王恕立，汪思齊，滕澤偉

(武漢理工大學 經(jīng)濟學院，湖北 武漢 430070)

?

環(huán)境約束下的中國服務業(yè)全要素生產(chǎn)率增長

王恕立，汪思齊，滕澤偉

(武漢理工大學 經(jīng)濟學院，湖北 武漢 430070)

摘要：已有文獻在測算服務業(yè)全要素生產(chǎn)率時，基本都沒有考慮環(huán)境因素，而這種傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率測算方法由于忽視了環(huán)境污染問題的存在，并不能反映服務業(yè)生產(chǎn)率增長的真實績效，甚至會誤導政策建議。文章將環(huán)境因素引入服務業(yè)生產(chǎn)率體系，運用基于DDF的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)對中國2004-2013年服務業(yè)分行業(yè)TFP進行再估算，并結(jié)合Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)和服務業(yè)環(huán)境友好指數(shù)進行對比分析。研究發(fā)現(xiàn)，兩種情形下服務業(yè)TFP增長的主導因素都在于技術(shù)進步，忽視環(huán)境因素不僅高估了服務業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長率，而且高估了其對服務業(yè)增長的貢獻，環(huán)境因素對服務業(yè)增長績效存在影響。環(huán)境約束下服務業(yè)TFP影響因素的實證結(jié)果顯示，服務業(yè)FDI并不支持“污染天堂假說”，適當?shù)沫h(huán)境規(guī)制在改善環(huán)境質(zhì)量的同時還可以促進服務業(yè)生產(chǎn)率的提升，服務業(yè)發(fā)展水平、研發(fā)資本、稟賦結(jié)構(gòu)和公眾的環(huán)保意識對服務業(yè)環(huán)境TFP也存在不同程度的影響。

關(guān)鍵詞：服務業(yè)全要素生產(chǎn)率；方向性距離函數(shù)；環(huán)境約束；影響因素

一、引言

當前，服務業(yè)在全球經(jīng)濟活動中逐漸占據(jù)了主體地位。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，高收入經(jīng)濟體的服務業(yè)增加值在國內(nèi)生產(chǎn)總值中所占的比例在2013年達到了73.9%，中等收入經(jīng)濟體和低收入經(jīng)濟體的這一比重在2014年也達到了55.5%和46.6%。然而就中國而言，服務業(yè)發(fā)展還相對遲緩，仍然存在所謂的“三低”現(xiàn)象，服務企業(yè)的財務和經(jīng)濟效益也較差(王恕立和胡宗彪，2012)?！笆叽蟆眻蟾鎸ν苿咏?jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展模式作出了明確指示，要求經(jīng)濟增長方式由依靠第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)進行轉(zhuǎn)變，大力推動現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展。

對經(jīng)濟增長的分析離不開全要素生產(chǎn)率，政府制定長期可持續(xù)增長政策的重要依據(jù)尤其離不開全要素生產(chǎn)率(郭慶旺和賈俊雪，2005)。根據(jù)van Ark等(2008)和Inklaar等(2008)的研究，國家之間的總體經(jīng)濟增長差異很大程度上體現(xiàn)在服務業(yè)生產(chǎn)率的差異上，服務業(yè)全要素生產(chǎn)率可以在很大程度上解釋這種增長差異(van der Marel，2012)?？梢娫诜战?jīng)濟日益興起的背景下，服務業(yè)生產(chǎn)率對于服務業(yè)增長、總體經(jīng)濟增長以及總生產(chǎn)率增長都具有至關(guān)重要的作用。因此，通過改善技術(shù)效率和提高技術(shù)進步來促進中國服務業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，不僅可以推動服務業(yè)增長模式的轉(zhuǎn)型升級，而且有助于凸顯中國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式、追求質(zhì)量提升的戰(zhàn)略思路。

許多學者就服務業(yè)的全要素生產(chǎn)率展開了豐富而深入的研究，如原毅軍等(2009)、Matthews和Zhang(2010)、楊向陽(2012)以及王恕立和胡宗彪(2012)等。這些文獻在理論和政策方面為分析中國服務業(yè)發(fā)展的績效和質(zhì)量問題提供了依據(jù)。然而，這些文獻皆忽視了環(huán)境因素，由于中國當前及未來經(jīng)濟發(fā)展將面臨日益增強的環(huán)境約束，因此極有必要在傳統(tǒng)分析框架中加入環(huán)境因素。傳統(tǒng)的服務業(yè)全要素生產(chǎn)率測算方法由于忽視了環(huán)境污染這一重要問題，所得出的研究結(jié)論不僅不能反映真實的服務業(yè)生產(chǎn)率水平，而且會對政策建議的制定產(chǎn)生錯誤的引導方向(Hailu和Veeman，2000)。

有鑒于此，很多學者嘗試將環(huán)境因素納入生產(chǎn)率研究框架，利用ML生產(chǎn)率指數(shù)進行全要素生產(chǎn)率的實證研究，如F?re等(2001)、Y?rük和Zaim(2005)等。近年來關(guān)于中國環(huán)境約束下TFP的研究文獻也日益豐富，如Ball等(2004)和杜江(2014)對農(nóng)業(yè)增長環(huán)境績效的研究，Watanabe和Tanaka(2007)、涂正革(2008)、吳軍(2009)、楊俊和邵漢華(2009)以及陳詩一(2010)對工業(yè)增長的環(huán)境績效的研究，Managi和Kaneko(2006)、匡遠鳳和彭代彥(2012)、黃茂興和林壽富(2013)以及朱承亮(2014)對區(qū)域環(huán)境效率和生產(chǎn)率的研究。值得注意的是，對于服務業(yè)TFP的測算基本上都忽視了環(huán)境因素，而服務業(yè)發(fā)展過程中所產(chǎn)生的環(huán)境污染問題已經(jīng)日益嚴重，不容忽視(龐瑞芝等，2014)。受資源約束及環(huán)境污染問題的影響，中國的服務業(yè)發(fā)展已不僅僅局限于如何協(xié)調(diào)投入要素節(jié)約和服務業(yè)經(jīng)濟增長，還必須充分考慮到自然資源的承載能力及對環(huán)境的保護，以實現(xiàn)資源節(jié)約、環(huán)境保護和服務業(yè)發(fā)展的可持續(xù)增長模式。更為重要的是，資源約束與環(huán)境制約已成為當前經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的硬約束，不論工業(yè)部門還是服務業(yè)部門的發(fā)展，都必須向“資源節(jié)約型和環(huán)境友好型”的新型增長模式轉(zhuǎn)變。對服務業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算如果將環(huán)境因素排除在外，不僅不能反映真實的服務業(yè)生產(chǎn)率水平，而且會對政策建議的制定產(chǎn)生錯誤的引導方向。據(jù)此，從資源和環(huán)境的雙重約束視角出發(fā)，重新審視和評價中國的服務業(yè)生產(chǎn)率水平就顯得十分重要和迫切。

