地区，加之自主创新能力高，使其技术进步率提高，区域的经济水平提高。

表1为2000-2015年全国平均Malmquist生产率指数及其分解。根据表1数据可知，在估算期内，2001年、2004年、2007年和2008年是我国全要素生产率增长最快的四年，其原因主要在于我国规模效率和技术进步率的上升，2001年规模效率提高了1.5%，其余三年技术进步率分别提高了4%，2.8%，1.8%。2007年之前的7年我国全要素生产率也是提高的，主要是因为我国加入WTO之后，东部沿海经济迅速发展，而且为了缩小我国区域经济发展的差距，我国在2004年前后提出了“振兴东北老工业基地战略”“中部崛起战略”和“西部大开发战略”，随着政策实施的不断深入，我国的技术得到大幅度提高。而2013年、2014年和2015年是我国全要素生产率下降最多的三年，三年内除了2013年我国规模效率有0.3%的增长外，其余各项指标均处于下降状态，这可能与我国进行产业结构转型、城市有效需求不足等因素有关。

根据表1还可以看出，在估算期的16年里除了技术进步率上升了0.7%外，技术效率、纯技术效率和规模效率均是下降的，分别下降了0.6%，0.5%和0.1%，而全要素生产率年均增长了0.1%。2003-2004年是我国技术效率、纯技术效率和规模效率下降最多的一年，但还是由于4%的技术进步率的提升，使得我国全要素生产率得到改善。这说明我国全要素生产率的提高是由技术进步引起的，而技术效率、纯技术效率和规模效率的降低阻碍了我国全要素生产率的提高。这一研究结论与刘建国的研究基本一致，他通过对我国1990-2009年31个省市的全要素生产率测算，证明20年间只有技术进步率为正[10]。

表1 2000-2015年全国平均Malmquist生产率指数及其分解

(二)技术效率

图2为2000-2015年全国及四大区域的技术效率增长率。通过图2可以看出，2000-2015年间我国四大区域的技术效率增长率总体上为负值，说明我国在估算期的16年间技术效率呈现下降的状态。从全国层面上来看，我国技术效率年均降低了0.6%，说明在估算期内我国的要素投入没有产生预期的效果，资源配置不合理。我国技术效率只有在2001年(2.2%)、2009年(0.9%)、2011年(0.3%)和2012年(0.2%)是增长的，其余的12年均处于负增长状态，其中2004年(-2.3%)降幅最大。分区域来看，我国四大区域的技术效率年均值全为负值，说明这四大区域的技术效率在估算期内呈现下降的状态，其中西部地区和东北地区年均降低1%，中部地区年均降低0.3%，东部地区年均降低0.1%，这说明在16年间西部地区和东北地区的资源投入、资源利用和技术应用水平与东部的差距较大。东部地区在16年间有10年的技术效率是上升的，而技术效率降幅最大的年份与全国层面的数据显示一致，也是2004年(-0.8%)；东北地区、西部地区和中部地区在16年间均有5年的技术效率是升高的，其中2001年和2009年的技术效率是四大区域共同上升的两年，这主要是因为加入世贸组织和国家“四万亿计划”的实施，政府主导的大规模投资拉动了全国技术效率的增长。根据图1表明，以2001和2009年为时间点，接下来的年份全国和四大区域的技术效率均呈现出下降的趋势，尤其以2009年之后最为明显，这可能是因为我国的经济刺激政策带来的“后遗症”的缘故，当前我国面临的产能过剩、僵尸企业众多等问题阻碍了我国技术效率的提高。2016年黄海杰[11]研究发现我国的“四万亿投资”政策是导致目前我国企业投资效率、技术效率低的重要原因。也有其他学者认为我国很难消化“四万亿投资”带来的负面影响，必须加快调结构、转方式、转变经济增长动能的步伐，这也说明了虽然目前我国的国民生产总值年均增长6个百分点，但总体经济增长的质量却不高的问题。

