中国城市群资源配置效率测度与提升方略：以京津冀城市群为重点的分析

摘 要：以城市群要素资源配置为研究切入点，利用中国城市2007—2021年面板数据构建超越对数生产函数模型对城市群内各城市生产技术效率、资源配置效率和各要素贡献进行测度。研究发现：以2014年为分界线，2014年后京津冀、成渝、山东半岛等城市群生产技术效率上升，其变动来源于资源配置效率的同向变动效果，且资本投入的改善效应最大。京津冀城市群生产技术效率和资源配置效率均不及珠三角城市群，2014年前后的优化程度亦不如成渝、长三角城市群，但均优于长江中游城市群。在京津冀城市群内部，北京的生产技术效率和资源配置效率均处于高位；2014年后天津、石家庄、唐山、秦皇岛的资源配置效率由负转正，其他京津冀城市未明显提升；京津冀协同发展战略的持续实施显著增加了资本要素配置贡献，但劳动和能源配置效率提升相对有限。在新发展格局下，各地要健全区域要素流通市场机制并着重发展新质生产力，即通过促进劳动力向人才转变、提升资本利用效率、推广绿色集约生产模式，在优化资源配置的同时拓展生产技术效率提升空间。

关键词：经济高质量发展；资源配置效率；新质生产力；京津冀城市群

中图分类号：F299.27 文献标识码：A 文章编号：1003-7543（2024）08-0072-16

充分发挥区域市场资源配置作用是推进区域重大战略实施和中国式现代化建设的重要抓手。中国式现代化需要构建全国统一大市场，这是实现规模巨大城镇化、全体人民共同富裕、物质文明与精神文明相协调、人与自然和谐共生的迫切需求和关键支撑，而资源优化配置和要素合理流动是统一大市场建设的关键所在。在区域经济维度，统一大市场的建设涉及城市间政府与市场关系的处理、利益冲突的化解和协调、协同机制的谋划与实施等多重维度，恰好与正在推进实施的一系列区域重大战略相互交织。其中具有代表性的京津冀城市群是探索区域协调发展路径的重要试验田，因而评估其市场资源配置状况具有重要现实意义。2014年习近平总书记提出推动京津冀协同发展；2015年中共中央政治局会议审议通过《京津冀协同发展规划纲要》，明确了京津冀协同发展的指导思想、基本原则、发展目标、功能定位等，为推动三地协同发展提供了政策依据和行动指南。在此指引下，北京、天津、河北在交通、生态、产业等方面逐渐深化合作，旨在建立以首都为核心的世界级城市群和北方经济发展高地，成为区域协同发展改革引领区、全国创新驱动增长新引擎、生态修复环境改善示范区等。

京津冀协同发展战略实施十年来，各地积极践行新发展理念，以自身引领示范作用促进更大空间尺度上的经济发展格局优化［1］。三地在体制机制、产业布局、基础设施、公共服务等的协同发展方面取得了显著成效。由于现有客观指标难以直接衡量本文关注的区域市场资源配置状况，因而需要选取最新数据进行综合测算。有鉴于此，本文利用随机前沿分析方法，构建超越对数生产模型，测算中国城市2007—2021年生产技术效率和资源配置效率，一方面构筑了对比分析京津冀城市群资源配置状况的数据基础，另一方面阐释了资源配置未达到最优的影响因素。基于城市—年份面板数据，本文首先对比中国城市群资源配置状况，分析京津冀城市群在各要素配置贡献方面相较于其他城市群的短板；然后，深入分析京津冀各城市的要素配置情况，找寻进一步优化京津冀城市群资源配置、释放经济发展潜力的路径，这对于中国其他城市群市场机制建设、各城市高质量协同发展亦具有重要现实指导意义。

一、相关文献综述

城市群市场一体化建设可以有效促进商品、要素自由流动和扩大市场规模，各地区可以依靠区际贸易互通有无，提高经济发展效率。因此，市场化建设程度会明显影响资源配置状况。良好的市场机制能够纠正要素配置扭曲、提高资源配置效率。

（一）潜在资源配置效率低下的原因及影响

经过改革开放四十多年的发展，中国各区域商品和服务已基本实现市场化定价，但是劳动、土地、资金等要素的自由流动可能受阻于部分非市场因素，如户籍制度、贸易壁垒等［2］，进而引致城市间要素扭曲、资源配置效率低下并拖累经济发展速度。在区域经济领域，研究资源配置对经济发展的影响是近十几年的热点。自Hsieh和Klenow［3］在Melitz［4］的基础上建立要素配置扭曲与全要素生产率间的关系开始，后续如陈永伟和胡伟民［5］、江艇等［6］等研究均指出，若能消除资源误置，中国区域经济增长将获得较大幅度的提升。具体而言，中国如果能够比肩发达国家的资源配置效率，全要素生产率将有30%～50%的提升空间；如果能够完全消除要素扭曲，全要素生产率将有86.6%～115%的提升空间［3］。当城市群市场中存在机制设置不完善、政府管制、制度文化差异、要素扭曲时［7］，资源的自由流动和有效配置会受到限制，市场机制难以发挥决定性作用，从而导致经济发展效率下降［8］。

