高 茜，陈国威

（安徽大学经济学院，合肥 230039）

服务业通常指第三产业，它既是国民经济的重要组成部分，又是衡量现代社会经济发达程度的重要标志。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》中提出：我国亟需提高服务效率，构建优质高效的服务产业新体系。当前服务业发展受到高度重视，大力推进服务业改革、不断提升服务开放合作水平和产业融合能力成为社会经济高质量发展的核心要义，服务业成为我国经济发展的重要支撑，是我国科技转型的重要一环。国家统计局数据显示，2012 年，第三产业增加值为24.49 万亿元，而2021 年，第三产业增加值高达60.96 万亿元，十年间增幅达248.9%。中国信通院《中国数字经济发展报告（2022）》中提到2021 年中国数字经济规模达到45.5 万亿元，同比增长16.2%，占GDP 比重达39.8%，说明我国正处于数字经济发展的黄金时期。十八大以来，党中央高度重视数字经济，明确将数字经济发展上升为国家战略。在党的二十大报告中，党中央明确提出把握数字经济和实体经济的融合发展，打造具有国际竞争力的数字产业集群。当前全球产业结构由“工业型经济”向“服务型经济”高速转变，以数字经济、区块链和5G 为代表的新一代信息技术正在加速推动服务业的转型升级，数字经济将科技创新与传统服务业产业发展相结合，倒逼企业数字化转型[1]，数字经济新业态、新模式强势崛起，通过与传统服务业的融合发展，为我国服务业效率的提高带来了新机遇。

本文可能的边际贡献在于以下几个方面：在理论层面上，丰富和拓展数字经济影响服务业效率的机制，系统剖析数字经济水平的上升对服务业效率的影响；在研究视角上，将数据进一步下沉至城市层面，研究不同城市数字经济水平对服务业效率的影响；在作用机制上，论证并验证数字经济与服务业效率之间的非线性关系，这有别于现有文献对数字经济与服务业效率之间简单的线性认识。

1 文献综述

效率增加能够在现有投入水平下使资源利用率增加。Farrell[2]引入技术效率（Technical Efficiency）概念，对投入与产出之间的关系进行了系统描述，开启了效率相关研究的先河。而在服务业效率的研究上，现有文献对服务业效率的研究大多数聚焦于定量分析，学者们主要采用非参数的DEA 模型（通常与Malmquist 指数配合使用）及参数的随机前沿法（SFA）测算特定行业的全要素生产率[3-4]。行业层面上，夏杰长等[5]运用半参数的OP 法把服务业分成7 个具体行业，得出服务业发展水平、城市化率、贸易依存度和人口出生率会促进服务业效率提升的结论；金刚等[6]针对我国电信服务业应用RAMSFA-RAM 三阶段组合效率模型进行研究，对电信行业存在的效率低下问题给出了相关建议。

与此同时，数字技术作为数字经济的载体，以信息技术为手段为效率的增加提供了可能[7]。吴静等[1]研究数字化的作用与影响，得出了数字经济赋能实体经济、助力产业数字化转型的结论。数字产业与现代服务业是今后发展需要重点关注的对象[8]，产业数字化还会促进互联网技术的应用[9]，服务业以数字产品和数字服务为媒介，在产业链前后端进行延伸，促进服务业数字化的发展[10]。服务业中的生产性服务业则会受到互联网、数字技术的影响，使得产业比例发生变化。根据结构红利假说，生产性服务业比例增加会促使服务业结构变化，进而促进经济效率的提升[11]。

聚焦于数字经济对服务业效率的影响上，刘国武等[7]在研究数字经济与经济高质量发展的关系时，使用了服务业效率作为中介变量，得出数字经济通过影响服务业效率的发展来促进经济高质量发展的结论；李帅娜[12]通过测算30 个省的数字技术水平，认为数字技术对服务业生产率会有显著赋能效应，同时赋能效应具有地区和行业异质性。然而，关于数字经济能否直接促进服务业效率提升的研究尚存在空缺，对数字经济水平与服务业效率的科学解释有助于明确数字经济的定位和政策导向，进而有助于构建数字产业化与产业数字化体系，提高数字经济促进服务业效率的政策有效性，进一步促进服务业效率的提升。