图2 2000-2015年全国及四大区域的技术效率增长率

(三)技术进步率

图3为2000-2015年全国及四大区域的技术进步率增长率。根据图3可知，我国区域经济的技术进步率增长率在16年间呈现出波动性，且四大区域表现出趋同性。从全国层面来看，我国技术进步率年均增长0.7%，不仅表明我国生产技术的创新程度越来越高，而且意味着技术进步在一定程度上促进了我国区域经济的增长和全要素生产率的提高。2008年全球经济危机之前，我国技术进步率处于增长阶段，2000-2008年这9年里全国技术进步率年均增长2%，东部地区增长3.4%，东北地区增长2.5%，西部地区增长1.4%，中部地区增长0.8%；2008-2010年是我国技术进步率“V”字形反弹的3年，从2010至今我国的技术进步率总体上呈现出下降的态势，6年内全国年均下降了0.6%，中部地区年均下降了1.8%。从估算期的16年间来看，只有中部地区的技术进步率增长率为负值，这意味着中部地区区域经济发展和技术创新程度逐渐落后于其他三大区域；东部地区的技术进步率增长最快，为2%，东北地区次之，为1.7%，西部地区为0.2%。分省市来看，在我国31个省市中，上海技术进步速度最快，年均增长达5.3%，北京和天津的技术进步率增长率也分别达到了4.5%和3.7%，其余的省市也有不同程度的增长，如内蒙古(2.7%)、辽宁(2.7%)、新疆(2.6%)、浙江(2.3%)、江苏(1.8%)、吉林(1.8%)、宁夏(1.6%)、福建(1.3%)、广东(1.1%)、黑龙江(0.5%)和青海(0.2%)；16年间我国有17个省市的技术创新程度较差，经济增长质量不佳，技术进步率降幅最大的省市为广西、安徽、重庆、四川、贵州和甘肃，年均降低了0.7%。虽然东部地区的技术进步率要高于其他三个地区，但是东部地区也有个别传统的经济大省其指标落后于西部地区和东北地区的省市，而且西部地区的省市总体上强于中部地区的省市。这也突出了当前我国区域经济发展的不平衡，区域经济发展差异化已经逐渐脱离之前的“东强西弱”的地带性特征，这就要求技术落后的省市应根据本地的资源禀赋，加强自身技术创新的基础，并引入相匹配的技术，消化吸收后再做自主创新，以缩小与其他省市间的经济差距。

图3 2000-2015年全国及四大区域的技术进步率增长率

(四)纯技术效率

区域经济的纯技术效率可以反映一个地区资源的配置与利用情况。图4为2000-2015年全国及四大区域的纯技术效率增长率。从图4可以看出，全国纯技术效率总体呈现出下降的态势，在整个估算期内降幅为0.5%。从时间维度上来看，我国只有2001年、2008年、2009年和2011年的纯技术效率得到了改善，分别为0.7%，0.1%，0.9%和0.3%，2003年降幅最大，达到了1.6%。分地区来看，我国四大区域在16年间的纯技术效率均未得到改善，说明四大区域的资源配置和利用水平较低，其中东北地区的资源配置和利用情况最差，纯技术效率年均降低1个百分点，近几年尤其是2013-2015年东北地区的纯技术效率降幅最快，三年均降低了3个百分点。鉴于当前东北地区所处的经济形势，我国也正在寻找东北地区经济的内生增长力，并提出了《东北振兴“十三五”规划》，这意味着东北地区已经开始进入了第二个十年振兴阶段的新出发点。西部地区资源配置情况略优于东北地区，2001年、2005年、2008年和2009年的纯技术效率增长较快，分别增长了1.6%，0.1%，0.9%，1.2%，其余年份均有不同程度的降低，16年间年降幅达到1%的有6年，从而导致西部地区的纯技术效率年均降低0.6%。中部地区也仅有5年的纯技术效率是增长的，分别为2001年(2.5%)、2010年(0.1%)、2011年(1%)、2012年(1.5%)和2013年(0.3%)年。技术进步率最高的东部地区其纯技术效率年均降低0.1%，这表明东部地区虽注重技术引进、自主创新，但忽略了资源的合理配置。分省市来看，我国有11个省市的纯技术效率总体上处于上升态势，东部地区主要分布在沿海，如上海、浙江、江苏和海南，其中年均增幅最快的是江苏(1.1%)；中部地区为江西(0.6%)；西部地区为陕西和青海，其中青海增幅最快(0.8%)；东北地区为黑龙江(0.7%)。以上说明这些省市的资源配置、要素组合达到了较好的水平。