在现有研究中，资源配置相关问题关注了宏观制度环境中资源配置效率和微观细分市场中要素扭曲程度两方面。针对前者，制度环境障碍导致市场资源配置不均，各行业各地区生产率参差不齐，其中关注的对象包括城市级别、城市规模、房地产投资、政府驻地迁移、增值税扭曲、司法环境等对资源配置效率的影响［9-12］。针对后者，劳动要素错配主要是指户籍制度、劳动力流动限制、最低工资标准、失业保障、解雇成本等，导致劳动力不能在地区、行业、企业间自由流动［13］；资本资源错配主要是指由于市场不完善，经济主体面对投资机会受到融资约束、进入壁垒、市场阻隔等影响，金融资源不能有效地在企业、行业、地区间配置；能源资源错配主要是指政府的地方保护主义倾向使其针对特殊生态能源行业设置特别管制和准入门槛，实行差异化的补贴或征税措施，促成垄断势力与高产品价格加成率，进而导致稀缺资源在不同地区、行业或企业之间形成错配［14］。上述文献说明资源配置效率低下可能出现在经济活动的各个环节，同时影响经济发展的基础性因素和区域的综合承载能力。

（二）京津冀城市群要素配置的相关研究

十年来，京津冀协同发展在有序疏解北京非首都功能、雄安新区“新两翼”建设、现代化首都都市圈建设等方面取得进展［15］。然而，受限于诸多因素，不充分和不平衡问题仍然存在，主要体现在城市发展差距、人口资源环境压力、区域统筹能力不足等方面［16］，而其中市场配置能力不足是上述问题的导火索之一。具体而言，北京长期以来的单中心发展模式导致其拥有过度集中的资源累积、过度复杂的城市功能，其产生的极化效应使市场机制难以在京津冀范围内有效配置资源。

现有研究中，杨洋等［17］利用位序—规模指数、城市基尼系数和城市首位度等指标考察了环渤海各个城市群的规模分布情况，发现京津冀城市群高级别城市因占据绝对垄断地位而辐射带动作用不强；杨洋和梅洁［18］以多源遥感数据、GIS辅助数据和统计数据为基础，发现有94.56%的县域土地—人口城镇化水平呈失调发展趋势，京津冀地区资源空间分布不均衡问题严重；陈浩和罗力菲［19］利用准自然实验的方法，发现区域协同发展政策对中心城市、功能转移城市和轴带发展城市的要素流动促进效应更强，对落后城市带动作用较小。

尽管京津冀城市群经济体量正在不断扩大，但是城市间经济发展不平衡、资源配置低效的问题长期存在，要素市场的资源错配是其中最主要的原因之一。在京津冀范围内，资本、劳动、土地、技术和能源在地区间、行业间存在明显的生产效率差异［20］。具体而言，北京、天津广泛存在的社保、入学、医疗、落户等问题，造成了劳动力城市间错配；北京金融中心的地位使企业能够获取丰富的金融资源，而小城市和欠发达地区企业普遍面临融资约束，加剧了城市间资本错配问题；天津与河北的资源依赖型产业发展模式使其难以脱离政府对垄断性能源的管控［21］，能源错配问题持续存在。

（三）资源配置效率的相关评价方法

目前关于资源配置效率、要素配置效率的测度方法大致可以分为如下几类：生产率离散度法、HK方法、OP协方差法、随机前沿分析法。其中，生产率离散度法的核心思想是，如果资源可以自由流动、不存在扭曲，那么所有企业的生产率都应该相等，因为生产率高的企业会兼并或挤出生产率较低的企业；HK方法的核心思想是，如果不存在扭曲，则要素在不同企业间边际报酬应该相等；OP协方差法的核心思想是，生产率应当与要素份额相匹配，否则总会存在进一步调整要素配置以实现更大产出的空间［22-23］。上述三种方法均需要基于微观企业数据，但是现有研究主要采用中国工业企业数据库，难以满足使用最新研究数据、评估最新经济状况的现实需求［23］。因此，现有众多文献采用随机前沿分析方法，计算省份、城市的整体资源配置效率［24-26］。

在索洛余值分析框架下，随机前沿分析法能够同时测算和分解生产技术效率，进而获得资源配置效率和要素配置贡献的数值指标。具体而言，盛彦文等［24］、孙兴和刘熙［26］利用该方法对中国城市（群）创新、生态、经济等方面的生产技术效率进行测算，并对资源配置效率和劳动力、资本、能源要素配置贡献进行评估。这一方法的优点包括：一是能够为本研究比较分析中国城市（群）的市场资源配置能力提供手段支撑；二是其所需基础数据可得、可靠，且能够涵盖最新发展情况。

二、城市资源配置效率测度方法

（一）测度方法

随机前沿分析法一般用于计算生产效率，其中有效情况是不减少投入则不会减少相应产出，不增加投入也不会增加相应产出。现有研究还将其作为地区资源配置效率的测度方法，便于进行跨地区、时间的横向比较。这一方法最初是通过构建前沿生产函数模型测算非效率指数，即实际产量与前沿函数之间的距离。具体而言，在前沿生产函数中加入随机误差项，利用极大似然估计方法进行系统测算。相较于索洛余值法，随机前沿分析法能够同时考虑理论最优水平和非效率因素；相较于后续出现的OP、LP或者其他微观数据处理方法，随机前沿分析法基于简单的理论假设和数据结构，能够匹配京津冀新发展阶段下对研究时间区间的要求。随机前沿模型的基本设定为：

yit=f（xit）exp（vit-uit）（1）

μit=δizit+wit（2）

其中，yit表示生产者i在t时期的总产出；xit表示各类生产要素投入；f（·）是随机前沿生产函数中确定性前沿产出部分；vit为观测误差项和其他随机因素，同时满足vit～iidN（0，σ2）；uit是一个非负变量，独立于统计误差vit。exp（uit）表示生产技术非效率，衡量相对前沿的生产技术效率水平差距。生产技术效率（TE）可以用该生产单位产出的期望与随机前沿的期望比值表示，即生产单位实际产出与潜在产出比值，可以简化为：

