泛珠三角区经济增长相关变量与本章第一节“变量选择与数据来源”相同，但是此处的处理方式与第一节不同。

泛珠三角区省域经济增长要素效率影响因素的实证分析的层一模型的变量值为每个省在一定年度区间中每年的资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新，即体现的是一定年度区间中每个省的时间序列特征。泛珠三角区经济增长要素效率影响因素的实证分析的层一模型的变量值为每个年度各省的资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新，即体现的是中国各省的截面数据特征。

泛珠三角区省域经济增长要素效率影响因素的实证分析的层二模型的变量值为每个省在一定年度区间每年的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁的均值。泛珠三角区经济增长要素效率影响因素的实证分析的层二模型的变量值为每年各省的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁的均值。

泛珠三角区省域经济增长要素效率影响因素的实证分析主要关注不同区域间效率的差异及综合性变量对区域间效率的差异的影响；泛珠三角区经济增长要素效率影响因素的实证分析主要关注不同年度间效率的差异及综合性变量对年度间效率差异的影响。

（一）描述统计

层二变量的描述统计结果见表8-28，层一数据的描述统计结果见表8-1。

表8-28　泛珠三角区层二变量的描述统计值

由表8-28可知，层二变量的市场化进程、外商直接投资、贸易开放、产业结构合理化、产业结构高级化、城市化、金融结构、金融规模在不同年度之间存在较大的差异。

（二）实证结果分析

1.泛珠三角区经济增长不同年之间的变异分解

泛珠三角区经济增长的均值在不同年度之间是否有显著性差异及差异由层一和层二所产生的影响各占多大比例仍需运用零模型分析。零模型的结果见表8-29。

表8-29　泛珠三角区经济增长均值与变异的分解结果

由表8-29固定效应部分可知，泛珠三角区9省的对数GDP均值为8.5489；由零模型的随机效应部分的卡方检验结构可知，对数GDP均值在不同年度具有显著性差异，而差异的度量可由组内相关系数ρ=0.2995/（0.2995+0.7813）=27.71%来解释，即泛珠三角区各省GDP对数平均值在1998—2016年的差异有27.71%需要用二层变量来解释，从而说明在研究1998—2016年中国经济增长时，必须引入层二变量。层二变量为泛珠三角区经济环境中的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁。

2.泛珠三角区经济增长基本影响要素的作用分析

泛珠三角区基本要素对经济增长的影响可由固定效应（变截距）模型分析得到，固定效应模型的结果见表8-30。

表8-30　泛珠三角区经济增长变截距模型结果

由表8-30的固定效应部分可知，基本影响因素lnEK、lnEL、lnEH、lnERDKV的系数均值为正向显著，即资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新对泛珠三角区经济增长都有显著的促进作用。其中，资本增加1%，经济增长将增加0.5853%；人力资本增加1%，经济增长将增加0.7163%；技术创新增加1%，经济增长将增加0.3226%；劳动力为负向显著，劳动力投入增加1%，经济增长将降低0.0472%。由表8-30的随机效应部分可知，资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新引入层一模型中，层一方差得到较好的解释，由零模型结果表8-29中的0.7813减少到固定效应模型结果表8-30中的0.0083，表明泛珠三角区省域的资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新能较好地解释GDP相同年度不同省之间的变化。(www.daowen.com)

3.泛珠三角区经济增长要素效率异质性检验

要素效率不同年度间的异质性检验可由随机效应（变系数）模型分析得到，随机效应模型的结果见表8-31。

表8-31　泛珠三角区经济增长随机效应模型结果

由表8-31的固定效应部分可知，资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新的系数与表8-30的相应系数有一定的差异，是由于使用变截距模型与变系数模型的不同造成的，多层统计分析侧重于随机系数模型的结果。在泛珠三角区经济增长过程中，资本增加1%，经济增长将增加0.6258%；劳动力增加1%，经济增长将降低0.0901%；人力资本增加1%，经济增长将增加0.6402%；技术创新增加1%，经济增长将增加0.3212%。由表8-31的随机效应部分可知，全要素生产率、劳动力投入、人力资本、技术创新的效率在各个省之间存在显著性差异，同时表明截距lnEL、lnERDKV与lnEGDP之间的关系随着省份的不同而显著不同。

