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    中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長測算
    ——基于2007-2017年的數(shù)據(jù)分析

    2020-01-02 03:09:34黃楚山
    對外經(jīng)貿(mào) 2020年12期
    關(guān)鍵詞:生產(chǎn)率增長率服務(wù)業(yè)

    黃楚山

    (廣東外語外貿(mào)大學(xué) 經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院,廣東 廣州 510006)

    一、文獻綜述

    近年來,中國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)為高質(zhì)量增長階段,實現(xiàn)經(jīng)濟又好又快發(fā)展是目前學(xué)術(shù)界關(guān)注和研究的重點問題之一。服務(wù)經(jīng)濟作為國民經(jīng)濟的重要組成部分,其對實現(xiàn)我國經(jīng)濟的高質(zhì)量增長有著重要的作用。1978年服務(wù)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重僅為28.4%,到了2017年,這一數(shù)值上漲到了59.6%。而服務(wù)業(yè)近年來的發(fā)展質(zhì)量如何,各省市區(qū)的全要素生產(chǎn)率的差異情況怎樣也值得研究。

    在經(jīng)濟理論中,總產(chǎn)出中不能被資本、勞動等要素的投入所解釋的“余值”部分被稱為全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,TFP)。全要素生產(chǎn)率的測算方法有多種,包括索羅余值法、對偶法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelop Analysis,DEA)與隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)法(Stochastic Frontier Approach,SFA)等。郭克莎(1999)[1]利用索羅余值法,對中國1979-1990年的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長率進行了測算,發(fā)現(xiàn)其年平均增長率為2.58%。與索羅余值法相近的另一種方法是“近似全要素生產(chǎn)率法(ATFP)”,陳景華(2020)等[2]采用ATFP的計算方法,對中國2005-2015年的省際面板數(shù)據(jù)測算,研究表明服務(wù)業(yè)FDI對區(qū)域內(nèi)的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長有顯著促進作用。同時非參數(shù)的Malmquist指數(shù)也被運用于中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長測算中,并且可以分解為技術(shù)進步和技術(shù)效率兩部分(楊向陽等,2006)[3]。胡宗彪(2014)等[4]運用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)計算中國2004-2010年間的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率,結(jié)果表明服務(wù)進口對服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的增長作用更為顯著。夏杰長(2019)等[5]采用半?yún)?shù)的OP法,測算了中國2007-2016年間的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率,研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)和金融業(yè)的技術(shù)進步程度要高于社會福利等行業(yè)。王恕立(2012)等[6]通過引入“壞”產(chǎn)出的Malmquist-Luenberger指數(shù)的方法測算中國2004-2012年服務(wù)業(yè)細分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率,研究表明全要素生產(chǎn)率的增長率呈現(xiàn)出較大的異質(zhì)性,環(huán)境因素對服務(wù)業(yè)的增長存在一定影響。陳明和魏作磊(2018)[7]采用隨機前沿法計算了中國2004-2015年服務(wù)業(yè)細分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長率,認為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的雙向開放對服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)率有正向的促進作用。

    已有研究成果對于認識中國服務(wù)業(yè)的發(fā)展質(zhì)量具有重要意義,在上述文獻中,分別采用了參數(shù)的和非參數(shù)的方法對中國全要素生產(chǎn)率的不同時期與不同服務(wù)業(yè)部門進行了測算,這些研究成果為本研究提供了有效的借鑒。在此基礎(chǔ)上,首先對中國各省市區(qū)的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算進一步拓展,從產(chǎn)出角度,采用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對中國2007-2017年30個省市區(qū)的服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率增長率進行測算,并將其分解為技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù),技術(shù)效率指數(shù)進一步分解為規(guī)模效率指數(shù)與純技術(shù)效率指數(shù);其次根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的標準,將中國30個省市區(qū)分為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū),分別測算他們的全要素生產(chǎn)率的年均增長率,并與全國地區(qū)進行比較,以較為直觀的角度比較分析服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率在區(qū)域間的差異性,并利用本文實證分析的結(jié)果,對中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升提供一些啟示。

    二、服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算

    美國經(jīng)濟學(xué)家Kendric對生產(chǎn)率進行了分解,認為生產(chǎn)率分為單要素生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率,本文主要研究由于技術(shù)進步導(dǎo)致的投產(chǎn)增長,剔除了要素貢獻因素,而全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,TFP)相比單要素生產(chǎn)率更能反映這一問題。擬對我國服務(wù)業(yè)分行業(yè)與各省區(qū)市服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行測算。

