第三節(jié) “四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)效率、集聚與競爭力比較

產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率與競爭力是評價產(chǎn)業(yè)增長質(zhì)量和可持續(xù)發(fā)展能力的重要指標(biāo)，而集聚能力對服務(wù)業(yè)發(fā)展有著特殊的重要意義。通過對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展效率、集聚能力和競爭力的比較研究，我們可以更深入地探討“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展特性和未來，對評估現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展具有重要的針對性和實用性。

一、“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚程度的比較

1.“四省一市”服務(wù)業(yè)整體集聚水平比較

集聚是產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，其外部效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)對經(jīng)濟發(fā)展起著重要作用。現(xiàn)階段，發(fā)達國家已經(jīng)步入服務(wù)經(jīng)濟時代，服務(wù)業(yè)產(chǎn)值和從業(yè)人數(shù)都達到GDP和就業(yè)人數(shù)的70%左右，這在很大程度上得益于它們服務(wù)業(yè)的集聚發(fā)展。從發(fā)達國家的發(fā)展經(jīng)驗來看，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集群是實現(xiàn)經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變和實施城市新一輪產(chǎn)業(yè)布局調(diào)整的有效動力，是提升地區(qū)綜合功能的載體和改善地區(qū)形象的新亮點。在經(jīng)濟全球化時代，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)正在全球價值鏈上進行分工和集聚，進而左右著一個國家或地區(qū)的國際分工地位。目前，國際上比較著名的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚區(qū)有英國倫敦的金融服務(wù)業(yè)集群、美國加利福尼亞州的多媒體集群以及日本東京的金融區(qū)等。中國的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚中心有上海陸家嘴金融服務(wù)業(yè)集群、深圳前海深港現(xiàn)代服務(wù)業(yè)合作區(qū)、北京中關(guān)村中介服務(wù)業(yè)集群等。

產(chǎn)業(yè)集聚水平通常借助產(chǎn)業(yè)集聚度來表示，其測量方法有多種。本章選用區(qū)位熵指數(shù)^注4對“四省一市”服務(wù)業(yè)的集聚程度進行測算。區(qū)位熵指數(shù)大于1，表明此產(chǎn)業(yè)在該地區(qū)具有比較優(yōu)勢；大于1.5，則表明此產(chǎn)業(yè)在該地區(qū)的集聚能力較強且產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢明顯。區(qū)位熵主要是從產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化角度對集聚程度進行描述，可以幫助我們了解現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的集聚情況。

根據(jù)區(qū)位熵的計算公式，本章首先估算了2004—2012年“四省一市”服務(wù)業(yè)的總體區(qū)位熵，如圖3—16所示。從圖中可見，2004—2012年“四省一市”服務(wù)業(yè)區(qū)位熵的變動趨勢較為平緩。上海服務(wù)業(yè)的區(qū)位熵高于其他四省，上海、江蘇、山東和浙江呈現(xiàn)出小幅上升趨勢。在這種波動變化中，浙江從沒有專業(yè)化優(yōu)勢變?yōu)榫哂袑I(yè)化優(yōu)勢，即服務(wù)業(yè)區(qū)位熵從小于1變?yōu)榇笥?。上海、廣東的區(qū)位熵一直大于1，說明兩地的專業(yè)化優(yōu)勢極強。需要指出的是，廣東的服務(wù)業(yè)區(qū)位熵不斷變小，即從大于1逐漸趨近于1，表明專業(yè)化優(yōu)勢持續(xù)減弱，具體原因可能是其他省份服務(wù)業(yè)的加速發(fā)展弱化了廣東服務(wù)業(yè)的優(yōu)勢。江蘇和山東沒有專業(yè)化優(yōu)勢，特別是山東的區(qū)位熵僅在0.8左右，表明其服務(wù)業(yè)水平有待進一步提高。根據(jù)計算結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)近8年來,“四省一市”的區(qū)位熵均發(fā)生了明顯變化，這與它們的內(nèi)部經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整有密切關(guān)系。

圖3—16 2004—2012年“四省一市”服務(wù)業(yè)總體區(qū)位熵的變化情況

資料來源：根據(jù)歷年樣本省份統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)計算整理。

2.“四省一市”服務(wù)業(yè)分行業(yè)集聚水平比較

為更清晰地反映“四省一市”服務(wù)業(yè)的集聚程度，我們利用2012年數(shù)據(jù)測算了樣本省份服務(wù)業(yè)內(nèi)各行業(yè)的集聚程度，計算結(jié)果如表3—8、圖3—17所示。

