服务业环境全要素生产率变动测算及收敛性研究——基于超效率EBM-Malmquist模型和南北区域分析

刘殿国， 张 茜， 傅国华

（海南大学 a.经济学院， b.管理学院，海南 海口 570228）

自1984年服务业增加值占GDP的比值首次超过农业部门以来，服务业受到空前的重视，中央制订了一系列政策以推动服务业的发展。2011年服务业成为容纳就业人数最多的产业部门，2013年服务业增加值占GDP的比重超过工业。一些率先进入后工业化阶段的地区开始将经济重心转向服务经济，我国服务业地位进一步提升。截至2018年，我国服务业增加值占比已达到56.5%，成为经济增长的主要贡献者和新引擎。党的十九大报告指出，“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”。根据现代经济增长理论，技术创新和效率改善是经济长期增长的根本。而转向高质量发展阶段的关键在于以创新驱动发展，提高全要素生产率对经济增长的贡献[1]。因此，提高服务业全要素生产率就成为了新时代服务业发展的重中之重。与此同时，长期的粗放型经济增长方式导致中国经济面临越来越严重的资源环境约束问题。众多学者早已开始关注高耗能、高排放的工业所带来的能耗及环境污染问题，测算了工业经济在环境约束下的全要素生产率[2]。由于服务业一般被视为低能耗、低污染的产业，它所产生的资源环境问题往往容易被忽视。其实，服务业中交通运输、餐饮商贸等行业的发展也会对环境产生较为严重的影响，因此，低碳环保同样应该是服务业发展的政策取向。王恕立等认为，不考虑环境约束测算到的服务业全要素生产率往往会高估实际的绩效，由此产生的偏差可能导致作出误导性的政策建议[3]。因此，在大力倡导绿色发展理念的背景下，在迈向经济高质量发展的道路上，研究中国服务业环境全要素生产率变动（环境约束下的服务业全要素生产率）及发展趋势，为服务业的可持续、高质量发展提供决策依据显得尤为重要。

一、研究综述

已有文献运用DEA方法中的方向距离函数或基于方向距离函数改进的方法测量了带有环境变量的服务业生产率[4]，但在假定“好”产出的增加和“坏”产出的减少时是同比例增减的；因此，其所使用的方向性距离函数仍属于存在着较大松弛性问题的径向DEA 方法；而非径向的SBM 模型能够解决松弛性问题[5]。宋雪和匡贤明运用DEA方法中的SBM 方法测量了带有环境变量的服务业生产率[6]；但SBM 模型进行优化处理时会损失一定的信息并且松弛量不稳定[7]。其实，综合径向和非径向特点的EBM 模型能有效解决DEA 模型中的径向、SBM 模型测算效率值时存在的问题[8]。然而，目前还没有学者采用超效EBM模型对带有环境变量的服务业全要素生产率增长进行测算。因此，采用带有非期望的超效率EBM 模型测算服务业全要素生产率增长以及分析全要素生产率增长收敛性是值得研究的问题。在分析服务业生产率区域发展特征时，学界的研究重点长期集中于东、中、西地区。随着国家深入推进东部经济特区规划、西部大开发、中部崛起等重大区域性战略，我国区域发展差异性逐渐减小。然而，在东中西部差距趋于收敛的同时，“南北差距”逐渐扩大成为我国区域发展面临的新问题[9]。2017年4月，李克强总理指出，中国经济的区域走势分化由“东中西差距”转变为“南北差距”。但在服务业环境效率的研究文献中，极少有学者将区域分析的目光聚焦到南北地区。因此，在我国社会主要矛盾转换的新时期，研究南北地区服务业环境效率发展差距是很有意义的。

基于上述考虑，本文利用1998—2018 年的投入产出数据，使用非期望的超效率EBM 模型结合Malmquist 指数，测算服务业环境效率并对其进行收敛性检验，将全国划分为南北地区对服务业环境效率进行区域性分析，从而为服务业全要素效率的提高和区域服务业的协调发展提供科学的依据。

二、研究模型、指标和数据

（一）研究模型

EBM 模型的最大特点是能实现径向与非径向松弛变量的兼容,可以更加准确地衡量决策单元的生产效率。因此,基于樊鹏飞等[10]运用的具有非期望产出、非导向的超效率EBM 研究框架，本文选择具有非期望产出的超效率EBM 模型作为服务业环境TFP的测量方法。根据现有服务业环境TFP测算研究中投入产出变量的选择[11-12]，本文选择3项投入量、1项期望产出量以及2项非期望产出量的超效率EBM模型作为具体的服务业环境全要素生产率测算模型。

