中國生產性服務業技術效率分析

文章編號：1003-6636（2012）03-0031-07；中圖分類號：F061.2；文獻標識碼：A

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摘 要：采用1993—2004年間的面板數據，利用考慮人力資本的隨機前沿分析方法，分析了可能影響中國生產性服務業技術效率的各種因素，得出了技術效率影響因素的非技術效率模型。研究發現，外國直接投資對生產性服務業技術效率的影響極為顯著，實現途徑是技術外溢和干中學。工業化對生產性服務業的技術效率有較大的影響，反映了中國正處于工業化深化階段。資本密集度對生產性服務業技術效率提升作用相對較弱。而對技術效率有較大阻礙作用的是財政支出，財政支出占GDP的比重越大，就越阻礙生產性服務業技術效率的提升。其他因素如服務業、對外開放度、市場化程度、城市化水平對生產性服務業技術效率有促進作用，但t參量顯著程度較低。研發對生產性服務業技術效率的作用可以忽略不計。

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關鍵詞：生產性服務業；技術效率；隨機前沿分析；技術外溢；外國直接投資

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An Analysis of Technological Efficiency of China’s Producer Service

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ZHANG Ziran

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(Institute of Economics， Chinese Academy of Social Sciences， Beijing 100836)

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Abstract：

Based on the panel data from 1993 to 2004， the paper studies the factors that affect the technological efficiency of China’s producer service by Stochastic Frontier Analysis with human capital taken into account. The study shows that FDI significantly improves the technological efficiency through technology spillover effect and learningbydoing. Industrialization has great influence on technological efficiency of producer service， which reflects China is in the stage of deepening industrialization. The effect of capital intensity of the producer service industry on the improvement of technical efficiency is relatively weak. Financial expenditure has negative effect on the technological efficiency of China’s producer service. The larger the proportion of financial expenditure in GDP， the more greatly technological efficiency of producer service is hindered from being improved. Other factors such as service industry， economic opening， marketization degree， and urbanization also improve the technological efficiency， but the “t” parameter is not remarkable. Researches and development have no effect on the technological efficiency of China’s producer service.

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Key words：

producer service， technological efficiency， stochastic frontier analysis， technology spillover， FDI

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一、引言

技術效率在經濟增長的全要素生產率的分析中具有重要作用，但究竟哪些因素影響經濟增長的技術效率，學術界并沒有統一的結論。在研究中國經濟增長的技術效率時，國內經濟學家主要從三個方面出發：一是研究工業企業的多個技術效率影響因素（劉小玄和鄭京海，1998；姚洋和章奇，2001；葉蓁和劉志迎，2006）［1］［2］［3］；二是研究工業企業單一技術效率影響因素（姚洋，1998；劉小玄，2000；劉小玄，2004；劉小玄和李利英，2005）［4］［5］［6］［7］；三是研究行業技術效率對其他因素的影響（顧乃華和李江帆，2006）［8］。劉小玄和鄭京海（1998）用1985—1994年的數據分別采用超越對數的OLS和隨機前沿分析方法分析了決定國有企業技術效率的因素，認為國有企業的產權、人力資本和市場競爭、開放程度、市場發育程度等是國有企業效率的決定因素。姚洋和章奇（2001）用基于Cobb-Douglas的隨機前沿生產模型研究了中國工業企業的技術效率，認為影響中國工業企業的技術效率的因素有所有制形式、企業規模、公共研究結構和企業的RD支出、FDI及其外溢效應、地理位置等。涂正革和肖耿（2005）用隨機前沿生產模型及非技術效率模型分析了中國大中型工業企業間技術效率差距因素，認為所有制因素、預算軟約束、企業規模效應、不同所有制企業間的技術外溢效應、行業競爭壓力、地區因素等影響了工業企業的技術效率。［9］葉蓁和劉志迎（2006）用隨機前沿生產函數分析方法研究了中國高技術產業技術效率影響因素，即勞動力素質因素、RD、企業的業務構成、企業規模、行業的外向程度等。顧乃華和李江帆（2006）借助隨機前沿生產函數模型，使用面板數據分析了我國服務業技術效率的區域差異及其對勞均服務業增加值區域不均衡的影響。

