技术进步偏向对城市要素配置效率的影响

孙学涛

一、问题的提出

改革开放以来中国城市经济快速发展，但自2012年中国经济由高速增长逐渐转向高质量发展，传统的依靠要素投入推动城市经济发展的方式很难持续，因此需要为中国城市经济高质量发展寻找新的增长点。学者研究发现服务业的发展并不一定会带来全要素生产率的提升，而要素配置效率的提升可以作为经济高质量发展的源泉(梁洪基 等，2019；程锐 等，2019)。部分学者从产业结构(王鹏 等，2015)、金融结构(谢贤君 等，2020)和产权制度(卢现祥，2020)等角度对要素配置效率进行了研究(王京 等，2017)，发现要素在不同部门之间的再配置对中国经济的贡献率达到1.1%，仅次于劳动要素投入对中国经济的贡献率(姚战琪，2009)。

由新增长理论可知，地区经济增长不仅是建立在要素投入的基础上，而且还建立在技术进步的基础上。改革开放初期中国依赖要素投入使得经济迅速发展，但也存在着要素效率不协调的问题，这一问题的存在制约了中国经济高质量发展。随着科技创新是经济发展第一动力理念的提出，技术进步成为经济高质量发展的核心动力。然而技术进步不仅会对经济高质量发展产生影响，而且还会影响要素配置效率(刘兰 等，2018)。技术进步对要素配置效率影响的前提是技术进步并非中性，在现实生活中技术进步也体现出偏向性的特征。标准经济增长理论认为由于技术进步偏向的存在，技术进步会对不同要素产生不同的影响，当技术进步偏向于资本(劳动)时，会显著提高资本(劳动)的使用效率；同时该地区(部门)要素效率的提升也会吸引其他地区(部门)的资本(劳动)要素向该地区(部门)聚集，进而优化地区的要素组合，最终提高地区的要素配置效率。然而技术进步偏向与要素配置效率之间是怎样的内在逻辑关系？技术进步偏向是如何影响要素配置效率的？这些问题的答案目前尚不明晰。基于以上思考，本文尝试从理论角度和实证角度讨论技术进步偏向与要素配置效率之间的关系。

二、文献综述

技术进步偏向是指不同的技术对不同要素的影响会存在显著的差异，部分技术能够显著提高劳动的效率，而部分技术能够显著提高资本的效率。学者将显著提高劳动效率的技术称为技术进步偏向劳动，而将显著提高资本效率的技术称为技术进步偏向资本。而要素配置效率是指由于部门效率差异的存在，要素配置在不同的部门会产生不同的效率，一般而言农业部门的效率低于非农部门的效率，当要素由农业部门流向非农部门时所提高的效率部分就被称为要素配置效率。

学者对于要素配置效率的改善能够推动地区经济高质量发展的研究存在争议。主流观点认为农业部门的生产要素配置处于低效率的均衡，而非农部门的生产要素效率高于农业部门，这种情况下农业部门和非农部门在实现部门内部均衡的前提下，也实现了部门间的均衡(舒尔茨，2010)，但技术进步的出现会打破原有的均衡，进而改变要素投入结构和提升要素配置效率(侯明利，2020)，从而促进经济高质量发展(王娟，2019)。学者运用非农部门的数据研究发现，非农部门的要素配置效率提升能够显著地促进地区经济增长(Young，2003)。Fan等(2003)采用中国四部门的数据，验证了要素由低效率部门向高效率部门的转移会促进地区经济增长。部分学者还运用中国和印度的数据验证了要素配置效率对生产效率的促进作用(Hsieh et al.，2009)。部分学者质疑要素配置效率对经济增长有促进作用。吴建新(2012)等运用中国省级部门的数据进行实证分析，发现中国生产率提升过程中并不存在要素配置效率的推动作用，反而存在“要素配置非效率”，即要素配置结构的改善对生产率的影响相对较小(王欣亮 等，2020)。部分学者采用转换份额分析法对中国省级的要素配置效率进行研究，发现中国省级层面的要素配置效率对地区经济增长并没有显著的影响(Lu，2008)。

