我國生產性服務業融合質量研究：基于DEA交叉效率方法的實證分析

趙玉林+李丫丫+李永立

摘要：生產性服務業是新時代經濟增長的創新源泉，其本質體現了制造業與服務業的融合。本文運用仁慈型的DEA交叉效率評價模型，對2004-2011年間我國生產性服務業融合質量及27個省級區域生產性服務業融合質量進行評價。研究發現：近年來我國生產性服務業融合程度不斷提高，融合質量總體呈上升趨勢，其中戰略性新興生產性服務業融合質量高于傳統的生產性服務業融合質量；省級區域間的生產性服務業融合質量差異較大，大部分區域融合質量有待提高。

關鍵詞：生產性服務業；融合質量；DEA交叉效率評價；融合演化

中圖分類號：F0632；F0629 文獻標識碼：A

一、引言

生產性服務業融合演化是我國新時期轉變經濟發展方式不可或缺的戰略，是當代中國經濟發展新的驅動器。生產性服務業（producer service）最早由Greenfiel提出，后經Browing 和 Singelman的發展得到逐步深化[1]。目前理論界對生產性服務業的定義已達成基本共識，即生產性服務業是在產品生產和服務提供過程中作為中間投入的服務部門，它主要包括金融業、交通運輸、商務服務業、信息服務業、科學研究等行業與部門[2]。

學術界對生產性服務業的研究更多地著眼于制造業與生產性服務業的互動關系及機理問題，形成了“需求論”[3-4]、“供給論”[5]、“互動論”[6-7]、“融合論”[8]，以上觀點角度不同但并不矛盾。“需求論”揭示了生產性服務業產生的根源，即在產業分工深化背景下，從制造業價值鏈分解獨立出來的服務產業，依賴于制造業的發展；“供給論”揭示了獨立出來的生產性服務業對制造業的貢獻作用；“互動論”承認了制造業與生產性服務業雙向的互動關系，是對前兩種觀點的總結；“融合論”從價值鏈分解與重構過程闡述生產性服務業與制造業的融合互動過程，更接近問題的實質。

然而，包括現有“融合論”在內的學者們僅僅著眼于生產性服務業形成后與制造業的互動關系的刻畫是不全面，缺少從根源上闡述生產性服務業的產生及演化機制問題。追溯早期的國外相關研究，Markusen通過構建一個數理模型，證明了生產規模和市場擴大會不斷細化分工，使得生產性服務業從制造業中分離出來，并不斷促進其發展[9]。同樣，Vandermerwe用制造業服務化描述生產性服務業的產生，認為制造業通過價值鏈的前移和后移，強調服務提升產業競爭力，從而使得制造業向服務業轉型[10]。結合已有的研究，本文認為，生產性服務業是從制造業分解獨立出來的現代服務業，進而又與制造業實現融合互動的產業；生產性服務業的出現，形成了更高效的融合性價值網絡。如何衡量這種更高效的融合性價值體系是本文將要解決的第二個問題。不同于以往側重生產性服務業對制造業效率與競爭力影響的實證研究[11-12]，本文基于對生產性服務業形成機理的闡述，運用仁慈型交叉效率評價模型，對中國2004年到 2011 年生產性服務業的融合質量以及省級區域生產性服務業融合質量進行了衡量，以期豐富產業演化及發展理論，推動生產性服務業持續快速發展。

二、生產性服務業融合演化機理：制造業與服務業的融合

（一）制造業價值鏈分解與生產性服務業的形成

波特最早提出了價值鏈的概念，指出價值鏈是企業用來設計、生產、營銷、交貨以及各種活動的集合。生產性服務業的融合演化過程實質體現的是制造業與服務業的融合。Wirtz從價值鏈的角度闡述了通信業與傳媒業的融合[13]。本文借鑒Wirtz的觀點，從價值鏈的分解與重構兩個階段分析生產性服務業的融合演化機理。

