中国生产性服务业全要素生产率测度及其区际差异分析
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第３２卷 第８期２０１３年 ８月 技 术 经 济Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ Ｖｏｌ．３２，Ｎｏ．８Ａｕｇ．，２０１３
中国生产性服务业全要素生产率测度及其区际差异分析
张志彬１，张迎丰２
（１．湖南科技大学商学院，湖南湘潭４１１２０１；２．桃花江镇中心学校，湖南益阳４１３４００）
摘 要：利用２００４—２０１０年我国３１个省（自治区、直辖市）生产性服务业的面板数据，运用Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ
生产函数，使用面板数据的固定效应模型测度了２００４—２０１０年我国服务业和生产性服务业的ＴＦＰ增长率，并进行了区域间的比较分析。结果表明：我国服务业的ＴＦＰ增长相对于制造业滞后，而生产性服务业的ＴＦＰ却增长迅速，且东部地区的增速快于中、西部地区。最后指出：Ｂａｕｍｏｌ的服务业“成本病”理论仅适用于服务业整体，并不适用于具有中间投入作用的生产性服务业。关键词：生产性服务业；全要素生产率；服务业中图分类号：Ｆ２９０ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００２－９８０Ｘ（２０１３）０８－００６９－０６
收稿日期：２０１３－０４－１９
基金项目：国家社会科学基金青年项目“生产性服务业集聚提升城市经济可持续发展能力的机制研究”（１３ＣＪＹ０３０）；
湖南
省教育厅资助项目“生产性服务业与我国城市经济可持续发展研究”（１２Ｃ０１４５）作者简介：张志彬（１９７９—），男，湖南桃江人，湖南科技大学商学院讲师，博士，研究方向：生产性服务业。
１
研究背景
服务业在经济发展中起着越来越重要的作用。在发达国家超过７０％的就业和产出是由服务业贡献的。但是，服务业生产率的增长速度一直很慢，通常被认为滞后于制造业。由此，Ｂａｕｍｏｌ提出了服务业“成本病”假说。Ｂａｕｍｏｌ［１］认为：与制造业相比，服务业相对较低的生产率增长率导致整体经济的增长速度下降，而服务业的价格增长会增加整个社会的使用成本；服务业的低生产率增长率对全要素生产率（ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ，ＴＦＰ）也会产生影响，服务业比重增加还会导致总体经济增长率下降。此后，Ｒｕｂａｌｃａｂａ［２］等学者对Ｂａｕｍｏｌ的这种假说进行了检验。发达国家的实证研究表明，服务业比重与总体经济的生产率增长率之间存在负向关系，即服务业产值或就业的比重越大，总体经济的生产率增长率越低。杨勇［３］、胡朝霞［４］、刘兴凯［５］和程大中［６］等对我国的实证研究也表明，尽管改革开放以来我国服务业的ＴＦＰ不断提高，但其增长率却呈下降趋势。而Ｇｏｕｙｅｔｔｅ［７］、岳希明［８］和江小涓［９］等指出，不同于制造业的产出，服务业的产出往往难以被精确统计而被人为低估，这在很大程度上造成服务业产出的ＴＦＰ增长率被低估。Ｂｏｎａｔｔｉ［１０］发现，价格指数的变化趋向于高估服务业的价格，从而导致服务业的真实产出和ＴＦＰ增长率被低估。更重要的是，Ｂａｕｍｏｌ论证的主要是终端使用的服务。随着现代服务业的兴起，特别是随着作为中间投入的生产性服务业的发展，“成本病”假说开始被广泛质疑。在我国经济快速发展的过程中，生产性服务业为企业生产提供专业化的服务中间投入，在经济运行中扮演着越来越重要的角色，其生产率不仅对服务业的增加值具有决定性作用，而且对制造业生产效率的提升和专业化分工的深化也有重要影响。现有大多数研究主要对服务业整体的ＴＦＰ进行测度，而对生产性服务业的ＴＦＰ缺乏深入、系统的分析。鉴于此，本文利用２００４
—
２０１０年我国省际面板数
据，利用Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数来测度生产性服务业的ＴＦＰ
，并对区际间生产性服务业的不平衡发展
进行比较分析。
２
文献回顾
在新古典经济增长理论框架中，ＴＦＰ的提高是
经济长期增长的重要源泉。当要素投入积累到一定程度时，ＴＦＰ的高低决定着经济增长的快慢。因此，对ＴＦＰ进行测算和经验分析成为研究经济增长的重要内容。以往学者们在测度ＴＦＰ时主要以总体经济、工业或制造业为研究对象。这一方面是因为在工业化过程中工业或制造业的发展是经济增长的主要助推器，另一方面是因为服务业内部各行业的异质性和服务业产出衡量的复杂性使得测度服务