經過30余年的改革開放和快速經濟增長，中國的經濟形勢發生了翻天覆地的變化，早期影響中國經濟增長的技術效率的因素現在可能隨之發生變化。在新的形勢下分析影響經濟增長，尤其是分析影響國民經濟中的支柱產業的生產性服務業的技術效率的各種因素，并解釋不同因素影響下生產性服務業存在的效率差異具有重要意義。因為在實際的生產活動中，有一些外部變量不直接進入生產，但卻對生產效率具有重要影響，考慮這些外在因素對生產效率的影響會得到更有效的估計結果，從而獲知究竟是什么因素決定了生產效率的變化。

生產性服務業，又稱生產者服務業(Producer Services)，是指為生產、商務活動而非直接向個體消費者提供的服務，作為中間投入服務，用于商品和服務的進一步生產。國家統計局2002年出臺了新國民經濟行業分類標準，其中生產性服務業包括交通運輸、倉儲和郵政業，金融業，房地產業，信息傳輸、計算機服務和軟件業，租賃和商務服務業，科學研究、技術服務和地質勘查業。本文和大部分學者一樣也采用國家統計局對生產性服務業的界定。① ①與國統計局(2002)界定的生產性服務業范圍不同的主要有李善同(2007)和國家發改委宏觀經濟研究院(2006)。后二者將房地產業排除出生產性服務業之外，同時加入了批發、零售業。其依據是按照非消費需求率或中間需求率來定義生產性服務業。 由于各省（市、自治區）統計口徑的原因，本文將交通運輸、倉儲和郵政業與信息傳輸業合并，簡稱交通郵電業。從生產性服務業的固定資產投資、固定資產原值和增加值幾個方面來說，1993—2004② ②本文生產性服務業研究年份確定為1993—2004年，理由有：（1）1992—1993年中國市場經濟轉型的進程開始加速；（2）可以利用國家統計局公布的固定資產價格指數；（3）為了保持數據統計口徑的一致。本文各省（市、自治區）1993—2004年生產性服務業增加值數據來自《中國第三產業統計年鑒2006》。而2005和2006年則因統計口徑變化的影響，沒有細分行業的數據，各省市生產性服務業的數據也無從得到。年間中國交通郵電業、金融業與房地產業之和占生產性服務業的90%左右，因此可以用交通郵電業、金融業和房地產業來代表生產性服務業。本文即是用交通郵電業、金融業和房地產業的加總來研究生產性服務業的技術效率影響因素。從已有研究出發并結合中國生產性服務業的實際可以得出可能影響生產性服務業技術效率的因素如下：（1）外國直接投資（FDI）。FDI具有資本積累的直接效應，而且具有技術擴散、人力資本提高和制度變遷的間接效應，通過競爭效應、示范與模仿效應、聯系效應和人力資本流動效應等對我國企業產生技術外溢。引進外資通常被認為是發展中國家獲取最新技術，尤其是關鍵技術的重要途徑。（2) 產業結構因素。產業結構的演變引發經濟資源不斷從傳統產業向新產業轉移，各種生產要素在各產業間的流動使資源配置優化，從而推動經濟增長。從資源配置的角度講，生產要素從低生產率的部門流向高生產率的部門可以提高要素的使用效率。產業結構用不同產業占GDP的比重來表示。第三產業和第二產業的產值占GDP的比重越大，說明產業結構變換的速度迅速，產業結構的高級化程度越高。（3) 資本密集度。以斯密為代表的古典經濟增長理論就曾指出，資本積累量的大小是經濟增長率高低的關鍵。哈羅德、多馬和索洛等更是強調資本對經濟增長的作用。資本密集度可以更好地衡量資本的作用，資本密集度越高，表明人均勞動的設備裝備水平越高，從而就越可能提高技術效率。（4）財政支出。財政支出反映了政府對市場的干預程度，財政支出越大，說明政府對市場干預越強，財政支出的大小可能對生產性服務業的技術效率產生影響。

