中國沿海地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的測算及其影響因素分析

梁興輝，蔡沛豐，袁裴培

（燕山大學(xué)a.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院；b.區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心，河北 秦皇島 066000）

0 引言

隨著我國工業(yè)4.0的提出，工業(yè)化進(jìn)程不斷推進(jìn)，服務(wù)業(yè)特別是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)對于國家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要作用越來越顯著。由于中國沿海地區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)相對較發(fā)達(dá)，代表中國的先進(jìn)水平，而且，中國沿海地區(qū)為了提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)競爭力和可持續(xù)發(fā)展能力，千方百計發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。因此，本文將對沿海地區(qū)各省、直轄市的現(xiàn)代服務(wù)技術(shù)效率進(jìn)行測度和對比分析，進(jìn)一步對影響現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的因素進(jìn)行定量分析，以期尋求促進(jìn)沿海地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率提升的路徑。在服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的測度方法方面，已有的文獻(xiàn)[1-7]中多數(shù)都是采用隨機(jī)前沿分析方法，這主要是隨機(jī)前沿分析方法對于效率的分析具有較好地適用性和靈活性，因此本文選用該研究方法。

1 概念界定、模型簡介及數(shù)據(jù)來源

1.1 現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的概念界定

對于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的范圍，我國學(xué)者的界定不盡相同。本文根據(jù)2005年8月北京市統(tǒng)計局對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)統(tǒng)計范圍的分析，依據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》中產(chǎn)業(yè)及行業(yè)的劃分，將交通運輸、倉儲和郵政業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)劃入傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)，將信息傳輸計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)、金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、科學(xué)研究、居民服務(wù)、租賃、教育、衛(wèi)生及福利保障、文化體育、水利環(huán)境和公共設(shè)施、公共管理這11個行業(yè)統(tǒng)一規(guī)劃為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，將其視為一個整體來進(jìn)行研究。

1.2 隨機(jī)前沿超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)

超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)表現(xiàn)靈活，變化形式多樣，在某些具體約束條件下可以產(chǎn)生出多種形式的函數(shù)模型。由于其比道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)更精確，因此本文將超越對數(shù)函數(shù)形式設(shè)定為基礎(chǔ)模型，對其進(jìn)行多項約束條件的假設(shè)檢驗來選取最合適的生產(chǎn)函數(shù)形式。當(dāng)投入要素只有資本、勞動和技術(shù)，且技術(shù)進(jìn)步用時間趨勢項t表示，超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)表達(dá)式為：

下標(biāo)中i代表省市；t代表年份；Yit表示第t個省市第t年的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)增加值(萬元)，Kit（萬元）和Lit（萬人）分別是第i個省市第t年資本存量和全部從業(yè)人員，t表示的時間變量，本文以時間變量來表示技術(shù)的進(jìn)步效應(yīng)，式中的所有的β是待估計的參數(shù)。νit是服從正態(tài)分布的隨機(jī)誤差項，反映在生產(chǎn)單位控制之外的隨機(jī)因素或統(tǒng)計白噪聲的影響，服從正態(tài)分布N(0，σv2)；uit表示技術(shù)無效率的隨機(jī)變量，反映生產(chǎn)單元的實際產(chǎn)出與前沿產(chǎn)出的差距，uit是隨時間變化的函數(shù)，在實際中uit的分布形式選擇可以是任意的，為研究需要，假設(shè)其獨立服從N(mit，)截尾正態(tài)分布且受到其他外部的影響。

按照Bettese[8]和Colli[9]在1992年設(shè)定的隨機(jī)前沿模型，一般假定：

其中，ui服從非負(fù)斷尾正態(tài)分布，η是待估計的參數(shù)，為技術(shù)效率指數(shù)的變化率,表示生產(chǎn)的無效率的隨時間的變化程度。該參數(shù)值為正值時，表示經(jīng)濟(jì)單元的無效率將隨著時間的推移而加速下降，反之為負(fù)時，表示技術(shù)無效率將隨著時間的推移而加速上升。第i個省域在第t年的技術(shù)效率定義為：

上式中f(Xit，t)的表示的是產(chǎn)出的期望值，通過對上式兩邊同時取對數(shù)，根據(jù)超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)方程（1）可知其表達(dá)式如下所示：

