中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的時(shí)空差異與影響因素分析

李占風(fēng)，劉曉歌

(中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430073)

?

【統(tǒng)計(jì)應(yīng)用研究】

中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的時(shí)空差異與影響因素分析

李占風(fēng)，劉曉歌

(中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430073)

在利用Malmquist指數(shù)法測(cè)算2005-2013年中國(guó)30個(gè)省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率(TFP)的基礎(chǔ)上，采用核密度估計(jì)法分析了TFP的動(dòng)態(tài)演變，并運(yùn)用分位數(shù)回歸方法對(duì)中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)：在考察期內(nèi)中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP總體呈下降態(tài)勢(shì)，技術(shù)效率下降是其下降的主要原因；核密度曲線(xiàn)說(shuō)明中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP省際差距擴(kuò)大，技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步逐漸呈現(xiàn)兩極分化的趨勢(shì)；分位數(shù)回歸結(jié)果表明，工業(yè)化水平和人力資本水平對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP提升具有普遍的促進(jìn)作用，而信息化水平、對(duì)外開(kāi)放水平、制造業(yè)集中度對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP提高的貢獻(xiàn)大小均與地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的水平有關(guān)。

全要素生產(chǎn)率；核密度估計(jì)；分位數(shù)回歸

一、引 言

全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，TFP)作為衡量一國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的重要指標(biāo)和依據(jù)，度量了除要素投入外，由技術(shù)進(jìn)步、生產(chǎn)創(chuàng)新、組織創(chuàng)新等實(shí)現(xiàn)的增長(zhǎng)，它與要素投入共同構(gòu)成了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)力。20世紀(jì)80年代以來(lái)，隨著信息服務(wù)、交通運(yùn)輸、金融等產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)已成為多國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力和增長(zhǎng)點(diǎn)，中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)也取得了較為快速的發(fā)展，然而考慮到生產(chǎn)要素成本的上升和資源環(huán)境壓力的加大，未來(lái)中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的提高將更加倚重技術(shù)進(jìn)步和效率的提高，也即需要更加關(guān)注TFP的提高?，F(xiàn)階段，中國(guó)不同區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP水平和發(fā)展趨勢(shì)如何？哪些因素怎樣影響各區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的提高？弄清這些問(wèn)題對(duì)中國(guó)今后生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展及產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。有鑒于此，本文試圖解析2005-2013年中國(guó)30個(gè)省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的區(qū)域差異、變化趨勢(shì)及影響因素。

在服務(wù)經(jīng)濟(jì)日益興起的國(guó)際國(guó)內(nèi)背景下，一些學(xué)者展開(kāi)了對(duì)中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的研究，他們?cè)跍y(cè)算生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的基礎(chǔ)上，分析了TFP的變動(dòng)原因、區(qū)域差異或收斂性。比如，原毅軍等運(yùn)用Malmquist指數(shù)方法對(duì)中國(guó)27個(gè)省市1997-2005年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的的TFP進(jìn)行了測(cè)算，發(fā)現(xiàn)中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，導(dǎo)致下降的原因，前期為技術(shù)進(jìn)步，后期為技術(shù)效率，東部地區(qū)下降的速度低于西部地區(qū)[1]。王美霞等認(rèn)為中國(guó)省會(huì)城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP雖存在區(qū)域差異，但呈現(xiàn)收斂趨勢(shì)[2]。袁丹等基于中國(guó)2004-2011年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP，實(shí)證檢驗(yàn)了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)總體TFP呈收斂趨勢(shì)，產(chǎn)業(yè)間存在σ收斂，產(chǎn)業(yè)內(nèi)存在顯著的絕對(duì)β收斂，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)、東部與西部地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的TFP隨著時(shí)間推移，將向各自的穩(wěn)態(tài)水平趨同[3]。

