互聯網的發展是否提高了物流業全要素生產率？

■ 韓家彬 姜明月

遼寧工程技術大學工商管理學院 葫蘆島125105

0 引言

改革開放以來，中國躍為有全球影響力的物流大國和全球最大的物流市場，物流業也成為國民經濟的支柱產業[1]。2017年，我國的社會物流總額首次達到252.8萬億元，同比增長6.7%[2]。雖然我國物流業規模迅速擴大，但是物流業生產率較低。以互聯網為代表的第五次信息技術革命深刻影響物流產業發展，將提升其生產率。2014年，國務院頒發《物流業發展中長期規劃（2014-2020）》，就互聯網+高效物流、電子商務物流出臺了一系列措施，在政策上保障了互聯網與物流產業融合與發展。互聯網時代的到來，為物流業的轉型升級帶來新的契機[3]。

現有文獻大多從“索洛悖論”開始研究，1987年，美國經濟學家索洛提出“在生產率以外，計算機的作用無處不在”的生產率悖論，即“索洛悖論”，有的學者嘗試從“索洛悖論”角度出發予以解釋[4]，但是大部分學者認為互聯網發展對于產業生產率的增長有促進作用[5]。互聯網發展旨在將新一代互聯網創新成果與傳統產業高度融合，驅動中國傳統產業技術進步、效率提升和組織變革。互聯網發展對國家宏觀經濟、裝備制造業以及能源產業的全要素生產率有促進作用[6-8]。而對于物流業全要素生產率的研究，主要從內外兩個影響因素說明，自主創新能力[9]、物流產業集聚[10]是影響物流業全要素生產率的內因；社會經濟條件、資源稟賦[11]、城鎮化[12]、信息化[13]、人力資本[14]等均是影響物流業全要素生產率的外因。具體到互聯網發展對物流業全要素生產率的研究比較缺乏。

綜上所述，現有文獻為研究互聯網發展與物流業全要素生產率的關系提供了重要借鑒，但與本文研究方向仍存在不同之處：第一，大多數學者從交通基礎設施、社會經濟條件和人力資本等角度探究其對物流業全要素生產率的影響，但忽略了互聯網發展與物流業全要素生產率的關系，本文研究了互聯網發展對物流業全要素生產率的影響；第二，本文將物流業全要素生產率進一步分解，深入研究了互聯網發展對物流業技術進步和物流業技術效率的影響。

因此本文采用固定效應模型分析互聯網發展與物流業全要素生產率的關系，驗證互聯網發展促進物流業全要素生產率的作用路徑，依據研究的結論提出促進物流業全要素生產率的對策建議。

1 理論邏輯與研究假設

“互聯網+物流產業”可以提高物流信息傳播速度，促進物流業新技術創新、形成組織的新形態及運行規則。第一，互聯網發展能通過網絡外部性效應產生物流業規模報酬遞增，使得物流業生產率提高。物流平臺能集信息流、知識流、商品流、資金流于一體，根據摩爾定律發現，它有利于技術創新，引發物流行業規模報酬遞增，從而帶動物流全行業生產率提高。第二，競爭效應是互聯網促進物流業生產率提高的另一種機制。互聯網平臺既促進物流業不同平臺間競爭，也加劇物流公司直接的競爭行為，結果導致物流服務端生產率的提升。互聯網發展改變了物流產業的競爭模式，提升了物流企業間競爭壓力，必然促使物流企業改變服務方式，從而提升了物流業效率。綜上提出假說1。

假說1：互聯網發展使得物流業全要素生產率提高。

首先，互聯網發展與物流業的融合可以改造物流信息系統，推動傳統物流的物資流通與運輸技術創新，實現裝卸搬運、庫存、分揀包裝、配送調度等技術革新，從而推動整個物流業技術進步。其次，互聯網改變了物流產業的競爭模式，提升了物流業的競爭壓力，物流企業要生存必然要進行技術革新，從而推動物流業技術進步；第三，互聯網是對人類思維的凝練和升華，從而形成的一種新思維[15]，互聯網改變了物流企業技術人員的傳統思維模式，加快創新速度，有利于推動物流業技術進步。因此互聯網在物流業中的滲透必然推動物流業技術創新。綜上提出假說2。

假說2：互聯網發展加快了物流產業技術進步。

互聯網在物流業中的運用極大降低物流經濟中的信息不對稱問題，并將物流經濟主體間交易的外部性內部化，提高了物流業的技術效率。首先，在物流產品配送環節，互聯網的發展推動物流業數字化、智能化和自動化進程，豐富物流業服務的信息量，提高物流配送管理水平，促進物流技術效率提升。其次，互聯網能使物流企業及時、準確地獲取、傳遞和集成各類信息，生產流、商品流、資金流、信息流和服務流等快速流動，提高物流業的決策效率及物流綜合管理水平，從而提高物流技術效率。第三，在技術環節，互聯網發展能夠提高物流企業獲取、吸收外部性知識的效率，更加準確的把握市場未來發展趨勢，降低企業技術研發成本，提高技術研發效率。綜上提出假說3。

