吳 林，董洪光，楊佳其，王 娜

（安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 淮南 232001）

近年來，安徽省服務(wù)業(yè)發(fā)展穩(wěn)步提升，服務(wù)業(yè)增加值逐年增長(zhǎng)。2021年安徽省GDP總量為42 959.2億元，在全國省份位居第11，三大產(chǎn)業(yè)構(gòu)成比例為：7.82:41:51.18，服務(wù)業(yè)增加值達(dá)到21 985.4億元，相比十三五規(guī)劃初年增長(zhǎng)79%，年平均增長(zhǎng)率12%［1］，服務(wù)業(yè)成為安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一驅(qū)動(dòng)力；但和長(zhǎng)三角其他地區(qū)相比仍存在較大差距，2021年安徽省服務(wù)業(yè)增加值僅相當(dāng)于長(zhǎng)三角地區(qū)上海、江蘇、浙江的69.4%、36.7%和54.8%；因此如何提高安徽省服務(wù)業(yè)的發(fā)展效率，實(shí)現(xiàn)融入長(zhǎng)三角一體化發(fā)展，是一個(gè)非常值得研究的問題。

目前，學(xué)者們針對(duì)服務(wù)業(yè)效率評(píng)價(jià)進(jìn)行了大量的研究，梳理國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率的研究主要圍繞兩個(gè)方面：第一，在服務(wù)業(yè)效率研究地域尺度方面，可以分為城市尺度、省域尺度、國家重點(diǎn)區(qū)域尺度。城市尺度服務(wù)業(yè)效率評(píng)價(jià)中，張東海［2］對(duì)上海市服務(wù)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行測(cè)度，發(fā)現(xiàn)上海市服務(wù)業(yè)綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都較高，但部分行業(yè)存在投入冗余和產(chǎn)出不足。陳偉麗［3］通過對(duì)鄭州市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)，鄭州市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展中存在科技創(chuàng)新不夠、經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模不足、結(jié)構(gòu)不合理等問題。省域尺度服務(wù)業(yè)效率評(píng)價(jià)中，徐隋等［4］對(duì)江蘇省2013~2017年服務(wù)業(yè)進(jìn)行分析，結(jié)果表明，江蘇省服務(wù)業(yè)資源投入不合理、發(fā)展不穩(wěn)定、區(qū)域差異性大。陳露等［5］以中國31個(gè)省為研究對(duì)象，對(duì)2012~2016年樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)，整體上我國服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率持續(xù)上升，但發(fā)展不平衡。Mahadevan R［6］通過對(duì)新加坡服務(wù)業(yè)效率研究，結(jié)果表明資源投入要素是影響該國服務(wù)業(yè)效率增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素。國家重點(diǎn)區(qū)域尺度服務(wù)業(yè)效率評(píng)價(jià)中，劉瀟［7］對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增長(zhǎng)效率進(jìn)行分析，結(jié)果表明浙江生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)較上海和江蘇有更好的增長(zhǎng)效率，發(fā)展更為穩(wěn)定。彭曉靜［8］通過對(duì)京津冀城市群科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，結(jié)果表明各城市之間科技服務(wù)業(yè)綜合技術(shù)效率不高，存在顯著的區(qū)域差別。

第二，在服務(wù)業(yè)效率的研究方法方面，Zhu Nan等［9］采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和Malmquist模型相結(jié)合的方法，對(duì)巴基斯坦銀行服務(wù)業(yè)效率進(jìn)行研究，研究發(fā)現(xiàn)外資銀行的平均技術(shù)效率和純技術(shù)效率得分均優(yōu)于本國銀行，國內(nèi)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率變化呈下降趨勢(shì)。閆昱彤等［10］采用三階段DEA模型方法，以我國31個(gè)省份醫(yī)療服務(wù)業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，進(jìn)行醫(yī)療服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率分析，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步是影響醫(yī)療服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵因素。胡彥蓉等［11］采用DEA交叉模型對(duì)我國服務(wù)業(yè)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明我國服務(wù)業(yè)效率省際差異明顯，省域間服務(wù)業(yè)效率的空間非均衡性顯著。

上述研究表明:DEA模型和Malmquist指數(shù)法是目前服務(wù)業(yè)效率評(píng)價(jià)研究的最經(jīng)典的研究方法之一，現(xiàn)有研究中針對(duì)安徽省各地市服務(wù)業(yè)產(chǎn)出效率的研究較少；因此本文擬采用DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，對(duì)安徽省2015~2020年16個(gè)地級(jí)市服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率進(jìn)行測(cè)算并對(duì)其影響因素進(jìn)行研究，為安徽省服務(wù)業(yè)綜合效率提高提供決策依據(jù)。

