中国服务业技术效率区域差异的实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,中国论文,服务业论文,差异论文,效率论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
JEL Classification:L890,O140
一、引言：问题的提出
自1992年6月中共中央、国务院作出《关于加快发展第三产业的决定》以来，加快服务业发展成为我国政府制定经济政策的重要导向。按可比价算，1992-2003年间，我国服务业年均增长速度达8.56%。但与此同时，服务业发展区域不平衡日益突出，主要表现为：(1)服务业增加值比重和就业比重不平衡；(2)增长率（包括人均服务业增加值的增长率以及服务业增加值比重的增长率等）不平衡；(3)劳均服务业增加值不平衡。目前，探讨我国服务业发展区域差异的文献多集中于前两种形式，仅有少数学者涉及服务业劳动生产率问题。李江帆(1994)认为影响服务需求的主要因素是人均国内生产总值、城市化水平、人口密度、服务产品的输出状况。江小涓、李辉(2004)使用267个地级及以上城市数据，分析了人均收入、城市规模、人口密度和城市化水平与服务业增加值比重、就业比重的相关关系。倪鹏飞(2004)借助模糊曲线原理，界定了对服务业增加值比重增长具有关键作用的因素。程大中、陈福炯(2005)分析了我国服务业的地区相对密度及其对服务业效率的影响。顾乃华(2005)借助随机前沿生产函数模型，描述了1992-2002年间我国服务业增长效率的时序特征和区域特征。
上述文献的研究视角除程大中、陈福炯和顾乃华的研究外，都有一个共同点，就是基于需求角度探讨我国服务业发展区域差距的原因。本文拟从供给角度切入探讨我国服务业劳动生产率的区域不平衡现象。本文虽也是从供给视角切入，但同程大中、陈福炯、顾乃华的研究的差异仍非常明显。程大中和陈福炯的研究旨在分析服务业相对密集度与劳动生产率的相关关系，本文则关注服务业供给的效率问题。顾乃华的研究基于总量生产函数展开，其模型无法直接解释本文所论的服务业劳动生产率区域差异问题，也没有涉及本文拟探讨的服务业技术效率的影响机制问题。
下文分析逻辑如下：对我国服务业劳动生产率区域不平衡现象作具体描述，提出解释该现象的理论假说；以计量模型对假说作检验；得出结论。
二、服务业劳动生产率的区域失衡现象及技术效率区域差异假说
（一）服务业劳动生产率区域失衡现象描述
要准确描述服务业劳动生产率的区域差异，关键要解决区域划分和测度方法选择问题。考虑到数据的可得性和分析的便利性，本文在描述服务业生产率的省区差异时，使用标准差测度绝对差异，用变异系数衡量相对差异；在描述东中西三大地区服务业生产率的差异时，则采用分组法。
1992-2003年间，我国服务业劳动生产率（元／人，下同）一直在提高，由1992年的7376，上升到2003年的13461，年均增长5.62%。①各省服务业劳动生产率的绝对差异也在不断扩大，标准差由1992年的1913上升到2003年的6121。②变异系数的变化呈先升后降的倒U型。1992年的变异系数为0.259，2000年升至最高峰时的0.497，近几年变异系数有所下降，但仍远高于1992年的水平。
从东部、中部、西部三大地区看，1992-2003年间，东、中、西部的服务业劳动生产率均在上升：东部由9305上升到18940；中部由5707上升到10113；西部则由6240上升到8569。东中部之间、东西部之间以及中西部之间的服务业劳动生产率的绝对差距在不断扩大，分别由3599、3065和－534，上升到8827、10371和1544。③从总体上看，相对差距也呈现不断扩大趋势。东部中部、东部西部及中部西部间的服务业劳动生产率比值分别由1992年的1.63、1.49、0.91，上升到2003年的1.87、2.21、1.18。
为什么东部服务业劳动生产率会显著高于中西部？根据生产函数，首先可以从资本积累方面寻找原因。内生增长理论认为，投资能够产生溢出效应，资本积累的副产品之一就是劳动生产率的提高。东部集中的资本存量相对比重要高于中西部，使其单位劳动力配备的资本数量（可简称为资本密集度，Capital Intensity）高于中西部，这会提高东部的服务业劳动生产率。