其他可能影響生產性服務業技術效率的因素有：（1）制度因素。制度因素在我國經濟增長中的作用不可忽視，其涉及市場化、對外開放和產權制度多元化等幾個方面。一個國家對外開放程度越高，越可能促進本國經濟發展和技術效率的改善。市場化程度涉及產品和要素的價格形成機制、產權制度、政府干預經濟活動的程度、經濟行為主體的獨立性等。因為市場化本身代表了產權制度多元化的方向，可以用市場化程度和對外開放度來衡量制度因素。（2）RD（研發）因素。RD的投入被視為知識和技術的投入，生產性服務業是知識密集型行業，RD對生產性服務業技術效率的提高可能有一定的影響。（3）城市化。生產服務業中心區位集聚的布局模式顯示，生產服務業與城市化水平關系密切。一般認為，生產服務業比制造業更有明顯的集聚效應，這類行業主要集中在少數大城市或都市圈。由產業集聚過程和城市化進程帶來的規模效應和集聚效應對生產性服務業有很大的促進作用。

二、建模

目前研究技術效率主要有參數法和非參數法兩種，參數法有隨機前沿分析方法，非參數法有Malmquist分析法。分析技術效率影響因素的一般用參數法，如隨機前沿分析法。

大量文獻的實證研究采用了兩步回歸方法，首先估計出隨機前沿的生產函數，估計出效率值，然后用效率值對可能的影響因素進行回歸，通過各個系數的顯著程度和數值來判定真正的影響因素及其作用。兩步回歸法也存在著一定的計量問題：首先，超越對數函數的參數估計、無效率值和隨機誤差，無效率值與超越對數模型中的投入、產出變量是正交的，即假定投入要素與這些外生變量不存在相關性。如果遺漏了關鍵變量會造成第一步的估計結果就是有偏的，估計出的有偏無效率項會造成第二步估計的效率方程系數也是有偏的。其次，隨機前沿模型往往假設無效率項同分布，但是在第二步的生產效率回歸方程中，生產效率項是隨著不同的外部變量變化的，這就與第一步的兩者不相關形成了矛盾。因此，兩步回歸法容易影響結論的可靠性。解決方法是采用一步回歸，利用極大似然估計或是非線性最小二乘估計。王泓仁和施密特（Wang、Hung-Jen and Schmidt，2002）利用蒙特卡羅模擬方法證實了一步估計優于兩步估計法。［10］

隨機前沿分析方法不僅考慮了隨機沖擊的影響，更考慮了技術的非效率的影響，可以反映技術效率水平，也可以揭示技術效率差異的原因。因此隨機前沿分析法在技術效率研究中得到較為普遍的應用，劉小玄和鄭京海（1998），姚洋和章奇（2001），涂正革和肖耿（2005）等都是用隨機前沿分析法來研究中國工業企業的技術效率問題。本文即是用一步法的考慮人力資本的隨機前沿分析方法來研究中國生產性服務業的技術效率影響因素。

Aigner、Lovell and Schmidt（1977）［11］，Meeusen and Van den Broeck（1977）［12］分別提出隨機前沿生產函數（stochastic frontier production function）。在早期的研究中隨機前沿模型主要運用橫截面數據，Pitt and Lee（1981）［13］，Kumbhakar（1990）［14］，Battese and Coelli（1992，1995）［15］［16］等將其發展為可以使用面板數據。此后該模型進行了擴展，Ui分布假設為截斷的正態分布或者兩參數γ分布，支持面板數據和時變技術效率。詳細的論述可以參看Forsund、Lovell and Schmidt（1980）［17］，Schmidt（1986）［18］，Bauer（1990）［19］及Greene（1993） ［20］等人的論文。Battese and Coelli（1992）提出支持平衡或非平衡的面板數據的隨機前沿生產函數，效應假定為隨時而變的截斷的正態分布隨機變量。 

本文在Battes and Coelli（1992）模型基礎上，運用包含人力資本的超越對數生產函數的隨機前沿分析技術來研究影響1993—2004年間我國29個省市技術效率的各種因素。