傳統制造業價值鏈包括基礎設施、人力資源管理、采購、內外部后勤、生產、市場銷售等范疇。制造業內部服務部門如產品開發、采購服務、物流配送、產品銷售、人力資源服務等，是與制造業生產活動以鏈條式的關系包含在制造業價值鏈之中的輔助環節（圖1）。此時的制造業服務部門是生產性服務業的前身，僅僅為企業本身提供生產服務。隨著制造業活動的復雜化及分工的加深，制造業內部的服務部門走向專業化，在與制造業核心生產活動相關聯的上游及下游，服務部門漸漸出現剝離現象，出現了生產性服務業。例如，長城汽車股份有限公司成立于1984年，是國內最大的SUV和皮卡制造企業。螞蟻物流原本是專門為長城公司提供汽車運輸物流的物流部門，隨著專業化的發展于2002年從母公司剝離出去，成立了保定市螞蟻物流網絡有限公司。該公司目前是長城汽車運輸總代理，同時也是上海大眾、上海通用、廣州本田、吉利、東南汽車、比亞迪系列汽車等汽車廠家的承運代理。制造業服務部門的分離、條狀價值鏈的分解，使得原來價值鏈的服務環節以更加開放的網狀結構與其他企業或者產業的價值鏈結合。制造業價值鏈的分解過程也是生產性服務業形成的過程，同時對于整個經濟網絡價值鏈而言也是價值增值的過程。

（二）生產性服務業與制造業復雜網絡價值鏈的重構

從制造業逐漸剝離出的生產性服務業，不再僅僅只為自身企業服務，專業化的加強使得它們也為有相同服務需求的同類企業，甚至是不同行業但服務需求相同的公司提供服務。這一變化更加速了制造業內部服務部門的剝離。隨著生產性服務業發展壯大，其與制造業的價值鏈關系網絡化、復雜化。 這意味著制造業企業可以尋求相同行業甚至不同行業生產性服務部門提供的服務，生產性服務業也可以服務于不同產業部門的生產活動。這種自由的雙向選擇行為是高效的復雜價值網絡互動的關鍵（圖2）。實踐中最為典型的是IBM公司，IBM從電腦制造業巨頭轉化為提供信息系統解決方法的生產性服務企業，實現了從傳統制造業向融合性現代服務業的轉變。

生產性服務業的價值鏈向更多的制造業滲透的過程也是價值鏈向價值網的轉變過程。制造業企業也不再追求保持自身價值鏈的完整性，而把戰略重點放在自己的核心能力上，從事價值鏈條的關鍵環節即有競爭優勢的環節。生產性服務業承擔的是對制造業企業而言非核心價值的環節，即外包給生產性服務業能減少制造業企業生產成本的環節。隨著生產性服務業的發展壯大，其專業性必然增強，相較于制造業企業自身，更能為制造業企業提供更有效低成本的服務。 價值鏈的分解與重構，是制造業與服務業融合加深的過程。以生產性服務業發展為核心的，制造業與服務業價值鏈融合復雜網絡化趨勢也是整個經濟價值鏈增值的過程。endprint

簡言之，生產性服務業的實質體現了制造業與服務業的融合。 制造業的服務化使得生產性服務業從制造業中剝離，改變了傳統的鏈條式的價值鏈，進而向復雜的融合網絡化價值鏈發展。這一轉變過程也是傳統制造業向現代制造業、傳統服務業向現代服務業轉變的過程。制造業與服務業融合的加深、生產性服務業的發展是高效融合性價值網絡的關鍵，也是新型產業體系即現代制造業與現代服務業融合互動的產業體系形成的關鍵。

（三）基于制造業與服務業融合的生產性服務業發展

20 世紀80 年代以來，西方發達國家經濟發展的顯著特點之一就是生產性服務業逐步取代制造業成為經濟增長的主要動力和創新源泉[14]，由此可見，生產性服務業的發展對中國轉變經濟增長方式、提高產業及國家競爭力具有重要的作用。