因现有统计资料没有提供我国各省份资本存量数据，如何准确测度各地服务业资本存量成为非常棘手的问题。本文运用永续盘存法进行估计，公式为：
K[,t]=K[,t-1]+I[,t]-δK[,t-1]
(1)
式(1)的经济含义是当年资本存量等于上一年净资本存量（总资本存量减去资本折旧）加上当年的投资。用上式计算资本存量，关键是选择适当的当年投资、基年资本存量、折旧率指标。张军等(2004)在详细比较三种选择当年投资指标的方法后认为，与“积累”及固定资产投资指标相比，固定资本形成总额指标是衡量当年投资的最合适指标。本文采纳这一研究结论，以28个样本地区服务业当年的固定资本形成总额（1990年不变价）作为当年服务业投资的衡量指标。相关原始数据见《中国国内生产总值核算历史资料：1952-1995》和《中国国内生产总值核算历史资料：1996-2002》。在基年资本存量的选择方面，本文参照Hall和Jones(1999)的方法，用基年的固定资本形成额与其后10年固定资本形成额增长的几何平均数和折旧率（本文统一取6%④）之和的比值，作为基年资本存量。为尽可能减少估计误差，本文虽关注1992年之后的资本存量，但以1978年为计算基年，14年的时间跨度可以消除大部分的误差。
缺失数据采用如下方式处理：1978-1992年间江西省服务业固定资本形成额数据是按照这段时期江西省服务业资本形成总额数据换算，换算比例为1993-2002年间二者比值的平均数；广东省1992年服务业的资本存量数据是根据“首次第三产业普查数据”中的广东省第三产业1992年末固定资产原值数据换算，换算比例为0.63，这是其他省份这两组数据的不含截距项的OLS回归值，回归方程的可决系数为0.866。
表1汇总的是根据上述方法计算得到的1992-2002年间我国三大地区资本密集度对比情况。可以看出，东部与中西部的资本密集度确实存在着差距。但其比值显示，该差距在不断缩小或基本保持不变，这与其服务业劳动生产率变化趋势不吻合。
中西部的情形更为特别。在20世纪90年代中期以后，中部服务业劳动生产率一直领先于西部，但同期中部服务业的资本密集度却一直低于西部，大约只相当于西部的70%。上述分析提示，资本密集度的区域差异不是造成我国服务业劳动生产率区域不平衡的唯一原因，甚至不是最重要的原因。要深入理解我国服务业劳动生产率区域失衡现象，必须从资本以外的原因入手。
表1
1992-2002年中国东、中、西部资本密集度差距
年 份 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
2000 2001
2002
东部（元／人） 23525 24948 25779 27829 31679 36173 41761 48303 54286 60640 66359
中部（元／人） 9469
10099 10255 10942 12674 14409 17147 20798 24202 27626 31398
西部（元／人） 15364 15697 14856 15161 16877 20473 25677 29847 33684 37810 42534
东部／中部
2.48
2.47 2.51 2.54 2.50 2.51 2.44 2.32
2.24
2.20
2.11
东部／西部
1.53
1.59 1.74 1.84 1.88 1.77 1.63 1.62
1.61 1.60
1.56
中部／西部
0.62
0.64 0.69 0.72 0.75 0.70 0.67 0.70
0.72
0.73 0.74
注：本表劳均资本存量（元／人）衡量资本密集度。
资料来源：笔者计算。
（二）技术效率差距假说
笔者认为，除资本密集度因素外，导致我国服务业劳动生产率区域不平衡的另一个重要原因在于技术效率的区域差异。技术效率指某个经济体实际所处的生产曲线同技术前沿之间的距离，越接近技术前沿，说明效率越高。在实践中，技术效率最主要的表征为X效率和配置效率。前者指某个地区特定服务行业在使用资源进行生产时，做到物尽其用的程度；后者指某个地区的资源在不同生产效率服务行业的分布状况，生产效率高的服务行业集中的资源比重越大，整个地区服务业的技术效率就越高。技术前沿指在现有技术水平下，能够实现的最大可能产出。显而易见，技术效率和技术进步是两个不同的概念，前者指向技术前沿的逼近，后者指技术前沿的外移。在服务业中，资本密集度、技术进步以及技术效率的区域差异，共同决定着服务业劳动生产率的区域不平衡。可借助图1对此作简单解释。