现有文献在测度要素配置效率时主要基于随机前沿模型从全要素生产率中分解出要素配置效率的方法测算要素配置效率(Kumbhakar et al.，2000)，但该方法测算的要素配置效率仅表示为技术进步所引进的要素效率提升，而非要素配置效率，同时要素配置还存在着空间差异(董直庆 等，2020)。部分学者从要素市场扭曲角度测度要素配置效率(罗知 等，2018)，但这种方法测度的仅为要素配置结构，而非要素配置效率。基于以上两种方法分解出来的要素配置效率均没有考虑到不同部门不同地区之间的要素流动。因此需要运用新方法重新测度要素配置效率。

在测度出要素配置效率之后，学者不仅研究了要素配置效率对经济结构变迁和全要素生产率的影响(梁洪基 等，2019；程锐 等，2019)，还从金融结构(谢贤君 等，2020)、技术进步(吴寿平，2013)、资本深化(宋建 等，2020)等角度研究了要素配置效率的影响因素。

通过对现有文献的分析，发现技术进步偏向与要素配置效率之间关系的研究存在着以下可拓展之处：第一，现有文献已经证实要素配置效率的改善能够提高地区生产效率，但关于如何提高要素配置效率的研究还相对缺乏；第二，现有文献测度要素配置效率的方法存在改进的余地，本文尝试考虑要素流动，从要素投入角度重新测度要素配置效率；第三，现有文献在讨论要素配置效率时，主要从市场化或政府干预等角度讨论要素配置效率的影响因素，短期内制度约束是影响要素配置效率的主要因素，而长期内技术进步则是影响要素配置效率提升的主要因素，虽然部分文献讨论了技术进步对要素配置效率的影响，但均先验地假定技术进步是中性的，然而技术进步是有偏的，需要从技术进步偏向角度讨论技术进步偏向对要素配置效率的影响；第四，现有文献在分析技术进步偏向或要素配置效率时主要从产业角度分析，仅局限于某几个产业，但不同产业之间也存在着相互依赖，如果只讨论某几个产业的要素配置效率和技术进步偏向则会使研究结论产生偏误，需要进一步从区域角度讨论技术进步偏向和要素配置效率。

基于现有文献的可拓展之处，本文尝试从技术进步偏向角度讨论要素配置效率。本文的边际贡献主要有：第一，现有文献主要集中于研究要素配置效率对经济的影响，本文尝试从技术进步偏向角度研究如何提高要素配置效率；第二，本文尝试从“要素流动—配置效率”角度提出测度要素配置效率的新方法，并讨论技术进步偏向对要素配置效率的影响；第三，本文假定技术进步并非中性的，从技术进步偏向角度讨论要素配置效率的提升动力；第四，现有文献主要从产业角度讨论要素配置效率，但区域内各产业并不是相互独立存在的，本文尝试将研究视角拓展到区域层面，从城市角度分析技术进步偏向与要素配置效率之间的关系。

三、研究设计

(一)理论分析和研究假设

1.技术进步偏向的空间溢出效应。由于要素在不同地区之间存在着流动，城市之间的技术进步可能会由于要素的流动产生空间溢出效应。技术进步的空间溢出效应是指技术进步跨越了城市的地理范围，对其他城市的要素配置效率和技术进步偏向产生影响。因此在讨论技术进步偏向对要素配置效率影响的过程中，还需要讨论技术进步偏向对要素配置效率影响的直接效应和间接效应。直接效应是指技术进步偏向直接对本地区城市的要素配置效率产生的影响，间接效应是指技术进步偏向对周边城市的技术进步偏向和要素配置效率产生的影响。基于以上分析，尝试提出本文的第一个假设：

