中国经济特区比较与深化改革开放研究

陈斯琴，王 林

（1.北京大学 经济学院，北京 100029；2.北京联合大学 管理学院，北京 100101）

一、引言

自改革开放以来，中国早期的经济特区作为经济和制度“试验田”，通过“先行先试”探索中国经济发展模式，对中国社会经济的建设与发展做出了很大的贡献。同时，经济特区发展模式也是中国对外开放的“窗口”，一方面经济特区是中国经济积极走出国门的重要支点，成为沟通中国与国际市场的重要桥梁；另一方面，经济特区是世界了解中国的“窗口”，也是世界与中国开展贸易的重要纽带。这为我们认识和理解新时代中国对外开放和利用海外资源方面提供了重要的参鉴案例。

作为世界第二大经济体，如何创新、如何引领国际市场成为中国经济面临的挑战。作为新时代的宠儿，中国经济特区与时俱进，大湾区建设再次成为中国经济发展的新引擎。从中国早期经济特区的不平衡发展研究可以更好地认识特区发展基础和未来发展方向，认识其优劣势，努力实现精准对接、协同发展。从中国经济特区40 多年发展情况来看，各经济特区起步相同但发展各异，如何揭示其发展变化规律成为认识和理解经济特区发展的重要环节。因此，文章以中国早期经济特区为研究对象，通过计量经济等方法，比较特区效率的变化过程，试图寻找其差异化发展的内在原因与必然规律，为认识和了解经济特区发展提供思路。

近年来，经济特区、国家级新区等成为发展经济学的研究热点。其中，国内外学者关于经济特区间的比较研究主要集中在国内经济特区间、经济特区与非经济特区间以及国内与国外经济特区间三方面的比较研究。包括经济特区间通过对外开放度测算比较1988—2016 年海南、深圳、珠海、厦门、汕头的开放水平的研究[1]；经济特区与非经济特区间主要比较不同政策对经济发展水平的影响，如地方财政效率比较分析[2]；除此之外也有进行国内外沿海自贸区的比较分析[3]。通过不同角度的比较研究，明晰了中国实现从经济特区为点、沿海开放城市为线、到珠江三角洲经济区为带、再到粤港澳大湾区的梯层式的开放路径。关于中国经济特区的研究主要集中在国家政策比较、区域发展变化、增长模式等方面。对于改革开放40 多年的经济特区成果来说，尽管经济特区肩负着中国经济体制改革的重要历史使命，但同时发展效率是回顾中国特区经济发展历程的重要指标，是新发展阶段区域发展和治理的主要依据，为发展中国家探索未来发展路径提供了经验借鉴和数据支撑。

二、模型建立与数据选取

数据包络分析方法是前沿估计的非参数数学规划方法。从模型算法来看，作为一种母数理方法，DEA 模型不仅可以处理多投入与多产出之间复杂系统关系评估问题，还可以进行无需量纲的转化，也没有权重的非客观赋予，鉴于数据包络分析法能够规避传统经济学模型中烦冗的假设，使得该模型更适用于效率比较研究；该模型不需要根据投入产出关系设定其间的具体函数表达式，因此从函数设定角度看可排除模型模拟错误，也从计算部分减少了参数检验等可能存在的淘汰部分影响投入变量的统计过程。因此，文章选择DEA 方法进行中国早期经济特区的比较研究。

