杜宇瑋

（1.復(fù)旦大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，上海 200433；2.江蘇省社會(huì)科學(xué)院 區(qū)域現(xiàn)代化研究院，南京 210004）

0 引言

脫胎于工業(yè)和制造業(yè)母體的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，因其具有知識(shí)密集性、強(qiáng)創(chuàng)新性、高增值性、高關(guān)聯(lián)性等特征，從而成為推動(dòng)和支撐工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要力量。現(xiàn)有實(shí)證研究主要運(yùn)用基于宏觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的計(jì)量回歸分析法[1-5]，或者基于投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)分析法[6]，驗(yàn)證了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與工業(yè)或制造業(yè)之間具有顯著的相互推動(dòng)作用。然而，鮮有從效率角度考察生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的推動(dòng)作用及其動(dòng)態(tài)演變，因此無(wú)法判斷生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平是否與本地工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)需求相匹配，從而無(wú)法很好地體現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與工業(yè)是否實(shí)現(xiàn)了協(xié)調(diào)發(fā)展。為了彌補(bǔ)這個(gè)不足，本文嘗試對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)中國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率進(jìn)行測(cè)度和分解，以揭示在中國(guó)各省份及不同經(jīng)濟(jì)區(qū)的工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的要素投入功能發(fā)揮程度如何，以及如何促使其發(fā)揮更大的作用。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 測(cè)度方法

1.1.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）

DEA（Data Envelopment Analysis）是一種以相對(duì)效率為基礎(chǔ)，以線性規(guī)劃和凸分析為工具，用于多投入、多產(chǎn)出系統(tǒng)中有效性或效率評(píng)價(jià)的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析方法。該方法的基本原理是根據(jù)各個(gè)部門或單位（決策單元，DMU）與有效生產(chǎn)前沿面的距離，得到各個(gè)DMU的綜合技術(shù)效率值，從而來(lái)確定其是否為DEA有效。若某個(gè)DMU的效率值為1，則為DEA有效，意味著對(duì)該DMU而言所有生產(chǎn)要素投入均達(dá)到了最優(yōu)組合，資源得以充分配置和利用，能得到最大產(chǎn)出；若效率值小于1，則為DEA無(wú)效，說(shuō)明該DMU的投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)還不夠合理，技術(shù)效率尚未達(dá)到100%，因此需要調(diào)整投入結(jié)構(gòu)或產(chǎn)出結(jié)構(gòu)。規(guī)模報(bào)酬可變條件下的BCC-DEA模型進(jìn)一步將綜合效率（TE）分解為純技術(shù)效率（PTE）與規(guī)模效率（SE）。其中，純技術(shù)效率是與產(chǎn)業(yè)部門的技術(shù)、管理等因素相關(guān)的效率，體現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)機(jī)制效率；規(guī)模效率則表示一個(gè)產(chǎn)業(yè)部門的規(guī)模經(jīng)濟(jì)發(fā)揮程度，體現(xiàn)為由要素投入規(guī)模決定的效率。DEA方法的優(yōu)點(diǎn)是，不需要任何權(quán)重假設(shè)、生產(chǎn)函數(shù)以及參數(shù)分布的形式，僅具備一組投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)便可求得效率，且不受不同量綱的影響。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與工業(yè)作為產(chǎn)業(yè)鏈的不同環(huán)節(jié)，可視為一個(gè)投入產(chǎn)出系統(tǒng)，然其相互關(guān)聯(lián)機(jī)制較為復(fù)雜，導(dǎo)致很難確定其具體函數(shù)關(guān)系。DEA方法正好可以滿足測(cè)度生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)作用效率的需求。

1.1.2 Malmquist指數(shù)方法

BCC-DEA方法主要是利用同一時(shí)期內(nèi)橫截面數(shù)據(jù)對(duì)決策單元效率進(jìn)行橫向比較評(píng)價(jià)，一旦加入時(shí)間因素時(shí)，就會(huì)造成各時(shí)期的生產(chǎn)前沿面不同，從而導(dǎo)致各時(shí)期缺乏縱向比較的基準(zhǔn)[7]。而基于DEA方法的Malmquist指數(shù)方法，可以用于處理面板數(shù)據(jù)的效率評(píng)價(jià)，其主要是利用距離函數(shù)的比例來(lái)計(jì)算投入產(chǎn)出效率，可以用來(lái)考察兩個(gè)時(shí)期生產(chǎn)率或效率的相對(duì)變化及其原因。假設(shè)t和t+1兩個(gè)時(shí)期的投入產(chǎn)出向量分別為為決策單元i以t時(shí)期技術(shù)為參照的距離函數(shù)，那么以t時(shí)期和t+1時(shí)期技術(shù)為參照的Malmquist指數(shù)分別為[8]：