目前，學術界針對生產性服務業的統計口徑還沒有統一的標準。綜合主要分類方法并結合中國統計年鑒，可以將生產性服務業劃分六個細分行業：交通運輸、倉儲和郵政業；金融業；信息傳輸、計算機服務與軟件業；批發與零售業；租賃和商務服務；科學研究、技術服務和地質勘查業。生產性服務業本質體現的是制造業與服務業的融合，故生產性服務業增加值占制造業增加值比重可代表生產性服務業融合發展程度。2004年以前的《中國統計年鑒》對第三產業分類與2004-2011年的不一致，故本文考察期間選定為2004-2011年。通過初步數據統計，我們發現生產性服務業占制造業的比重從2004年的65% 上升到2011年的76%，顯示著我國生產性服務業已逐漸壯大起來，成為中國產業經濟不可或缺的一部分。

三、生產性服務業融合質量的實證分析

生產性服務業的發展不僅要注重總量的提升，更要考察融合的質量，這是我國形成現代制造業與現代服務業融合互動產業體系的關鍵。本文在梳理了生產性服務業演化機理的基礎上，運用仁慈型的交叉效率評價模型，基于2004-2010年的生產性服務業數據，實證我國生產性服務業融合質量現狀及區域差異。

（一）生產性服務業融合質量與評價模型的構建

本文將生產性服務業的融合質量定義為制造業與服務業的互動融合質量，具體用生產性服務業全要素生產率來考察。

自20世紀80年代以來，國內外學者對我國全要素生產率進行了很多實證研究。目前對全要素生產率的測算方法，較多文獻使用的是索羅余值法或者參數化的CD生產函數回歸法[15]。部分文獻使用參數化的隨機前沿生產函數方法[16]，該方法可以分解TFP增長率至各構成成分；為克服參數化方法的模型設定誤差，最近文獻中還較多使用了非參數的確定性前沿生產函數法，即數據包絡分析（DEA）方法。數據包絡分析（DEA）是評價一組具有多輸入-多輸出特征的決策單元相對效率的數據規劃方法。傳統的DEA方法是基于自評思想，表現在權重由決策單元自身取定，最大化自身效率而盡量最小化他人效率。為了克服DEA方法的自評缺陷，研究人員提出了DEA交叉效率方法：即每個決策單元都可以提出一組體現個人偏好的權重，所有決策單元的偏好權重均值作為公共權重，各決策單元在此公共權重下的效率值為交叉效率[17]。

1.生產性服務業融合質量的全要素評價指標

生產性服務業融合質量的全要素評價指標包括投入和產出兩大指標，其中投入指標為生產性服務業固定資產投資額和生產性服務業從業人員，分別代表了生產性服務業投入的資本與人力；產出指標為生產性服務業增加值、勞動生產率。

2.生產性服務業融合質量評價模型

DEA交叉效率方法分為進取型交叉效率和仁慈型交叉效率。仁慈型的把所有決策單元視為盟友，在最大化自身效率的同時最大化其它單元效率；進取型正好相反，在最大化自身效率的同時最小化其它單元效率[17]。本文考察生產性服務業融合質量的決策單元效率值很大程度上來源于合作，這樣傳統DEA方法計算出的效率值可能不準確。生產性服務業與制造業融合互動會持續多年，本文要求各決策單元在最大化當年效率的同時，也要最大化其它年的效率；在最大化本地區效率的同時也要最大化其他的地區的效率，故選用仁慈型DEA進行計算。

假設有n個決策單元，每個決策單元有m種投入，s種產出。對決策單元j，記其第i種投入為xij（i=1，2，3，…，m），第r種產出為yij（r=1，2，…，s）。

首先，運用傳統DEA模型計算決策單元d的自我評價效率θd：

θd=max[SX（]uTYd[]vTXd[SX）]

s.t.