鑒于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要性，一些學(xué)者也研究了中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響因素[4-9]。比如，劉純彬等認(rèn)為，工業(yè)化程度、服務(wù)效率是影響生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的重要因素，政府規(guī)模對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展具有正向作用，東部與中西部生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響因素存在一定差異。李一等認(rèn)為經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度和FDI對(duì)中西部省份的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展分別有更強(qiáng)的正向和負(fù)向作用，而工業(yè)化水平對(duì)東部省份的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)有著更明顯的負(fù)向影響。畢斗斗等認(rèn)為信息技術(shù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度對(duì)中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展具有正向作用，工業(yè)化、人力資本、市場(chǎng)化、產(chǎn)權(quán)變遷對(duì)其具有反向作用，且各因素的影響程度與空間位置有關(guān)。在對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP影響因素的研究方面，黃莉芳等認(rèn)為，專(zhuān)業(yè)化水平、規(guī)模經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)化水平是影響生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的重要因素[10]。王美霞認(rèn)為在影響TFP的諸因素中，市場(chǎng)開(kāi)放度對(duì) TFP 增長(zhǎng)起負(fù)面影響，創(chuàng)新投入、消費(fèi)需求、工業(yè)化程度對(duì)TFP增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用[11]。

上述研究利用不同方法測(cè)算了中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP，并分析了其變化趨勢(shì)及影響因素。本文同樣關(guān)注中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的變化趨勢(shì)及影響因素，與已有文獻(xiàn)相比，本文的不同之處在于：第一，已有文獻(xiàn)鮮有對(duì)中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP地區(qū)差異的動(dòng)態(tài)演進(jìn)進(jìn)行分析，本文運(yùn)用核密度函數(shù)估計(jì)中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的分布狀況，可以揭示中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP地區(qū)分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)。第二，已有的研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP影響因素的文獻(xiàn)相對(duì)較少，且研究時(shí)大多使用OLS方法，這種方法只關(guān)注均值變化，而本文采用的分位數(shù)回歸方法，能夠?qū)ιa(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP整個(gè)條件分布狀況進(jìn)行描述，與均值回歸相比，其提供的信息更多。

二、方法和數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)研究方法說(shuō)明

1.Malmquist指數(shù)法

Malmquist指數(shù)由瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家Malmquist提出，Caves首先利用該指數(shù)測(cè)算了生產(chǎn)率變化，此后Malmquist指數(shù)逐漸與DEA理論相結(jié)合，演化成了Malmquist-DEA模型，被廣泛應(yīng)用到技術(shù)效率和TFP的測(cè)算中[12-13]。Malmquist指數(shù)法是一種以距離函數(shù)為基礎(chǔ)的非參數(shù)方法，相比索洛余值法和隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法，Malmquist指數(shù)法無(wú)須設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)形式，能夠使用投入產(chǎn)出的不同量綱的數(shù)據(jù)，且可以把TFP分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率，技術(shù)效率還可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。Malmquist指數(shù)可表達(dá)為：

2.Kernel密度估計(jì)法

核密度估計(jì)法是一種重要的非參數(shù)估計(jì)方法，主要用于對(duì)隨機(jī)變量的概率密度進(jìn)行估計(jì)，用連續(xù)的密度曲線(xiàn)描述隨機(jī)變量的分布形態(tài)。其基本原理如下[14]24-25：

設(shè)隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為f(x)，X1,X2,…,Xn為它的一個(gè)獨(dú)立同分布的樣本，則f(x)的核密度估計(jì)為：

其中h為帶寬，K(·)為核函數(shù)，包括Epanechnikov核、高斯核、三角形核、四次核等類(lèi)型。本文將選擇常用的高斯核函數(shù)估計(jì)核密度曲線(xiàn)。

(二)數(shù)據(jù)說(shuō)明

參考國(guó)內(nèi)外有關(guān)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的定義和《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》，并考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，批發(fā)零售業(yè)，金融業(yè)三大行業(yè)作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)組成部分，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)由上述三大行業(yè)數(shù)據(jù)加總得到。由于西藏的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失，本文選取2005-2013年除西藏之外的30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。用以測(cè)算TFP的投入、產(chǎn)出變量及數(shù)據(jù)來(lái)源如下：

產(chǎn)出用各省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值衡量，為保證可比性，利用GDP平減指數(shù)將各省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值調(diào)整為2005年不變價(jià)。勞動(dòng)力投入用各省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)年末從業(yè)人員數(shù)衡量。資本投入用資本存量衡量，采用廣泛使用的永續(xù)盤(pán)存法進(jìn)行核算，即Kit=(1-δit)Kit-1+Iit，其中Kit、Kit-1分別為i省第t年、第t-1年的資本存量，δit為i省第t年的固定資產(chǎn)折舊率，Iit為i省第t年的固定資產(chǎn)投資額，并用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)將資本存量調(diào)整為2005年不變價(jià)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)折舊率的選取不太一致，但多數(shù)選取5%，這里也采用 5%這一數(shù)值。2005年各省份資本存量Ki2005=Ii2005/(δ+gi)，其中g(shù)i為i省考察期內(nèi)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)不變價(jià)固定資產(chǎn)投資的平均增長(zhǎng)率。數(shù)據(jù)均來(lái)自2005-2014年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

