中国物流产业技术进步及技术偏向选择，本文主要内容关键词为：技术进步论文,中国物流论文,产业论文,技术论文，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 作为增长的决定性因素之一，技术进步在产业发展中的影响力日益显现。创新和技术进步正在成为包括物流业在内的各个产业增长模式中的核心关键词。 技术进步通过两方面对物流生产产生作用：一是技术进步对物流业全要素生产率的促进作用。田刚、李南(2009)的研究表明，技术进步是决定物流业全要素生产率增长的直接因素。二是技术进步通过对物流要素的再配置促进了整个产业的发展和升级。而要素的再配置就要涉及到技术进步类型的选择。问题是，当前中国物流业技术进步的水平究竟如何?中国物流产业中对投入要素起到再配置作用的物流技术进步有着何种技术偏向及发展路径?本文试图回答上述问题，对中国物流产业的发展规律作尝试性的探索。 Fare等(1994)首次提出基于DEA的非参数Malmquist指数方法，此后，许多研究都沿用这种方法对全要素生产率、技术效率以及技术进步进行测算。在中国，对技术进步的测算大多是以制造业为研究背景，如：颜鹏飞、王兵(2004)采用非参数DEA模型，从技术进步和技术效率角度对中国1978—2001年生产率增长进行研究；涂正革、肖耿(2006)运用非参数生产前沿分析方法，对中国38个行业的劳动生产率增长进行分解，研究显示，中国工业劳动生产率已由粗放型增长向以技术进步、资本深化为引擎的集约型增长模式转变。 目前，专注于研究中国物流产业技术进步的文献还不多见。王亚华等(2008)在测算中国交通行业1980—2005年间生产率变动的基础上，引入Bootstrap-DEA方法估计了技术效率变化及其置信区间，发现2000年之后交通行业各部门的技术进步率大幅度提升；余泳泽、刘秉镰(2010)应用SFA模型对中国区域物流业全要素生产率进行评价，所得结论与田刚、李南(2009)相似，即技术进步是引起物流业全要素生产率变化的主要因素。 关于技术进步偏向选择的研究也多以工业制造业为背景，如陈勇、唐朱昌(2006)采用格兰杰因果检验和误差修正模型对中国工业的技术进步与技术选择关系进行了深入探讨。但是，对于中国物流产业的技术进步偏向选择问题，目前尚未发现任何文献对此进行研究。 不同于传统的非参数方法，本文将通过构建一个包含外部环境特征变量的非参数生产前沿面分析框架，对中国物流业技术进步变化进行测算，使得影响物流技术进步的外部因素也被并入到计算模型当中，从而提高了计算结果的稳健性和准确性。 根据对2000—2011年中国30个省市区样本数据的分析和研究，我们试图发现中国物流产业技术进步水平的真实变化情况及物流业技术偏向的选择路径，从而为中国物流产业的发展及政府制定相关产业政策提供可靠的理论与数据支持。 二、物流产业技术进步的度量 (一)研究方法 技术进步(TP)的测量一般包含于对全要素生产率的测量之中，其方法大致分为两类：生产函数法和前沿面分析法。在满足一定假设的前提下(如规模报酬不变、中性技术等)，生产函数方法简单直观，便于计算，其计算结果的时间序列能基本反映技术进步水平的演变趋势，但是解决问题的过程较为粗糙，另外，该方法的计算结果与要素弹性系数的估计或设定直接相关，增加了结果的不确定性。前沿面分析法包括数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)等。由于本文只是对中国物流业整体技术进步水平进行测算，不考虑技术无效率，因此采用Malmquist距离函数来定义物流业技术进步水平(或称指数)，并应用非参数的DEA方法对指数进行计算。 首先测量的是物流业技术进步的变化量，即“距离”或“大小”问题，可以理解为技术进步使得物流产业等产量曲线产生移动的绝对距离。然后讨论曲线移动的“方向”问题，即技术进步偏向的选择。鉴于此，假设物流业技术进步是中性的，使投入的变化“中性化”，将技术进步从其他因素的影响中分离出来，这样就可以把技术的变化度量出来。同时，为了使问题简化，假设生产的规模报酬不变。 Malmquist(1953)和Shephard(1953)分别提出了距离函数的概念。Farrell(1957)利用距离函数定义了生产的技术效率