假设1：技术进步偏向不仅会对城市的要素配置效率产生影响，还会对要素配置效率产生溢出效应。

2.技术进步偏向对要素配置效率的影响。由经济增长理论可知，技术进步是促进经济增长的重要因素。但技术进步不仅会提高要素产出，还会通过影响要素的配置结构进而提高要素配置效率。技术进步在要素配置结构的改善过程中起到决定性作用，要素配置结构优化的实质就是要素在不同产业不同部门之间流动，技术进步作为要素流动的“转换器”对要素流动的方向和数量会产生一定的影响(杨洁 等，2000)，进而带来要素资源的进一步优化，从而提高要素配置效率。例如，随着人工智能机器人的出现，企业对简单重复体力劳动者的需求数量越来越少，甚至部分行业内出现了无人工厂。要素配置结构的改善能够提高要素配置效率，而技术进步在要素配置结构的改善过程中起到了促进作用(赵伟 等，2020)，但偏向资本的技术进步会提高资本要素的边际效率，随着资本要素边际效率的提升，要素边际效率的变化也会带来要素收入的变化，其他地区(部门)的资本要素会向本地区(部门)转移，这种转移会改变要素在不同地区(部门)之间的要素配置结构，资本要素边际产出高的地区(部门)，其资本要素投入的增加会影响要素配置结构和要素配置效率；反之，偏向劳动的技术进步也会对要素配置效率产生影响。基于以上分析，尝试提出本文的第二个假设：

假设2：技术进步偏向会对城市要素配置效率产生影响。

3.技术进步偏向对要素配置效率影响的非均衡效应。由于外部的原因导致要素被配置在低效率的地区(部门)，通过某种方式将配置在低效率地区(部门)的要素转移至高效率的地区(部门)所提升的效率则为要素配置效率。要素配置效率还会受到经济发展水平的影响，由于信息不对称等市场失灵的存在，要素市场也会存在帕累托改进的余地(戴魁早 等，2016)，但富裕地区的要素流动性相对更强，而贫困地区的要素流动性相对更弱，因此提高富裕地区的要素配置效率更容易。Midrigan等(2014)认为要素市场的信息不对称扭曲了要素市场，进而导致要素的效率损失，在短期内制度的改善会提高要素配置效率，但长期内要素配置效率的提高来源于技术进步(曹亚军，2019)，但在制度变革和技术进步过程中富裕地区更具有优势，而贫困地区则处于劣势。这种贫富差异的存在会影响到技术进步偏向对要素配置效率的影响。基于以上分析，尝试提出本文的第三个假设：

假设3：长期内中国城市要素配置效率的提升来源于技术进步，但技术进步偏向对要素配置效率的影响会存在非均衡效应。

(二)核心变量和计量模型

1.要素配置效率。由于要素配置结构扭曲会导致要素配置在低效率的地区(部门)，要素由低效率地区(部门)流向高效率地区(部门)所提高的要素效率被称为要素配置效率。由于中国二元经济结构的存在，农业部门的效率会低于非农部门效率。因此当要素由农业部门流动到非农部门时会提高生产效率。基于此，本文借鉴Hsieh等(2009)、董直庆等(2014)、孙学涛等(2020)的研究，尝试从要素配置效率的定义出发重新量化要素配置效率：

(1)

2.技术进步偏向。钟世川(2014)等提出了测度技术进步偏向的方法，本文在该方法的基础上进一步改进，设定城市经济体的CES生产函数为：

(2)

(3)

假设要素市场出清，即要素的收益等于要素的成本，则公式(3)可写为：

(4)

公式(4)内的

S

表示资本与劳动要素的收入份额之比。技术进步偏向指数的测算借鉴Acemoglu等(2001)、陆雪琴等(2013)的研究方法，则哈罗德技术进步偏向指数为：

(5)

3.计量模型。由于技术进步偏向与要素配置效率之间可能存在着空间溢出效应，因此需要采用空间计量模型分析技术进步偏向与要素配置效率之间的关系。但现有空间计量模型不能同时讨论技术进步偏向对要素配置效率影响的空间自回归项和误差项，而SARAR模型可以同时讨论技术进步偏向对城市要素配置效率影响的空间自回归项和误差项。SARAR模型为：

EFF

=

ρWEFF

+

Xβ

+

μ

，

μ

=

λWμ

+

ε

(6)

