王雪瑞,劉志寬,王藤潤(rùn),李崢嶸

(1.內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué) 商務(wù)學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070;2.內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070)

一、引言

“鮑莫爾-?？怂辜僬f(shuō)”認(rèn)為隨著社會(huì)生產(chǎn)效率的增長(zhǎng),勞動(dòng)力將從制造業(yè)向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移,使得名義工資提高,增加服務(wù)業(yè)生產(chǎn)成本,在社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展的情況下,服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力比重增加,整個(gè)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)效率會(huì)下降。在經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)中,生產(chǎn)者作為系統(tǒng)中的各個(gè)要素的綜合生產(chǎn)率,被稱為全要素生產(chǎn)率(TFP)。有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn),服務(wù)業(yè)TFP并不比制造業(yè)低。同時(shí),在新的時(shí)代背景下,中國(guó)服務(wù)業(yè)相關(guān)行業(yè)經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展,自2014年中國(guó)服務(wù)業(yè)增加值增量占GDP增量的比重(49.9%)超過(guò)第二產(chǎn)業(yè)(45.6%)成為第一大產(chǎn)業(yè)后,每年仍以2.72%的速度增長(zhǎng),2019年達(dá)到63.5%。2019年中國(guó)服務(wù)業(yè)就業(yè)人員數(shù)占總就業(yè)人員數(shù)的47.1%,服務(wù)業(yè)已成為吸納就業(yè)的主要渠道。

目前,關(guān)于服務(wù)業(yè)TFP的研究主要集中于運(yùn)用不同的測(cè)算方法(生產(chǎn)函數(shù)法、隨機(jī)前沿分析(SFA)、指數(shù)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA))和數(shù)據(jù)類型(區(qū)域面板或行業(yè)面板)進(jìn)行分析,這對(duì)于充分認(rèn)識(shí)服務(wù)業(yè)TFP的增長(zhǎng)方向,區(qū)域和行業(yè)差異具有重要意義。同時(shí),許多學(xué)者對(duì)服務(wù)業(yè)TFP的影響因素進(jìn)行研究,主要包括競(jìng)爭(zhēng)力、對(duì)外直接投資(FDI)、人力資本、創(chuàng)新、科技、貿(mào)易以及制度安排等。服務(wù)業(yè)TFP的研究現(xiàn)已成為學(xué)術(shù)界、國(guó)家重點(diǎn)關(guān)注的熱點(diǎn)話題,大量學(xué)者對(duì)服務(wù)業(yè)TFP展開(kāi)了深入研究,對(duì)相應(yīng)政策的制定提供了理論支持。然而,現(xiàn)有研究表現(xiàn)為統(tǒng)計(jì)方式多樣化、測(cè)算方法復(fù)雜化和測(cè)算結(jié)果差異化,并不能為相應(yīng)政策的有效制定提供正確的參考,如何科學(xué)、有效測(cè)算服務(wù)業(yè)TFP,形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),是當(dāng)前學(xué)術(shù)界致力于解決的重要課題。本文對(duì)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究進(jìn)行文獻(xiàn)梳理,首先對(duì)服務(wù)業(yè)TFP測(cè)算方法進(jìn)行介紹和比較,在此基礎(chǔ)上,就中國(guó)服務(wù)業(yè)發(fā)展情況,分別從國(guó)家層面、區(qū)域?qū)用嬉约靶袠I(yè)層面對(duì)服務(wù)業(yè)TFP研究進(jìn)行綜述,并進(jìn)行服務(wù)業(yè)TFP收斂性分析的總結(jié),最后從理論角度討論了服務(wù)業(yè)TFP的影響因素。

二、服務(wù)業(yè)TFP測(cè)算方法

“鮑莫爾-?？怂辜僬f(shuō)”的提出引起了經(jīng)濟(jì)學(xué)家的極大興趣,學(xué)者們開(kāi)始重視對(duì)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的研究和測(cè)算。鮑莫爾等人假設(shè)勞動(dòng)是唯一的要素投入,所以勞動(dòng)生產(chǎn)率成為早期研究焦點(diǎn)。隨著研究的深入,人們發(fā)現(xiàn)服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要來(lái)源于TFP,因此,服務(wù)業(yè)TFP成為重點(diǎn)研究對(duì)象,同時(shí),TFP的測(cè)算是研究中最基礎(chǔ)的一部分。

