我國批發和零售企業全要素生產率增長的時序變化和個體差異
——基于DEA-Malmquist指數法的實證分析

葉 萌，祝 合 良，孫 鵬

（首都經濟貿易大學經濟學院，北京市100070）

我國批發和零售企業全要素生產率增長的時序變化和個體差異
——基于DEA-Malmquist指數法的實證分析

葉 萌，祝 合 良，孫 鵬

（首都經濟貿易大學經濟學院，北京市100070）

以2008—2015年間我國限額以上批發和零售業各9個一級細分行業企業的面板數據為樣本，運用非參數估計的DEA—Malmquist指數法，可分析批發和零售業各細分行業企業全要素生產率的時序變化和個體差異。2008—2015年間，批發業9個細分行業的企業全要素生產率年均值呈負增長狀態，零售業9個細分行業的企業全要素生產率年均值呈正增長狀態。其中農、林、牧產品批發，食品、飲料及煙草制品批發，礦產品、建材及化工產品批發，貿易經紀與代理，綜合零售，食品、飲料及煙草制品專門零售，文化、體育用品及器材專門零售，汽車、摩托車、燃料及零配件專門零售，家用電器及電子產品專門零售，五金、家具及室內裝修材料專門零售，無店鋪及其他零售等行業企業的全要素生產率呈正增長狀態；紡織、服裝及日用品批發，文化、體育用品及器材批發，醫藥及醫療器材批發，機械設備、五金交電及電子產品批發，其他批發，紡織、服裝及日用品專門零售等行業企業的全要素生產率呈負增長狀態；醫藥及醫療器材專門零售企業的全要素生產率比較穩定。

批發和零售業；全要素生產率；時序變化；個體差異

一、引言及相關文獻回顧

流通產業是國民經濟發展中的基礎性、先導性和戰略性產業，而作為流通產業的重要組成部分，批發和零售業在國民經濟中也處于關鍵地位，與居民生活緊密相關，對于引導生產、擴大消費、穩定市場、吸納就業、改善民生、進一步拉動經濟增長具有非常重要的作用。實踐證明，在近40年的改革開放過程中，我國批發和零售業得到了較快發展，2008—2015年間，批發和零售業增加值年均增長14.31%，從2008年的26 182.3億元增加到2015年的66 186.7億元，占國內生產總值的比重為9.01%。然而，值得注意的是，盡管從絕對值來看我國批發和零售業增加值呈不斷上升的態勢，但是從增長幅度來看，自2011年起卻呈逐年下降趨勢，批發和零售業增加值的增長率從2010年的23.8%一直下降到2015年的6.03%，說明批發和零售業的高速增長期已經結束，進入了低速增長期，以往單純依靠企業擴張、規模增大等數量提高來獲取經濟效益的粗放式發展時代將被更加注重提質增效的集約式發展所取代。當前，我國批發和零售業仍處于粗放式的發展階段，企業在經營活動中投入成本較高、經營效率偏低的問題日漸顯現，是批發和零售業發展過程中不容小視的問題。作為連接生產和消費的關鍵紐帶，批發和零售業自身經營效率的高低既制約著國民經濟的各生產領域，又關乎著居民消費需求的滿足程度。隨著我國經濟發展整體速度的放緩，國民經濟各產業都在加快轉變經濟發展方式的變革，而轉變經濟發展方式的關鍵和根本是提高產業生產率，因為生產率是一個產業和產業內企業建立競爭優勢的根本，也是維系經濟保持長期活力的基礎。而全要素生產率是用于衡量經濟增長質量和產業發展質量的重要指標，隨著產業或產業內企業的要素投入達到既定程度后，該產業或產業內企業的經濟增長和未來發展將取決于其全要素生產率的提高。對于批發和零售業來說，其全要素生產率的高低直接影響著我國流通產業發展的速度和質量，決定著我國能否實現從“流通大國”向“流通強國”的轉變，因此對批發和零售業全要素生產率的研究尤為重要。

