黃楚山

（廣東外語外貿(mào)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，廣東 廣州 510006）

一、文獻(xiàn)綜述

近年來，中國經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)為高質(zhì)量增長(zhǎng)階段，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展是目前學(xué)術(shù)界關(guān)注和研究的重點(diǎn)問題之一。服務(wù)經(jīng)濟(jì)作為國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，其對(duì)實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量增長(zhǎng)有著重要的作用。1978年服務(wù)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重僅為28.4%，到了2017年，這一數(shù)值上漲到了59.6%。而服務(wù)業(yè)近年來的發(fā)展質(zhì)量如何，各省市區(qū)的全要素生產(chǎn)率的差異情況怎樣也值得研究。

在經(jīng)濟(jì)理論中，總產(chǎn)出中不能被資本、勞動(dòng)等要素的投入所解釋的“余值”部分被稱為全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,TFP)。全要素生產(chǎn)率的測(cè)算方法有多種，包括索羅余值法、對(duì)偶法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelop Analysis，DEA）與隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法（Stochastic Frontier Approach，SFA）等。郭克莎（1999）[1]利用索羅余值法，對(duì)中國1979-1990年的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率進(jìn)行了測(cè)算，發(fā)現(xiàn)其年平均增長(zhǎng)率為2.58%。與索羅余值法相近的另一種方法是“近似全要素生產(chǎn)率法（ATFP）”,陳景華（2020）等[2]采用ATFP的計(jì)算方法，對(duì)中國2005-2015年的省際面板數(shù)據(jù)測(cè)算，研究表明服務(wù)業(yè)FDI對(duì)區(qū)域內(nèi)的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)有顯著促進(jìn)作用。同時(shí)非參數(shù)的Malmquist指數(shù)也被運(yùn)用于中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)測(cè)算中，并且可以分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率兩部分（楊向陽等，2006）[3]。胡宗彪（2014）等[4]運(yùn)用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)計(jì)算中國2004-2010年間的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率，結(jié)果表明服務(wù)進(jìn)口對(duì)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)作用更為顯著。夏杰長(zhǎng)（2019）等[5]采用半?yún)?shù)的OP法，測(cè)算了中國2007-2016年間的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率，研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)和金融業(yè)的技術(shù)進(jìn)步程度要高于社會(huì)福利等行業(yè)。王恕立（2012）等[6]通過引入“壞”產(chǎn)出的Malmquist-Luenberger指數(shù)的方法測(cè)算中國2004-2012年服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率，研究表明全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出較大的異質(zhì)性，環(huán)境因素對(duì)服務(wù)業(yè)的增長(zhǎng)存在一定影響。陳明和魏作磊（2018）[7]采用隨機(jī)前沿法計(jì)算了中國2004-2015年服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率，認(rèn)為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的雙向開放對(duì)服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)率有正向的促進(jìn)作用。

已有研究成果對(duì)于認(rèn)識(shí)中國服務(wù)業(yè)的發(fā)展質(zhì)量具有重要意義，在上述文獻(xiàn)中，分別采用了參數(shù)的和非參數(shù)的方法對(duì)中國全要素生產(chǎn)率的不同時(shí)期與不同服務(wù)業(yè)部門進(jìn)行了測(cè)算，這些研究成果為本研究提供了有效的借鑒。在此基礎(chǔ)上，首先對(duì)中國各省市區(qū)的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算進(jìn)一步拓展，從產(chǎn)出角度，采用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)中國2007-2017年30個(gè)省市區(qū)的服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)率進(jìn)行測(cè)算，并將其分解為技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，技術(shù)效率指數(shù)進(jìn)一步分解為規(guī)模效率指數(shù)與純技術(shù)效率指數(shù)；其次根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局公布的標(biāo)準(zhǔn)，將中國30個(gè)省市區(qū)分為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)，分別測(cè)算他們的全要素生產(chǎn)率的年均增長(zhǎng)率，并與全國地區(qū)進(jìn)行比較，以較為直觀的角度比較分析服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率在區(qū)域間的差異性，并利用本文實(shí)證分析的結(jié)果，對(duì)中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升提供一些啟示。

