中国三大城市群包容性增长水...基于包容性全要素生产率视角_李影.pdf

中国三大城市群包容性增长水平测度及其分布动态演进 基于包容性全要素生产率视角李影，张鹏(华南师范大学 经济与管理学院，广州 510006)摘要:为把握经济包容性增长情况，从包容性全要素生产率(TFP)评价视角考察城市群包容性增长水平。基于20062019 年城市数据，运用全局 Malmquist-Lenberger 模型(GML 模型)测算京津冀、长三角和珠三角三大城市群的包容性 TFP 指数，然后采用 Kernel 密度估计方法对城市群包容性 TFP 增长的分布动态演进趋势进行实证分析。结果表明:(1)三大城市群整体包容性 TFP 指数呈波动上升趋势，但城市群内部包容性 TFP 差异总体扩大，技术效率是促进包容性 TFP 增长的主要来源。(2)三大城市群包容性 TFP 增长具有空间异质性，长三角包容性 TFP 增长水平整体上优于京津冀和珠三角，且其包容性 TFP 差异呈总体缩小趋势。(3)城市群整体及京津冀、长三角城市群包容性TFP 增长均存在拖尾和极化特征，而珠三角城市群无明显的拖尾现象且极化趋势逐渐减弱。关键词:包容性 TFP;GML 模型;Kernel 密度估计;城市群中图分类号:F127文献标志码:A文章编号:1003-2363(2023)03-0013-06doi:10 3969/j issn 1003-2363 2023 03 003收稿日期:2022 10 07;修回日期:2023 04 19基金项目:广东省软科学项目(2019A101002052);广东省哲学社会科学规划项目(GD19CGL32)作者简介:李影(1993 )，女，河南商丘市人，博士研究生，主要从事区域经济和投资组合优化研究，(E-mail)2219429048 qqcom。通信作者:张鹏(1975 )，男，江西吉安市人，教授，博士生导师，博士，主要从事区域经济和金融工程研究，(E-mail)zhang-peng300478 aliyun com。0引言中国经济已经进入高质量发展阶段，但仍然面临着发展的质量和效益不高、城乡区域发展不协调、收入分配差距依然较大等一系列问题1。如何缩小城乡收入差距和在高质量发展中推动共同富裕是当前及今后一段时期亟待解决的问题。亚洲开发银行于 2007 年提出“包容性增长”理念，为破解上述难题指明了方向2。目前，学术界对包容性增长尚未统一定义，但多数学者认为包容性增长更关注增长过程的机会均等和增长结果的共享3 4，有利于贫困减缓以及降低不平等程度5 6，是实现共同富裕的基本路径7。近年来，随着区域协调发展战略的持续推进，城市群逐渐成为拉动经济社会发展水平全面提升的增长极。以京津冀、长三角和珠三角三大城市群为例，其经济生产总值占全国经济总量的比例已超过 40%。在此背景下，本研究以三大城市群为研究对象，全面考察城市群包容性增长水平及分布动态演进规律，对促进经济高质量发展和共同富裕具有极其重要的理论价值和现实意义。对包容性增长定量评价的研究成果较为丰富，研究的地理尺度由全国向重点区域演进。在全国层面，魏婕等8 和于敏等9 分别测算了中国经济增长的包容性，结果发现中国经济增长处于基本包容的状态，包容性增长速度比较缓慢。陈红蕾等从效率视角考察了中国 28 个省份的包容性全要素生产率(包容性 TFP)，发现中国包容性增长存在空间非均衡性，东部经济增长的包容性强于中部和西部地区10。徐盈之等通过构建中国内地 31个省份的包容性增长指数，也发现中国包容性增长空间差异显著，呈现出从东部向西部递减的梯度特征11。在区域层面，主要围绕沿海地区、农村地区、边疆地区等展开，如孙才志等从财政、教育、生态、医疗、就业 5 个方面分析中国沿海地区 11 个省份的包容性增长状况，发现沿海地区省份机会差距较大，整体尚未实现包容性增长12。A Jiang 等测量了中国农村地区的包容性增长水平，发现农村经济增长的包容性先下降后上升，总体呈上升态势13。雷汉云针对边疆地区的包容性增长展开定量研究，发现边疆地区包容性增长起点较低，与内地的增长差距经历了缩小扩大缩小的演变过程14。此外，徐强等在广义 Bonferroni 曲线的测度框架下综合考察了中国国家层面、省级层面、城镇与农村层面的经济包容度，研究发现中国包容性增长水平较低15。纵观上述研究，仍存在不足之处:(1)在研究对象上，已有研究主要关注国家层面8 11 和重要区域12 14 的包容性增长，对中国城市群经济增长的包容性进行测度与量化分析的研究相对缺乏。