分别表示投入距离函数和产出距离函数。 然而，资源的有限性使得大多数生产者(包括物流生产者)始终面临的问题是如何利用有限的投入获取最大的产出。因此，本文采用面向产出的分析方法研究技术进步。
如果有t＞s，TP的测量值大于1，说明两时期内存在技术进步。 由于涉及到两时期的基期选择问题，为避免由基期选择带来的计算差异，我们采用两种基期方法的几何平均来测算物流技术进步。于是有：
可以看出，技术进步实质上就是两时期的Farrell技术效率之比。式(1)中定义的物流技术进步指数需要计算4个距离函数。通过使用线性规划的方法，构建一个非参数的逐段线性前沿面对技术进步进行测算。 然而，技术效率(即现有投入转化为产出的能力)进而技术进步通常受到外部变量的影响。这些变量决定了各决策单元生产所处的环境特征。目前，大多数文献针对环境变量的处理技术是使用DEA两阶段法。但是该方法最大的缺点是不包含环境变量的DEA模型会导致“有偏”的生产前沿面(Coelli and Rao，2005)，进而导致技术效率的计算偏差。另外，如果两阶段中的变量关联性较强时，也有可能带来结果的误差和回归系数的有偏估计(Coelli，et al，2005)。因此，不同于只包含传统投入的DEA模型，本文将环境变量也直接包含于线性规划模型当中参与计算，从而使得计算结果更加准确、可靠。 参考已有的研究成果(刘秉镰、余泳泽，2010；余泳泽、刘秉镰，2010；欧阳小迅、黄福华，2010；欧阳小迅、黄福华，2013)，本文选择以下因素变量对各决策单元物流生产所处的环境特征进行描述：(1)经济发展水平。物流业的发展必须依附于整体经济发展状况。经济增长是推动物流产业发展，包括物流产业技术进步的源动力。以国内生产总值增长速度
作为衡量经济发展水平的计算指标。(2)要素禀赋结构。以人均资本
(资本存量与劳动人数之比)来反映地区某一时期的要素禀赋情况。随着人均资本的不断上升，该地区的产业结构由劳动密集型逐渐向资本密集型转变。资本密集型产业的产品，比如电子产品，高新技术产品，对运输、仓储等物流服务提出了更高的要求(比如高时效性)，促使物流企业提高效率和技术水平。(3)所有制结构，即非国有化程度。以非国有企业就业人数占比
表示。随着中国经济不断与世界融合，多种经济成分在中国各行业(包括物流业)发展中发挥着越来越重要的作用。但近几年开始出现“国进民退”的现象。在社会主义市场经济建设中，国有化程度的提高往往代表着国家对市场的垄断程度加强，进而造成资源的错配和效率的降低，出现“市场失灵”。而非国有化程度的提高则意味着政府行政干预减少，市场经济活跃，产权界定的清晰程度提高。清晰的产权制度是激励创新和提高效率的重要条件。(4)物流行业人力资源水平。人力资本对物流业发展至关重要。增强人力资本水平可以提高物流服务的质量，降低物流管理成本，促进效率的提升。随着物流技术、管理水平的不断提高，尤其是在信息技术的推动下，对物流业劳动人员的知识能力要求将越来越高。用物流行业专业技术人员占行业全部就业人员比重
