物流生产及物流业劳动生产率的地区差异，本文主要内容关键词为：劳动生产率论文,物流业论文,差异论文,物流论文,地区论文，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。
一、引言及相关文献回顾
物流业是融合运输业、仓储业、货代业和信息业的复合型服务业，是中国一个新兴的基础性服务业，也是保障国民经济平稳发展的生产性服务业。2009年3月10日国务院发布了《物流业调整和振兴规划》，这是中国物流业第一个专项规划，也是十大产业振兴规划中唯一的服务领域产业规划。“物流”已经是一种新的生产力，是新的经济增长点，它直接创造了国民收入，扩大了经济总量。
我们关注的问题是，既然物流可以直接创造财富，那么中国物流产业的相关物流投入与物流直接创造的国民收入(物流产出)之间有何种关系？确切地说，二者有何种数量关系？而刻画这种数量关系最有效的工具就是生产函数。因此，我们姑且将物流投入产出的关系称之为物流生产函数。对物流生产函数的研究可以探明物流生产的动力与性质，为促进物流产出的增加和物流服务能力的提升提供有益的参考。
现代物流已经成为区域经济增长的重要支撑(OuYang and Dai，2010)。但是，由于中国地区间经济发展的不均衡(傅晓霞、吴利学，2009)，使得各地区间物流业发展呈现出较大的差异性，其中最重要的一个具体表现是：不同地区间物流业劳均收入(劳动生产率)存在显著差异(欧阳小迅、黄福华，2010)。这种差异的长时间存在和过分扩大会影响到物流业发展的整体效率，也不利于国家、地区提高资源配置效率及优化经济结构。因此，对物流业劳动生产效率的研究就显得尤为必要和迫切。而由此引发的首要问题是，中国物流业劳动生产率的地区间差异究竟有多大？地区间在物流特征禀赋及禀赋市场回报等方面是否存在显著差异及它们造成物流劳动生产率差异的程度是多少？对这些问题的探讨，在一定程度上有助于对缩小地区差距相关研究的进一步深入，以及为相关决策的制定提供必要和有力的经验数据支持。
目前，关于中国物流产业生产函数的研究还非常少见。既有文献中仅发现一篇文章，即尚文芳和桂寿平(2010)利用中国1991-2008年相关物流数据，通过构造中国物流业生产函数，对中国物流业的投入与产出关系进行了实证研究，认为中国物流业发展还没有实现规模经济效益，投入产出还存在不平衡。由于“如果不同地区的要素份额不同，那么它们的生产函数可能是不同的”(贾男、甘犁，2010)，因此，这项研究虽然对全国水平的物流生产函数进行了估计，但可能因为数据时段的原因，并未就物流生产函数分区域进行测算。此外，该文尚未考虑产业人力资本水平的产出促进作用。
地区间经济或收入差距是现代经济增长理论研究的核心问题之一。在已有研究中，大多采用基尼系数、变异系数、Theil指数、σ收敛指数和β收敛指数、Kernel估计量等方法对地区差异进行测度和分解。林毅夫和刘明兴(2003)的研究表明，中国地区间经济增长收敛具有明显的时域性和地域性，同一区域内部人均收入呈发散趋势。赵伟和马瑞永(2005)的研究表明，1989-2002年间，劳动生产率收敛机制和资本收敛机制对中国经济增长的区域差异起到了发散作用。范剑勇(2006)认为，中国非农产业分布极不平衡的情况扩大了劳动生产率在各省之间的趋异。郭庆旺等(2005)采用Kernel估计等方法考察了中国地区经济增长的动态演进。此外，张吉鹏和吴桂英(2004)、林光平等(2006)、张茹(2008)、潘文卿(2010)、史修松和赵曙东(2011)等也都利用经验数据分析了中国经济增长的区域差异及收敛机制。上述文献的研究对象主要集中在经济发展方面，而对于产业层面的区域差异还分析较少。尽管一些研究(沈能，2006；徐盈之、赵玥，2009；刘秉镰、余永泽，2010)对特定产业的区域差异进行了度量，并找出了造成差异的结构性原因，但他们却未能就各原因造成差距的程度作进一步分析。
