中國制造業物流外包的生產率效應分析

梁紅艷，王健

（福州大學八方物流學院，福建福州 350108）

中國制造業物流外包的生產率效應分析

梁紅艷，王健

（福州大學八方物流學院，福建福州 350108）

文章利用1997、2002、2007年投入產出表對我國28個制造業行業的物流外包率進行計算，以面板數據模型對我國制造業物流外包生產率效應進行實證檢驗，探討技術進步對制造業物流外包生產率增長效應及外包行為的影響。研究結果表明，物流外包對制造業生產率的總效應為負，帶來的是資本節約型技術進步及中性的技術退步；勞動密集型和高技術行業的生產率受物流外包的負向影響小于資本密集型和低技術行業；制造業技術進步促進了物流外包的生產率效應，同時技術進步減少了大規模行業的物流外包，其主要是通過改變內外部成本結構，擴大了大型企業的邊界。

制造業；物流外包；生產率；技術進步

一、引言

隨著物流外包在全球范圍內的迅速展開，學術界對物流外包的動因、作用及意義相應展開了研究。關于物流外包的動因，可從企業內部與外部兩個層面來尋求解釋。外部環境動因主要集中在技術、經濟和市場層面。謝菲認為，企業實施物流外包是由于競爭加劇、顧客對服務的期望度提升、全球化管制放松、計算機技術日新月異、通信科技不斷進步的壓力。[1]馬拉斯科認為，企業經營外部環境的變化，如全球經濟一體化的深入發展、消費者需求的日益個性化、柔性制造系統的推廣等，都加快了物流外包的發展。[2]而內部推動力則主要集中在節約成本和關注核心競爭力方面。奎林和杜哈明（Quelin and Duhamel）通過研究歐洲大型制造企業外包的動機和風險，將外包的驅動力歸納為七個方面，分別是降低成本、關注核心競爭力、減少資本投資、提高成本的可測性、獲得外部競爭力、提高質量、變固定成本為可變成本以及加強對內部部門的控制。[3]作為一種新型的資源組織形式，物流外包對客戶企業的生產組織方式及績效等產生了重要影響，如降低成本、提高客戶滿意度、獲取供應鏈競爭優勢。[4]、[5]、[6]

文章通過文獻梳理發現，目前關于物流外包績效的研究多以描述性為主，只有少數實證研究以問卷調查的形式展開。[7]、[8]實證分析我國物流外包績效的研究更是不多，僅有劉秉鐮和林坦在利用1997、2002、2007年投入產出表計算我國制造業各行業物流外包率的基礎上，以面板數據模型分析了物流外包對我國制造業勞動生產率的影響。[9]但劉秉鐮和林坦使用的是簡單的C-D生產函數形式，可能無法準確捕捉物流外包的生產率效應。此外，在制度經濟學中，技術進步對企業外包決策具有重要影響，但對于技術進步對物流外包的影響，還沒有人就此展開實證檢驗。基于此，本文以制造業為研究對象，使用投入產出表數據估算我國制造業物流外包率，通過構建超越對數函數，以面板數據模型檢驗制造業物流外包的生產率效應，并探究技術進步對物流外包生產率效應及外包行為的影響。

二、研究設計

1.研究假設

（1）制造業物流外包的生產率效應。物流外包通過以下幾種機制對制造業效率產生影響：一是直接成本效應。制造業企業通過使用比自營價格更低的物流服務降低生產成本，以單位投入衡量的生產效率獲得提高。[10]二是要素的配置效應。外包帶來的低價物流投入降低了企業的邊際生產成本，使得邊際產出高于邊際生產成本，此時企業可以通過釋放缺乏生產效率環節所使用的要素，加大邊際產出較高要素的投入，來優化要素配置比例，從而提高生產效率。[11]三是多樣性。更多新的服務投入使要素專業化程度加深，生產率獲得提升。[12]四是技術促進效應。杰奧（Geo）指出，生產性服務業是制造業內部技術缺陷主要的彌補手段。[13]具有較高品質和技術含量的物流業在為制造業企業提供服務時，會直接促進企業生產技術的進步，而且技術差距形成的溢出空間將刺激企業在人力資本方面的投資，提高員工學習能力，加快企業技術升級。

