一 服务业生产率与“成本病”模型

（一）服务业生产率与“成本病”模型研究的进展

早在20世纪60年代，Fuchs就提出了服务业生产率增长较慢的问题。Fuchs（1968）利用美国服务业的统计资料，对服务部门和生产部门进行比较，深刻分析了服务业就业增长的情况，并将其概括为服务业就业结构变化理论：①服务业在经济中的比重尤其是就业比重和地位随经济发展水平的提高而上升，当经济发展到一定阶段后，它可能进入一个快速发展期；②服务业的发展水平必须与人均收入水平相适应，如果服务业发展过于滞后（就业比重与产值比重偏低），就会制约经济发展和经济结构的调整；③服务业具有大量吸纳劳动力的潜力，在经济发展的各个阶段，服务业就业基本均维持上升趋势。在工业化过程中，劳动力同时向工业和服务业转移，而最终发展到以向服务业转移为主。Fuchs分析了人均产出增长对服务业就业的影响，证明服务业就业增长的主因来自供给方面。他还发现随着经济发展水平的提高，商品生产率与服务生产率之间的差距会扩大，服务业的生产率与商品的生产率之比和收入水平负相关，但他未对服务业生产率较低的生成机理及影响进行深入解析。

Baumol（1967）在“成本病模型”中指出，经济中存在着进步部门和停滞部门，从长期来看，总生产率最终将被经济停滞部门所影响，经济增长趋于消失。Baumol的模型有四个基本假定：①经济能够划分为两个部门，即停滞部门与进步部门（Stagnant Sector and Technologically Progressive Sector）; ②经济只有一种投入，即劳动力；③两个部门的工资同步变化（即劳动力市场完全竞争）; ④货币工资与进步部门的单位劳动产出同步变化。

实际上，从模型分析看，这个模型还有两个隐含的假定：第一，市场结构是完全竞争的；第二，长期市场需求曲线具有良好的性质（Brian Chapman, 2010）。只有在需求曲线具有良好性质的情况下，假定④才能够得以成立。

根据这四个假定，可以得到以下结论，如果停滞部门的产品（也就是我们今天看到的“服务产品”）在政府补贴或其他因素作用下，缺乏价格弹性，或者富有收入弹性，则两部门的实际产出比重可能保持不变。而在不平衡生产率增长模型中，如果两部门产出比例保持不变，则越来越多的劳动力转向停滞部门，其他部门的劳动力份额将趋向于零。这就是著名的“成本病模型”。

“成本病模型”的核心假定是工资同步。在进步部门，工资与生产率同步；在停滞部门，价格与工资同步。因此，这个模型忽略了生产率对利润的影响。假定工资在两个部门间完全扩散，这意味着整个经济有着一个单一的工资率。在进步部门，工资完全由生产率决定，而在停滞部门，完全不是这样的。鲍莫尔认为，在不同的劳动力市场间有着某种流动性。而且，他假设劳动力是同一的。这个假定是完全成问题的，因为经济被分成性质完全不同的两个部门。生产技术的不同，对劳动力的要求显然也不相同，因此，工资不可能完全相同，劳动力也不可能完全流动（Thijs ten Raa和Ronald Schettkat, 2012）。

从生产率视角看，第一，尽管鲍莫尔的模型具有非常清晰的古典精神，但模型中通向静止状态的路径与李嘉图模型有着很大的差异。鲍莫尔的模型是基于平均生产率而非边际生产率（在李嘉图模型中，增长受到贫瘠的土地边际生产率的影响）；对鲍莫尔而言，不是生产率增长的限制产生了一个通向停滞状态的路径，而是取决于两部门的平衡增长。第二，对李嘉图来说，技术进步延缓了到达静止状态的步伐，而在鲍莫尔模型中，技术进步加速了这一进程。第三，在李嘉图模型中，人口增长要求开发更贫瘠的土地，导致增长率下降；在鲍莫尔模型中，劳动力被假定为常数。如果有持续增长的劳动力满足停滞部门的需求，则平衡增长约束不能引导经济通向静止状态。

从实证研究的视角看，Kuznets（1971）通过对59个国家国民经济结构数据的分析，提出了一个部门结构模型，指出随着人均GDP的增长，产业增加值结构与就业结构会发生变动。他对现代经济增长过程中服务业吸纳劳动力越来越多的现象进行了解释，认为服务业劳动比重稳步上升的主要原因有三个方面：①与资本主义的生产方式相联系，对服务的中间需求扩大；②随着工业化、城市化和经济的发展，国家生产系统的越来越复杂导致中央政府监督和调节作用的增强，而政府对劳动的消费需求如卫生和教育等大幅增加；③随着收入水平的提高，对服务的最终需求也会逐步增加。Kuznets强调供给因素对服务业结构变化所起的重要作用，供给因素主要包括人口增长、技术变革和资源比例的变动。

