■张卿 许江泽 邓石军
党的二十大报告提出，要构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，以推动高质量发展为主题，加快建设现代化经济体系，着力提高全要素生产率。制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。制造业高质量发展有赖于质量变革、效率变革、动力变革，而变革的关键在于持续提高全要素生产率。因此，在我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段的背景下，优化资源配置和产业空间布局、提升自主创新能力、加快提高制造业全要素生产率势在必然、意义重大。
关于中国制造业全要素生产率变动的研究，从近年来国家层面的测度情况看，李媛恒等（2020）运用DEA-Malquist和索洛余值法对中国2002—2017年制造业全要素生产率进行了测算，发现全要素生产率呈现先增后降趋势，2008年是分水岭。其中，制造业细分行业全要素生产率变动的异质性明显存在；
区域制造业全要素生产率的改善，中西部地区好于东北地区，东部地区则有所降低[1]。从近年来区域层面的测算情况来看，申丹虹等（2022）采用柯布道格拉斯函数和Malquist指数对2003—2019年我国东北地区、黄河流域、长三角、京津冀、长江经济带、南部沿海六大区域制造业全要素生产率进行了测算，若不考虑2017—2019年的较大波动，六大区域总体上呈下滑趋势[2]。刘潇（2019）通过DEA-Malquist对京津冀地区和长三角地区2006—2016年制造业全要素生产率进行了估算，结果总体上表现为下降趋势[3]。导致近年来中国制造业全要素生产率波动下滑的可能原因：一是2008年金融危机对中国经济产生较大冲击，全国出口总值甚至一度出现负增长，加上内需不足，造成部分制造企业减产停工，资本和劳动力未能在生产中得到充分的投入和使用，由此造成制造业全要素生产率下滑。二是大规模的财政刺激政策和以基础设施和能源为主的国有经济投向偏好，一定程度上对相对生产率较高的制造企业尤其是民营制造企业产生了较为明显的挤出效应，制约了制造业全要素生产率的增长空间。
广东既是中国制造业大省，也是世界级制造业基地。广东着力提升制造业全要素生产率的改革举措无疑具有一定的示范性和典型性。2012—2020年广东制造业总产值从8.81万亿元增加到13.87万亿元，年均增长5.84%，其中珠三角的广州、深圳、珠海、佛山、东莞、江门、肇庆等七市制造业总产值由6.41万亿元增加到10.92万亿元，年均增长6.89%，所占广东制造业总产值的比重从72.76%上升到78.73%①，在广东制造业发展格局中有着重要地位。然而，现有文献对这样一个重要区域全要素生产率的研究还是比较少的，尤其对制造业乃至不同要素密集型制造业全要素生产率的测度更是缺乏。在珠三角上述七市制造业改革发展进程中，全要素生产率变化整体趋势怎样？全要素生产率城市间比较、不同行业类别间比较情况如何？本文拟对此做出理论与实证分析，以期为提高珠三角制造业科技创新能力提出相关对策建议。
（一）研究方法
从全要素生产率的测度方法来看，现有文献广泛应用的测算方法主要有三种：一是1957年索洛在假设规模报酬不变和希克斯技术中性的前提下，通过产出增长率剔除要素增长率计算全要素生产率的索洛余值法。二是由Farrell（1957）[4]提出、Battese和Coelli（1995）[5]改进的随机前沿分析法。三是Färe（1994）将Malquist指数与数据包络分析法结合改进的DEA-Malquist分析法，并把全要素生产率分解为技术效率和技术进步两个部分[6]。
