中国服务业的全要素生产率研究
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摘要
20世纪80年代开始，世界经济开始向服务经济转型，目前，全球已经进入服务经济时代，服务业增加值占全球总产值比重达到70%，服务业还成为引领全球技术创新和商业模式创新的主导力量。我国服务业在国家及各地方一系列发展政策扶持下，发展态势总体良好。但与发达国家及全球相比，我国服务业增加值比重长期徘徊于40%，甚至都不及欠发达国家水平，而且我国服务业发展的地区不平衡现象日渐凸显，已经成为困扰我国区域均衡发展的难题。根据经济增长理论，要素积累和生产率提高是产出增长的两个主要源泉，受资源条件限制，要素积累不能带来持续的产出增长，只有提高生产率，才能产生经济增长的不竭动力。那么从全要素生产率视角考察我国服务业发展及地区差异的状况就成为本文的目的。
文章以经济增长理论、服务业理论、生产率理论为基础，结合统计学、计量经济学等方法进行实证研究。文章考察了我国服务业发展水平及全要素生产率的地区差异状况，揭示了全要素生产率对服务业增长及地区差异的影响与贡献，分析了服务业全要素生产率的影响因素。从实践方面看，这些分析为推进服务业发展方式的转变，促进服务业地区协调发展将提供有益参考。全文共有7章，主要内容如下：
第一章，研究背景介绍与相关文献综述。本章首先对世界服务业发展趋势和我国服务业发展特点进行了介绍；梳理并评述了国内外相关研究。
第二章，理论与方法介绍及数据处理。本章首先介绍了服务业发展的理论，概述了服务经济理论发展脉络；然后介绍了在实证研究中使用较为广泛的全要素生产率的测度方法，包括索洛余值法、随机前沿生产函数法和数据包络分析法，并比较了三者的优缺点；最后对后文所使用的样本及数据的来源与处理方法进行了说明，尤其是详细交代了各省区服务业资本存量的处理过程。
第三章，中国服务业产出的省际差异概况分析。本章以服务业劳均产出为对象，考察1993-2010年中国服务业产出的地区差异状况和长期发展趋势。对地区差距的度量方法采用了最大最小值比、变异系数、相对发展率指标和Theil指数。各测量结果都显示出中国服务业地区发展差距有逐渐增大的趋势。
第四章，中国服务业全要素生产率增长及构成的测算。本章的主要工作是测度了中国服务业的技术效率以及全要素生产率的增长与构成，采用的方法是将SBM超效率模型与Malmquist生产率指数相结合。研究发现：1993-2010年，中国服务业全要素生产率的年均增长率为0.83%，技术进步水平的平均增长率为2.4%，技术效率平均增长率-1.5%，技术进步是服务业全要素生产率增长的动力。
第五章，全要素生产率水平与服务业产出省际差距的关系研究。本章利用索洛余值方法对中国各省区服务业全要素生产率水平进行了测算，在此基础上，运用核密度分布图比较全要素生产率水平与服务业产出的分布状态，同时还利用方差分解方法考察和分析各省区服务业的全要素生产率水平、要素投入对服务业产出的省际差距的影响。研究结果表明，全要素生产率水平对服务业产出差距的贡献逐渐上升，可以预见的是全要素生产率水平对服务业发展的地区差距影响将越来越大，并成为主要因素。
第六章，全要素生产率的收敛性及对服务业产出省际差距的影响。本章对经济收敛和生产率收敛的相关文献进行介绍后，对中国各省区服务业全要素生产率水平和劳均产出的收敛状况分别进行了检验。文章还引入一个非参数的分解框架把服务业劳均产出进行四重分解，进一步利用Maudos模型将服务业劳均产出、全要素生产率增长以及各种投入要素纳入统一框架，研究服务业全要素生产率的收敛或发散是多大程度上导致了中国各省区服务业产出增长的差异及变化。研究发现，中国服务业的全要素生产率和劳均产出均不存在绝对收敛，而只存在条件收敛；技术进步与技术效率的共同作用使全要素生产率的增长对服务业产出的收敛性贡献最大，是导致省区间服务业发展差距变化的主要原因。
第七章，中国服务业全要素生产率影响因素分析。本章利用面板数据的变系数固定效应模型考察了中国各省区服务业全要素生产率的影响因素。结果发现，城市化水平、对外开放度和市场化进程对服务业全要素生产率提高有促进作用，而政府控制对其提高则有阻碍作用。由此得到的政策含义是从生产率方面着手缩小服务业发展的地区差异需要收到重视，下一轮应该在加大服务业市场化程度的改革和推进体制改革等方面做文章，比如打破垄断、引入竞争、释放活力、制定公平统一打破地区分割的发展政策，其中首要的是以政府自身的改革来换得市场的发展空间。
本研究创新之处有以下几点：
第一，针对传统DEA方法的不足，采用SBM超效率模型测算中国各省区服务业的技术效率，该方法不但考虑了投入与产出的松弛问题，还可实现对DEA有效决策单元的进一步区分和排序；将SBM超效率模型与Malmquist指数相结合测算了中国各省区服务业的全要素生产率增长及构成，使测度结果更加准确、科学。第二，运用多种统计方法（变异系数、相对发展率和Theil指数）检验了中国服务业地区发展差异，并通过实证分析（核密度估计、方差分解方法）手段验证服务业全要素生产率水平对服务业劳均产出的地区差异贡献越来越大，各种方法相互佐证，增强了结果的稳健性。第三，运用非参数分解框架考察技术效率改善、技术进步、人力资本增长效应和劳均资本积累增长效应这四部分对中国各省区服务业劳均产出增长及差异的影响，运用生产率收敛理论实证检验了全要素生产率的收敛性对服务业劳均产出收敛性的影响，得出全要素生产率增长是服务业产出地区差距变化的主要原因的结论。
In the1980s, the world economy began to transform to the service economy, at present, theworld has entered the era of the service economy, service industries accounted for70%of globalGDP, and it has become the dominant force in leading global technology innovation and businessmodel innovation. At the support of national and the local policy, the service industries in ournation develop well generally. However, compared with developed countries and the whole world,the proportion of value added of service industries always hovers at40%, which is even lowerthan some less developed countries, and the regional imbalance of service industries in China hasbeen increasingly prominent, which has become a problem in keeping regional balance in China.According to the economic growth theory, factor accumulation and productivity are the two mainsources of output growth, subject to resource constraints, factor accumulation can not bringsustained growth, and only the productivity increasing is the inexhaustible motive force foreconomic growth. Well, examining the development and the regional differences in China’sservice industry from the viewpoint of TFP has become the purpose of this article.
The article is an empirical research basing on the economic growth theory, services theory,and productivity theory and using the methods of statistics, econometrics and so on. The articleexamines the regional disparity of China’s service industry output and total factor productivity,researches the impact and contribution of service industry to the growth and regional disparity ofservice industry, analyses the factors of TFP of service industry. From a practical perspective,these analyses will provide an useful reference for promoting the service industry developmentpattern and imposing the coordinated development of regional service industry. Full sevenchapters, the main contents are as follows:
Chapter1is the introduction of research background and review of related literature. Thischapter introduces the development trends of world service industry and the characteristics ofChina’s service industry; sorts out and reviews domestic and foreign relevant research,.
Chapter2is the introduction of relevant theory, methods and data processing. The chapterdescribes the theories of service industry first, outlines the development context of serviceeconomy theory; then it introduces the methods of measuring TFP widely used in empiricalresearch such as Solow residual method, stochastic frontier analysis and data envelopment analysis and compares their advantages and disadvantages; finally it describes the samples, datasources and processing used later, the process of capital stock of service industry is accounted indetail.
Chapter3is the measurement and analysis of the regional disparities of China’s serviceindustry. This chapter takes the output per worker of service industry as an object, inspects theregional differences of the output of China’s service industry and its long-term trends in1993-2010. The methods used in this chapter to measure regional disparities includes maximumand minimum ratio, coefficient of variation, Nich index and Theil index. The results show that thedevelopment gap of the output of regional service industry has the increasing trend.
Chapter4is the calculation of the TFP growth and its composition of China’s serviceindustry. The main task of this chapter is to measure the technical efficiency as well as TFPgrowth and its composition of China’s service industry, the method is the combination of SBMsuper efficiency model and Malmquist index, SBM super efficiency model is developed on thebasis of non-parametric DEA model. The results show that: from1993to2010, the averageannual growth rate of TFP of China’s service industry is0.83%, the average annual growth rate oftechnological progress is2.4%, and that of technical efficiency is-1.5%, so technological processis the force for TFP growth of China’s service industry.
Chapter5is the estimation of TFP level and the relationship between TFP level and regionaldisparities of output for China’s service industry. The paper uses Solow residual method tomeasure the TFP level of service industry of China’s provinces, on which basis, the papercompares the distribution of the TFP level and output of service industry using kernel densitydistribution, while also examines and analyses the impact of TFP level and inputs on the regionaldisparity of output of service industry using variance decomposition method. Results are that thecontribution of TFP level to the output gap of service industry increases gradually, it isforeseeable that TFP level will contribute more and more to the output gap of service industry, andbecome the major factor.
Chapter6is the convergence test of TFP growth for China’s service industry. After reviewingsome literatures about convergence, the paper examines the convergence of provincial TFP ofservice industry and compares it with the mode of output convergence. To test the impact of TFPconvergence on the service output convergence, a non-parameter decomposition frame is drawedinto the paper decomposing the output growth into the effects of technical progress, technicalefficiency change, capital accumulation and humane capital. Next, the paper uses the Maudosmodel to estimate the contribution of TFP growth, humane capital and capital accumulation to theservice industry output convergence. The results show that the cross-country and three regionshave no absolute convergence in TFP and output, only exists conditional convergence; the divergence of TFP growth is the significant force of services output divergence under thecombined effect of technical progress and technical efficiency, which means the disparity of TFPgrowth has greater impact on the convergence of the service output.
Chapter7examines some main influential factors on the provincial TFP of service industryusing the fixed effects model of variable coefficient panel data. The result shows that the level ofurbanization, the opening degree and the marketization process have positive impact on the TFPgrowth of service industry, on the contrary, the government control has negative impact on theTFP growth of service industry. So, the next step we should give impetus to the reform of servicemarketization and institution with a great effort, such as breaking the monopoly, introducing thecompetition, releasing the energy, and formulating the fair and uniform policy to break regionalsegmentation, undoubtedly, the first of which is based on the government’s own reform inexchange for market development.
This study has the following innovations:
First, for the deficiencies of traditional DEA method, the article uses SBM super efficiencymodel to estimate the technical efficiency of China’s service industry, the method can not onlytake into account the slack problems of inputs and outputs, but also achieve further differentiatingand sorting for the efficient DMU; the SBM super efficiency model is combined with Malmquistindex to measure TFP growth of China’s service industry, the results of which are more accurateand scientific. Second, a variety of statistical methods (such as coefficient of variation, Nich andTheil index)are used to examine the regional differences of the development of China’s serviceindustry, and empirical analyses(such as kernel density estimation and variance decompositionmethod) are used to verify the TFP level has more and more contribution to the regionaldifferences of the output of service industry, various ways support mutually which enhance therobustness of the results. Third, a non-parameter decomposition frame is drawed into the paperdecomposing the output growth into the effects of technical progress, technical efficiency change,capital accumulation and humane capital, and productivity convergence models are used toempirically test the impact of TFP convergence on the output convergence of service industry, theconclusion is TFP growth is the main reason for the change of regional disparities of serviceindustry output.