1.模型理论基础

关于效率的研究，国际经济学界比较流行的做法是以前沿分析法和已有条件与标准来构造资源利用情况的相应组合及其前沿面，通过被评估单元和前沿面之间的差距来计算其效率。自Farrell(1957)用美国48 个州的农业数据提出以投入产出计算来衡量技术效率数值的大小，可在投入既定的数值给定条件下，计算出产出最大化情况下的技术效率，也因此使得技术效率方面研究领域扩展到产出最大化[4]。此外，Charnes A 等(1978)开创了根据径向距离计算效率的CCR 数据包络模型，结合随机前沿方法对同质决策单元进行相对有效性分析的线性规划方法，描述了规模报酬不变情况下通过等比例缩减（增加） 所有投入（产出） 值改变效率不足的测量情况[5]。由于CCR 模型无法同时体现投入产出两方面的变动状况。Banker 等(1984)在原有CCR 模型基础上提出VRS 数据包络模型，通过该模型不仅能够直接估计计算其DMU 规模效率，还可以将各DMU 相对效率进行分解，其中包括纯技术效率，创造性地解决了规模效率可变方面的问题[6]。Cooper 等(2011)对DEA 进行重新定义，可用于评价一组同质决策单元效率[7]，从而广泛提高了DEA 方法的可应用领域，包括盈利性领域如房地产、金融与非营利组织如教育、政府部门、军事、可持续发展等。随着数据包络方法理论与应用研究的深入与成熟，文章选用DEA 方法对中国早期经济特区发展效率进行比较研究，坚持和发展新时代中国特色社会主义思想，弘扬中国式现代化经济发展模式。

2.模型构建

（1） BCC(VRS)效率模型

Banker 等(1984)进一步研究扩展了规模报酬可变情况下的DEA 模型[6]。当DMU 没有在最优的规模上运作时，VRS 模型允许剔除规模效率影响的技术效率的计算。通过增加凸性约束，将CCS 线性规划模型修改成VRS 模型。与原有的CCR 传统效率模型对比，VRS 模型中增加了一个凸性约束为1 的条件，因此使得投影点与被评价决策单元两者的规模程度置为同一水平。其模型计算过程如下所示：

模型假定其给定了n 个决策单元，并且每个决策单元均存在m 种资源投入，该输入向量表示为xj，此外每个决策单元又存在s 种产出，其输出向量可表示为yj，与其对应的输入和输出权向量可表示为v 和u，具体公式如下所示：

因此，第j 个决策单元效率评价指数可表示为：

假设vxj=1，计算第j 个决策单元的相对效率公式可优化为：

以研究方向选择不同，DEA 模型也可分为给定条件下的投入资源最小或者产出水平最大两个方向来计算。文章选择投入导向型对中国早期经济特区的相关数据进行研究。

（2） Malmquist 指数

Färe R 等(1992)通过计算投入产出指标相邻参比指数的方法来比较不同时期企业全要素生产率的相应变化情况，命名为Malmquist 指数，并将Malmquist 分解为纯技术效率、规模效率和技术变动(Techch)指标[8]。该指数真实性和客观性呈现了三者之间的变化规律。拓展到面板数据计算领域，其指数具体数量关系如下所示：

其中，Dt(xt，yt)和Dt+1(xt+1，yt+1)分别指以t 期数据为参考集的t期和t+1 期的决策单元的距离函数。Malmquist 指数可分解为：

其中，PE 为可变规模报酬下纯技术效率的变化率，为彼此相近的两期效率值的比率；SE 为规模变化率，表示相邻两期规模变化比率；TP 为技术变化率，衡量相邻两期决策单元技术与创新变化程度；由于PE×SE=TE，其中TE 为效率变化率，即衡量相邻两期相对效率变化情况，表示决策单元在各时间段与前沿面直接距离的变化程度。

可见，VRS 模型是在相对统一的应用环境下，对特区个体效率相对有效性进行的切面比较，其假设不考虑技术升级的影响，忽略了效率本身是一个动态变化的过程。为了评价经济特区间历年效率的变化，文章采用Malmquist 指数对决策单元生产率的动态变化进行分析，得到各经济特区生产率变动的原因，可能是技术进步的结果，也可能是自身管理效率的提高。

3.效率模型构建

（1） 决策单元选取

Cooper W 等(2007)提出决策单元DMU 数量不应少于投入和产出指标数量的乘积，同时不少于投入和产出指标数量的3 倍[9]，即：

文章中模型的投入指标为新增固定资产投资额与就业人数2 项，产出指标为GDP 和货运量2 项，投入产出指标之和为4项，不考虑技术变动情况下DMU 考察对象选择每个经济特区1984—2020 年37 年的统计指标，符合Cooper W 等(2007)关于指标数量和考察对象的数量关系要求。