本文利用2000-2011年间中国相关物流的省级面板数据，尝试建立中国物流生产函数，并以此为基础，借鉴反事实思想，采用经Cotton(1988)修正的Blinder-Oaxaca分解方法对中国物流产业劳动生产率(劳均收入)的地区差异进行实证分析，将地区差异的研究拓展至物流产业层面。
二、物流生产函数的建立与估计
生产函数表示在一定技术条件下，生产要素的某种组合与其可能生产的最大产出量之间的数量关系。它可以代表一个企业的生产过程，也可以代表某个行业部门的生产过程。
(一)物流生产函数
本文中的物流生产函数是指中国物流业生产要素的投入与产出之间的宏观技术关系。由技术进步对经济增长的影响及技术进步给收入在资本与劳动之间分配带来的效应分化而引发的技术进步中性与非中性的争论，使得生产函数相应地分为中性生产函数和非中性生产函数。由于中性技术进步使得某个经济变量在一规定环境下保持不变(比如，当生产要素资本和劳动的比例不变时，两者在技术进步前后边际替代率保持不变的希克斯中性技术进步)，在衡量一个经济系统的技术进步及对某产业进行宏观研究时，作出中性技术进步的假设会使分析问题的难度大大降低，因此中性生产函数在现有文献中使用得较为普遍。但考虑到中性技术进步的强假设性，本文在物流生产函数的实际估计模型中同时采用了中性技术进步和偏向技术进步两种生产函数形式。
我们以全国及各地区物流业生产总值为物流业产出指标，以全国及各地区物流业资本存量与劳动作为物流业资源要素的投入指标。值得注意的是，本文借鉴Denison(1985)的方法，把劳动投入分为数量和质量两个构成部分，其中劳动力人数作为劳动的数量部分。在Denison的方法中将教育作为构成劳动质量的部分，即人力资本水平。教育程度用平均受教育年限来反映。由于目前中国的所有统计资料中，尚未发现专门针对物流行业的从业人员平均受教育程度的全国或区域数据，因此，本文采用全国及地区物流行业专业技术人员占行业全部就业人员比重这个指标来衡量全国及各地区用于物流生产的人力资本水平。
综上，在考虑了行业人力资本水平的基础上，本文使用如下假定的物流生产函数模型：
上式中：Y表示物流产出；K表示物流业物质资本；L表示物流业劳动力人数；h表示行业人力资本水平；A代表技术状态，如果描述为动态形式，则有A=A(t)，且dA/dt＞0，t代表时间。
对于物流生产函数的具体形式，尽管超越对数函数无需固定替代弹性，但估计中较容易产生多重共线性的问题，因此我们仍使用经典的Cobb-Douglas生产函数。由于本文仅是通过全国及分省相关物流产业的样例对中国物流业的全效率生产前沿面进行估计，所以在生产函数中并未考虑物流生产中投入与产出之间存在的技术非效率效应。此外，为了进一步探究人力资本在物流产业中的促进作用，本文将人力资本水平分量作为生产要素引入模型，以便考察它的物流产出作用。我们设定如下形式的物流生产函数：
其中，α、β、γ分别为相应生产要素的物流产出弹性。值得指出的是，根据Miller和Upadhyay(2002)的建议，生产函数(1)放弃规模弹性为1的假设，当要素弹性之和小于、等于或大于1时，物流增长表现为规模报酬递减、不变或递增。
(二)计量模型及数据说明
在实际计量模型中，我们采用两种生产函数形式进行估计。
中性技术进步的Cobb-Douglas物流生产函数表示为：
本文以各省市地区交通、运输仓储和邮政业生产总值为物流业产出指标，以各省市地区交通、运输仓储和邮政业社会固定资产存量、劳动从业人数及产业人力资本水平作为投入指标，对2000-2011年中国及各地区物流生产前沿面进行估计。
本文基础数据来自《中国统计年鉴》、《中国物流年鉴》、各地方统计年鉴及中经网，并对相关数据进行了整理。我们选取2000-2011年的省级水平面板数据，在中国大陆31个省区中，因西藏数据统计不全，予以剔除，最终30个省区共12年的数据进入样本，共计360个观测值。
