物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響研究

覃娟 羅濤

（廣東建設(shè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 廣東廣州 510440）

物流業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性和戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和全要素生產(chǎn)率有重要作用。2019年7月，國(guó)務(wù)院發(fā)改委發(fā)布的《“互聯(lián)網(wǎng)+”高效物流實(shí)施意見》指出，物流業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效的有利支撐，對(duì)提高全要素生產(chǎn)率具有重要意義，但物流業(yè)是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的短板，需要提升全社會(huì)物流質(zhì)量、效率和安全水平。物流業(yè)的發(fā)展和效率的提高能提高全要素生產(chǎn)率，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

1 文獻(xiàn)綜述與理論假說

(1)提高全要素生產(chǎn)率是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的根本要求。田磊(2015)認(rèn)為，衡量一個(gè)國(guó)家(或地區(qū))經(jīng)濟(jì)總體效率水平的重要指標(biāo)是全要素生產(chǎn)率。彭瑩、劉華軍(2019)認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵是提高要素的生產(chǎn)率。楊友才等(2019)采用PVAR的方法研究認(rèn)為，通過提升經(jīng)濟(jì)質(zhì)量水平和全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率加快經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度，更有利于我國(guó)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

(2)現(xiàn)有關(guān)于物流業(yè)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響主要從物流業(yè)聚集和物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施兩個(gè)角度展開。林夢(mèng)瑤、張中元(2019)指出，物流和供應(yīng)鏈系統(tǒng)能幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)要素的配置和生產(chǎn)地點(diǎn)的布局，以在激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中占據(jù)優(yōu)勢(shì)?，F(xiàn)有研究認(rèn)為物流業(yè)集聚通過空間溢出效應(yīng)對(duì)全要素生產(chǎn)率有促進(jìn)作用，是提高全要素生產(chǎn)率的重要行動(dòng)領(lǐng)域。Bank(2008)認(rèn)為，物流是限制空間相互作用的主要因素，消除物流瓶頸，發(fā)展物流是有效提高哥倫比亞全要素生產(chǎn)率三大行動(dòng)領(lǐng)域之一。物流效率反映了物流業(yè)的發(fā)展質(zhì)量，其對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響較少引起關(guān)注。楊漢忠(2010)研究認(rèn)為，物流業(yè)的發(fā)展和效率的提高能提高全要素生產(chǎn)率，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。平新喬(2019)指出，服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率提高能促進(jìn)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。因此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：改善物流效率能提高全要素生產(chǎn)率。

(3)物流效率與其他行業(yè)存在異質(zhì)性，其對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響并不明確。尹恒，楊龍見(2019)認(rèn)為，資源配置效率存在較大的行業(yè)異質(zhì)性。羅新偉(2010)發(fā)現(xiàn)，物流業(yè)的發(fā)展對(duì)中西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用弱于東部地區(qū)?？赡芘c東部、中部和西部地區(qū)在制度質(zhì)量、人力資本水平等方面存在差異有關(guān)。加之，我國(guó)物流業(yè)在2008年金融危機(jī)以前的重視程度低于2009年《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》頒發(fā)以后，其在時(shí)間上對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響是否存在持續(xù)性需要明確。因此，得到如下假設(shè)：

假設(shè)2：物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響存在區(qū)域上的差異。

假設(shè)3：物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響有時(shí)間上的持續(xù)性。

我國(guó)地域廣大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在很大差異，物流業(yè)發(fā)展過程中受到各種因素的影響，可能影響全要素生產(chǎn)率。因此，物流效率可能對(duì)全要素生產(chǎn)率存在門檻效應(yīng)。因此，得到如下假設(shè)：

假設(shè)4：物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響存在門檻效應(yīng)。

2 模型與數(shù)據(jù)

2.1 計(jì)量模型設(shè)定

本文以全要素生產(chǎn)率為被解釋變量，以物流效率為核心解釋變量，結(jié)合理論分析，參考已有研究將計(jì)量模型設(shè)定如下：

其中：TFP表示地區(qū)在年的全要素生產(chǎn)率；Losfr表示地區(qū)在年的物流效率；為核心解釋變量系數(shù)；X為系列控制變量，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.2 變量說明和數(shù)據(jù)來源

本文以2001—2016年中國(guó)30個(gè)省市區(qū)(不包含西藏自治區(qū)、香港地區(qū)、澳門地區(qū)和臺(tái)灣地區(qū))為研究對(duì)象，共計(jì)480個(gè)樣本觀察值。變量含義和數(shù)據(jù)來源說明如下：

