中國沿海地區現代服務業技術效率的測算及其影響因素分析

梁興輝，蔡沛豐，袁裴培

（燕山大學a.經濟管理學院；b.區域經濟發展研究中心，河北 秦皇島 066000）

0 引言

隨著我國工業4.0的提出，工業化進程不斷推進，服務業特別是現代服務業對于國家和地區經濟發展的重要作用越來越顯著。由于中國沿海地區的現代服務業相對較發達，代表中國的先進水平，而且，中國沿海地區為了提升區域經濟競爭力和可持續發展能力，千方百計發展現代服務業。因此，本文將對沿海地區各省、直轄市的現代服務技術效率進行測度和對比分析，進一步對影響現代服務業技術效率的因素進行定量分析，以期尋求促進沿海地區現代服務業技術效率提升的路徑。在服務業技術效率的測度方法方面，已有的文獻[1-7]中多數都是采用隨機前沿分析方法，這主要是隨機前沿分析方法對于效率的分析具有較好地適用性和靈活性，因此本文選用該研究方法。

1 概念界定、模型簡介及數據來源

1.1 現代服務業的概念界定

對于現代服務業的范圍，我國學者的界定不盡相同。本文根據2005年8月北京市統計局對現代服務業統計范圍的分析，依據《中國統計年鑒》中產業及行業的劃分，將交通運輸、倉儲和郵政業、批發零售業、住宿餐飲業劃入傳統服務業，將信息傳輸計算機服務和軟件業、金融業、房地產業、科學研究、居民服務、租賃、教育、衛生及福利保障、文化體育、水利環境和公共設施、公共管理這11個行業統一規劃為現代服務業，將其視為一個整體來進行研究。

1.2 隨機前沿超越對數生產函數

超越對數生產函數表現靈活，變化形式多樣，在某些具體約束條件下可以產生出多種形式的函數模型。由于其比道格拉斯生產函數更精確，因此本文將超越對數函數形式設定為基礎模型，對其進行多項約束條件的假設檢驗來選取最合適的生產函數形式。當投入要素只有資本、勞動和技術，且技術進步用時間趨勢項t表示，超越對數生產函數表達式為：

下標中i代表省市；t代表年份；Yit表示第t個省市第t年的現代服務業增加值(萬元)，Kit（萬元）和Lit（萬人）分別是第i個省市第t年資本存量和全部從業人員，t表示的時間變量，本文以時間變量來表示技術的進步效應，式中的所有的β是待估計的參數。νit是服從正態分布的隨機誤差項，反映在生產單位控制之外的隨機因素或統計白噪聲的影響，服從正態分布N(0，σv2)；uit表示技術無效率的隨機變量，反映生產單元的實際產出與前沿產出的差距，uit是隨時間變化的函數，在實際中uit的分布形式選擇可以是任意的，為研究需要，假設其獨立服從N(mit，)截尾正態分布且受到其他外部的影響。

按照Bettese[8]和Colli[9]在1992年設定的隨機前沿模型，一般假定：

其中，ui服從非負斷尾正態分布，η是待估計的參數，為技術效率指數的變化率,表示生產的無效率的隨時間的變化程度。該參數值為正值時，表示經濟單元的無效率將隨著時間的推移而加速下降，反之為負時，表示技術無效率將隨著時間的推移而加速上升。第i個省域在第t年的技術效率定義為：

上式中f(Xit，t)的表示的是產出的期望值，通過對上式兩邊同時取對數，根據超越對數生產函數方程（1）可知其表達式如下所示：

1.3 數據來源及處理

選取遼寧、河北、北京、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東等沿海地區2008—2014年現代服務業相關指標的統計面板數據。數據來源于2009—2015年《中國統計年鑒》、《中國固定資產投資年鑒》、《中國勞動與就業統計年鑒》及各省市的年鑒。選取實際資本存量和勞動力為主要要素投入，將現代服務業的實際增加值作為產出，具體指標和數據作以下處理：

（1）現代服務業產出。由于現代服務業各行業的產出值難以獲得，本文以各省市第三產業增加值減去傳統服務業增加值作為度量現代服務業的產出指標。為消除價格影響因素，以2008年為基期，對各省市現代服務業產出按照各省的價格指數作近似調整，單位為萬元。

