要素配置效率对服务业高质量发展的影响研究——基于产业结构和国际竞争力视角

Research on the Impact of Factor Allocation Efficiency on the High-Quality Development of Service Industry—Based on the Perspective of Industrial Structure and International Competitiveness

摘要: 推进服务业高质量发展的战略意义与日俱增，而要素配置效率的提升、产业结构优化升级是服务业发展的重要动能。文章基于2015~2021年我国30个省份的面板数据，实证考察普通要素和创新要素配置对服务业高质量发展的影响效应，并进一步探讨产业结构优化、国际竞争力在其中的作用机制。结果显示：普通要素配置阻碍了服务业高质量发展，而创新要素配置则能显著推进服务业高质量发展。产业结构合理化和地区国际竞争力在其中分别起到中介和调节作用。异质性分析结果表明，东中部地区受要素配置效率的影响更显著。据此，提出持续优化创新要素配置、推进产业结构合理化进程、注重国际竞争力提升、因地制宜推进服务业高质量发展的对策建议。

Abstract: The strategic importance of advancing the high-quality development of the service industry is growing steadily with each passing day, and the enhancement of factor allocation efficiency and the optimization and upgrading of industrial structures play a crucial role in driving the growth of the service industry. Using panel data from 30 provinces in China between 2015 and 2021, this paper empirically examines the impact of the allocation of common elements and innovative elements on the high-quality development of service industry, and further explore the mechanism of industrial structure optimization and international competitiveness in it. The results show that the allocation of common factors acts as a barrier to the high-quality development of the service industry, while the allocation of innovative factors can greatly accelerate the high-quality growth of the service industry. Additionally, the rationalization of industrial structure and regional international competitiveness play an intermediary and regulatory role respectively. The findings from the heterogeneity analysis indicate that the efficiency of factor allocation has a more pronounced impact on the eastern and central regions. In light of this, the paper offers several strategies and recommendations aimed at further optimizing the allocation of innovative factors, advancing the rationalization of industrial structures, and focusing on enhancing international competitiveness, and promoting the high-quality development of service industry according to local conditions.

1. 引言

自党的二十大以来多次提出有关推进服务业高质量发展的指导意见，将其视为全面建成社会主义现代化国家的首要任务之一，它对提升国家主体经济水平、竞争能力及民生基础建设等各方面的战略意义与日俱增[1]。目前我国服务业仍存在地区发展不均衡、国际竞争力不足等短板，高质量发展目标仍需要逐步推进落实。其核心要义落脚于服务满意度、服务业支撑能力、产出效率及服务业竞争力等方面，需立足行业基础及资源禀赋，促进规模与质量协调发展，传统与新兴高效融合，以助力现代化强国建设[2]。

从中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段后，服务业的高质量发展一直是研究热点之一：理论研究方面有学者结合中国发展实情及相关文献梳理强调了创新、高水平开放等方面的重要影响力[3] [4]，实证层面也有许多学者探讨了数字经济、创新、人力资本水平、技术进步等相关因素如何推进服务业的高质量发展[5]-[7]。随着经济全球化进程加深，中国在国际贸易领域、国际分工中的参与程度日益增强，国家及各行业资源禀赋逐渐丰富，关于如何协调利用生产要素、提升资源配置效率以促进行业良性发展，相关理论及实证研究较为丰富：陈永蓉(2024) [8]、梁洪基等(2019) [9]、梁向东和阙启越(2021) [10]从较为宏观的层面实证分析了要素配置效率提升对经济结构优化、产出水平及城乡融合发展、共同富裕的积极作用。罗双成(2024) [11]利用中国地级市数据，验证了要素配置效率提升能有效赋能产业结构升级。刘华(2024) [12]研究发现，数据要素配置能有效促进农业高质量发展，且在相关数字设施完备的地区促进效果更显著。苏志文等(2024) [13]认为，数据要素市场化可以通过改善资本、劳动力、技术要素配置推动企业新质生产力发展，从而促进经济高质量发展。丁煜莹和高志刚(2024) [14]区分出了资本要素和劳动力要素配置，验证了它们对区域经济高质量发展的正向作用，且资本要素配置的作用相对更强。郑浦阳等(2024) [15]认为，持续推进创新要素配置水平是促进地区经济高质量发展的主要举措。