一、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

（一）評(píng)價(jià)模型的選擇

DEA是非參數(shù)方法中較為常用的效率評(píng)價(jià)方法，它允許測(cè)量多個(gè)投入、多個(gè)產(chǎn)出的復(fù)雜系統(tǒng)，對(duì)決策單元進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)；該模型基于線性規(guī)劃構(gòu)造生產(chǎn)前沿面被廣泛應(yīng)用于解決企業(yè)效率測(cè)度。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中典型的模型有CCR和BCC兩種基本模型，CCR模型指當(dāng)投入量以等比例增加時(shí)，產(chǎn)出量應(yīng)以等比例增加，即規(guī)模報(bào)酬不變；BCC模型指當(dāng)投入量一定比例增加時(shí)，產(chǎn)出量不一定等比例增加，即規(guī)模報(bào)酬可變。在投入、產(chǎn)出角度選擇方面，當(dāng)以投入為導(dǎo)向時(shí)，假設(shè)在產(chǎn)出不變的情況下，得到投入要素最小化；當(dāng)以產(chǎn)出為導(dǎo)向時(shí)，假設(shè)在投入不變的情況下，得到產(chǎn)出要素最大化，本文選擇以產(chǎn)出為導(dǎo)向的DEA模型來研究安徽省服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率問題。

然而企業(yè)在實(shí)際的生產(chǎn)過程中受到外部環(huán)境等多種因素影響，規(guī)模報(bào)酬并不會(huì)一成不變，因此本文選用以產(chǎn)出為導(dǎo)向的DEA－BCC模型。

1.DEA－BCC模型產(chǎn)出為導(dǎo)向的數(shù)學(xué)原理

本文選用以產(chǎn)出為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型，具體的數(shù)學(xué)原理如下：

公式（1）中，φd代表決策單元的效率值；ε代表大于零的非阿基米德無窮小量，λj代表第j個(gè)決策單元的權(quán)重，為投入松弛變量、為產(chǎn)出松弛變量。 若最優(yōu)解為（φd，λj)，那么該決策單元是否有效有如下判斷：當(dāng)φd=0時(shí)，該決策單元無效；當(dāng)φd=1，且≥0，≥0時(shí)，該決策單元為強(qiáng)有效；當(dāng)φd=1，≠0，≠0時(shí)，該決策單元為弱有效。

2.Malmquist指數(shù)模型的數(shù)學(xué)原理

本文研究服務(wù)業(yè)效率變化指數(shù)可表示為:

當(dāng)規(guī)模報(bào)酬不變條件下，服務(wù)業(yè)效率變化指數(shù)可分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（EFFCH）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TECHCH)，由此可知效率變化之間的關(guān)系如下：

當(dāng)規(guī)模報(bào)酬可變時(shí)，技術(shù)效率變化指數(shù)（EFFCH）還可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)（PECH） 和 規(guī) 模 效 率 指 數(shù) （SECH）， 即M＝TECHCH×PECH×SECH，表明全要素生產(chǎn)率變化通過技術(shù)進(jìn)步變化、純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化共同影響［12］。

若M>1時(shí)，隨時(shí)期變化，該決策單元服務(wù)業(yè)效率呈上升的趨勢(shì)；若M=1時(shí)，該決策單元服務(wù)業(yè)效率不隨時(shí)期變化；若M<1時(shí)，隨時(shí)期變化，該決策單元服務(wù)業(yè)效率呈下降的趨勢(shì)。當(dāng)技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)均大于1時(shí)，說明其是全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要影響因素；反之，則是全要素生產(chǎn)率下降的主要原因。

（二）評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇

依據(jù)近幾年國內(nèi)外典型文獻(xiàn)的研究，針對(duì)服務(wù)業(yè)效率評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)不同的學(xué)者們從不同的角度進(jìn)行研究，構(gòu)建的服務(wù)業(yè)的評(píng)價(jià)模型也有所差異，他們的研究成果為本文的研究提供了建模的基礎(chǔ)，所采用的輸入、輸出指標(biāo)具體如表1所示。

表1 服務(wù)業(yè)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)建模統(tǒng)計(jì)表

