曲麗
內容摘要:本文采用普通最小二乘回歸法,對全國、東中西部地區的物流業技術效率與影響因素進行實證研究。文章首先利用數據包絡分析法(DEA)測算我國各省物流業技術效率,得出我國各省的物流業技術效率普遍偏低,物流業技術效率規模遞增的省市區主要集中于東部地區,西部地區物流業技術效率普遍呈現出規模遞減的狀態。其次,對我國各省2010-2014年物流業技術效率與影響因素進行回歸估計,得出我國物流業技術效率與其影響因素,即物流業人力資本、國有經濟在全社會固定資產投資中的占比、對外開放水平之間均呈現正相關。最后,研究認為東中西部三個地區物流業技術效率提升的主要影響因素分別為對外開放水平、國有經濟在全社會固定資產投資中的占比、物流業人力資本,影響系數分別為0.637、0.632、0.546。
關鍵詞:物流業技術效率 影響因素 規模遞增
中圖分類號:F252 文獻標識碼:A
引言
在我國三大產業結構中,物流業對三大產業的發展均有巨大影響。物流業本身又是一個龐大的產業體系,其發展狀況將直接影響我國國民經濟的發展質量。早在“十一五”規劃發展期間,我國就將物流業作為重點發展產業,列入“十一五”規劃內容,進入“十二五”之后,我國政府又一次強調物流業是我國“十大振興產業”,由此可見,歷年來我國政府對物流業發展的重視。在“十三五規劃”中,我國將綠色產業首次列入了“十三五”規劃的內容,而物流業作為綠色產業的代表,再一次得到重視。在我國經濟進入新常態發展的今天,經濟增長換擋,產業結構迫切需要調整,而轉變經濟增長方式更需要壯大我國物流產業,為我國新常態的經濟增長添加新動力。但是綜觀當前我國物流產業發展現狀,物流業的發展一直處于較低水平,這一方面與我國對傳統經濟增長方式較為依賴有關,另一方面也與物流業技術效率始終不高密切相關。多年來,我國物流業的技術效率到底處于一種什么樣的發展水平,這是理論研究者關注的重點,本文將采用成熟的數據包絡分析法,對我國物流業技術效率進行測算,并在此基礎上進行全國、東中西部物流業技術效率與其影響因素的實證回歸估計,探索影響我國物流業技術效率的關鍵因素,以期對提升我國物流業技術效率提供理論指導。
文獻綜述
當前我國越來越多的學者關注于物流產業發展效率的研究,例如惠玉蓉、董千里(2013)利用數據包絡分析(DEA)對物流業可持續發展進行有效性評價,通過物流業技術效率的測算,得出我國物流業目前發展所面臨的技術障礙因素。鄧學平、王旭、Ada Suk Fung Ng、林云(2014)將全要素生產效率引入物流業發展領域,對我國物流企業全要素生產效率進行了計算,得出當前我國物流業全要素生產率普遍處于較低水平的研究結論。丁俊發(2014)對我國制造業的發展效率進行測算,得出我國物流業首先從制造業突破的重要研究結論,并提出了我國制造業發展的對策。王亞華、吳凡、王爭(2015)采用Bootstrap-Malmquist指數,對我國交通行業生產率變動狀況進行了測算,得出當前我國交通行業生產率處于逐步提升的階段,同時針對交通行業生產率提升存在的問題,從技術、資本投入等方面提出了解決對策。張洪瑋(2015)基于互聯網金融業發展的背景,探索了現代互聯網金融對現代物流業的影響,提出了我國物流業借助互聯網金融發展機遇的對策。高月娜(2015)對我國物流業的技術效率進行了測算,并從區域發展差異視角,探索了我國各地區在物流業技術效率上存在的差距。并且還分析了影響我國物流業發展的主要因素,如政府的干預程度,反映市場自由化的發展程度,政府干預過多,資源流動性受阻,物流業技術效率就有可能降低。該文針對各個影響因素現存的問題,提出解決對策。
我國物流業技術效率測算
(一)測算方法
本文選取數據包絡分析法(DEA)對我國各省物流業技術效率進行測算。數據包絡分析是最近幾年發展起來的效率測算方法,被引入國內以后,用于各個產業技術效率的測算,當前數據包絡分析的運用越來越成熟,方法也得到了進一步的改進和完善。本文將采用成熟的超效率數據包絡分析進行物流業技術效率的測算,DEA的測算公式如下所示:
假設有n個決策單位,每個決策單元下面包含m種投入要素,要素投入和產出s組合在一起,構建相對效率h0。具體如下:
(二)投入和產出變量
在計算我國各省物流業技術效率時,首先要確定投入和產出的變量,本文以物流業從業人數、物流業固定資產投資作為基本的投入變量,以物流業產業增加值作為基本的產出變量,本文將選用2010-2014年我國各省的投入和產出變量進行測算。
(三)研究區域
