资源禀赋对工业企业投资的非线性影响——基于中国245个城市数据的门槛模型分析.pdf

资源慕赋对工业企业投资的非线性影响资源赋对工业企业投资的非线性影响基于中国2 4 5个城市数据的门槛模型分析侯伟凤（1.北京银行博士后科研工作站，北京1 0 0 0 33；2.清华大学五道口金融学院博士后流动站，北京1 0 0 0 8 3)摘要：运用面板门槛模型，选取中国2 4 5个城市的面板数据，以土地出让收入、第三产业发展程度和企业投资水平为门槛变量，探讨资源票赋对工业企业投资的非线性影响。结果显示：当土地出让收入高于59.38 3亿元、第三产业发展程度低于26.843%以及企业投资水平高于9.31 8 亿元时，资源票赋才能够吸引工业企业投资；在资源型城市，资源票赋对工业企业投资的影响也呈现此特征，但门槛效应和门槛值大小具有差异，而在非资源型城市，资源票赋不具有引资效应。由此，建议应为资源丰富地区构建相应的企业投资价值，并将产业结构升级作为倒逼机制推进资源高效利用和城市转型升级。关键词：资源票赋；工业企业投资；土地出让收入；产业结构中图分类号：F424.2文献标识码：A文章编号：1 0 0 4-2 92 X(2023)08-0005-05The Nonlinear Influence of Resource Endowment on Investment of Industrial Enterprises:Threshold Model Analysis based on Data from 245 Cities in ChinaHoU Wei-feng(1.Postdoctoral Research Station of Bank of Beijing,Beijing 100033,China;2.Postdoctoral Mobile Station Pudaokou School of Finance,Tsinghua University,Beijing 100083,China)Abstract:Based on the panel threshold model and the panel data of 245 Cities in China,the nonlinear impact of resource endowm-ent on industrial enterprises investment is discussed by taking land transfer income,tertiary industry development degree and enterpriseinvestment level as threshold variables.The results show that:When the land transfer income is higher than 5.9383 billion yuan,thetertiary industry development level is lower than 26.843%,and the enterprise investment level is higher than 931.8 million yuan,theresource endowment can attract industrial investment.In resource-based cities,the impact of resource endowment on industrial enterpriseinvestment also shows the above characteristics,but the threshold effect and threshold value are different,while in non-resource-basedcities,resource endowment does not have the effect of attracting investment.This paper shows that the government should construct thecorresponding investment value of enterprises in resource-rich areas,and take the upgrading of industrial structure as a forced mechan-ism to promote efficient utilization of resources and urban transformation and upgrading.Key words:Resource endowment;Investment in industrial enterprises;Income from land transfer;Industrial structure一、引言与文献综述近年来，受到外需减弱、工业化进程趋缓以及产能过剩等因素的影响，中国工业企业投资萎缩，且出现了明显的区域分化，东中部地区的投资增速明显高于西部地区。