我國省域國際產能合作效率及其影響因素研究

張國梅 李甡 武媛媛

“一帶一路”倡議背景下，我國與沿線國家的產能合作取得重大進展，但各省域發展不均衡。本文運用DEA方法和Malmquist指數法評價我國30個省域2010—2021年對外產能合作的效率及其變化，并利用Eviews9.0軟件以受限面板Tobit模型實證分析了影響省域國際產能合作效率的主要因素。研究發現，大部分省域合作效率低，但2021年達到DEA有效和中等水平的地區接近研究對象的一半，總體效率值逐年遞增；合作效率低主要由投資規模的無效和技術進步的阻礙引起；各省域的勞動力、自然資源稟賦、科技、資本和進出口貿易等也對合作效率產生影響，不同省域受因素影響程度不同。

一、引言

“一帶一路”倡議為我國國際產能合作提供了契機。然而，我國各省域在國際產能合作中存在著不同的效果，受到技術、資源、勞動力素質和地理位置等條件的限制。這些限制對我國整體國際產能合作效率的提升產生了一定影響。因此，研究各省域的國際產能合作效率及其影響因素具有重要意義。目前，國內學者對國際產能合作的研究主要集中在合作路徑、合作模式、機遇與風險等方面，對合作效率及其影響因素的實證研究較少。然而，合作效率直接影響合作進展。DEA方法在國際產能合作效率和國際投資效率領域得到廣泛應用，具有處理多個投入與產出單位效率問題的優勢。本文旨在借助DEA方法定量測度我國各省域對外產能合作效率，并通過TOBIT回歸方法分析影響合作效率的主要因素，為推動“一帶一路”建設和國際產能合作提供理論依據和決策參考［1-9］。

二、國際產能合作效率評價模型與評價指標

（一）評價模型

數據包絡分析法（DEA）是一種數量分析方法，通過線性規劃評價同類型決策單元的相對有效性，基于多項投入指標和多項產出指標。其中的BCC模型適用于規模報酬可變條件下的決策單元計算［10］：

上式中，為每個決策單元的效率值，為投入變量，為產出變量，為指標值的權系數，與分別為產出、投入的松弛變量。當=1，= 時，該決策單元為DEA有效，表示合作效率相對有效。

Malmquist指數則從動態角度將國際產能合作效率分解為綜合技術效率和技術進步率，綜合技術效率又包括純技術進步和規模效率。這些方法可以衡量合作效率的提升、技術創新和投入的高效性，以及產能合作的經營管理水平和規模優化。

（二）評價指標的選取及數據來源

本文根據DEA模型的要求，從我國各省域的投入產出角度選擇了相應的效率評價指標。投入指標包括對外承包工程完成的營業額、對外直接投資的存量和年末在外勞務人員數量。產出指標包括各省域的生產總值、進出口總額、一般公共預算收入和個人可支配收入。數據來源包括《中國對外投資發展報告》《中國對外勞務合作發展報告》《中國對外承包工程發展報告》《中國商務統計年鑒》《中國統計年鑒》以及各地方統計年鑒。共選取了30個省、市、自治區作為決策單元。使用DAEAP2.1軟件，運用BCC模型和Malmquist指數方法對我國2010-2021年不同省域對外產能合作效率進行測算。

三、我國不同省域國際產能合作效率的綜合評價

（一）基于BCC模型的投資效率評價

本文選擇了投入角度的BCC模型，使用DEAP2.1軟件計算了2010年至2021年的綜合效率（TE）、純技術效率（PTE）、規模效率（SE）和規模效益（RTS）。TE、PTE和SE接近1表示效率較高，當數值為1時表示DEA有效。根據數值的大小，投入效率可分為很低水平（0.5）、較低水平（0.7）、中等水平（1）和理想型（1）。由于篇幅限制，表1只列出了2010年和2021年的評價結果。

從平均值來看，2010年和2021年我國對外產能合作的效率平均水平分別為0.531和0.692，投資效率均屬于較低水平。規模效率平均值小于純技術效率平均值，說明合作效率較低，主要源于投資規模的無效率。盡管2021年相對于2010年有所改善，但仍需合理確定投資規模。

