基于知識要素密集度的服務業(yè)劃分淺析

1、 PAGE 57基于知識要素密集度的服務業(yè)劃分淺析以上海市為例上海金融學院 毛千午、鄭琪、梁嘉成摘 要 二十一世紀是知識經(jīng)濟的時代，經(jīng)濟活動的知識化，產(chǎn)業(yè)化的速度在不斷地加速。同時，二十一世紀也是服務業(yè)迅速崛起的，不斷加速發(fā)展的時期，在當今的世界各國，尤其是發(fā)達國家，服務業(yè)已經(jīng)一躍成為了國民經(jīng)濟中地位最高的行業(yè)。就在這樣的時代背景下，知識型服務業(yè)破繭而出，成為種類繁多，范圍廣泛的服務行業(yè)中的發(fā)展主流，其不斷推動著整個社會的進步。對于服務型行業(yè)，世界各國都有著不同的定義和標準，由于服務業(yè)在國民經(jīng)濟中的地位不斷地提升，大多數(shù)國家，尤其是發(fā)達國家已經(jīng)服務業(yè)導向的經(jīng)濟。而丹尼爾貝爾首次提出了“知識型服

2、務業(yè)”的概念。但目前全世界尚沒有統(tǒng)一的知識密集型服務業(yè)的定義及分類。知識密集型服務業(yè)的發(fā)展是未來上海乃至全國經(jīng)濟發(fā)展中不可或缺的力量，然而目前我國在知識型服務業(yè)這個領(lǐng)域內(nèi)仍處于萌芽的階段，整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展狀況和研究成果都尚待提高，在這樣的情況下，我們因致力于研究和發(fā)展知識型服務業(yè)各方面的分析，尤其是探索出適合我國國情的知識型服務業(yè)的分類。上海是全國最重要的經(jīng)濟中心，知識性服務業(yè)的發(fā)展正契合了上海未來經(jīng)濟發(fā)展的目標和脈絡。所以本文將簡要地從上海服務型行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢，知識要素、勞動力要素、資金要素的密集度并巧妙運用數(shù)據(jù)包絡模型（DEA模型）來劃分上海服務型行業(yè)。形成“知識密集”與“勞動密集”、“資金

3、密集”三者的交叉分組關(guān)系。在當下的背景下，本論文顯示出了較強的研究意義。關(guān)鍵詞：上海 知識性服務業(yè) 要素密集度 熵權(quán)法 DEA模型 交叉分組目 錄TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc297124124 一、基于知識要素密集度的服務業(yè)劃分研究 PAGEREF _Toc297124124 h 4 HYPERLINK l _Toc297124125 （一）基于知識生產(chǎn)要素產(chǎn)業(yè)分類理論依據(jù) PAGEREF _Toc297124125 h 4 HYPERLINK l _Toc297124126 （二）現(xiàn)代服務業(yè)的概念及分類 PAGEREF _Toc297124126 h 5

4、HYPERLINK l _Toc297124127 二、要素密集度的衡量 PAGEREF _Toc297124127 h 8 HYPERLINK l _Toc297124128 （一）知識要素密集度的衡量：DEA效率熵權(quán)綜合評價得分 PAGEREF _Toc297124128 h 8 HYPERLINK l _Toc297124129 （二）資金要素密集度的衡量： PAGEREF _Toc297124129 h 8 HYPERLINK l _Toc297124130 （三）勞動力要素密集度的衡量： PAGEREF _Toc297124130 h 8 HYPERLINK l _Toc297124

5、131 三、知識要素密集度數(shù)據(jù)指標的選取及說明 PAGEREF _Toc297124131 h 9 HYPERLINK l _Toc297124132 （一）投入指標 PAGEREF _Toc297124132 h 10 HYPERLINK l _Toc297124133 （二）產(chǎn)出指標 PAGEREF _Toc297124133 h 11 HYPERLINK l _Toc297124134 四、DEA模型檢驗 PAGEREF _Toc297124134 h 12 HYPERLINK l _Toc297124135 五、檢驗結(jié)果分析 PAGEREF _Toc297124135 h 15 HYP

6、ERLINK l _Toc297124136 基于熵權(quán)法評價指標權(quán)值的確定 PAGEREF _Toc297124136 h 16 HYPERLINK l _Toc297124137 資金-勞動力密集度的衡量結(jié)果 PAGEREF _Toc297124137 h 21 HYPERLINK l _Toc297124138 參考文獻 PAGEREF _Toc297124138 h 23 HYPERLINK l _Toc297124139 附錄 PAGEREF _Toc297124139 h 24一、基于知識要素密集度的服務業(yè)劃分研究（一）基于知識生產(chǎn)要素產(chǎn)業(yè)分類理論依據(jù) 當前，世界各國的經(jīng)濟增長，經(jīng)濟

7、實力和人民生活等諸方面更多地表現(xiàn)在經(jīng)濟密集度指標上。世界范圍的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整過程，實際上是要素密集度的調(diào)整和演進過程。經(jīng)濟發(fā)展的過程，在某種意義上可以認為是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的逐步調(diào)整和不斷合理化的過程，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化也把實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置作為主要目標之一，這實質(zhì)上也是實現(xiàn)要素密集度的優(yōu)化組合。從要素密集度角度著，發(fā)達國家走過的經(jīng)濟發(fā)展史，大體經(jīng)過了勞動密集型、資金密集型、技術(shù)密集型、以至資金技術(shù)密集型和知識技術(shù)密集型等各個階段。經(jīng)濟發(fā)展的過程大體都要經(jīng)過以上幾種要素密集型式，中國也不會例外。因此，要素密集度與經(jīng)濟發(fā)展這一課題是當前國民經(jīng)濟發(fā)展中提出的重大理論問題和實踐問題，對這一課題的深人研究具有重

