程翠鳳，耿梅玉，蔡月祥

(鹽城工學(xué)院 管理學(xué)院，江蘇 鹽城 224051)

基于投入產(chǎn)出分析的中國服務(wù)業(yè)運營效率研究

程翠鳳，耿梅玉，蔡月祥

(鹽城工學(xué)院 管理學(xué)院，江蘇 鹽城 224051)

根據(jù)產(chǎn)業(yè)特征和中間需求率把服務(wù)業(yè)分為生產(chǎn)性、消費性和公共服務(wù)業(yè)三大類。三類服務(wù)業(yè)的中間需求率差異很大，在服務(wù)業(yè)中所占的產(chǎn)值和就業(yè)人數(shù)的比例也差別很大，由此帶來比較勞動生產(chǎn)率的差異。選取服務(wù)業(yè)14個細分行業(yè)作為決策單元，運用超效率DEA模型對2012年我國服務(wù)業(yè)運營效率進行了測算，發(fā)現(xiàn)我國服務(wù)業(yè)增加值主要依靠資源的大量投入，仍然是粗放式經(jīng)營，存在大量資源浪費。結(jié)合各細分行業(yè)服務(wù)業(yè)增加值比較，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值高，運營效率也相對較高；公共服務(wù)業(yè)增加值低，運營效率也相對較低。針對我國服務(wù)業(yè)發(fā)展存在的問題，給出了具體的政策建議。

服務(wù)業(yè)；投入產(chǎn)出；運營效率；超效率DEA

從現(xiàn)階段看，服務(wù)業(yè)研究的領(lǐng)域主要集中于產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)互動關(guān)系等方面，然而，眾所周知，我國經(jīng)濟活動的高投入、低產(chǎn)出的低效率運營問題始終伴隨著我國經(jīng)濟增長的發(fā)展過程，在保持服務(wù)業(yè)經(jīng)濟總量不斷增長的同時，如何使產(chǎn)業(yè)最有效地運用資源，保持一定高度的生產(chǎn)運營效率，對于我國服務(wù)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有非常重要的現(xiàn)實意義。國內(nèi)外學(xué)者就中國第三產(chǎn)業(yè)運營效率的研究相對較少，比較有代表性的主要包括：顧乃華等[1]運用SFA模型，對我國第三產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的區(qū)域差異進行了研究，認為市場化程度是造成地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)運營效率不均衡的主要因素；顧乃華[2]應(yīng)用DEA模型，對1992～2002年我國服務(wù)業(yè)的效率特征進行了研究，指出我國第三產(chǎn)業(yè)總體效率不高，運營效率存在明顯的區(qū)域差異且有不斷擴大趨勢；田家林[3]基于2007年我國的投入產(chǎn)出流量表選取中間投入和增加值為投入指標，中間需求和最終需求為產(chǎn)出指標，利用DEA模型計算了服務(wù)業(yè)各個產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出效率值，并比較了效率差異；吳曉云[4]基于30個省區(qū)2002年的投入產(chǎn)出表和中國統(tǒng)計年鑒2008年的統(tǒng)計資料，運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測算了我國各省域區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的運營效率；劉中艷等[5]在理論分析基礎(chǔ)上采用超效率DEA模型測度了湖南省14個地區(qū)2002～2011年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的運營效率。

已有研究對促進我國服務(wù)業(yè)的發(fā)展以及后續(xù)進一步研究都有著十分重要的意義。然而，因研究視角的不同，或者分析周期、數(shù)據(jù)來源和選取樣本存在差異，即使運用的模型相同，但研究得出的結(jié)論卻并不同一，這也為后續(xù)研究留下了較大的探索空間。鑒于第三產(chǎn)業(yè)在我國發(fā)展的重要意義，我們首先根據(jù)2010年我國投入產(chǎn)出流量表，分析比較生產(chǎn)性、消費性和公共性三大類服務(wù)業(yè)的中間投入率、中間需求率及比較勞動生產(chǎn)率的差異；其次，利用最新的第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Date Envelopment Analysis，DEA)中的傳統(tǒng)DEA和超效率DEA模型，對我國第三產(chǎn)業(yè)中14個行業(yè)的運營效率，包括綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進行測度，比較三類服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率差異；最后分別用基于投入導(dǎo)向和產(chǎn)出導(dǎo)向的C2R模型計算樣本行業(yè)的投入冗余值和產(chǎn)出不足值。從實踐應(yīng)用方面來看，本文的研究對促進我國服務(wù)業(yè)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變具有較強的理論意義和應(yīng)用價值。

