張龍鵬 周 笛

(1.電子科技大學，四川 成都 611731;2.西南財經(jīng)大學，四川 成都 611130)

一、引言

1952—2018年，中國服務業(yè)增加值從195億元提高到46.96萬億元，按照不變價計算，年均增速達8.4%，比國內生產總值年均增速高出0.3個百分點(1)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局發(fā)布的《服務業(yè)風雨砥礪七十載 新時代踏浪潮頭領航行——新中國成立70周年經(jīng)濟社會發(fā)展成就系列報告之六》。。相應地，服務業(yè)增加值占國內生產總值的比重從1978年的24.6%提升到2018年52.2%(2)數(shù)據(jù)來源于2018年中國統(tǒng)計年鑒和2018年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。。由此可見，服務業(yè)已成為中國國民經(jīng)濟第一大產業(yè)，是確保中國經(jīng)濟穩(wěn)定增長的重要組成部分。根據(jù)鮑莫爾-福克斯假說，由于服務業(yè)生產率較低，因此中國經(jīng)濟邁入服務業(yè)時代，經(jīng)濟增長潛力必將降低(Baumol，1967；Fuchs，1968)。如果這一假說在中國情境下依然成立，那么我們不得不重新審視中國服務業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長的貢獻。通過測算中國服務業(yè)生產率發(fā)現(xiàn)，中國服務業(yè)生產率與制造業(yè)生產率雖然存在差距，但差距在不斷縮小，并且某些服務業(yè)細分產業(yè)生產率要高于制造業(yè)(龐瑞芝 等，2014；王燕武 等，2019；夏杰長 等，2019)。由此可以斷定，一定程度上鮑莫爾-福克斯假說在中國并不成立。不僅在中國如此，在某些其它國家也是如此。Triplett et al.(2003)的研究指出，1995年后，美國服務業(yè)生產率增長率等于經(jīng)濟平均水平，也就是鮑莫爾病在美國已經(jīng)“治愈”。Foster-Mcgregor et al.(2017)同樣發(fā)現(xiàn)，在一些亞洲經(jīng)濟體中，服務業(yè)的生產率增速超過了制造業(yè)。Badri Narayan(2018)基于印度的研究也發(fā)現(xiàn)，服務業(yè)生產率要高于制造業(yè)。

既然有國家突破了鮑莫爾-福克斯假說限制，實現(xiàn)了服務業(yè)生產率的提升。那么，推動中國、美國、印度等國家服務業(yè)生產率提升的源頭在哪里呢？在傳統(tǒng)條件下，服務業(yè)的生產和消費要求同時、同地、面對面地進行，這就使得服務業(yè)不能使用機器設備，從而導致服務業(yè)生產率長期保持一個水平不變(江小涓，2017)。相比之下，由于規(guī)模經(jīng)濟和范圍經(jīng)濟存在，制造業(yè)生產率實現(xiàn)了快速提升，這就使得服務業(yè)生產率相對下降。然而，隨著信息技術的快速發(fā)展與廣泛應用，服務業(yè)發(fā)展發(fā)生了巨大的變化(江小涓，2017；江小涓 等，2019)。大量研究也發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新與技術進步對服務業(yè)生產率有著重要的影響(Musolesi et al.，2010；Peters et al.，2018；許和連 等，2016)。因此，基于信息技術應用角度探索服務業(yè)生產率提升的動因就成為一個可行的研究視角。關于信息技術與生產率的研究并不少見，相關的研究結論也一直存在爭論：有些研究認為信息技術促進了產業(yè)或企業(yè)生產率的提升；有些研究則持相反的觀點，但聚焦于服務業(yè)的文獻則較少。服務業(yè)與制造業(yè)生產率的決定因素有著顯著的異質性(Badri Narayan，2018)，那就意味著我們有必要專門探討服務業(yè)信息技術應用與生產率的關系。由于中國相關情況能夠為我們認識服務業(yè)信息技術應用與生產率之間的關系提供很好的素材，因此本文利用中國企業(yè)的數(shù)據(jù)探討服務業(yè)信息技術應用對生產率的影響，以從微觀角度解讀這一問題。

二、文獻綜述

生產率是經(jīng)濟學的重要研究對象，其決定著經(jīng)濟體的增長潛力，因而學者們使用多種多樣的方法對生產率進行度量。對于服務業(yè)生產率的測算，國外學者基本采用的是勞動生產率(Triplett et al.，2003；Broadberry et al.，2005；Peters et al.，2018)，這主要是因為全要素生產率(TFP)是勞動生產率的決定因素之一(Triplett et al.，2003)，勞動生產率的高低已經(jīng)反映了TFP的高低。不過也有學者從全要素生產率的角度考察服務業(yè)生產率(Foster-Mcgregor et al.，2017；Badri Narayan，2018)。相比之下，國內學者更傾向于從多個角度測算全要素生產率，以觀測中國服務業(yè)生產率的發(fā)展現(xiàn)狀。崔敏等(2015)、夏杰長等(2019)、王燕武等(2019)分別采用SFA、OP、LP方法測算了服務業(yè)的TFP。龐瑞芝等(2014)、王恕立等(2015)則引入環(huán)境因素，重新測算了服務業(yè)的全要素生產率。

