我国物流业全要素生产率的测度研究，本文主要内容关键词为：生产率论文,要素论文,物流业论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
随着经济的快速发展和科学技术的不断进步，物流业作为国民经济中的一个服务产业，已经成为具有巨大潜力和发展空间的新兴产业，物流业所产生的经济价值和社会价值已经得到了世界各国的公认。研究物流业的全要素生产率，可以对不同决策单元进行生产率变化的评价，为物流经济的增长提供理论依据。我国正处于经济持续快速发展的关键时期，准确的估算物流业的生产率可以分析影响物流经济增长的因素，以此来促进技术和管理等要素在物流比率中的提高，具有非常重要的理论意义和现实意义。
一、文献综述
1.全要素生产率的研究
全要素生产率(TFP)测量的是相对总投入变化时总产出的变化，它的增长是经济增长竞争的核心。1942年，丁伯根首次在资本和劳动投入函数中添加了一个时间趋势，表示“效率”的水平，从而最先提出了全要素生产率的概念。1957年，美国经济学家罗伯特·索洛[1]在《经济学与统计学评论》上发表了《技术进步与总量生产函数》一文，第一次将技术进步这一重要因素加入到经济增长模型中，在定量研究中，索洛将人均产出增长扣除要素投入增长贡献不能解释的部分称其为技术进步率，这些未被解释的部分后来被称为“增长余值”。丹尼森[2]从索洛模型出发，把全要素生产率增长率定义为产出增长率扣除各生产要素投入增长率的产出效益后的“余值”，这就是著名的“丹尼森模型”。20世纪80年代，美国著名经济学家戴尔·乔根森[3]采用超越对数生产函数的形式在部门和总量两个层次上进行了生产率的度量。1977年，Aigner等[4]提出了随机前沿生产函数，允许技术无效的存在，并将全要素生产率的变化分解为生产可能性边界的移动和技术效率的变化。这种方法比传统的生产函数法更接近于生产和经济增长的实际情况，能够将影响TFP的因素从TFP的变化率中分离出来，从而更加深入地研究经济增长的根源。而Kumbhakar[5]更是在此基础上将全要素生产率的增长率分解成技术进步、技术效率的变化、规模经济的影响以及投入要素价格的影响。
除了运用参数方法来估算全要素生产率，非参数生产率指数法也渐渐成为当前国际上研究生产率的重要方法之一，其中，著名运筹学家Charnes等[6]首先提出了数据包络分析(DEA)方法，该方法考察在多种投入多种产出情形下，同类型的单位各自效率的有效性，它根据线性规划的对偶理论来研究多投入—多产出时有效生产前沿面的状态。全要素生产率理论的研究从最初的余值法发展到随机前沿生产函数法，以DEA为代表的非参数方法，使TFP的研究进入了一个新的阶段。
2.物流业生产率的研究
目前，国内外运用全要素生产率来衡量物流业生产率水平的研究非常少，大多数学者都把目光放在物流企业的效率和供应链的效率上，关于整个行业的生产率定量研究是少之又少。Semra等[7]用数据包络分析法(DEA)测度和评价海运集装箱的相对效率，以求通过合理的统筹安排更加有效的利用港口资源，从而提高服务质量，提高海运在供应链体系中的效率。余思勤等[8]分析了我国交通运输业全要素生产率的变动情况，他们把扩展的Malmquist-DEA方法引入交通运输业，进而测算我国交通运输业生产率的变化总量不尽相同，各种影响因素的作用也存在较大差异。何诸庆等[9]用DEA统计方法来评价中国31个地区的货运物流的相关效率，通过比较中国东部、西部和中部地区的货运物流效率，发现东部地区与西部地区之间的物流效率存在着巨大的差距。刘洋等[10]通过用非参数Malmquist指数法，用面板数据（1999-2006年）分析了物流企业全要素生产率变化的趋势，他们选取了13家上市公司1999年至2006年的主营业务收入、净利润等数据进行实证分析，通过分析，得出以下结论：(1)2002年以后，用于技术进步的提高，使得物流企业的全要素生产率较快增长。(2)国民经济的快速稳定增长及国际贸易的增长，夸大了物流市场的需求，刺激物流企业提高自身效率，这是物流企业效率提高的重要原因。
