□陳娜（福建師范大學(xué)協(xié)和學(xué)院經(jīng)濟(jì)與法學(xué)系，福建福州 350108）

服務(wù)業(yè)外商直接投資與中國(guó)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率增進(jìn)
——基于隨機(jī)前沿模型的省際數(shù)據(jù)分析

□陳娜（福建師范大學(xué)協(xié)和學(xué)院經(jīng)濟(jì)與法學(xué)系，福建福州 350108）

本文通過設(shè)定帶非效率影響的隨機(jī)前沿函數(shù)，利用中國(guó)21個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2000—2006年的平衡面板數(shù)據(jù)和聯(lián)立的最大似然估計(jì)法，在控制對(duì)外開放程度、人力資本的情況下，估計(jì)和分析了服務(wù)業(yè)FDI對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的影響。結(jié)果表明：服務(wù)業(yè)FDI顯著提高了我國(guó)各省市服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率；人力資本存量的增加可以顯著提高我國(guó)各省市服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率，對(duì)外開放程度的提高同時(shí)對(duì)各省市的服務(wù)業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生積極影響；服務(wù)業(yè)FDI對(duì)東部省份服務(wù)業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生了更大的促進(jìn)作用。

服務(wù)業(yè)FDI；服務(wù)業(yè)技術(shù)效率；隨機(jī)前沿模型

一、引言

隨著服務(wù)業(yè)的迅猛發(fā)展，服務(wù)貿(mào)易已成為國(guó)際貿(mào)易的新興力量，對(duì)世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到至關(guān)重要的作用。由于服務(wù)產(chǎn)品的特殊性，要求服務(wù)提供者要接近服務(wù)的消費(fèi)者，因此，與服務(wù)業(yè)FDI緊密相連的商業(yè)存在提供模式成為服務(wù)貿(mào)易中最為重要的提供模式之一?！?004年度世界投資報(bào)告》①指出，服務(wù)業(yè)FDI占世界FDI存量的比重由20世紀(jì)70年代初期的25%發(fā)展到90年代中后期的50%，到2007年這個(gè)比例超過了60%，因此，服務(wù)業(yè)FDI成為當(dāng)前FDI的一個(gè)重要趨勢(shì)。

但目前，對(duì)我國(guó)服務(wù)業(yè)FDI的研究還非常有限，大多集中在服務(wù)業(yè)FDI的成因、影響因素、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)等方面，特別地，對(duì)FDI影響服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的影響相關(guān)研究，目前國(guó)內(nèi)外已有文獻(xiàn)都沒有單獨(dú)分離出服務(wù)業(yè)FDI來探討對(duì)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的影響，大多只是從一國(guó)總FDI的角度來進(jìn)行分析。首先，由于服務(wù)業(yè)FDI承載了更多的知識(shí)、組織技能、技術(shù)訣竅等軟技術(shù)，因此可以預(yù)期其對(duì)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的正向技術(shù)外溢效應(yīng)要更為明顯，因此，分離出服務(wù)業(yè)FDI來對(duì)探討其對(duì)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的影響會(huì)更有意義；其次，已有研究并沒有考慮對(duì)外開放對(duì)我國(guó)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的影響，而對(duì)外開放不僅會(huì)提高企業(yè)獲取資金和人才的便利程度，從而增強(qiáng)企業(yè)的技術(shù)吸收和自主創(chuàng)新能力，而且對(duì)外開放程度的提高同時(shí)也加劇了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，從而迫使所有企業(yè)提高效率；再次，在對(duì)技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)量的方法上，已有研究大多假定生產(chǎn)一直處于生產(chǎn)前沿上進(jìn)行，忽略了技術(shù)非效率變化即隨機(jī)因素對(duì)生產(chǎn)率的影響；最后，已有的實(shí)證研究在分析外在因素對(duì)技術(shù)非效率影響時(shí)大多采用兩步回歸法，先是估計(jì)出隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)，然后對(duì)無效率項(xiàng)與外生變量建立回歸方程重新估計(jì)，但是存在一定的計(jì)量問題：一是要假定這些外部變量與投入要素之間不存在相關(guān)性，否則遺漏這些關(guān)鍵變量會(huì)造成第一步的估計(jì)結(jié)果有偏，從而造成第二步估計(jì)的效率方程系數(shù)也是有偏的。二是隨機(jī)前沿模型往往假設(shè)無效率項(xiàng)同分布，但是生產(chǎn)效率項(xiàng)是隨著不同的外部變量變化的，因此，采用一步回歸利用極大似然估計(jì)或是非線性最小二乘估計(jì)更為適合。

