李真

摘 要：利用 2010—2015 年面板数据，采用基于SBM超效率分析的Malmquist 方法，分析了淮安市服务业及 14 个分行业的全要素生产率增长特点。全要素生产率增长对淮安服务业产出增长具有比较显著的贡献，服务业全要素生产率增长源泉中，技术效率改善的“追赶效应”有限，而技术进步的“前沿移动效应”明显。服务业各行业增长的全要素生产率源泉存在明显的差异性。

关 键 词：全要素生产率；SBM超效率模型；服务业分行业

中图分类号：F224.0；F719 文献标识码：A 文章编号：1671-9255（2018）01-0017-06

作为我国经济发展与产业结构转型升级的战略重点，服务业已成为推动我国新一轮经济增长的重要产业。很多学者对我国服务业全要素生产率测算和影响因素进行了有益的探索，但就服务业分行业而言，大部分研究局限于省域层面，而对微观层面（如地级市）服务业分行业全要素生产率的测算只引起少数学者的关注。[1-2]其中的代表性文献是户艳辉使用数据包络分析的非参数Malmquist方法测算了秦皇岛市服务业分行业全要素生产率，认为全要素生产率对服务业产出增长有显著的贡献，并且技术效率改善的“水平效应”明显，而技术进步的“增长效应”有限。[3]该文虽然考虑到非参数Malmquist方法的优点，仍存在以下不足：（1）文中使用的基于Farrell效率测度思想的模型，确保了效率边界或无差异曲线的凸性，却造成了投入要素的“拥挤（congestion）”或“松弛”（slacks）。[4]不考虑松弛的影响直接运用CCR和BCC模型有可能造成对效率测度的巨大偏误[5]；（2） 当测算出的有效率（等于1）的决策单元不止一个，论文并未涉及对有效率的决策单元进一步排序的问题。……