數字技術與服務業“成本病”的克服

李曉華

(1.中國社會科學院 工業經濟研究所，北京 100006；2.中國社會科學院大學 應用經濟學院，北京 102488)

一、問題的提出

針對服務業價格上漲明顯快于制造業的現象，Baumol[1]構建了一個兩部門非均衡增長模型，一個部門是“進步部門”，勞動生產率以較快的速度增長；另一個部門是“停滯部門”，勞動生產率保持不變。由于勞動力可以在兩部門間自由流動，社會工資水平就需要同比例增長。“進步部門”的勞動力可以通過該部門生產率的提高實現收入增長，但“停滯部門”勞動力收入要保持與進步部門的同比例增長，就需要產出價格的同步上漲，這種現象被稱為服務業“成本病”或“鮑默爾成本病”。在現代經濟中，制造業和服務業是最主要的兩個部門，一般認為，制造業創新活躍、生產率提高快，屬于“進步部門”；服務業的生產率提高慢，屬于“停滯部門”。

由于服務業“成本病”問題直接關系到經濟增長和社會福利，甫一提出就受到廣泛關注，國內外學術界圍繞服務業“成本病”問題開展了大量的研究。Fuchs[2]證實了服務業“成本病”的存在，其基于美國1929—1965年的數據研究發現，美國服務業比重上升的主要原因是相對滯后的勞動生產率增速。Baumol等[3]在后續的研究中驗證了“停滯部門”在國民經濟產出中的份額及其勞動力份額隨著相對價格的上升而急劇提高，其價格上漲的速度與其生產率落后于“進步部門”的速度大致相當。許多發達國家的衛生保健和教育服務均存在持續的成本上漲[4]，一些勞動密集型服務的成本以持續高于平均水平的速度增加，且只要生產率持續提高，這樣的成本上升就會持續下去[5]14,28。Oulton[6]進一步發展了鮑默爾的研究，他發現，資源轉向生產率增長緩慢的行業進而使總生產率放緩的結論，只在停滯行業生產最終產品時才合乎邏輯，如果停滯行業生產中間產品，那么資源向停滯行業轉移可能會帶來總生產率增速的上升而不是下降。Dennis 和 Iscan[7]將結構轉變和勞動力再配置分解為需求側效應：農產品需求的低收入彈性(恩格爾效應)；供給側效應：部門生產率增長率差異(鮑莫爾效應)和資本深化差異。他們利用美國1800—2000年的就業數據研究發現，在20世紀50年代之前，恩格爾效應幾乎解釋了所有的勞動力再分配問題，此后鮑莫爾效應成為關鍵決定因素。Baumol[8]使用20世紀60—80年代數據的研究再次確認，在美國和其他發達國家，教育、醫療、汽車修理、汽車保險等個人服務領域都出現了持續的價格上漲。Nordhaus[9]使用美國1948—2001年產業數據研究發現，技術停滯部門具有不斷上升的相對價格與不斷下降的相對產出。國內學者也對中國是否存在服務業“成本病”進行了研究。程大中[10]利用1978—2000年數據研究發現，中國整體服務業勞動生產率的增長滯后，這是中國服務業就業份額增長較快的主要原因。宋健和鄭江淮[11]利用中國1984—2014年的省際面板數據研究發現，中國服務業的生產率相對滯后，存在服務業“成本病”現象，但地區間存在差異，東部地區服務業“成本病”明顯，西部地區服務業“成本病”不顯著。宋健和王靜[12]進一步研究發現，中國從1992年開始出現服務業“成本病”，且大城市服務業“成本病”現象較為嚴重，資源錯配會進一步加劇服務業“成本病”。

受上述研究所處時代的限制，大多數關于服務業“成本病”的研究著眼于工業經濟時代和信息經濟時代的經濟結構轉變。進入21世紀特別是近十年來，新一輪科技革命和產業變革突飛猛進，其中的數字技術創新最活躍、應用最廣泛、影響最深刻，且在不斷改變國民經濟各個產業的創新鏈、價值鏈、供應鏈、服務鏈等。一些學者已經注意到數字技術可能對服務業“成本病”產生影響。江小涓[13]指出，由于信息技術特別是互聯網在服務業的應用，如服務新模式的提供、規模經濟效應的顯現、范圍經濟的凸顯、專業化的分工和研發部門效率的提升，都使服務業勞動生產率停滯的狀況發生了改變。譚洪波[14]認為，人工智能技術能夠使所有行業的勞動生產率顯著增長，從而徹底顛覆服務業“成本病”存在的基礎。劉鶴在2021年世界互聯網大會烏鎮峰會上的致辭中提出“克服‘鮑莫爾病’”[15]，此后，數字技術與成本病的關系進一步受到關注并引發學者們的熱烈討論。江小涓[16]以文化產業為例，研究認為數字技術通過突破時間和空間障礙、信息有限的障礙、新創意和新作品“面市”的障礙、知曉市場需求的障礙、精準傳播的障礙、中小企業的市場進入障礙，帶來文化產業鏈條各環節效率的提升。陳維宣和吳緒亮[17]提出，產業互聯網能夠通過結構紅利效應、就業替代效應、數字轉型效應與創新加速效應等機制克服服務業“成本病”。