一、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平、結(jié)構(gòu)

(一)第三產(chǎn)業(yè)的中間投入率、中間需求率分析

1.第三產(chǎn)業(yè)總體的中間投入率、需求率分析

依據(jù)第三產(chǎn)業(yè)中間需求率和行業(yè)特征，本文把服務(wù)業(yè)劃分為三類：生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、消費性服務(wù)業(yè)和公共服務(wù)業(yè)，依據(jù)2010年全國投入產(chǎn)出表中的第三產(chǎn)業(yè)順序，依次用數(shù)字1～16表示第三產(chǎn)業(yè)的各個細分行業(yè)：交通運輸及倉儲業(yè)、郵政業(yè)、信息傳輸計算機服務(wù)和軟件業(yè)、批發(fā)和零售貿(mào)易業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、科學(xué)研究事業(yè)、綜合技術(shù)服務(wù)業(yè)、水利與環(huán)境及公共設(shè)施管理業(yè)、居民和其他社會服務(wù)業(yè)、教育事業(yè)、衛(wèi)生社會保障和社會福利業(yè)、文化體育娛樂業(yè)、公共管理和社會組織。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)主要包括：1、2、3、4、6、8、9、10；消費性服務(wù)業(yè)主要包括：5、7、12；公共服務(wù)業(yè)主要包括： 11、13、14、15、16。

從表1可知，第三產(chǎn)業(yè)總體的中間投入率、中間需求率的平均值基本都在0.5上下，計算得出的標準差分別為0.15 和0.30。從標準差來看，第三產(chǎn)業(yè)中間需求率的離散程度較大。第三產(chǎn)業(yè)的中間投入率均值為0.45，表明我國第三產(chǎn)業(yè)在運營過程中耗用其他產(chǎn)業(yè)中間產(chǎn)品的比重占45%，其余的55%為從業(yè)人員薪酬、利潤稅收等增加值部分。中間投入率最少的是房地產(chǎn)業(yè)，為24%，表明該行業(yè)的增加值比重是14個行業(yè)中最高的；中間投入率最高的是租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，達到64%，表明該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方式為粗放型模式，產(chǎn)業(yè)本身的增值能力不強。

表1 服務(wù)業(yè)的中間投入率、中間需求率

Table 1 Intermediate Investment Demand Rate of Service Industries

細分行業(yè)中間投入率中間需求率細分行業(yè)中間投入率中間需求率10.610.9070.240.2020.610.93120.490.4730.470.50CS0.420.4040.290.54110.600.2860.350.77130.260.0480.640.75140.640.0790.640.72150.490.52100.500.74160.360.01PS0.470.72AS0.430.0950.630.64QT0.450.52

注：表1中“PS”表示生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，“CS”表示消費性服務(wù)業(yè)，“AS”表示公共服務(wù)業(yè)，“QT”表示全部服務(wù)業(yè)總體，下同。數(shù)據(jù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒》2010年全國投入產(chǎn)出流量表。

第三產(chǎn)業(yè)總體的中間需求率達到0.52，表示生產(chǎn)性消費在對服務(wù)業(yè)的需求中占到52%，而最終消費(含政府消費、居民消費)和資本形成等在服務(wù)業(yè)需求中占48%比重。公共管理和社會組織這個行業(yè)中間需求率最小，僅為1%，反映出該行業(yè)主要滿足的是最終消費需求。郵政行業(yè)中間需求率最大，高達93%，表明該行業(yè)主要滿足的是生產(chǎn)性需求。

2.生產(chǎn)性、消費性和公共服務(wù)業(yè)的中間需求率、投入率的對比分析

三類服務(wù)業(yè)的中間投入率分別是0.47、0.42和0.43?？梢钥闯?，中間投入率差別并不是很大，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)有大約一半的比例為中間投入，中間投入率較高。而生產(chǎn)性、消費性和公共服務(wù)業(yè)的中間需求率分別為0.72、0.40和0.09，三者差異明顯，并且三類服務(wù)業(yè)內(nèi)部中間需求率差異也不相同，比較而言，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)內(nèi)部差別性最小,公共服務(wù)業(yè)內(nèi)部的差別性最大。三類服務(wù)業(yè)中間需求率差異較大正是其分類標準的體現(xiàn)，即為生產(chǎn)服務(wù)業(yè)主要滿足的是企業(yè)生產(chǎn)性方面的需求。

