郝志杰

江蘇開(kāi)放大學(xué)商學(xué)院? 摘 要：全要素生產(chǎn)率對(duì)江蘇現(xiàn)代服務(wù)業(yè)增長(zhǎng)作出了較大貢獻(xiàn)，用全局參比的Malmquist模型對(duì)江蘇服務(wù)業(yè)整體及細(xì)分行業(yè)2008—2017年的TFP進(jìn)行計(jì)算和分解，顯示江蘇服務(wù)業(yè)整體的TFP呈增長(zhǎng)趨勢(shì)其主要根源在于技術(shù)進(jìn)步，但規(guī)模效率的降低削弱了這種趨勢(shì)，可以通過(guò)提升規(guī)模效率來(lái)提高服務(wù)業(yè)整體的TFP。生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)對(duì)服務(wù)業(yè)整體有拉動(dòng)作用，這種作用近幾年在減弱，其原因是生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)技術(shù)進(jìn)步低于整體水平，需要加大生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)的研發(fā)投入。細(xì)分行業(yè)TFP變動(dòng)、TFP貢獻(xiàn)率以及TFP分解指數(shù)異質(zhì)性明顯，需要根據(jù)各自情況從不同方向加以提高，例如金融業(yè)需要促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新。

關(guān)鍵詞：全要素生產(chǎn)率;江蘇服務(wù)業(yè);Malmquist模型

中圖分類號(hào)：F719 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2020）12（a）-107-05

服務(wù)業(yè)占比的提高是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的表現(xiàn)。高質(zhì)量發(fā)展不是依靠要素投入量的擴(kuò)大，而是要建立在生產(chǎn)要素、生產(chǎn)力、全要素效率的提高上。

對(duì)江蘇服務(wù)業(yè)的研究表現(xiàn)為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)價(jià)值鏈研究，服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展研究，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型展研究。李程驊（2012）探討了城市化進(jìn)程與服務(wù)業(yè)發(fā)展的動(dòng)態(tài)關(guān)系，表明了城市化在長(zhǎng)期和短期尚未明顯作用于江蘇的服務(wù)業(yè)。李江蛟等（2012）認(rèn)為江蘇服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率與服務(wù)業(yè)比重之間存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高對(duì)服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平有著顯著的促進(jìn)作用。黃勝華 （2013）得出江蘇現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集群動(dòng)力機(jī)制的關(guān)鍵動(dòng)力機(jī)制因子分別是外部經(jīng)濟(jì)、技術(shù)創(chuàng)新、政府促導(dǎo)行為、產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈、社會(huì)資本與網(wǎng)絡(luò)、外部競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。鄭江淮 （2015）認(rèn)為服務(wù)業(yè)發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力來(lái)自于技術(shù)進(jìn)步和收入需求彈性這兩大因素。吳福象、朱蕾 （2014）、劉志彪 （2016）認(rèn)為長(zhǎng)三角地區(qū)服務(wù)業(yè)存在投入相對(duì)不足、進(jìn)入的行政壁壘較高、全球化發(fā)展程度不夠。宋晨晨等 （2017）發(fā)現(xiàn)江蘇省內(nèi)各市服務(wù)業(yè)整體全要素生產(chǎn)率的變化和技術(shù)進(jìn)步的變動(dòng)有關(guān)。

綜上所述，現(xiàn)有的文獻(xiàn)從不同角度分析了江蘇服務(wù)業(yè)效率的影響因素，并提出了相應(yīng)發(fā)展服務(wù)業(yè)的建議，但是對(duì)江蘇服務(wù)業(yè)各細(xì)分行業(yè)進(jìn)行研究的文獻(xiàn)基本沒(méi)有。鑒于此，本文在已有研究成果的基礎(chǔ)上，采用全局參比的Malmquist模型，使用江蘇服務(wù)業(yè)整體及各細(xì)分行業(yè)時(shí)間面板數(shù)據(jù)，測(cè)算出2008—2017年江蘇服務(wù)業(yè)及各細(xì)分行業(yè)全要素生產(chǎn)率 （TFP）水平并進(jìn)行分解，從全要素生產(chǎn)率角度對(duì)江蘇服務(wù)業(yè)效率變動(dòng)及影響因素進(jìn)行了分析，旨在對(duì)江蘇服務(wù)業(yè)的可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展提供政策依據(jù)。