    (一)研究方法

    Caves[8]首先提出將Malmquist指數(shù)用于生產(chǎn)[1]率變化的計算,Charnes等[9]將Malmquist指數(shù)與DEA相關(guān)理論結(jié)合,廣泛應(yīng)用與生產(chǎn)率測算中。本文的實證分析擬采取Fare等[10][11]基于序列DEA理論的Malquist指數(shù)。該方法可以將TFP的逐期變化分解為效率變化和技術(shù)效率變化,而技術(shù)效率變化又可以分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化。DEA的理論邏輯是利用觀測出的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)造最佳生產(chǎn)前沿面,接著計算出各個決策單元相對于最佳生產(chǎn)前沿面的相對距離,因此以產(chǎn)出為導(dǎo)向的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)為

    其中,t+1時期和t時期的投入與產(chǎn)出向量分別用(xt+1,yt+1),(xt,yt)分別表示,而則分別表示時期的距離函數(shù)。以t時期為基礎(chǔ)的產(chǎn)出角度Malmquist指數(shù):

    以t+1時期為基礎(chǔ)的產(chǎn)出角度Malmquist指數(shù):

    為了減少時期選擇隨意性產(chǎn)生的差異影響,將t時期與t+1時期生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)取幾何平均值:

    根據(jù)定義,相對技術(shù)效率變化指數(shù)(EC)是指在規(guī)模報酬不變的前提下,DMU(每個決策單元)在t時期到t+1時期到最佳生產(chǎn)邊界距離的追趕,離最大的潛在生產(chǎn)有多遠;技術(shù)進步指數(shù)(TC)則描述了從t時期至t+1時期技術(shù)邊界的移動。當生產(chǎn)前沿面變?yōu)橐?guī)模報酬可變時,相對技術(shù)效率變化指數(shù)(EC)可以進一步分解成純技術(shù)效率變化指數(shù)(PEC)和規(guī)模效率變化指數(shù)(SEC),如下所示:

    表示技術(shù)進步指數(shù)(techch)。

    (二)數(shù)據(jù)處理

    文中數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2007-2018)、《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2007-2019)、《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》(2007-2018)、各省市區(qū)統(tǒng)計年鑒以及國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。計算我國服各省市區(qū)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)選擇與處理如下:

    1.服務(wù)業(yè)產(chǎn)出:基于現(xiàn)有文獻與研究成果,各省市區(qū)歷年服務(wù)業(yè)產(chǎn)出以服務(wù)業(yè)增加值表示,為保證數(shù)據(jù)可比性,所有數(shù)據(jù)按照增加值指數(shù)換算為2007年為基期的不變價,對于部分省份缺失的數(shù)據(jù),采用算數(shù)平均的方法補全缺失數(shù)據(jù)。

    2.資本投入:對于資本存量的估計,學(xué)術(shù)界一直沒有一個統(tǒng)一的標準。鑒于現(xiàn)有年鑒缺少各省市區(qū)資本存量的估計,本文參考張軍等(2004)[12]對中國1952-2000年省際物質(zhì)資本存量的估算,采用永續(xù)盤存法對我國各省市區(qū)資本存量進行估算,公式如下:

    i地區(qū)在第t時期和t-1時期的服務(wù)業(yè)資本存量分別用Kit和Ki,t-1表示,基期資本存量用Ki,0表示,i地區(qū)在各時期的不變價投資額用Ii,t表示①,折舊率為δi,t。對于基期資本存量的估算,借鑒Hall&Jones(1999)[13]做法,采用如下公式推導(dǎo):

    采用一段時間內(nèi)產(chǎn)出的幾何平均增長率作為gi,t,即我國各省市區(qū)2007-2017年服務(wù)業(yè)增加值的幾何平均數(shù)來表示(Harberger,1978)[14]。對于折舊率的選取,各省市區(qū)服務(wù)業(yè)的折舊率設(shè)定為統(tǒng)一的值4%(LEE&Hong,2012;Barro&Lee,2010;Wu,2009)[15][16][17]。

    3.勞動投入:在經(jīng)濟理論中,勞動投入應(yīng)考慮多方面因素,如勞動人數(shù)、勞動質(zhì)量、勞動時間等,由于各省市區(qū)關(guān)于勞動質(zhì)量與時間等統(tǒng)計口徑不同與數(shù)據(jù)的缺失,因此對于各省市區(qū)服務(wù)業(yè)勞動投入選取“服務(wù)業(yè)年底從業(yè)人員數(shù)”作為代理變量。部分數(shù)據(jù)的缺失采用移動平均法進行補全②。