雖然國內外已有一些研究注意到數字技術與服務業“成本病”之間的關系，但是由于數字技術向產業領域的滲透與深度融合是近年來出現的新現象，既有研究還未能系統、準確地揭示數字技術對服務業勞動生產率的影響機制。基于此，本文可能的學術貢獻在于：首先，從服務業技術經濟特征與制造業差異的角度分析服務業“成本病”的成因。其次，從結構效應、賦能效應、規模經濟三個方面剖析數字技術的發展及其與服務業的深度融合推進服務業勞動生產率提高，從而弱化甚至克服服務業“成本病”的機制。最后，對未來數字技術對服務業“成本病”可能的影響進行展望。

二、制造業、服務業的技術經濟特征及服務業“成本病”的成因

制造業是勞動生產率提高快的“進步部門”，服務業是勞動生產率提高慢的“停滯部門”，這種差異主要源于二者不同的技術經濟特征。制造業的生產過程可分性、生產的復雜性、機器的廣泛使用、生產與使用可分離等技術特征使其可以不斷地引入生產工具、持續進行技術創新并具有顯著的規模經濟；服務業的無形性、短鏈條、生產與使用不可分離、異質性等特點，亦造成服務業難以引入生產工具替代人工并缺乏規模經濟。

(一)制造業的技術經濟特征與經濟后果

制造業是典型的“進步部門”，其技術創新活躍、生產率提升速度快，這些均與其技術經濟特征密切相關。制造業的技術經濟特征包括：第一，生產過程的可分性。制造業是對自然界的物質進行加工和再加工從而得到人類生產、生活所需要的物質產品的經濟活動。即使是最簡單的物質產品生產，從最初的原料到最終的產品都需要經歷多個物理的、化學的、生物的加工制造過程。斯密[18]在《國富論》一書中所例舉的制針過程，就可以劃分為抽絲、拉直、切斷、削尖、磨光、裝針頭、把針刷白、包裝等工序。第二，生產的復雜性。許多現代工業產品具有復雜的架構或需經歷復雜的生產過程。一是產品架構的復雜性，許多工業產品由數量眾多的零部件組合而成。二是生產過程的復雜性，許多工業產品的生產過程涉及非常復雜的生產流程和工序，需要使用復雜的設備和工藝。第三，機器的廣泛使用。人區別于動物的根本標志在于人能夠制造和使用工具，專門的工具能夠完成人手不能完成的復雜工作，而且生產效率更高。憑借在動力輸出規模化、加工產品多樣性、應用環境適應性等方面相對于人力的明顯優勢，機器在工業生產領域獲得了日益廣泛的應用，逐步在繁重、危險、骯臟、枯燥的工作中替代了勞動力。第四，生產與使用可分離。工業產品的物理、化學和生物性質相對比較穩定，通常能夠保持較長時間的出廠狀態；許多工業產品在使用過程中損耗也很少，從而能在較長的時間內被反復使用，這就意味著工業品的生產和使用是可以分離的，即由工廠在一段時間內生產出工業產品，用戶在后續的時間使用該工業產品。

制造業的技術經濟特征產生了以下經濟后果：第一，技術密集度高。生產制造過程的可分性、工業生產的復雜性、生產與使用分離均給機器的使用提供了機會。如果使用機器比人工更具有經濟性，那么人們就會開發用于這一環節或工序的專用機器。隨著生產迂回程度不斷提高，越來越多的機器和生產工具被制造出來并應用到工業產品的生產過程中。新生產工具的開發與改進需要進行大量的技術創新，例如生產面向同一市場需求的產品可以采取不同的產品架構、利用不同的零部件和原材料、使用不同的生產工藝流程，這些均存在著無盡的創新空間。因此，制造業既是當前生產工具使用最多、利用機器設備最廣的部門，也是創新投入最大、技術密集度最高的部門。更多生產工具和新設備的使用使得制造業成為生產率最容易提高的行業，而且生產率的提高隨著生產迂回程度的不斷加深、技術的不斷創新而長期持續[19]。第二，規模經濟。規模經濟是產品的平均生產成本隨著產量的增加而下降的現象。工業生產設備的不可分割性、設備和原材料的幾何性質以及工人的專業化分工等決定了在一定規模內生產工業產品能夠使成本最低，過小的生產規模反而會造成平均成本增加[20]。由于機器結構難以改變，工人更熟悉同樣產品的生產，因而規模化生產的工業產品是標準化的。按照這一邏輯，沿著工業生產的鏈條，不僅最終產品是標準化的，生產產品的機器、產品生產所需要的零部件和原材料也傾向于標準化。即工業生產活動是由標準化的機器生產標準化的零部件和原料，然后將其進行組裝、加工成為標準化的最終產品的過程，且在工業生產的每個環節中，規模經濟均發揮了重要作用。標準化零部件與流水線、泰勒制相結合極大地提高了生產效率，成為美國在第二次工業革命成為世界工業強國的重要原因[21]。此外，工業產品的生產與使用分離、可儲藏、可貿易等特點使工業產品可以先在工廠里被大規模生產，然后通過運輸交付給在地理空間上分散化的用戶，這進一步提高了最優經濟規模的上限。總體上看，工業的技術經濟特征使工業生產中存在大量增加生產迂回程度、發揮專業化優勢和規模經濟的空間，而企業投資于技術創新可以不斷引入新的生產工具和設備、改進生產工藝和方法、開發新的產品、創造更多利潤，從而帶來制造業活躍的技術創新和勞動生產率持續的提高，進而使制造業成為最為典型的“進步部門”。