假說3：互聯網發展通過提升物流業純技術效率，正向影響物流業技術效率。

2 計量模型與數據選取

2.1 模型的建立

本文采用2007～2017年我國省際面板數據檢驗互聯網發展對我國物流業全要素生產率的影響，本文參考肖利平（2018）[7]的做法，建立面板數據模型為：

式（1）中，yit表示i 地區第t年的物流業全要素生產率，為被解釋變量；intit表示i 地區第t年互聯網發展水平，包括光纜線路長度（ibit）和互聯網普及率（ipit），為解釋變量；Xit為控制變量，包括人力資本（hcit）、城市化水平（urbanit）、交通基礎設施（transit）和產業結構（isit）；α 表示互聯網發展對物流業全要素生產率影響的彈性系數；μit為隨機擾動項。模型中各變量的含義如下：

（1）被解釋變量。物流業全要素生產率（tfp）作為本文的被解釋變量，本文使用Malmquist 指數法，將貨物周轉量（億噸公里）作為物流業產出變量；將交通運輸、倉儲和郵政業固定資產投資額（億元）（以2007年為基期進行平減）作為資本投入變量；將交通運輸、倉儲和郵政業的就業人數（萬人）作為勞動投入變量，運用DEAP 軟件對我國物流業全要素生產率進行測算。

（2）核心解釋變量。互聯網發展作為本文的核心解釋變量。本文選取“光纜線路長度（ib）”來代表互聯網基礎設施建設的發展情況，選取“互聯網普及率（ip）”來反映互聯網的普及情況，從基礎設施建設及普及率兩個方面綜合考慮互聯網的發展水平。

（3）控制變量。本文選擇產業結構（is）、交通基礎設施（trans）、城市化（urban）和人力資本（hc）4個控制變量。產業結構（is）用第二產業增加值在各地GDP 中所占的比重來衡量；交通基礎設施（trans）用每平方公里的公路里程數來衡量；城市化（urban）用城鎮人口數占地區總人口數的比重來衡量；人力資本（hc）用平均受教育年限來衡量，以6 歲（含6 歲）以上人口獲得的最高學歷加權得到，小學、初中、高中、大專及以上人口的受教育年限分別為6年、9年、12年和16年。

2.2 數據來源及處理

本文使用2007～2017年省級面板數據研究互聯網發展對我國物流業全要素生產率的影響。數據均來源于《中國統計年鑒》和國家統計局網站。

其中，物流業全要素生產率的測算以2007年為基期，根據每年的全要素生產率的變化情況測算出各地區的全要素生產率；西藏自治區的固定資產投資額指數缺失，以相鄰省份青海省的數據替代[16]；代表互聯網基礎建設情況的光纜線路長度作取對數處理。本文涉及到的所有變量描述性統計如表1所示。

表1 變量描述性統計

3 實證結果分析

表2～6 中，模型1、模型2、模型3 分別報告了混合面板模型、固定效應模型和隨機效應模型的回歸結果。F統計量為0，表明固定效應模型優于混合回歸模型；BP檢驗結果表明個體效應顯著，不適宜采用混合回歸模型；Hausman 檢驗結果拒絕原假設，應選擇固定效應模型。因此，本文選擇固定效應模型，以下分析均是對模型2展開的。

3.1 基本估計結果

表2 中模型2 所示，隨著光纜線路長度延長，網絡設施完善，物流業全要素生產率將提高；隨著互聯網普及率提高，物流業全要素生產率也提高。也就是說，互聯網發展對物流業全要素生產率具有正面促進作用，驗證了假說1。互聯網加速信息的流動，增強物流企業的學習能力和模仿能力，提高物流業全要素生產率；物流企業通過互聯網平臺的競爭也提高了流業全要素生產率。值得注意的是，交通基礎設施（trans）負向影響物流業全要素生產率，呈現負向增長是因為地區間交通基礎設施建設不平衡，存在著“此消彼長”的現象。

表2 互聯網發展影響物流業全要素生產率的基本估計結果

3.2 進一步討論

為了驗證互聯網發展對物流業全要素生產率的作用機理，本文將全要素生產率分解為技術進步變化（tech）和技術效率變化（eff），其中技術效率變化進一步分解為純技術效率變化（pe）和規模效率變化（se）。

表3報告了互聯網發展對物流業技術進步變化的影響回歸結果。模型2 結果顯示，光纜線路長度負向影響物流業技術進步變化；而互聯網普及率對物流業技術進步變化影響不顯著。因此，互聯網發展對物流業技術進步的影響不顯著，物流業全要素生產率的提升不屬于技術進步驅動型。因此假說2沒有被證實。出現與假設結果不一致的原因：第一，互聯網與物流業融合解決了供需雙方信息不對稱問題，推動了物流的發展，但互聯網發展對于物流發展所需設備的創新影響較弱或者具有滯后性，物流業技術創新能力較低，無法顯著推動物流業技術層面的進步；第二，互聯網發展雖然改變了物流企業的競爭模式，但是物流業發展早期大多數物流企業把發展重心放于搶占市場，并沒有把競爭重心放在技術革新方面；第三，互聯網發展帶來的思維改變并沒有普及到底層物流工作人員，中國物流業依然屬于勞動力密集型產業。