TE==exp（-uit）（3）

公式（3）中，TE测度了生产单位对生产要素的有效利用程度。本文参考盛彦文等［24］、甘天琦等［25］的方法，对生产效率进行分解。假设在最优状态下要素市场完全竞争，一般生产函数为：y=f（x）。根据利润最大化一阶条件，可以得到：

P=xm（4）

公式（4）中，C表示总成本水平，P表示产出价格水平，xm表示第m种要素投入。假设wm表示要素xm的价格，则xm的投入成本占总成本的份额sm定义为：sm=。

第m种要素投入的产出弹性可以表示为：

εm=（5）

根据公式（5）可得：sm==。∑εm为各类要素投入的产出弹性之和，可以反映规模报酬。生产效率被分解为四部分：TC，即前沿技术进步率；TEC，即生产效率变化率；SE，即规模效率变化率；AE，即资源配置效率变化率。其中，前沿技术进步率表示在给定投入要素后生产函数前沿水平随时间的进步程度，即TCit=；生产效率变化率表示生产效率随时间的变化程度，即TECit=-；规模效率变化率表示在给定其他因素的情况下，增加各要素投入后产出的变化情况，能够反映规模经济程度，即SEit=（ε-1）∑m。

本文重点关注的资源配置效率变化率（AE）表示一定技术水平下通过优化投入组合和有效配置资源所产生的效益，即AEit=∑m（-Sm）x。其中，Sm=表示投入要素的成本占总成本的比重，（-Sm）x表示m类要素投入比例对新古典标准生产函数中理想比例的偏离程度。x表示m类要素投入的增长率，即x=。

（二）研究设计

为了分年度测算各城市资源配置效率和要素配置贡献，本文参考孙传旺和林伯强［27］的做法，设置三要素（资本、劳动和能源）超越对数生产函数形式，构建如下随机前沿分析模型：

lnYit=α0+αTT+αTTT2+αKlnKit+αLlnLit+αElnEit+αKLlnKitlnLit+αKElnKitlnEit+αLElnLitlnEit+αKK（lnKit）2+αLL（lnLit）2+αEE（lnEit）2+αKT（lnKit）T+αLT（lnLit）T+αET（lnEit）T+vit-uit（6）

公式（6）中，lnYit是城市i在t年总产出的对数，T是时间趋势项，K、L、E分别代表资本、劳动和能源投入要素。vit是随机误差，服从白噪声的正态分布vit～iidN（0，σ2）；uit是技术无效率项，亦服从白噪声的正态分布uit～iidN（0，σ2）；vit和uit独立不相关。本文选取影响生产效率的外部因素并将其纳入实证模型，一方面解释生产效率无法达到最优的原因，另一方面降低解释变量系数的估计偏误，具体设定如下：

uit=δ0+δzit=δ0+δ1Gov+δ2Open+δ3State+δ4Hcapital（7）

公式（7）中，δ为待估参数，即向量技术无效率指数；Gov代表政府资金支持程度；Open代表市场开放程度；State代表市场化发展水平；Hcapital代表人力资本水平。根据前文分解方法，本文关注的核心指标——资源配置效率测算公式如下：

AEit=（-）×K+（-）×L+（-）×E（8）

按照公式（8），资源配置效率可以采用实际要素配置与最优状态之间差距的改进效率表示［28-29］。其中，资源配置最优要求各类要素投入的成本份额与该类要素投入的产出弹性份额相同。考虑到要素市场存在流动屏障、发展不均、行政阻碍等问题，能源、资本、劳动要素投入的成本份额与其产出的弹性份额在现实中有可能不同。在生产技术效率增长情况下，三者偏离的改进程度被公式（8）加总，得到资源配置效率总指标，而其中三项构成分别为资本、劳动、能源投入的要素配置贡献。

（三）数据来源

本文数据来源为《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国劳动经济统计年鉴》，涉及283个数据较全的城市。模型（6）中总产出Yit为地区生产总值，单位为万元。资本投入Kit用永续盘存法计算，即Kit=Iit+（1-δit）Kit-1，单位为万元。其中，Kit和Kit-1分别表示城市i行业第t年和第t-1年的资本存量，Iit表示新增固定资产投资，δit表示折旧率［30］。劳动力投入Lit为地方从业总人数，单位为万人；确定其投入货币份额时，利用城镇工资总额作为劳动成本，单位为万元。能源投入Eit用全年工业用电量衡量，单位为万千瓦时；确定其投入货币份额时，设定单价为统一价格0.725元/千瓦时。上述价格指标均以2007年为基期进行了平减以消除通货膨胀的影响。