在图1中，(Y2-Y1)是B省服务业劳动生产率比A省高出的部分。利用式(2)，将之进一步分解：
Y2-Y1=(Y1[*]-Y1)+(Y1[**]-Y1[*])+(Y2-Y1[**])
=｛(Y1[*]-Y1)-(Y2[**]-Y2)｝+(Y1[**]-Y1[*])+(Y2[**]-Y1[**])
=(TE1-TE2)+TP+ΔYK
(2)
式(2)中，(TE1-TE2)、IP、ΔYK分别表示A省与B省的技术效率、技术进步以及资本密集度差异对应的服务业劳动生产率差距。通过分析这三部分之间的比例关系，往往能得出非常具有实践意义的结论。若B省与A省服务业的劳动生产率差距主要由ΔYK引起，(TE1-TE2)、TP的贡献非常微弱，甚至为负数，则可判断B省服务业劳动生产率之所以比A省高，主要是因为它实行“依靠投入求增长”的粗放型发展模式，这种模式产生的劳动生产率领先往往不能持久。如B省的资本密集度与A省相差不大，其服务业劳动生产率的领先主要是由于(TE1-TE2)、TP的贡献形成，则表明B省服务业生产的集约化程度要优于A省，这种领先往往具有较强的可持续性。进一步分析，技术效率、技术进步对于服务业长期增长的含义也有较大差异。技术效率提高对应着“水平效应”，技术进步则产生“增长效应”，前者会随着时间流逝而消失，而后者不仅可以不断维持下去甚至还可能扩大(Wu,2000)。
作为发展中国家，我国服务业在发展中通常扮演技术模仿者的角色。此外，我国知识产权保护程度较低，这也方便了服务生产技术在省际传播扩散。鉴于此，我们假定在同一时间各省服务业同处于相同的技术前沿，⑤而集中分析技术效率差异的成因及其对劳动生产率的影响。
由于地理位置、改革和发展的历史起点、享受中央政府倾斜程度等存在较大差异，各省服务业市场化程度高低不一。东部交通条件远优于中西部，加之在改革开放以来的相当长时间内，中央改变了改革前强调均衡发展甚至是“抽东补西”战略，转而实行鼓励东部沿海地区服务业优先发展的倾斜政策，这使东部的服务业发展获得了大量财政、税收、投资、对外开放等方面的优惠政策。例如，国家投资优先安排东部基建项目，赋予东部沿诲省份更高的投资审批权限，给予经济特区和众多沿海开放区以更多的税收优惠，等等。在这些因素作用下，相对中西部而言，东部服务业主管部门的市场调节意识更为浓厚，对服务企业进行行政干预的现象较少，非国有经济进入服务业更为容易，与服务业有关的产品市场、要素市场、市场中介组织、法律制度环境也发育得更为成熟。概而言之，东部取得了服务业市场化改革的先机。
附图
图1 服务业劳动生产率差距的原因分解
产业结构优化往往同市场化改革相伴而生，产业结构优化又是影响配置效率最重要的因素。和传统服务行业相比，生产率更高的新兴服务行业往往具有高知识密集性、高风险、高投入的特征。这决定了新兴服务行业要想获得发展，其赖以存在的制度环境必须具备如下两个特征：(1)保证优质人力资本创造的租金不被耗散。在传统的劳动密集型服务行业中，人力资本创造的价值较易测度。通过简单的计时或者计件工资制度，往往就能达到令人满意的激励效果。但在新兴服务行业中，准确测度人力资本的贡献变得非常困难。这就要求企业必须拥有灵活的创造或选择合适企业制度的权力，以保证各种人力资本获得匹配的回报。显然，市场化改革的一个重要结果就是企业的自主权增大，从而为新兴服务行业的企业制定合适的人力资本激励制度，创造必需的外部环境。(2)完善的分散风险和融资机制。通常市场化程度越高，越有利于为发展新兴服务行业提供完善的分散风险和融资机制。既然东部的市场化改革优先于中西部，根据上述分析，东部服务业的内部结构也会优于中西部。相应地，东部服务业的生产率高于中西部也就不足为奇了。