根據(jù)是否需要預(yù)先假設(shè)具體的生產(chǎn)函數(shù)形式,將目前測(cè)算TFP的主流方法分為參數(shù)方法、非參數(shù)方法以及半?yún)?shù)方法,其中,參數(shù)方法主要包括生產(chǎn)函數(shù)法、隨機(jī)前沿分析(SFA)等;非參數(shù)法主要包括指數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)法等;半?yún)?shù)方法包括Olley-Pakes方法(OP法)和Levinsohn-Petrin方法(LP法)等,本文將依次對(duì)各方法進(jìn)行簡(jiǎn)述。

(一)生產(chǎn)函數(shù)法

Charles Cobb與Paul Douglas通過(guò)對(duì)20世紀(jì)初期的美國(guó)制造業(yè)數(shù)據(jù)的核算,提出C-D生產(chǎn)函數(shù)。1942年Tingbergen將國(guó)民收入核算與計(jì)量研究進(jìn)行整合,把時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)與C-D生產(chǎn)函數(shù)結(jié)合起來(lái),自此經(jīng)濟(jì)效率問(wèn)題可以通過(guò)計(jì)量手段進(jìn)行測(cè)算。Solow在此基礎(chǔ)上提出索洛余值法,將總產(chǎn)出的增長(zhǎng)中除去資本和勞動(dòng)增長(zhǎng)以外的部分定義為技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。中國(guó)學(xué)者利用C-D生產(chǎn)函數(shù)與索洛余值法對(duì)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率進(jìn)行了大量研究,楊勇利用C-D生產(chǎn)函數(shù)對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)TFP進(jìn)行測(cè)算,并與部分國(guó)家的已有測(cè)算結(jié)果進(jìn)行比較[1];郭克莎利用生產(chǎn)函數(shù)法測(cè)得其研究期內(nèi)中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)TFP的平均增長(zhǎng)率為2.58%;在索洛余值法的基礎(chǔ)上范巧通過(guò)空間計(jì)量分析框架做出改進(jìn),從而使測(cè)度得到的生產(chǎn)率更加貼近實(shí)際值。生產(chǎn)函數(shù)法的基本思路如下:

在希克斯中性技術(shù)假設(shè)下,我們把生產(chǎn)函數(shù)的形式設(shè)定為:

Y(t)=A(t)F((t),L(t))

(1)

其中,Y(t)表示總產(chǎn)出,A(t)表示技術(shù)水平,K(t)表示資本的生產(chǎn)投入,L(t)表示勞動(dòng)的生產(chǎn)投入。

從而得到TFP的計(jì)算公式:

(2)

其中,α(t)+β(t)=1,α(t)和β(t)分別表示資本和勞動(dòng)在總產(chǎn)出中的重要程度。

(二)隨機(jī)前沿分析法(SFA)

Aigner、Meeusen和Broeck等人的文章標(biāo)志著隨機(jī)前沿分析方法的出現(xiàn),該方法通過(guò)明確非效率因素的影響來(lái)避免索洛余值法在TFP的測(cè)算中產(chǎn)生的部分偏差。SFA的出現(xiàn)使得TFP可以利用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算,大量學(xué)者利用SFA研究各個(gè)地區(qū),行業(yè)的TFP增長(zhǎng)及其差異。顧乃華利用SFA對(duì)1992—2002年中國(guó)服務(wù)業(yè)TFP進(jìn)行測(cè)算,結(jié)果顯示在研究期內(nèi)中國(guó)服務(wù)業(yè)發(fā)展質(zhì)量低,要素投入是主要的增長(zhǎng)來(lái)源[2];崔敏等人通過(guò)SFA對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)各行業(yè)的TFP及技術(shù)進(jìn)步率進(jìn)行測(cè)算,結(jié)果表明進(jìn)入2000年后技術(shù)進(jìn)主導(dǎo)了服務(wù)業(yè)TFP的增長(zhǎng)。

隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型可以表示如下:

YI=f(Xi,β)evi-μi,i=1,2…N

(3)

其中YI表示第i個(gè)單位的產(chǎn)出,Xi表示第i個(gè)單位的投入向量,f(Xi,β)是生產(chǎn)函數(shù),表示生產(chǎn)者技術(shù)的前沿,β為待估參數(shù)向量,vi-μi構(gòu)成隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),其中vi是隨機(jī)因素,μi(非負(fù))為生產(chǎn)率,vi和μi相互獨(dú)立。而在實(shí)際生產(chǎn)的技術(shù)效率(TE)就可以用樣本的期望與隨機(jī)前沿的期望的比值來(lái)確定,即

(4)

當(dāng)μi服從半正態(tài)分布,可得到一個(gè)條件均值:

(5)

其中,φ(εiλ/σ)、Φ(-εiλ/σ)分別表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布概率密度函數(shù)和累積密度函數(shù)。將其代入TEi=e-E[μi|εi]即可得到各生產(chǎn)單位的技術(shù)效率,即TFP。

