驱动要素视角下我国生产性服务业发展研究

□ 刘英杰

一、引言

生产性服务业是经济增长和提高就业的重要推动力量，其产业融合度较高、涉及面较广，与农业、工业等产业具有紧密联系。同时，由于生产性服务业是信息、知识、技术密集型产业，对技术进步、技术创新和其他产业发展起着重要推动作用。实际上，生产性服务业对制造业的有益影响在学术界已达成共识。因此，加快生产性服务业发展，能够优化和升级制造业，加速我国工业化进程，加快我国由制造业大国向制造业强国前进的步伐。生产性服务业还能降低劳动力、土地等要素成本，提高资源配置效率，对其支撑产业的发展具有重要影响。然而，我国生产性服务业仍然存在国际竞争力弱、产业融合度低、产业带动作用较弱等诸多问题。因此，提振生产性服务业发展是经济增长的关键。在估算我国2005—2016年生产性服务业全要素生产率变动的基础上，本文从要素贡献角度分析生产性服务业增长的动力，并提出政策建议。

二、文献综述

关于生产性服务业驱动要素的研究，学术界主要集中在生产性服务业全要素生产率的研究和生产性服务业影响因素研究两方面。

1.关于生产性服务业全要素生产率的研究

在生产性服务业全要素生产率方面，通过比较中国和印度的全要素生产率增长状况，Alejandro Nin Pratt等[1]（2008）发现中国全要素增长的主要驱动因素是技术效率水平的提高，而技术变革也起到一定的促进作用。王美霞等[2]（2013）通过分析我国1995—2009年全国和省会城市生产性服务业全要素生产率水平，得出省会城市全要素生产率水平较高；从地区来看，中西部和东部全要素生产率存在一定差距，但差距呈现逐年缩小的趋势。在生产性服务业对经济发展影响方面，李平[3]（2017）通过研究得出，生产性服务业技术水平的不断提高显著促进了我国经济的发展。在生产性服务业全要素生产率影响因素方面，李平（2016）[4]通过梳理全要素生产率的计算方式，认为提升全要素生产率的关键因素是产业结构转换、技术进步和技术效率。

2.关于生产性服务业影响因素研究

刘纯彬、杨仁发[5]（2013）从地区和行业角度分析了影响我国生产性服务业的发展因素，得出工业化程度和服务效率的提高能够显著促进我国生产性服务业的发展，而产业融合对生产性服务业发展的促进作用有待加强。杜德瑞、王喆等[6]（2014）通过分析不同地区工业化程度的不同及各不同地区生产性服务业的影响因素，认为生产性服务业发展水平受工业化水平、人力资本、城镇化率、投资等因素影响较为显著。

综合以上文献研究成果可知，生产性服务业的研究已受到国内外学者的广泛关注，但目前缺乏对生产性服务业各细分行业驱动要素的实证研究。本文在测算生产性服务业全要素生产率的基础上，兼顾行业异质性，全面分析生产性服务业增长的动力源泉，使研究结论更具现实意义。

三、实证研究设计

1.生产性服务业全要素生产率测算

关于生产性服务业全要素生产率的测算方式较多，本文采用DEA-Malmquist生产率指数进行测算。由于西藏、河北、甘肃、陕西、江西、四川、黑龙江、云南8个省份服务业大类行业增加值数据缺失，将这8个省份剔除，并利用Deap2.1软件测算我国2005—2016年23个省份生产性服务业的全要素生产率。

本文通过生产性服务业的产值、劳动力数量和资本数量等相关数据计算全要素生产率，数据来自《中国统计年鉴》。

（1）生产性服务业产值。本文采用生产性服务业增加值进行测算，单位为万元。

（2）劳动力。本文采用张志彬等（2013）[7]的方法，采用城镇就业人员数量进行测算，单位为万人。

（3）资本数量。本文根据永续盘存法估算资本存量估算。具体公式如下：

其中，Kt、Kt-1表示各省生产性服务业在t-1年、t年的资本存量， It表示各省份在t年的固定资产投资额。

2.我国生产性服务业的全要素生产率变化结果

由表1可知，我国生产性服务业全要素生产率整体呈现增长趋势，2008—2016年年均增长5.36%。具体来看，技术效率平均增长4.06%，技术进步平均增长1.30%。技术效率反映最小投入获取最大产出的能力；技术进步主要指技术扩散、技术创新和技术转移。通过上述分析，可以看出得益于我国生产性服务业行业规模的持续扩大和资源配置效率水平的不断提高，我国生产性服务业产业集群效应日益形成。此外，生产性服务业对大数据、人工智能等技术的学习和使用能力不断提高。其内部与此密切相关的软件和信息服务、科学研究和技术服务、交通运输、金融、租赁和商务服务等迅猛发展。从技术效率指数分解结果来看，2008—2016年，纯技术效率平均增长率为3.84%，规模效率平均增长率为0.22%。可见，我国生产性服务业越来越重视技术效率的改善。