与索洛余值法和随机前沿分析法相比，DEA-Malquist不仅前提假设少，而且可以通过对全要素生产率的分解，进行深层次分析。因此，本文采用DEA-Malquist对全要素生产率进行测算，选用的统计软件是deap2.1。DEAMalquist具体测算公式如下：
M（xt+1,yt+1,xt,yt）表示Malquist指数，用来测度全要素生产率的变化，（x,y）表示投入产出组合，Dt表示在t技术水平下的距离函数。距离函数可以理解为全要素生产率在t时期的实际值与前沿生产面（即可能的最大值）之间的比值，值越大表示实际生产越接近前沿生产面[3]。同时，在规模报酬不变和规模报酬可变的选择上，参考江春等（2010）的观点，针对宏观层面的研究，规模报酬不变的假设更符合实际情况[7]。因此本文选定规模报酬不变假设。
全要素生产率（TFP）可以分解为技术效率（effch）和技术进步（techch）两个指标。其中，技术进步测度技术进步程度，技术效率衡量生产要素之间的协调性。技术效率可以进一步分解为纯技术效率（pech）和规模效率（sech）。指标都是以前一年数据作为基数进行测算的，因此当全要素生产率>1时，表示效率在改善，反之表示效率有所下降；
当全要素生产率=1时，表示效率与上一年度基本持平。同样，当技术效率、技术进步>1时，表示资源配置效率提高、技术进步对全要素生产率起推动作用，反之表示资源配置效率下降、技术衰退阻碍了全要素生产率的提高；
当技术效率、技术进步=1，说明资源配置效率、技术进步对全要素生产率基本没有影响。
（二）数据来源和变量选取
1.数据来源
本文的数据来源于广东省和广州、深圳、珠海、佛山、东莞、江门、肇庆等七市 2013—2021年的统计年鉴，利用珠三角的广州、深圳、珠海、佛山、东莞、江门、肇庆等七市2012—2020年制造业28个行业数据进行计算。需要说明的是，珠三角另外两个城市（惠州、中山）没有纳入本文的研究范围，是因为2016—2020年惠州统计年鉴采用平均用工人数代替原有的从业人员平均数，考虑到平均用工人数与从业人员平均数统计口径上有一定差别，为保证测算的准确性，故未将惠州纳入统计范围。同时，2017年中山规模以上制造业总产值有异常变化，并且中山的统计年鉴不包含制造业31个细分行业对应的从业人员平均数和资产数据，故未将中山纳入统计范围。
制造业28个行业是在2011年第三次修订国民经济行业分类标准31个制造业分行业的基础上，剔除不易进行要素密集型分类的其他制造业、废弃资源综合利用业和金属制品、机械和设备修理业而得出的。同时，参考郭克莎（2005）[8]、沈能（2014）[9]的方法，将28个制造业分行业按要素密集度划分成劳动密集型、资本密集型、技术密集型和资源密集型四种（表1）。
表1 制造业按要素密集度分组
2.变量选取
DEA-Malquist测算全要素生产率，必须选取合适的产出和投入指标。产出指标采用规模以上制造业总产值，投入指标包括劳动投入和资本投入。劳动投入应考虑劳动者的知识技能、健康状况和受教育水平等多重因素的影响，但由于相关数据难以获得，因此，劳动投入指标采用规模以上制造业从业人员平均数。在资本投入指标的选取上，现有文献中使用较多的是永续盘存法、固定资产净值、固定资产净值和流动资产之和三种。其中，永续盘存法的计算存在三个问题：一是折旧率的选择具有很强的主观性；
二是多个年份使用相同的折旧率明显不符合现实情况；
三是从可获得的数据来看，产出指标和劳动投入采用的是规模以上工业数据，而永续盘存法下的资本投入是以全社会固定资产投资为基础进行计算的，二者在口径上有一定程度的差别。同时，由于深圳的统计年鉴缺乏固定资产净值数据，并且深圳市经济总量较大、地位特殊，无法舍去，因此借鉴段敏芳（2017）[10]的方法，本文采用规模以上制造业资产总计作为资本投入指标。