作为投资驱动型大国，工业企业投资是中国经济长期发展的重要基础，也是推进供给侧结构性改革不可忽视的因素，因而成为社会各界关注的重点话题。事实上，对于工业企业来说，在技术水平还没有重大突破的情况下，为了追求更多利润，通常会将战略目基金项目：中国博士后科学基金项目（2 0 2 2 M720511）；北京市博士土后工作经费资助项目。作者简介：侯伟凤，北京银行博士后科研工作站，清华大学五道口金融学院博士后，研究方向：宏观经济、数量经济与商业银行发展。标转向自然资源带来的红利，对大量开采煤炭、铁矿、石油等自然资源有很强的动力，即自然资源赋是工业企业投资决策的重要依据，因此探究资源赋对工业企业投资的影响具有一定的理论依据和现实意义。从现实情况来看，中国区域间具有较大的资源赋差异，东部地区资源相对匮乏，西部地区则资源丰富，然而工业企业投资增速却呈现出相反的变化态势，资源丰富的地区不仅没有实现工业企业投资的大幅上升，相反却陷人经济发展的“陷阱”5技术经济与管理研究2 0 2 3年第8 期之中，形成了“资源诅咒”现象，资源赋到底如何影响工业企业投资？已有研究主要从以下两条路径展开：一条路径是直接探究二者的关系，相关研究发现具有资源慕赋优势的国家能够有效吸引中国工业企业的投资，中国工业企业的海外投资区位选择主要受到东道国自然资源赋的影响 3-5，即工业企业投资与资源烹赋具有正相关关系。另一条路径则围绕二者关系的影响因素进行研究，以地方政府行为和产业结构为主形成两类文献：第一类文献研究发现地方政府的寻租行为、税收努力程度的下降以及对地方经济的过度干预使得资源赋无法促进工业企业投资和地区经济增长 7-9，进而形成“资源诅咒”，而地方政府的土地财政短期内有利于资源赋增加工业企业投资；第二类文献则发现第二产业的衰退，即产业结构失衡也会导致资源赋无法增加工业企业投资，进而加剧“资源咒”,1 2，而产业结构升级有利于缓解这一现象 1 3，上述研究均仅进行了定性分析。以上文献得出了大量有价值的结论，但仍然存在进一步探究的空间。首先，已有研究仅从国家层面探究资源赋对工业企业投资的影响，且仅探讨了二者的线性关系；其次，对于二者关系的影响因素仅进行了定性分析，缺乏进一步的量化研究。基于以上不足，文章将在借鉴现有研究成果的基础上从中国的城市层面出发，以地方政府土地财政和产业结构为视角，通过构建面板门槛模型分析资源赋对工业企业投资的非线性影响，试图对已有文献进行一定的补充，并为提升工业企业投资质量、提高资源的利用效率并促进城市转型升级提供政策建议。文章的边际贡献主要体现在以下三点：第一，将中国城市划分为资源型城市和非资源型城市，通过构建面板门槛模型对不同类型城市的资源赋和工业企业投资的非线性关系进行了检验与分析。第二，以地方政府的土地财政行为、产业结构变迁以及工业企业投资水平为门槛变量对“资源诅咒”现象进行了政治和经济因素的解释。第三，为破解“资源诅咒”之谜，提高资源的利用效率、推动工业的高质量发展并实现城市转型升级提供理论基础和数量依据。二、理论分析与研究假设1.资源慕赋对工业企业投资的影响机制工业企业为了追求剩余价值，会不断地扩大生产规模并增加资本积累，企业这种扩大方式包括跨越地区和国家进行投资。而工业企业通常会选择资本少、地价低、原料便宜、自然资源丰富的地方进行投资，以获取高于本地的最大利润，因而自然资源通常是企业投资区位选择的重要因素，旨在为企业生产提供本地稀缺或者成本较高的要素资源。由于中国自然资源分布不均，许多地区的企业难以依靠本地资源来满足生产需求，因此大量企业纷纷寻求从其他地区获取生产所需资源，对资源需求的增加成为企业投资增加的主要推动力，对于中国工业企业而言，自然资源的稀缺性日益凸显，工业企业不得不大规模跨地区投资，因此资源赋能够有效吸引工业企业投资。2.土地财政与资源赋引资工业企业在以获取资源为目的进行投资选址时，通常会对当地资源赋和社会经济状况进行综合评估，尤其会重视投资6的回报率以及企业在当地的发展潜力，这与地方经济的发展水平和基础设施建设程度密切相关，而地方政府在当地经济建设中扮演着重要角色。在中国的财政激励体制下，地方政府为发展地方经济，会利用土地出让收入以及银行贷款进行地方基础设施建设，建立经济开发区，为企业发展提供必要的工业基础和硬件环境。