    三、實證結(jié)果分析

    基于以上關(guān)于服務(wù)業(yè)產(chǎn)出、資本投入與勞動力投入的數(shù)據(jù)處理,對我國2007-2017年各省市區(qū)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行測算,得到各期的全要素生產(chǎn)率指數(shù)、技術(shù)效率變化指數(shù)、技術(shù)進步指數(shù)、純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)。

    (一)各省市區(qū)的全要素生產(chǎn)率

    為了對我國各省市區(qū)的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率在2007-2017年間的差異有較為具體的認識,將我國30個省市區(qū)劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)。各省市區(qū)的差異結(jié)果如下表所示③。

    1.東部地區(qū)

    東部地區(qū)在2007-2017年間,全要素生產(chǎn)率指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)均大于1,平均增長率分別為6.3%和7.1%,而技術(shù)效率變化指數(shù)、純技術(shù)效率變化指數(shù)④《統(tǒng)計年鑒》《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》、各省市區(qū)統(tǒng)計年鑒以及國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫計算得到。

    表1 中國各省市區(qū)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解(2007-2017)

    與規(guī)模效率指數(shù)均小于1,其平均增長率分別為-0.8%、-0.3%以及-0.4%。從數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出,東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提高主要依賴于技術(shù)進步的提高。就東部地區(qū)具體而言,全要素生產(chǎn)率增長最快的省份是江蘇省,其值達到了9.5%,相反,全要素生產(chǎn)率增長最慢的省份是海南省,僅為2.7%。全要素生產(chǎn)率的增速排名前三的省份是江蘇?。?.5%)、天津市(8.4%)和浙江?。?.5%),技術(shù)進步在其中的貢獻十分巨大,江蘇省、天津市和浙江省技術(shù)進步指數(shù)在11年間的平均增速分別為7.4%、7.7%和7.7%,但由于天津市和浙江省的技術(shù)效率變化指數(shù)增加值不及江蘇省,且浙江省的技術(shù)效率變化指數(shù)的增長率下降了0.2%,所以綜合導(dǎo)致江蘇省的全要素生產(chǎn)率增速排第一。上海市是東部地區(qū)唯一一個技術(shù)效率變化指數(shù)、純技術(shù)效率變化指數(shù)與規(guī)模效率變化指數(shù)均為1的地區(qū)。從技術(shù)效率變化指數(shù)看,僅有天津市(0.6%)、上海市與江蘇省(1.9%)的增長率大于1,而東部地區(qū)10個省市的技術(shù)進步指數(shù)均大于1,這說明技術(shù)進步是東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率提高的主要驅(qū)動因素。

    2.中部地區(qū)

    中部地區(qū)在2007-2017年間,各省份的全要素生產(chǎn)率的增長率均大于1,增長率從大到小依次為江西?。?.9%)、湖南?。?.9%)、安徽?。?.3%)、河南?。?.3%)、湖北?。?.2%)和山西?。?.7%)。中部地區(qū)6個省的技術(shù)效率變化指數(shù)的增長率均小于1,平均增長率為-1.8%;技術(shù)進步指數(shù)的增長率均大于1,平均增長率為5.9%;純技術(shù)效率變化指數(shù)的增長率均小于1,平均增長率為-1.6%。安徽省和湖南省是僅有的兩個規(guī)模效率變化指數(shù)為1的省份,其余4個省份的規(guī)模效率變化平均增長率均小于1,分別是山西?。?0.6%)、江西?。?0.1%)、河南?。?0.5%)和湖北省(-0.2%)。從以上數(shù)據(jù)可以看出,全要素生產(chǎn)率增速最快的省份,其技術(shù)進步的增速也較大,河南省由于技術(shù)效率增速下降幅度大于技術(shù)進步的增速上漲幅度,導(dǎo)致河南省的全要素生產(chǎn)率增速位列中部地區(qū)的第四。

    3.西部地區(qū)