本文中产出指标和资本投入指标参考郭界秀（2015）[11]，均采用以2012年为基期的出厂价格指数进行平减，以消除价格变动带来的影响。其中，由于各统计年鉴中缺乏2015年以前（包括2015年）的橡胶和塑料制品业、汽车制造业、铁路船舶、航天航空和其他运输设备制造业出厂价格指数，考虑到橡胶和塑料制品业为橡胶制品业和塑料制品业合并而来，塑料制品业占较大比重，因此，橡胶和塑料制品业的出厂价格指数用塑料制品业出厂价格指数作为替代；
而汽车制造业、铁路船舶、航天航空和其他运输设备制造业为原交通运输设备制造业拆分而来，故汽车制造业、铁路船舶、航天航空和其他运输设备制造业出厂价格指数选用交通运输设备制造业出厂价格指数。上述数据中，部分年度缺失值采用线性插值法补齐。
（一）整体分析
由表2显示，2012—2020年珠三角七市制造业全要素生产率均值为1.027，其中2012—2016年各年度值都高于均值，2017—2020年各年度值则低于均值，且呈逐年缓慢下降趋势。考察期内，制造业全要素生产率整体上呈波动下降，可能的原因是技术推动效应的饱和。一方面，因贸易摩擦引起的国家间技术壁垒，使得技术引进红利逐步减弱；
另一方面，珠三角关键核心技术自主创新能力和科研成果转化能力不够强，使得技术进步推动制造业全要素生产率继续增长的动力不足。同时，2009—2020年广东省制造业固定资产投资年平均增速为12.62%，大规模投资会使得部分生产要素投入到生产率低的低端产能产业，降低资源配置效率。
表2 2012—2020年珠三角七市制造业全要素生产率变化
从全要素生产率两个分解指标看，一方面，2012—2020年珠三角七市制造业技术进步均值为1.015，2012—2016年各年度值均都大于均值，2013年为最高值1.125，而2017—2020年（2018年除外）各年度值均低于均值，且多为小于1，呈现出一定程度的下滑态势。技术进步的下降趋势和全要素生产率的下降趋势基本上是一致的，也印证了上述观点。另一方面，2012—2020年珠三角七市制造业技术效率均值为1.011，各年度值都围绕着1上下弱波动，比较稳定。技术效率变动稳定，说明进步不大，未能明显助推制造业全要素生产率的提升。
与此同时，图1显示了2013—2020年珠三角七市制造业全要素生产率、技术效率、技术进步的增速情况：2016年以前制造业全要素生产率增速稳步上升，并且算术平均值为-1.6%；
2016年以后则波动向下，在-1.9%上下波动。这种“相对量”的变动趋势一定程度上佐证了上述“绝对量”的变动状态。
图1 2013—2020年珠三角七市制造业全要素生产率、技术效率、技术进步增速
（二）城市间比较分析
1.城市间对比分析
从表3可以看出，2012—2020年制造业全要素生产率高于均值1.027的城市依次为深圳、珠海、广州、佛山，低于均值1.027的城市为江门、东莞、肇庆。其中，深圳、珠海、广州、佛山制造业全要素生产率高于江门、东莞、肇庆的主要原因在于技术进步。
表3 2012—2020年珠三角七市分城市制造业全要素生产率构成
从图2可以看出，制造业全要素生产率增速分化较明显，城市间全要素生产率差距在拉大。深圳、广州、珠海三个城市2013—2020年算数平均全要素生产率增速分别为-0.2%、-0.2%、-0.3%，而东莞、佛山、江门、肇庆算数平均全要素生产率增速分别为-2.3%、-1.9%、-3%、-2.5%，说明这四个城市全要素生产率已经开始掉队，下降的速度远快于深圳、广州和珠海3个城市。这主要是由于东莞、佛山、江门、肇庆等四市的技术进步对全要素生产率的推动效应减弱得更为明显，东莞、佛山、江门、肇庆技术进步增速分别比珠三角七市算数平均技术进步增速低0.6%、0.4%、1.2%、1%。同时，深圳、广州、珠海的技术进步增速分别比珠三角七市算数平均技术进步增速高1.1%、1.4%、1.4%。