基于此，本文以2015~2021年中国30个省份(不包含西藏)面板数据，实证分析普通要素配置效率和创新要素配置效率对于服务业高质量发展的影响，并将产业结构优化、地区国际竞争力作为中介变量和调节变量纳入框架进行探讨，以期拓展相关研究视角。

2. 理论机制与假设提出

(一) 要素配置效率和服务业高质量发展

传统生产要素如劳动力、资本等要素的配置方式往往更倾向于支持制造业和农业，而服务业的高质量发展需要更多的灵活性、创新性和技术驱动。就普通要素配置而言：首先，普通要素配置虽然提升行业劳动力、资本要素的利用效率，可能仅仅在生产效率、规模及成本相关方面推动企业、行业的发展，现代服务业可能需要在技术、制度环境、灵活性等多方面综合性发展，普通要素配置并不契合于新时代背景下服务业发展的核心驱动力。其次，根据技术差距理论，国家、行业的技术创新能力差异很大程度上决定着该行业的综合发展水平及国际地位，服务业拘泥于普通要素配置会扩大相关技术差距，因缺乏创新能力和技术积累导致产业发展路径受阻，无法突破进入高附加值领域，陷入“全球价值链低端锁定陷阱”，这往往相悖于服务业高质量发展内涵，从而产生负面影响。关于创新要素配置：第一，它更注重于创新、技术层面的提升，可以通过更高效的技术应用和资源整合提高服务业的生产力和运营效率，加速技术创新和业务模式的转型升级而推动服务业从低附加值向高附加值转型。第二，服务业整体发展并非局限于单一领域，高效配置创新要素可以促进细分领域和行业之间的资源融合与协同创新，也可以促进不同行业、领域之间的技术、人才、资金和数据的共享和整合，进而推动跨行业的业务创新与模式升级。第三，高效的创新要素配置不仅有助于经济效益的提升，还能够推动服务业的可持续发展，根据社会需求及时优化发展模式与规划，提升绿色经济效率，这也是新时代行业发展的重要考量之一。基于以上分析，本文提出如下假设：

假设1：普通要素配置效率不利于服务业高质量发展。

假设2：创新要素配置效率能正向推进服务业高质量发展。

(二) 产业结构优化的中介作用

产业结构优化是指通过产业调整，使各产业协调发展，产业总体发展水平不断提高的过程，一般可以通过产业结构合理化指标来衡量。一方面，在技术密集度普遍高于劳动密集度的服务业，劳动力、资本等普通生产要素的支持作用有限，可能偏向大规模的标准化生产模式，难以适应服务业中细分市场和个性化需求的快速变化。而服务业的核心竞争力通常落脚于技术进步、创新能力、专业的技能与知识积累。创新要素配置能更有效地提供服务业高质量发展的驱动力，普通要素配置可能缺乏对服务业行业特点和未来趋势的深刻理解。另一方面，产业结构合理化能促进服务业各细分行业协调发展，注重新兴服务业行业发展的同时保证合理资源投放于传统服务行业，保证资源的合理利用、整体行业的良性布局，保证服务业发展的战略性意义。基于以上分析，本文提出如下假设：