（2）資本投入。資本存量用各省市現代服務業固定資產投資模擬得到。首先對固定資產投資額按照所在省或直轄市的固定資產投資價格指數平滑得到實際的固定資產投資額；然后按照李郇等（2005）[10]的做法，以2008年為基期，為2008年i省或直轄市的現代服務業資產存量，為2008年i省（含直轄市）的現代服務業固定資產投資額，gi是2008—2014年i省（含直轄市）人均GDP的年均增長率，δ取Hall和Jones（1999）模擬世界127個國家資本存量時采用的6%的折舊率；最后采用K(t)=K(t-1)+I(t)-δK(t-1)模擬2008—2014年所有年份各省（含直轄市）現代服務業的資本存量，單位為萬元。

（3）勞動力投入。采用統計年鑒上現代服務業所包含的11個分類行業的就業人數進行加總得到，單位為萬人。

2 最優生產函數模型的選取

2.1 參數估計結果及假設檢驗

本文采用Frontier4.1軟件對式（1）模型進行估計，估計結果見下頁表1中的模型1。針對表1中的模型1，需要進行一系列的假設檢驗，相關假設檢驗如下：

為選擇最適宜的函數形式，本文使用了廣義似然比檢驗，其統計量計算公式為：LR=-2{l n [L(H0)]-ln[L(H1)]}其中L(H0)和L(H1)分別是零假設和備擇假設的似然函數值。檢驗統計量LR服從卡方分布，自由度為受約束變量的數目。具體而言，本文主要進行了超越對數生產函數適用性檢驗、投入的生產要素是否呈中性的檢驗，即資本與勞動力是否存在替代作用、技術是否呈中性、隨機前沿生產模型的適用性檢驗等4種假設檢驗，最終確定模型4為最佳生產函數形式，四種假設檢驗的結果見下頁表2所示。

第一，超越對數生產函數適用性檢驗。超越對數生產函數因其靈活性得到廣泛的研究，但具體適用什么形式的生產函數應該根據研究的需要來調整，因此對超越對數生產函數的適用性作假設檢驗是非常有必要的，于是構造零假設H0：βKK=βLL=βTT=0（模型2）以檢驗其適用性，檢驗結果如表2所示，統計量在顯著性水平為1%的情況下接受了零假設，說明超越對數生產函數在本文研究中并不適用，而且LR=-0.028，因此本文選擇對模型進行優化，選取模型2作為下一個備擇假設。

表1 隨機前沿生產函數模型的估計結果

表2 假設檢驗結果

第二，科布-道格拉斯生產函數的技術結構是線性齊次形式的，表達式中并沒有要素的交互項。因此，本文構造零假設H0：βKK=βKL=βLL=βTT=0（模型3）來判斷生產要素之間是否具有替代效應（或生產要素是否中性）。檢驗結果顯示統計量在顯著性水平為1%的情況下接受了零假設，也就是說生產要素（K、L）之間不存在替代效應，生產函數（模型3）為較適宜的生產函數形式，本文對模型3進行下一步的技術是否呈中性性檢驗，以模型3為備擇假設。

第三，基于模型3的技術是否呈中性檢驗。為此，構造零假設 H0：βKK=βLL=βTT=βKT=βLT=βKL=0（模型4）。檢驗技術是否呈中性，即技術是否作為一個生產要素，不存在技術與其他生產要素的交叉項。檢驗結果如表2所示，統計量在顯著性水平為1%的情況下接受零假設，即技術是呈中性的，以模型4作為下一個假設檢驗的備擇假設。

第四，隨機前沿生產模型的適用性檢驗。傳統研究一般都使用平均生產函數（要素的產出彈性為平均值）來衡量經濟單元生產率水平的高低，而忽略技術非效率因素uit對生產的影響。如果不考慮技術非效率因素，模型中沒有隨機前沿參數，那么前沿模型就變成了平均生產函數模型，模型的估計也就變成了最小二乘估計。因此，構造零假設H0：γ=μ=η=0以檢驗技術非效率的存在與否。根據表2的結果，統計量在顯著性水平為1%的情況下拒絕了零假設，技術非效率是存在的，說明模型4適合用隨機前沿模型。