图2 珠三角七市分城市TFP增速（2013—2020年）②
按照2014年发布的《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》，采用第七次全国人口普查数据，将珠三角七市分为超大城市、特大城市、大城市三个档次，则深圳、广州归类为超大城市，东莞、佛山为特大城市，江门、肇庆和珠海为大城市，进行同档次城市内部横向对比分析。
在超大城市对比分析中，深圳制造业全要素生产率高于广州，年均技术效率比广州高0.019。深圳建立起“基础研究+技术攻关+成果产业化+科技金融+人才支撑”的全过程创新生态链，拥有华为、比亚迪、中兴等一批有关键核心技术的制造业龙头企业，并且在科技管理体制改革、知识产权保护上有所创新，说明在市场化运作方面深圳更为成熟，有更好的发展协调性和资源配置效率。而广州的国家和省级重点实验室众多，科研基础雄厚。截至2020年，广州有国家级重点实验室21家、省重点实验室241家，深圳分别为6家、57家③。因此，在技术进步方面，广州略微高于深圳。
在特大城市对比分析中，佛山制造业全要素生产率大于1，高于东莞，主要得益于佛山技术进步对全要素生产率的贡献。与东莞相比，佛山依托智能制造推动技术进步和产业结构转型升级成绩更为突出。一方面，佛山把握住珠江西岸装备制造业龙头发展机遇，落地一汽大众新能源汽车、美的库卡智能制造科技园等一批优质项目。另一方面，佛山对传统产业产业链进行技术改造，2014—2020年技术改造投资规模位居全省第一，2016—2020年推广应用机器人超1.65万台④。而东莞2018年虽然全面启动中子科学城建设，但是散裂中子源、南方光源等重大项目成果的落地和转化还需要时间。同时，东莞以智能终端产业为代表的计算机、通信和其他电子设备制造业缺乏核心技术，以外包加工为主，低端锁定明显。因此，佛山的制造业全要素生产率和技术进步相对较高。
在大城市对比分析中，珠海制造业全要素生产率显著高于江门和肇庆，技术进步指标分别高出江门、肇庆两市0.084和0.090。这很大程度上得益于珠海毗邻澳门的区位优势，粤澳深度合作使得珠海的技术进步有着更好的先天禀赋。截至2020年，澳门4所国家级实验室设立横琴分部，珠海新建粤港澳联合试验室2家，横琴澳资企业累计达3575家⑤。通过企业这一载体，借助粤澳合作产业园、粤澳合作中医药产业园等一系列平台，珠海承接澳门乃至国际先进技术。在引进技术的同时，珠海高端装备发展良好，福陆海工、三一海洋重工等一批重大项目投产，云洲智能、欧比特等高科技企业在技术上取得突破。
同时，从不同城市规模对比分析来看，超大城市制造业全要素生产率最高（1.059），大城市居中（1.017），特大城市最低（1.0105）。超大城市人才集聚，科研院所众多，产业链完备，自主创新和成果转化的能力明显优于特大城市和大城市。截至2020年，广东省有国家级实验室30家，深圳、广州合计占比90%；
广东省有重点实验室396家，深圳、广州合计占比75.25%；
广东省有高新技术企业5.3万家，深圳1.86万家，广州1.2万家，合计占比57.74%；
广东省有专利授权量70.97万件，深圳22.24万件，广州15.58万件，合计占比53.29%，而专利授权量第三和第四的东莞、佛山分别为7.43万件、7.38万件⑥。因此，超大城市在全要素生产率和技术进步上高于特大城市和大城市。