三、中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的測(cè)算

基于2005-2013年30個(gè)省份的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)，測(cè)算出中國(guó)整體的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP及其因素分解(見(jiàn)表1)，可以發(fā)現(xiàn)：第一，中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP在2005-2013年間呈現(xiàn)上升和下降交替波動(dòng)的態(tài)勢(shì)，但總體呈下降趨勢(shì)，2005-2013年間TFP指數(shù)平均值為0.994，即年均下降率為0.6%。第二，2005-2013年間生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP中的技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的平均值分別為0.986和1.008，中國(guó)出現(xiàn)了技術(shù)效率下降而技術(shù)進(jìn)步提升的趨勢(shì)，技術(shù)效率的下降是阻礙中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP提升的主要原因。在技術(shù)效率中，純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)的平均值分別為0.990和0.997，純技術(shù)效率的下降程度超過(guò)了規(guī)模效率的下降程度。

表1 2005—2013年中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP指數(shù)及其分解

Malmquist指數(shù)測(cè)算的TFP是當(dāng)年相對(duì)于上年的變化率，為了反映2005-2013年間TFP隨時(shí)間變化的趨勢(shì)，本文將Malmquist指數(shù)換算成以2005年為基期的累積指數(shù)。圖1-圖3給出了全國(guó)與東、中、西部地區(qū)2005-2013年累積相對(duì)TFP指數(shù)、累積相對(duì)技術(shù)效率指數(shù)、累積相對(duì)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)*東部指北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個(gè)省份；中部指山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)省份；西部指內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆11個(gè)省份。。

由圖1可知，西部地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP總體上呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，而東部和中部地區(qū)總體呈下降趨勢(shì)，2013年的累積值依次為1.038、0.992、0.885，西部地區(qū)比2005年增長(zhǎng)了3.8%，東部和中部地區(qū)分別比2005年下降了0.8%、11.5%。2005-2013年間，東、中、西部地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP和全國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的發(fā)展趨勢(shì)相似，都呈現(xiàn)上升與下降不斷交替波動(dòng)的態(tài)勢(shì)。2000年實(shí)施西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略以來(lái)，國(guó)家不斷加大對(duì)西部地區(qū)的支持力度，不斷改善投資發(fā)展環(huán)境，使得西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)取得了快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量和效益也持續(xù)提高，2005-2013年間其生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)速度最快，且大多年份高于全國(guó)平均水平。東部地區(qū)在大多年份也都高于全國(guó)平均水平，中部地區(qū)增長(zhǎng)速度最慢，且大多年份都低于全國(guó)平均水平。

從圖2可以看出，2005-2013年間東、中、西部地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)技術(shù)效率總體表現(xiàn)出了較大程度的降低，2013年的累積值依次為0.903、0.890、0.895，相對(duì)于2005年分別下降了9.7%、11%、10.5%。東部地區(qū)作為相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)，其技術(shù)效率雖然在2005-2013年間呈下降趨勢(shì)，但是下降速度較慢，大多年份增長(zhǎng)率仍高于全國(guó)平均水平。中西部地區(qū)技術(shù)效率下降速度相對(duì)較快，中部地區(qū)的年均增長(zhǎng)速度略高于西部地區(qū)。

圖1 2005-2013年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)累積相對(duì)TFP 指數(shù)

圖2 2005-2013年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)累積相對(duì)TEC指數(shù)

圖3 2005-2013年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)累積相對(duì)TP指數(shù)

從圖3可以看出，2005-2013年間東部和西部地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)技術(shù)進(jìn)步總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，而中部地區(qū)總體呈下降趨勢(shì)，2013年的累積值依次為1.081、1.193、0.891，與2005年相比分別增長(zhǎng)了8.1%、19.3%、-10.9%。西部地區(qū)技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)速度最快，且每年的增長(zhǎng)速度均高于全國(guó)平均水平。東部地區(qū)的增長(zhǎng)速度略高于全國(guó)平均水平，中部地區(qū)技術(shù)進(jìn)步則表現(xiàn)出了較大程度的惡化，在2005-2013年增長(zhǎng)速度一直低于全國(guó)平均水平。

