服务业分行业全要素生产率测算及分析

李真

摘 要：利用 2010—2015 年面板数据，采用基于SBM超效率分析的Malmquist 方法，分析了淮安市服务业及 14 个分行业的全要素生产率增长特点。全要素生产率增长对淮安服务业产出增长具有比较显著的贡献，服务业全要素生产率增长源泉中，技术效率改善的“追赶效应”有限，而技术进步的“前沿移动效应”明显。服务业各行业增长的全要素生产率源泉存在明显的差异性。

关 键 词：全要素生产率；SBM超效率模型；服务业分行业

中图分类号：F224.0；F719 文献标识码：A 文章编号：1671-9255（2018）01-0017-06

作为我国经济发展与产业结构转型升级的战略重点，服务业已成为推动我国新一轮经济增长的重要产业。很多学者对我国服务业全要素生产率测算和影响因素进行了有益的探索，但就服务业分行业而言，大部分研究局限于省域层面，而对微观层面（如地级市）服务业分行业全要素生产率的测算只引起少数学者的关注。[1-2]其中的代表性文献是户艳辉使用数据包络分析的非参数Malmquist方法测算了秦皇岛市服务业分行业全要素生产率，认为全要素生产率对服务业产出增长有显著的贡献，并且技术效率改善的“水平效应”明显，而技术进步的“增长效应”有限。[3]该文虽然考虑到非参数Malmquist方法的优点，仍存在以下不足：（1）文中使用的基于Farrell效率测度思想的模型，确保了效率边界或无差异曲线的凸性，却造成了投入要素的“拥挤（congestion）”或“松弛”（slacks）。[4]不考虑松弛的影响直接运用CCR和BCC模型有可能造成对效率测度的巨大偏误[5]；（2） 当测算出的有效率（等于1）的决策单元不止一个，论文并未涉及对有效率的决策单元进一步排序的问题。

虽然已有研究从不同角度、运用不同方法对服务业分行业全要素生产率进行了比较全面的分析，但仍有进一步拓展的空間。本文基于已有研究成果及不足，实证考查了微观层面（以淮安市为

例）服务业分行业全要素生产率。主要贡献在于：（1）在非参数的Malmquist框架基础上，引入Kaoru Tone的SBM模型对传统Malmquist模型进行修正，有效克服了投入过剩或产出不足问题，即松弛问题[6]；（2） 引入Kaoru Tone在SBM模型基础上提出的SBM超效率模型，解决了有效单元的排序问题。

一、、研究对象、变量选取和数据处理

（一）研究对象和时段选择

根据国民经济行业分类（GB/T 4754-2011），我国服务业包括16个类别。考虑到数据的可得性和完整性，本文研究对象为2010-2015年淮安市服务业的14类分行业，即批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业，住宿和餐饮业，信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务、修理和其他服务业，教育，卫生和社会工作，文化、体育和娱乐业，公共管理、社会保障和社会组织，国际组织。

（二）指标选择和数据处理

1.行业产出数据。选择2010—2015年淮安市服务业各分行业的增加值（以当年价格计算的地区生产总值）来衡量总产出，数据来源于2011—2016年《淮安市统计年鉴》。以2010年为基期，采用第三产业增加值指数对服务业分行业增加值数

据进行平减，从而得到以2010年不变价格计算的服务业各分行业增加值。第三产业增加值指数来源于2011—2016年《中国统计年鉴》。

2.劳动投入数据。在市场经济发达的国家，通常使用劳动报酬来衡量劳动投入，本文以“全部城镇非私营单位从业人员年工资总额”作为衡量劳动投入的指标，数据来源于2010—2016 年《淮安统计年鉴》。

3.资本投入数据。我国目前还没有公布官方的资本存量统计数据，所以本文采用国际公认的永续盘存法（Perpetual Inventory Method， PIM）计算资本存量，其公式为：

其中，Kt是第t年以基期不变价格计算的资本存量，Kt-1是第t年资本存量，It是以当期价格计价的投资额，σt是第t年的折旧率，Pt是第t期的定基价格指数。基于上述公式的估算包括四方面内容：K0即2010年资本存量的计算，历年投资额It的选择，定基价格指数Pt的设定和折旧率σt的选择。本文选择2011-2016年《淮安统计年鉴》中的固定资产项目投资完成数据（500万元以上）作为当年投资It的代理变量；用2011-2016年《中国统计年鉴》公布的固定资产投资价格指数作为定基价格指数Pt，平减当期的投资流量；折旧率σt选择5%。2010年资本存量的计算较为复杂，本文参考Kohli的计算思路 ：