不过，大城市全要素生产率却高于特大城市，可能的解释是产业转移带来的技术红利。大城市初始技术水平比较低，经济总量相对较小，部分高生产率的企业从成本高的发达国家、省内超大城市、特大城市转移到大城市，带来的先进技术使得大城市全要素生产率较快增长。例如，江门银洲湖纸业基地引进亚太森博纸业、星辉造纸等绿色低碳项目，促进造纸和纸制品行业的技术改造。同时，在不同城市规模对比中，技术效率并没有表现出显著的差别。超大城市、特大城市、大城市技术效率分别为1.0095、1.0185、1.0083，特大城市和大城市技术效率仅相差0.0102。
2.制造业类别间分析
从表4可以看出，深圳在技术密集型和劳动密集型制造业领域，全要素生产率相对较高，分别高出平均值0.018和0.010；
广州在资本密集型、技术密集型和资源密集型制造业领域，全要素生产率有优势，分别高出平均值0.018、0.044、0.027；
珠海在劳动密集型制造业和资源密集型制造业领域全要素生产率领先优势显著，分别高出平均值0.071、0.039，同时在技术密集型和资本密集型制造业领域中也有一定优势。技术密集型制造业注重研发创新，有着相对较高的效率和技术进步，在规模体量较大的技术密集型制造业全要素生产率上的优势可能是深圳、广州、珠海的全要素生产率和技术进步明显高于其他四个城市的主要原因。佛山四种密集型制造业全要素生产率都小幅度高于类别平均值，而江门仅在劳动密集型制造业全要素生产率大幅高出平均值0.048，在技术密集型制造业小幅高出平均值0.005。东莞和肇庆在劳动密集型、资本密集型、技术密集型和资源密集型四种密集型制造业中，全要素生产率都低于类别平均值，说明东莞和肇庆在技术和效率上是有所欠缺的。同时，总体来看，在制造业四大类别中，珠三角七市平均全要素生产率都大于1，说明2012—2020年四种类别制造业全要素生产率总体上起着积极作用。
表4 珠三角七市劳动密集型、资本密集型、技术密集型和资源密集型制造业全要素生产率（2012—2020年）
本文采用DEA-Malquist指数分析方法，测算了2012—2020年珠三角的广州、深圳等七市的制造业全要素生产率，并进行了城市间比较与制造业类别间比较。主要结论有：一是珠三角七市制造业全要素生产率整体呈波动下降，其中技术进步推动效应的饱和是主要原因，技术效率保持一个相对稳定的态势。二是珠三角超大城市、特大城市、大城市制造业全要素生产率由高到低排序为超大城市最高，大城市次之，特大城市最低。三是制造业全要素生产率增速在2016年之前呈缓升趋势，2016年之后在-1.9%上下波动。城市之间全要素生产率的差距在拉大，深圳、珠海、广州全要素生产率和技术进步明显高于其他四个城市。四是深圳、广州、佛山、珠海、江门在技术密集型制造业领域中，全要素生产率有优势；
佛山、珠海、江门在劳动密集型制造业领域中，全要素生产率有优势；
广州、佛山、珠海在资本密集型和资源密集型制造业领域中，全要素生产率有优势。对此，本文提出以下对策建议：
（一）优化产业布局，促进区域协调发展
首先，广东应该发挥广州、深圳作为珠三角核心城市的极点带动作用。用好超大城市创新研发能力强、运营总部密集的优势，在深圳、广州布局生物医药与健康、汽车产业、半导体与集成电路、精密仪器设备等战略性新兴产业和战略性支柱产业。其次，推动珠三角各城市的分工协作。立足珠三角其他城市的资源禀赋、区位环境、产业基础，发挥各自地区的比较优势，发展特色鲜明、优势互补的技术密集型制造业，减少城市间行业过度竞争导致的内耗，强化城市间产业的关联性，促进珠三角战略性新兴产业融合集群发展、创新发展，形成城市间错位竞争、产业协同发展的新局面。最后，发挥珠三角地区的辐射带动作用。畅通人流、物流、资金流、技术流、信息流等生产要素的流动，制定合理的制造业产业转移政策，充分利用粤东西北地区成本低的优势，主动承接珠三角转移的劳动力密集型制造业和优质生产要素，淘汰落后低端传统产能，促进产业转型升级，通过技术外溢推动区域制造业全要素生产率协调发展。
（二）提高制造业自主创新能力，引进消化吸收再创新
