驅動要素視角下我國生產性服務業發展研究

□ 劉英杰

一、引言

生產性服務業是經濟增長和提高就業的重要推動力量，其產業融合度較高、涉及面較廣，與農業、工業等產業具有緊密聯系。同時，由于生產性服務業是信息、知識、技術密集型產業，對技術進步、技術創新和其他產業發展起著重要推動作用。實際上，生產性服務業對制造業的有益影響在學術界已達成共識。因此，加快生產性服務業發展，能夠優化和升級制造業，加速我國工業化進程，加快我國由制造業大國向制造業強國前進的步伐。生產性服務業還能降低勞動力、土地等要素成本，提高資源配置效率，對其支撐產業的發展具有重要影響。然而，我國生產性服務業仍然存在國際競爭力弱、產業融合度低、產業帶動作用較弱等諸多問題。因此，提振生產性服務業發展是經濟增長的關鍵。在估算我國2005—2016年生產性服務業全要素生產率變動的基礎上，本文從要素貢獻角度分析生產性服務業增長的動力，并提出政策建議。

二、文獻綜述

關于生產性服務業驅動要素的研究，學術界主要集中在生產性服務業全要素生產率的研究和生產性服務業影響因素研究兩方面。

1.關于生產性服務業全要素生產率的研究

在生產性服務業全要素生產率方面，通過比較中國和印度的全要素生產率增長狀況，Alejandro Nin Pratt等[1]（2008）發現中國全要素增長的主要驅動因素是技術效率水平的提高，而技術變革也起到一定的促進作用。王美霞等[2]（2013）通過分析我國1995—2009年全國和省會城市生產性服務業全要素生產率水平，得出省會城市全要素生產率水平較高；從地區來看，中西部和東部全要素生產率存在一定差距，但差距呈現逐年縮小的趨勢。在生產性服務業對經濟發展影響方面，李平[3]（2017）通過研究得出，生產性服務業技術水平的不斷提高顯著促進了我國經濟的發展。在生產性服務業全要素生產率影響因素方面，李平（2016）[4]通過梳理全要素生產率的計算方式，認為提升全要素生產率的關鍵因素是產業結構轉換、技術進步和技術效率。

2.關于生產性服務業影響因素研究

劉純彬、楊仁發[5]（2013）從地區和行業角度分析了影響我國生產性服務業的發展因素，得出工業化程度和服務效率的提高能夠顯著促進我國生產性服務業的發展，而產業融合對生產性服務業發展的促進作用有待加強。杜德瑞、王喆等[6]（2014）通過分析不同地區工業化程度的不同及各不同地區生產性服務業的影響因素，認為生產性服務業發展水平受工業化水平、人力資本、城鎮化率、投資等因素影響較為顯著。

綜合以上文獻研究成果可知，生產性服務業的研究已受到國內外學者的廣泛關注，但目前缺乏對生產性服務業各細分行業驅動要素的實證研究。本文在測算生產性服務業全要素生產率的基礎上，兼顧行業異質性，全面分析生產性服務業增長的動力源泉，使研究結論更具現實意義。

三、實證研究設計

1.生產性服務業全要素生產率測算

關于生產性服務業全要素生產率的測算方式較多，本文采用DEA-Malmquist生產率指數進行測算。由于西藏、河北、甘肅、陜西、江西、四川、黑龍江、云南8個省份服務業大類行業增加值數據缺失，將這8個省份剔除，并利用Deap2.1軟件測算我國2005—2016年23個省份生產性服務業的全要素生產率。

本文通過生產性服務業的產值、勞動力數量和資本數量等相關數據計算全要素生產率，數據來自《中國統計年鑒》。

（1）生產性服務業產值。本文采用生產性服務業增加值進行測算，單位為萬元。

（2）勞動力。本文采用張志彬等（2013）[7]的方法，采用城鎮就業人員數量進行測算，單位為萬人。

（3）資本數量。本文根據永續盤存法估算資本存量估算。具體公式如下：

其中，Kt、Kt-1表示各省生產性服務業在t-1年、t年的資本存量， It表示各省份在t年的固定資產投資額。

2.我國生產性服務業的全要素生產率變化結果

由表1可知，我國生產性服務業全要素生產率整體呈現增長趨勢，2008—2016年年均增長5.36%。具體來看，技術效率平均增長4.06%，技術進步平均增長1.30%。技術效率反映最小投入獲取最大產出的能力；技術進步主要指技術擴散、技術創新和技術轉移。通過上述分析，可以看出得益于我國生產性服務業行業規模的持續擴大和資源配置效率水平的不斷提高，我國生產性服務業產業集群效應日益形成。此外，生產性服務業對大數據、人工智能等技術的學習和使用能力不斷提高。其內部與此密切相關的軟件和信息服務、科學研究和技術服務、交通運輸、金融、租賃和商務服務等迅猛發展。從技術效率指數分解結果來看，2008—2016年，純技術效率平均增長率為3.84%，規模效率平均增長率為0.22%。可見，我國生產性服務業越來越重視技術效率的改善。