針對(duì)以往研究的缺陷，本文所做的改進(jìn)包括：（1）考慮到非技術(shù)效率和隨機(jī)因素所造成的生產(chǎn)對(duì)技術(shù)前沿的偏離，采用似然比檢驗(yàn)來確定生產(chǎn)函數(shù)的形式。（2）通過設(shè)定帶非效率影響的隨機(jī)前沿函數(shù)，利用中國(guó)21個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2000—2006年的平衡面板數(shù)據(jù)和聯(lián)立的最大似然估計(jì)法，在控制對(duì)外開放程度、人力資本的情況下，估計(jì)和分析服務(wù)業(yè)FDI對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的影響。（3）值得說明的是，在計(jì)算我國(guó)各省服務(wù)業(yè)技術(shù)效率時(shí)缺少服務(wù)業(yè)的資本存量數(shù)值，筆者借鑒了中國(guó)各省物質(zhì)資本存量的計(jì)算方法，對(duì)服務(wù)業(yè)的資本存量數(shù)值進(jìn)行合理的估計(jì)，彌補(bǔ)了以往研究在這方面的缺憾，更加真實(shí)有效地估計(jì)了我國(guó)服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率水平。

二、隨機(jī)前沿模型的設(shè)定和數(shù)據(jù)處理

（一）模型設(shè)定

本文的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)是以Battese和Coelli(1995)提出的適用于面板數(shù)據(jù)并包含技術(shù)非效率影響的隨機(jī)前沿模型為基礎(chǔ)。該模型的特點(diǎn)在于：它在設(shè)定隨機(jī)前沿函數(shù)時(shí)，明確包括了非效率因素的影響，從而克服了先前文獻(xiàn)中將非效率影響脫離隨機(jī)前沿函數(shù)的設(shè)定而產(chǎn)生的偏誤，而且該模型也適用于對(duì)面板數(shù)據(jù)的分析。

Battese和Coelli(1995)模型的基本形式如下：

式（1）中，Xit為控制變量；誤差項(xiàng)由Vit和Uit組成，其中Vit是隨機(jī)誤差項(xiàng)，假設(shè)服從正態(tài)的獨(dú)立同分布N(0,σ2v)，Uit是一個(gè)非負(fù)的隨機(jī)變量，它表示在給定的各產(chǎn)出和準(zhǔn)投入水平下資源利用的非技術(shù)效率，它服從正半部的正態(tài)分布N（mit，σ2u），即是一個(gè)截?cái)嗟姆植?，其均值mit；由式（2）定義，Zit為一組影響技術(shù)效率的因素，δ為一組待估參數(shù)，反映了Zit對(duì)技術(shù)效率的影響程度；式（3）表明技術(shù)效率的取值在0和1之間，數(shù)值越接近于1，表明技術(shù)效率越高，式（3）的倒數(shù)exp(-Uit)即為技術(shù)非效率；式（4）變差參數(shù)Υ=σ2u/(σ2u+σ2v)是否為零用來檢驗(yàn)隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型是否存在非效率效應(yīng)。

（二）隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型的適用性及估計(jì)方法

技術(shù)非效率效應(yīng)是否存在關(guān)系到隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型能否成立，也決定了選用極大似然法還是最小二乘估計(jì)法。如果生產(chǎn)函數(shù)模型中不存在技術(shù)非效率效應(yīng)，此時(shí)生產(chǎn)函數(shù)不再是隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)，那么就應(yīng)該采用最小二乘法來估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)。如果存在技術(shù)非效率，隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)有效，則最小二乘法就不是合適的估計(jì)方法。盡管只要Vit和Uit是獨(dú)立于Xit的，那么用最小二乘估計(jì)法并不會(huì)帶來什么問題，除了截距項(xiàng)缺乏一致性外，OLS的β估計(jì)量在線性估計(jì)中仍是無偏、一致和有效的。但是OLS卻無法抽離出σ2v和σ2u。而極大似然法不但可以獲取更有效的估計(jì)量β以及具有一致性的截距項(xiàng)。所以，在技術(shù)非效率存在時(shí)，我們應(yīng)該使用極大似然法（MLE）來估計(jì)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的各項(xiàng)參數(shù)及技術(shù)非效率效應(yīng)。因此，判斷生產(chǎn)函數(shù)中是否存在技術(shù)非效率效應(yīng)是必要的。