(1)因變量：TFP表示全要素生產(chǎn)率。全要素生產(chǎn)率采用前沿生產(chǎn)函數(shù)方法進(jìn)行測(cè)算。數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，按照張軍的方法獲得資本存量，對(duì)增加值數(shù)據(jù)按2000年進(jìn)行平減處理。

(2)核心解釋變量：Losfr表示物流效率。參考已有研究并考慮數(shù)據(jù)的可得性，采用DEA-Malmquist指數(shù)法對(duì)物流效率進(jìn)行測(cè)度。數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)交通統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(3)控制變量：第一，market表示制度質(zhì)量。制度質(zhì)量采用市場(chǎng)化指數(shù)作為代理變量。數(shù)據(jù)來源于樊綱和王小魯2001—2016年《中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)》，這也是本文數(shù)據(jù)選取2001—2016年的原因。第二，RD表示研發(fā)投入。研發(fā)投入是提高全要素生產(chǎn)率的重要因素，本文研發(fā)投入采用各省份研發(fā)投入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。第三，edu表示人力資本水平，參考已有做法，人力資本水平一般采用各省市區(qū)平均受教育年限表示，受教育年限數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，在此基礎(chǔ)上采用加權(quán)平均的方法求得平均受教育年限。第四，fan表示金融發(fā)展水平。本文金融業(yè)發(fā)展水平采用各省份金融機(jī)構(gòu)貸款余額與GDP的比值進(jìn)行度量。其中，金融機(jī)構(gòu)貸款余額來自《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》，各省份GDP數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。第五，city表示城市化水平。本文的城市化率用城市人口占總?cè)丝诘谋戎乇硎?，?shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。第六，pGDP表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。本文人均GDP數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省統(tǒng)計(jì)年鑒，數(shù)據(jù)以2010年為基期進(jìn)行了平減，消除價(jià)格因素的影響。

3 實(shí)證分析

3.1 全樣本回歸

對(duì)全國(guó)、東部、中部和西部采用雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，作為對(duì)照將固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)結(jié)果同時(shí)列出。詳細(xì)估計(jì)結(jié)果如表1、表2所示。

表1 全國(guó)和東部估計(jì)結(jié)果

表2 中部、西部估計(jì)結(jié)果

表1中，全國(guó)估計(jì)結(jié)果(1)列是不考慮控制變量的固定效應(yīng)估計(jì)結(jié)果，(2)列是加入控制變量的固定效應(yīng)估計(jì)結(jié)果，(3)列是隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)結(jié)果。根據(jù)估計(jì)結(jié)果，未加入控制變量時(shí)核心解釋變量估計(jì)結(jié)果符號(hào)為負(fù)，且都通過了1%顯著性水平的檢驗(yàn)。加入控制變量后估計(jì)結(jié)果符號(hào)為正，且通過了顯著性檢驗(yàn)，系數(shù)略有下降。估計(jì)結(jié)果證實(shí)了物流效率對(duì)生產(chǎn)率的提高有顯著的正向影響。也就是說物流效率的改善，能進(jìn)一步降低成本，提高資源配置效率，更好地促進(jìn)技術(shù)溢出，從而提高全要素生產(chǎn)率，有利于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

3.2 分地區(qū)回歸

我國(guó)東部、中部和西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距較大，物流效率存在差異，其對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響也存在較大差異。

東部地區(qū)在5%的顯著性水平上，物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率有正向影響，而且影響程度高于全國(guó)估計(jì)結(jié)果。東部地區(qū)在制度質(zhì)量、人力資本、城市化水平等各方面都具有優(yōu)勢(shì)，物流業(yè)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響最大。中部地區(qū)在5%的顯著性水平上物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率有正向影響。西部地區(qū)估計(jì)結(jié)果符號(hào)為正，通過了10%顯著性水平的檢驗(yàn)。西部地區(qū)物流效率改善對(duì)全要素生產(chǎn)率影響顯著，說明物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響存在區(qū)域差異。東部地區(qū)影響系數(shù)最大，大于全國(guó)回歸的系數(shù)；中部地區(qū)影響系數(shù)小于全國(guó)、東部和西部的回歸系數(shù)，西部地區(qū)影響系數(shù)高于全國(guó)和中部地區(qū)。