表1 2008—2016年我國23個省份生產性服務業全要素生產率測算結果

3.我國生產性服務業細分行業驅動要素分析

本文將通過生產性服務業細分行業來考察資本、勞動力及創新對我國生產性服務業增長的貢獻。參照楊晨、原小能（2019）[8]的研究，本文將生產性服務業分為五大類，分別為“交通運輸倉儲和郵電業”“信息傳輸、軟件和信息技術服務業”“金融業”“租賃和商務服務業”“科學研究、技術服務和地質勘查業”，這也是國內相關研究的主流做法。

勞動、資本和產出指標的界定，仍采取上文所述方法。創新驅動是生產性服務業發展的重要推動力，研發投入較少是影響創新發展的主要因素。因此，本文用R&D經費支出來衡量創新驅動。

結合上文數據和分析，本部分仍采用2008—2016年的數據建立多元線性回歸模型。同時，對上述勞動力、資本和創新進行實證檢驗。構建模型如下：

其中， Yi代表“交通運輸倉儲和郵電業” “信息傳輸、軟件和信息技術服務業” “金融業” “租賃和商務服務業” “科學研究、技術服務和地質勘查業”的產值。X1t、X2t、X3t分別代表各行業資本存量、城鎮單位就業人員人數、R&D經費支出，μit為隨機擾動項。

本文先將所有數據進行對數化處理，以避免異方差的出現。然后利用EVIEWS軟件將因變量對各自變量進行線性回歸分析，并得出如下回歸結果：

交通運輸倉儲和郵電業：

信息傳輸、軟件和信息技術服務業：

租賃和商務服務業：

科學研究、技術服務和地質勘查業：

從各細分行業來看，在交通運輸倉儲和郵電業，資本對其貢獻較為顯著，是其發展的主要動力源泉，勞動力對該行業的促進作用不明顯，創新對該行業的影響力有待進一步提高；在信息傳輸、軟件和信息技術服務業，資本對該行業的促進作用較明顯，勞動力和創新對該行業的推動作用有限；在金融業，資本和創新對該行業的驅動促進影響明顯，同時勞動力對該行業增長推動性較為明顯；在租賃和商務服務業，資本和創新驅動要素對其影響較大，其中資本是其增長的主要動力，勞動力的貢獻相對疲弱；在科學研究、技術服務和地質勘查業，勞動力對該行業的拉動能力有所提振，資本是行業增長的主要源泉，創新對該行業的推動作用顯著。

綜上所述，資本對生產性服務業各行業的驅動作用明顯，同時創新因素對各行業的影響力也不斷提高，說明生產性服務業各行業越來越重視技術的研發創新，同時對技術的應用能力也越來越高。

四、結論與啟示

1.結論

從整體來看，我國生產性服務業全要素生產率呈增長趨勢，全要素生產率增長主要由技術效率提升推動。主要原因在于，生產性服務業對大數據、人工智能等技術的學習和使用能力不斷提高。生產性服務業內部與此密切相關的軟件和信息服務、科學研究和技術服務、交通運輸、金融、租賃和商務服務等迅猛發展。此外，生產性服務業越來越重視技術效率水平的提高。從生產性服務業各細分行業來看，資本驅動作用明顯，同時創新因素對各行業的影響力也不斷提高。

2.啟示

一是要堅持生產性服務業技術創新。企業在創新中居于首要地位，因此不斷強化其技術創新能力，推動技術進步水平的持續升級，進而促進創新能力提升。同時，強化政府職能與服務水平，為企業創新提供良好條件。

二是要提升生產性服務業的效率。轉變發展觀念，以實現最小投入、最大產出，提高生產性服務業各行業生產的規模化水平。同時，以技術革新推動其效率水平的提高，提高資源配置效率。

三是要釋放政策紅利，降低要素成本。資本對生產性服務業影響明顯，政府應鼓勵相關企業通過直接融資方式降低成本，并對其實施政策優惠。

四是要提高勞動力要素質量。勞動力是生產性服務業最基礎的要素，但這一要素對生產性服務業影響作用不明顯，主要與我國當前勞動力水平較低有較大關系。因此，相關企業應加強與職業院校合作，實施員工技能培訓，實現學歷教育和職業教育相結合?！?/p>