2 数字经济提高服务业效率的传导机制

数字经济主要通过促进实体经济转型升级[13]和技术溢出[14]影响一国的服务业效率水平。首先，在数字时代，数字基础设施正在逐步成为拉动社会经济增长的新生动力和源头基础[15]，数字经济的提升伴随着数字基础设施的不断完善，城市通过搭建互联网、5G 等设施促进实体经济转型升级，数字产业化与产业数字化水平也在不断提高[1]。而在企业转型期间，企业通过数字技术的应用获得新设计、新产出等，可以做到边增加基础设施边学习（干中学效应），使得进行转型升级的城市服务业效率得以提高[16]；其次，数字经济的提升使服务业面临来自技术水平上升的竞争[8]，迫于竞争压力，服务业企业不得不通过加大研发投入、提升管理水平、增加人员受教育程度等手段来维持其市场份额；再次，激烈的竞争也会促进资源的有效配置，这些都有利于服务业效率的提高[17]；最后，数字经济会使产业资本投入增加[18]，在促使技术获得进步的同时促进规模经济，服务业效率也由此提高。

根据以上分析，同时参照C-D 函数，假定服务业效率在受数字经济的影响时还受到其他因素的影响，本文采用如下形式的生产函数：

其中，Y 表示第三产业产值，digital 表示数字经济水平，K 为物质资本投入量，L 为第三产业劳动力投入量，X 表示其他可能会影响第三产业产值的变量。在此处，数字经济水平主要通过技术溢出效应对服务业效率增长起作用，这体现在式（1）的A（open，X，t）项中。这里A（·）代表希克斯中性（Hicksneutral）技术进步的效率函数，具体而言，它能够使得整个效率函数外生地规模报酬递增或规模报酬递减。为了方便研究，借鉴Hulten 等[19]的做法，假定（2）式中的希克斯效率项A（·）及其组成部分是多元组合的，即：

将（2）式代入（1）式，得到：

其中，c 表示城市，t 表示年份，Ac0表示初始的服务业效率水平，λc表示外生的服务业效率变迁，δc和γc分别表示对数字经济和控制变量对服务业效率的影响参数。

对（3）式两端同时除以G（Lct），便可得到服务业效率的计算式如下：

对（4）式取自然对数，得到：

基于以上分析，本文提出以下假设：

假设1：数字经济水平的提高会促进一个地区的服务业效率。

数字技术的发展给全球经济和人们的生活带来了全方位的冲击，依托于信息、大数据和云计算等新兴技术，中国的数字经济正在飞速发展。创新成为经济增长的引擎，是经济效率提升的根本驱动力。而数字经济的提升能够促进创新绩效。从事实经验来看，创新会促使技术进步，而效率的提升往往与技术进步挂钩。在数字经济的背景下，科学技术支出不断增加，惠民政策和资金投入也不断增加，这些政策和资金投入都是提升服务业效率的媒介[20]。新古典理论认为技术进步是促进经济持续增长的关键因素，现阶段的观点是经济发展的动力在于创新[18]，而数字经济的应用推动了技术的融合，进一步对创新产生影响[21]，从而倒逼生产性服务业效率的提高[22]，因此本文做出假设：

假设2：数字经济能够通过促进城市创新水平来提高服务业效率。

3 研究设计

3.1 模型构建

基于前文理论分析，构建面板回归模型：

其中，lnflt 代表城市服务业效率的对数，下标c 和t分别代表城市和时间；digitalct为数字经济水平；Xct表示一组控制变量：财政支出fiscal、社会消费水平lnsoc、城镇失业率lnune、金融发展水平fin、城镇化水平urban；dt表示年份固定效应；dp表示省份固定效应；∂ct表示随机误差项。

3.2 变量度量

被解释变量。服务业效率（flt），根据国家统计局的产业划分规定，本文用第三产业劳动生产率计算服务业效率，即第三产业劳动生产率=第三产业增加值/第三产业从业人员数，考虑到服务业效率与数字经济的数值差距较大，因此做对数化处理。

核心解释变量。数字经济（digital），参考易行健等[23]，选取中国数字普惠金融指数、每百人互联网用户数、计算机服务和软件从业人员占比以及每百人移动电话用户数，通过熵权法求出地级市数字经济水平。