其中，

EFF

表示城市的要素配置效率，

X

表示影响城市要素配置效率的因素，

W

表示SARAR模型的权重矩阵，

μ

表示误差项，

ε

表示没有包含在空间计量模型内的因素，但该因素会对城市要素配置效率产生影响，并且

ε

～

N

(0,

σ

I

)，

λ

表示误差项的估计系数，

ρ

表示要素配置效率的自回归系数，

β

表示解释变量的系数。SARAR模型的空间权重矩阵是依据城市之间的经纬度，采用欧氏距离公式计算出不同城市之间的空间距离，该空间距离的倒数为城市之间的权重。

(三)控制变量及数据来源

本文选择以下八个影响城市要素配置效率的指标作为控制变量：

GDP

03表示城市的初始经济水平，

Urbanize

表示城市的城镇化水平，

Internet

表示城市的信息化水平，

Foreign

表示城市的外资利用水平，

Student

表示城市的人力资本水平，

Traffic

表示城市的交通设施，

Finance

表示政府干预，

Consume

表示城市居民消费水平。各控制变量的具体含义见表1。

表1 中国城市面板数据统计描述(1)为了消除价格因素对模型结果的影响，本文所涉及的价格因素的指标均运用地级城市的居民价格消费指数进行了换算。

本文以281个城市为研究对象(考虑到北京市等直辖市为省级城市，因此城市样本为不含直辖市的地级市)，数据来源于《中国城市统计年鉴》，缺失指标用28个省(自治区)统计年鉴中的数据补充。技术进步偏向、要素配置效率和控制变量的统计性描述如表1所示。

四、实证分析

(一)相关性检验

由于技术进步偏向和要素配置效率可能存在空间相关性，因此在实证分析技术进步偏向对要素配置效率的影响之前，需要讨论技术进步偏向和要素配置效率是否存在空间相关性。本文采用Moran’s I指数对技术进步偏向和要素配置效率进行全局空间相关性检验，以判断技术进步偏向和要素配置效率空间相关性和空间溢出效应是否存在。空间相关性检验结果如表2所示。

表2 Moran’s I检验结果

由表2可知，技术进步偏向指标的Moran’s I指数为正，说明城市

i

的技术进步偏向于资本可能会促进城市

i

和与其相邻的城市

j

要素配置效率的提升；而城市

i

的技术进步偏向于劳动可能会抑制城市

i

和与其相邻的城市

j

要素配置效率的提升，支持了假设1。可能的解释是随着城镇化的推进，城市内劳动要素与资本要素相比更充足些，由生产理论可知，资本的效率会高于劳动的效率，因此技术进步偏向于资本更能促进城市要素配置效率的提升。基于以上分析，本文认为适合运用空间计量模型讨论技术进步偏向与城市经济体要素配置效率之间的关系。

(二)技术进步偏向的相对效应

由于本文的数据是中国281个城市2003—2017年的面板数据，因此在计量分析之前需要讨论在混合、随机和固定效应之间应该选择哪种模型。本文分别采用BP检验和豪斯曼检验进行讨论，BP检验和豪斯曼检验均通过了1%的显著性水平检验，说明与混合效应相比随机效应更适合本文的数据，与随机效应相比固定效应更适合本文的数据。同时为了避免要素配置效率测度新方法存在的问题，本文还尝试借鉴Kumbhakar等(2000)、程锐等(2019)的研究方法，测度了城市要素市场扭曲度(作为要素配置效率的逆向指标)，要素市场扭曲度越高，要素配置效率就越低。由于基于要素市场扭曲的测度是为了验证要素配置效率的测度结果，因此，本文不再具体分析要素市场扭曲的测度过程，只报告技术进步偏向对其影响的估计结果。由前文理论分析部分可知，技术进步偏向对要素配置效率的影响还会存在非均衡效应，本文将城市2003年的GDP(