文章以经济增长理论、服务业理论、生产率理论为基础，结合统计学、计量经济学等方法进行实证研究。文章考察了我国服务业发展水平及全要素生产率的地区差异状况，揭示了全要素生产率对服务业增长及地区差异的影响与贡献，分析了服务业全要素生产率的影响因素。从实践方面看，这些分析为推进服务业发展方式的转变，促进服务业地区协调发展将提供有益参考。全文共有7章，主要内容如下：
第一章，研究背景介绍与相关文献综述。本章首先对世界服务业发展趋势和我国服务业发展特点进行了介绍；梳理并评述了国内外相关研究。
第二章，理论与方法介绍及数据处理。本章首先介绍了服务业发展的理论，概述了服务经济理论发展脉络；然后介绍了在实证研究中使用较为广泛的全要素生产率的测度方法，包括索洛余值法、随机前沿生产函数法和数据包络分析法，并比较了三者的优缺点；最后对后文所使用的样本及数据的来源与处理方法进行了说明，尤其是详细交代了各省区服务业资本存量的处理过程。
第三章，中国服务业产出的省际差异概况分析。本章以服务业劳均产出为对象，考察1993-2010年中国服务业产出的地区差异状况和长期发展趋势。对地区差距的度量方法采用了最大最小值比、变异系数、相对发展率指标和Theil指数。各测量结果都显示出中国服务业地区发展差距有逐渐增大的趋势。
第四章，中国服务业全要素生产率增长及构成的测算。本章的主要工作是测度了中国服务业的技术效率以及全要素生产率的增长与构成，采用的方法是将SBM超效率模型与Malmquist生产率指数相结合。研究发现：1993-2010年，中国服务业全要素生产率的年均增长率为0.83%，技术进步水平的平均增长率为2.4%，技术效率平均增长率-1.5%，技术进步是服务业全要素生产率增长的动力。
第五章，全要素生产率水平与服务业产出省际差距的关系研究。本章利用索洛余值方法对中国各省区服务业全要素生产率水平进行了测算，在此基础上，运用核密度分布图比较全要素生产率水平与服务业产出的分布状态，同时还利用方差分解方法考察和分析各省区服务业的全要素生产率水平、要素投入对服务业产出的省际差距的影响。研究结果表明，全要素生产率水平对服务业产出差距的贡献逐渐上升，可以预见的是全要素生产率水平对服务业发展的地区差距影响将越来越大，并成为主要因素。
第六章，全要素生产率的收敛性及对服务业产出省际差距的影响。本章对经济收敛和生产率收敛的相关文献进行介绍后，对中国各省区服务业全要素生产率水平和劳均产出的收敛状况分别进行了检验。文章还引入一个非参数的分解框架把服务业劳均产出进行四重分解，进一步利用Maudos模型将服务业劳均产出、全要素生产率增长以及各种投入要素纳入统一框架，研究服务业全要素生产率的收敛或发散是多大程度上导致了中国各省区服务业产出增长的差异及变化。研究发现，中国服务业的全要素生产率和劳均产出均不存在绝对收敛，而只存在条件收敛；技术进步与技术效率的共同作用使全要素生产率的增长对服务业产出的收敛性贡献最大，是导致省区间服务业发展差距变化的主要原因。
第七章，中国服务业全要素生产率影响因素分析。本章利用面板数据的变系数固定效应模型考察了中国各省区服务业全要素生产率的影响因素。结果发现，城市化水平、对外开放度和市场化进程对服务业全要素生产率提高有促进作用，而政府控制对其提高则有阻碍作用。由此得到的政策含义是从生产率方面着手缩小服务业发展的地区差异需要收到重视，下一轮应该在加大服务业市场化程度的改革和推进体制改革等方面做文章，比如打破垄断、引入竞争、释放活力、制定公平统一打破地区分割的发展政策，其中首要的是以政府自身的改革来换得市场的发展空间。
本研究创新之处有以下几点：
第一，针对传统DEA方法的不足，采用SBM超效率模型测算中国各省区服务业的技术效率，该方法不但考虑了投入与产出的松弛问题，还可实现对DEA有效决策单元的进一步区分和排序；将SBM超效率模型与Malmquist指数相结合测算了中国各省区服务业的全要素生产率增长及构成，使测度结果更加准确、科学。第二，运用多种统计方法（变异系数、相对发展率和Theil指数）检验了中国服务业地区发展差异，并通过实证分析（核密度估计、方差分解方法）手段验证服务业全要素生产率水平对服务业劳均产出的地区差异贡献越来越大，各种方法相互佐证，增强了结果的稳健性。第三，运用非参数分解框架考察技术效率改善、技术进步、人力资本增长效应和劳均资本积累增长效应这四部分对中国各省区服务业劳均产出增长及差异的影响，运用生产率收敛理论实证检验了全要素生产率的收敛性对服务业劳均产出收敛性的影响，得出全要素生产率增长是服务业产出地区差距变化的主要原因的结论。
In the1980s, the world economy began to transform to the service economy, at present, theworld has entered the era of the service economy, service industries accounted for70%of globalGDP, and it has become the dominant force in leading global technology innovation and businessmodel innovation. At the support of national and the local policy, the service industries in ournation develop well generally. However, compared with developed countries and the whole world,the proportion of value added of service industries always hovers at40%, which is even lowerthan some less developed countries, and the regional imbalance of service industries in China hasbeen increasingly prominent, which has become a problem in keeping regional balance in China.According to the economic growth theory, factor accumulation and productivity are the two mainsources of output growth, subject to resource constraints, factor accumulation can not bringsustained growth, and only the productivity increasing is the inexhaustible motive force foreconomic growth. Well, examining the development and the regional differences in China’sservice industry from the viewpoint of TFP has become the purpose of this article.
The article is an empirical research basing on the economic growth theory, services theory,and productivity theory and using the methods of statistics, econometrics and so on. The articleexamines the regional disparity of China’s service industry output and total factor productivity,researches the impact and contribution of service industry to the growth and regional disparity ofservice industry, analyses the factors of TFP of service industry. From a practical perspective,these analyses will provide an useful reference for promoting the service industry developmentpattern and imposing the coordinated development of regional service industry. Full sevenchapters, the main contents are as follows:
Chapter1is the introduction of research background and review of related literature. Thischapter introduces the development trends of world service industry and the characteristics ofChina’s service industry; sorts out and reviews domestic and foreign relevant research,.
Chapter2is the introduction of relevant theory, methods and data processing. The chapterdescribes the theories of service industry first, outlines the development context of serviceeconomy theory; then it introduces the methods of measuring TFP widely used in empiricalresearch such as Solow residual method, stochastic frontier analysis and data envelopment analysis and compares their advantages and disadvantages; finally it describes the samples, datasources and processing used later, the process of capital stock of service industry is accounted indetail.
Chapter3is the measurement and analysis of the regional disparities of China’s serviceindustry. This chapter takes the output per worker of service industry as an object, inspects theregional differences of the output of China’s service industry and its long-term trends in1993-2010. The methods used in this chapter to measure regional disparities includes maximumand minimum ratio, coefficient of variation, Nich index and Theil index. The results show that thedevelopment gap of the output of regional service industry has the increasing trend.
Chapter4is the calculation of the TFP growth and its composition of China’s serviceindustry. The main task of this chapter is to measure the technical efficiency as well as TFPgrowth and its composition of China’s service industry, the method is the combination of SBMsuper efficiency model and Malmquist index, SBM super efficiency model is developed on thebasis of non-parametric DEA model. The results show that: from1993to2010, the averageannual growth rate of TFP of China’s service industry is0.83%, the average annual growth rate oftechnological progress is2.4%, and that of technical efficiency is-1.5%, so technological processis the force for TFP growth of China’s service industry.
Chapter5is the estimation of TFP level and the relationship between TFP level and regionaldisparities of output for China’s service industry. The paper uses Solow residual method tomeasure the TFP level of service industry of China’s provinces, on which basis, the papercompares the distribution of the TFP level and output of service industry using kernel densitydistribution, while also examines and analyses the impact of TFP level and inputs on the regionaldisparity of output of service industry using variance decomposition method. Results are that thecontribution of TFP level to the output gap of service industry increases gradually, it isforeseeable that TFP level will contribute more and more to the output gap of service industry, andbecome the major factor.
Chapter6is the convergence test of TFP growth for China’s service industry. After reviewingsome literatures about convergence, the paper examines the convergence of provincial TFP ofservice industry and compares it with the mode of output convergence. To test the impact of TFPconvergence on the service output convergence, a non-parameter decomposition frame is drawedinto the paper decomposing the output growth into the effects of technical progress, technicalefficiency change, capital accumulation and humane capital. Next, the paper uses the Maudosmodel to estimate the contribution of TFP growth, humane capital and capital accumulation to theservice industry output convergence. The results show that the cross-country and three regionshave no absolute convergence in TFP and output, only exists conditional convergence; the divergence of TFP growth is the significant force of services output divergence under thecombined effect of technical progress and technical efficiency, which means the disparity of TFPgrowth has greater impact on the convergence of the service output.
Chapter7examines some main influential factors on the provincial TFP of service industryusing the fixed effects model of variable coefficient panel data. The result shows that the level ofurbanization, the opening degree and the marketization process have positive impact on the TFPgrowth of service industry, on the contrary, the government control has negative impact on theTFP growth of service industry. So, the next step we should give impetus to the reform of servicemarketization and institution with a great effort, such as breaking the monopoly, introducing thecompetition, releasing the energy, and formulating the fair and uniform policy to break regionalsegmentation, undoubtedly, the first of which is based on the government’s own reform inexchange for market development.
This study has the following innovations:
First, for the deficiencies of traditional DEA method, the article uses SBM super efficiencymodel to estimate the technical efficiency of China’s service industry, the method can not onlytake into account the slack problems of inputs and outputs, but also achieve further differentiatingand sorting for the efficient DMU; the SBM super efficiency model is combined with Malmquistindex to measure TFP growth of China’s service industry, the results of which are more accurateand scientific. Second, a variety of statistical methods (such as coefficient of variation, Nich andTheil index)are used to examine the regional differences of the development of China’s serviceindustry, and empirical analyses(such as kernel density estimation and variance decompositionmethod) are used to verify the TFP level has more and more contribution to the regionaldifferences of the output of service industry, various ways support mutually which enhance therobustness of the results. Third, a non-parameter decomposition frame is drawed into the paperdecomposing the output growth into the effects of technical progress, technical efficiency change,capital accumulation and humane capital, and productivity convergence models are used toempirically test the impact of TFP convergence on the output convergence of service industry, theconclusion is TFP growth is the main reason for the change of regional disparities of serviceindustry output.
引文
[1]贝尔．后工业社会的来临——随社会预测的一项探索[M]．北京：商务印书馆，1984.
[2]边雅静、沈利生．人力资本对我国东西部经济增长影响的实证分析[J]．数量经济技术经济研究，2004，(12）：19-24.
[3]蔡昉，都阳．中国地区经济增长的趋同与差异——对西部开发战略的启示[J]．经济研究，2000，（10）：30-37.
[4]蔡跃洲，郭梅军．我国上市商业银行全要素生产率的实证分析[J]．经济研究，2009，（9）：52-65.
[5]曹跃群、刘冀娜．我国服务业资本存量地区差异及其成因——基于空间经济学的实证分析[J]．数量经济技术经济研究，2008（11）：71-84.
[6]陈秀琼，黄福才．中国入境旅游的区域差异特征分析[J]．地理学报，2006，（12）：1271-1280.
[7]陈银娥，魏君英，廖宇航．中国服务业增长中的技术进步作用研究[J]．华南科技大学学报（社会科学版），2008，（5）：48-52.
[8]陈宏伟，李桂芹，陈红．中国三次产业全要素生产率测算及比较分析[J]．财经问题研究，2010，（2）：28-31.
[9]陈娟．基于分行业面板数据的服务业全要素生产率分析——以浙江省为例[J]．商业经济与管理，2010，（11）：61-68.
[10]陈智，岳凯，黄伟．我国服务业投入产出效率的评价[J]．统计与决策，2011，（11）：74-76.
[11]陈金保，何枫，赵晓．税收激励对中国服务业生产率的作用机制及其实证效果研究[J]．北京科技大学学报（社会科学版），2011，（1）：93-98.
[12]陈金保，赵晓，何枫．税收负担、税收结构对我国服务业增长影响的实证分析[J]．中国农业大学学报（社会科学版），2011，（3）：184-190.
[13]陈金保，何枫，赵晓．我国服务业全要素生产率变动及其地区差异实证分析：1995-2009[J]．商业时代，2011，（18）：109-111.
[14]陈可，顾乃华．城市化与第三产业协调发展的辩证思考[J]．南方经济，2002，（4）：48-51.
[15]程大中．中国服务业的增长与技术进步[J]．世界经济，2003，（7）35-42.
[16]程大中．论服务业在国民经济中的“黏合剂”作用[J]．财贸经济，2004a，（2）：68-73+97.
[17]程大中．中国服务业增长的特点、原因及影响——鲍默尔-富克斯假说及其经验研究[J]．中国社会科学，2004b，（2）：18-32+204.
[18]程大中，陈福炯．中国服务业相对密集度及其劳动生产率的影响[J]．管理世界，2005，（2）：77-84.
[19]程大中，黄雯．中国服务业的区位分布与地区专业化[J]．财贸经济，2005，（7）：73-81+97.
[20]程大中．中国经济是否正在趋向服务化？[J]．世界经济情况，2008a，（5）：12-23.
[21]程大中．中国服务业存在“成本病”问题吗？[J]．财贸经济，2008b，（12）：109-115+141.
[22]程大中．服务业发展与城市转型：理论及来自上海的经验分析[J]．中国软科学，2009，（1）：73-83.
[23]程大中．中国服务业与经济增长：一般均衡模型及其经验研究[J]．世界经济，2010，（10）：25-42.
[24]段文斌，尹向飞．中国全要素生产率研究评述[J]．南开经济研究，2009，（2）：130-140
[25]富克斯．服务经济学[M]．许微云，万慧芬，孙光德译．上海：商务印书馆，1987.
[26]高铁梅．计量经济分析方法与建模——Eviews应用与实例[M]．清华大学出版社，北京：2006年.
[27]顾乃华．我国服务业发展状况区域差异及其影响因素的实证分析[J]．财贸经济，2004，（9）：84-88+96.
[28]顾乃华．1992-2002年我国服务业增长效率的实证分析[J]．财贸经济，2005，（4）：85-90.
[29]顾乃华，李江帆．中国服务业技术效率区域差异的实证分析[J]．经济研究，2006，（1）：46-56.
[30]顾乃华．双重约束下的政府经济规制范围选择——我国全要素生产率的演进特征和机理分析[J]．当代经济管理，2006，（2）：53-58.
[31]顾乃华．我国服务业发展的效率特征及其影响因素——基于DEA方法的实证研究[J]．财贸研究，2008，（4）：60-67.