學者們不僅關注服務業(yè)生產率的測算，也關注影響服務業(yè)生產率的關鍵因素，以探討服務業(yè)生產率提升的具體路徑。現(xiàn)有文獻重點研究了創(chuàng)新與技術進步對服務業(yè)生產率的影響。Musolesi et al.(2010)、Peters et al.(2018)基于美國、德國、愛爾蘭等國家的微觀數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，服務業(yè)的創(chuàng)新活動對生產率有顯著的正向作用，但不同國家、不同類型創(chuàng)新對生產率的影響程度存在明顯差異性。許和連等(2016)基于中國的情況研究也發(fā)現(xiàn)，服務業(yè)創(chuàng)新具有生產率促進效應，并且完善制度環(huán)境能增強這一促進效應。不過Broadberry et al.(2005)指出，如果技術進步不適合一個社會的社會能力，那么技術進步會導致技術使用部門的調整困難，對生產率造成負面影響，這在服務業(yè)中表現(xiàn)得尤為顯著。除了對創(chuàng)新與技術進步的研究之外，已有文獻還探討了進入管制、勞動力異質性、員工性別結構、資本密集度等宏微觀因素對服務業(yè)生產率的影響(劉丹鷺，2013；王燕武 等，2019；王偉同 等，2017；Badri Narayan，2018)。

特別的，信息技術對服務業(yè)生產率的影響也得到了學者們的關注。不過就已有文獻而言，雖然大量文獻研究了信息技術與生產率之間的關系，但聚焦于服務業(yè)的文獻仍較少。Triplett et al.(2003)測算了信息技術資本在服務業(yè)生產率中的貢獻，基本肯定了信息技術投資對服務業(yè)生產率的正向影響作用。Casolaro et al.(2007)基于意大利銀行業(yè)的研究也發(fā)現(xiàn)，信息技術資本對全要素生產率增長的貢獻較為可觀。Quinn et al.(1994)認為，使用信息技術的服務業(yè)雖然能夠取得較好的生產率績效，但信息技術需要數(shù)年乃至數(shù)十年才能顯示出正效應。Hempell(2005)基于德國數(shù)據(jù)的研究顯示，信息技術在服務業(yè)中具有顯著的生產率效應，同時創(chuàng)新經(jīng)驗能夠增強信息技術的正向作用。具體到中國的研究，國內學者則重點討論了互聯(lián)網(wǎng)及其在制造業(yè)的應用對制造業(yè)生產率的影響(黃群慧 等，2019；盧福財 等，2019)，尚未有文獻利用中國數(shù)據(jù)檢驗服務業(yè)信息技術應用與生產率之間的關系。雖然江小涓(2017)、江小涓等(2019)等已經(jīng)意識到信息技術對服務業(yè)生產率具有影響，但并未進行相應的實證檢驗。

服務業(yè)生產率與制造業(yè)生產率的決定因素存在顯著的異質性(Badri Narayan，2018)，我們不能基于整體或制造業(yè)層面的研究來推斷信息技術應用對服務業(yè)生產率的影響，因而有必要專門研究服務業(yè)信息技術應用與生產率的關系。已有服務業(yè)研究缺乏從理論和實證層面探討服務業(yè)信息技術應用對生產率的影響。本文則利用中國企業(yè)這一微觀數(shù)據(jù)進行相關研究，不僅補充了已有文獻的研究樣本，還有助于進一步揭示服務業(yè)信息技術應用影響生產率的機理。

三、理論分析與研究假設

從一般意義而言，信息技術應用將通過降低交易成本、減少資源錯配、促進創(chuàng)新等方式提升服務業(yè)生產率(黃群慧 等，2019)，但這些影響機制尚未揭示服務業(yè)信息技術應用對生產率的關鍵作用機理。鑒于此，本文在分析導致服務業(yè)生產率低下的原因基礎上，討論服務業(yè)信息技術應用如何才能突破這些制約因素影響，進而從理論上揭示服務業(yè)信息技術應用對生產率的影響。根據(jù)已有研究，服務業(yè)生產率低下的原因在于傳統(tǒng)條件下的服務業(yè)特征和勞動投入的異質性(江小涓，2017；江小涓 等，2019；王燕武 等，2019)，因此本文理論分析將圍繞這兩個方面展開。

