我国服务业投入产出效率评价研究

陈露　姚正海

摘要：文章旨在研究我国服务业投入产出效率，提高服务业效率。文章运用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist模型评估2012～2016年中国31个省的投入产出效率。研究结果显示：我国服务业投入产出效率未达到DEA有效，但总体效率不低;我国服务业投入产出效率总体上不断增长，但发展不均衡;中国服务业投入产出效率与技术进步紧密相关，技术进步推动了服务业发展。根据实证分析的结果，提出推动中国服务业发展的政策建议。

关键词：服务业;投入产出效率;DEA

近年来，服务业规模不断增加，经营利润和从业人员也在不断增长，在国民经济中占据着不小的比重，不断促进经济增长和产业转型。尽管中国服务业发展迅速，但发展不平衡，不稳定。因此我国仍需要大力发展服务业，引进先进技术，促进产业结构调整升级，增加资金和人才的投入，提高服务业效率。

本文采用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist模型来处理搜集到的数据以测量分析2012～2016年我国31个省份的投入产出效率，并得到相应的结论，然后提出能提高服务业效率的建议。

一、文献综述

服务业是国民经济的重要组成部分，服务业效率问题的相关国内外文献集中在以下几个方面：

1. 在构建服务业投入产出效率评价指标体系方面。Irini等（2012）加入科技能力指标，对希腊139家中小型制造业公司的科技投资效率进行分析。韩东林、李兰芳（2014）利用资产总额数、全部从业人员年平均人数和营业利润三个指标，比较分析我国高技术服务业各行业的投入产出效率和差异形成原因。

2. 在服务业投入产出效率的研究方法方面。Agasisiti和Johnes（2010）用DEA研究了意大利高校科技效率变动的有用信息。王秀明（2013）对2003～2010年间的省级面板数据进行回归分析，以研究中国服务业投资效率。程慧平（2013）构建DEA和SFA模型以对我国2001～2010年30个省级行政区的信息服务业技术效率进行对比分析。

二、数据来源与指标体系

（一）数据来源

本文数据主要来自《中国第三产业统计年鉴（2013～2017年）》。统计年鉴2013～2014年与2015～2017年对服务业企业法人单位主要指标的统计调查方法和资料来源不同，本文以2015～2017的统计调查方法和资料来源为基准，对2013～2014年的数据进行了调整。

（二）指标体系

根据数据的可得性，本文选取的投入指标为：服务业法人单位数、服务业企业法人单位从业人员数量和服务业固定资产投资总额;选取的产出指标为：服务业行业增加值和服务业企业法人单位营业收入。

三、实证分析

（一）服务业投入产出效率的静态评价

由表1可知，2012～2016年北京、吉林、上海和江苏投入产出效率值均为1，DEA有效;天津、内蒙古、辽宁、黑龙江、广东和西藏个别年份的效率值为1，其余省份2012～2016年效率值均不为1，说明我国大部分省份服务业未达到DEA有效，资源利用率不高，并且各省份服务业发展存在差异。2012～2016年我国服务业每年的效率均值分别为0.850、0.838、0.842、0.834和0.830，2012～2016年效率均值为0.839，反映2012～2016年我国服务业投入产出效率值不低且不断波动，近5年我国服务业不稳定，没有采取有效措施来优化该行业。在2012～2016年，北京、天津、海南和西藏等15个省份服务业的平均效率高于31个省份的平均效率，即15个省份的效率均值超过了平均水平。

（二）服务业投入产出效率的动态评价

由表2可知，2012～2016年我国服务业全要素生产率变化指数平均增长0.9%，技术进步指数平均增长1.6%，综合技术效率变化指数平均下降0.6%，纯技术效率变化指数平均下降0.5%，规模效率变化指数平均下降0.2%，这些数据表明2012～2016年我国服务业全要素生产率的提高主要是技术进步增加的原因，且总体上我国服务业全要素生产率呈上升趋势，投入产出效率提高，技术效率降低，技术进步。2013和2014年的服务业全要素生产率变化指数是下降的，分别下降了1.7%和0.1%;其余年份效率都是增加的，分别增加了1.4%和4.1%。全要素生产率和技术进步的变动趋势是一致的，说明我国服务业效率与技术进步密切相关，并且各年份的Malmquist指数有增长有衰退，投入产出效率不稳定。

四、结论和建议

本文使用数据包络分析（DEA）中的BBC模型和Malmquist指数模型对我国31个省份在2012～2016年的服务业投入产出数据进行处理以对我国服务业投入产出效率进行静态和动态评价，得出以下结论。

第一、我国服务业投入产出效率未达到DEA有效，仅有少数省份服务业达到DEA有效，但總体效率不低。2012～2016年，仅有北京、吉林、上海和江苏效率值均为1;我国服务业投入产出效率均值为0.839，虽然没有达到1，但也不低。

第二、我国服务业投入产出效率总体上不断增长，但发展不均衡，各地区服务业的效率值存在差异。2012～2016年，全要素生产率变化指数增长，各年份的效率值有提高有减少，反复波动，说明投入产出效率不稳定。有的省份效率值高，有的省份效率值低，各地区服务业发展存在差异。

第三、我国服务业效率与技术进步密切相关，技术进步促进了服务业发展。2012～2016年，全要素生产率和技术进步的变动趋势是一致的，全要素生产率变化指数和技术进步指数都增加了，其余指数减少。

针对我国服务业存在的一些问题，本文提出以下政策建议。

首先，为了提高中国服务业的投入产出效率，有必要充分合理地利用投入资源，优化投入产出要素和产业结构的比例，开发或引进先进技术，改进管理方式，增加产出。

其次，加强低效率省份的发展，根据地区的实际情况，发展适合的服务业产业，加大对其的投资力度。同时，各省还应保持优势服务业产业的发展，补足短板，加强劣势服务产业的发展。各省份之间还应协调发展，均衡配置资源，加强联系，互相借鉴各自的优良经验，实现合作共赢，使一加一大于二，减少各省服务业的投入产出效率之间的差距。

最后，国家应重视培养人才，提供技术和资金支持，注重提高规模效率和纯技术效率，以提高全要素生产率，健全服务业行业准则，有法可依，使我国服务业投入产出效率全面稳定增长。

参考文献：

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[2]韩东林，李兰芳.中国高技术服务业投入产出效率的行业差异分析[J].创新，2014（02）.

[3]TommasoAgasisti，GeraintJohnes.

Heterogeneityandtheevaluationofefficiency：thecaseofItalianuniversities[J].AppliedEconomics，2010（11）.

[4]王秀明.中国服务业投资效率研究——基于历史数据修正的史实证据[J].财贸经济，2013（03）.

[5]程慧平.基于DEA和SFA方法的信息服务业技术效率研究[J].科学学与科学技术管理，2013（04）.

*基金項目：国家社会科学基金项目“我国高技术服务业发展水平的测度、影响因素与提升对策研究”（15BJY111）;江苏师范大学2019年度校级研究生科研创新计划项目“我国服务业效率评价研究”（2019XKT383）。

（作者单位：江苏师范大学商学院）