非效率效應(yīng)是否存在等價(jià)于檢驗(yàn)隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型的變差參數(shù)Υ=σ2u/(σ2u+σ2v)是否為零。當(dāng)Υ=0時(shí)，對(duì)生產(chǎn)前沿的所有偏離都是由隨機(jī)因素Vit引起的，非效率效應(yīng)Uit并不存在；當(dāng)Υ=1時(shí)，對(duì)生產(chǎn)前沿的所有偏離都是由非效率效應(yīng)Uit引起的。具體而言：

設(shè)定似然比檢驗(yàn)：H0:Υ=0，H1:Υ≠0

構(gòu)建似然比統(tǒng)計(jì)量：λ=-2（LR-LUR），其中LR和LUR分別為約束模型和無約束模型的對(duì)數(shù)似然值。通常假定生產(chǎn)函數(shù)采取柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（C-D函數(shù)）形式，則約束模型和非約束模型分別為：

其中，約束模型的約束條件為σ2u=0，也就是非效率效應(yīng)Uit不存在。似然比統(tǒng)計(jì)量λ服從自由度為k的X2分布。k為約束條件的個(gè)數(shù)。給定顯著性水平α，如果λ

（三）隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型具體形式的設(shè)定

一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的生產(chǎn)過程可能包含隨時(shí)間變化的技術(shù)進(jìn)步因素，如果此時(shí)將隨機(jī)生產(chǎn)模型設(shè)定簡(jiǎn)單的C-D函數(shù)形式就會(huì)帶來偏誤。所以，我們需要檢驗(yàn)是否應(yīng)該在簡(jiǎn)單的C-D函數(shù)中引入技術(shù)進(jìn)步因素。同判別效率效應(yīng)是否存在的檢驗(yàn)方法相似，構(gòu)造似然比統(tǒng)計(jì)量：λ=-2（LR-LUR）；相對(duì)于C-D函數(shù)，超越對(duì)數(shù)（translog）生產(chǎn)函數(shù)放松了常替代彈性的假設(shè)，并且在形式上更具靈活性，往往能更好地避免由于函數(shù)形式誤設(shè)帶來的估計(jì)偏差（王爭(zhēng)、鄭京海等，2006），我們依然可構(gòu)造似然比統(tǒng)計(jì)量λ=-2（LR-LUR）來考察簡(jiǎn)單的C-D函數(shù)和超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)哪一種更適用。

據(jù)此，在對(duì)技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)算前，我們首先用似然比檢驗(yàn)方法判別隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型的適用性以及選擇隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型的具體形式，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 似然比檢驗(yàn)結(jié)果

注：本部分計(jì)量分析由Frontier4.1軟件完成。5%臨界值來自于Kodde和Palm（1986）的表1，而不是來自于通常的X2分布的臨界值表。因?yàn)樵诹慵僭O(shè)成立的情況下，這里的廣義似然比的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量服從的不再是通常的X2分布，而是混合的X2分布。

檢驗(yàn)結(jié)果表明，技術(shù)非效率效應(yīng)存在，即隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型適用，而且，隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型應(yīng)該采用簡(jiǎn)潔的科布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)測(cè)算技術(shù)非效率。

（四）帶非效率影響的隨機(jī)前沿聯(lián)立模型的設(shè)定

由表1的檢驗(yàn)結(jié)果我們可以確定技術(shù)非效率的存在，并且確定隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的具體形式。在分析外在因素對(duì)技術(shù)非效率影響時(shí)為了避免兩步法估計(jì)造成的效率方程系數(shù)有偏，本文通過設(shè)定帶非效率影響的隨機(jī)前沿函數(shù)和聯(lián)立的最大似然估計(jì)法來進(jìn)行估計(jì)。