采用考慮人力資本的非中性技術進步超越對數生產函數為：

lnGDPit=α0+αKlnKit+αLlnLit+αHlnHit+12［βKKlnKit2+βLLlnLit2+βHHlnHit2］+βKL×lnKit×lnLit+βKH×lnKit×lnHit+βLH×lnLit×lnHit+βKTlnKit×t+βLTlnLit×t+βHTlnHit×t+αTt+12βTTt2++αSSit+vit－uit （1）

（1）式中，GDPit表示1993年不變價的生產性服務業增加值，下標i表示第i個省（市、自治區），省（市、自治區）數目N為29；t是年份編號，T表示12年；Kit、Lit和Hit是資本和勞動力。（1）式中的α0、αK、αL、αH、αT和βKK、βLL、βHH、βKL、βKH、βLH、βKT、βLT、βHT、βTT都是待估計參數，其中虛變量Sit在2003年和2004年為1，其他年份為0。式（1）的誤差項由兩個獨立的部分組成：vit是隨機誤差，服從正態分布N(0， σ2v)；uit非負，表示第i個省（市、自治區）在t年生產非效率的隨機變量，其被假設為服從：

uit=uiexp－ηt－T （2）

這里，假設ui的分布服從非負斷尾正態分布，即ui~N+μ，σ2u，ui是待估計參數，表示技術效率的變化率。令β(t)=exp－ηt－T （3）

即有：

uit=β(t)·ui （4）

當η>0時，β′(t)<0，β″(t)>0，β(t)將以遞增的速率下降；當η<0時，β′(t)>0，β″(t)>0，β(t)將以遞增的速率增加；當η=0時，β(t)維持不變。

第i個省份在第t個年份的技術效率定義為：

TEit=exp－uit （5）

當uit=0時，則TEit=1，樣本個體處于技術效率狀態，即該省份的生產點位于生產前沿上；反之當uit>0時，則0

由式（2）和式（5），相對前沿的技術效率變化為：

TEit·=－uit/t=η·uiexp［－η(t－T)］=η·uit （6）

由式（6）知技術效率變化不僅和技術效率參數η有關，也和企業特定的技術非效率uit有關。

式（1）的uit是非負隨機變量，代表生產的技術無效率，并且假設獨立于vit的截斷正態分布：N(mit，σ2u)，而mit=zitδ（7），其中zit是p×1維的影響行業效率的變量向量，δ是1×p被估計參數向量。η是待估計參數，面板數據不必完整（即可是非平衡面板數據）。

根據上面的分析我們設定隨機前沿生產函數的技術非效率模型如下：

mit=δ0+δ1·EXPORT+δ2·FDI+δ3·K_L+δ4·R_D+δ5·FISC+δ6·GDP3+δ7·GDP2+δ8·URBAN+δ9·MARKET+δ10·t+wit （8）

其中wit服從非負結尾正態分布N+(0，σ2w)；δk是待估計參數，表示技術效率影響因素對技術效率的影響；δk為負表示對技術效率有正的影響；δk為正表示對技術效率有負的影響。

對外開放度（EXPORT）對生產性服務業的技術效率應該具有促進作用，因此EXPORT的系數δ1應該為負。外國直接投資（FDI）引進國外資金、技術和設備，通過模仿，學習國外的先進技術和管理經驗，干中學和技術外溢，必將達到促進國內企業技術效率提升的作用，故FDI的系數δ2也應該為負。資本密集度（K_L），即生產性服務業資本投入和就業的比例，反映人均資本裝備水平，人均資本裝備水平越高，技術效率提高越快，因而資本密集度的系數δ3應該為負。研發（RD），這里采用各省（市、自治區）產出專利的授權數量作為研發投入，即通過研發結果反推研發投入，與經濟學中的顯示性偏好相似的處理方式。專利包括發明專利、新型實用專利和外觀設計專利。RD產出越多，技術效率提升應該越快，故其系數δ4應該為負。財政支出（FISC），財政支出越大，表明政府對經濟的干預越大，越不利于提升效率，故假定該系數δ5為正，即財政支出越多，技術效率越下降。產業結構，服務業GDP3和工業GDP2發展得越快，結構越高級化，技術效率提升也越快，故GDP3和GDP2前的系數δ6和δ7的系數為負。城市化（URBAN），城市化發展越快，有利于形成產業聚集效應，必然促進生產性服務業的技術效率的提升，故其系數δ7為負。市場化程度（MARKET）越高，競爭越普遍越有利于生產性服務業技術效率的提高，故其系數δ9應該為負。實證分析的結果將對這些效率影響因素進行驗證。