假设3：产业结构合理化在要素配置效率影响服务业高质量发展的过程中发挥中介作用。

(三) 国际竞争力的调节作用

地区国际竞争力指某一地区在全球经济体系中，相对于其他地区，能够在市场上维持或提升其经济、产业和产品的竞争地位和优势的能力，通常关注的是该地区在国际贸易中的表现，尤其是在进出口的规模、结构以及增长潜力等方面的竞争力。一方面，国际竞争力强的地区，相对能吸引更优质的资源、技术及知识支持，也能更加高效地利用普通及创新要素资源，强化资源配置的正向影响而钝化负面影响；另一方面，国际竞争力强的地区通常拥有更广泛的市场和更多的全球性竞争，良性竞争压力能促进本地服务业高效利用要素配置，提升资源的使用效益。此外，国际竞争力强的地区通常拥有更加开放和灵活的政策环境，能够通过更好的制度设计来支持服务业的发展，政策的支持可以放大资源配置的积极作用，降低资源配置的摩擦成本，增强市场主体的竞争力。基于以上分析，本文提出如下假设：

假设4：地区国际竞争力在要素配置效率影响服务业高质量发展的过程中发挥调节作用。

3. 研究设计

(一) 变量选取

1) 被解释变量：服务业高质量发展(GZL)

关于我国服务业高质量发展水平的测算与评价，已有部分学者利用单一指标或构建评价体系测算高质量发展指数等方法进行探讨。见表1，在结合权威学者的指标考量和政策指示中关于服务业高质量发展核心要义及重要任务的基础上[16]，本文从产业规模、技术维度、协调维度、经济维度及生态维度五个层次构建综合指标体系，采用熵权TOPSIS法测算服务业高质量发展指数。

Table 1. The index system of high-quality development of service industry

表1. 服务业高质量发展指标体系

一级指标	二级指标	测算及单位
产业规模维度	第三产业增加值	第三产业GDP，亿元
	第三产业就业人数占总体比重	第三产业就业人数/总就业人数，%
技术维度	R&D经费	省份科技经费投入，亿元
	专利授权量	国内专利授权数量
协调维度	现代服务业增加值比重	现代服务业增加值/服务业增加值，%
	现代服务业密度	现代服务业增加值/城市面积，万/1km^2
经济维度	第三产业法人单位数	第三产业法人单位数
	现代服务业劳动生产率	现代服务业增加值/现代服务业就业人数
生态维度	服务业人均能耗	服务业能源消费总量/三产业就业人数
	服务业单位产出能耗	服务业能源消费总量/服务业增加值

2) 解释变量：普通/创新要素配置效率(Eff)

借鉴相关权威文献测算思路[17] [18]，如表2、表3所示，本文通过分别设置合理的投入产出指标，采用Dea-malmquist方法测算的分解指数来衡量要素配置效率。并分别测算普通要素和创新要素的配置效率。

Table 2. The index system of general factor allocation efficiency

表2. 普通要素配置效率指标体系

投入指标	产出指标
第三产业就业人数	第三产业增加值
固定资产投资额
第三产业能源消费总量

Table 3. The index system of innovation factor allocation efficiency

表3. 创新要素配置效率指标体系

投入指标	产出指标
R&D经费	专利授权量
R&D人员量	新产品销售收入
新产品开发经费

3) 机制变量：产业结构合理化(hlh)

产业结构优化情况的量化测评通常立足结构合理化维度进行考量，本文借鉴学者常用指标设置，利用泰尔指数的倒数经对数化处理的结果来衡量产业结构合理化水平。

4) 调节变量：地区国际竞争力(tc)

学者通常使用TC指数贸易竞争力指数测量一国的国际竞争力，本文借鉴相关学者，利用是指一地区进出口贸易的差额占其进出口贸易总额的比重来测评地区国际竞争力水平。

5) 控制变量

为确保模型验证所得结果更加稳健，本文纳入以下4个变量作为控制变量。(1) 政府支出(gov)：利用地方财政一般预算支出衡量；(2) 城市化水平(urb)：采用城镇人口占常住总人口的比重测算；(3) 地区投资环境(inv)：利用地区固定资产投资额进行衡量；(4) 经济环境(gdp)：采用地区人均GDP数值表示。