(三)指數(shù)法

在TFP的測(cè)算過(guò)程中,由于各變量間計(jì)量方法的不同使得結(jié)果與現(xiàn)實(shí)的差異性較大,而指數(shù)方法被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的測(cè)算,而TFP指數(shù)有多種測(cè)算方法,常用的有Hicks-Moorsteen指數(shù)法;Malmquist指數(shù)法;Malmquist-Luenberger指數(shù)法等。

Hicks和Moorsteen共同提出Hick-Moorsteen指數(shù)法,該方法利用總產(chǎn)出與勞動(dòng)、資本等生產(chǎn)要素投入的凈增長(zhǎng)計(jì)算生產(chǎn)率指數(shù),即TFP指數(shù),Hick-Moorsteen指數(shù)法在TFP計(jì)算流程上進(jìn)行了簡(jiǎn)化,但在對(duì)TFP影響因素的研究上不適用。楊向陽(yáng)利用該方法測(cè)算了中國(guó)東部9個(gè)省區(qū)市1978—2002年的服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)情況。[3]

M0(xt+1,yt+1,xt,yt)

=EFFCH×TECH

=TECH×PEFFCH×SEFFCH

(6)

(四)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)是由Charnes等人在Farrell的基礎(chǔ)上提出的一種線性規(guī)劃方法。主要思路是構(gòu)建出最佳生產(chǎn)前沿面,通過(guò)計(jì)算每個(gè)決策單元(DMU)和最佳生產(chǎn)前沿面之間的差距,通過(guò)線性規(guī)劃最終得到TFP指數(shù)。該方法可以避免設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)與隨機(jī)干擾性不滿足正態(tài)分布的問(wèn)題,在一定程度上解決了SFA的局限性。

在DEA的基礎(chǔ)上,Caves和Fare將其與Malmquist提出的生產(chǎn)率指數(shù)法結(jié)合,形成了DEA-Malmquist指數(shù)方法,該方法能夠測(cè)算多投入、多時(shí)期、多產(chǎn)出的TFP指數(shù)。該方法不僅不用提前設(shè)定生產(chǎn)函數(shù),還可以將測(cè)算得到的TFP指數(shù)進(jìn)一步拆分,同時(shí),由于在計(jì)算過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)做了一階差分,在一定程度上減少了各行業(yè)間的內(nèi)部影響。因此,大量學(xué)者利用該方法對(duì)服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)的TFP進(jìn)行測(cè)算。

DEA與Malmquist指數(shù)法的結(jié)合首先要用到在前文中提到的Malmquist指數(shù)方法中的每個(gè)行業(yè)的距離函數(shù):

(7)

該函數(shù)可以利用DEA的線性規(guī)劃求解:

(8)

其中,θ是標(biāo)量(0<θ≤1),表示第i個(gè)行業(yè)的效率水平,λ表示一個(gè)1×1常數(shù)向量;x和y為行業(yè)的投入與產(chǎn)出,(Yt0,Yt0+1,…,Yt)與(Xt0,Xt0+1,…,Xt)分別表示每個(gè)行業(yè)的產(chǎn)出矩陣與投入矩陣;將每個(gè)DMU都利用上述線性規(guī)劃進(jìn)行求解,即可得到相對(duì)應(yīng)的效率值θ。

(五)其他方法

除前文提到的測(cè)算方法之外,有的研究從微觀企業(yè)視角來(lái)測(cè)算TFP,在方法選擇上主要為半?yún)?shù)的OP法、LP法和ACF等方法,但微觀企業(yè)的TFP在利用半?yún)?shù)方法進(jìn)行測(cè)算時(shí),所得結(jié)果偏高。夏杰長(zhǎng)等人也利用半?yún)?shù)的OP方法測(cè)算中國(guó)服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)TFP。除上文提到的測(cè)算方法外,仍有許多方法被中國(guó)學(xué)者用于對(duì)服務(wù)業(yè)TFP的研究當(dāng)中,如陳景華分別利用近似全要素生產(chǎn)率(ATFP)和勞動(dòng)生產(chǎn)率(LTFP)對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)TFP進(jìn)行估算;Jones,John通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)一般均衡模型發(fā)現(xiàn),服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的提高是印度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力,這得益于服務(wù)業(yè)的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變;Ying-Ying Liang用列文松-彼得林(Levinsohn-Petrin)方法計(jì)算了中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率。Lee,Jong-Wha使用一般均衡模型分析服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率較快增長(zhǎng)有助于亞洲經(jīng)濟(jì)持續(xù)平衡增長(zhǎng);Sahu,Sohini使用動(dòng)態(tài)一般均衡模型分析服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率是影響印度經(jīng)濟(jì)的主要傳導(dǎo)渠道;胡宗彪等人創(chuàng)新性的將雙邊服務(wù)貿(mào)易數(shù)據(jù)用于服務(wù)業(yè)TFP的測(cè)算,并利用具有赫克歇爾-俄林模型以及李嘉圖模型特征的框架進(jìn)行對(duì)服務(wù)業(yè)TFP的測(cè)算。