本文試圖從以下幾個方面對現(xiàn)有文獻進行拓展：(1)傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率測算由于忽視了環(huán)境污染問題的存在，并不能反映服務業(yè)生產(chǎn)率增長的真實績效，甚至會誤導政策建議，本文在服務業(yè)生產(chǎn)率研究框架中納入環(huán)境因素，是對環(huán)境約束下服務業(yè)TFP研究文獻的補充。(2)由于服務業(yè)的構(gòu)成龐雜，性質(zhì)差異和目標多元等復雜性特征，使我們有必要采用分行業(yè)面板數(shù)據(jù)，以控制行業(yè)特征等差異對生產(chǎn)率的影響(王恕立等，2013)。再者行業(yè)面板數(shù)據(jù)能夠很好地克服由于省區(qū)數(shù)據(jù)來源可靠性的限制和各省區(qū)發(fā)展差異較大導致理論假定不符合經(jīng)濟實踐的缺陷(姚戰(zhàn)琪，2009)。因此從行業(yè)層面對服務業(yè)全要素生產(chǎn)率進行分析，能夠更加準確地把握中國服務業(yè)TFP增長的特點(王恕立和胡宗彪，2012)。(3)對影響環(huán)境約束下服務業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的因素進行實證研究，可以進一步探析服務業(yè)增長與環(huán)境協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的途徑。這不僅對合理評價和分析環(huán)境約束下我國服務業(yè)增長狀況具有很強的實踐意義，而且對我國制定合理可行的服務業(yè)可持續(xù)增長政策具有重要的現(xiàn)實意義。

二、研究方法

(1)

(一)方向性距離函數(shù)。將方向性距離函數(shù)(DDF)引入生產(chǎn)可能性邊界，依據(jù)方向性距離函數(shù)測度決策單元離最佳生產(chǎn)前沿面的距離。本文構(gòu)建的基于產(chǎn)出的方向性距離函數(shù)形式如下：

(2)

圖1　方向性距離產(chǎn)出的函數(shù)

圖1是方向性距離產(chǎn)出函數(shù)的曲線圖，縱坐標表示生產(chǎn)過程中的期望產(chǎn)出，橫坐標表示生產(chǎn)過程中的非期望產(chǎn)出。g=(gy,-gb)表示生產(chǎn)過程中期望產(chǎn)出增加非期望產(chǎn)出減少。傳統(tǒng)的產(chǎn)出距離函數(shù)只是增加產(chǎn)出，而方向性距離函數(shù)要求在增加期望產(chǎn)出的同時，減少非期望產(chǎn)出。對于圖1中的A點來說，傳統(tǒng)距離函數(shù)得到的產(chǎn)出極限為C，而方向性距離函數(shù)要求A按照方向向量增加期望產(chǎn)出，同時減少非期望產(chǎn)出到達前沿B。

(二)Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)?；谛蛄蠨EA思想構(gòu)建決策單元的生產(chǎn)前沿面，并利用方向性距離函數(shù)測度每一決策單元離生產(chǎn)前沿面的距離，這樣就可以基于方向性距離函數(shù)計算出兩個時期內(nèi)的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)?；诋a(chǎn)出的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)表示為：

(3)

將Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)分解為技術(shù)進步變化指數(shù)和技術(shù)效率變化指數(shù)，以此探尋生產(chǎn)率增長的源泉，技術(shù)效率變化指數(shù)刻畫的是一種“追趕效應”，技術(shù)進步變化指數(shù)刻畫的是一種“增長效應”。

(三)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。本文將傳統(tǒng)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)與考慮了“壞”產(chǎn)出存在下的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)進行對比分析，從而得出中國服務業(yè)發(fā)展的真實績效水平，基于產(chǎn)出的傳統(tǒng)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的構(gòu)建如下：

(4)

三、變量、數(shù)據(jù)來源及處理

依據(jù)2004-2013年服務業(yè)分行業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來測算考慮環(huán)境因素后的中國服務業(yè)生產(chǎn)率，需要收集的數(shù)據(jù)如下：

(一)服務業(yè)產(chǎn)出——“好”產(chǎn)出。相關(guān)統(tǒng)計年鑒中并不能直接得到服務業(yè)的產(chǎn)出數(shù)據(jù)，所以我們用服務業(yè)分行業(yè)的增加值數(shù)據(jù)來表示服務業(yè)的“好”產(chǎn)出，服務業(yè)分行業(yè)增加值數(shù)據(jù)來自《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。將增加值數(shù)據(jù)依據(jù)“第三產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)”換算為2004年不變價。