根據(jù)表1評(píng)價(jià)指標(biāo)匯總，典型研究表明，學(xué)者們主要考慮的投入指標(biāo)有從業(yè)人員數(shù)量、固定資產(chǎn)投資額、主營業(yè)務(wù)成本、法人單位數(shù)，產(chǎn)出指標(biāo)有服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值、服務(wù)業(yè)增加值；考慮到評(píng)價(jià)指標(biāo)的精簡(jiǎn)原則和數(shù)據(jù)的可操作性、科學(xué)性、易得性原則，依據(jù)生產(chǎn)函數(shù)模型理論，本文選取服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù)、服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資額作為投入指標(biāo)要素，選取服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出要素構(gòu)建安徽省服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)指標(biāo)模型。

（三）數(shù)據(jù)來源

安徽省服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)采用2015~2020年的服務(wù)業(yè)相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，研究數(shù)據(jù)均來源于 《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》及安徽省各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒，具體指標(biāo)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 投入產(chǎn)出變量描述性統(tǒng)計(jì)表

二、運(yùn)算結(jié)果分析

（一）靜態(tài)效率分析

運(yùn)用DEAP2.1軟件，得出2020安徽省各地級(jí)市服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出的效率，具體結(jié)果如表3所示。

表3 2020年安徽省各地級(jí)市服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效益指標(biāo)表

續(xù)表3

1.綜合技術(shù)效率分析

（1）均值分析

通過表3可知2020年安徽省16個(gè)地級(jí)市中服務(wù)業(yè)的綜合技術(shù)效率平均值為0.723，距離服務(wù)業(yè)有效前沿面存在27.7%的進(jìn)步空間，表明安徽省服務(wù)業(yè)效率整體水平不高。

（2）極值分析

在安徽省16個(gè)地級(jí)市中綜合效率值為1的僅有合肥市和安慶市兩個(gè)地區(qū)，占研究樣本總數(shù)的12.5%。即合肥市、安慶市兩個(gè)地區(qū)服務(wù)業(yè)產(chǎn)出效率達(dá)到有效狀態(tài)，表明它們?cè)诜?wù)業(yè)發(fā)展中資源得到了有效的利用，投入要素達(dá)到了最優(yōu)組合，能夠獲得最大的產(chǎn)出，促使安徽省服務(wù)業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益整體增加。有14個(gè)地級(jí)市服務(wù)業(yè)綜合效率未達(dá)到有效，占研究樣本總數(shù)的87.5%，表明安徽省較多地區(qū)在服務(wù)業(yè)發(fā)展中資源沒有得到充分利用，存在投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化率不足，資源浪費(fèi)的現(xiàn)象。

2.純技術(shù)效率分析

（1）技術(shù)有效

2020年安徽省服務(wù)業(yè)純技術(shù)效率均值為0.822，合肥市、馬鞍山市、池州市、安慶市、黃山市5個(gè)地區(qū)純技術(shù)效率值為1，實(shí)現(xiàn)了純技術(shù)有效，構(gòu)成了生產(chǎn)前沿；說明這些地區(qū)技術(shù)發(fā)展得到了有效利用，管理水平達(dá)到了最高。

（2）技術(shù)無效

淮北市、亳州市等11個(gè)地區(qū)純技術(shù)效率值小于1，未達(dá)到純技術(shù)有效狀態(tài)，占總研究地區(qū)的68.75%，說明這些地區(qū)的純技術(shù)效率需要持續(xù)改進(jìn)。

3.規(guī)模效率分析

規(guī)模效率反映了安徽省服務(wù)業(yè)發(fā)展規(guī)模對(duì)各市區(qū)服務(wù)業(yè)產(chǎn)出效果的影響和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。

（1）均值分析

2020年安徽省服務(wù)業(yè)規(guī)模效率均值為0.894，總體水平較高，表明安徽省服務(wù)業(yè)整體上的規(guī)模收益與最大收益之間存在10.6%的進(jìn)步空間。

（2）極值分析

合肥市、安慶市達(dá)到了規(guī)模有效狀態(tài)，規(guī)模效率值均為1，表明這兩個(gè)地區(qū)服務(wù)業(yè)規(guī)模報(bào)酬不變，投入產(chǎn)出比最大，達(dá)到了最優(yōu)的生產(chǎn)規(guī)模狀態(tài)，需要持續(xù)保持；其余14個(gè)地區(qū)服務(wù)業(yè)均處于規(guī)模無效狀態(tài)，且規(guī)模報(bào)酬為遞增（irs）狀態(tài)，表明這些地區(qū)服務(wù)業(yè)投入規(guī)模不足，應(yīng)加大投入規(guī)模，使服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率提高。