考慮到不同省份發(fā)展水平和資源稟賦條件的差異，圖4給出了30個(gè)省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的累積相對(duì)TFP指數(shù)和累積相對(duì)TP指數(shù)。從圖中可以看出，中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)累積相對(duì)TFP指數(shù)存在顯著的省際差異，30個(gè)省份中有15個(gè)省份的累積相對(duì)TFP指數(shù)大于1，15個(gè)省份的累積相對(duì)TFP指數(shù)小于1。最高的是上海(2.370)，最低的是四川(0.291)，最高和最低省份的差距為7.14倍。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)累積相對(duì)TP指數(shù)也具有省際差異性，30個(gè)省份中有16個(gè)省份的累積相對(duì)TP指數(shù)大于1，14個(gè)省份的TP增長(zhǎng)率小于1。最高的是青海(2.007)，最低的是福建(0.628)，前者是后者的3.196倍。

圖4 2005-2013年各省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)相對(duì)TFP指數(shù)和累積相對(duì)TP指數(shù)

四、中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的動(dòng)態(tài)演變

中國(guó)各地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP由于受到各種因素的影響，在變化趨勢(shì)上存在一定的差異性，為了更加直觀的描繪出中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的動(dòng)態(tài)演進(jìn)及分布特征，本文利用核密度曲線(xiàn)分析其動(dòng)態(tài)變化。選取2006、2009、2011和2013年為考察剖面，圖5、圖6、圖7分別為中國(guó)30個(gè)省份三個(gè)累積指數(shù)的核密度曲線(xiàn)。

圖5橫軸代表累積相對(duì)TFP指數(shù)，縱軸代表核密度大小，此圖反映省際TFP累積增長(zhǎng)率分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特點(diǎn)：中國(guó)各省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP在2006—2013年間基本呈現(xiàn)“單峰”分布，僅在2009年表現(xiàn)為 “雙峰”分布。雖然大部分年份呈“單峰”分布，但是波峰的高度降低、寬度增加，這表明此階段生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的省際差距擴(kuò)大。

圖6橫軸代表累積相對(duì)TEC指數(shù)，從此圖可以看出：中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)技術(shù)效率在考察期內(nèi)“雙峰”分布的跡象逐漸顯現(xiàn)，這種“雙峰”現(xiàn)象反映出部分省份的技術(shù)效率將在較高水平上集中，另一部分省份的技術(shù)效率將在較低水平上集中。在2011—2013年間，密度分布曲線(xiàn)整體表現(xiàn)出向右平移的趨勢(shì)，且左峰高度明顯下降，波峰寬度增加，這表明2011-2013年間中國(guó)技術(shù)效率較低的省份發(fā)展速度相對(duì)加快，之間的差距擴(kuò)大，技術(shù)效率較高的省份

圖5 累積相對(duì)TFP指數(shù)

圖6 累積相對(duì)TEC指數(shù)

圖7 累積相對(duì)TP指數(shù)

也存在這樣的情況，這種雙峰分布意味著中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)技術(shù)效率存在發(fā)展不協(xié)調(diào)的問(wèn)題。

圖7橫軸代表累積相對(duì)TP指數(shù)，由此圖可以發(fā)現(xiàn)：技術(shù)進(jìn)步在2006-2013年間呈明顯的“雙峰”分布，這反映出部分省份的技術(shù)進(jìn)步將在較高水平上集中，另一部分省份的技術(shù)進(jìn)步將在較低水平上集中，省際間差異越來(lái)越明顯，呈現(xiàn)兩極分化的特征。2006-2011年間左峰和右峰都明顯地表現(xiàn)出高度下降、寬度增加的趨勢(shì)，且右峰明顯向右平移，這表明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)技術(shù)進(jìn)步水平較低的省份之間的差距在逐漸增大，技術(shù)進(jìn)步水平較高的省份之間的差距也在逐漸增大，但后者發(fā)展速度相對(duì)較快。

五、中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP變動(dòng)的影響因素分析

影響生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的因素是復(fù)雜多樣的，借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)，并根據(jù)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)本身的特點(diǎn)，我們認(rèn)為人力資本、城市化水平、工業(yè)化水平、對(duì)外開(kāi)放水平、市場(chǎng)規(guī)模、信息技術(shù)、研發(fā)投入、人均可支配收入、制造業(yè)中間需求等因素可能會(huì)對(duì)中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP產(chǎn)生影響。考慮到這些影響因素之間可能存在的多重共線(xiàn)性及數(shù)據(jù)的可得性，最后確定將工業(yè)化水平、對(duì)外開(kāi)放水平、人力資本水平、信息化水平、制造業(yè)集中度納入到生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP影響因素分析的框架中。