GDP

03)作为城市的初始水平引入模型内分析技术进步偏向对要素配置效率的影响。技术进步偏向对要素配置效率的影响如表3所示。

表3 技术进步偏向对中国城市要素配置效率的影响

由表3给出的估计结果可知，无论是基于SARAR模型估计的空间自回归项和空间误差项，还是基于SDM模型估计的空间自回归项均通过了显著性水平检验。说明技术进步偏向与要素配置效率之间存在着空间相关性，再次验证了前文技术进步偏向的空间相关性检验结果。由于SARAR模型分析的技术进步偏向对要素配置效率的影响与SDM模型的估计结果一致，本文以SARAR模型为例分析技术进步偏向对要素配置效率的影响。

第一，技术进步偏向对要素配置效率的影响。由表3SARAR模型的实证结果可以看出，技术进步偏向对要素配置效率的影响为正，并且通过了显著性水平检验。说明城市技术进步节约资本要素会提高城市的要素配置效率；技术进步节约劳动要素会抑制城市的要素配置效率，验证了假设2，偏向不同要素的技术进步会对要素配置效率产生不同的影响。可能的解释是，由要素禀赋论和要素分配理论可知，城市内资本要素相对于劳动要素丰富，则城市资本要素的边际产出会高于劳动要素的边际产出，而城市在引进(创新)技术时，会率先引进(创新)要素边际产出高的技术，引进(创新)的技术会显著提高该要素的边际产出，进而提高要素的配置效率。由表3可知，城市经济体技术进步偏向的系数显著为正，可能的解释是中国城市经济体内资本要素相对不足，而劳动供给相对充足，同时城市经济体内资本要素的价格相对高于劳动要素的价格，在投入成本一定的条件下，理性经济人会选择能够减少资本投入的技术；目前中国的城镇化进程不断加速，中国的城镇化主要是农业部门的高素质劳动力向城市非农部门转移，随着高素质劳动力的流动，城市经济体内的技术进步可能会逐渐偏向于节约劳动要素。

第二，技术进步偏向的空间效应。由表3SARAR模型的实证结果可以看出，模型的空间自回归项和空间误差项对要素配置效率的影响均为正，并且通过了显著性水平检验。说明技术进步在影响本城市的要素配置效率的同时还会对相邻城市的要素配置效率产生正向的影响。表3中SDM模型的直接效应和溢出效应再次验证了技术进步偏向存在显著的空间效应。可能的解释是，一方面城市技术进步偏向于资本(或劳动)时会提高本地区资本(或劳动)要素的效率，同时还会产生扩散效应(柯善咨，2009)，即城市技术进步偏向水平的提高会提高城市的专业化水平，进而促进城市技术进步偏向水平的传播和城市创新能力的提升，从而推动城市的规模化生产，最终提高城市要素配置效率(Duranton et al.，2000)；另一方面，城市技术进步偏向水平的提高，会促使城市产业结构从低端产业向高端产业转移，推动城市产业结构的转型升级，进而提升城市经济体的集聚效应，城市经济体集聚水平的提升会提高城市的要素配置效率，同时城市经济体在集聚过程中还会产生“额外红利”，即城市经济体的集聚还会影响相邻城市经济体的要素配置效率。

第三，不同初始经济发展水平下的技术进步偏向对城市要素配置效率的影响。由表3SARAR模型的实证结果可以看出，技术进步偏向与城市初始经济发展水平的交互项对城市要素配置效率的影响为正，并且通过了显著性水平检验。说明当考虑到城市初始经济发展水平时，技术进步节约资本要素也能够提高城市的要素配置效率，但技术进步偏向对不同类型城市要素配置效率的影响存在着显著的差异，验证了假设3。可能的解释是技术进步偏向对城市要素配置效率的影响存在非均衡效应，即技术进步偏向对富裕城市要素配置效率的影响与对贫困城市要素配置效率的影响不同，因此需要进一步分析技术进步偏向对要素配置效率影响的非均衡效应。