（3）相關(guān)性分析

安徽省16個(gè)地級(jí)市中，規(guī)模有效的僅有2個(gè)地區(qū)，剩余地區(qū)均未達(dá)到規(guī)模有效狀態(tài)，恰好也是綜合效率非DEA有效地區(qū)，而純技術(shù)效率有效的有5個(gè)地區(qū)，說明了投入規(guī)模無效是導(dǎo)致安徽省服務(wù)業(yè)綜合效率無效的主要原因，這些地區(qū)需調(diào)整投入規(guī)模，提高資源利用率，促使達(dá)到規(guī)模有效狀態(tài)，使服務(wù)業(yè)整體產(chǎn)出最大化。

（二）動(dòng)態(tài)生產(chǎn)效率分析

為更全面了解安徽省近年來服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率發(fā)展變化，根據(jù)上文構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用DEA-Malmquist模型，通過DEAP2.1軟件進(jìn)行計(jì)算，得到2015~2020年安徽省服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率動(dòng)態(tài)變化結(jié)果，匯總結(jié)果如表4、表5及圖2所示。

1.各年份全要素生產(chǎn)率分析

2015~2020年安徽省16個(gè)地級(jí)市服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率的DEA-Malmquist指數(shù)結(jié)果如表4所示。

表4 2015~2020年安徽省各地級(jí)市服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率變動(dòng)趨勢(shì)表

由表4可以看出，2015~2020年間，安徽省服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率均值為1.059，呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，即6年間安徽省服務(wù)業(yè)產(chǎn)出效率平均增幅5.9%。增幅最大的為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，達(dá)到了1.101，平均增長(zhǎng)率為10.1%；其中，技術(shù)效率平均增長(zhǎng)率為-3.8%，純技術(shù)效率平均增長(zhǎng)率為-2.1%，規(guī)模效率平均增長(zhǎng)率為-1.8%，僅有技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為正向增長(zhǎng)率，由此可見，技術(shù)進(jìn)步效率上升是導(dǎo)致2015~2020年安徽省服務(wù)業(yè)產(chǎn)出效率增長(zhǎng)的主要原因。

2015~2020年安徽省服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出生產(chǎn)效率變化趨勢(shì)圖如圖1所示。

圖1 2015~2020年安徽省服務(wù)業(yè)各效率變化趨勢(shì)圖

從圖1可以得知，各年變化情況中，全要素生產(chǎn)率變化趨勢(shì)呈現(xiàn) “上升-下降-上升-下降”趨勢(shì)，僅有2016年和2018年全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)小于1，其余年份都大于1，其中2017年全要素生產(chǎn)率增幅最大，達(dá)到了30.3%；說明安徽省服務(wù)業(yè)整體發(fā)展不穩(wěn)定，波動(dòng)明顯，受到多方面因素制約。

2.地區(qū)全要素生產(chǎn)率分析

2015~2020年間，安徽省各地級(jí)市服務(wù)業(yè)DEA-Malmquist指數(shù)分析結(jié)果見表5。

表5 安徽省各地級(jí)市2015~2020年服務(wù)業(yè)產(chǎn)出效率及其分解表

續(xù)表5

由表5看出，亳州市、宿州市、淮南市、馬鞍山市全要素生產(chǎn)率值小于1，說明這四個(gè)地區(qū)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，占研究總數(shù)的25%。其余12個(gè)地區(qū)全要素生產(chǎn)率值均大于1，占研究總數(shù)的75%；增幅最大的是蚌埠市，其次是合肥市，增長(zhǎng)率分別為23.5%、16.2%，蚌埠市全要素生產(chǎn)率提升的主要原因是技術(shù)進(jìn)步增幅了34.6%，是蚌埠市在服務(wù)業(yè)發(fā)展中注重科技使用的結(jié)果。合肥市服務(wù)業(yè)發(fā)展中技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均達(dá)到了有效狀態(tài)，處于綜合效率前沿面上，表明合肥市在服務(wù)業(yè)發(fā)展中管理效率、科技應(yīng)用程度和資源配置都得到了合理調(diào)控。

三、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文運(yùn)用DEA中的BCC模型和DEAMalmquist模型對(duì)安徽省2015~2020年服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)研究，得到如下結(jié)論：

（1）2020年安徽省服務(wù)業(yè)綜合效率均值為0.723，距離服務(wù)業(yè)有效前沿面存在27.7%的進(jìn)步空間；亳州市服務(wù)業(yè)效率最低，綜合效率值為0.523，僅有合肥市、安慶市2個(gè)地級(jí)市服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率達(dá)到DEA有效狀態(tài)，其余14個(gè)地級(jí)市均未達(dá)到DEA有效狀態(tài)，占研究地區(qū)總數(shù)的87.5%。