表3—82012年“四省一市”服務(wù)業(yè)各行業(yè)區(qū)位熵指數(shù)

資料來源：根據(jù)2013年樣本省份統(tǒng)計年鑒計算整理。

圖3—17 2012年“四省一市”服務(wù)業(yè)各行業(yè)區(qū)位熵指數(shù)比較

現(xiàn)代服務(wù)業(yè)在金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)中的集聚程度較高。其中，金融業(yè)在上海的集聚度最高，達到1.598，最低的山東為0.920。在房地產(chǎn)業(yè)中，廣東擁有集聚優(yōu)勢，這也是近幾年廣東的房價居高不下的因素之一。大量外來務(wù)工人員涌入廣東，繁榮了租賃行業(yè)，因此租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)的集聚效應(yīng)也較大。

集聚程度最低的行業(yè)主要是文化、體育和娛樂業(yè)以及水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，這兩個行業(yè)在廣東、浙江、山東的區(qū)位熵指數(shù)都小于1。作為半公共物品或公共物品的水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)以及衛(wèi)生、文化、體育業(yè)等，為使每個公民都盡可能地享受到公共服務(wù)，就不可避免地要較均勻地分布，因此這些服務(wù)業(yè)的集聚程度都很低。

江蘇作為經(jīng)濟大省，2012年的GDP為54058.2億元，高于山東的50013.2億元，然而江蘇服務(wù)業(yè)占GDP的比重卻低于廣東、上海、浙江。相比較而言，江蘇生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)^注5的集聚水平相對高于其他服務(wù)業(yè)，這與江蘇發(fā)達的制造業(yè)水平密切相關(guān)。事實上，江蘇的眾多城市紛紛推出有特色的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集群政策，如南京市政府2006年提出打造各具特色的“十大”服務(wù)業(yè)集聚區(qū)號召等。

在交通運輸、倉儲和郵政業(yè)以及信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)這兩個行業(yè)中，上海、廣東位于前列，江蘇緊隨其后，其區(qū)位熵指數(shù)為0.916和0.818，與上海相差較大。這說明，目前江蘇的交通運輸、物流以及信息技術(shù)相對薄弱，集聚規(guī)模不夠，應(yīng)在這些方面加大投入。在批發(fā)和零售業(yè)方面，上海的集聚優(yōu)勢十分明顯，區(qū)位熵達到了1.941，而江蘇這一項的值僅為0.804。雖然江蘇擁有蘇寧這樣的大型零售商，但并未依托品牌優(yōu)勢建立起自身的比較優(yōu)勢，也就是未能發(fā)揮出集聚效應(yīng)。

以從業(yè)人數(shù)表示的“四省一市”各省轄市(包含上海)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)各行業(yè)2012年區(qū)位熵大于1.5的地區(qū)，如表3—9所示。

表3—92012年“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)區(qū)位熵大于1.5的地區(qū)

資料來源：根據(jù)區(qū)位熵公式計算整理。

上海、廣東地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)區(qū)位熵大于1.5的地區(qū)要明顯多于江蘇、浙江和山東。幾乎每個行業(yè)都含有廣州和上海這兩個城市，其次含有行業(yè)較多的有南京、濟南和杭州。從行業(yè)分布來看，分布較為均衡的是教育，衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)，說明它們的發(fā)展受地理位置的影響較小，與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的聯(lián)系不強。

3.現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚影響因素的計量回歸和比較分析

在對“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚水平進行分析后，本章進一步探討樣本省份現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚的影響因素。根據(jù)2004—2012年樣本省份現(xiàn)代服務(wù)業(yè)整體時間序列數(shù)據(jù)，選取現(xiàn)代服務(wù)業(yè)區(qū)位熵為被解釋變量，加入知識密集度、資本密集度、本地政府管制水平、對外開放水平、需求能力、公共服務(wù)水平等解釋變量，構(gòu)建下述計量回歸模型：

lnLQ=lnX₁+lnX₂+lnX₃+lnX₄+lnX₅+lnX₆+c

相關(guān)變量的具體解釋和計算方法見表3—10。我們使用Stata軟件對模型進行了回歸分析，回歸結(jié)果見表3—11。其中，回歸的R²及調(diào)整后的R²都較高，在0.9以上；F統(tǒng)計量也較大，在5%的條件下通過了F檢驗。在所有的回歸中，政府管制這一因素并不顯著。需要說明的是，我國的服務(wù)業(yè)，尤其是以金融等為代表的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，需要政府進一步放松管制，以適應(yīng)市場經(jīng)濟的需求。