    西部地區(qū)在2007-2017年間,各省市區(qū)的全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進步指數(shù)的增長率均大于1。平均增長率分別為4.9%和6.3%,而技術(shù)效率變化指數(shù)、純技術(shù)效率變化指數(shù)與規(guī)模效率指數(shù)均小于1,其平均增長率分別為-2.1%、-1.4%以及-0.7%。就西部地區(qū)具體而言,全要素生產(chǎn)率增長最快的省份是貴州省,達到了10.8%,而全要素生產(chǎn)率增長最慢的省份則是新疆自治區(qū),其增速為1.4%。全要素生產(chǎn)率的增長率排名前三的省份是貴州?。?0.8%)、重慶市(9.3%)和陜西?。?.7%)。在技術(shù)效率變化指數(shù)方面,技術(shù)效率在11年間的平均增長率為正的只有重慶市和陜西省,增長率分別為1.6%和2.3%,而在純技術(shù)效率變化指數(shù)方面,純技術(shù)效率在11年間的平均增長率為正的只有三個省市,分別為重慶市(1.4%)、陜西?。?.5%)和青海省,對于規(guī)模效率變化指數(shù)這一指標,在11年間規(guī)模效率的增長率為正的有四個省市區(qū),內(nèi)蒙古自治區(qū)為0.5%,廣西壯族自治區(qū)規(guī)模效率變化指數(shù)為1,重慶市為0.2%,云南省為0.2%。西部地區(qū)中技術(shù)進步增長率最快的省份是重慶市(7.5%),技術(shù)效率下降最少的是內(nèi)蒙古自治區(qū)(-0.3%)。純技術(shù)效率增長率最快的省份是陜西?。?.5%),規(guī)模效率增長率最快的省份是內(nèi)蒙古自治區(qū)(0.5%),盡管內(nèi)蒙古的技術(shù)效率和純技術(shù)效率的增長率都在下降,但幅度不大,所以其全要素生產(chǎn)率仍有一個較高的增長率,其值為6.8%。

    4.東北地區(qū)

    東北地區(qū)在2007-2017年間,全要素生產(chǎn)率的增長率均為正,遼寧省為7.3%,位列第一,其次是吉林省,增長率為6.4%,最后是黑龍江省,其值為5.4%。11年間東北地區(qū)三個省份的技術(shù)進步增長率也均為正,遼寧省、吉林省和黑龍江省的增長率分別為7.7%、7.3%和6.2%。就技術(shù)效率的變化而言東北地區(qū)三個省份的增長率均為負,遼寧省下降最少,僅為0.4%,吉林省和黑龍江省下降的一樣多,其值為0.8%。對于規(guī)模效率變化指數(shù),遼寧省和吉林省的規(guī)模效率變化指數(shù)為1,黑龍江省的規(guī)模效率增長率為-0.2%,同時黑龍江省的技術(shù)效率下降的也最多,從而導(dǎo)致黑龍江省的全要素生產(chǎn)率的增長率最慢。

    (二)四大地區(qū)全要素生產(chǎn)率逐年的變化趨勢⑤

    為了更為直觀的比較我國四大地區(qū)與全國的全要素生產(chǎn)率在2007-2017年間的變化趨勢,將2007-2017年間西部地區(qū)、中部地區(qū)、東部地區(qū)與全國的全要素生產(chǎn)率指數(shù)的變化匯總成折線圖如下圖1所示:

    對于東部地區(qū)而言,全要素生產(chǎn)率的增長率在2007-2008年間達到了最大值,為13.5%,在2008-2010年間,呈現(xiàn)出U型的增長趨勢,2010年直到2014年,東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的增長率一直呈現(xiàn)下降趨勢,2014年之后出現(xiàn)緩慢回升;中部地區(qū)和東部地區(qū)在11年間全要素生產(chǎn)率的增長率有著相似的波動軌跡,同樣是在2007-2008年達到最大值12.9%,接著呈現(xiàn)U型增長趨勢,在2011年之后呈現(xiàn)下降趨勢,在2013-2014年間,中部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率的增長率為負值(-1.4%),2014年之后開始緩慢上升;西部地區(qū)同樣在2007-2008年間達

    圖1 全國與四大地區(qū)TFP指數(shù)

    到增長率的最大值16.8%,在2007-2011年間呈現(xiàn)U型的增長態(tài)勢,2011-2013年的增長變化不明顯,保持在4.8%,之后的一年全要素生產(chǎn)率的增長率呈現(xiàn)斷崖式下跌,2013-2016的四年間,增長率均為負值,直到2017年才由-1.8%增長為2.1%;東北地區(qū)在2007-2011年間,全要素生產(chǎn)率的增長率為U型的波動軌跡,而在2013-2016年間為倒U型的波動軌跡,僅在2015-2016年間呈現(xiàn)負增長,增長率為-1.1%,增長率在2015-2017年間又由負轉(zhuǎn)為正;對于全國的全要素生產(chǎn)率的增長率,在2007-2017年間,大部分波動軌跡介于東部地區(qū)和中部地區(qū)之間,在2007-2008年達到最大值14.5%,2013-2015年間的增長率轉(zhuǎn)為負值,分別是-1.7%和-0.1%,在2013年之后增長率開始波動上升,2017年恢復(fù)到3.4%的增長率。