[32]顾乃华．对外开放门槛与服务业的外溢效应——基于省际面板数据的实证检验[J]．当代经济科学，2010a，（6）：74-81+125.
[33]顾乃华．我国转型期服务业发展滞后现象研究——兼论人均GDP与生产率演变关系的实证研究[J]．商业经济与管理，2010b，（7）：55-63.
[34]顾乃华．城市化与服务业发展：基于省市制度互动视角的研究[J]．世界经济，2011，（1）：126-142.
[35]谷彬．改革开放以来中国服务业区域效率测算与分解——基于随机前沿模型的实证研究[J]．珠江经济，2008，（10）：65-84.
[36]郭克莎．三次产业增长因素及其变动特点分析[J]．经济研究，1992，（2）：51-61.
[37]郭文杰．服务业增长、城市化与经济发展［J］.当代经济科学，2006，（9）：91-98.
[38]郭军华，李帮义．区域农业全要素生产率测算及其收敛分析[J]．系统工程，2009，（12）：31-37
[39]韩晓燕，翟印礼．中国农业生产率的地区差异与收敛性研究[J]．农业技术经济，2005，（6）：54-59.
[40]何元庆．对外开放与TFP增长：基于中国省际面板数据的经验研究[J]．经济学（季刊），2007，（7）：1127-1142.
[41]胡朝霞．FDI对中国服务业全要素生产率的影响——基于随机前沿面板数据模型的分析[J]．厦门大学学报，2010，（4）：115-122.
[42]华而诚．论服务业在国民经济发展中的战略性地位[J]．经济研究，2001，（12）：3-8.
[43]华萍．不同教育水平对全要素生产率增长的影响[J]．经济学（季刊），2005，（1）：147-166.
[44]黄少军．服务业与经济增长[M]．北京：经济科学出版社，2000.
[45]黄薇．中国保险业全要素生产率研究[J]．当代经济科学，2008,（6）：85-90+125.
[46]黄森，蒲勇健．基于三阶段Malmquist模型的我国服务业效率研究[J]．山西财经大学学报，2011，（7）：57-65．
[47]江小涓，李辉．服务业与中国经济：相关性和加快增长的潜力[J]．经济研究，2004，（1）：4-15.
[48]江小涓．服务全球化的发展趋势和理论分析[J]．经济研究，2008，（2）：4-18.
[49]江小涓．服务业增长：真实含义、多重影响和发展趋势[J]．经济研究，2011，（4）：4-14.
[50]金荣学，解洪涛．中国城市化水平对省际经济增长差异的实证分析[J]．管理世界，2010，（2）：167-168
[51]靖学青．中国服务业增长的区域差异性研究——基于鲍莫尔-富克斯假说的实证分析[J]．经济管理，2011，（6）：36-42.
[52]库兹涅茨．各国的经济增长：总产值和生产结构[M]．常勋等译．北京：商务印书馆，1985.
[53]孔翔，Rorbert E.Marks,万广华．国有企业全要素生产率变化及其决定因素：1990-1994[J]．经济研究，1999，（7）：40-48.
[54]李江帆．第三产业经济学[M]．广州：广东人民出版社，1990.
[55]李江帆．第三产业的产业性质、评估依据和衡量指标[J]．华南师范大学学报（社会科学版），1994，（3）：1-9.
[56]李江帆．第三产业发展状况的评估依据与评价指标[J]．经济管理，1997，（8）：27-30.
[57]李江帆，黄少军．世界第三产业与产业结构演变规律的分析[J]．经济理论与经济管理，2001，（2）：29-34.
[58]李江帆．城市现代化与第三产业的发展[J]．消费经济，2002，（6）：43-46.
[59]李江帆，曾国军．中国第三产业内部结构升级趋势分析[J]．中国工业经济，2003，（3）：34-39.
[60]李江帆．中国第三产业的战略地位与发展方向[J]．财贸经济，2004，（1）：65-73+97.
[61]李江帆．产业结构高级化与第三产业现代化[J]．中山大学学报（社会科学版），2005，（4）：124-130+144.
[62]李善同，华而诚．21世纪初的中国服务业[M].北京：经济科学出版社，2002.
[63]李子奈，叶阿忠．高等计量经济学．清华大学出版社，2000.
[64]李井奎，钱陈．服务业的空间分布特征及与城市化的相关性分析——以浙江省为例[J]．浙江学刊，2007，（1）：172-177.
[65]李谷成．技术效率、技术进步与中国农业生产率增长[J]．经济评论，2009（1）：60-68.
[66]李勇坚，夏杰长．我国经济服务化的演变与判断——基于相关国际经验的分析[J]．财贸经济，2009，（11）：96-103.
[67]李勇坚，夏杰长．服务业体制改革的动力与路径[J]．改革，2010，（5）：138-141.
[68]李勇坚，夏杰长．服务业是节约投资的产业吗？——基于总量与ICOR的研究[J]．中国社会科学院研究生院学报，2011，（5）：11-16.
[69]李静．中国省区经济增长进程中的生产率角色研究[D]．南京农业大学，2006.
[70]李静，刘志迎．中国全要素生产率的收敛及对地区差距变迁影响的实证分析[J]．经济社会体制比较，2007，（5）：47-52.
[71]李文秀，夏杰长．自主创新推动服务业成长：机制、效应与实现路径[J]．财贸经济，2010，（12）：120-126+145.
[72]李文秀，李勇坚，罗春燕．中国区域间服务业发展趋同还是集聚——基于省级分行业投资效率面板数据的研究[J]．宏观经济研究，2012，（8）：69-74+87.
[73]李国璋，魏梅．中国地区差距、生产率的分解及其收敛成因的转变[J]．经济科学，2007，（5）：18-27.
[74]李国璋，刘津汝．产权制度、金融发展和对外开放对全要素生产率增长贡献的经验研究[J]．经济问题，2011，（2）：4-9.
[75]梁若冰．Solow悖论引出的思考：服务业的生产率之谜[J]．世界经济，2002，（9）：35-40+80.
[76]林毅夫，刘培林．中国的经济发展战略与地区收入差距[J]．经济研究，2003，（3）：19-25.
[77]刘夏明等．收敛还是发散？——中国区域经济发展争论的文献综述[J]．经济研究，2004，（7）：70-81.
[78]刘慧．区域差异测度方法与评价[J]．地理研究，2006，（4）：710-718.
[79]刘明华．国外服务生产率增长缓慢理论解释述评[J]．外国经济与管理，2007，（10）：1-8.
[80]刘继国，李江帆．国外制造业服务业问题研究综述[J]．经济学家，2007，（3）：119-126.
[81]刘兴凯．中国服务业全要素生产率阶段性及区域性变动特点分析——基于1978-2007年省际面板数据的研究[J]．当代财经，2009,（12）：80-87.
[82]刘兴凯，张诚．中国服务业全要素生产率增长及其收敛性分析[J]．数量经济与技术经济研究，2010，（3）：55-67.
[83]刘舜佳．国际贸易、FDI和中国全要素生产率下降——基于1952-2006年面板数据的DEA和协整检验[J]．数量经济技术经济研究，2008，（11）：28-39.
[84]刘丹鹭．中国服务业技术效率的系统性分析[J]．财经论丛，2012，（2）：20-25.
[85]刘艳．服务业FDI的技术溢出与中国服务业生产率增长[J]．国际商务研究，2012，（1）：20-29.
[86]刘奕，夏杰长．服务业集群的形成机理和作用机制：国际经验[J]．国外社会科学，2009，（6）：64-68.
[87]吕秀萍．中国保险业全要素生产率变动的Malmquist指数分析——一个新的视角[J]．保险研究，2009,（9）：42-51.
[88]罗时龙．服务业与中国经济增长实证研究[D]．南京农业大学，2003年:24页
[89]马鹏，李文秀，方文超．城市化、集聚效应与第三产业发展［J］.财经科学，2010，（8）：101-108.
[90]毛其淋，盛斌．对外经济开放、区域市场整合与全要素生产率[J]．经济学（季刊），2011，（10）：181-210.
[91]彭国华﹒中国地区收入差距、全要素生产率及其收敛分析[J]﹒经济研究，2005，（9）：19-29.
[92]裴长洪．中国经济转型升级与服务业发展[J]．财经问题研究，2012，（8）：3-9.
[93]邱阳，杨俊，廖冰．全要素生产率测定方法综述[J]．重庆大学学报，2002，（11）：38-41.
[94]沈坤荣，马俊．中国经济增长的“俱乐部收敛”特征及其成因研究[J]．经济研究，2002（1）：33-39.
[95]申玉铭，邱灵，任旺兵，尚于力．中国服务业空间差异的影响因素与空间分异特征[J]．地理研究，2007，（11）：1255-1264.
[96]史修松，徐康宁，司增绰．中国服务业全要素生产率增长及空间差异分析[J]．徐州师范大学学报（哲学社会科学版），2008，（6）：101-106.
[97]宋海岩，刘淄楠，蒋萍．改革时期中国总投资决定因素的分析[J]．世界经济文汇，2003，（1）：115-121.
[98]孙巍．生产资源配置效率[M]．北京：社会科学文献出版社，2000.
[99]孙久文，年猛．中国服务业全要素生产率测度与空间差异分析——基于非参数Malmquist指数方法的研究[J]．山西大学学报（社会科学版），2011，（6）：95-100.
[100]索洛．经济增长论文集[M]．平新乔译，北京：北京经济学院出版社，1989.
[101]陶纪明．服务业的内涵及其经济学特征分析[J]．社会科学，2007，（1）：21-28.
[102]陶洪，戴昌钧．中国工业劳动生产率增长率的省域比较——基于DEA的经验分析[J]．数量经济技术经济研究，2007，（10）：100-107
[103]谭砚文，温思美，汪晓银．中、日、美服务业劳动生产率对经济增长促进作用的比较分析[J]．数量经济技术经济研究，2007，（12）：60-70.
[104]谭洪波，郑江淮，黄永春，张月友．国外服务业研究新进展述评[J]．现代经济探讨，2012，（2）：83-87.
[105]谭洪波，郑江淮．中国经济高速增长与服务业滞后并存之谜——基于部门全要素生产率的研究[J]．中国工业经济，2012，（9）：5-17.
[106]田刚，李南．中国物流业技术进步与技术效率研究[J]．数量经济技术经济研究，2009,（2）：76-87.
[107]田刚．中国物流业技术效率、技术进步及其地区差异研究[D]．南京航空航天大学，2010年.
[108]田家林．我国服务业的投入产出效率分析——基于超效率DEA方法的实证分析[J]．经济问题，2010，（11）：33-37+56.
[109]童馨乐，杨向阳，陈媛．中国服务业集聚的经济效应分析：基于劳动生产率视角[J]．产业经济研究，2009，（6）：30-37.
[110]涂正革，刘磊珂．考虑能源、环境因素的中国工业效率评价——基于SBM模型的省级数据分析[J]．经济评论，2011，（2）：55-65.
[111]汪德华，张再金，白重恩．政府规模、法治水平与服务业发展[J]．经济研究，2007，（6）：51-64+118.
[112]汪段泳，朱农．中国城市化发展决定因素的地区差异[J]．中国人口·资源与环境，2007，（1）：66-71.
[113]王小鲁．中国经济增长的可持续性与制度变革[J]．经济研究，2000,（7）：3-15.
[114]王耀中，张阳，王治．西方服务业发展研究新进展[J]．经济学动态，2008，（12）：106-111.
[115]王耀中，张阳．国内服务业发展研究的最新动态[J]．财经理论与实践，2009，（1）：89-93.
[116]王耀中，张阳．改革开放以来中国服务业生产率实证分析[J]．管理评论，2011，（10）：10-18.
[117]王治．服务业发展地位研究述评[J]．长沙理工大学学报（社会科学版），2010，（3）：21-26.
[118]王兵，朱宁．不良贷款约束下的中国上市商业银行效率和全要素生产率研究——基于SBM方向性距离函数的实证分析[J]．金融研究，2011,（1）：110-130.
[119]王恕立，胡宗彪．中国服务业分行业生产率变迁及异质性考察[J]．经济研究，2012，（4）：15-27．
[120]王美霞．中国生产性服务业细分行业全要素生产率异质性与影响因素分析[J]．经济经纬，2013,（3）：75-79.
[121]吴延瑞．生产率对中国经济增长的贡献：新的估计[J]．经济学（季刊），2008，7（3）：827-842.
[122]吴军．环境约束下中国地区工业全要素生产率增长及收敛分析[J]．数量经济技术经济研究，2009,（11）：17-27.
[123]吴山，夏杰长．中国现代服务业发展的推进思路[J]．经济与管理，2010，（4）：24-30.
[124]吴建新﹒技术进步、效率变化、资本积累与我国地区服务业发展[J]﹒南方经济，2010，（8）：51-60.
[125]夏杰长，尚铁力．西方现代服务经济研究综述[J]．国外社会科学，2006，（3）：43-47.
[126]夏杰长，李勇坚．中国服务业投资的动态效率分析[J]．中国社会科学院研究生院学报，2010，（6）：15-24.
[127]夏杰长．迎接服务经济时代的来临[J]．财贸经济，2010，（11）：11-12.