在傳統(tǒng)經(jīng)濟學分析中，服務業(yè)具有同步性、不可儲存性、不可遠距離貿易等重要特征(江小涓 等，2019)。上述三個重要特征就使得服務的生產與消費必須同時、面對面進行，若不能突破時間與空間的限制，則難以實現(xiàn)生產率的顯著提升。與制造業(yè)要素投入模式不同的是，服務業(yè)更多地依賴非物質要素投入，即信息、知識、創(chuàng)意、人力資本等要素投入，這就使得服務業(yè)不能使用機器設備提高效率，這導致服務業(yè)缺乏規(guī)模經(jīng)濟，生產率長期保持在一個水平不變(江小涓，2017；江小涓 等，2019)。信息技術的應用，改變了服務的不可分割、不可儲存等傳統(tǒng)特性，使得服務生產與消費分離成為現(xiàn)實，這就使得服務產品的生產成本不斷下降和遠距離貿易成為現(xiàn)實(沈俊杰，2015)。教育、醫(yī)療、金融等行業(yè)借助信息技術實現(xiàn)行業(yè)的轉型升級，使得這些行業(yè)能夠使用相同的勞動力服務更多的客戶或者實現(xiàn)勞動力替代，從而不斷降低服務成本和提升服務生產率。例如，在傳統(tǒng)課堂上，教師最多教授數(shù)百名學生，而一些網(wǎng)絡慕課一年就可吸引20多萬人參與學習(江小涓 等，2019)。此外，信息技術還可實現(xiàn)教育資源的存儲，以在不同時間服務更多的學生，這就突破了時間的限制。借助互聯(lián)網(wǎng)為核心的信息技術，數(shù)字教育行業(yè)以較少的教師資源為更多的學生提供教育服務，大大提升了服務生產率。在2020年的新冠肺炎疫情期間，百度、商湯科技、?？低暤绕髽I(yè)利用人工智能深度學習、圖像識別等技術賦能紅外熱像儀，實現(xiàn)在公共場所的智能體溫檢測，提高了體溫檢測服務的效率和準確性。進一步地，服務業(yè)的信息技術應用還可以以較低的成本實現(xiàn)服務產品的遠距離貿易，不斷擴大服務業(yè)的市場規(guī)模。江小涓等(2019)以音樂行業(yè)為例研究指出，數(shù)字音樂產業(yè)的市場規(guī)模要遠遠大于音樂圖書、音樂演出、音樂版權經(jīng)紀等傳統(tǒng)音樂產業(yè)。市場規(guī)模的擴大將有助于實現(xiàn)生產要素投入的規(guī)模經(jīng)濟，還可通過促進市場競爭、深化勞動分工等途徑提升產業(yè)或企業(yè)的生產率(Badinger，2007；Chaney et al.，2013)。上述分析表明，服務業(yè)信息技術應用將通過改變服務業(yè)傳統(tǒng)特征來實現(xiàn)生產率的提升。

隨著服務業(yè)的發(fā)展，其吸納的勞動力會逐漸增加。例如，1979—2018年中國服務業(yè)就業(yè)人員年均增速達5.1%，高出第二產業(yè)2.3個百分點，到2018年服務業(yè)就業(yè)比重達46.3%，是吸納就業(yè)人數(shù)最多的產業(yè)。對于就業(yè)比重上升的行業(yè)，平均勞動效率會隨著勞動力異質性的擴大而下降(Young，2014；Cubas et al.，2015；王燕武 等，2019)(3)主要原因有兩方面：一是勞動力從制造業(yè)轉向服務業(yè)過程中，勞動力會由熟練勞動力轉變?yōu)榉鞘炀殑趧恿?，進而制約了服務業(yè)生產率的提升；二是勞動力需求的增加會使得大量受教育程度較低的勞動力進入服務業(yè)市場，提高了服務業(yè)的勞動異質性，降低了平均勞動效率。。服務業(yè)信息技術的應用能夠提高勞動力的受教育程度和技能水平，降低服務業(yè)的勞動異質性，進而實現(xiàn)服務業(yè)生產率的提升。首先，服務業(yè)信息技術應用對從業(yè)者的技能水平和解決問題的能力提出了更高的要求(Bartel et al.，2007)。為了應對新技術所帶來的挑戰(zhàn)，企業(yè)會加強對員工的技術培訓(張龍鵬 等，2016)，如2019年亞馬遜公司宣布投入7億美元對員工進行人工智能技能培訓。作為一種職業(yè)技能教育，員工技術培訓將進一步提高從業(yè)者技能水平，實現(xiàn)企業(yè)人力資本的積累，從而以創(chuàng)新方式驅動服務業(yè)生產率的提升。其次，服務業(yè)信息技術應用將為從業(yè)者獲取、處理、創(chuàng)新和傳遞信息和知識提供更為便捷的渠道和工具，這不僅有助于提升服務業(yè)從業(yè)者的素質和人力資本價值，為生產率的提升奠定人才基礎，還有助于塑造高效的開放式創(chuàng)新網(wǎng)絡，降低創(chuàng)新過程中的交易、契約、代理與治理成本，縮小創(chuàng)新認知差異，實現(xiàn)以創(chuàng)新驅動服務業(yè)生產率的提升(王金杰 等，2018；Peters et al.，2018；許和連 等，2016)。最后，生產力是勞動技能和生產工具共同作用的結果。在勞動力技能水平提升的條件下，生產工具的進步將進一步促進生產率的提升。人類科技發(fā)展的歷史表明，每一次生產工具的革新，將帶來社會生產效率的提升。服務業(yè)信息技術的應用將為勞動力提供新的服務工具，提高勞動效率和生產率。例如，物流業(yè)使用人工智能、無線通訊技術、射頻標簽技術、工業(yè)級掌上電腦、自動化立體倉庫等信息技術與產品，能夠幫助員工在單位時間內處理更多的運輸產品，使得勞動生產率得到極大的提高。上述分析表明，從勞動力異質性角度看，信息技術應用對服務業(yè)生產率具有促進作用。