(二)服務(wù)業(yè)的結(jié)構(gòu)分析

1.服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)及比較勞動生產(chǎn)率分析

計算服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)比例的數(shù)據(jù)主要來源于《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒2013》，但由于《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒2013》中的服務(wù)業(yè)細分行業(yè)與2010年全國投入產(chǎn)出表有所不同，本文依次用數(shù)字1～14表示以下第三產(chǎn)業(yè)中的相應(yīng)行業(yè)：交通運輸、倉儲和郵政業(yè)；信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)；批發(fā)和零售業(yè)；住宿和餐飲業(yè)；金融業(yè)；房地產(chǎn)業(yè)；租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)；科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)；水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)；居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)；教育業(yè)；衛(wèi)生、社會保障和社會福利事業(yè)；文化、體育和娛樂業(yè)；公共管理和社會組織。14個細分行業(yè)中生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)有：1、2、3、5、7、8；消費性服務(wù)業(yè)主要包括：4、6、10；公共服務(wù)業(yè)主要包括：9、11、12、13、14。由于《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒2013》和《中國統(tǒng)計年鑒2013》均沒有提供2012年服務(wù)業(yè)各細分行業(yè)的增加值，所以表2是基于2011年各行業(yè)的增加值和就業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)計算得出。

表2 服務(wù)業(yè)的結(jié)構(gòu)比例

Table 2 Structure Ratio of Service Industries

行業(yè)123578PS4610CS911121314AS增加值比重0.110.050.210.120.050.030.570.040.130.040.210.010.070.040.010.090.22就業(yè)比重0.090.090.030.070.040.040.360.030.030.010.070.030.220.090.020.200.57比較勞動生產(chǎn)率1.230.526.361.761.170.831.981.533.834.323.230.310.320.390.790.440.45

很明顯，從增加值在第三產(chǎn)業(yè)中的占比來看，行業(yè)間差異明顯，可清楚地表明在第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中哪些行業(yè)舉足輕重。交通運輸、倉儲和郵政業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)增加值占比均大于0.1，可見，這些行業(yè)對于我國GDP的增加影響較大。

教育事業(yè)、公共管理和社會組織屬于人力資源密集型的產(chǎn)業(yè)，就業(yè)比重分別為0.22和0.20，在14個細分行業(yè)中位列第一、二，無疑這兩個行業(yè)在提供就業(yè)機會方面具有很大的優(yōu)勢。

比較勞動生產(chǎn)率是增加值和就業(yè)之比。表2顯示，批發(fā)和零售業(yè)比較生產(chǎn)率為6.36，在第三產(chǎn)業(yè)全部行業(yè)中為最高；比較勞動生產(chǎn)率位列第二的是居民服務(wù)和其他社會服務(wù)業(yè)，其值為4.32，房地產(chǎn)業(yè)的比較生產(chǎn)率也高達3.83。既考慮國內(nèi)生產(chǎn)總值，也考慮充分就業(yè)，那么交通運輸、倉儲和郵政業(yè)、金融業(yè)都是關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)，值得大力發(fā)展。

2.三類服務(wù)業(yè)的結(jié)構(gòu)及比較生產(chǎn)率分析

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的增加值比重占到服務(wù)業(yè)總體的57%，超過了半數(shù)，而三類服務(wù)業(yè)中的消費性和公共性服務(wù)業(yè)的比重均在20%左右，差異較小，反映出生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展對整個服務(wù)業(yè)的增加值具有非常重要的作用。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)就業(yè)比例占到全部第三產(chǎn)業(yè)的36%，計算得到的比較勞動生產(chǎn)率為1.98，均值較高；消費性服務(wù)業(yè)就業(yè)比重僅為7%，是三類服務(wù)業(yè)最低的，但其勞動生產(chǎn)率高達3.23，位列三類服務(wù)業(yè)中最高。在三類服務(wù)業(yè)中，公共性服務(wù)業(yè)就業(yè)比重為0.57，其值最高，但比較勞動生產(chǎn)率均值只有0.45?？梢钥闯觯惙?wù)業(yè)的勞動生產(chǎn)率及在吸納人員就業(yè)方面的貢獻差異明顯，毫無疑問，這與第三產(chǎn)業(yè)服務(wù)對象的差別性和行業(yè)特性密不可分。