[128]夏杰长，刘奕，李勇坚．“十二五”时期我国服务业发展总体思路研究[J]．经济学动态，2010，（12）：49-52.
[129]谢千里，罗斯基，张轶凡．中国工业生产率的增长与收敛[J]．经济学（季刊），2008，7（3）：809-826.
[130]徐现祥，舒元．中国省区经济增长分布的演进：1978-1998[J]．经济学（季刊），2004，（2）：619-638.
[131]徐现祥，周吉梅，舒元．中国省区三次产业资本存量估计[J]．统计研究，2007，（5）：6-13.
[132]徐建华，鲁凤，苏方林等．中国区域经济差异的时空尺度分析[J]．地理研究，2005，（1）：57-68.
[133]徐盈之，赵玥．中国信息服务业技术效率和生产率变动的研究——基于随机前沿生产函数的分析[J]．东南大学学报（哲学社会科学版），2009，（5）：47-53+127.
[134]徐盈之，赵玥．中国信息服务业全要素生产率变动的区域差异与趋同分析[J]．数量经济技术经济研究，2009，（10）：49-60+86.
[135]徐宏毅，陶德馨．服务业生产率低下的原因分析及改进对策研究[J]．科技进步与对策，2002，（6）：141-142.
[136]徐宏毅．服务业生产率测度研究[J]．中南财经政法大学学报，2003，（1）：27-30+142.
[137]徐宏毅，赵迎红．制度创新与服务业经济增长[J]．华中农业大学学报（社会科学版），2004，（4）：22-24.
[138]徐宏毅，欧阳明德．中国服务业生产率的实证研究[J]．工业工程与管理，2004，（5）：73-76.
[139]徐宏毅，赵迎红，杨沛．中国服务业经济增长的政策选择[J]．理论月刊，2007，（4）：168-170.
[140]许和连，亓朋，祝树金．贸易开放度、人力资本与全要素生产率：基于中国省际面板数据的经验分析[J]．世界经济，2006，（12）：3-10.
[141]亚当﹒斯密．国民财富的性质和原因的研究[M]．郭大力，王亚南译．北京：商务印书馆，1972.
[142]颜鹏飞，王兵．技术效率、技术进步与生产率增长——基于DEA的实证分析[J]．经济研究，2004，（12）：55-65.
[143]严冀，陆铭，陈钊．改革、政策的相互作用和经济增长——来自中国省级面板数据的证据[J]．世界经济文汇，2005，（1）：27-46.
[144]杨勇．对中国服务业资本存量的估计：1952-2006．贵州财经学院学报，2008a，（2）：40-45.
[145]杨勇．中国服务业全要素生产率在测算[J]．世界经济，2008b，（10）：46-55.
[146]杨青，苏秦，尹琳琳．我国服务业生产率及其影响因素分析——基于随机前沿生产函数的实证研究[J]．数量经济技术经济研究，2009，（12）：46-57+136.
[147]杨向阳．中国服务业的增长与效率研究[D]．南京农业大学，2003：21页．
[148]杨向阳，徐翔．中国服务业生产率与规模报酬分析[J]．财贸经济，2004，（11）：77-82+97.
[149]杨向阳，徐翔．中国服务业全要素生产率增长的实证分析[J]．经济学家，2006，（3）：68-76.
[150]杨向阳．基于Hicks-Moorsteen指数方法的中国服务业TFP分解——以东部九省为例[J]．财贸研究，2012，（1）：62-69．
[151]杨文举，张亚云．中国地区工业的劳动生产率差距演变——基于DEA的经验分析[J]．经济与管理研究，2010，（10）：115-121.
[152]叶裕民．全国及各省区市全要素生产率的计算和分析[J]．经济学家，2002，（3）：115-121.
[153]叶阿忠．非参数计量经济学[M]．天津：南开大学出版社，2003年.
[154]尹琳琳，苏秦．中国服务业生产率的变动态势及区域特征分析——基于数据包络分析方法的实证研究[J]．软科学，2009，（11）：73-78.
[155]余泳泽，刘秉镰．中国区域物流产业技术进步及其影响因素研究[J]．上海经济研究，2010,（10）：3-12.
[156]原毅军，刘浩，白楠．中国生产性服务业全要素生产率测度——基于非参数Malmquist指数方法的研究[J]．中国软科学，2009，（1）：159-167.
[157]袁晓玲，张宝山．中国商业银行全要素生产率的影响因素研究——基于DEA模型的Malmquist指数分析[J]．数量经济技术经济研究，2009,（4）：93-104+116.
[158]臧霄鹏，林秀梅．中国服务业效率研究——基于2004-2009年的面板数据[J]．华南农业大学学报（社会科学版），2012，（1）：68-76.
[159]曾先峰，李国平．我国各地区的农业生产率与收敛：1980-2005[J]．数量经济技术经济研究，2008，（5）：81-92.
[160]曾国平，刘佳，曹跃群．中国服务业发展与城市化关系的区域差异——基于省级面板数据的协整检验[J]．山西财经大学学报，2008，（1）：32-37.
[161]曾国平，袁孝科．中国城市化水平、服务业发展与经济增长关系实证研究[J]．财经问题研究，2010，（8）：9-14.
[162]曾世宏，向国成．中国服务业结构变迁是否合理——基于产业关联视角的实证分析[J]．贵州财经学院学报，2011，（4）：26-31.
[163]曾世宏，郑江淮．技术吸收、企业家注意力配置与服务业生产率地区差异——以“长三角”地区服务业发展为例[J]．财经研究，2010，（6）：46-57.
[164]赵蕾，杨向阳，王怀明．改革以来中国省际农业生产率的收敛性分析[J]．南开经济研究，2007，（1）：107-116.
[165]赵蕾，杨向阳．中国服务业技术效率变化的实证分析[J]．财经论丛，2007，（2）：1-7.
[166]赵玉娟．服务业FDI、技术进步效应和经济增长[J]．经济问题，2011，（3）：41-44.
[167]张自然．中国生产性服务业TFP变动分解[J]．贵州财经学院学报，2008，（2）：34-39.
[168]张自然．考虑人力资本的中国生产性服务业TFP分解[J]．经济前沿，2009，（8）：12-18.
[169]张自然．考虑人力资本的中国生产性服务业的技术进步[J]．经济学（季刊），2010，（1）：153-168.
[170]张自然．中国生产性服务业的技术进步研究——基于随机前沿分析法[J]．贵州财经学院学报，2010，（2）：35-41.
[171]张建升，谭伟．我国服务业发展的地区差异及其影响因素[J]．企业经济，2011，（3）：110-113.
[172]张军，施少华．中国经济全要素生产率变动：1952-1998[J]．世界经济文汇，2003，（2）：17-24.
[173]张军，章元．再论中国资本存量的估计方法[J]．经济研究，2003，（7）：35-43.
[174]张军，吴桂英，张吉鹏．中国省际物质资本存量估算：1952-2000．经济研究，2004，（10）：35-44.
[175]郑京海，刘小玄，Arne Bigsten．1980-1994期间中国国有企业的效率、技术进步和最佳实践[J]．经济学（季刊），2002，1（3）：521-540.
[176]郑京海，胡鞍钢．中国改革时期省际生产率增长变化的实证分析（1979-2001）[J]．经济学季刊，2005，4（2）：263-296.
[177]郑吉昌，夏晴．服务业与城市化互动关系研究——兼论浙江城市化发展及区域竞争力的提高[J]．经济学动态，2004，（12）：49-52.
[178]郑吉昌．服务业与城市化互动发展模式的探究[J]．浙江树人大学学报，2005，（5）：26-31.
[179]郑云．我国服务业技术效率的收敛性分析[J]．社会科学家，2010a，（8）：57-60.
[180]郑云．中国服务业全要素生产率的变动及其收敛性[J]．学术交流，2010b，（3）：85-88.
[181]朱孔来，李静静，乐菲菲．中国城镇化进程与经济增长关系的实证研究[J]．统计研究，2011，（9）：80-87.
[182] Aigner, D.J., C.A.K. Lovell, P. Schmidt. Formulation and Estimation ofStochastic Frontier Models[J]. Journal of Econometrics,1977,(1):21-37.
[182] Andersen P., N. C. Petersen. A Procedure for Ranking Efficient Units in DataEnvelopment Analysis[J]. Management science,1993,(39):1261-1264.
[183] Banker R., A. Charnes, W. W. Cooper. Some Models for Estimating Technicaland Scale in Efficiencies in Data Envelopment Analysis[J]. ManagementScience,1984,30(9):1078-1092.
[184] Barro, R. J. Economic Growth in a Cross-section of Countries[J]. QuarterlyJournal of Economics,1991,106(2):407-443.
[185] Barro, R.J., X. Sala-i-Martin. Economic Growth[M]. New York:McGraw-Hill,1995.
[186] Barro,R., Sala-I-Martin, X. Convergence Across States and Regions[J].Brooking Papers on Economic Activity,1991,22(1):107-182.
[187] Battese, G. E., T. J. Coelli. Prediction of Firm Level Technical Efficiencieswith a Generalized Frontier Production Function and Panel Data[J]. Journal ofEconometrics,1988(38):387-399.
[188] Battese, G. E., T. J. Coelli. Frontier Production Functions, TechnicalEfficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India[J].Journal of Productivity Analysis,1992(3):153-169.
[189] Battese, G. E., T. J. Coelli. A Model for Technical Inefficiency Effects ina Stochastic Frontier Production Function for Panel Data[J]. EmpiricalEconomics,1995,(20):325-332.
[190] Baumol, W.J. Macroeconomics of Unbalanced Growth[J]. American EconomicReview,1967,(57):53-58.
[191] Baumol, W. J.,S. B. Blackman, and E. N. Wolff. Unbalanced Growth Revisited:Asymptotic Stagnancy and New Evidence[J].American Economic Review,1985,75(4):806-817.
[192] Baumol, W.J. Productivity Growth, Convergence and Welfare: What the Long-runData Show[J]. American Economic Review,1986,76(5):1072-1085.
[193] Bauer, P. Decomposing TFP Growth in the Presence of Cost Inefficiency,Nonconstant Returns to Scale, and Technological Progress[J]. Journal ofProductivity Analysis,1990,(1):287-299.
[194] Bernard, A., C. Jones. Comparing Apples to Oranges: Productivity Convergenceand Measurement across Industries and Countries[J]. American EconomicReview,1996,86(5):1216-1238.
[195] Bhargava, A., L. Franzini and M. Narendranathan. Serial Correlation and FixedEffects Models[J]. Review of Economic Studies,1982,49(4):533-549.
[196] Breitung, J rg. The Local Power of Some Unit Root Tests for Panel Data[M]//Baltagi,B. Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels,Amsterdam: JAI Press,2001,161–177.
[197] Brus,D. Baumol’s Disease in the Netherlands[R]. CBP Report,1998,(4).
[198] Caves,D.W.,L.R. Christensen, W.E. Diewert. The Economic Theory of IndexNumber and the Measurement of Input, Output and Productivity[J].Econometrica,1982,50(6):1393-1414.
[199] Charnes A., W. W. Cooper, E. Rhodes. Measuring the Efficiency of DecisionMaking Units[J]. European Journal of Operational Research,1978,(2):429-444.
[200] Chang G H., J. C. Brada. The paradox of China's growing under-urbanization[J].Economic Systems,2006,30（1）:24-40.
[201] Choi, I. Unit Root Tests for Panel Data[J]. Journal of International Moneyand Finance,2001,20(2):249–272.
[202] Chow, G. C. Capital Formation and Economic Growth in China[J]. QuarterlyJournal of Economics,1993,(114):243-266.
[203] Chow,G., An-loh, L.Accounting for Economic Growth in Taiwan and Mainland China:A Comparative Analysis [J].Journal of Comparative Economics,2002,30(3):507-530.
[204] Coe, D. and E. Helpman. International R&D Spillovers[J]. European EconomicReview,1995,39(5):859-887.
[205] Cooper, W. W., L. M. Seiford, J. Zhu. Data envelopment analysis History, modelsand interpretations[M]//Cooper, L.M., Seiford, L.M.,Zhu, J. Handbook on DataEnvelopment Analysis. Boston:Kluwer Academic Publishers,2004:1-39.
[206] Daniels, P. W.，K. O'Connor and T. A. Huton. The Planning Response to UrbanService Sector Growth: An International Comparison［J］. Growth and Change,1991,22（4）:3-26.
[207] Doyle, J. and R. Green. Data Envelopment Analysis and Multiple CriteriaDecision Making[J]. Omega,1993,21:713-715.
[208] Doyle, J. and R. Green. Efficiency and Cross-Efficiency in DEA: Derivations,Meanings and Uses [J]. Journal of the Operational Research Society,1994,45:567-578.
[209] Easterly, W. The Ghost of Financing Gap: Testing the Growth Model Used inthe International Financial Institutions [J]. Journal of DevelopmentEconomics,1999,60(2):423-438.
[210] Eisner, R. Factors in Business Investment[M]. Cambridge, Mass. Published forthe National Bureau of Economic Research by Ballinger Pub Co.1978.