2.2 最優生產函數模型相關參數分析

根據表1中的模型4的系數可知，資本的系數為-0.1494，說明沿海地區現代服務業中資本積累對產出具有負向的影響，但系數的t檢驗統計量顯示資本對產出的影響是不顯著的，因此資本對沿海地區現代服務業的促進作用并不明顯，資本存在冗余情況。

勞動力的系數為0.975，t檢驗顯示系數在1%顯著性水平下顯著，說明勞動力投入對現代服務業的貢獻較大、推動力較強，也表明沿海現代服務業具有較大的就業吸引潛力和人才需求量。

時間變量的系數為0.0269，t檢驗統計量在10%的顯著性水平下顯著，說明技術進步對現代服務業技術效率具有明顯的正向作用。這主要是因為勞動者工作能力與素質會隨著時間的推移而逐步提高，技術的進步會帶來技術效率的提升。

σ2值為0.06，說明隨機擾動項的波動幅度較小。參數γ表示的是復合擾動項中技術無效率項所占的比例大小，其取值范圍在0～1之間。回歸所得γ值為0.9999，說明隨機擾動項幾乎完全是受技術無效率的影響造成的。參數η反映的是技術無效率隨時間的變化而變化的幅度和方向，η值為0.1075，且在10%的顯著性水平下顯著。這表明無效率因素對沿海地區現代服務業的影響將隨著時間的推移而逐漸減小，即我國沿海開放省或直轄市現代服務業技術效率正呈現逐步緩慢上升的勢頭。

3 沿海地區現代服務業技術效率值分析

3.1 技術效率的空間地域特點分析

通過Frontier4.1運行測算得出沿海各省、直轄市現代服務業的技術效率值如下頁表3所示。由表3可知：（1）中國沿海地區現代服務業整體上呈現南高北低的地域分布特點。技術效率在地域分布上差異明顯，東北沿海地區如遼寧、河北現代服務業的技術效率相對偏低；北京、天津、山東等東部沿海地區相對較高，多數年份位于0.6～0.8之間；中部沿海地區技術效率最高，絕大多數年份都處在0.8～1之間，東南沿海地區，福建的技術效率逐年上升，近幾年的技術效率快速上漲，到2014年約為0.96；至于廣東，現代服務業技術效率一直較高，2008—2014年技術效率維持在穩定的高水平狀態；（2）中心地帶對周圍的技術擴散呈南強北弱的特點。在長三角地區，江浙與上海的差距越來越小，甚至超過上海。處于長三角與珠三角之間的福建的增長速度越來越快。而在京津冀及遼寧地區，京、津對周邊區域一直保持著技術效率的領先優勢。

表3 各省、直轄市技術效率分布表

為更好地反映各省市現代服務業技術效率情況，作出圖1沿海各省、直轄市技術效率分布圖（2008—2014年）。

圖1 沿海各省、直轄市技術效率分布圖（2008—2014年）

圖1顯示出各省（含直轄市）技術效率不同程度、不同方向的增長。其中增長速度最快的是福建，其次是天津。北京、浙江、廣東等地區技術效率維持在較高水平，且波動幅度不大。遼寧、河北兩地的技術效率雖逐漸上漲，但上漲速度非常緩慢，在研究的時間段其技術效率值一直低于0.6。山東、江蘇兩省的技術效率出現先增長后下降然后再上升的情況，2008—2012年，技術效率逐年上漲，2013年技術效率下降后到2014年實現反彈。上海最為特殊，技術效率不穩定，2009—2012年技術效率出現緩慢增長，而2012—2014年出現快速下降的現象，雖然整體水平依然保持在較高的水平線上，但到2014年時已經低于天津、江蘇、浙江、福建、廣東，這說明上海的現代服務業出現發展的瓶頸，限制了技術效率的提升，導致技術效率出現下滑。

3.2 技術效率區域差異分析

為了反映區域內省、直轄市之間技術效率的波動及差異情況，本文以標準差來反映地區技術效率斂散性，標準差越大，表示的是各省、直轄市技術效率與平均水平的差距越大，即區域技術效率出現兩極分化的情況，地區技術效率表現出明顯的不平衡性和發散性。相反，如果標準差越小，表示的是各省市的技術效率向平均技術效率靠攏、收斂，說明地區內部各省、市之間的現代服務業技術效率的差距逐步下降。