表3—10各變量的含義及測度方法

表3—11“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚影響因素的實證結(jié)果

注：^***、^**、^*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著。

說明：括號中為t統(tǒng)計值。

對廣東現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚產(chǎn)生顯著影響的因素有知識密集度、資本密集度、對外開放水平。其中，資本密集度的影響效應(yīng)最大，達到0.221，即現(xiàn)代服務(wù)業(yè)固定資本投入每提高1%，廣東現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的集聚水平提高0.221%。在現(xiàn)階段，廣東的對外開放水平與知識密集度已達到較高水平，與江蘇、山東和浙江相比，這兩個因素對于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚的影響效應(yīng)已逐步顯現(xiàn)。

對江蘇現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚產(chǎn)生顯著影響的因素主要是資本密集度，影響效應(yīng)達到0.087，說明江蘇現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚式發(fā)展的動力仍停留在大量資金投入。江蘇應(yīng)在保證資本密集水平的基礎(chǔ)上，積極拓寬其他渠道來加強現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚，比如通過增加研發(fā)、進一步開放市場等。

對山東現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚產(chǎn)生顯著影響的因素有資本密集度和本地需求能力。在“四省一市”中，山東的本地需求能力(以人均可支配收入衡量)相對較弱，落后于上海和浙江。山東應(yīng)提高本地需求，以提振內(nèi)需并增強生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的自我鞏固效應(yīng)，加強現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的集聚水平。

對浙江現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚產(chǎn)生顯著影響的因素有本地需求能力、公共服務(wù)水平。在“四省一市”中，浙江的本地需求能力、公共服務(wù)水平較高，分別達到了0.268和0.125，僅低于上海，這兩個因素都對其現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的集聚產(chǎn)生了巨大的積極影響。浙江應(yīng)在保證這兩個優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，進一步拓寬知識研發(fā)、對外開放等渠道來加強集聚。

對上海現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚產(chǎn)生顯著影響的有知識密集度、資本密集度、對外開放水平、本地需求能力和公共服務(wù)水平。其中，本地需求能力對上海現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚的影響效應(yīng)最大，達到了1.587。上述結(jié)果說明，上海現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的集聚是各個渠道均衡發(fā)展的結(jié)果，這種集聚的質(zhì)量高，形成之后會產(chǎn)生極強的自我鞏固效應(yīng)。上海應(yīng)在確保這些優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，加強本地的公共服務(wù)水平，降低城市通勤、通信等成本，大力發(fā)展總部經(jīng)濟，進一步加強現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚。

二、“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展效率的比較分析

1.“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)效率的測度與比較

本節(jié)研究樣本地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)增長的質(zhì)量，即不同省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)增長的效率問題。服務(wù)業(yè)效率是指服務(wù)業(yè)決策單元(UMD)在生產(chǎn)、經(jīng)營的過程中投入與產(chǎn)出的對比關(guān)系或成本與收益的對比關(guān)系。

技術(shù)進步往往會帶來服務(wù)業(yè)效率的提高，此外，企業(yè)還可以通過提高對原有技術(shù)的利用率等途徑來提升服務(wù)業(yè)效率。本節(jié)將主要運用基于非參數(shù)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法來具體探討“四省一市”服務(wù)業(yè)的效率問題。

Malmquist(1953)最早提出的生產(chǎn)率指數(shù)包含了技術(shù)進步指數(shù)與技術(shù)效率指數(shù)，F(xiàn)are (1997)在非參數(shù)框架下對這一概念進行了擴展，具體模型如下：