由此可得到不變規(guī)模報(bào)酬下t時(shí)期到t+1時(shí)期效率變動(dòng)的Malmquist指數(shù)（TFPch）為：

其中，effch表示技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)，techch表示技術(shù)變動(dòng)指數(shù)。若放松固定規(guī)模報(bào)酬（CRS）假設(shè)，即考慮可變規(guī)模報(bào)酬（VRS），則effch可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)（pech）和規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)（sech），于是式（2）可變?yōu)椋?/p>

若TFPch＞1，表明綜合效率水平在提升；若TFPch＜1，則綜合效率水平在下降；若TFPch=1，則綜合效率水平保持不變。若techch＞1，表示產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步或創(chuàng)新，生產(chǎn)前沿面外移，反之則為技術(shù)衰退。若effch＞1，表示技術(shù)效率在提高，到生產(chǎn)前沿面的距離在縮??；若 pech＞1，表示產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)機(jī)制方面的純技術(shù)效率在提升；若sech＞1，表示要素投入規(guī)模效率在提升。而當(dāng)這些指數(shù)小于1，就說(shuō)明其抑制了綜合效率水平的提高。Malmquist指數(shù)方法的優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)為，不需要具備相關(guān)價(jià)格信息以及利潤(rùn)最大化和成本最小化條件，就可利用多個(gè)投入與產(chǎn)出變量進(jìn)行效率的動(dòng)態(tài)分析，而且可以將效率變化的原因分解為技術(shù)變化和技術(shù)效率變化，后者又可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化，故而能分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)效率動(dòng)態(tài)的驅(qū)動(dòng)因素及其貢獻(xiàn)程度。因此，運(yùn)用DEA和Malmquist指數(shù)方法，可以求出相同類型決策單元（如省份）的相對(duì)效率及其動(dòng)態(tài)，從而為客觀評(píng)判生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率提供了可靠的工具。

1.2 測(cè)度指標(biāo)

根據(jù)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的內(nèi)涵，借鑒了現(xiàn)有研究的指標(biāo)設(shè)計(jì)，同時(shí)考慮模型適用性、指標(biāo)可操作性以及數(shù)據(jù)可獲得性，構(gòu)建了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率測(cè)度指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）。

1.3 樣本數(shù)據(jù)

本文以2007—2016年中國(guó)大陸30個(gè)省、市和自治區(qū)（西藏除外）作為研究樣本，樣本數(shù)量符合DEA方法的要求，即決策單元數(shù)至少應(yīng)是投入與產(chǎn)出指標(biāo)總數(shù)的兩倍。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值數(shù)據(jù)來(lái)自各年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)數(shù)據(jù)則主要來(lái)自各年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技年鑒》以及《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》?？紤]到通脹因素，除R&D強(qiáng)度之外，其他指標(biāo)均折算成以2005年為基期的實(shí)際值。具體用第三產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)折算出各年不變價(jià)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值，用生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)（PPI）折算出各年不變價(jià)的工業(yè)利潤(rùn)總額和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入。

表1 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率測(cè)度指標(biāo)體系

2 實(shí)證分析

2.1 推動(dòng)效率測(cè)度及其結(jié)構(gòu)：基于BCC-DEA方法

2.1.1 推動(dòng)效率的全國(guó)總體特征

以中國(guó)大陸30個(gè)省份為決策單元，利用DEAP 2.1軟件運(yùn)行投入導(dǎo)向型BCC-DEA模型，可以測(cè)算出生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的作用效率。對(duì)全國(guó)總體來(lái)說(shuō)，2007—2016年間生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的綜合效率平均值僅為0.774，說(shuō)明還有22.6%的提升空間；最高也只有0.812，推動(dòng)效率還不夠高。從效率分解來(lái)看，純技術(shù)效率均值為0.839，規(guī)模效率為0.924，說(shuō)明純技術(shù)效率即產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)機(jī)制效率的相對(duì)較低，是制約生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)中國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)推動(dòng)作用發(fā)揮的主要因素。從這十年間的演變趨勢(shì)來(lái)看（如圖1所示），綜合效率曲線形狀與純技術(shù)效率曲線形狀較為相似，而與規(guī)模效率曲線則不太一致，也恰恰說(shuō)明純技術(shù)效率對(duì)綜合推動(dòng)效率的制約作用要強(qiáng)于規(guī)模效率。

圖1生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動(dòng)中國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率演變