二、服務(wù)業(yè)運營效率實證分析

1.運營效率的測度方法

1978年， Charnes，Cooper and Rhodes在Farrell單一效率模型基礎(chǔ)上提出了C2R模型。C2R模型能夠進行多投入與多產(chǎn)出的效率測算，并將其定義為DEA(Data Envelopment Analysis，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，DEA)。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是借助決策單元(DMU)的投入、產(chǎn)出指標的觀測數(shù)據(jù)來建立一個效率前沿邊界。當DMU位于效率前沿邊界上，則認為該DMU是有效的，其效率值為“1”；當DMU處于效率前沿邊界內(nèi)時，則認為該DMU是相對無效率的，其效率值位于 “0”與“1”之間。單一投入、產(chǎn)出指標的效率測算模型與C2R模型均假設(shè)規(guī)模報酬不變，但是當某決策單元處于非有效時，也極有可能是因其規(guī)模不妥(規(guī)模過大或過小)造成無效率的。因此，Banker，Charnes and Cooper又將Charnes 提出的C2R模型延伸為BC2模型。BC2模型考慮了規(guī)模報酬可變，該模型將綜合效率(crste)分解為純技術(shù)效率(vrste)和規(guī)模效率(scale)。因采用傳統(tǒng)DEA模型進行效率測算，當若干DMU均處于有效狀態(tài)時則不能實現(xiàn)對有效單元的排名，于是，1993年，Andersen、Petersen又對傳統(tǒng)DEA模型進行了擴展，提出了超效率DEA模型。通過超效率DEA模型得到的就是將某個DMU在增加其投入的情況下仍然保持相對有效性的最大比例值，該效率值有可能大于1，因此在需要得到?jīng)Q策單元相對排名的情況下，可以使用超效率DEA對決策單元為DEA有效的DMU做進一步分析以得到相對排名。時至今日，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)法已發(fā)展為一種較為理想和成熟的效率評價工具和分析手段，對其效率測算時的數(shù)學(xué)原理本文就不再細加贅述，僅就數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法應(yīng)用的優(yōu)勢及不足作簡要評論。該方法的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：首先，對于評價具有多投入、多產(chǎn)出的運營效率問題，我們不需要事先研究投入和產(chǎn)出的生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)和方程，因而在分析具有較復(fù)雜生產(chǎn)關(guān)系的DMU的效率時可使得問題分析簡單化；其次，DEA模型中無論是投入產(chǎn)量還是產(chǎn)出變量，其權(quán)重都不是人為地設(shè)定，而是由線性規(guī)劃模型根據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生，因此評價具有客觀性；第三，不僅可以比較決策單元的效率值，還可得到樣本理想狀態(tài)的投入產(chǎn)出目標值，從而根據(jù)松弛變量得出DMU在哪些投入的使用效率上更低，可以很容易地發(fā)現(xiàn)決策單元在資源配置上存在的問題，從而找出改進效率的有效途徑。但是，DEA效率分析方法也有明顯的不足：應(yīng)用該方法構(gòu)建的生產(chǎn)前沿面只是由“最高”樣本的線性組合得到，前沿面是確定的，而不象隨機前沿分析法(Stochastic Frontier Approach，SFA)那樣在充分考慮了影響運營效率的隨機因素的前提下構(gòu)建“隨機”生產(chǎn)前沿面，因此由于隨機因素的存在往往會導(dǎo)致DEA效率測度結(jié)果高于SFA分析結(jié)果，進而影響到由DEA方法測算得出的評價結(jié)果的可靠性。

2.樣本行業(yè)、投入和產(chǎn)出指標說明、數(shù)據(jù)來源

樣本行業(yè)依據(jù)前文服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)比例分析部分的14個細分行業(yè)。對數(shù)據(jù)來源和模型中的投入產(chǎn)出變量，從文獻來看，不少學(xué)者選取2007年全國投入產(chǎn)出流量表中的中間投入和增加值為投入變量，中間需求和最終需求為產(chǎn)出變量，本文認為有所不妥且數(shù)據(jù)相對滯后。根據(jù)目前所能找到的服務(wù)業(yè)最新數(shù)據(jù)《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒2013》和《中國統(tǒng)計年鑒2013》，本文選取的時間跨度是2012年，以服務(wù)業(yè)各細分行業(yè)增加值來表示產(chǎn)出水平。由于《中國統(tǒng)計年鑒2013》僅提供了交通運輸、倉儲和郵政業(yè)；批發(fā)和零售業(yè)；住宿和餐飲業(yè)；金融業(yè)；房地產(chǎn)業(yè)這5個行業(yè)的增加值，其余行業(yè)的增加值根據(jù)《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒2013》中2010～2011年各行業(yè)增加值的實際增長率推算,得出2012年的各行業(yè)增加值。本文設(shè)定服務(wù)業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營中需要資本、勞動力和法人單位數(shù)三種要素投入，則相應(yīng)的生產(chǎn)函數(shù)方程為:

Y=f(K，L，U)

(1)

(1)資本要素投入(K)。資本要素投入本文采用第三產(chǎn)業(yè)14個細分行業(yè)的資本存量來反映，鑒于目前我國并沒有關(guān)于資本存量的相應(yīng)數(shù)據(jù)，本文依據(jù)有關(guān)資本形成以及每年第三產(chǎn)業(yè)各行業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資的官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)估算得出。為了得到資本存量值，本文采用Kohli(1982)的推算方法，即：

(2)

其中，K2012是2012年各細分行業(yè)的資本存量；I2012表示2012年各行業(yè)的全社會固定資產(chǎn)投資數(shù)額；δ是折舊率，本文采用我國服務(wù)業(yè)核算中學(xué)者們通常采用的4%來折算；r是第三產(chǎn)業(yè)各行業(yè)固定資產(chǎn)投資的增長率。2012 年行業(yè)固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)來源于《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒2013》。

(2)勞動力要素投入(L)。鑒于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可得性，勞動力投入要素依據(jù)《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒2013》中提供的14個細分行業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)作為其代理變量，計量單位為萬人。

(3)法人單位數(shù)(U)。該指標反映社會資源的綜合投入[6],數(shù)據(jù)直接來自《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒2013》。

3.運營效率值分析

根據(jù)投入與產(chǎn)出指標的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的數(shù)學(xué)原理，運用其中規(guī)模報酬可變的VRS模型，計算出第三產(chǎn)業(yè)中14個細分行業(yè)的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。由于金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)采用傳統(tǒng)DEA模型計算的綜合效率值相同，因此又采用超效率DEA模型重新計算其綜合效率，以超效率值比較效率值相同行業(yè)的效率差異。計算結(jié)果見表3。

表3 服務(wù)業(yè)14個行業(yè)運營效率值及排名

Table 3 Operational Efficiency and Ranking of 14 Service Industries

行業(yè)綜合效率純技術(shù)效率規(guī)模效率超效率規(guī)模報酬排名10.560.580.970.56irs620.580.660.880.58irs530.6910.690.69drs451119.54irs170.380.400.960.38drs880.370.680.540.37irs9PS0.600.720.842.0240.560.730.770.56irs761111.25irs3101111.98irs2CS0.850.910.921.2790.1510.150.15irs14110.180.240.740.18irs12120.220.460.470.22irs11130.3410.340.34irs10140.170.190.870.17drs13AS0.210.580.520.21QT0.510.710.741.21

注：表中“drs”表示規(guī)模報酬遞減，“irs”表示規(guī)模報酬遞增。

從表3可以看出，各細分行業(yè)的運營效率值差異相差較大，綜合效率值最小是0.15， 最大是1，“1”即表示達到了前沿面。在超效率分析中，未達到前沿面的效率值與傳統(tǒng)DEA分析下的值是一致的，區(qū)別在于DEA為有效的樣本行業(yè)其效率最大值達到了9.54；超效率值可以用來比較均處于生產(chǎn)前沿面上的行業(yè)的運營效率，從而有助于進一步深入分析問題。從效率排名情況分析，金融業(yè)綜合效率達到9.54，位列最高;其次是居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)為1.98。

DEA分析把運營效率拆分為純技術(shù)效率和規(guī)模效率兩個部分。從總體來看，我國第三產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率平均值為0.71，規(guī)模效率平均值為0.74，表明我國第三產(chǎn)業(yè)不論是技術(shù)管理還是產(chǎn)業(yè)規(guī)模均不夠理想，同時也說明我國服務(wù)業(yè)發(fā)展還有較大的提升空間。從規(guī)模效益來看，只有三個行業(yè)規(guī)模效率為1，分別是金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)和居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)；從純技術(shù)效率看，有6個行業(yè)達到理想狀態(tài)，分別是批發(fā)和零售業(yè)；金融業(yè)；房地產(chǎn)業(yè)；水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)；居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)；文化、體育和娛樂業(yè)。所以，我國的服務(wù)業(yè)在今后的發(fā)展過程中，必須進行資源的優(yōu)化配置，改善經(jīng)營管理，執(zhí)行正確的管理決策，以實現(xiàn)最優(yōu)運營效率；另一方面更應(yīng)注重服務(wù)業(yè)的規(guī)模調(diào)整，主要是服務(wù)業(yè)規(guī)模的擴大，因為在14個行業(yè)中只有3個行業(yè)即批發(fā)和零售業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、公共管理和社會組織的規(guī)模報酬呈現(xiàn)遞減，有11個行業(yè)的規(guī)模報酬呈遞增狀態(tài)。純技術(shù)效率值的標準差略大于規(guī)模效率指標的標準差，說明服務(wù)業(yè)各細分行業(yè)之間的技術(shù)水平差異大于規(guī)模差異。行業(yè)綜合運營效率值達到1，表明投入產(chǎn)出效率高，無論是技術(shù)水平還是規(guī)模都處于最理想狀態(tài)，但這樣的行業(yè)數(shù)量極少，只有金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)，僅占服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)量的21%。