用t期和t+1期的Malmquist指數(shù)的幾何平均來計算效率的變化，即

其中，x^t、x^t+1和y^t、y^t+1分別表示t期和t+1期的投入向量和產(chǎn)出向量，D^t+1₀、D^t₀分別表示以t期的技術(shù)T_t為參照的t期和t+1期的距離函數(shù)。EC的經(jīng)濟學(xué)含義是，每個省從t期到t+1期的技術(shù)效率變化；TC的經(jīng)濟學(xué)含義是t期到t+1期的技術(shù)進步，即對于要素投入?yún)^(qū)間［x^t,x^t+1］內(nèi)的省份而言，技術(shù)提高之后所引起的產(chǎn)量提高。

這里分析的樣本為2004—2012年“四省一市”的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)產(chǎn)出、資本投入和勞動投入數(shù)據(jù)，根據(jù)歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》整理而得。相應(yīng)的生產(chǎn)函數(shù)可以表述為：

Y=f(K，L)

本節(jié)運用DEAP 2.1軟件對“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)進行了測算，如表3—12所示。

表3—122004—2012年“四省一市”及全國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)Malmquist指數(shù)及其分解

資料來源：根據(jù)歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、各省統(tǒng)計年鑒和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)計算整理。

表3—12列出了2004—2012年“四省一市”及全國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)Malmquist指數(shù)和其分解結(jié)果。從2004—2010年全國平均時間序列來看，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的平均增長率為-2.3%，“四省一市”中只有江蘇、浙江和上海的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率為正，全要素生產(chǎn)率的平均增速分別為0.4%、1.7%和3.8%。廣東和山東現(xiàn)代服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長率為負值，分別為-0.5%和-4.5%。從技術(shù)進步指數(shù)來看，江蘇的平均增速為1.3%，較山東(4.4%)和浙江(2.2%)低，但高于廣東(1.2%)和上海(0%)。從技術(shù)效率指數(shù)來看，江蘇的平均增長率為-0.9%，位居上海(3.8%)之后，與浙江基本持平，但仍優(yōu)于-5.9%的全國平均水平。

綜上所述，“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在顯著差異。在推動現(xiàn)代服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的動力上，江蘇與全國總體水平及樣本省份基本保持一致，即主要是技術(shù)進步水平的提高，而技術(shù)效率的作用非常小，甚至為負。但是，鑒于江蘇現(xiàn)代服務(wù)業(yè)增加值總量位居全國前列的現(xiàn)實，江蘇現(xiàn)代服務(wù)業(yè)增長的效率現(xiàn)狀是不理想的。技術(shù)效率的退步，拖累了服務(wù)業(yè)技術(shù)進步對全要素生產(chǎn)率的提升，其經(jīng)濟意義反映出江蘇對于服務(wù)業(yè)要素的利用率不高，或者說江蘇服務(wù)業(yè)立足于軟技術(shù)的經(jīng)營水平還不太理想。當(dāng)前江蘇現(xiàn)代服務(wù)業(yè)效率的增加，主要是依靠先進科學(xué)技術(shù)帶來的生產(chǎn)邊界擴展，因此重視技術(shù)效率的提高是促進江蘇服務(wù)業(yè)效率增長的迫切任務(wù)。

2.現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展效率影響因素的計量回歸和比較分析

本章利用面板模型進一步檢驗影響Malmquist生產(chǎn)率的因素。與普通時間序列或橫截面模型相比，面板模型能顯示出不同橫截面單元和時點之間存在的差異。以前文所測的“四省一市”服務(wù)業(yè)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)(TFP)為被解釋變量，構(gòu)建如下回歸方程：

式中，perGDP_it為人均GDP，用于表示地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展程度；perEXP_it為人均出口額，用于表示地區(qū)經(jīng)濟開放程度；ENG_it為恩格爾系數(shù)，用于表示地區(qū)城市化水平；perINDUS_it為人均工業(yè)增加值，用于表示地區(qū)工業(yè)化程度；perCON_it為人均最終消費支出；perFIN_it為人均財政支出，用于表示地區(qū)私人及政府消費水平；PATENT_it為每十萬人申請的專利項數(shù)，用于表示地區(qū)科技水平；EDU_it為大專及以上人口占6歲以上人口的比重，用于表示地區(qū)人力資本要素水平；perTRAN_it為人均運輸線路長度，用于表示地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施水平。

