重庆市生产性服务业细分行业全要素生产率异质性及其影响因素研究

2018-05-09 21:29刘军跃王国栋田盛文杨雪程
关键词:细分生产性增长率

刘军跃,王国栋,田盛文,杨雪程

(重庆理工大学管理学院,重庆 400054)

一、引言

随着我国从“工业经济”时代进入到“服务经济”时代,服务业尤其是生产性服务业成为推动国民经济发展的重要力量。近年来,经济增长的质量问题逐渐引起了社会各界的广泛关注。主要依靠要素投入而非效率提升所引起的经济增长是不可持续的,技术进步和效率改善才是经济长期持续增长的重要源泉[1]。因此,转型期经济增长重点应从速度转向质量,由要素投入型向效率型增长方式转变。全要素生产率(Total Factor Productivity,简称TFP)是指各要素(如资本和劳动等)投入之外的技术进步和能力实现等导致的产出增加,是剔除要素投入贡献后所得的索洛残差,它反映了经济增长的质量和效率,是衡量经济增长优劣的关键性指标。因此,从TFP角度分析研究产业发展对经济增长具有重要意义。

重庆作为中央直辖市和西南地区的代表城市之一,在2015年出台的《重庆市人民政府关于加快发展生产性服务业的实施意见》中进一步坚定了发展生产性服务业的道路。虽然重庆市生产性服务业总体增长迅速,但其增长主要是建立在要素投入的基础上,并且不同行业的增长情况存在明显差异,部分细分行业制约了重庆市生产性服务业的发展[2]。鉴于此,本文期望通过对重庆市生产性服务业全要素生产率的测算,尤其是对各细分行业的比较分析,寻找出影响重庆市生产性服务业增长质量和效率的因素,并提出相应对策,为推进重庆市生产性服务业实现内涵式发展提供参考。

二、文献综述

作为服务业中增长最快的行业,生产性服务业越来越多地受到社会各界的广泛关注,国内外学者分别采用不同方法对生产性服务业TFP进行了相关研究。目前,主要应用的测算方法有索洛余值法、随机前沿生产函数法和DEA-Malmquist指数法。郭克莎采用索洛余值法测算得出,1979—1990年中国服务业TFP年均增长2.58%[3]。Mahadevan运用随机前沿模型研究发现,1976—1994年新加坡服务业的全要素生产率为正,呈不断上升趋势[4]。原毅军等利用DEA-Malmquist指数法发现,1997—2005年中国生产性服务业TFP以年均4.8%的速度下降,但下降速度逐年放缓[5]。陈艳莹等基于DEA-Malmquist指数法测算得出,2004—2009年我国生产性服务业TFP逐步上升,主要得益于技术进步[6]。可以看出,近年来国内外学者在测算TFP和技术效率的方法选择上不断演进,目前非参数Malmquist指数法得到了较为广泛的应用。

近年来,关于生产性服务业各细分行业TFP及异质性的研究日益增加。王恕立等通过对1990—2010年中国服务业细分行业TFP变动及异质性的考察,发现中国服务业发展的粗放型特征仍然明显,TFP增长表现出较大的行业异质性,与工业行业对比,服务业 TFP增长滞后[7]。王美霞采用 DEAMalmquist指数法对中国生产性服务业细分行业TFP进行测算,发现研究期内TFP均呈增长趋势,并表现出较大的行业异质性[8]。袁宗杰研究得出,2004—2014年间我国省会城市生产性服务业TFP呈增长趋势,但不同地区、不同细分行业间存在差异[9]。袁丹等研究发现生产性服务业的全要素生产率在不同细分行业和地区间差异明显,其中金融业的TFP最高,年均增长2.4%[10]。本文对重庆生产性服务业细分行业TFP异质性的研究,旨在找出各年份细分行业间TFP指数的差异程度,以及出现这种差异的主要影响因素。我们认为,对细分行业TFP及其异质性的分析,能够更加准确地把握重庆市生产性服务业TFP的增长特点,促进生产性服务业细分行业的协调发展。

综上,国内外学者在生产性服务业TFP的研究上已取得了比较丰硕的成果。但多数研究是从时间和空间上分析TFP的变动趋势,针对区域生产性服务业细分行业的研究较少;在关于TFP异质性影响因素的研究中对创新投入和信息化因素的讨论较少。基于此,本文依据国家统计局对生产性服务业的最新分类,在利用DEA-Malmquist指数法对1998—2002年和2005—2014年重庆市生产性服务业及细分行业TFP进行测算和异质性分析的基础上,考察创新投入和信息化水平等6个因素对细分行业TFP异质性的影响,期望通过对重庆市生产性服务业发展质量全面客观的分析,为推进生产性服务业由要素投入型向效率型增长方式的转变提供理论参考。