8、要的現(xiàn)實意義。自20世紀60年代馬克盧普提出知識產(chǎn)業(yè)概念后，知識的重要性在各行各業(yè)中日益凸顯。有的學者甚至提出，由于知識產(chǎn)業(yè)的重要性，應將之獨立于傳統(tǒng)的一、二、三產(chǎn)業(yè)，以考察其對經(jīng)濟的影響。如溫志宏（2000）提出，由于知識產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)特點、所用資源、產(chǎn)品特性、滿足需求的層次等方面與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的明顯不同，必須承認為第四產(chǎn)業(yè)。魏和清（2004）則更具體地提出知識產(chǎn)業(yè)的具體構(gòu)成，是在對知識產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計范圍界定和分類基礎上，將具有知識產(chǎn)業(yè)特征的經(jīng)濟實體阻隔從現(xiàn)有統(tǒng)計核算體系中挑選出來，組成一個新興的產(chǎn)業(yè)。盡管這一觀點豐富了人們對知識經(jīng)濟條件下產(chǎn)業(yè)發(fā)展及其構(gòu)成的認識，但這一思路到目前為止還只能進行定性方面的探

9、討，缺乏可操作性的定量分析。究其原因是由于知識這種特殊的生產(chǎn)要素不同于傳統(tǒng)的資金、勞動力生產(chǎn)要素的特點決定的。知識是一種滲透性要素，必須依附于勞動手段和勞動者存在。它既體現(xiàn)在勞動力素質(zhì)的提高和合理組織上，同時又體現(xiàn)在生產(chǎn)資料水平的提高和有效的使用上。傳統(tǒng)的兩大生產(chǎn)要素：生產(chǎn)資料和勞動力，是一對互不相容的概念。資金密集型單位和勞動力密集型單位可以很明確地區(qū)分出來。知識則不然，它與資金和勞動力的密集程度并不是互斥的。一個技術(shù)力量雄厚、科研成果卓著，在生產(chǎn)中不斷使用新技術(shù)的企業(yè)，可能是資金密集程度較高的企業(yè)，也可能是勞動密集程度較高的企業(yè)。資料表明，不少技術(shù)力量雄厚，科研費用較大的企業(yè)，其本身也是資

10、金密集型的企業(yè)，如飛機制造、重型機器制造等。但也要看到有些科研力量較強的單位，資金并不那么多，它們可列入勞動密集型，如高級紡織、高級時裝、高級化裝品以及高水平的工藝美術(shù)企業(yè)等。知識作為生產(chǎn)的要素，是因為有了它才能更充分地發(fā)揮資金和勞力這兩大基本要素的作用。知識的作用，或者是將資金變成效能更高的技術(shù)裝備，或者是將勞力變成技術(shù)水平更高、生產(chǎn)方法更為有效的勞動者。如果知識沒有武裝給生產(chǎn)過程（從產(chǎn)品設計到成品檢驗）的勞動者，或者沒有應用于勞動手段之上，就還不能形成生產(chǎn)的要素。因此，要把知識這個要素與資金、勞力全然分開，將“知識密集”與“勞動密集”、“資金密集”并列，把全部工業(yè)企業(yè)劃分為三大部分，顯然是

11、不可能的。將知識單列出來作為生產(chǎn)要素之一，比較可行的分組方法是兩分法，而不是三分法。形成“知識密集”與“勞動密集”、“資金密集”三者如下的交叉分組關(guān)系：非知識密集行業(yè)非知識密集行業(yè)資金密集行業(yè)資金密集行業(yè)知識密集行業(yè)知識密集行業(yè)非知識密集行業(yè)知識密集行業(yè)非知識密集行業(yè)知識密集行業(yè)勞動力密集行業(yè)知識密集行業(yè)勞動力密集行業(yè)知識密集行業(yè)非知識密集行業(yè)非知識密集行業(yè)圖1.1服務業(yè)交叉分組關(guān)系（二）現(xiàn)代服務業(yè)的概念及分類 現(xiàn)代服務業(yè)基本上相當于現(xiàn)代第三產(chǎn)業(yè)。1985年，國家統(tǒng)計局在關(guān)于建立第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計的報告中，將第三產(chǎn)業(yè)分為四個層次： 第一層次是流通部門，包括交通運輸業(yè)、郵電通訊業(yè)、商業(yè)飲食業(yè)、物資供銷

12、和倉儲業(yè)； 第二個層次是為生產(chǎn)和生活服務的部門，包括金融業(yè)、保險業(yè)、公用事業(yè)、居民服務業(yè)、旅游業(yè)、咨詢信息服務業(yè)和各類技術(shù)服務業(yè)等； 第三個層次是為提高科學文化水平和居民素質(zhì)服務的部門，包括教育、文化、廣播電視事業(yè)，科研事業(yè)，生活福利事業(yè)等； 第四個層次是為社會公共需要服務的部門，包括國家機關(guān)、社會團體等。 根據(jù)2003年5月14日國家統(tǒng)計局根據(jù)國民經(jīng)濟行業(yè)分類制定了三次產(chǎn)業(yè)化分規(guī)定第三產(chǎn)業(yè)是指除第一、二產(chǎn)業(yè)以外的其他行業(yè)。 第三產(chǎn)業(yè)包括：交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，住宿和餐飲業(yè)，金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，租賃和商務服務業(yè)，科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)，水利、