綜上所述，我們可以得到本文的研究假設：服務業(yè)信息技術應用可通過改變服務業(yè)特征和降低勞動力異質性等途徑對生產率產生促進作用。

四、研究設計

(一)數(shù)據(jù)來源

由于本文需要準確、全面衡量服務業(yè)企業(yè)的信息技術應用情況，而世界銀行2012年對中國企業(yè)所做的營商環(huán)境調查包含企業(yè)信息技術應用信息，因此本文將使用該次調查數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)來源。世界銀行調查了2700家民營企業(yè)，被調查企業(yè)分布在北京、深圳、東莞、合肥、武漢、南通、成都等25個城市，基本覆蓋了東部、中部、西部地區(qū)的大中小城市，樣本具有較好的代表性。樣本中包含了1008家服務業(yè)企業(yè)2009—2011年的相關數(shù)據(jù)，涉及批發(fā)、零售、運輸、信息技術服務等七個行業(yè)。調查問卷詢問了企業(yè)基本信息、基礎設施、銷售與供應、產能利用、創(chuàng)新與科技、融資、政企關系和勞動力等方面的問題。大部分問題包含了企業(yè)2011年的信息，部分問題涉及2009年的信息。因而，本文使用2011年的數(shù)據(jù)實證檢驗服務業(yè)信息技術應用對生產率的影響。

(二)計量模型

本文參考許和連等(2016)、張龍鵬等(2016)的研究，構建如式(1)所示的計量模型，以從微觀層面實證檢驗服務業(yè)的信息技術應用對其生產率的影響：

Productivityfic=α0+α1IT_Usagefic+βCtrfic+δi+λc+μfic

(1)

其中:f、i、c分別表示企業(yè)、行業(yè)、城市；Productivity代表服務業(yè)企業(yè)的生產率，為被解釋變量；IT_Usage是本文關注的核心解釋變量，代表企業(yè)的信息技術應用程度；Ctr代表一系列企業(yè)層面的控制變量，用來解決遺漏重要解釋變量產生的內生性問題；δ、λ、μ分別表示行業(yè)固定效應、城市固定效應、隨機誤差項。

(三)變量測度

1.企業(yè)生產率

對服務業(yè)企業(yè)生產率的測算，現(xiàn)有文獻主要使用勞動生產率或全要素生產率。雖然全要素生產率是較好的度量指標，但全要素生產率的測算對數(shù)據(jù)質量要求較高。由于世界銀行的調查問卷缺少測算全要素生產率所需的關鍵數(shù)據(jù)，因此本文主要使用勞動生產率表征服務業(yè)企業(yè)的生產率。王偉同等(2017)、Haltiwanger(1999)、Hellerstein et al.(1999)認為，如果估計方程中控制了人均資本、受教育水平等要素投入，勞動生產率可近似為全要素生產率。調查問卷的D.2、L.1問題分別詢問了企業(yè)2011年的銷售收入、員工人數(shù)，本文利用平均每位員工銷售收入的自然對數(shù)作為企業(yè)生產率的代理變量。

2.企業(yè)信息技術應用

信息技術應用涉及企業(yè)生產經(jīng)營活動的各個方面，需要對其進行全面準確的衡量。根據(jù)張龍鵬等(2018)、Hempell et al.(2008)的研究，本文采用使用計算機的員工比例(IT_Usage1)作為服務業(yè)企業(yè)信息技術應用程度的一個度量指標，因為該指標不僅能直接體現(xiàn)企業(yè)信息技術的使用效率，還能間接反映企業(yè)信息技術的存量(寧光杰 等，2014)。調查問卷中的CNO.8問題詢問了企業(yè)2011年使用計算機的員工比重。進一步地，企業(yè)活動通過價值鏈銜接而成，信息技術可滲透到企業(yè)價值鏈的不同環(huán)節(jié)(張龍鵬 等，2016)，因此本文還可從價值鏈的角度衡量企業(yè)的信息技術應用程度。問卷的CNO.11問題調查了企業(yè)供應商關系、產品設計、生產運營、市場營銷、客戶關系等環(huán)節(jié)的信息技術使用情況，以此可以將每個環(huán)節(jié)的信息技術使用劃分為從未使用、極少使用、有時使用、頻繁使用和一直使用五個等級，并依次賦值為1～5。本文將各個環(huán)節(jié)的信息技術應用得分加總，從而得到價值鏈視角下企業(yè)信息技術應用程度的度量指標(IT_Usage2)。為了綜合衡量企業(yè)的信息技術應用程度，本文參考王聰?shù)?2015)的做法，利用上述兩個指標并借助主成分分析法構造一個綜合指標。本文將IT_Usage1、IT_Usage2進行標準化處理，構造樣本標準矩陣Mfj：

(2)

我們依據(jù)標準化矩陣(Mfj)求相關系數(shù)矩陣(R)，然后解樣本相關系數(shù)矩陣(R)的特征方程|R-λI2|=0，以求特征根，根據(jù)方差確定若干主成分，并對各主成分加權求和，權重為各主成分的方差貢獻率，即得到衡量企業(yè)信息技術應用的綜合指標(IT_Usage)。

