物流产业效率评价及与FDI质量相关性分析——基于2002-2011年数据的实证，本文主要内容关键词为：相关性论文,实证论文,效率论文,评价论文,物流论文，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。
中图分类号：F252.5 文献标识码：A 文章编号：1000-8462(2013)01-0105-07
修回时间：2012-10-09
在发展物流产业过程中由于存在不考虑具体情况而盲目投资的现象，因此可能造成物流产业运营效率低下的后果，这不仅影响到投资物流产业的积极性，还可能致使一国经济发展受到严重的阻碍，所以评价物流产业效率及其影响因素分析显得极其重要。在经济全球化背景下，我国物流产业于2004年全面对外开放，自此外资大量涌入我国物流产业，截止到2010年底，流入我国物流产业①的FDI数量达到25.27亿美元(实际使用金额)，占全部FDI的2.81%。随着FDI进入速度与数量快速上升，FDI对物流产业整体运行效率会产生怎样的影响？在我国大量发展服务业进程中，在急于大力发展物流产业的心态下和地方官员GDP绩效考核的重压下，可能会降低引资的门槛，重视FDI数量过于其质量，出现物流产业FDI数量在不断地增加，但对产业效率的提升却没有多大影响的现象[1]。另外，统计数据显示，2006-2011年我国物流产业的FDI数量(用物流产业实际使用FDI金额代表)增幅与其产业效率(用物流产业增加值表示)变化幅度呈反向关系，即随着FDI数量的增加(或减少)我国物流产业效率却出现下降(或增加)的奇特现象。
因此，出于更科学地引入、利用FDI及其改善我国物流产业投资效率的目的，本文首先对2002-2011年我国物流产业效率及其影响因素进行分析，以揭示我国物流产业效率的动态变化及其关键影响因素，在此基础上，质量视角下考察FDI对物流产业效率的影响，实证检验已有研究文献所指的外资具有技术和管理优势是否具有普遍适用性。
1 文献研究评述
1.1 物流产业效率评价
Gordon是较早研究物流产业生产率问题的学者之一[2]。就物流产业效率评价方法而言，“前沿分析法”的数据包络法(DEA)用得比较多，国外学者有Oum、Min & Joo等[3-4]，国内学者包括武旭等、帅斌等、张兴远和郭晓平等[5-8]。虽然DEA法用于多投入、多产出的同类型决策单元的“相对绩效”评价具有优势，但仍然存在“对同属生产前沿面的决策单元不能进一步区分”的不足，所以，有学者在DEA法的基础上结合其他评价法研究我国物流产业效率[9-11]；Lam等借助DEA模型，结合外部宏观经济与价格因素，研究2001-2005年亚太主要机场运营效率问题[11]。除上述成果以外，还有学者借助如SFA方法[13]、Malmquist生产力指数法[14-15]等对我国物流产业效率进行研究。
1.2 FDI与物流产业效率
学术界对“FDI与东道国产业关系”存在两种对立观点：一种观点认为FDI有助于缓解东道国经济建设与资本不足的矛盾，增加就业机会，同时，伴随FDI而来的先进技术、管理经验的引进以及国际市场的开辟，促进了东道国经济的快速发展[16-18]；另一种观点认为伴随着FDI的大量流入，东道国的国民经济发展可能会逐步产生FDI依赖，一旦外资以诸如抽回投资之类相威胁，会直接威胁到东道国经济安全[19-20]。当然，多数学者认识到FDI是一把“双刃剑”[21-23]。