假設1：物流外包可以提高制造業生產率。

（2）行業資本密集度因素。根據目前我國制造業的運行環境，相比勞動力而言，企業資本相對短缺，而物流外包能在一定程度上緩解資本密集型企業資金短缺的瓶頸，但對勞動密集型企業的帶動作用可能不太明顯。另外，資本密集型行業往往具有更為顯著的規模經濟效應，可充分利用第三方物流的規模經濟優勢來實現外包的預期收益。

假設2：物流外包對資本密集型制造行業生產率的促進效應更大。

（3）行業技術密集度因素。高技術密集型產業干中學效應更強，且通過實施外包可集中資源于核心生產環節，而低技術密集型產業本就集中于低技術生產環節，干中學效應相應地也就比較有限。愛格等（Egger et al）對奧地利制造業的研究結果證實了此觀點。[14]

假設3：物流外包對高技術密集型制造行業的生產率促進效應更大。

（4）行業規模因素。歐奇（Ouchi）、特納和馬奎加（Turner and Makhija）認為，在旨在提高效率的外包過程中，企業所擁有的知識越多，越會對外包過程加強控制，從而確保外包業務的品質和預期目標。[15]、[16]大規模企業掌握的資源較為豐富，擁有的知識更多，人力資本水平較高，干中學能力更強，可以更好地吸收知識；而中小型企業掌握的資源有限，擁有的知識存量較低，在知識吸收、轉移等方面能力比較弱。

假設4：物流外包對大規模行業生產率的促進效應更大。

（5）技術進步對物流外包的影響。技術進步是影響企業縱向邊界的重要因素，但不斷發展的技術進步既節約了企業的市場交易成本，也降低了其內部協調成本，對兩種成本降低程度的爭議使得人們對于技術進步對企業邊界影響的認識尚未達成一致。一種觀點認為，技術的不斷進步使企業市場交易成本的節約程度遠遠超過了內部協調成本的節約程度，使企業更傾向于依賴市場；[17]、[18]另一種觀點認為，信息技術的應用與網絡的發展對企業內部協調成本的節約效果尤其明顯，從而提高了企業縱向一體化的程度。[19]、[20]王珺和侯廣輝從不確定性視角展開分析，指出受技術變化的動態影響，外部市場交易不確定性是一個有所下降的過程，而企業內部創新與治理的不確定性則是一個增大的過程，這兩種不確定性的相向變動導致了企業邊界的有限外部化。[21]可以看出，受多方面因素的同時制約，技術進步對企業邊界的影響并無定論。

假設5：技術進步對物流外包的總體影響不確定。

2.模型設定

（1）物流外包的生產率效應。目前，關于外包生產率效應的研究主要是利用生產函數法或直接回歸法。其中，生產函數法主要借助C-D生產函數、超越對數生產函數、固定替代彈性生產函數（Constant Elasticityof Substitution Production Function）等理論分析框架；直接回歸法是將外包率及其他控制變量作為解釋變量，以發包方的生產率作為被解釋變量，進而展開回歸分析。本文利用超越對數生產函數來分析制造業物流外包對生產率的影響。兩投入的超越對數生產函數形式為：

其中，lnY、lnK、lnL分別為總產出、資本和勞動力的自然對數。

接下來，本文借鑒徐毅和張二震[22]的研究思路，將物流外包率引入式（1），得到如下形式：

在式（2）中，O為外包率，LP為勞動生產率，λi表示行業固定效應，μt為時間固定效應。

為考察行業差異，本文在（2）式基礎上引入行業虛擬變量與外包率的交叉項：

在式（3）中，di是表征資本密集度的虛擬變量，資本密集型行業取值為1，勞動密集型行業取值為0，本文根據各行業的資本—勞動投入比例與平均值的比較來劃分；dt是表征行業技術密集度的虛擬變量，高技術行業取值為1，低技術行業取值為0，本文根據科技人員占從業人員的比重指標來劃分；ds是表征行業規模的虛擬變量，行業規模大于平均值取值為1，否則為0，本文根據行業銷售收入指標來劃分。