(二)服務業的技術經濟特征與經濟后果

服務業與制造業的技術經濟特征大相徑庭，這是傳統服務業成為典型“停滯部門”的根本原因。服務業的技術經濟特征包括：第一，無形性。服務業生產和提供的不是具有物理形態的產品(或物理形態只是服務的載體)，而是能夠滿足用戶特定需求的服務。服務通常是提供者一系列動作組合所產生的結果。第二，鏈條短。與工業產品可以轉移到其他產品之中、成為新產品的組成部分并將產業鏈繼續向后延續不同，一些服務處于生產活動的終端，其服務于最終的社會需求，其生產活動鏈條在交付時即終止；即使有一些服務所形成的產品可以作為產業鏈的中間投入，但由于服務活動已經內化在這些中間產品中，因而亦無法單獨分離并直接呈現。第三，生產與使用不可分離。服務通常是由其生產者面對面甚至一對一地提供給使用者，需要人與人之間表情、語言、肢體的互動。服務的生產和提供與用戶的使用或消費是在同一地點、同一時間發生的，服務完成時也是用戶使用完成時。由于生產與使用的不可分離性，服務無法進行存儲，要在用戶需要時進行生產和提供。第四，異質性。生產者為每一位用戶所提供的每一次服務幾乎都不是相同的，這是由服務供需雙方的特點所決定的。從需求方看，服務活動直接滿足于用戶特別是消費者的需求，而消費者的需求在很多情況下由于其生理、心理特征而各不相同。收入水平、成長環境、文化習慣等個人特征均會對服務需求產生不同影響。對于一些工業產品，由于使用環境、時長、習慣等各不相同，其產品在使用一段時間后會產生不同程度的損耗，雖然工業產品是高度標準化的，但其銷售后的維護、維修服務卻是差異化的。從供給方來看，由于大多數服務活動主要由人的大腦、五官、四肢來完成，很難做到像機器那樣精準，因而所提供的服務活動不可能完全標準化，但是由人類來完成不同的操作也不需要增加額外的成本，因而使服務提供者的異質性與服務需求的異質性形成了很好地匹配。

服務業的這些典型技術經濟特征產生了以下經濟后果：第一，技術密集度低。盡管服務業可以引入生產工具提高效率，但是由于服務活動相對簡單且在很多情況下處于生產活動的終端，因而通過分工深化提高生產迂回程度的空間比較有限，通過技術創新引入高效生產工具的空間也比較有限。同時，雖然機器能夠替代人工從事部分復雜的工作，但是許多人類下意識的動作，機器卻很難實現；或者機器的開發、制造、使用成本高昂，使其不具有替代人工的可行性。因此，在服務業，許多服務活動很難被機器取代而需要由人工來開展。第二，缺乏規模經濟。傳統的服務活動需要由專門人員來提供，服務的產出規模和質量嚴重依賴于提供該服務的勞動投入。在不降低服務質量的情況下，生產者很難減少提供服務所需要的時間或勞動者的數量；如果在一定時間內增加服務的用戶數量，很可能會引發服務質量的下降。例如，如果試圖加快外科醫生、教師、音樂家的工作速度，那么得到的很可能是劣質的手術、培訓不足的學生和奇怪的音樂表演[5]33。在需要直接接觸的個人服務領域，服務的質量和數量對勞動者的依賴更為嚴重。當服務的需求量擴大時，服務提供者的數量也要相應地增加。正如鮑莫爾和鮑恩所舉的經典例子——今天，四位音樂家演奏貝多芬弦樂四重奏所需的時間與1800年相當[19]。可見，那些天然無法標準化的服務，很難采用具有大規模生產能力的機器替代勞動，也就無法進行大規模生產。同時，服務的不可分離、不可存儲等特征也造成服務不能被提前生產，只能在有服務需求時被生產和提供。這些因素不僅造成了服務活動缺乏規模經濟性，而且使服務生產成本隨著服務生產規模的擴大而同步提高。而服務業勞動生產率增長取決于人均資本的增加、技術的改善、勞動技能的提高、更好的管理和產出增加的規模經濟[19]，因此，機械化程度低、技術進步速度慢、缺乏規模經濟是服務業勞動生產率增速明顯滯后于制造業的主要原因。

三、數字技術克服服務業“成本病”的機制

作為“停滯部門”的服務業，其勞動生產率增長緩慢和成本快速上升的主要原因在于生產過程幾乎不存在勞動節約型變革的機遇。而作為“進步部門”的制造業則更容易通過迂回生產程度的提高和制造流程的自動化實現人力的節約和勞動生產率的提高[5]30-31。如果服務業的技術經濟特征能夠發生改變，從而引入更多的勞動節約型機器，那么，服務業“成本病”的問題就可能得到緩解甚至克服。數字技術是具有廣泛賦能作用的通用目的技術。早期的數字技術在產業領域的應用相對有限，其主要面向消費者以及企業管理活動，近年來隨著大數據、云計算、移動互聯網、物聯網、人工智能等技術的成熟，數字技術的產業應用領域不斷擴展、應用程度不斷加深,數字經濟與實體經濟的技術融合創新與產業融合創新不斷深化[22]。這些均改變了服務業的性質，使服務的迂回生產程度得以增加、大量的生產工具得以應用、規模經濟得以拓展，勞動生產率得以提高。數字技術提高勞動生產率并克服服務業“成本病”主要基于結構效應、賦能效應和規模經濟三種機制。