13、環(huán)境和公共設施管理業(yè)，居民服務和其他服務業(yè)，教育，衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)，文化、體育和娛樂業(yè)，公共管理和社會組織，國際組織。 本文即以國民經(jīng)濟行業(yè)分類中的分類方式，對去除國際組織后的十四類服務性行業(yè)進行探討和論述。第三產(chǎn)業(yè)F 交通運輸、倉儲和郵政業(yè)51 鐵路運輸業(yè)52 道路運輸業(yè)53 城市公共交通業(yè)54 水上運輸業(yè)55 航空運輸業(yè)56 管道運輸業(yè)57 裝卸搬運和其他運輸服務業(yè)58 倉儲業(yè)59 郵政業(yè)G 信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)60 電信和其他信息傳輸服務業(yè)61 計算機服務業(yè)62 軟件業(yè)H 批發(fā)和零售業(yè)63 批發(fā)業(yè)65 零售業(yè)I 住宿和餐飲業(yè)66 住宿業(yè)67 餐飲業(yè)J 金融業(yè)68 銀行業(yè)

14、69 證券業(yè)70 保險業(yè)71 其他金融活動K 房地產(chǎn)業(yè)72 房地產(chǎn)業(yè)L 租賃和商務服務業(yè)73 租賃業(yè)74 商務服務業(yè)M 科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)75 研究與試驗發(fā)展76 專業(yè)技術(shù)服務業(yè)77 科技交流和推廣服務業(yè)78 地質(zhì)勘查業(yè)N 水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)79 水利管理業(yè)80 環(huán)境管理業(yè)81 公共設施管理業(yè)O 居民服務和其他服務業(yè)82 居民服務業(yè)83 其他服務業(yè)P 教育84 教育Q 衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)85 衛(wèi)生86 社會保障業(yè)87 社會福利業(yè)R 文化、體育和娛樂業(yè)88 新聞出版業(yè)89 廣播、電視、電影和音像業(yè)90 文化藝術(shù)業(yè)91 體育92 娛樂業(yè)S 公共管理和社會組織93 中國共

15、產(chǎn)黨機關(guān)94 國家機構(gòu)95 人民政協(xié)和民主黨派96 群眾團體、社會團體和宗教組織97 基層群眾自治組織T 國際組織98 國際組織表1.2 國民經(jīng)濟行業(yè)分類中服務業(yè)分類二、要素密集度的衡量（一）知識要素密集度的衡量：DEA效率 熵權(quán)綜合評價得分反映的是利用知識的有效性。由于知識必須附著在勞動力或勞動工具之上才能發(fā)揮作用的特點，因此無法用知識要素的絕對水平來衡量其密集度，利用知識的有效性就成為衡量知識要素密集程度的指標。DEA效率反映了利用知識的有效性，但是可能會造成低知識投入的行業(yè)在低產(chǎn)出的同時，也同樣得到一定的效率，所以我們通過熵權(quán)法計算評價得分來比較各行業(yè)的知識密集度的高低。（二）資金要素密

16、集度的衡量：K：固定資產(chǎn)凈值L：勞動力數(shù)量V：增加值 用指標：（K/L+V/K）/2來衡量資金-勞動力密集度。K/L是勞動力的資金裝備率，是對資金密集數(shù)量的考察；V/K是資金產(chǎn)值率，是對資金密集質(zhì)量的考察。也就是說，只有用不但數(shù)量多而且產(chǎn)出效率高的固定資產(chǎn)裝備某行業(yè)，才是資金密集度高的行業(yè)。兩個指標都是正指標，因此考慮用兩者的平均數(shù)來衡量資金-勞動密集度。按這個指標的高低排序服務業(yè)，在某一標準值以上的列為資金密集型服務業(yè)，低于這個標準值的就是勞動密集型服務業(yè)。（三）勞動力要素密集度的衡量： 勞動力的資金裝備率和資金產(chǎn)值率著兩個指標都是正指標，因此考慮用兩者的平均數(shù)來衡量資金-勞動密集度。按這個

17、指標的高低排序服務業(yè)，在某一標準值以上的列為資金密集型服務業(yè)，低于這個標準值的就是勞動密集型服務業(yè)。 判斷的思路見下圖所示：知識密集度知識密集度資金密集度勞動力密集度非知識密集型服務業(yè)DEA無效知識密集型服務業(yè)DEA有效傳統(tǒng)資金密集型服務業(yè)傳統(tǒng)勞動力密集型服務業(yè)體現(xiàn)在勞動工具方面的知識密集型服務業(yè)體現(xiàn)在勞動力方面的知識密集型服務業(yè)圖2.1 要素密集度服務業(yè)分類坐標三、知識要素密集度數(shù)據(jù)指標的選取及說明從國外發(fā)達國家的現(xiàn)狀來看，用于評價知識密集型服務業(yè)的指標有很多，種類繁多，但卻還沒有專門用于測度服務業(yè)的知識密集度的指標體系。在一些發(fā)達國家中，對于知識型行業(yè)的測度更多得依靠人力知識資源的規(guī)模程度

18、來衡量，因為知識經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)，包括知識密集型服務業(yè)主要是依托智力資源的投入，也就是說智力資源的投入對于知識經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的幫助起到了決定性的作用。而關(guān)于社會的知識文化水平為基礎，知識密集型服務業(yè)的發(fā)展必須要有較高的社會知識文化水平為基礎。因而，行業(yè)知識文化水平較高、知識和技術(shù)的創(chuàng)新能力也就越強。 本文將從投入指標和產(chǎn)出指標的選取來討論怎樣來劃分服務業(yè)的三種類型。知識密集度數(shù)據(jù)指標的選取還應遵循以下幾項原則：具有代表性原則可比性原則相對性原則客觀性原則（一）投入指標從投入指標來看，能夠較好的體現(xiàn)服務行業(yè)知識密集程度的指標以人力知識資源的投入為主。作為知識密集型產(chǎn)業(yè)投入最為重要的部分，人力知識資源指標也稱為