第四，控制变量对要素配置效率的影响。由表3SARAR模型可知，控制变量中的城镇化、外资利用水平、交通设施和社会消费对城市要素配置效率的影响为正，并且通过了显著性水平检验，说明城镇化、外资利用、交通基础设施和社会消费水平的提升能够促进城市要素配置效率的提升。政府干预对城市要素配置效率的影响为负，并且通过了显著性水平检验，说明政府对城市经济干预越强，城市的要素配置效率就越低，即在城市经济发展过程中存在着政府干预的效率损失。而信息化水平和人力资本水平对城市要素配置效率的影响为正，但没有通过显著性水平检验，说明城市信息化和人力资本水平提升不会对城市要素配置效率产生影响。

(三)技术进步偏向的非均衡效应

为了验证技术进步偏向对不同类型城市要素配置效率的影响是否存在非均衡效应，将281个城市分为富裕城市和贫困城市，分析技术进步偏向对具备不同初始经济发展水平城市的影响差异。模型的其他处理方式均不变，将城市划分为富裕城市和贫困城市之后，技术进步偏向对城市要素配置效率的影响如表4所示。

由于基于部门效率差计算的要素配置效率与基于要素市场扭曲计算的要素配置效率的结果基本一致，本文以部门效率差为例进行分析。表4只给出了基于SARAR模型的估计结果，由表4可知，技术进步偏向对富裕城市和贫困城市要素配置效率的影响均为正，并且通过了显著性水平检验；同时技术进步偏向与城市初始经济发展水平交互项对城市要素配置效率的影响也为正，并且通过了显著性水平检验。将技术进步偏向对不同类型城市要素配置效率的估计系数进行对比发现，技术进步偏向对富裕城市要素配置效率的影响系数大于对贫困城市要素配置效率的影响系数，说明技术进步偏向主要影响富裕城市的要素配置效率，而对贫困城市要素配置效率的影响相对较小，进一步验证了假设3。可能的解释是富裕城市的资本要素相对丰富，而技术进步提高富裕城市的资本要素会显著促进富裕城市经济的发展；贫困城市资本要素相对匮乏，技术进步偏向于资本会不利于贫困城市要素配置效率的提升，反而技术进步偏向于劳动可能会促进贫困城市要素配置效率的提升。

表4 技术进步偏向的非均衡效应

五、稳健性检验

为了验证技术进步偏向对城市要素配置效率影响的稳健性，本文尝试从设定城市之间的权重矩阵、计量模型和将城市样本进一步细分等三个方面检验技术进步偏向对要素配置效率的影响。

首先，重新构建权重矩阵。前文权重矩阵的设定是基于地理距离的权重矩阵，下面借鉴汪浩瀚等(2018)的研究成果，基于Queen标准设定城市的权重矩阵，如果城市

i

与城市

j

相邻，则城市

i

与城市

j

之间的空间权重设定为1，否则设定为0。模型的其他处理方式均不变，重新构建权重矩阵后的估计结果如表5。

表5 稳健性检验的估计结果(一)

表5汇报了更换空间权重矩阵后的技术进步偏向对城市要素配置效率影响的估计结果，限于篇幅只给出了直接效应，未给出溢出效应。可以看出：采用两种不同的方法计算的中国城市要素配置效率，技术进步偏向对要素配置效率的影响与前文一致，并且均通过了显著性水平检验。通过对比不同权重矩阵的估计结果可以看出，两种模型的估计系数均表现为基于地理距离权重矩阵的估计系数小于基于邻接关系权重矩阵的估计系数，说明邻接关系的权重矩阵只考虑到城市之间是否相邻，会忽视城市之间的经济联系，从而放大技术进步偏向对要素配置效率的影响。

其次，地区差异。由于中国幅员辽阔，不同城市之间也存在显著的区域差异。为了进一步分析技术进步偏向对要素配置效率影响的地区差异，尝试把281个城市划分为东部地区、中部地区和西部地区分别讨论技术进步偏向对城市要素配置效率的影响，估计结果如表6所示。

最后，更换计量模型。前文主要采用SARAR模型和SDM模型进行实证分析，下面借鉴陈强(2014)的研究成果，尝试运用空间自回归模型(SAR)和空间误差模型(SEM)分析技术进步偏向对城市要素配置效率的影响。模型的其他处理方式均不变，更换计量模型后的估计结果如表6所示。

