李秋杰，朱 婧，孫新章

（1.東北大學(xué)工商管理學(xué)院，遼寧沈陽(yáng) 110819；2.東北大學(xué)文法學(xué)院，遼寧沈陽(yáng) 110819；3.東北大學(xué)秦皇島分校經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河北秦皇島 066004；4.中國(guó)21 世紀(jì)議程管理中心，北京 100038）

1 研究背景

國(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“實(shí)驗(yàn)區(qū)”）是中國(guó)可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域建設(shè)時(shí)間最長(zhǎng)、覆蓋規(guī)模最廣、實(shí)驗(yàn)主題最為多樣的公共政策試點(diǎn)，旨在依靠科技進(jìn)步解決制約本地經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、資源環(huán)境可持續(xù)發(fā)展過(guò)程中的問(wèn)題。自1986 年創(chuàng)建以來(lái)，實(shí)驗(yàn)區(qū)建設(shè)取得了顯著成效。孫新章［1］回顧國(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)30 年的建設(shè)，表明實(shí)驗(yàn)區(qū)建設(shè)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(shí)驗(yàn)區(qū)科技支撐能力不斷提升，創(chuàng)新管理機(jī)制與模式逐漸完善。Ma 等［3］研究發(fā)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)區(qū)的環(huán)境可持續(xù)發(fā)展效率比非實(shí)驗(yàn)區(qū)高27.7 倍。但由于實(shí)驗(yàn)區(qū)數(shù)量眾多、類(lèi)型復(fù)雜，Wan 等［4］分析發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)區(qū)存在資源分布不均、資源環(huán)境復(fù)雜、行政區(qū)域分割等關(guān)鍵問(wèn)題。黃鈺喬等［5］認(rèn)為，部分實(shí)驗(yàn)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(píng)估魯中南山區(qū)的實(shí)驗(yàn)區(qū)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，研究結(jié)果認(rèn)為實(shí)驗(yàn)區(qū)協(xié)調(diào)水平較低。衛(wèi)星等［7］分析云南省實(shí)驗(yàn)區(qū)成效,并提出相應(yīng)的發(fā)展對(duì)策。薛冰等［8］研究了實(shí)驗(yàn)區(qū)和低碳試點(diǎn)城市的協(xié)同效應(yīng)。在定量研究方面，王鵬龍等［9］和李俊莉等［10］構(gòu)建指標(biāo)體系，評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)區(qū)的發(fā)展水平與創(chuàng)新能力。

盡管已有不少針對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)發(fā)展演進(jìn)的研究，但要素投入是如何驅(qū)動(dòng)實(shí)驗(yàn)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(yīng)用于研究要素投入對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，同時(shí)也是評(píng)價(jià)可持續(xù)發(fā)展水平的重要指標(biāo)［11］。因此，本研究以實(shí)驗(yàn)區(qū)為對(duì)象，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）-Malmquist 指數(shù)法測(cè)度其全要素生產(chǎn)率，分析其時(shí)空分異特征及影響因素，旨在為實(shí)驗(yàn)區(qū)要素投入和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率研究提供參考。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究對(duì)象概況

截至2019 年12 月，我國(guó)已建成189 個(gè)國(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)，涵蓋全國(guó)（未含港澳臺(tái)地區(qū)）90%以上的省、自治區(qū)、直轄市。從地域分布來(lái)看，實(shí)驗(yàn)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(jí)別劃分為地級(jí)市型34 個(gè)（17.99%）、城區(qū)型66 個(gè)（34.92%）、縣（縣級(jí)市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)）型87 個(gè)（46.03%）、其他類(lèi)型2 個(gè)（1.06%）（見(jiàn)表1）。

表1 截至2019 年12 月我國(guó)國(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)地域分布概況

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)來(lái)源

構(gòu)建實(shí)驗(yàn)區(qū)可持續(xù)發(fā)展全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，邏輯架構(gòu)分為3 個(gè)層次和27 個(gè)指標(biāo)（見(jiàn)表2）。一級(jí)指標(biāo)從支撐經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境領(lǐng)域整體發(fā)展的角度測(cè)度實(shí)驗(yàn)區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平，旨在基于量化的評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)標(biāo)實(shí)驗(yàn)區(qū)實(shí)踐程度：經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要以居民收入、就業(yè)狀況、綠色經(jīng)濟(jì)等指標(biāo)來(lái)衡量；社會(huì)民生主要以居民消費(fèi)、社會(huì)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(lái)衡量。

