第五章 實證結果與分析
第二節 實證結果分析
壹、敍述性統計
表 5-2 顯示：在工業總產值（Y）中，長三角經濟區的平均值為 57.92 億美元高於 珠三角及環渤海經濟區的 54.25 億美元及 31.11 億美元；在平均從業人員數（L）中，長 三角與珠三角經濟區人數相當，但明顯的高於環渤海經濟區；在固定資產淨值年平均餘 額（K）方面，長三角經濟區明顯高於珠三角及環渤海經濟區。
此外，三大經濟區中以長三角經濟區吸引最多 FDI；但若以城市為衡量單位，則珠 三角經濟區的城市；平均而言，在珠三角經濟區的城市每年約可吸引 13.4 億美元的 FDI 高於長三角經濟區城市的 11.4 億美元及環渤海經濟區的 6.11 億美元。此外，珠三角經 濟區的城市在交通及電信的基礎設施較優於其他兩個經濟區，但人均用水、用電量亦高 於其他兩個經濟區。
表 5-2 變數之敍述性統計
變數名稱 平均值 標準差 極小值 極大值 樣本數
環渤海經濟區
Y 31.1058 30.6908 2.4364 153.9721 130 L 35.6175 30.2580 7.0900 122.1500 130 K 48.7138 49.8996 5.3665 228.3940 130 FDI1 6.1135 9.7000 0.0314 50.5010 130 FDI2 152.8380 31.8642 83.6804 192.9893 130 Road 7.9909 3.9839 1.9900 22.0000 130 Tel 2,459.8292 1,117.5088 713.2667 7,283.5779 130
Water 47.3511 18.1801 20.0000 93.68000 130
Power 322.7547 121.0978 82.7000 651.0000 130
註：所有名目變數皆以中國GDP平減指數加以平減（以2000年為基期）
續表 5-2 變數之敍述性統計
變數名稱 平均值 標準差 極小值 極大值 樣本數
長三角經濟區
Y 57.9242 69.7839 2.1622 378.0900 80 L 61.2950 49.3033 5.1800 238.9300 80 K 83.1350 105.8224 5.1174 498.0479 80 FDI1 11.2664 14.9920 0.1055 66.0757 80 FDI2 168.9965 55.9439 74.0437 250.2276 80 Road 9.6306 4.0189 3.5000 20.0000 80 Tel 3,399.9518 1,111.9057 1,491.3387 6,418.2669 80
Water 65.1138 26.6903 24.0000 180.3000 80
Power 361.1587 123.0129 133.0400 703.0000 80 珠三角經濟區
Y 54.2468 46.9959 11.1578 201.0264 45 L 62.4195 39.3095 14.0500 142.3800 45 K 67.2761 49.8634 13.2569 177.0631 45 FDI1 13.3987 9.0034 4.4026 35.1783 45 FDI2 107.1894 13.8066 75.1866 129.4049 45 Road 14.5313 11.5622 2.3000 48.0000 45 Tel 6,442.1435 5,590.4365 1,189.8603 23,454.5816 45
Water 135.6300 73.2888 47.0500 408.0000 45
Power 979.0195 746.9116 76.6100 2792.0000 45 三大經濟區
Y 43.6031 50.4004 2.1622 378.0900 255 L 48.4029 40.7372 5.1800 238.9300 255 K 62.7883 73.5772 5.1174 498.0479 255 FDI1 9.0157 11.8761 0.0314 66.0757 255 FDI2 149.8517 44.3233 74.0437 250.2276 255 Road 9.6595 6.4709 1.9900 48.0000 255 Tel 3,457.5310 2,919.1362 713.2667 23,454.5816 255