二、服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算

美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Kendric對(duì)生產(chǎn)率進(jìn)行了分解，認(rèn)為生產(chǎn)率分為單要素生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率，本文主要研究由于技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致的投產(chǎn)增長(zhǎng)，剔除了要素貢獻(xiàn)因素，而全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,TFP)相比單要素生產(chǎn)率更能反映這一問題。擬對(duì)我國服務(wù)業(yè)分行業(yè)與各省區(qū)市服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。

（一）研究方法

Caves[8]首先提出將Malmquist指數(shù)用于生產(chǎn)[1]率變化的計(jì)算，Charnes等[9]將Malmquist指數(shù)與DEA相關(guān)理論結(jié)合，廣泛應(yīng)用與生產(chǎn)率測(cè)算中。本文的實(shí)證分析擬采取Fare等[10][11]基于序列DEA理論的Malquist指數(shù)。該方法可以將TFP的逐期變化分解為效率變化和技術(shù)效率變化，而技術(shù)效率變化又可以分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化。DEA的理論邏輯是利用觀測(cè)出的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)造最佳生產(chǎn)前沿面，接著計(jì)算出各個(gè)決策單元相對(duì)于最佳生產(chǎn)前沿面的相對(duì)距離，因此以產(chǎn)出為導(dǎo)向的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)為

其中，t+1時(shí)期和t時(shí)期的投入與產(chǎn)出向量分別用(xt+1,yt+1),(xt,yt)分別表示，而則分別表示時(shí)期的距離函數(shù)。以t時(shí)期為基礎(chǔ)的產(chǎn)出角度Malmquist指數(shù)：

以t+1時(shí)期為基礎(chǔ)的產(chǎn)出角度Malmquist指數(shù)：

為了減少時(shí)期選擇隨意性產(chǎn)生的差異影響，將t時(shí)期與t+1時(shí)期生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)取幾何平均值：

根據(jù)定義，相對(duì)技術(shù)效率變化指數(shù)(EC)是指在規(guī)模報(bào)酬不變的前提下，DMU(每個(gè)決策單元)在t時(shí)期到t+1時(shí)期到最佳生產(chǎn)邊界距離的追趕，離最大的潛在生產(chǎn)有多遠(yuǎn)；技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TC)則描述了從t時(shí)期至t+1時(shí)期技術(shù)邊界的移動(dòng)。當(dāng)生產(chǎn)前沿面變?yōu)橐?guī)模報(bào)酬可變時(shí)，相對(duì)技術(shù)效率變化指數(shù)(EC)可以進(jìn)一步分解成純技術(shù)效率變化指數(shù)(PEC)和規(guī)模效率變化指數(shù)(SEC)，如下所示：

表示技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(techch)。

（二）數(shù)據(jù)處理

文中數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007-2018）、《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007-2019）、《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007-2018）、各省市區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒以及國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。計(jì)算我國服各省市區(qū)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)選擇與處理如下：

1.服務(wù)業(yè)產(chǎn)出：基于現(xiàn)有文獻(xiàn)與研究成果，各省市區(qū)歷年服務(wù)業(yè)產(chǎn)出以服務(wù)業(yè)增加值表示，為保證數(shù)據(jù)可比性，所有數(shù)據(jù)按照增加值指數(shù)換算為2007年為基期的不變價(jià)，對(duì)于部分省份缺失的數(shù)據(jù)，采用算數(shù)平均的方法補(bǔ)全缺失數(shù)據(jù)。

2.資本投入：對(duì)于資本存量的估計(jì)，學(xué)術(shù)界一直沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。鑒于現(xiàn)有年鑒缺少各省市區(qū)資本存量的估計(jì)，本文參考張軍等（2004）[12]對(duì)中國1952-2000年省際物質(zhì)資本存量的估算，采用永續(xù)盤存法對(duì)我國各省市區(qū)資本存量進(jìn)行估算，公式如下：

i地區(qū)在第t時(shí)期和t-1時(shí)期的服務(wù)業(yè)資本存量分別用Kit和Ki,t-1表示，基期資本存量用Ki,0表示，i地區(qū)在各時(shí)期的不變價(jià)投資額用Ii,t表示①，折舊率為δi,t。對(duì)于基期資本存量的估算，借鑒Hall&Jones(1999)[13]做法，采用如下公式推導(dǎo)：