1.工業(yè)化水平(indus)。一方面，工業(yè)化水平的提高會(huì)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生推動(dòng)效應(yīng)；另一方面，工業(yè)化水平的提高會(huì)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生擠出效應(yīng)。因此，工業(yè)化水平對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的整體影響取決于推動(dòng)作用和擠出效應(yīng)的大小[5]。采用各省份工業(yè)增加值占生產(chǎn)總值的比重來(lái)衡量工業(yè)化水平。

2.對(duì)外開(kāi)放水平(open)。隨著經(jīng)濟(jì)開(kāi)放水平不斷提高，中國(guó)同外國(guó)的貿(mào)易往來(lái)越來(lái)越多，與進(jìn)出口貿(mào)易配套的物流、金融、商務(wù)服務(wù)等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)也發(fā)展起來(lái)，因而對(duì)外開(kāi)放水平的提高可能會(huì)促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的提高。采用進(jìn)出口總額占生產(chǎn)總值比重作為對(duì)外開(kāi)放水平的衡量指標(biāo)。

3.人力資本水平(hc)。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的知識(shí)技術(shù)含量越來(lái)越高，相應(yīng)地，人力資本在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中的重要性就不斷上升。由于對(duì)高等教育的投入越大，越能憑借良好的就業(yè)條件和社會(huì)環(huán)境吸引外來(lái)人才，因此本文采用教育經(jīng)費(fèi)法，用各省份教育支出占GDP的比重來(lái)衡量人力資本水平。

4.信息化水平(itc)。信息技術(shù)不斷地滲透到服務(wù)業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域， 其對(duì)服務(wù)業(yè)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)越來(lái)越大，因而信息化水平的提高可能會(huì)促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的提升。采用互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數(shù)占當(dāng)年人口總數(shù)的比重作為衡量指標(biāo)。

5.制造業(yè)集中度(dm)。制造業(yè)是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)生和發(fā)展的基礎(chǔ)，兩者之間的相互作用日益加深，因此生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP可能會(huì)受到制造業(yè)集聚的影響。本文用各地區(qū)制造業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重除以同期全國(guó)制造業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重來(lái)衡量制造業(yè)的集聚程度。

下面以前文測(cè)算的累積相對(duì)TFP指數(shù)為被解釋變量，運(yùn)用分位數(shù)回歸方法，采用以下模型來(lái)分析相關(guān)因素對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP變動(dòng)的影響：

lnTFPit=β0+β1lnindusit+β2lnopenit+β3lnhcit+β4lnitcit+β5lndmit+μit

(1)

式(1)中，i、t分別表示第i個(gè)省份和第t時(shí)期。所用數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒?；貧w結(jié)果如表2所示，最左邊1列為OLS回歸結(jié)果，右邊5列為分位數(shù)回歸得到的結(jié)果。

表2 回歸結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著。

工業(yè)化水平的彈性系數(shù)在OLS中顯著為正，在分位數(shù)回歸中也都為正值，但僅在0.1、0.5、0.75分位點(diǎn)處高度顯著。這表明，工業(yè)化水平提高能促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP提升，當(dāng)某地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的條件分布位于0.1、0.5和0.75分位點(diǎn)處，工業(yè)化水平的促進(jìn)作用最為顯著，而在其他分位點(diǎn)，工業(yè)化水平的促進(jìn)作用相對(duì)較弱。

對(duì)外開(kāi)放水平的彈性系數(shù)在OLS中顯著為正，表明對(duì)外開(kāi)放有利于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP提升。分位數(shù)回歸中，對(duì)外開(kāi)放水平的彈性系數(shù)在0.25、0.5和0.75分位點(diǎn)處均顯著為正；在0.1分位點(diǎn)處為正，0.9分位點(diǎn)處為負(fù)，但是都不顯著。這說(shuō)明在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展至一定水平時(shí)，對(duì)外開(kāi)放水平對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP具有促進(jìn)作用，當(dāng)其發(fā)展水平較低或較高時(shí)，對(duì)外開(kāi)放水平對(duì)其影響較弱。