（2） DMU 选取

根据中国早期设立经济特区的时间先后，文章以深圳、珠海、汕头、厦门、海南共5 个经济特区作为决策单元，选取1984—2020 年37 年的面板数据进行分析。

（3） 投入、产出变量选取

投入与产出变量在保证两者之间存在较强线性关系的前提下，通过文献比较研究以及经济特区数据的整理与收集，同时满足DEA 中投入产出指标相对应的选取原则。首先，从投入角度入手，通过生产规模增长与影响因素，选取新增固定资产投资额与就业人数两个指标来衡量经济特区当年的生产投入情况：新增固定资产投资额指标中包括交通运输业务、邮电业务和公共设施等方面以基础设施建设为主的投资，以其为投入指标用来衡量基础设施等方面的资源投入情况与使用状况，来确定投入方面的资源利用状况；通过人员投入情况分析，以就业人数作为衡量经济特区当年建设与生产过程中劳动力投入状况。就业人数指标值一方面为建设生产进程中所投入的劳动力的衡量指标，另一方面也可视为经济特区可持续发展的必要资源保障。其次，从产出角度入手，由于经济特区本身的特点，其产出指标方面不同经济特区的产出情况无法进行统一衡量，文章选取GDP、货运量两个指标来衡量经济特区当年的产出情况。货运量反映经济发展的繁荣程度，包含特区输入与输出产品的数量。

4.数据来源

文章对1984—2020 年深圳、珠海、汕头、海南、厦门5个经济特区进行效率评价。相关投入产出数据来源于1985—2021 年各省份年鉴、统计年鉴及特区统计年鉴等。

数据选取说明：第一，由于统计方法不同，如：深圳1983年货运量出现严重偏差，以及1980 年前统计数量缺失，故以1984 年为数据起始点。第二，虽然海南于1988 年4 月正式批准设立经济特区，时间上稍晚于其他4 个经济特区，但在1984年海南已开始享受经济特区的最优惠政策。为综合考量数据计算的完整性，统一以1984 年为统计起始年份。其数据统计描述如表1 所示。

表1 1984—2020 年经济特区数据描述统计结果

5.Pearson 相关性检验

首先，对投入与产出变量进行Pearson 相关性检验，以保证其符合“同向性”假设，即随着投入的增加，产出不得减少。

根据计算，该模型的投入、产出变量的Pearson 相关性检验结果如表2 所示，4 个变量在双侧检验的0.01 水平上均显著相关，符合“同向性”假设。

表2 投入与产出变量的Pearson 相关系数

注：**.在0.01 级别（双尾），相关性显著。

三、实证分析

文章采用投入导向的VRS 模型，利用Deap2.1 软件计算得到1984—2020 年5 个经济特区的效率值。

1.模型计算结果及分析

（1） 经济特区综合效率

图1 是1984—2020 年5 个经济特区综合效率值的汇总，可以直观地看出经济特区效率的变化趋势。

图1 中国经济特区综合效率值比较

（2） 经济特区效率值分解

根据特区效率值进行分解，由TE=PE×SE（即综合效率值=技术效率值×规模效率值） 可得分解值如图2 所示。

图2 经济特区效率值分解情况

从图2 中可知，深圳、珠海、海南、厦门分别于1989 年、1992 年、2002 年、1989 年实现综合效率与技术效率同步变化，但是汕头从1984—2018 年仍处于综合效率与规模效率同步变化状态。

