生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率評(píng)估*
——基于沈陽市2010—2015年的數(shù)據(jù)

王 青，和晨陽

(遼寧大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)學(xué)院，b.公共基礎(chǔ)學(xué)院，沈陽 110036)

十九大對(duì)我國(guó)社會(huì)的主要矛盾進(jìn)行了重新定義，國(guó)家更關(guān)注人民的生活水平和健康水平。服務(wù)業(yè)和人民的生活息息相關(guān)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是其重要一環(huán)。近幾年來，遼寧省的GDP一直處于全國(guó)的倒數(shù)位置，甚至出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式存在著很大的問題。在振興東北老工業(yè)基地的旗幟下，作為遼寧省的省會(huì)城市，沈陽更是責(zé)任重大，不僅需要帶動(dòng)遼寧省第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，更要帶動(dòng)整個(gè)東北地區(qū)的發(fā)展。沈陽市2016年第三產(chǎn)業(yè)增加值的比重為56%，高于第一、二產(chǎn)業(yè)；全年貨物運(yùn)輸總量比上年增長(zhǎng)3.3%，旅客發(fā)送量略降0.03%，汽車保有量同比增長(zhǎng)14.3%；國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶增長(zhǎng)10.5%；限額以上批發(fā)零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)零售額1 815.1億元；金融機(jī)構(gòu)本幣存款增長(zhǎng)2.9%，外幣貸款增長(zhǎng)10.5%。由此說明，沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展是至關(guān)重要的。

有關(guān)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的劃分，國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)有不同的標(biāo)準(zhǔn)。本文將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)劃分為批發(fā)和零售業(yè)，交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)七大產(chǎn)業(yè)。

一、理論分析及模型建立

國(guó)內(nèi)外的技術(shù)效率評(píng)估主要有兩種方法：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[1]方法和隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)方法。Aiger等[2]最早提出了隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法。1978年Charens、Cooper和Rhodes[3]最早提出了DEA模型。魏權(quán)齡最早將DEA模型引入中國(guó)，引起了很多學(xué)者的關(guān)注。顏鵬飛等測(cè)算了中國(guó)30個(gè)省的技術(shù)效率，重點(diǎn)分析人力資本和制度因素對(duì)技術(shù)效率增長(zhǎng)的影響。楊向陽等研究了中國(guó)服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)情況，并進(jìn)行了不同時(shí)期和不同區(qū)域的比較分析。張自然測(cè)算了中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，得出東、中、西部地區(qū)增長(zhǎng)率的不平衡性。羅亞非等運(yùn)用超效率DEA和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)不同國(guó)家的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行評(píng)估，指出我國(guó)的技術(shù)進(jìn)步效率不高。楊祖義借助Malmquist指數(shù)討論了中國(guó)不同地區(qū)的文化產(chǎn)業(yè)效率的差異性，認(rèn)為東部地區(qū)的效率明顯高。

1.C2R模型

DEA模型實(shí)質(zhì)上就是一個(gè)線形規(guī)劃模型，表示產(chǎn)出對(duì)投入的比率[4]。假設(shè)有a個(gè)決策單元(t=1，2，…，a)，而每個(gè)決策單元有相同的n項(xiàng)投入(i=1，2，…，n)和相同的m項(xiàng)產(chǎn)出(j=1，2，…，m)。用xit表示第t個(gè)決策單元的第i項(xiàng)投入量，yjt表示第t個(gè)決策單元的第j項(xiàng)產(chǎn)出量，ωi表示第i項(xiàng)投入的權(quán)重，ρj表示第j項(xiàng)產(chǎn)出的權(quán)重，則對(duì)于第t0個(gè)決策單元存在的優(yōu)化模型為

(1)

(2)

原規(guī)劃的對(duì)偶問題[5]為

如果θ的最優(yōu)值小于1，表示可以找到一個(gè)假設(shè)的決策單元，其投入更少時(shí)可以獲得不少于被評(píng)價(jià)決策單元的產(chǎn)出，從而表明被評(píng)價(jià)的決策單元并非DEA有效；只有θ=1時(shí)，才表明被評(píng)價(jià)的決策單元為DEA有效。

2.Malmquist指數(shù)分析

1953年Malmquist首次提出該指數(shù)[5-6]。1982年Caves等[7-8]將Malmquist指數(shù)與Charnes等建立的DEA模型相結(jié)合，提出Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型，其在測(cè)算生產(chǎn)率方面應(yīng)用得特別廣泛，本質(zhì)是利用距離函數(shù)(distance function)[9]的比率來計(jì)算生產(chǎn)率指數(shù)。模型的基本步驟為：