针对模型（7），其余影响到非效率项的因素包括：政府支持水平Gov，为一般预算内支出与地区生产总值的比值；对外开放程度Open，为规模以上工业外资企业生产总值与规模以上工业企业生产总值的比值；市场化水平State采用樊纲等［31］提出的市场化指数衡量，由政府与市场关系得分、非国有经济发展得分、产品市场发育得分、要素市场发育得分、中介组织发育和法律得分组成；人力资本水平Hcapital采用劳动力素质衡量，计算方法为学历指数法［32］，数据来源于《中国劳动经济统计年鉴》。

三、城市群资源配置效率测算结果

（一）随机前沿模型估计结果

根据模型（6）和（7），本文使用全国城市数据得到如表1（下页）所示的随机前沿生产函数和无效率方程估计结果。整体结果表明，实际产出与最优产出水平的差距部分来源于生产非效率。由随机前沿生产函数估计结果可知，两步法下资本的平均产出弹性为0.314，劳动的平均产出弹性为0.630，能源的平均产出弹性为0.169，这些数值与现有研究基本一致［33-35］。由无效率方程估计结果可知，政府支持水平、对外开放程度、市场化水平、人力资本水平对生产效率均起到正向推动作用，即根据模型（6）和（7）负负得正的设定，负向系数表明存在正面影响。本文利用极大似然估计方法对超越对数生产函数拟合结果进行稳健性检验［34］，与两步法估计结果基本一致。为评估中国城市的资源配置效率，本文利用表1生产函数估计结果，按照前文公式计算各城市各年的生产技术效率、资源配置效率和要素配置贡献。

（二）各城市群测算结果横向对比

通过横向对比中国城市群，能够明确京津冀城市群在资源配置效率和要素市场发展方面的成就与短板。基于前文以城市—年份为单位的测算结果，这里按照《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提及的19个城市群进行横向比较、分类分年段评估，即根据“以促进城市群发展为抓手，优化提升京津冀、长三角、珠三角、成渝、长江中游等城市群，发展壮大山东半岛、粤闽浙沿海、中原、关中平原、北部湾等城市群，培育发展哈长、辽中南、山西中部、黔中、滇中、呼包鄂榆、兰州—西宁、宁夏沿黄、天山北坡等城市群”相关表述确认。各城市群涉及城市参见表2（下页），其中地级及以上城市由中央或省级批复的城市群规划、“十四五”规划等政府文件确定。本文将中原城市群中与其他城市群规划相重叠的河北邯郸、邢台划在京津冀城市群中统计，山东聊城、菏泽划在山东半岛城市群中统计，山西运城划在关中平原城市群中统计［36］。

图1显示了不同城市群各项指标按年份平均结果。由图1（1）可知，长三角、山东半岛、珠三角的平均生产技术效率高于京津冀城市群，对实现高质量发展有更强助力作用。由图1（2）可知，除珠三角、关中平原、辽中南、呼包鄂榆、兰州—西宁城市群外，其他城市群的资源配置效率一般为负值。其中，关中平原、辽中南、呼包鄂榆和兰州—西宁城市群的能源配置效率贡献较大，表明在政府主导的发展机制下，这类城市群主要通过能源依赖型生产方式提高经济发展效率；珠三角城市群的正面影响主要由资本投入贡献，这与其发展良好的市场化机制相符合。与之相比，京津冀城市群三项要素投入配置对经济的贡献均为负值，说明现阶段其急需改变传统要素依赖的生产模式，通过发展新质生产力提高资源配置效率。为进一步比较各个城市群指标的动态变化，本文对19个城市群进行分年段测算。

表3显示了各城市群分年段测算结果。2007—2021年，各个城市群的生产技术效率在0.8的水平上下波动。以2014年为分界线，京津冀、成渝、山东半岛、中原、北部湾、黔中、宁夏沿黄城市群生产技术效率上升。除天山北坡城市群外，其余下降城市群生产技术效率减少幅度并不大。上述结果可以被2014年后城市群资源配置效率的同向变动情况解释，其中仅有关中平原、滇中、呼包鄂榆、兰州—西宁城市群的资本配置效率平均下降幅度超过0.04。上述结果表明，中国以城市群为尺度的发展模式能够从产业体系、空间格局、生态体系等多重维度整体提升资源配置效率，因此，欠发达地区需进一步培育发展城市群。

在三种要素配置贡献中，资本投入在2014年后的改善效应最为明显，绝大多数城市群扭负为正或者正面数值扩大。城市群更容易吸引资金流入，进而提高其资本配置贡献。与此同时，全部城市群劳动配置贡献在2014年后降低，扭正为负或者负面数值继续减小；仅有成渝城市群在2014年后贡献为正且数值超过0.001。这一结果表明作为人口和产业集聚的空间载体，城市群内土地和人口的合理空间配置、高质量人才的培养与引进是破除经济高质量发展制约的关键点之一。随着新质生产力取代传统生产要素，劳动者的知识储备、文化素质、劳动技能进一步提高，上述关键点拥有了转化为现实的基础。绝大多数城市群能源配置贡献持续为负，数值绝对值较大，关中平原、呼包鄂榆、兰州—西宁城市群在2014年后扭正为负，哈长、辽中南、黔中城市群在2014年后扭负为正。上述结果表明，现阶段城市群高质量发展应进一步重视和维护生态环境与经济社会的互利共生关系［37］。能源要素利用效率的改善与新质生产力的形成具有内在一致性。一方面，新质生产力的形成伴随着人类认识自然、改造自然能力的提升，能够研究开发出更多的新能源、新材料，并在开发过程中更加注意保持自然资源的可持续利用；另一方面，与新质生产力相匹配的生产资料是一系列“高精尖”设备，这些尖端设备的应用将提高资源利用效率和绿色发展效率［38］。