[SX（]uTYi[]vTXi[SX）]1，i=1，2，…，n

u0， v0（1）

u，v是產出與投入權值向量，記最優解是（θ*d，u*d，v*d）；對于其他決策單元j，同理可以得到最優解（θ*j，u*j，v*j）。則決策單元d的交叉效率Ed可以表示為：

Ed=[SX（]1[]n[SX）][SX（]∑[DD（]n[]j=1[DD）]uTjYd[]∑[DD（]n[]j=1[DD）]vTjXd[SX）]（2）

當決策單元d達到其效率θ*d時，則決策單元k相對于決策單元d的仁慈型DEA交叉效率為：

θdk=max[SX（]uTYk[]vTXk[SX）]

s.t.

[SX（]uTYi[]vTXi[SX）]1，i=1，2，…，n

[SX（]uTYd[]vTXd[SX）]=θ*d u0， v0

t=[SX（]1[]xTjv[SX）]， w=tv， μ=tu[JB）]（3）

故其等價的線性規劃為：

maxYTku

s.t. YTjuXTjw

XTkw=1

YTdμ-θ*dXTdw=0 μ，w0（4）endprint

則決策單元的平均仁慈型交叉效率公式為：

Ek=[SX（]1[]n[SX）]∑[DD（]n[]j=1[DD）]θjk（5）

（二）生產性服務業融合質量評價過程及結果分析

本文采用Matlab70 軟件計算中國生產性服務業融合效率，數據來源為《中國統計年鑒》（2004-2011）。經計算得出各年份生產性服務業的融合質量值（包括6個細分行業的融合質量值）見表1。

由表1可知，隨著生產性服務業的發展，生產性服務業的融合質量總體呈現遞增之勢，但具體到細分行業各有差異：以信息傳輸、計算機服務和軟件業為代表的戰略性新興生產性服務業融合質量增長速度最快，從2004年的06945增長到了2009年的09929，增長了429%；科學研究、技術服務和地質勘查業融合質量在2005-2007間年高速增長，之后開始下降，直到2011年才重拾升勢；金融業在2008年金融危機之前的融合質量增速最快，從2004年的0533增長到了2007年的1，增長了876%，但2008年后融合質量略有下降。相比而言，傳統的生產性服務業融合質量的增長都較平穩，如批發零售業2004-2011年融合質量平均增長率為2%， 交通運輸、倉儲和郵政業以及租賃與商務服務融合質量增長和變動都較平穩。

進一步，本文考察了區域生產性服務業融合質量。為了避免數據很小而導致計算誤差，剔除西藏、寧夏、海南、青海四個省份，僅測量全國27個省份的生產性服務業與制造業的融合質量，并根據所得的融合質量值大小進行排名（見表2）。

由表2可知，2011年中國省級區域的生產性服務業融合質量存在顯著差異。江蘇省的生產性服務業融合質量最高（0969），這得益于其生產性服務業勞動生產率遠高于其他省份；上海、廣東、浙江、山東、天津、北京的生產性服務業融合質量較高，屬第二集團；更多省份的生產性服務業融合效率水平處于05-06之間，這些省份制造業與服務業互動融合質量水平一般；重慶、黑龍江、遼寧、四川、山西、廣西、陜西、云南等省份的制造業與服務業互動融合則較差，生產性服務業融合質量有待提高。

四、結論

本文在闡述生產性服務業融合演化機理及現狀的基礎上，運用仁慈型的DEA交叉效率評價方法，對2004-2011年我國生產性服務業融合效率及2011年省級區域生產性服務業融合質量進行評價。研究表明：（1）2004-2011年間我國生產性服務業融合質量總體呈上升趨勢，其中以信息傳輸、計算機服務和軟件業為代表的戰略性新興生產性服務業融合質量呈強勁增長之勢，傳統的生產性服務業融合質量則較穩定，增長較慢。（2）省級區域間的生產性服務業融合質量差異較大，只有小部分省區容融合質量較好，大部分省級區域生產性服務業的融合質量低下，有待提高。