[211] Fare, R., S.Grosskopf, M.Norris, Z. Zhang. Productivity Growth, TechnicalProgress and Efficiency Change in Industrialised Countries [J].AmericanEconomic Review,1994a,84(1):66-83.
[212] Fare,R.,S.Grosskopf,C.A.K. Lovell. Production Frontiers [M].New York:Cambridge University Press,1994b.
[213] Farrell, M. J. The Measurement of Productive Efficiency[J]. Journal of theRoyal Statistical Society,1957,120:253-281.
[214] Fisher, A.G.B. The Clash of Progress and Security. London: Macmillam,1935.
[215] Forsund, F. R., C. A. K. Lovell, P. Schmidt. A Survey of Frontier ProductionFunctions and of Their Relationship to Efficiency Measurement[J]. Journal ofEconometrics,1980,(13):5-25.
[216] Fuchs. The Service Economy[M]. Massachusetts:National Bureau of EconomicResearch,1968.
[217] Goldsmith R. W. Financial Structure and Development [M]. New Haven:YaleUniversity Press,1969.
[218] Gouyette, C., S. Perelman. Productivity Convergence in OECD ServiceIndustries[J]. Structure Change and Economic Dynamics,1997,8(3):279-295.
[219] Hall, R. E., C. I. Jones. Why Do Some Countries Produce So Much More Outputper Worker than Others?[J]. Quarterly Journal of Economics,1999,114:83-116.
[220] Hardi, K. Testing for Stationarity in Heterogeneous Panel Data[J].Econometric Journal,2000,3(2),148–161.
[221] Henderson, D. J., K. Tucked and O. Badunenko. A Drive Up the Capital Coast?Contributions to Post-Reform across Chinese Provinces [J]. Journal ofMacroeconomics,2007,29(3):569-594.
[222] Hornstein,A. and P., Krussell.Can Technology Improvements Cause ProductivitySlowdowns?[J].NBER Macroeconomics Annual,1996,11:209-276.
[223] Im, K., H. Pesaran, and Y. shin. Testing for Unit Roots in HeterogeneousPanels[J]. Journal of Econometrics,2003,115(1):53-74.
[224] Islam, N. Growth Empirics: A Panel Data Approach [J].Quarterly Journal ofEcnonomics,1995,110(4):1127-1170.
[225] Islam, N. What Have We Learnt from the Convergence Debate? A Review of theCovergengce Literature[J]. Journal of Economic Surveys,2003,17(3):309-362.
[226] Jorgenson, D. W., Z. Griliches. The Explanation of Productivity Change[J].Review of Economic Studies,1967,34(7):349-383.
[227] Jorgenson, D. W., M. F. Barbara. The Accumulation of Human and Non-HumanCapotal:1948-1984[M]//R. Lipsey and H. Tice. The Measurement of Saving,Investment and Wealth, Chicago: University of Chicago Press,1999.
[228] Jorgenson, D. W., M. F. Barbara. Fraumeni.. Investment in Education and U.S.Economic Growth[J]. Scandinavian Journal of Economics,1992a,94(S):51-70.
[229] Jorgenson, D. W., M. F. Barbara. Fraumeni. The Output of the EducationSector[M]//Z. Griliches, T. Breshnahan, M. Manser, and E. Berndt. The Outputof the Service Sector, Chicago: NBER,1992b:303-341.
[230] Kendrick, J.W. Productivity Trends in the United States [M].NewJersey:Princeton University Press,1961.
[231] Kendrick, J. The Formation and Stocks of Total Capital[M]. Columbia UniversityPress, New York,N.Y.1976.
[232] Keller, W. Do Trade Patterns and Technology Flows Affect ProductivityGrowth?[J]. World Bank Economic Review,2000,14(1):17-47.
[233] Klenow,P.,A. Rodriguez-Clare.The Neoclassical Revival in Growth Economics:Has It Gone Too Far?[C]//Ben S.Bernanke, J.Rotemberg.NBER MacroeconomicsAnnual,Cambridge:MIT Press,1997:73-103.
[234] Kravis, I.,A. W. Heston, R.Summers.The Share of Services in Economic Growth
[M]//Adams, H. Glob Econometrics: Essays in Honor of Lawrence R. Klein.Cambridge: MIT Press,1983.
[235] Kumar, S., R. R. Russell. Technological Change, Technological Capital Deeping:Relative Contributions to Growth and Convergence [J]. American EconomicReview,2002,92(3):527-548.
[236] Kumbhakar, S. Productivity Frontiers, Panel Data and Time-varying TechnicalInefficiency[J]. Journal of Econometrics,1990(46):201-211.
[237] Levin, A., C. F. Lin and C.S. J. Chu. Unit Root Tests in Panel Data, Asymptoticand Finite-Sample Properties[J]. Journal of Econometrics,2002,108(1):1-24.
[238] Los, B., M. P. Timmer. The ‘Appropriate Technology’ Explanation ofProductivity Growth Differentials: An Empirical Approach [J]. Journal ofDevelopment Economics,2005,77(2):517-531.
[239] Lucas, R. On the Mechanics of Economic Development [J]. Journal of MonetaryEconomics,1988,22(1):3-42.
[240] Maddision, A. Growth and Slow down in Advanced Capitalist Economies:Techniques of Quantitative Assessment [J].Journal of Economic Literature,1987,(25):649-698.
[241] Maddala, G. S. and S. Wu. A Comparative Study of Unit Root Tests with PanelData and A New Simple Test[J]. Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1999,61(s1):631–652.
[242] Mahadevan, R., K. Kalirajan. On Measuring Total Factor Productivity Growthin Singapore’s Manufacturing Industries[J]. Applied Economics Letters,1999(9):295-298.
[243] Mankiw, G., D. Romer, and D. Weil. A Contribution to the Empirics of EconomicGrowth[J]. Quarterly Journal of Economics,1992,107(2):407-438.
[244] Maudos, J., J. M. Pastor, L. Serrano. Convergence in OECD Countries: TechnicalChange, Efficiency and Productivity[J]. Applied Economics,2000,32(6):757-765.
[245] Meeusen, W., J. Van den Broeck. Efficiency Estimation from Cobb-DouglasProduction Function with Composed Error[J].International Economic Review,1977(2):425-444.
[246] Miller, S. M. and Upadhyay, M. P. The Effect of Openness, Trade Orientationand Human Capital on Total Factor Productivity[J]. Journal of DevelopmentEconomics,2000,63(2):399-423.
[247] Miller, S.M., M. P. Upadhyay. Total Factor Productivity and the ManufacturingSectors in Industrialized and Developing Countries[J].Energy Policy,2002,(29):769-775.
[248] Nordhaus W. D. Baumol’s Diseases: A Macroeconomic Perspective[J].BerkeleyJournal of Macroeconomics,2008,8(1):1-37.
[249] Oulton, N. Must the Growth Rate Decline? Baumol’s Unbalanced GrowthRevisited[J].Oxford Economic Papers,2001,53(4):605-627.
[250] Plackett, R. L. An Introduction to the Theory of Statistics[M].Edinburgh:Oliver and Boyd,1971.
[251] Pugno, M. The Service Paradox and Endogenous Economic Growth[J]. StructuralChange and Economic Dynamics,2006,17(1):99-115.
[252] Quah, D. International Patterns of Growth I: Persistence in Cross-CountryDisparities[R]. MIT Working Paper,1990.
[253] Riddle,D.Service-Led Growth: the Role of the Service Sector in WorldDevelopment[M].New York: Praeger Publishers,1986.
[254] Rien W., S. Paul. The Recursive Thick Frontier Approach to EstimatingEfficiency[N]. Eurpoean Investment Bank:Economic and Financial Report,1999,40.
[255] Rivera, B., L. Currais. Public Health Capital and Productivity in the SpanishRegions: A Dynamic Panel Data Model[J]. World Development,2004,32(5):871-885.
[256] Romer, P. Increasing Returns and Long-Run Growth[J]. Journal of PoliticalEconomy.1986,94(5):1002-1037.
[257] Rubalcaba, L. The New Service Economy: Challenge and Policy Implications forEurope[M].UK, Cheltenham: Edward Elgar Press,2007.
[258] Sala-I-Martin,X. The Classical Approach to Convergence Analysis[J].TheEconomic Journal,1996,106(437):1019-1036.
[259] Schmidt, P. Frontier Production Functions[J]. Econometric Reviews,1985(4):289-328.
[260] Seiford, L. M., R. M. Thrall. Recent Developments in DEA: The MathematicalProgramming Approach to Frontier Analysis [J]. Journal of Econometrics,1990,46:7-38.
[261] Seiford, L. M. and J. Zhu. Infeasibility of Super-Efficiency Data EnvelopmentAnalysis Models[J]. INFORS,1999,37:174-187.
[262] Shelp, R. Service Industries and Economic Development [M].New York: PraegerPublishers,1984.
[263] Singelmann, J. The Sectoral Transformation of the Labor Force in SevenIndustrialized Countries,1920-1970[J]. American Journal of Sociology,1978,83(5):1224-1234.
[264] Silverman, B. W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis
[M].London: Chapman and Hall,1986.
[265] Solow, R. M. A Contribution to the Theory of Economic Growth [J]. QuarterlyJournal of Economics,1956,70(1):65-84.
[266] Solow, R. M. We’d Better Watch Out[N].New York Times Book Review,12/07/1987.
[267] Stigler,G. J. Trends in Output and Employment[M].New York: NBER,1947.
[268] Summers, R. Services in the International Economy[R].//Inman,R.P. Managingthe Service Economy: Prospects and Problems. New York: Cambridge UniversityPress,1985,27-40.
[269] Swan, T.W. Economic Growth and Capital Accumulation[J]. Economic Record,1956,32(2):334-361.
[270] Theil, H．Economics and Information Theory[M]．Amsterdam: North Holland,1967.
[271] Tinbergen, J.Professor Douglas’ Production Function [J].Review of theInternational Statistical Institute,1942,10(1):37-48.
[272] Tiffen, M. Transition in Sub-Saharan Africa Agriculture, Urbanization andIncome Growth［J］.World Development,2003,31（8）:1343-1366.
[273] Tone, K. A Slacks-Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis[J].European Journal of Operational Research,2001,130:498-509.
[274] Tone, K. A Slack-Based Measure of Super-Efficiency in Data EnvelopmentAnalysis[J]. European Journal of Operational Research,2002,143(3):32-41.
[275]Triplett, J. E.,B.P.Bosworth.“Baumol’s Disease”Has Been Cured: IT andMultifactor Productivity in U.S.Services Industries[R] paper prepared forBrookings Institution, Washington,D.C.,2002(9).
[276] Wolff, E. N. Capital Formation and Productivity Convergence Over the LongTerm[J]. American Economic Review,1991,81(3):565-579.
[277] Wolfl, A. The Service Economy in OECD Countries[C]//OECD. Enhancing thePerformance of the Services Sector. OECD Publishing,2005.
[278] Young, A. Gold into Base Metals: Productivity Growth in the People’s Republicof China during the Reform Period [J]. The Journal of Political Economy,2003(111):1220-1261.
[279] Zhu, J. Super-Efficiency and DEA Sensitivity Analysis[J].European Journalof Operational Research,2001,129(2):443-455.
[2]边雅静、沈利生．人力资本对我国东西部经济增长影响的实证分析[J]．数量经济技术经济研究，2004，(12）：19-24.
[3]蔡昉，都阳．中国地区经济增长的趋同与差异——对西部开发战略的启示[J]．经济研究，2000，（10）：30-37.
[4]蔡跃洲，郭梅军．我国上市商业银行全要素生产率的实证分析[J]．经济研究，2009，（9）：52-65.
[5]曹跃群、刘冀娜．我国服务业资本存量地区差异及其成因——基于空间经济学的实证分析[J]．数量经济技术经济研究，2008（11）：71-84.
[6]陈秀琼，黄福才．中国入境旅游的区域差异特征分析[J]．地理学报，2006，（12）：1271-1280.
[7]陈银娥，魏君英，廖宇航．中国服务业增长中的技术进步作用研究[J]．华南科技大学学报（社会科学版），2008，（5）：48-52.
[8]陈宏伟，李桂芹，陈红．中国三次产业全要素生产率测算及比较分析[J]．财经问题研究，2010，（2）：28-31.
[9]陈娟．基于分行业面板数据的服务业全要素生产率分析——以浙江省为例[J]．商业经济与管理，2010，（11）：61-68.
[10]陈智，岳凯，黄伟．我国服务业投入产出效率的评价[J]．统计与决策，2011，（11）：74-76.
[11]陈金保，何枫，赵晓．税收激励对中国服务业生产率的作用机制及其实证效果研究[J]．北京科技大学学报（社会科学版），2011，（1）：93-98.
[12]陈金保，赵晓，何枫．税收负担、税收结构对我国服务业增长影响的实证分析[J]．中国农业大学学报（社会科学版），2011，（3）：184-190.
[13]陈金保，何枫，赵晓．我国服务业全要素生产率变动及其地区差异实证分析：1995-2009[J]．商业时代，2011，（18）：109-111.
[14]陈可，顾乃华．城市化与第三产业协调发展的辩证思考[J]．南方经济，2002，（4）：48-51.
[15]程大中．中国服务业的增长与技术进步[J]．世界经济，2003，（7）35-42.