(2)在研究视角上，学者们大多从水平视角研究经济包容性增长8 9，11 14，基于效率视角的考察相对较少。收入差距是经济增长过程中的非期望产出，采用考虑收入差距的生产率刻画包第 42 卷第 3 期2023 年6 月地域研究与开发AEAL ESEACH AND DEVELOPMENTVol 42No 3Jun 2023容性增长能客观地反映出“发展成果由人民共享”的核心内涵。(3)在研究内容上，鲜有研究考察中国城市群包容性增长的分布动态。(4)在研究方法上，以往研究主要采用综合评价法8 9，11，13 14、Malmquist-Luenberger(ML)指数10、广义 Bonferroni 曲线15 等测度包容性增长。综合评价法的结果过于依赖指标体系的构建和评价方法的选取，而广义 Bonferroni 曲线用于测算不平等程度不满足道尔顿人口原则16。相比之下，ML 指数具有明显的优势。ML 指数是一种非参数估计方法，能充分利用数据本身的信息进行效率测算，使评价结果更加客观真实，但存在线性规划无解的情况，会导致估计结果有偏。全局 Malmquist-Lenberger 指数(GML 指数)通过构造全局前沿面可以克服 ML 指数存在的问题17。鉴于此，本研究基于 20062019 年城市面板数据，运用 GML 模型测算了中国三大城市群的包容性 TFP 指数，并采用核密度估计(kernel density estimation，KDE)方法分析中国城市群包容性 TFP 增长的分布动态演进特征，提出城市群包容性增长的建议，为协同推进城市群经济高质量发展与共同富裕提供理论依据和政策参考。1研究对象、研究方法与指标选取1 1研究对象研究对象包括京津冀、长三角、珠三角三大城市群。其中，京津冀城市群位于中国环渤海经济圈的核心地带，覆盖了河北 11 个城市，河南的安阳市以及北京和天津两个核心城市;长三角城市群位于长江下游地区，涵盖了江苏9 个城市，浙江和安徽各8 个城市以及上海市，共 26 个城市;珠三角城市群位于广东省内，共包含广州、中山、深圳等 9 个城市，但因深圳已全面城市化，不含农村户籍人口，因此将其从研究样本中剔除。1 2研究方法121GML 模型。将每个城市视为一个生产决策单元DMU，假设每个 DMU 需要投入 N 种生产要素x=(x1，x2，xN)N+，生产出 M 种期望产出y=(y1，y2，yM)M+和 J 种非期望产出b=(b1，b2，bJ)J+，则第 k(k=1，2，K)个 DMU 在第 t(t=1，2，T)期的投入产出组合为(xk，t，yk，t，bk，t)。定义当期基准技术Pt(xt)=(yt，bt)|xt可以生产(yt，bt)，根据 Fre等18 的观点，生产技术需要假定满足 3 个公理:第一，投入和期望产出具备强可处置性;第二，如果期望产出被生产，那么非期望产出也一定被生产;第三，降低非期望产出需要成本。D Oh17 进一步将全局基准技术定义为PG=P1P2PT。根据 Y Chung 等19 的研究，选取方向向量g=(gy，gb)，gM+J+，可将产出导向的方向距离函数定义为:DG(x，y，b;gy，gb)=max|(y+gy，b gb)PG(x)。式中:DG(x，y，b;gy，gb)表示最大化地增加期望产出，同时降低非期望产出，在本研究中表示经济增长的同时，缩小收入差距。其中，G 表示全局技术，它利用样本期内的观测值构建全局生产前沿，避免了将无效率的点投影在边界之外，解决了不可行解的问题。方向距离函数值可通过构建线性规划求解。在此基础上，采用 D Oh17 提出的 GML 指数测度生产率的变动。计算公式为:GMLt，t+1(xt，yt，bt，xt+1，yt+1，bt+1)=1+DG(xt，yt，bt)1+DG(xt+1，yt+1，bt+1)。式中:GML 为第 t 期到第 t+1 期的包容性 TFP 指数;DG(xt，yt，bt)和DG(xt+1，yt+1，bt+1)分别表示在第 t 期和第t+1 期投入产出条件下采用全局技术获得的方向距离函数值。GML 指数可分解为技术效率(TE)和技术进步(TC)的乘积，即 GML=TE TC。12 2核密度估计。核密度估计是研究随机变量概率分布形态的一种非参数估计方法，通过连续变化的密度曲线来体现随机变量的动态演进规律。借助核密度估计20 方法考察城市群包容性 TFP 增长的分布动态。