3.3 分時(shí)段回歸結(jié)果

本文以2009年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，分為2001—2008年和2009—2016年兩個(gè)時(shí)期，分別探討在這兩個(gè)時(shí)期內(nèi)物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，回歸結(jié)果如表3所示。估計(jì)結(jié)果表明，兩個(gè)時(shí)間段核心解釋變量對(duì)全要素生產(chǎn)率的估計(jì)結(jié)果為正，通過了1%和10%顯著性水平檢驗(yàn)，且兩個(gè)時(shí)間段回歸系數(shù)略有差異。說明物流業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中一直占據(jù)重要的地位，對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，提高全要素生產(chǎn)率都發(fā)揮著基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性和先導(dǎo)性作用。但是也應(yīng)該注意到，我國(guó)物流業(yè)發(fā)展存在的地區(qū)不均和對(duì)經(jīng)濟(jì)的支撐能力不足的問題。余泳澤、武鵬(2010)指出，我國(guó)部分省份盲目進(jìn)行物流業(yè)投資，導(dǎo)致物流產(chǎn)業(yè)效率下降。歐陽(yáng)小迅，黃福華(2010)利用1999—2008年面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，我國(guó)地區(qū)物流匹配效率2008年數(shù)值最低，物流業(yè)整體效率不高，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐能力不足。

表3 分時(shí)段回歸結(jié)果

4 門檻回歸效應(yīng)

4.1 門檻模型設(shè)定

上述面板回歸結(jié)果表明，物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率具有顯著影響。為進(jìn)一步驗(yàn)證兩者之間的關(guān)系，采用面板門檻效應(yīng)模型探討物流效率與全要素生產(chǎn)率之間是否存在門檻效應(yīng)。在門檻數(shù)未知的情況下，參考Hansen(1999)的研究方法，設(shè)定單一門檻模型。門檻模型設(shè)定如下：

其中：表示全要素生產(chǎn)率，表示物流效率，X是控制變量，q為門檻變量，為未知門檻值，為估計(jì)參數(shù)，為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

4.2 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

本文選取制度質(zhì)量作為門檻變量，自抽樣1000次，依次進(jìn)行三門檻、二門檻和一門檻檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀z驗(yàn)結(jié)果表明在5%的顯著性水平上，物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率存在顯著的單一門檻，如表4所示。

表4 門檻檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表5物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的門檻估計(jì)值為5.05，低于5.05為低制度質(zhì)量，高于5.05為高制度質(zhì)量。

表5 門檻估計(jì)值

4.3 門檻回歸結(jié)果

根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率存在單一門檻效應(yīng)。在不同制度質(zhì)量下，物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率存在先抑后揚(yáng)的影響。

在低制度質(zhì)量時(shí)，物流效率在10%的顯著性水平上對(duì)全要素生產(chǎn)率存在負(fù)向影響；高制度質(zhì)量時(shí)，在1%的顯著性水平上物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率存在正向影響。表明較高的制度質(zhì)量情況下，物流效率的改善能有效提高全要素生產(chǎn)率。存在這一現(xiàn)象的原因可能在于低制度質(zhì)量時(shí)，物流效率的改善會(huì)導(dǎo)致資源向制度質(zhì)量高的地區(qū)轉(zhuǎn)移，從而對(duì)全要素生產(chǎn)率存在負(fù)向影響；相反，當(dāng)制度質(zhì)量高時(shí)，物流效率提高有利于資源的流入，起到對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用，如表6所示。

表6 門檻參數(shù)估計(jì)結(jié)果

5 結(jié)語(yǔ)

本文采用DEA-Malmquist指數(shù)法對(duì)不同時(shí)期物流效率進(jìn)行測(cè)度，在此基礎(chǔ)上利用雙固定效應(yīng)模型，從全國(guó)、東部、中部和西部不同樣本情況下實(shí)證檢驗(yàn)物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，并探討了不同時(shí)間段兩者之間的影響，最后采用門檻效應(yīng)模型檢驗(yàn)了兩者之間的門檻效應(yīng)。主要結(jié)論如下：(1)物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率有顯著的正向影響。物流效率的提高，能有效降低成本、提高資源配置效率，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，從而對(duì)全要素生產(chǎn)率的提高產(chǎn)生影響。(2)物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響存在異質(zhì)性。影響程度最大的是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，西部地區(qū)次之，中部地區(qū)最小。(3)物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響存在持續(xù)性。(4)物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率存在門檻效應(yīng)，表現(xiàn)為先抑后揚(yáng)的影響。鑒于物流效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，提升物流業(yè)發(fā)展水平需要將物流效率的改善作為重要內(nèi)容。首先，發(fā)揮市場(chǎng)對(duì)資源配置的基礎(chǔ)作用上，采取降本增效、降費(fèi)減稅等宏觀政策優(yōu)化物流效率，提高物流業(yè)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力。其次，東中西部地區(qū)物流效率的改善需要采取差異化的措施。最后，政府需要為物流業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造良好的制度環(huán)境。