1.3 數(shù)據(jù)來源及處理

選取遼寧、河北、北京、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東等沿海地區(qū)2008—2014年現(xiàn)代服務(wù)業(yè)相關(guān)指標(biāo)的統(tǒng)計面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于2009—2015年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國固定資產(chǎn)投資年鑒》、《中國勞動與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》及各省市的年鑒。選取實際資本存量和勞動力為主要要素投入，將現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的實際增加值作為產(chǎn)出，具體指標(biāo)和數(shù)據(jù)作以下處理：

（1）現(xiàn)代服務(wù)業(yè)產(chǎn)出。由于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)各行業(yè)的產(chǎn)出值難以獲得，本文以各省市第三產(chǎn)業(yè)增加值減去傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)增加值作為度量現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出指標(biāo)。為消除價格影響因素，以2008年為基期，對各省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)產(chǎn)出按照各省的價格指數(shù)作近似調(diào)整，單位為萬元。

（2）資本投入。資本存量用各省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資模擬得到。首先對固定資產(chǎn)投資額按照所在省或直轄市的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)平滑得到實際的固定資產(chǎn)投資額；然后按照李郇等（2005）[10]的做法，以2008年為基期，為2008年i省或直轄市的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)資產(chǎn)存量，為2008年i?。ê陛犑校┑默F(xiàn)代服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資額，gi是2008—2014年i?。ê陛犑校┤司鵊DP的年均增長率，δ取Hall和Jones（1999）模擬世界127個國家資本存量時采用的6%的折舊率；最后采用K(t)=K(t-1)+I(t)-δK(t-1)模擬2008—2014年所有年份各?。ê陛犑校┈F(xiàn)代服務(wù)業(yè)的資本存量，單位為萬元。

（3）勞動力投入。采用統(tǒng)計年鑒上現(xiàn)代服務(wù)業(yè)所包含的11個分類行業(yè)的就業(yè)人數(shù)進(jìn)行加總得到，單位為萬人。

2 最優(yōu)生產(chǎn)函數(shù)模型的選取

2.1 參數(shù)估計結(jié)果及假設(shè)檢驗

本文采用Frontier4.1軟件對式（1）模型進(jìn)行估計，估計結(jié)果見下頁表1中的模型1。針對表1中的模型1，需要進(jìn)行一系列的假設(shè)檢驗，相關(guān)假設(shè)檢驗如下：

為選擇最適宜的函數(shù)形式，本文使用了廣義似然比檢驗，其統(tǒng)計量計算公式為：LR=-2{l n [L(H0)]-ln[L(H1)]}其中L(H0)和L(H1)分別是零假設(shè)和備擇假設(shè)的似然函數(shù)值。檢驗統(tǒng)計量LR服從卡方分布，自由度為受約束變量的數(shù)目。具體而言，本文主要進(jìn)行了超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)適用性檢驗、投入的生產(chǎn)要素是否呈中性的檢驗，即資本與勞動力是否存在替代作用、技術(shù)是否呈中性、隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型的適用性檢驗等4種假設(shè)檢驗，最終確定模型4為最佳生產(chǎn)函數(shù)形式，四種假設(shè)檢驗的結(jié)果見下頁表2所示。

第一，超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)適用性檢驗。超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)因其靈活性得到廣泛的研究，但具體適用什么形式的生產(chǎn)函數(shù)應(yīng)該根據(jù)研究的需要來調(diào)整，因此對超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的適用性作假設(shè)檢驗是非常有必要的，于是構(gòu)造零假設(shè)H0：βKK=βLL=βTT=0（模型2）以檢驗其適用性，檢驗結(jié)果如表2所示，統(tǒng)計量在顯著性水平為1%的情況下接受了零假設(shè)，說明超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)在本文研究中并不適用，而且LR=-0.028，因此本文選擇對模型進(jìn)行優(yōu)化，選取模型2作為下一個備擇假設(shè)。

表1 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的估計結(jié)果

表2 假設(shè)檢驗結(jié)果

第二，科布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的技術(shù)結(jié)構(gòu)是線性齊次形式的，表達(dá)式中并沒有要素的交互項。因此，本文構(gòu)造零假設(shè)H0：βKK=βKL=βLL=βTT=0（模型3）來判斷生產(chǎn)要素之間是否具有替代效應(yīng)（或生產(chǎn)要素是否中性）。檢驗結(jié)果顯示統(tǒng)計量在顯著性水平為1%的情況下接受了零假設(shè)，也就是說生產(chǎn)要素（K、L）之間不存在替代效應(yīng)，生產(chǎn)函數(shù)（模型3）為較適宜的生產(chǎn)函數(shù)形式，本文對模型3進(jìn)行下一步的技術(shù)是否呈中性性檢驗，以模型3為備擇假設(shè)。