3.控制變量

根據(jù)已有研究(許和連 等，2016；王偉同 等，2017)，本文控制了企業(yè)的高管性別(Female)、高管工作經(jīng)驗(Experience)、年齡(Age)、出口(Export)、人力資本(HC)和法治環(huán)境(Law)等變量。企業(yè)高管如果是女性，F(xiàn)emale賦值為1，否則為0，具體數(shù)據(jù)來自問卷的B.7a問題；高管工作經(jīng)驗利用高管在該企業(yè)的工作年限度量，數(shù)據(jù)來自問卷的B.7問題；企業(yè)年齡使用觀測年度與企業(yè)注冊年度的差表示，企業(yè)注冊年份來自問卷的B.5問題；企業(yè)出口情況利用企業(yè)銷售收入中直接出口商品的收入占比度量，數(shù)據(jù)來自問卷的D.3問題；企業(yè)人力資本水平利用具有中學及以上學歷的員工比重度量，數(shù)據(jù)來自問卷的L.9b問題；問卷的J.1問題要求企業(yè)對當?shù)氐乃痉ㄏ到y(tǒng)做出評價，從壞到好分為四個等級，并依次賦值為1～4，本文利用該問題度量企業(yè)面臨的法治環(huán)境。

五、實證檢驗

(一)描述性分析

根據(jù)前文的變量測度說明，表1匯報了重要研究變量的統(tǒng)計特征。從服務業(yè)企業(yè)信息技術應用情況來看，2011年平均每個企業(yè)中使用計算機的員工比重為55.77%，基于價值鏈的信息技術應用指標的均值為17.23，占滿分(25)的68.92%，表明信息技術應用對于當時的服務業(yè)企業(yè)并不是一個普遍現(xiàn)象，這為本文的研究提供了理想的樣本。就服務業(yè)企業(yè)生產率而言，平均每個企業(yè)每位員工銷售收入的自然對數(shù)為12.61，也即是120.96萬元。此外，在樣本中，15%的高管為女性；高管的平均工作經(jīng)驗約為15年；企業(yè)平均年齡為11歲；企業(yè)中直接出口商品銷售收入占總銷售收入的比重為3.29%；平均每家企業(yè)76.45%的員工具有中學及以上學歷；企業(yè)面臨法治環(huán)境的均值為2.62，占滿分(4)的65.5%。

表1 研究變量的描述性統(tǒng)計

為直觀反映服務業(yè)信息技術應用與生產率之間的關系，本文利用信息技術應用綜合指標(IT_Usage)繪制了企業(yè)信息技術應用與生產率關系的散點圖，具體如圖1所示。由圖1可知，擬合曲線向右上方傾斜，信息技術應用程度高的企業(yè)生產率也較高，說明服務業(yè)的信息技術應用與生產率存在明顯的正相關關系，初步檢驗了服務業(yè)信息技術應用能促進生產率提升的研究結論。

圖1 服務業(yè)企業(yè)信息技術應用與生產率的散點圖

(二)基本回歸結果

根據(jù)式(1)計量模型，本文采用普通最小二乘法估計服務業(yè)企業(yè)信息技術應用對生產率的影響，估計結果如表2所示。表2列(1)—(2)為使用計算機員工比重與生產率的估計結果。列(1)未加入任何控制變量，IT_Usage1的估計系數(shù)為0.0109，并通過了1%的顯著性檢驗，說明使用計算機員工比重增加1個百分點，企業(yè)生產率將上升1.09%。列(2)在列(1)的基礎上，加入了企業(yè)層面的控制變量以及行業(yè)與城市固定效應。加入控制變量后，IT_Usage1的估計系數(shù)依然通過了顯著性檢驗，但信息技術應用的生產率提升效應有所下降。使用計算機員工比重增加1個百分點，則企業(yè)生產率提升0.64%。由此表明，遺漏重要解釋變量將高估服務業(yè)信息技術應用對生產率的促進作用。相應地，列(3)—(4)為基于價值鏈的信息技術應用與生產率的估計結果，列(5)—(6)為信息技術應用綜合指標與生產率的估計結果。在所有回歸結果中，IT_Usage2、IT_Usage的估計系數(shù)均顯著為正。其中，列(4)的估計結果顯示，基于價值鏈的信息技術應用程度上升1個單位，將使得服務業(yè)企業(yè)生產率增加1.67%；列(6)的估計結果表明，信息技術應用綜合指標上升1個單位，企業(yè)生產率增加29.05%。就表2的回歸結果而言，不論我們從何種角度衡量服務業(yè)企業(yè)的信息技術應用程度，服務業(yè)的信息技術應用具有顯著的生產率提升效應。這驗證了本文的研究假設。

表2 基本回歸結果

進一步，根據(jù)列(2)、列(4)、列(6)的回歸結果，簡要分析服務業(yè)企業(yè)控制變量對生產率的影響。高管工作經(jīng)驗(Experience)的估計系數(shù)均在5%顯著性水平上為正，說明高管工作經(jīng)驗越豐富，企業(yè)的生產率越高，該結論與許和連等(2016)的研究結論一致。高管豐富的工作經(jīng)驗能夠幫助企業(yè)提升管理質量與效率，從而提高企業(yè)生產率。企業(yè)出口(Export)的估計系數(shù)均顯著為正，說明服務業(yè)企業(yè)的出口商品銷售收入占比越高，其生產率也越高。Temouri et al.(2013)的研究也支持服務業(yè)企業(yè)出口有助于生產率提升的結論。企業(yè)人力資本(HC)的估計系數(shù)均顯著為正，說明人力資本具有顯著的生產率提升效應。較高的人力資本水平有助于提升服務業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新能力以及實現(xiàn)良好的企業(yè)管理，進而提高企業(yè)生產率。在列(2)與列(6)中，企業(yè)法治環(huán)境(Law)的估計系數(shù)在5%或10%的顯著性水平上為正，說明良好的制度環(huán)境能夠顯著提升服務業(yè)企業(yè)的生產率。這主要是因為服務業(yè)是制度密集型產業(yè)，對制度環(huán)境有著較高的要求(許和連 等，2016)。