采用一段時(shí)間內(nèi)產(chǎn)出的幾何平均增長(zhǎng)率作為gi,t，即我國各省市區(qū)2007-2017年服務(wù)業(yè)增加值的幾何平均數(shù)來表示（Harberger,1978）[14]。對(duì)于折舊率的選取，各省市區(qū)服務(wù)業(yè)的折舊率設(shè)定為統(tǒng)一的值4%（LEE&Hong,2012；Barro&Lee,2010；Wu,2009）[15][16][17]。

3.勞動(dòng)投入：在經(jīng)濟(jì)理論中，勞動(dòng)投入應(yīng)考慮多方面因素，如勞動(dòng)人數(shù)、勞動(dòng)質(zhì)量、勞動(dòng)時(shí)間等，由于各省市區(qū)關(guān)于勞動(dòng)質(zhì)量與時(shí)間等統(tǒng)計(jì)口徑不同與數(shù)據(jù)的缺失，因此對(duì)于各省市區(qū)服務(wù)業(yè)勞動(dòng)投入選取“服務(wù)業(yè)年底從業(yè)人員數(shù)”作為代理變量。部分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失采用移動(dòng)平均法進(jìn)行補(bǔ)全②。

三、實(shí)證結(jié)果分析

基于以上關(guān)于服務(wù)業(yè)產(chǎn)出、資本投入與勞動(dòng)力投入的數(shù)據(jù)處理，對(duì)我國2007-2017年各省市區(qū)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，得到各期的全要素生產(chǎn)率指數(shù)、技術(shù)效率變化指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)、純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)。

（一）各省市區(qū)的全要素生產(chǎn)率

為了對(duì)我國各省市區(qū)的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率在2007-2017年間的差異有較為具體的認(rèn)識(shí)，將我國30個(gè)省市區(qū)劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)。各省市區(qū)的差異結(jié)果如下表所示③。

1.東部地區(qū)

東部地區(qū)在2007-2017年間，全要素生產(chǎn)率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1，平均增長(zhǎng)率分別為6.3%和7.1%，而技術(shù)效率變化指數(shù)、純技術(shù)效率變化指數(shù)④《統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省市區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒以及國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫計(jì)算得到。

表1 中國各省市區(qū)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解（2007-2017）

與規(guī)模效率指數(shù)均小于1，其平均增長(zhǎng)率分別為-0.8%、-0.3%以及-0.4%。從數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出，東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提高主要依賴于技術(shù)進(jìn)步的提高。就東部地區(qū)具體而言，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)最快的省份是江蘇省，其值達(dá)到了9.5%，相反，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)最慢的省份是海南省，僅為2.7%。全要素生產(chǎn)率的增速排名前三的省份是江蘇?。?.5%）、天津市（8.4%）和浙江省（7.5%），技術(shù)進(jìn)步在其中的貢獻(xiàn)十分巨大，江蘇省、天津市和浙江省技術(shù)進(jìn)步指數(shù)在11年間的平均增速分別為7.4%、7.7%和7.7%，但由于天津市和浙江省的技術(shù)效率變化指數(shù)增加值不及江蘇省，且浙江省的技術(shù)效率變化指數(shù)的增長(zhǎng)率下降了0.2%，所以綜合導(dǎo)致江蘇省的全要素生產(chǎn)率增速排第一。上海市是東部地區(qū)唯一一個(gè)技術(shù)效率變化指數(shù)、純技術(shù)效率變化指數(shù)與規(guī)模效率變化指數(shù)均為1的地區(qū)。從技術(shù)效率變化指數(shù)看，僅有天津市（0.6%）、上海市與江蘇?。?.9%）的增長(zhǎng)率大于1，而東部地區(qū)10個(gè)省市的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1，這說明技術(shù)進(jìn)步是東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率提高的主要驅(qū)動(dòng)因素。