根據標準差的公式計算得出中國沿海地區各省、直轄市2008—2014年技術效率的標準差如表4所示。標準差除個別年份（2013年）外整體上的趨勢是逐漸減小的，說明沿海地區之間現代服務業的技術效率的差距在逐年下降，即各省市現代服務業技術效率凸顯出向平均水平靠攏、收斂的跡象，沿海地區內部各省、市現代服務業技術效率的差距在逐步縮小。

表4 沿海地區技術效率標準差值

3.3 技術效率的變化分析

技術效率年均增長率反映的是技術效率平均變化情況。經計算，沿海地區各省、直轄市現代服務業技術效率的年均增長率如表5所示。由表5可知：福建與天津技術效率的平均增長率最高；河北、山東、江蘇、遼寧技術效率變化相對較高；廣東、浙江、北京三地技術效率的平均變化率最低；而上海的年均增長率小于0，說明2014年技術效率低于2008年，上海的技術效率在研究區間的端點（2014年）出現下滑的情況。可以發現經濟相對越發達的地區，其技術效率的年均增長率越低，這說明經濟發達的地區其現代服務業技術效率的增長幅度不大，技術效率維持在相對穩定的狀態。

表5 沿海各省市現代服務業技術效率的年均增長率

4 基于SFA一步法的技術效率影響因素分析

通過前文分析，在得出最優生產函數模型的前提下，進一步分析技術效率的影響因素。本文主要考察研究影響技術非效率的因素包括市場化（Market）、外商投資（FDI）、勞動力素質（Employee）、城市化（Urbanization）等。

市場化水平對服務業發展的影響較復雜。谷彬（2008）[11]對轉型背景下中國服務業的效率演進進行系統性研究后，發現市場化改革對服務業技術效率具有顯著的促進作用，而樊玉然（2010）[12]研究發現市場化水平超過一臨界值時,二者才呈現出正相關關系。市場化對產業結構轉變具有較大的影響，同時對于行業內競爭具有刺激作用，對壟斷行業具有較大的沖擊作用，從某種程度上而言會促進服務業的增長。市場化程度的加深對服務業而言就是要拓寬市場，降低市場進出的標準，引入行業競爭的制度，倡導公平競爭與資源自由流動，從而提高經濟效率。為了得到一個具有代表性的指標，本文選取各地區全社會固定資產投資中非國有經濟投資的份額、進出口額占GDP的比重和實際利用外資占GDP的比重三個指標，采用熵值法將三個分項指標合成一個綜合指數作為衡量各地區市場化程度的代理變量，并用M表示。市場化水平一方面表示的是非國有化，另一方面說明的是地區開發水平的情況。

外商投資對我國許多行業都有較大的影響，外商投資導致市場資本結構豐富，涉外業務往來越多。除此之外，外商擁有先進的技術設備和服務理念，這對我國現代服務業的發展具有深遠的影響。我國不同地域的資源和要素等都會有所差距，不同地區的外商投資份額有所不同。為了克服自然屬性保證選取指標具有可比性與合理性，本文以外商投資占全社會固定資產投資的比例來衡量區域外商投資強度，用F來表示。

勞動力素質對于現代服務業內部的生產性服務業、技術型服務業如金融業、銀行業、信息服務業而言具有非常大的影響，許多服務型的崗位對于專業技術具有較高要求。本文用科學研究、技術服務人數占各省（含直轄市）勞動就業人數的比例來反映地區勞動力素質水平，以E來表示。

城市化水平不斷提高，大量的農村人口從農村遷移到城市，導致城市規模擴大、交易數量增加、服務效率提高，也促使服務業水平不斷提高。城市化為服務業的快速發展提供了非常重要的需求基礎和有價值的聚集環境，大力推進了服務業中新行業的形成以及傳統服務業的發展。因此，本文重點考察城市化對服務業技術效率的影響情況，以城鎮人口占全省（含直轄市）總人口的比重來反映城市化水平，以城市化（Urbanization）的首字母U來表示。

在最優生產函數模型（表1中模型4）的基礎上分別逐步加入上述的影響技術效率的因素，通過Frontier4.1進行面板數據的回歸擬合，得到相關系數如表6所示。可以發現，四個模型的LR值都在1%的顯著性水平下顯著，說明技術非效率的存在；且γ值相對較大，接近1，說明隨機前沿模型中復合隨機擾動項主要來自于技術非效率項，隨機誤差項影響較小。