（3） 综合效率值分析

第一，纯技术效率是决策单元在生产过程中受技术、管理等影响下产生的效率。从技术效率测算结果可知，经济特区在研究期间整体纯技术效率值中，深圳、厦门受技术制约大于珠海与汕头，深圳最低，平均值为0.663。其中，厦门波动性最大，汕头最平稳。深圳1999 年达到最低值0.29，经过十年发展突破原有技术效率限制，发展成为新一代技术效率前沿面。从纯技术效率的增长变化情况可知，经济特区加强了技术投入，虽然未能实现技术效率为1，但其技术效率不断提升为促进经济特区资源利用水平上升提供了前提条件。

第二，规模效率是经济特区在生产规模影响下产生的效率。珠海、汕头的制约因素主要为规模效率。从规模效率测算结果和趋势图1 可知，汕头波动性最大，厦门最平稳。深圳的规模效率水平在1984—1988 年最低，为0.302，表现为规模不足，之后的规模效率均值为0.964，其规模在不足与缩小间变化，同时也打破了规模效率的限制，汕头的规模效率均值最低，为0.957。从经济特区规模效率的变化趋势可知，深圳、珠海、汕头经济特区在建设初期过程中存在资源不足，投入不合理，造成规模不经济，成为阻碍特区发展的因素。

第三，综合效率中，所有经济特区在成立初期都表现为效率不足，经过20～30 年发展逐步进入稳定期。其中，深圳的综合效率均值最低，为0.583。深圳、珠海的生产效率值表现为先升后降，说明深圳、珠海初期建设迅速转化为生产率，管理效率初期表现较好；其余经济特区的生产效率值表现为先降后升，建设期较长导致转化率较低。由于生产效率在生产过程中起决定作用，通过比较决策单元投入要素及其获得的产出值，从而对现有资源利用情况以及相对应的分配状况等要素进行分析。从综合效率比较可知，1984—2001 年珠海、汕头的生产效率波动性较大，研究期间整体生产效率均值在0.386～1 之间，2001 年后趋于平稳；1986—2011 年深圳的生产效率值变动最大，1987—1991 年间生产效率值陡然下降，2001—2009 年迅速上升，2009 年后趋于平稳，说明经济特区对生产投入资源的利用和配置能力初期不足，后期发展中效率逐渐增强。

2.Malmquist 指数计算结果

文章通过DEAP2.1 软件对1984—2020 年深圳、珠海、汕头、海南、厦门5 个经济特区37 年总体发展动态效率情况做Malmquist 指数分析，以GDP、货运量为产出指标，以就业人数、固定资产投资为投入指标。计算结果如表3 所示。

表3 中国早期经济特区Malmquist 指数值

表中，effch 表示为技术效率变化率（规模报酬不变情况下的相对生产技术变动程度），techch 表示为技术变化率（记录了最佳前沿面的变动情况），pech 表示为纯技术效率变化率，sech指标表示为规模效率变化率，tfpch 表示为全要素生产率变动指数。其中，tfpch 与其分解指数值依据数值情况进行比较，以1为临界值，若其指数值大于1，说明全要素生产效率有所提升；若指数值等于1，说明全要素生产效率不变；若其指数值小于1，说明全要素生产效率发生衰退。

从整体来看，深圳各项效率变化均为各经济特区之首，在研究期间各项效率值指数变化都大于1，各项指数均有所改善；海南的各项指数均小于1；珠海、汕头、海南的规模效率变化均呈现衰退；除海南外，其他4 个经济特区技术变化率均大于1，可见其技术前沿面均发生变动，这说明该4 个经济特区在研究期内通过学习或者引进技术等有效手段，不断提高自身技术水平，改善资源利用情况，实现了技术升级。汕头与海南全要素生产率低于均值，主要归因于规模效率递减。