（2）技術進步對物流外包的影響。根據索洛增長模型中的勞動生產率增長核算框架，并引入技術進步與外包率的交互項，得到如下方程：

在式（4）中，dllp為勞動生產率增長率，dllk為勞均固定資本增長率，tech為技術進步增長率。

為進一步探究行業特征對物流外包行為的影響，擬估計如下方程：

在對式（2）、式（3）、式（4）進行估計時，可能會產生“內生性”問題，即勞動生產率與外包率之間可能存在相互影響關系。對此，本文借鑒徐毅和張二震的滯后變量法來處理，將1997、2002、2007年的外包率數據與1998、2003、2008年的資本存量、勞動力投入和其他變量相對應來進行回歸分析。

3.變量說明

（1）產出。本文用增加值表示產出，并利用各行業工業品出廠價格指數折算為以1997年為基期的不變價。

（2）資本。本文使用各行業固定資產凈值年平均余額來表示資本存量，并利用固定資產價格指數折算為以1997年為基期的不變價。

（3）勞動力。由于勞動時間數據無法獲得，本文以各行業全部從業人員年平均人數表示勞動投入。

（4）技術進步。技術進步增長率用馬奎斯特（Malmquist）指數分解得到的技術進步指數來表示，具體使用法里斯等（Fare，et al）[23]提出的數據包絡分析法計算。

（5）物流外包率。目前，關于外包生產率效應的研究主要集中在國際貿易領域，[24]、[25]并均采用費恩斯特拉和漢森（Feenstra and Hanson）的方法估算國際外包率，即進口產品中中間投入品所占的比重。[26]本文研究的物流外包，并不考慮第三方物流來自國內還是國外。我國目前的統計體系中缺乏企業外包數據的統計，既有研究主要利用投入產出表數據近似計算，如原毅軍和劉浩利用投入產出表中各主要服務部門對制造業的中間投入來表示制造業服務外包額。[27]由于沒有直接的物流業統計數據，劉秉鐮和林坦根據投入產出表數據，以制造業各行業的交通運輸倉儲業中間投入率來近似表示物流外包率。本文借鑒劉秉鐮和林坦的思想，并且為了更為全面地反映物流外包現狀，以交通運輸倉儲郵政業表示物流業，利用投入產出表數據，以制造業各行業的交通運輸倉儲郵政業中間投入率來度量物流外包率。

三、數據說明與分析

1.數據來源

本文使用1997、2002、2007年投入產出表數據來估算物流外包率。由于投入產出表與《中國統計年鑒》的行業分類存在差異，因此首先需要確定行業分類標準。本文將投入產出表的行業數據按照2002年的最新行業分類《國民經濟行業分類與代碼》（GB/T 4754-2002）中的行業分類標準進行合并。合并后的制造業共包括30個兩位數行業，與《中國統計年鑒》的兩位數行業分類一一對應。其中，工藝品及其他制造業、廢棄資源和廢舊材料回收加工業由于數據缺失而被剔除。本文使用的數據來自投入產出表、《中國統計年鑒》及《中國工業經濟統計年鑒》。限于篇幅，各變量的描述性統計不再列出。