Water 68.5023 48.4850 20.0000 408.0000 255
Power 450.6145 411.2768 76.6100 2792.0000 255
註：所有名目變數皆以中國GDP平減指數加以平減（以2000年為基期）
貳 實證結果分析
Constant 0.6896 * 1.8925
Ln (L) 0.4903 *** 9.7370
Ln (K) 0.5039 *** 10.2302
Ln (FDI1) 0.0732 *** 3.5908
Ln (FDI2) 0.0069 0.0925
Time 0.1127 *** 7.7169
D1 2.2778 *** 12.1806
D2 0.0337 0.6651
2
log likelihood function 43.8543
樣本觀察值（城市數） 255（51）
*** 表示 1%顯著水準；** 表示 5%顯著水準；* 表示 10%顯著水準
表 5-4 為模型 1 之技術無效率模型；其中估計係數值若為負，表示變數可降低技術 無效率，即可改善效率。城市的 FDI（FDI1）及相同區域內其他城市 FDI（FDI2）的估 計係數均為正但皆未達顯著水準，顯示 FDI 對技術效率之影響並不顯著；亦即模型 1
表示：平均而言，城市內 FDI（FDI1）僅對技術提升有所貢獻，對技術效率之影響則不
Constant －1.0611 *** －3. 1409
FDI1 0.0048 1. 4683
FDI2 0.0017 0.8398
Road －0.0422 *** －6.7523
Tel －0.0001 *** －4.9455
Water 0.0007 * 1.7302
Power 0.0011 *** 6.5974
Time 0.0423 0.8975
D1 3.3169 *** 12.5077
D2 －0.5972 * －2.0895
*** 表示 1%顯著水準；** 表示 5%顯著水準；* 表示 10%顯著水準
二、三大經濟區各自面對不同的生產邊界模型及無效率模型（模型2）
三大經濟區可能因其各自歷史背景之不同、政府政策的差異，其經濟發展過程並不 相同。因此本研究將進一步應用概似比檢定（likelihood ratio test）探討三大經濟區之隨 機生產邊界模型或無效率模型是否存在結構性的差異，本研究設定假設檢定如下：
本研究接著假設下列兩個假設檢定，第一個假設檢定為：
市 FDI（FDI2）對產出之影響，在三大經濟區中並未呈現顯著的差異。隨時間的經過，
珠三角和長三角經濟區技術增長的速度高於環渤海經濟區。
表 5-6 模型 2 之隨機生產邊界模型之估計值
變數 估計值 t 值
Constant －0.3413 －0.4894
Ln (L) 0.3682 *** 5.6228
Ln (K) 0.5503 *** 8.2053
Ln (FDI1) 0.2611 *** 4.7260
Ln (FDI2) －0.1016 －0.7264
Time 0.1145 *** 8.2316
D1 －4.6677 －1.1619
D1Ln (L) 0.0595 0.6533
D 1Ln (K) －0.0257 －0.3125
D1Ln (FDI1) －0.1564 ** －2.1226
D1Ln (FDI2) 0.1556 * 1.7891
D1Time －0.5177 *** －4.4662
D2 0.9737 1.3042
D2Ln (L) 0.2911 *** 2.9818
D2Ln (K) －0.1970 *** －2.2178
D2Ln (FDI1) －0.2163 *** －3.6449
D2Ln (FDI2) －0.2232 －1.4344
D2Time 0.1164 *** 2.8507
2
log likelihood function 73.3455
樣本觀察值（城市數） 255（51）
*** 表示 1%顯著水準；** 表示 5%顯著水準；* 表示 10%顯著水準
表 5-7 呈現模型 2 之技術無效率模型估計結果顯示：在環渤海及長三角經濟區城市 的 FDI（FDI1）對效率之貢獻顯著高於珠三角經濟區，但三大經濟區各自區域內其他城 市的 FDI（FDI2）對效率影響則不顯著。基礎建設變數方面，人均鋪裝道路面積（Road）
對環渤海及長三角經濟區對效率的貢獻顯著高於其對珠三角經濟區之貢獻，而人均用水