1 現(xiàn)代服務(wù)業(yè)概念的界定

現(xiàn)代服務(wù)業(yè)目前還沒(méi)有被各界一致認(rèn)可的分類標(biāo)準(zhǔn)。黨的十五大報(bào)告首次在國(guó)內(nèi)正式提出現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，此后在關(guān)于“十五”計(jì)劃綱要的決議中以及在十六大報(bào)告、十七大報(bào)告中都提出要加快發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，提高國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的服務(wù)業(yè)GDP比重和就業(yè)人口比重。雖然一些正式文件中經(jīng)常出現(xiàn)“現(xiàn)代服務(wù)業(yè)”一詞，但到目前為止，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)體系中并沒(méi)有明確現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的界定范圍，我國(guó)的統(tǒng)計(jì)制度和對(duì)服務(wù)業(yè)的分類中也沒(méi)有體現(xiàn)出與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)相對(duì)應(yīng)的具體分類條目。

由于“現(xiàn)代服務(wù)業(yè)”本身是一個(gè)相對(duì)動(dòng)態(tài)的概念，伴隨著科學(xué)技術(shù)進(jìn)步，傳統(tǒng)意義上的服務(wù)業(yè)或多或少地引進(jìn)和應(yīng)用了現(xiàn)代管理理念和現(xiàn)代信息技術(shù)，并初步形成了“高人力資本、高技術(shù)、高附加值”和“新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新方式”的特征趨勢(shì)，可以認(rèn)為大多數(shù)服務(wù)業(yè)都具有現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的某一“現(xiàn)代”特征。考慮到獲得數(shù)據(jù)和進(jìn)行比較分析，并兼顧統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資源的共用，本文采用《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》（GB/T4754-2017）中涉及的14個(gè)服務(wù)行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)測(cè)算的數(shù)據(jù)來(lái)源，即用服務(wù)業(yè)的數(shù)據(jù)來(lái)代替現(xiàn)代服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù)，仍能較好地說(shuō)明問(wèn)題，對(duì)于研究現(xiàn)代服務(wù)業(yè)仍具有重要的理論和實(shí)踐意義。

2 江蘇現(xiàn)代服務(wù)業(yè)TFP變動(dòng)及其異質(zhì)性分析

2.1 模型及數(shù)據(jù)處理

2.1.1 模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 （Data Envelopment Analysis，DEA）是一種非參數(shù)技術(shù)效率分析方法，這種方法把效率的測(cè)試對(duì)象當(dāng)作一個(gè)決策單元 （DMU），任何具有可測(cè)量的投入、產(chǎn)出的部門(mén)或單位都可以作為決策單元，DEA的研究對(duì)象就是這些決策單元的集合，運(yùn)用模型求解每個(gè)決策單元，就可得到所有決策單元的技術(shù)效率值，獲得被考察對(duì)象的技術(shù)變化、技術(shù)效率和規(guī)模效率。

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的概念最早源于Malmquist （1953），F(xiàn)are R等 （1992）最早采用DEA方法計(jì)算Malmquist全要素生產(chǎn)率 （TFP）指數(shù)。目前，TFP測(cè)算中應(yīng)用最多的一種方法是基于DEA技術(shù)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法。本研究采用的全局參比Malmquist模型是由Paster和Lovell在2005年提出的，它以全部各期的總和作為參考集。由于各期參考的是同一前沿，計(jì)算得出的也是單一Malmquist指數(shù)：

Malmquist模型采用徑向距離時(shí)，SEC=EC（CRS）/EC（VRS）就是規(guī)模效率變化 （Scale Efficiency Change，SEC），這一分解方式就是文獻(xiàn)中常用的Malmquist指數(shù) （TFP）=純技術(shù)效率變化 （PEC）×規(guī)模效率變化（SEC）×技術(shù)變化 （TC）。

根據(jù)上述理論，TFP增長(zhǎng)與降低的根源為技術(shù)進(jìn)步TC與技術(shù)效率EC的變化，而技術(shù)效率又由純技術(shù)效率PEC與規(guī)模效率SEC決定，純技術(shù)效率PEC=EC（VRS）代表著資源配置效率。

2.1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本文使用的數(shù)據(jù)全部來(lái)自于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站http：//data.stats.gov.cn/，為了保持統(tǒng)計(jì)口徑的一致性，本研究選取2008—2017年江蘇省服務(wù)業(yè)的數(shù)據(jù)，包括服務(wù)業(yè)及細(xì)分行業(yè)的增加值、就業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)投資。由于2012年后采用了新的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，其前后數(shù)據(jù)不具備可比性，故在研究中把時(shí)序數(shù)據(jù)分成2008—2012年、2013—2017年兩個(gè)階段。