人力資本的彈性系數(shù)在OLS中顯著為正，分位數(shù)回歸中也都為正值，僅在0.1和0.9分位點(diǎn)處不顯著，其他分位點(diǎn)處均高度顯著，這表明人力資本是促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP提高的重要因素。因此，通過(guò)增加教育投入來(lái)提高人力資本水平，對(duì)區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展有著重要意義。

信息化水平的彈性系數(shù)在OLS中為負(fù)，但不顯著。分位數(shù)回歸中，在0.1和0.25分位點(diǎn)處顯著為負(fù)，在0.5分位點(diǎn)處為不顯著的負(fù)值，在0.75和0.9分位點(diǎn)處顯著為正。由此可以看出，信息化水平對(duì)TFP的影響隨著條件分布由低端向高端變化總體呈增強(qiáng)趨勢(shì)。這表明在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)領(lǐng)域更深入和廣泛地運(yùn)用信息技術(shù)，將有力地推動(dòng)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)優(yōu)化升級(jí)，促進(jìn)其發(fā)展水平的提高。

制造業(yè)集中度的彈性系數(shù)在OLS中為正，但不顯著。分位數(shù)回歸中，在0.1和0.25分位點(diǎn)處顯著為正，在其他分位點(diǎn)處為負(fù)但不顯著。這意味著在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP水平較低的地區(qū)，制造業(yè)集聚促進(jìn)了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的提高，而對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP水平較高的地區(qū)，制造業(yè)集聚對(duì)其貢獻(xiàn)較弱。因此在制定相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策來(lái)促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展時(shí)，應(yīng)當(dāng)因地制宜。

六、結(jié) 論

本文運(yùn)用Malmquist指數(shù)法對(duì)中國(guó)30個(gè)省份2005-2013年間生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算，在此基礎(chǔ)上利用核密度估計(jì)方法刻畫(huà)了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的動(dòng)態(tài)演變，進(jìn)而運(yùn)用分位數(shù)回歸方法對(duì)中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。通過(guò)上述研究，得到了如下結(jié)論：

1.在2005-2013年間，中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP總體呈下降態(tài)勢(shì)，其中技術(shù)進(jìn)步略有提升，而技術(shù)效率下降，技術(shù)效率下降是阻礙中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP提升的的主要原因。

2.核密度曲線(xiàn)表明中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP區(qū)域差異顯著，省際差距拉大。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)技術(shù)效率逐漸呈現(xiàn)兩極分化的趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步已呈現(xiàn)明顯的兩極分化的態(tài)勢(shì)。技術(shù)進(jìn)步水平較低的省份之間的差距在逐漸增大，水平較高的省份之間的差距也在逐漸增大，但后者發(fā)展速度相對(duì)較快。

3.分位數(shù)回歸結(jié)果表明，在影響中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的諸因素中，工業(yè)化水平和人力資本水平的提高對(duì)其具有普遍的促進(jìn)作用，對(duì)外開(kāi)放水平、信息化水平、制造業(yè)集中度在一定程度上能促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP提升，但其促進(jìn)作用的大小與地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP的水平有關(guān)。

由此可見(jiàn)，各地區(qū)在大力發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的進(jìn)程中，既要促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和進(jìn)步，也要注重提高技術(shù)效率，以促進(jìn)TFP的不斷提升。第一，工業(yè)化水平對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP提升具有顯著的促進(jìn)作用，因此應(yīng)在現(xiàn)有的工業(yè)化基礎(chǔ)上，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和升級(jí)，以帶動(dòng)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展。第二，對(duì)教育較落后的地區(qū)要繼續(xù)增加教育投入，同時(shí)要注意改善社會(huì)服務(wù)狀況，促進(jìn)人才合理有序流動(dòng)，以提供現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展所需要的人力資本支持。對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)TFP水平較高的地區(qū)，在積極引進(jìn)高水平人才的同時(shí)，也應(yīng)加強(qiáng)對(duì)相關(guān)行業(yè)專(zhuān)業(yè)人才的培養(yǎng)。第三，擴(kuò)大生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)外開(kāi)放，加強(qiáng)同外資企業(yè)的交流合作，提高國(guó)內(nèi)服務(wù)業(yè)的技術(shù)和管理水平。另外，外資企業(yè)在帶來(lái)“示范效應(yīng)”的同時(shí)也帶來(lái)了國(guó)外競(jìng)爭(zhēng)要素，因此國(guó)內(nèi)生產(chǎn)性服務(wù)企業(yè)需要在企業(yè)管理體制、服務(wù)品種等方面進(jìn)行創(chuàng)新，以在開(kāi)放性競(jìng)爭(zhēng)中得到提高和發(fā)展。第四，大力推進(jìn)信息化建設(shè)，加大信息技術(shù)的普及和培訓(xùn)，為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展提供有力支撐。第五，在大力發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的同時(shí)，也要注重其他產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級(jí)，形成多個(gè)產(chǎn)業(yè)相互融合、良性互動(dòng)的局面。