19、智力資源指標，是判斷和區(qū)分知識密集型服務業(yè)和勞動密集型、資本密集型服務業(yè)的主要依據(jù)。包括人力知識資源投入的素質(zhì)指標、人力知識資源的培訓指標，人力知識資源的結(jié)構(gòu)指標?？梢哉f，智力資源指標是形容知識密集型服務行業(yè)最好的指標。在一些西方發(fā)達國家中，有相當一部分，如美國、意大利、日本等國家，經(jīng)常采用兩種投入指標：產(chǎn)業(yè)研究和開發(fā)創(chuàng)新技術(shù)或服務的費用所占增加值的比重高技術(shù)人員占行業(yè)從業(yè)人員比重可見，以人力資源和技術(shù)資源的指標來衡量行業(yè)在知識經(jīng)濟領(lǐng)域的投入很具有現(xiàn)實意義。類似這些指標能很好的評價一個行業(yè)在知識經(jīng)濟領(lǐng)域的競爭力。但由于我國在服務行業(yè)的統(tǒng)計指標和統(tǒng)計方法與西方發(fā)達國家有所不同，所以國外的指標體系

20、就無法在國內(nèi)很好的應用。這就意味著我們不得不順應現(xiàn)實情況來設計出適合我國統(tǒng)計環(huán)境的指標體系來代替國外的投入指標體系。如上文所說，智力資源指標是服務業(yè)在知識密集度上的最好體現(xiàn)。所以，我們就以智力資源的投入作為投入指標的核心。智力資源指標可以用以下幾個指標來反應：本科以上學歷人數(shù)占從業(yè)人員總?cè)藬?shù)比重具有技術(shù)職稱（包括高級技術(shù)職稱、中級技術(shù)職稱、初級技術(shù)職稱）的人數(shù)占總從業(yè)人數(shù)比重R&D經(jīng)費總額占產(chǎn)業(yè)年增加值比重開發(fā)新技術(shù)新服務的總支出占總產(chǎn)值比重這些指標數(shù)據(jù)在取值上，取值越高則說明行業(yè)的員工的服務技術(shù)的熟練程度越高，知識密集程度越高，知識技術(shù)程度對于行業(yè)的作用越大。 但很遺憾的是，由于我國在相關(guān)數(shù)

21、據(jù)上統(tǒng)計得不完善，在統(tǒng)計的技術(shù)上，統(tǒng)計體系上的不同，使得我們只能得到前兩個指標的數(shù)據(jù)。故本文以前兩個指標作為投入指標。（二）產(chǎn)出指標 產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出指標反映了產(chǎn)業(yè)知識生產(chǎn)的成果。包括產(chǎn)業(yè)年利潤，全員勞動生產(chǎn)力，從業(yè)人員平均報酬等。 產(chǎn)業(yè)的全體員工勞動生產(chǎn)率是產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平、經(jīng)營管理水平以及勞動力技術(shù)熟練程度的綜合表現(xiàn)，同時也是反映一國產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟效益和發(fā)展質(zhì)量重要指標，也是世界上各國檢驗一個產(chǎn)業(yè)效率的重要指標。在我國，服務業(yè)具有較高的勞動生產(chǎn)率，并呈現(xiàn)出不斷增加的趨勢。所以本文才用員工的勞動生產(chǎn)率來作為產(chǎn)出指標之一。而產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員平均報酬是反映行業(yè)狀況的重要指標之一，它反映了從業(yè)人員對于產(chǎn)業(yè)的貢獻程度。

22、因為投入指標中采用了人力知識資源指標，由于人力資源指標是服務業(yè)在知識密集度上的最好體現(xiàn)，所以我們也采用有關(guān)人力資源產(chǎn)出的指標人員平均報酬作為另一個產(chǎn)出指標。服務行業(yè)知識密集度指標體系產(chǎn)業(yè)投入指標產(chǎn)業(yè)本科以上學歷人數(shù)占從業(yè)人員總?cè)藬?shù)比重具有技術(shù)職稱（包括高級技術(shù)職稱、中級技術(shù)職稱、初級技術(shù)職稱）的人數(shù)占總從業(yè)人數(shù)比重產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出指標產(chǎn)業(yè)員工勞動生產(chǎn)率產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員平均報酬表3.1服務行業(yè)知識密集度指標體系行業(yè)分類勞動生產(chǎn)率（萬元/人）從業(yè)人員平均報酬（萬元/人）本科及以上學歷人數(shù)所占比重具有技術(shù)職稱人數(shù)所占比重交通運輸、倉儲和郵政業(yè)10.878380762.63426.349395253710.360

23、908354信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)20.338710765.238942.51556329119.113059776批發(fā)和零售業(yè)5.0810443632.301713.1105948988.4703396593住宿和餐飲業(yè)5.2516167662.02632.28261550564.2801651224金融業(yè)45.304247484.268533.28155282438.053496664房地產(chǎn)業(yè)20.085248512.553110.65033641217.324619577租賃和商務服務業(yè)4.7798502392.346817.98977943511.795543411科學研究、技術(shù)

24、服務和地質(zhì)勘查業(yè)7.1844043103.518737.71216385241.110967078水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)7.1294635582.41596.802000108712.762921898居民服務和其他服務業(yè)3.7932061061.69534.60933570139.4080750634教育7.1087674282.749642.6732595865.276104339衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)7.9278992882.929219591810783文化、體育和娛樂業(yè)8.3572778343.289518.33760451528.021537108