決定制造業與服務業融合質量的指標是融合效率，而不是融合度。上述結論表明，中國應該推進以信息傳輸、計算機服務和軟件業為代表的戰略性新興生產性服務業的發展，推動新一代信息技術的應用，深化制造業與服務業的融合，推進產業鏈向高端躍升。為此，政府應制定合理的產業規制政策，加快對壟斷行業的改革，以進一步推動生產性服務業的發展。

參考文獻：

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[16]涂正革，肖耿.中國的工業生產力革命[J].經濟研究，2005（3）：4-15.

[17]楊鋒，夏瓊，梁樑.同時考慮決策單元競爭與合作關系的DEA交叉效率評價方法[J].系統工程理論與實踐，2011（1）：92-98.endprint

則決策單元的平均仁慈型交叉效率公式為：

Ek=[SX（]1[]n[SX）]∑[DD（]n[]j=1[DD）]θjk（5）

（二）生產性服務業融合質量評價過程及結果分析

本文采用Matlab70 軟件計算中國生產性服務業融合效率，數據來源為《中國統計年鑒》（2004-2011）。經計算得出各年份生產性服務業的融合質量值（包括6個細分行業的融合質量值）見表1。

由表1可知，隨著生產性服務業的發展，生產性服務業的融合質量總體呈現遞增之勢，但具體到細分行業各有差異：以信息傳輸、計算機服務和軟件業為代表的戰略性新興生產性服務業融合質量增長速度最快，從2004年的06945增長到了2009年的09929，增長了429%；科學研究、技術服務和地質勘查業融合質量在2005-2007間年高速增長，之后開始下降，直到2011年才重拾升勢；金融業在2008年金融危機之前的融合質量增速最快，從2004年的0533增長到了2007年的1，增長了876%，但2008年后融合質量略有下降。相比而言，傳統的生產性服務業融合質量的增長都較平穩，如批發零售業2004-2011年融合質量平均增長率為2%， 交通運輸、倉儲和郵政業以及租賃與商務服務融合質量增長和變動都較平穩。

進一步，本文考察了區域生產性服務業融合質量。為了避免數據很小而導致計算誤差，剔除西藏、寧夏、海南、青海四個省份，僅測量全國27個省份的生產性服務業與制造業的融合質量，并根據所得的融合質量值大小進行排名（見表2）。

由表2可知，2011年中國省級區域的生產性服務業融合質量存在顯著差異。江蘇省的生產性服務業融合質量最高（0969），這得益于其生產性服務業勞動生產率遠高于其他省份；上海、廣東、浙江、山東、天津、北京的生產性服務業融合質量較高，屬第二集團；更多省份的生產性服務業融合效率水平處于05-06之間，這些省份制造業與服務業互動融合質量水平一般；重慶、黑龍江、遼寧、四川、山西、廣西、陜西、云南等省份的制造業與服務業互動融合則較差，生產性服務業融合質量有待提高。

四、結論

本文在闡述生產性服務業融合演化機理及現狀的基礎上，運用仁慈型的DEA交叉效率評價方法，對2004-2011年我國生產性服務業融合效率及2011年省級區域生產性服務業融合質量進行評價。研究表明：（1）2004-2011年間我國生產性服務業融合質量總體呈上升趨勢，其中以信息傳輸、計算機服務和軟件業為代表的戰略性新興生產性服務業融合質量呈強勁增長之勢，傳統的生產性服務業融合質量則較穩定，增長較慢。（2）省級區域間的生產性服務業融合質量差異較大，只有小部分省區容融合質量較好，大部分省級區域生產性服務業的融合質量低下，有待提高。

決定制造業與服務業融合質量的指標是融合效率，而不是融合度。上述結論表明，中國應該推進以信息傳輸、計算機服務和軟件業為代表的戰略性新興生產性服務業的發展，推動新一代信息技術的應用，深化制造業與服務業的融合，推進產業鏈向高端躍升。為此，政府應制定合理的產業規制政策，加快對壟斷行業的改革，以進一步推動生產性服務業的發展。

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[16]涂正革，肖耿.中國的工業生產力革命[J].經濟研究，2005（3）：4-15.