其中， 是2010年服务业第i类分行业的资本存量， 是2010年第i类服务业分行业以当期价格计价的投资额，σt是第t年的折旧率，γ是分析期内服务业各分行业固定资产投资的实际增长率。由于缺乏统计数据，本文将固定资产当年投资数据用当年固定资产投资价格指数平减，计算出5年间的固定资产平均增长率，用作γ的代理变量。相关数据均来自于2011—2016年《淮安统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

二、测算结果及分析

根据上述资料，本文使用MaxDEA软件测算出2010—2015年淮安市服务业分行业全要素生产率及其分解项目的明细数值。

（一）淮安市服务业全要素生产率的变化趋势

借鉴Fare的Malmquist指数分解公式，全要素生产率指数（Malmquist Index， MI）分解为技术进步指数（Technical change，Tch）和技术效率变化指数（Eficiency change，EFFch）。Tch解释前沿移动效应（Frontier-shift Effect），EFFch解释追赶效应（Catch-up Effect）。[7]

2010—2015年淮安市服务业分行业全要素生产率的累积增长率为35.3%，年均增长率为6.2%。其中综合技术效率累计增长率为5.1%，年均增长率为1%；技术进步指数累计增长率为73.5%，年均增长率为6.2%。这说明十二五期间，淮安市服务业全要素生产率的增长主要得益于技术进步和效率的改进，综合技术效率的改进对淮安市服务业全要素生产率的贡献相对较小，原因在于纯技术效率的下降部分抵消了规模效率的增长。技术进步始终是推动淮安市服务业全要素生产率增长的主要动力。

从服务业发展趋势看，2010—2015 年，淮安市服务业全要素生产率发展大体平稳，而技术进步指数和综合技术效率指数都呈现出了较大的波动，分别呈现“ U”形和“倒U”形，在 2012—2013 年间，分别达到最低点和最高点。之所以出现这样的异常波动，可能是2013年淮安市统计部门修改了服务业统计范围，增加了从第二产业剥离的服务业。由于统计口径的变化造成了技术进步指数和综合技术效率指数的異常。

与服务业总情况相比较，2010—2015年服务业总值年均增长率为18.18%，全要素生产率的平均贡献率34.1%，全要素生产率增长对淮安市服务业的增长起到了较大的作用，贡献率不低。十三五时期淮安市服务业若想取得跨越性的发展，实现到“十三五”末服务业增加值突破2000亿元目标，必须加快发展“4+3” 服务业特色产业（“4”即物流、金融、旅游、商贸四大基础服务业，“3”即电子商务、健康养生、文化创意三大新兴服务业）。坚持“创新驱动”发展理念，努力提高全要素生产率及其对服务业经济增长的贡献率。

（二）服务业分行业全要素生产率的增长

考虑到数据的可得性和完整性，本文在借鉴户艳辉的分类方法基础上，将服务业的14个门类划分为四个类别，即流通部门、生产和生活部门、为提高居民素质和科学文化水平的部门和社会公共服务部门分别讨论。

1.流通部门的全要素分析

狭义的流通部门主要包括批发和零售业、交通运输和仓储和邮政业。十二五时期，上述两个行业在淮安市服务业中的比重虽然逐年降低，但仍然是淮安市服务业中的第一大行业和第五大行业。2015年产值分别为224.93亿元和101.22亿元，按2010年可比价格计算，年均增长率为17.46%和11.98%，占淮安市服务业比重分别为17.9%和8.1%。批发和零售业部门的全要素生产率年均增长率为12.2%，高于服务业总体水平6个百分点；累积增长率为77.8%，高于服务业总体水平42.5个百分点。技术进步指数增长指标远高于服务业平均水平。这说明淮安市批发和零售业部门的全要素生产率增长主要得益于技术进步。而交通运输和仓储和邮政业全要素生产率总体上体现增长态势，且增长源泉主要来源于规模扩张。

2.生产和生活服务部门的全要素分析

为生产和生活服务的部门包括房地产业，金融业，居民服务、修理和其他服务业，水利、环境和公共设施管理业，信息传输、软件和信息技术服务业、住宿和餐饮业、租赁和商务服务业共七个行业。由表1可以看出，在这七个行业中，全要素生产率年均增长率大于或接近1包括四个分行业，即租赁和商务服务业，住宿和餐饮业，信息传输、软件和信息技术服务业，水利、环境和公共设施管理业。