尽管Fisher、Clark和Fourastie在研究方法上主要以统计学而非经济学的相关原理来阐述三产业划分理论，在服务增长成因研究上仅是以最终服务需求（消费需求）增长来解释，没有关注到中间服务需求（生产需求）增长的趋势，但是他们已开始运用相应工具来分析服务产量、服务就业的演变及一般的增长过程，有些观点已构成现代服务增长理论研究的雏形。Fuchs、Baumol和Kuznets等从供给角度围绕服务生产率相对低下的原因对服务业增长的原因进行了研究，拓展了之前学者局限于需求角度对服务业进行研究的视野。

之后，Kravis、Heston和Summers（1983）使用多个国家数据从另一个角度对服务业劳动生产率滞后问题予以解释。研究结果发现，以现行的国民经济统计方法为基础，服务业劳动生产率比商品生产率低是一个确定的事实。不仅单个国家如此，跨国截面数据分析结果还显示，随着一国经济发展水平的提高，商品生产率与服务生产率之间的差距会逐渐扩大——服务业生产率和商品生产率之比与收入水平具有负相关关系，这意味着收入水平越高，商品生产率越高，而服务业相对劳动生产率则越低。因此，如果服务业劳动生产率上升幅度不大的话，商品生产率将随着收入水平的提高而上升。摩根士丹利首席经济学家Steven Roach（1987）同样指出，计算机使用的巨大增加并没有对经济绩效产生影响。统计表明，1961～1973年，18个OECD成员国全员生产率平均从每年的3.25%下降到1.09%（1974～1992年），而劳动生产率则从1961～1973年的平均4.41%下降到1974～1992年的1.81%，美国也有类似现象。Robert J. Gordon（1996）指出，1950～1972年，美国的制造部门每小时产出增长率为2.9%, 1972～1987年，增长率下降为2.2%。与此相对应，1950～1972年、1972～1987年、1987～1994年私人非农业非制造业部门的每小时产出增长率分别为2.1%、0.4%、0.8%。

Saxonhouse（1985）和Leveson（1985）分别根据日本和美国服务业发展的实际情况对鲍默尔-富克斯假说进行了实证检验，检验结果基本上支持该假说。Hiroaki Sasaki（2007）认为，如果考虑到服务既可以作为最终消费，又可以作为中间需求，在给定服务部门生产率低于制造部门的情况下，制造业的就业份额与经济增长率在长期内均趋于下降，不论劳动与服务产出之间的替代弹性是多大。Anne-Kathrin Last和Heike Wetzel（2010）对德国剧场表演的生产率进行了实证研究，他们使用随机前沿方法，将TFP分解为两个部分：①鲍莫尔的“成本病模型”在此部门是否有效；②效率进步能否补偿由此带来的生产率负面影响。结果证明，随着工资的增加，单位劳动力成本上升，这证实了“成本病假说”。而且，剧院有着明显的规模效应，但并不足以抵消“成本病”带来的非效率。

但是，也有经济学家认为，服务业生产率表现并不如大家公认的那么糟糕。Rubina Verma（2012）根据印度1980～2005年部门增长核算，服务部门的TFP是最快的，而且TFP的增长明显地源于服务部门增加值增长，1991年之后服务业TFP的增长是因为以市场为基础的自由化改革。Jack E. Triplett和Barry P. Bosworth（2003）也指出，在1995年之后，服务部门的劳动生产率增长要远远快于商品生产部门。还有一部分经济学家认为，密集使用ICT是提高服务业生产率的有效途径。Jorgenson和Stiroh（2000）, Jorgenson（2001）从宏观角度通过跟踪研究和实证分析，发现在信息技术的推动下，美国经济实现了高速增长。Waverman（2001）利用21个OECD国家20年的面板数据检验了电信服务业对经济增长的作用，发现电信服务业的发展与经济增长之间存在着正向的因果关系。Triplett和Bosworth（2003）研究了美国54个行业（含服务部门的29个行业）发现，服务业的生产率在1977～1995年年均增长0.3%，而在1995～2001年为1.5%，服务业信息化解释了美国劳动生产率增长的80%。Sridhar和Sridhar（2007）考察了发展中国家电信服务业对经济增长的影响，结果表明移动电话和固定电话业务促进了国民产出的增加。Rubalcaba和Kox（2007）从就业、生产率和创新三个方面阐述了商务服务业对欧洲经济增长的巨大贡献。

从本质上看，服务业生产率或者“成本病”问题远比现有的研究要复杂，这是因为以下几个原因。第一，服务业在国民收入与社会就业中快速增长的原因非常复杂（江小涓，2011），涉及价格因素、需求因素、供给因素等诸多因素；第二，经济学的统计与计量分析中，通常都使用“排除法”来定义服务业，即一般而言，经济学家将非第一产业与第二产业的经济量定义为服务业（尤其是在对服务业进行统计时更是如此），这样，服务业没有统一的、明确的定义，其内部各个产业之间并没有经济学意义上的共同点；第三，服务业在产出测度方面存在着诸多不足之处；第四，对服务业的理论研究远远滞后于其在经济增长过程中的表现。由于这些原因，对服务业生产率的研究非常复杂。