2.中部地區(qū)

中部地區(qū)在2007-2017年間，各省份的全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率均大于1，增長(zhǎng)率從大到小依次為江西?。?.9%）、湖南?。?.9%）、安徽?。?.3%）、河南?。?.3%）、湖北?。?.2%）和山西?。?.7%）。中部地區(qū)6個(gè)省的技術(shù)效率變化指數(shù)的增長(zhǎng)率均小于1，平均增長(zhǎng)率為-1.8%；技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的增長(zhǎng)率均大于1，平均增長(zhǎng)率為5.9%；純技術(shù)效率變化指數(shù)的增長(zhǎng)率均小于1，平均增長(zhǎng)率為-1.6%。安徽省和湖南省是僅有的兩個(gè)規(guī)模效率變化指數(shù)為1的省份，其余4個(gè)省份的規(guī)模效率變化平均增長(zhǎng)率均小于1，分別是山西省（-0.6%）、江西?。?0.1%）、河南?。?0.5%）和湖北?。?0.2%）。從以上數(shù)據(jù)可以看出，全要素生產(chǎn)率增速最快的省份，其技術(shù)進(jìn)步的增速也較大，河南省由于技術(shù)效率增速下降幅度大于技術(shù)進(jìn)步的增速上漲幅度，導(dǎo)致河南省的全要素生產(chǎn)率增速位列中部地區(qū)的第四。

3.西部地區(qū)

西部地區(qū)在2007-2017年間，各省市區(qū)的全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的增長(zhǎng)率均大于1。平均增長(zhǎng)率分別為4.9%和6.3%，而技術(shù)效率變化指數(shù)、純技術(shù)效率變化指數(shù)與規(guī)模效率指數(shù)均小于1，其平均增長(zhǎng)率分別為-2.1%、-1.4%以及-0.7%。就西部地區(qū)具體而言，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)最快的省份是貴州省，達(dá)到了10.8%，而全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)最慢的省份則是新疆自治區(qū)，其增速為1.4%。全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率排名前三的省份是貴州?。?0.8%）、重慶市（9.3%）和陜西?。?.7%）。在技術(shù)效率變化指數(shù)方面，技術(shù)效率在11年間的平均增長(zhǎng)率為正的只有重慶市和陜西省，增長(zhǎng)率分別為1.6%和2.3%，而在純技術(shù)效率變化指數(shù)方面，純技術(shù)效率在11年間的平均增長(zhǎng)率為正的只有三個(gè)省市，分別為重慶市（1.4%）、陜西省（2.5%）和青海省，對(duì)于規(guī)模效率變化指數(shù)這一指標(biāo)，在11年間規(guī)模效率的增長(zhǎng)率為正的有四個(gè)省市區(qū)，內(nèi)蒙古自治區(qū)為0.5%，廣西壯族自治區(qū)規(guī)模效率變化指數(shù)為1，重慶市為0.2%，云南省為0.2%。西部地區(qū)中技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率最快的省份是重慶市（7.5%），技術(shù)效率下降最少的是內(nèi)蒙古自治區(qū)（-0.3%）。純技術(shù)效率增長(zhǎng)率最快的省份是陜西?。?.5%），規(guī)模效率增長(zhǎng)率最快的省份是內(nèi)蒙古自治區(qū)（0.5%），盡管內(nèi)蒙古的技術(shù)效率和純技術(shù)效率的增長(zhǎng)率都在下降，但幅度不大，所以其全要素生產(chǎn)率仍有一個(gè)較高的增長(zhǎng)率，其值為6.8%。

4.東北地區(qū)