批發和零售業經營效率或全要素生產率始終是研究的熱點問題。在國外，巴羅斯和阿爾維斯（Barros&Alves）[1]用曼奎斯特（Malmquist）生產率指數實證分析了葡萄牙連鎖零售業的生產率增長情況，巴羅斯（Barros）[2]測算了以大賣場和超市為代表的葡萄牙零售企業的效率，佩里戈特和巴羅斯（Perrigot&Barros）[3]測算了法國零售企業的技術效率，巴羅斯、佩斯塔納、佩里戈特和羅珍（Bar?ros，Pestana，Perrigot&Rozenn）[4]分析了法國食品雜貨零售業的技術效率和配置效率，佛瑞曼（Free?man）等[5]以沃爾瑪為例分析了美國零售業的生產率，帕特爾和潘德（Patel&Pande）[6]以藥店為例分析了印度醫藥零售企業的效率，莫雷諾和卡拉斯科（Moreno&Carrasco）[7]測算了西班牙零售企業的技術效率。在國內，劉似臣和魏芳蘭[8]對2004—2008年間我國31個省市自治區限額以上零售業全要素生產率進行了測算，發現零售業全要素生產率顯著提高且主要來自技術進步的推動。姜向陽等[9]對2005—2008年間我國零售連鎖上市公司的經營效率進行了分析，發現零售連鎖企業全要素生產率變化較大，主要得益于技術進步的大幅增長，而不是來自于技術效率的提升。李曉慧[10]測算了1993—2008年間我國流通產業全要素生產率的增長狀況，發現流通產業的全要素生產率、技術效率、技術進步率均呈正增長態勢，且不同時期生產率增長的特點存在一定差異。雷蕾[11]對2001—2011年間我國51家零售業上市公司的全要素生產率進行了測算，發現零售業上市公司全要素生產率的增長主要來源于技術效率的變化，且全要素生產率、技術效率和技術進步指數均呈正增長態勢。陳宇峰和章武濱[12]測算了1997—2010年間我國29個省份的商貿流通效率，發現全國及三大地區的效率總體呈波浪式變化且波動趨勢較為一致。鄭彥[13]對我國31個地區零售業的運營效率進行分析，發現零售業全要素生產率有一定程度的提高，但是其主要來源是技術進步，而管理效率和運營水平并未跟上。胡宗彪和朱明進[14]對2005—2014年間我國31個省份流通服務業細分行業的全要素生產率進行了測算，發現流通服務業細分行業的全要素生產率均呈上升趨勢。孫暢和吳立力[15]測算了2004—2013年間長江經濟帶流通產業及細分行業全要素生產率、技術效率及技術進步的增長情況，發現流通產業全要素生產率年均增長率、技術效率、技術進步率均呈負增長狀態，流通產業的發展主要依靠要素驅動而非效率提升。董譽文和徐從才[16]采用1993—2014年間我國批發和零售業的省際面板數據，從全要素生產率視角對商貿流通業增長方式轉型問題進行了實證分析，發現全要素生產率以2004年為時間節點呈現先上升后下降的變化趨勢，技術效率變化是導致全要素生產率增長變化的主要原因。

結合并借鑒上述國內外學者的既有研究成果，本文以2008—2015年間我國批發和零售業中各9個細分行業企業的面板數據為基礎，運用非參數估計的DEA-Malmquist指數法來分析這些細分行業企業全要素生產率的時序變化和個體差異，旨在為客觀認識我國批發和零售業中各細分行業企業的生產率、找到提高其增長效率的途徑提供一些參考。

二、研究方法與指標、數據選取

（一）研究方法

1.數據包絡分析法（DEA）

數據包絡分析法（DEA）是一種常用且重要的效率評價方法，通過前沿估計的非參數線性規劃方法來評價多個投入和多個產出（或單個產出）的決策問題。該方法在評價效率時不需要事先設定生產函數的具體形式以及無效率項或誤差項的分布，從而避免了人為主觀因素的影響，同時該方法能夠簡化算法并減少誤差，特別是在分析生產率方面具有一定優勢，不僅適用截面數據的分析，同樣適用于面板數據的分析，多年來被國內外學者廣泛應用于經濟和管理系統評價、產業和企業效率評估、技術創新和技術進步分析等領域內的研究。數據包絡分析法（DEA）是由查恩斯、庫珀和羅德（Charnes，Cooper&Rhodes）[17]首先提出的，他們根據謝潑德（Shephard）[18]在生產分析中提出的距離函數和法雷爾（Farrell）[19]提出的效率理論，以單個投入和單個產出的效率概念為基礎，基于投入主導型并假設規模報酬不變，建立了數據包絡分析法（DEA）的第一個基礎模型——即CCR模型。CCR模型建立在規模報酬不變的假設上，僅考慮企業以增加投入的方式擴大產出，規模大小不影響效率的高低。然而，在實際經濟運行過程中，不完全競爭、政策限制、經濟制度等諸多不確定因素很難讓企業在最理想的規模中開展經營，因而規模報酬不變的假設很難區分技術效率和規模效率。為此，邦克、查恩斯和庫珀（Banker，Charnes&Cooper）[20]以CCR模型為基礎，考慮了規模報酬變化時的生產效率，提出了假設規模報酬可變的BCC模型，進一步將CCR模型中的技術效率分解為純技術效率和規模效率。

2.曼奎斯特（Malmqusit）生產率指數

曼奎斯特指數是由曼奎斯特（Malmqusit）[21]最早提出的，他首先提出了縮放因子的概念，縮放因子和謝潑德提出的距離函數是對應的，當時主要用于不同時期消費指數變化的定量分析，故稱為曼奎斯特消費指數。之后，凱夫斯、克里斯坦森和迪沃特（Caves，Christensen&Diewert）[22]以謝潑德的距離函數為基礎構造生產率指數，并將該指數推廣用于生產率變化的分析測算，形成了現今廣泛應用的曼奎斯特指數。然而，由于當時沒有提供有效測度距離函數的方法，凱夫斯（Caves）等人提出的曼奎斯特生產率指數也只停留在理論層面。直到查恩斯（Charnes）等人提出數據包絡分析法（DEA）并運用線性規劃度量技術效率之后，距離函數才得到更為廣泛的應用和發展。