1 3指标选取和数据来源借鉴陈红蕾等10、陈明华等20 的做法，本研究以劳动和资本作为投入要素，以城市生产总值、城乡收入差距分别作为期望产出和非期望产出，构建城市层面包容性全要素生产率测度指标体系(表 1)。研究时段为20062019 年，相应数据来源于 中国城市统计年鉴 和各城市统计公报。表 1中国城市群包容性 TFP 的指标测度体系Tab 1Index measurement system of inclusive TFP of urban agglomeration in China一级指标二级指标三级指标衡量变量投入投入要素劳动单位从业人员、城镇私营与个体从业人员之和资本资本存量(采用永续盘存法估算20，其中折旧率参考张军等21 的研究)产出期望产出城市生产总值实际 GDP(2006 年为基期，采用省级 GDP 指数进行平减22)非期望产出城乡收入差距城镇居民可支配收入/农村居民可支配收入2结果与分析2 1城市群包容性 TFP 增长评价基于 GML 模型及市级面板数据，测算 20072019年中国三大城市群包容性 TFP 指数，并分析其变化趋势(图 1)。从变动趋势来看，三大城市群整体和长三角城市群包容性 TFP 指数在样本考察期内呈上下波动态势，但总体在波动中提升，而京津冀城市群包容性 TFP 指数总体在波动中下降，珠三角城市群包容性 TFP 指数在考察期内波动幅度较大，总体呈现下降趋势。这说明城市41地域研究与开发第 42 卷图 1三大城市群包容性 TFP 变化趋势Fig 1Change trend ofinclusive TFP of the three urban agglomerations群整体和长三角城市群在 20072019 年经济增长的包容性有所增强，京津冀和珠三角城市群包容性增长水平下降，经济增长的包容性减弱。从时间序列来看，三大城市群整体和各城市群在20072012 年包容性 TFP 指数变动呈倒“W”型，2009年和 2012 年是这一时期包容性 TFP 下降的时间节点，可能是因为 2008 年金融危机对经济产生的负面影响存在滞后期，因而 2009 年包容性 TFP 陡然降低，之后上升后又有所回落，说明 4 万亿经济刺激计划的实施产生了一定的正向作用，但随着时间的推移，作用效果逐渐减弱。20122019 年城市群整体包容性 TFP 表现为波动上升趋势，一方面得益于经济的复苏，另一方面国家意识到贫富分化不利于经济可持续发展，在缩小城乡收入差距方面下了很大功夫10;京津冀城市群包容性 TFP指数在20122018 年呈上升趋势，但2019 年有所下降，这是因为受宏观经济因素的影响，除北京实际 GDP 增长外，2019 年城市群内大部分城市的实际 GDP 均下降;长三角城市群经济持续增长且城乡收入差距逐年降低，包容性 TFP 保持波动上升态势;珠三角城市群包容性 TFP指数波动幅度相对较大，这一阶段表现为先上升后下降的趋势，包容性增长的后劲不足。从数值大小来看，20072008 年京津冀包容性 TFP指数最高，珠三角次之，长三角的包容性 TFP 指数最低;2009 年长三角上升至第一位，京津冀和珠三角分别排第二和第三位;2010 年长三角包容性 TFP 指数有所提高且仍保持第一位，珠三角略微超过京津冀位列第二位;20112012 年京津冀包容性 TFP 指数提高，在数值上反超珠三角，仅次于长三角;2013 年，京津冀包容性 TFP 指数持续上升，超越长三角，排名第一，珠三角排名第三;2014 年长三角和珠三角的包容性 TFP 指数均大幅提升，分别排名第一和第二;20152016 年京津冀和长三角包容性 TFP 指数相差不大，珠三角处于最低水平;虽然2018 年包容性 TFP 指数京津冀排名第一、长三角排名第二、珠三角排名第三，但 2019 年京津冀包容性 TFP 指数迅速下降，低于珠三角，长三角包容性 TFP 指数上升成为三大城市群中包容性 TFP 指数最高的城市群。从城市群包容性 TFP 排名可以看出，长三角城市群的包容性 TFP 指数在大多数年份居于第一位，说明长三角城市群包容性增长水平较好;京津冀略次之，珠三角城市群包容性 TFP 指数在考察期内排名靠后，经济增长的包容性最小。原因可能在于区域一体化建设的持续推进有助于长三角城市群实现“效率”与“公平”的双赢。一方面，长三角城市群经济发展的核心城市有上海、南京和杭州等，总体呈现出多区域多中心的空间格局，对周围城市形成较强的辐射带动作用，从而有助于实现各城市各区域的协同发展;另一方面，长三角地区鼓励并支持企业跨区域合作和要素跨区际流动，打破了传统行政边界和市场分割的约束，使城市群内部城市间的经济联系更加紧密，能满足多层次的就业需求，促进城乡协调发展。