[16]程大中．论服务业在国民经济中的“黏合剂”作用[J]．财贸经济，2004a，（2）：68-73+97.
[17]程大中．中国服务业增长的特点、原因及影响——鲍默尔-富克斯假说及其经验研究[J]．中国社会科学，2004b，（2）：18-32+204.
[18]程大中，陈福炯．中国服务业相对密集度及其劳动生产率的影响[J]．管理世界，2005，（2）：77-84.
[19]程大中，黄雯．中国服务业的区位分布与地区专业化[J]．财贸经济，2005，（7）：73-81+97.
[20]程大中．中国经济是否正在趋向服务化？[J]．世界经济情况，2008a，（5）：12-23.
[21]程大中．中国服务业存在“成本病”问题吗？[J]．财贸经济，2008b，（12）：109-115+141.
[22]程大中．服务业发展与城市转型：理论及来自上海的经验分析[J]．中国软科学，2009，（1）：73-83.
[23]程大中．中国服务业与经济增长：一般均衡模型及其经验研究[J]．世界经济，2010，（10）：25-42.
[24]段文斌，尹向飞．中国全要素生产率研究评述[J]．南开经济研究，2009，（2）：130-140
[25]富克斯．服务经济学[M]．许微云，万慧芬，孙光德译．上海：商务印书馆，1987.
[26]高铁梅．计量经济分析方法与建模——Eviews应用与实例[M]．清华大学出版社，北京：2006年.
[27]顾乃华．我国服务业发展状况区域差异及其影响因素的实证分析[J]．财贸经济，2004，（9）：84-88+96.
[28]顾乃华．1992-2002年我国服务业增长效率的实证分析[J]．财贸经济，2005，（4）：85-90.
[29]顾乃华，李江帆．中国服务业技术效率区域差异的实证分析[J]．经济研究，2006，（1）：46-56.
[30]顾乃华．双重约束下的政府经济规制范围选择——我国全要素生产率的演进特征和机理分析[J]．当代经济管理，2006，（2）：53-58.
[31]顾乃华．我国服务业发展的效率特征及其影响因素——基于DEA方法的实证研究[J]．财贸研究，2008，（4）：60-67.
[32]顾乃华．对外开放门槛与服务业的外溢效应——基于省际面板数据的实证检验[J]．当代经济科学，2010a，（6）：74-81+125.
[33]顾乃华．我国转型期服务业发展滞后现象研究——兼论人均GDP与生产率演变关系的实证研究[J]．商业经济与管理，2010b，（7）：55-63.
[34]顾乃华．城市化与服务业发展：基于省市制度互动视角的研究[J]．世界经济，2011，（1）：126-142.
[35]谷彬．改革开放以来中国服务业区域效率测算与分解——基于随机前沿模型的实证研究[J]．珠江经济，2008，（10）：65-84.
[36]郭克莎．三次产业增长因素及其变动特点分析[J]．经济研究，1992，（2）：51-61.
[37]郭文杰．服务业增长、城市化与经济发展［J］.当代经济科学，2006，（9）：91-98.
[38]郭军华，李帮义．区域农业全要素生产率测算及其收敛分析[J]．系统工程，2009，（12）：31-37
[39]韩晓燕，翟印礼．中国农业生产率的地区差异与收敛性研究[J]．农业技术经济，2005，（6）：54-59.
[40]何元庆．对外开放与TFP增长：基于中国省际面板数据的经验研究[J]．经济学（季刊），2007，（7）：1127-1142.
[41]胡朝霞．FDI对中国服务业全要素生产率的影响——基于随机前沿面板数据模型的分析[J]．厦门大学学报，2010，（4）：115-122.
[42]华而诚．论服务业在国民经济发展中的战略性地位[J]．经济研究，2001，（12）：3-8.
[43]华萍．不同教育水平对全要素生产率增长的影响[J]．经济学（季刊），2005，（1）：147-166.
[44]黄少军．服务业与经济增长[M]．北京：经济科学出版社，2000.
[45]黄薇．中国保险业全要素生产率研究[J]．当代经济科学，2008,（6）：85-90+125.
[46]黄森，蒲勇健．基于三阶段Malmquist模型的我国服务业效率研究[J]．山西财经大学学报，2011，（7）：57-65．
[47]江小涓，李辉．服务业与中国经济：相关性和加快增长的潜力[J]．经济研究，2004，（1）：4-15.
[48]江小涓．服务全球化的发展趋势和理论分析[J]．经济研究，2008，（2）：4-18.
[49]江小涓．服务业增长：真实含义、多重影响和发展趋势[J]．经济研究，2011，（4）：4-14.
[50]金荣学，解洪涛．中国城市化水平对省际经济增长差异的实证分析[J]．管理世界，2010，（2）：167-168
[51]靖学青．中国服务业增长的区域差异性研究——基于鲍莫尔-富克斯假说的实证分析[J]．经济管理，2011，（6）：36-42.
[52]库兹涅茨．各国的经济增长：总产值和生产结构[M]．常勋等译．北京：商务印书馆，1985.
[53]孔翔，Rorbert E.Marks,万广华．国有企业全要素生产率变化及其决定因素：1990-1994[J]．经济研究，1999，（7）：40-48.
[54]李江帆．第三产业经济学[M]．广州：广东人民出版社，1990.
[55]李江帆．第三产业的产业性质、评估依据和衡量指标[J]．华南师范大学学报（社会科学版），1994，（3）：1-9.
[56]李江帆．第三产业发展状况的评估依据与评价指标[J]．经济管理，1997，（8）：27-30.
[57]李江帆，黄少军．世界第三产业与产业结构演变规律的分析[J]．经济理论与经济管理，2001，（2）：29-34.
[58]李江帆．城市现代化与第三产业的发展[J]．消费经济，2002，（6）：43-46.
[59]李江帆，曾国军．中国第三产业内部结构升级趋势分析[J]．中国工业经济，2003，（3）：34-39.
[60]李江帆．中国第三产业的战略地位与发展方向[J]．财贸经济，2004，（1）：65-73+97.
[61]李江帆．产业结构高级化与第三产业现代化[J]．中山大学学报（社会科学版），2005，（4）：124-130+144.
[62]李善同，华而诚．21世纪初的中国服务业[M].北京：经济科学出版社，2002.
[63]李子奈，叶阿忠．高等计量经济学．清华大学出版社，2000.
[64]李井奎，钱陈．服务业的空间分布特征及与城市化的相关性分析——以浙江省为例[J]．浙江学刊，2007，（1）：172-177.
[65]李谷成．技术效率、技术进步与中国农业生产率增长[J]．经济评论，2009（1）：60-68.
[66]李勇坚，夏杰长．我国经济服务化的演变与判断——基于相关国际经验的分析[J]．财贸经济，2009，（11）：96-103.
[67]李勇坚，夏杰长．服务业体制改革的动力与路径[J]．改革，2010，（5）：138-141.
[68]李勇坚，夏杰长．服务业是节约投资的产业吗？——基于总量与ICOR的研究[J]．中国社会科学院研究生院学报，2011，（5）：11-16.
[69]李静．中国省区经济增长进程中的生产率角色研究[D]．南京农业大学，2006.
[70]李静，刘志迎．中国全要素生产率的收敛及对地区差距变迁影响的实证分析[J]．经济社会体制比较，2007，（5）：47-52.
[71]李文秀，夏杰长．自主创新推动服务业成长：机制、效应与实现路径[J]．财贸经济，2010，（12）：120-126+145.
[72]李文秀，李勇坚，罗春燕．中国区域间服务业发展趋同还是集聚——基于省级分行业投资效率面板数据的研究[J]．宏观经济研究，2012，（8）：69-74+87.
[73]李国璋，魏梅．中国地区差距、生产率的分解及其收敛成因的转变[J]．经济科学，2007，（5）：18-27.
[74]李国璋，刘津汝．产权制度、金融发展和对外开放对全要素生产率增长贡献的经验研究[J]．经济问题，2011，（2）：4-9.
[75]梁若冰．Solow悖论引出的思考：服务业的生产率之谜[J]．世界经济，2002，（9）：35-40+80.
[76]林毅夫，刘培林．中国的经济发展战略与地区收入差距[J]．经济研究，2003，（3）：19-25.
[77]刘夏明等．收敛还是发散？——中国区域经济发展争论的文献综述[J]．经济研究，2004，（7）：70-81.
[78]刘慧．区域差异测度方法与评价[J]．地理研究，2006，（4）：710-718.
[79]刘明华．国外服务生产率增长缓慢理论解释述评[J]．外国经济与管理，2007，（10）：1-8.
[80]刘继国，李江帆．国外制造业服务业问题研究综述[J]．经济学家，2007，（3）：119-126.
[81]刘兴凯．中国服务业全要素生产率阶段性及区域性变动特点分析——基于1978-2007年省际面板数据的研究[J]．当代财经，2009,（12）：80-87.
[82]刘兴凯，张诚．中国服务业全要素生产率增长及其收敛性分析[J]．数量经济与技术经济研究，2010，（3）：55-67.
[83]刘舜佳．国际贸易、FDI和中国全要素生产率下降——基于1952-2006年面板数据的DEA和协整检验[J]．数量经济技术经济研究，2008，（11）：28-39.
[84]刘丹鹭．中国服务业技术效率的系统性分析[J]．财经论丛，2012，（2）：20-25.
[85]刘艳．服务业FDI的技术溢出与中国服务业生产率增长[J]．国际商务研究，2012，（1）：20-29.
[86]刘奕，夏杰长．服务业集群的形成机理和作用机制：国际经验[J]．国外社会科学，2009，（6）：64-68.
[87]吕秀萍．中国保险业全要素生产率变动的Malmquist指数分析——一个新的视角[J]．保险研究，2009,（9）：42-51.
[88]罗时龙．服务业与中国经济增长实证研究[D]．南京农业大学，2003年:24页
[89]马鹏，李文秀，方文超．城市化、集聚效应与第三产业发展［J］.财经科学，2010，（8）：101-108.
[90]毛其淋，盛斌．对外经济开放、区域市场整合与全要素生产率[J]．经济学（季刊），2011，（10）：181-210.
[91]彭国华﹒中国地区收入差距、全要素生产率及其收敛分析[J]﹒经济研究，2005，（9）：19-29.
[92]裴长洪．中国经济转型升级与服务业发展[J]．财经问题研究，2012，（8）：3-9.
[93]邱阳，杨俊，廖冰．全要素生产率测定方法综述[J]．重庆大学学报，2002，（11）：38-41.
[94]沈坤荣，马俊．中国经济增长的“俱乐部收敛”特征及其成因研究[J]．经济研究，2002（1）：33-39.
[95]申玉铭，邱灵，任旺兵，尚于力．中国服务业空间差异的影响因素与空间分异特征[J]．地理研究，2007，（11）：1255-1264.
[96]史修松，徐康宁，司增绰．中国服务业全要素生产率增长及空间差异分析[J]．徐州师范大学学报（哲学社会科学版），2008，（6）：101-106.
[97]宋海岩，刘淄楠，蒋萍．改革时期中国总投资决定因素的分析[J]．世界经济文汇，2003，（1）：115-121.
[98]孙巍．生产资源配置效率[M]．北京：社会科学文献出版社，2000.
[99]孙久文，年猛．中国服务业全要素生产率测度与空间差异分析——基于非参数Malmquist指数方法的研究[J]．山西大学学报（社会科学版），2011，（6）：95-100.
[100]索洛．经济增长论文集[M]．平新乔译，北京：北京经济学院出版社，1989.
[101]陶纪明．服务业的内涵及其经济学特征分析[J]．社会科学，2007，（1）：21-28.
[102]陶洪，戴昌钧．中国工业劳动生产率增长率的省域比较——基于DEA的经验分析[J]．数量经济技术经济研究，2007，（10）：100-107
[103]谭砚文，温思美，汪晓银．中、日、美服务业劳动生产率对经济增长促进作用的比较分析[J]．数量经济技术经济研究，2007，（12）：60-70.
[104]谭洪波，郑江淮，黄永春，张月友．国外服务业研究新进展述评[J]．现代经济探讨，2012，（2）：83-87.
[105]谭洪波，郑江淮．中国经济高速增长与服务业滞后并存之谜——基于部门全要素生产率的研究[J]．中国工业经济，2012，（9）：5-17.
[106]田刚，李南．中国物流业技术进步与技术效率研究[J]．数量经济技术经济研究，2009,（2）：76-87.
[107]田刚．中国物流业技术效率、技术进步及其地区差异研究[D]．南京航空航天大学，2010年.
[108]田家林．我国服务业的投入产出效率分析——基于超效率DEA方法的实证分析[J]．经济问题，2010，（11）：33-37+56.
[109]童馨乐，杨向阳，陈媛．中国服务业集聚的经济效应分析：基于劳动生产率视角[J]．产业经济研究，2009，（6）：30-37.
[110]涂正革，刘磊珂．考虑能源、环境因素的中国工业效率评价——基于SBM模型的省级数据分析[J]．经济评论，2011，（2）：55-65.
[111]汪德华，张再金，白重恩．政府规模、法治水平与服务业发展[J]．经济研究，2007，（6）：51-64+118.