(三)穩(wěn)健性檢驗

基本回歸結果已經(jīng)表明，服務業(yè)的信息技術應用可以提升其生產率，但這一結論還會受到遺漏時間變量、內生性等因素的影響。為了確保本文研究結論的穩(wěn)健性，我們接下來進行穩(wěn)健性檢驗。

1.考慮時間因素

服務業(yè)企業(yè)的信息技術應用與生產率都會隨著時間的變遷而發(fā)生改變，如果在估計方程中沒有考慮時間因素，將會因遺漏重要解釋變量而產生內生性問題。由于基本回歸使用的是截面數(shù)據(jù)，忽視了時間因素。為了檢驗研究結論的穩(wěn)健性，本文用兩種方式將時間因素納入實證檢驗之中。

(1)世界銀行2012年的調查問卷詢問了企業(yè)2009年、2011年的銷售收入、員工人數(shù)以及使用計算機的員工比重等信息，因此利用這兩年數(shù)據(jù)構造了一個兩期混合截面數(shù)據(jù)，從而能夠在式(1)所示的估計方程中加入年份固定效應，以重新估計服務業(yè)企業(yè)信息技術應用對生產率的影響。表3的列(1)匯報了相應的估計結果。由于大多數(shù)企業(yè)層面的控制變量缺乏2009年的數(shù)據(jù)，因此我們在估計中沒有加入企業(yè)控制變量。如列(1)的回歸結果所示，在控制了行業(yè)、城市、年份固定效應后，使用計算機員工比重的估計系數(shù)依然顯著為正，使用計算機員工比重增加1個百分點，服務業(yè)企業(yè)生產率提升0.69%。由此可見，當考慮了時間因素后，服務業(yè)的信息技術應用依然促進了生產率的提升，研究結論是穩(wěn)健的。

(2)世界銀行2003年的調查問卷也涉及服務業(yè)企業(yè)信息技術應用與生產率的信息，因此我們也將2003年與2012年的調查結合起來，以進一步檢驗研究結論的穩(wěn)健性。2003年的調查包含784家服務業(yè)企業(yè)2002年的相關信息，主要涉及信息技術、會計與非銀行金融服務、廣告與市場、商業(yè)服務四類產業(yè)等相關方面信息。2003年調查的服務業(yè)與2012年存在明顯差異，但互為補充，將兩份調查結合起來能更全面地研究服務業(yè)信息技術應用對生產率的影響。表3的列(2)匯報了2002年服務業(yè)企業(yè)使用計算機員工比重與生產率的估計結果，但未加入任何控制變量。列(3)為加入控制變量的估計結果，但為保證企業(yè)層面控制變量度量與基本回歸一致，我們僅加入了高管工作經(jīng)驗和企業(yè)年齡兩個變量。列(2)與列(3)的回歸結果顯示，使用計算機員工比重的估計系數(shù)均在1%的顯著性水平上為正，說明即使更換了研究樣本，研究結論依然成立。進一步地，我們將2002年、2009年與2011年的數(shù)據(jù)結合起來，以估計使用計算機員工比重對企業(yè)生產率的影響，具體結果如列(4)所示。使用計算機員工比重的估計系數(shù)在1%的顯著性水平上為正。這再次說明：在考慮時間因素的情況下，服務業(yè)信息技術應用仍具有顯著的生產率提升效應。

表3 考慮時間因素的回歸結果

2.內生性處理

為了更好地處理內生性問題，本文將尋找工具變量，利用2SLS重新估計服務業(yè)信息技術應用對生產率的影響?；诒疚乃褂玫臄?shù)據(jù)，我們選取了兩個工具變量。

(1)我們利用使用計算機員工比重的滯后項作為一個工具變量，即將2009年使用計算機員工比重作為2011年使用計算機員工比重的工具變量。將滯后項作為工具變量是已有文獻的常用方法，雖然這一工具變量較為粗糙，但也能排除部分內生性影響。表4的列(1)匯報了滯后項作為工具變量的回歸結果。使用計算機員工比重的估計系數(shù)顯著為正，且系數(shù)大小與基本回歸結果相近，同時未識別檢驗與弱識別檢驗也通過了顯著性檢驗，說明本文的研究結論是可信的。