正如FDI积极派的观点所言，外资进入我国物流产业对缓解产业发展过程中面临的技术、资金和管理等压力方面起到了正面效应，但同时它也可能带来渠道资源毁损、就业挤出和市场秩序破坏等方面的现实威胁[24]。王杨运用FDI索洛剩余对经济增长技术溢出效应展开分析，结果显示我国当前物流FDI对经济贡献率不高[25]。刘建文认为FDI能强化物流产业集群的竞争优势，产生显著的正面经济效应，但同时也存在一些如造成技术依赖和路径依赖、导致集群内相关物流产业被动受控等问题，而且FDI强势介入还将威胁我国物流产业安全，进而影响经济安全[26]。
1.3 文献评述
已有资料对研究我国物流产业效率、FDI对物流产业效率的影响等问题做出了有意义的探索，但本文认为它们仍然存在以下不足：
①侧重于我国区域物流效率评价，且多为静态。多数研究是以我国某省份或某地区的物流产业为对象进行物流产业效率研究，且常以某一年数据作为评价依据，所得到的结论只能表明某一年的状态(静态)而非连续某几年的效率变化(动态)。
②仅关注物流产业效率评价，未深入分析影响物流产业效率的关键因素(特别是环境因素)：DEA评价方法并未考虑评价对象所处的外部环境、随机误差等因素对效率值的影响，而这与我国物流产业实际情况不相符。另外，传统DEA方法中的CCR模型假设规模报酬不变，这也与我国物流产业发展现状不符。
③关注FDI数量与物流产业效率，未从质量角度分析两者关系。多数研究文献中把FDI看作是一种同质的资本，但来源于不同地区、国家的FDI实际上是异质的，表现为FDI的技术含量、盈利能力、规模及本地化愿意等特征具有差异性。虽有学者已认识到FDI质量对物流产业影响的重要性[25]，但通过区分FDI质量特征探讨其对物流产业效率影响的文献未见。
2 物流产业效率评估
2.1 投入产出指标、环境变量及其数据来源
2.1.1 投入、产出指标。鉴于已有研究成果[9,13-14]并结合数据的可得性，本文选取的投入指标为物流产业资本和物流产业劳动力；产出指标为物流产业增加值。具体来说：
①物流产业资本：选取我国物流产业固定资产净值代表物流产业的资本投入，并根据式(1)进行计算[9]：
②物流产业劳动力：选取我国物流产业从业人员数量代表劳动投入，单位为“万人”。
③物流产业增加值：选取我国物流产业增加值代表产出，为了具有可比性，用GDP价格缩减指数消除价格干扰。
经计算，物流产业增加值与物流产业资本、物流产业从业人员Pearson相关系数分别为0.945和0.982，且通过了在1%显著性水平下的检验，说明它们间具有显著的正相关关系，因此，适合进行DEA效率评价。
2.1.2 环境变量。环境变量主要是指对我国物流产业效率产生影响但不在样本主观可控范围内的变量，查阅已有相关文献并结合数据的可得性原则，环境因素主要包括城市化水平(城市化率)、经济发展状况(GDP)、产业制度设计(市场化指数)、政府支持力度(财政支出比例)和科技发展水平(专利授权量)五个方面。
2.2 基于三阶段DEA模型的我国物流产业效率评价
2.2.1 第一阶段：传统DEA模型(BCC模型)评价结果。此模型旨在评估“规模报酬可变”假设下的决策单元相对有效性，鉴于投入量相对产出量更易控制，同时结合我国物流产业的实际情况，本文选择投入导向的BCC模型作为我国物流产业效率评价的第一阶段分析模型。对我国2002-2011年物流产业投入产出效率进行评价(表1)。
表1显示，总体而言，无论是综合技术效率值，还是纯技术效率值和规模效率值都逐年变大。另外，2002-2011年我国物流产业的综合技术效率平均值为0.859，纯技术效率平均值为0.908，规模效率平均值为0.942。上述数据表明我国物流产业效率还算可以，造成我国物流产业无效率的主要原因是技术问题而非规模。2008、2010和2011年是处于物流产业生产前沿面的年份，占总量的30%，它们既是纯技术有效也是规模有效，其余年份的纯技术效率和规模效率均有一定的提升空间。