4.泛珠三角区综合性因素对要素效率的影响分析

泛珠三角区综合性因素对要素效率的影响分析可由全模型分析得到，全模型的结果见表8-32。

表8-32　泛珠三角区经济增长全模型结果

续　表

由表8-32的固定效应部分知可以得出以下结论。

①综合性因素对于剩余全要素生产率的影响分析。产业结构高级化、对外贸易、外商直接投资是负向显著影响因素，表明产业结构高级化、对外贸易、外商直接投资水平越高的年度全要素生产率越低。其具体影响程度为，产业结构高级化提高0.1个单位，全要素生产率将降低0.06916；对外贸易提高0.1个单位，全要素生产率将降低0.42198；外商直接投资提高0.1个单位，全要素生产率将降低0.04291。之所以会阻碍全要素生产率的提高，是由于外商直接投资对国内投资具有一定的挤出效应。金融结构、城市化、市场化进程是正向显著影响因素，表明金融结构、城市化、市场化水平高的年度剩余全要素生产率高。其具体影响程度为，金融结构提高0.1个单位，全要素生产率将提高0.00452；城市化提高0.1个单位，全要素生产率将提高0.15228；市场化进程加快1个单位，全要素生产率将提高0.2942。之所以能促进全要素生产率的提高，是由于城市化能够提高经济规模效率，市场化能够促进经济结构的调整。

②综合性因素对劳动力产出效率的影响分析。外商直接投资、金融规模为正向显著影响因素。表明外商直接投资、金融规模均值大的年度劳动力产出效率均值大。其具体影响程度为，外商直接投资水平提高0.1个单位，劳动产出效率将提高0.01309；金融规模提高0.1个单位，劳动产出效率将提高0.01632。同时，由于劳动力系数与外商直接投资、金融规模的系数符号相同，因而外商直接投资、金融规模水平的提高将加强劳动力与GDP之间的正向关系。之所以能促进劳动力产出效率的提高，是由于外商直接投资带来的先进管理经验能提升生产效率。城市化、金融结构为负向显著影响因素，表明城市化、金融结构水平高的年度劳动力产出效率低。其具体影响程度为，城市化水平提高0.1个单位，劳动力产出效率将降低0.06629；金融结构水平提高0.1个单位，劳动力产出效率将降低0.01811。同时，由于劳动力系数与城市化、金融结构的系数符号相反，因而城市化、金融结构水平的提高将削弱劳动力与GDP之间的正向关系。之所以会阻碍劳动力产出效率的提高，是由于土地城市化快于人口城市化，金融发展水平导致劳动资金比进一步降低。

③综合性因素对技术创新产出效率的影响分析。产业结构合理化、城市化为正向显著影响因素，表明产业结构合理化、城市化均值大的年度技术创新产出效率均值大。其具体影响程度为，产业结构合理化提高0.1个单位，技术创新产出效率将提高0.02829；城市化水平提高0.1个单位，技术创新产出效率将提高0.06505。同时，由于技术创新系数与产业结构合理化、城市化的系数符号相同，因而产业结构合理化、城市化水平的提高将加强技术创新与GDP之间的正向关系。之所以能促进技术创新产出效率的提高，是由于产业结构合理化的提高更有利于技术要素的合理流动，城市化进程能促进技术转化效率的提高。金融规模为负向显著影响因素，表明金融规模程度高的年度技术创新产出效率低。其具体影响程度为，金融规模提高0.1个单位，技术创新产出效率将降低0.00077。同时，由于技术创新系数与金融规模的系数符号相反，因而金融规模的提高将削弱技术创新与GDP之间的正向关系。之所以会阻碍技术创新产出效率的提高，是由于目前我国以银行为主的金融体系还难以适应风险较大的创新体系的发展。

5.方差成分解释程度

由表8-29和表8-30的随机效应中的层一方差得到表8-33的原始总方差和条件总方差；表8-31和表8-32的随机效应中的层二方差之和得到表8-33的原始总方差和条件总方差。层一、层二的方差成分解释程度见表8-33。

表8-33　泛珠三角区经济增长层一、层二的方差成分解释程度

由表8-33可知，层一方差解释程度为98.93%，层二方差解释程度为98.98%，总体上层一解释变量对层一方差，层二解释变量对层二方差都有较好的解释。这表明构建的泛珠三角区经济增长要素效率影响因素的实证分析模型较为合理。