[112]汪段泳，朱农．中国城市化发展决定因素的地区差异[J]．中国人口·资源与环境，2007，（1）：66-71.
[113]王小鲁．中国经济增长的可持续性与制度变革[J]．经济研究，2000,（7）：3-15.
[114]王耀中，张阳，王治．西方服务业发展研究新进展[J]．经济学动态，2008，（12）：106-111.
[115]王耀中，张阳．国内服务业发展研究的最新动态[J]．财经理论与实践，2009，（1）：89-93.
[116]王耀中，张阳．改革开放以来中国服务业生产率实证分析[J]．管理评论，2011，（10）：10-18.
[117]王治．服务业发展地位研究述评[J]．长沙理工大学学报（社会科学版），2010，（3）：21-26.
[118]王兵，朱宁．不良贷款约束下的中国上市商业银行效率和全要素生产率研究——基于SBM方向性距离函数的实证分析[J]．金融研究，2011,（1）：110-130.
[119]王恕立，胡宗彪．中国服务业分行业生产率变迁及异质性考察[J]．经济研究，2012，（4）：15-27．
[120]王美霞．中国生产性服务业细分行业全要素生产率异质性与影响因素分析[J]．经济经纬，2013,（3）：75-79.
[121]吴延瑞．生产率对中国经济增长的贡献：新的估计[J]．经济学（季刊），2008，7（3）：827-842.
[122]吴军．环境约束下中国地区工业全要素生产率增长及收敛分析[J]．数量经济技术经济研究，2009,（11）：17-27.
[123]吴山，夏杰长．中国现代服务业发展的推进思路[J]．经济与管理，2010，（4）：24-30.
[124]吴建新﹒技术进步、效率变化、资本积累与我国地区服务业发展[J]﹒南方经济，2010，（8）：51-60.
[125]夏杰长，尚铁力．西方现代服务经济研究综述[J]．国外社会科学，2006，（3）：43-47.
[126]夏杰长，李勇坚．中国服务业投资的动态效率分析[J]．中国社会科学院研究生院学报，2010，（6）：15-24.
[127]夏杰长．迎接服务经济时代的来临[J]．财贸经济，2010，（11）：11-12.
[128]夏杰长，刘奕，李勇坚．“十二五”时期我国服务业发展总体思路研究[J]．经济学动态，2010，（12）：49-52.
[129]谢千里，罗斯基，张轶凡．中国工业生产率的增长与收敛[J]．经济学（季刊），2008，7（3）：809-826.
[130]徐现祥，舒元．中国省区经济增长分布的演进：1978-1998[J]．经济学（季刊），2004，（2）：619-638.
[131]徐现祥，周吉梅，舒元．中国省区三次产业资本存量估计[J]．统计研究，2007，（5）：6-13.
[132]徐建华，鲁凤，苏方林等．中国区域经济差异的时空尺度分析[J]．地理研究，2005，（1）：57-68.
[133]徐盈之，赵玥．中国信息服务业技术效率和生产率变动的研究——基于随机前沿生产函数的分析[J]．东南大学学报（哲学社会科学版），2009，（5）：47-53+127.
[134]徐盈之，赵玥．中国信息服务业全要素生产率变动的区域差异与趋同分析[J]．数量经济技术经济研究，2009，（10）：49-60+86.
[135]徐宏毅，陶德馨．服务业生产率低下的原因分析及改进对策研究[J]．科技进步与对策，2002，（6）：141-142.
[136]徐宏毅．服务业生产率测度研究[J]．中南财经政法大学学报，2003，（1）：27-30+142.
[137]徐宏毅，赵迎红．制度创新与服务业经济增长[J]．华中农业大学学报（社会科学版），2004，（4）：22-24.
[138]徐宏毅，欧阳明德．中国服务业生产率的实证研究[J]．工业工程与管理，2004，（5）：73-76.
[139]徐宏毅，赵迎红，杨沛．中国服务业经济增长的政策选择[J]．理论月刊，2007，（4）：168-170.
[140]许和连，亓朋，祝树金．贸易开放度、人力资本与全要素生产率：基于中国省际面板数据的经验分析[J]．世界经济，2006，（12）：3-10.
[141]亚当﹒斯密．国民财富的性质和原因的研究[M]．郭大力，王亚南译．北京：商务印书馆，1972.
[142]颜鹏飞，王兵．技术效率、技术进步与生产率增长——基于DEA的实证分析[J]．经济研究，2004，（12）：55-65.
[143]严冀，陆铭，陈钊．改革、政策的相互作用和经济增长——来自中国省级面板数据的证据[J]．世界经济文汇，2005，（1）：27-46.
[144]杨勇．对中国服务业资本存量的估计：1952-2006．贵州财经学院学报，2008a，（2）：40-45.
[145]杨勇．中国服务业全要素生产率在测算[J]．世界经济，2008b，（10）：46-55.
[146]杨青，苏秦，尹琳琳．我国服务业生产率及其影响因素分析——基于随机前沿生产函数的实证研究[J]．数量经济技术经济研究，2009，（12）：46-57+136.
[147]杨向阳．中国服务业的增长与效率研究[D]．南京农业大学，2003：21页．
[148]杨向阳，徐翔．中国服务业生产率与规模报酬分析[J]．财贸经济，2004，（11）：77-82+97.
[149]杨向阳，徐翔．中国服务业全要素生产率增长的实证分析[J]．经济学家，2006，（3）：68-76.
[150]杨向阳．基于Hicks-Moorsteen指数方法的中国服务业TFP分解——以东部九省为例[J]．财贸研究，2012，（1）：62-69．
[151]杨文举，张亚云．中国地区工业的劳动生产率差距演变——基于DEA的经验分析[J]．经济与管理研究，2010，（10）：115-121.
[152]叶裕民．全国及各省区市全要素生产率的计算和分析[J]．经济学家，2002，（3）：115-121.
[153]叶阿忠．非参数计量经济学[M]．天津：南开大学出版社，2003年.
[154]尹琳琳，苏秦．中国服务业生产率的变动态势及区域特征分析——基于数据包络分析方法的实证研究[J]．软科学，2009，（11）：73-78.
[155]余泳泽，刘秉镰．中国区域物流产业技术进步及其影响因素研究[J]．上海经济研究，2010,（10）：3-12.
[156]原毅军，刘浩，白楠．中国生产性服务业全要素生产率测度——基于非参数Malmquist指数方法的研究[J]．中国软科学，2009，（1）：159-167.
[157]袁晓玲，张宝山．中国商业银行全要素生产率的影响因素研究——基于DEA模型的Malmquist指数分析[J]．数量经济技术经济研究，2009,（4）：93-104+116.
[158]臧霄鹏，林秀梅．中国服务业效率研究——基于2004-2009年的面板数据[J]．华南农业大学学报（社会科学版），2012，（1）：68-76.
[159]曾先峰，李国平．我国各地区的农业生产率与收敛：1980-2005[J]．数量经济技术经济研究，2008，（5）：81-92.
[160]曾国平，刘佳，曹跃群．中国服务业发展与城市化关系的区域差异——基于省级面板数据的协整检验[J]．山西财经大学学报，2008，（1）：32-37.
[161]曾国平，袁孝科．中国城市化水平、服务业发展与经济增长关系实证研究[J]．财经问题研究，2010，（8）：9-14.
[162]曾世宏，向国成．中国服务业结构变迁是否合理——基于产业关联视角的实证分析[J]．贵州财经学院学报，2011，（4）：26-31.
[163]曾世宏，郑江淮．技术吸收、企业家注意力配置与服务业生产率地区差异——以“长三角”地区服务业发展为例[J]．财经研究，2010，（6）：46-57.
[164]赵蕾，杨向阳，王怀明．改革以来中国省际农业生产率的收敛性分析[J]．南开经济研究，2007，（1）：107-116.
[165]赵蕾，杨向阳．中国服务业技术效率变化的实证分析[J]．财经论丛，2007，（2）：1-7.
[166]赵玉娟．服务业FDI、技术进步效应和经济增长[J]．经济问题，2011，（3）：41-44.
[167]张自然．中国生产性服务业TFP变动分解[J]．贵州财经学院学报，2008，（2）：34-39.
[168]张自然．考虑人力资本的中国生产性服务业TFP分解[J]．经济前沿，2009，（8）：12-18.
[169]张自然．考虑人力资本的中国生产性服务业的技术进步[J]．经济学（季刊），2010，（1）：153-168.
[170]张自然．中国生产性服务业的技术进步研究——基于随机前沿分析法[J]．贵州财经学院学报，2010，（2）：35-41.
[171]张建升，谭伟．我国服务业发展的地区差异及其影响因素[J]．企业经济，2011，（3）：110-113.
[172]张军，施少华．中国经济全要素生产率变动：1952-1998[J]．世界经济文汇，2003，（2）：17-24.
[173]张军，章元．再论中国资本存量的估计方法[J]．经济研究，2003，（7）：35-43.
[174]张军，吴桂英，张吉鹏．中国省际物质资本存量估算：1952-2000．经济研究，2004，（10）：35-44.
[175]郑京海，刘小玄，Arne Bigsten．1980-1994期间中国国有企业的效率、技术进步和最佳实践[J]．经济学（季刊），2002，1（3）：521-540.
[176]郑京海，胡鞍钢．中国改革时期省际生产率增长变化的实证分析（1979-2001）[J]．经济学季刊，2005，4（2）：263-296.
[177]郑吉昌，夏晴．服务业与城市化互动关系研究——兼论浙江城市化发展及区域竞争力的提高[J]．经济学动态，2004，（12）：49-52.
[178]郑吉昌．服务业与城市化互动发展模式的探究[J]．浙江树人大学学报，2005，（5）：26-31.
[179]郑云．我国服务业技术效率的收敛性分析[J]．社会科学家，2010a，（8）：57-60.
[180]郑云．中国服务业全要素生产率的变动及其收敛性[J]．学术交流，2010b，（3）：85-88.
[181]朱孔来，李静静，乐菲菲．中国城镇化进程与经济增长关系的实证研究[J]．统计研究，2011，（9）：80-87.
[182] Aigner, D.J., C.A.K. Lovell, P. Schmidt. Formulation and Estimation ofStochastic Frontier Models[J]. Journal of Econometrics,1977,(1):21-37.
[182] Andersen P., N. C. Petersen. A Procedure for Ranking Efficient Units in DataEnvelopment Analysis[J]. Management science,1993,(39):1261-1264.
[183] Banker R., A. Charnes, W. W. Cooper. Some Models for Estimating Technicaland Scale in Efficiencies in Data Envelopment Analysis[J]. ManagementScience,1984,30(9):1078-1092.
[184] Barro, R. J. Economic Growth in a Cross-section of Countries[J]. QuarterlyJournal of Economics,1991,106(2):407-443.
[185] Barro, R.J., X. Sala-i-Martin. Economic Growth[M]. New York:McGraw-Hill,1995.
[186] Barro,R., Sala-I-Martin, X. Convergence Across States and Regions[J].Brooking Papers on Economic Activity,1991,22(1):107-182.
[187] Battese, G. E., T. J. Coelli. Prediction of Firm Level Technical Efficiencieswith a Generalized Frontier Production Function and Panel Data[J]. Journal ofEconometrics,1988(38):387-399.
[188] Battese, G. E., T. J. Coelli. Frontier Production Functions, TechnicalEfficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India[J].Journal of Productivity Analysis,1992(3):153-169.
[189] Battese, G. E., T. J. Coelli. A Model for Technical Inefficiency Effects ina Stochastic Frontier Production Function for Panel Data[J]. EmpiricalEconomics,1995,(20):325-332.
[190] Baumol, W.J. Macroeconomics of Unbalanced Growth[J]. American EconomicReview,1967,(57):53-58.
[191] Baumol, W. J.,S. B. Blackman, and E. N. Wolff. Unbalanced Growth Revisited:Asymptotic Stagnancy and New Evidence[J].American Economic Review,1985,75(4):806-817.
[192] Baumol, W.J. Productivity Growth, Convergence and Welfare: What the Long-runData Show[J]. American Economic Review,1986,76(5):1072-1085.
[193] Bauer, P. Decomposing TFP Growth in the Presence of Cost Inefficiency,Nonconstant Returns to Scale, and Technological Progress[J]. Journal ofProductivity Analysis,1990,(1):287-299.
[194] Bernard, A., C. Jones. Comparing Apples to Oranges: Productivity Convergenceand Measurement across Industries and Countries[J]. American EconomicReview,1996,86(5):1216-1238.
[195] Bhargava, A., L. Franzini and M. Narendranathan. Serial Correlation and FixedEffects Models[J]. Review of Economic Studies,1982,49(4):533-549.
[196] Breitung, J rg. The Local Power of Some Unit Root Tests for Panel Data[M]//Baltagi,B. Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels,Amsterdam: JAI Press,2001,161–177.
[197] Brus,D. Baumol’s Disease in the Netherlands[R]. CBP Report,1998,(4).
[198] Caves,D.W.,L.R. Christensen, W.E. Diewert. The Economic Theory of IndexNumber and the Measurement of Input, Output and Productivity[J].Econometrica,1982,50(6):1393-1414.