距離函數是一種在不對生產者行為進行任何假定的條件下研究多個投入和多個產出（或單個產出）系統的方法，它是曼奎斯特指數建立的基礎。距離函數在數學形式上可表示為法雷爾所提出技術效率的倒數，同時也是數據包絡分析法中CCR模型和BCC模型最優解的倒數，即

在式（1）和式（2）中，X表示t時期的投入，Y表示t時期的產出，S表示t時期的生產可能集，C表示規模報酬不變，V表示規模報酬可變，Dt（Xt，Yt）的值越大，表明生產越有效，從而技術效率水平也越高。由于曼奎斯特指數是定義在基準技術之上的，那么從t期到t+1期，以t期技術為參照的基于產出的曼奎斯特指數可以表示為：

同理，從t期到t+1期，以t+1期技術為參照的基于產出的曼奎斯特指數可以表示為：

由于式（3）和式（4）中從t期和t+1期參照技術的曼奎斯特指數在經濟含義上是對稱的，故參照費舍爾（Fisher）[23]所提出的理想指數的構建方法，凱夫斯等人將式（3）式和式（4）的幾何平均值定義為曼奎斯特生產率指數，即：

依據式（4），費爾、格羅斯科普、諾里斯和張（Fare，Grosskopf，Norris&Zhang）[24]將曼奎斯特指數和數據包絡分析法相結合，創建了DEA—Malmqusit指數法，用來衡量全要素生產率的變化情況，該指數應用距離函數將全要素生產率指數分解為技術進步指數（TC）和技術效率變化指數（TEC），同時在假設規模報酬可變的條件下，又將規模報酬不變下的技術效率變化指數分解為純技術效率變化指數（PEC）和規模效率變化指數（SEC）。故式（5）可以分解為：

法雷爾等人將計算出的曼奎斯特全要素生產率指數M及其分解后的技術進步變化指數（TC）和技術效率變化指數（TEC）分為以下幾種情況：若M＞1，則從t期到t+1期的全要素生產率呈正增長態勢，說明效率不斷提升；若M＜1，則從t期到t+1期的全要素生產率呈負增長態勢，說明效率有所下降；若M=1，則從t期到t+1期的全要素生產率呈不變態勢，說明效率不變。技術進步指數（TC）是體現增長效應的指數，它反映了從t期到t+1期企業在生產前沿面的移動變化規律，若TC＞1，則說明企業的技術在不斷進步；若TC＜1，則說明企業的技術存在停滯不前或衰退的狀況。而技術效率變化指數（TEC）是體現水平效應的指數，它反映了從t期到t+1期企業與生產前沿面的接近程度。在具體實際經營過程中反映的是企業管理方式和決策是否正確，若TEC＞1，則說明企業的技術效率不斷改善，管理方式和決策正確；若TEC＜1，則說明企業的技術效率可能惡化，管理方式和決策不當。

（二）指標與數據選取

為避免所選取投入產出指標之間可能存在較強的相關性，本文在有效反映所分析問題的基礎上，兼顧年份數據的可獲取性，選取批發和零售業企業的資產總計（包括固定資產和流動資產，代表資本的投入）、法人企業數（代表社會資源的投入）、年末從業人數（代表勞動的投入）等3個最基本的要素作為投入指標（這些指標能夠比較全面反映流通企業的資本和勞動投入），選取批發和零售業企業的主營業務收入作為產出指標。本文的數據樣本為2009—2016年間中國統計年鑒中的限額以上批發和零售企業，年份區間為2008—2015年，其中按國民經濟行業劃分，批發業包括農、林、牧產品批發，食品、飲料及煙草制品批發，紡織、服裝及日用品批發，文化、體育用品及器材批發，醫藥及醫療器材批發，礦產品、建材及化工產品批發，機械設備、五金交電及電子產品批發，貿易經紀與代理，其他批發等9個一級細分行業；零售業包括綜合零售，食品、飲料及煙草制品專門零售，紡織、服裝及日用品專門零售，文化、體育用品及器材專門零售，醫藥及醫療器材專門零售，汽車、摩托車、燃料及零配件專門零售，家用電器及電子產品專門零售，五金、家具及室內裝修材料專門零售，無店鋪及其他零售等9個一級細分行業。

三、我國批發和零售企業全要素生產率的時序變化和行業差異分析

本文應用克里（Coelli）[25]開發的DEAP2.1軟件，通過曼奎斯特生產率指數法對我國批發業9個細分行業企業和零售業9個細分行業企業的投入產出數據進行分析，得到樣本區間內這些行業企業全要素生產率指數及分解情況的時序變化和行業差異（參見表1至表4）。