(一)結構效應

服務業雖然被認為是“停滯部門”，但并非所有的服務業細分行業都屬于“停滯部門”。服務業根據其服務對象可以分為消費性服務業和生產性服務業，根據其出現的時間早晚可以分為傳統服務業和現代服務業。服務業內部各細分行業相比制造業具有更強的異質性，一般來說，零售、批發、門衛、安全和餐飲等細分服務行業的技術進步較為緩慢，而通信、計算機、交通運輸、商務等細分服務行業由于可以較多地利用生產工具并持續地改進工具技術，使服務業勞動生產率增長加快，甚至使其TFP增速超過制造業[23]。這些技術進步更快的部門大多屬于生產性服務業和現代服務業，而技術進步緩慢的部門大多屬于生活性服務業和傳統服務業。在技術取代人類勞動的場景下，服務活動會呈現生產率的快速提高。這些生產率快速提高的行業包括商業戰略和商業運營咨詢、統計和風險計算、數據管理和分析、用于動畫電影制作的計算機工具等，這些均可以歸屬于技術進步部門的服務活動[5]111-113。可見，隨著現代服務部門的擴張，服務業作為一個整體，其總生產率增速會逐漸提高。

數字經濟的服務業部分屬于技術創新活躍、生產率進步快的部門。國家統計局發布的《數字經濟及其核心產業統計分類(2021)》將數字經濟核心產業界定為計算機通信和其他電子設備制造業、電信廣播電視和衛星傳輸服務、互聯網和相關服務、軟件和信息技術服務業，其中，后三個產業(統稱“信息傳輸、軟件和信息技術服務業”)都屬于服務業。信息傳輸、軟件和信息技術服務業是中國技術密集度最高的產業之一。2019年，信息傳輸、軟件和信息技術服務業的研發經費內部支出占全國的比重為0.4%，2020年該比重提高到0.7%,而制造業占全國的比重為2.0%，后者是前者的10.4倍。2020年，制造業開展創新活動企業數量占本行業規上企業比重為61.5%，信息傳輸、軟件和信息技術服務業占比為74.9%；制造業開展新產品或工藝創新活動企業數量占本行業規上企業比重為54.2%，信息傳輸、軟件和信息技術服務業占比為68.4%。

數字經濟的持續發展提高了數字服務業在國民經濟中的比重。由于數字經濟活動能夠提高經濟效率、豐富人民生活，因而技術突破引發了應用市場的快速擴張，進而使數字產品和數字服務獲得更為廣泛和深入的應用。從世界范圍看，數字經濟都是各國增長最為迅速的國民經濟領域，其中又以信息傳輸、軟件和信息技術服務業增長為快。根據中國信息通信研究院的數據，2019年全球數字經濟平均名義增速為5.4%，高于同期GDP增速3.1個百分點[24]，同時，由于數字技術為新冠肺炎疫情下“非接觸經濟”發展提供了重要支撐，因而實現逆勢增長。數字服務業在中國增長迅速，2015年以來，中國信息傳輸、軟件和信息技術服務業增加值季度同比增速均在10%以上，遠遠超過GDP增速。隨著數字產業化的快速發展和產業數字化的快速推進，信息傳輸、軟件和信息技術服務業增加值在服務業中所占比重也在持續提高。2011—2019年，信息傳輸、軟件和信息技術服務業增加值占中國GDP的比重從2.1%提高到3.4%，占服務業的比重從4.8%提高到6.2%。可見，服務業中技術進步快的細分行業所占比重的提高會在一定程度上帶動服務業整體生產率的提升。

(二)賦能效應

數字技術是具有強大賦能作用的通用目的技術，其在國民經濟各行業的滲透、融合能夠使產業在產品形態、業務流程、產業業態、商業模式、生產方式、生產組織等各個方面發生深刻變革[25]，提升生產效率、改善經濟效益、增強競爭力。數字技術在服務業日益廣泛和深入的應用，同樣成為服務業生產力提升的重要推動力量。實際上，Baumol[5]30對服務業“成本病”原因的解釋也隱含著克服的藥方。他指出，在成本持續上漲的行業，在生產過程中，機器不容易替代人工，這使得該行業降低勞動含量非常困難。從這個意義上說，如果服務業中的生產活動能夠被機器所替代，那么服務業“成本病”就能得到緩解甚至克服。與典型的價值鏈相同，服務業價值的創造過程既包括服務生產、交付在內的基本活動，也包括支撐基本活動而開展的輔助活動。根據作用于服務活動性質的不同，數字技術對服務業勞動生產率的提高作用可以被劃分為間接賦能與直接賦能兩種模式。

1.間接賦能

間接賦能是指數字技術不直接改變服務的生產、交付等基礎活動所使用的生產工具和技術，而是通過改變輔助活動所使用的生產工具和技術以及相關基礎設施，實現完成服務全過程的生產率提高。服務價值鏈中的輔助活動既包括服務人員到達服務提供現場，又包括服務企業經營管理相關的財務、人力資源等輔助活動。與服務輔助活動相關的典型技術是交通運輸技術。交通運輸技術屬于壓縮空間技術，從依靠雙腿行走到依靠畜力和風力的馬車和輪船，到依靠蒸汽驅動的輪船、火車，再到依靠化學能驅動的汽車、飛機和外太空航天器，交通運輸技術的進步不斷縮短著空間的時間“距離”[26]。Baumol也注意到交通運輸技術的進步對服務業生產率的提升作用。在他著名的莫扎特弦樂四重奏例子中，雖然四重奏的演出只需要半個小時，但是表演者到達劇院的路途要花費很長時間。在1790年莫扎特的時代，從維也納基地到德國法蘭克福大禮堂的路程需要6天時間，但到1990年這個時間縮短到幾個小時。雖然1990年的演出與1790年同樣需要半個小時，但路上的時間卻被大大縮短了，這極大地提高了巡回演出的勞動生產率——在相同的時間里，表演者能舉辦更多場次的巡回表演[8]。從這個例子中可以看出，數字技術能夠提高服務生產過程中輔助活動的效率，進而提高核心服務或完整服務生產交付過程的效率。