将每个省（或市）作为一个决策单元（简称DMU），构造不同省市服务业投入产出的最佳前沿面。假设在t时期(t = 1, …,T), 有k个 (k = 1,…,30)决策单元, 每个决策单元有3种投入，1种期望产出，2种非期望产出则非期望产出，非导向的EBM模型如公式(1)所示：

式（1）中y∗为规模报酬不变情况下的最佳效率；θ 为径向部分的规划参数；ηx为关键参数, 满足0 ≤ηx≤1；Q-i为投入指标的重要程度,满足是投入要素i 的松弛量；xik和yrk分别表示决策单元k的第i类投入和第r类产出；φ为产出扩大比；ηy为关键参数；分别为两者的指标权重；S+r表示第r类期望产出的松弛变量；为第p 类非期望产出的松弛变量；j 为决策单元；λj为线性组合系数；bpk为决策单元k的第p类非期望产出。

本文运用非参数EBM-Malmquist（EM）指数度量中国30 个省市1998—2018 年服务业环境效率的逐期动态变化，并将EM指数分解成技术效率和技术进步加以分析。

（二）指标和数据

基于已有文献的指标选取和数据处理，本文收集了30个省市1998—2018年服务业投入和产出的数据，并对相关数据做了以下处理：

1.资本投入

本文采用张军等[13]运用的永续盘存法来估算的资本存量代替资本投入，如式（2）：

其中，Ki,t和Ki,t-1分别表示i地区在t年和t - 1年的服务业资本存量，Ii,t表示i地区在t年的服务业不变价固定资本投资额；其中，服务业的固定资产投资，1998—2005年来自固定资产统计年鉴（利用第三产业主要分行业数据合成）与 《中国国内生产总值核算历史资料》(1996—2002)，2006—2018年来自第三产业统计年鉴；已按固定资产投资指数转化为1998不变价。δ表示资本折旧率。基年资本存量运用Harberger[14]提出的稳态方法推导出估算式（3）：

其中，g 用所考察的省市在1998—2018 年间服务业增加值的平均增长率来表示，本文遵循Lee 和Hong[15]的做法，将服务业的资本折旧率设为4%。

2.劳动投入

按蒋萍和谷彬[12]的做法用“第三产业从业人员数”作为服务业的劳动投入。其中，“第三产业从业人员数”数据来源于各省级统计年鉴。

3.能源投入

按庞瑞芝和王亮[16]的做法取各省市服务业终端能源消费总量这一指标。能源消费量单位为万吨标准煤，按照不同能源的折算系数将其转换成标准煤。此处加总“交通运输、仓储和邮政业”“批发、零售业”“住宿、餐饮业”和“其他服务业”的能源消费量作为服务业的能耗。数据来源于《中国能源统计年鉴》中的地区能源平衡表。

4.服务业产出——“好产出”

按蒋萍和谷彬[12]的做法选取第三产业的增加值作为服务业的好产出指标，并将原始增加值数据依照第三产业增加值指数进行平减，换算为1998 年不变价。其中，第三产业增加值来源于《中国统计年鉴》，第三产业增加值指数则来源于各省级统计年鉴。

5.服务业产出——“坏产出”

按庞瑞芝和王亮[16]的做法，本文测算环境约束下的服务业能源消费所产生的CO2以及用生活二氧化硫算成服务业排放的SO2度量。其中，通过《中国能源统计年鉴》中的多种不同能源的碳排放系数折算出CO2排放量，生活二氧化硫数据从《中国环境年鉴》中收集。

6.区域划分

本文对中国南北区域的划分标准借鉴蔡之兵[17]的研究，以全国地理中位线的北纬35°线为界，将中国划分为北方15个省市、南方15个省市（考虑数据可得性，此处不包括西藏、港澳台地区）。

三、测算结果及分析

基于各地区服务业好坏产出、资本投入、劳动投入等数据，本文运用MAXDEA6.18 软件测算了考虑环境的中国服务业总体及各地区的EM指数和分解。对于测算结果，本文主要基于服务业总体时序的阶段性和南北地区划分的区域性两个角度进行分析。