本文研究區域主要為我國30個省、市、區,不包含中國香港、澳門和臺灣地區的數據,另外由于我國西藏地區的統計數據個別年份出現了缺失,為了計算的準確性,本文在研究中將我國西藏地區的物流業相關數據排除在外。
(四)我國各省物流業技術效率測算結果
根據數據包絡分析(DEA)得到我國各省2010-2014年物流業技術效率測算結果,如表1所示。
根據測算結果,物流業技術效率較低的6省為吉林省、內蒙古自治區、陜西省、山西省、安徽省、四川省,物流業技術經濟效率水平分別為0.925、0.939、0.949 、0.950、0.953、0.955。物流業技術效率較高的6省為上海市、天津市、山東省、湖北省、河北省、河南省,物流業技術經濟效率分別為1.058、1.044、1.028、1.021、1.018 、1.012。綜合表1可見,我國各省的物流業技術效率普遍偏低,物流業技術效率出現規模遞增的區域主要位于我國的東部地區,其中有部分為中部地區的省市區,西部地區物流業技術效率普遍呈現出規模遞減的狀態。
物流業技術效率影響因素實證研究
(一)模型構建
國內外學者對物流業技術效率的影響因素進行了大量研究,主要歸類如下:第一是人力資本,人力資本反映了一個地區在物流業發展過程中對先進技術的吸收能力,一個地區的人力資本越高,地區的物流業技術效率將越高,本文將衡量人力資本納入實證研究模型中。第二是制度變量,我國的改革進程對物流業的影響是巨大,所有制的變遷對各地區經濟效率產生了較大影響,并形成了地區物流業發展差距。第三是開放程度,隨著我國改革開放的發展,外商直接投資規模不斷增加,對我國各省的物流業發展產生較強的推動作用,尤其是在技術投入上,我國東部地區的物流技術一般會高于西部地區,這主要得益于開放環境下外商先進技術的投入。
基于以上幾個影響因素,本文構建我國物流業技術效率的實證回歸模型,對柯布達格拉斯生產函數進行對數改進以后,最終得到本文的實證研究公式,如下所示:
(1)
其中,i表示時間,t表示我國的省市區,α表示估計參數, LNJSXL表示各省的技術效率,其原始數據可參見上文的計算結果。LNRLZB表示人力資本投入,本文用我國初中以上學歷的人數總量的平均值來衡量。LNZD表示制度變量,用我國國有經濟在全社會固定資產投資中的占比來衡量,LNOPE表示地區對外開放水平變量。用各地區的外商直接投資額來衡量。
(二)變量和數據
本文的解釋變量為人力資本投入、國有經濟在全社會固定資產投資中的占比、對外開放水平,被解釋變量為物流業技術效率。本文所有的數據均來自國家統計局網站以及我國各省的統計局數據。
(三)實證回歸結果
下文筆者采用普通最小二乘回歸估計法進行全國以及東中西部物流業技術效率與影響因素的回歸估計。
1.全國物流業技術效率與影響因素回歸估計。對我國2010-2014年物流業技術效率與影響因素回歸估計,結果如表2所示。
根據表2估計結果,2010-2014年間,我國物流業人力資本的系數分別為0.65、0.45、0.61、0.45、0.44,并且均通過了5%的顯著性水平檢驗。物流業人力資本與物流業技術效率之間均呈現正相關關系,這表明在2010-2014年間我國物流業人力資本每提升1%,物流業技術效率則分別提升0.65%、0.45%、0.61%、0.45%、0.44%。
2010-2014年間,我國國有經濟在全社會固定資產投資中的占比的系數分別為0.14、0.13、0.14、0.16、0.15,并且均通過了5%的顯著性水平檢驗。物流業國有經濟在全社會固定資產投資中的占比與物流業技術效率之間均呈現正相關關系,這表明在2010-2014年間我國物流業國有經濟在全社會固定資產投資中的占比每提升1%,物流業技術效率則分別提升0.14%、0.13%、0.14%、0.16%、0.15%。
2010-2014年間,我國各地區外開放水平的系數分別為0.33、0.25、0.34、0.23、0.31,并且均通過了5%的顯著性水平檢驗。我國各地區物流業對外開放水平與物流業技術效率之間均呈現正相關關系,這表明在2010-2014年間,我國各地區物流業對外開放水平每提升1%,物流業技術效率則分別提升0.33%、0.25%、0.34%、0.23%、0.31%。
2.東部地區物流業技術效率與影響因素回歸估計。對東部地區物流業技術效率與影響因素之間的關系進行普通最小二乘回歸估計,結果如表3所示。