关键核心技术在制造业生产过程中处于核心位置，虽然带来的增加值在产业链中所占的绝对比例可能并不高，但是它控制着生产活动的命脉，决定着产业链和价值链能否维持下去。珠三角技术进步的放缓和核心关键技术的受制于人，是亟须解决的关键性问题。珠三角应该贯彻落实创新驱动发展战略，鼓励原始创新和前沿技术的研发，加大政府财政研发投入，同时引导社会力量有序流入。重点可以采取以下几个措施：
一是针对重点制造领域的关键环节和技术瓶颈，以揭榜制等方式推动集成电路、新材料、工业软件、高端装备等多个领域关键核心技术攻关，着力破解一批关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术难题，从而形成自主可控的核心技术，实现“卡脖子”技术的国产替代。二是强化企业科研创新的主体地位，发挥具有自主创新能力的行业龙头企业对本行业创新脉络的把控作用。龙头企业连接市场和科研院所两端，相较于中小型企业，对于本行业技术创新需求和行业未来技术的发展方向有着更准确的把握，并且对整个行业技术进步具有辐射和带动作用。因此，应通过政府牵头、金融引导、高校配合来整合人力、物力、财力等优势，帮助行业龙头企业做大做强，进而实现核心关键技术的突破，盘活带动整个行业的发展。三是搭建政产学研一体化平台，整合珠三角高校和科研院所资源，以企业牵头组建创新联合体，形成系统完备的技术创新体系，培育一批在全国有竞争力的制造业产业技术研究院、产业创新联盟、共建工程中心、工程实验室和技术中心，培育高端产业链和产业基础，打造世界级先进水平的制造基地。
（三）推动产业融合，提升制造业全要素生产率
通过制造业与数字经济和生产性服务业的融合，可以提高制造业生产、交换、流通等领域的资源配置效率，减小现有配置与最优配置的差距，为制造业高质量发展赋予新的动能。
一是推动制造业与以大数据、5G、互联网为代表的数字经济融合发展。通过数据这一生产要素的搜集、处理、应用和流通，一方面，能够使制造业企业对市场情况和用户偏好有更多维度的刻画，从而提高企业决策的科学性和准确性，避免供需资源错配，甚至可以为消费者提供个性化设计；
另一方面，可以加强产业链、供应链间企业的联系，简化交易流程，缩短交易时间，减少交易成本，并且加速技术产品的落地转化。同时，制造业数字化能够通过工业互联网将处于不同区域的生产加工者、服务者和消费者进行整合[12]，促进区域内资源配置的统筹协调。二是推动制造业与生产性服务业的融合发展。通过研发设计、知识产权及相关法律、货物仓储运输、金融、人力资源管理和培训等专业化服务业的发展，采取高新技术产业园区和创新创业孵化基地的模式，为中小微企业和初创企业提供法律、财务咨询和后勤管理等一系列服务，摊减企业的运营成本，提高企业的运营效率，同时促使具有研发能力的高技术企业聚焦于技术研发和成果转化。
注释：
①数据来源：根据《广东统计年鉴（2013）》《广东统计年鉴（2021》计算。
②广州技术进步的增速曲线和全要素的增速曲线重叠。
③⑥数据来源：《广东科技统计数据（2021）》，网址为http://gdstc.gd.gov.cn/attachment/0/496/496803/3994532.pdf。
④数据来源：《2021年佛山市政府工作报告》，网址为http://www.foshan.gov.cn/gkmlpt/content/4/4699/post_4699306.html#27。
⑤数据来源：《2021年珠海市人民政府工作报告》，网址为http://www.zhuhai.gov.cn/gkmlpt/content/2/2726/mmpost_2726841.html#1640。
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