我們用服務(wù)業(yè)增加值表示服務(wù)業(yè)產(chǎn)出，所有數(shù)據(jù)均使用CPI進(jìn)行平減，換算為2008年及2013年的不變價(jià)格。

勞動(dòng)投入在理論上應(yīng)考慮到勞動(dòng)力質(zhì)量、勞動(dòng)效率、勞動(dòng)時(shí)間等因素，但由于數(shù)據(jù)可得性的限制，細(xì)分行業(yè)的人均受教育年限等指標(biāo)無(wú)法獲取，故勞動(dòng)投入指標(biāo)用服務(wù)業(yè)各細(xì)分行業(yè)“年末從業(yè)人員”代替。資本投入使用服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)的資本存量指標(biāo)來(lái)衡量，由于官方統(tǒng)計(jì)資料中此項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)， 學(xué)者們一般用永續(xù)盤(pán)存法來(lái)估算資本存量?；竟綖椋海瑸閕行業(yè)在t期的資本存量，為基期資本存量，為i行業(yè)t期的不變價(jià)投資額，本文采用各行業(yè)的全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額，用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)平減后獲得，為i行業(yè)在t年的資本折舊率。基期資本存量的估算采用國(guó)際通用做法，， 表示i行業(yè)投資額的實(shí)際率，本研究用平均產(chǎn)出的增長(zhǎng)率代替，參考學(xué)者們對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)測(cè)算中使用的標(biāo)準(zhǔn)，δ取5%。

2.2 江蘇現(xiàn)代服務(wù)業(yè)TFP的測(cè)算及分析

2.2.1 江蘇服務(wù)業(yè)整體的全要素生產(chǎn)率變化

本文計(jì)算的2008—2017年江蘇服務(wù)業(yè)整體TFP及其分解效率指數(shù)，具體如表1所示。（1）從2008—2012年，服務(wù)業(yè)整體TFP平均值是1.037，平均增長(zhǎng)率為3.7%，其中2011—2012年是下降的;2013—2017年，江蘇服務(wù)業(yè)整體的TFP平均值為1.02，平均增長(zhǎng)率為2%，比前面的階段有所下降。江蘇服務(wù)業(yè)的增長(zhǎng)中，TFP的貢獻(xiàn)率并不高，兩個(gè)階段分別為23.9%的19.1%，對(duì)應(yīng)于TFP下降的時(shí)間段，2011—2012年貢獻(xiàn)率是負(fù)的。（2）對(duì)這兩個(gè)階段服務(wù)業(yè)整體的TFP進(jìn)行分解發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)階段的純技術(shù)效率變化為1，規(guī)模效率變化小于1，技術(shù)效率變化小于1，只有技術(shù)變化大于1，分別為1.054和1.048。江蘇服務(wù)業(yè)整體TFP的提高主要源于技術(shù)進(jìn)步TC，而技術(shù)效率僅在有的年份起到了一定的作用，總體來(lái)說(shuō)，其作用是反向的。由于純技術(shù)效率為1，技術(shù)效率所起的負(fù)作用是由規(guī)模效率的降低所帶來(lái)的。

生產(chǎn)者服務(wù)在服務(wù)業(yè)中占有越來(lái)越重要的地位，本文根據(jù)已有研究對(duì)生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)的內(nèi)涵和外延的界定，并考慮了數(shù)據(jù)的可得性，選取信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，金融業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)這五個(gè)行業(yè)來(lái)代表生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)，計(jì)算了江蘇生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)的TFP指數(shù)及其分解效率指數(shù)，如表2所示。從表2中可以看到，（1）生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)在2013—2017年的產(chǎn)出增長(zhǎng)率普遍低于2008—2012年，TFP的貢獻(xiàn)率也較低。從2008—2012年，生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)的TFP平均值是1.076，平均增長(zhǎng)率為7.6%，增速較快，其對(duì)生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)的貢獻(xiàn)率也較大，為41.3%。從2013—2017年，江蘇生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)的TFP平均值為1.034，平均增長(zhǎng)率為3.4%，比前面的階段有所降低，其中2016—2017年的TFP指數(shù)小于1。對(duì)生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)的貢獻(xiàn)率受到了2016—2017年TFP負(fù)增長(zhǎng)的影響，下降為35.6%。（2）對(duì)這兩個(gè)階段江蘇生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)的TFP進(jìn)行分解發(fā)現(xiàn)，在2008—2012年，除了規(guī)模效率為0.995之外，技術(shù)變化TC為1.072，是TFP增長(zhǎng)的主要因素，技術(shù)效率變化EC和純技術(shù)效率PEC都略大于1，對(duì)TFP的增長(zhǎng)都有幫助。在2013—2017年，幾個(gè)指數(shù)都大于1，都起到了微弱的作用，但是技術(shù)變化TC下降為1.023，最終導(dǎo)致這一階段的生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)TFP下降。

