基于灰色關(guān)聯(lián)度的江蘇省服務(wù)業(yè)TFP變動(dòng)的影響因素分析

摘 要：本文選取2008—2017年江蘇省服務(wù)業(yè)作為研究樣本，使用灰色關(guān)聯(lián)度法，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化水平、對(duì)外開放程度、市場化水平、技術(shù)創(chuàng)新、居民消費(fèi)水平、服務(wù)業(yè)和工業(yè)的集聚程度等方面，對(duì)全要素生產(chǎn)率增長的影響因素進(jìn)行分析。我們可以發(fā)現(xiàn)：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化水平與服務(wù)業(yè)TFP增長的關(guān)聯(lián)度較大;服務(wù)業(yè)集聚程度的變化與服務(wù)業(yè)TFP增長的關(guān)聯(lián)程度在上升;工業(yè)集聚程度的變化與服務(wù)業(yè)TFP增長的關(guān)聯(lián)程度在下降;居民消費(fèi)水平的提升對(duì)服務(wù)業(yè)TFP增加有一定的正相關(guān)關(guān)系;技術(shù)創(chuàng)新對(duì)服務(wù)業(yè)TFP的增長也有較小的正向影響。通過促進(jìn)和提高關(guān)聯(lián)度較強(qiáng)的影響因素來促進(jìn)江蘇服務(wù)業(yè)TFP的增長，包括提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化水平，提高服務(wù)業(yè)的集聚程度等。

關(guān)鍵詞：全要素生產(chǎn)率;江蘇服務(wù)業(yè);灰色關(guān)聯(lián)度

本文索引：郝志杰.<變量 2>[J].中國商論，2021（23）：-110.

中圖分類號(hào)：F127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2021）12（a）--03

服務(wù)業(yè)在江蘇經(jīng)濟(jì)中占據(jù)主體地位，全要素生產(chǎn)率TFP對(duì)其增長做出了較大貢獻(xiàn)。通過全局參比的Malmquist模型對(duì)江蘇省服務(wù)業(yè)的TFP進(jìn)行計(jì)算和分解，顯示江蘇服務(wù)業(yè)整體的TFP呈增長趨勢（郝志杰，2020）。研究江蘇服務(wù)業(yè)提高效率的機(jī)理，探索其創(chuàng)新發(fā)展的路徑，有利于引導(dǎo)服務(wù)業(yè)相關(guān)企業(yè)的行為，促進(jìn)服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

李江蛟等（2012）認(rèn)為江蘇服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率與服務(wù)業(yè)比重之間存在著長期的均衡關(guān)系，服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高對(duì)服務(wù)業(yè)發(fā)展水平有著顯著的促進(jìn)作用。黃勝華（2013）認(rèn)為江蘇現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集群動(dòng)力機(jī)制的關(guān)鍵動(dòng)力機(jī)制因子分別是外部經(jīng)濟(jì)、技術(shù)創(chuàng)新、政府促導(dǎo)行為、產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈、社會(huì)資本與網(wǎng)絡(luò)、外部競爭環(huán)境。鄭江淮（2015）認(rèn)為服務(wù)業(yè)發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力來自技術(shù)進(jìn)步和需求收入彈性兩大因素。宋晨晨等（2017）發(fā)現(xiàn)江蘇省內(nèi)各市服務(wù)業(yè)整體全要素生產(chǎn)率的變化和技術(shù)進(jìn)步的變動(dòng)有關(guān)。綜上所述，現(xiàn)有的文獻(xiàn)從不同角度分析了江蘇服務(wù)業(yè)效率的影響因素，并提出了相應(yīng)的發(fā)展服務(wù)業(yè)的建議。本文在已有研究成果的基礎(chǔ)上，使用灰色關(guān)聯(lián)度分析法來分析TFP變動(dòng)的影響因素，致力于為江蘇服務(wù)業(yè)的可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展提供政策依據(jù)。

1 TFP變動(dòng)影響因素的理論假設(shè)

影響服務(wù)業(yè)TFP的因素是多方面的，這些因素的共同作用決定了服務(wù)業(yè)TFP變動(dòng)的表現(xiàn)。根據(jù)文獻(xiàn)及數(shù)據(jù)的可得性，本文做出以下假設(shè)。