(二)服務業(yè)產(chǎn)出——“壞”產(chǎn)出。Chung等(1997)對于非期望產(chǎn)出的處理方法得到了廣泛應用，此方法將環(huán)境因素的約束作用進行了合理地擬合，具有真實的生產(chǎn)率度量(陳詩一，2010)。所以本文在測算服務業(yè)的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)時也將污染排放作為非期望產(chǎn)出來處理。由于中國服務業(yè)發(fā)展所產(chǎn)生的環(huán)境污染數(shù)據(jù)難以獲取，所以很多學者對服務業(yè)生產(chǎn)率的研究都沒有將環(huán)境納入研究體系。我國“十二五”時期經(jīng)濟社會發(fā)展的主要目標中提到要將主要污染物排放總量顯著減少，而主要污染物是指化學需氧量(COD)和二氧化硫(SO2)。因此本文將服務業(yè)生產(chǎn)過程中的COD和SO2排放量作為非期望產(chǎn)出指標，并依據(jù)龐瑞芝和鄧忠奇(2014)的做法，測算出了中國服務業(yè)各細分行業(yè)2004-2013年的主要污染物排放量。

(三)勞動投入。對于勞動投入來說，需要考慮多種因素，如就業(yè)者的工作時間、就業(yè)者的工作效率和就業(yè)者的工作質(zhì)量等。很多研究也逐漸開始從更加細微的角度對勞動投入進行質(zhì)量調(diào)整，*如張軍等(2003)、鄭京海等(2005)、楊勇(2008)、任若恩等(2009)、Zheng等(2009)、Fox和Smeets(2011)等。但就服務業(yè)分行業(yè)的勞動投入而言，還無法依據(jù)相關(guān)方法獲取可行性數(shù)據(jù)，所以我們最終將勞動投入的代理變量設(shè)定為服務業(yè)分行業(yè)的“年末從業(yè)人員數(shù)”。

(四)資本投入。資本投入根據(jù)通用的永續(xù)盤存法來進行估算。利用Harberger(1978)的穩(wěn)態(tài)方法測算基年資本存量，該方法具有明確合理的經(jīng)濟學依據(jù)，從而得到了廣泛應用。*如林毅夫和劉培林(2003)，Wu(2009)等，Barro和Lee(2010)，Lee和Hong(2012)。對于資本折舊率目前還沒有統(tǒng)一的標準，按照現(xiàn)有文獻的慣例，統(tǒng)一設(shè)定中國服務業(yè)分行業(yè)的資本折舊率為4%(Barro和Lee，2010；Lee和Hong，2012；王恕立和胡宗彪，2012)。

(五)數(shù)據(jù)說明。為保證數(shù)據(jù)口徑的統(tǒng)一，本文依據(jù)《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》，最終使用的是2004-2013年14個細分行業(yè)的面板數(shù)據(jù)。表1給出了各變量的描述性統(tǒng)計值。

表1　變量描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

基于2004-2013年中國服務業(yè)分行業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，我們對不考慮和考慮環(huán)境約束兩種情形下的服務業(yè)TFP進行了再測算(結(jié)果見表2)。

表2　中國服務業(yè)總體的生產(chǎn)率指數(shù)及其分解(2004-2013年)

注：EC代表技術(shù)效率變化，TC代表技術(shù)進步變化，SM代表SequentialMalmquist指數(shù)，SML代表SequentialMalmquistLuenberger指數(shù)。

從表2中可知，當不考慮環(huán)境污染時，2004-2013年服務業(yè)TFP年均增長4.6%，技術(shù)效率年均負增長2.5%，技術(shù)進步年均增長7.3%；考慮環(huán)境污染的情形下，2004-2013年服務業(yè)TFP年均增長4.3%，技術(shù)效率年均負增長0.9%，技術(shù)進步年均增長5.3%?？梢?，中國服務業(yè)生產(chǎn)率水平的測算確實受到了環(huán)境因素的影響。若將環(huán)境因素排除在外，則會高估服務業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長，在制定相關(guān)政策建議時也會產(chǎn)生錯誤的引導方向，這充分說明了環(huán)境因素對服務業(yè)增長績效存在影響。兩種情形下中國服務業(yè)TFP增長的動力源泉都是技術(shù)進步，技術(shù)效率的作用微弱，這表明服務業(yè)發(fā)展過程中技術(shù)效率還存在可挖掘的潛力和空間，中國今后應從改善技術(shù)效率狀況方面促進服務業(yè)生產(chǎn)率的提升(顧乃華，2008)。兩種情況下TFP增長對中國服務業(yè)增長的貢獻率(分別為43.07%和40.26%)也要低于要素投入對服務業(yè)增長的貢獻率，服務業(yè)增長模式仍然以粗放型增長為主，今后應當引導和促進服務業(yè)增長模式轉(zhuǎn)變，由依賴要素投入轉(zhuǎn)變?yōu)橐蕾嚿a(chǎn)率提高來促進服務業(yè)增長和發(fā)展的集約型增長模式。

(一)服務業(yè)TFP變動的行業(yè)異質(zhì)性。表3中對兩種情形下中國服務業(yè)細分行業(yè)的生產(chǎn)率指數(shù)進行了測算分解。在未考慮環(huán)境約束的情形下，2004-2013年中國服務業(yè)TFP增長率最高的行業(yè)是文化、體育和娛樂業(yè)(8.6%)，其中技術(shù)進步增長率為7.6%，技術(shù)效率增長率為0.9%；最低的行業(yè)是信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)(-0.6%)以及房地產(chǎn)業(yè)(-1.1%)，二者表現(xiàn)為負增長的原因主要是技術(shù)效率的退步率較快(分別為-7.5%和-6.4%)?？紤]環(huán)境因素之后，服務業(yè)技術(shù)進步增速偏低、技術(shù)效率退步較快的雙重原因使得中國2004-2013年服務業(yè)細分行業(yè)的TFP增長率大部分都出現(xiàn)了不同程度的下滑。這同樣說明了環(huán)境因素對服務業(yè)增長績效存在影響，忽略環(huán)境因素會造成對服務業(yè)增長績效的高估。兩種情形下技術(shù)進步仍是中國服務業(yè)分行業(yè)TFP增長的主要源動力，技術(shù)效率的作用偏弱。較低的TFP貢獻率表明當前要素投入仍然是中國服務業(yè)增長的主要源泉，服務業(yè)發(fā)展仍然具有明顯的粗放型特征。