表1 2008—2016年我国23个省份生产性服务业全要素生产率测算结果

3.我国生产性服务业细分行业驱动要素分析

本文将通过生产性服务业细分行业来考察资本、劳动力及创新对我国生产性服务业增长的贡献。参照杨晨、原小能（2019）[8]的研究，本文将生产性服务业分为五大类，分别为“交通运输仓储和邮电业”“信息传输、软件和信息技术服务业”“金融业”“租赁和商务服务业”“科学研究、技术服务和地质勘查业”，这也是国内相关研究的主流做法。

劳动、资本和产出指标的界定，仍采取上文所述方法。创新驱动是生产性服务业发展的重要推动力，研发投入较少是影响创新发展的主要因素。因此，本文用R&D经费支出来衡量创新驱动。

结合上文数据和分析，本部分仍采用2008—2016年的数据建立多元线性回归模型。同时，对上述劳动力、资本和创新进行实证检验。构建模型如下：

其中， Yi代表“交通运输仓储和邮电业” “信息传输、软件和信息技术服务业” “金融业” “租赁和商务服务业” “科学研究、技术服务和地质勘查业”的产值。X1t、X2t、X3t分别代表各行业资本存量、城镇单位就业人员人数、R&D经费支出，μit为随机扰动项。

本文先将所有数据进行对数化处理，以避免异方差的出现。然后利用EVIEWS软件将因变量对各自变量进行线性回归分析，并得出如下回归结果：

交通运输仓储和邮电业：

信息传输、软件和信息技术服务业：

租赁和商务服务业：

科学研究、技术服务和地质勘查业：

从各细分行业来看，在交通运输仓储和邮电业，资本对其贡献较为显著，是其发展的主要动力源泉，劳动力对该行业的促进作用不明显，创新对该行业的影响力有待进一步提高；在信息传输、软件和信息技术服务业，资本对该行业的促进作用较明显，劳动力和创新对该行业的推动作用有限；在金融业，资本和创新对该行业的驱动促进影响明显，同时劳动力对该行业增长推动性较为明显；在租赁和商务服务业，资本和创新驱动要素对其影响较大，其中资本是其增长的主要动力，劳动力的贡献相对疲弱；在科学研究、技术服务和地质勘查业，劳动力对该行业的拉动能力有所提振，资本是行业增长的主要源泉，创新对该行业的推动作用显著。

综上所述，资本对生产性服务业各行业的驱动作用明显，同时创新因素对各行业的影响力也不断提高，说明生产性服务业各行业越来越重视技术的研发创新，同时对技术的应用能力也越来越高。

四、结论与启示

1.结论

从整体来看，我国生产性服务业全要素生产率呈增长趋势，全要素生产率增长主要由技术效率提升推动。主要原因在于，生产性服务业对大数据、人工智能等技术的学习和使用能力不断提高。生产性服务业内部与此密切相关的软件和信息服务、科学研究和技术服务、交通运输、金融、租赁和商务服务等迅猛发展。此外，生产性服务业越来越重视技术效率水平的提高。从生产性服务业各细分行业来看，资本驱动作用明显，同时创新因素对各行业的影响力也不断提高。

2.启示

一是要坚持生产性服务业技术创新。企业在创新中居于首要地位，因此不断强化其技术创新能力，推动技术进步水平的持续升级，进而促进创新能力提升。同时，强化政府职能与服务水平，为企业创新提供良好条件。

二是要提升生产性服务业的效率。转变发展观念，以实现最小投入、最大产出，提高生产性服务业各行业生产的规模化水平。同时，以技术革新推动其效率水平的提高，提高资源配置效率。

三是要释放政策红利，降低要素成本。资本对生产性服务业影响明显，政府应鼓励相关企业通过直接融资方式降低成本，并对其实施政策优惠。

四是要提高劳动力要素质量。劳动力是生产性服务业最基础的要素，但这一要素对生产性服务业影响作用不明显，主要与我国当前劳动力水平较低有较大关系。因此，相关企业应加强与职业院校合作，实施员工技能培训，实现学历教育和职业教育相结合。○