下面選取“四省一市”2004—2012年度的數(shù)據(jù)進行分析，并采用EViews 6.0軟件進行相關(guān)數(shù)據(jù)的時間序列分析。通過對各模型進行最小二乘法(OLS)估計和剔除部分不顯著變量后，最終的估計結(jié)果見表3—13。回歸的R²及調(diào)整后的R²值都較高，在0.93以上；F統(tǒng)計量也較大，在5%的條件下通過了F檢驗。

表3—132004—2012年“四省一市”實證結(jié)果

注：^***、^**、^*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著。

說明：括號內(nèi)為t統(tǒng)計值。

表3—13報告了“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)影響因素的回歸結(jié)果，考察經(jīng)濟開放度(perEXPit)可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟開放度對地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展是正推動力，樣本地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)已進入高速發(fā)展之后較為穩(wěn)定的發(fā)展階段。工業(yè)化程度(perINDUSit)的實證結(jié)果表明，工業(yè)化程度對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的影響較為復(fù)雜。江蘇、浙江、廣東和上海的工業(yè)化程度對地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展作用不明顯，是因為樣本省份同屬中國經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，已進入工業(yè)化后期階段，出現(xiàn)了工業(yè)和服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)融合的趨勢，因此兩者的關(guān)系較為復(fù)雜。由于山東的工業(yè)發(fā)展速度更快，因而其服務(wù)業(yè)發(fā)展所需的生產(chǎn)要素更多地被工業(yè)吸納，工業(yè)對服務(wù)業(yè)呈現(xiàn)出擠壓效應(yīng)。消費需求(perCONit)在樣本地區(qū)對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展都有促進作用，但其系數(shù)在各種系數(shù)中普遍較小，原因或可從樣本地區(qū)居高不下的房價、較早進入老齡化社會及大量農(nóng)村勞動者流入樣本省市務(wù)工等方面尋找。政府財政支出(perFINit)對浙江和上海現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的影響不顯著，其原因可能是這些地區(qū)的市場化程度較高，政府過多的干預(yù)反而不利于當(dāng)?shù)胤?wù)業(yè)的發(fā)展，因此財政支出對經(jīng)濟的帶動作用并不顯著。從實證檢驗結(jié)果看，廣東、江蘇和浙江科技水平變量(PATENTit)的系數(shù)為正值且較高，上海和山東科技水平變量的系數(shù)為負值。究其原因，一方面，科技變量指標(biāo)主要反映制造行業(yè)的科技水平，而廣東、江蘇和浙江的服務(wù)業(yè)與制造行業(yè)之間的互動融合機制已逐漸加強；另一方面，科技水平提升反映了上述地區(qū)科研產(chǎn)出和擁有自主知識產(chǎn)權(quán)水平的提高，這有利于服務(wù)業(yè)自主創(chuàng)新效率的提升。因為上海的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)已進入高速發(fā)展之后的發(fā)展洼地，包括科技水平在內(nèi)的眾多變量對上海服務(wù)業(yè)的推動作用減弱。由于山東的服務(wù)業(yè)并非其產(chǎn)業(yè)重心，故山東的科技水平提高更多地進入到對工業(yè)的推動中。交通基礎(chǔ)設(shè)施(perTRANit)的完備縮短了樣本地區(qū)內(nèi)部的物流成本，對服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的提升具有重要作用。

三、“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)競爭力的比較研究

1.現(xiàn)代服務(wù)業(yè)競爭力綜合評價體系

“競爭力”概念的提出源于20世紀(jì)70年代國外學(xué)者喬治·斯蒂格勒，他認為競爭力是指競爭主體爭奪某種資源的能力，這種能力在本質(zhì)上決定了資源的配置格局和效率。在經(jīng)濟發(fā)展過程中，區(qū)域間的競爭表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)的競爭，產(chǎn)業(yè)競爭力決定了區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展水平。金碚(2003)認為，一國特定產(chǎn)業(yè)的競爭力就是該產(chǎn)業(yè)相對于外國競爭對手的比較生產(chǎn)力，即產(chǎn)業(yè)競爭力的實質(zhì)是一國或地區(qū)的某產(chǎn)業(yè)能夠比其他國家同類產(chǎn)業(yè)向市場更有效地提供產(chǎn)品和服務(wù)或綜合素質(zhì)。