[17]楊鋒，夏瓊，梁樑.同時考慮決策單元競爭與合作關系的DEA交叉效率評價方法[J].系統工程理論與實踐，2011（1）：92-98.endprint

則決策單元的平均仁慈型交叉效率公式為：

Ek=[SX（]1[]n[SX）]∑[DD（]n[]j=1[DD）]θjk（5）

（二）生產性服務業融合質量評價過程及結果分析

本文采用Matlab70 軟件計算中國生產性服務業融合效率，數據來源為《中國統計年鑒》（2004-2011）。經計算得出各年份生產性服務業的融合質量值（包括6個細分行業的融合質量值）見表1。

由表1可知，隨著生產性服務業的發展，生產性服務業的融合質量總體呈現遞增之勢，但具體到細分行業各有差異：以信息傳輸、計算機服務和軟件業為代表的戰略性新興生產性服務業融合質量增長速度最快，從2004年的06945增長到了2009年的09929，增長了429%；科學研究、技術服務和地質勘查業融合質量在2005-2007間年高速增長，之后開始下降，直到2011年才重拾升勢；金融業在2008年金融危機之前的融合質量增速最快，從2004年的0533增長到了2007年的1，增長了876%，但2008年后融合質量略有下降。相比而言，傳統的生產性服務業融合質量的增長都較平穩，如批發零售業2004-2011年融合質量平均增長率為2%， 交通運輸、倉儲和郵政業以及租賃與商務服務融合質量增長和變動都較平穩。

進一步，本文考察了區域生產性服務業融合質量。為了避免數據很小而導致計算誤差，剔除西藏、寧夏、海南、青海四個省份，僅測量全國27個省份的生產性服務業與制造業的融合質量，并根據所得的融合質量值大小進行排名（見表2）。

由表2可知，2011年中國省級區域的生產性服務業融合質量存在顯著差異。江蘇省的生產性服務業融合質量最高（0969），這得益于其生產性服務業勞動生產率遠高于其他省份；上海、廣東、浙江、山東、天津、北京的生產性服務業融合質量較高，屬第二集團；更多省份的生產性服務業融合效率水平處于05-06之間，這些省份制造業與服務業互動融合質量水平一般；重慶、黑龍江、遼寧、四川、山西、廣西、陜西、云南等省份的制造業與服務業互動融合則較差，生產性服務業融合質量有待提高。

四、結論

本文在闡述生產性服務業融合演化機理及現狀的基礎上，運用仁慈型的DEA交叉效率評價方法，對2004-2011年我國生產性服務業融合效率及2011年省級區域生產性服務業融合質量進行評價。研究表明：（1）2004-2011年間我國生產性服務業融合質量總體呈上升趨勢，其中以信息傳輸、計算機服務和軟件業為代表的戰略性新興生產性服務業融合質量呈強勁增長之勢，傳統的生產性服務業融合質量則較穩定，增長較慢。（2）省級區域間的生產性服務業融合質量差異較大，只有小部分省區容融合質量較好，大部分省級區域生產性服務業的融合質量低下，有待提高。

決定制造業與服務業融合質量的指標是融合效率，而不是融合度。上述結論表明，中國應該推進以信息傳輸、計算機服務和軟件業為代表的戰略性新興生產性服務業的發展，推動新一代信息技術的應用，深化制造業與服務業的融合，推進產業鏈向高端躍升。為此，政府應制定合理的產業規制政策，加快對壟斷行業的改革，以進一步推動生產性服務業的發展。

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