通过横向对比表3中京津冀与其他城市群的指标测算结果可知，京津冀资源配置效率、劳动配置贡献、能源配置贡献在两个时间段均排在中间位置，其中资本配置贡献数值排名相对靠前。具体而言，在2015—2021年同发展阶段（即“十四五”规划中“优化提升”组别）城市群中，京津冀资源配置效率为-0.022 8，低于珠三角、长三角和成渝城市群，高于长江中游城市群。2014年京津冀协同发展战略提出后，京津冀资源配置改善效果为0.029 2，亦小于长三角城市群的0.036 3和成渝城市群的0.044 9。京津冀城市群资源配置效率提升来源于资本的优化配置，劳动和能源投入配置效率较低且贡献下降。长三角、成渝城市群资本配置贡献改善更多，劳动、能源配置贡献恶化更少。上述结果表明，京津冀地区协同发展需要进一步实现向“市场主导”“精巧的市场机制”“公共服务型政府”的资源配置方式转型［39］，并优化城市群内资本、人口与能源等资源的分配秩序。理论上，京津冀城市群内资源配置还存在三方面不足：一是劳动投入失序，三地存在贫富差距拉大、基本公共服务不均等、人口空间非平衡分布等问题；二是能源投入失序，三地绿色资源配置不协调，环境监察面临体制机制冲突，跨区域污染转移与规避行为频发；三是资本投入失序，三地产业协同分工能力不强、结构趋同明显，资本收益率整体不高且存在较大内部差距［40］。综上所述，有必要针对京津冀城市群内各城市配置效率进行进一步分析，以评估京津冀协同发展质量。

（三）京津冀城市群内城市测算结果

基于前文方法，这里对比分析京津冀各城市生产技术效率和资源配置效率测算结果，评估京津冀城市群发展质量。由图2（下页）可知，北京总体资源配置最优、生产技术效率较高，各投入要素对经济的贡献均为正值。与北京相比，要素配置贡献对其他京津冀城市整体呈现负面影响。

由图2（2）可知，天津、石家庄、邢台、保定、承德的劳动投入对经济发展的贡献为正但数值相对较小，其余为负的城市数量绝对值亦不大，即劳动力作为转移相对自由的生产要素，其在京津冀城市群范围内产生的影响较小。仅石家庄和秦皇岛的资本投入贡献为正，二者资本吸引和配置能力可能与前者省会地位、后者旅游城市定位相关。能源投入贡献为负的可能性、数值绝对值均较大。天津和河北的城市以工业制造业为主，长期维持着较高的能源投入比例，进而衍生出高质量发展阶段的边际效应递减和发展空间受限的问题。其中，河北部分地区数值极大，表明邢台、沧州等需加快从资源消耗驱动的“粗放式”增长转变为以提质增效、结构升级和创新驱动的“集约式”发展［41］。

上述结果一方面与京津冀三地不同分工定位和发展阶段密切相关，另一方面体现了在新发展阶段发展新质生产力的重要性。针对前者，京津冀三省市在政治、历史、文化发展过程中，已经形成各具特点的产业发展基础，即北京属于服务型、创新型区域，天津属于加工型、外向型区域，河北属于资源型、工业化区域［42］。因此，从产业链、创新链、价值链角度，北京的上游知识经济特征能够赋予其较高的生产技术效率，各项要素的边际贡献也随之增加。从市场化机制建设角度分析，北京竞争充分、高效迭代发展的资本、人才、能源、技术等要素利用方式，亦会提升资源配置效率。因此，天津、河北还需进一步加快科技成果转化、产业功能转移和要素市场改革［42］，形成京津冀省域间、省域内、城市间创新协同发展、产业分工有序、要素充分流动的区域格局。

近年来，随着地区生产力水平的不断提高、产业结构的大力调整和交通设施的持续完善，传统的劳动密集型、资本密集型、能源密集型发展模式难以为继，单一要素投入的配置贡献下降［38］。以人口要素为例，全国人口普查数据显示，2010—2020年，京津冀三地流动人口年均增长率分别为0.82%、1.68%和8.67%。北京和天津均降低了对外地劳动力的需求，而转向高质量人才引进和发展新质生产力。尤其是北京依托其区位、资源、政策等诸多优势，形成对人力资本的持续吸引。河北流动人口总量的大幅增加主要来源于城镇化推动进程和省内城乡人口流动。第七次全国人口普查数据表明，2020年河北省内流动人口规模是省外流动人口的3.86倍。因此，河北地区还需扩大人才引进力度、优化劳动保障待遇，促使人口红利转变为人才红利。

综上所述，京津冀区域经济高质量发展需要逐步摆脱对能源要素的过度依赖，通过强化劳动者专业技能、提高资本利用效率等提升资源配置效率，提高以技术进步为核心的绿色全要素生产率，发展新质生产力，转换经济增长动能［43］。本文进一步结合时间趋势，对京津冀城市进行综合分析。