对于京津冀城市群而言，经济发展的结构要次于沪苏浙地区23。京津冀城市群经济发展的中心城市主要是北京，其经济能级和城市发展质量远高于城市群内其他城市，但辐射范围却十分有限，空间带动效应不明显24 25。同时，作为政治中心，北京具有一定的优先发展权，会对其他城市产生极化效应，导致城市群内部发展失衡，不利于改善城乡贫富差距。与京津冀和长三角城市群相比，珠三角城市群内部城市经济发展水平差异较大26，存在明显的圈层结构27，且随着产业结构的转型升级，珠三角地区对劳动力的需求存在技能偏向性，企业常以丰厚的待遇从全国各地吸纳高技能人才，减少了本地农村人员的就业机会，无疑不利于缩小城乡收入比，从而包容性 TFP 增长水平不高。2 2城市群包容性 TFP 分解为探究包容性 TFP 增长的动力来源，本研究将包容性 TFP 指数分解为技术效率(TE)和技术进步(TC)，测算结果列于表 2。可以看出，在样本考察期内，三大城市群整体及各城市群技术效率指数和技术进步指数呈现出上下频繁波动的态势，说明三大城市群整体及各城市群 尚未形成促进包容性TFP增长的稳定力量，但城市群表 2三大城市群技术效率指数和技术进步指数Tab 2Technical efficiency index and technicalprogress index of the three urban agglomerations年份整体TETC京津冀TETC长三角TETC珠三角TETC2007 101309761010098910230965098409922008 099909991021100209930994098410132009 098609750982097509661001106008882010 100009970980101210030996101909752011 102809801022099010400972099509932012 100309780992099010200970096209862013 100609771084092309751007097909692014 097210521010099209641074092910842015 108209321032091310680941103809372016 099910051013098909821027103409572017 097110390937108609891017097610272018 103109881049098410380981096810272019 10031008090310651060097809931002均值 1 007099310030993100909940994098951第 3 期李影，等:中国三大城市群包容性增长水平测度及其分布动态演进整体、京津冀和长三角城市群技术效率指数的年度均值大于 1，分别为 1 007，1 003 和 1 009，而技术进步指数的年度均值小于 1，分别为 0 993，0 993 和 0 994，这表明技术效率提升是驱动城市群整体、京津冀和长三角城市群包容性 TFP 增长的主要力量，技术退步抑制了城市群包容性 TFP 增长。这意味着提高技术转化效率是有效促进城市群整体、京津冀和长三角城市群包容性 TFP增长的途径，但从长期来看，更要重视技术进步对包容性 TFP 增长的促进作用。珠三角城市群技术效率指数与技术进步指数的年度均值均小于 1，分别为 0 994 和0989，这说明考察期内效率下降和技术退步均制约了珠三角城市群包容性 TFP 增长。这也说明珠三角城市群包容性发展不仅迫切需要培育创新发展的动能，加快从依赖资源和要素投入的传统增长模式向依靠创新驱动的增长模式转型的步伐，还需进一步改进社会治理模式，提高管理效率，解决技术效率低下问题。2 3城市群包容性 TFP 增长的分布动态演进为进一步考察包容性 TFP 指数绝对差异的动态演进趋势，本研究借助高斯核函数估计三大城市群整体及京津冀、长三角、珠三角城市群包容性 TFP 增长的密度分布曲线，从时间维度探究其分布的位置、形态、延展性以及极化趋势等特征。选取2007 年、2011 年、2015 年和2019 年作为样本考察期内时间分析节点，绘制三大城市群整体、京津冀、长三角和珠三角包容性 TFP 增长的二维分布动态演进图(图 2)。