来反映物流行业的人力资本水平。当然，还有其他一些重要的环境影响因素，如行业研发支出等，由于缺乏相关数据，未将它们计入。 将环境特征指标融入DEA模型，首先需要确定指标变量的影响方向。根据大多数研究结果(刘秉镰、余泳泽，2010；欧阳小迅、黄福华，2010)，我们假定经济发展水平、人均资本、非国有化程度和行业人力资本水平对物流技术进步均呈正向促进作用。于是，设时期s、t代表年份，地区(下文模型中的决策单元为中国各省市地区)j=1，2，…，J，可以得到四个基于环境特征变量的DEA模型：
(二)数据处理与说明 本文选择2000—2011年共12年的省级水平面板数据，以各地区交通、运输仓储和邮政业生产总值作为各地区的物流业产出指标，以各地区交通、运输仓储和邮政业社会固定资产存量及交通、运输仓储和邮政业劳动从业人数作为物流业资源要素投入指标(田刚、李南，2009；欧阳小迅、黄福华，2010)。 本文所有数据来源于《中国统计年鉴》、《中国物流年鉴》及各省市地区历年统计年鉴。在中国大陆31个省市区中，因西藏统计数据缺失过多，从样本中剔除。这样，30个省市区12年的数据进入样本，共计360个样本观测点。对观测样本中某些变量存在缺失值的情况，使用该缺失值前后年份的平均值进行补充，从而形成一个平衡的面板数据。 由于受到价格波动的影响，我们使用各省市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(Perpetual Inventory Method)。计算中采用统一的固定资产折旧率来代替重置率，参考刘秉镰等(2007)，假定交通基础设施固定资产使用年限为25年，并以此得出固定资产折旧率为12.1％。物流业投入与产出及环境特征变量数据的统计性描述如表1所示。
三、计算结果与说明 下面采用不同的模型对中国物流业技术进步指数进行测算。首先给出未考虑环境与考虑环境变量下的物流技术进步比较，然后就单一环境变量分别估计，并考察技术进步指数的地区差异。 (一)各地区物流技术进步指数 根据产出导向的物流技术进步测算公式(1)和利用非参数的线性规划技术，分别计算未包含环境变量和包含环境变量的物流技术进步，结果见表2。
从表2可以看出，中国各地区物流产业在2000—2011年间都存在技术进步。未考虑环境特征变量的技术进步指数均低于考虑了环境特征变量的计算值。这可能是由于在包含环境变量的模型中，这些变量对物流技术进步均产生正的影响，因此，可以把它们当做非任意的投入变量包含进线性规划问题，这样就可以保证模型中各决策单元只与不比自身环境好的其他单元进行比较，进而提高了Farrell技术效率的比值。未考虑环境特征变量所计算出来的物流业技术进步指数被低估了。以2000年为1，考虑环境变量的全国物流技术进步率平均为9.7％，而未考虑环境变量的情况下，该数值为8.1％，被低估了约16.5％。 30个省市区中，物流技术进步排名前五位的是山东、浙江、江苏、广东、河南，排在后五位的是云南、新疆、甘肃、青海、宁夏。排名最高的山东(1.166)与排名最低的宁夏(1.033)的物流技术进步率相差了13.3个百分点。平均物流技术进步增长在10％以上的地区达到14个，占比46.7％，物流技术进步增长低于5％的地区为5个，占16.7％，未发现物流技术进步率低于3％的地区。 (二)单一环境变量下的物流技术进步 在模型中仅考虑单一环境特征变量，以考察各变量对地区物流技术进步指数分布的影响。运算中采用三分法将中国地区分为东中西三部分①，所得数值为三部分各自所含省市区的平均值。计算结果见表3。