(二) 数据来源与处理

本文选择2015~2021年我国30个省份(剔除港澳台及西藏)的面板数据，数据主要来源于对应年份的《中国统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》及各省(市、区)的统计年鉴。并以2015年为基期利用GDP平减指数、CPI平减指数及固定资产投资价格指数等对应指标进行了平减处理，对控制变量均进行了对数化处理。

(三) 模型设定

1) 基准回归模型

基于前文的理论分析，构建如下计量模型，实证检验要素配置对服务业高质量发展的影响：

$\text{GZL}it=a_0+a_1{\text{eff}}_{it}+a_2{\text{Control}}_{it}+{\mu }_i+{\lambda }_t+{\epsilon }_{it}$ (1)

式(1)中，GZL表示服务业高质量发展水平指数，eff表示普通/创新要素配置效率，下标i和t分别表示地区和年份，𝛼为待估参数，Control代表一系列控制变量，𝜇_i和λ_t分别表示地区固定效应和时间固定效应，ε_it表示随机误差项。

2) 中介效应模型

为进一步研究传导机制，引入产业结构优化作为中介变量，构建中介效应模型如下：

$\text{hlh}=a_0+a_1{\text{eff}}_{it}+a_2{\text{Control}}_{it}+{\mu }_{it}+{\lambda }_{it}+{\epsilon }_{it}$ (2)

$\text{GZL}=a_0+a_1{\text{eff}}_{it}+a_2{\text{hlh}}_{it}+a_3{\text{Control}}_{it}+{\mu }_{it}+{\lambda }_{it}+{\epsilon }_{it}$ (3)

式(2)、式(3)中，hlh代表中介变量，即产业结构合理化，其余变量含义同式(1)。

3) 调节效应模型

为探讨地区国际竞争力在要素配置效率影响服务业高质量发展过程中的调节效应，构建模型如下：

$GZLit={\beta }_0+{\beta }_1{\text{eff}}_{it}+{\beta }_2{\text{eff}}_{it}\times {\text{TC}}_{it}+{\beta }_3{\text{TC}}_{it3}+{\beta }_{4}Contro{l}_{it}+{\mu }_{it}+{\lambda }_{it}+{\epsilon }_{it}$ (4)

式(4)中，TC代表地区国际竞争力，eff × TC为其和服务业高质量发展的交互项，其余变量含义同式(1)。

4. 实证结果及分析

(一) 基准回归分析

利用stata软件进行基准回归分析，根据Hausman检验结果可知，选用固定效应模型更为合理，回归结果如下表4所示。列(1)、(2)为加入控制变量前后普通要素配置效率对服务业高质量发展的回归结果，结果普通要素配置的系数均显著为负，即其阻碍了服务业高质量发展进程。列(3)、(4)为加入控制变量前后创新要素配置效率对服务业高质量发展的回归结果，结果其系数均显著为正，即创新要素配置能促进服务业的高质量发展，验证了假设1、2。就控制变量而言，政府支出的系数均显著为正，城市化水平系数均显著为正。分析其原因，政府财政支出经国家、地区指导调控，能更有效地促进服务业进一步在符合发展战略导向的层面发展，与高质量发展的内涵较为契合；城镇人口的规模增加可能带来资源压力、低附加值行业人口占比高、地区及行业发展不均衡等问题，短期内阻碍了服务业高质量发展。

Table 4. Benchmark regression results

表4. 基准回归结果

	(1)	(2)	(3)	(4)
要素配置效率维度	普通要素	普通要素	创新要素	创新要素
Eff	−0.038^**	−0.042^***	0.013^***	0.012^***
	(−2.32)	(−2.97)	(6.52)	(6.83)
lngov		0.115^***		0.092^***
		(5.12)		(4.42)
lnurb		−0.448^***		−0.430^***
		(−7.34)		(−7.75)
lninv		−0.001		−0.001
		(−0.33)		(−0.51)
lnGDP		−0.015		0.008
		(−0.41)		(0.24)
constant	0.151^***	−0.901^**	0.101^***	−0.989^**
	(9.2)	(−2.04)	(30.99)	(−2.50)
时间固定	YES	YES	YES	YES
个体固定	YES	YES	YES	YES
R^2	0.5833	0.7007	0.655	0.7532