東北地區(qū)在2007-2017年間，全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率均為正，遼寧省為7.3%，位列第一，其次是吉林省，增長(zhǎng)率為6.4%，最后是黑龍江省，其值為5.4%。11年間東北地區(qū)三個(gè)省份的技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率也均為正，遼寧省、吉林省和黑龍江省的增長(zhǎng)率分別為7.7%、7.3%和6.2%。就技術(shù)效率的變化而言東北地區(qū)三個(gè)省份的增長(zhǎng)率均為負(fù)，遼寧省下降最少，僅為0.4%，吉林省和黑龍江省下降的一樣多，其值為0.8%。對(duì)于規(guī)模效率變化指數(shù)，遼寧省和吉林省的規(guī)模效率變化指數(shù)為1，黑龍江省的規(guī)模效率增長(zhǎng)率為-0.2%，同時(shí)黑龍江省的技術(shù)效率下降的也最多，從而導(dǎo)致黑龍江省的全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率最慢。

（二）四大地區(qū)全要素生產(chǎn)率逐年的變化趨勢(shì)⑤

為了更為直觀的比較我國四大地區(qū)與全國的全要素生產(chǎn)率在2007-2017年間的變化趨勢(shì)，將2007-2017年間西部地區(qū)、中部地區(qū)、東部地區(qū)與全國的全要素生產(chǎn)率指數(shù)的變化匯總成折線圖如下圖1所示：

對(duì)于東部地區(qū)而言，全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率在2007-2008年間達(dá)到了最大值，為13.5%，在2008-2010年間，呈現(xiàn)出U型的增長(zhǎng)趨勢(shì)，2010年直到2014年，東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率一直呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，2014年之后出現(xiàn)緩慢回升；中部地區(qū)和東部地區(qū)在11年間全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率有著相似的波動(dòng)軌跡，同樣是在2007-2008年達(dá)到最大值12.9%，接著呈現(xiàn)U型增長(zhǎng)趨勢(shì)，在2011年之后呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，在2013-2014年間，中部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率為負(fù)值（-1.4%），2014年之后開始緩慢上升；西部地區(qū)同樣在2007-2008年間達(dá)

圖1 全國與四大地區(qū)TFP指數(shù)

到增長(zhǎng)率的最大值16.8%，在2007-2011年間呈現(xiàn)U型的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，2011-2013年的增長(zhǎng)變化不明顯，保持在4.8%，之后的一年全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率呈現(xiàn)斷崖式下跌，2013-2016的四年間，增長(zhǎng)率均為負(fù)值，直到2017年才由-1.8%增長(zhǎng)為2.1%；東北地區(qū)在2007-2011年間，全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率為U型的波動(dòng)軌跡，而在2013-2016年間為倒U型的波動(dòng)軌跡，僅在2015-2016年間呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，增長(zhǎng)率為-1.1%，增長(zhǎng)率在2015-2017年間又由負(fù)轉(zhuǎn)為正；對(duì)于全國的全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率，在2007-2017年間，大部分波動(dòng)軌跡介于東部地區(qū)和中部地區(qū)之間，在2007-2008年達(dá)到最大值14.5%，2013-2015年間的增長(zhǎng)率轉(zhuǎn)為負(fù)值，分別是-1.7%和-0.1%，在2013年之后增長(zhǎng)率開始波動(dòng)上升，2017年恢復(fù)到3.4%的增長(zhǎng)率。

四、結(jié)論與啟示

本文運(yùn)用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法，對(duì)我國2007-2017年30個(gè)省市區(qū)的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算與分解，對(duì)資本存量運(yùn)用永續(xù)盤存法進(jìn)行估算，通過計(jì)算與結(jié)果分析，得到以下結(jié)論：

中國的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率以及技術(shù)效率在各地區(qū)存在著區(qū)域差異。從中國30個(gè)省市區(qū)的層面來看，服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)在東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)以及東北地區(qū)存在著較為顯著的差異。東北地區(qū)的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率在11年間最快，第二是東部地區(qū)，接下來依次是西部地區(qū)和中部地區(qū)。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因一方面是因?yàn)闁|北地區(qū)研究個(gè)體少，導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果存在偏差；另一方面是國家西部大開發(fā)與西部產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略扶持計(jì)劃的持續(xù)推進(jìn)。中部地區(qū)的增長(zhǎng)率最靠后，說明中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)政策、人口規(guī)模與人才計(jì)劃與東部地區(qū)存在著一定差距。