純技術(shù)效率達到1而規(guī)模效率未達到1的行業(yè)有批發(fā)和零售業(yè)；水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)；文化、體育和娛樂業(yè)3個行業(yè)，占服務(wù)業(yè)總數(shù)量的21%，反映出這3個行業(yè)的純技術(shù)水平方面已經(jīng)達到最佳，而規(guī)模效率還沒有達到理想狀態(tài)，我們發(fā)現(xiàn)水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)、文化、體育和娛樂業(yè)這兩個行業(yè)的規(guī)模效率排在倒數(shù)第一、二位，規(guī)模效率最低。這可能與這兩個行業(yè)自身的特性有關(guān)，其行業(yè)特征為：服務(wù)不集中，每次服務(wù)量、消費量較小，因而影響了其規(guī)模效率。但這兩個行業(yè)都處于規(guī)模報酬遞增階段，說明行業(yè)規(guī)模如果繼續(xù)擴大的話，可以由此帶來規(guī)模效益，從而提高其行業(yè)的運營效率。而批發(fā)和零售業(yè)則出現(xiàn)了規(guī)模報酬遞減，所以發(fā)展中要注意控制該行業(yè)規(guī)模，提高行業(yè)整體質(zhì)量。

第三產(chǎn)業(yè)中的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)；信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)；住宿和餐飲業(yè)；租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)；科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)；教育事業(yè)；衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)；公共管理和社會組織這八個行業(yè)的純技術(shù)效率和規(guī)模效率都小于“1”。從表3可以看出，這些行業(yè)無論是純技術(shù)效率還是規(guī)模效率都還沒有達到最佳狀態(tài)，特別是這些行業(yè)的技術(shù)水平距離理想狀態(tài)還比較遠。所以這些行業(yè)要特別注意加強企業(yè)的管理能力，執(zhí)行正確的管理決策，以促進行業(yè)技術(shù)管理水平不斷改善。

生產(chǎn)性、消費性和公共服務(wù)業(yè)運營效率總體差異較大，其中公共服務(wù)業(yè)的運營效率最差，綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率分別為0.21、0.58和0.52；拋開超效率值，消費性服務(wù)業(yè)的運營效率最好，綜合效率、超效率值分別是0.85和1.27。生產(chǎn)性、消費性和公共服務(wù)業(yè)的運營效率排名差別也非常明顯，從總體來看，公共服務(wù)業(yè)的排名最靠后，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)次之，消費性服務(wù)業(yè)的總體排名最高。

4.差額變數(shù)分析

探討我國服務(wù)業(yè)各細分行業(yè)在現(xiàn)有投入下的效率產(chǎn)出目標值具有極其重要的意義；同樣，剖析現(xiàn)有產(chǎn)出下的效率投入目標值，對于第三產(chǎn)業(yè)行業(yè)資源的優(yōu)化配置和高效利用也具有重要的借鑒價值。所以，我國第三產(chǎn)業(yè)各行業(yè)效率的改善可從投入和產(chǎn)出兩個維度展開。 投入導(dǎo)向的差額變數(shù)分析是假設(shè)產(chǎn)出不變，計算最優(yōu)效率下的各項投入最小值。根據(jù)DEAP 2.1軟件測算出的投入最小值，與各項要素實際投入數(shù)進行對比，得出表4中的差額變數(shù)，即根據(jù)投入導(dǎo)向的C2R模型得到的有效(指綜合效率值為1)行業(yè)構(gòu)建的生產(chǎn)前沿計算的運營無效率行業(yè)，如要達到生產(chǎn)有效，在產(chǎn)出既定情況下要減少的三項要素的投入量。由表4可見，要達到效率最優(yōu)，在現(xiàn)有產(chǎn)出下第三產(chǎn)業(yè)平均應(yīng)減少162341個法人單位數(shù)、564.412萬的從業(yè)人員及12593.543億元的資本投入。除金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)和居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)這3個行業(yè)外，其他11個行業(yè)都存在明顯的投入冗余，資源浪費嚴重。