目前，在物流业生产率研究中存在的问题还有很多：(1)在物流业测度方法上仍存在一系列的问题。尽管国内外一些学者已经对物流生产率的测度做了一些研究，但多数是停留在对物流企业效率的研究上，从整个产业角度来测度物流业的生产率，到目前为止，还没有进行明确的分析。(2)由于国内对物流业的数据统计上比较落后，沿用的仍是传统的数据分类，可供投入的人力物力有限，技术准备也不足，因此，除了统计年鉴和物流与采购协会的数据来源，对于难以收集的数据，本人将使用相关的经济理论和数学方法对一些变量进行处理，间接得到所需的数据。
二、物流业全要素生产率模型的构建
目前，国内外测度全要素生产率最流行的方法是索罗余值法。但是，索罗余值法只能在技术充分有效率的情况下才能够保证结果的正确。实际生产中，很多企业都无法保证技术充分有效。因此，本文采用Aigner等[4]提出的随机前沿生产函数，在规模报酬不变的条件下，随机前沿生产函数不仅能够度量技术进步，还能够对技术效率做出估计。其表达式为：
另由于超越对数函数(Translog)放宽了中性技术进步的假定，是一种变弹性生产函数，比较灵活，对于跨时跨地域的实证研究比较适合。本文研究的样本是面板数据，各要素对产出的贡献会随着时间和地区的不同而发生变化，因此在具体函数形式上，选择超越对数生产函数，其表达式为：
三、实证研究
1.数据来源及处理
要收集1998-2006年我国各省市的“面板数据”，包括从业人数，固定资本投入和产业增加值，而在统计资料中，只有社会劳动人数可以从统计年鉴上直接得到，因此，现有的统计资料情况决定了模型所需要的数据只有通过适当的数据处理才能够获得。由于物流业是一个复合产业，涉及多个行业，因此，物流产业的统计范畴，按照《国民经济行业分类》(GB/T4754-2002)，暂将两大类行业纳入物流产业统计测算范畴。第一类是交通运输仓储邮政业，第二类是批发零售业。
从从业人数、产业增加值以及固定资产投入三个度量指标出发，收集了1998-2006年31个省份的与上述三个指标相对应的数据。所涉及的资料主要有《中国统计年鉴》[11]、《中国固定资产投资年鉴》[12]、《中国物流年鉴》[13]和《新中国五十五年统计资料汇编》，由于一些地区早期的数据不是很完整，本文对未收集到的数据作了差值处理，可能会存在一定的误差。
(1)总产出。本研究的时间跨度是从1998年到2006年，表1为各年的GDP缩减指数。GDP按1990年不变价计算，用GDP缩减指数除以现价GDP，就得到按不变价计算的GDP。
(2)资本存量的计算。本文采用永续盘存法来计算固定资产存量，永续盘存法是众多学者推荐的用来估算固定资产存量的一种方法，也是目前国际上较为通行的用于估计固定资本存量的方法[14]。除了用永续盘存法来计算固定资产存量，还应该对固定资产进行折旧处理。具体的折旧率选取可以参照之前学者们的研究文献。本文将考虑采用5%折旧率对固定资产存量进行处理。
因此，在给定的折旧率δ时，固定资产存量的表达式为：
(3)劳动投入L的处理。由于我国统计数据缺乏劳动“人时”数据，本论文将直接采用《中国统计年鉴》中所提供的物流业年底从业人数作为劳动投入进行相关计算，进行逐年收集整理。
经过以上处理，得到30个省市10年的物流业增加值、固定资产存量和从业人数，从这900个数据的变化趋势中，我们发现物流业增加值、固定资产存量和从业人数大体上是逐年递增的，个别省市在某些年份有负增长，东部地区物流业的增加值增长较快，固定固定资产存量的增长也较快，西部地区物流业的增加值增长相对缓慢，其固定资产存量的增长也较为缓慢。
2.模型运算结果