因而，一定规模的土地财政收人有利于改善当地工业企业发展条件和交通便利程度，降低企业投资风险和沉没成本，使得资源赋呈现出引资效应，进而表现出“资源咒”正效应0。据此，提出以下假设：假设H1：地方政府土地出让收人达到一定水平时，资源票赋将能够有效吸引工业企业投资。3.产业结构与资源赋引资资源赋的引资效应还会受到地方产业结构变迁的影响。在产业结构的变迁过程中，资源慕赋与工业企业投资的关系也经历着动态变化过程。在第三产业发展程度较低时，处于工业化发展初期，工业发展迅速，当地的资源赋会成为工业企业投资选择的主要考量因素；而随着地区产业结构由第二产业逐渐向第三产业转型，当地通常不再大力发展工业，传统制造业难以获得发展空间，相反对服务业的需求会迅速增加，第三产业的过度繁荣会造成制造业资源被挤占，传统制造业发展停滞 2，资源优势将随之消失，即第三产业发展程度较低时，资源赋能够吸引企业投资，但随着第三产业发展程度的提高，资源赋的引资效应将消失。据此，提出如下假设：假设H2：第三产业发展到较高水平时，资源票赋将无法吸引工业企业投资。4.工业企业投资水平与资源募赋引资企业投资水平本身同样会影响资源赋的引资效应。当一个地区的工业企业投资水平较低时，通常表明当地的经济发展基础和企业发展条件相对落后，丰富的自然资源不足以推动企业形成投资的动力，因而无法吸引企业投资；还有可能是当地的产业已经形成以第三产业为主的发展模式，工业企业不具有进一步发展的潜力，因而当地的资源赋无法吸引工业企业投资。而当一个地区的工业企业投资水平较高时，意味着当地处于工业化发展的繁荣期，工业企业的发展空间较大，地方基础设施建设相对成熟，交通便利程度较高，投资回报率较高，工业企业会在其他条件相同的情况下选择资源赋较高的地区进行投资，即资源赋具有引资效应。由此，提出如下假设：假设H3：当企业投资水平较高时，资源赋才能够吸引工业企业投资。三、研究设计与变量说明1.计量模型构建文章对资源赋与工业企业投资额建立面板门槛回归模型 4。分别将土地出让收入、第三产业发展程度和企业投资水平设为门槛变量。为了检验假设H1，构建以土地出让收人为门槛变量的资源赋与企业投资的面板门槛模型，为了减少异方差带来的计量误差，文章采用对数模型，模型形式如下：InCli=Po+pilnGixI(lnLR,)+p2lnGixI(lnLRi0)+9lnXi;+u;+v,+8it(1)资源烹赋对工业企业投资的非线性影响其中，CI为工业企业投资额，G为资源赋，LR表示土表2 变量描述统计地出让收人，为门槛变量，I)代表示性函数，8 表示待估计的变量类型被解释变量lncI门槛值。P1表示当土地出让收入的对数值低于8 时资源赋对(门槛变量）核心解释变量1nG企业投资的影响系数，P2表示当土地出让收人的对数值高于8InLR门槛变量时的影响系数，X，表示其他控制变量，9为其影响系数，是InNUM城市的个体效应，u,是时间效应，控制每一年的外生冲击，8 iInLPInUR是服从独立同分布的误差项。控制变量为验证假设H2，构建以第三产业发展程度为门槛变量的面InGDPIn/N板门槛模型，如下所示：InFINInCl;=$o+$ilnGix(lnTD;X)+$2lnGixI(nTD;X)象；列(2)显示在资源型城市，资源赋表现出引资效应；列(3)+glnX;+u;+v,+8i(2)上式中，TD表示第三产业发展程度，X为门槛值，其他变量含义与(1)式相同。参照以上模型构建以企业投资水平为门槛变量的面板门槛模型检验假设H3：lnCl;=o+,lnGixI(lnTD;,)+$2lnGixI(lnTDi)+plnXi+u;tu,+8i上式中，为门槛值。以上模型中均假设模型只存在一个门槛值，如果模型存在两个门槛值，则模型相应进行变换。2.变量说明文章具体变量说明如表1 所示。表1 变量定义变量名称变量符号工业企业投资额CI资源票赋G采矿业从业人数占总从业人数千分比土地出让收入LR第三产业发展程度TD工业发展水平NUM土地价格LP城镇化水平UR地方财政实力FD地区生产总值GDP基础设施水平IN金融发展水平FIN3.研究样本与数据来源面板门槛回归需要严格的平衡面板数据，在综合考虑了数据的完整性、时效性以及门槛回归需要，文章选取中国2 0 1 2 年到2 0 1 8 年2 4 5个城市数据作为样本，相关数据来源于历年中国城市统计年鉴中国国土资源年鉴、前瞻数据库、中国土地市场网以及各城市国民经济和社会发展统计公报。四、实证结果分析1.描述性统计表2 为各变量对数值的描述统计，表中显示对变量进行取对数处理后基本不存在量纲不一致问题。2.