表4 工具變量的回歸結果

(2)參考Fisman et al.(2007)、張龍鵬等(2016)、王永進等(2017)等對企業(yè)層面自變量工具變量的選取方法，使用同行業(yè)內剔除本企業(yè)外其它企業(yè)信息技術應用程度的均值作為本企業(yè)信息技術應用程度的工具變量。使用該工具變量的原因在于：一是同行業(yè)內企業(yè)的信息技術應用具有較高的相關性，滿足工具變量的相關性條件；二是剔除了本企業(yè)的信息技術應用，不會直接影響到本企業(yè)的生產率，避免了其與擾動項相關，滿足工具變量的外生性條件(王偉同 等，2017)。本文有三個度量企業(yè)信息技術應用程度的指標，因此我們分別計算了這三個指標的工具變量，相應的估計結果如表4的列(2)—(4)所示。使用工具變量回歸后，IT_Usage1、IT_Usage2、IT_Usage的估計系數(shù)顯著為正，服務業(yè)信息技術應用的生產率提升效應依然存在。

六、進一步的分析

(一)異質性分析

1.產業(yè)異質性

不同產業(yè)對信息技術的需求和應用程度存在顯著的差異性，而不同的產業(yè)特征也會影響信息技術應用績效的發(fā)揮，因此本文將考察服務業(yè)信息技術應用對生產率影響的產業(yè)異質性。在本文的研究中，服務業(yè)包括建筑服務業(yè)、汽車服務業(yè)、批發(fā)業(yè)、零售業(yè)、住宿業(yè)、運輸服務業(yè)、信息技術服務業(yè)等七個子行業(yè)。其中，批發(fā)業(yè)、零售業(yè)、住宿業(yè)屬于生活性服務業(yè)；建筑服務業(yè)、汽車服務業(yè)、運輸服務業(yè)、信息技術服務業(yè)屬于生產性服務業(yè)(Zhang et al.，2019)。相比之下，生產性服務業(yè)的信息技術應用程度高于生活性服務業(yè)。從使用計算機的員工比重來看，生活性服務業(yè)與生產性服務業(yè)的平均比重分別為53.17%、57.66%；從基于價值鏈的信息技術應用程度來看，生活性服務業(yè)的均值為16.72，生產性服務業(yè)則為17.61。鑒于生活性服務業(yè)與生產性服務業(yè)信息技術應用的差異性，本文分別探討兩類服務業(yè)信息技術應用對生產率影響的異質性。表5使用2SLS方法分樣本估計了服務業(yè)信息技術應用對生產率的影響，工具變量為同行業(yè)內剔除本企業(yè)外其它企業(yè)信息技術應用程度的均值(4)本文后續(xù)的研究均考慮了內生性問題，并且使用同行業(yè)內剔除本企業(yè)外其它企業(yè)信息技術應用程度的均值作為工具變量。。在生活性服務業(yè)組，IT_Usage1、IT_Usage2、IT_Usage的估計系數(shù)分別為0.0043、0.0117、0.1943，除IT_Usage2的估計系數(shù)未通過顯著性檢驗外，其余兩個變量的估計系數(shù)均通過了5%的顯著性檢驗。在生產性服務業(yè)組，IT_Usage1、IT_Usage2、IT_Usage的估計系數(shù)分別為0.0091、0.0249、0.4311，且均通過了1%或10%的顯著性檢驗。為使回歸系數(shù)具有可比性，本文計算了標準回歸系數(shù)。在生活性服務業(yè)組，三個變量的標準回歸系數(shù)分別為0.1160、0.0578、0.1122；在生產性服務業(yè)組，三個變量的標準回歸系數(shù)分別為0.2230、0.1075、0.2266。比較估計系數(shù)大小可知，生產性服務業(yè)的企業(yè)信息技術應用具有更高的生產率提升作用。

表5 生活性服務業(yè)與生產性服務業(yè)的分組回歸結果

2.城市異質性

城市信息基礎設施是服務業(yè)信息技術應用的基礎與保障，一切有效的信息技術應用都需建立在高質量、現(xiàn)代化的信息基礎設施之上。對于信息基礎設施水平不同的城市，服務業(yè)信息技術應用對生產率將會產生怎樣的影響呢？關于城市信息基礎設施的度量，現(xiàn)有大部分文獻使用的是固定電話、移動電話、互聯(lián)網(wǎng)的普及率，但這些度量指標尚未反映出物聯(lián)網(wǎng)、云平臺、大數(shù)據(jù)中心等新型信息基礎設施的建設情況，未能全面地體現(xiàn)城市的信息基礎設施水平。因而，我們利用國脈互聯(lián)智慧城市研究中心和中國社會科學院信息化研究中心共同頒布的《第二屆(2012)中國智慧城市發(fā)展水平評估報告》中的指標衡量城市信息基礎設施發(fā)展水平。該報告利用光纖與寬帶覆蓋率、電腦終端普及率、云平臺建設三個指標測度城市信息基礎設施發(fā)展情況。這三個指標不僅反映了傳統(tǒng)信息基礎設施的發(fā)展情況，還體現(xiàn)了新型信息基礎設施的建設狀況。