[199] Charnes A., W. W. Cooper, E. Rhodes. Measuring the Efficiency of DecisionMaking Units[J]. European Journal of Operational Research,1978,(2):429-444.
[200] Chang G H., J. C. Brada. The paradox of China's growing under-urbanization[J].Economic Systems,2006,30（1）:24-40.
[201] Choi, I. Unit Root Tests for Panel Data[J]. Journal of International Moneyand Finance,2001,20(2):249–272.
[202] Chow, G. C. Capital Formation and Economic Growth in China[J]. QuarterlyJournal of Economics,1993,(114):243-266.
[203] Chow,G., An-loh, L.Accounting for Economic Growth in Taiwan and Mainland China:A Comparative Analysis [J].Journal of Comparative Economics,2002,30(3):507-530.
[204] Coe, D. and E. Helpman. International R&D Spillovers[J]. European EconomicReview,1995,39(5):859-887.
[205] Cooper, W. W., L. M. Seiford, J. Zhu. Data envelopment analysis History, modelsand interpretations[M]//Cooper, L.M., Seiford, L.M.,Zhu, J. Handbook on DataEnvelopment Analysis. Boston:Kluwer Academic Publishers,2004:1-39.
[206] Daniels, P. W.，K. O'Connor and T. A. Huton. The Planning Response to UrbanService Sector Growth: An International Comparison［J］. Growth and Change,1991,22（4）:3-26.
[207] Doyle, J. and R. Green. Data Envelopment Analysis and Multiple CriteriaDecision Making[J]. Omega,1993,21:713-715.
[208] Doyle, J. and R. Green. Efficiency and Cross-Efficiency in DEA: Derivations,Meanings and Uses [J]. Journal of the Operational Research Society,1994,45:567-578.
[209] Easterly, W. The Ghost of Financing Gap: Testing the Growth Model Used inthe International Financial Institutions [J]. Journal of DevelopmentEconomics,1999,60(2):423-438.
[210] Eisner, R. Factors in Business Investment[M]. Cambridge, Mass. Published forthe National Bureau of Economic Research by Ballinger Pub Co.1978.
[211] Fare, R., S.Grosskopf, M.Norris, Z. Zhang. Productivity Growth, TechnicalProgress and Efficiency Change in Industrialised Countries [J].AmericanEconomic Review,1994a,84(1):66-83.
[212] Fare,R.,S.Grosskopf,C.A.K. Lovell. Production Frontiers [M].New York:Cambridge University Press,1994b.
[213] Farrell, M. J. The Measurement of Productive Efficiency[J]. Journal of theRoyal Statistical Society,1957,120:253-281.
[214] Fisher, A.G.B. The Clash of Progress and Security. London: Macmillam,1935.
[215] Forsund, F. R., C. A. K. Lovell, P. Schmidt. A Survey of Frontier ProductionFunctions and of Their Relationship to Efficiency Measurement[J]. Journal ofEconometrics,1980,(13):5-25.
[216] Fuchs. The Service Economy[M]. Massachusetts:National Bureau of EconomicResearch,1968.
[217] Goldsmith R. W. Financial Structure and Development [M]. New Haven:YaleUniversity Press,1969.
[218] Gouyette, C., S. Perelman. Productivity Convergence in OECD ServiceIndustries[J]. Structure Change and Economic Dynamics,1997,8(3):279-295.
[219] Hall, R. E., C. I. Jones. Why Do Some Countries Produce So Much More Outputper Worker than Others?[J]. Quarterly Journal of Economics,1999,114:83-116.
[220] Hardi, K. Testing for Stationarity in Heterogeneous Panel Data[J].Econometric Journal,2000,3(2),148–161.
[221] Henderson, D. J., K. Tucked and O. Badunenko. A Drive Up the Capital Coast?Contributions to Post-Reform across Chinese Provinces [J]. Journal ofMacroeconomics,2007,29(3):569-594.
[222] Hornstein,A. and P., Krussell.Can Technology Improvements Cause ProductivitySlowdowns?[J].NBER Macroeconomics Annual,1996,11:209-276.
[223] Im, K., H. Pesaran, and Y. shin. Testing for Unit Roots in HeterogeneousPanels[J]. Journal of Econometrics,2003,115(1):53-74.
[224] Islam, N. Growth Empirics: A Panel Data Approach [J].Quarterly Journal ofEcnonomics,1995,110(4):1127-1170.
[225] Islam, N. What Have We Learnt from the Convergence Debate? A Review of theCovergengce Literature[J]. Journal of Economic Surveys,2003,17(3):309-362.
[226] Jorgenson, D. W., Z. Griliches. The Explanation of Productivity Change[J].Review of Economic Studies,1967,34(7):349-383.
[227] Jorgenson, D. W., M. F. Barbara. The Accumulation of Human and Non-HumanCapotal:1948-1984[M]//R. Lipsey and H. Tice. The Measurement of Saving,Investment and Wealth, Chicago: University of Chicago Press,1999.
[228] Jorgenson, D. W., M. F. Barbara. Fraumeni.. Investment in Education and U.S.Economic Growth[J]. Scandinavian Journal of Economics,1992a,94(S):51-70.
[229] Jorgenson, D. W., M. F. Barbara. Fraumeni. The Output of the EducationSector[M]//Z. Griliches, T. Breshnahan, M. Manser, and E. Berndt. The Outputof the Service Sector, Chicago: NBER,1992b:303-341.
[230] Kendrick, J.W. Productivity Trends in the United States [M].NewJersey:Princeton University Press,1961.
[231] Kendrick, J. The Formation and Stocks of Total Capital[M]. Columbia UniversityPress, New York,N.Y.1976.
[232] Keller, W. Do Trade Patterns and Technology Flows Affect ProductivityGrowth?[J]. World Bank Economic Review,2000,14(1):17-47.
[233] Klenow,P.,A. Rodriguez-Clare.The Neoclassical Revival in Growth Economics:Has It Gone Too Far?[C]//Ben S.Bernanke, J.Rotemberg.NBER MacroeconomicsAnnual,Cambridge:MIT Press,1997:73-103.
[234] Kravis, I.,A. W. Heston, R.Summers.The Share of Services in Economic Growth
[M]//Adams, H. Glob Econometrics: Essays in Honor of Lawrence R. Klein.Cambridge: MIT Press,1983.
[235] Kumar, S., R. R. Russell. Technological Change, Technological Capital Deeping:Relative Contributions to Growth and Convergence [J]. American EconomicReview,2002,92(3):527-548.
[236] Kumbhakar, S. Productivity Frontiers, Panel Data and Time-varying TechnicalInefficiency[J]. Journal of Econometrics,1990(46):201-211.
[237] Levin, A., C. F. Lin and C.S. J. Chu. Unit Root Tests in Panel Data, Asymptoticand Finite-Sample Properties[J]. Journal of Econometrics,2002,108(1):1-24.
[238] Los, B., M. P. Timmer. The ‘Appropriate Technology’ Explanation ofProductivity Growth Differentials: An Empirical Approach [J]. Journal ofDevelopment Economics,2005,77(2):517-531.
[239] Lucas, R. On the Mechanics of Economic Development [J]. Journal of MonetaryEconomics,1988,22(1):3-42.
[240] Maddision, A. Growth and Slow down in Advanced Capitalist Economies:Techniques of Quantitative Assessment [J].Journal of Economic Literature,1987,(25):649-698.
[241] Maddala, G. S. and S. Wu. A Comparative Study of Unit Root Tests with PanelData and A New Simple Test[J]. Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1999,61(s1):631–652.
[242] Mahadevan, R., K. Kalirajan. On Measuring Total Factor Productivity Growthin Singapore’s Manufacturing Industries[J]. Applied Economics Letters,1999(9):295-298.
[243] Mankiw, G., D. Romer, and D. Weil. A Contribution to the Empirics of EconomicGrowth[J]. Quarterly Journal of Economics,1992,107(2):407-438.
[244] Maudos, J., J. M. Pastor, L. Serrano. Convergence in OECD Countries: TechnicalChange, Efficiency and Productivity[J]. Applied Economics,2000,32(6):757-765.
[245] Meeusen, W., J. Van den Broeck. Efficiency Estimation from Cobb-DouglasProduction Function with Composed Error[J].International Economic Review,1977(2):425-444.
[246] Miller, S. M. and Upadhyay, M. P. The Effect of Openness, Trade Orientationand Human Capital on Total Factor Productivity[J]. Journal of DevelopmentEconomics,2000,63(2):399-423.
[247] Miller, S.M., M. P. Upadhyay. Total Factor Productivity and the ManufacturingSectors in Industrialized and Developing Countries[J].Energy Policy,2002,(29):769-775.
[248] Nordhaus W. D. Baumol’s Diseases: A Macroeconomic Perspective[J].BerkeleyJournal of Macroeconomics,2008,8(1):1-37.
[249] Oulton, N. Must the Growth Rate Decline? Baumol’s Unbalanced GrowthRevisited[J].Oxford Economic Papers,2001,53(4):605-627.
[250] Plackett, R. L. An Introduction to the Theory of Statistics[M].Edinburgh:Oliver and Boyd,1971.
[251] Pugno, M. The Service Paradox and Endogenous Economic Growth[J]. StructuralChange and Economic Dynamics,2006,17(1):99-115.
[252] Quah, D. International Patterns of Growth I: Persistence in Cross-CountryDisparities[R]. MIT Working Paper,1990.
[253] Riddle,D.Service-Led Growth: the Role of the Service Sector in WorldDevelopment[M].New York: Praeger Publishers,1986.
[254] Rien W., S. Paul. The Recursive Thick Frontier Approach to EstimatingEfficiency[N]. Eurpoean Investment Bank:Economic and Financial Report,1999,40.
[255] Rivera, B., L. Currais. Public Health Capital and Productivity in the SpanishRegions: A Dynamic Panel Data Model[J]. World Development,2004,32(5):871-885.
[256] Romer, P. Increasing Returns and Long-Run Growth[J]. Journal of PoliticalEconomy.1986,94(5):1002-1037.
[257] Rubalcaba, L. The New Service Economy: Challenge and Policy Implications forEurope[M].UK, Cheltenham: Edward Elgar Press,2007.
[258] Sala-I-Martin,X. The Classical Approach to Convergence Analysis[J].TheEconomic Journal,1996,106(437):1019-1036.
[259] Schmidt, P. Frontier Production Functions[J]. Econometric Reviews,1985(4):289-328.
[260] Seiford, L. M., R. M. Thrall. Recent Developments in DEA: The MathematicalProgramming Approach to Frontier Analysis [J]. Journal of Econometrics,1990,46:7-38.
[261] Seiford, L. M. and J. Zhu. Infeasibility of Super-Efficiency Data EnvelopmentAnalysis Models[J]. INFORS,1999,37:174-187.
[262] Shelp, R. Service Industries and Economic Development [M].New York: PraegerPublishers,1984.
[263] Singelmann, J. The Sectoral Transformation of the Labor Force in SevenIndustrialized Countries,1920-1970[J]. American Journal of Sociology,1978,83(5):1224-1234.
[264] Silverman, B. W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis
[M].London: Chapman and Hall,1986.
[265] Solow, R. M. A Contribution to the Theory of Economic Growth [J]. QuarterlyJournal of Economics,1956,70(1):65-84.
[266] Solow, R. M. We’d Better Watch Out[N].New York Times Book Review,12/07/1987.
[267] Stigler,G. J. Trends in Output and Employment[M].New York: NBER,1947.
[268] Summers, R. Services in the International Economy[R].//Inman,R.P. Managingthe Service Economy: Prospects and Problems. New York: Cambridge UniversityPress,1985,27-40.
[269] Swan, T.W. Economic Growth and Capital Accumulation[J]. Economic Record,1956,32(2):334-361.
[270] Theil, H．Economics and Information Theory[M]．Amsterdam: North Holland,1967.
[271] Tinbergen, J.Professor Douglas’ Production Function [J].Review of theInternational Statistical Institute,1942,10(1):37-48.
[272] Tiffen, M. Transition in Sub-Saharan Africa Agriculture, Urbanization andIncome Growth［J］.World Development,2003,31（8）:1343-1366.
[273] Tone, K. A Slacks-Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis[J].European Journal of Operational Research,2001,130:498-509.
[274] Tone, K. A Slack-Based Measure of Super-Efficiency in Data EnvelopmentAnalysis[J]. European Journal of Operational Research,2002,143(3):32-41.
[275]Triplett, J. E.,B.P.Bosworth.“Baumol’s Disease”Has Been Cured: IT andMultifactor Productivity in U.S.Services Industries[R] paper prepared forBrookings Institution, Washington,D.C.,2002(9).
[276] Wolff, E. N. Capital Formation and Productivity Convergence Over the LongTerm[J]. American Economic Review,1991,81(3):565-579.
[277] Wolfl, A. The Service Economy in OECD Countries[C]//OECD. Enhancing thePerformance of the Services Sector. OECD Publishing,2005.
[278] Young, A. Gold into Base Metals: Productivity Growth in the People’s Republicof China during the Reform Period [J]. The Journal of Political Economy,2003(111):1220-1261.
[279] Zhu, J. Super-Efficiency and DEA Sensitivity Analysis[J].European Journalof Operational Research,2001,129(2):443-455.