數字技術可以從多個方面為輔助活動賦能：一是壓縮空間。通信技術同樣具有壓縮空間的功能，而且現代通信技術能夠使信息以光速傳播，并通過電話、郵件、即時通信、視頻會議等方式實現服務活動的遠程提供，將服務人員在路途上的時間縮短為零。二是節約交易成本。無論是服務的提供企業要發現其用戶，還是用戶要找到需要的服務，都會產生交易成本，這其中不僅包括企業的廣告宣傳成本，還包括個人搜尋服務信息所花費的時間、金錢成本。數字技術可以通過多種方式顯著降低搜尋成本：搜索引擎能夠讓用戶快速找到潛在的服務提供者，智能推薦算法能夠根據用戶的歷史消費習慣向其精準地推送與其偏好或潛在需求高度匹配的數字內容或廣告信息，人工智能技術還能代替人工客服回答用戶售前或售后的咨詢。三是提高生產效率。計算機、軟件、云服務在企業辦公、財務、銷售等領域的應用可以提高這些輔助活動的生產效率，在業務規模不變的情況下，減少員工的數量；或在員工數量保持不變的情況下，提高服務質量、擴大業務規模。

2.直接賦能

直接賦能是指數字技術直接應用于服務價值鏈的基本活動，并實現完整服務價值創造過程中生產率的提高。由于制造數字硬件設備和提供數字服務的活動屬于資本和知識密集型行業，數字設備和服務在其他服務行業的使用會提高這些行業的資本密集度和知識密集度，而使傳統的勞動密集型服務業向資本密集型、知識密集型和數據密集型服務業轉變。數字技術對服務業的直接賦能體現為機器增強勞動、機器替代勞動、服務的產品化與數據創造價值四種機制。

機器增強勞動。隨著移動互聯網、物聯網、云計算中心、各種數字基礎設施的普及，以及大數據、人工智能、區塊鏈等技術的進一步成熟和完善，數字技術已經在服務業獲得越來越廣泛的應用。由于在生產中引入越來越多的硬件設備、軟件和算法，服務業的生產迂回程度也在不斷提高、分工不斷深化；而分工的深化也進一步創造了技術創新和資本深化的空間。例如，在服務業“成本病”嚴重的醫療領域，人工智能系統看片子并作出病情判斷只需要幾秒鐘，還可以為醫生提供診斷建議，未來甚至可能替代經驗豐富的醫生。

機器替代勞動。在制造業領域，機器已經取代了人類所從事的大多數危險、繁重的工作，越來越多的重復性枯燥工作被機器逐漸取代。與人工相比，機器雖然前期投入大，但是后期使用成本低、可連續工作且生產的精度更高、穩定性更好。機器是否能夠取代某一類勞動，取決于機器是否能夠完成人類所從事的該項工作以及機器是否能以更低的綜合使用成本完成工作。隨著技術水平的提升和成本的下降(以及中國國內工資水平的上漲)，數字技術開始越來越多地應用于服務工作。這些服務主要包括以下三類：第一類是可以由消費者借助數字技術自助完成的服務。例如，超市收銀、餐館點餐被移動支付、掃碼或智能終端自助點餐所取代。通過自助服務，企業能夠顯著減少勞動投入，直接減少員工數量或把節省的員工配置到更有效率的崗位，從而提高企業的人均產出效率。第二類是具有重復性特征、相對容易被標準化或通過機器學習等技術能夠總結出規律并轉變為算法、軟件從而能夠達到甚至超過人類水平的工作。例如，保安、客服、翻譯、導游、股票交易領域相當比例的工作已經被智能監控和安保機器人、AI客服、機器翻譯、語音導覽、智能投顧等各類數字技術和產品所取代。第三類是超越人類能力的工作。在現代電影行業，許多內容并不完全甚至不主要來源于演員的表演、現實或人工搭建的場景，而是通過使用數字技術完成大量的后期制作，包括場景、特效等。可以預見，隨著數字技術的進一步發展和成熟，其在服務業的應用將更加廣泛，進而導致更多的工作崗位將被機器所替代，推動服務業勞動生產率進一步提升。

服務的產品化。越來越多的服務從不可儲存、即時消費的經濟活動轉變為以知識產權、軟件著作權以及軟件、嵌入式軟件、在線應用等形態存在的可儲存、生產與消費分離的產品，并越來越廣泛地應用于企業的產品(包括服務)生產過程中。隨著各行業數字化轉型的推進，產品化的服務在產出價值中所占比重持續提高，在生產設備的價值中，工程、科學和計算服務占總成本的份額相當大[23]。數字技術在服務業的應用經常使生產率出現相繼的兩次提高，第一次提高是在服務業本身被生產時，第二次提高是在服務被制造企業用于生產時[5]109。

數據創造價值。數字技術的發展，特別是人工智能算法的突破、芯片和數據中心處理能力的增強、互聯網應用產生數據量的爆發，都使數據變得像工業經濟時代的石油一樣重要。黨的十九屆四中全會指出，健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制。對數據的獲取可以推動個性化和算法的優化，進而帶來生產率的提高和服務質量的提升[27]。在服務業中，數據同樣是經濟價值創造和勞動生產率提升的重要來源。對數據的挖掘和利用可以縮短服務生產時間，減少服務生產所需物料、勞動等各種要素的投入，提高服務質量，增加服務收入和利潤。例如，在出租車行業，通過提高出租車司機和乘客供需對接的效率，可以減少出租車空駛的時間和乘客等待的時間。