從綜合效率值（TE）來看，2010年有7個地區達到DEA有效，2個地區達到中等水平，其余地區為低水平，占樣本的70%。2021年達到DEA有效和中等水平的地區有所增加，低水平地區所占比重降至53%，整體效率逐步提高。西部地區達到DEA有效的地區較多，主要原因是這些地區的對外產能合作投入和產出較少。

純技術效率（PTE）在2010-2021年間不斷提高，表明在既定的投入水平下收益遞增。14個地區的純技術效率一直保持有效，12個地區的純技術效率不斷提升，而部分地區的純技術效率略有下降。

規模效率（SE）方面，貴州、福建、寧夏、內蒙古和青海5個地區保持了有效狀態，浙江、江西、廣東、北京和上海的規模效率有所下降，其余地區的規模效率得到提升。中等水平以上的地區占比近60%，說明我國對外合作規模不斷優化。規模收益方面，遼寧、黑龍江、內蒙古等9個地區處于規模效益不變狀態，甘肅處于規模報酬遞增階段，其他地區處于規模收益遞減階段，需要適當控制投入規模和調整投入產出結構。

（二）基于Malmquist指數的效率動態化分析

在對標準DEA效率進行評價的基礎上，借助Malmquist指數進一步研究國際產能合作效率的動態變化，運用DEAP2.1軟件對我國30個省域的動態產能合作效率進行評價，如表2所示。

總體來看，2010—2021年我國各省域國際產能合作效率平均下降了1.4%，主要是由于技術進步率的下降。技術進步已成為制約國際產能合作效率的關鍵因素，應加大對技術的投入。然而，純技術效率和規模效率有所提升，分別上升了2.8%和1.9%，體現了我國各省域對外合作的經營水平和規模效益的提高。

從不同省域來看，16個地區的國際產能合作效率下降，而其余14個地區的效率呈上升態勢，表明產能合作正在從東部地區向中西部地區轉移，中西部地區具有較大的產能合作潛力。

在2010—2021年間，綜合技術效率、純技術效率和規模效率有不同程度提升的地區分別占樣本總量的77%、87%和77%，說明我國各省域在國際產能合作中的經營管理水平和規模收益不斷提高。然而，技術進步率只有陜西、浙江和黑龍江略有上升，其他地區都有不同程度的下降，表明我國在對外合作中需要更加注重技術水平和合作質量的提高。

四、國際產能合作效率影響因素分析

本文研究了2010—2021年我國不同省域國際產能合作的綜合效率值，并從勞動力成本、勞動力數量、自然資源稟賦、科技、資本和開放度等角度選取了人均GDP、人口規模、能源消費總量、研發經費支出、對外直接投資占GDP的比重和進出口貿易額占GDP的比重等6個指標作為解釋變量。由于綜合效率值被限制在區間[0，1]，具有截斷數據特點，因此采用了受限面板Tobit回歸模型進行分析。

為了減小隨機誤差的影響，研究對研究指標進行了平滑處理，采用了取對數的方法。基于這些數據，建立了基本的回歸方程：

TE=β0+β1Lnlabor+β2Lnpopu+β3Lnreso+β4Lntech+β5Lnofdi+β6Lnopen+ε

根據回歸分析結果（如表3所示），以下是對不同因素對國際產能合作效率的影響的簡要總結：

第一，經濟開放程度。經濟開放程度對國際產能合作效率的影響在沿海或沿邊地區較為顯著，其中天津、江西、四川、安徽、新疆呈現顯著負相關。這表明開放程度越高，當地的競爭越激烈，反而不利于產能合作效率的提高。

第二，自然資源稟賦。自然資源對國際產能合作效率的影響多為負相關，成為阻礙合作的重要因素。天津、上海、黑龍江、山西、陜西等地區由于擁有豐富的能源或礦產資源，合作效率呈顯著正相關。其他地區的資源優勢較弱，對效率的提升作用較小。

第三，勞動力成本。勞動力成本對國際產能合作效率的影響在人均GDP較低的地區更顯著。低勞動力成本促使勞動者通過對外勞務派遣、對外工程承包等方式出國務工，有利于開展國際產能合作。

