（一）东部区域分析

1.描述统计

中国省域东部区域服务业经济增长层一、层二变量的描述统计结果见表7-19。层二变量与第四章第一节“变量的选择与数据来源”相同，具体数值见表4-1中层二部分。

表7-19　中国省域东部区域的层一变量的样本统计值

由于数据经过不变价处理且取了对数，因而省内各年度间变量值差异不大；由表7-19各层一变量的标准差、最小值、最大值可知，1998—2016年中国省域东部区域服务业经济增长层一变量的国内生产总值对数、资本投入对数、劳动力投入对数在不同省之间存在较大的差异。

2.实证结果分析

（1）东部地区服务业经济增长不同省之间的变异分解。东部地区各省服务业经济增长的均值在不同省之间是否有显著性差异及差异由层一和层二所产生的影响各占多大比例仍需运用零模型分析，零模型的结果见表7-20。

表7-20　东部服务业经济增长均值与变异的分解结果

续　表

由表7-20固定效应部分可知，中国省域东部12个省的对数服务业总产值（lnEY）均值为8.1429；由零模型的随机效应部分的卡方检验结构可知，12个省的对数服务业总产值均值有显著性差异，而差异的度量可由组内相关系数ρ=0.6231/（0.6231+ 0.3968）=61.09%给出，即中国省域东部12个省服务业总产值对数平均值的差异有61.09%需要用二层变量来解释，只有38.91%的差异可以用层一变量来解释，从而说明在研究中国省域东部区域服务业经济增长时，必须引入层二变量。层二变量为中国省域东部区域经济环境中的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁。

（2）东部地区服务业经济增长基本影响要素的作用分析。东部地区基本要素对服务业经济增长的影响可由固定效应（变截距）模型分析得到，固定效应模型的结果见表7-21。

表7-21　东部服务业经济增长变截距模型结果

由表7-21的固定效应部分可知，基本影响因素lnEL、lnEK的系数值均为正向显著，即劳动力投入、资本投入将促进中国省域东部区域服务业经济的增长。其中，劳动力增加1%，经济增长将增加0.5398%；资本投入增加1%，经济增长将增加0.6688%。由表7-21的随机效应部分可知，将劳动力投入、资本投入引入层一模型中，层一方差得到较好的解释，由零模型结果表7-20中的0.3968减少到固定效应模型结果表7-21的0.0103，表明中国省域东部区域服务业的劳动力投入、资本投入能较好地解释省内服务业总产值不同年度间的变化。

（3）东部地区服务业经济增长要素效率异质性检验。东部地区要素效率异质性的检验可由随机效应（变系数）模型分析得到，随机效应模型的结果见表7-22。

表7-22　东部服务业经济增长随机效应结果

由表7-22的固定效应部分可知，劳动力投入、资本投入的系数与表7-21的相应系数有一定的差异，是由于使用变截距模型与变系数模型不同造成的，多层统计分析侧重于随机系数模型的结果。在中国省域东部区域服务业经济增长过程中，劳动力增加1%，经济增长将增加0.6996%；资本投入增加1%，经济增长将增加0.3701%。由表7-22的随机效应部分可知，劳动力投入、资本投入的效率在各个省之间存在显著性差异，同时表明截距、lnEL、lnEK与LNEY之间的关系在中国省域东部区域随着省份的不同而显著不同。

（4）东部地区综合性因素对服务业经济增长要素效率的影响分析。综合性因素对要素效率的影响分析可由全模型分析得到，全模型的结果见表7-23。

表7-23　东部服务业经济增长全模型结果

由表7-23的固定效应部分可知，在综合性因素对截距（剩余全要素生产率）的影响中，只有外商直接投资是负向显著影响因素，表明外商直接投资越多的省份全要素生产率越低。其具体影响程度为，外商直接投资提高0.1个单位，全要素生产率将降低0.08194。之所以会阻碍全要素生产率的提高，是由于外商直接投资对国内投资具有一定的挤出效应。另外，在综合性因素对劳动力产出效率、资本产出效率的影响分析中没有达到显著。

（5）东部地区省域服务业经济基本要素方差成分解释程度。由表7-20和表7-21的随机效应中的层一方差得到表7-24的原始总方差和条件总方差，表7-22和表7-23的随机效应中的层二方差之和得到表7-24的原始总方差和条件总方差。层一、层二的方差成分解释程度见表7-24。

表7-24　东部地区省域服务业经济增长层一、层二的方差成分解释程度

由表7-24可知，层一方差解释程度为97.40%，层二方差解释程度为60.17%，总体上层一解释变量对层一方差，层二解释变量对层二方差都有较好的解释。这表明构建的中国省域东部区域服务业经济增长要素效率影响因素的实证分析模型较为合理。

（二）中部区域分析

1.描述统计

中国省域中部区域服务业经济增长层一变量的描述统计结果，见表7-25。层二变量与第四章第一节“变量的选择与数据来源”相同，具体数值见表4-1中层二部分。

表7-25　中国省域中部区域的层一变量的样本统计值

由于数据经过不变价处理且取了对数，因而省内各年度间变量值差异不大；由表7-25各层一变量的标准差、最小值、最大值可知，1998—2016年中国省域中部区域服务业经济增长层一变量的国内生产总值对数、资本投入对数、劳动力投入对数在不同省之间存在较大的差异。