（一）批發和零售業細分行業企業全要素生產率的時序變化分析

1.批發業細分行業企業全要素生產率的時序變化分析

從表1可以看出，2008—2015年間我國限額以上批發業9個細分行業企業全要素生產率指數的均值呈負增長狀態，平均下降了0.3%。盡管技術效率變化指數的均值呈正增長狀態，平均上升了0.9%，說明企業的管理方式和決策正確，但技術進步指數的均值呈負增長狀態，平均下降了1.2%，說明企業可能存在技術停滯不前或衰退的狀況，沒能跟上技術進步的步伐，以至于技術進步指數下降的負效應大于技術效率變化指數上升的正效應，從而導致了全要素生產率指數的下降。

表1 2008—2015年按行業分我國限額以上批發業企業全要素生產率指數及分解的時序變化

從具體年份區間來看，2009—2010年、2010—2011年、2012—2013年這3個年份區間內的全要素生產率指數均呈正增長狀態，分別上升了8.2%，4.8%和2.1%。究其原因，可以分為以下兩種情況：一是盡管2009—2010年、2010—2011年這兩個年份區間內的技術效率變化指數均呈負增長狀態，分別下降了8.4%和3.1%，說明這兩個年份區間內企業可能存在管理方式和決策不當的問題，但由于技術進步指數呈正增長狀態且貢獻較大，分別上升了18.1%和8.2%，說明這兩個年份區間內企業的技術在不斷進步，以至于技術進步指數上升的正效應大于技術效率變化指數下降的負效應，從而推動了全要素生產率指數的上升；二是盡管2012—2013年間的技術進步指數呈負增長狀態，下降了0.2%，說明該年份區間內企業可能存在技術停滯不前或衰退的狀況，沒能跟上技術進步的步伐，但技術效率變化指數呈正增長狀態，上升了2.4%，說明該年份區間內企業的管理方式和決策正確，以至于技術效率變化指數上升的正效應大于技術進步指數下降的負效應，從而推動了全要素生產率指數的上升。

而2008—2009年、2011—2012年、2013—2014年、2014—2015年這4個年份區間內的全要素生產率指數均呈負增長態勢，分別下降了8.6%、1.8%、2.5%和3.5%。究其原因，也可以分為以下兩種情況：一是盡管2008—2009年、2011—2012年和2014—2015年這3個年份區間內的技術效率變化指數均呈正增長狀態，分別上升了4.7%、1.5%和10.7%，說明這3個年

份區間內企業的管理方式和決策正確，但技術進步指數均呈負增長狀態，分別下降了12.7%、3.3%和12.9%，說明這3個年份區間內企業可能存在技術停滯不前或衰退的狀況，沒能跟上技術進步的步伐，以至于技術進步指數下降的負效應大于技術效率變化指數上升的正效應，從而導致全要素生產率指數的下降。二是2013—2014年間的技術效率變化指數和技術進步指數均呈負增長狀態，分別下降了0.4%和2.1%，一方面說明該年份區間內企業可能存在管理方式和決策不當的問題，另一方面說明該年份區間內企業同時還可能存在技術停滯不前或衰退的狀況，沒能跟上技術進步的步伐。

2.零售業細分行業企業全要素生產率的時序變化分析

從表2可以看出，2008—2015年間我國限額以上零售業9個細分行業企業全要素生產率指數的均值呈正增長狀態，平均上升了1.8%。盡管技術進步指數的均值呈負增長狀態，平均下降了1.2%，說明企業可能存在技術停滯不前或衰退的狀況，但技術效率變化指數的均值呈正增長狀態，平均上升了3.1%，說明企業的管理方式和決策正確，以至于技術效率變化指數上升的正效應大于技術進步指數下降的負效應，從而推動了全要素生產率指數的上升。

從具體年份區間來看，2008—2009年、2009—2010年、2010—2011年、2012—2013年和2014—2015年這5個年份區間內的全要素生產率指數均呈正增長態勢，分別平均上升了0.6%、7.5%、3.6%、3.3%和2.9%。究其原因，可以分為以下3種情況：一是2009—2010年間零售業企業全要素生產率指數在所有年份區間里增長最快，這主要源于其技術效率變化指數正增長和技術進步指數正增長的綜合作用，分別上升了0.8%和6.7%，說明企業在技術不斷進步的同時，管理方式和決策也是正確的；二是盡管2010—2011年、2012—2013年和2014—2015年這3個年份區間內的技術進步指數均呈負增長狀態，分別下降了2.9%、0.4%和2.8%，說明這3個年份區間內企業可能存在技術停滯不前或衰退的狀況，沒能跟上技術進步的步伐，但技術效率變化指數均呈正增長狀態，分別上升了6.7%、3.7%和5.8%，說明這3個年份區間內企業的管理方式和決策正確，以至于技術效率變化指數上升的正效應大于技術進步指數下降的負效應，從而推動了全要素生產率指數的上升；三是盡管2008—2009年間技術效率變化指數呈負增長狀態，下降了0.5%，說明該年份區間內企業可能存在管理方式和決策不當的問題，但其技術進步指數呈正增長狀態且貢獻較大，上升了1.1%，說明該年份區間內企業的技術在不斷進步，以至于技術進步指數上升的正效應大于技術效率變化指數下降的負效應，從而推動了全要素生產率指數的上升。