三、數據來源及處理

本文隨機生產前沿模型中涉及29省（市、自治區）的生產性服務業增加值，以及投入要素資本、勞動和人力資本及技術效率影響因素的面板數據。① ①重慶直轄市1996年才成立，為了保證口徑的一致，不將重慶市進行單獨分析，而將其劃到四川省，稱為重慶四川。西藏數據不全，且在全國所占比重極低，也不計入。1993—2004年各省市的基礎數據—生產性服務業增加值來源于《中國第三產業統計年鑒2006》；固定資產原值通過永續盤存法得到，即由1993年第一次全國第三產業普查得到1992年生產性服務業的固定資產原值，再按照歷年新增固定資產得出。就業則主要由歷年《中國統計年鑒》和《中國勞動統計年鑒》得出。人力資本則通過各層次受教育人口的不同支出即教育成本法來衡量，② ②對人力資本存量的估計方法有教育年限法 (Barro，1991，1995)，未來收益法(Dublin，Lota，1930)或通過產出水平或者收入報酬水平來估算人力資本的存量，教育成本法(Eisner，1978，Kendrick，1976)等。各層次受教育人口的教育支出比例大致為，小學：初中（含職業初中）：高中（含職中和農中）：大專及以上=1∶17∶4∶22。通過各層次受教育人口數量和教育支出進行加權平均即得出各省（市、自治區）歷年人力資本存量。人力資本和技術效率影響因素的數據來源于《中國統計年鑒》1985—2007各年。

本文非技術效率模型涉及29省（市、自治區）的影響技術效率的因素有對外開放度、外國直接投資、資本密集度、RD、財政支出、產業結構、城市化率、市場化程度等。（1）對外開放程度由各地商品出口總額（按當年平均匯率折算成人民幣）占其GDP的比重得來。（2）外國直接投資，本文用外國直接投資實際利用額（按當年平均匯率折算成人民幣）與當年GDP之比來表示。（3）資本密集度，即由固定價格下資本投入與勞動力的比重來表示。（4）RD，用歷年各地產出發明專利、實用新型專利和外觀設計專利數量的和表示。（5）財政支出，即用地方財政預算內支出占GDP的比重來反映政府對市場的干預程度。（6）產業結構，用第三、第二產業占總GDP的比重來表示，第三、第二產業增加值占GDP的比重越大，說明產業結構變換的速度迅速，產業結構的高級化程度越高。（7）城市化水平，由城市化率，即非農人口占總人口的比例來表示。（8）市場化程度，其涉及產品和要素的價格形成機制、產權制度、政府干預經濟活動的程度、經濟行為主體的獨立性等。本文采用生產性服務業非國有經濟職工數占總生產性服務業職工人數的比重來表示市場化程度。① ①由于篇幅限制，本文只列出投入要素、產出和影響因素的數據的處理方法，詳細數據可以向作者索取。 

四、實證結果及解釋

以1993—2004年間各省（市、自治區）生產服務業數據，運用式（1）及式（8）進行隨機前沿生產函數的技術非效率分析，結果如表1。

其中模型1考慮了全部影響因素后的結果，其中γ為00812，但t參量不顯著，可以不予考慮。模型2為去掉城市化水平（URBAN）后的結果，其中γ為02461，t在1%條件下顯著。模型3為去掉城市化水平（URBAN）和研發（RD）后的結果，其中γ接近1，t在1%條件下顯著。模型2和模型3，除FDI，GDP2，K_L和FISC的t顯著外，其他的技術效率影響因素的t基本不顯著（其中RD的t顯著，但系數值接近為0，可以忽略不計），因此我們去掉t參量不顯著的EXPORT、MARKET、GDP3、RD和URBAN來進行技術非效率分析，從而有模型4。