2.实证结果分析

（1）中部地区服务业经济增长不同省之间的变异分解。中部地区各省服务业经济增长的均值在不同省之间是否有显著性差异及差异由层一和层二所产生的影响各占多大比例仍需运用零模型分析，零模型的结果见表7-26。

表7-26　中部服务业经济增长均值与变异的分解结果

由表7-26固定效应部分可知，中国省域中部9个省的对数服务业总产值（LNEY）均值为7.6698；由零模型的随机效应部分的卡方检验结构可知，9个省的对数服务业总产值均值有显著性差异，而差异的度量可由组内相关系数ρ= 0.0782/（0.0782+ 0.3885）=16.76%给出，即中国省域中部9个省服务业总产值对数平均值的差异有16.76%需要用二层变量来解释，由于即使一个很小的组内相关系数也会导致较大的第I类错误（Barcikowski）。从而说明在研究中国省域中部区域服务业经济增长时，必须引入层二变量。层二变量为中国省域中部区域经济环境中的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁。

（2）中部地区服务业经济增长基本影响要素的作用分析。中部地区基本要素对工业经济增长的影响可由固定效应（变截距）模型分析得到，固定效应模型的结果见表7-27。

表7-27　中部服务业经济增长变截距模型结果

续　表(www.daowen.com)

由表7-27的固定效应部分可知，基本影响因素lnEL的系数值为正向显著，即劳动力投入将促进中国省域中部区域服务业经济增长；劳动力入增加1%，经济增长将增加0.6290%。资本投入对中国省域中部区域服务业经济增长的影响不显著。由表7-27的随机效应部分可知，将劳动力投入、资本投入引入层一模型中，层一方差得到较好的解释，由零模型结果表7-26中的0.3885减少到固定效应模型结果表7-27的0.0068，表明中国省域中部区域服务业的劳动力投入、资本投入能较好地解释省内服务业总产值不同年度间的变化。

（3）中部地区服务业经济增长要素效率异质性检验。中部地区要素效率异质性的检验可由随机效应（变系数）模型分析得到，随机效应模型的结果见表7-28。

表7-28　中部服务业经济增长随机效应结果

由表7-28的固定效应部分可知，劳动力投入、资本投入的系数与表7-27的相应系数有一定的差异，是由于使用变截距模型与变系数模型不同造成的，多层统计分析侧重于随机系数模型的结果。在中国省域中部区域服务业经济增长过程中，劳动力增加1%，中国省域中部服务业经济增长将增加0.6497%；资本对中国省域东部区域服务业经济增长的影响不显著。由表7-28的随机效应部分可知，劳动力投入、资本投入的效率在各个省之间存在显著性差异，同时表明截距、lnEL、lnEK与lnEY之间的关系在中国省域中部区域随着省份的不同而显著不同。

（4）中部地区综合性因素对服务业经济增长要素效率的影响分析。综合性因素对要素效率的影响分析可由全模型分析得到，全模型的结果见表7-29。

表7-29　中部服务业经济增长全模型结果

续　表

由表7-29的固定效应部分可知，综合性因素对截距（剩余全要素生产率）影响分析。市场化进程、产业结构高级化、金融规模都是正向显著影响因素，表明市场化程度高、产业结构高级化程度高、金融规模水平高的省份剩余全要素生产率高。其具体影响程度为，市场化程度加快1个单位，全要素生产率将提高0.6923；产业结构高级化提高0.1个单位，全要素生产率将提高0.18993；金融规模提高0.1个单位，全要素生产率将提高0.11712。之所以能促进全要素生产率的提高，是由于市场化进程的推进改善了资源配置效率；产业结构高级化有利于要素资源在效率差异部门之间流动。外商直接投资、对外贸易、金融结构是负向显著影响因素，表明外商直接投资、对外贸易、金融结构水平越高的省份全要素生产率越低。其具体影响程度为，外商直接投资提高0.1个单位，全要素生产率将降低0.35635；对外贸易提高0.1个单位，全要素生产率将降低0.66509；金融结构提高0.1个单位，全要素生产率将降低0.22349。之所以会阻碍全要素生产率的提高，是由于外商直接投资对国内投资具有一定的挤出效应。

（5）中部地区省域服务业经济增长方差成分解释程度。由表7-26和表7-27的随机效应中的层一方差得到表7-30的原始总方差和条件总方差；表7-28和表7-29的随机效应中的层二方差之和得到表7-30的原始总方差和条件总方差。层一、层二的方差成分解释程度见表7-30。

表7-30　中部地区省域服务业经济增长层一层二的方差成分解释程度

由表7-30可知，层一方差解释程度为98.24%，层二方差解释程度为48.83%，总体上层一解释变量对层一方差，层二解释变量对层二方差都有较好的解释。这表明构建的中国省域中部区域服务经济增长要素效率影响因素的实证分析模型较为合理。

