中国服务业全要素生产率变动的实证分析基于非参数Malmquist指数方法.docVIP

研究领域：发展经济学 中国服务业全要素生产率变动的实证分析 ——基于非参数Malmquist指数方法 杨向阳 徐 翔 （南京农业大学经济管理学院，南京 210095） 内容提要 本文运用1990-2003年省级面板数据（panel data），采用非参数Malmquist指数方法，实证分析了中国服务业增长过程中全要素生产率的变动状况，并将其进一步分解为技术效率和技术进步。研究结果表明，1990-2003年中国服务业全要素生产率的平均增长率为0.12%，主要原因是技术进步水平的提高，但技术效率下降产生的负面影响也不可忽视，且在不同时期技术效率和技术进步对中国服务业全要素生产率增长的贡献存在一定差异；同时，东部、中部和西部地区之间和地区内部服务业全要素生产率的增长率也存在显著差异，导致这种差异的主要原因是技术进步水平不同。 关 键 词 服务业 全要素生产率 Malmquist指数 技术进步 技术效率 一、引言 自内生经济增长理论产生以来，许多学者通过实证分析探讨了世界各国及地区间经济增长过程中的生产率变动状况。在研究方法上，过去十多年的实证分析主要集中在三个方面：一是通过建立线性回归方程，估计要素投入与技术进步对经济增长的贡献，由此探讨经济增长的源泉问题；二是进一步分析和发展估计全要素生产率（即广义技术进步）增长的理论和方法；三是解释单位资本产出和人均产出的动态分布规律（Kruger，2003）。以Chow（1993）为标志，中国经济全要素生产率逐渐成为众多国内外学者研究的热点问题。 目前，关于中国经济全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）的研究主要集中在以下三个方面：一是中国经济总体TFP。尽管由于数据来源和处理方法（特别是对资本存量的估计）及研究方法的不同，有关中国经济总体TFP的研究在具体估计结果上有一定差异，但总体结论基本上是一致的：改革之前TFP对中国经济增长的贡献甚微，改革之后则有了显著提高（李京文等，1998；王小鲁，2000；张军等，2003；Young，2003）。二是农业部门TFP。在过去的十多年里，众多学者研究了中国农业部门TFP的增长状况，并得出了比较一致的结论：1952-1978年几乎所有省份的TFP增长均为负值，1978年农村经济改革至20世纪80年代中期TFP的增长为正，且有显著的提高，而农业内部各行业TFP也表现出明显的增长；80年代后期TFP增长速度明显下降，并在此后出现了负增长的情况；进入90年代后，TFP在前半期再次取得快速增长，而后半期增长速度则明显回落（Lin，1992；Wen，1993；Kalirajan et al.，1996；Fan，1997；Colby et al.，2000；Jin et al.，2002）。三是工业部门TFP。与中国经济总体和农业部门TFP不同的是，关于改革开放以来中国工业部门TFP的研究目前尚未取得比较一致的结论，如同样运用城市工业加总数据，Jefferson et al.（1992）与Xiao（1991）对80年代中期TFP增长的估计结果却存在显著差异，类似的情况也出现在对国有企业TFP的估计上（Groves et al.，1994；Huang，1997）。一些研究认为，1978年以来TFP对中国工业增长的作用十分有限（Chen et al.，1988；李京文等，1992），对大部分行业而言，TFP并不是产出增长的主要来源（李小平等，2005）。 相比之下，对中国服务业部门全要素生产率的研究还非常少。郭克莎（1992）发现，根据索罗余值法，1979-1990年中国服务业全要素生产率的平均增长率为2.58%。程大中（2003）发现，从上世纪90年代开始，中国服务业增长的驱动力发生了变化，资本—产出比增长率对服务业人均产出增长率的贡献开始超过全要素生产率增长率的贡献，原因是中国服务业的技术进步属于略微资本增强型。杨向阳等（2004）则从生产率与规模报酬角度研究了要素投入的边际变化对中国服务业增加值增长的影响，但是他们没有从所有投入要素整体产出效率的角度进行分析，而这一分析是完全必要的。基于随机前沿生产函数模型，徐宏毅等（2004）发现，1992-2002年中国服务业全要素生产率的平均增长率为4.80%，且这一贡献主要来自技术进步；而顾乃华（2005）的研究结果则显示，1992-2002年全要素生产率对中国服务业增长的贡献非常小，且技术效率低下。总体而言，上述实证研究对于认识中国服务业的增长过程与质量，促进中国服务业发展，以及进一步的研究具有重要意义。但应当说明的是，这些研究在方法上也存在明显的不足之处：普遍采用CD生产函数或随机前沿生产函数方法，由于不同的生产函数代表不同的技术类型，这种事先确定模型的做法