从表3可以看出，无论是未考虑环境变量、考虑所有环境变量，还是考虑单一环境变量，中国东部地区的物流技术进步率都是最高的，中部次之，最后是西部地区。单一环境变量之间的比较发现：各地区考虑经济发展水平的物流技术进步指数最高；东部地区的物流技术进步在考虑要素禀赋结构因素下为最低值，中部、西部地区的最低值则是在考虑行业人力资本水平下取得；东部与中部在考虑所有制结构的因素下，两地区的物流技术进步指数差距最大，为0.039；而东部与西部物流技术进步的最大差距不是出现在经济发展水平上，而是表现在考虑了行业人力资本水平的计算结果上，为0.074，两地区差距最小情况出现在要素禀赋结构上，为0.060。文中要素禀赋是以人均资本来表示的。2000年以来，中国各地区人均资本值不断上升，各地区投资规模持续增长，东部与中部、西部的行业投资规模差距在逐渐缩小，以上结果也从侧面反映出这一点。同时，从表3的结果还可以发现，在未来的地区比较中，行业人力资本水平与所有制结构可能是影响地区间物流技术进步差距的最具决定性因素。 (三)物流技术进步的动态分析 按年度分地区对物流技术进步指数进行整理，以考察各地区物流技术进步的动态变化趋势。整理结果见表4及图1(以下数值均由包含全部环境特征变量模型计算结果整理而得)。
图1 物流技术进步指数变化趋势(2000—2011年) 从表4的结果可以看出，全国及东中西部地区物流技术进步总体呈逐步上升态势。但是东中西部地区的物流技术进步差异在经历了2000—2003年逐步缩小的过程后，从2004年开始重新扩大，2009年三大地区的物流技术进步指数的变异系数达到最高的0.03058，较2003年最低值0.01836扩大了66.6％。但值得注意的是，从2010年开始这个数值开始变小，即三地区物流技术进步差异又呈现出缩小的态势。 在时间维度上，包含全部环境特征变量的物流技术进步地区差异的平均值(2000—2011年)为0.02601。作为比较，在单一环境特征变量下，考虑要素禀赋的物流技术进步所产生的地区差异最小，为0.02354；而考虑物流业人力资本水平下的物流技术进步的地区差异最大，为0.02770。可以说，从平均意义上来看，人力资本水平的差异可能是造成物流技术进步地区差异的最主要原因。 四、物流产业技术进步偏向的判定 上文利用中性进步的假设测算了中国物流业在2000—2011年间的技术进步指数，并以此证明了中国物流产业技术进步的存在。需要进一步研究的问题是，中国物流产业的技术进步是什么类型? 希克斯(Hicks)将技术进步划分为中性和偏向两类型，具体定义为要素中性型、劳动节约型和资本节约型三种。要素中性型(factor-neutral)技术进步将同比例增加资本和劳动的边际生产力，在要素相对价格不变的情况下，资本与劳动投入之比将保持不变。劳动节约型(labor-saving)技术进步是指生产中资本边际生产力的提高大于劳动边际生产力的提高，在要素相对价格不变的情况下，资本边际生产力的相对提高将导致生产中资本对劳动的替代。同理，资本节约型(capital-saving)技术进步中劳动边际生产力的提高超过了资本边际生产力的提高，在要素相对价格不变的假定下，生产中将出现劳动替代资本。 现设物流生产的生产函数为：Y=F(K，L，t)，其中：Y为物流产出；K、L分别代表物流生产中的资本投入要素和劳动投入要素，且假定两要素有不变的相对价格。定义
分别为物流产出的资本弹性和劳动弹性，则有：
为了控制各地区及各年份之间存在的差异，采用双向(个体和时间)固定效应模型对式(5)进行估计。在获取
后，就可以根据式(3)、(4)计算出R。R的计算结果见表5和图2(式(5)的估计结果并未列出；东、中、西部地区R值为各地区所含省市R值的算术平均值)。 从表5和图2可以看出，无论是东部、中部还是西部地区，技术偏向选择的整体趋势基本一致。2000—2005年，全国物流业技术进步是由投入劳动要素所带动的，这一段时间出现了劳动对资本的替代，但程度相对较轻。2005年以后，趋势发生改变，特别是2007年后，两要素的角色发生互换，资本成为推动物流产业技术进步的主要因素。 尽管物流业给人的印象是劳动密集型产业，但事实是，中国物流产业的技术进步在2000—2011年12年间已经由资本节约(劳动增用)型转变为劳动节约(资本增用)型。