注：()内为t值；^*、^**、^***依次表示在10%、5%、1%的水平上显著。下同。

(二) 稳健性检验

为进一步探讨实证结果的可靠性，主要采取两种方式进行稳健性检验。第一，优化样本范围，鉴于我国直辖市与其他省份在经济发展等方面存在一定的差异，本文将4个直辖市样本数据剔除后，重新进行回归检验，结果如表5中列(1)、(2)所示；第二，将解释变量和控制变量均滞后一期处理，进行回归检验，结果如列(3)、(4)所示。由表中结果可知，各变量的符合度及显著性均未发生显著变化，表明基准回归结果具有一定的稳健性。

Table 5. Robustness test results

表5. 稳健性检验结果

	(1)	(2)	(3)	(4)
要素配置效率维度	普通要素	创新要素	普通要素	创新要素
Eff	−0.054^***	0.013^***	−0.055^***	0.014^***
	(−3.07)	(3.99)	(−2.98)	(2.74)
lngov	0.122^***	0.092^***	0.097^***	0.117^***
	(4.05)	(3.35)	(2.62)	(3.31)
lnurb	−0.437^***	−0.323^***	−0.544^***	−0.508^***
	(−5.10)	(−4.29)	(−5.38)	(−5.08)
lninv	−0.001	−0.001	0.001	0.001
	(−0.43)	(−0.93)	(0.48)	(0.40)
lnGDP	−0.034	−0.019	0.040	0.029
	(−0.87)	(0.53)	(0.86)	(0.61)
constant	−0.773	−0.676	−1.431^**	−1.531^**
	(−1.53)	(−1.50)	(−2.30)	(−2.46)
时间固定	YES	YES	YES	YES
个体固定	YES	YES	YES	YES
R^2	0.6619	0.7303	0.632	0.6281

(三) 中介效应分析

Table 6. The mediating effect of industrial structure rationalization

表6. 产业结构合理化的中介效应

	(1)	(2)	(3)	(4)
被解释变量	hlh	GZL	hlh	GZL
Eff	−1.083^***	−0.037^***	0.136^**	0.011^**
	(−2.12)	(−2.6)	(2.00)	(6.51)
hlh		0.005^**		0.004^**
		(2.26)		(1.96)
lngov	2.286^***	0.105^***	2.107^**	0.084^***
	(2.81)	(4.58)	(2.54)	(4.00)
lnurb	−7.485^***	−0.413^***	−7.181^***	−0.403^***
	(−3.40)	(−6.61)	(−3.26)	(−7.11)
lninv	0.012	−0.001	0.009	−0.001
	(0.24)	(−0.38)	(0.19)	(−0.54)
lnGDP	1.410	−0.021	1.819	0.001
	(1.09)	(−0.60)	(1.41)	(0.03)
constant	−35.346^**	−0.733^*	−39.062^**	−0.843^**
	(−2.21)	(−1.66)	(−2.48)	(−2.11)
时间固定	YES	YES	YES	YES
个体固定	YES	YES	YES	YES
R^2	0.2771	0.7095	0.275	0.7587

表6中列(1)、(2)和列(3)、(4)分别检验了产业结构优化于普通要素配置效率和创新要素配置维度下起到的中介作用。由列(1)结果可见，普通要素配置效率并不利于产业结构合理化进程，列(2)中产业结构合理化的系数显著为正、要素配置效率的系数显著为负但有所缓和，验证了产业结构合理化显著的部分中介作用。由列(3)结果可见，创新要素配置效率显著利于产业结构合理化进程，列(3)中产业结构合理化、要素配置效率的系数均显著为正，验证了创新要素配置能通过产业结构优化推进服务业高质量发展的机制作用。

