摘要：采用非参数数据包络分析方法计算了我国服务业分行业企业全要素生产率的增长情况，并对行业生产率与行业出口规模进行时间序列分析和面板估计。结果显示，我国服务业分行业数据的实证检验结果与新新贸易理论的结论基本一致，即服务业生产率与服务业出口贸易之间具有强正向相关关系；且两者之间存在长期稳定的均衡关系，服务业生产率是服务贸易出口的原因。上述结果与新新贸易理论的结论是吻合的，说明中国服务业细分行业数据也支持该理论。
关键词：服务业；全要素生产率；服务贸易出口；新新贸易理论
中图分类号：F740文献标识码：A文章编号：1008-2670（2014）01-0111-11
收稿日期：2013-10-31
作者简介：陈景华，女，山东乳山人，博士研究生，山东财经大学经济学院讲师，研究方向：异质性企业贸易理论、服务贸易与服务业FDI。
一、引言
在经济全球化深入发展的有力推动下，服务贸易在全球贸易总量中的比重不断扩大，在世界经济中的地位日益提高。当今世界服务贸易已经成为推动全球经济强劲、平衡、可持续增长的重要动力，服务贸易发展日益成为各国关注和竞争的焦点，世界经济已经步入服务经济的时代。2012年中国服务贸易稳步增长，贸易规模持续扩大，较去年增长12%，比货物贸易增速高出近一倍。自2002年到2012年，中国服务进出口总额从855亿美元增长到4706亿美元，增长了4.5倍。其中，服务出口总额从394亿美元增长到1904亿美元，进口总额从461亿美元增长到2801亿美元。同期，中国服务进出口的国际排名不断上升，服务出口排名由11位上升至第5位，服务进口排名由第9位上升至第3位。
新新贸易理论是国际贸易的学术前沿，它从微观层面分析企业的出口贸易和对外直接投资等国际化路径选择以及一体化和外包等全球组织生产的抉择。该理论的典型特征是引入了企业异质性假设，认为企业间生产率的差别决定了它们不同的行为选择。在新新贸易理论中，企业生产率差异是决定其出口贸易行为选择的主要因素：生产率相对较高的企业会选择出口，而生产率相对较低的企业则会选择只供应国内市场。但是目前，新新贸易理论的研究视角还没有扩展到服务领域，因此在服务贸易迅速发展的背景下，利用新新贸易理论的分析框架，研究服务企业异质性对服务贸易出口的影响，具有深远的理论和现实意义。本文以中国服务业细分行业数据来分析和验证新新贸易理论的相关结论对中国服务企业行为选择的适用性。
二、相关文献综述
在新新贸易理论框架下关于生产率与出口规模的研究，大部分是以制造业为研究对象。Melitz[1]引入了一个垄断竞争的动态产业一般均衡框架，又将企业生产率差异纳入模型中，证实只有生产率高的企业会进入出口市场，生产率低的企业只为国内市场生产，且贸易的开展会促使低生产率企业退出市场；贸易自由化有利于高生产率企业的发展。该文献所建立的理论模型构成了新新贸易理论的基础，后来很多学者以此模型为基础展开深入的研究；Bernard等[2]扩展了李嘉图模型，使其成为包含多个国家、允许地理壁垒及不完全竞争，存在企业异质性的贸易模型。结果发现，企业的生产率和规模会影响出口，出口企业拥有较高的生产率和较大的规模，且贸易壁垒的降低会促进企业出口，论文还用美国与46个国家的贸易数据证实了这些结论；Bernard 和Jensen[3]建立了一个利润最大化企业出口决策的动态模型，并用美国制造企业的面板数据分析了影响企业出口的因素，发现市场进入成本会影响企业出口，但美国的出口促进措施对于出口影响不大；汇率的变化也会影响到企业出口；Baldwin[4]以Melitz的模型为基础，分析了企业选择成为国内企业、出口企业和不生产企业的生产率差异，证实了高生产率企业选择出口的结论。同时论文还研究了市场开放度、贸易量和价格以及生产率的效应，证实贸易自由化具有再分配效应，对于高生产率企业有利。