此外，既然市场化程度越高的地区蕴含的商机越多，在利益驱动下，大量国内资本、外资和高素质的人才必然会流向东部，东部服务企业聚集程度越来越高。大量企业向东部聚集，对于东部服务业的发展至少会产生如下几方面良性效果。首先，有利于提高东部人口聚集程度，而服务无形性、易逝性的特点，决定了服务业的持续高效发展同人口密度息息相关。其次，有利于服务业获得先进的管理经验。一个地区容纳的企业多了，企业间的交流及就业人员的流动都会变得频繁起来，从而便利管理经验的跨产业和跨行业扩散，服务业可借此提高技术效率和劳动生产率。再次，有利于服务企业增强效率动机。大量服务业聚集直接使竞争环境变得更加激烈，迫使相关政府积极对效益落后的国有服务企业进行改制，以适应变化后的市场环境，这有助于提高国有服务企业的效率。同时，竞争性环境产生的信息比较动力、生存动力和信誉动力，能激励所有服务企业提高效率。最后也可能是最为重要的一点，在政府和不同类型的企业（不仅仅是作为直接下属的国有企业）的博弈过程中，该地区的制度设施往往会得到较快的改善，这是促成服务业技术效率和劳动生产率不断提高的最重要的外部环境因素。非国有企业和国有企业的一大不同就体现在，后者的产权属性注定了它很难实现跨地域流动，即使它不满意当地的制度设施，往往也只能忍气吞声。而且，国有企业的亏损通常能够全部或部分地转嫁给政府，即国有企业面临着软预算约束，这也弱化了它流动的倾向。而追逐利润是非国有企业的天然使命，若某地糟糕的制度设施妨碍了它实现这一目标，它常常会采取“用脚投票”战略应对。这在服务业中尤为明显，许多服务行业属于劳动密集型，前期固定资本投入较少，沉没成本产生的“套牢效应”相对较弱，实施“用脚投票”战略的顾虑也就少了。为了吸引、留住非国有服务企业服务于当地经济发展，东部各级政府唯有不断改进制度设施质量。此外，在当前我国税收征收体制下，服务业提供的大部分税收归地方政府所有，这也会强化地方政府吸引、挽留服务企业的动机。
与东部相比，中西部由于地理条件、政策等多方面因素的限制，服务业的市场化改革一直落后于东部。这突出表现在中西部服务企业聚集程度低，外来资本和高素质的劳动力流入少，国有服务企业比重高。当然，这些情形在西部要比中部更为严重。服务企业聚集程度低，妨碍了学习效应的形成，不利于管理经验的交流和扩散，使企业生产处于次优效率水平上。难以吸引外来资本和高素质的劳动力，会导致先进的生产技术被“束之高阁”，不能发挥应有作用。国有企业较低的流动性难免会削弱政府改善制度设施的动力，挫伤外来企业进驻的积极性，形成恶性循环。因此，中西部在私产和合同保护、金融市场和劳动力市场运转规范、行政环境透明、行业竞争政策和产业政策的有效性、经济机构间的信任和公共机构的诚信、市场的对外开放程度等诸多方面，远逊于东部。当然随着西部大开发战略的推进，东中西地区间的制度设施差距也在日益缩小。根据制度经济学的文献，好的制度设施同技术效率存在显著的正相关关系。对此可从以下几方面理解：(1)克服集体行动中的“搭便车”行为。好的制度设施有助于克服集体行动中的“搭便车”行为，提高经济个体从事创新性行为的动力。(2)信息发现。好的制度设施能有效利用分散在大众中的知识，使服务业发展决策更科学，资源配置更合理。(3)增强承诺的可信度。好的制度设施能够增强承诺的可信度，避免使经济主体陷于无尽的讨价还价之中，减轻预算软约束现象，让资源集中于生产性活动。(4)规避寻租。好的制度能够限制权力滥用，规避非生产性的寻租行为。(5)稳定预期。好的制度设施能够促使经济主体形成良性的共同预期，使人们将注意力集中于价值创造活动而非价值转移活动，减少短视行为的发生。
从上面的理论分析可以看出，造成我国服务业生产率区域失衡的一个重要原因就在于，各省服务业市场化程度参差不齐所导致的服务业技术效率差异。下文对这个理论假说进行实证检验。
三、实证检验
（一）计量模型
技术效率的前沿函数测定方法最早由Farrel在1957年提出，其后得到众多学者的发展。但在前沿生产函数的估计方面，却形成了两种分歧（吴诣民、张凌翔，2004）。一是“有参”与“无参”的分歧。有参估计需要假定特殊的函数形式，无参估计则不必受此限制。另一种分歧在于所采用的方法是统计方法还是非统计方法。统计方法依赖于对数据的随机性假设，而非统计方法则无需此假设；统计方法是通过计量模型的方法对前沿生产函数的参数进行统计估计，并在此基础上测定技术效率，非统计方法则是通过求解纯数学的线性规划来完成对技术效率的测定。这两种分歧在本质上可以归结为一种分歧，即采用经济计量方法还是数学规划方法。经济计量方法虽然限制较多，但它有更稳固的经济理论基础，而且可以为判断模型拟合质量提供各种统计检验值。数学规划方法限制较少，意义明确，简单易算，但其纯代数方法决定了它不能提供有关估计值统计性质的描述和检验值，因而可信度较弱。目前学术界对这两种方法总体的评述是：经济计量方法有很强的政策倾向，可以用来评价政策的实施效果，数学规划方法则有很强的管理决策效应；在模型设定合理且采用面板数据(Panel Data)的条件下，经济计量方法通常会得到比数学规划方法更好的估计效果。