表3　中國服務業(yè)細分行業(yè)的TFP變動及其分解(2004-2013年)

兩種情形下服務業(yè)生產(chǎn)率、技術(shù)效率和技術(shù)進步變動都表現(xiàn)出了相當大的行業(yè)異質(zhì)性，所以本文進一步探討了服務業(yè)TFP行業(yè)異質(zhì)性的根源。*很感謝匿名審稿專家的建設(shè)性意見，正如匿名審稿專家所言，這種原因透析不僅有助于突顯服務部門特征，增強研究的政策含義，也能為下文的影響因素分析提供一定依據(jù)。夏杰長等(2010)認為信息技術(shù)促進服務業(yè)現(xiàn)代化的一般途徑在于拉動效應、擴展效應、融合效應和直接效應。由于信息技術(shù)在不同服務業(yè)行業(yè)中的作用程度、作用頻率和作用密度不同，進而導致服務業(yè)企業(yè)采用不同的方式配置資源，從而產(chǎn)生不同的資源配置結(jié)果，資源配置方式和結(jié)果的不同必然造成不同的服務業(yè)生產(chǎn)率增長(王恕立和胡宗彪，2012)。這一機制表現(xiàn)明顯的行業(yè)有信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)(兩種情形下2004-2013年的技術(shù)進步增長率分別為7.5%和5%)，此外信息技術(shù)還推動了一些主要行業(yè)的變革性發(fā)展，如交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，金融業(yè)，教育業(yè)以及文化、體育和娛樂業(yè)等，這些行業(yè)的TFP在2004-2013年的年均增長率都高于平均值(4.6%和4.3%)。另外中國服務業(yè)體制改革的漸進模式也是服務業(yè)TFP呈現(xiàn)出行業(yè)異質(zhì)性的一大根源，商貿(mào)流通業(yè)在中國服務業(yè)改革中面臨的阻力最小，所以批發(fā)和零售業(yè)在2004-2013年的TFP年均增長率都比較高(未考慮環(huán)境因素和考慮環(huán)境因素的情形下，TFP年均增長率分別達到了7.8%和5.2%)。而受限于制度約束發(fā)展相對緩慢的研發(fā)服務業(yè)TFP增長率卻相對較低，“科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)”在樣本期內(nèi)僅有3.3%的TFP年均增長率。這些針對不同行業(yè)的進程和力度有別的體制變革必定會對各自行業(yè)的TFP增長產(chǎn)生異質(zhì)影響。此外還有一些可能機制(如各行業(yè)的人力資本狀況、與市場機制相關(guān)的產(chǎn)業(yè)組織等、與技術(shù)知識創(chuàng)造和積累相關(guān)的科技投入)也會使得各行業(yè)TFP出現(xiàn)異質(zhì)性。服務業(yè)TFP所呈現(xiàn)出來的行業(yè)異質(zhì)性是多種機制因素綜合作用的結(jié)果，不同的作用機制造成了不同的行業(yè)異質(zhì)性結(jié)果，并且主導機制在每個行業(yè)中也存在差異。

(二)服務業(yè)TFP累積性時序變動。參照杜江(2014)的做法，我們繪制出了以2004年為基期的中國服務業(yè)TFP、技術(shù)效率和技術(shù)進步的累積性變化折線圖(圖2)?？梢钥闯觯?004年以來服務業(yè)TFP持續(xù)增長，未考慮環(huán)境污染情形下2013年服務業(yè)SM累計值為1.492，TFP增長0.49倍，考慮環(huán)境污染情形下2013年服務業(yè)SML累計值為1.461，TFP增長0.46倍?？梢?，忽略環(huán)境因素會高估服務業(yè)TFP的增長績效，所得到的并不是服務業(yè)增長的真實績效。圖2還顯示，未考慮環(huán)境污染情形下2013年服務業(yè)EC累計值為0.794，技術(shù)效率表現(xiàn)為負增長(-20.6%)，考慮環(huán)境污染情形下2013年服務業(yè)EC累計值為0.979，技術(shù)效率同樣表現(xiàn)為負增長(-2.1%)，環(huán)境因素對服務業(yè)技術(shù)效率的結(jié)果同樣存在影響。另外，兩種情形下2013年服務業(yè)TC累計值分別為1.881和1.589，分別比2004年提高0.88倍和0.59倍。可見忽視環(huán)境因素會高估服務業(yè)TFP和服務業(yè)技術(shù)進步的增長率。服務業(yè)技術(shù)進步表現(xiàn)出了明顯的“增長效應”，而服務業(yè)技術(shù)效率的“追趕效應”微弱。

(三)服務業(yè)環(huán)境友好指數(shù)(SEFI)。依據(jù)(Oh，2010；杜江，2014)構(gòu)建環(huán)境友好指數(shù)的思路，本文也構(gòu)建了服務業(yè)環(huán)境友好指數(shù)，以此判斷服務業(yè)分行業(yè)的環(huán)境污染程度。將環(huán)境約束下服務業(yè)MalmquistLuenberger生產(chǎn)率指數(shù)與服務業(yè)傳統(tǒng)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的比值定義為服務業(yè)環(huán)境友好指數(shù)。若服務業(yè)某一行業(yè)的環(huán)境友好指數(shù)大于1，則表示該行業(yè)TFP在增長的同時也兼顧到了環(huán)境污染問題，這樣的行業(yè)被稱之為環(huán)境友好型行業(yè)，若小于1，則表示該行業(yè)TFP在快速增長的同時忽視了環(huán)境污染問題，則稱之為環(huán)境非友好型行業(yè)。

圖2 SM和SML累積性TFP、EC和TC變動對比　　圖3 中國服務業(yè)分行業(yè)環(huán)境友好指數(shù)(2004-2013年)