表现最好的是租赁和商务服务业和与之密切相关的住宿和餐饮业，其全要素生产率年均增长率分别为22.1%和6.3%，累积增长率达到171.6%和35.4%。租赁和商务服务业的全要素的增长主要得益于技术进步和纯技术效率改进，技术进步年均增长率为28.3%，纯技术效率年均增长率为7.5%；这与淮安市租赁和商务服务业十二五期间的发展状况是相吻合的。随着经济的发展，淮安市旅游业、餐饮住宿业、知识产权服务、法律服务、广告业、咨询与调查、职业中介服务等均呈现稳步增长。2015年租赁和商务服务业与住宿和餐饮业占服务业比重分别为8.8%和6.1%，比2010年提高近4个百分点和1个百分点，按2010年不变价格计算，租赁和商务服务业年均增速高达34.89%和20.92%，全要素增长率的平均贡献率分别为63.34%和30.11%。

其次是信息传输、软件和信息技术服务业与水利、环境和公共设施管理业。其全要素生产率年均增长率分别为4.9%和12.5%，累积增长率达到27.1%和80.3%。这两个分行业业的全要素增长率的增长来源明显不同，前者主要得益于技术进步，后者主要得益于综合技术效率改进。信息传输、软件和信息技术服务业的技术进步年均增长率为28.7%，累积增长率达到183.6%；水利、环境和公共设施管理业的综合技术效率年均增长率为19.8%，累积增长率达到147.2%。信息传输、软件和信息技术服务业作为新兴的现代服务业，在淮安的发展依然比较落后，2015年占服务业比重仅为3.5%，相比2010年提高不大，说明淮安市信息传输、软件和信息技术服务业的发展还有很长的路要走。

七个行业中剩下的三个分行业（即房地产业，金融业，居民服务、修理和其他服务业），无论是年均增长率还是累积增长率均出现了负增长。房地产业一直是淮安市服务业第二大行业，其全要素生产率年均增长率为-15.5%，累积增长率为-56.8%。房地产业全要素增长率主要得益于综合技术效率改进，其综合技术效率年均增长率为15.6%，累积增长率达到106.7%。十二五时期，淮安房地产业纯技术效率指数基本稳定，但规模效率指数呈现较大波动，在2012—2013年间，规模效率指数达到最高点；在2014—2015年间，规模效率指数达到最低点；这与十二五期间政府部门调控楼市的情况基本吻合。

金融业与居民服务、修理和其他服务业这两个行业2015年在服务业GDP占比分别为7.7%和5.3%，且有逐年增加的趋势。这两个行业的年均和累积全要素生产率全部出现负增长，分别为19.4%、21.2%和65.9%、69.7%，但是其变化趋势明显不同，修理和其他服务业的全要素生产率呈现先降后升，而金融业的全要素生产率相对稳定，直到2015年才有降低的趋势。同时，引起全要素生产率变动的原因也不尽相同。金融业的技术进步指数年均增长率为12.9%，但受到互联网金融迅猛发展对传统银行的冲击，其规模效率指数在2015年出现大幅度的负增长，抵消了技术进步的效果；修理和其他服务业的技术进步指数年均增长率为-21.2%，但作为有巨大发展潜力的新兴服务业，技术进步指数和规模效率指数均呈现先降后升的趋势。

3.提高科学文化和居民素质部门的全要素分析

为提高科学文化和居民素质的部门包括科学研究和技术服务业，教育，卫生和社会工作，文化、体育和娱乐业四个行业。十二五期间这四个行业总量上有均有较大增长，在服务业GDP占比保持相对稳定。由表1可以看出，这四个行业在全要素生产率指数和技术进步指数上表现较好，无论是年均增长率还是累积生产率均大于1，但在综合技术效率指数上的表现各不相同。

教育，科学研究和技术服务业，卫生和社会工作这三个行业目前仍属于市场开放滞后的垄断性行业，社会资本进入市场准入门槛高，经营管理水平提升慢，从表2中这三个行业的纯技术效率指数年均增长率-3.3%、-10.3%、-1.7%和累积增长率-15.6%、-41.9%、-8.4%上可以得到反映；而文化、体育和娱乐业市场开放程度相对较高，十二五期间无论是纯技术效率指数还是规模效率指数均有显著提升，纯技術效率指数年均增长率为23.3%，累积增长率为185.4%；规模效率指数年均增长率为1.8%，累积增长率为9.4%，属于规模报酬递增阶段。因此需要引入竞争机制，打破服务业市场的行政垄断与市场垄断，使社会资本成为服务业市场的主体力量，加快服务业市场双向开放进程。

4.社会公共需要服务的部门的全要素分析

为社会公共需要服务的部门包括公共管理社会保障和社会组织行业。从表3可以看出，十二五时期该行业全要素生产率指数表现较好，全要素生产率年均增长率为10.2%，累积增长率为62.3%。这主要得益于技术进步指数和规模效率指数的提高；年均增长率分别高达5.9%和5.5%，累积增长率分别高达32.9%和30.9%。该行业2015年占服务业GDP比重为10.2%，比2010年减少了0.4个百分点。这说明淮安市社会保障和社会服务部门尚不能满足经济发展需求，规模需要进一步扩大。同时需要进一步开放市场，提升经营管理水平。