由于受到价格波动的影响，文中使用各省市地区相应年份的价格指数对当年的名义值进行平减。对于交通、运输仓储和邮政业生产总值及其社会固定资产存量，由于统计年鉴中没有细分的行业价格指数，本文采用各地区当年物价指数和固定资产投资价格指数分别对上述两个指标进行平减，得到以2000年为不变价格的实际值。
对于交通、运输仓储和邮政业社会固定资产存量的计算，一般采用永续盘存法，其基本公式为：
在使用永续盘存法时主要涉及基期资本数量的计算和折旧率的选择。原则上讲，在利用永续盘存估算资本存量时，式(4)中的τ应该是重置率，但由于中国目前尚不具备对社会固定资产进行重估的基础，所以在实际计算中采用统一的固定资产折旧率来代替重置率。本文将固定资产折旧率τ设定为12.1%①。
对于基期的物流资本存量的计算，参考欧阳小迅、黄福华(2010)的做法②，在计算出基期物流资本存量后，即可利用式(4)计算出以2000年为基期的2001-2011历年的物流资本存量。关于全国及各区域③相关变量数据的描述性统计如表1所示。
(三)估计结果
本文使用静态的面板数据估计技术估计方程(2)和(3)。常用的面板数据的静态模型有三类，即混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型。利用Chow检验的F统计量检验识别使用混合回归模型还是固定效应模型，再利用Breusch和Pagan(1980)提出的基于Lagrange乘数的检验统计量LM识别使用混合回归模型还是随机效应模型，最后利用Hausman检验在固定效应模型与随机效应模型之间进行选择。Hausman检验结果表明不能拒绝解释变量与随机效应模型中的随机误差项无关的假设。另外，为了控制各地区以及各年份之间存在的差异，本文采用双向(个体和时间)固定效应模型对方程(2)、(3)进行估计。结果见表2和表3。
表2中，各投入要素弹性系数多数达到1%的置信水平，显示物质资本、劳动力及人力资本水平对物流产出和增长具有重要作用；另外，与中西部相比，技术进步能为东部地区带来更多的物流产出。表3中，偏向技术进步生产函数回归结果表明，就全国整体而言，物质资本和人力资本水平的弹性系数存在随时间变化的趋势，物质资本弹性系数随时间变化的程度明显大于人力资本弹性系数随时间变化的程度，前者(0.006)是后者(0.001)的6倍；东部地区和中部地区的投入要素弹性变化情况与全国大体相似，西部地区人力资本水平的弹性系数并未表现出随时间变化的趋势，但与中东部比较，西部劳动力弹性系数存在随时间变化的趋势，尽管变化程度较弱；另外，偏向技术进步生产函数的估计结果也表明，技术进步对东部物流的促进效果更大，其产出弹性较全国水平高出至少20%。
为了考察中国物流生产的规模报酬性质，同时为观察比较各区域规模报酬差异性提供参考，利用中性技术进步和偏向技术进步生产函数回归参数计算规模报酬及估计各投入要素在2000-2011年的物流产出弹性，结果见表4、表5、表6和表7。
随着资本、劳动等要素投入的持续增加，产业内规模经济将起着非常重要的作用(何伦志，1996)。在物流生产函数中，无论是中性技术进步还是偏向技术进步的假设，都将物质资本投入、物流劳动力投入和物流业人力资本水平的产出弹性系数相加，得到的总产出弹性均小于1，即α+β+γ＜1，这说明中国物流生产(2000-2011年)具有规模报酬递减的性质。物流生产过程中往往由于某种稀缺投入要素的限制，使得各投入要素不能按比例增加(比如在中国物流生产中，尽管资本投入增长较快，但人力资本水平提高缓慢)，进而导致规模报酬递减。另外，由于人力资本水平的限制，产业内部或外部的技术管理、创新成果较难转化为产业内生产力或转化的程度较低，也导致物流生产中出现规模报酬递减。但是，规模报酬递减的程度是有地区差异的。以中性技术进步生产函数为例，西中东部的弹性系数之和呈现递增现象(0.675＜0.768＜0.821)。由于东部地区无论是在市场体制、产业规模、对外开放程度还是投入要素质量等方面均好于中西部地区，因此，东部地区能够获得相对更大的要素产出弹性(要素市场回报)。需要注意的是，本文没有考虑产业内人力资本的溢出效应。人力资本水平的提高不仅本身能使产出增加，而且能对产业内其他生产要素生产率产生正的外部性，进而增加产出。所以，如果考虑人力资本的溢出效应，物流生产中(比如东部地区)就可能出现规模报酬递增。