本文根据研究取向及所使用数据特征，选用经济计量方法，并以Battese和Coelli在1995年提出的随机前沿模型(Stochastic Frontier Approach,SFA)为蓝本。该模型的最大特点在于可同时对前沿函数和技术无效函数的参数进行估计。
具体而言，本文以C-D生产函数的密集形式作为前沿生产函数的具体形式，即：
其中，i和t表示省份和时间；y、k代表服务业劳动生产率和资本密集度；b[,0]为待定常数项；η、α为技术进步时间变化趋势系数和资本的产出弹性；⑥(V[,it]-U[,it])为回归方程的随机扰动项；V[,it]指经济系统不可控因素（如观测误差等）冲击的噪声误差，其服从对称的正态分布N(0，σ[2,V])，并且独立于U[,it]；U[,it]，反映那些在t时期仅仅影响i省的随机因素，其服从单侧正态分布N(M[,it],σ[2,U])。
M[,it]对应的函数即为技术无效函数，e[-M[,it]]反映i省第t年的技术效率水平，M[,it]越大表明技术效率越低，或者说是技术无效程度越高，也意味着其服务业劳动生产率越低。⑦结合前文的理论分析，其具体形式为：
其中，i和t的含义同上；east和middle代表东部和中部虚拟变量，取值0或1；δ[,0]。为待定常数项；δ[,1]为技术效率变化的时间趋势，符号为正代表技术效率是递减的，反之亦然；δ[,2]：δ[,3]分别代表东部和中部虚拟变量对技术无效程度的影响系数，根据前文理论分析可以推断，δ[,2]：δ[,3]应为负数（即东部和中部的技术无效程度要比西部低），且δ[,2]的绝对值大于δ[,3]的绝对值（即东部的技术无效程度要比中部低）；W[,it]是该回归方程的随机误差项，服从对称的正态分布N(0,σ[2,W])。
根据前面的分析，可用服务业市场化程度替代区位因素。考虑到目前服务业中有相当比重的劳动力是在过去“统分统配”就业制度下走上工作岗位的，且在当前转型期内，劳动力流动仍面临种种限制，所以各地区服务业市场化程度同其劳动力素质强弱并非一一对应关系，因而引入劳动力素质这一控制变量是比较合适的。于是式(4)可变形为：
其中，i、t、W[,it]的含义同上；φ[,0]。为待定常数项；φ[,1]，的含义同δ[,1]；mar、edu指代市场化程度和劳动力素质；φ[,2]、φ[,3]分别是市场化程度和劳动力素质对技术无效程度的影响系数，根据前文分析，预期其符号都为负。
判断前述模型设定是否合理，一方面看式(3)的随机扰动项中技术无效所占的比例，也就是考察式(6)中γ的大小。当γ接近于0时，表明实际产出与可能最大产出的差距主要来自不控制因素造成的噪声误差，这时用普通最小二乘法(OLS)即可实现对生产参数的估计，而没有必要采用随机前沿模型；γ越趋近于1，越能说明前沿生产函数的误差主要来源于随机变量U[,it]，采用随机前沿模型对生产函数进行估计也就越合适。
附图
另一方面可利用广义似然比(LR)检验统计量，进一步检验随机前沿模型中的生产函数形式和“不存在技术无效效应”这一零假设。LR检验统计量的计算公式如下：
其中，L(H[,0])和L(H[,1])分别是零假设H[,0]。和备选假设H[,1]下的对数似然函数值（Log函数值）。通常认为LR检验统计量服从混合卡方分布，自由度为约束的个数。如果LR检验统计量超过单边广义似然比检验的临界值，应拒绝零假设，否则应接受零假设。Kodde和Palm(1986)的研究给出了各自由度对应的单边广义似然比检验的临界值。
本文模型的特点是显而易见的。首先，采用随机前沿模型而非确定前沿模型，可以避免将影响各省服务业劳动生产率的外生噪声误差也计入到内生的技术无效当中，减小所测定的技术效率与真实的效率水平之间的偏差。其次，在生产函数和技术无效函数中引入时间变量，可以估计我国服务业总体的技术进步和技术效率演变趋势。最后，可以测度市场化程度、劳动力素质这些特定因素对技术效率的影响程度。
（二）数据说明