三、结论

本文利用 2010—2015 年面板数据，基于SBM超效率 Malmquist 方法，估算了淮安市服务业各行业全要素生产率相关指数，在此基础上，从四个层面分析了各行业的全要素生产率的变化特点，得出以下结论。

从全要素生产率指数看，2010—2015 年间，全要素生产率年均增长率大于 1 的有：租赁和商务服务业，住宿和餐饮业，信息传输、软件和信息技术服务业，水利、环境和公共设施管理业，批发和零售业，教育，科学研究、技术服务和地质勘查业，卫生、社会保障和社会福利业，文化、体育和娱乐业，公共管理、社会保障和社会组织共10个行业，占研究对象的大部分，其2015年产值占当年服务业GDP的54%。其中表现最好的是文化、体育和娱乐业，年均增长率达到36.6%，表现最差的是居民服务、修理和其他服务业，年均负增长21.2%。

从技术进步指数看，水利、环境和公共设施管理业，房地产业，居民服务、修理和其他服务业，交通运输、仓储和邮电业等4个行业的年均技术进步指数小于 1，其他10个行业的都呈现出不同程度的技术进步。尤其需要注意上述4个服务业分行业的技术衰退问题。这4个分行业占2015年服务业GDP总值的 30%，均出现了不同程度的技术衰退，尤其是房地产业和交通运输、仓储邮电业，是技术衰退最快的部门，技术进步指数年均负增长分别为26.9%和24.5%。

从综合技术效率看，批发和零售业，教育，科学研究和技术服务业，卫生和社会工作，租赁和商务服务业，信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，居民服务、修理和其他服务业等8个行业的综合技术效率指数出现负增长，因此需要特别关注以上行业的技术转化和消化问题。

从纯技术效率指数看，有租赁和商务服务业，水利、环境和公共设施管理业，金融业，居民服务、修理和其他服务业，文化、体育和娱乐业共5个行业的年均纯技术效率指数达到或超过 1，其余行业均呈现负增长。注意到这5个行业的行政垄断和市场垄断程度相对较弱，市场竞争较完全，行业经营管理水平相对较高。

从规模效率指数看，房地产业，交通运输、仓储和邮政业，文化、体育和娱乐业，公共管理、社会保障和社会组织，住宿和餐饮业，水利、环境和公共设施管理业等6个行业呈现出规模报酬递增，其余行业均不同程度的出现规模报酬递减，尤其是房地产业，交通运输仓储和邮政业，其年均规模效率指数分别达到26%和24.6%。全要素生产率反映的是生产要素的利用率和配置效率，如果房地产业投资、交通运输基础设施建设投资超出合理的限度，破坏了与其他要素的合理比例，不仅会降低资本利用率和配置效率，造成资源的闲置与浪费，还对那些具有更高全要素生产率的领域，以及具有创新潜力的新成长企业，产生投资的挤出效应。

总体来看，全要素生产率增长对淮安服务业产出增长具有明显的贡献。服务业全要素生产率增长源泉中，技术进步的“前沿移动效应”明显，而技术效率改善的“追赶效应”有限。十三五时期，淮安市要建设布局合理、规模适当、配套齐全的苏北现代服务业集聚高地；到2020年，实现服务业增加值突破2000亿元，占GDP比重达到48%的目标。政府部门必须努力破除现存的妨碍“创造性破坏”机制作用的体制障碍，通过推动政府职能转变、深化国有企业改革、完善竞争政策和发育生产要素市场，加快推进以服务业市场开放为重点的供给侧结构性改革，优化市域资源配置，优化创新生态系统，不断激发企业创新活力，努力挖掘经济可持续发展的新动能。

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[7]Cooper W W， Tone K， Seiford L M. Data Envelopment Analysis： A Comprehensive Text with Models， Applications References， and DEA-Solver Software with Cdrom[M].Kluwer Academic Publishers， 1999.

（责任编辑 刘 宝）

Abstract：This paper uses the panel data from 2010 to 2015 as well as revised Malmquist Method together with SBM super efficiency model to analyze the feature of theincrease in thetotal factor productivity of fourteen service sub-industries in Huaian， Jiangsu. The growth of the total factor productivity has contributed a lot to the output growth of Huaian service industry. Technology efficiency improvement has limited effect in promoting the total factor productivity of the service industry， while technology advancement plays a significant role in the growth of the total factor productivity. And the causes for the growth of total factor productivity in different servicesub-industries are distinctively different.

Key Words： total factor productivity； SBM super efficiency model； service sub-industries