（一）变量选择与数据来源

中国服务业经济增长相关变量与数据来源与本章第一节“变量的选择与数据来源”相同，但是此处的处理方式与第一节不同。

中国省域服务业经济增长要素效率影响因素的实证分析的层一模型的变量值为每个省在一定年度区间每年的劳动力投入、资本投入，即体现的是一定年度区间每个省的时间序列特征。中国服务业经济增长要素效率影响因素的实证分析的层一模型的变量值为每个年度各省的劳动力投入、资本投入，即体现的中国各省的截面数据特征。

中国省域服务业经济增长要素效率影响因素的实证分析的层二模型的变量值为每个省在一定年度区间每年的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁的均值。中国服务业经济增长要素效率影响因素的实证分析的层二模型的变量值为每年各省的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁的均值。

中国省域服务业经济增长要素效率影响因素的实证分析主要关注不同区域间效率的差异及综合性变量对区域间效率的差异的影响；中国服务业经济增长要素效率影响因素的实证分析主要关注不同年度间效率的差异及综合性变量对年度间效率的差异的影响。

（二）实证结果分析

1.中国服务业经济增长年度之间的变异分解

中国服务业经济增长的均值在不同年度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然需要运用零模型分析，零模型的结果见表7-37。

表7-37　中国服务业经济增长均值与变异的分解结果

由表7-37固定效应部分可知，中国服务业总产值不同年度对数（lnEY）均值为7.6130；由零模型的随机效应部分的卡方检验结构知，对数（lnEY）均值在不同年度间有显著性差异，而差异的度量可由组内相关系数ρ=0.3607/（0.3607+0.7825）=31.55%给出，即各省服务业总产值对数均值在1998—2016年的差异有31.55%需要用二层变量来解释，从而说明在研究1998—2016年中国服务业经济增长时，必须引入层二变量。层二变量为中国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.中国服务业经济增长基本影响要素的作用分析

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7-38。

表7-38　中国服务业经济增长变截距模型结果

由表7-38的固定效应部分可知，基本影响因素lnEL、lnEK的系数均为正向显著，即劳动力投入、资本投入对服务业经济增长都有显著的促进作用。其中，劳动力投入增加1%，经济增长将增加0.8638%；资本投入增加1%，经济增长将增加0.1824%。由表7-39的随机效应部分可知，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7-37中的0.7825减少到固定效应模型结果表7-38中的0.0364，表明每个省的劳动力投入、资本投入能较好地解释服务业总产值在相同年度不同省之间的变化。

3.中国服务业经济增长要素效率异质性检验(www.daowen.com)

要素效率不同年度的异质性检验可由随机效应（变系数）模型分析得到，随机效应模型的结果见表7-39。

表7-39　中国服务业经济增长随机效应结果

由表7-39的固定效应部分可知，劳动力投入、资本投入的系数与表7-38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的不同造成的，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0.9721%；资本投入增加1%，经济增长将增加0.0776%。由表7-39的随机效应部分可知，劳动力投入、资本投入的效率在不同年度之间存在显著性差异，同时也表明截距、lnEL、lnEK与lnEY之间的关系随着年度的不同而显著不同。

4.中国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7-40。

表7-40　中国服务业经济增长全模型结果

由表7-40的固定效应部分可得出以下结论：

①综合性因素对截距（剩余全要素生产率）影响，城市化、金融结构是正向显著影响因素，表明城市化、金融结构水平高的年度剩余全要素生产率高。其具体影响程度为，城市化提高0.1个单位，全要素生产率将提高0.69971；金融结构水平提高0.1个单位，全要素生产率将提高0.01682。之所以能促进全要素生产率的提高，是由于市场化促进经济规模效率的提高；金融结构水平的提高可以改善资本配置效率。外商直接投资、金融规模是负向显著影响因素，表明外商直接投资越多、金融规模越大的年度全要素生产率越低。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0.03792；金融规模扩大0.1个单位，全要素生产率将降低0.00944。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；中国当前以国有大银行为主导的金融体系的发展模式对民营经济的发展产生了一定的挤出效应。

②综合性因素对劳动力产出效率的影响分析。金融结构为正向显著影响因素。表明金融结构均值大的年度劳动力产出效率均值大。其具体影响程度为，金融结构水平提高0.1个单位，劳动力产出效率将提高0.02302。同时，由于劳动力系数与金融结构的系数符号相同，因而金融结构水平的提高将加强劳动力与GDP间的正向关系。外商直接投资、产业结构高级化、金融规模为负向显著影响因素，表明外商直接投资多、产业结构高级化水平高、金融规模程度高的年度劳动力效率低。具体影响程度为，外商直接投资提高0.1个单位，劳动力产出效率将降低0.12161；产业结构高级化提高0.1个单位，劳动力产出效率将降低0.03347；金融规模提高0.1个单位，劳动力产出效率将降低0.00914。同时，由于劳动力系数与外商直接投资、产业结构高级化、金融规模的系数符号相反，因此外商直接投资、产业结构高级化、金融规模水平的提高将削弱劳动力与GDP之间的正向关系。之所以会阻碍劳动力产出效率的提高，是由于金融水平的发展导致劳动资金比进一步降低。

③综合性因素对资本产出效率的影响分析。金融结构是负向显著影响因素，表明金融结构水平高的年度资本产出效率低。其具体影响程度为，金融结构提高0.1个单位，资本产出效率将降低0.02079。同时，由于资本系数与金融结构的系数符号相反，因而金融结构水平的提高将削弱资本与GDP之间的正向关系。外商直接投资、对外贸易、产业结构高级化、金融规模是正向显著影响因素，表明外商直接投资、对外贸易、产业结构高级化、金融规模程度高的年度资本产出效率高。其具体影响程度为，外商投资提高0.1个单位，资本产出效率将增加0.09743；对外贸易提高0.1个单位，资本产出效率将增加0.02566；产业结构高级化提高0.1个单位，资本产出效率将增加0.06746；金融规模提高0.1个单位，资本产出效率将增加0.00887。同时，由于资本系数与外商直接投资、对外贸易、产业结构高级化、金融规模的系数符号相同，因而外商直接投资、对外贸易、产业结构高级化、金融规模的水平的提高将加强资本与GDP之间的正向关系。

5.服务业经济增长方差成分解释程度

由表7-37和表7-38的随机效应中的层一方差得到表7-41的原始总方差和条件总方差；表7-39和表7-40的随机效应中的层二方差之和得到表7-41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7-41。

表7-41　服务业经济增长层一、层二的方差成分解释程度

由表7-41可知，层一方差解释程度为95.34%，层二方差解释程度为99.86%，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。