同时，从规模报酬角度观察，除了综合技术有效的3个年份(2008、2010和2011年)表现为规模报酬不变外，2009年为规模报酬递减，其余年份均为规模报酬递增，表明我国物流产业大多数年份仍处于规模偏小的状态。需要指出的是，评价结果由于包含了环境因素和随机因素，可能不是我国物流产业效率真实水平的反映，仍需做进一步的调整。
2.2.2 第二阶段：SFA回归结果。Fried认为，决策单元无效率的原因包括环境因素、随机因素及管理因素，但传统DEA模型并不能就“造成无效率的原因是环境因素、随机因素还是管理因素”做出准确回答，统统把无效率归于管理无效率。因此，在第二阶段通过构建类似SFA模型进而观察上述三个方面因素对我国物流产业效率的影响，并可进一步得出仅由管理因素造成的决策单元投入冗余。本文以投入导向为例，其类似SFA模型的详细构建过程可参考相关文献[27-28]。
把第一阶段中所获取的决策单元中投入变量(物流产业资本、物流产业劳动力)的松弛量通过取对数作为因变量，把上文选取的各环境因素(城市化率、GDP、市场化指数、财政支出比例和专利授权量)对数化后作为自变量进行SFA回归(表2)。
从表2可以看出，5个环境变量对2种投入松弛变量均能通过显著性检验，表明了它们对我国2002-2011年物流产业投入冗余产生了显著影响。进一步分析可知，资本投入松弛变量的γ值为0，而劳动力投入松弛变量的γ值为1，且都通过1%显著性检验，表明在物流产业资本方面，随机误差因素占主导地位，物流产业劳动力方面却是管理因素占主导地位，这也证明了进行第二阶段的SFA模型分析的必要性。
进一步分析各环境因素对物流产业资本投入冗余和劳动力投入冗余的影响系数，可得如下结论：
①城市化率。城市化率与两种投入要素(资本和劳动力)的松弛变量均呈现负相关，表明我国城市化水平提升确实有助于物流产业实现资源的有效配置，从而提升产业效率。
②GDP。GDP对两种投入要素松弛变量的回归系数均为负值，表明随着我国国民经济发展导致物流产业两种投入减少，有利于我国物流产业效率的提升。一方面，国家经济发展提升了居民收入，居民收入的增加刺激了购买欲望从而产生更多的物流需求，随着物流企业的增加及已有物流企业规模的扩大，物流产业取得了规模效应从而减少了产业的投入；另一方面，经济水平的提高促进了我国交通设施等物流基础设施和物流服务所需要的配套服务的改善，也能在一定程度上减少物流产业的投入。
③市场化指数。市场化指数与两种投入要素的松弛变量呈负相关关系，表明随着我国市场化水平的提高，通过市场配置物流产业资本和劳动力资源的机会增加，资源配置效率改善，资源配置成本下降，从而减少两种要素的投入量。因此，市场化水平的提高有利于我国物流产业效率的提升。
④财政支出比例。财政支出比例与两种投入要素的松弛变量的回归系数均为正，表明物流产业财政支出比例的增加反而不利于物流产业效率的改善。这与本文的理论预期不一致，本文的解释如下：我国物流企业按所有制可分成国有与非国有两类，政府财政支出的款项主要落入了具有国企背景的物流企业，而非国有的物流企业获得很少，但真正提高我国物流产业效率的却是那些非国有物流企业(迫于市场竞争压力、追求更多利润的冲动)，因此就出现了政府加大了对物流产业的财政支出与我国物流产业效率并未提高的“悖论”。
⑤专利授权量。专利授权量与两种投入要素的松弛变量呈负相关关系，说明随着我国物流产业的专利授权量的增加，有利于投入要素的减少从而使产业投入产出效率获得提升，科技作为第一生产力与资本和劳动力具有较强的替代性。