基于Battese和Coelli(1995)建立的模型，本文建立如下聯(lián)立模型：

式(5)為服務(wù)業(yè)FDI對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率影響的隨機(jī)前沿方程，它采用了簡(jiǎn)潔的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)形式；其中，變量Yit、Kit與Lit分別表示第i省市第t年的服務(wù)業(yè)GDP、服務(wù)業(yè)資本存量和服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)；β1和β2分別為資本和勞動(dòng)力的產(chǎn)出彈性，β0為截距項(xiàng)；Vit、Uit的解釋同式（1）。

式(6)為服務(wù)業(yè)非效率影響方程，它表明服務(wù)業(yè)技術(shù)非效率受服務(wù)業(yè)外商直接投資、貿(mào)易開放度、人力資本存量和地理區(qū)域等因素影響，本文假設(shè)非效率影響是線性變動(dòng)的；其中，δ0~ δ5為一組待估的參數(shù)；變量FDIit、OPENit和Hit分別代表第i省市第t年的服務(wù)業(yè)外商直接投資額、貿(mào)易依存度以及人力資本存量。east和west表示虛擬變量，若省市屬于東部，則east取值1，若省市屬于西部，則west取值1，若省市屬于中部，則east和west均取值0。

對(duì)式(5)和式(6)的估計(jì)采用聯(lián)立的最大似然法。本文的估計(jì)和檢驗(yàn)主要采用了Coelli（1996）編寫的適用于隨機(jī)前沿模型估計(jì)的Frontier4.1程序。

（五）數(shù)據(jù)來源及說明

由于某些省份沒有統(tǒng)計(jì)服務(wù)業(yè)外商直接投資，筆者無法獲取中國(guó)所有省份的數(shù)據(jù)，剔除數(shù)據(jù)不全的省份后，本文選取了21個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）作為研究樣本，并將這21個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）劃分為東部、中部和西部地區(qū)來反映服務(wù)業(yè)FDI對(duì)中國(guó)不同區(qū)域服務(wù)業(yè)技術(shù)效率影響的差異。其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東10個(gè)省市；中部地區(qū)包括黑龍江、安徽、江西、河南4個(gè)省市；西部地區(qū)包括重慶、廣西、貴州、內(nèi)蒙古、云南、陜西、新疆7個(gè)省市。囿于數(shù)據(jù)的可得性，選取的時(shí)間跨度為2000—2006年。

（1）服務(wù)業(yè)GDP(Yit)：數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫綜合年度庫。其中，服務(wù)業(yè)GDP按1978年服務(wù)業(yè)增加值指數(shù)進(jìn)行換算，服務(wù)業(yè)GDP以億元人民幣為單位。

（2）服務(wù)業(yè)資本存量（Kit）：資本存量是重要的宏觀經(jīng)濟(jì)變量之一。筆者采用永續(xù)盤存法，基于《中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料: 1952—1995年》和《中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料:1996—2002年》以及21個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2003—2007年的統(tǒng)計(jì)年鑒，系統(tǒng)地估計(jì)了我國(guó)21個(gè)省市2000—2006年服務(wù)業(yè)的資本存量。

（3）服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力投入（Lit）：用各省市各年服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)來表示。數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫綜合年度庫。服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力投入以萬人為單位。

（4）服務(wù)業(yè)外商直接投資額（FDIit）：用服務(wù)業(yè)實(shí)際利用外商直接投資總額來表示。數(shù)據(jù)來源于各省統(tǒng)計(jì)年鑒的相應(yīng)各期對(duì)應(yīng)服務(wù)行業(yè)FDI實(shí)際值的加總。按照各年美元兌人民幣匯率的加權(quán)平均值將各年服務(wù)業(yè)FDI值換算成人民幣。

（5）貿(mào)易開放度（OPENit）：用各省市進(jìn)出口貿(mào)易總額與地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之比表示。其中，進(jìn)出口總額根據(jù)各年度美元加權(quán)匯率轉(zhuǎn)化為人民幣計(jì)價(jià)，以和GDP單位相同。進(jìn)出口貿(mào)易總額和各地區(qū)GDP數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。