表2 國(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

根據(jù)建立的指標(biāo)體系，采用極值法計(jì)算2014—2018 年實(shí)驗(yàn)區(qū)的可持續(xù)發(fā)展水平。其中，指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于實(shí)驗(yàn)區(qū)歷年統(tǒng)計(jì)年鑒（或公報(bào)）、《國(guó)家重點(diǎn)園區(qū)創(chuàng)新監(jiān)測(cè)報(bào)告》［12］，以及國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展公報(bào)等基礎(chǔ)資料，缺失數(shù)據(jù)采用臨近年份滑動(dòng)平均值填補(bǔ)，對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)無(wú)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(shí)驗(yàn)區(qū)，最終選取樣本實(shí)驗(yàn)區(qū)為161 個(gè)。

2.3 全要素生產(chǎn)率測(cè)算

本研究從動(dòng)態(tài)視角利用Malmquist 指數(shù)分析實(shí)驗(yàn)區(qū)發(fā)展效率的動(dòng)態(tài)變化。DEA-Malmquist 指數(shù)是測(cè)算TFP 增長(zhǎng)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(jìn)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(shí)驗(yàn)區(qū)經(jīng)濟(jì)效率變動(dòng)的根本原因。全要素生產(chǎn)率計(jì)算公式如下：

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

當(dāng)式（1）（2）的值大于1 時(shí)，表示全要素生產(chǎn)效率呈增長(zhǎng)趨勢(shì)；反之，則為下降趨勢(shì)。

3 實(shí)驗(yàn)區(qū)可持續(xù)發(fā)展評(píng)估

本研究采用極值化法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算各樣本實(shí)驗(yàn)區(qū)在2014—2018 年期間每年各指標(biāo)的幾何平均數(shù)，得到樣本實(shí)驗(yàn)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(zhǎng)的趨勢(shì)，說(shuō)明實(shí)驗(yàn)區(qū)發(fā)展水平總體是上升的。2014—2018 年實(shí)驗(yàn)區(qū)綜合得分均集中在0.43，受到經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境系統(tǒng)區(qū)域指標(biāo)極值的影響，綜合指數(shù)出現(xiàn)低分狀況，說(shuō)明各實(shí)驗(yàn)區(qū)發(fā)展存在差異。

為進(jìn)一步分析實(shí)驗(yàn)區(qū)的區(qū)域之間差距，評(píng)估單項(xiàng)指標(biāo)對(duì)不同區(qū)域?qū)嶒?yàn)區(qū)可持續(xù)發(fā)展的影響。圖1是各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后5 年的平均結(jié)果，其中人均地方財(cái)政收入、新登記注冊(cè)企業(yè)數(shù)、人均社會(huì)消費(fèi)品零售額與每萬(wàn)人刑事案件發(fā)生率這4 個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值均小于0.1，是對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)綜合得分影響最大的指標(biāo)，是主要限制因素。

圖1 2014—2018 年樣本國(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)均值

4 實(shí)驗(yàn)區(qū)全要素生產(chǎn)率研究

在上述對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)綜合得分影響最大的4 個(gè)主要限制因素中，人均地方財(cái)政收入、新登記注冊(cè)企業(yè)數(shù)、人均社會(huì)消費(fèi)品零售額指標(biāo)符合新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論中對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的投入要素，主要為資本與勞動(dòng)，因此，將人均地方財(cái)政收入作為產(chǎn)出要素，將新登記注冊(cè)企業(yè)數(shù)、人均社會(huì)消費(fèi)品零售額作為投入要素，借助全要素生產(chǎn)率探究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資本投入和技術(shù)進(jìn)步的關(guān)系，運(yùn)用DEAP2.1 軟件對(duì)樣本實(shí)驗(yàn)區(qū)2014—2018 年的經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)生產(chǎn)效率進(jìn)行估算。