各省服务业劳动生产率和资本密集度数据的计算方法和时间区域同前文。目前许多研究用非国有经济的产值比重衡量市场化程度，这个指标有一定的合理性，但显然不够全面。本文利用樊纲和王小鲁(2001,2003,2004)主持的“中国各地区市场化进程相对指数”系列研究结果，作为衡量各省服务业市场化水平(mar)的代理变量。樊纲和王小鲁从政府与市场关系、非国有经济的发展、产品市场的发育、要素市场的发育、市场中介组织发育和法律制度环境五方面，构建反映市场化进程的指标，并借助主成分分析法生成各指标的权重，加权计算各地区市场化的总指数。显然，樊纲和王小鲁的系列研究报告是针对各地区整个国民经济的，并非单以服务业作为研究对象，但出于下列三方面原因，可认为将二者等同的近似处理方式是可行的：(1)各地区服务业市场化进程同整个国民经济的市场化进程有着高度的一致性；(2)该报告将各地区制度设施质量也纳入度量市场化进程的范畴，而各地区三次产业所面临的制度设施是基本一致的；(3)针对工农业的市场化改革也会通过供需链条波及到服务业，产生同向的效果。
由表2数据可以看出，1998-2002年间，东部、中部、西部市场化程度的差异是非常明显的，市场化指数在东部、中部、西部之间依次递减，具体的分布态势同这段时期服务业劳动生产率的分布格局类似，这初步验证了各地区市场化改革程度差异导致的技术效率差别，乃是造成各地区服务业劳动生产率失衡的重要原因。
劳动力素质(edu)指标用各省就业人员受教育年限的平均数表示，具体计算方法如下：以1998-2002年各省就业人口中受教育程度构成的百分比为权重，对受教育年限进行加权平均。受教育年限则根据受教育程度进行估算：不识字为0年，小学为6年，初中为9年，高中为12年，大专为14年，大学本科为16年，研究生为19年。由于服务业就业人员的受教育年限和整个地区就业人员的受教育年限存在一定差异，所以这里选择的代理变量并不完全准确。但在本文回归方程中真正起作用的是各省服务业就业人员受教育年限的相对差异，而非各自的绝对水平，又由于我国各省服务业就业比重以及三次产业就业人员的素质对比情况，均以较接近，所以上述替代方式不会引发很大误差。
表2 1998-2002年我国各地区市场化指数简要描述
1998
1999
2000
2001 2002
东部6.95
6.93
7.23
7.14 7.53
中部5.67
5.34
5.44
4.49 4.72
西部4.15
4.14
4.39
3.95 4.03
全国平均
5.69
5.56
5.78
5.28 5.52
标准差
1.50
1.43
1.41
1.68 1.82
变异系数
0.26
0.26
0.24
0.32 0.33
注：由于不同报告所使用的指标统计口径和计算方法存在差别，原始数据并不可比。为使报告提供的历年各地区市场化指数可比，笔者根据历次报告中的重叠年份（1999和2000年）指数显示的比例，对三份报告的数据进行了调整。
数据来源：笔者根据樊纲和王小鲁主持的2000、2001、2004年度《中国市场化指数——各地区市场化相对进程报告》的研究成果整理。
（三）实证结果
首先检验我国服务业的生产函数是否遵循规模报酬不变假设。使用1992-2002年我国大陆28省的面板数据，在假定不存在截面和时序固定或随机效应的情况下，使用可行广义最小二乘法(GLS)估计，⑧得到资本和劳动力的产出弹性分别为0.572和0.434，回归方程的调整决定系数为0.998。然后利用Wald参数检验，判断能否在显著水平上拒绝资本和劳动力的产出弹性之和为1的假设。对应的X[2]检验统计量为0.275，伴随概率为0.5998，不能拒绝资本和劳动力的产出弹性之和为1的假设，故采用密集形式的C-D函数是可靠的。
利用Frontier4.1软件，可获得式(3)、(4)和式(3)、(5)对应的计量模型（下文简称为模型1和模型2）的各项参数，并可根据Frontier4.1运行的结果算出各种假设检验对应的LR检验值，结果见表3和表4。需要注意的是，由于数据限制，这两个模型所检验的时间区域并不一致，前者为1992-2002，后者为1998-2002。
针对模型1和模型2设计的四个假设的内容基本相似，分别为：地区虚拟变量对技术效率没有影响；在样本期内(1992-2002)，服务业增长不存在技术进步；在技术无效函数中，不存在时间趋势；在技术无效函数中，仅存在时间趋势，其他变量反映的区域因素对技术效率没有影响。单边广义似然比检验的结果表明，这些假设均在1%的显著性水平上被拒绝，式(3)、(4)和式(3)、(5)对应的计量模型的形式设定比较合理可靠。