（6）人力資本存量（Hit）：人力資本存量遵循普遍采用的人均受教育年限指標(biāo)（Barro and Lee，2000），為全部就業(yè)人員的受教育年限總和與總?cè)丝诒戎担瑓⒄胀跣◆敚?000），本文將小學(xué)、初中、高中和大專及以上的受教育年限分別記為6年、9年、12年和16年，則各地人力資本存量的計(jì)算公式為：小學(xué)比重*6+初中比重*9+高中比重*12+大專及以上學(xué)歷比重*16③。所使用數(shù)據(jù)來自2000-2007年《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

三、實(shí)證結(jié)果分析

(一)模型的估計(jì)結(jié)果及檢驗(yàn)

由（5）和（6）式構(gòu)成的聯(lián)立模型共有9個(gè)參數(shù)需要估計(jì)。利用Frontier4.1程序中的生產(chǎn)方程的選項(xiàng)，得到參數(shù)的最大似然估計(jì)結(jié)果及相關(guān)統(tǒng)計(jì)量見表2。

表2 隨機(jī)前沿模型參數(shù)的最大似然估計(jì)結(jié)果

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)Frontier4.1軟件得出

從表2可以看出Υ的值為0.8177，其估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差僅為0.0445，這表明了非效率影響的方差是總誤差方差的重要構(gòu)成部分，而且所有變量的t統(tǒng)計(jì)量在5%顯著性水平下都是顯著的。

同樣地，要對(duì)有關(guān)參數(shù)進(jìn)行極大似然比檢驗(yàn)。有關(guān)參數(shù)檢驗(yàn)的原假設(shè)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算值，相應(yīng)的臨界值都列示于表3中。由于已經(jīng)確定了存在技術(shù)非效率影響，在此僅檢驗(yàn)表2的非效率方程解釋變量系數(shù)值都為零的原假設(shè)，也就是說這些解釋變量都無法說明服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的變動(dòng)，即服務(wù)業(yè)FDI對(duì)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率沒有影響。

表3 隨機(jī)前沿模型參數(shù)的廣義似然比檢驗(yàn)

從表3的廣義似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來看，其大于相應(yīng)的臨界值，因此原假設(shè)可以拒絕。由此可以認(rèn)為，表2中設(shè)定的C-D生產(chǎn)函數(shù)隨機(jī)前沿模型可以充分刻畫服務(wù)業(yè)FDI對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率影響的情況。

(二)實(shí)證結(jié)果分析

1、服務(wù)業(yè)技術(shù)效率分析

（1）生產(chǎn)函數(shù)方程分析

從生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)結(jié)果來看，資本和勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性分別為0.1451和0.5542，從系數(shù)的大小來看，勞動(dòng)力投入在我國(guó)服務(wù)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)中占據(jù)著不可替代的位置。我國(guó)服務(wù)業(yè)產(chǎn)出主要還是依靠勞動(dòng)力投入來拉動(dòng)增長(zhǎng)的，屬于粗放型增長(zhǎng)方式。

（2）不同地區(qū)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率差異

通過對(duì)歷年東、中、西部的服務(wù)業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行計(jì)算后，我們可以看出我國(guó)各區(qū)域的服務(wù)業(yè)技術(shù)效率水平呈現(xiàn)如下特點(diǎn)（見圖1）：

圖1 我國(guó)不同地區(qū)2000-2006年服務(wù)業(yè)技術(shù)效率

首先，歷年我國(guó)各地區(qū)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的平均值為82.83%，說明我國(guó)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率還有約20%的提高空間；從全國(guó)的平均水平來看，21個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）平均技術(shù)效率水平從2000年的81.6%緩慢提高，到2005年達(dá)到了85.4%，僅僅小幅提升了3.8%，而且到2006年時(shí)還呈現(xiàn)出小幅下降的趨勢(shì)，這說明我國(guó)在2000-2006年間，整體服務(wù)業(yè)技術(shù)效率并沒有取得較大提高，各項(xiàng)投入并沒有接近最優(yōu)的產(chǎn)出值或者生產(chǎn)的前沿面。