2.2.3 第三阶段：投入调整后的DEA实证结果。对我国物流产业2002-2011年的投入数据进行调整，并用调整后的数据代替原始的投入数量。利用DEAP2.1再次进行BCC模型分析，可得到第三阶段的综合技术效率、纯技术效率、规模效率及规模报酬状态(表1)。对比剔除环境变量与随机变量影响的前后数据可以看出，调整后的效率值要比调整前下降些，其中综合技术效率值由调整前的0.859下降到调整后的0.809，纯技术效率值由调整前的0.908下降到调整后的0.866，规模效率由调整前的0.942下降到调整后的0.926。进一步分析可知，2002-2011年的综合技术效率值在调整后都比调整前下降了一定的幅度，表明总体而言我国物流产业真实的效率要比表面上看起来的效率低些；在纯技术效率值方面，2002和2003年调整后的要比调整前的高，其余年份正好相反，表明我国物流产业的纯技术效率确实因存在好的环境和运气而出现“虚高”现象；除2002和2003年我国物流产业的规模效率调整后要比调整前低外，从调整后看有越来越好的发展趋势。
3 FDI质量对中国物流产业效率的影响
关于FDI进入与产业发展关系的研究，自Caves开始以来已受到众多专家学者的关注，也取得了丰富的成果，但至今未取得一致的研究结论。本文认为，学者在研究FDI产业效应时仅关注其数量的多寡而非质量的优劣，即把来源于不同地区和进入不同产业的FDI看作是一种同质资本是导致研究结论不一的主要原因[1]，因为事实上来源于不同国度或地区的FDI由于所包含的科技水平、管理经验存在着差异性；由于产业进入门槛不同，致使进入我国不同产业的FDI也存在异质性(即便它们来自于同一地区)。正是FDI具有异质性的特征，才造成来源于不同地区、同样数量的FDI具有不同的溢出效应。因此，本文余下部分重点分析引进FDI的质量与我国物流产业效率关系。
3.1 我国物流产业FDI质量特征现状分析
3.1.1 物流产业的FDI数量与销售利润率关系。从整体上看，我国物流产业2002-2011年间的销售利润率平均增幅为5.92%，而同期流入我国物流产业的FDI平均增幅为8.62%，虽然影响物流产业销售利润率的因素有许多，但数据仍然可以从一个侧面说明流入我国的FDI仍然缺乏先进技术内涵，对物流产业的贡献不大。另据我国物流上市公司的财务报表信息披露，绝大多数的内资物流企业的销售利润率要比外资物流企业的销售利润率高，即便同样都为外资物流企业，也存在外资比例越高其销售利润率越低的现象。
3.1.2 我国物流产业平均规模和本地化程度。2002-2011年我国物流产业中外资企业的平均规模大概为整个产业的1.3倍，是内资物流企业的2.5倍，这表明流入我国物流产业的FDI仅有数量扩张的冲动，并非理论上所认为的因具备先进生产和管理技术，更愿意进行知识创新活动；另外，我国物流产业的FDI本地化程度不高，2002-2011年平均值仅为13.46%，发展趋势更有明显的逐年下降的趋势。结合我国物流产业转型升级缓慢的实际情况，不难得出如下结论：流入FDI的质量并不高，我国物流产业有面临“低端锁定”的风险。
3.2 FDI质量特征指标与控制变量的选取
3.2.1 FDI质量特征指标选取。借鉴文献[1]研究成果，把流入我国物流产业的FDI分成“低质量的数量扩张特征的FDI”和“高技术知识密集型特征的FDI”两类。用“物流产业外资总产值占本产业总产值的比重”衡量第一类的FDI(用“FSUM”表示)，因为总产值越大表明消耗掉的物质越多，更多的是反映了我国物流产业FDI的经济规模性；由于能反映FDI质量特征的是与FDI溢出效应相关的FDI技术含量、FDI管理能力以及对东道国技术转移的意愿等能力指标[29]，因此，用“技术含量、盈利能力、平均规模和本地化程度”4种指标衡量第二类的FDI(用“FCHARA”表示)。