基于城市信息基礎設施的度量情況，我們將研究樣本中的城市劃分為兩組：一組是低信息基礎設施城市，其信息基礎設施評估得分小于或等于樣本城市中位數(shù)；另一組是高信息基礎設施城市，其信息基礎設施評估得分大于樣本城市中位數(shù)。表6匯報了考慮內生性后分組城市信息基礎設施的回歸結果。在低信息基礎設施城市組，IT_Usage1、IT_Usage2、IT_Usage的估計系數(shù)均為正，分別為0.0038、0.0159、0.2083，但都未通過顯著性檢驗。在高信息基礎設施城市組，IT_Usage1、IT_Usage2、IT_Usage的估計系數(shù)分別為0.0075、0.0161、0.3286，且均通過了10%或1%的顯著性檢驗。為使回歸結果具有可比性，本文計算了標準回歸系數(shù)。在低信息基礎設施城市組，標準回歸系數(shù)分別為0.0939、0.0704、0.1132；在高信息基礎設施城市組，標準回歸系數(shù)分別為0.2007、0.0779、0.185。相比較而言，高信息基礎設施城市組在IT_Usage1、IT_Usage2、IT_Usage三個服務業(yè)信息技術應用指標的估計系數(shù)分別比低信息基礎設施城市組高113.7%、10.7%、63.4%。由此我們可以確信，完善的信息基礎設施有助于提升服務業(yè)信息技術應用對生產率的促進作用。

表6 按城市信息基礎設施分組的回歸結果

(二)信息技術在服務業(yè)價值鏈的應用對生產率的影響

企業(yè)活動可以根據(jù)價值鏈拆分成一系列的基本活動，信息技術在不同價值鏈環(huán)節(jié)的應用場景與應用程度存在一定的差異性(張龍鵬 等，2016)，因此本文進一步研究信息技術在服務業(yè)價值鏈的應用對生產率的影響。2012年世界銀行對中國企業(yè)的調查詢問了信息技術在供應商關系管理、服務提升、生產運營、市場營銷、客戶關系管理等五個服務業(yè)價值鏈環(huán)節(jié)的應用程度，我們可以據(jù)此對本部分的研究主題進行探討。表7匯報了信息技術在不同價值鏈環(huán)節(jié)的應用對服務業(yè)企業(yè)生產率的影響，并同時考慮了內生性問題。估計結果顯示，供應商關系管理信息技術應用(IT_PS)、服務提升信息技術應用(IT_SE)、生產運營信息技術應用(IT_PO)、市場營銷信息技術應用(IT_MS)、客戶關系管理信息技術應用(IT_CS)的估計系數(shù)均為正，但僅IT_PS、IT_MS的估計系數(shù)通過了顯著性檢驗。由此說明，整體上，服務業(yè)信息技術應用對生產率產生了顯著的正向作用，但具體到企業(yè)價值鏈環(huán)節(jié)，僅供應商關系管理、市場營銷環(huán)節(jié)的信息技術應用對生產率具有顯著的積極影響。服務業(yè)企業(yè)應進一步加強全價值鏈的信息技術應用，以充分釋放信息技術的生產率提升效應，推動服務業(yè)整體能級的提升。

表7 企業(yè)價值鏈視角下服務業(yè)信息技術應用對生產率影響的回歸結果

七、研究結論與政策啟示

根據(jù)鮑莫爾-?？怂辜僬f可知，服務業(yè)生產率低于制造業(yè)生產率。然而，中國、美國、印度等國家服務業(yè)發(fā)展的實踐表明，服務業(yè)的生產率表現(xiàn)并不必然差于制造業(yè)。那么，是什么因素使得這些國家的服務業(yè)生產率得以快速提升呢？為回答該問題，本文從信息技術應用的角度探討促進服務業(yè)生產率提升的原因，即主要采用了世界銀行2012年對中國企業(yè)的調查數(shù)據(jù)，從企業(yè)層面實證研究了服務業(yè)信息技術應用對生產率的影響。研究結果表明，服務業(yè)的信息技術應用對生產率具有顯著的正向作用；行業(yè)異質性分析表明，生產性服務業(yè)信息技術應用對生產率的促進作用要大于生活性服務業(yè)；城市異質性的回歸結果顯示，隨著城市信息基礎設施發(fā)展水平的不斷提高，服務業(yè)信息技術應用對生產率的提升作用將逐漸增強；最后，本文還探討了不同企業(yè)價值鏈環(huán)節(jié)的信息技術應用對服務業(yè)企業(yè)生產率的影響，即供應商關系管理與市場營銷環(huán)節(jié)的信息技術應用顯著提升了服務業(yè)生產率，服務提升、生產運營、客戶關系管理環(huán)節(jié)的信息技術應用對服務業(yè)生產率的提升作用并未顯現(xiàn)。

中共十九大報告明確提出，要“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”，這一思想從戰(zhàn)略層面明確了中國未來經(jīng)濟發(fā)展方式轉型的方向。本文的研究結論為這一重大戰(zhàn)略部署提供了實證研究方面的證據(jù)。基于本文的研究結論，我們可以得到如下政策啟示：一方面，政府需要加強信息基礎設施建設，特別是要加強以云平臺、大數(shù)據(jù)中心、物聯(lián)網(wǎng)等為核心的新型信息基礎設施建設，以充分釋放服務業(yè)信息技術應用對生產率的提升效應；另一方面，政府應為服務業(yè)企業(yè)的信息技術應用提供必要的應用平臺、人才培訓、咨詢建議等方面公共服務，幫助企業(yè)實現(xiàn)全價值鏈信息技術應用水平的顯著提升，使得服務提升、生產運營、客戶關系管理等環(huán)節(jié)的信息技術應用也能發(fā)揮對生產率的促進作用。