模型4為保留了外國直接投資（FDI），資本密集度（K_L），財政支出（FISC）和工業占GDP比重（GDP2）后的分析結果。模型4的絕大部分系數在1%條件下顯著，LR符合混合卡方分布，γ是回歸方程隨機擾動項中技術無效率所占的比例，γ接近1在1%條件下顯著，說明前沿生產函數的誤差基本是來源于隨機變量uit，存在效率損失問題。這一估計結果說明1993—2004年中國生產性服務業存在著顯著的技術非效率，模型4和中國生產性服務業發展的階段吻合，因此對12年的省級數據采用隨機前沿分析方法分析就很必要了。模型4的技術效率影響因素的符號和初期設想完全一致，對技術效率影響有促進作用的因素排序為FDI>GDP2>K_L，FISC則對技術效率有相當大的阻礙作用。去掉技術效率影響因素的時間T不影響技術非效率分析的最終結果的變化趨勢。

從上面的分析可以得出中國生產性服務業技術非效率模型回歸方程：

mit=1.2045－1.9541·FDI－0.0136·K_L+0.5721·FISC－0.8404·GDP2－0.0104·t (9)

由式（9）我們可以看出，外國直接投資（FDI）技術效率系數δ2=-19541<0，并在1%下顯著，FDI每提升1%，技術效率將提升19541個百分點，FDI是中國生產性服務業技術效率差異最顯著的因素。FDI通過引進國外資金、技術和設備，模仿、學習國外的先進技術和管理經驗，從而促進生產性服務業技術效率提升。FDI對東道國的技術溢出效應，則是通過知識積累、技術進步、人力資本水平提高以及卓有成效的制度變遷實現內生經濟增長具有重要的作用。FDI的溢出效應和以下幾個因素有關：（1）與地區的經濟發展水平有關。東部地區經濟發展水平高，對技術含量高的商品需求就大，從而吸引擁有相當技術素質、生產能力和生產規模的FDI的進入，當地的企業無疑會通過競爭效應、示范效應、人員培訓效應和連接效應等FDI技術溢出途徑獲得先進的技術和管理經驗。（2）FDI的溢出效應受到人力資本“門檻效應”的限制，只有當人力資本達到一定的水平時，FDI才會產生顯著的溢出效應。相比于東部地區，我國中、西部地區人力資源匱乏，人力資本水平低。（3）投資環境也是影響FDI技術溢出效應的重要因素。Keith E. Maskus（2004）的研究表明，運輸和基礎設施、知識產權制度以及市場的接近性等投資環境因素會影響FDI的溢出效應。[21]由于偏遠的中、西部地區相對較差的投資環境，使其在吸引投資的規模、數量和質量上與東部地區存在較大差距，從而造成了FDI對中、西部地區經濟增長的影響表現為較低的溢出水平，FDI的促進作用尚不充分。

在產業結構方面，工業的系數δ7=-08404<0，而服務業的系數不顯著，工業對技術效率的促進作用僅次于外國直接投資的作用。工業占GDP的比重每提高1%，生產性服務業技術效率就提高08404個百分點，說明工業對生產性服務業技術效率的提升作用很大，并且超過了服務業本身對生產性服務業技術效率的提升，從而也反映了我國處于工業化深化階段，生產性服務業主要是為工業尤其是制造業服務。產業結構的一般趨勢為，經濟發展的初級階段，農業部門占有絕對的份額，隨著經濟發展，農業在經濟中的份額逐漸下降，工業的份額上升較快，進入工業化階段，而服務業份額相對增長。隨著工業化的完成，工業的份額逐步穩定，服務業發展迅速，在經濟中占有較大的份額。而進入后工業時代，工業在GDP中的比重逐漸下降，服務業在經濟中的比重呈上升趨勢。當今發達國家，如經合組織（OECD）服務業增加值占GDP的比重高達70%—80%，甚至90%以上，就表明了發展中國家經濟發展的趨勢。改革開放以來，隨著經濟快速發展，我國的產業結構發生了顯著的變化，1985年可以認為是1978—2006年間三次產業格局變化的分水嶺。1978中國第一、二、三產業的構成為282：479：239，即二、一、三的格局。到1985為284：429：287，即開始二、三、一的格局，并一直持續到2006年仍然為二、三、一格局，第一、二、三產業比為117：489：394。從整體趨勢來說，第一產業占GDP的比重逐年下降，第二產業穩中有升。第三產業占GDP份額逐漸上升，但與第二產業仍然有一定的差距。從各產業占GDP比重來看，我國仍然處于工業化深化時期。