表2 2008—2015年按行業分我國限額以上零售業企業全要素生產率指數及分解的時序變化

而2011—2012年和2013—2014年兩個年份區間內的全要素生產率指數均呈負增長態勢，分別下降了2.6%和2.2%。究其原因，盡管技術效率變化指數均呈正增長狀態，分別上升了4.1%和1%，說明企業的管理方式和決策正確，但其技術進步指數均呈負增長狀態且有較大幅度下降，分別下降了6.4%和3.1%，說明企業可能存在技術停滯不前或衰退的狀況，沒能跟上技術進步的步伐，以至于技術進步指數下降的負效應大于技術效率變化指數上升的正效應，從而導致全要素生產率指數的下降。

（二）批發和零售業細分行業企業全要素生產率的個體差異分析

1.批發業細分行業企業全要素生產率的個體差異分析

從表3可以看出，農、林、牧產品批發，食品、飲料及煙草制品批發，礦產品、建材及化工產品批發，貿易經紀與代理等4個行業企業的全要素生產率指數呈正增長狀態，分別上升了5.8%、3.7%、2.1%和4.4%。究其原因，可以分為以下3種情況：一是農、林、牧產品批發企業全要素生產率指數的上升主要源于其技術效率變化指數正增長和技術進步指數正增長的綜合作用，分別上升了3.6%和2.1%，說明該行業企業在技術不斷進步的同時，管理方式和決策也是正確的；二是盡管食品、飲料及煙草制品批發，貿易經紀與代理等兩個行業企業的技術效率變化指數均呈負增長狀態，分別下降了0.4%和0.9%，說明這兩個行業的企業可能存在管理方式和決策不當的問題，但其技術進步指數均呈正增長狀態且貢獻較大，分別上升了4.1%和5.3%，說明兩個行業的企業技術在不斷進步，以至于技術進步指數上升的正效應大于技術效率變化指數下降的負效應，從而推動了全要素生產率指數的上升；三是礦產品、建材及化工產品批發企業的技術效率變化指數沒有變化，但其技術進步指數呈正增長狀態，平均上升了2.1%，說明行業內企業技術的不斷進步是推動其全要素生產率指數上升的主要動力。

而紡織、服裝及日用品批發，文化、體育用品及器材批發，醫藥及醫療器材批發，機械設備、五金交電及電子產品批發，其他批發等5個行業的全要素生產率指數均呈負增長狀態，分別下降了3.1%、1.2%、2.8%、1.8%和9.2%。究其原因，可以分為以下兩種情況：一是盡管紡織、服裝及日用品批發，文化、體育用品及器材批發，醫藥及醫療器材批發，機械設備、五金交電及電子產品批發等4個行業企業的技術效率變化指數均呈正增長狀態，分別上升了2.3%、3.3%、2.3%和1.5%，說明這些企業的管理方式和決策正確，但其技術進步指數均呈負增長態勢且有較大幅度下降，分別下降了5.3%、4.3%、5.1%和3.2%，說明這些行業的企業可能存在技術停滯不前或衰退的狀況，沒能跟上技術進步的步伐，以至于技術進步指數下降的負效應大于技術效率變化指數增長的正效應，從而導致全要素生產率指數的下降；二是其他批發企業的技術效率變化指數和技術進步指數均呈負增長狀態，分別下降了3.6%和5.8%，一方面說明這些企業可能存在管理方式和決策不當的問題，另一方面說明企業同時還可能存在技術停滯不前或衰退的狀況，沒能跟上技術進步的步伐。

表3 2008—2015年按行業分我國限額以上批發業企業年均全要素生產率指數及分解

2.零售業細分行業企業全要素生產率的個體差異分析

從表4可以看出，綜合零售，食品、飲料及煙草制品專門零售，文化、體育用品及器材專門零售，汽車、摩托車、燃料及零配件專門零售，家用電器及電子產品專門零售，五金、家具及室內裝修材料專門零售，無店鋪及其他零售等7個行業企業的全要素生產率指數均呈正增長狀態，分別上升了5.7%、0.6%、1.1%、0.9%、0.6%、3.7%和5.4%。究其原因，可以分為以下兩種情況：一是盡管綜合零售，汽車、摩托車、燃料及零配件專門零售這兩個行業企業的技術效率變化指數不變，但技術進步指數呈正增長狀態，分別上升了5.7%和0.9%，說明這兩個行業企業的技術在不斷進步，成為推動其全要素生產率指數上升的主要動力；二是盡管食品、飲料及煙草制品專門零售，文化、體育用品及器材專門零售，家用電器及電子產品專門零售，五金、家具及室內裝修材料專門零售，無店鋪及其他零售等5個行業企業的技術進步指數均呈負增長狀態，分別下降了2.1%、2.8%、2.1%、2.1%和2.4%，說明這些行業企業可能存在技術停滯不前或衰退的狀況，沒能跟上技術進步的步伐，但由于技術效率變化指數均呈正增長狀態且貢獻較大，分別上升了2.8%、4.1%、2.8%、6%和8%，說明這些行業企業的管理方式和決策正確，以至于技術效率變化指數上升的正效應大于技術進步指數下降的負效應，從而推動了全要素生產率指數的上升。