（一）阶段性分析

为了考察环境约束下中国服务业全要素生产率的波动，本文给出了逐年各省区平均的EM指数及其分解，具体见表1。

表1 全国平均EM增长率及其分解（1998—2018）

1998到2018年间，服务业环境效率增长率总体处于波动状态，平均增长率为-0.62%，其中技术效率的增长率为-2.48%，技术进步的增长率为2.34%。显然，技术进步是服务业环境效率增长的主要驱动力量。技术效率整体较低，这说明，我国服务业还存在技术无效率的情况，因此利用效率的改善提高服务业增长还有较大空间。

以上是21 年来的整体性分析，服务业环境TFP 及其分解的变动表现出显著的波动轨迹。为了更清晰地反映出我国服务业环境TFP 近21 年间的变化特点，本文将考察期内的服务业环境效率增长率及其分解划分为四个时间段进行详细分析，见表2。

表2 中国服务业不同时期的EM指数及其分解（单位：%）

1998—2000 年：该时间段EM 指数的变动率为-0.74831%，技术水平的变动率为-1.33363%，是四个阶段中唯一负增长的，技术效率增长率为0.64552%，是四个阶段中的最高，作为该时期服务业TFP 的主要推动力量。技术水平增长率的低谷可能是由于该时间段处于服务业市场化早期，服务业技术引进及技术创新都还处在不成熟阶段。20 世纪90 年代，我国服务业开始了以价格和市场化为主线的改革，将“提升效率”作为改革的终极目标，且国务院办公厅在1999年发布文件将一些事业单位改制为企业，这一举措大大增加了服务业就业机会，使服务业于2000年成为第二大就业部门。因此，可能是改革释放的多种因素共同推动了技术效率的增长。

2001—2008 年，从这个阶段的相关指标来看，该时期TFP 指数增长率比上一阶段有下滑，平均增长率为-0.91167%，其中2001—2006 年均为负增长，直到2007—2008 年才上升为正增长，而且TFP 增长的主要推动力由技术效率转变为技术进步。首先，这个阶段技术进步成为主要推动力量很有可能是我国在2001 年加入世界贸易组织（WTO），服务业开放力度加大的结果。其次，2001—2006 年间我国服务业TFP 指数持续为负增长，可能是技术无效问题的恶化，导致技术进步的正向作用被负向作用抵消了。最后，2007—2008年服务业TFP 的连续正增长，可能的原因是WTO 协议中设置的五年过渡期（2002—2006年）结束，中国履行入世协议的承诺，取消服务业对外资的限制（除个别领域）。此后，服务业进入全面开放新阶段。其中，2007 年的TFP 增长率达1.42117%，可能是国务院于2007 年发布首个关于服务业发展的指导文件——《关于加快发展服务业的若干意见》的政策性结果。

2009—2012年，该时期服务业TFP指数增长率再次下降，平均增长率为-2.79934%，是四个时间段中的最低。首先，2009 年的TFP 指数没有延续2008 年的上升态势，这说明一次剧烈的政策性改革只能在短期内驱动生产率水平[18]。其次，技术水平仍作为TFP 增长的主要推动力持续正增长模式，技术效率则继续下滑。这一时期服务业开放广度和深度都还处在逐年递增阶段，因此，技术水平仍维持正增长。由于该时期处于全球金融危机后长期结构性调整转型的经济增长减速期，以及服务业新老商业模式更替的过渡期，服务业领域集中了诸多改革与发展中产生的尖锐矛盾。一方面，全球金融危机后，政府投资“4 万亿”以刺激经济复苏的计划引发了愈加严重的产能过剩问题[19]，造成过多资源闲置，严重影响社会资源配置效率[20]；再加上我国实行的粗放型经济增长模式导致资源消耗严重、环境污染加剧，这些因素都可能使服务业EM指数降至低谷。