2.基于數據的經驗事實分析

在分析物流外包生產率效應之前，本文首先對我國制造業物流外包的經驗事實及其與生產率的關系進行初步分析。1997、2002、2007年我國制造業各行業物流外包率的平均值分別為1.513%、3.137%、2.354%。2002年各行業的物流外包率均高于1997年；2007年與2002年相比，除了農副食品加工業，紡織服裝、鞋、帽制造業和醫藥制造業等少數行業的物流外包率有所提高之外，其他行業的物流外包率均出現了下降，且黑色金屬冶煉及壓延工業（c32）、有色金屬冶煉及壓延加工業（c33）和金屬制品業（c34）這三個行業的物流外包率低于1997年的水平。進一步，本文利用克魯斯克爾—瓦利斯（Kruskal-Wallis）檢驗分析各年度制造業物流外包率與勞動生產率的差異性，發現2002年制造業物流外包率顯著高于1997年，而2007年顯著低于2002年；2002年制造業勞動生產率顯著高于1997年，2007年顯著高于2002年。

另外，本文考察了物流外包率高于和低于均值時這兩類行業的勞動生產率狀況。研究發現，物流外包率高的行業，其生產率水平低于物流外包率低的行業。另外，為把握不同行業特征對應的物流外包的差異性，本文對按照資本密集度、技術水平和規模劃分的制造業行業物流外包率的統計特征值進行比較分析，發現資本密集型、低技術、大規模行業的物流外包率高于勞動密集型、高技術、小規模行業的物流外包率。

四、實證結果分析

1.物流外包的生產率效應

為克服各行業間可能存在而又無法識別的異方差，表1、表2估計結果中的標準誤差都經過了懷特異方差修正。根據豪斯曼（Hausman）檢驗結果，（2）式與（3）式的估計均拒絕支持隨機效應的零假設，即固定效應更合適。表1是利用即期值對（2）式、（3）式個體固定效應與雙因素固定效應的回歸結果，表2是利用滯后變量法對（2）式、（3）式個體固定效應與雙因素固定效應的回歸結果。首先，對比表1與表2，考慮了時間效應后，R2都在變大，說明雙因素固定效應能更好地解釋物流外包對生產率的影響。考慮時間效應后，盡管物流外包率的系數仍為負值，但絕對值明顯變小，說明時間上的固定效應明顯大于個體上的固定效應。2002年與2007年的系數不斷變大，考慮到其他變量系數變化不大而物流外包系數明顯變大，可認為2002年與2007年，隨著制造業各行業物流外包程度的不斷加深，物流外包對帶來的中性技術退步呈現出不斷降低的趨勢。接下來，對比表1和表2的雙因素固定效應模型的估計結果，發現表2中物流外包O的系數均顯著，而表1中物流外包O的系數基本不顯著，表明在分析物流外包對生產率的影響時，需要考慮內生性問題。因此，本文將集中分析表2中雙因素固定效應的估計結果。

根據表2中（2）式的估計結果（模型6），（lnK）×O和（lnL）×O一次項與二次項的估計系數都顯著，因此不能直接根據估計系數得出其對生產率的影響，現分別求勞動生產率對O、（lnK）×O和（lnL）×O的導數。其中，物流外包的系數估計值為-0.374，表明物流外包表現為中性的技術退步；勞動生產率對物流外包率O的導數表示物流外包對勞動生產率的總效應，計算結果為-0.045，表明物流外包率每增加一個百分點，制造業生產率就減少0.045個百分點；勞動生產率對（lnK）×O的導數為0.183，表示物流外包帶來的是資本節約型技術進步；勞動生產率對（lnL）×O的導數為-0.192，表示物流外包帶來的是勞動節約型技術退步；總效應減去中性生產率效應表示物流外包的有偏效應合計，結果為0.329。