图 2三大城市群包容性 TFP 增长的分布动态演进Fig 2Dynamic distribution evolution of inclusive TFP growth of the three urban agglomerations从分布位置看，三大城市群整体和长三角城市群包容性 TFP 在考察期内有所上升，京津冀和珠三角城市群包容性 TFP 则呈下降趋势。具体来说，与 2007 年相比，2011 年三大城市群整体包容性 TFP 指数分布右移，相比2011 年，2015 年向左移动，之后小幅度右移，这说明城市群整体包容性 TFP 增长水平在样本考察期内频繁波动，但总体呈上升态势。长三角城市群包容性 TFP 指数分布位置的变化与整体基本一致。同 2007 年相比，2011 年京津冀城市群包容性 TFP 指数分布略微右移，2015 年表现为左移的态势，2019 年包容性 TFP 指数的变化区间扩大。相比 2007 年，2011 年珠三角城市群包容性 TFP 指数分布向右移动，2015 年和 2019 年则表现为左移的态势，说明珠三角城市群包容性 TFP 指数在考察期内先上升后下降，且总体上表现为下降趋势。从分布形态看，三大城市群整体、京津冀、珠三角城市群包容性 TFP 差异呈总体扩大趋势，而长三角城市群包容性 TFP 差异呈总体缩小趋势。城市群整体波峰高度先上升后下降，带宽先缩小后增大，说明包容性 TFP增长差异呈现出先缩小后扩大的态势，总体表现为扩大趋势。京津冀城市群包容性 TFP 增长的分布形态演变规律与城市群整体情况类似，珠三角城市群波峰高度在2011 年和 2015 年略微下降，带宽先扩大后收窄，区间变化范围缩小，2019 年波峰高度大幅下降，带宽扩大幅度增加，说明珠三角包容性 TFP 增长差异先缩小后扩大。长三角城市群波峰高度经历了略微上升上升下降、曲线形态经历了宽峰尖峰宽峰的演变过程，说明城市群内包容性 TFP 差异先扩大后缩小再扩大，总体上表现为缩小。从分布延展性看，三大城市群整体呈现出左拖尾的态势，这是因为城市群内存在包容性 TFP 指数较低的城市。京津冀 2011 年、2015 年和 2017 年包容性 TFP 指数均未有拖尾态势，但 2019 年核密度估计结果显示左拖尾特征，这说明 2019 年京津冀城市群内部分城市包容性 TFP 恶化;长三角城市群包容性 TFP 指数分布由左拖尾向右拖尾演进，说明城市群内部城市包容性 TFP 改善;珠三角城市群包容性 TFP 分布无明显的拖尾现象，但密度曲线的两侧随着时间的推移呈现出拉长的态势，原因可能在于城市群内的城市包容性 TFP 增长水平由61地域研究与开发第 42 卷相对集中状态逐渐开始走向分化，其中一部分城市的包容性 TFP 增长水平提高，另一部分城市的包容性 TFP 增长水平下降。从极化趋势看，三大城市群整体和京津冀城市群包容性 TFP 分布呈多极分化态势，主峰两侧均含有小波峰，长三角城市群包容性 TFP 分布在 2015 年存在多极分化现象，而在 2007 年、2011 年和 2019 年表现为两极分化，这说明城市群整体及京津冀、长三角城市群内部城市间的包容性 TFP 指数存在较大差异。珠三角城市群在考察期内波峰状态经历了“多峰双峰单峰”的演变，2007 年侧峰位于主峰的两侧，2011 年和2015 年侧峰位于主峰的左边，具有明显的梯度效应，2019 年包容性 TFP 分布只含有一个主峰，极化趋势消失。3结论、建议与讨论3 1结论(1)从整体来看，三大城市群整体包容性 TFP 指数呈波动上升趋势，主要依靠技术效率的拉动;考察期内城市群内包容性 TFP 差异呈总体扩大趋势。(2)从区域差异性来看，与京津冀和珠三角相比，长三角包容性 TFP 增长水平整体上优于京津冀和珠三角，且其包容性 TFP 差异总体缩小，京津冀和珠三角包容性TFP 差异呈总体扩大趋势。(3)从拖尾和极化趋势来看，城市群整体和京津冀包容性 TFP 指数分布呈现出左拖尾和多极分化的态势，长三角城市群包容性 TFP 指数分布由左拖尾向右拖尾演进，经历了“两极多极两极”的空间分化过程，珠三角城市群无明显的拖尾现象且极化趋势逐渐减弱。3 2建议提高城市创新能力，建设包容性城市群。根据本研究包容性 TFP 分解结果可知，技术退步拖累了三大城市群包容性 TFP 的提升。因此，应积极为城市群创新发展创造条件，提高城市的创新能力和技术转化效率，助力包容性城市群建设，让低收入人群共享到经济增长的红利，使城市群经济发展实现“效率”与“公平”的双赢。