競爭力是一種綜合能力的體現(xiàn)，選擇有效的評價指標(biāo)來構(gòu)建一套比較合理、完備的指標(biāo)體系，是客觀評價現(xiàn)代服務(wù)業(yè)競爭力的基礎(chǔ)和前提。因此，本節(jié)在前期研究的基礎(chǔ)上，基于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)競爭力的內(nèi)涵和構(gòu)成要素，根據(jù)絕對指標(biāo)、相對指標(biāo)或人均指標(biāo)，并考慮指標(biāo)之間的相關(guān)性、科學(xué)性、針對性和可操作性原則，我們從五個方面(即規(guī)模競爭力、效率競爭力、結(jié)構(gòu)競爭力、創(chuàng)新競爭力、成長競爭力)構(gòu)建了江蘇現(xiàn)代服務(wù)業(yè)競爭力評價指標(biāo)體系^注6，見表3—14。

(1)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)規(guī)模競爭力。現(xiàn)代服務(wù)業(yè)規(guī)模競爭力主要反映當(dāng)前“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的整體發(fā)展水平，本節(jié)主要從現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模與就業(yè)規(guī)模來衡量。產(chǎn)業(yè)規(guī)模反映了“四省一市”各自服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平及發(fā)展效益，主要有兩個指標(biāo)，即服務(wù)業(yè)增加值和服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資。

(2)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)效率競爭力。現(xiàn)代服務(wù)業(yè)效率競爭力反映了各地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)有效利用資源的能力，通常用生產(chǎn)效率和服務(wù)密度來衡量。其中，生產(chǎn)效率用服務(wù)業(yè)勞動生產(chǎn)率(即服務(wù)業(yè)增加值與服務(wù)業(yè)從業(yè)人員的比例)來表示，服務(wù)密度用服務(wù)業(yè)單位土地面積產(chǎn)出率(即服務(wù)業(yè)增加值與地區(qū)面積的比值)來表示。

(3)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)競爭力。現(xiàn)代服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)競爭力是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)競爭力的重要組成部分，反映服務(wù)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)化、高級化的程度。一個地區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)是否具有競爭力，對該地區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平起著至關(guān)重要的作用。我們用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)競爭力與組織結(jié)構(gòu)競爭力來考察服務(wù)業(yè)的結(jié)構(gòu)情況，其中的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是指各產(chǎn)業(yè)的構(gòu)成及各產(chǎn)業(yè)之間的比例關(guān)系，可用服務(wù)業(yè)增加值比重、服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重、服務(wù)業(yè)從業(yè)人員比重、公共服務(wù)發(fā)展水平等指標(biāo)來衡量。而公共服務(wù)發(fā)展水平可用人均公共預(yù)算支出，即教育、文化、體育與傳媒、社會保障和就業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生公共財政預(yù)算支出與年末常住人口的比值來表示。組織結(jié)構(gòu)是表明組織各部分的排列順序、空間位置、聚散狀態(tài)、聯(lián)系方式以及各要素之間相互關(guān)系的一種模式，是整個管理系統(tǒng)的框架。服務(wù)業(yè)非公有制企業(yè)比重是我們經(jīng)常用來衡量服務(wù)業(yè)組織結(jié)構(gòu)的重要指標(biāo)。

表3—14現(xiàn)代服務(wù)業(yè)競爭力評價指標(biāo)體系

(4)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)創(chuàng)新競爭力。在市場競爭激烈、產(chǎn)品生命周期短、技術(shù)突飛猛進的今天，創(chuàng)新是企業(yè)生存的根本以及成功的保障，因此現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的創(chuàng)新競爭力構(gòu)成了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)競爭力的重要部分。我們用創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出的大小來衡量現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的創(chuàng)新競爭力，用R&D支出占GDP的比重與科技支出占公共財政支出的比重來反映一個地區(qū)的創(chuàng)新投入；用每萬人擁有的專利申請量與每萬人口發(fā)明專利擁有量來反映其創(chuàng)新產(chǎn)出。

(5)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)成長競爭力。成長競爭力是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)能夠持續(xù)快速發(fā)展的重要體現(xiàn)，本章用現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的成長基礎(chǔ)與成長能力來衡量。本章選用人均GDP與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入兩個三級指標(biāo)，以及服務(wù)業(yè)增速高于地區(qū)生產(chǎn)總值增速的比例、服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資增速高于全社會固定資產(chǎn)投資增速具體衡量。