3.2.2 控制变量的选取。本文选取“政府扶持、企业创新能力、人力资源和FDI消化能力”4个变量作为控制变量。
①政府扶持(GF)。如果政府要扶持某个产业，意味着该产业将获得更多的资源，此处也用政府投入于物流产业的财政支出占整个财政支出的比重代表，其值越大表明政府对物流产业的扶持力度越大，越有利于改善其效率。
②企业创新能力(ES)。一般而言，企业投入的科研经费越多，科技活动越丰富，其创新能力越强，这将有利于物流产业效率的提升。用物流产业R&D投入经费总额占销售收入的比重代表，其值越大表示创新能力越强，有更高的产业效率。
③人力资源(HR)。用物流产业中科学家与工程师人数占整个产业的就业人数的比重代表，其值越大表明人力资源的素质越高，越有利于产业效率的提升。
④FDI消化能力(ETA)。用物流产业中各企业消化吸收经费支出总额占整个产业的技术引进经费支出总额的比重代表，其值与FDI消化能力呈正比关系。
3.3 检验模型的构建与数据来源说明
为了检验质量视角下流入我国物流产业的FDI对其效率影响程度，构建如下面板数据模型(2):
是为了检验FDI数量与质量对物流产业效率影响是否存在交互作用。数据来自于2002-2011年的《中国统计年鉴》、《中国物流统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。出于数据可比性考虑，本文对物流企业R&D经费、对企业销售收入和利润等指标分别用EPT指数和出厂价格指数进行平减处理。
3.4 实证及其结果分析
表4为回归结果，从中可以看出：
①FDI数量(FSUM)对我国物流产业效率有影响，但不明显。虽然在不同的FDI质量特征下，FSUM变量都通过了检验，但回归系数显示，FDI数量(FSUM)对物流产业效率值(P)的影响程度相当低，表明要提升我国物流产业效率，仅关注FDI数量作用并不明显。
②FDI技术含量(TEON)对物流产业效率的影响是所有FDI质量特征指标中最大的。回归结果表明：流入的FDI技术含量越高越有利于物流产业效率的提升，但随着FDI数量的增加，促进作用将逐渐减弱。原因是：出于利润的追求，FDI进入后一般先跟技术条件、人力资源和管理经验等方面具备一定优势的内资物流企业开展强强合作，之后才愿意跟技术条件、人力资源和管理经验等条件一般的物流企业合作，使得FDI技术含量对物流产业效率的影响逐渐减弱。另外，FDI技术含量与FDI数量间不存在互动关系，表明两者不存在互相替代的可能，即FDI技术含量对物流产业效率的促进作用不会随着FDI数量的增加而降低，本文的解释是：我国物流产业发展还处于初级阶段，由于进入门槛低及拥有众多的消费群，多数物流企业选择进入物流产业的低端环节(运输、仓储等)，它们对技术要求相对较低而倾向于需要更多的资金进行企业投资。
③FDI盈利能力(FPRO)与物流产业效率正相关。回归结果表明：出于追求更多利润的动机，流入我国物流产业的FDI盈利水平越高，越有利于我国物流企业对其所掌握的资本、人力资源、设施等生产要素展开充分利用，从而越有利于物流产业效率的提升。FDI盈利能力与FDI数量间存在明显的替代关系，即FDI盈利能力对物流产业效率的影响会随着FDI数量的增加而减弱，这可能是较高的资本收益率与我国物流企业整体规模偏小、管理制度不健全并不匹配，当外资与内资两种力量进行对抗时，由于内耗而导致产业效率的下降。
④FDI平均规模(FAS)与物流产业效率呈负相关。回归结果表明：随着FDI平均规模的不断扩大，对我国物流产业效率提升越不利，另外，FDI平均规模与FDI数量之间存在明显的替代关系。这是因为随着流入的FDI数量的增加，外资为了加强对合资企业的话语权，通过股权收购等方式实现对企业的控制，进而增强外资的垄断势力，不利于我国物流产业效率的提升。