从表4—表7还可以看出：无论是东中部还是西部，物质资本存量和人力资本水平的产出弹性均呈上升趋势，而劳动力弹性呈微弱递减趋势，说明对于物流产业，物质资本和人力资本的影响程度在逐步递增，而劳动力的影响程度在缓慢下降；此外，物质资本和劳动力(尤其是物质资本)仍然是物流产出增长的主要源泉，2000-2011年中国物流产出增长中有68.74%来自物质资本的投入，18.33%来自劳动力投入，6.25%来自人力资本水平的提高，其余6.68%则来自于技术进步④。
三、物流业劳动生产率的地区差异
借鉴Blinder-Oaxaca方法，对中国物流业劳动生产率的地区差异及造成差异的程度进行实证分析。基本思路是：首先建立和估计物流生产函数(见本文第一部分，也可理解为物流收入决定模型)，然后通过相应的等式变换得到物流业劳动生产率条件期望的线性表达式，并以此对劳动生产率的地区差异进行分解。定义：物流业劳动生产率=物流业总产出/物流业劳动人数。
(一)物流业劳动生产率地区差异的Blinder-Oaxaca分解
Blinder-Oaxaca分解方法主要用于研究劳动市场中不同群体之间收入(工资)差距问题。它将不同群体的收入(本文讨论的是不同区域的物流劳动生产率，即物流业劳均收入)看做是某些特征禀赋的函数，差距主要由不同群体(或区域)的特征禀赋差异和这些特征禀赋市场回报率差异两部分组成(邢春冰、罗楚亮，2009)。
Blinder-Oaxaca方法是在条件均值的位置对不同群体(或区域)的收入差距进行分解。由于物流业各地区特征数据的样本数量相对有限，不足以得到“收入分布”的经验估计，因此，对于物流业而言，目前采用关注平均水平差异的Blinder-Oaxaca方法对物流劳动生产率地区差异进行分解是合适的。
依据Cobb-Douglas生产函数，首先将物流产出差异分解为：
(二)Blinder-Oaxaca分解结果
以表2的估计结果为基础，在得出360个有效样本相关变量的分区域均值后，运用Blinder-Oaxaca方法对地区间物流业劳动生产率的条件均值差异进行分解。结果见表8。
计算结果表明，中国物流劳动生产率地区差异中，东部与西部地区之间的差异最大，条件均值差异值为0.827，中部与西部地区差异次之，东部与中部地区差异最小，差异值分别为0.505和0.199。中国物流劳动生产率地区间的相对差异巨大，如东西部的差异值约是东中部差异值的4.16倍。
将差异进行Blinder-Oaxaca分解，结果显示，东中部物流劳动生产率的差异有37.69%可由它们在特征禀赋上的差异得到解释，这个数值在中西部和东西部分别为48.51%和45.95%。可以看出，中西部与东西部的物流劳动生产率差异结构相似，大约一半的差异是由地区特征效应造成的，另一半由地区系数效应(即各地区特征禀赋的市场回报率的差异)所造成。东部与中部在特征值的差异方面相对小一些，而系数效应所解释的差异部分达到62.31%。
具体而言，在地区禀赋差异中，物质资本对物流劳动生产率的地区差异的解释份额最大，东中部的解释份额达77.39%，中西部为60.59%，东西部为57.92%。就绝对值而言，东西部差异最大，差异值为0.479，分别为中西部与东西部差异的157%和311%。各地区物流业物质资本投入的不平衡是造成地区间物流劳动生产率差异的重要原因。从表1的统计数据可以看出，平均而言，东部地区的物流业社会固定资产存量高出中部地区60%，与西部相比，更是高出244%。因此，加大投入，尤其是加大西部地区的物流相关物质资本(如交通基础设施)投入是缩减地区间(尤其是东西部地区之间)物流生产率差异的重要途径。
