一 研究背景、文献和研究对象

中国经济增长正进入一个从要素投入型的粗放式增长模式向创新驱动、追求效率的可持续增长方式转变的时期。而经济增长宏观效率的主要度量指标便是全要素生产率（TFP）。在增长方式转变过程中，服务业在国民经济中的地位和作用会更加凸显。由此引出的问题是：中国服务业的全要素生产率现状如何？决定服务业的全要素生产率的变量有哪些？提高中国服务业，尤其是生产性服务业的全要素生产率，对于提升中国制造业的效率、促进制造业的升级有什么作用？

最近20年里国外发表了许多研究服务业的全要素生产率的文献。比如，Dundar与Lewis（1998）就研究了高校里的研发部门全要素生产率的决定因素。Aleksandra Parteka 与 Joanna Wolszczak-Derlacz（2013）运用7个欧洲国家的266个高等教育机构的数据，考察这些机构研发的全要素生产率在2001—2005年的动态变化情况。Kittelsen等（2015）比较研究了北欧斯堪的纳维亚诸国医疗机构的全要素生产率，发现芬兰的医疗机构的全要素生产率要高于北欧其他国家的医疗机构的全要素生产率，原因在于，芬兰在医疗产业上具有比较优势。

关于全要素生产率的决定变量，国内外已经有不少研究把外国直接投资（FDI）作为一个重要的决定因素。比如，Harris 和 Robinson（2003）就专门考察了外国直接投资对于英国制造业的全要素生产率的影响。Harris 与J.Moffat（2015）运用1997—2008年的英国企业数据，从企业的层面考察了外资对于东道国企业的全要素生产率的影响。国内的研究者也在外资进入对于服务业的发展的效应方面展开了研究，并取得一些成果。比如，查冬兰与吴晓兰（2006）选取1998—2003年江苏省服务业各行业为研究样本，通过回归方程，得出外国直接投资对服务业主要行业经济增长有不同影响的结论，发现在服务业内，外资对于房地产业的影响最大，对于交通和物流服务业以及通信服务业的影响次之，而对于研发服务业的影响最小。江小涓（2011）强调开放和改革对提升中国服务业总体效率的重要性，从理论上提出，存在着“真实”和“名义”两类增长因素。王恕立与腾泽伟（2014）较深入地研究了外国直接投资流入对于服务业全要素生产率的影响，并指出，外资对于服务业生产率发生效应的机制是要素再配置。

国内一些学者已经深入研究了分行业的服务业全要素生产率的异质性。王恕立与胡宗彪（2012）运用序列DEA-Malmquist生产率指数法测算了1990—2010年中国服务业细分行业的全要素生产率（TFP）、技术进步、纯技术效率与规模效率增长率。结果表明，中国服务业总体及细分行业的TFP均处于上升通道。王恕立与刘军（2014）还运用了中国服务业的企业数据，研究了服务业全要素生产率分布的异质性和资源再配置效率。

国内外许多学者都很关注服务业对于制造业发展的作用。台湾学者Wen-Hsiang Lai与Hsiang-Yi Chen就考察了产业内部和产业之间的服务上的灵活度和企业机制的合作网络对于机器制造业的生产率的影响。程大中（2008）运用投入—产出法和一般均衡方法研究了生产性服务业的发展对于其他经济部门的系统影响，并做了国际比较研究。陈启斐与刘志彪（2014）利用动态面板GMM模型实证研究了生产性服务进口对中国制造业的影响。他们的研究发现，生产性服务进口可以显著促进中国制造业的技术进步。对细分行业的研究表明，金融服务进口贸易、研发服务进口贸易和商业服务进口贸易都可以促进制造业的生产率的提升。

我们在前人研究的基础上，运用中国第二次经济普查数据，基于索罗余项法和随机前沿分析方法（SFA），做了四方面的研究工作：一是计算了四位数服务业产业和四位数制造业产业的全要素生产率；二是估算分析了决定制造业和服务业全要素生产率的若干制度变量和政策变量的影响作用；三是定量地分析了中国服务业和制造业分二位数产业的税收负担，并讨论了税收负担在服务业内部子部门之间的异质性，通过回归分析考察了税收对于服务业和制造业全要素生产率的负面影响；四是从省、市、区的层面讨论了服务业全要素生产率与制造业全要素生产率之间的内在关系，揭示服务业全要素生产率的提高与制造业升级之间协调发展的经济规律。