而紡織、服裝及日用品專門零售企業的全要素生產率指數呈負增長狀態，下降了1.2%，盡管其技術效率變化指數呈正增長狀態，上升了1.7%，說明該行業企業的管理方式和決策正確，但其技術進步指數呈負增長狀態，下降了2.8%，說明該行業企業可能存在技術停滯不前或衰退的狀況，沒能跟上技術進步的步伐，以至于技術進步指數下降的負效應大于技術效率變化指數上升的正效應，從而導致全要素生產率指數的下降。

另外，醫藥及醫療器材專門零售企業的全要素生產率指數保持不變，盡管其技術效率變化指數呈正增長狀態，上升了2.5%，說明該行業企業的管理方式和決策正確，但其技術進步指數呈負增長狀態，下降了2.4%，說明該行業企業可能存在技術停滯不前或衰退的狀況，沒能跟上技術進步的步伐，以至于技術進步指數下降的負效應與技術效率變化指數上升的正效應相抵消，故全要素生產率指數沒有變化。

表4 2008—2015年按行業分我國限額以上零售業企業年均全要素生產率指數及分解

四、研究結論與建議

（一）研究結論

本文運用非參數估計的DEA-Malmquist指數法對2008—2015年間我國批發和零售業各9個一級細分行業企業全要素生產率的時序變化和個體差異進行了分析，得出如下結論：

1.從時序變化來看，2008—2015年間我國限額以上批發業9個細分行業的企業全要素生產率年均值呈負增長狀態，平均下降了0.3%；而限額以上零售業9個細分行業的企業全要素生產率年均值呈正增長狀態，平均上升了1.8%。批發業與零售業年均全要素生產率的此消彼長，反映了我國消費升級和產業變革的總體趨勢。一方面，隨著居民消費能力和消費意愿的提升，在商品流通環節，傳統的以大批量、同質化為代表的商品批發部門，正面臨著以小批量、個性化、綜合化為代表的商品零售行業的進一步競爭。消費者的日常用品保障充足，無需在特定節假日進行趕集式、集中式的采購，而是可以按照日常需要，隨時在零售網點進行便利式、隨機式的消費，這使得零售業比批發業面臨著更有利的市場環境。另一方面，傳統的排浪式、模仿型的消費逐漸被個性化、多樣化的消費所取代，這為生產部門提出了新的要求，定制化、小批量的生產更加頻繁，生產企業更加專業化和小型化，市場主體不斷增加，物流效率不斷提升，批發行業的規模優勢弱于以往，生產主體更傾向于在供應鏈中直接對接零售機構甚至消費者，這樣既能提高商品流通效率，又能加速流通信息的雙向交換，反過來促進更好的生產，這也符合制造業服務化的趨勢。

2.從個體差異來看，2008—2015年間我國限額以上批發業9個細分行業中，農、林、牧產品批發，食品、飲料及煙草制品批發，礦產品、建材及化工產品批發，貿易經紀與代理等4個行業企業的全要素生產率呈正增長狀態，分別上升了5.8%、3.7%、2.1%和4.4%，這說明初級農產品和食品類消費的需求不斷增長，居民消費水平正向提升，同時礦產品、建材及化工產品批發業的全要素生產率增長表明我國經濟增長中的投資需求依然有力，行業產能依然充足；紡織、服裝及日用品批發，文化、體育用品及器材批發，醫藥及醫療器材批發，機械設備、五金交電及電子產品批發，其他批發等5個行業的全要素生產率呈負增長狀態，分別下降了3.1%、1.2%、2.8%、1.8%和9.2%，說明紡織服飾行業依然偏向于夕陽產業，新的發展動力尚未形成，醫藥及醫療器材的下降可能與國家醫改政策有關，已超出本文討論范圍，不再論述，機械設備、五金交電的下降與礦產品、建材批發的增長形成一對矛盾，這很有可能表明建筑等投資行業存在上游產能過剩而下游開工不足的現象，文化、體育用品及器材在批發環節出現下降，但在零售環節實現了增長，這反映了消費者對體育休閑產業個性化、體驗化、便利化的追求。而限額以上零售業9個細分行業中，綜合零售，食品、飲料及煙草制品專門零售，文化、體育用品及器材專門零售，汽車、摩托車、燃料及零配件專門零售，家用電器及電子產品專門零售，五金、家具及室內裝修材料專門零售，無店鋪及其他零售等7個行業企業的全要素生產率呈正增長狀態，分別上升了5.7%、0.6%、1.1%、0.9%、0.6%、3.7%和5.4%，食品、飲料、煙酒的零售與批發環節相一致，均實現了增長，其他增長行業也都集中于日用消費領域，這些均同步反映了正向的消費需求，特別是以網購為代表的無店鋪及其他和綜合零售的效率提升最快，體現了消費市場中體驗化、便利化、個性化、效率化的新趨勢，紡織、服裝的全要素生產率同批發環節一致，呈負增長狀態，下降了1.2%，該領域流通環節生產率的下降進一步反映了前述對其所處行業周期的判斷；醫藥及醫療器材專門零售企業的全要素生產率保持不變，這應該與人民健康水平的提升相印證。