三、研究方法与数据处理

(一)全要素生产率及其异质性测算

1.全要素生产率的测算模型及指标选择

(1)模型建立(DEA-Malmquist指数模型)

本文采用DEA-Malmquist指数法测算重庆市生产性服务业的TFP指数。DEA-Malmquist指数模型的基本思路是运用线性规划估算产出距离函数,不需设定生产函数的具体形式,也不用进行参数估计,避免了有参估计拟合结果合理性的争议。基于DEA的Malmquist生产率指数可以表示为:

式(1)中:(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分别表示以t时期的技术Tt为参照的时期t和时期t+1生产点上的距离函数,Mi>1时表明t到t+1时期TFP是增长的,反之则为衰退。为了更具体地了解TFP的变化情况,可以将式(1)变换为:

式(2)中将Malmquist指数分解成技术进步(TP)和技术效率(TE)乘积的形式,TP、TE分别表示从时期t到时期t+1技术进步和技术效率的变动。技术进步主要指在生产工艺、中间投入品和制造技能等方面的改革和创新。技术效率是指投入与产出因素之间的最佳配置状态,反映了对现有资源的配置能力和使用效率,体现的是生产部门在既定投入水平下产出的最大能力。

在可变规模下技术效率(TE)又可以分解为纯技术效率(PE)和规模效率(SC),如式(3)所示。其中,纯技术效率是由制度和管理水平带来的效率,主要受管理和技术等因素的影响;而规模效率是受企业规模因素影响的生产效率。

相较于全要素生产率,全要素生产率增长率(TFPG)能够更合理地反映经济增长效率水平的动态变化,更直观地展现出TFP的变动及发展趋势。由式(4)可以得到t到t+1时期的全要素生产率增长率:

同理可以求得技术效率指数、技术进步指数、纯技术效率指数和规模效率指数的增长率。

(2)全要素生产率测算的指标选择

1)产出指标

本文采用生产性服务业增加值衡量产出水平。由于重庆市2007年进行了第二次经济普查,为保证历年数据的可比性,对2008年以前的数据重新修订①1998—2002年数据估算方式为:修订后分行业增加值=原来分行业增加值×(修订后的第三产业增加值-金融业-房地产业)/(原来第三产业增加值-农林牧渔服务业-金融保险业-房地产业),2005—2007年数据估算方式为:修订后的分行业增加值=原来分行业增加值×(修订后的第三产业增加值-交通运输、仓储及邮政业-批发与零售业-住宿和餐饮业-金融业-房地产业)/(原来第三产业增加值-交通运输、仓储及邮政业-批发与零售业-住宿和餐饮业-金融业-房地产业)。。对修订后的数据分别以1998年和2005年为基期进行平减,得到生产性服务业及各细分行业的实际增加值。

2)资本、劳动投入指标

①资本投入

此外,本文用生产性服务业资本存量来衡量资本的投入。由于官方统计资料中缺乏相关的统计数据,本文运用学者们普遍采用的永续盘存法对资本存量进行估算。计算公式为:

式(5)中:Ki,t,Ki,t-1分别为i细分行业在t年和t-1年的资本存量,δ为资本折旧率;Ii,t为i细分行业在t年按基期价格缩减后的固定资产投资额。其中,基期资本存量的估算采用国际通用做法,即用基年期的固定资产投资额比上具体值,本文参考徐现祥等的研究设定该具体值为(0.03+gi,t)[11],gi,t为i细分行业增加值的年均增长率,1998年基期资本存量则为K1998=I1998/(0.03+gi,t)。鉴于学术界对于折旧率δ的取值目前还存在较大争议,本文在分析权衡相关研究成果的基础上,采用张军等人的估算结果,取δ=9.6%[12]。

②劳动力投入

劳动力的合理分配对整个行业的发展有着重要意义。基于数据的可得性,本文选用“年末从业人员”数作为劳动力的投入指标。

2.细分行业全要素生产率的异质程度测算

本文采用由龚六堂等构建的差异程度衡量指标[13],基本思路是计算出某一年n个细分行业TFP指数的几何平均值¯r,然后由下式求出差异程度D值,定义离差指标公式为:

式(6)中,D的绝对值越大,表明行业间差异程度越大。D=0表示各细分行业的TFP指数保持不变。

同样地,分别用技术效率和技术进步指数代替式(6)中TFP指数,可以得到细分行业间技术效率和技术进步的行业异质程度值。

(二)TFP异质性的影响因素分析

1.设计思路

鉴于国内外学者对TFP异质性影响因素的研究比较匮乏,而关于TFP影响因素的研究相对较多,本文在借鉴TFP影响因素相关研究的基础上,针对生产性服务业自身特点,拟考察人力资本、创新投入、信息化水平和政府规模等6个因素与重庆市生产性服务业细分行业TFP异质性的关系。变量选择理由如下:

(1)人力资本(hum)

“新经济增长理论”代表人物罗默和卢卡斯认为人力资本的积累是全要素生产率增长的动力之一。同时,不同细分行业由于自身特点不同,对人力资本的需求层次也存在差异。因此,人力资本的提高对不同细分行业TFP的增长会产生不同的效果,使细分行业TFP呈现出一定的差异。

(2)创新投入(rd)

内生经济增长理论认为创新投入可以带动技术进步,从而促进TFP的增长。科研、租赁与商务服务业等行业相对于传统生产性服务业对知识和技术的要求较高,而知识和技术会伴随经济的发展不断进步和创新,并作用于行业本身,从而促进TFP的增长。因此,创新因素可能会给不同行业TFP的增长带来不同程度的影响。

(3)工业化程度(indus)

刘纯彬等认为工业化程度对生产性服务业除科研、技术服务和地质勘查业以外的其他行业发展有显著影响[14]。这可能是源于工业行业的支柱性产业制造业与生产性服务业互动关系较弱,与各细分行业的融合程度不同[15],因而工业化程度对不同细分行业TFP增长所起的作用可能不尽相同。

(4)信息化水平(infor)

随着现代化进程的推进,信息化在经济发展中显得尤为重要。信息传输、计算机服务和金融业等行业相较于传统生产性服务业对信息的要求较高,反应更加迅速。因此,信息化水平的提高对生产性服务业各细分行业的作用不同,使各细分行业TFP出现异质性。

(5)对外开放度(open)

刘培标研究表明对外开放度对零售业TFP的增长有显著的正向影响[16],而林春等研究得出对外开放度对金融业TFP的提高起显著的抑制作用[17]。因此,对外开放度对不同细分行业TFP的作用可能存在明显差异。

(6)政府规模(gov)

政府宏观管理对市场的干预程度的不同会影响不同行业的发展,考虑到数据可得性,本文选用政府规模来衡量政府的宏观管理。李子文等认为政府规模的扩大在一定程度上会抑制零售业的发展[18],而相关学者们普遍认同政府规模与地质勘查业、水利、环境和公共设施管理业的发展呈正相关。因此,政府规模对不同细分行业TFP的增长可能产生不同程度的影响。

2.模型建立

将异质程度D作为被解释变量,人力资本、创新投入、工业化程度、信息化水平、对外开放度和政府规模作为解释变量,构造回归模型如下:

式(7)中:hum表示人力资本,本文采用平均受教育年限来衡量;rd表示创新投入,选用R&D经费支出占财政支出的比例衡量;indus表示工业化程度,采用工业增加值占生产总值的比重衡量;infor表示信息化水平,采用信息化发展指数来衡量;open表示对外开放度,选用进出口贸易总额(GDP)这个指标来衡量;gov表示政府规模,本文选择财政支出占当地GDP的比重来衡量,指标值越高,说明政府行为对市场干预程度越强。

(三)数据来源

由于2003年、2004年生产性服务业各分行业增加值、固定资产投资以及年末就业人数在统计口径上差别较大,为了尽可能减小误差,本文将2003年、2004年数据予以剔除。因此,本文的研究分为两个时间段:1998—2002年和2005—2014年。所有投入产出指标和影响因素变量数据均来源于1999—2003年,2006—2015年《重庆市统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

四、重庆市生产性服务业及细分行业TFP异质性与影响因素分析

(一)重庆市生产性服务业TFP测算

运用DEAP 2.1软件对重庆市1998—2002年和2005—2014年生产性服务业全要素生产率进行测算并分解,各项指数值及其增长率统计如表1、表2所示。

由表1、表2可知,重庆市生产性服务业TFP表现出以下几个显著特征:

(1)研究期内TFP总体呈负增长,但增长率逐渐减缓。1998—2002年TFP指数均小于1,年均增长率为-3.5%,与原毅军等对中国整体生产性服务业的研究所得结论基本一致[5]。2005—2014年TFP年均增长率为-1.7%,TFP仍为负增长,但增长率逐渐减缓。2008年TFP增长率高达19.2%,这可能缘于北京奥运会的举行以及国家出台的一系列有利于生产性服务业发展政策的影响。总体而言,重庆市生产性服务业TFP水平有所上升,但依然有很大的提升空间。