Constant －4.1173. *** －3.8125
FDI1 0.0772 *** 4.3245
FDI2 0.0039 0.3764
Road 0.0316 *** 3.2643
Tel －0.0004 *** －6.9244
Water 0.0062 *** 4.9670
Power 0.0014 *** 4.7613
Time 0.3641 *** 4.1361
D1 5.6327 *** 7.0028
D1FDI1 －0.0638 *** －3.2675
D1FDI2 0.0085 1.0718
D1Road －0.0829 *** －5.9601
D1Tel 0.0001 * 1.6631
D1Water －0.0084 *** －3.1938
D1Power －0.0002 －0.3650
D1Time －0.8439 *** －5.1392
D2 3.0492 ** 1.9875
D2FDI1 －0.0694 *** －2.8613
D2FDI2 －0.0037 －0.3081
D2Road －0.1205 *** －5.7955
D2Tel 0.0003 1.4047
D2Water －0.0062 *** －2.7564
D2Power －0.0031 *** －3.7249
D2Time 0. 1892 0.6114
*** 表示 1%顯著水準；** 表示 5%顯著水準；* 表示 10%顯著水準
三、三大經濟區技術效率值
三大經濟區各城市之技術效率值係以 Battese and Coelli（1988）之條件期望值加以 估計，平均為 0.5982，顯示如表 5-8。效率最高之區域為長三角經濟區的 0.9168，與珠 三角經濟區（0.9140）相近，遠高於環渤海經濟區（0.2928），顯示環渤海經濟區在技術 效率上仍存在很大的成長空間。
表 5-8 三大經濟區之平均技術效率值
2000 2001 2002 2003 2004 平均 環渤海 0.1922 0.1850 0.1910 0.3515 0.5443 0.2928 長三角 0.9615 0.9463 0.9304 0.9105 0.8352 0.9168 珠三角 0.8998 0.8861 0.9278 0.9235 0.9330 0.9140 平均 0.5584 0.5476 0.5530 0.6278 0.7041 0.5982
雖然各個群體間之效率值不盡相同，然而，相互之間是否存在顯著的差異則需進一
檢定統計量為（Sueyoshi and Aoki, 2001）：
2
量 H 若大於卡方分配在顯著水準下之數值12，則否決虛無假設H ，所有群體之平0
均值並不完全相等。檢定結果指出，三大經濟區之卡方值為 183.4710 >(0.01,2)2 9.2103，
拒絕H ，即顯示在 1%的顯著水準下，三大經濟區之平均效率值並不完全相等。0
本文並進一步採用可分析兩組獨立樣本之 Mann –Whitney 檢定法，分別驗證：（1）
環渤海經濟區與長三角經濟區；（2）環渤海經濟區與珠三角經濟區；（3）長三角經濟區 與珠三角經濟區之平均技術效率值是否相等（Wackerly et al., 2002）。檢定統計量為
（Brockett and Golany, 1996）：
表 5-9 平均技術效率值之 Mann-Whitney 檢定 平均技術效率值
環渤海 vs.長三角 環渤海 vs.珠三角 長三角 vs.珠三角 Mann-Whitney U 97.000 55.000 1675.000
Z －11.933 －9.798 －0.643
漸近顯著性 0.000 0.000 0.520
四、討論
模型 2 之隨機生產邊界模型之估計值指出：城市 FDI（FDI1）對珠三角經濟區所帶 來技術成長之貢獻顯著高於環渤海及長三角經濟區。表 5-2 為變數之敍述性統計表顯 示：珠三角經濟區的城市，平均每年可吸引的 FDI 大於長三角和環渤海經濟區的城市；
這也許解釋珠三角經濟區可能較其他二個經濟區有比較大的 FDI 外溢效果存在；而 FDI 外溢效果的產生可能來自：示範效果（demonstration effect）、員工轉換工作或員工間正 式（非正式）接觸、技術授權等。此外，大量的外資亦可能導致較大的競爭效果，進而 迫使區域內城市技術的提升。此一結果與 Sinani and Meyer（2004），Park et al.（2006）