表4 投入導(dǎo)向差額變數(shù)

Table 4 Input-Oriented Slack Variable

行業(yè)綜合效率投入冗余值法人單位數(shù)(個) 從業(yè)人員(萬人) 資本存量(億元)10.564108915291.007100810.17720.57910346093.8294079.32030.6921722203219.2628285.62440.5682265116.7056549.8975100.0000.0006100.0000.00070.378611903181.7416804.46780.366242849209.7443055.89990.15164536207.062112022.43910100.0000.000110.1782917061358.31716864.070120.215162341564.41212593.543130.3388018791.1877197.764140.16611618711284.86045510.292MEAN0.513330874329.86623126.678

再從另一維度看，產(chǎn)出導(dǎo)向的差額變數(shù)分析是假定投入不變，計算最優(yōu)效率下的產(chǎn)出最大值。依據(jù)產(chǎn)出導(dǎo)向的C2R模型構(gòu)建的效率前沿標準，本文借助DEAP 2.1工具軟件計算得到了第三產(chǎn)業(yè)各行業(yè)的產(chǎn)出目標值，并將各行業(yè)的實際產(chǎn)出與目標產(chǎn)出值進行比較，結(jié)果見表5。不難看出，要實現(xiàn)效率最優(yōu)，在現(xiàn)有各項要素投入水平下，第三產(chǎn)業(yè)平均應(yīng)增加22629.320億元的產(chǎn)出。充分說明了除金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)和居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)這3個行業(yè)外，其余11個行業(yè)都應(yīng)該加強經(jīng)營管理水平，以增強產(chǎn)出效率。

表5 產(chǎn)出導(dǎo)向差額變數(shù)

Table 5 Output-Oriented Slack Variable

行業(yè)綜合效率產(chǎn)出不足值(億元)10.56419059.723020.5797582.458430.69221986.825040.568232.074051061070.37818139.453380.36614501.024090.15112978.90801010110.17877236.6075120.21533273.9548130.3386887.3109140.16696932.1353

5.服務(wù)業(yè)各細分行業(yè)增加值與運營效率的比較分析

為了進一步分析問題，本文將服務(wù)業(yè)各細分行業(yè)的增加值及綜合效率值進行比較，整理為表6。

表6 服務(wù)業(yè)細分行業(yè)增加值和綜合效率排名

Table 6 Added-value and Overall Efficiency Ranking of 14 Service Industries

行業(yè)增加值排名綜合效率排名146295314531778812948762310112914141161212101113131014513

從表6不難發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)綜合效率排序與增加值排名關(guān)聯(lián)度較高，為0.771，反映出增加值高的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)其運營效率也相對較高，并且它們的變化態(tài)勢也是趨于統(tǒng)一的；大部分行業(yè)處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，表明我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)正處于成長階段，有很好的發(fā)展前景，應(yīng)在勞動力和資本投入方面加大力度，樹立集約化管理理念，并努力使產(chǎn)出最大化，促進產(chǎn)業(yè)運營效率不斷改善。

三、結(jié)論與啟示

本文采用投入產(chǎn)出分析和超效率DEA模型對我國第三產(chǎn)業(yè)的相對效率進行了比較研究，得出的結(jié)論與啟示如下：

第一，我國服務(wù)業(yè)總體運營效率不高，平均值僅為0.513，表明當前我國的第三產(chǎn)業(yè)仍為粗放型增長模式，存在嚴重資源浪費。從測算結(jié)果來看，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)、信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、教育、公共管理和社會組織5個行業(yè)綜合效率不高，其原因主要是純技術(shù)效率偏低。這些行業(yè)應(yīng)加強經(jīng)營管理，提高行業(yè)技術(shù)水平，增強產(chǎn)出能力。批發(fā)和零售業(yè)、水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)、文化、體育和娛樂業(yè)綜合效率差的原因，主要是規(guī)模效率不高。水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)、文化、體育和娛樂業(yè)主要表現(xiàn)為規(guī)模和投入、產(chǎn)出不相匹配，需要適度擴大行業(yè)規(guī)模。而批發(fā)和零售業(yè)則由于規(guī)模過大而導(dǎo)致規(guī)模報酬呈現(xiàn)遞減態(tài)勢，因而影響運營效率。批發(fā)和零售業(yè)在未來發(fā)展中，只要將各投入要素減少到正常規(guī)模報酬狀態(tài)所需要的水平，便能達到效率最優(yōu)?？茖W(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)、衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)綜合效率不高則是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率均較低導(dǎo)致。