以2014年京津冀协同发展战略的提出为界限，表4（下页）列示了京津冀城市各项资源配置相关指标的分年段测算结果。由表4可知，大多数城市的生产技术效率提升（廊坊、邢台、保定、邯郸、衡水除外），生产技术效率下降的城市变化幅度也相对较小，数值分布在0.74～0.86左右。其中，北京在2015—2021年平均最高，数值为0.861 3；张家口在2007—2014年平均最低，数值为0.746 5。在分年变化中，各个城市基本呈现先下降后上升的总体趋势，并以2014年为分界或转折点。上述结果表明，京津冀协同发展战略实施对生产技术效率提升作用明显。然而，单一生产技术效率的表现不能完全反映经济发展质量，还需要对资源配置效率和要素配置贡献进行进一步分析。

由表4可知，京津冀协同发展战略的提出并没有全面提升各城市的资源配置效率，北京、邯郸、邢台、保定、衡水的资源配置总体贡献不增反降。仅有北京在2014年前和2014年后均保持正向的资源配置贡献，两个时间段下降幅度较小，数值分别为0.029 3和0.029 0。对比后三列，绝大多数城市资本投入的贡献在2014年后增加，劳动、能源投入的贡献下降。上述结果源于两方面：一是资本投入更易受到政府政策、市场信息的调整性影响，在地区间流动与集聚；二是劳动力迁移和能源设施变化滞后期更长，对外部信息反应的敏感性较低。因此，在市场机制的作用下，京津冀协同发展战略对资本投入的贡献带来了正面影响，但是对劳动、能源投入的资源配置优化作用则不明显。为实现三地经济长期可持续、高质量发展，进一步优化要素资源配置、改进要素利用方式、发展新质生产力至关重要。在充分挖掘京津冀三地要素禀赋基础上有效整合各类资源要素，健全要素流通共享的区域协调机制，促进资源在区域间有序流动和优化配置［43］，是探究绿色发展、创新发展、人才发展路径和改善资本、劳动、能源资源配置效率的重要着力点。

四、研究结论与政策建议

本文利用随机前沿分析法测算了2007—2021年中国城市资源配置效率相关数值指标，进而横向对比19个城市群和京津冀13个城市，得到如下研究结论：第一，各城市群生产技术效率和资源配置效率的增减情况方向一致。绝大多数城市群2014年后资本投入的改善效应最大，劳动、能源投入与之相反。第二，在相同城市群组别中，京津冀城市群生产技术效率和资源配置效率与珠三角城市群之间存在差距，2014年前后的优化程度亦不如成渝、长三角城市群，但均优于长江中游城市群。京津冀城市群资源配置效率优化来源于资本的优化配置，劳动和能源投入配置效率较低且贡献下降。第三，在京津冀城市群内部，北京的生产技术效率和资源配置效率均处于高位。2014年后，天津、石家庄、唐山、秦皇岛的资源配置效率转负为正，其他京津冀城市未明显提升。横向对比各要素发现，京津冀协同发展战略的持续推进显著增加了各京津冀城市资本要素配置贡献，劳动、能源配置贡献则不明显。

基于上述结论，提出如下政策建议：

第一，发挥市场机制的决定性作用，破除体制机制对资源高效配置的制约。要打破行政力量对生产要素流动的限制，发挥市场在资源配置中的决定性作用，促进区域市场整合和要素跨地区再配置，进而通过经济要素的碰撞和升级，孕育创新增长动力，使区域经济发展“在集聚中走向平衡”“在平衡中走向进步”。以京津冀城市群为例，如果要改变资源向大城市过度集中的状况，促进资源配置的均衡化、合理化，就需要调整原有的分配制度，特别是要避免违背市场规律的行政力量干预资源分配。具体而言，要构建以市场机制为导向的政策协调体系，增强经济的开放性、流动性、创造性；完善要素市场一体化机制，清除城市群内部的市场壁垒，疏通要素配置通道，促进资源跨地区、跨行业优化配置；下决心破除限制资本、技术、产权、人才等生产要素自由流动的各种体制机制障碍，发挥市场在区域内引导生产要素自由流动的作用。

第二，加快发展新质生产力，改变各城市依靠要素投入拉动经济高速增长的模式。在新发展格局下，提高城市群整体资源配置效率，改进区域内各城市的生产方式，培育发展新动能。各城市应通过产业升级、技术创新、调整规模等方式，提高投入要素的利用效率，拓展生产技术效率的进步空间。以京津冀城市群为例，应从如下方面入手：一是促进各类市场主体高质量发展。落实促进民营经济发展的各项政策，形成城市群要素集聚的态势，提高其对人、财、物的吸引力；增强微观主体活力，弘扬企业家精神，扶持培育一批信息技术、生物技术、新能源新材料、高端装备、绿色环保等高附加值企业，带动地区经济高质量发展。二是推动市场化建设。各城市需要打破市场藩篱，疏通要素自由流动的机制障碍，完善公平竞争制度、产权保护制度、市场管理制度，增强新型要素的生成速度和流动活力。三是利用好港口优势。一方面，利用长期稳定的贸易便利化政策吸引投资，为进口商品提供税务免交或缓缴优惠，提高资本配置贡献；另一方面，建立港口大数据中心、CITOS系统和互联互通的信息平台，形成智慧港口并提高资本利用效率。四是重构产业链。京津冀三地均应着重发展新质生产力。具体而言，北京定位为以高端服务业、科技创新行业为主的国家经济中心；天津应从石化、钢铁等传统制造业向装备制造、电子信息、航空航天、新能源新材料等产业转型；河北应改变在制造业和服务业上处于价值链低端的状况，推动产业的绿色化转型发展。