25、公共管理和社會組織6.300060873.046123.86501986418.187716263表3.2 服務行業(yè)知識密集度指標數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)取自中國統(tǒng)計年鑒2005、上海統(tǒng)計年鑒2005、上海經(jīng)濟普查年鑒2004，數(shù)據(jù)均為原始數(shù)據(jù)四、DEA模型檢驗數(shù)據(jù)包絡分析(data envelopment analysis,DEA)是一種對具有相同類型決策單元(decision making unit, DMU)進行績效評價的方法。衡量一個單位的績效，通常是用投入產(chǎn)出比這個指標，當所有投入和產(chǎn)出指標均分別可折算成同一單位時（例如貨幣值），容易根據(jù)投入產(chǎn)出比大小對要評定的決策單元進行績效排序。評價決策單元DE

26、A有效性的 模型DEA有效性的評價是對已有決策單元績效的比較評價，屬相對評價。設有個決策單元，每個決策單元有相同的項收入和相同的項產(chǎn)出用表示第單元的第項投入量，表示第單元的第項產(chǎn)出量，其投入產(chǎn)出情況如下圖所示： 1 2 投入產(chǎn)出若用表示第項投入的權(quán)值，表示第項產(chǎn)出的權(quán)值，則第決策單元的投入產(chǎn)出比的表達式為：通過適當選取值和，使對，有，則對第個決策單元的績效評價可歸結(jié)為如下優(yōu)化模型：這是一個分式規(guī)劃問題，可通過下述變換，轉(zhuǎn)化為一個等價的線性規(guī)劃問題。令：則上述線性規(guī)劃模型可改寫為：寫成如下形式：設對偶變量分別為與，則對偶線性規(guī)劃問題可寫出如下：對偶問題的經(jīng)濟意義十分明顯：為了評價決策單元的績效，

27、可用一個假想的組合決策單元與其比較。是這個假想組合決策單元的投入，是這個假想組合決策單元的產(chǎn)出這個模型的含義是：如果的最優(yōu)值小于1，則表明可以找到一個假想的決策單元，它可以用比評價決策單元更少的投入，獲得不少于被評價決策單元的產(chǎn)出，從而表明被評價決策單元為非DEA有效，只有時，才表明被評價的決策單元DEA有效。五、檢驗結(jié)果分析針對DEA的模型，我們運用Deap 2.1軟件才運算。代入投入指標和產(chǎn)出指標等相關(guān)數(shù)據(jù)之后，定義了相關(guān)變量的名稱，以下是通過Deap軟件的運算后得到的結(jié)果：表5.1DEA有效性檢驗結(jié)果行業(yè)DEA效率值（）投入冗余量產(chǎn)出不足量交通運輸、倉儲和郵政業(yè)1.0000.0000.0

28、000.0000.000信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)1.0000.0000.0000.0000.000批發(fā)和零售業(yè)0.6552.8610.0001.4640.000住宿和餐飲業(yè)1.0000.0000.0000.0000.000金融業(yè)1.0000.0000.0000.0000.000房地產(chǎn)業(yè)1.0000.0000.0000.0000.000租賃和商務服務業(yè)0.4882.4880.0001.9770.000科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)0.4940.0006.9776.9070.000水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)0.7190.0000.9961.7280.000居民服務和其他服務業(yè)0.4950.00

29、00.3791.4580.331教育0.1860.0001.4154.1890.000衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)0.5460.00026.6204.0220.000文化、體育和娛樂業(yè)0.8420.00011.0434.9010.000公共管理和社會組織0.5690.0000.0004.8930.000行業(yè)綜合效率純技術(shù)效率規(guī)模效率交通運輸、倉儲和郵政業(yè)0.8561.000遞減信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)0.8671.000遞減批發(fā)和零售業(yè)0.5740.655遞減住宿和餐飲業(yè)1.0001.000不變金融業(yè)0.9701.000遞減房地產(chǎn)業(yè) 0.9451.000遞減租賃和商務服務業(yè)0.4200.48

30、8遞減科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)0.1810.494遞減水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)0.4560.719遞減居民服務和其他服務業(yè)0.4140.495遞增教育0.0890.186 遞減衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)0.1800.546遞減文化、體育和娛樂業(yè)0.2480.842遞減公共管理和社會組織0.3540.569遞減行業(yè)名稱DEA有效性交通運輸、倉儲和郵政業(yè)有效信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)有效批發(fā)和零售業(yè)無效住宿和餐飲業(yè)有效金融業(yè)有效房地產(chǎn)業(yè)有效租賃和商務服務業(yè)無效科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)無效水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)無效居民服務和其他服務業(yè)無效教育無效衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)無效文化

31、、體育和娛樂業(yè)無效公共管理和社會組織無效由上表可以看出在這14個服務性行業(yè)中只有五類行業(yè)是DEA有效的，而其他行業(yè)都是非DEA有效的。DEA模型評價結(jié)果表明：在該指標體系的核算下，知識密集程度較高的服務性行業(yè)較少，這就說明還需要進一步加強人力資源開發(fā)與管理，加大員工培訓力度，提高從業(yè)人員業(yè)務技能和受教育程度，以期用較少的人力物力獲得更大的回報。在DEA模型中，我們得到了高投入高產(chǎn)出的行業(yè)是DEA有效的，但是我們可能會遇到一些行業(yè)在低投入的同時，是低產(chǎn)出的。這類行業(yè)可能在相同的情況下，我們被動地得出了DEA有效的檢驗結(jié)果，所以我們必須通過其他方法將這些行業(yè)剔除出知識密集型服務行業(yè)的范疇。于是我們