為了分析江蘇服務(wù)整體和生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)TFP指數(shù)的變化規(guī)律，本文把這兩者放在一起進(jìn)行比較，如表3所示。從表3中可以看出，生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)TFP的變化趨勢(shì)一致，其增長(zhǎng)率要大于服務(wù)業(yè)整體，說(shuō)明生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)對(duì)服務(wù)業(yè)整體的效率增長(zhǎng)有拉動(dòng)作用。在2008年—2012年，生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)TFP的每一個(gè)分解指數(shù)都高于服務(wù)業(yè)整體，可以說(shuō)每一個(gè)分解因素都起到了拉動(dòng)作用。而在2013—2017年，除技術(shù)變化TC低于整體之外，生產(chǎn)者服務(wù)的其他分解指數(shù)大于服務(wù)業(yè)整體，技術(shù)變化的降低減弱了對(duì)服務(wù)業(yè)整體TFP的拉動(dòng)作用。

2.2.2 江蘇服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率變化

2008—2017年，江蘇服務(wù)業(yè)14個(gè)細(xì)分行業(yè)除金融業(yè)之外的全要素生產(chǎn)率都是上升的，由于統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的變化，本文分兩個(gè)階段來(lái)使用DEA模型進(jìn)行測(cè)算，對(duì)每個(gè)階段的TFP及其分解效率指數(shù)、產(chǎn)出增長(zhǎng)率、TFP貢獻(xiàn)率值進(jìn)行了幾何平均，做成柱狀圖，直觀和方便比較。

從圖1中可以看出，（1）在2008—2012年，服務(wù)業(yè)各細(xì)分行業(yè)的增長(zhǎng)率都超過(guò)10%，最高的租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)增長(zhǎng)率達(dá)到25.9%。在全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率方面，較低的表現(xiàn)是金融業(yè)0，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)5.6%，住宿和餐飲業(yè)7.8%，各自的全要素生產(chǎn)率也比較低，分別為0、1.01、1.01;貢獻(xiàn)率較高的表現(xiàn)是衛(wèi)生和社會(huì)工作50.2%，公共管理、社會(huì)保障和社會(huì)組織60.2%，教育80.2%，對(duì)應(yīng)的TFP也較高，分別為1.075、1.069、1.116。（2）從各行業(yè)的TFP分解指數(shù)可以看出，TFP≥1，技術(shù)變化TC≥1，技術(shù)效率EC≤1，規(guī)模效率變化SEC≤1 。得出結(jié)論，技術(shù)效率EC在TFP增長(zhǎng)中起了負(fù)作用，導(dǎo)致技術(shù)效率較低的原因之一是規(guī)模效率比較低，這可以說(shuō)是這一階段拉低服務(wù)業(yè)TFP的主要因素。在SEC較低的同時(shí)，有的行業(yè)PEC也較低，也構(gòu)成了拉低TFP的一個(gè)因素，這些行業(yè)包括住宿和餐飲業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)。金融行業(yè)是比較特殊的，幾個(gè)指數(shù)都為1，其增長(zhǎng)和TFP無(wú)關(guān)，全部來(lái)自于要素投入。

從圖2中可以看出，（1）在2013—2017年，除住宿和餐飲業(yè)之外，各行業(yè)的平均增長(zhǎng)率較上一階段有所下降，這和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的調(diào)速降檔是一致的。再看TFP的貢獻(xiàn)率，大部分行業(yè)的貢獻(xiàn)率是增加的，最突出的是交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，TFP貢獻(xiàn)率達(dá)到105.9%，這也和行業(yè)增長(zhǎng)率較低有關(guān)。租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)、教育、衛(wèi)生和社會(huì)工作、公共管理、社會(huì)保障和社會(huì)組織這些行業(yè)的TFP貢獻(xiàn)率下降，對(duì)應(yīng)的TFP指數(shù)值也有所降低。TFP增長(zhǎng)率高于前一階段的行業(yè)有批發(fā)和零售業(yè)，住宿和餐飲業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)，文化、體育和娛樂(lè)業(yè)。（2）除金融業(yè)之外，所有行業(yè)TFP>1， TC>1，EC產(chǎn)生分化，有些行業(yè)的EC>1，說(shuō)明行業(yè)的技術(shù)效率有所提升，它們是批發(fā)、住宿、租賃、科學(xué)、教育、衛(wèi)生、公共行業(yè)。而交通、房地產(chǎn)、水利和文化產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率依然小于1，其中交通和水利的規(guī)模效率和純技術(shù)效率都小于1，需要從這兩方面提高;房地產(chǎn)和文化產(chǎn)業(yè)要從規(guī)模效率上來(lái)提升TFP。金融行業(yè)作為重要的生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)，其TFP=0.991，TC=0.991，TFP的下降是因?yàn)榧夹g(shù)變化小于1，缺乏技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新，這是值得我們?nèi)ニ伎嫉摹?/p>