2013—2018 年，是我国服务业的超越发展阶段，TFP 平均增长率为1.21256%，是四个时期的最高。与上一时期相同的是，技术水平仍作为TFP 增长的主要驱动力量，平均增长率为7.02284%，也是四个阶段中的最高值。而技术效率继续降低，说明我国服务业虽已成长为国民经济发展的主要贡献产业，但技术无效问题还在继续恶化。2012 年11 月，党的十八大作出“大力推进生态文明建设”的战略决策，在我国产能过剩问题加剧的背景下，政府淘汰了一批严重污染环境的企业，根据对比，该阶段二氧化硫的排放量有所降低。接着，习近平总书记在2015 年提出“供给侧改革”以促进过剩产能有效化解。根据李志俊和原鹏飞的研究结论，去产能调结构使服务业的产出增速有所提高[21]。服务业TFP 从2015—2018 年始终保持逐年增长，说明我国去产能的一系列措施对服务业有正向影响。

（二）区域性分析

表3列出了我国各省市的平均EM生产率指数及其分解。

表3 1998—2018年中国各省份平均服务业EM生产率指数及其分解

根据表3，各省市间TFP 增长差异较大，1998—2018 年间平均增长率最高的是浙江，为4.1740%，最低的是青海，为-3.5710%。平均增长率实现正增长的10 个地区分别为北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、广东、海南；20 个负增长的地区分别为山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、山东、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。本文将30个省市分为南北区域和四个时期进行分析，深度挖掘我国服务业环境效率增长率省际间的差异，相关分析见表4。

表4 不同区域不同时期的EM生产率指数及其分解

总体来看，1998—2018年间，南北区域间TFP增长有一定的差异性。虽然南北地区的TFP均为负增长，但可以看出南方地区的TFP 平均增长率高于北方地区。从TFP 增长的源泉看，与全国的情况一致，即南北地区的TFP 增长主要靠技术进步推动，技术效率的作用相对较低。南方地区相对较高的TFP 增长与其优越的地理位置和近年来国家政策的倾斜有一定的关系。自首个上海自由贸易区设立以来，截至2018 年，我国设立的12 个自由贸易试验区中，南方地区占8 个。根据配第克拉克定律：经济的发展使劳动人口逐步由农业转移到制造业，再从制造业转移到商业和服务业。因此，北方的技术水平增长率高于南方地区，可能是北方地区较为发达的制造业使其产业结构比南方地区较早地转移到服务业。且在1998—2000及2001—2008年两个阶段，北方地区的TFP增长率高于南方区域，但在2009—2012年期间，南方地区的TFP增长率反超北方地区，这也说明北方地区的服务业发展较南方地区早，但北方地区第三产业的增速明显低于南方地区[9]19。

按照四个阶段来看，南北地区均在2013—2018 年间 EM 增长率最高，北方增长率为1.43700%，南方为0.78100%。两个区域的EM 在该阶段的高增长主要源于技术进步的驱动，技术效率的作用较低，这种发展模式持续了三个阶段。而第一阶段恰好相反，该阶段南北方地区的技术效率大于技术水平，其中，最高技术效率出现在南方，增长率为1.19700%，但南北方的技术效率均呈逐阶段降低态势。2009—2012年期间，北方地区的TFP增长率低于南方地区，且是四个阶段中的最低值。可能的原因是北方经济由于工业化程度高，产业结构调整缓慢导致的经济失速问题开始凸显[22]。另外，将南北区域的技术效率进行比较发现，南方地区的技术效率有三个阶段大于北方。这说明，技术无效问题在全国范围内恶化，北方地区比南方地区更严重。

（三）结果稳健性检验

本文通过改变折旧率与服务业环境TFP 测算方法对服务业环境TFP 变化及分解结果进行稳健性分析。首先是在保持服务业环境TFP 测算方法（EBM）不变的基础上，分别算出3%和7%折旧率下的服务业环境TFP变化指数，并将其与4%折旧率的服务业环境TFP变化指数进行比较分析。从表5可以看出，3%与7%折旧率下的各指标结果与4%折旧率下的结果仅存在少许数值上的差异，并没有改变本文的基本判断和结论。此外，本文还在保持折旧率为4%的基础上，运用SBM-Malmquist 测算服务业环境TFP变化指数（SM），并将其与4%折旧率下，采用EBM-Malmquist测算的服务业环境TFP变化指数（EM）进行对比分析。由表5 可知，在4%折旧率下，运用SBM 模型测算的技术效率、技术水平和SM 均略大于运用EBM 模型测算得出的结果，但差距均在0.01 左右，且均为技术水平>TFP 指数变化>技术效率。因此，我们可以说本文的EM指数及其分解结果是稳健的。