第三，基于模型3的技術(shù)是否呈中性檢驗。為此，構(gòu)造零假設(shè) H0：βKK=βLL=βTT=βKT=βLT=βKL=0（模型4）。檢驗技術(shù)是否呈中性，即技術(shù)是否作為一個生產(chǎn)要素，不存在技術(shù)與其他生產(chǎn)要素的交叉項。檢驗結(jié)果如表2所示，統(tǒng)計量在顯著性水平為1%的情況下接受零假設(shè)，即技術(shù)是呈中性的，以模型4作為下一個假設(shè)檢驗的備擇假設(shè)。

第四，隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型的適用性檢驗。傳統(tǒng)研究一般都使用平均生產(chǎn)函數(shù)（要素的產(chǎn)出彈性為平均值）來衡量經(jīng)濟(jì)單元生產(chǎn)率水平的高低，而忽略技術(shù)非效率因素uit對生產(chǎn)的影響。如果不考慮技術(shù)非效率因素，模型中沒有隨機(jī)前沿參數(shù)，那么前沿模型就變成了平均生產(chǎn)函數(shù)模型，模型的估計也就變成了最小二乘估計。因此，構(gòu)造零假設(shè)H0：γ=μ=η=0以檢驗技術(shù)非效率的存在與否。根據(jù)表2的結(jié)果，統(tǒng)計量在顯著性水平為1%的情況下拒絕了零假設(shè)，技術(shù)非效率是存在的，說明模型4適合用隨機(jī)前沿模型。

2.2 最優(yōu)生產(chǎn)函數(shù)模型相關(guān)參數(shù)分析

根據(jù)表1中的模型4的系數(shù)可知，資本的系數(shù)為-0.1494，說明沿海地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)中資本積累對產(chǎn)出具有負(fù)向的影響，但系數(shù)的t檢驗統(tǒng)計量顯示資本對產(chǎn)出的影響是不顯著的，因此資本對沿海地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的促進(jìn)作用并不明顯，資本存在冗余情況。

勞動力的系數(shù)為0.975，t檢驗顯示系數(shù)在1%顯著性水平下顯著，說明勞動力投入對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的貢獻(xiàn)較大、推動力較強(qiáng)，也表明沿?，F(xiàn)代服務(wù)業(yè)具有較大的就業(yè)吸引潛力和人才需求量。

時間變量的系數(shù)為0.0269，t檢驗統(tǒng)計量在10%的顯著性水平下顯著，說明技術(shù)進(jìn)步對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率具有明顯的正向作用。這主要是因為勞動者工作能力與素質(zhì)會隨著時間的推移而逐步提高，技術(shù)的進(jìn)步會帶來技術(shù)效率的提升。

σ2值為0.06，說明隨機(jī)擾動項的波動幅度較小。參數(shù)γ表示的是復(fù)合擾動項中技術(shù)無效率項所占的比例大小，其取值范圍在0～1之間。回歸所得γ值為0.9999，說明隨機(jī)擾動項幾乎完全是受技術(shù)無效率的影響造成的。參數(shù)η反映的是技術(shù)無效率隨時間的變化而變化的幅度和方向，η值為0.1075，且在10%的顯著性水平下顯著。這表明無效率因素對沿海地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的影響將隨著時間的推移而逐漸減小，即我國沿海開放省或直轄市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率正呈現(xiàn)逐步緩慢上升的勢頭。

3 沿海地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率值分析

3.1 技術(shù)效率的空間地域特點分析

通過Frontier4.1運行測算得出沿海各省、直轄市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率值如下頁表3所示。由表3可知：（1）中國沿海地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)整體上呈現(xiàn)南高北低的地域分布特點。技術(shù)效率在地域分布上差異明顯，東北沿海地區(qū)如遼寧、河北現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率相對偏低；北京、天津、山東等東部沿海地區(qū)相對較高，多數(shù)年份位于0.6～0.8之間；中部沿海地區(qū)技術(shù)效率最高，絕大多數(shù)年份都處在0.8～1之間，東南沿海地區(qū)，福建的技術(shù)效率逐年上升，近幾年的技術(shù)效率快速上漲，到2014年約為0.96；至于廣東，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率一直較高，2008—2014年技術(shù)效率維持在穩(wěn)定的高水平狀態(tài)；（2）中心地帶對周圍的技術(shù)擴(kuò)散呈南強(qiáng)北弱的特點。在長三角地區(qū)，江浙與上海的差距越來越小，甚至超過上海。處于長三角與珠三角之間的福建的增長速度越來越快。而在京津冀及遼寧地區(qū)，京、津?qū)χ苓厖^(qū)域一直保持著技術(shù)效率的領(lǐng)先優(yōu)勢。