細(xì)分行業(yè)TFP及其效率分解指數(shù)、TFP貢獻(xiàn)率都具有較大的異質(zhì)性，應(yīng)該針對(duì)具體行業(yè)進(jìn)行細(xì)致分析，這將作為本研究以后的方向。

3 結(jié)論與建議

3.1 通過(guò)提高規(guī)模效率來(lái)提高技術(shù)效率，進(jìn)而提高江蘇服務(wù)業(yè)TFP

江蘇服務(wù)業(yè)整體TFP呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，2013—2017年的平均TFP小于2008—2012年，服務(wù)業(yè)的增長(zhǎng)中，TFP的貢獻(xiàn)率有待提高。服務(wù)業(yè)整體TFP的提高主要源于技術(shù)進(jìn)步;由于規(guī)模效率降低，純技術(shù)效率不變，技術(shù)效率所起的作用基本為負(fù)。由此可以得出，通過(guò)提高規(guī)模效率的途徑來(lái)提高技術(shù)效率，從而提高江蘇服務(wù)業(yè)整體的全要素生產(chǎn)率。

3.2 促進(jìn)生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，提高生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)乃至整個(gè)服務(wù)業(yè)的TFP

生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)TFP的變化趨勢(shì)與服務(wù)業(yè)整體是一致的，其增長(zhǎng)率要大于服務(wù)業(yè)整體，說(shuō)明生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)對(duì)服務(wù)業(yè)整體的效率增長(zhǎng)有拉動(dòng)作用。在2008—2012年，生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)TFP的每一個(gè)分解指數(shù)都高于服務(wù)業(yè)整體，可以說(shuō)每一個(gè)分解因素都起到了拉動(dòng)作用。在2013—2017年，生產(chǎn)者服務(wù)的其他分解指數(shù)大于服務(wù)業(yè)整體，而技術(shù)變化低于整體，減弱了對(duì)其服務(wù)業(yè)整體TFP的拉動(dòng)作用。后續(xù)應(yīng)該從提高生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步入手，來(lái)提高生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)乃至整個(gè)服務(wù)業(yè)的TFP。

3.3 細(xì)分行業(yè)具有較大的異質(zhì)性，需采取不同策略

細(xì)分行業(yè)TFP變動(dòng)、 TFP貢獻(xiàn)率以及TFP分解指數(shù)都具有較大的異質(zhì)性。除金融業(yè)之外，各細(xì)分行業(yè)TFP都呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，都有正的技術(shù)進(jìn)步。在2008—2012年，技術(shù)效率在TFP增長(zhǎng)中起了負(fù)作用，導(dǎo)致技術(shù)效率較低的原因之一是規(guī)模效率比較低，這是這一階段拉低服務(wù)業(yè)TFP的主要因素。在規(guī)模效率較低的同時(shí)，有的行業(yè)資源配置效率較低，也構(gòu)成了拉低TFP的一個(gè)因素。在2013—2017年，服務(wù)業(yè)各行業(yè)隨宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)速降檔，有些行業(yè)的技術(shù)效率提高，體現(xiàn)了高質(zhì)量增長(zhǎng)，它們是批發(fā)、住宿、租賃、科學(xué)、教育、衛(wèi)生、公共行業(yè)。交通和水利需要從規(guī)模效率和資源配置效率這兩方面提高;房地產(chǎn)和文化產(chǎn)業(yè)要從規(guī)模效率上來(lái)提升TFP。金融行業(yè)作為重要的生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)，缺乏技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新，從技術(shù)上來(lái)講是落后了，這值得我們?nèi)ド钊胩骄科湓虿⑺妓魈嵘膶?duì)策。

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