下面根据模型的参数估计结果，分析计量模型的实践内涵。就模型1而言，其γ值0.912，表明前沿生产函数的误差中有超过90%的成分来源于区位因素变量，不可控因素产生的噪声仅占很小比重，模型设定合理可靠。除技术无效函数的截距项外，其余变量的被估系数均在5%或低于5%的临界值水平上是统计显著的。前沿生产函数中的时间趋势系数为0.023，意味着1992-2002年间我国服务业技术进步的年均增速为2.3%，对同期服务业劳动生产率增长的贡献率约为40%。1992年后，服务业技术进步显著，可能主要与这段时期我国服务业加快引入国外资本和技术有关。在技术无效函数中，时间趋势系数为0.033，表示这段时期技术无效程度在不断增强，致使服务业劳动生产率年均下降3.3%。出现这种情形的原因可能在于：(1)转型期生产要素价格往往会发生大幅变化，企业为控制要素投入的成本，被迫放弃成熟的技术而改用新技术。需要注意的是，虽然在短期内，从总体上看，市场化改革可能会对服务业的技术效率产生负面影响，但这不代表市场化改革程度越高的省份所受的负面影响越大。事实情形或许恰好相反，市场化改革越深入的省份，其抵御市场化冲击的能力也越强，技术效率也越高。因为服务业的市场化改革会伴随着服务企业体制、创新能力等的全面提升，这些都有助于增强企业的适应性。可见，从短期看，服务业市场化改革对于技术效率产生的总体效应和局面效应并不一致。(2)服务产出统计不能完全反映服务质量提升，产生技术效率退步的错觉。随着服务业市场化改革的深入，多数服务行业竞争程度在加强，为了赢得顾客，企业不得不注重提高服务质量。但在现行的统计制度下，服务产出统计基本不能反映服务质量的提升，这就会形成一种错觉，即转型期服务业技术效率水平下降了。
表3
模型参数的最大似然估计结果
模型1、 模型2
系数
t检验值 系数
t检验值
前沿生产函数
截距
4.827*** 21.608 3.565*** 11.046
时间趋势 0.023*** 4.072 0.027** 1.852
劳均资本存量
0.434*** 18.872 0.566*** 17.859
技术无效函数
截距
0.151
1.491 1.149*** 2.902
时间趋势 0.033*** 3.128 0.064
1.136
东部地区虚拟变量 -0.829***-4.092
中部地区虚拟变量 -0.125** -2.121
市场化程度-0.075** -1.771
劳动力素质-0.104** -1.856
δ[2] 0.079*** 4.636
0.092*** 3.752
γ
0.912*** 36.021 1.000*** 234.606
诊断和其他信息
Log函数值90.58***
47.52***
样本数
308 140
年数11 5
横截面数量 28 28
注：***、**、*分别表示变量通过1%、5%和10%的显著水平检验；技术无效率函数中的负号表示变量对技术效率和服务业劳动生产率有正影响，反之亦然。
模型2的各项统计指标显示，该模型的设定同样是非常理想的。与理论预期相同，市场化程度、劳动力素质的系数为负，它们与技术无效程度负相关。市场化程度的系数为－0.075，意味着如果B省的市场化指数高出A省1个单位，在其他因素不变的情况下，这大约会促使B省服务业的技术效率比A省高7.5%，进而使得其服务业劳动生产率高出A省7.5%。劳动力素质的系数为－0.104，意味着在其他条件不变的情形下，B省服务业就业人员平均受教育年限每比A省高出1年，将导致其技术效率和服务业劳动生产率比A省高10.4%。
与前文理论模型的预期一致，东部和中部的虚拟变量均为负，表明东部、中部的技术无效程度确实比西部低。这两个系数为－0.829、－0.125，意味着技术效率差异导致东部、中部的服务业劳动生产率分别平均高出西部82.9%和12.5%。
表4
模型的假设检验结果
附图
注：5%和1%显著性水平对应的单边广义似然比检验的临界值取自 Kodde D.and F.Palm,1986,"Wald Criteria for Jointily Testirg Equality and Inequality Restrictions",Econometrica,Vol.54,p.1246。