表3 各省、直轄市技術(shù)效率分布表

為更好地反映各省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率情況，作出圖1沿海各省、直轄市技術(shù)效率分布圖（2008—2014年）。

圖1 沿海各省、直轄市技術(shù)效率分布圖（2008—2014年）

圖1顯示出各?。ê陛犑校┘夹g(shù)效率不同程度、不同方向的增長。其中增長速度最快的是福建，其次是天津。北京、浙江、廣東等地區(qū)技術(shù)效率維持在較高水平，且波動幅度不大。遼寧、河北兩地的技術(shù)效率雖逐漸上漲，但上漲速度非常緩慢，在研究的時間段其技術(shù)效率值一直低于0.6。山東、江蘇兩省的技術(shù)效率出現(xiàn)先增長后下降然后再上升的情況，2008—2012年，技術(shù)效率逐年上漲，2013年技術(shù)效率下降后到2014年實現(xiàn)反彈。上海最為特殊，技術(shù)效率不穩(wěn)定，2009—2012年技術(shù)效率出現(xiàn)緩慢增長，而2012—2014年出現(xiàn)快速下降的現(xiàn)象，雖然整體水平依然保持在較高的水平線上，但到2014年時已經(jīng)低于天津、江蘇、浙江、福建、廣東，這說明上海的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)出現(xiàn)發(fā)展的瓶頸，限制了技術(shù)效率的提升，導(dǎo)致技術(shù)效率出現(xiàn)下滑。

3.2 技術(shù)效率區(qū)域差異分析

為了反映區(qū)域內(nèi)省、直轄市之間技術(shù)效率的波動及差異情況，本文以標(biāo)準(zhǔn)差來反映地區(qū)技術(shù)效率斂散性，標(biāo)準(zhǔn)差越大，表示的是各省、直轄市技術(shù)效率與平均水平的差距越大，即區(qū)域技術(shù)效率出現(xiàn)兩極分化的情況，地區(qū)技術(shù)效率表現(xiàn)出明顯的不平衡性和發(fā)散性。相反，如果標(biāo)準(zhǔn)差越小，表示的是各省市的技術(shù)效率向平均技術(shù)效率靠攏、收斂，說明地區(qū)內(nèi)部各省、市之間的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的差距逐步下降。

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的公式計算得出中國沿海地區(qū)各省、直轄市2008—2014年技術(shù)效率的標(biāo)準(zhǔn)差如表4所示。標(biāo)準(zhǔn)差除個別年份（2013年）外整體上的趨勢是逐漸減小的，說明沿海地區(qū)之間現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率的差距在逐年下降，即各省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率凸顯出向平均水平靠攏、收斂的跡象，沿海地區(qū)內(nèi)部各省、市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的差距在逐步縮小。

表4 沿海地區(qū)技術(shù)效率標(biāo)準(zhǔn)差值

3.3 技術(shù)效率的變化分析

技術(shù)效率年均增長率反映的是技術(shù)效率平均變化情況。經(jīng)計算，沿海地區(qū)各省、直轄市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的年均增長率如表5所示。由表5可知：福建與天津技術(shù)效率的平均增長率最高；河北、山東、江蘇、遼寧技術(shù)效率變化相對較高；廣東、浙江、北京三地技術(shù)效率的平均變化率最低；而上海的年均增長率小于0，說明2014年技術(shù)效率低于2008年，上海的技術(shù)效率在研究區(qū)間的端點（2014年）出現(xiàn)下滑的情況?？梢园l(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)相對越發(fā)達(dá)的地區(qū)，其技術(shù)效率的年均增長率越低，這說明經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)其現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的增長幅度不大，技術(shù)效率維持在相對穩(wěn)定的狀態(tài)。

表5 沿海各省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的年均增長率

4 基于SFA一步法的技術(shù)效率影響因素分析

通過前文分析，在得出最優(yōu)生產(chǎn)函數(shù)模型的前提下，進(jìn)一步分析技術(shù)效率的影響因素。本文主要考察研究影響技術(shù)非效率的因素包括市場化（Market）、外商投資（FDI）、勞動力素質(zhì)（Employee）、城市化（Urbanization）等。