图4 2000-2015年全国及四大区域的纯技术效率增长率

(五)规模效率

图5为2000-2015年全国及四大区域的规模效率增长率。从图5可以看出，全国和四大区域的规模效率的变动相对于技术效率、纯技术效率的变动均呈现出较小、平稳的波动态势，全国规模效率年均下降0.1%，其中只有3年的规模效率是得到改善的，具体为2001年(1.5%)、2012年(0.2%)、2013年(0.3%)，其余13年均有不同程度的降低，2004年降幅最大，为0.9%。分地区来看，只有中部地区的规模效率得到了改善，年均增长0.2%，而西部地区的规模效率降低了0.4%。中部地区6个省市中只有江西规模效率是降低的，而且河南的规模效率年均增长率达3.3%，是全国省市中增长率最高的。31个省市中仅有11个省市的规模效率是改善的，说明只有11个省市的要素投入基本满足了本地生产需求。

图5 2000-2015年全国及四大区域的规模效率增长率

(六)分省Malmquist生产率指数及其分解指数分析

上述大体上是按照地带性进行分析的，现利用Malmquist生产率指数对省域层面进行集中分析。表2为2000-2015年全国累计Malmquist生产率指数及其分解。由表2可知，16年间我国全要素生产率平均指数大于1的省市共有12个，其中全要素生产率增幅排在前五位的是上海(5.2%)、天津(4.3%)、北京(3.7%)、江苏(2.6%)、浙江(2.3%)；而河北、山西、吉林等17个省市的全要素生产率指数小于1，其中广西(-4%)、河南(-2.6%)、云南(-1.8%)、山西(-1.7%)、重庆(-1.6%)为我国全要素生产率衰退最多的五省市。结合表1和表2的数据可知，不管是从时间维度还是省域维度考察，全要素生产率上升时，技术进步率也是上升的，由此更加确认全要素生产率上升的原因在于技术进步率的提高，而全要素生产率下降的原因则来自于技术效率、纯技术效率和规模效率的降低。

四、全要素生产率影响因素实证检验

为了考察相关因素对全要素生产率变动的影响，本文科学地选取评价指标，构建计量回归分析模型。由上文可知，全要素生产率主要来源于技术进步，所以在实证环节，首先对技术进步进行量化，一般认为技术引进(Timp)和自主创新(R&D)是技术进步的主要促进方式，因此将这两个指标作为技术进步的量化指标。其他的量化指标还包括：我国对外开放水平(Jck)和基础设施建设(Tran)，二者本质上属于投资，可以直接促进区域经济的增长；区域的产业结构(Ter)，会影响区域间的资源流动和配置，从而对全要素生产率产生影响；制度(Ins)的变革和政府(Gov)，二者对经济的干预在经济增长中的重要性已经被许多学者所认同，所以也作为评价指标进行量化。基于以上全要素生产率模型设定如下：

表2 2000-2015年全国累计Malmquist生产率指数及其分解

lnTFPit=α+β0lnTimpit+β1lnR&Dit+β2lnJckit+β3lnTranit+β4lnTerit+β5lnGovit+β6lnInsit+uit。

(5)

在式(5)中，TFP为被解释变量，即全要素生产率及其分解指标(技术效率TE，技术进步率TPE，纯技术效率PTE，规模效率SE)；Timp为技术引进，用国外技术引进经费的增长率来表示；R&D为自主创新能力因素，用我国研发经费投入的增长率表示；Jck为对外开放水平，用进出口总额占GDP的比重来表示；Tran为基础设施建设水平，用我国的公路密度(公路密度为公路总里程和地区土地面积之比)表示；Ter为区域的产业结构，用第三产业产值占地区GDP比重代替；Gov为政府因素，用一般公共预算支出的增长率表示；Ins为制度因素，用工业总产值中非国有企业工业总产值的比重表示。