下面根据模型1提供的各省历年技术效率的数值，⑨对我国服务业技术效率的区域特征做进一步简要分析。同服务业生产率的区域特征吻合，东部的技术效率显著高于中西部。1992年，东部平均技术效率为0.926，中西为0.846和0.761。此后，东中西的技术效率均呈下降趋势，这在中西部尤其明显，三大地区技术效率的相对差距也随之扩大。2002年，东部平均技术效率为0.908，而中西部则下降到0.681和0.609。在同样资本密集度的条件下，中西部的产出仅及东部的75%和67%。再看各省，东部包揽了2002年技术效率的前8名，未能进入前十的广东省和北京市也排在了第11和12位。上海、天津列第一、二名，技术效率分别为0.964、0.959。上海和天津之所以能取得如此高的技术效率，主要是因为它们凭借直辖市的优势，大力推进服务业市场化改革，以及吸引了大量高素质的人才。西部的四川（含重庆）、贵州排在倒数后两位，技术效率分别是0.414和0.426。由上可见，东部的技术效率优势是很明显的，它构成我国服务业劳动生产率区域不平衡的主要原因。
四、简短结论
本文分析了我国服务业劳动生产率区域不均衡现象，并借助随机前沿生产函数模型，使用面板数据，对技术效率区域差异假说和其影响因素进行了经验检验。结果表明：东、中、西部服务业技术效率存在的显著差异，是造成我国服务业生产区域失衡现象的重要原因；市场化进程和劳动力素质的差别是导致我国服务业技术效率区域差异的重要因素。
本文研究结果的政策含义是非常明显的。既然技术效率是造成服务业劳动生产率以及区域发展失衡最为重要的因素，那么，为统筹服务业的区域发展，缩短其差距，在吸引资本向中西部流动的同时，就要特别注重缩小其技术效率差距。为此，中西部应不断推进服务业市场化改革，加强社会基础设施以及制度设施建设，吸引高素质劳动力流入，激励各种服务经济主体进行管理和技术的创新以及合法模仿，促进服务业结构优化升级，提高技术效率。
注释：
①服务业劳动生产率为增加值同劳动力的比值，增加值为1990年可比价，劳动力取年内平均值。由于缺少多数年份的历史数据，分省的数据不包括海南和西藏。因历史数据无法拆分，重庆被合并到四川进行分析。数据来源：笔者通过《新中国50年统计资料汇编》及相应年份《中国统计年鉴》相关数据计算求得。
②由于服务本身的特性以及我国统计调查制度存在缺陷，官方提供的服务业增加值数据具有核算范围不完整、部分服务计价过低的特点，这会低估按现价和可比价的服务业增加值（岳希明、张曙光，2002）。但由于这些缺陷在不同年份和不同省份均存在，且本文旨在分析服务业本身劳动生产率和技术效率的区域差异，而非针对三次产业生产率的比较，因而这些统计缺陷对本文的结论不会产生太大影响。
②本文所指东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东；中部包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西；西部包括四川（含重庆）、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。三大地区劳均增加值按照劳动人数加权计算。
④这是Hall和Jones(1999)在模拟世界上127个国家的资本存量时所采用的折旧率。
⑤假定在同一时间各经济体同处于相同的技术前沿，是构建随机前沿生产函数模型的基础。由于我国幅员辽阔，而且信息化程度较低，坦率地说，各省服务业技术同质性的假定是一个比较强的假定。从结果看，这种假定可能导致对落后地区技术效率的低估。但因为受总部控制的行业（如邮电通讯、金融保险等）、技术含量较低的生产生活服务业（如餐饮业、房地产业等）在我国各省服务业中均占了较大比重，前者的技术信息多由总部协助提供，后者对技术信息要求又较低，所以各省服务业技术同质性的假定仍然是比较合理的。
⑥由前文前沿函数的设定方法可知，这里假设各样本服务业技术进步速度相同，且符合希克斯中性。
⑦若某省实际产出点恰好位于技术前沿上，即它的M[,it]为O，技术效率值为1，但这不代表该省已经完全发挥出资源的潜力。随机前沿生产函数模型提供的技术效率水平是相对其他省份而言的，技术效率值为1仅意味着该省和其他省份相比，其技术效率是最高的。
⑧使用GLS估计，可减少截面数据造成的异方差影响。
⑨本文因篇幅所限没有附录具体数值，有需要的读者可与作者联系索取。
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