摘要：构建了基于DEA方法的服务业发展技术效率模型，重点针对我国1995年到2006年间服务业发展中技术含量的提升对服务业整体发展水平的影响进行了评价和比较，探讨了20世纪前后技术进步对我国服务业发展产生了那些影响，以及在不同地区之间，技术水平对服务业的促进作用有怎样的差别，最后通过对比分析，提出提升我国服务业技术创新贡献水平的对策建议。

　　关键词：DEA分析 服务业创新技术进步 malmquist函数

　　服务业的快速增长是20世纪中期以来世界经济，尤其是发达经济体经济发展中呈现出来的重要特征。自20世纪60年代初，世界主要发达国家的经济中心开始向服务业转移以来，其产业结构呈现出“工业型经济”向“服务型经济”转型的总趋势。可以说，在某种程度上，这种转型的完成程度的高低，反映了一个经济体的发达水平。与此同时，近年来服务业知识含量日渐提高，已经成为经济增长的主要推动者。大量的研究证实，服务业具有相当强的技术创新性，因此促进服务业的技术创新就成为改进服务业绩效，促进区域经济发展的重要手段。

　　一、问题的提出

　　从当前的研究来看，学术界对服务业技术创新的重要性已经有充分的了解，程顺根(2003)、蔺雷、吴贵生(2003)、吕飞、许庆瑞(2003)张静等(2002)均对服务业技术创新的影响因素提出了自己的见解，但是从研究内容来看，这些文献大多从微观企业的角度分析对服务业技术创新进行探讨，鲜有从区域、国家层面对技术创新对服务业发展进行定量的分析。

　　因此在服务业发展的过程中，我们就需要就这样几个问题提出解答：(1)服务行业的技术创新活动是怎样开展的，其对服务业自身的发展带来哪些可衡量的影响;(2)服务业的技术创新进展到何种程度才能在经济发展中有所体现，(3)在不同阶段，我国服务业的技术创新对服务业增长的影响产生了怎样的变化，(4)在不同地区，技术进步对服务业的贡献是否存在差距，这些差距是如何产生的，怎样才能弥合等等，为此本文利用malmquist函数，对1997年到2006年国内30个省市服务业技术创新对服务业发展的贡献情况进行计量分析。以通过度量标尺去测度我国服务业技术创新对服务业发展的总体影响，探索提升区域服务业创新水平的途径。

　　二、模型设计

　　目前，测算技术进步对产业贡献情况的方法主要有增长核算法、Solow余值法、隐性变量法和潜在产出法、MALMQUIST指数法等多种方法，考虑到基于DEA模型的Malmquist指数法适用于面板数据分析，能够较好的处理不同地区跨时段的样本群，因此我们主要选用这一方法作为计量技术进步对服务业发展贡献率的计算方法。

　　Malmquist指数最早在1953年提出，Caves，Christensen和Diewert(1982)首先将该函数用于生产率变化的测算，但尽管这一研究在当时产生了较大影响，但其后一个时期却较少在相关领域中得到应用。1994年Fare给出了该函数的非参数线形规划算法，并同DEA理论结合了起来，从而使Malmquist指数得到广泛应用。

　　技术进步对服务业的发展也可以从两个方面进行解读：一是由于技术含量的提高，在服务业内部劳动力和资本从技术含量较低的低附加值产业向高技术密集度的高附加值产业转移，从而实现生产要素聚集与技术进步的同向变动趋势;二是技术水平上升使得我国各地区服务行业生产率提高成为可能，进一步促进了服务业产值的增长。

　　Malmquist指数能够采用面板数据将生产率细分为技术整体进步、效率变化和资源配置改善三个部分。假定服务业生产可能性集合为S={(x,y)：x可以生产y}时期t=1,┉,T，生产技术S将要素投入转化为产出，生产函数前沿是指每个给定投入的最大产出集。则度量t时期到t+1时期服务业技术进步贡献率的Malmquist指数可以表示为：

　　在这里，M0大于1，表示生产率增长;M0等于1，表示生产率没有增长;M0小于1，表示生产率下降

　　上式中，(xt+1，yt+1)和(xt，yt)分别表示t+1时期和t时期服务业投入和产出向量;D0t和D0t+1分别表示以t时期技术S为参照，时期t和时期t+1的距离函数。

　　根据上述Malmquist函数，可以分解为不变规模报酬假定下的技术效率指数(EC)和技术进步指数(TP)：

　　其中技术效率变化还可以进一步分解为纯技术效率指数(PC)和规模效率指数(SC)。

　　依照上述模型，我们可以计算出服务业Malmquist函数、技术进步指数和技术效率指数，并进一步得到纯技术效率指数和规模效率指数。其中Malmquist指数表示一个地区在t期到t+1期生产力变化的程度，为由任一地区t期到t+1期产业技术变动值的几何平均数乘以技术效率变动所得。技术效率指数(EC)表示在规模保存报酬不变且要素自由处置条件下相对效率变化指数，若EC〉1，表示技术效率改善;反之表示技术效率降低。技术进步指数(TP)则表示任一地区在t期到t+1期技术变化的程度，若TP〉1 则表示生产技术有所进步;反之TC〈1则表示生产技术有衰退的趋势。

　　三、样本与数据选择

　　考虑到我国对服务业的统计数据尚不健全，因此本文的相关数据有三个不同来源：中国统计年鉴，《中国国内生产总值核算-历史资料1952-2004》，新中国50年统计资料汇编。

　　在指标的选择中，我们采用服务业(第三产业)GDP作为衡量产出的基本指标，并根据价格缩减指数将各年度数据换算为以2002为基期的不变价格。

　　在资本投入的选择方面，我们主要选用了格登史密斯(Goldsmith)在1951年开创的永续存盘法，其一般步骤为：(1)通过估算确定某一基期得全社会资本存量;(2)取得各年份产业部门的投资数字，并换算成按可比价格得投资额;(3)按照每年投资额中各类资产的投资构成，以专门调查测算得各类资产平均使用年限为依据，测算出每年资本报废的价值，并予以汇总;(4)从历年投资额中扣除报废总值，得出各年资本的实际增量;(5)根据上年资本存量加本年资本增量等于本年资本存量的原理，推算资本存量的数字。这一方法的最大优点在于能够较为全面的利用统计资料，即可以通过某一资料较为齐全的样本作为基期进行推导。

　　对于固定资产存量的计算，同样选择2002年作为基期，结合固定资本缩减总额指数，将各年度数据换算为2002年不变价格。在将各地区服务业年固定资产形成额核算为不变价格的过程中，我们发现广东缺少从1997到2000年的固定资产投资价格指数，海南缺少从1997年到1999年的固定资产投资价格指数，西藏则完全没有固定资产投资价格指数，针对这一问题，我们参考了黄永峰等(2002)的方法，根据《中国统计年鉴》中提供的数据，对广东和海南两地选取商品零售价格指数替代，并将西藏排除到样本之外。

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