⑤FDI本地化程度对物流产业效率影响明显，且其与FDI数量存在着明显的互补关系。
另外，控制变量中除人力资源(HR)外，都通过了检验。人力资源对我国物流产业效率无影响，本文解释为：由于我国开展物流专业人才培养的时间不超过10年，物流综合性人才培养不能满足物流产业快速发展的要求，而已有从业人员多数是从相邻专业“转业”进入物流业，因此，虽然统计数据上显示我国物流产业从业人员的素质不错(物流产业中科学家与工程师人数占整个产业的就业人数的比重高)，但实际情况却非如此，所以两者不相关。
4 研究结论与政策建议
4.1 研究结论
①总体而言，2002-2011年我国物流产业效率逐年提升，综合技术效率平均值为0.859，纯技术效率平均值为0.908，规模效率平均值为0.942。但从规模报酬角度看，我国物流产业大多数年份仍处于规模偏小的状态，在适当时候可以加大企业投入，扩大经营规模。在剔除环境变量与随机变量的影响后，我国物流产业的实际效率值下降了，表明其真实效率比表面看起来的要低。
②FDI数量虽然对物流产业效率有一定的影响，但影响程度不大；FDI质量对物流产业效率影响则相对较大些，FDI的技术含量、盈利能力和本地化程度与物流产业效率呈正相关，而FDI的平均规模与物流产业效率呈负相关。
③FDI数量与不同的FDI质量特征存在不同的关系。FDI技术含量与FDI数量间不存在互动关系；FDI盈利能力与FDI数量间存在明显的替代关系；FDI平均规模与FDI数量之间存在明显的替代关系；FDI本地化程度与FDI数量存在着明显的互补关系。
4.2 政策建议
4.2.1 发展我国物流产业，除关注其投入的资本、人力资源外，还需要建设好外部环境。国民经济总体的发展水平、城市化水平、各类生产要素的市场化进程、政府的财政投入及科技创新活动等因素都会对我国物流产业效率产生重要影响。因此，我国需要继续开展城镇一体化建设，提高城市化水平；大力发展各种生产要素市场，减少各政府主体的主观干预，提高我国总体市场化程度；在加大对物流产业财政投入的同时也需要提高其使用效率，抛弃在融资方面对非国有物流企业的歧视；制定相关制度加快企业与科研院所在科技创新方面的合作，充分利用科技减少投入、增加产出，进而提升产业效率。
4.2.2在招商引资过程中，要适当加大技术含量高和盈利能力强的FDI比重，提升我国物流产业效率。一是上级政府减少对下级政府短期性的绩效考核，着眼于长远经济发展的评价，从而促使地方政府正确设置FDI流入门槛，更加注重高质量的FDI的引入；二是正确评价来源于不同国家、地区的FDI质量，尽量引入质量高的FDI。
4.2.3适当控制FDI在我国物流产业内的平均规模。在我国内资物流企业规模、对FDI的消化吸收能力都还不算大的情况下，过度引入外资只会减弱内资物流企业的话语权，进而降低其竞争力，随着物流产业垄断程度的加大，产业效率自然会下降。
4.2.4注重提高外资物流企业的前后关联度，通过对外资人力资源本地化、相关管理信息系统的本地化等方面设计相关制度，尽量让内资物流企业参与外资的技术创新活动，构建FDI的累积因果循环机制从而提高FDI的技术转移程度[30]。
注释：
①由于我国产业分类体系中并未单列“物流产业”，另外，在我国历年统计年鉴中只有“交通运输、仓储与邮政业”相关数据，且从统计数据来看，我国“交通运输、仓储与邮政业”的增加值约占到整个物流产业增加值的80%，基本能代表我国物流产业的发展状况(钟祖昌，2010)。因此，本文中所提到的“物流产业”是指我国的“交通运输、仓储与邮政业”。