服務業TFP 的時空演變及其影響因素

凌 晨，秦思佳，戴 翔

（1.無錫太湖學院 商學院，江蘇 無錫 214063；2.南京航天航空大學 管理學院，江蘇 南京 210016；3.廈門大學 經濟學院，福建 廈門 361005；4.南京審計大學 經濟學院，江蘇 南京 211815）

一、引言

改革開放以來尤其是中國加入WTO 以來，中國經濟實現了持續多年的高速增長，但與之相伴的卻是服務業發展滯后。因此，如何提升服務業全要素生產率，顯然是補“以推動高質量發展為主題，需著力提高全要素生產率”之短板的重要課題。盡管自改革開放以來，中國服務業得到了長足發展，在國民經濟中的占比不斷提高，但是從全球產業演進格局角度看，尤其是與服務業占比在國民經濟中已經超過70%水平的西方發達國家相比，中國服務業發展仍然相對落后，國際競爭力還比較低。當前，中國經濟已經邁入高質量發展的新階段，而作為國內占比最大產業的服務業能否實現高質量發展，顯然關系到整個國民經濟能否順利實現高質量發展。此外，從產業關聯角度看，制造業轉型升級和高質量發展，也需要現代服務的強力支撐。因此，在新發展背景下，如何推動服務業全要素生產率提升，是當前理論和實踐部門亟待解決的重要課題。毋庸置疑，“推動生產性服務業向專業化和價值鏈高端延伸、推動生活性服務業向高品質和多樣化升級”，從全要素生產率角度看，首先需要明晰中國服務業全要素生產率的演變、現狀及其影響因素，立足現實，厘清影響因素，才能尋求更有效和針對性的政策舉措。此外，面臨國際國內環境的深刻變化，中國亟待構建“雙循環”新發展格局，以重塑參與國際合作與競爭新優勢。而建立在以暢通國內大循環為基礎之上的“雙循環”新發展格局，會對區域協調發展提出更高要求。從這一意義上看，如何看待以及如何推動服務業高質量發展，在全要素生產率維度上不能僅限于對其演變趨勢的“時間”因素進行分析，還要探討其中的“空間”問題，即中國服務業全要素生產率呈現出怎樣的時空演變趨勢？

鑒于此，文章將著重對服務業全要素生產率的時空演變進行研究，探索服務業全要素生產率是否存在時間演變規律以及地域性差異，并明晰其中的可能影響因素，據此從提升全要素生產率維度提出推動服務業高質量發展的政策建議。

二、文獻綜述

自從鮑莫爾成本病(baumol's cost disease)提出以來，有關服務業生產率的探討，就一直成為學術界熱議的話題。所謂鮑莫爾成本病，主要是指相對于制造業，服務業勞動生產率更難以提高的現象。但通過龐瑞芝、鄧忠奇(2014)對中國服務業和制造業生產率的測算比較發現，在中國并不存在服務業生產率顯著低于制造業的現象，反而前者略高于后者[1]。由此說明鮑莫爾成本病現象并非總是存在，至少說明鮑莫爾成本病假說是否成立，尚存爭議。也可以認為，不同國家和不同發展時期，服務業全要素生產率會有不同表現和變化，因此，對其進行持續關注和跟蹤研究，成為深化認識服務業發展的必然需要。目前，國內關于服務業全要素生產率的研究主要聚焦在三個方面：第一是對于服務業全要素生產率的測度。第二是對于服務業全要素生產率的發展狀況研究。第三是對于服務業全要素生產率的影響因素探究。