圖3繪制出了2004-2013年中國服務業(yè)細分行業(yè)的環(huán)境友好指數(shù)曲線圖。*依據(jù)《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》的標準，圖中的代號依次為：交通運輸、倉儲和郵政業(yè)(F)；信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)(G)；批發(fā)和零售業(yè)(H)；住宿和餐飲業(yè)(I)；金融業(yè)(J)；房地產(chǎn)業(yè)(K)；租賃和商務服務業(yè)(L)；科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)(M)；水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)(N)；居民服務和其他服務業(yè)(O)；教育(P)；衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)(Q)；文化、體育和娛樂業(yè)(R)；公共管理和社會組織(S)。從圖中可以看出，環(huán)境友好指數(shù)大于1的行業(yè)有5個，小于1的有9個，環(huán)境友好指數(shù)最大的行業(yè)是信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)(1.054)，最小的行業(yè)是文化、體育和娛樂業(yè)(0.962)，服務業(yè)分行業(yè)間的指數(shù)差異程度偏大。與服務業(yè)平均水平相比(0.997)，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)等8個行業(yè)的環(huán)境友好指數(shù)低于平均水平，結(jié)果不甚理想。通過服務業(yè)環(huán)境友好指數(shù)的構(gòu)建和對比，可以幫助我們清晰地認識到環(huán)境和中國服務業(yè)發(fā)展狀況之間的關(guān)系，服務業(yè)發(fā)展對我們賴以生存的環(huán)境已經(jīng)造成了不可避免的負面影響，中國服務業(yè)TFP在快速增長的同時也要注重環(huán)境保護問題，不能忽略環(huán)境污染這一副產(chǎn)品的影響。

(四)服務業(yè)TFP的穩(wěn)健性結(jié)果檢驗?？紤]到資本折舊率以及基年資本存量測算方法的不同，本文通過改變折舊率及基年資本存量的測算方法來進行穩(wěn)健性結(jié)果檢驗，測算結(jié)果列于表4中。從測算結(jié)果來看，測算方法的不同并沒有改變本文的基本判斷和結(jié)論。因此，可以說本文的測算結(jié)果是穩(wěn)健的。

表4　服務業(yè)全要素生產(chǎn)率的穩(wěn)健性結(jié)果檢驗

五、環(huán)境約束下服務業(yè)TFP的影響因素分析

在運用傳統(tǒng)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)和Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)對服務業(yè)TFP進行分析之后，基于已有研究成果對服務業(yè)TFP影響因素分析的考慮，有必要對環(huán)境約束下服務業(yè)TFP的影響因素進行考察，以此探析服務業(yè)增長與環(huán)境協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的途徑。根據(jù)生產(chǎn)率相關(guān)的決定理論以及前人的研究成果(王兵等，2010)，為了考察環(huán)境約束下服務業(yè)TFP的影響因素，本文構(gòu)建的計量經(jīng)濟模型如下：

lnTFPi,t=α0+α1lnidii,t+α2lnodii,t+α3lnkli,t+α4lnsdli,t

+α5lndsdli,t+α6lnrdgi,t+α7lnetci,t+α8lnemci,t+εi,t

(5)

其中，i表示服務業(yè)各細分行業(yè)，t表示時間，TFP表示環(huán)境約束下服務業(yè)全要素生產(chǎn)率，idi表示服務業(yè)的利用外資強度，odi表示服務業(yè)的對外投資強度，kl表示服務業(yè)的資本強度，sdl表示服務業(yè)發(fā)展水平，rdg表示服務業(yè)的研發(fā)資本投入強度，etc表示服務業(yè)的公眾環(huán)保意識，emc表示企業(yè)的環(huán)境管理能力，為了驗證服務業(yè)“環(huán)境庫茲涅茨曲線”是否存在，本文還在模型中加入了服務業(yè)發(fā)展水平的二次項dsdl，εi,t為隨機擾動項，為了降低異方差及時間趨勢因素，各變量均取了對數(shù)。

(一)變量測度及數(shù)據(jù)處理。

1.環(huán)境約束下服務業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)。本文將環(huán)境因素納入服務業(yè)生產(chǎn)率研究體系，基于方向性距離函數(shù)對2004-2013年服務業(yè)各細分行業(yè)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率進行了重新測算和分析，測算方法及數(shù)據(jù)見本文第二、第三和第四部分。在模型估計時，將其轉(zhuǎn)換為以2004年為基期的累積變化率形式。

2.服務業(yè)利用外資強度(idi)和對外投資強度(odi)。中國服務業(yè)在利用外資的同時，也相應地進行對外直接投資，為了檢驗中國服務業(yè)利用外資是否存在“污染天堂”假說，本文引入了服務業(yè)利用外資強度和對外投資強度兩個變量。用服務業(yè)實際利用外資總額和對外直接投資總額占服務業(yè)增加值的比重分別表示服務業(yè)利用外資及對外投資的強度。

3.服務業(yè)的資本強度(kl)。用服務業(yè)的人均資本占有量表示服務業(yè)的資本強度，以此考察服務業(yè)資本密集度對服務業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的影響。

4.服務業(yè)的研發(fā)資本投入強度(rdg)。用服務業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出占相應行業(yè)增加值的比重表示各行業(yè)的研發(fā)資本投入強度，這樣可以避免可能的內(nèi)生性問題、價格因素以及國家規(guī)模的影響。

5.服務業(yè)發(fā)展水平(sdl)和服務業(yè)發(fā)展水平的二次方(dsdl)。服務業(yè)發(fā)展水平指標采用服務業(yè)增加值占GDP的比重來表示。