（二）关于服务业生产率测算的问题

由于服务业本身的庞杂性，对服务业生产率进行研究的过程中，研究者往往缺乏标准方法来衡量技术的改进、质量的提升以及价格的下降，因此，导致了对生产率分析的错误（Griliches, 1994;Diewert, 2000; J. Steven Landefeld, Barbara M. Fraumeni, 2000; Thijs ten Raa&Ronald Schettkat, 2012）。而服务业的统计核算问题本身也会导致对服务业生产率测算的错误。许多研究者指出，生产率的概念应用于服务部门远较其应用于制造业更为复杂。Djellal Faridah et Gallouj Faïz（2010）详细探讨了现有的生产率分析框架应用到服务业的问题，他认为，现有的生产率分析框架没有考虑服务业所特有的消费者参与问题、服务质量的主观体验问题等。有学者指出，服务业生产率涉及服务质量、消费者主观体验等诸多方面，因此，需要建立一个单独的框架（刘丹鹭，2012）。

Jonas Rutkauskas和Eimen·e Paulavic∨ien·e（2005）提出，生产率同时要求效率与效能（Efficiency and Effectiveness），因为某种活动如果只有效率而没有效能，或者只有效能没有效率，都不是具有生产性的。生产率概念用于服务业时，其分析的范围包括了组织之外的要素，即顾客。一些服务组织削减了投入要素，但是将顾客的活动包括进来，使生产率得到了提升。而在计算服务业的生产率时，质量非常重要。例如，据美国官方统计，美国健康保健业的生产率在1990～2000年下降了20%以上，全要素生产率比1960年下降了近40%。而事实上，许多新的药品、设备和诊疗手段不断地被发明出来，使现在的医疗诊断更精确、病人留在医院的时间更短、治疗的痛苦更小，这些都意味着节约了巨大的成本和为病人带来了便利，但建立在医生、床位等指标上的传统统计指标无法计算服务质量的变化。J. Steven Landefeld和Barbara M. Fraumeni（2000）认为价格指数也不能捕捉到新产品或新生服务的出现。对于产品而言，新经济的效率可以被估计出来，但对服务而言，缺乏适当的价格数据，这使得新技术提高产出和生产率方面的测度变得困难，甚至不可能（Thijs ten Raa & Ronald Schettkat, 2012）。

Moriches（1994）认为，由于对质量提高等因素测量的困难，经济学家对美国经济成就进行了低估。如果考虑质量因素，至少在1947～1973年，服务部门的劳动生产率增长并不慢于制造部门。APO（Asian Productivity Organization）2004年年报则认为，由于智力资本等无形资产在服务生产中变得越来越重要，而传统的测量系统对此缺乏有效的方法，因此，测量问题也成为进行服务业生产率国际或时际比较的重要障碍。Diewert指出：“我们认为经济测度错误可以解释在OECD国家自1973年生产率下降的原因，特别发现在高通胀时期，商业支出的误测导致生产率下降，当通胀下降时，由于不能准确地测度相关的变量，而掩盖了生产率增长恢复的情况。”Wolff（1991）同样认为生产率悖论的主要问题在于如何测度那些产出测度困难而输入测度相对容易的企业的生产率。他说：“一些经济学家主张近年来服务业表现不理想是由于测度这一时期的产出的问题，而不是由于生产率的实际变化。”Gordon（1996）认为，测量的误差并不足以解释劳动率下降之谜。因为大多数行业都是中间行业，价格下降的影响将会直接导致总量产出的减少（考虑到经济总量也是使用货币来进行计量的），但从统计数据上没有看到这一点。劳动生产率下降的最主要的原因在于劳动力市场的弹性，弱的工会力量与宽松的移民政策为美国提供了大量的廉价劳动力，使美国工人的实际工资处于不断下降之中。我国学者岳希明、张曙光（2002）从服务业增加值的核算角度指出中国服务业增加值被低估的原因有两个：核算范围的不全和部分服务业计价过低。由于服务业增加值被严重低估，服务业增长率也可能存在偏差。

考虑到生产率核算误差的问题，经济学家不断对生产率的测算进行改进。乔瓦尼·罗索和罗纳德·谢科特（2012）提出了“最终产品生产率（FPP）”方法，这个方法重点考虑服务作为一种中间投入对生产率的贡献。作者认为，如果使用FPP方法，则服务业的生产率比现有方法（索洛余值法）测算的要高得多。Jonas Rutkauskas和Eimen·e Paulavic∨ien·e（2005）提出使用服务业成本效率、服务效能、成本效能（Cost-efficiency, Service-effectiveness, and Cost-effectiveness）等概念，完善了服务业生产率的分析，而Armando Calabrese（2012）对服务质量与效率之间的关系进行深度分析，他认为，服务质量与效率之间并不存在单一的替代关系。

在生产率测算方法方面，国内学者对全要素生产率的测算方法主要集中在索洛余值法、随机前沿模型和标准DEA方法。索洛余值法需要强假定与资本存量数据。随机前沿方法使用了先定函数形式以及假设随机误差项服从一定的概率分布，存在先验的主观因素。标准DEA可能会产生技术进步为负的结果，而Timmer和Los（2005）指出，技术退步在现实生活中难以理解。