(三)規模經濟

制造業生產率的持續快速提高不僅源于技術創新和機器的廣泛應用，還源于機器使用所帶來的規模經濟。服務業生產率的顯著提高也需要規模經濟才能得以實現，而數字技術與服務業的深度融合從供給側與需求側兩個方面為服務業帶來了規模經濟。

1.供給側規模經濟

江小涓[28]把服務業劃分為可標準化的服務業和不可標準化的服務業，其中，可標準化的服務業強調過程或結果的同質化。在數字技術的推動下，服務業規模經濟的底層邏輯是服務活動的標準化。因此，可以根據服務價值鏈中規模經濟所處的不同環節，將其分為與服務數碼化對應的終端服務規模經濟、與流程自動化對應的過程規模經濟以及與數據要素利用對應的數據規模經濟。

與服務數碼化對應的終端服務規模經濟。與數字技術深度融合的服務活動不一定以即時使用和消耗的形式呈現，而是以數碼化形式呈現。聯合國《國民賬戶體系(2008)》所指的生產活動包括了知識載體產品，即“那些以消費單位能重復獲取知識的方式而提供、存儲、交流和發布的信息、咨詢和娛樂”，對應于一般或專業信息、新聞、咨詢報告、電腦程序、電影、音樂等產業。在數字經濟條件下，這些知識載體產品可以很容易地以二進制的形式加以存儲，或以光盤等存儲介質為載體，或直接存儲在云端的存儲設施之中，我們將服務以二進制形態存在的現象稱為服務數碼化。服務數碼化的過程就是將原來不可標準化的服務標準化的過程。從用戶的角度來看，這些數碼化的服務具有一體適用的結構,即某一特定的服務可以滿足各種不同用戶的需要，從而推動服務額外一個用戶的邊際成本趨近于零[29]。隨著這類服務產銷量的增加，生產該產品的平均成本持續下降，即存在規模經濟。而且數碼化的服務具有像工業產品一樣可儲存、可貿易等新特點，其借由網絡空間的全球連通性，很容易實現在全球銷售。同時，由于其具有邊際成本為零的特點，因而數碼化的服務一旦成為暢銷品，其收入和利潤會出現暴增[30]，生產該服務的企業生產率也會隨之顯著提高。例如，“得到”APP上最高訂閱量課程的學習人數達到500萬人，最高訂閱收費課程的學習人數達到56.7萬人，如若按照該課程單價249元計算，則該課程主講教師的收入可達到1.4億元。李建華和孫蚌珠[31]對更廣泛意義上的標準化服務進行研究發現，可標準化服務業的發展會克服服務業“成本病”。

與流程自動化對應的過程規模經濟。人的生物特征、企業的組織特征以及產品使用后的物理特征等方面的差異導致服務需求具有天然異質性，即用戶在許多情景下需要的是個性化服務，因而標準化服務無法很好地滿足用戶需求，或者解決其面對的問題。在沒有數字技術支撐的情況下，要滿足這些個性化需求，只能依賴人員投入的增加，這是服務業“成本病”的重要根源。在漫長的經濟發展過程中和激烈的市場競爭中，企業對于如何向不同行業、不同產品、不同場景的用戶提供服務都積累了豐富的經驗。這些經驗有些成為科學發現，有些成為企業的規章制度和操作規程，有些成為服務提供者默會的知識。使用數字技術替代人工服務的過程，實際上就是服務企業價值創造過程中各部門、各環節所積累的各種知識模型化、代碼化、工具化的過程，這一現象被稱為“軟件定義”。由于軟件不僅存在于物化的產品中，也存在于生產設備、云端的算力之中，且具有強大的自適應性，因而其可以根據外部輸入的變化，利用本地或云端算力自動地對輸入數據進行分析計算、輸出個性化的結果。這些輸出結果可以通過個性化的建議轉變為直接或間接產品并服務于用戶。與此同時，人工智能系統還可以基于海量數據自主學習，將所獲得的新知識進一步加入軟件中，或通過學習對代碼作出自主優化，進一步強化軟件的功能。通過軟件定義，服務企業可以根據用戶提供的服務需求或其他數據自動化地作出決策，為用戶提供高度個性化的服務[32]。雖然服務企業向用戶提供的服務是差異化甚至高度個性化的，但用戶不直接接觸軟件、系統以及與之相聯系的業務流程。服務企業通過一次性的軟件定義可以適應多樣化的應用場景和服務需求。隨著服務用戶規模的擴大，軟件定義的平均成本不斷下降，從而在服務的生產過程中實現了規模經濟[33]。許多服務活動開展所依賴的算力來自于大數據中心、云計算中心等，這些數字基礎設施能夠支持不同的企業和不同的應用。因此，當利用云端基礎設施的規模擴大時，規模經濟會在數字基礎設施層面發揮作用，帶來生產成本的下降，這亦會進一步促進服務企業更加愿意使用成本更低的算力基礎設施。