6.服務業(yè)的公眾環(huán)保意識(etc)。環(huán)保意識對一國環(huán)境質(zhì)量的改善有著至關(guān)重要的作用，對于一個社會的環(huán)境管理能力也是非常重要的。采用勞動力的平均受教育年限指標近似代替服務業(yè)的公眾環(huán)保意識，服務業(yè)各行業(yè)公眾環(huán)保意識的計算公式為：小學比重×6 + 初中比重×9 + 高中比重×12 + 大?！?5 + 本科×16 + 研究生及以上學歷×19。

7.環(huán)境規(guī)制強度(emc)?；诃h(huán)境規(guī)制強度的衡量方法和數(shù)據(jù)的可得性，*關(guān)于環(huán)境規(guī)制強度指標的衡量，李眺(2013)認為主要存在以下幾種形式：企業(yè)治理污染投資占企業(yè)總成本或產(chǎn)值的比重、環(huán)境規(guī)制下的污染排放量、環(huán)境規(guī)制機構(gòu)對企業(yè)排污的檢查和監(jiān)督次數(shù)。本文用二氧化硫的去除率來衡量環(huán)境規(guī)制強度。

(二)實證結(jié)果分析。表5給出了總體樣本的回歸結(jié)果，Hausman檢驗表明對環(huán)境約束下服務業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸分析應該采用固定效應模型。

表5　環(huán)境約束下服務業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素分析

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平上顯著，括號內(nèi)為標準誤。

首先關(guān)注服務業(yè)發(fā)展水平和服務業(yè)利用外資對環(huán)境全要素生產(chǎn)率*為了與全文表述相一致，環(huán)境全要素生產(chǎn)率是指環(huán)境約束下的服務業(yè)全要素生產(chǎn)率。的影響，服務業(yè)發(fā)展水平對環(huán)境全要素生產(chǎn)率存在顯著的負向影響，而服務業(yè)發(fā)展水平的二次方對環(huán)境全要素生產(chǎn)率存在顯著的正向影響，這表明環(huán)境約束下的服務業(yè)全要素生產(chǎn)率支持“環(huán)境庫茲涅茨曲線”假說，這與Wu(2007)和王兵等(2010)的研究結(jié)果是一致的。服務業(yè)利用外資對環(huán)境全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著，這表明“污染天堂”假說在服務業(yè)中是不存在的，這與Li和Zheng(2004)以及涂正革(2008)的研究結(jié)論是一致的，而與王兵等(2010)的研究結(jié)論并不一致。*實際上，在王兵等(2010)的研究結(jié)論中，外商直接投資變量僅是在15%的顯著性水平上顯著，并認為這種差異可能是由研究對象以及污染物選擇的不同而造成的。服務業(yè)對外直接投資規(guī)模的擴大對環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長也不存在顯著的影響，這表明中國服務業(yè)在對外直接投資方面并不僅僅只是投資污染密集型產(chǎn)業(yè)，這也可能是由中國服務業(yè)對外直接投資動機的差異所造成的。*胡宗彪(2013)認為服務業(yè)對外直接投資沒有對服務業(yè)生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的正向影響，這與王英和劉思峰(2008)、李梅和柳士昌(2012)的研究結(jié)論是一致的。

資本密集度對服務業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長具有顯著的正向作用，表明中國服務業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型有利于環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長。研發(fā)資本投入對于環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長有顯著的正影響，研發(fā)資本投入始終是中國服務業(yè)生產(chǎn)率增長的源泉，表明中國服務業(yè)在進行研發(fā)自主創(chuàng)新的同時，也對清潔型生產(chǎn)技術(shù)的開發(fā)進行了相應的研發(fā)資本投入。環(huán)保意識對一國環(huán)境質(zhì)量的改善有著至關(guān)重要的作用，對于社會環(huán)境管理能力的提升也非常重要，但我們發(fā)現(xiàn)公眾的環(huán)保意識與環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長并沒有顯著的關(guān)系，這可能與本文所選取的指標存在一定關(guān)系，用受教育程度表示公眾的環(huán)保意識并不是一個很恰當?shù)闹笜?。但是，研究表明需要進一步將日益提高的公眾環(huán)保意識轉(zhuǎn)化為促進社會環(huán)境管制能力提高的重要動力(王兵等，2010)。環(huán)境規(guī)制強度對環(huán)境全要素生產(chǎn)率存在顯著的正影響，環(huán)境規(guī)制有利于東道國環(huán)境質(zhì)量的改善，有利于增強服務業(yè)增長與環(huán)境的協(xié)調(diào)性，適當?shù)沫h(huán)境規(guī)制在改善環(huán)境質(zhì)量的同時也可以促進服務業(yè)生產(chǎn)率的提升。

(三)樣本估計結(jié)果的穩(wěn)健性檢驗。為了考察指標的不同度量方法對估計結(jié)果的影響，本文依據(jù)王恕立和胡宗彪(2013)的做法，也從四個方面進行穩(wěn)健性檢驗。第一，保持公眾環(huán)保意識的指標不變，將服務業(yè)利用外資強度和對外投資強度的指標采用利用外資總額和對外投資總額占服務業(yè)固定資產(chǎn)投資的比重表示，結(jié)果列于表5的(2)列；第二，保持服務業(yè)利用外資強度和對外投資強度的指標不變，將公眾環(huán)保意識中的計算公式變?yōu)椋盒W比重×6 + 初中比重×9 + 高中比重×12 + 大專及以上學歷×16，結(jié)果列于表5的(3)列；第三，保持服務業(yè)利用外資強度和對外投資強度的指標不變，用大專及以上學歷就業(yè)者的比重表示公眾環(huán)保意識，結(jié)果列于表5的(4)列；第四，同時改變服務業(yè)利用外資強度、對外投資強度和公眾環(huán)保意識的指標，結(jié)果列于表5的(5)列。可以看出，改變指標的度量方法之后，估計結(jié)果只稍有輕微的數(shù)值變化，本文的基本判斷和實質(zhì)結(jié)論并未發(fā)生改變?？梢?，上述的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