基本回归与一般城市相比，资源型城市的资源赋水平相对较高，城市发展目标和地方政策也与其他城市表现出差异，为了得出更具价值的结论，将2 4 5个城市划分为资源型城市和非资源型城市两组分别进行回归分析，回归结果见表3。表3列(1)显示，对于所有城市来说，资源赋对工业企业投资额不具有显著影响，整体来看，中国地级市层面也表现出了“资源诅咒”现符号样本量均值17153.07017152.63717153.950InTD1715171517151715InFD1715171517151715显示在非资源型城市资源烹赋不具有引资效应。表3新增企业投资与自然资源赋基本回归结果(1)变量所有城市0.165InG(0.116)0.997*InNUM(0.314)(3)-0.168lnLP(0.106)-0.534InUR(0.428)-0.823*1nFD(0.266)0.966*InGDP(0.202)-0.768*InIN(0.211)变量说明变量单位工业企业固定资产增加额亿元%o地方政府“招拍挂”土地出让收入亿元第三产业从业人数占总从业人数比例%规模以上的工业企业数个“招拍挂”土地出让价格万元/公项城镇人口占总人口比例%财政支出与财政收入之差的绝对值亿元实际GDP亿元互联网宽带接入用户数万户年末金融机构人民币各项贷款余额亿元标准差最小值最大值2.434-1.5652.025-4.6421.356-0.7343.7330.2846.5271.0266.9420.9923.3790.6514.9370.6857.2240.9634.1370.8907.2531.117(2)资源型城市0.367*(0.219)0.456(0.510)0.021(0.163)0.036(0.698)-1.406*(0.456)0.941*(0.303)-0.469*(0.243)-0.409*-0.456*InFIN(0.179)2.202常数项(3.192)样本量1715Adj-R20.122城市固定是年份固定是注：*、*、*分别代表1%、5%和1 0%的显著性水平，括号内为标准误，下表同。3.门槛效应分析（1）土地出让收入为门槛变量当门槛变量为土地出让收人时，检验发现对所有城市和资源型城市选用单门槛模型；对于非资源型城市选用双门槛模型。所有城市和资源型城市的门槛值分别为4.0 8 4 和4.1 0 2，非资源型城市的门槛值分别为3.57 4 和6.8 33。第一，所有城市。由表4 列(1)可知，当InLR4.084即当土地出让收人低于59.38 3亿元时，资源募赋对工业企业投资的影响并不显著，当土地出让收入高于59.38 3亿元时，资源赋对工业企业投资的影响在1 0%显著性水平下显著，这意味着一个城市的资源慕赋对工业企业投资的影响会随着土地出让收入的增加而逐渐显现。这一现象在中国得到了很好的体现，比如东中部地区城市不仅拥有丰富的资源，而且经济发展水平较高，拥有良好的基础设施建设，因此其资源赋的引资效应能够发挥作用。以上结论很好地解释了自然资源丰富的西部地区发展相对滞后，而资源匮乏东部地区却率先得到发展的原因。第二，资源型城市。表4 列(2)显示，随着土地出让收人的增加，资源慕赋对工业企业投资影响的变化趋势与所有城市基本一致，但与所有城市对比可知：资源型城市的门槛值略高于所16.1336.3017.8752.4404.4633.1359.1883.66811.4821.5434.6050.6547.7303.55410.3950.0007.1504.60311.835(3)非资源型城市0.087(0.131)1.444*(0.428)-0.383*(0.142)-0.910*(0.511)-0.621*(0.291)0.953*(0.282)-0.932*(0.337)-0.302(0.270)(0.231)3.4511.268(4.875)(4.375)7499660.1270.131是是是是.7技术经济与管理研究2023年第8 期表4 土地出让收入为门槛变量估计结果变量()所有城市-0.023lnGxI(InLR4.084)(0.112)0.215*InGxI(nLR4.084)(0.110)InGxI(nLR4.102)lnGxI(nLR4.102)InGxI(nLR3.574)lnGxl(3.5746.833)InNUMInLPlnURInFDInGDPInINInFIN常数项样本量Adj-R2城市数量有城市，且影响系数也高于所有城市，即对于资源型城市，在一定的基础设施建设程度和经济发展水平下资源赋能够更大程度地吸引工业企业投资。第三，非资源型城市。