2.1.2 推動(dòng)效率的省區(qū)差異

結(jié)果顯示，同一時(shí)期全國(guó)不同省份之間生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率具有很大的差異，DEA有效省份比重基本上處于20%～30%之間，多數(shù)省份的效率都處于DEA無(wú)效狀態(tài)，結(jié)果導(dǎo)致了長(zhǎng)期以來(lái)全國(guó)層面的低效率狀態(tài)。DEA有效省份比重最高的年份是2007年，也僅為33.3%。從2007—2016年平均來(lái)看，唯獨(dú)江蘇達(dá)到DEA相對(duì)有效（如表2所示），說(shuō)明江蘇省的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與工業(yè)之間的投入產(chǎn)出達(dá)到最優(yōu)配置，產(chǎn)業(yè)互動(dòng)協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顩r較好。同時(shí)也表明，在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的作用效率上，中國(guó)大多數(shù)省份還有較大的提升空間。從效率分解來(lái)看，河北等14個(gè)省份的純技術(shù)效率低于全國(guó)平均水平，其中最低的是廣西，僅為0.485。說(shuō)明這些省份在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)之間的互動(dòng)發(fā)展上，還缺乏高效的管理、分工和協(xié)調(diào)機(jī)制。在規(guī)模效率方面，北京等10個(gè)省份的規(guī)模效率低于全國(guó)平均水平，其中重慶為最低，為0.725，說(shuō)明這些省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的規(guī)模經(jīng)濟(jì)程度不太理想。

表2 2007—2016年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動(dòng)中國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的各省份效率分解

圖2和表3體現(xiàn)了中國(guó)三大區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率演變及差異。可以發(fā)現(xiàn)，2007—2016年間東部地區(qū)的綜合推動(dòng)效率都顯著高于中西部地區(qū)。這可能是由于東部地區(qū)市場(chǎng)化程度較高，工業(yè)制造業(yè)外包生產(chǎn)性服務(wù)較為普遍，因而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展更能促進(jìn)工業(yè)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提高[9]。2007—2010年間，西部地區(qū)綜合效率低于中部地區(qū)，但是2011年之后西部地區(qū)效率就超過(guò)了中部地區(qū)，在一定程度上體現(xiàn)了西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施十余年的成效。從效率分解來(lái)看，三大經(jīng)濟(jì)區(qū)的純技術(shù)效率自“十二五”以來(lái)呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)，但2016年又開(kāi)始回升，東部地區(qū)的純技術(shù)效率基本都高于中西部地區(qū)，反映了東部地區(qū)具有較高的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)機(jī)制效率。近幾年來(lái)，東部地區(qū)的規(guī)模效率趨于下降，而中部地區(qū)的規(guī)模效率則提升明顯，且已超過(guò)東、西部地區(qū)，說(shuō)明中部地區(qū)發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)體現(xiàn)出了顯著的規(guī)模效應(yīng)。

2.2 推動(dòng)效率動(dòng)態(tài)及其驅(qū)動(dòng)因素：基于Malmquist指數(shù)方法

進(jìn)一步地，為了更準(zhǔn)確地把握和比較全國(guó)及各個(gè)省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)效率的動(dòng)態(tài)變化特征及其成因，下面運(yùn)用Malmquist指數(shù)方法對(duì)2007—2016年30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)度和分析。

圖2生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動(dòng)中國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)效率的區(qū)域差異

表3 2007—2016年中國(guó)三大經(jīng)濟(jì)區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率差異

2.2.1 推動(dòng)效率動(dòng)態(tài)的全國(guó)特征

從表4可見(jiàn)，2007—2016年間生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)中國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)效率的年變動(dòng)情況有增有減，但其Malmquist指數(shù)（TFPch）均值為1.034，說(shuō)明推動(dòng)效率的變化是正向的，并以3.4%的年均速度增長(zhǎng)。對(duì)效率動(dòng)態(tài)的分解可以發(fā)現(xiàn)，樣本期各年間的技術(shù)變化指數(shù)值（techch）和技術(shù)效率變化指數(shù)（effch）的均值都大于1，說(shuō)明2007年以來(lái)中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)推動(dòng)效率的提升，是技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率提高的綜合作用結(jié)果。相對(duì)而言，techch值更大，說(shuō)明推動(dòng)效率的改善主要得益于產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新，這也恰恰符合生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為高級(jí)生產(chǎn)要素投入的產(chǎn)業(yè)特征?！笆晃濉逼陂g，技術(shù)效率變化主要是由產(chǎn)業(yè)技術(shù)、管理等因素決定的純技術(shù)效率變動(dòng)所致；“十二五”期間，反映要素投入規(guī)模效應(yīng)的規(guī)模效率則替代純技術(shù)效率成為決定技術(shù)效率變動(dòng)的主要因素；“十三五”以來(lái)，純技術(shù)效率又重新成為技術(shù)效率變動(dòng)的決定性因素，且成為決定綜合效率變動(dòng)的最大因素。