市場化水平對服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響較復(fù)雜。谷彬（2008）[11]對轉(zhuǎn)型背景下中國服務(wù)業(yè)的效率演進(jìn)進(jìn)行系統(tǒng)性研究后，發(fā)現(xiàn)市場化改革對服務(wù)業(yè)技術(shù)效率具有顯著的促進(jìn)作用，而樊玉然（2010）[12]研究發(fā)現(xiàn)市場化水平超過一臨界值時,二者才呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。市場化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變具有較大的影響，同時對于行業(yè)內(nèi)競爭具有刺激作用，對壟斷行業(yè)具有較大的沖擊作用，從某種程度上而言會促進(jìn)服務(wù)業(yè)的增長。市場化程度的加深對服務(wù)業(yè)而言就是要拓寬市場，降低市場進(jìn)出的標(biāo)準(zhǔn)，引入行業(yè)競爭的制度，倡導(dǎo)公平競爭與資源自由流動，從而提高經(jīng)濟(jì)效率。為了得到一個具有代表性的指標(biāo)，本文選取各地區(qū)全社會固定資產(chǎn)投資中非國有經(jīng)濟(jì)投資的份額、進(jìn)出口額占GDP的比重和實際利用外資占GDP的比重三個指標(biāo)，采用熵值法將三個分項指標(biāo)合成一個綜合指數(shù)作為衡量各地區(qū)市場化程度的代理變量，并用M表示。市場化水平一方面表示的是非國有化，另一方面說明的是地區(qū)開發(fā)水平的情況。

外商投資對我國許多行業(yè)都有較大的影響，外商投資導(dǎo)致市場資本結(jié)構(gòu)豐富，涉外業(yè)務(wù)往來越多。除此之外，外商擁有先進(jìn)的技術(shù)設(shè)備和服務(wù)理念，這對我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展具有深遠(yuǎn)的影響。我國不同地域的資源和要素等都會有所差距，不同地區(qū)的外商投資份額有所不同。為了克服自然屬性保證選取指標(biāo)具有可比性與合理性，本文以外商投資占全社會固定資產(chǎn)投資的比例來衡量區(qū)域外商投資強(qiáng)度，用F來表示。

勞動力素質(zhì)對于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、技術(shù)型服務(wù)業(yè)如金融業(yè)、銀行業(yè)、信息服務(wù)業(yè)而言具有非常大的影響，許多服務(wù)型的崗位對于專業(yè)技術(shù)具有較高要求。本文用科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)人數(shù)占各?。ê陛犑校﹦趧泳蜆I(yè)人數(shù)的比例來反映地區(qū)勞動力素質(zhì)水平，以E來表示。

城市化水平不斷提高，大量的農(nóng)村人口從農(nóng)村遷移到城市，導(dǎo)致城市規(guī)模擴(kuò)大、交易數(shù)量增加、服務(wù)效率提高，也促使服務(wù)業(yè)水平不斷提高。城市化為服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展提供了非常重要的需求基礎(chǔ)和有價值的聚集環(huán)境，大力推進(jìn)了服務(wù)業(yè)中新行業(yè)的形成以及傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的發(fā)展。因此，本文重點考察城市化對服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的影響情況，以城鎮(zhèn)人口占全?。ê陛犑校┛?cè)丝诘谋戎貋矸从吵鞘谢?，以城市化（Urbanization）的首字母U來表示。

在最優(yōu)生產(chǎn)函數(shù)模型（表1中模型4）的基礎(chǔ)上分別逐步加入上述的影響技術(shù)效率的因素，通過Frontier4.1進(jìn)行面板數(shù)據(jù)的回歸擬合，得到相關(guān)系數(shù)如表6所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，四個模型的LR值都在1%的顯著性水平下顯著，說明技術(shù)非效率的存在；且γ值相對較大，接近1，說明隨機(jī)前沿模型中復(fù)合隨機(jī)擾動項主要來自于技術(shù)非效率項，隨機(jī)誤差項影響較小。

表6 技術(shù)無效率估計系數(shù)表

由表6可知：

（1）市場化水平對服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的提升作用并不顯著。市場化系數(shù)值為-0.3184，大小僅次于城市化系數(shù)，但是其系數(shù)的t檢驗統(tǒng)計量并不顯著，說明市場化水平對中國沿海地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率的影響并不明顯。樊玉然（2010）[12]研究發(fā)現(xiàn)市場化水平超過一臨界值時,二者才呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。這就說明我國沿海地區(qū)市場化水平對技術(shù)效率的促進(jìn)作用還未顯現(xiàn)出來。因此，應(yīng)該加深市場化程度，挖掘市場化潛力，盡快超過其臨界，將市場化對服務(wù)業(yè)的推動作用發(fā)揮出來。