表5 服务业环境TFP的稳健性分析结果

四、收敛性检验

收敛分析通常可以分为σ 收敛，绝对β 收敛和条件β 收敛。σ 收敛指经济体人均收入或产出的离散程度随时间逐渐降低，绝对β收敛指每个经济体的人均收入或产出都达到完全相同的稳态水平。本文运用σ收敛和绝对β收敛对服务业环境TFP做收敛性检验。

（一）σ收敛检验

借鉴曾先锋和李国平[23]的做法，通过标准差形式考察服务业环境TFP的σ收敛性，将σ收敛定义为：

式（4）中，EMm(t) 表示环境约束下，第m个地区在t时的服务业TFP，如存在σt+T< σt，则环境约束下服务业全要素生产率存在σ收敛。

图1反映了环境约束下的全国及南北地区服务业TFP 的σ收敛情况。总体来看，环境约束下全国及南北方地区的σ 值均呈现出下降趋势，说明存在σ 收敛。但在样本期间，全国及南北方地区的σ 值均表现出明显的波动，且少数年份波动较大。这表明全国及南北地区的σ收敛情况不是很稳定。因此，本文做了量化程度较高的绝对β收敛，以便更准确地考察地区间服务业环境TFP的收敛情况。

图1 全国及南北方地区服务业环境TFP的σ值（4%）

图2 全国及南北方地区EM的σ值（3%）

图3 全国及南北方地区EM的σ值（7%）

（二）绝对β收敛检验

本文采用Barro , Salai-Martin[24]提出的用于检验β 收敛的经典回归方程，把服务业环境TFP 的绝对β收敛模型设定为式（5）：

式（5）中，EMi,0表示i地区在基期时的服务业TFP，EMi,t则表示i地区在末期时的服务业TFP，ε 为随机误差项，α,β为待估参数，当β < 0时，表明存在绝对β 收敛。

根据样本期的效率值周期，本文把整个考察期划分为1998—2003年、2004—2008年、2009—2013年、2013—2017 年四个时间段。取1998—2003 年各省份EM 指数的几何平均值为基期值，2013—2018 年各省份EM指数的几何平均值为末期值，T为15。用普通最小二乘法估计式（5），回归结果如表6所示。

表6 环境约束下服务业TFP的绝对β收敛检验

在全国范围内，系数β 在1%的显著性水平上显著为负，南北方地区的β 值均在5%的显著性水平上显著为负。这表明，无论是对全国而言，还是对于南北方地区来说，服务业TFP都存在绝对β收敛。检验结果表明，我国服务业环境效率增长率具有区域差异性，但全国地区及南北方地区的差距是趋于收敛的。

（三）σ收敛与绝对β收敛的比较分析

为了考察折旧率不同对收敛性分析结果的影响，检验收敛性检验的准确性，本文对σ 收敛和绝对β收敛进行比较分析。

1.σ收敛的比较分析

本文对σ 收敛的比较分析是在服务业TFP 测算方法不变的基础上，分别测算3%和7% 折旧率下的EM变化，再对折旧率为3%和7%的EM做σ收敛检验。图2-3分别是折旧率为3%，7%的EM的σ值。

对比图1—3 可知，三种折旧率情况下，全国及南北方地区EM的σ收敛趋势较为相似，都在2004年，2010年和2012年有较强的发散趋势。而且在2015—2018年间，σ收敛趋势均为南方地区>全国>北方地区。为了进一步检验各地区服务业环境TFP收敛结果的准确性，本文也对绝对β收敛进行了比较分析。

2.绝对β收敛的比较分析

此处的比较分析参照前文绝对β收敛检验的做法，不同的是，将服务业环境TFP的折旧率替换成3%和7%，同样对式(5)进行回归估计，估计及对比结果见表7。

表7 绝对β收敛的比较分析结果

从分析结果可以看出，在全国范围内，三种折旧率的α 值及β 值均在1%显著水平下显著，其中β 值都显著为负；北方地区的α值在三种折旧率下均显著，但其显著水平不一，当折旧率为3%和7%时，北方地区的β 值在1%显著水平下显著为负，折旧率为4%时，β 值在5%显著水平下显著为负；南方地区的α值在三种折旧率下都于1%水平显著，当折旧率为3%和4%时，南方地区的β 值均在5%水平下显著为负，且当折旧率为7%时，β值在1%水平下显著为负。总体而言，全国及南北方地区的α值在改变折旧率之后均显著且符号不变，系数β也在改变折旧率之后仍显著为负，虽然在显著性水平及数值上稍有变化，但仍旧没有改变基本判断和结论，因此认为本文的收敛性检验结果也是较为准确的。