2.樣本地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)競爭力評價結(jié)果與比較分析

“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)競爭力評價指標(biāo)體系中的數(shù)據(jù)主要來源于2013年各省的統(tǒng)計年鑒、各省政府的官方網(wǎng)站等。通過因子分析法^注7并借助軟件SPSS 12.0的運算，本章得出了“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的總體競爭力及其排名。

根據(jù)原始數(shù)據(jù)，依據(jù)因子分析法的原理，計算出各指標(biāo)變量正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣以及各因子所對應(yīng)的特征值、貢獻率、累計貢獻率。然后，按累計方差貢獻率大于80%來提取公因子，以保證提取的因子能反映原始指標(biāo)所包含的全部信息。

對主成分進行KMO和Bartlett球度檢驗，KMO統(tǒng)計量的數(shù)值均大于0.7，Bartlett球度檢驗sig值均小于0.05，表明原始數(shù)據(jù)適合進行因子分析。在此基礎(chǔ)上，對各地現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合實力進行總體評價，并通過層析分析法(因子分析中特征值的貢獻)給出五個方面的權(quán)重，最終得到各地現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合實力的得分及排名，見表3—15。

表3—15主成分指標(biāo)值和樣本省份綜合排名

資料來源：根據(jù)SPSS軟件運算整理。

由競爭力的綜合得分和排名來看，“四省一市”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)競爭力的排名依次是上海、浙江、江蘇、廣東和山東，這與當(dāng)前各省服務(wù)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀基本吻合。上海的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)競爭力最強，主要得益于上海在效率競爭力、結(jié)構(gòu)競爭力、創(chuàng)新競爭力和成長競爭力上的絕對優(yōu)勢。

從二級指標(biāo)得分情況看，廣東的規(guī)模競爭力得分位居首位，說明廣東現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展的整體水平較高，山東、江蘇、浙江和上海分列其后，這與各地經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r及其在全國的地位基本吻合。從效率競爭力來看，江蘇排名第二，廣東、浙江和山東依次排后，但分值均不高，且與第一名上海的差距較大。這種結(jié)果與樣本省份技術(shù)效率指數(shù)偏低的現(xiàn)象基本一致，也反映出江蘇、廣東、浙江和山東的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)利用有效資源的能力仍有待提升。從結(jié)構(gòu)競爭力和成長競爭力來看，各省排名一致，浙江、江蘇和廣東的差距較小，而山東位居末位且差距較大。這一方面反映出山東在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和可持續(xù)發(fā)展動力上與其他省份存在競爭劣勢，另一方面也反映出政府對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展的投入較其他省份不足。從創(chuàng)新競爭力來看，江蘇排名第二，反映了江蘇既是人力資源大省又是人力資源強省的事實，說明江蘇近幾年大力引進各方面人才的效果凸顯。

從集聚角度來看，上海與廣東的服務(wù)業(yè)集群式發(fā)展已具規(guī)模，而各省的省會城市在服務(wù)業(yè)及其子行業(yè)的集聚程度普遍高于本省其他城市。比較而言，江蘇生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚水平高于其他服務(wù)業(yè)。深入集聚影響因素的實證分析，我們發(fā)現(xiàn)本地資本密集度和需求能力對樣本省份普遍具有拉動作用，而政府管理水平的提升對服務(wù)業(yè)集聚的作用尚未顯現(xiàn)。從效率角度來看，目前樣本省份現(xiàn)代服務(wù)業(yè)增長效率主要受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟開放程度、消費水平、科技水平和基礎(chǔ)設(shè)施水平的影響。通過進一步分析利用Malmquist指數(shù)法得到的指標(biāo)，我們發(fā)現(xiàn)除了上海外，其他四省現(xiàn)代服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長主要得益于技術(shù)水平的提升和生產(chǎn)邊界的擴展，而技術(shù)效率的貢獻(即對服務(wù)業(yè)要素的利用率)相對不足。最后，從競爭力角度分析，上海現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的綜合競爭力位列樣本省份的第一位，浙江、江蘇、廣東和山東分列其后。在各分指標(biāo)中，除規(guī)模競爭力指標(biāo)外，對于其余的四項指標(biāo)，上海均排名第一；廣東的規(guī)模競爭力指標(biāo)排名力壓上海；江蘇在效率競爭力和創(chuàng)新競爭力方面表現(xiàn)較好，均排在第二位。