第三，深化城市群要素市场一体化改革，激发市场经济主体活力。针对城市间能源、劳动、资本等要素配置瓶颈，围绕发展新质生产力进行城市群要素市场改革，进一步激发全社会的创造力和市场主体活力，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革。以京津冀城市群为例，应采取措施优化要素配置，推动地区间人才、资金、能源等领域的协作与升级。在劳动投入方面，市场经济主体应提供良好的劳动保障待遇以稳定职工就业，同时注重企业、行业、地区的人力资本培育与积累；京津冀三地政府应提供透明的信息化平台使劳动力匹配就业需求，并推出更富有吸引力的人才政策，一方面吸引城市群外的优秀人才进入京津冀地区发挥才干，另一方面缓解津冀两地人才流失。在资本投入方面，将有效的市场和有为的政府充分结合，分行业类别推进国有企业改革并营造公平、公正的民营企业营商环境，激发市场经济主体活力；建立多元化、多层次、广覆盖的金融服务体系，推出适合当地经济发展的金融产品或政府信贷支持政策，缓解中小微企业、初创企业“融资难、融资贵”的困境，构建资本高效利用的基础。在能源投入方面，改变过去高度集中于工业、制造业的粗放型生产模式，注重城市生态建设；建立各地政府污染治理协同机制，避免各地在区域生态和环境治理方面的恶性竞争与资源浪费；充分利用统一大市场优势，完善绿色金融、绿色债券、绿色贷款等市场化补偿工具，进而提高生态资源的利用效率。 [Reform]

参考文献

［1］李兰冰，徐瑞莲.中国式现代化建设背景下京津冀产业协同发展路径［J］.北京社会科学，2023（10）：34-44.

［2］安磊，鄢伟波.新一轮户籍改革的劳动力城乡再配置效应：理论机制与经验证据［J］.当代经济科学，2024（1）：45-59.

［3］HSIEH C T， KLENOW P J. Misallocation and manufacturing TFP in China and India［J］. The Quarterly Journal of Economics， 2009， 124（4）： 1403-1448.

［4］MELITZ M J. The impact of trade on intra-industry reallocations and aggregate industry productivity［J］. Econometrica， 2003， 71（6）： 1695-1725.

［5］陈永伟，胡伟民.价格扭曲、要素错配和效率损失：理论和应用［J］.经济学（季刊），2011（4）：1401-1422.

［6］江艇，孙鲲鹏，聂辉华.城市级别、全要素生产率和资源错配［J］.管理世界，2018（3）：38-50.

［7］陈朴，林垚，刘凯.全国统一大市场建设、资源配置效率与中国经济增长［J］.经济研究，2021（6）：40-57.

［8］戴小勇.资源错配视角下全要素生产率损失的形成机理与测算［J］.当代经济科学，2018（5）：103-116.

［9］罗知，张川川.信贷扩张、房地产投资与制造业部门的资源配置效率［J］.金融研究，2015（7）：60-75.

［10］蒋为.增值税扭曲、生产率分布与资源误置［J］.世界经济，2016（5）：54-77.

［11］郭晓丹，张军，吴利学.城市规模、生产率优势与资源配置［J］.管理世界，2019（4）：77-89.

［12］高子茗，吕洋.劳动保障强化对企业加成率分布优化研究［J］.数量经济技术经济研究，2023（6）：153-174.

［13］PETRIN A， SIVADASAN J. Estimating lost output from allocative inefficiency， with an application to Chile and firing costs［J］. Review of Economics and Statistics， 2013， 95（1）： 286-301.

［14］LILEEVA A， TREFLER D. Improved access to foreign markets raises plant-level productivity for some plants［J］. The Quarterly Journal of Economics， 2010， 125（3）： 1051-1099.

［15］李国平，吕爽.京津冀协同发展战略实施十年回顾及展望［J］.河北学刊，2024（1）：60-69.

［16］张贵，孙晨晨，刘秉镰.京津冀协同发展的历程、成效与推进策略［J］.改革，2023（5）：90-104.

［17］杨洋，李雅静，何春阳，等.环渤海地区三大城市群城市规模分布动态比较——基于1992—2012年夜间灯光数据的分析和透视［J］.经济地理，2016（4）：59-69.

［18］杨洋，梅洁.环渤海地区县域土地—人口城镇化水平时空演化与失调发展特征［J］.经济地理，2019（7）：205-215.

［19］陈浩，罗力菲.区域协同发展政策对要素流动与配置的影响：京津冀例证［J］.改革，2023（5）：105-123.

［20］杨新铭，刘洪愧.要素资源错配、供给效率与全国统一大市场建设［J］.求是学刊，2022（6）：40-50.

［21］温锋华，谭翠萍，李桂君.京津冀产业协同网络的联系强度及优化策略研究［J］.城市发展研究，2017（1）：35-43.

［22］聂辉华，贾瑞雪.中国制造业企业生产率与资源误置［J］.世界经济，2011（7）：27-42.

［23］倪克金，刘修岩，张蕊，等.城市群一体化与制造业要素配置效率——基于多维分解视角的考察［J］.数量经济技术经济研究，2023（4）：136-159.