[1] 原毅軍，劉浩，白楠. 中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)度——基于非參數(shù)Malmquist指數(shù)方法的研究[J]. 中國(guó)軟科學(xué)，2009(1).

[2] 王美霞，樊秀峰，宋爽. 中國(guó)省會(huì)城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)及收斂性分析[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2013(7).

[3] 袁丹，雷宏振，黃雯，何媛.中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性及收斂性分析[J]. 軟科學(xué)，2015(6).

[4] 劉純彬,楊仁發(fā).中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響因素研究——基于地區(qū)和行業(yè)面板數(shù)據(jù)的分析[J]. 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2013(4).

[5] 杜德瑞,王喆,楊李娟.工業(yè)化進(jìn)程視角下的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)影響因素研究——基于全國(guó)2002-2011年31個(gè)省份面板數(shù)據(jù)分析[J]. 上海經(jīng)濟(jì)研究,2014(1).

[6] 李一,孫林巖,馮泰文.地理視角下中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展影響因素研究[J]. 科技進(jìn)步與對(duì)策,2014(2).

[7] 畢斗斗,方遠(yuǎn)平,Bryson John,謝蔓,唐瑤.中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的時(shí)空差異及其影響因素——基于省域的空間計(jì)量分析[J]. 經(jīng)濟(jì)地理,2015(8).

[8] 韓德超,張建華.中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響因素研究[J]. 管理科學(xué)，2008(12).

[9] 狄乾斌,王萌,張健. 基于GWR模型的中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間差異的影響因素分析[J]. 軟科學(xué),2015(7).

[10]黃莉芳，黃良文，洪琳琳. 基于隨機(jī)前沿模型的中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)技術(shù)效率測(cè)算及影響因素探討[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2011(6).

[11]王美霞.中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)全要素生產(chǎn)率異質(zhì)性與影響因素研究[J]. 經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2013(3).

[12]Malmquist S.Index Numbers and Indifference Curves[J]. Trabajos de Estatistica,1953(4).

[13]Caves D W,Christensen L R,Diewert W E.Theecomomic Theory of Index Numbens and the Measurement of Input and Output,and Productivity[J]. Econometrica， 1982(6).

[14]葉阿忠.非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M]. 武漢：武漢大學(xué)出版社，2007.

(責(zé)任編輯：張治國(guó))

Spatiotemporal Difference and Influential Factors Analysis on Total Factor Productivity of Productive Service in China

LI Zhan-feng，LIU Xiao-ge

(School of Statistics and Mathematics,Zhongnan Universiy of Economics and Law,Wuhan 430073,China)

Using the Malmquist index method , the total factor productivity of productive service of 30 provinces and cities in China during 2005-2013 are measured. At the same time, kernel density distribution is used to analyze the dynamic evolution of the TFP, and the quantile regression method is used to make empirical analysis on the factors affecting the TFP of productive service. The results show that during 2005-2013 the TFP of productive services in China declines ,and technical efficiency is the main factor impacting TFP change ; Spatiotemporal difference of TFP is quite large, and the technical efficiency and technical progress gradually shows the tendency of polarization; The levels of industrialization and human capital have promoting effects on TFP of productive service, and the levels of informatization, opening and the concentration of manufacturing can promote the TFP of productive service, but the extent of the impact is related to the levels of TFP.

tolal factor productivity; kernel density distribution; quantile regression

2016-03-04；修復(fù)日期：2016-07-18

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目《資源環(huán)境約束下全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)研究》(14BTJ012)

李占風(fēng)，男，遼寧錦州人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：金融計(jì)量學(xué)，經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析； 劉曉歌，女，河南鞏義人，博士生，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析。

F264.1∶F224.0

A

1007-3116(2016)12-0054-07