上述結果說明，我國制造業物流外包的作用主要體現為節約固定資產投資。而中性的技術退步可能因為我國第三方物流企業信息化水平不高，而且沒有與制造業形成緊密的合作互動關系，使得制造業無法獲取物流服務提供商的技術溢出。物流外包對制造業生產率的總效應為負，這一結果與理論預期不一致，可從以下兩個方面來解釋：一是我國第三方物流企業自身擁有的知識與技能有限。大部分物流企業仍以提供傳統的運輸、倉儲等低附加值物流服務為主，提供信息服務、通關結算、需求管理、成本管理與綜合化服務的能力有限，難以滿足制造業的個性化物流需求。而且，物流服務提供商與客戶制造企業之間尚未形成高度協調與互動的戰略性合作伙伴關系，物流服務提供商參與客戶企業生產活動的程度有限，使其并未對制造企業的生產流程和運作方式產生實質影響，導致對生產率的作用有限。二是由于外包活動執行過程中會遇到各種困難與風險，如機會主義行為、學習和創新能力的有限性、協調費用的增加、業務間對接存在的困難等，使得并不是所有外包活動的預期收益都會實現。[28]列布雷恩（Leiblein et al）指出，外包與績效之間的關系受交易環境和契約環境的影響，包括控制能力、吸收能力、產品的復雜性以及交易的不確定性等諸多企業內外部因素。[29]目前，我國市場信任機制、法制環境建設還不健全，市場交易成本較高，制造業選擇物流外包之后，多數企業全身而退，缺乏對物流外包的戰略控制，與服務提供商缺乏定期、頻繁的溝通，這些都不利于物流外包活動預期收益的實現。

表1 物流外包對勞動生產率的影響（即期）

關于行業特征對物流外包生產率效應的影響，表2中的模型（7）～（9）分別引入了虛擬變量di、dt、ds與物流外包的交叉項，模型（10）則同時引入了三個虛擬變量與物流外包的交叉項。在只引入資本密集度虛擬變量時，物流外包對資本密集型行業生產率的影響系數為-0.463-0.127di，表明物流外包對資本密集型行業生產率的負向影響大于勞動密集型行業，與假設2的思想不一致。這一結果反映了我國勞動密集型制造業行業在對物流外包的控制能力以及與第三方物流企業之間的互動關系方面，都要優于資本密集型行業，為物流外包的良好運作提供了較好的外部條件。在只引入技術密集度虛擬變量時，對低技術行業的影響系數為-0.250+0.072dt，表明物流外包對高技術行業生產率的負向影響小于低技術行業，基本可以驗證假設3，反映了我國高技術制造業行業實施物流外包的組織控制能力高于低技術行業。在只引入行業規模虛擬變量時，行業規模與物流外包的交叉項系數為0.086，但不顯著，表明物流外包對不同規模制造業行業生產率的影響無顯著性差異，因此假設4難以得到驗證。在模型（10）中同時引入三個虛擬變量，整體估計與單獨引入虛擬變量估計的結果并無太大差異，說明勞動密集型與高技術行業的組織控制能力更強，使得物流外包對生產率的負向影響更小。

表2 物流外包對勞動生產率的影響（滯后一期）

2.技術進步對物流外包生產率增長效應及外包行為的影響

（1）技術進步對物流外包生產率增長效應的影響。表3給出了式（4）的估計結果，同樣采用滯后變量法檢驗了式（4）估計時的內生性問題。根據豪斯曼檢驗結果，即期的估計與滯后一期的估計均采用固定效應更為合適。根據表3，即期與滯后一期的估計結果相差不大，表明式（4）的內生性問題并不嚴重，因此本文以即期的固定效應估計結果來進行分析。結果顯示，人均資本增長率與勞動生產率增長率具有顯著的正相關關系，技術進步增長率對勞動生產率增長率的作用不顯著。物流外包的系數顯著為負，物流外包與技術交叉項的系數顯著為正。生產率增長率對外包率的導數為-0.395+ 0.346×tech，將tech的均值代入，結果等于0.026，說明隨著制造業技術的進步，物流外包對生產率增長率的負向影響轉變為正向促進效應，這主要是因為技術進步提高了制造業吸收外部知識的能力，有助于物流外包生產率效應的發揮。本文進一步分析了技術進步對不同性質制造業行業外包行為的影響。