控制变量。参考刘国武等[7]，选取以下控制变量：政府干预（fiscal），用公共财政支出占GDP 的比值来衡量；社会平均消费能力（lnsoc），采用社会消费品零售总额的对数衡量；城镇失业率（lnune），用年末城镇登记失业人员数的对数表示；金融发展水平（fin），采用年末金融机构各项贷款余额与GDP的比值来衡量；城镇化水平（urban），采用第二产业和第三产业从业人员占地区从业人员之比表示。

3.3 数据来源

本文选取我国2011—2019 年城市面板数据，相关数据从《中国城市统计年鉴》得到，并通过各省市统计年鉴以及插值法对缺失数据进行补充，并剔除异常值，最终得到了287 个城市总计2 583 个有效样本信息。表1 是变量的描述性统计，其中，服务业效率的均值和标准差分别为12.69 和0.492，说明服务业效率总体变化不大。数字经济的最小值和最大值分别为0.013 5 和0.660，表明不同城市的数字化程度差异较大。此外，金融发展水平的均值和方差表明在不同样本之间金融发展水平差距较大。

表1 描述性统计

4 实证结果与分析

4.1 基准回归分析

表2 报告了基准回归结果，第（1）列是数字经济水平影响服务业效率的线性估计结果，其影响系数是2.740，且通过了1%的显著性检验，表明数字经济每增加1 个单位，服务业效率增加个3.811 单位。第（2）列则增加了时间固定效应和省份固定效应。第（3）列在第（2）列的基础上控制了相关变量，发现数字经济能够显著提升服务业效率，假设1 得到验证。

表2 数字经济对服务业效率影响的基准回归

控制变量方面，政府干预抑制了服务业效率的提升，政府干预是一把双刃剑，在适度干预的情况下能够起到调节市场的作用，但过度干预存在资源错配的可能[24]，因此会对服务业效率存在抑制作用。社会消费水平的提升显著促进了服务业效率的提高，消费是经济增长的“三驾马车”之一，消费的上升能够促进市场增加供给，提高消费需求有利于促进生产发展，创造新的劳动力。城镇失业率对服务业效率的影响为负，失业会导致劳动力在当前市场找不到相匹配的工作，可能对产业结构产生不利影响；同时，失业导致的劳动力结构调整降低了服务业效率水平。城镇化水平对服务业效率的影响在1%的水平下显著为正，城镇化带来经济集聚效应，对促进就业、提高居民收入水平具有促进作用，因此城镇化水平的上升会提高服务业效率。

4.2 稳健性检验

为了说明基准回归结果的可靠性，进行以下稳健性检验：

变更被解释变量。参考李红昌等[25]的研究，采用第三产业人员聚集程度表示服务业效率，聚集程度则用产业人数与面积的比值衡量。结果如表3 第（1）列所示，证明了基准回归的结论是稳健的。

表3 数字经济对服务业效率的稳健性检验

缩尾处理。考虑到不同城市之间数字经济水平差异较大，为了避免极端值使回归结果产生偏差，对样本在1%和99%百分位上进行缩尾处理，结果见表3 第（2）列，在剔除极端值之后，研究结论依旧稳健。

滞后处理。政策的实行对城市数字经济的影响并不是同步的，往往存在时滞效应，因此对数字经济进行滞后一期和二期处理，回归结果见表3 第（3）（4）列，在不同滞后期的处理后，数字经济对服务业效率的促进作用依然显著，这再次验证H1，其中滞后二期的系数相对较高，证明数字经济对服务业效率提升不是短期经济支撑，而是持续作用。

内生性检验。为排除数字经济与服务业效率之间潜在的反向因果关系，采用工具变量法进行检验。参考袁淳等[26]、郭家堂等[27]，使用样本期之前的互联网数据作为工具变量，即采用2001—2009 年各地级市互联网普及率。在工具变量的影响下，城市从科技水平、社会偏好等方面影响样本期内城市对数字技术的应用和接受程度，满足相关性条件；同时样本期之前的互联网数据，并未直接作用于城市服务业，满足外生性条件。最终结果如表3 第（5）列所示，系数仍然为正，因此结论是稳健可靠的。