其次，從時(shí)間上來看，東部、西部和中部地區(qū)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率呈現(xiàn)歷年穩(wěn)中有升的態(tài)勢(shì)。東部地區(qū)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率在2000-2006年間一直保持高水平，7年來沒有什么變化；而中部和西部地區(qū)在2000年的技術(shù)效率僅分別為68.9%和64.9%，之后均不斷緩慢上升，到2005年分別增加到74%和72%，僅在2006年時(shí)有小幅下降趨勢(shì)。

再次，從不同地區(qū)來看，東部、中部和西部地區(qū)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率存在明顯差異。2000—2006年東部地區(qū)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率歷年均遠(yuǎn)高于西部和中部，西部和中部地區(qū)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率歷年均低于全國(guó)平均水平，而對(duì)中部和西部進(jìn)行比較可知，中部地區(qū)技術(shù)效率僅略高于西部地區(qū)。這與我國(guó)東、中、西部服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平相吻合。

2、服務(wù)業(yè)FDI、對(duì)外開放度、人力資本存量、地理區(qū)位對(duì)服務(wù)業(yè)技術(shù)非效率的影響

（1）服務(wù)業(yè)FDI的影響

根據(jù)表2的結(jié)果，服務(wù)業(yè)FDI對(duì)我國(guó)各地區(qū)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率具有顯著的促進(jìn)作用。在其他因素不變的情況下，服務(wù)業(yè)FDI流量每提高1%，各地區(qū)的技術(shù)效率將提高（技術(shù)非效率效應(yīng)下降）0.07%。雖然服務(wù)業(yè)FDI對(duì)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的提高效應(yīng)很顯著，但是影響程度卻不大。服務(wù)業(yè)FDI對(duì)我國(guó)各地區(qū)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生影響主要基于三方面的原因：一是跨國(guó)公司采用先進(jìn)技術(shù)對(duì)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)產(chǎn)生示范作用，并引起當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的模仿，如快餐業(yè)，零售業(yè)跨國(guó)公司的核心技能體現(xiàn)為標(biāo)準(zhǔn)化的管理和營(yíng)銷技巧，而這些都可以很快地被本地競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手所模仿，或者通過增加競(jìng)爭(zhēng)壓力，迫使國(guó)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手謀求提高技術(shù)水平。二是通過跨國(guó)公司的員工流向本地企業(yè)而實(shí)現(xiàn)技術(shù)溢出。三是跨國(guó)公司子公司會(huì)以供應(yīng)商、顧客、合作伙伴等身份與當(dāng)?shù)仄髽I(yè)建立起業(yè)務(wù)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)，從而通過前向聯(lián)系與后向聯(lián)系帶來技術(shù)溢出。除了正向效應(yīng)外，跨國(guó)公司也會(huì)擠占當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的市場(chǎng)份額，引致“市場(chǎng)竊取”效應(yīng)，對(duì)當(dāng)?shù)丶夹g(shù)效率產(chǎn)生負(fù)的外部性。綜合上述兩種正、負(fù)面影響，服務(wù)業(yè)FDI每提高1%，可使我國(guó)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率提高0.07%。

（2）對(duì)外開放度和人力資本存量的影響

根據(jù)表2的檢驗(yàn)結(jié)果，對(duì)外開放程度的提高和人力資本存量的增加都對(duì)我國(guó)各省區(qū)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的改進(jìn)起著積極影響。研究表明，對(duì)外開放程度每提高1%，各地區(qū)服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率提高0.29%，這主要因?yàn)閷?duì)外開放不僅使得發(fā)展中國(guó)家獲得更多的技術(shù)模仿、學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，更主要地是通過開放形成有效的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制、增強(qiáng)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力以及促進(jìn)資源的有效利用。另外，人力資本存量對(duì)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的正向效應(yīng)也很明顯，人力資本存量每增加1%，則各地區(qū)的服務(wù)業(yè)技術(shù)效率會(huì)相應(yīng)提高0.22%。