［24］盛彦文，骆华松，宋金平，等.中国东部沿海五大城市群创新效率、影响因素及空间溢出效应［J］.地理研究，2020（2）：257-271.

［25］甘天琦，杜建国，李波.中国县域农业全要素生产率的分异特征与驱动因素［J］.经济问题，2022（4）：101-107.

［26］孙兴，刘熙.中国城市碳排放效率的时空演变及影响因素——基于异质性空间随机前沿模型［J］.地理研究，2023（12）：3182-3201.

［27］孙传旺，林伯强.中国工业能源要素配置效率与节能潜力研究［J］.数量经济技术经济研究，2014（5）：86-99.

［28］李谷成，冯中朝，范丽霞.农户家庭经营技术效率与全要素生产率增长分解（1999—2003年）——基于随机前沿生产函数与来自湖北省农户的微观证据［J］.数量经济技术经济研究，2007（8）：25-34.

［29］李胜文，李大胜.中国工业全要素生产率的波动：1986—2005——基于细分行业的三投入随机前沿生产函数分析［J］.数量经济技术经济研究，2008（5）：43-54.

［30］徐淑丹.中国城市的资本存量估算和技术进步率：1992—2014年［J］.管理世界，2017（1）：17-29.

［31］樊纲，王小鲁，马光荣.中国市场化进程对经济增长的贡献［J］.经济研究，2011（9）：4-16.

［32］郝大明.1978—2014年中国劳动配置效应的分离与实证［J］.经济研究，2015（7）：16-29.

［33］刘晓光，龚斌磊.面向高质量发展的新增长分析框架、TFP测度与驱动因素［J］.经济学（季刊），2022（2）：613-632.

［34］王志刚，龚六堂，陈玉宇.地区间生产效率与全要素生产率增长率分解（1978—2003）［J］.中国社会科学，2006（2）：55-66.

［35］杜瑶，许永洪. R&D资本化背景下我国TFP增长率再测算［J］.统计研究，2024（1）：33-45.

［36］董昕，张朝辉，刘晓霖.中国城市群的发展测度：基于19个主要城市群［J］.区域经济评论，2024（2）：100-110.

［37］丁焕峰，谭一帆，孙小哲.粤港澳大湾区世界级城市群治理体系的建构讨论［J］.城市发展研究，2022（8）：77-83.

［38］周文，许凌云.论新质生产力：内涵特征与重要着力点［J］.改革，2023（10）：1-13.

［39］高培勇，杜创，刘霞辉，等.高质量发展背景下的现代化经济体系建设：一个逻辑框架［J］.经济研究，2019（4）：4-17.

［40］孙久文，程芸倩.京津冀协同发展的内在逻辑、实践探索及展望——基于协同视角的分析［J］.天津社会科学，2023（1）：114-121.

［41］贾洪文，张伍涛，盘业哲.科技创新、产业结构升级与经济高质量发展［J］.上海经济研究，2021（5）：50-60.

［42］李国平，吕爽.京津冀协同发展战略实施成效及其重点方向研究［J］.城市问题，2024（2）：4-10.

［43］蔺鹏，孟娜娜.环境约束下京津冀区域经济发展质量测度与动力解构——基于绿色全要素生产率视角［J］.经济地理，2020（9）：36-45.

Measurement and Improvement Strategies of Resource Allocation Efficiency in Urban Agglomerations in China： Analysis with a Focus on the Beijing-Tianjin-Hebei Agglomeration

LIU Bing-lian GAO Zi-ming

Abstract： Taking the allocation of factor resources in urban agglomerations as the research entry point， this paper uses the panel data of Chinese cities from 2007 to 2021 to build a translogarithmic production function model to measure the production technical efficiency， resource allocation efficiency and contribution of each factor in urban agglomerations. The results show that： Taking 2014 as the dividing line， the production technical efficiency of urban agglomerations such as Beijing-Tianjin-Hebei， Chengdu-Chongqing and Shandong Peninsula increased， and its change came from the effect of the same direction change of resource allocation efficiency， and the improvement effect of capital input was the largest. The production technology efficiency and resource allocation efficiency of the Beijing-Tianjin-Hebei agglomeration is lower than that of the Pearl River Delta agglomeration， and the optimization degree of the Beijing-Tianjin-Hebei agglomeration around 2014 is also lower than that of the Chengdu-Chongqing agglomeration and the Yangtze River Delta agglomeration， but it is better than the middle reaches of the Yangtze River agglomeration. Within the Beijing-Tianjin-Hebei agglomeration， Beijing's production technology efficiency and resource allocation efficiency are both at a high level. After 2014， the resource allocation efficiency of Tianjin， Shijiazhuang， Tangshan and Qinhuangdao turned from negative to positive， while the other Beijing-Tianjin-Hebei city did not significantly improve. The continuous implementation of the Beijing-Tianjin-Hebei coordinated development strategy has significantly increased the contribution of capital factor allocation， but the improvement of labor and energy allocation efficiency is relatively limited. Therefore， under the new development pattern， all localities should improve the regional factor circulation market mechanism and focus on the development of new quality productivity forces， that is， by promoting the transformation of labor force into talent， promoting the efficiency of capital utilization， and promoting the green intensive production mode， so as to optimize the allocation of resources and expand the space for improving the production technical efficiency.

Key words： high-quality economic development; resource allocation efficiency; new quality productivity forces; Beijing-Tianjin-Hebei agglomeration