4.3 异质性分析

地区异质性。将城市分为东、中、西部进行实证检验来分析数字经济对服务业效率的影响是否存在地区差异。结果见表4 第（1）~（3）列所示，可以看出在中部地区，数字经济水平的提升对服务业效率的增长呈现促进作用且在1%的水平下显著，但在东部和西部地区城市数字经济的作用效果并不显著。东部城市因为沿海沿江的区位优势，在数字基础设施的建设方面取得了一定的成果，数字经济水平较高，新兴产业能够获得更多的人力物力支持。此外，服务开放试点、长三角一体化和长江经济带保护等政策的实施也提高了数字经济对服务业效率的影响。但是，东部城市受到数字经济的作用是多方面的，东部城市的服务业效率早已处在较高水平，面临数字经济的冲击时，边际效应并不明显，因此效果不显著[1]。对西部城市而言，数字技术属于新技术，数字经济的发展需要一定的数字基础设施支撑，西部城市的硬件设施暂且满足不了发展数字经济的条件，在面对数字技术引进和政策扶持时不能妥善应对，因此会呈现出抑制的结果。

表4 数字经济对服务业效率的异质性检验

经济发展阶段异质性。参考许钊等[29]的研究方法，以第二、三产业所占GDP 之比来划分城市发展阶段，若比值大于1 则城市处于城市化发展阶段，即城市产业结构重点向服务业转变，反之则处于工业化发展阶段。回归结果见表4 第（4）（5）列。无论城市处于何种阶段，城市的数字经济水平对服务业效率均会起到促进作用，值得思考的是在城市处于工业化阶段时，促进的效率要远大于城市化阶段。工业化阶段的城市产业普遍以重工业为主，产业结构较为不合理。而数字经济通过提高资源配置效率、加快要素的流动性来优化产业结构，促进工业生产效率与市场流通效率的提升，从而推动服务业效率的提高。城市化阶段的城市则因为已经坐拥一定的数字产业配套设施，在上述方面已经走在工业化城市前面，所以数字经济变动产生的影响会弱于工业化阶段的城市。

服务业效率高低异质性。本文用服务业效率的中位数划分高服务业效率和低服务业效率。回归结果如表4 第（6）（7）列，数字经济对高服务业效率城市为显著的促进作用，而对低服务业效率城市则不显著。高服务业效率城市拥有更成熟的服务业产业，也相应地拥有较为合理的产业结构，在受新兴技术的外生冲击时能够更有效地应对，因此提升效果会更加明显。低服务业效率城市的服务业相对不成熟，数字经济水平也较为落后，产业结构也不如高服务业效率城市合理，传统产业在产业中占比较高，而传统产业对创新的要求较低，企业容易忽视新技术的应用，在一定程度上阻碍了技术进步，对服务业效率有严重影响，在产业结构变动中更容易受到数字经济变化的影响。

5 进一步检验

5.1 影响机制检验

本部分立足于城市创新水平探究数字经济对服务业效率的传导机制，设立计量模型如下：

其中，channelct表示中介变量，参考赵星等[30]的研究，用地方一般公共预算收支状况中的科学技术支出的对数（lnkxzc）衡量城市创新投入水平，地区年度申请专利总数的对数（lnzl）衡量城市创新产出水平。

表5 第（1）（3）列验证了数字经济发展对创新水平是否具有提升作用，其回归系数为正，且均在1%的水平下显著，数字经济发展提高了城市创新水平。将创新水平这一中介变量加入基准回归模型中，如第（2）（4）列所示，数字经济发展对服务业效率的影响仍显著为正，此时数字经济对服务业效率的作用不显著，因此，创新水平可以被认为是数字经济促进服务业效率提升的完全中介，假设2 得到验证，在产业数字化转型期间，为了提升自身竞争力，必须将服务业与新技术相结合，促使其效率提升。

表5 数字经济对服务业效率的影响机制检验

5.2 门槛机制检验

随着数字经济水平的提升，数字经济对服务业效率可能存在非线性效应，对此，本文构建面板门槛模型进行检验。在估计门槛模型前，基于Hansen 的方法进行门槛存在性检验。在“自助法”（Bootstrap）反复抽样300 次后，结果表明在以服务业效率为被解释变量的检验中，数字经济水平门槛变量显著通过了三重门槛。在此基础上设定三重门槛的回归模型，得到表5 第（5）列的回归结果。