(2)研究期前期技术效率推动TFP的增长,其中规模效率起主要作用,而后期技术效率的负向作用明显。1998—2002年技术效率年均增长率为6.9%,其中规模效率年均增长率为4.9%,纯技术效率年均增长率为1.9%,由此可知规模效率在其中发挥着主要作用。2005—2014年技术效率增长率的平均值为负,年均下降3.4%,期间纯技术效率和规模效率均为负增长,可以看出这期间技术效率明显牵制了TFP的增长。因此,可通过提高投入要素的配置效率等措施来提高各行业技术效率水平,进而推动生产性服务业TFP增长。

(3)研究期前期技术进步对TFP增长的负向作用明显,后期对TFP增长的正向作用微弱。1998—2002年技术进步的年均增长率为-9.7%,极大地阻碍了TFP的增长。2005—2014年技术进步增长率的平均值为正,但增速仅1.7%,并未对TFP增长起到显著的促进作用。从总体趋势来看,技术进步和技术效率的变动趋势相反,与王美霞等的研究结果相一致[8]。因此,各细分行业应在生产工艺、中间投入品和制造技能等方面进行改进和创新,以提升技术进步水平,带动生产性服务业TFP的稳增长。

(二)重庆市生产性服务业细分行业TFP测算及异质性分析

重庆市生产性服务业细分行业1998—2002年和2005—2014年TFP及其分解指数以及各指数增长率的测算结果如表3、表4所示;运用离差指标公式求得细分行业每年的异质程度变化,如图1所示。

由表3、表4及图1可知,重庆市生产性服务业细分行业TFP表现出以下特征:

(1)1998—2002年,地质勘查及水利管理业,交通运输、仓储及邮电通讯业,批发、零售和餐饮业TFP呈正增长,其他3个行业均为负增长。从各行业平均水平看,TFP的年均增长率为-3.5%,而行业增加值的年均增长率为3.15%,说明1998—2002年,生产性服务业总体为粗放型增长,传统生产性服务业增速较快。期间,地质勘查及水利管理业的TFP增长率最高,为4.6%,交通运输、仓储及邮电通讯业的TFP增长率为2.1%,批发、零售和餐饮业的TFP增长率为0.7%,而它们技术效率的增长率分别为16.7%、13.9%和7.4%,由此可知,其TFP增长主要得益于技术效率水平的提升。然而,金融保险业、社会服务业、科学研究和综合技术服务业等知识密集型行业的TFP仍为负增长。

(2)2005—2014年,批发与零售业、金融业、租赁与商务服务业的TFP增长态势良好,其他行业仍为负增长。从各行业平均水平来看,TFP的年均增长率为-1.7%,行业增加值的年均增长率为6.77%,虽仍呈粗放型特征,但较之1998—2002年表现出了明显的增长趋势。2005—2014年TFP指数最高的为租赁与商务服务业,年均增长率为8.6%,其技术效率年均增长7.8%,是TFP增长的主要因素。其次,得益于技术进步水平的提高,金融业、批发与零售业的TFP增长率分别为3.5%和2.2%。而水利、环境和公共设施管理业的TFP增长率为-9.3%,主要是受技术效率水平下降的影响。综上可知,在2005年以后,重庆市金融业和商务服务业等知识密集型行业取得了较快的发展。

表3 重庆市生产性服务业细分行业DEA-Malmquist生产率指数及分解

表4 重庆市生产性服务业细分行业DEA-Malmquist生产率及其分解指数增长率

图1 重庆市生产性服务业细分行业TFP异质程度变化趋势

(3)1998—2009年,各细分行业的TFP和技术效率均差异较大,波动明显,技术进步最为稳定,而2009年之后均不同程度地趋近于横轴。由图1可知TFP的差异程度值在-0.02214(2009年)到-0.18013(2008年)之间变动,技术效率差异程度在-0.02630(2014年)到-0.18623(2008年)之间变动,技术进步差异程度在-0.00060(2013年)到-0.08487(2002年)之间变动,可以看出各细分行业的TFP和技术效率表现出较大差异,且波动明显,主要体现在1998—2009年,而技术进步差异程度值的波动最小,稳定性最好。从总体趋势来看,2009年以后各细分行业的TFP、技术效率和技术进步差异程度的波动幅度均有减小,表现出向横轴靠拢的趋势。综上可知,重庆市生产性服务业各细分行业TFP存在较大的行业异质性,主要缘于技术效率较大的行业异质性;近年来,细分行业间TFP的差异程度在不断缩小,呈现出良好的发展趋势。