(四) 调节效应分析

表7中列(1)、(2)和列(3)、(4)分别检验了地区国际竞争力于普通要素配置效率和创新要素配置维度下起到的中介作用。列(1)、(2)结果可见，普通要素配置效率的系数由−0.042升至−0.040，且交互项的系数显著为正，表明地区国际竞争力起到显著调节作用，显著弱化了普通要素配置效率的负面作用。列(3)、(4)结果可见，创新要素配置效率的系数未发生显著变化，调节变量的系数显著为正但交互项系数不显著，即虽然国际竞争力利于服务业高质量发展但并未显著调节要素配置对于服务业高质量发展的影响。

Table 7. The moderating effect of regional international competitiveness

表7. 地区国际竞争力的调节效应

	(1)	(2)	(3)	(4)
eff	−0.042^***	−0.040^***	0.012^***	0.012^***
	(−2.97)	(−2.87)	(6.83)	(6.34)
tj		0.037^*		0.039^**
		(1.85)		(2.15)
eff*tj		0.272^***		−0.01
		(3.06)		(−0.66)
lngov	0.115^***	0.106^***	0.092^***	0.090^***
	(5.12)	(4.79)	(4.42)	(4.23)
lnurb	−0.448^***	−0.420^***	−0.430^***	−0.400^***
	(−7.34)	(−6.70)	(−7.75)	(−6.75)
lninv	−0.001	0.001	−0.001	−0.001
	(−0.33)	(0.14)	(−0.51)	(−0.33)
lnGDP	−0.015	−0.0540	0.008	−0.002
	(−0.41)	(−1.46)	(0.24)	(−0.07)
constant	−0.901^**	−0.437	−0.989^**	−0.829^**
	(−2.04)	(−0.96)	(−2.50)	(−2.05)
时间固定	YES	YES	YES	YES
个体固定	YES	YES	YES	YES
R^2	0.7007	0.7197	0.7532	0.7602

(五) 异质性分析

考虑到地区差异，将样本划分成东、中、西部地区，并测算不同地区描述性统计结果如表8所示。在此基础上展开基准分析，结果如表9所示，要素配置效率对服务业高质量发展的影响在各地区间呈现一定差异。结合描述性统计结果，由列(1)、(2)可见，普通要素和创新要素配置效率分别起到负向和正向影响，且影响均大于整体水平。可能原因是东部地区相对较发达，其服务业高质量发展水平在三大地区中也是最优，导致东部地区对于服务业优质发展的要求更高，其对于受到的正、负向因素影响更为敏锐。由列(3)、(4)可见普通和创新要素配置均对服务业高质量发展起积极作用，可能原因为中部地区服务业发展的成熟程度相对落后于东部地区，还能从普通生产要素带来的成本、规模等初期红利中获取发展动力。由列(5)、(6)可见，要素配置效率未能显著影响西部地区服务业高质量发展水平，可能原因为西部地区相关设施及市场环境相对比较落后，服务业发展基础较薄弱，要素配置效率暂时难以发挥显著作用。

Table 8. Descriptive statistics by region

表8. 分地区描述性统计

变量	东部地区		中部地区		西部地区
	均值	标准差	均值	标准差	均值	标准差
GZL	0.226	0.166	0.086	0.034	0.071	0.023
eff普通要素	1.034	0.13	1.041	0.082	1.046	0.179
eff创新要素	1.133	0.868	1.029	0.354	1.160	0.441
lngov	8.690	0.589	8.584	0.285	8.237	0.587
lnurb	−0.373	0.169	−0.532	0.082	−0.601	0.124
lninv	9.649	0.840	9.568	0.876	9.650	0.959
lnGDP	11.198	0.441	10.794	0.233	10.705	0.267