使用Stata14.0软件，运用最小二乘法(OLS)对模型进行回归分析，并使用稳健标准差消除模型中的异方差和自相关问题，模型估计结果见表3。

表3 全要素生产率及其分解影响因素的回归分析结果

注：***，**和*分别表示在1%，5%和10%的显著性水平上通过检验；括号内为估计参数的t值

由表3可以得出以下结论：

(1)技术引进对我国全要素生产率产生了显著的正影响，同时也对技术进步率产生显著的正影响，这表明我国不断的技术引进有利于我国区域间的技术进步，从而正作用于全要素生产率，促使其提高；但技术引进对我国区域间的技术效率和纯技术效率产生了显著的负影响，这说明我国部分省市对技术引进的消化吸收能力较差，引进与自己科技发展水平不匹配的技术，相当于浪费资源，但由于技术进步率的升高，抵消了此方面产生的负效应，使我国区域间全要素生产率仍呈上升趋势。

(2)自主创新能力对我国区域间的全要素生产率产生了显著的正影响，具体表现为我国各地区的自主创新能力每增加1个百分点，受此影响的全要素生产率平均上升0.18个百分点。

(3)我国的对外开放水平对全要素生产率产生了显著的正影响，随着我国对外开放水平的提高，我国技术效率、纯技术效率和规模效率也随之提高，这说明我国自改革开放以来，坚持“引进来、走出去”相结合的原则对我国全要素生产率和经济的发展产生了巨大的推动作用。

(4)基础设施建设对我国全要素生产率产生了显著的负影响，它虽然对技术效率、纯技术效率和规模效率产生显著的正影响，但是基础设施建设的不完善对技术进步率产生了负影响，这种负效应抵消了其对前三者的积极作用，从而阻碍了我国全要素生产率的提升。

(5)根据回归分析的结果，区域的产业结构对我国全要素生产率及其分解指数的影响并不显著，而在经济发展中，合理的产业结构对我国的社会需求、技术进步和资源合理配置均有积极意义，文中的不显著是统计学意义上的，这可能跟本文的指标选取有关，未能反映事实，所以区域的产业结构对全要素生产率的影响还有待进一步探讨。

(6)政府因素对全要素生产率及其分解指数有显著的正影响，这表明各省市的政府应继续提高服务质量，加大政府财政支持，完善税收激励等各项政策，引导区域间资源的合理配置，促进全要素生产率的提高，缩小区域间的差距。

(7)制度因素对我国全要素生产率和纯技术效率有显著的负相关，这表明我国当前有些制度还存在着不合理的现象，尤其是当前的产权制度、税收制度等均需要进一步完善。

五、结论及政策建议

缩小区域经济发展差异、实现我国区域间的均衡发展，是当前我国面临的重要问题。本文对我国31个省市2000-2015年的全要素生产率的动态演进和空间分异进行了实证分析，结果表明：从全要素生产率来看，我国在16年间的全要素生产率是得到改善的，主要原因是由于技术进步率的提升，而全要素生产率在四大区域之间的发展是存在差异的，且极不平衡，只有东部地区和东北地区的全要素生产率得到了改善；技术引进、自主创新能力、对外开放水平、政府因素对我国全要素生产率的提升有显著的正影响，而基础设施建设和制度因素对我国全要素生产率的提升产生了显著的负影响。

针对上述问题，本文的政策建议为：要想实现我国全要素生产率的提高，缩小我国区域经济发展的差距，第一，各省市应根据自身的科技实力，加大对国外先进技术的引进力度，走“技术引进-消化吸收-自主创新”之路；第二，加强我国的技术学习能力，各省市政府要加大对R&D的投入，提升当地产学研合作效率，提高技术研发能力，在依靠自我积累和技术引进的同时进行自主创新；第三，积极主动地扩大对外交往，吸引外商投资，奉行互利共赢的开放性战略，增强我国在国际分工价值链中的竞争力；第四，政府应继续履行好经济职能，创造自由、法治的市场竞争环境，确保在“创新时代”我国经济增长的潜力真正得以发挥；第五，通过制度改革和完善基础设施提升我国各省市的发展潜力，比如降低交易成本、完善产业的基础设施等。