（2）外商投資具有較顯著的正向影響。外商投資強(qiáng)度的回歸系數(shù)值為-0.0945，t檢驗統(tǒng)計量在10%的顯著性水平下顯著，說明外商投資占比對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率具有較顯著的正向影響，但其影響較弱。這主要是一方面我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的資本投資不再匱乏；另一方面，外商投資的領(lǐng)域多為工業(yè)、制造業(yè)等第二產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)投資相對較少，外商投資于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的資本份額相對其他行業(yè)就更低。因此，各省、直轄市在合理引進(jìn)外資的前提下，加大對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的投資份額，將會促進(jìn)其現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展和效率的提升。

（3）勞動力素質(zhì)具有顯著的正向影響。其對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的影響系數(shù)為-0.1099，即勞動力素質(zhì)技術(shù)水平每提高一個百分點，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)增加值上漲近0.11個百分點，且系數(shù)的t檢驗統(tǒng)計量在1%的顯著性水平下顯著，這說明勞動力素質(zhì)對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)具有顯著的正向影響。因此，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展不能再單純地依賴要素投入，應(yīng)該從勞動密集型到資本密集型的轉(zhuǎn)變中逐步轉(zhuǎn)到高素質(zhì)人才密集型的軌道上來。金融業(yè)、保險業(yè)等領(lǐng)域?qū)τ诟咚刭|(zhì)人才的需求量較大，提高勞動者素質(zhì)，應(yīng)將引進(jìn)與培養(yǎng)并舉。

（4）城市化水平對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的影響極為顯著。城市化指標(biāo)的回歸系數(shù)為-0.8535，t檢驗統(tǒng)計量在1%的顯著性水平下顯著。就本文所研究的四個指標(biāo)而言，城市化對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的提升作用是最大的，城市化水平的不斷提高有利于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展。服務(wù)業(yè)的發(fā)展是以一定的人口密度為前提基礎(chǔ)的，城市是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展的主要空間載體。對于沿海地區(qū)中城市化水平較低的省市，如河北等應(yīng)該大力推進(jìn)城市化建設(shè)，進(jìn)一步提高城市人口密度和規(guī)模效應(yīng)，擴(kuò)大對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的需求。各級政府應(yīng)該加強(qiáng)城市建設(shè)、改善醫(yī)療服務(wù)、完善社會各種保障制度，從多方面提高城市化水平和質(zhì)量。

5 結(jié)論

（1）中國沿海地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率呈現(xiàn)南高北低的地域結(jié)構(gòu)特點。北方沿海地區(qū)如遼寧、河北現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率偏低，一直低于0.6；北京、天津、山東等東部沿海省、直轄市技術(shù)效率多數(shù)年份位于0.6～0.8之間。中部沿海地區(qū)江蘇、上海、浙江技術(shù)效率較高，絕大多數(shù)年份都在0.8～1之間。東南沿海地區(qū)，福建的技術(shù)效率逐年上升，近幾年的技術(shù)效率快速上漲，到2014年約為0.96；至于廣東，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率一直居高不下，相對維持在穩(wěn)定的高水平狀態(tài)，2008—2014年，其技術(shù)效率在0.85～0.98之間徘徊。

（2）沿海地區(qū)各省、直轄市之間現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率差距的整體趨勢是逐漸減小。各省、直轄市技術(shù)效率的標(biāo)準(zhǔn)差從2008年的0.1976逐年下降到2013年的0.1448，到2014年漲到0.1567，漲幅微弱。

（3）沿海地區(qū)技術(shù)效率的年均增長率差別較大，經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)的地區(qū)，技術(shù)效率年均增長率較小，核心地帶增長乏力。如北京（0.49%）、上海（-2.2%）、廣東（1.34%）的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)年均技術(shù)效率增長率甚至低于遼寧（1.8%）、河北（2.18%）等地。

（4）市場化對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的影響系數(shù)雖然較大，但是影響并不顯著；外商投資強(qiáng)度對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的影響較為顯著，但其影響較弱；勞動力素質(zhì)對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的提升作用并不強(qiáng)；對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)具有較強(qiáng)影響的是城市化水平，其對技術(shù)效率的提升作用極為顯著。