32、引進了熵權(quán)法的概念?；陟貦?quán)法評價指標權(quán)值的確定熵權(quán)法原理是把評價中各個待評價單元的信息進行量化與綜合后的方法；采用熵權(quán)法對各因子賦權(quán)，可以簡化評價過程。因此，本文采用熵值法對指標的權(quán)值進行確定。首先，由以上四個評價指標，可以得到一個的原始數(shù)據(jù)矩陣為：其中，被評價單位為各行業(yè)，其取值為14，評價單位為指標，其取值為4，表示勞動生產(chǎn)率，表示從業(yè)人員平均報酬，表示本科及以上學歷人數(shù)所占比重，表示具有技術(shù)職稱人數(shù)所占比重。由此，矩陣可知。其次，對指標進行同趨勢性變換，建立同正向矩陣；因為以上四個指標在評價時都是高優(yōu)指標。評價時不同指標之間具有同趨勢性，所以這里不需要對矩陣進行轉(zhuǎn)化。將該矩陣進行歸一化

33、處理，即取矩陣中列向量與該矩陣中所有元素之和的比值作為歸一化結(jié)果，其計算公式如下：其中，為歸一化后矩陣中的元素；歸一化后的矩陣見附錄1。在確定評價指標的熵權(quán)值時，本文規(guī)定其運算公式如下：其中，為調(diào)節(jié)系數(shù)，,因此；為第個評價單元第個指標標準化值。通過計算可得；。如果某個指標的信息熵越小，那么就表明這個指標的變異程度越大，它所提供的信息也就會越大，在評價中起到的作用越大，則它的權(quán)重就越大。因此，在具體的分析過程中可以根據(jù)其指標的變異程度，利用信息熵確定每個評級指標的權(quán)重，再對所有的指標甲醛計算被評價對象的綜合得分。具體步驟如下：將評價指標的熵值轉(zhuǎn)化為權(quán)重值：其中，；至此，得到權(quán)重值，計算得出其權(quán)值

34、如表5所示。表5.2 指標的權(quán)值評價指標勞動生產(chǎn)率從業(yè)人員平均報酬本科及以上學歷所占比重具有技術(shù)職稱人數(shù)所占比重權(quán)重值0.35380.04940.27450.3223從表5中我們看到，勞動生產(chǎn)率、具有技術(shù)職稱人數(shù)所占比重這兩個指標的權(quán)值差不多，其次是本科及以上學歷所占比重這一學歷指標，權(quán)值為0.2745。從業(yè)人員平均報酬所占權(quán)值最低，只有0.0494。最后，確定各評價指標的熵權(quán)綜合評價值。將各指標的權(quán)值分別與其所對應的指標相乘后求和，其評價模型為：其中，表示各評價指標的熵權(quán)綜合評價函數(shù)。該評價體系可以對各行業(yè)的知識密集程度作出評價，其評價結(jié)果如表5.3所示。行業(yè)分類服務行業(yè)知識密集程度考核得分

35、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)0.043信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)0.111批發(fā)和零售業(yè)0.035住宿和餐飲業(yè)0.020金融業(yè)0.173房地產(chǎn)業(yè)0.074租賃和商務服務業(yè)0.042科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)0.095水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)0.037居民服務和其他服務業(yè)0.024教育0.120衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)0.103文化、體育和娛樂業(yè)0.066公共管理和社會組織0.058平均得分0.071表5.3 各行業(yè)考核得分從表5.3中我們看出，超過行業(yè)平均水準的行業(yè)有：金融業(yè)、教育、信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)、衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)、科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)。這些服務行

36、業(yè)的知識密集程度要明顯高于其他行業(yè)。行業(yè)分類服務行業(yè)知識密集程度考核得分金融業(yè)0.173教育0.12信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)0.111衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)0.103科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)0.095房地產(chǎn)業(yè)0.074平均得分0.071文化、體育和娛樂業(yè)0.066公共管理和社會組織0.058交通運輸、倉儲和郵政業(yè)0.043租賃和商務服務業(yè)0.042水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)0.037批發(fā)和零售業(yè)0.035居民服務和其他服務業(yè)0.024住宿和餐飲業(yè)0.02表5.4各行業(yè)考核得分排名 通過得到了服務行業(yè)的DEA有效性的結(jié)果和基于熵權(quán)法計算的服務行業(yè)知識密集程度考核得分。于是我們將DE

37、A有效同時服務行業(yè)知識密集程度考核得分在平均水平以上的行業(yè)列入知識密集型服務業(yè)，其他的行業(yè)列入非知識密集型行業(yè)，分類結(jié)果如下：知識密集型服務業(yè)信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)金融業(yè)房地產(chǎn)業(yè)非知識密集型服務業(yè)批發(fā)和零售業(yè)租賃和商務服務業(yè)科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)教育衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)文化、體育和娛樂業(yè)公共管理和社會組織居民服務和其他服務業(yè)交通運輸、倉儲和郵政業(yè)住宿和餐飲業(yè)表5.5知識密集型服務業(yè)分類結(jié)果資金-勞動力密集度的衡量結(jié)果K：固定資產(chǎn)凈值 L：勞動力數(shù)量 V：增加值K/L：勞動力的資金裝備率 V/K：資金產(chǎn)值率 （K/L+V/K）/2：衡量資金-勞動力密

38、集度的指標行業(yè)名稱K（億元）V（億元）L（人）K/L（萬元/人）V/K(%)(K/L+V/K)/2交通運輸、倉儲和郵政業(yè)303.4493.64537446.6865897951.6268951884.156742491信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)54.33303.841493903.6367896115.5924903374.614639974批發(fā)和零售業(yè)19.99745146623402686343218.702485住宿和餐飲業(yè)12.75150.882873020.44378389311.833725496.138754692金融業(yè)1.16612.45135186