（3）不同地理區(qū)位因素的影響

服務(wù)業(yè)FDI對(duì)東部省份的技術(shù)效率產(chǎn)生了更大的促進(jìn)作用，這是由于：第一，服務(wù)品具有生產(chǎn)和消費(fèi)不可分性的特征使得絕大部分服務(wù)業(yè)FDI屬于市場(chǎng)導(dǎo)向型（UNCTAD，2004）。較大市場(chǎng)規(guī)?？梢栽试S特定行業(yè)的企業(yè)達(dá)到所需規(guī)模，從而使跨國(guó)公司的壟斷優(yōu)勢(shì)得到充分的實(shí)現(xiàn)。這對(duì)國(guó)際航運(yùn)業(yè)、金融業(yè)、廣告業(yè)、公用服務(wù)業(yè)等這些規(guī)模優(yōu)勢(shì)較為明顯的行業(yè)尤為重要。由于我國(guó)東部省份一般比中西部省份的市場(chǎng)規(guī)模更大，所以吸引了更多的服務(wù)業(yè)FDI。第二，各地區(qū)已經(jīng)存在的服務(wù)業(yè)直接投資會(huì)產(chǎn)生積極的影響，跟隨客戶是服務(wù)業(yè)直接投資，特別是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)直接投資的特點(diǎn)之一（楊春妮，2007）。由于東部省份積累了更多的服務(wù)業(yè)外資，所以會(huì)吸引更多的服務(wù)業(yè)FDI流入，而且流入的是技能密集度更高、技術(shù)外溢更為直接的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)外資，所以服務(wù)業(yè)FDI在東部省份產(chǎn)生了顯著的技術(shù)外溢效應(yīng)。

四、結(jié)論與政策啟示

本文通過設(shè)定帶非效率影響的隨機(jī)前沿函數(shù)，并利用中國(guó)21個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）2000—2006年的平衡面板數(shù)據(jù)和聯(lián)立的最大似然估計(jì)法，在控制對(duì)外開放程度、人力資本的情況下，估計(jì)和分析了服務(wù)業(yè)FDI對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的影響。研究結(jié)果表明：（1）2000—2006年間，我國(guó)21個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）服務(wù)業(yè)技術(shù)效率基本保持穩(wěn)中有升的態(tài)勢(shì)，但2006年出現(xiàn)了小幅下降趨勢(shì)，對(duì)我國(guó)不同地區(qū)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的比較可知，東部地區(qū)的技術(shù)效率遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)，而中部地區(qū)又高于西部地區(qū)。（2）服務(wù)業(yè)FDI顯著提高了我國(guó)各省市服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率水平。（3）對(duì)外開放程度的提高以及人力資本存量的增加可以顯著提高各省市的服務(wù)業(yè)技術(shù)效率。（4）跟中、西部地區(qū)相比，服務(wù)業(yè)FDI對(duì)東部省份的服務(wù)業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生了更大的促進(jìn)作用。

根據(jù)上述結(jié)論，為進(jìn)一步提升我國(guó)服務(wù)業(yè)的技術(shù)效率，筆者提出以下建議：（1）可加大對(duì)服務(wù)業(yè)的引資力度；（2）加大教育和培訓(xùn)方面的投入，提高我國(guó)的人力資本存量；（3）推進(jìn)對(duì)外開放改革進(jìn)程，特別是中西部地區(qū)應(yīng)該出臺(tái)更加優(yōu)惠的引資政策，進(jìn)一步擴(kuò)大該地區(qū)的對(duì)外開放程度。

[注釋]

①World Investment Report 2004：the shift towards services.

②由于中國(guó)各省固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)的統(tǒng)計(jì)從1991年才開始，為了將其轉(zhuǎn)化為以1978年為基期的數(shù)據(jù)，筆者引用了張軍等（2004）表1的數(shù)據(jù).

③自2001年起，大專及以上數(shù)據(jù)又細(xì)分為?？?、本科、研究生，為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)，我們?nèi)詫⑦@三項(xiàng)合并為大專及以上數(shù)據(jù)，教育年限仍取16年。另外，2000年的數(shù)據(jù)缺乏，我們簡(jiǎn)單地取1999年和2001年人力資本的平均數(shù)作為估計(jì)值.

□責(zé)任編輯：楊姝琴

F832.7

A

1003—8744（2012）05—0097—07

2012—4—18

陳娜（1983—），女，福建師范大學(xué)協(xié)和學(xué)院經(jīng)濟(jì)與法學(xué)系教師，主要研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)政策。