表4 列(3)显示，非资源型城市的资源赋不具有引资效应，但同样存在门槛效应，且存在两个门槛值，在土地出让收入低于35.6 59亿元时，资源赋对工业企业投资具有负向影响但不显著；当土地出让收入介于35.6 59亿元 92 7.97 1 亿元之间时，影响系数变为正，但依然不显著；而当土地出让收入高于92 7.97 1 亿元时，影响系数再次变为负，且在1%的显著性水平下显著。即对于非资源型城市来说，土地出让收人达到一定程度时，资源烹赋对企业投资产生了挤出效应。(2）第三产业发展程度为门槛变量当门槛变量为第三产业发展程度时，对于所有城市和资源型城市选用单门槛模型进行分析；非资源型城市不存在门槛效应。所有城市和资源型城市的门槛估计值分别为3.2 90 和3.34 3。第一，所有城市。由表5列(1)可知，当lnTD3.290即第三产业从业人数占比低于2 6.8 4 3%时，资源募赋对工业企业投资具有正向作用；而当第三产业从业人数占比高于2 6.8 4 3%时，资源赋对工业企业投资不再具有显著影响，这意味着一个城市的资源赋的引资效应会随着第三产业发展程度的提高而消失。由于中国目前大多数城市第三产业从业人数占比均高于26.843%，因此这种情况普遍存在于全国各地城市。第二，资源型城市。对于资源型城市来说，随着第三产业发展程度的变化，其回归结果呈现出与所有城市不同的变化趋势，在第三产业发展程度提高至一定程度时，资源赋仍然具有引资效应，表5第三产业发展程度为门槛变量估计结果(2)(3)资源型城市非资源型城市0.262(0.217)0.463*(0.220)0.550*0.096(0.313)(0.472)-0.1090.048(0.096)(0.130)-0.3600.214(0.389)(0.607)-0.617*-1.024*(0.205)(0.421)1.373*1.238*(0.175)(0.254)-0.478*-0.284(0.196)(0.285)-0.341*-0.410(0.171)(0.254)-1.1240.296(2.620)(4.260)17157490.1210.132245107变量InGxI(lnTD3.290)InGxI(nTD3.290)InGxI(lnTD3.343)lnGxI(lnTD3.343)0.248InNUM(0.152)0.137(0.127)-0.843*(0.323)0.744*(0.426)-0.298*(0.147)-0.849*(0.508)-0.358(0.237)1.497*(0.242)-0.608*(0.273)-0.107(0.235)-2.779(3.418)9660.137138(1)所有城市0.373*(0.130)0.111(0.107)0.692*(0.312)0.091InLP(0.086)-0.378InUR(0.390)-0.641*1nFD(0.205)1.328*InGDP(0.175)-0.417*InIN(0.198)-0.348*InFIN(0.172)常数项-3.326(2.605)样本量1715Adj-R?0.117城市数量245只是引资效应呈现出断崖式减弱的特征。当第三产业发展程度低于2 8.30 4%时，资源赋对企业投资的影响系数为0.6 36，高于所有城市，且在1%的显著性水平下显著；当第三产业发展程度高于2 8.30 4%时，资源赋对工业企业投资的影响系数下降为0.36 2，在1 0%的显著性水平下显著。(3）企业投资水平为门槛变量当门槛变量为工业企业投资水平时选用双门槛模型进行分析。门槛值的估计值分别为2.2 32 和5.4 4 1、2.0 56 和5.8 6 1、2.441和6.58 9。第一，所有城市。由表6 列(1)可知，当企业投资水平低于9.31 8 亿元时，资源赋对工业企业投资具有显著的负向影响；企业投资水平介于9.31 8 亿元 2 30.6 7 3亿元之间时，影响系数变为0.4，且在1%的显著性水平下显著；在企业投资水平高于2 30.6 7 3亿元时，影响系数跳跃上升为0.96 7。由此可知，一个城市的资源赋对工业企业投资的影响会随着企业投资水平的变化呈现出由负变正再跳跃式上升的特征。第二，资源型城市。由表6 列(2)可知，随着企业投资水平的增加，资源型城市的回归结果呈现出与所有城市相同的变化趋势，有所不同的是，资源型城市的第一个门槛值为7.8 1 5亿元，低于所有城市，第二个门槛值为351.0 7 5亿元，高于所有城市。这意味着对于资源型城市，在较低的企业投资水平下，资源赋即可呈现出引资效应，而引资效应的提升则需要更高的企业投资水平支持。第三，非资源型城市。由表6 列(3)可知，非资源型城市的回归结果表现出同样的变化特征。4.稳健性检验为了保证上述结果的稳健性，以三个模型得到的门槛值为界，利用生成虚拟变量的方法进行稳健性检验。