39、0.085807702527.9741379264.0299728房地產(chǎn)業(yè)1258.14666.333173637.925941110.52959130119.22776621租賃和商務服務業(yè)6.11253.295299120.11530216341.4549918220.78514699科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)9.91171.812391430.41439640717.33703338.875714853水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)217.7252.477359629.583129520.24099761214.91206356居民服務和其他服務業(yè)3.0373.91948220.1555

40、2658324.3894389412.27248276教育60.16227.153195351.8827358513.7757646282.829250239衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)24.72124.691572801.5717192275.0440938513.307906539文化、體育和娛樂業(yè)44.9164.57772625.8126892911.4377644183.625226854公共管理和社會組織16.94157.312496960.6784249659.2863046044.982364785表5.6 資金-勞動力密集度的衡量結(jié)果數(shù)據(jù)取自中國統(tǒng)計年鑒2005、上海統(tǒng)計年鑒20

41、05、上海經(jīng)濟普查年鑒2004，所有數(shù)據(jù)均為原始數(shù)據(jù) （K/L+V/K）/2來衡量資金-勞動力密集度。K/L是勞動力的資金裝備率，是對資金密集數(shù)量的考察；V/K是資金產(chǎn)值率，是對資金密集質(zhì)量的考察。也就是說，只有用不但數(shù)量多而且產(chǎn)出效率高的固定資產(chǎn)裝備某行業(yè)，才是資金密集度高的行業(yè)。兩個指標都是正指標，因此考慮用兩者的平均數(shù)來衡量資金-勞動密集度。按這個指標的高低排序服務業(yè)，在某一標準值以上的列為資金密集型服務業(yè)，低于這個標準值的就是勞動密集型服務業(yè)。按降序排序后的資金勞動密集度衡量指標排名如下：行業(yè)分類資金-勞動力密集度金融業(yè)264.0299728租賃和商務服務業(yè)20.78514699房地產(chǎn)

42、業(yè)19.22776621批發(fā)和零售業(yè)18.702485水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)14.91206356居民服務和其他服務業(yè)12.27248276科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)8.875714853住宿和餐飲業(yè)6.138754692公共管理和社會組織4.982364785信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)4.614639974交通運輸、倉儲和郵政業(yè)4.156742491文化、體育和娛樂業(yè)3.625226854衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)3.307906539教育2.829250239表5.7資金勞動密集度衡量指標排名 為分類均衡，我們以8為資金勞動密集度的標準值，則在標準以上的行業(yè)列為子資金密集型服務業(yè)

43、，標準以下的列為勞動密集型服務業(yè)，結(jié)果為：資金密集型服務業(yè)金融業(yè)租賃和商務服務業(yè)房地產(chǎn)業(yè)批發(fā)和零售業(yè)水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)居民服務和其他服務業(yè)科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)勞動密集型服務業(yè)住宿和餐飲業(yè)公共管理和社會組織信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)交通運輸、倉儲和郵政業(yè)文化、體育和娛樂業(yè)衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)教育結(jié)合三種要素密集度（知識密集度、資金密集度、勞動密集度）的衡量結(jié)果，我們最后得到了以上海為例的基于知識要素密集度的服務業(yè)劃分結(jié)果：知識密集度資金密集度勞動力密集度非知識密集型服務業(yè)DEA無效知識密集度資金密集度勞動力密集度非知識密集型服務業(yè)DEA無效知識密集型服務業(yè)DEA有效金融

44、業(yè)房地產(chǎn)業(yè)公共管理和社會組織教育文化、體育和娛樂業(yè)衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)住宿和餐飲業(yè)交通運輸、倉儲和郵政業(yè)信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)批發(fā)和零售業(yè)租賃和商務服務業(yè)居民服務和其他服務業(yè)參考文獻1許強.知識密集型產(chǎn)業(yè)和發(fā)展研究D復旦大學.2007.4.102吳艷.上海市知識服務業(yè)發(fā)展研究D復旦大學.2007.5.263田蓓.上海市知識密集型服務業(yè)對經(jīng)濟發(fā)展的影響研究D上海大學.20094吳春葉.知識經(jīng)濟的測度問題探討J山西.20025張巖.知識經(jīng)濟的內(nèi)涵及測度研究D陜西師范大學.2001.56石林芬，楊峻.測度知識經(jīng)濟的系統(tǒng)指標1999年

45、OECD科學、技術(shù)和產(chǎn)業(yè)公報：知識經(jīng)濟標準指標分析J華中科技大學7上海經(jīng)濟普查年鑒2004、中國統(tǒng)計年鑒2005、上海統(tǒng)計年鑒2005附錄以下是通過Deap軟件的運算后得到的結(jié)果：Results from DEAP Version 2.1Instruction file = jm.ins Data file = jm.dta Input orientated DEA Scale assumption: VRS Slacks calculated using multi-stage method EFFICIENCY SUMMARY: firm crste vrste scale 1 0.856

46、 1.000 0.856 drs 2 0.867 1.000 0.867 drs 3 0.574 0.655 0.876 drs 4 1.000 1.000 1.000 - 5 0.970 1.000 0.970 drs 6 0.945 1.000 0.945 drs 7 0.420 0.488 0.861 drs 8 0.181 0.494 0.366 drs 9 0.456 0.719 0.634 drs 10 0.414 0.495 0.837 irs 11 0.089 0.186 0.477 drs 12 0.180 0.546 0.330 drs 13 0.248 0.842 0.2

47、94 drs 14 0.354 0.569 0.622 drs mean 0.540 0.714 0.710Note: crste = technical efficiency from CRS DEA vrste = technical efficiency from VRS DEA scale = scale efficiency = crste/vrsteNote also that all subsequent tables refer to VRS results SUMMARY OF OUTPUT SLACKS: firm output: 1 2 1 0.000 0.000 2 0