劳动力所带来的生产率差异为负，说明控制劳动力变量后(即如果东、中、西部的物流劳动力分别处于同一水平)，东中部的东部、中西部的中部及东西部的东部的物流劳动生产率将相对提高，而两两比较的另一方的劳动生产率则相对降低。这从侧面反映出，尽管劳动力投入仍然是物流产出增加的重要手段，但对于中西部地区而言，简单地依靠劳动力的投入来减小生产率上与东部的差距是不足取的。因此，各地区产业内人力资本水平的提高(可以理解为劳动力质量)较单纯劳动力数量的增长显得更为重要。
但是，目前人力资本水平对物流劳动生产率差异的解释份额相对不显著。东中部、中西部及东西部的该要素解释比例分别为5.03%、3.76%和3.87%，这与目前中国物流业人力资本水平总体水平不高有关。就全国总体而言，物流业专业技术人员占行业全部就业人员比重约为15.72%，大量低端劳动者从事着低端的物流活动，对物流劳动生产率的提高起到了制约作用。从绝对差异来看，东部与西部的人力资本水平差异最大，差异值为0.032，东中部与中西部的人力资本差异分别是东西部差异的31.25%和59.38%。随着中部崛起的战略实施以及承接东部产业转移的步伐加快，一些优质劳动力选择留在中部或从东部回流，提高了中部地区行业人力资本水平。这个趋势可以从东部与中部的人力资本水平差距最小(差异值为0.01)这一事实得到部分验证。
由于利用Cotton(1988)加权指数的分解方法，虽然能得到较稳健的特征差异，但却不能将不可解释部分做进一步分解，无法得到各要素弹性系数(要素的市场回报)对物流劳动生产率差异的解释贡献。尽管如此，我们仍可以通过各要素弹性的比较，对由系数效应造成的劳动生产率差异进行初步分析。
从物质资本来看，东部的弹性最大，地区物质资本存量每上升1%，物流产出上升0.448%，较中部与西部高出0.052个和0.123个百分点。无论是东中西部还是全国水平，物质资本的产出弹性在各要素弹性中都是最大的。考虑到物质资本(如交通设施)的空间溢出作用(刘勇，2010；刘秉镰等，2010)，可以说，就目前而言，物质资本投入是拉动物流产出、提高物流生产率的最重要因素。1999年以来，各地区投资规模持续增长，而各地区的投资中，有相当部分用于流通网络的建设，这扩大了货物流通的能力，加快了流通速度，进而提高了地区的物流生产效率。因此，对于仍属于投资驱动的中国物流产业来说(欧阳小迅、黄福华，2010)，加大物流业物质资本的投入是增加地区物流产出、匹配地区社会经济发展及减小地区物流劳动生产率差异的重要举措。
物流产出对劳动力的变化表现较为敏感，劳动力数量每上升1%，物流产出(全国水平)提高0.324%。这就说明，当前物流业仍可以作为解决就业的一个重要行业。物流业在适当扩大行业人员数量的同时，增加行业的产出，有助于促进区域社会经济发展。但是，鉴于目前中国物流业处于规模报酬递减阶段，盲目、无限制地扩大劳动力数量，最终将导致劳动生产率的下降。从表8的分解结果也可以看出，如果将中西部地区劳动力数量提高到与东部地区一样的水平，虽然物流产出有所增加，但是物流劳动生产率则会出现下降，劳动生产率的地区差异将进一步扩大。
人力资本水平目前对物流产出的影响相对较小。但该要素东西部的弹性系数差异较大，西部地区的人力资本产出弹性仅为东部地区的50%，这在一定程度上解释了系数效应差异中，东西部的差异(0.447)是最大的原因。从理论上讲，增强人力资本水平(劳动力质量)可以提升物流服务的质量水平，降低物流管理成本，促进物流产出和生产效率的提高。本文第二部分的实证结果已表明，人力资本水平(劳动力质量)对中国物流产业发展的影响正在逐步加强，而与此同时劳动力数量的影响在缓慢下降。这一趋势是否会延续则需要更长时间的数据进行观察检验。