(1) 從t到t+1期

M0(xt+1，yt+1，xt，yt)=

(3)

(2) 以t期為參照時(shí)，可得

(4)

(3) 若以t+1期為參照，可得

(5)

(4) 根據(jù)以上兩個(gè)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的幾何平均值，可得從t到t+1期生產(chǎn)率的變化[10]為

M0(xt+1，yt+1，xt，yt)=

EC·TC

(6)

式中：技術(shù)效率變化指數(shù)(EC)可分解為純技術(shù)效率指數(shù)(PC)和規(guī)模效率指數(shù)(SC)；TC為技術(shù)生產(chǎn)邊界推移程度。具體測(cè)度[11]如表1所示。

表1 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)各指標(biāo)的具體含義

二、數(shù)據(jù)來源及處理

產(chǎn)出指標(biāo)選擇沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各產(chǎn)業(yè)的增加值；投入指標(biāo)包括勞動(dòng)投入和資本投入[12]，勞動(dòng)投入選用從業(yè)人員期末人數(shù)和職工工資總額，資本投入采用新增固定資產(chǎn)投資額。數(shù)據(jù)來源于2010—2015年《沈陽市統(tǒng)計(jì)年鑒》，具體測(cè)度變量如表2所示。沈陽市2010—2015年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出情況如表3所示。

表2 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)效率測(cè)度指標(biāo)

為了更清晰地看出沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各個(gè)產(chǎn)業(yè)的趨勢(shì)情況，利用R軟件中的matplot函數(shù)[13]做輪廓圖(見圖1)。

表3 沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出情況 萬元

圖1 沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出情況

由表3和圖1可知，除了房地產(chǎn)業(yè)的增加值略呈倒U型以外，其余產(chǎn)業(yè)均呈上升趨勢(shì)，但上升的程度不同。另一個(gè)側(cè)面亦可看出，批發(fā)和零售業(yè)的產(chǎn)業(yè)增加值要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他產(chǎn)業(yè)，除此之外，金融業(yè)的上升趨勢(shì)最顯著，基本上與批發(fā)和零售業(yè)的增長(zhǎng)速度保持一致。而科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘探業(yè)卻一直維持在較低水平，上升的程度略小，說明沈陽市科學(xué)研究等高技術(shù)行業(yè)的發(fā)展沒有得到足夠重視，因此應(yīng)該加大技術(shù)投入，全面發(fā)展服務(wù)業(yè)。沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)投入指標(biāo)情況如表4～6所示。

由表4～6可知，2011年和2015年大部分產(chǎn)業(yè)的新增固定資產(chǎn)都偏低，2013年和2014年各產(chǎn)業(yè)新增固定資產(chǎn)則普遍偏高，因此總體呈倒U型，但信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)呈現(xiàn)U型結(jié)構(gòu)，說明沈陽近幾年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展迅速。對(duì)于職工工資總額，只有租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，其余產(chǎn)業(yè)均呈上升趨勢(shì)。2011年和2015年的從業(yè)人員期末人數(shù)整體偏低，產(chǎn)業(yè)曲線基本上呈倒U型，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)呈現(xiàn)U型結(jié)構(gòu)。綜合以上分析結(jié)果，說明2010—2015年信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件行業(yè)的發(fā)展速度明顯快于其他產(chǎn)業(yè)，在沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中處于領(lǐng)頭羊的地位。

表4 沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)新增固定資產(chǎn)投資情況 萬元

表5 沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)職工工資總額 萬元

表6 沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員期末人數(shù) 人

三、實(shí)證分析

1.C2R模型技術(shù)效率分析

根據(jù)DEA模型中C2R模型，得到以投入為導(dǎo)向的技術(shù)效率，如表7所示。

由表7可知，沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率排名順序?yàn)榻鹑跇I(yè)，交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)。金融業(yè)的技術(shù)效率是最高的，而租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率是最低的，這與前文分析的行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r基本吻合。

表7 投入導(dǎo)向模式的技術(shù)效率

2.Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分析

首先將2010—2014年作為投入階段、2011—2015年作為產(chǎn)出階段，對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各個(gè)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行整體的效率增長(zhǎng)分析，具體如表8所示。