(六)測(cè)算方法的比較

學(xué)者們將生產(chǎn)函數(shù)法與SFA歸為參數(shù)法,因?yàn)樵擃惙椒ㄐ枰A(yù)先設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)形勢(shì),并利用計(jì)量方法估計(jì)出相應(yīng)參數(shù),最后通過(guò)“余值”的結(jié)算來(lái)測(cè)度生產(chǎn)率及變化。因此,生產(chǎn)函數(shù)形式設(shè)定的好壞直接決定了測(cè)算結(jié)果的準(zhǔn)確程度,這是此類方法的根本缺陷。生產(chǎn)函數(shù)法形式簡(jiǎn)單明了、測(cè)算方便,核算原理符合經(jīng)濟(jì)意義,經(jīng)拓展后對(duì)時(shí)間序列尤其適用,只是該方法需要對(duì)生產(chǎn)函數(shù)做較多的行為假設(shè),嚴(yán)格的假設(shè)制約了該方法在更廣領(lǐng)域的應(yīng)用,一旦假設(shè)不符合現(xiàn)實(shí)情況,就大大降低了方法的可信程度。SFA的突出特點(diǎn)在于將傳統(tǒng)模型的誤差項(xiàng)分解為隨機(jī)誤差項(xiàng)和技術(shù)非效率項(xiàng),并通過(guò)測(cè)量技術(shù)非效率項(xiàng),能夠更加精確地估計(jì)出樣本個(gè)體的生產(chǎn)效率,同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)TFP的分解。另外,SFA對(duì)于橫截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)均適用,自由度較大。但該方法與生產(chǎn)函數(shù)法一樣,面臨具體生產(chǎn)函數(shù)選擇與誤差分布的一些假定,這些假定也常?？赡芘c實(shí)際情況不符,導(dǎo)致其應(yīng)用也受到較多的限制。與上述兩種方法不同,指數(shù)法與DEA無(wú)須設(shè)定函數(shù)形式,因此測(cè)算結(jié)果中不存在因函數(shù)誤設(shè)而導(dǎo)致的誤差,故這兩種方法被稱為非參數(shù)法。指數(shù)法原理簡(jiǎn)單,分析資料較易獲取,只需任意兩個(gè)時(shí)期的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)和相應(yīng)價(jià)格信息,就可以計(jì)算出相應(yīng)的生產(chǎn)率變化。但是,該方法要求計(jì)算總投入指數(shù)和總產(chǎn)出指數(shù),而指數(shù)形式選擇的隨意性可能導(dǎo)致測(cè)算出的生產(chǎn)率指數(shù)存在教導(dǎo)誤差且缺乏可比性。

三、服務(wù)業(yè)TFP研究拓展

(一)不同層面的研究

為探究中國(guó)服務(wù)業(yè)TFP的整體演變趨勢(shì)、區(qū)域差異性以及行業(yè)差別,我國(guó)學(xué)者分別從國(guó)家層面,區(qū)域?qū)用嬉约靶袠I(yè)層面對(duì)服務(wù)業(yè)TFP進(jìn)行了大量研究。從研究層面上可以將中國(guó)服務(wù)業(yè)TFP的現(xiàn)有研究分為三部分,第一部分是從國(guó)家層面利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)對(duì)服務(wù)業(yè)TFP進(jìn)行測(cè)算并分析其主要增長(zhǎng)因素。楊勇[1]、王恕立等人[5]的研究都可歸于此類。第二部分是利用中國(guó)各省區(qū)市相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)服務(wù)業(yè)TFP進(jìn)行測(cè)度,研究各省區(qū)市內(nèi)部服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)狀況以及空間異質(zhì)性。如顧乃華[2]利用SFA模型對(duì)各省市之間服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率進(jìn)行研究,將其歸納為東、中、西部進(jìn)行比較分析。第三部分主要是利用某省區(qū)市相關(guān)數(shù)據(jù)或企業(yè)面板數(shù)據(jù)對(duì)服務(wù)業(yè)某具體行業(yè)或行業(yè)間的異質(zhì)性進(jìn)行研究,其中,夏杰長(zhǎng)等人發(fā)現(xiàn)服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)間TFP增長(zhǎng)差距較大,但隨著服務(wù)業(yè)整體發(fā)展,差距正在快速縮短。陳景華使用指數(shù)方法測(cè)算了2004—2017年中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)相關(guān)行業(yè)綠色TFP指數(shù)[6]。