重视包容性增长的空间非均衡性。长三角城市群经济发展的包容性优于京津冀和珠三角，而且长三角包容性 TFP 差异总体逐渐缩小，京津冀和珠三角包容性TFP 差异却呈现出扩大趋势，这说明城市群包容性增长存在空间非均衡性，应着重解决好京津冀和珠三角城市群内部城市发展的结构性失衡，提高京津冀和珠三角城市群包容性 TFP 增长水平，平衡各城市群发展差距，促进区域协同发展。支持低水平城市包容性发展，缩小城市群内部包容性 TFP 增长差距。三大城市群整体和京津冀、长三角城市群包容性 TFP 指数分布存在拖尾和极化特征，说明城市群内部包容性协调发展的体制机制不健全，从而导致发展差距逐渐扩大。因此，应促进低水平城市经济发展和技术效率提升，完善城乡收入分配制度，提高落后地区的包容性 TFP，缩小城市群包容性 TFP 增长的差异。3 3讨论自亚洲开发银行提出“包容性增长”理念以来，已有较多文献围绕包容性增长展开研究。在城市群方面，长三角地区率先践行包容性发展理念，提出建设包容性城市群。随后有学者尝试对城市群包容性的内涵进行界定，还有部分学者开始探索实现城市群包容性发展的路径，如构造包容性的产业体系、包容性的制度、包容性的文化、包容性空间结构体系等。总体上，现有城市群包容性的研究较少且大多局限于理论探讨。本研究通过对城市群包容性增长定量分析，有助于把握当前城市群包容性发展的现状，但研究对象仅包含京津冀、长三角和珠三角 3 个城市群，仍存在不足。此外，城市群包容性增长的影响因素有哪些，以及如何进一步推动城市群包容性发展，这些问题都有待于深入研究。参考文献:1 习近平 决胜全面建成小康社会夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利:在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告EB/OL(2017 10 27)2022 10 05 https:/www 12371 cn/2017/10/27/A-TI1509103656574313 shtml 2Asian Development Bank Toward a New Asian Develop-ment Bank in a New Asia:eport of the Eminent PersonsGroup to the President of the Asian Development Bank Metro Manila:Asian Development Bank，2007:1 14 3 ALI I，ZHUANG J Inclusive Growth toward a ProsperousAsia:Policy Implications Metro Manila:Asian Devel-opment Bank，2007:1 22 4 ANIEI，AMOS A Inclusive Growth:Building upa Concept Brasilia:International Policy Centre 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Environmen-tal Production Functions and Environmental DirectionalDistance FunctionsJ Energy，2007，32(7):1055 1066 19CHUNG Y，FAE，GOSSKOPF S Productivity andUndesirable Outputs:A Directional Distance FunctionApproachJ Journal of Environmental Management，1997，51:229 240 20 陈明华，张晓萌，刘玉鑫，等 绿色 TFP 增长的动态演进及趋势预测:基于中国五大城市群的实证研究 J 南开经济研究，2020(1):20 44 21 张军，吴桂英，张吉鹏 中国省级物质资本存量估算:19522000 J 经济研究，2004(10):35 44 22 余泳泽，容开建，苏丹妮，等 中国城市全球价值链嵌入程度与全要素生产率:来自 230 个地级市的经验研究 J 中国软科学，2019(5):80 96 23 魏丽华 论城市群经济联系对区域协同发展的影响:基于京津冀与沪苏浙的比较J 地理科学，2018，38(4):575 579 24 