與數據要素利用對應的數據規模經濟。利用數據作為生產要素創造價值需要對數據進行挖掘分析，從中揭示事物的運作規律或事物間的關聯性。目前，利用數據最主要方法是人工智能，而主流的人工智能是建立在機器學習和海量數據的基礎之上。數據的規模越大、質量越好，通過訓練優化機器學習算法的程度越高，擁有更大規模數據的公司就能夠在競爭中處于更加有利的地位，獲得更多收入；相反，如果公司無法獲得相當的數據，那么它取代競爭對手的地位就會極其困難。這就是數據的規模經濟，即用于機器學習的數據具有持續增長的規模回報[27]。通過建立與消費者、產品、設備、應用場景等實時的網絡連接，數字化的服務企業能夠掌握海量實時數據。通過對這些數據的深度挖掘和分析，數字化的服務企業可以創造更多的價值。范圍經濟在數據創造價值中同樣存在，一方面，多種來源的數據通過交叉對比才能發現更多的規律，同時這些數據可以應用于不同的場景、提供不同的服務；另一方面，在機器學習中形成的算法以及由此培養的大數據、人工智能科學家隊伍，可以將在一種場景下服務提供的能力擴展到在不同場景下提供不同服務。

2.需求側規模經濟

Baumol[8]認為，供給側的技術進步會對服務業勞動生產率起到積極作用，任何一種個人服務業的生產率都會在一定程度上受到技術進步的影響。但是他沒有注意到需求側對服務業勞動生產率產生的作用。Bowen[29]指出，生產率既有分子也有分母，生產率的提高既可以通過產出的增加(提高分子)也可以通過投入的節約(降低分母)來實現。Cowen和 Grier[34]注意到產出的擴大會對效率產生影響，其在分析錄音和廣播技術對音樂演奏的影響時指出，盡管音樂演奏的數量沒有增加，但是用音樂演奏消費量來衡量的產出規模卻急劇擴大。數字技術的獨特性使其能夠從需求側發力，通過擴大服務提供者的銷售收入提高勞動生產率。與物質產品在使用時的獨占性不同，數據或數字化產品(服務)具有非競爭性、非排他性的類似公共產品的特征。當一個人使用某一數字化服務時，其不能消滅該服務，也不能阻止其他人同時使用該服務，即數字化的服務可以同時被不同的人所使用。例如，受演出場地的限制，線下演唱會的觀眾數量受限嚴重，但是線上演唱會的觀看人數則可以達到幾百萬、上千萬甚至更多。2021年12月18日西城男孩樂隊在騰訊視頻號上為中國歌迷舉辦的線上直播演唱會的觀看人數達到2 800萬人；2022年4月15日崔健線上演唱會的觀看人數達到4 600萬人。

規模經濟的單位成本隨產出數量的增加而下降。在數字化服務的場景中，數字化服務的單位成本隨著使用該服務用戶數量的增加而下降，即需求側規模經濟。反之，數字服務的生產成本可能很高，但由于該服務可以在邊際成本趨近于零的條件下同時提供給數量眾多的用戶，因而可以大幅度增加服務提供者的收入。需要注意的是，需求側規模經濟是指一項數字化服務可以在同一時間被數量眾多的人使用，從而降低每個用戶使用該服務的平均成本，而供給側規模經濟則是指同一服務經過多次復制、傳遞后由不同的用戶在不同的時間內使用。例如，音樂會的現場直播屬于需求側規模經濟，該音樂會制成影碟銷售或后續在網站點播屬于供給側規模經濟。演出、健身、教育等可以一對多參與的服務均具有需求側規模經濟的特征。由于需求側規模經濟的存在，數字服務用戶數量的增加有助于企業收入增加，并提高了企業的勞動生產率。

互聯網打破了信息傳遞的空間距離，真正實現了“天涯共此時”，使得一項聯網的數字化服務可以被地球各個角落的用戶使用。產品銷量一般存在“長尾”分布的特點，以銷量為縱軸、不同產品為橫軸做一條曲線，少數商品的銷量大構成曲線的頭部，大多數商品的銷量少構成曲線的尾部。通過互聯網與全球潛在用戶連接，暢銷數字化服務的用戶規模可以近乎無限地拓展，進一步放大了需求側規模經濟，提高了服務提供企業的生產率。在互聯網空間內，數字化產品(服務)儲存、展示的成本趨近于零，因而即使是那些非暢銷產品也有機會被展示出來，其潛在用戶可以通過搜索引擎發現感興趣的利基產品。基于此，全球范圍內潛在用戶總量很可能達到非常可觀的規模，這為服務提供企業提高生產率、實現盈利提供了條件。

四、研究結論與趨勢展望

(一)研究結論

本文的研究表明，服務業“成本病”的根本原因在于其與制造業大相徑庭的技術經濟特征。服務業的無形性、短鏈條、生產與使用不可分、異質性等特點，使服務業難以用機器替代人工，技術密集度低，也缺乏規模經濟，從而造成其勞動生產率的增長速度明顯滯后于制造業。當前，新一輪科技革命和產業變革深入推進，作為其核心技術群的數字技術加速發展、成熟，向國民經濟各行業各領域快速擴散并深度融合，正在深刻改變服務業的性質，通過結構效應、賦能效應、規模經濟三種路徑促進服務業生產率的提高，改變服務業“停滯部門”的地位：一是服務業中的電信廣播電視和衛星傳輸服務、互聯網和相關服務、軟件和信息技術服務業具有技術密集度高、創新活躍的特點，以互聯網為代表的數字經濟的高速發展顯著提高了上述數字服務業在國民經濟中的比重，從而帶動了服務業整體生產率的提高。二是數字技術作為具有強大賦能作用的通用目的技術，通過間接賦能與直接賦能兩種機制推動服務業生產率的提高。間接賦能不改變服務業核心活動本身，而是通過“壓縮空間”、節約交易成本、提供生產力工具等機制推動輔助性服務活動生產率提高，間接提高完整服務活動的生產率；直接賦能是直接作用于服務價值鏈的基本活動，通過機器增強勞動、機器替代勞動、服務產品化與數據創造價值四種機制提升完整服務活動的生產率。三是數字技術與服務業的融合在供給側與需求側均產生了顯著的規模經濟。供給側規模經濟包括與服務數碼化對應的終端服務規模經濟、與流程自動化對應的過程規模經濟以及與數據要素利用對應的數據規模經濟，這些均使服務企業可以大規模地生產和提供服務，從而提高了勞動生產率。需求側規模經濟是利用互聯網的實時與無限連接特征，使數字化的服務在生產的同時可以被不同的人使用。需求側規模經濟的存在使服務的生產數量不變，但卻擴大了服務生產企業的收入，同樣也提高了服務業的勞動生產率。