及 Bwalya（2006）的發現一致，亦即區域內若存在大量的外國公司，將有助技術快速 的擴散，進而加速生產力的提升。
此外，城市 FDI（FDI1）對環渤海與長三角經濟區效率的貢獻明顯高於珠三角經濟 區。表 5-10 為 2000-2004 年三大經濟區之前十大 FDI 來源國，結果顯示：珠三角經濟 區 FDI 來源相對其他二個經濟區過於集中於少數地區或國家；再者，2000-2004 年珠三 角經濟區的熵指數為 1.7880 低於環渤海經濟區（2.1802）及長三角經濟區（2.3350），
說明珠三角經濟區的外資來源多角化程度較低於其他二個經濟區。因此，可能較難以發 揮綜效，進而導致城市內 FDI（FDI1）對珠三角經濟區效率的影響顯著高於其他二個經 濟區。因此，中國政府仍應持續引進 FDI，冀望藉由 FDI 外溢效果的產生或大量外資可
能產生的競爭效果，驅使區域內城市技術的提升；不過，也需考量 FDI 來源多角化的
熵指數 2.1802 2.3350 1.7880
註 1：由於中國城市統計年鑑並未提供 FDI 來源國之數據，故將以中國統計年鑑中以省為單位之 FDI 來
區的重工業及石化業其產品生命週期相對較短，較不易累積學習效果（learning effect），
因此，不利效率之提升；反之，環渤海經濟區其產品生命週期較長，容易產生邊做邊學
（learning by doing）效果，對效率改善有其正面幫助。這與 Ganesh and Kumer（1996）
的研究結果一致，其認為產品的學習效果具有時間性的落差，產品生命週期愈長的產 業，愈能克服學習效果的時間落差，技術效率就愈佳。但從另一角度來看，長三角與珠 三角經濟區產業之產品生命週期較短，可能面對較大競爭壓力，反應在技術方面只有不 斷提升技術水準，提高技術層次。簡而言之：產品生命週期愈長的產業，可透過邊做邊 學來克服學習的時間性落差，進而提升效率；反之，產業生命週期較短的產業，則因可 能面對較大的競爭壓力，技術提升的能力較佳，此與鄭政秉等（2006）研究一致。
實證結果亦指出：基礎建設會對三大經濟區之效率產生影響。平均而言，三大經濟 區道路面積愈多、電信密集度愈高將有助於效率的提升。而人均用電量（Power）、人 均用水量（Water）則正好反映三大經濟區目前皆面臨缺水缺電的現況，對效率產生不 利之影響。人均鋪裝道路面積（Road）對環渤海及長三角經濟區效率的貢獻顯著高於 其對珠三角經濟區，可能的原因為土地面積廣大的環渤海及長三角經濟區，對道路的需 求明顯大於珠三角經濟區。再者，改革開放後在珠三角經濟區創造的「以電養電，以路 養路，以橋養橋」之以市場為取向的基礎建設政策，雖然解決基礎建設興建的問題，但 也因每座大橋、每條道路廣設收費站而往往造成車水馬龍，堵塞交通，可能導致道路對 效率的貢獻較低。
目前三大經濟區皆面臨缺水缺電的狀況。不過，人均用水量（Water）對珠三角經 濟區效率所產生之影響顯著大於環渤海及長三角經濟區。可能的原因為珠三角經濟區從 2000 年後飽受「鹹潮」21之苦，進而使珠三角經濟區在供水方面對效率之影響明顯大於 其他二個經濟區。此外，人均用電量（Power）對珠三角經濟區效率產生負面之影響，
且與環渤海經濟區未呈顯著差異；不過，其對長三角經濟區效率之影響明顯低於珠三角 經濟區。可能導因於珠三角經濟區發展較早，以至於平均而言人均用電量（Power）是
21 指珠江上游出現枯水期，而導致海水倒灌進入取水區，水污染嚴重而無法飲用。
三大經濟區中最高（參見表 5-2 的敍述統計表）；加上受限於自然資源之不足，因而使 電力供應對其效率之影響較大。而環渤海經濟區則可能因為地區人口眾多，每人增加一 單位的電力需求其對總電量需求之影響相較其他二個經濟區高，約較珠三角經濟區多 58.87%，較長三角角經濟區多 21.72%。
換言之，水、電在珠三角經濟區對效率產生的負面影響明顯大於其他二個經濟區；
加上道路對效率的貢獻較低，珠三角經濟區基礎建設之問題相較於環渤海及長三角經濟 區嚴重。因此，中國政府應持續改善三大經濟區之基礎建設，增加道路面積並加強電信 密集度，尤其應特別注意水、電的供給。此外，三大經濟區目前皆面對缺水缺電之問題，
加上道路對效率的貢獻較低，珠三角經濟區基礎建設之問題相較於環渤海及長三角經濟 區嚴重。因此，中國政府應持續改善三大經濟區之基礎建設，增加道路面積並加強電信 密集度，尤其應特別注意水、電的供給。此外，三大經濟區目前皆面對缺水缺電之問題，