一是服務(wù)業(yè)TFP的變化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及居民生活水平正相關(guān)。較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)服務(wù)業(yè)效率的提高有帶動(dòng)作用，居民生活水平的提升會(huì)增加對(duì)服務(wù)業(yè)的需求，也會(huì)對(duì)效率的提高產(chǎn)生促進(jìn)作用。

二是服務(wù)業(yè)TFP的變化與經(jīng)濟(jì)環(huán)境的改善正相關(guān)。經(jīng)濟(jì)環(huán)境包括城市化水平、對(duì)外開放程度、市場化水平。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為城市化是服務(wù)業(yè)特別是生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)發(fā)展的重要原因，有利于產(chǎn)品和服務(wù)的供給及行業(yè)效率的改進(jìn);較高的市場化水平可以加強(qiáng)競爭，促使行業(yè)效率提高;較高的開放程度可以促進(jìn)技術(shù)的溢出效應(yīng)，都能提高全要素生產(chǎn)率。

三是服務(wù)業(yè)TFP的變化與產(chǎn)業(yè)的集聚正相關(guān)。本文認(rèn)為行業(yè)的集聚會(huì)促進(jìn)服務(wù)業(yè)TFP的提高，工業(yè)集聚程度的提高會(huì)帶來對(duì)生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)需求的增加，服務(wù)業(yè)集聚水平提升以后，更有利于要素的配置組合，從而提高效率。

四是技術(shù)創(chuàng)新作為第一生產(chǎn)力，成果的應(yīng)用必定會(huì)帶來各行業(yè)效率的提高，所以服務(wù)業(yè)TFP的變動(dòng)應(yīng)該與技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生的變化正相關(guān)。

2 研究方法及變量選取

2.1 研究方法

由于時(shí)間序列樣本較少，數(shù)據(jù)量少且存在斷層，通過多元回歸方法分析TFP變動(dòng)的影響因素，難以找到統(tǒng)計(jì)規(guī)律，且回歸分析需要樣本服從某種概率分布，各因素之間存在線性相關(guān)且無多重共線性，這些要求難以滿足。相對(duì)來說，灰色關(guān)聯(lián)度分析所用數(shù)據(jù)較少，對(duì)數(shù)據(jù)的要求較低，可以克服和彌補(bǔ)上述不足。所以，本文使用灰色關(guān)聯(lián)度分析法來分析影響服務(wù)業(yè)TFP的各個(gè)因素，根據(jù)序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷關(guān)聯(lián)的緊密程度，曲線越相似越接近，關(guān)聯(lián)度就越大。該方法的核心是計(jì)算關(guān)聯(lián)度， 一般要先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，再計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)，由此計(jì)算出關(guān)聯(lián)度。

2.2 變量選取

灰色關(guān)聯(lián)度分析法需要確定參考數(shù)列與比較數(shù)列，參考數(shù)列是反映系統(tǒng)特征的數(shù)據(jù)序列，即因變量數(shù)列X0;比較數(shù)列是影響系統(tǒng)行為的因素組成的數(shù)據(jù)序列，即自變量數(shù)列Xi，根據(jù)因素分析的需要選取變量如下。

（1）因變量：江蘇服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率，使用全局參比的Malmquist模型計(jì)算得到，用x0（t）表示。研究區(qū)間分為2008—2012年、2013—2017年兩個(gè)時(shí)段。

（2）自變量：基于因變量為與上一年的比率值，為保證數(shù)據(jù)的一致性，將自變量中除居民消費(fèi)水平外的所有變量數(shù)值取與上一年的比率值，原有變量的解釋則變?yōu)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展水平的變化、城市化水平的變化、市場化水平的變化、技術(shù)創(chuàng)新水平的變化、對(duì)外開放程度的變化、服務(wù)業(yè)和工業(yè)集聚程度的變化。

x1（t）：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變化率。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用人均GDP來衡量，用CPI指數(shù)進(jìn)行平減得到;

x2（t）：城市化水平的變化率。城市化水平用非農(nóng)人口占總?cè)丝诒壤硎?