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

本文采用带有非期望产出的超效率EBM 模型结合Malmquist指数，测算了中国30个省市1998-2018年的服务业环境效率增长率，并对其进行了时序阶段性及区域性分析。在此基础上，本文还对服务业环境TFP增长进行了收敛性检验。根据实证结果，得出以下基本结论：

1.服务业环境TFP呈先阶段性下降后上升趋势

总体来看，我国服务业环境全要素生产率在阶段性下降后呈现出上升的态势，这在一定程度上显示出国家生态文明建设在服务业上取得了一定的效果。但全国范围及南北地区的服务业环境TFP增长主要由技术进步推动，技术效率的贡献相对较低，这说明我国服务业发展还未充分挖掘出现有的资源潜力，服务业发展还有很大的增长空间。其中，我国服务业环境效率增长率经历2009—2012 年的低谷期后，在2013—2018 年间持续正向增长，说明我国的一系列去产能措施颇有成效，也说明我国服务业正由数量型和粗放型向效率型转化。

2.南方地区的服务业环境TFP增长率较快于北方地区

按照南北地区的划分对考察期进行分阶段分析，我们发现服务业环境效率增长率在空间分布上存在区域差异，在考察期内，南方地区的平均TFP 增长率稍微高于北方地区，但在前两个时间段北方地区的TFP增长率比南方地区高，可见北方地区的服务业发展比南方地区早，而南方地区服务业发展增速较快。另外，南方地区的技术效率高于北方区域，但北方地区的技术进步高于南方地区。

3.全国及南北地区的服务业环境TFP具有收敛性

绝对收敛检验结果表明，全国及南北地区环境约束下的服务业全要素生产率都存在σ收敛和绝对β收敛，但σ值呈现出显著的波动特征，σ收敛趋势并不稳定。

（二）政策建议

第一，提高全要素生产率 服务业的高质量发展应注重全要素生产率的提高，这需要在进一步促进服务业技术进步提升的前提下，充分挖掘各种提高服务业技术效率的潜力，利用技术效率的改善来提高全要素效率，如各企业深化专业化分工，提高生产效率等，如：各地区应依据本地区基础设施的状况，通过改进提高智慧公路、智慧港口等与运输有关技术的研究水平，并能及时地应用所取得的技术成果，达到提高运输行业的全要素效率的目的。

第二，重视并缓解服务业造成的环境污染 服务业发展所带来的环境污染问题已不可忽视，因此，研究服务业时纳入环境因素从而提出正确的政策性建议是很重要的。其次，优化污染排放要充分处理好资源、环境与服务业增长三者之间的关系，加快我国经济增长模式从粗放式向集约式的转变，如：通过相关政策限制运输设备废气排放、有烟烧烤以及过度包装等产生较强污染的行为。

第三，挖掘服务业全要素生产率长期增长的主要源泉 一次剧烈性的政策改进只能短期推动服务业生产率增长，不会长期影响服务业环境TFP 的增长速度。要维持长期的增长应继续深化服务业改革和加大开放力度，深化服务业改革以推动内生技术创新，加大服务业开放力度以改善外生技术进步和效率，同时要协调好扩大开放与提升国内竞争力，这都将是我国服务业生产率长期增长的主要源泉[25]。

第四，推动服务业区域协调发展 我国服务业的南北区域发展水平存在差异性。收敛性检验表明，缩小南北地区的服务业发展差距，促进区域协调发展是可以实现的。政府应加强发达地区和欠发达地区的技术合作交流，对欠发达地区实行的发展政策要考虑各地区的比较优势，凸显地区的区分度[26]，避免雷同化发展和低效率资源配置，如西藏、海南等特点鲜明地区不应将其与一般工业化城市等量齐观。同时，还要重视北方近年来的经济失速问题，加快其传统工业的转型升级，打造都市圈与城市群，提高对经济要素的吸引力。南方地区应继续扩大市场开放力度，吸引外资，促进高兴技术产业迅速发展。