4.1 全要素生產(chǎn)率總體特征

如表3 所示，樣本實(shí)驗(yàn)區(qū)2014—2018 年全要素生產(chǎn)率總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，動(dòng)態(tài)變化平均值為0.965，說(shuō)明2018 年較2014 年降低了3.5%。從全要素生產(chǎn)率均值分解來(lái)看，技術(shù)效率為0.955、技術(shù)進(jìn)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(dòng)態(tài)變化均值降低了4.5%，而技術(shù)進(jìn)步對(duì)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(dòng)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(jiàn)，樣本實(shí)驗(yàn)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(jìn)步來(lái)帶動(dòng)，也需要對(duì)現(xiàn)有技術(shù)水平進(jìn)行充分挖掘才能充分促進(jìn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展；而技術(shù)進(jìn)步的改善提高了全要素生產(chǎn)率。

表3 樣本國(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)Malmquist 指數(shù)測(cè)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(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行空間分析，給出各省份實(shí)驗(yàn)區(qū)的空間領(lǐng)先性，以發(fā)揮優(yōu)勢(shì)實(shí)驗(yàn)區(qū)的引領(lǐng)作用。表4 反映了各省份TFP＞1 的實(shí)驗(yàn)區(qū)比例、實(shí)驗(yàn)區(qū)TFP 數(shù)值大小分布：實(shí)驗(yàn)區(qū)全要素增長(zhǎng)率上升比例大的省份分別為重慶市、浙江省、河北??；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、浙江省；全要素增長(zhǎng)率下降顯著的實(shí)驗(yàn)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(lái)看，浙江省的實(shí)驗(yàn)區(qū)中TFP＞1 的比例達(dá)70%以上，基本上實(shí)現(xiàn)了全域全要素增長(zhǎng)率增長(zhǎng)，且在空間上表現(xiàn)出增長(zhǎng)集聚的特征，說(shuō)明浙江省的實(shí)驗(yàn)區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，存在一定的溢出效應(yīng)，有利于發(fā)揮對(duì)其他實(shí)驗(yàn)區(qū)的示范作用。

表4 2014—2018 年樣本國(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)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(lái)源分布特征

根據(jù)測(cè)算結(jié)果可知，全要素生產(chǎn)率改善的樣本實(shí)驗(yàn)區(qū)有52 個(gè)，占全樣本的30.3%，有將近1/3 的實(shí)驗(yàn)區(qū)的社會(huì)進(jìn)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(zhǎng)。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(shí)驗(yàn)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(jìn)一步說(shuō)明區(qū)域個(gè)體之間存在較大的差異，全要素生產(chǎn)率下降的實(shí)驗(yàn)區(qū)數(shù)量與技術(shù)效率、純技術(shù)效率下降較為一致（見(jiàn)表5）。

表5 2014—2018 年樣本國(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)全要素生產(chǎn)率基本統(tǒng)計(jì)特征

從全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率改善和未改善實(shí)驗(yàn)區(qū)的來(lái)源來(lái)看（見(jiàn)表6、表7）：表6 內(nèi)全要素生產(chǎn)率改善的52 個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)中有86.5%實(shí)現(xiàn)了技術(shù)進(jìn)步的改善，55.8%實(shí)現(xiàn)了技術(shù)效率變化的改善，兩者同時(shí)改進(jìn)的只有1/3；全要素生產(chǎn)率未改善的109 個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)中有81.7%的實(shí)驗(yàn)區(qū)被技術(shù)效率抑制，26.6%的實(shí)驗(yàn)區(qū)受到技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步共同抑制。表7內(nèi)技術(shù)效率改善的52 個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)中有53.8%實(shí)現(xiàn)了純技術(shù)效率的改善，69.2%實(shí)現(xiàn)了規(guī)模效率的改善，兩者同時(shí)改善為30.8%；技術(shù)效率未改善的實(shí)驗(yàn)區(qū)有109 個(gè)，主要受限于純技術(shù)效率，達(dá)到92.7%。表明雖然規(guī)模效率對(duì)技術(shù)效率有一定的帶動(dòng)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(xiàng)因素的影響，共同因素作用的實(shí)驗(yàn)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(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)全要素生產(chǎn)率變化來(lái)源分布

表7 2014—2018 年樣本國(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)技術(shù)效率變化來(lái)源分布