(二)服務(wù)業(yè)TFP的影響因素

采用不同的測(cè)算方法對(duì)不同層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí),從之前學(xué)者的分析結(jié)果來(lái)看,雖有差異,但中國(guó)服務(wù)業(yè)TFP偏低是基本事實(shí),偏低的TFP不僅會(huì)拖累整體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),也會(huì)對(duì)服務(wù)業(yè)自身發(fā)展帶來(lái)困難。TFP的增長(zhǎng)是推動(dòng)服務(wù)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。在當(dāng)前國(guó)家以服務(wù)業(yè)來(lái)擴(kuò)大內(nèi)需和促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的背景下,如何提高服務(wù)業(yè)偏低的TFP就成為服務(wù)業(yè)大發(fā)展的關(guān)鍵。而要提高服務(wù)業(yè)TFP,就必須正確把握服務(wù)業(yè)TFP的關(guān)鍵影響因素。只有明確了服務(wù)業(yè)TFP提升的關(guān)鍵,才能有的放矢地制定政策。

學(xué)者們對(duì)服務(wù)業(yè)TFP的影響因素已做大量研究,其中,競(jìng)爭(zhēng)力[7]、對(duì)外直接投資(FDI)[8]、人力資本[9]、創(chuàng)新、科技、貿(mào)易以及制度安排等因素為主要研究方向。同時(shí),服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的提高,不僅會(huì)受服務(wù)業(yè)的結(jié)構(gòu)變化、服務(wù)質(zhì)量等內(nèi)部因素影響,還會(huì)受產(chǎn)品評(píng)論、制造業(yè)、土地金融等相關(guān)行業(yè)發(fā)展的外部因素影響。

四、對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)TFP研究的啟示

基于現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外服務(wù)業(yè)TFP的研究現(xiàn)狀,未來(lái)中國(guó)服務(wù)業(yè)TFP可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行拓展:首先,在選擇服務(wù)業(yè)TFP測(cè)算方法時(shí),根據(jù)中國(guó)服務(wù)業(yè)的現(xiàn)實(shí)情況,引用國(guó)外前沿理論,考慮中國(guó)服務(wù)業(yè)的已有數(shù)據(jù)、研究方向以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的重大轉(zhuǎn)變等針對(duì)性地選擇測(cè)算理論,從而探尋中國(guó)服務(wù)業(yè)TFP最佳的測(cè)算方法,真實(shí)測(cè)度中國(guó)服務(wù)業(yè)發(fā)展質(zhì)量。其次,在對(duì)不同層面的研究中,既要對(duì)國(guó)家整體的服務(wù)業(yè)TFP進(jìn)行分析,也要對(duì)不同地區(qū)、行業(yè)間的服務(wù)業(yè)TFP進(jìn)行討論,探尋中國(guó)服務(wù)業(yè)TFP水平低下的根本原因,為政策的制定提供有力的理論支撐。再次,在收斂性研究方面,要清楚服務(wù)業(yè)TFP收斂的根本原因,在分析時(shí)既要考慮不同區(qū)域間的比較,同時(shí)也要考慮不同行業(yè)間的差異性,加強(qiáng)對(duì)環(huán)境約束下的服務(wù)業(yè)綠色TFP收斂性的研究,以便更好地把握我國(guó)各產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)發(fā)展。最后,要在宏觀層面上對(duì)我國(guó)各個(gè)區(qū)域的服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)的發(fā)展在影響因素研究方面,通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)力、對(duì)外直接投資、人力資本、創(chuàng)新、科技、貿(mào)易、制度安排以及服務(wù)外包等其他因素對(duì)服務(wù)業(yè)TFP的影響分析,為推動(dòng)我國(guó)服務(wù)業(yè)TFP快速增長(zhǎng),從而加速我國(guó)服務(wù)業(yè)發(fā)展提供了具體建議,即深化服務(wù)業(yè)市場(chǎng)化改革,全面推進(jìn)市場(chǎng)化進(jìn)程,提升各企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力;加大創(chuàng)新支持力度,強(qiáng)化創(chuàng)新成果和市場(chǎng)需求的結(jié)合;加大人力資本的投資;擴(kuò)大對(duì)外開(kāi)放程度,積極融入全球市場(chǎng)。