第二，我國第三產(chǎn)業(yè)中的絕大多數(shù)行業(yè)都呈規(guī)模報酬遞增態(tài)勢，說明我國的第三產(chǎn)業(yè)正處于成長期。我國工業(yè)化進程的深入及城市化的較快發(fā)展必然對第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生較大需求。順應(yīng)這一趨勢，我國應(yīng)加大對第三產(chǎn)業(yè)的資源、勞動力等各種投入，提高經(jīng)營管理水平，以促進我國第三產(chǎn)業(yè)的快速增長。

第三，對服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的評價光看其增加值是不科學(xué)的，我們更要注重其發(fā)展質(zhì)量。運營效率是一個產(chǎn)業(yè)長期持續(xù)、健康發(fā)展的有力保障，產(chǎn)業(yè)低效率運行必將影響其增長質(zhì)量。增加值高，并不表示運營效率就高，如果增加值很大，運營效率卻很低的話，只會是對資源的更大浪費。從具體情況看，公共管理和社會組織、教育事業(yè)等，服務(wù)業(yè)增加值較高，但運營效率卻相對較低，公共管理和社會組織、教育事業(yè)這兩個行業(yè)增加值高但運營效率低的主要原因在于其純技術(shù)效率水平低下。所以，這兩個行業(yè)應(yīng)在服務(wù)創(chuàng)新、促進行業(yè)技術(shù)進步和改善經(jīng)營管理等方面下足功夫，以提升其發(fā)展水平。

第四，通過面板數(shù)據(jù)回歸發(fā)現(xiàn)，DEA估算的運營效率值與服務(wù)業(yè)增加值之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，表明運營效率提升對促進服務(wù)業(yè)發(fā)展有積極的影響，這也是本文對服務(wù)業(yè)運營效率研究的經(jīng)濟意義所在，這有助于增強對我國服務(wù)業(yè)運營效率的客觀認識。本文結(jié)論最重要的一個政策含義是:要繼續(xù)保持較高的服務(wù)經(jīng)濟持續(xù)增長速率，就應(yīng)高度重視提高我國服務(wù)業(yè)的發(fā)展質(zhì)量，必須盡快采取有效措施提升我國服務(wù)業(yè)的運營效率。

第五，三類服務(wù)業(yè)中生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值較高，運營效率也相對較高；公共服務(wù)業(yè)增加值低，運營效率也相對較低，但規(guī)模報酬處于遞增狀態(tài)(除了公共管理和社會組織為遞減外)。之所以呈現(xiàn)這種特征，與第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟特性相關(guān)。三類服務(wù)業(yè)中，由于第一、二產(chǎn)業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的關(guān)聯(lián)度最高，所以，我國農(nóng)業(yè)、工業(yè)等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展必然為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提供良好的外部需求，從而使得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)有了快速、充分的發(fā)展。因此，必須從產(chǎn)業(yè)互動的角度看待和大力發(fā)展我國第三產(chǎn)業(yè)。

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(責(zé)任編輯：沈建新)

Operational Efficiency Research of Chinese Service Industry Based on Input-output Analysis

CHENG Cuifeng， GENG Yumei, CAI yuexiang

(School of Management, Yancheng Institute of Technology, Yancheng Jiangsu 224051, China)

According to industry features and intermediate demand rate, the article divideds the service industry into three parts—Producer services, Consumer services and Public services. The differences of Intermediate demand rate among these services are great. The share of output in the service sector and the proportion of employment are also quite different. These differences lead to the big difference of comparison of labor productivity. We chose fourteen sub-sectors of service industry as decision-making units, and used the super-efficiency DEA to estimate the operational efficiency of service industry in 2012, we found the increased value of service industry in our country mainly depended on the significant investment of resources. The management is still extensive and there is a lot of waste. According to the comparison of the increased value of service industy in sub-sectors, we find that when most production service industries have high added value, the operational efficiency is relatively high. When public service has low added value, the operational efficiency is relatively low. In view of the problems of the service industry in our country, the article offers specific policy recommendations.

service industry; input-output; operational efficiency; super-efficiency DEA

10.16018/j.cnki.cn32-1499/c.201502007

2015-03-17

全國統(tǒng)計科研計劃項目(2012LY192)；鹽城工學(xué)院省級大學(xué)生創(chuàng)新計劃項目(2014027)；鹽城工學(xué)院國家社科基金培育項目(2013XKY170)

程翠鳳(1969-)，女，江蘇鹽城人，副教授，研究方向:效率評價、產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

F124.6；F223

A

1671-5322(2015)02-0031-08