（2）技術進步對物流外包行為的影響。式（5）的估計結果見表4。根據豪斯曼檢驗結果，表4中模型的估計均采用隨機效應模型。從表4的前三列可以看出，資本密集型、低技術及大規模制造業行業的物流外包率略高于勞動密集型、高技術及小規模制造業行業，但這些差異都不具有統計上的顯著性。從表4的后三列可以看出，技術進步對資本密集型與勞動密集型行業、高技術與低技術行業物流外包率的影響均無顯著差異，而對大規模與小規模行業物流外包率的影響具有顯著差異。技術進步與表示規模性質的虛擬變量間顯著為負的交互關系表明，隨著技術的進步，大規模行業的物流外包率平均每年下降3.388個百分點，意味著技術進步降低了大規模制造業行業的物流外包率，其根本原因是技術進步帶來的企業內部協調成本的降低程度大于外部交易成本的降低程度，擴大了企業邊界。

表3 技術進步對物流外包生產率效應的影響

表4 技術進步對制造業各行業物流外包行為的影響

五、結論與啟示

本文根據我國1997、2002、2007年投入產出表數據，近似計算了28個制造業行業的物流外包率，發現制造業物流外包率并未表現出一直上升的趨勢，其平均值從1997年的1.513%上升到了2002年的3.137%，又下降到了2007年的2.354%。接下來，本文采用面板數據模型檢驗我國制造業物流外包的生產率效應，并探究技術進步對物流外包的影響，主要得到以下結論：（1）物流外包帶來的是資本節約型技術進步及中性的技術退步，對制造業生產率的總效應為負。（2）物流外包對勞動密集型和高技術行業生產率的負向影響小于資本密集型和低技術行業。（3）制造業技術的提高促進了物流外包的生產率效應。同時，技術進步降低了大規模行業的物流外包比率，主要是通過改變內外部成本結構，擴大了大型企業的邊界。

外包屬于企業層面的活動，但受企業層面數據可得性的限制，本文僅從產業層面分析了制造業物流外包對其生產率的影響。從上述結論可以發現，我國制造業物流外包的績效并不理想。本文認為，為推動制造業與物流業的互動發展以及提升制造業物流外包績效，要從以下兩點入手：一是提高第三方物流企業的服務水平，培養第三方物流企業的專業化水平及規模經濟優勢，擺脫長期以來只能提供傳統物流服務的困境，逐步向提供一體化、綜合化的增值服務轉變；二是在制造業實施物流外包的戰略過程中，制造企業應與物流服務提供商之間形成高度協調的互動關系，并通過實施正確的組織控制來降低或避免外包的風險，提高外包績效。

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The Productivity Effect of Logistics Outsourcing in Manufacturing Industries in China

LIANG Hong-yan and WANG Jian

（Fuzhou University，Fuzhou，Fujian350108，China）

With the help of input-output tables in the year 1997，2002 and 2007，the rates of logistics outsourcing of 28 Chinese manufacturing industries have beenmeasured，the effects of outsourcing on productivity of manufacturing industries are analyzed，and the effects of technological progress on productivity growth and logistics outsourcing decision are studied. The results show that logistics outsourcing is negatively related to the productivity of manufacturing industries and bringing about capital-saving technical progress and neutral technical retrogress.The negative effect on productivity in the laborintensive and high-tech industries is smaller than that of capital-intensive and low-tech industries.The results also reveal that technological progress significantly improves the productivity growth effect of logistics outsourcing，and technological progress decreases logistics outsourcing activities in large-scale industries through changing the structure between its internal coordination cost and markets trade cost to expand its boundary.

manufacturing industry；logistics outsourcing；productivity；technological progress

F279.33

A

1007－8266（2013）04－0030－09

＊本文系國家社會科學基金項目“我國物流業對制造業外溢效應的檢驗分析研究”（項目編號：12BJY069）的階段性研究成果。

梁紅艷（1985-），女，湖北省仙桃市人，福州大學八方物流學院博士研究生，主要研究方向為物流管理；王健（1959-），男，福建省福州市人，福州大學副校長，教授，博士生導師，主要研究方向為現代物流。

陳靜