表5 第（5）列表明，随着数字经济水平的提高，数字经济对服务业效率的作用发生了显著变化，即数字经济对服务业效率的影响具有“服务业效率潜力滞后—服务业效率释放—服务业效率牵制”的非线性轨迹。具体来看，当门槛变量数字经济水平低于0.203 0 时，数字经济水平对服务业效率的影响系数是-0.339，即由于存在滞后效应和挤出效应，处于起步阶段的数字经济总体上体现为创新阻碍；当数字经济水平在0.069 4~0.203 0 之间时，系数提高为0.876，当数字经济水平在0.203 0~0.313 8之间时，系数为0.437，说明数字经济发展时，数字资产的价值获得释放，促进了服务业效率的提升[31]；当数字经济水平高于0.313 8 时，数字经济发展对创新的影响系数变为-0.089 9，说明数字经济超速发展会阻碍数字经济对服务业效率的促进。可能原因是在城市数字经济发展初期，其带来的促进作用比较明显，城市倾向于进行数字化转型，选择利用数字经济对产业进行转型升级，当数字经济水平跨越门槛值后，数字经济的发展带来的红利对城市服务业的影响并不明显，城市服务业产业转型已经达到一定阶段，所以呈现抑制作用。该结论与分区域检验结果相吻合，中部城市由于数字经济水平处于门槛值之下，因此数字经济对服务业效率的促进效应在这些样本中更为显著，而东部城市数字经济水平已经跨过门槛值，因此促进作用并不明显。

6 结论与政策建议

6.1 结 论

本文构建了理论模型来解释数字经济水平与服务业效率的关系，并基于我国279 个地级市的面板数据来检验有关假说。研究发现：第一，总体上，数字经济促进了服务业效率，但数字经济与服务业效率之间并非线性关系。由于数字经济水平发展带来的挤出效应，数字经济对服务业效率的影响具有“服务业效率潜力滞后—服务业效率释放—服务业效率牵制”的非线性轨迹。第二，数字经济对服务业效率的提升存在地区、经济发展阶段和服务业效率高低异质性，在中部城市、工业化阶段城市和高服务业效率的城市促进作用更显著。第三，城市创新能力在数字经济对服务业效率的影响中起中介作用。中介效应发现，数字经济能够提升城市创新投入水平和产出水平，从而实现城市服务业效率的提高。本文不仅有助于精准辨识服务业效率提高的影响因素，而且对于抓住数字经济带来的机遇、助力服务业数字化转型也有重要的政策意义。

6.2 政策建议

第一，强化数字基础设施建设，科学发展数字经济。数字经济的发展不仅是大势所趋，同时具有极强的现实意义。数字经济的特征之一是信息化，对信息技术的硬件有相应的要求，应加快5G、物联网、大数据的建设，从数字经济的硬件要求和软件要求协同出发，提升数字经济发展水平，促进数字经济同服务业的融合，促使服务业效率提升。但由于数字经济对服务业效率的影响具有非线性特征，在推进数字基础设施建设时，应当注意发展的科学性，必须警惕过度投入数字经济发展可能带来的不利影响，不能盲目地进行基础设施的堆砌，应当从实际出发，科学推进数字经济水平的提高。

第二，实施差异化发展战略，统筹不同城市之间和谐发展。不同城市之间的数字经济水平和服务业效率水平存在差异，因此应考虑实行差异化发展战略，因地制宜。中东部城市应该起到相应的示范作用，依靠其经济发展与劳动力资源优势，联动西部地区，稳步输出数字经济人才、经验和方法。而西部地区应当以自然资源禀赋为基础，布局与当地产业相对应的数字化技术开发试点，引导形成具有区域特色的产业发展新模式、新结构，充分释放数字经济发展对区域协调发展的带动作用。以中部地区为发展的发动机，向外散发新的动力。

第三，深化创新促进效应，提高城市创新能力。一方面积极加大创新投入，沿用科学技术才是第一生产力策略，坚持“科教兴国”方针，另一方面，应当围绕数字经济深化新技术的运用，推动技术创新和应用创新相互促进、良性循环，促使创新产出增加。同时，应注重维护市场的竞争性来激励企业创新，引导其优化资源配置，进行传统服务行业向数字服务业方面的改革，增强服务业创新改革新动力。通过供给侧推动和需求侧拉动来驱动创新，完善数字经济相关制度，加强对数字产权的保护，构建有利于创新的外部环境，用政策层面的改革为新引擎开拓创新，激发整个社会的创新活力、创新动力。