最近几年，尤其是2009年和2010年，物流生产中资本边际生产力的提高速度加快，就全国范围来讲，分别超出劳动边际生产力增速3.89个和4.64个百分点。中国物流业已经出现资本对劳动的持续替代，也就是说，在中国物流产业中已开始出现资本深化的趋势。这个趋势将有可能逐渐弱化物流业对社会就业的带动作用。各个地区选择最适合本地区要素禀赋组合的技术进行生产，由于不同技术的生产力不同，造成地区在生产率上的差别(吴建新，2010)。因此，资本深化对于东部发达地区也许是较为适宜的生产技术，但对于劳动力相对较充裕的中西部地区则未必合适。
图2 物流生产中资本与劳动边际生产力变化率差异趋势 五、结论与政策含义 本文运用基于环境特征变量的非参数前沿面分析框架，对2000—2011年中国物流产业技术进步变化及区域差异进行研究。该方法在对技术进步的计算中考虑了各决策单元所处不同环境特征的影响，避免了以往使用DEA两阶段分析法的理论缺陷。本文在测算中国物流产业技术进步“大小”(物流技术进步指数)的同时，于放宽中性技术进步假设的基础上，还估算了中国物流业技术进步的“方向”(物流业技术偏向的选择)。利用2000—2011年中国大陆30个省市区的样本数据，得到以下主要结论：(1)未考虑环境特征变量得到的物流技术进步指数被低估了。平均而言，11年间未考虑环境特征变量的全国物流技术进步指数较考虑环境特征变量的指数偏低了约16.5％。(2)30个省市区中，物流技术进步指数排名前五位当中，东部地区占4个，中部地区1个，而排名后五位的省市区全部位于西部。从时间序列的动态分析可以发现，全国及东中西部地区物流技术进步总体呈上升态势，东中西部地区的物流技术进步差异在经历短暂收敛的过程后，从2004年开始重新扩大，但近两年差距又有缩小的趋势。(3)就单一环境特征变量而言，行业人力资本水平和所有制结构将可能变成影响地区间物流技术进步差异的决定性因素。当然，这需要利用更长时间的数据进行检验。(4)中国各地区物流技术偏向选择的整体趋势大体一致，均由资本节约型技术进步转向劳动节约型。中国物流产业中的资本深化趋势已经出现。 结论的政策含义是：首先，物流产业的技术进步有利于降低物流成本和提高物流服务水平，使物流业能更好地支持经济社会的快速发展。物流技术进步在经济发展中的支撑作用持续提高意味着应当更加鼓励物流产业的技术创新和体制创新，如推进区域内和区域间、产业内和产业间共同物流模式和体系的建立(欧阳小迅、黄福华，2011)，加快产业前沿技术进步，同时加大政策的扶持力度，如鼓励和支持物联网技术在物流产业中的推广和运用。其次，中国物流业各地区间存在一定的技术壁垒，这就要求在鼓励技术、制度创新的同时，加强地区间的学习、模仿和技术流动，促进物流业在各地区的协调发展；产业人力资本水平是影响物流技术进步及地区差异的重要因素，因此，应当进一步完善劳动力市场，促进劳动力在区域间合理流动。随着中国西部大开发及中部崛起战略实施，可以预见中国东部与中西部人力资本水平差距扩大的趋势将逐渐缓和。最后，物流产业技术偏向的选择表明中国物流业中已经开始出现资本深化的趋势。尽管作为一种技术选择，资本深化在理论上能促进物流技术进步和产业升级，但同时它也造成了物流产业的就业弹性下降。在当前中国劳动力仍相对充裕的情况下，这就要求要素市场的市场化改革必须向纵深完善，使要素的配置更能反映现阶段的资源禀赋。此外，需要对物流产业相关投资规模进行合理、科学的管理，避免由于投入拥塞和资源浪费而造成技术效率和技术水平的下降。 注释： ①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。
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