x3（t）：對(duì)外開放程度變化率。用進(jìn)出口總額占GDP比重表示對(duì)外開放程度;

x4（t）：市場化水平的變化率。市場化水平用服務(wù)業(yè)非公有制企業(yè)就業(yè)人員比例表示;

x5（t）：技術(shù)創(chuàng)新水平的變化。用國內(nèi)發(fā)明專利授權(quán)量表示技術(shù)創(chuàng)新水平，這里沒有使用研發(fā)投入作為衡量創(chuàng)新投入的指標(biāo)，是考慮了全要素生產(chǎn)率是資本和勞動(dòng)之外的因素帶來的變化;

x6（t）：居民消費(fèi)水平的變化率，用居民消費(fèi)水平指數(shù)表示;

x7（t）、x8（t）：本文分別從服務(wù)業(yè)的集聚和工業(yè)的集聚兩個(gè)方面衡量產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)服務(wù)業(yè)TFP指數(shù)的影響，分別用兩個(gè)產(chǎn)業(yè)的區(qū)位商，即用江蘇省服務(wù)業(yè)（或工業(yè)）的產(chǎn)值占本省GDP的比重與全國該產(chǎn)業(yè)占GDP的比重之間的比值表示集聚的水平，變化率分別表示為x7（t）、x8（t）。

得到參考數(shù)列與比較數(shù)列如下：

X0={x0（1），x0（2），……，x0（k）}

X1={x1（1），x1（2），……，x1（k）}

X2={x2（1），x2（2），……，x2（k）}

……

X8={x8（1），x8（2），……，x8（k）}

2008—2017年江蘇服務(wù)業(yè)TFP影響因素?cái)?shù)據(jù)如表1所示。

3 數(shù)據(jù)處理與分析過程

3.1 對(duì)參考數(shù)列與比較數(shù)列進(jìn)行無量綱化處理

由于不同量綱的數(shù)據(jù)幾何曲線變化不同，難以進(jìn)行直接比較，因此需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，從而得到可比較的數(shù)據(jù)序列。本文無量綱化采用了初值化變化方式，即用序列的首位數(shù)據(jù)去除后面的各位數(shù)列，得到各個(gè)數(shù)列相對(duì)于第一個(gè)數(shù)列的倍數(shù)數(shù)列，能更好反映序列的變化態(tài)勢。

，

3.2 求差序列，找出兩級(jí)最小差、最大差

差序列是將第i個(gè)比較數(shù)列各期的數(shù)值與參考數(shù)列對(duì)應(yīng)期差值的絕對(duì)值記為：

兩級(jí)最小差δmin：各期δi（t）中最小的數(shù)，記為min（δi（t）），又記所有min（δi（t））中的最小值為δmin。兩級(jí)最大差δmax：各期δi（t）中最大的數(shù)，記為max（δi（t）），又記所有max（δi（t））中的最大值為δmax。

，式中ρ為人為引入的分辨系數(shù)，。

3.3 計(jì)算關(guān)聯(lián)度并排序

由于每個(gè)比較數(shù)列與參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)程度是通過k個(gè)關(guān)聯(lián)系數(shù)來反映的，關(guān)聯(lián)信息分散，不便于從整體上進(jìn)行比較， 因此通過求平均值來集中信息，即用比較數(shù)列與參考數(shù)列各個(gè)時(shí)期關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值來定量反映兩個(gè)數(shù)列的關(guān)聯(lián)程度，計(jì)算公式為：

由于關(guān)聯(lián)度只是因素間關(guān)聯(lián)性比較的量度，衡量的是因素間密切程度的相對(duì)大小，數(shù)值的大小意義不大?？紤]到差序列中的兩級(jí)最大差相對(duì)比較大，本文在計(jì)算中分別使用了ρ=0.2、ρ=0.3、ρ=0.4、ρ=0.5來計(jì)算ri，關(guān)聯(lián)度大小及排序如表2所示。