分别采用工具变量法和系统广义矩估计法对加人虚拟变量的模型进行估计。结果显示，系统广义矩估计的过度识别检验和差分方程误差项一阶序列相关，二阶序列不相关检验均通过，表明估计方法可(2)资源型城市0.636*(0.230)0.362*(0.215)0.358(0.469)0.256*(0.110)0.143(0.605)-0.987*(0.420)1.177*(0.253)-0.143(0.287)-0.387(0.253)-3.229(4.276)7490.138107.8资源烹赋对工业企业投资的非线性影响表6 企业投资水平为门槛变量估计结果非线性关系，地方政府土地财政收入、产业结构的变迁以及企变量()所有城市-0.485*lnGx(lnCI2.232)(0.076)0.400*InGxI(2.2325.441)(0.082)InGxI(lnCI2.056)InGxI(2.0565.861)lnGxI(nCI2.441)lnGxl(2.4416.589)InNUMInLPInURlnFDInGDPInINInFIN常数项样本量Adj-R2城市数量行，且无论在哪种估计方法下，资源赋对工业企业投资额的影响方向和显著性均与面板门槛回归结果一致，表明文章的实证结论稳健。五、结论与启示1.研究结论文章以中国2 4 5个城市为研究对象，利用面板门槛回归模型，从地方政府土地出让收人、第三产业发展程度以及企业投资水平的角度探究了资源烹赋对工业企业投资的非线性影响及变量间的数量关系。主要得出以下结论：第一，对于所有城市和资源型城市来说，土地出让收入、第三产业发展程度和企业投资水平在资源赋的引资效应中均存在显著的门槛效应，而对于非资源型城市，第三产业发展程度不具有门槛效应。第二，当土地出让收人为门槛变量时，对于所有城市来说，土地出让收入增加至一定水平有利于资源赋吸引工业企业投资，且这种门槛特征在资源型城市也有所表现，而对于非资源型城市，土地出让收人增加至一定水平则不利于资源赋吸引投资。第三，当第三产业发展程度为门槛变量时，随着第三产业发展程度的上升，资源赋对工业企业投资的影响将由显著变为不显著，而在资源型城市，资源烹赋的引资效应则呈现出断崖式减弱的门槛特征。第四，当企业投资水平为门槛变量时，无论在哪种类型的城市，随着工业企业投资水平的增加，资源慕赋对工业企业投资的影响均从不利趋于有利。稳健性检验表明以上实证结果均稳健。综上，资源慕赋与工业企业投资具有(2)资源型城市非资源型城市-0.541*(0.106)0.359*(0.105)0.998*(0.110)0.311-0.225(0.217)(0.228)-0.0750.065(0.060)(0.054)-0.3490.183(0.270)(0.294)-0.288*-0.343*(0.143)(0.205)0.649*0.281*(0.123)(0.125)-0.0590.177(0.137)(0.138)-0.025-0.060(0.119)(0.123)-0.5352.395(1.806)(2.053)17157490.5740.797245107(3)-0.609*(0.105)0.465*(0.104)2.003*(0.200)0.383(0.337)-0.229*(0.112)-0.571(0.410)-0.236(0.190)1.074*(0.197)-0.207(0.222)-0.034(0.190)-1.766(2.721)9660.434138业投资水平可以为“资源诅咒”提供一种新的解释。2.研究启示文章得出如下启示意义：第一，鉴于土地财政的门槛效应，政府应加强资源型城市当地的基础设施建设，提高工业企业投资动力和资源使用效率。即中央政府应该加大力度扶持资源丰富的地区进行基础设施建设，并在当地设立针对企业发展的优惠政策，吸引更多工业企业进行投资，提高当地的资源利用效率，打破“资源诅咒”，最终促进当地经济发展。第二，鉴于产业结构的门槛效应，各城市应顺应产业结构的变迁，发展新的优势产业，构建新的工业企业投资点。产业结构的变迁已使自然资源优势成为过去式，各城市应结合自身优势和产业空间布局因地制宜地扶持地方特色重点项目，构建非资源产业的成长机制，衔接相关产业链的延伸，创造新的企业投资价值，更好地推动城市转型升级。综合来看，应将地方特色产业发展和城市转型成效纳入地方政府的考核体系，有效发挥政府的政策引导功能，最终激发工业企业投资活力并提升资源的使用效率，以高效率的投资推动工业的高质量发展。1刘勇.“十四五 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