關于服務業全要素生產率的影響因素，現有文獻主要集中在以下幾個方面：一是經濟發展水平對服務業全要素生產率的影響?，F有文獻大多將GDP、人均GDP 及貿易依存度作為經濟發展水平指標[2，3]，研究發現經濟發展水平對服務業全要素生產率具有積極作用。二是制度對服務業全要素生產率的影響。比如，楊建軍、顧孟迪(2021)實證探討了制度質量如何對服務業全要素生產率產生作用[4]。三是聚集經濟對服務業全要素生產率的影響?，F有文獻發現城市化率對服務業全要素生產率具有一定的影響[2，3]。四是市場化程度對服務業全要素生產率的影響?，F有文獻的研究結果與大家的經濟直覺相反，市場化程度對服務業全要素生產率有負面影響[3，5]。針對服務業全要素生產率發展狀況，現有研究或者基于測度方法不同，或者選取的樣本不同，或者出于研究落腳點的不同，所得結論往往也不盡相同，甚至截然相反。

綜合現有文獻可知，針對中國服務業全要素生產率測算等方面，已經大量有益探討，為文章研究提供了啟發，比如測度方法的選取等，但總體來看，仍缺乏對于中國服務業全要素生產率時空演變特征的分析。與已有文獻相比，文章的可能邊際貢獻在于：一是針對中國服務業全要素生產率的測算，文章更加關注其中的“時間”因素，從動態演進的視角揭示其中可能存在的演變規律。二是用空間自相關檢驗方法構建起時間、空間兩個維度上的演變分析框架，這有助于為中國服務業的全面協調可持續發展提供更大助益。三是將時間維度和空間維度結合起來，具體考察服務業全要素生產率在地區間的變遷趨勢，以此明晰其中可能具有的區域協調發展的內涵。四是拓展有關服務業全要素生產率的影響因素分析，通過實證分析揭示其中的關鍵影響因素。

三、方法、數據及測算結果

1. TFP 測算方法

借鑒現有文獻的普遍做法，文章采用非參數馬爾姆奎斯特法測算2003—2021 年中國各省份服務業全要素生產率，并對統計地區的全要素生產率的發展狀況進行剖析。以期為我國服務業的高質量可持續發展提供一些政策啟示。具體測算方法和過程說明如下：

利用DEA 技術測算出全要素生產率指數，從t時期到t+1時期，以技術Tt為參照的Malmquist 指數定義為：

該指數可以衡量服務業全要素生產率的大小，在接下來的文章表述中，均用TFP來替代表示，EC為技術效率，TC為技術進步，純技術效率和規模效率同時影響技術效率的大小，即：

因此，全要素生產率可表示為：

其中，TFP為服務業全要素生產率；PEC為純技術效率；SEC為規模效率。

2. 數據來源及說明

基于上述測算方法，文章選取2003—2021 年全國23 個省份的面板數據作為研究樣本，原始數據來源于《中國城市統計年鑒》 《中國區域統計年鑒》 《中國第三產業統計年鑒》 《中國勞動統計年鑒》以及國家統計局。關于產出指標，文章在現有文獻處理方法的基礎上，以服務業增加值作為衡量期望產出的指標，同時，文章將服務業增加值以2003 年為基期的價格平減指數進行平減。關于投入指標，文章以資本存量作為資本投入的衡量指標，并利用永續盤存法對資本存量進行估算。

3. 測算結果及分析

為了討論服務業全要素生產率在區域上是否存在差異，文章參考李汝資、劉耀彬(2016)和王凱風、吳超林(2017)[6，7]的研究，將統計的23 個省份分成東部地區、中部地區和西部地區。將服務業全要素生產率按照上述地區分類整理，得到結果如表1 所示。

表1 2003—2021 年按地區劃分的各省份服務業全要素生產率均值及其變化

東部地區的服務業全要素生產率主要依賴技術進步拉動，與其他地區相比，東部地區的技術進步指數整體偏高，這說明技術進步是拉動東部地區服務業全要素生產率水平的一個重要因素。與中部和西部地區相比，東部地區各個省份的全要素生產率差距較小。中部地區除河南和廣西之外，全要素生產率較為平均。西部地區中，青海和云南的全要素生產率水平較低，其他省份的全要素生產率水平均在1 以上?？偟膩碚f，服務業全要素生產率在空間上呈現由沿海向內陸遞減的趨勢，在緯度方向上并未出現明顯的變化趨勢，因此，導致各省份服務業全要素生產率發展出現區域差異的原因主要是技術效率變化指數，即技術效率是否得到改善。