4.4 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系

分析樣本實(shí)驗(yàn)區(qū)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系如圖2 所示。其中，處于第一象限（“高-高”）的實(shí)驗(yàn)區(qū)，具體見(jiàn)表8，這些實(shí)驗(yàn)區(qū)人均GDP 與TFP 均較高，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展；處于第二象限（“低-高”）的實(shí)驗(yàn)區(qū)人均GDP 低而TFP 較高；處于第四象限（“高-低”）的實(shí)驗(yàn)區(qū)人均GDP 低而TFP 較高；而處于第三象限（“低-低”）的實(shí)驗(yàn)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(guó)31 個(gè)省份平均水平（見(jiàn)表9）。

圖2 2014—2018 年樣本國(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)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(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)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(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)分布

5 結(jié)論與討論

本研究以我國(guó)161 個(gè)國(guó)家可持續(xù)發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)為研究對(duì)象，構(gòu)建實(shí)驗(yàn)區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，測(cè)度影響實(shí)驗(yàn)區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平的低得分指標(biāo)，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(biāo)的基礎(chǔ)上，采用DEA-Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)模型對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)2014—2018 年經(jīng)濟(jì)效率的動(dòng)態(tài)變化及區(qū)域分異特征進(jìn)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(lái)看，2014—2018 年實(shí)驗(yàn)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(cái)政收入、新登記注冊(cè)企業(yè)數(shù)、人均社會(huì)消費(fèi)品零售額和每萬(wàn)人刑事案件發(fā)生率4個(gè)指標(biāo)導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)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。可見(jiàn)在評(píng)估實(shí)驗(yàn)區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平時(shí)，應(yīng)考慮指標(biāo)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(duì)性建議，為政策制定者與管理者提供正確的判斷。

（2）實(shí)驗(yàn)區(qū)全要素生產(chǎn)率下降源于技術(shù)效率，技術(shù)進(jìn)步起到促進(jìn)作用，粗放經(jīng)濟(jì)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(dòng)作用，技術(shù)效率下降主要來(lái)源于純技術(shù)效率限制作用。表明實(shí)驗(yàn)區(qū)依靠擴(kuò)大生產(chǎn)要素投入、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方式是不可持續(xù)的，實(shí)驗(yàn)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(jī)制，促進(jìn)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(yīng)鏈；同時(shí)制定高質(zhì)量的管理制度，充分發(fā)揮技術(shù)對(duì)生產(chǎn)效率的作用，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步與環(huán)境保護(hù)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(shí)驗(yàn)區(qū)全要素生產(chǎn)率下降幅度較大；浙江省的實(shí)驗(yàn)區(qū)中，TFP＞1 的比例達(dá)70%以上，而且在空間上表現(xiàn)為全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)集聚，是全要素增長(zhǎng)率的領(lǐng)先地區(qū)。因此，要促進(jìn)領(lǐng)先實(shí)驗(yàn)區(qū)對(duì)其他實(shí)驗(yàn)區(qū)的帶動(dòng)作用以及實(shí)驗(yàn)區(qū)對(duì)非實(shí)驗(yàn)區(qū)示范作用，加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)區(qū)與實(shí)驗(yàn)區(qū)、實(shí)驗(yàn)區(qū)與外界信息交流，促進(jìn)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(shí)驗(yàn)區(qū)達(dá)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(lái)源分布看，主要是單項(xiàng)因素的影響，共同作用導(dǎo)致的結(jié)果較少。因此，促進(jìn)生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置成為當(dāng)前促進(jìn)實(shí)驗(yàn)區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展過(guò)程中亟須解決的重要問(wèn)題，而非片面地強(qiáng)化單項(xiàng)要素驅(qū)動(dòng)作用。

（5）通過(guò)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(yáng)市橫店鎮(zhèn)等34 個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平與質(zhì)量同步發(fā)展。因此，實(shí)驗(yàn)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(qiáng)調(diào)要素之間的均衡度，加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)、交通等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，降低各類(lèi)要素跨區(qū)域流動(dòng)的成本，優(yōu)化生產(chǎn)要素的配置效率。

注釋?zhuān)?/p>

1)根據(jù)《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于促進(jìn)中部地區(qū)崛起的若干意見(jiàn)》和《國(guó)務(wù)院發(fā)布關(guān)于西部大開(kāi)發(fā)若干政策措施的實(shí)施意見(jiàn)》，將我國(guó)（未含港澳臺(tái)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(gè)省份；中部地區(qū)包括：安徽、江西、河南、湖北、湖南、山西6 個(gè)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(gè)省份。