(三)重庆市生产性服务业细分行业TFP异质性的影响因素分析

通过变量相关性的考察可知,每个变量和其他变量之间的相关性都不大,因此,可以认为这些变量之间不存在严重的多重共线性问题。

本文采用SPSS 18.0软件对生产性服务业细分行业TFP异质性的影响因素进行回归分析,结果如表5所示。

表5 回归结果

由表5的回归结果可得出以下结论:

(1)人力资本水平与TFP异质性之间呈负相关,说明人力资本对TFP的增长有一定的带动作用,有利于缩小细分行业之间的差异。这应该得益于近年来我国积极推行科教兴国战略,加上地方政府对人才培养的高度重视,一些高素质的专业型人才已经步入到生产性服务业的各个领域。

(2)创新投入与TFP异质性之间呈显著负相关,说明创新能够有效地减小重庆市生产性服务业细分行业间TFP的异质性。重庆市近年来R&D经费投入稳步增长,以及部分生产性服务企业不断引进先进设备和高技术人才,促进了生产性服务业整体的健康发展。

(3)工业化程度与TFP异质性无明显相关性,说明工业化程度并没有为TFP异质性的减小发挥实质性的作用。这可能由于工业行业的支柱性产业制造业与生产性服务业仅处于初级共生水平[19],因此,工业化水平的提高并未对生产性服务业TFP的增长发挥明显作用。

(4)信息化水平与TFP异质性无明显相关性,可能缘于目前重庆市生产性服务业各细分行业的信息化水平较低,信息化技术对行业发展的作用尚未得到充分发挥。

(5)对外开放度与TFP异质性呈正相关,说明对外开放水平的提高反而增大了重庆市生产性服务业细分行业间TFP的异质性。本结果的产生可能是由于部分生产性服务企业在对外开放过程中没能对新技术进行很好的学习与运用,新技术和新方法没有得到良好的扩散与传递。

(6)政府规模与TFP异质性呈显著正相关,说明政府规模的不同会给生产性服务业各细分行业的发展带来不同程度的影响。因此,妥善处理政府与市场的关系,有利于资源有效配置,促进经济健康发展。

五、结论和建议

本文通过对重庆市生产性服务业整体及各细分行业TFP的测度,以及TFP异质性影响因素的分析,得出如下结论:

第一,重庆市生产性服务业呈粗放型增长。TFP总体表现为负增长,但增速逐渐减缓。1998—2002年,技术效率对TFP起显著推动作用,技术进步的负向作用明显。2005—2014年,技术效率牵制了TFP的增长,技术进步对TFP的正向作用微弱。

第二,重庆市生产性服务业细分行业TFP表现出较大的行业异质性,其中,技术效率的行业异质性最大。因此,提高各细分行业的资源配置能力和使用效率,有望达到缩小细分行业间技术效率差异性的目的。

第三,人力资本、创新投入和对外开放度的提高能显著地抑制生产性服务业细分行业TFP异质性的增大,工业化程度和信息化水平与TFP异质性无明显相关性,而政府规模的扩大则会加大细分行业TFP的异质性。

基于上述研究结论,要提高重庆市生产性服务业增长的质量和效率,实现效率型增长,首先需要从技术效率和技术进步两方面入手:一方面,各细分行业应提高自身的资源配置能力和使用效率,提升行业的技术效率;另一方面,通过提升应用先进设备、改进工艺以及研发新产品的能力,提高细分行业的技术进步水平。其次,鉴于人力资本对TFP异质性显著的抑制作用,应进一步强化人才战略,通过加大教育投入,提升职业技术教育的规模和水平,普遍提高整体劳动者的素质和技能,提升人力资本对生产性服务业发展的贡献。第三,生产性服务业各细分行业应提高创新意识,加强研发投入和人才队伍建设,增进与高校、科研院所的交流与合作;影响和充分利用政府及相关部门对生产性服务业在投融资、研发经费投入和人才引进等方面给予的优惠政策,提升创新因素对减小细分行业TFP异质性的作用。第四,生产性服务业各细分行业应积极融入全球经济,合理有效地利用外资,学习和引进国外服务业先进的技术和管理经验,有效缩小细分行业间TFP异质性,提高生产性服务业整体的发展效率。第五,政府应把握好调控力度,合理规划和协调与市场的关系,充分发挥市场对资源的配置作用,推动重庆市生产性服务业走向专业化、高质量、可持续的发展道路。

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