(二)趨勢展望

一個行業是否存在“成本病”，主要不是取決于該行業的絕對技術進步速度或勞動生產率提高速度，而是取決于它相對于整個國民經濟的勞動生產率增速。服務業被看做“停滯部門”，是因為它的勞動生產率增速長期低于國民經濟平均增速；相反，作為“進步部門”的制造業勞動生產率增速高于國民經濟平均增速。當前，數字技術與服務業的深度融合顯著提高了服務業的勞動生產率，但這種趨勢未必能持續下去。Cowen 和 Grier[34]在分析表演藝術產業時就注意到這個問題。在錄音和廣播技術的推動下，1860年還屬于勞動密集型的音樂制作業到1930年就已經轉變為資本密集型，但由于錄制成本隨著技術進步而下降，人力成本在行業成本中再次占據了很高的比例，因而使該行業重新陷入了服務業“成本病”困境。

數字技術是否能持續克服服務業“成本病”，取決于數字技術與服務業融合所帶來的技術進步和勞動生產率變化走向及其相對經濟總體特別是制造業部門的變化。從服務業的角度來看，由于前期服務業的技術長期停滯，當數字技術成熟到可以廣泛應用于服務業后，帶來了服務業生產力的爆發，這相當于一個“補課”的過程。隨著那些重復性的、相對容易的服務工作被人工智能、自動化機器所替代，剩下的工作被機器替代的難度加大，勞動生產率提高的速度可能會趨于下降。服務業產業鏈條遠比制造業短，產出的個性化程度比制造業高，消費者對個人消費的標準化需求低，因而在服務業，自動化并不能完全替代人力。在服務業中，用機器替代勞動的空間要少得多，勞動節約型生產的擴展效率遠低于經濟的平均發展水平[35]。隨著技術的進步和原有市場流量紅利的減少，數字經濟中的互聯網服務正在從消費互聯網轉向產業互聯網。與消費互聯網一體適用的結構特征不同，由于實體經濟在產業間、企業間的生產設備、工藝流程、用戶需求、應用場景等方面存在顯著差異，消費互聯網企業一個APP打天下的局面不復存在，數字企業需要根據用戶需求有針對性地開發和提供數字服務，因而需求側規模經濟和供給側規模經濟的作用難以持續。從制造業的角度來看，一方面，制造業對技術創新和研發設計的依賴性不斷增強，而研發需要使用腦力勞動與研發設備兩種類型的投入，包括計算機、科學儀器在內的研發工具占研發總成本的比重正迅速下降，而人類思維活動的效率卻不會比前人有明顯的提高，因而造成研發活動中勞動的成本持續、穩定增長，使制造業正變成另一種意義上的勞動密集型產業，這也是阻礙制造業勞動生產率提高的重要因素[5]104；另一方面，定制化、服務化正成為制造業轉型的方向，制造業企業逐步由大規模生產產品轉向小批量定制甚至個性化定制、由提供產品轉向提供產品與服務組合。盡管數字技術也可以推動服務型制造形成類似特點、發揮規模經濟作用，但與大規模生產相比，服務的個性化程度更高。因此，制造業的定制化、服務化會拉低制造業勞動生產率的增速。可見，數字技術與國民經濟各行業的融合，同時兼具提高和拉低各行業勞動生產率增速的作用，是否能夠緩解或克服服務業“成本病”需要根據當時的情況進行具體分析。

Baumol[5]154-155指出，“如果各個領域的生產率都在提高，即使某些行業的生產率增速比其他行業低，那么根據定義，相同或更少的勞動時間將比以前生產更多的商品和服務”。相反，如果創新停滯、生產率增長停滯，雖然來源于不同經濟部門勞動生產率提高差異的“成本病”會消失，但會由此導致經濟增長的停滯。由于國民經濟各個行業的技術經濟特征不同，必然會有些行業的技術進步和勞動生產率提高快一些，有些行業的技術進步和勞動生產率提高慢一些，這些不同行業的勞動生產率增速在不同時間段也會因為技術的演進而改變。因此，服務業“成本病”與其說是一個問題，不如說是一種經濟現象。對我們來說，重要的問題與其說是克服服務業“成本病”，不如說是要實現整個經濟持續的技術進步和生產率的提高。只要生產率在提高，我們就能夠獲得越來越豐富的產品和服務。就當前來說，數字技術正在加速擴散以及與國民經濟各行業深度融合，由此產生了服務業技術加速進步和勞動生產率加速提高的可能，因此，應創造條件，通過完善數字基礎設施、推進數字技術創新、支持服務企業數字化轉型、培育服務業數字化應用場景等舉措加快推進這一進程。