Table 9. Analysis of regional heterogeneity

表9. 区域异质性分析

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
要素配置效率维度	东部普通要素	东部创新要素	中部普通要素	中部创新要素	西部普通要素	西部创新要素
eff	−0.126^***	0.012^***	0.048^***	0.008^**	0.005	0.002
	(−3.77)	(4.07)	(3.43)	(2.36)	(0.56)	(0.87)
lngov	0.111^***	0.091^**	−0.010	−0.038	0.071^***	0.072^***
	(2.80)	(2.29)	(−0.29)	(−1.08)	(3.20)	(3.28)
lnurb	−0.566^***	−0.515^***	0.584^***	0.416^***	−0.143^*	−0.159^*
	(−3.74)	(−3.53)	(6.27)	(3.96)	(−1.79)	(−2.01)
lninv	−0.001	−0.001	−0.001	−0.002	−0.001	−0.001
	(−0.34)	(−0.53)	(−1.15)	(−1.60)	(−1.02)	(−0.81)
lnGDP	−0.064	0.026	−0.003	0.026	0.065^**	0.065^**
	(−0.68)	(0.29)	(−0.09)	(0.79)	(2.03)	(2.03)
constant	−0.144	−1.081	0.496	0.371	−1.296^***	−1.243^***
	(−0.13)	(−1.02)	(1.61)	(1.10)	(−3.29)	(−3.13)
时间固定	YES	YES	YES	YES	YES	YES
个体固定	YES	YES	YES	YES	YES	YES
R^2	0.7769	0.7837	0.8952	0.8818	0.8242	0.8259

5. 结论及建议

(一) 结论

本文选取2015~2021年我国30个省份的面板数据作为研究样本，实证考察了普通要素和创新要素配置对服务业高质量发展的影响效应，研究表明：第一，普通要素配置效率显著阻碍了服务业高质量发展，而创新要素配置能显著推进服务业高质量发展，该结论经一定稳健性检验后仍成立。第二，产业结构合理化起到中介作用，在普通要素配置效率的负向影响和创新要素配置效率正向作用中作为传导路径，产业结构高级化未起到显著中介作用。第三，地区国际竞争力能显著推动服务业高质量发展，负向调节普通要素配置效率的作用，弱化其对于服务业高质量发展的阻碍，未能显著调节创新要素配置的正向作用。

(二) 政策建议

基于上述研究结论，本文提出如下建议。第一，持续优化创新要素配置，适当减少对普通要素的依赖。一方面加强政府创新政策引导与支持，通过提供研发资金、税收优惠、补贴等方式激励企业提升创新能力，重视培养、吸引创新人才，提升服务业的整体创新要素配置以推进发展；另一方面需要持续优化创新生态环境，通过优化知识产权保护制度、完善人才引进培养制度、建立高新技术产业园区促进集群发展等措施，进一步促进科研成果转化应用效率，促进服务业高质量发展。此外，依赖低附加值的普通生产要素已不适合当前服务业发展，相关部门可通过引导企业深化管理创新与组织模式变革来减少对于普通要素的过度依赖。第二，推进产业结构合理化进程。首先，相关部门需制定产业发展规划，保障传统行业并侧重战略性行业的发展。其次，可以通过出台地方性的政策及法规以引导企业合理高效利用生产要素，推进整体行业转型升级、协同发展进程，为服务业高质量发展提供动力。第三，注重地区国际竞争力的提升。全球化进程日益深化，政府应通过优化营商环境、吸引优质外资、完善创新人才队伍等措施增强相关企业深度参与国际合作并取得良性发展的意愿与能力，推进服务业高质量发展。第四，因地制宜推进服务业高质量发展。根据东、中、西部地区的发展阶段和资源禀赋不同，可以采取差异化的政策措施。对于服务业发展更为成熟发达的东部地区，应着力变革优化市场环境和企业组织模式，减少对普通要素的过度依赖。同时需注重创新要素的投入与配置，为行业提供创新动力，推进行业向更高附加值转型，以提升服务业高质量发展水平。中西部地区的服务业基础相对薄弱，需要在进一步提升要素配置水平的基础上，相关部门也应加强政策引导与扶持，促进地区产业协同发展以推动产业结构合理化，深化参与国际分工进程以提升国际竞争力，为服务业高质量发展提供助力。