运用Frontier4.1软件对模型进行运算，模型中的大部分系数在5%的置信水平上是显著的，技术进步参数表明在研究的时间段，技术有了一定程度的进步。其运算结果如表2所示。
将系数带入(1)，则式(1)可表示为：
根据模型的运算结果和公式(4)、(5)、(6)，可得到九年来物流业的技术效率、技术进步和全要素生产率，如表3所示。
其中，技术效率(TE)是指在给定一组投入要素不变的情况下，一个企业的实际产出同一个假设同样投入情况下的最大产出之比，而这个差距就是技术非效率。由于技术效率衡量的是实际产出相对于前沿产出的垂直距离，所以TE的大小一般取决于两个方面的因素：一是前沿技术水平的高低，即衡量的基准；二是在既定技术约束条件下企业对现有技术的利用程度，即企业本身的位置。当η＞0时，技术效率不断改善，当η＜0时，技术效率水平随时间的变化不大，根据本模型估计的结果，η＝-0.0396，技术效率的变化属于后者。
根据模型测算结果，各地区技术效率变化平均值从0.12%～0.77%，如表4所示。技术效率高的主要在东部地区如上海、山东、广东、浙江等，处于中间的为中部地区，如河南、湖北、湖南，最后是西部地区，如西藏、青海等省份，这一结果与我国的实际情况是基本相符的。
技术进步包括有形工具和知识的变化，或者说是全要素生产率增长的一部分（没有考虑技术效率及规模效应）。根据表3中技术进步(TP)随时间变化的结果，可以得到技术进步随时间变化的趋势图。如图1所示：
图1 技术进步随时间变化趋势图
从图1中我们可以看到，技术进步随时间变化的比较明显，并逐年增长的趋势，1998年的技术进步值最低，为2.74%，在2000年的时候，技术进步增长的幅度较大，此后三年较为平稳，在2003年的时候又出现了较快的增长，2006年的值最大，为5.48%，总的来说，这九年来增长的幅度比技术效率要大。
的增长等于技术效率和技术进步之和，这两者构成了TFP的变化指数。将增长分解为技术进步和技术效率，可以使我们更加清晰地判断：区域生产率增长是因为对当前技术有效的利用，还是因为技术的进步所引起的。根据前面的计算结果，我们可以很容易地得到我国物流业全要素生产率，如表5所示。
从表中可以看出，各地区的全要素生产率增长从1.20%变化到7.61%，平均为4.17%，各地生产率的排序基本上与技术进步的排序一致，这是因为技术效率的变化值很小，不足以使TFP的值发生较大的变化。
四、结论
根据前面的运算结果，可以看到九年间我国物流业的全要素生产率是不断增长的，从1998年的2.88%，到2006年的5.62%，九年间增长了近一倍。其中，技术效率增长的非常缓慢，九年间只增加了0.002，技术进步增长的很快，九年间增长了一倍，这说明物流业全要素生产率的变化和技术进步是一致的，全要素生产率的增长主要来源于物流业的技术进步。从表3中可以看出，我国物流业的生产率在“十五”期间呈现出快速增长的势头，2001年，随着我国加入WTO，国外先进的物流企业陆续进入我国市场，这对我国的物流业来说，既是机遇也是挑战，2001、2002年的TFP增速有所减缓，2003年的TFP为4.18%，开始快速增长，2004年出现了大幅度的增长，TFP达到4.81%的高水平，到2005年增速有所减缓，但仍然保持较快的增长。2006年3月，在全国十届人大四次会议通过的《国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》中，第四篇“加快发展服务业”里单列一节“大力发展现代物流业”，国家的大力扶持使物流经济发生了较大的变化，使得这一年的TFP增长率又出现了大幅的攀升，达到了5.62%。这与实际情况是相符合的。
本文从行业的角度出发来测算各地区物流业的全要素生产率，从计算的结果我们可以看到，1998年以来，物流业生产率有相当大的部分来自技术进步的提高，而技术效率几乎没有增长，说明我国物流业技术效率的提高还有较大的空间。