六、結(jié)論及政策啟示

傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率測算由于忽視了環(huán)境污染問題的存在，并不能反映服務業(yè)生產(chǎn)率增長的真實績效，甚至會誤導政策建議。本文基于方向性距離函數(shù)，運用Sequential-DEA技術(shù)構(gòu)造生產(chǎn)前沿面，采用中國2004-2013年服務業(yè)分行業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，對環(huán)境約束下中國服務業(yè)的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)及其構(gòu)成進行了測度，并結(jié)合Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)和服務業(yè)環(huán)境友好指數(shù)作了對比分析。最后，實證檢驗了環(huán)境約束下服務業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素，主要結(jié)論如下：2004-2013年中國服務業(yè)不考慮環(huán)境因素的TFP年均增長率為4.6%，要高于考慮環(huán)境因素的TFP年均增長率(4.3%)，環(huán)境因素對服務業(yè)增長績效存在影響。兩種情形下服務業(yè)TFP增長的主導因素在于技術(shù)進步的提高，多數(shù)行業(yè)的技術(shù)效率呈下降趨勢，這表明服務業(yè)發(fā)展過程中技術(shù)效率還存在可挖掘的潛力和空間，中國今后應從改善技術(shù)效率的角度促進服務業(yè)生產(chǎn)率的提升(顧乃華，2008；王恕立等，2012)。與此同時，TFP增長對服務業(yè)產(chǎn)出增長的貢獻率較低，服務業(yè)增長模式仍然以粗放型增長為主，今后應轉(zhuǎn)變服務業(yè)增長模式，由現(xiàn)在的依靠要素投入轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽可a(chǎn)率提高來促進服務業(yè)增長和發(fā)展的集約型增長模式。

通過服務業(yè)環(huán)境友好指數(shù)的構(gòu)建和對比，可以清晰地認識到中國服務業(yè)的發(fā)展狀況與環(huán)境之間的關(guān)系。雖然考慮環(huán)境因素后的服務業(yè)分行業(yè)TFP均表現(xiàn)為正增長，但多數(shù)行業(yè)都處于環(huán)境非友好型模式中，中國服務業(yè)TFP在快速增長的同時需要注重環(huán)境保護問題。

我們也檢驗了環(huán)境約束下服務業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素。環(huán)境約束下的服務業(yè)全要素生產(chǎn)率支持“環(huán)境庫茲涅茨曲線”假說，但并不支持“污染天堂假說”。服務業(yè)對外投資規(guī)模的擴大對環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長不存在顯著的影響，服務業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型有利于環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長。研發(fā)資本投入對于環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長有顯著的正影響，公眾環(huán)保意識與環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長沒有顯著的關(guān)系。環(huán)境規(guī)制有利于增強服務業(yè)增長與環(huán)境的協(xié)調(diào)性，適當?shù)沫h(huán)境規(guī)制在改善環(huán)境質(zhì)量的同時還可以促進服務業(yè)生產(chǎn)率的提升。

本文的研究結(jié)論給我們的啟示是：首先，應進一步加強對服務業(yè)全要素生產(chǎn)率重要性的認識，從而凸顯中國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式、追求質(zhì)量提升的戰(zhàn)略思路。其次，我國應該在保持服務業(yè)技術(shù)進步至少不倒退的前提下，注重從服務業(yè)技術(shù)效率的改善方面進一步提升服務業(yè)全要素生產(chǎn)率，當然還需兼顧到不同服務業(yè)部門的差異性，即服務業(yè)發(fā)展及其生產(chǎn)率提升應該遵循“分門別類、實事求是”的漸進式原則。再次，在國際直接投資進入“服務經(jīng)濟”時代的背景下，我國應把握服務業(yè)對外開放的新機遇、新格局，安全有序、積極穩(wěn)妥地推進服務業(yè)對外開放，堅持繼續(xù)從國外引進服務業(yè)現(xiàn)代化的管理經(jīng)驗和先進技術(shù)，完善符合WTO規(guī)則的有關(guān)法律法規(guī)，為外商在華投資創(chuàng)造良好的國內(nèi)市場環(huán)境。最后，我國在鼓勵大力發(fā)展服務業(yè)的同時，還需制定相關(guān)的資源節(jié)約和環(huán)境保護政策，提高服務業(yè)自身的治污能力，保障資源、環(huán)境與服務業(yè)生產(chǎn)率增長的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，這不僅需要政府為新清潔技術(shù)提供研發(fā)支持，還需配以相應的激勵措施以促進新技術(shù)的推廣和應用。當然，本文也存在一些不足之處，對環(huán)境約束下中國服務業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算僅考慮了SO2和COD這兩種主要污染物，而沒有考慮到其他污染物排放；對于環(huán)境約束下服務業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素指標的選取也有一定的局限性，人們對環(huán)境質(zhì)量的需求偏好在本文的實證研究中也沒有得到體現(xiàn)，這些問題都將是今后進一步的研究方向。

主要參考文獻

[1]陳詩一. 中國的綠色工業(yè)革命: 基于環(huán)境全要素生產(chǎn)率視角的解釋(1980-2008)[J]. 經(jīng)濟研究, 2010, (11): 21-34.

[2]杜江. 中國農(nóng)業(yè)增長的環(huán)境績效研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究, 2014, (11): 53-69.

[3]郭慶旺, 賈俊雪. 中國全要素生產(chǎn)率的估算: 1979-2004[J]. 經(jīng)濟研究, 2005, (6): 51-60.

[4]黃茂興, 林壽富. 污染損害、環(huán)境管理與經(jīng)濟可持續(xù)增長——基于五部門內(nèi)生經(jīng)濟增長模型的分析[J]. 經(jīng)濟研究, 2013, (12): 30-41.

[5]匡遠鳳, 彭代彥. 中國環(huán)境生產(chǎn)效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率分析[J]. 經(jīng)濟研究, 2012, (7): 62-74.

[6]龐瑞芝, 鄧忠奇. 服務業(yè)生產(chǎn)率真的低嗎?[J]. 經(jīng)濟研究, 2014, (12): 86-99.