表6 技術無效率估計系數表

由表6可知：

（1）市場化水平對服務業技術效率的提升作用并不顯著。市場化系數值為-0.3184，大小僅次于城市化系數，但是其系數的t檢驗統計量并不顯著，說明市場化水平對中國沿海地區現代服務業的技術效率的影響并不明顯。樊玉然（2010）[12]研究發現市場化水平超過一臨界值時,二者才呈現出正相關關系。這就說明我國沿海地區市場化水平對技術效率的促進作用還未顯現出來。因此，應該加深市場化程度，挖掘市場化潛力，盡快超過其臨界，將市場化對服務業的推動作用發揮出來。

（2）外商投資具有較顯著的正向影響。外商投資強度的回歸系數值為-0.0945，t檢驗統計量在10%的顯著性水平下顯著，說明外商投資占比對現代服務業的技術效率具有較顯著的正向影響，但其影響較弱。這主要是一方面我國經濟快速發展，現代服務業的資本投資不再匱乏；另一方面，外商投資的領域多為工業、制造業等第二產業，第三產業投資相對較少，外商投資于現代服務業的資本份額相對其他行業就更低。因此，各省、直轄市在合理引進外資的前提下，加大對現代服務業的投資份額，將會促進其現代服務業的發展和效率的提升。

（3）勞動力素質具有顯著的正向影響。其對現代服務業的影響系數為-0.1099，即勞動力素質技術水平每提高一個百分點，現代服務業增加值上漲近0.11個百分點，且系數的t檢驗統計量在1%的顯著性水平下顯著，這說明勞動力素質對現代服務業具有顯著的正向影響。因此，現代服務業的發展不能再單純地依賴要素投入，應該從勞動密集型到資本密集型的轉變中逐步轉到高素質人才密集型的軌道上來。金融業、保險業等領域對于高素質人才的需求量較大，提高勞動者素質，應將引進與培養并舉。

（4）城市化水平對現代服務業的影響極為顯著。城市化指標的回歸系數為-0.8535，t檢驗統計量在1%的顯著性水平下顯著。就本文所研究的四個指標而言，城市化對現代服務業技術效率的提升作用是最大的，城市化水平的不斷提高有利于現代服務業的發展。服務業的發展是以一定的人口密度為前提基礎的，城市是現代服務業發展的主要空間載體。對于沿海地區中城市化水平較低的省市，如河北等應該大力推進城市化建設，進一步提高城市人口密度和規模效應，擴大對現代服務業的需求。各級政府應該加強城市建設、改善醫療服務、完善社會各種保障制度，從多方面提高城市化水平和質量。

5 結論

（1）中國沿海地區現代服務業的技術效率呈現南高北低的地域結構特點。北方沿海地區如遼寧、河北現代服務業的技術效率偏低，一直低于0.6；北京、天津、山東等東部沿海省、直轄市技術效率多數年份位于0.6～0.8之間。中部沿海地區江蘇、上海、浙江技術效率較高，絕大多數年份都在0.8～1之間。東南沿海地區，福建的技術效率逐年上升，近幾年的技術效率快速上漲，到2014年約為0.96；至于廣東，現代服務業技術效率一直居高不下，相對維持在穩定的高水平狀態，2008—2014年，其技術效率在0.85～0.98之間徘徊。

（2）沿海地區各省、直轄市之間現代服務業的技術效率差距的整體趨勢是逐漸減小。各省、直轄市技術效率的標準差從2008年的0.1976逐年下降到2013年的0.1448，到2014年漲到0.1567，漲幅微弱。

（3）沿海地區技術效率的年均增長率差別較大，經濟相對發達的地區，技術效率年均增長率較小，核心地帶增長乏力。如北京（0.49%）、上海（-2.2%）、廣東（1.34%）的現代服務業年均技術效率增長率甚至低于遼寧（1.8%）、河北（2.18%）等地。

（4）市場化對現代服務業的影響系數雖然較大，但是影響并不顯著；外商投資強度對現代服務業的影響較為顯著，但其影響較弱；勞動力素質對現代服務業技術效率的提升作用并不強；對現代服務業具有較強影響的是城市化水平，其對技術效率的提升作用極為顯著。