2.2.2 推動(dòng)效率動(dòng)態(tài)的省區(qū)差異

表5顯示，從效率動(dòng)態(tài)的省際差異來(lái)看，除了山西、遼寧、黑龍江、內(nèi)蒙古、甘肅、青海、寧夏和新疆這8個(gè)省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的綜合推動(dòng)效率趨于下降，其余省份都呈現(xiàn)出不斷提高的態(tài)勢(shì)。其中，黑龍江下降幅度最大，年均下降12.3%；而浙江的提升幅度最大，年均增長(zhǎng)11.1%；四川、云南、廣西這三個(gè)西部省份的效率提升速度也在10%以上，超過(guò)了全部中部省份。在技術(shù)變化動(dòng)態(tài)上，除了甘肅等8個(gè)省份表現(xiàn)出技術(shù)衰退，其余省份都呈現(xiàn)出技術(shù)進(jìn)步態(tài)勢(shì)。其中浙江和江蘇的提升幅度較大，都在10%以上。在技術(shù)效率動(dòng)態(tài)上，海南進(jìn)步最為明顯，年均增長(zhǎng)8.3%；而黑龍江和遼寧兩個(gè)東北省份降速最快，分別年均下降7.9%和6.2%。進(jìn)一步分解發(fā)現(xiàn)，在純技術(shù)效率和規(guī)模效率動(dòng)態(tài)方面，大于1的絕大部分省份屬于中西部地區(qū)，說(shuō)明了相對(duì)不發(fā)達(dá)省份的技術(shù)效率提升空間更大。

表4 2007—2016年間中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率動(dòng)態(tài)及其分解

從各省份效率動(dòng)態(tài)的驅(qū)動(dòng)因素來(lái)看，半數(shù)以上省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率動(dòng)態(tài)都是由技術(shù)變化帶來(lái)的。其中，北京、上海、浙江的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)抵消了技術(shù)效率下降帶來(lái)的負(fù)面影響，最終促成了其生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)效率的提高。表明這三個(gè)省份強(qiáng)大的區(qū)域創(chuàng)新能力，是促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與工業(yè)互動(dòng)融合的重要因素。相反地，山西、遼寧、新疆則因?yàn)榧夹g(shù)效率下降帶來(lái)的負(fù)面影響大于技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，最終導(dǎo)致其生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)作用效率的下降。在技術(shù)效率因素占主導(dǎo)的省份中，只有海南的技術(shù)效率動(dòng)態(tài)主要源于規(guī)模效率動(dòng)態(tài)變化，說(shuō)明海南生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與工業(yè)之間互動(dòng)作用的提升主要?dú)w功于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的規(guī)模擴(kuò)大，其余省份的效率動(dòng)態(tài)則主要是由于純技術(shù)效率變化。

從效率動(dòng)態(tài)的區(qū)際差異來(lái)看，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率增長(zhǎng)率高低排序依次為東部地區(qū)、西部地區(qū)和中部地區(qū)。進(jìn)一步分解發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)的效率增長(zhǎng)主要來(lái)源于技術(shù)進(jìn)步，純技術(shù)效率即產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)機(jī)制效率總體呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，且抵消了規(guī)模效率下降帶來(lái)的負(fù)面影響；中西部地區(qū)的效率增長(zhǎng)則主要來(lái)源于技術(shù)效率特別是純技術(shù)效率的提升。

3 結(jié)論

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為工業(yè)的重要中間投入，是推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要力量。本文從投入產(chǎn)出效率角度，運(yùn)用BCC-DEA和Malmquist指數(shù)方法，基于2007—2016年中國(guó)省份層面的數(shù)據(jù)，測(cè)度與評(píng)價(jià)了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的推動(dòng)作用。主要結(jié)論包括：

（1）2007—2016年間，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)中國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的綜合效率平均值僅為0.774，說(shuō)明還有22.6%的提升空間，主要受到了技術(shù)、管理等因素影響下的純技術(shù)效率即產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)機(jī)制效率制約。（2）中國(guó)大多數(shù)省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的作用效率尚待提高，東部地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的綜合效率顯著高于中西部地區(qū)，且具有較高的純技術(shù)效率。（3）2007年以來(lái)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)中國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的推動(dòng)效率以3.4%的年均速度增長(zhǎng)，其主要得益于產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，但純效率技術(shù)變動(dòng)的貢獻(xiàn)增強(qiáng)。（4）大多數(shù)省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)中國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的推動(dòng)效率都呈現(xiàn)出不斷提高的態(tài)勢(shì)。東部地區(qū)的效率增長(zhǎng)快于西部和中部地區(qū)，主要?dú)w功于技術(shù)進(jìn)步，并且其抵消了規(guī)模效率下降所產(chǎn)生的負(fù)面影響，而中西部地區(qū)的效率增長(zhǎng)則主要來(lái)源于技術(shù)效率特別是純技術(shù)效率的提升。

表5 2007—2016年各省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率動(dòng)態(tài)及其分解