表8 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分解

由表8可知，大部分產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率都大于1，只有房地產(chǎn)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)的值小于1，增長(zhǎng)率為負(fù)。房地產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率為負(fù)的原因是技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為0.925，技術(shù)退步的程度太大，以至于技術(shù)效率增長(zhǎng)2.4%也無濟(jì)于事；而科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)則不是因?yàn)榧夹g(shù)退步，而是因?yàn)榧夹g(shù)效率下降的緣故。批發(fā)和零售業(yè)，交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，金融業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)率分別為0.6%、2.5%、0.6%、4.1%、18.2%。僅觀技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，只有房地產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)小于1；批發(fā)和零售業(yè)以及科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)等于1；交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，金融業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)增長(zhǎng)率分別為3.7%、4.9%、2.8%、14.8%?？梢姡康禺a(chǎn)業(yè)處于技術(shù)退步狀態(tài)，而批發(fā)和零售業(yè)以及科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)技術(shù)停滯不前，其余產(chǎn)業(yè)均處于技術(shù)進(jìn)步中。租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率最高，達(dá)到了14.8%，因此沈陽市租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新的背景下能夠發(fā)展得更好。

除此之外，還可以從時(shí)間角度分析每一年技術(shù)效率的增長(zhǎng)情況[14]，具體如表9所示。

表9 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)Malmquist逐年增長(zhǎng)效率

由表9可知，沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)2010—2015年全要素生產(chǎn)率的均值為1.008，說明增長(zhǎng)率整體呈正向。2011—2012年和2012—2013年的增長(zhǎng)率為負(fù)，達(dá)到了-23.4%，但2014—2015年增長(zhǎng)率上升了很多，已經(jīng)達(dá)到了23.5%，說明近年來沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展還是很可觀的。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的均值為1.004，其中有三年的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為負(fù)，2014—2015年的技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率達(dá)到24.3%，說明沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面有很大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

為了更加清晰地看出每年的增長(zhǎng)情況，通過R軟件中的matplot函數(shù)[13]作輪廓圖，如圖2所示。

圖2 沈陽生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各產(chǎn)業(yè)Malmquist逐年增長(zhǎng)效率

由圖2可知，全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)V型，先下降后上升，2012—2013年達(dá)到最低。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)呈現(xiàn)U型，同樣也是先下降后上升，但是與全要素生產(chǎn)率不同的是下降之后沒有迅速轉(zhuǎn)變?yōu)樯仙隣顟B(tài)，而是在低谷狀態(tài)有一個(gè)緩和期，之后增長(zhǎng)率才呈現(xiàn)上升狀態(tài)。

四、結(jié) 論

本文對(duì)沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)技術(shù)效率評(píng)估選取以下指標(biāo)：產(chǎn)出指標(biāo)選取行業(yè)增加值；投入指標(biāo)包括從業(yè)人員期末人數(shù)、職工工資總額(勞動(dòng)要素)和新增固定資產(chǎn)投資額(資本要素)。通過以上指標(biāo)對(duì)沈陽市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)進(jìn)行技術(shù)效率分析，結(jié)果如下：

(1) 對(duì)選取指標(biāo)進(jìn)行描述性分析。從產(chǎn)出角度，沈陽市的批發(fā)和零售業(yè)以及金融業(yè)近幾年發(fā)展迅猛，而科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘探業(yè)發(fā)展緩慢。因此，沈陽市應(yīng)該加大技術(shù)投入力度，全面發(fā)展服務(wù)業(yè)。從投入角度，沈陽市信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件行業(yè)的發(fā)展速度明顯快于其他產(chǎn)業(yè)，在沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中表現(xiàn)突出。

(2) 通過DEA模型中C2R模型得到以投入為導(dǎo)向的技術(shù)效率。沈陽市金融業(yè)和交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)的技術(shù)效率較高，而批發(fā)和零售業(yè)與租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率較低，這與上述行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r基本吻合。

(3) 基于DEA模型的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分別從行業(yè)和時(shí)間雙重角度研究了行業(yè)技術(shù)增長(zhǎng)率和技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率。從行業(yè)角度，大部分產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率都大于1，只有房地產(chǎn)業(yè)以及科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)小于1，增長(zhǎng)率為負(fù)。從時(shí)間角度，沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率整體為正，個(gè)別年份為負(fù)，但近幾年表現(xiàn)良好，說明沈陽市近年來生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展還是很可觀的。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)整體為正，說明沈陽市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面有很大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>