９６业ＴＦＰ的文献较少。但是，随着发达国家进入后工业化社会，“工业型经济”向“服务型经济”转型，服务业的发展成为促进经济增长、吸纳就业和提高产业竞争力的重要源泉，这使得服务业ＴＦＰ的测度问题开始得到越来越多的重视。随着服务业在我国经济增长中的作用日益凸显，许多国内学者也开始关注服务业ＴＦＰ的变化，并对其进行了测算。例如：郭克莎［１１］对改革开放以来我国三次产业增长率的变动趋势及其影响因素进行了比较研究，并使用索洛余值法测算出１９７９—１９９０年我国服务业ＴＦＰ的年均增长率为２．５８％；程大中［１２］运用规模报酬不变的总量生产函数估算了１９７８—２０００年我国服务业的ＴＦＰ增长率，发现我国服务业的技术进步并不是劳动增强型的，而是略微资本增强型的；顾乃华［１３］使用数据包络分析（ｄａｔａ ｅｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ，ＤＥＡ）法探讨了１９９２—２００２年我国服务业ＴＦＰ的增长特征，认为我国服务业的技术效率低下，服务业增长的动力主要源自要素投入，服务业发展具有明显的粗放型特征；杨青青等［１４］用随机前沿分析（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｆｒｏｎｔｉｅｒ ａｎａｌｙ－ｓｉｓ，ＳＦＡ）法也得出了相似结论；杨勇［３］利用Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数计算了１９５２—２００６年我国服务业的ＴＦＰ，结果表明，我国ＴＦＰ增长对服务业产出的贡献在１９８０年前波动较大，１９８０年后渐趋平稳，以要素推动为主，但总体水平偏低；刘兴凯和张诚［５］运用非参数的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数方法测算了１９７８—２００７年我国２８个省（自治区、直辖市）服务业的ＴＦＰ变动情况，指出改革开放以来我国服务业的ＴＦＰ不断提高，但增长幅度呈阶段性下降态势。上述研究文献尽管使用了不同的研究方法，但都得出了一个共识性结论：改革开放以来我国服务业的增长主要是要素投入增加的结果，其ＴＦＰ的增长呈下降态势———这支持了Ｂａｕｍｏｌ的假说。但是，随着“服务经济”的兴起，我国服务业的内部结构发生了显著变化，特别是生产性服务业发展迅速，这在强化服务业内部结构异质性的同时，对整个国民经济的结构调整也产生了深刻影响。生产性服务业的快速增长可能导致其自身ＴＦＰ的变化趋势与整体服务业ＴＦＰ的变化趋势不一致，因此有必要对我国生产性服务业的ＴＦＰ进行合理测度。３ 测度方法３．１ Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数模型根据研究需要，本文采用增长核算法计算生产性服务业的ＴＦＰ。增长核算法是基于经济学家Ｓｏ－ｌｏｗ提出的索洛余值法、后经过Ｄｅｎｉｓｏｎ和Ｊｏｒｇｅｎ－ｓｏｎ的发展而形成的一种比较成熟的计算ＴＦＰ的方法。其基本思路是：寻找一个合适的生产函数形式，利用样本数据进行回归分析，估算出总量生产函数的具体参数，进而利用得到具体的生产函数来测算ＴＦＰ及其增长率。由于我国各地区的经济发展水平存在很大差异，为了减小区际差别对计量估计的影响，本文采用面板数据的固定效应模型，使用Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数测度生产性服务业的ＴＦＰ。假设我国生产性服务业的Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数如下：Ｙｉｔ＝ＡｉｔＫαｉｔＬβ
ｉｔ
。（１）
式（１）中：ｉ表示地区；ｔ表示时间；Ｙ、Ｋ、Ｌ和Ａ分别表示产出、资本、劳动和ＴＦＰ；α和β分别表示资本和劳动的产出弹性。对式（１）的两边取对数，得到如下线性模型：
ｌｎＹｉｔ＝ｌｎＡｉｔ＋αｌｎＫｉｔ＋βｌｎＬｉｔ。（２）在规模报酬不变（即α＋β＝
１）的条件下，式（２
）转
化为：ｌｎＹｉｔ／Ｌｉｔ＝ｌｎＡｉｔ＋αｌｎＫｉｔ／Ｌｉｔ。（３）利用面板数据进行回归分析，可得资本产出弹性α
，并根据规模报酬不变假设计算出β。此时可
得ＴＦＰ的计算公式：ＴＦＰｉｔ＝Ｙｉｔ／（ＫｉｔαＬｉｔβ
）。（４）
第ｔ年ＴＦＰ增长率的计算公式为：ｔｆｐｔ＝（ＴＦＰｔ－ＴＦＰｔ－１）／ＴＦＰｔ－１
。（５）
３．２
生产性服务业范围界定
界定生产性服务业的范围是进行研究的前提和基础。在具体的研究和实际工作中，基于不同的角度对生产性服务业范围的界定也不尽相同。根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五
年规划纲要》，本文将生产性服务业的范围做如下界定：生产性服务业包括金融服务业、现代物流业、高技术服务业和商务服务业等４类。３．３
数据说明
生产性服务业ＴＦＰ的测算主要涉及３个指标———产出指标、投入的资本指标和投入的劳动指标。这３个指标的数据主要来源于历年的《中国统计年鉴》和《第三产业统计年鉴》。具体处理方法如下：（１）产出。用各省（自治区、直辖市）的生产性服
务业增加值衡量生产性服务业的产出。本文按照“两分法”，将服务业分为生产性服务业和消费性服
务业。改革开放以来，国民经济行业分类标准分别在１９８５
、１９９４和２００２年进行了３次修订。本文根
据２００２年的分类标准和“十二五规划”中的界定范围选取生产性服务业，包括金融服务业（对应分类标０７
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