從四大地區(qū)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率在2007-2017年間的增長(zhǎng)趨勢(shì)看，中國四大地區(qū)的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出U型的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，在研究期間前半段出現(xiàn)波動(dòng)下降，后期開始緩慢上升。東部地區(qū)的增長(zhǎng)率一直保持在較高水平，說明東部地區(qū)對(duì)生產(chǎn)要素稟賦的吸收程度較高，東部的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)政策更為合理。

研究啟示：第一，中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升不能僅僅依靠技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)效率的提升也發(fā)揮著重要作用。東部地區(qū)同時(shí)依靠較高的技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率才一直處于全國平均水平之上，西部地區(qū)后期依靠技術(shù)進(jìn)步的提高，才促使其全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)上升追趕態(tài)勢(shì)。因此單純依靠某一方面的作用，服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)將陷入“瓶頸期”。必須同時(shí)注重提高技術(shù)進(jìn)步和改善技術(shù)效率，才能保證中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率持續(xù)增長(zhǎng)。

第二，選擇性的區(qū)域優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略是中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)區(qū)域增長(zhǎng)差異的原因之一，因此加大政府對(duì)東北地區(qū)與中西部地區(qū)服務(wù)業(yè)的政策支持力度具有重要意義。給予東北地區(qū)與中西部地區(qū)更多政策上的優(yōu)惠，加大西部開發(fā)的力度，加速東北產(chǎn)業(yè)的振興，加強(qiáng)各地區(qū)間的交流合作，建立有效的區(qū)域間協(xié)調(diào)機(jī)制，加大東北地區(qū)與西部地區(qū)的人力資本投入，縮小各地區(qū)間服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率發(fā)展的差距。

第三，進(jìn)一步深化服務(wù)業(yè)市場(chǎng)改革，加大服務(wù)業(yè)開放的力度。服務(wù)業(yè)改革的深化可以推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，服務(wù)業(yè)從內(nèi)部得到了改善，資本積累的速度得以加快，資本要素投入的質(zhì)量得到提高。中國服務(wù)業(yè)開放力度的加大，使東部地區(qū)服務(wù)業(yè)能更全面的吸收外國的先進(jìn)技術(shù)，優(yōu)化自身資源配置，這對(duì)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率較為低下的中西部地區(qū)產(chǎn)生一定的“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”，促使內(nèi)陸地區(qū)技術(shù)效率低下、技術(shù)進(jìn)步緩慢的服務(wù)業(yè)企業(yè)通過不斷模仿學(xué)習(xí)與創(chuàng)新，逐步縮小與東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的差異。因此，不斷深化服務(wù)業(yè)市場(chǎng)改革與加大服務(wù)業(yè)開放力度，對(duì)全面促進(jìn)中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的持續(xù)穩(wěn)定提升具有重要意義。

[注釋]

①Ii,t采用固定資產(chǎn)投資額數(shù)據(jù)，用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)轉(zhuǎn)化為以2007年為基期的不變價(jià)。

②由于西藏?cái)?shù)據(jù)的大量缺失，本文只選取除西藏之外的30個(gè)省市區(qū)的數(shù)據(jù)。

③根據(jù)黨中央國務(wù)院提出的“西部大開發(fā)”和發(fā)展與改革委員會(huì)的最新標(biāo)準(zhǔn)，為科學(xué)反映中國不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)狀，國家統(tǒng)計(jì)局公布了地區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn)。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆；東北地區(qū)包括遼寧、黑龍江和吉林。

④使用DEAP(Data Envelop Analysis Program)2.1軟件進(jìn)行測(cè)算。

⑤為節(jié)省文章篇幅，只列出了我國四大地區(qū)與全國的全要素生產(chǎn)率在2007-2017年間的變化趨勢(shì)，如需各個(gè)省市區(qū)每年的全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解指標(biāo)，可與作者聯(lián)系。