3.無論是時序變化還是個體差異，引起批發和零售業中各細分行業企業全要素生產率上升或下降的原因主要包括以下5種情況：一是技術效率上升的正效應和技術進步上升的正效應共同推動全要素生產率的上升，如農、林、牧產品批發；二是在技術效率不變的情況下，技術進步上升是推動全要素生產率上升的主要動力，如礦產品、建材及化工產品批發，綜合零售，汽車、摩托車、燃料及零配件專門零售；三是技術效率上升的正效應大于技術進步下降的負效應，或者技術進步上升的正效應大于技術效率下降的負效應，推動全要素生產率的上升，如食品、飲料及煙草制品批發，貿易經紀與代理，食品、飲料及煙草制品專門零售，文化、體育用品及器材專門零售，家用電器及電子產品專門零售，五金、家具及室內裝修材料專門零售，無店鋪及其他零售；四是技術進步下降的負效應大于技術效率上升的正效應或技術效率下降的負效應大于技術進步的正效應，導致全要素生產率的下降，如紡織、服裝及日用品批發，文化、體育用品及器材批發，醫藥及醫療器材批發，機械設備、五金交電及電子產品批發，紡織、服裝及日用品專門零售；五是技術效率下降的負效應和技術進步下降的負效應共同導致全要素生產率的下降，如其他批發。

（二）相關建議

結合上述研究結論，對提高我國批發和零售業中各細分行業企業的全要素生產率提出以下四點建議：

1.進一步認清消費市場的新變化和新趨勢以及由此導致的相關產業結構、產業組織的發展方向，更加融入生產和消費兩個市場，從供給側發力，順應市場發展大勢，優化行業要素的配置效率和投入結構，完善批發和零售的市場發展機制，構建和諧的供應鏈關系，以消費者需求為中心重塑批發和零售的市場功能，在不同環節、不同領域發揮應有的作用。

2.不斷提升企業組織化水平，注重企業在產品和服務方面的品牌建設，培育一批大型的具有區域帶動作用的批發和零售企業，特別是探索建立具有公益性質的大型國有批發市場，保障戰略物資產品和生活必需品的市場供應和價格穩定。科學規劃生產資料以及初級工業品批發市場的建設，對產能過剩行業加強科學引導，進一步發揮流通的先導作用。

3.既要發展以電子商務、無人零售為代表的注重成本降低的新型零售，又要發展以綜合零售、便利店為代表的注重綜合體驗和服務的實體零售，加強以云計算、物聯網為代表的流通企業技術創新，以新技術、新理念推動網絡零售和實體零售對消費市場的“雙輪驅動”。

4.進一步提高流通從業人員的綜合素質，流通行業不僅僅是商品在生產者與消費者之間交換的中心，更是市場信息、交易數據、消費理念和觀念的集中承載地，只掌握買與賣的技巧已經不適應當前流通行業的需求，因此，流通行業從業人員應向綜合化、高端化發展，要加大現有從業人員的知識提升力度，形成人才集聚優勢，真正發揮人力資本在企業增值中的作用。

[1]BARROS C P，ALVES C.An empirical analysis of produc?tivity growth in a Portuguese retail chain using Malmquist productivity index[J].Journal of retailing and consumer ser?vice，2004（5）：269-278.

[2]BARROS C P.Efficiency measurement among hypermar?kets and supermarkets and the identification of the efficien?cy drivers[J].International journal of retail&distribution management，2006（2）：135-154.

[3]PERRIGOT R，BARROS C P.Technical efficiency of French retailers[J].Journal of retailing&consumer services，2008（4）：296-305.

[4]BARROS，CARIOS PESTANA，PERRIGOT，ROZENN.An?alysing technical and allocative efficiency in the French gro?cery retailing industry[J].International review of retail，distri?bution&consumer research，2008（4）：361-380.

[5]RICHAED B FREEMAN，AlLICE O.NAKAMURA，LEON?ARD I.NAKAMURA，MARC PRUD’HOMME，AMANDA PYMAN.Wal-Mart innovation and productivity：a viewpoint[J].Canadian journal of economics，2011（2）：486-508.

[6]PATEL G N，PANDE S.Measuring retail productivity what really matters[J].Journal of business research，2012（5）：417-426.

[7]MORENO J D J，CARRASCO O R.Evolution of efficiency and its determinants in the retail sector in Spain：new evi?dence[J].Journal of business economics&management，2015（1）：244-260.

[8]劉似臣，魏芳蘭.中國零售業全要素生產率的實證分析[J].調研世界，2010（8）：35-36+43.

[9]姜向陽，任佩瑜，李允堯，劉導波，張永攀.基于DEA的中國零售連鎖企業經營效率比較研究[J].運籌與管理，2011（5）：185-192.