Yeaple[5]用一个同质企业的一般均衡框架，设定这些企业会选择异质技术，但其选择是确定的，模型分析得到出口企业一般规模更大，会选择高级的技术，支付高工资，且生产率会更高。Melitz和Ottviano[6]建立了一个随机的、宏观动态一般均衡两国贸易模型，并假定企业的生产率存在差异以及垄断竞争的市场结构，模型证明只有相对高生产率的企业才出口，并分析了外生的生产率冲击以及贸易成本变化对于企业出口和退出市场等决策的影响，其得出的结论和前期研究结果基本一致。
国内从企业层面分析出口和生产率的文献较少，黄先海与石东楠[7]、彭国华[8]以及李春顶[9]等从国家层面、省级整体或者分行业的层面分析贸易对于生产率的影响，结论基本是两者显著正相关。也有学者利用企业数据检验了新新贸易理论的结论，如李春顶[10]得出生产率与出口的规模之间存在负相关关系，提出中国出口贸易的“生产率悖论”。易靖韬和傅佳莎[11]得出只有生产率较高的企业才能克服出口市场的沉没成本，通过自我选择进入出口市场，而生产率较低的企业会退出。黄玖立和冼国明[12]提出，在控制了双边地理距离和销售省市区的市场规模以及多个维度的固定效应之后，企业进入国内区域市场的可能性随着其生产率水平的提高而增大。
综合上述文献可以发现，无论国外文献还是国内文献，无论理论研究还是实证研究都是基于制造业企业进行的，主要研究制造业企业（行业）生产率与出口规模的关系，至今还没有关于服务业全要素生产率与服务贸易出口规模关系的相关研究。本文拟就服务业分行业企业全要素生产率对服务贸易出口行为的影响进行实证检验，对该领域的研究进行扩展和延伸。
三、基于DEA的分行业企业全要素生产率的估算
（一）研究方法
全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）的估算方法主要有增长核算方法和非参数方法，增长核算方法是一种参数方法，它借助于计量经济学的相关理论，假定投入产出关系可以用一定的生产函数来描述， 根据给定的投入产出观测数据，在满足某些假定条件下，利用回归分析确定表达式中的参数，进而测算该生产单位的生产率。非参数方法是基于指数理论、线性规划等非参数理论而建立起来的，不同于参数方法的是，非参数方法不用设定具体的生产函数，也不需要引入较强的行为假设，因此非参数方法避免了由于函数形式的不同设定而可能导致检验结果出现偏差的问题。本文采用非参数生产前沿方法进行核算。涂正革和肖耿[13]指出，生产前沿是判断生产者个体生产效率高低的基准，落在生产前沿上的生产点称为“最佳实践者”，而落在生产前沿内部的生产点，称为技术上存在“效率损失”的点。数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）技术是一种应用非常广泛的非参数方法，通过数学规划来计算生产技术前沿，评价生产者的技术效率。本文采用的基于数据包络分析DEA-Malmquist指数就是一种非参数方法，它具有以下优点：首先，这种方法可以弱化数据质量对结果的影响，中国的统计数据质量一直以来受到很多学者的质疑，傅勇和白龙[14]指出Malmquist指数相当于对原始数据作一阶差分处理，各行业同方向的变化将被消除；其次，王恕立和胡宗彪[15]指出非参数方法不需要设定具体的生产函数以及生产者最优行为目标，不要求生产处于有效的路径上，从而避免主观判断或函数形式设定错误影响结果的准确性；再次，刘兴凯和张诚[16]提出这种方法能够实现有关TFP的所有分解，不仅可以测算TFP的逐期动态变化，而且还可以把这种变化分解为技术进步、纯技术效率和规模效率的变动，因此具有很强的政策性含义，并且得到了越来越多的实证研究应用。