（三）西部区域分析

1.描述统计

中国省域西部区域服务业经济增长层一变量的描述统计结果见表7-31。层二变量与第四章第一节“变量的选择与数据来源”相同，具体数值见表4-1中层二部分。

表7-31　中国省域西部区域的层一变量的样本统计值

由于数据经过不变价处理且取了对数，因而省内各年度间变量值差异不大；由表6-31各层一变量的标准差、最小值、最大值可知，1998—2016年中国省域西部区域服务业经济增长层一变量的国内生产总值对数、资本投入对数、劳动力投入对数在不同省之间存在较大的差异。

2.实证结果分析

（1）西部地区服务业经济增长不同省之间的变异分解。西部地区各省服务业经济增长的均值在不同省之间是否有显著性差异及差异由层一和层二所产生的影响各占多大比例仍需运用零模型分析，零模型的结果见表7-32。

表7-32　西部服务业经济增长均值与变异的分解结果

由表7-32固定效应部分可知，中国省域西部9个省的对数服务业总产值（LNEY）均值为6.8497；由零模型的随机效应部分的卡方检验结构可知，9个省的对数服务业总产值均值有显著性差异，而差异的度量可由组内相关系数ρ= 0.7418/（0.7418+ 0.3811）=66.06%给出，即中国省域西部9个省服务业总产值对数平均值的差异有66.06%需要用二层变量来解释，只有33.94%的差异可以用层一变量来解释，从而说明在研究中国省域西部区域服务业经济增长时，必须引入层二变量。层二变量为中国省域西部区域经济环境中的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁。

（2）西部地区服务业经济增长基本影响要素的作用分析。西部地区基本要素对服务业经济增长的影响可由固定效应（变截距）模型分析得到，固定效应模型的结果见表7-33。

表7-33　西部服务业经济增长变截距模型结果

由表7-33的固定效应部分可知，基本影响因素LNEL的系数值为正向显著，即劳动力投入将促进中国省域西部区域服务业经济增长；劳动力投入增加1%，经济增长将增加0.6109%；资本投入对中国省域西部区域服务业经济增长的影响不显著。由表7-33的随机效应部分可知，将劳动力投入、资本投入引入到层一模型中，层一方差得到较好的解释，由零模型结果表7-32中的0.3811减少到固定效应模型结果表7-33的0.0050，这表明中国省域西部区域服务业的劳动力投入、资本投入能较好地解释省内服务业总产值不同年度间的变化。

（3）西部地区服务业经济增长要素效率异质性检验。西部地区要素效率异质性的检验可由随机效应（变系数）模型分析得到，随机效应模型的结果见表7-34。

表7-34　西部服务业经济增长随机效应结果

由表7-34的固定效应部分可知，劳动力投入、资本投入的系数与表7-33的相应系数有一定的差异，这是由于使用变截距模型与变系数模型不同造成的，多层统计分析侧重于随机系数模型的结果。在中国省域西部区域服务业经济增长过程中，劳动力投入增加1%，经济增长将增加0.5679%。资本投入对中国省域西部区域服务业经济增长的影响不显著。由表7-34的随机效应部分可知，劳动力投入、资本投入的效率在各个省之间存在显著性差异，同时表明截距、lnEL、lnEK与lnEY之间的关系在中国省域西部区域随着省份的不同而显著不同。

（4）西部地区综合性因素对服务业经济增长要素效率的影响分析。综合性因素对要素效率的影响分析可由全模型分析得到，全模型的结果见表7-35。

表7-35　西部服务业经济增长全模型结果

由表7-35的固定效应部分可知，综合性因素对截距（剩余全要素生产率）的影响，只有外商直接投资是负向显著影响因素，表明外商直接投资越多的省份全要素生产率越低。其具体影响程度为，外商直接投资提高0.1个单位，全要素生产率将降低0.93176。之所以会阻碍全要素生产率的提高，是由于外商直接投资对国内投资具有一定的挤出效应。

综合性因素对劳动力产出效率的影响分析。城市化、金融结构为正向显著影响因素，表明城市化、金融结构均值大的省份劳动力产出效率均值大。其具体影响程度为，城市化提高0.1个单位，劳动产出效率将提高0.09217；金融结构水平提高0.1个单位，劳动力产出效率将提高0.10357。同时，由于劳动力系数与城市化、金融结构的系数符号相同，因而城市化、金融结构水平的提高将加强劳动力与GDP之间的正向关系。

（5）西部地区省域服务业经济增长方差成分解释程度。由表7-32和表7-33的随机效应中的层一方差得到表7-36的原始总方差和条件总方差；表7-34和表7-35的随机效应中的层二方差之和得到表7-36的原始总方差和条件总方差。层一、层二的方差成分解释程度见表7-36。

表7-36　西部地区省域服务业经济增长层一、层二的方差成分解释程度

由表7-36可知，层一方差解释程度为98.68%，层二方差解释程度为75.43%，总体上层一解释变量对层一方差，层二解释变量对层二方差都有较好的解释。这表明构建的中国省域西部区域服务经济增长要素效率影响因素的实证分析模型较为合理。