（2）投入規(guī)模不足是導(dǎo)致安徽省服務(wù)業(yè)產(chǎn)出效率無效的主要因素，技術(shù)水平偏低是次要因素。安徽省服務(wù)業(yè)規(guī)模效率均值為0.894，純技術(shù)效率均值為0.822；純技術(shù)效率有效的地級(jí)市為5個(gè)，規(guī)模效率有效的僅有合肥市、安慶市2個(gè)地區(qū)，規(guī)模效率無效的地區(qū)占研究地級(jí)市總數(shù)的87.5%，規(guī)模報(bào)酬均處于遞增狀態(tài)，表明這些地區(qū)服務(wù)業(yè)投入規(guī)模過小。

（3）安徽省服務(wù)業(yè)效率總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，對(duì)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)貢獻(xiàn)最大的是技術(shù)進(jìn)步。2015~2020年安徽省服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率變化趨勢(shì)與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的變化趨勢(shì)大致相同，且技術(shù)進(jìn)步增幅遠(yuǎn)大于其它全要素分解指數(shù)，是安徽省服務(wù)業(yè)高速發(fā)展道路中重要的影響因素。

（4）安徽省各地級(jí)市間服務(wù)業(yè)發(fā)展不平衡，地域差異明顯。在安徽省16市中，合肥市等12個(gè)地區(qū)的全要素生產(chǎn)率是進(jìn)步的 （全要素生產(chǎn)率>1），其余的地區(qū)是退步的；僅有合肥市、安慶市所有的分解效率指數(shù)均大于1，表明這兩個(gè)地區(qū)在服務(wù)業(yè)發(fā)展中技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率方面都得到了提升，其余地區(qū)均存在不同的影響因素導(dǎo)致自身服務(wù)業(yè)發(fā)展受限。

（二）建議

根據(jù)以上結(jié)論，對(duì)安徽省服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出效率的實(shí)際情況，提出以下建議，為安徽省服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供科學(xué)參考。

（1）優(yōu)化投入要素匹配度。根據(jù)安徽省各市服務(wù)業(yè)發(fā)展情況，黃山市、銅陵市、淮北市要著重加大服務(wù)業(yè)投入規(guī)模，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，找出最優(yōu)投入產(chǎn)出比例，合理配置資源，充分發(fā)揮資源利用率，減少服務(wù)業(yè)資源浪費(fèi)現(xiàn)象，達(dá)到規(guī)模有效狀態(tài)。

（2）加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新投入力度。政府應(yīng)大力發(fā)展高新技術(shù)，引用先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)，提升企業(yè)自主創(chuàng)新能力，并提供資金支持；亳州市、宿州市、阜陽市、宣城市不僅要加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，還要節(jié)約資源，提高對(duì)服務(wù)業(yè)投入資源的利用率；技術(shù)進(jìn)步是保持安徽省服務(wù)業(yè)產(chǎn)出效率水平穩(wěn)定發(fā)展的重要條件，同時(shí)，對(duì)傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)企業(yè)努力向高新技術(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)型。

（3）提高服務(wù)業(yè)從業(yè)人員素質(zhì)水平。重視高素質(zhì)人才培養(yǎng)，加強(qiáng)服務(wù)業(yè)從業(yè)人員工作技能培訓(xùn)和生產(chǎn)技能知識(shí)學(xué)習(xí)，從而提高服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力投入整體水平，增加資源投入力度，促進(jìn)安徽省服務(wù)業(yè)高速發(fā)展。

（4）加強(qiáng)區(qū)域間交流合作。安徽省各地級(jí)市服務(wù)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r差異顯著，因此各地級(jí)市之間企業(yè)需注重合作與交流，協(xié)調(diào)發(fā)展；互享服務(wù)業(yè)科技成果與優(yōu)良經(jīng)驗(yàn)，以彌補(bǔ)不足，提高服務(wù)業(yè)產(chǎn)出效率，減少安徽省各地級(jí)市服務(wù)業(yè)發(fā)展水平差距。

（5）加強(qiáng)區(qū)域服務(wù)業(yè)規(guī)?；?，實(shí)現(xiàn)集約式發(fā)展。政府應(yīng)鼓勵(lì)安徽省區(qū)域服務(wù)業(yè)企業(yè)擴(kuò)大發(fā)展規(guī)模，合理的采用現(xiàn)代管理和技術(shù)，實(shí)現(xiàn)集約式發(fā)展，促使服務(wù)業(yè)產(chǎn)出效率提高，企業(yè)效益增加，為提高安徽省服務(wù)業(yè)效率奠定良好的基礎(chǔ)。