李磊，张贵祥 京津冀城市群发展质量评价与空间分析 J 地域研究与开发，2017，36(5):39 43 25 赵金丽，张璐璐，宋金平 京津冀城市群城市体系空间结构及其演变特征J 地域研究与开发，2018，37(2):9 13 26 田凤平，秦瑾龙，杨科 中国三大城市群经济发展的区域差异及收敛性研究J 系统工程理论与实践，2021，41(7):1709 1721 27 唐波，吕智聪，林琳 珠三角城市群经济脆弱性时空格局和调控路径J 地域研究与开发，2020，39(1):13 18Measurement and Dynamic DistributionEvolution of Inclusive Growth Level of Three Major UrbanAgglomerations in China:A Perspective of Inclusive Total Factor ProductivityLI Ying，ZHANG Peng(School of Economics and Management，South China Normal University，Guangzhou 510006，China)Abstract:Based on the inclusive total factor productivity(TFP)evaluation perspective，this paper uses ur-ban data from 2006 to 2019 and the global Malmquist-Lenberger model(GML)to measure the inclusive TFP indexof the three major urban agglomerations in China The kernel density estimation method is used to empirically ana-lyze the dynamic evolution trend of the growth in urban inclusive TFP The results show:(1)The overall inclusiveTFP index of the three major urban agglomerations shows a fluctuating upward trend，but the differences in inclusiveTFP within the urban agglomerations are generally widening，and technical efficiency is the main source of promo-ting inclusive TFP growth(2)The three major urban agglomerations are spatially heterogeneous in terms of inclu-sive TFP growth，with the Yangtze iver Delta outperforming Beijing-Tianjin-Hebei and the Pearl iver Delta onthe whole，and their inclusive TFP differences showing an overall decreasing trend(3)Inclusive TFP growth inthe urban agglomerations as a whole，as well as in the Beijing-Tianjin-Hebei and Yangtze iver Delta urban ag-glomerations，is characterized by trailing and polarising features，while the Pearl iver Delta urban agglomerationhas no obvious trailing phenomenon and the polarising trend is gradually decreasingKey words:inclusive TFP;GML model;kernel density estimation;urban agglomeration81地域研究与开发第 42 卷