將23 個省份的全要素生產率按照時間取平均值，繪制TFP累計增長率，結果發現服務業全要素生產率在整體上呈“U”型曲線，2013 年之后全要素增長率呈現穩步上升的趨勢。

根據各地區的TFP 指數利用stata 軟件作出核密度分布圖，由圖1 可以看出，2003 年服務業全要素生產率呈單峰分布，主峰高度較低，說明服務業全要素生產率區域間差異較大，出現多極化發展。與2003 年相比，2011 年主峰高度升高，說明服務業全要素生產率區域間差距縮小，密度函數中心向左移動，說明服務業全要素生產率整體下降。與2011 年比，2019 年主峰高度下降，說明區域間差距變大，密度函數中心向右移動，說明服務業全要素生產率整體上升。

圖1 各省份TFP 指數的核密度分布

為了考察各省份服務業TFP 是否存在空間依賴性，文章測度了全局自相關分析中的莫蘭指數(Moran's I)。表2 報告了2003—2021 年各省份服務業TFP 的全局莫蘭指數?；谌窒嚓P性檢驗，根據經濟地理嵌套空間權重矩陣，樣本省份全要素生產率的Moran's I 值顯著高于0，表明服務業全要素生產率高的省份與服務業全要素生產率高的省份相集聚，服務業全要素生產率低的省份也一樣，樣本省份服務業全要素生產率呈現出較強的空間正相關特征，證實了服務業TFP 存在空間溢出效應。

表2 各省份TFP 的全局空間相關性檢驗結果

表3 模型基準回歸結果

經過對統計地區的服務業全要素生產率的區域、時間發展趨勢進行研究，發現服務業全要素生產率在空間上存在不平衡發展的情況，呈現由沿海向內陸逐漸遞減的趨勢；在時間演化中服務業全要素生產率整體在1 附近波動，且表現為“U”型發展態勢。

四、進一步影響因素分析

1. 指標選取

借鑒已有研究發現以及服務業發展的影響因素，文章選擇如下幾個關鍵解釋變量：工業化(Indus)，用工業增加值占國內生產總值的比重衡量；城市化(City)，采用一般城市化定義即非農人口與總人口的比例作為城市化的代理變量；政府干預(Gov)，文章選取一般財政支出與國內生產總值之比來衡量政府干預；市場化(Mar)，借鑒夏杰長等(2019)[3]的市場化指標，采用1- 國有城鎮就業人員工資總額占城鎮就業人員工資總額作為市場化的代理變量；經濟發展水平(Pgdp)，將人均GDP 作為衡量指標；人民生活富裕水平(Cdi)，用人均可支配收入衡量；市場背離度(Di)，文章借鑒金瑩、戴翔(2019)[8]對市場背離度的測算來衡量本土市場規模。

2. 模型構建

基于上述分析，為了探究服務業全要素生產率的影響因素，文章構建以下模型，以實證檢驗影響服務業全要素生產率時空演變的因素：

其中，TFPit為i省份在t年的全要素生產率；Pgdpit表示人均GDP；Govit表示政府干預；Cityit為城市化水平；Diit表示市場背離度指數；Indusit表示工業化率；ζit表示隨機效應。