[10]李曉慧.技術效率、技術進步與中國流通業生產率增長[J].商業經濟與管理，2011（6）：18-25.

[11]雷蕾.零售業上市公司全要素生產率增長的實證研究——基于Malmquist指數的分析[J].北京工商大學學報（社會科學版），2013（6）：20-26.

[12]陳宇峰，章武濱.中國區域商貿流通效率的演進趨勢與影響因素[J].產業經濟研究，2015（1）：53-60.

[13]鄭彥.我國零售連鎖業行業效率、增長方式轉變研究——基于中國31個地區的面板數據[J].調研世界，2016（6）：23-27.

[14]胡宗彪，朱明進.中國流通服務業生產率的部門及區域差異研究[J].山西財經大學學報，2016（8）：35-45.

[15]孫暢，吳立力.長江經濟帶流通業全要素生產率增長及行業異質性的實證研究[J].管理現代化，2017（1）：29-32.

[16]董譽文，徐從才.中國商貿流通業增長方式轉型問題研究：全要素生產率視角[J].北京工商大學學報（社會科學版），2017（1）：31-41.

[17]CHARNES A，COOPER W W，RHODES E.Measuring the efficiency of decision making units[J].European journal of operational research，1978（6）：429-444.

[18]SHEPHARD R W.Theory of cost and production functions[M].Princeton：Princeton university press，2015：1-322.

[19]FARRELL M J.The measurement of production efficiency[J].Journal of royal statistical society，1957（3）：253-281.

[20]BANKER R D，CHARNES A，COOPER W W.Some mod?els for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis[J].Management science，1984（30）：1078-1092.

[21]MALMQUIST S.Index numbers and indifference surfaces[J].Trabajos de estadistica，1953（4）：9-242.

[22]CAVES D W，CHRISTENSEN L R，DIEWERT W E.The economic theory of index numbers and the measurement of input，output，and productivity[J].Econometrica，1982（50）：1393-1414.

[23]FISHER I.The making of index numbers：a study of their varieties， tests，and reliability[M].Whitefish，Montana：Kessinger Publishing LLC，2010：1-562.

[24]FARE R，GROSSKOPF S，NORRIS M，ZHANG Z.Produc?tivity growth，technical progress and efficiency change in industrialized countries[J].American economic review，1994（84）：66-83.

[25]COELLI T A guide to DEAP version 2.1：a data envelop?ment analysis（computer）program[J].Centre for efficiency and productivity analysis，1996（8）：1-49.

責任編輯：方程

The Time Series Variation and Individual Difference of TFP Growth of Enterprise in China's Wholesale and Retail I ndustry——An Empirical Analysis Based on the DEA—Malmquist Index Method

YE Meng，ZHU He-liang and SUN Peng
（Capital University of Economics and Business，Beijing100070，China）

Taking panel data of enterprises above designated size in nine first level subdivided industries of China’s wholesale and retail industry from 2008 to 2015 as the sample，using the non-parametric estimation of DEA—Malmquist index method，the authors analyze the time series variation and individual difference of TFP growth of enterprises in every subdivided industries of China’s whole and retail industry.It is found that，from 2008 to 2015，the annual average TFP growth of enterprises in wholesale industry has been negative，and that of retail industry has been positive.Among these enterprises，the TFP productivity of such industries as farming，forestry，animal husbandry products wholesale，food，beverages and tobacco products wholesale，minerals，building materials and chemical products wholesale，trade brokers and agents，comprehensive retail，food，beverages and tobacco products specialized retail，culture，sports supplies and equipment specialized retail，automobile，motorcycle，special retail fuel and spare parts，household appliances and electronic products retail，hardware，furniture and interior decoration materials retail，non-store and other retail sectors has been positively growing；that of textiles，clothing and daily necessities wholesale，culture，sports supplies and equipment wholesale，pharmaceutical and medical equipment wholesale，mechanical equipment，hardware&electric material，electronic products wholesale，other wholesale，retail industry companies such as textile，clothing and daily necessities has been negatively growing；and that of specialized retail enterprises in medical and medical devices has been comparatively stable.

wholesale and retail trade；total factor productivity；sequential variation；individual difference

F712.9

A

1007-8266（2017）11-0112-10

10.14089/j.cnki.cn11-3664/f.2017.11.014

葉萌，祝合良，孫鵬.我國批發和零售企業全要素生產率增長的時序變化和個體差異[J].中國流通經濟，2017（11）：112-121.

2017-09-11

國家社會科學基金重點項目“加快我國從商品出口大國邁向流通企業‘走出去’強國戰略轉變及實現路徑研究（16AJY017）

葉萌（1984—），男，江蘇省灌云縣人，首都經濟貿易大學經濟學院博士研究生，主要研究方向為產業與區域發展戰略、流通產業發展；祝合良（1966—），男，湖南省衡陽市人，首都經濟貿易大學經濟學院教授，博士生導師，主要研究方向為商品流通、品牌管理、黃金與期貨市場；孫鵬（1982—），男，北京市人，首都經濟貿易大學經濟學院博士研究生，主要研究方向為流通產業發展。