[7]涂正革. 環(huán)境、資源與工業(yè)增長的協(xié)調(diào)性[J]. 經(jīng)濟研究, 2008, (2): 93-105.

[8]王兵, 吳延瑞, 顏鵬飛. 中國區(qū)域環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長[J]. 經(jīng)濟研究, 2010, (5): 95-109.

[9]王恕立, 胡宗彪. 中國服務業(yè)分行業(yè)生產(chǎn)率變遷及異質(zhì)性考察[J]. 經(jīng)濟研究, 2012, (4): 15-27.

[10]吳軍. 環(huán)境約束下中國地區(qū)工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長及收斂分析[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究, 2009, (11): 17-27.

[11]楊俊, 邵漢華. 環(huán)境約束下的中國工業(yè)增長狀況研究——基于Malmquist-Luenberger指數(shù)的實證分析[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究, 2009, (9): 64-78.

[12]姚戰(zhàn)琪. 生產(chǎn)率增長與要素再配置效應: 中國的經(jīng)驗研究[J]. 經(jīng)濟研究, 2009, (11): 130-143.

[13]原毅軍, 劉浩, 白楠. 中國生產(chǎn)性服務業(yè)全要素生產(chǎn)率測度——基于非參數(shù)Malmquist指數(shù)方法的研究[J]. 中國軟科學, 2009, (1): 159-167.

[14]朱承亮. 中國地區(qū)經(jīng)濟差距的演變軌跡與來源分解[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究, 2014, (6): 36-54.

[15]Ball V E, Lovell C A K, Luu H, et al. Incorporating environmental impacts in the measurement of agricultural productivity growth[J]. Journal of Agricultural and Resource Economics, 2004, 29 (3): 436-460.

[16]Barro R J, Lee J W. A new data set of educational attainment in the world, 1950-2010[J]. Journal of Development Economics, 2013, 104: 184-198.

[17]Chung Y H, F?re R, Grosskopf S. Productivity and undesirable outputs: A directional distance function approach[J]. Journal of Environmental Management, 1997, 51(3): 229-240.

[18]F?re R, Grosskopf S, Pasurka Jr C A. Accounting for air pollution emissions in measures of state manufacturing productivity growth[J]. Journal of Regional Science, 2001, 41(3): 381-409.

[19]Hailu A, Veeman T S. Environmentally sensitive productivity analysis of the Canadian pulp and paper industry, 1959-1994: An input distance function approach[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2000, 40(3): 251-274.

[20]Inklaar R, Timmer M, van Ark B, et al. Market services productivity across Europe and the US[J]. Economic Policy, 2008, 23(53): 140-194.

[21]Lee J W, Hong K. Economic growth in Asia: Determinants and prospects[J]. Japan and the World Economy, 2012, 24(2): 101-113.

[22]Matthews K, Zhang N N. Bank productivity in China 1997-2007: Measurement and convergence[J]. China Economic Review, 2010, 21(4): 617-628.

[23]Oh D H. A global Malmquist-Luenberger productivity index[J]. Journal of Productivity Analysis, 2010, 34(3): 183-197.

[24]van Ark B, O’Mahony M, Timmer M P. The productivity gap between Europe and the United States: Trends and causes[J]. Journal of Economic Perspectives, 2008, 22(1): 25-44.

[25]van der Marel E. Trade in services and TFP: The role of regulation[J].The World Economy, 2012, 35(11): 1530-1558.

[26]Watanabe M, Tanaka K. Efficiency analysis of Chinese industry: A directional distance function approach[J]. Energy Policy, 2007, 35(12): 6323-6331.

[27]Y?rük B K, Zaim O. Productivity growth in OECD countries: A comparison with Malmquist indices[J]. Journal of Comparative Economics, 2005, 33(2): 401-420.

(責任編輯石頭)

Total Factor Productivity Growth in the Service Industry in China under Environmental Constraints

Wang Shuli, Wang Siqi,Teng Zewei

(SchoolofEconomics,WuhanUniversityofTechnology,Wuhan430070,China)

Abstract：Existing literature does not take the environmental factors into account when it measures the total factor productivity (TFP) in the service industry. And due to a lack of environmental pollution, this traditional TFP calculation cannot reflect the real performance of TFP growth in the service industry, and even can misguide policy suggestions. This paper introduces environmental factors into productivity system in the service industry, employs Malmquist-Luenberger productivity index based on DDF to re-estimate sub-sector TFP in the service industry from 2004 to 2013, and then does a comparative analysis based on Malmquist productivity index and service environmental friendliness index. This paper finds that TFP growth in the service industry is mainly caused by technical progress, and the neglect of environmental factors overestimates not only TFP in the service industry but also its contribution to the growth of the service industry; the environmental factors affect the growth performance of the service industry. The empirical results concerning the factors influencing TFP in the service industry under environmental constraints reveal that FDI in service industry does not support the pollution heaven hypothesis. Appropriate environmental regulation not only improves the environment quality but also facilitates the productivity growth in the service industry. The development level of service industry, R&D capital, endowments structure and public environmental awareness also have different impacts on TFP in the service industry.

Key words:total factor productivity in the service industry; directional distance function; environmental constraint; influencing factor

DOI:10.16538/j.cnki.jfe.2016.05.011

中圖分類號：F719.9

文獻標識碼：A

文章編號：1001-9952(2016)05-0123-12

作者簡介：王恕立(1964-)，男，湖北天門人，武漢理工大學經(jīng)濟學院教授，博士生導師；汪思齊(1986-)，女，湖北武漢人，武漢理工大學經(jīng)濟學院博士研究生；滕澤偉(1986-)，男，甘肅蘭州人，武漢理工大學經(jīng)濟學院博士研究生。

基金項目：國家社會科學基金一般項目(13BJY008)；教育部人文社會科學一般項目(12YJA790138)

收稿日期：2015-09-06