3.结果分析

总体来看，通过VRS 与Malmquist 计算结果可知，经济特区建设期普遍存在效率下降的现象。

第一，深圳在1984—1988 年建设初期规模效率影响较大，其后发生转变，1988—2001 年其技术效率影响远远大于规模效率影响，2001 年后真正实现了技术升级拉动效率提升，表现为个体评价中综合效率值最低、所有经济特区面板中效率最好的矛盾数值，说明了深圳资源运用和管理水平最好，可以通过技术创新实现升级。深圳在1984—2020 年5 个经济特区各自效率值表现最差，但放到总体样本中深圳却发展最好。从中可看出，深圳从2001 年开始，其资源运用和管理水平与其他4 个经济特区相比有较大幅度提升；其次，1990 年之前深圳受规模效率影响较大，1990 年之后综合效率值与技术效率值表现出同步变化趋势。通过对效率变化指数拆分发现，1999—2003 年深圳综合效率以纯技术效率值的变化而变化，说明深圳建设效率低的重要原因来自于纯技术效率。2000 年深圳综合效率值降到最低值0.289，之后技术进步表现突出，逐年上升拉动整体效率值提升。根据深圳1991—2019 年专利授权量和发明总量情况截取1991—2005 年数据如图3 所示，可看出2002 年发明总量有了较大的飞跃，与纯技术效率值2002 年开始上升的时间点相对应。

图3 深圳专利授权量和发明总量

从图3 可看出，深圳发明总量于2001—2002 年实现突破，从7 件上升为91 件。深圳综合效率值正是2002 年发生转折，由下降转为上升的趋势。将深圳DEA 值与以100 为底的专利授权总量和发明专利总量对数值进行比较，反映了2002 年之后crste与vrste 变化随发明专利总量同步变化趋势（见图4）。

图4 深圳DEA 值与专利值分解比较

第二，汕头的发展从统计起始年度开始，始终受制于规模效率不足的困扰，也是5 个经济特区中受规模效率影响最大的经济特区。首先，汕头在建设初期，特区面积仅为1.6 平方公里，在4 个经济特区中面积最小。1984 年调整后也仅为52.6平方公里。为扩大特区面积，1991 年“三分潮汕”后特区面积扩大到234 平方公里；其次，汕头从1984 年至2018 年仍处于综合效率与规模效率同步变化状态，未能同其他经济特区一样，实现技术引领经济特区发展的有利局面。从Malquist 指数计算可知，汕头规模效率递减主要归因于“三分潮汕”后，三个地级市竞争激烈但资源要素供给不足。汕头1995—2003 年新增固定资产投资增长率均值仅为2.82%，不足珠海的1/2，均值远远小于深圳与厦门；再次，汕头的经济及其依赖对外贸易和服务，受1998 年亚洲金融危机影响投受限，汕头无法靠自身发展完成技术升级带动效率提升，导致汕头无法实现规模经济。

第三，珠海表现为综合效率值受规模效率与技术效率共同影响，1984—1992 年之前受规模效率影响较大，1992—2001年技术效率值发挥主要作用。从珠海效率变化和分解图中可知，1984—2001 年效率波动性较大，通过Malmquist 指数计算其效率前沿面仅高于海南，且低于均值，可见珠海技术创新未能实现高级层面的技术升级。

第四，厦门表现为综合效率受规模效率与技术效率共同影响，1999 年前主要受规模效率影响较大，其后受技术效率影响较大。一是，投资来源方面，在经济特区建设过程中，厦门规模以上工业总产值占比中，外商与港澳台占比为5 个经济特区中最高，位于65%～84%之间，因此受国际金融波动影响最大。从厦门两次较大的效率波动来看，分别在1997 年与2008 年，此时正处于亚洲金融危机与美国次贷危机时期。二是，1980 年厦门批准设立经济特区时，面积为2.5 平方公里，1984 年后才扩大到全岛113 平方公里，在改革开放前十年“窗口期”发展较慢，错过政策红利且腹地狭小，与内地的辐射作用较弱。