48、.000 0.000 3 1.464 0.000 4 0.000 0.000 5 0.000 0.000 6 0.000 0.000 7 1.977 0.000 8 6.907 0.000 9 1.728 0.000 10 1.458 0.331 11 4.189 0.000 12 4.022 0.000 13 4.901 0.000 14 4.893 0.000 mean 2.253 0.024 SUMMARY OF INPUT SLACKS: firm input: 1 2 1 0.000 0.000 2 0.000 0.000 3 2.861 0.000 4 0.000 0.000 5

49、0.000 0.000 6 0.000 0.000 7 2.488 0.000 8 0.000 6.977 9 0.000 0.996 10 0.000 0.379 11 0.000 1.415 12 0.000 26.620 13 0.000 11.043 14 0.000 0.000 mean 0.382 3.388 SUMMARY OF PEERS: firm peers: 1 1 2 2 3 2 4 4 4 5 5 6 6 7 2 4 8 2 1 9 1 4 10 4 11 2 1 12 2 1 13 2 1 14 2 4 1 PEER COUNT SUMMARY: (i.e., no

50、. times each firm is a peer for another) firm peer count: 1 6 2 7 3 0 4 5 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 10 0 11 0 12 0 13 0 14 0 SUMMARY OF OUTPUT TARGETS: firm output: 1 2 1 10.878 2.634 2 20.339 5.239 3 6.545 2.302 4 5.252 2.026 5 45.304 4.269 6 20.085 2.553 7 6.757 2.347 8 14.091 3.519 9 8.858 2.416 10 5.2

51、52 2.026 11 11.298 2.750 12 11.950 2.929 13 13.258 3.289 14 11.193 3.046 SUMMARY OF INPUT TARGETS: firm input: 1 2 1 6.349 10.361 2 42.516 19.113 3 5.732 5.552 4 2.283 4.280 5 33.282 38.053 6 10.650 17.325 7 6.296 5.760 8 18.631 13.333 9 4.889 8.177 10 2.283 4.280 11 7.952 10.749 12 10.445 11.352 13

52、 15.448 12.563 14 13.580 10.349 FIRM BY FIRM RESULTS:交通運輸、倉儲和郵政業(yè)Results for firm: 1Technical efficiency = 1.000Scale efficiency = 0.856 (drs) PROJECTION SUMMARY: variable original radial slack projected value movement movement value output 1 10.878 0.000 0.000 10.878 output 2 2.634 0.000 0.000 2.634

53、 input 1 6.349 0.000 0.000 6.349 input 2 10.361 0.000 0.000 10.361 LISTING OF PEERS: peer lambda weight 1 1.000信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè) Results for firm: 2Technical efficiency = 1.000Scale efficiency = 0.867 (drs) PROJECTION SUMMARY: variable original radial slack projected value movement movement value outpu

54、t 1 20.339 0.000 0.000 20.339 output 2 5.239 0.000 0.000 5.239 input 1 42.516 0.000 0.000 42.516 input 2 19.113 0.000 0.000 19.113 LISTING OF PEERS: peer lambda weight 2 1.000批發(fā)和零售業(yè) Results for firm: 3Technical efficiency = 0.655Scale efficiency = 0.876 (drs) PROJECTION SUMMARY: variable original ra

55、dial slack projected value movement movement value output 1 5.081 0.000 1.464 6.545 output 2 2.302 0.000 0.000 2.302 input 1 13.111 -4.518 -2.861 5.732 input 2 8.470 -2.919 0.000 5.552 LISTING OF PEERS: peer lambda weight 2 0.086 4 0.914住宿和餐飲業(yè) Results for firm: 4Technical efficiency = 1.000Scale eff

56、iciency = 1.000 (crs) PROJECTION SUMMARY: variable original radial slack projected value movement movement value output 1 5.252 0.000 0.000 5.252 output 2 2.026 0.000 0.000 2.026 input 1 2.283 0.000 0.000 2.283 input 2 4.280 0.000 0.000 4.280 LISTING OF PEERS: peer lambda weight 4 1.000金融業(yè) Results f

57、or firm: 5Technical efficiency = 1.000Scale efficiency = 0.970 (drs) PROJECTION SUMMARY: variable original radial slack projected value movement movement value output 1 45.304 0.000 0.000 45.304 output 2 4.269 0.000 0.000 4.269 input 1 33.282 0.000 0.000 33.282 input 2 38.053 0.000 0.000 38.053 LIST

58、ING OF PEERS: peer lambda weight 5 1.000房地產(chǎn)業(yè) Results for firm: 6Technical efficiency = 1.000Scale efficiency = 0.945 (drs) PROJECTION SUMMARY: variable original radial slack projected value movement movement value output 1 20.085 0.000 0.000 20.085 output 2 2.553 0.000 0.000 2.553 input 1 10.650 0.0

59、00 0.000 10.650 input 2 17.325 0.000 0.000 17.325 LISTING OF PEERS: peer lambda weight 6 1.000租賃和商務服務業(yè) Results for firm: 7Technical efficiency = 0.488Scale efficiency = 0.861 (drs) PROJECTION SUMMARY: variable original radial slack projected value movement movement value output 1 4.780 0.000 1.977 6

60、.757 output 2 2.347 0.000 0.000 2.347 input 1 17.990 -9.205 -2.488 6.296 input 2 11.796 -6.036 0.000 5.760 LISTING OF PEERS: peer lambda weight 2 0.100 4 0.900科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查業(yè)Results for firm: 8Technical efficiency = 0.494Scale efficiency = 0.366 (drs) PROJECTION SUMMARY: variable original radial sla