    四、結(jié)論與啟示

    本文運用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法,對我國2007-2017年30個省市區(qū)的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行測算與分解,對資本存量運用永續(xù)盤存法進行估算,通過計算與結(jié)果分析,得到以下結(jié)論:

    中國的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進步增長率以及技術(shù)效率在各地區(qū)存在著區(qū)域差異。從中國30個省市區(qū)的層面來看,服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長在東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)以及東北地區(qū)存在著較為顯著的差異。東北地區(qū)的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長率在11年間最快,第二是東部地區(qū),接下來依次是西部地區(qū)和中部地區(qū)。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因一方面是因為東北地區(qū)研究個體少,導(dǎo)致實證結(jié)果存在偏差;另一方面是國家西部大開發(fā)與西部產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略扶持計劃的持續(xù)推進。中部地區(qū)的增長率最靠后,說明中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)政策、人口規(guī)模與人才計劃與東部地區(qū)存在著一定差距。

    從四大地區(qū)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率在2007-2017年間的增長趨勢看,中國四大地區(qū)的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出U型的增長態(tài)勢,在研究期間前半段出現(xiàn)波動下降,后期開始緩慢上升。東部地區(qū)的增長率一直保持在較高水平,說明東部地區(qū)對生產(chǎn)要素稟賦的吸收程度較高,東部的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)政策更為合理。

    研究啟示:第一,中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升不能僅僅依靠技術(shù)進步,技術(shù)效率的提升也發(fā)揮著重要作用。東部地區(qū)同時依靠較高的技術(shù)進步與技術(shù)效率才一直處于全國平均水平之上,西部地區(qū)后期依靠技術(shù)進步的提高,才促使其全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)上升追趕態(tài)勢。因此單純依靠某一方面的作用,服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長將陷入“瓶頸期”。必須同時注重提高技術(shù)進步和改善技術(shù)效率,才能保證中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率持續(xù)增長。

    第二,選擇性的區(qū)域優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略是中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)區(qū)域增長差異的原因之一,因此加大政府對東北地區(qū)與中西部地區(qū)服務(wù)業(yè)的政策支持力度具有重要意義。給予東北地區(qū)與中西部地區(qū)更多政策上的優(yōu)惠,加大西部開發(fā)的力度,加速東北產(chǎn)業(yè)的振興,加強各地區(qū)間的交流合作,建立有效的區(qū)域間協(xié)調(diào)機制,加大東北地區(qū)與西部地區(qū)的人力資本投入,縮小各地區(qū)間服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率發(fā)展的差距。

    第三,進一步深化服務(wù)業(yè)市場改革,加大服務(wù)業(yè)開放的力度。服務(wù)業(yè)改革的深化可以推動技術(shù)創(chuàng)新活動,服務(wù)業(yè)從內(nèi)部得到了改善,資本積累的速度得以加快,資本要素投入的質(zhì)量得到提高。中國服務(wù)業(yè)開放力度的加大,使東部地區(qū)服務(wù)業(yè)能更全面的吸收外國的先進技術(shù),優(yōu)化自身資源配置,這對服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長率較為低下的中西部地區(qū)產(chǎn)生一定的“競爭效應(yīng)”,促使內(nèi)陸地區(qū)技術(shù)效率低下、技術(shù)進步緩慢的服務(wù)業(yè)企業(yè)通過不斷模仿學(xué)習(xí)與創(chuàng)新,逐步縮小與東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長的差異。因此,不斷深化服務(wù)業(yè)市場改革與加大服務(wù)業(yè)開放力度,對全面促進中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的持續(xù)穩(wěn)定提升具有重要意義。

    [注釋]

    ①Ii,t采用固定資產(chǎn)投資額數(shù)據(jù),用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)轉(zhuǎn)化為以2007年為基期的不變價。

    ②由于西藏數(shù)據(jù)的大量缺失,本文只選取除西藏之外的30個省市區(qū)的數(shù)據(jù)。

    ③根據(jù)黨中央國務(wù)院提出的“西部大開發(fā)”和發(fā)展與改革委員會的最新標準,為科學(xué)反映中國不同區(qū)域的經(jīng)濟狀,國家統(tǒng)計局公布了地區(qū)劃分標準。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南;中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南;西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆;東北地區(qū)包括遼寧、黑龍江和吉林。

    ④使用DEAP(Data Envelop Analysis Program)2.1軟件進行測算。

    ⑤為節(jié)省文章篇幅,只列出了我國四大地區(qū)與全國的全要素生產(chǎn)率在2007-2017年間的變化趨勢,如需各個省市區(qū)每年的全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解指標,可與作者聯(lián)系。

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