4 分析結(jié)果

綜合兩個(gè)時(shí)間段各影響因素的相關(guān)度排序情況，我們可以發(fā)現(xiàn)：（1）兩個(gè)階段都排在前兩名的影響因素是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變化率和城市化水平變化率。也就是說，江蘇服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率在這10年間基本都處在增長中，這與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變化率、城市化水平變化率有很明顯的關(guān)聯(lián)，較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)服務(wù)業(yè)TFP有明顯的促進(jìn)作用，城市化水平不斷提高為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和生活性服務(wù)業(yè)擴(kuò)大規(guī)模提供了條件。（2）居民消費(fèi)水平的影響處于第4位，意味著居民生活水平的提升對(duì)服務(wù)業(yè)TFP增加有一定的影響。（3）技術(shù)創(chuàng)新的影響能力排在第5位，有一定的影響，但相對(duì)較小，可能的因素是變革性、實(shí)現(xiàn)科技成果與技術(shù)研發(fā)轉(zhuǎn)化的服務(wù)活動(dòng)還需要一個(gè)實(shí)踐的過程，所以序列曲線的相似度不高。（4）服務(wù)業(yè)集聚水平在2008—2012年影響力排在第7位，而在2013—2017年上升到第3位;工業(yè)集聚程度的關(guān)聯(lián)度從第3位下降到第7位。說明不同產(chǎn)業(yè)的集聚對(duì)服務(wù)業(yè)TFP變動(dòng)影響不同，當(dāng)工業(yè)占主要地位時(shí)，工業(yè)集聚程度與服務(wù)業(yè)TFP增長正相關(guān)程度高，而當(dāng)服務(wù)業(yè)占主要地位時(shí)，服務(wù)業(yè)集聚程度與服務(wù)業(yè)TFP增長正相關(guān)程度高，在一定程度上驗(yàn)證了前文的假設(shè)。（5）對(duì)外開放程度與TFP變動(dòng)的關(guān)聯(lián)度排在后面，可能與江蘇服務(wù)業(yè)發(fā)展主要為內(nèi)向型有關(guān)，進(jìn)出口變動(dòng)對(duì)TFP變動(dòng)影響較小。（6）市場化水平的關(guān)聯(lián)度分別處于第6位和第8位，說明與TFP增長的正相關(guān)性較弱。

5 結(jié)語

2008—2017年，江蘇省服務(wù)業(yè)TFP增長的影響因素中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的變化、城市化水平變化率與TFP增長有很強(qiáng)的正向關(guān)聯(lián)，服務(wù)業(yè)集聚程度的變化與TFP增長的關(guān)聯(lián)程度在上升，而工業(yè)集聚程度的變化與TFP增長的關(guān)聯(lián)程度在下降，居民消費(fèi)水平的提升對(duì)服務(wù)業(yè)TFP增加有一定的正相關(guān)關(guān)系，技術(shù)創(chuàng)新對(duì)服務(wù)業(yè)TFP的增長也有較小的影響，市場化水平與服務(wù)業(yè)TFP增長的正相關(guān)性較弱，進(jìn)出口的變動(dòng)對(duì)TFP變動(dòng)的影響較小。通過促進(jìn)和提高關(guān)聯(lián)度較強(qiáng)的影響因素來促進(jìn)江蘇省服務(wù)業(yè)TFP的增長，包括提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化水平，提高產(chǎn)業(yè)的集聚程度，特別是服務(wù)業(yè)的集聚程度，增加居民的收入，引導(dǎo)居民提升消費(fèi)水平。

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Analysis of Influencing Factors of Changes in Total Factor Productivity （TFP） of Jiangsu Service Industry Based on Grey Relational Degree

School of Business， Jiangsu Open University ?HAO Zhijie

Abstract： This article selects the service industry in Jiangsu Province from 2008 to 2017 as the research samples， and uses the grey relational method to analyze the levels of economic development， urbanization， opening to the outside world， marketization， technological innovation， consumer consumption， service industry and industrial agglomeration. The analysis of the factors affecting the growth of total factor productivity （TFP） reveals that the levels of economic development， urbanization， and TFP growth in the service industry have a greater degree of correlation; however， the correlation between changes in the degree of industrial agglomeration and the growth of TFP in the service industry is declining. The increase in consumer consumption has a positive correlation with the increase in TFP in the service industry. Technological innovation also has a smaller positive effect on the growth of TFP in the service industry. The growth of TFP in Jiangsu's service industry can be promoted by increasing the influencing factors with a strong degree of correlation， including improving ?economic development and urbanization， and increasing the degree of agglomeration of the service industry.

Keywords： total factor productivity （TFP）; service industry in Jiangsu Province; Grey Relational Degree （GRD）