第五，海南走出规模效率制约综合效率的困境较晚，从Malquist 指数计算可知，海南各项效率指标均在衰退。海南效率指标的五次波动，总是离不开政策利好下的房地产波动，海南从2014—2018 年逐年加强实施“花样”房地产限购政策。第一次波动，1984 年开始自由港建设，发展海南经济；第二次波动，1988 年海南正式批准设立经济特区；第三次波动，1991年《关于全面推进城镇住房制度改革的意见》建议沿海城市在1992 年底以前率先进行全面配套的住房制度改革，直接带动海南房地产开发，后续引发了1992—1993 年海南房地产泡沫经济；第四次波动，源于2009 年国家发布同意海南设立国际旅游港；第五次波动，伴随着2011 年获免税特许经营权直接引发海南房价上涨、新房抢购现象，一直持续到2015 年。

四、结论与建议

改革开放40 多年来，经济特区建设为全面深化改革、实行高水平对外开放奠定了坚实的基础，在国内国际双循环与实现“两个百年”奋斗目标、实现中华民族伟大复兴的新时代，经济特区也从制度试验转变为高质量发展。文章通过对经济特区发展效率进行比较，更加明确了未来各经济特区发展的方向和工作重点。

1.研究结论

（1） 经济特区效率情况

根据静态效率测算结果可知，深圳1987—2011 年效率值变动最大。根据投入产出指标选取原则和借鉴过往学者研究基础，文章选取了四个投入产出指标，构建DEA-BCC 模型和DEA-Malmquist 指数模型，分别对1984—2020 年经济特区静态效率、动态效率进行测算。从制约因素的三个节点看，深圳1989—1999 年效率发展的原因为纯技术效率，珠海、汕头的制约因素主要为规模效率。再通过Malmquist 指数计算，发现深圳各项效率值均为经济特区之首。进而对各经济特区综合效率值进行分解，数值显示深圳纯技术效率值与发明专利总量呈正比关系。由此认为，深圳经济特区成立前十年受规模经济制约，其规模化严重不足，1987—2001 年受技术制约，效率值较低，2002 年后实现了技术突破，综合效率值位于5 个特区之首。

（2） 经济特区差异化发展

引发效率波动的主要原因为特区建设，且各经济特区表现不一。从综合效率以及经济特区前十年效率波动情况来看，深圳、汕头和珠海迅速抓住改革的政策“红利”，发展情况较好，前十年GDP 增长率深圳、珠海、汕头、厦门分别为50.62%、33.76%、21.41%、24.73%，且深圳于2001 年实现了技术升级；由于汕头1979 年GDP 大约为厦门的2 倍，可见厦门在改革前十年的“窗口期”发展速度相对较为缓慢，规模以上工业总产值外资占比最高，因此受国际金融市场影响较大；海南的产业体系较为单一，以房地产为主，国家对海南的政策调整与海南效率波动情况呈现时间上的相关性；汕头产业发展主要来源于内资企业，吸引外资的能力相对较弱，其外资工业总产值占比排名低于深圳、珠海、厦门，于2008 年开始低于海南；珠海长期受规模效率影响，基础投资始终不足，仅2001—2015 年固定资产投资额高于汕头，其余每年固定资产投资额均低于其他经济特区。

2.深化改革开放的路径与发展建议

首先，因地制宜发展地区经济。从比较情况来看，珠海仍然存在较大的投资发展空间，在粤港澳大湾区建设过程中，应充分发挥珠海等经济特区的国际市场区位优势，增加珠海港口建设和现代化物流体系建设，成为国内最具潜力的航空港、特大型海港和水陆联运的国际枢纽，增强对内地的经济引领作用，形成港口城市与腹地互为支撑的经济体系，发挥出经济特区更大的潜力。

其次，扩大开放，充分发挥地区发展的时效性。2020 年正式批准海南为自由贸易港，拥有更多的自由贸易权，成为真正的经济特区中的“特区”。因此，海南应及时利用好国家给予的政策红利，对地区发展提出更高目标，建立起较为完备的产业体系与人才体系，增强海南地区经济的抗风险能力。充分调动地区自身优势和创新性，争取在十年内实现技术的引进、吸收和创新。

再次，深化改革，发挥经济特区技术引领的产业优势，以更高起点发展技术流、资金流与物流，充分发挥知识转移和技术辐射效应带动区域高质量发展。