東部地區物流業人力資本的系數為0.242,并且通過了5%的顯著性水平檢驗,東部地區物流業人力資本與物流業技術效率之間呈現正相關關系,這表明東部地區物流業人力資本每提升1%,物流業技術效率則提升0.242%。東部地區國有經濟在全社會固定資產投資中的占比的系數為0.422,并且通過了5%的顯著性水平檢驗,東部地區國有經濟在全社會固定資產投資中的占比與物流業技術效率之間呈現正相關關系,這表明東部地區國有經濟在全社會固定資產投資中的占比每提升1%,物流業技術效率則提升0.422%。東部地區對外開放水平的系數為0.637,并且通過了5%的顯著性水平檢驗,東部地區對外開放水平與物流業技術效率之間呈現正相關關系,這表明東部地區對外開放水平每提升1%,物流業技術效率則提升0.637%。
可見對外開放水平是影響東部地區物流業技術效率的主要變量,其次為國有經濟在全社會固定資產投資中的占比。
3.中部地區物流業技術效率與影響因素回歸估計。對中部地區物流業技術效率與影響因素之間的關系進行普通最小二乘回歸估計,結果如表4所示。
中部地區物流業人力資本的系數為0.342,并且通過了5%的顯著性水平檢驗,中部地區物流業人力資本與物流業技術效率之間呈現正相關關系,這表明中部地區物流業人力資本每提升1%,物流業技術效率則提升0.342%。中部地區國有經濟在全社會固定資產投資中的占比的系數為0.632,并且通過了5%的顯著性水平檢驗,中部地區國有經濟在全社會固定資產投資中的占比與物流業技術效率之間呈現正相關關系,這表明中部地區國有經濟在全社會固定資產投資中的占比每提升1%,物流業技術效率則分別提升0.632%。中部地區對外開放水平的系數為0.542,并且通過了5%的顯著性水平檢驗,中部地區對外開放水平與物流業技術效率之間呈現正相關關系,這表明中部地區對外開放水平每提升1%,物流業技術效率則提升0.542%。
可見國有經濟在全社會固定資產投資中的占比是影響中部地區物流業技術效率的主要變量,其次為對外開放水平。
4.西部地區物流業技術效率與影響因素回歸估計。對西部地區物流業技術效率與影響因素之間的關系進行普通最小二乘回歸估計,結果如表5所示。
西部地區物流業人力資本的系數為0.546,并且通過了5%的顯著性水平檢驗,西部地區物流業人力資本與物流業技術效率之間呈現正相關關系,這表明西部地區物流業人力資本每提升1%,物流業技術效率則提升0.546%。西部地區國有經濟在全社會固定資產投資中的占比的系數為0.452,并且通過了5%的顯著性水平檢驗,西部地區國有經濟在全社會固定資產投資中的占比與物流業技術效率之間呈現正相關關系,這表明西部地區國有經濟在全社會固定資產投資中的占比每提升1%,物流業技術效率則提升0.452%。西部地區對外開放水平的系數為0.135,并且通過了5%的顯著性水平檢驗,西部地區對外開放水平與物流業技術效率之間呈現正相關關系,這表明西部地區對外開放水平每提升1%,物流業技術效率則提升0.135%。
可見物流業人力資本是影響西部地區物流業技術效率的主要變量,其次為國有經濟在全社會固定資產投資中的占比。
研究結論
本文采用數據包絡分析(DEA),對我國各省物流業技術效率進行測算,并選取物流業人力資本、國有經濟在全社會固定資產投資中的占比、對外開放水平三個變量,構建全國、東中西部的物流業技術效率與影響因素之間的實證模型,采用普通最小二乘回歸方法,研究得出如下結論:
第一,利用數據包絡分析(DEA)測算我國各省物流業技術效率,得出我國各省的物流業技術效率普遍偏低,物流業技術效率出現規模遞增的區域主要位于我國的東部地區,其中有部分為中部地區的各省份,西部地區物流業技術效率普遍呈現出規模遞減的狀態。
第二,對我國各省2010-2014年物流業技術效率與影響因素進行回歸估計,得出我國物流業技術效率與其影響因素,即物流業人力資本、國有經濟在全社會固定資產投資中的占比、對外開放水平之間均呈現正相關,其中2010-2014年期間,我國物流業人力資本的系數分別為0.65、0.45、0.61、0.45、0.44,國有經濟在全社會固定資產投資中的占比的系數分別為0.14、0.13、0.14、0.16、0.15,各地區外開放水平的系數分別為0.33、0.25、0.34、0.23、0.31。
第三,對東部地區物流業技術效率與影響因素之間的關系進行普通最小二乘回歸估計,得出對外開放水平是影響東部地區物流業技術效率的主要變量,其次為國有經濟在全社會固定資產投資中的占比。
第四,對中部地區物流業技術效率與影響因素之間的關系進行普通最小二乘回歸估計,得出國有經濟在全社會固定資產投資中的占比是影響中部地區物流業技術效率的主要變量,其次為對外開放水平。
第五,對西部地區物流業技術效率與影響因素之間的關系進行普通最小二乘回歸估計,得出物流業人力資本是影響西部地區物流業技術效率的主要變量,其次為國有經濟在全社會固定資產投資中的占比。