四、结论与政策启示
本文首先利用2000-2011年中国30个省市地区相关物流产业面板数据对中国物流生产函数进行估计。结果表明，中国物流生产目前具有规模报酬递减的性质；物质资本和劳动力仍然是物流产出及增长的主要源泉，但是物质资本和人力资本对物流产出的影响程度在逐渐递增，而劳动力数量的影响程度在下降；与中西部相比，技术进步能为东部地区带来更多的物流产出。
然后，在建立和估计物流生产函数的基础上，借鉴Blinder-Oaxaca方法对中国物流劳动生产率的地区差异进行分解。分解过程中采用Cotton的加权指数法对分解权数进行修正，从而得到较为稳健的特征差异值，同时也对特征系数的差异作了初步分析。差异分解结果显示，无论是物流产业的地区特征禀赋还是特征禀赋的市场回报，东部地区都最具优势，其次是中部和西部；东部地区与西部地区物流劳动生产率的差异最大，中部与西部地区差异次之，东部与中部地区差异最小；在地区禀赋差异中，物质资本对物流劳动生产率地区差异的解释份额最大；劳动力造成的生产率差异为负，而人力资本水平对物流劳动生产率地区差异的解释份额相对较小，中国物流产业人力资本总体水平偏低。
上述研究结论给予我们的政策启示是：增加物流物质资本的投入是提高物流产出、缩减地区物流生产率差异的重要途径。中国应将物流基础设施建设的重点从社会经济已经发展到一定水平的区域转向发展相对滞后的区域，比如由城市转向农村(欧阳小迅、黄福华，2011)、从发达的东部地区转向相对落后的中西部地区，尤其是西部地区；保持适度的产业人员规模，避免盲目扩大，造成资源浪费和效率低下；物流业的要素投入要统筹兼顾，不可偏废。比如，虽然人力资本水平目前对物流产出的贡献相对较小，但它对物流产业的影响程度正日益扩大和显现。一个地区物流业员工的劳动力质量(如教育程度)越高，越有助于行业的技术专业性和多样性的实现，吸收和利用新知识的能力就越强，越有利于劳动生产率的提高；另外，发展行业创新机制，利用技术进步，促进地区物流产出的增加和劳动生产率的提高，也是促使物流业更好地匹配地区社会经济发展、缩减地区差距的有力手段。
需要指出的是，由于数据的限制，本文对物流生产函数及物流劳动生产率的分析仅涵盖2000-2011年，因此，相关分析可能只具有阶段性特点，某些结论仍需要更长的时间序列数据加以检验。同时，还存在以下不足之处：一是为了获得较稳健的特征效应差异及差异解释份额，牺牲了对系数差异解释份额的分解；二是对物流劳动生产率地区差异的研究仍属于静态的比较，尚缺乏地区差异的动态分析，使用动态分析或许能得出一些更有意义的结果。解决以上问题将是我们继续研究的方向和重点。
①参见刘秉镰和刘勇(2007)，文中综合假定交通基础设施固定资产使用年限为25年，以此计算出的折旧率为12.1%。
②经测算，基期2000年以前物流业投资平均增长率约为5.5%，由此计算出2000年物流资本存量约为当年物流业社会固定资产投资额的5.99倍。
③区域划分采用三分法，即东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省市，中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省，西部地区包括内蒙古、广西、四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆11个省自治区。
④在测算出2000-2011年中国物流产出及各投入要素的年均增长率的基础上，利用中性技术进步模型的各投入要素的弹性系数，根据GY=GA+αGK+βGL+γGh计算得出。其中，GY表示物流产出的增长率，GK、GL和Gh分别表示物质资本投入、劳动力投入和产业内人力资本水平的增长率，GA为技术进步对物流产出增长的贡献。
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