表6 稳健性检验的估计结果(二)

由于基于不同方式测算的城市要素配置效率的估计结果基本一致，表6地区差异部分只给出了基于部门效率差异计算出的要素配置效率。由表6估计结果可以看出，技术进步偏向对东中西部城市的要素配置效率的影响均为正，并且通过了显著性水平检验，且技术进步偏向对东中部城市要素配置效率的影响系数大于对西部城市要素配置效率的影响系数，由于富裕城市主要在东部，而贫困城市主要在西部，再一次验证了技术进步偏向主要影响富裕城市的要素配置效率。

从表6更换计量模型部分的估计结果可以看出技术进步偏向的系数显著为正。将SAR模型和SEM模型估计的技术进步偏向系数与运用SARAR模型估计的技术进步偏向系数对比发现：运用SAR模型和SEM模型估计的技术进步偏向系数大于运用SARAR模型估计的技术进步偏向系数。说明在运用计量模型分析技术进步偏向对城市要素配置效率影响的过程中，既要考虑到计量模型的空间自回归项，同时还需要考虑到计量模型的空间误差项。

六、主要结论与启示

在新常态背景下，提高要素配置效率成为中国经济高质量发展的重要方式，但要素配置效率的提升短期来自政府的干预，从长期来看主要来自技术进步。本文基于部门效率的差异计算出不同城市不同时点的要素配置效率和技术进步偏向指数，进而在考虑城市经济初始发展水平的前提下，运用空间计量模型分析技术进步偏向对要素配置效率的影响，同时从三个方面检验了技术进步偏向对要素配置效率影响的稳健性。通过理论分析和实证研究得到如下结论：第一，城市技术进步总体上偏向于资本，并且技术进步偏向对周边城市还会产生溢出效应；第二，技术进步偏向于资本能够提高城市的要素配置效率，但技术进步偏向劳动会抑制城市的要素配置效率提升；第三，技术进步偏向对城市要素配置效率的影响还会受城市经济初始发展水平的影响，即技术进步偏向资本会提升富裕城市的要素配置效率，技术进步偏向劳动会提升贫困城市的要素配置效率。

结合以上研究结论，针对中国技术进步现状和中国经济高质量发展要求，提出三点政策建议：第一，城市应根据自身要素禀赋，发展适合自身特点的产业。中国城市经济结构与城市的要素配置结构还不匹配，因此城市经济体在发展相关的产业时需要考虑城市资源禀赋。由于城市之间并非孤立存在而是相互联系的，即城市经济发展过程中还存在空间相关性，因此城市经济在产业结构调整和技术引进(创新)过程中还应该考虑相邻城市的产业结构和技术水平，避免相邻城市之间同质化竞争。第二，在改进要素配置效率的过程中，应充分发挥技术进步的作用。城市经济发展水平相对较高的城市，其技术进步偏向资本更能提高要素配置效率，而城市经济发展水平较低的城市，技术进步偏向资本对其要素配置效率的影响相对较小。因此，经济发展水平较高的城市应该积极发展资本节约型技术，并通过引进来和走出去的方式充分利用国内外的技术，以降低城市的技术研发成本，进而提高自身的技术水平；经济发展水平较低的城市在技术引进(创新)的过程中，应该积极利用成熟的技术，提高劳动要素的效率，进而促进地区经济高质量发展。第三，要优化城市资源配置结构，提高城市技术进步水平。中国城市的技术进步为资本偏向型技术进步，这与中国长期以来资本要素不足，而劳动要素充足的事实是相符的。随着中国人口红利的消减，技术进步偏向于资本要素对城市要素配置效率的影响会逐渐降低，因此经济发展水平相对较高的城市应该积极研发(创新)节约劳动要素的技术，以适应中国城市劳动要素和资本要素结构的变化。例如随着劳动要素成本的上升，部分经济发展水平相对较高的城市开始研发智能化设备以代替劳动要素。