第四，人口規模。人口規模對各省域合作效率的影響較大。勞動力規模的擴大有利于提高產能合作效率，而勞動力數量過多可能成為合作的阻礙。

第五，對外投資力度。對外投資力度是影響產能合作效率的關鍵因素。大多數省域的對外投資力度與合作效率呈負相關，其中安徽、湖北、廣西、四川等地的負相關性顯著。而北京、上海、黑龍江和內蒙古的對外投資力度與合作效率呈顯著正相關。

第六，科技水平。科技水平對產能合作效率的影響較為復雜。研發經費的投入并不能有效促進合作效率的提升，因為科技成果轉化率仍然較低。因此，加速科技成果向現實生產力的轉化是提高合作效率的內在動力。

五、建議總結

根據研究結論，以下是對影響我國各省域對外產能合作效率的因素的建議總結：

（一）重視技術進步和科技成果轉化

加大對企業技術進步的支持，培育具有技術優勢的產能合作企業。成立科技成果轉化部門，加強企業與科技成果的對接，提高科技服務能力。實施“技術本土化”策略，將企業技術優勢與東道國實際發展水平結合，提高適應性和效率。

（二）優化投資結構和提高投資效率

在對東道國市場、資源、政治等因素進行評估的基礎上，選擇合適的投資區域和產業，確定合理的投資規模。靈活采取多種合作方式，提高投資效率。

（三）加強境外資源開發和重點領域的境外投資

實施境外資源開發戰略，統籌規劃，明確重點領域。支持本地具有比較優勢的企業在資源條件好、市場需求大的國家進行資源開發和產業投資。重點投資于建材、石化、鋼鐵、棉紡、家電、食品加工等行業項目，推動國際產能合作與國內產業轉型升級。

以上是對影響我國各省域對外產能合作效率因素的建議總結。這些建議旨在提高技術水平、優化投資結構、加強資源開發和推動重點領域的境外投資，以促進產能合作的效率提升。

參考文獻：

［1］朱廷珺、孫睿.“一帶一路”沿線西部省份開放型

經濟運行效率研究［J］.經濟經緯，2016（2）：7-12.

［2］趙東麒、桑百川.“一帶一路”倡議下的國際產能合作——基于產業國際競爭力的實證分析［J］.國際貿易問題，2016（10）：3-14.

［3］龔新蜀、喬姍姍、胡志高.絲綢之路經濟帶：貿易競爭性、互補性和貿易潛力——基于隨機前沿引力模型［J］.經濟問題探索，2016（10）：145-154.

［4］田澤、許東梅.我國對“一帶一路”重點國家OFDI效率綜合評價—基于超效率DEA和Malmquist指數［J］.經濟問題探索，2016（6）：7-14.

［5］陳偉、王妙妙.“一帶一路”背景下中國國際產能合作效率及其影響因素研究［J］.經濟論壇，2021（3）：87-92.

［6］陳凱璇.“一帶一路”背景下我國國際產能合作效率及其影響因素研究［D］.山東大學，2021.

［7］劉敏、薛偉賢、鄭玉雯.“一帶一路”產能合作模型構建與影響因素分析［J］.統計與決策，2021（16）：135-137.

［8］John Ross.International Production Capacity Cooperation-a new stage in China's Globalization [J].China Today，2016（5）：51.

［9］鄒春萌.“一帶一路”背景下中國與湄公河國家產能合作：制約因素與發展途徑［J］.云南大學學報（社會科學版），2017（4）：117-120.

［10］陳升，扶雪琴.“一帶一路”沿線科技創新效率區域差異及影響因素分析一一基于三階段DEA和Tobit模型［J］.重慶大學學報（社會科學版），2020-9-28.

［11］國務院關于推進國際產能和裝備制造合作的指導意見［EB/OL］.http：//www.gov.cn/zhengce/content/2015-05/16/content_9771.htm，2015-05-16.

基金項目：河北省教育廳青年拔尖人才項目“一帶一路”背景下河北省國際產能合作效率及其影響因素研究（BJ2020215）；河北省教育廳：“雙碳”目標下科技創新驅動河北鋼鐵產業綠色化轉型升級路徑研究（項目編號：SZ2023021）。

作者單位：張國梅，河北金融學院，博士研究生，副教授；通訊作者：李甡，河北軟件職業技術學院，碩士，副教授；武媛媛，河北金融學院，碩士，副教授。