資本密集度系數δ3=-00136<0，在1%條件下顯著，說明資本密集度每提高1%，技術效率將提升00136個百分點，提升幅度遠遠低于FDI和GDP2對技術效率的影響。

財政支出系數δ5=05721>0，在10%下顯著，和前面分析一樣，財政支出對技術效率有著較強的阻礙作用。財政支出每提高1%，技術效率將下降05721個百分點。財政支出反映了政府對市場的干預，中央政府對市場有著較強的干預意識，其結果導致生產性服務業技術效率降低。

時間趨勢的系數δ10=-00104<0，在20%下顯著，反映了其他影響技術效率的因素隨著時間推移，技術效率逐步提升。

技術效率初始系數δ0=12045>0，為常量，說明了生產性服務業面臨著技術非效率初始值的影響。

制度因素在我國現階段對生產性服務業技術效率的提升作用沒有想象的大，可能的原因是生產性服務業中大部分是國有資本，并處在壟斷條件下生產。因此迫切需要進一步優化制度結構，提高對外開放度和市場化程度，促進生產性服務業的良性競爭，從而達到生產性服務業技術效率提升的目的。

城市化（URBAN）的系數為負，說明城市化水平對生產性服務業技術效率提升的影響是有利的，同時檢驗不顯著也說明目前城市化對生產性服務業的作用仍然有限。究其原因可能是我國仍有大量的農業人口需要轉移到工業和服務業領域，城市化水平仍然滯后于經濟發展水平。另外城市化水平目前仍然是按照戶籍的方式來統計的，很多城市常住人口在我國城市化統計指標中不能得到體現。同時，生產性服務業是高級服務業，是資本、知識和人才密集的行業，需要高素質的勞動隊伍，而城市化則僅表明農業人口向城市轉移的過程，現階段城市化對生產性服務業技術效率的提升作用仍然有限。

在上面分析中RD系數約為80E-6，接近于0。其符號與前面設想RD系數為負不一致。一般而言，RD應該是提高企業技術效率的，但這里RD對技術效率起著微弱的阻礙作用，究其原因可能是由于對RD產出表征—專利的保護措施，同時缺乏技術創新。專利本身對促進研發企業的技術進步，促進研發企業本身技術效率的提升，對提高研發企業的積極性有一定的意義。雖然專利有很強的技術外溢性，但由于專利保護制度，其他企業不能享受專利帶來的技術外溢好處。同時，也說明中國的RD在技術創新方面仍然不夠，大量的研發是直接照搬他人現成的成果，缺乏應有的技術創新。

五、結論

本文利用考慮人力資本的隨機前沿分析方法，采用1993—2004年間的面板數據，分析了可能影響中國生產性服務業技術效率的各種因素，推導出技術效率影響因素的非技術效率模型。本文的結論主要有：外國直接投資對生產性服務業技術效率的影響極為顯著，實現途徑是技術外溢和干中學。緊隨其后的是工業化對生產性服務業的技術效率有較大的影響，反映了中國正處于工業化深化階段。資本密集度對生產性服務業技術效率提升作用相對較弱。而對技術效率有較大阻礙作用的是財政支出，財政支出占GDP的比重越大，就越阻礙生產性服務業技術效率的提升。其他因素如服務業、對外開放度、市場化程度、城市化水平對生產性服務業技術效率有促進作用，但t參量顯著程度較低。研發對生產性服務業技術效率的作用可以忽略不計。

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責任編輯：常明明

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收稿日期：2012-03-01

基金項目：國家社科基金重大招標課題“提高宏觀調控水平與保持經濟平穩較快發展研究”（09ZD017）。

作者簡介：張自然（1972-），湖北麻城人，博士，中國社會科學院經濟研究所副研究員，研究方向為技術進步與經濟增長。