3. 回歸結果及分析

經濟發展水平可能尚未對服務業全要素生產率提升，產生顯著的促進作用。研究結論與已有關于中國經濟高速增長與服務業發展滯后并存的解釋[9]，具有內在的邏輯一致性。從政府干預角度看，政府干預對服務業全要素生產率具有負向影響。西部地區的政府干預遠高于東部、中部地區，但是其服務業全要素生產率卻低于東部、中部地區，政府干預較強的地區政府更容易采取行政性規制，服務業不能依據市場的變化發展，從而造成資源浪費，不利于服務業全要素生產率的提高。從城市化角度看，各個省份的城市化發展水平參差不齊，這也是導致服務業全要素生產率在經度上出現由西向東遞減的原因。從市場化角度看，國有企業對要素資源的壟斷擠占了私營企業的發展空間，市場化機制不健全，使得市場經濟在促進服務業發展的作用沒有完全顯現出來，這一發現也驗證了應當穩步推進國有企業改革，完善市場化機制改革，進而推動市場化對于服務業全要素生產率的正面影響。另外，本土市場規模越大，對服務業全要素生產率的抑制作用越大，導致這一結果出現的原因，可能仍然與前文所述的經濟發展階段有關。說明在特定的發展階段，規模擴張仍然處于粗放型階段，從而在本土市場規模擴大進而需求擴大引領下的服務業擴張，仍然表現為“量”的增長方面，并未促進全要素生產率“質”的提高。從工業化角度看，工業化率對服務業全要素生產率的影響為負。工業化的發展會擠壓服務業的份額，進而對服務業全要素生產率產生抑制作用。更為重要的是，改革開放40 多年來，中國工業化發展快速，主要是在融入發達國家跨國公司主導的全球價值鏈分工體系中實現的，因此，在全球分工格局下，工業的長足發展并未對國內服務業尤其是生產性服務業產生足夠的需求，而國內服務業發展的滯后，又無法支撐起工業轉型升級和高端化發展，從而進一步增強工業發展在全球產業鏈分工中，更加依賴于外部服務要素供給。

五、結論與啟示

通過對樣本城市的全要素生產率進行測算，并分析各省份服務業全要素生產率及其分解因子的變化，研究發現，第一，總體來說，服務業全要素生產率增長出現先下降后上升的“U”型發展趨勢，在2004—2010 年之間全要素生產率增長率逐年下降，但是在2013 年之后增長率逐漸上升。第二，服務業的發展存在空間差異，全要素生產率存在地域差別，其中，東部地區增長率最高，呈現由東向西遞減的趨勢。第三，城市化率和居民可支配收入對服務業全要素生產率具有促進作用，而經濟發展水平、政府干預和市場化程度等對其具有抑制作用。

根據研究結論，提升服務業全要素生產率并促進區域協同發展，應著重做好如下幾個方面的工作：一是加快經濟高質量發展。人民經濟水平的提高，有利于提升對服務業的消費需求。通過經濟建設，達到促進服務業發展的目的。二是加快城市化進程。提高城市化發展水平，將鄉村振興戰略與推動城市化進程結合，適當放寬城市戶口的條件，有效增強異地打工人在城市的歸屬感，積極推進現代化建設，將中小城市的規模擴大，逐步形成“城市包圍農村”的發展格局，由城市化進程帶動服務業的穩步發展，推動服務業全要素生產率的提高。三是減少政府干預。地方政府對于本地區應當采取適合當地服務業發展的政策措施，制定合適的政府干預力度，不能一味地由政府主導服務業發展。地方政府要把握好干預的時機，選擇最有利于實現既定目標的政策工具（如果多個目標存在沖突時還應進行對比權衡），并以一個適宜的政策力度，用較低的干預成本去最大限度地推動區域經濟健康、協調發展。四是深化服務業市場化改革。建立健全服務業市場化機制，促進市場對于服務業的推動作用。放寬服務業投資審批標準，或者降低對于服務業投資的管控力度，讓市場在服務業資源配置中起到決定性作用，推動壟斷行業向民間資本開放，支持鼓勵發展小型微型服務企業，引導和促進多元化的服務業投資，促進資源要素自由流動。五是以區域高質量一體化為切入點和突破口，加快區域間的分工和協作水平，為服務業區域協調發展奠定必要的基礎。