表3 互聯網發展影響物流業技術進步變化的回歸結果

表4報告了互聯網發展對物流業技術效率變化的影響回歸結果。模型2 結果顯示，光纜線路長度正向影響物流業技術效率變化；互聯網普及率正向影響物流業技術效率變化。互聯網發展有助于提升物流業技術效率變化，假說3 得以驗證。互聯網發展對物流業技術效率變化有促進作用，源于互聯網為物流企業的發展能夠提供有利的信息，提高了物流企業的管理水平，方便物流企業及時作出決策；互聯網發展能為企業提供獲取外部知識的機會，降低物流企業的研發成本，物流企業的技術效率可以有效得到提升。

表4 互聯網發展影響物流業技術效率變化的回歸結果

由表3 表4 的回歸結果分析可知，物流業全要素生產率的提升是技術效率驅動型，而非技術進步驅動型，互聯網發展對物流業技術進步沒有影響。

為了進一步研究影響物流業全要素生產率的作用路徑，本文將物流業技術效率變化分解為規模效率變化和純技術效率變化，表5和表6匯報了回歸結果。

表5 互聯網發展影響物流業規模效率變化的回歸結果

表6 互聯網發展影響物流業純技術效率變化的回歸結果

表5 模型2 表明，光纜線路長度對物流業規模效率的影響、互聯網普及率對物流業規模效率變化的影響均未通過顯著性檢驗，說明互聯網發展對物流業規模效率變化沒有影響。我國物流業雖然蓬勃發展，但是物流業整體運行并不規范，不能充分運用互聯網信息資源，難以形成規模經濟，導致我國物流業難以形成高效集約式發展。

表6 模型2 表明，互聯網發展對物流業純技術效率具有正面促進作用。管理水平和人力資源狀況均會影響物流業純技術效率水平，互聯網與物流業的融合發展能夠進一步提高物流業的服務水平，并且對物流業的人力資源情況有良好的改善，從而提高物流業純技術效率。

綜合表5、表6 得以驗證，規模效率變化和純技術效率變化中，純技術效率變化屬于互聯網發展對物流業全要素生產率產生影響的原因，互聯網發展有助于提升物流業的純技術效率。假說3得到進一步驗證。

3.3 內生性問題討論

導致內生性問題的因素有很多，包括測度誤差、遺漏變量、互為因果[17]，本文從3個方面著手解決：（1）關于測度誤差導致內生性問題，本文采用Malmquist 指數法計算物流業全要素生產率，以此減少由數據質量產生的對估算結果的影響；同時本文在數據來源上盡量采用國家權威網站、數據庫公布的數據。（2）關于遺漏變量導致的內生性問題，本文在估計的過程中加入了產業結構、交通基礎設施、城市化和人力資本等控制變量。（3）對于互為因果導致的內生性問題，借鑒郭家堂和駱品亮（2016）的做法[6]在回歸分析中將核心解釋變量替換為滯后一期的光纜線路長度和互聯網普及率，其邏輯是當期的物流業全要素生產率提高對滯后一期的光纜線路長度和互聯網普及率幾乎不存在影響，滯后的光纜線路長度和互聯網普及率對當前的物流業全要素生產率及其分解指標依然存在著前文所分析的對應關系，則可以說明在雙向互為因果關系中，主因是光纜線路長度和互聯網普及率，即互聯網發展。回歸結果見表7。

表7 內生性問題分析回歸結果

4 結論與啟示

本文在理論分析的基礎上，利用2007～2017年省際面板數據，用固定效應模型分析互聯網發展對物流業全要素生產率的影響，驗證了本文提出的假說，得出了如下結論：第一，在樣本期間內，互聯網正向推動物流業技術效率變化，而對物流業技術進步不顯著，總體上互聯網發展正向推動物流業全要素生產率。第二，物流業全要素生產率屬于技術效率驅動型。進一步分析表明，純技術效率是技術效率的主要驅動因素，盡管互聯網通過促進純技術效率而提升了物流業全要素生產率，但卻未提升技術進步水平，物流業的技術創新可能有其獨特的發展路徑。第三，證明索洛的論證并不符合我國的實際國情。

根據研究結論，本文提出幾個政策建議：第一，重視互聯網基礎設施建設，提高互聯網的普及率。本文研究發現，互聯網發展對物流業全要素生產率有促進作用，互聯網普及率的提高對物流業全要素生產率的促進作用會越來越大，并且會對物流業的發展帶來接連不斷的紅利。政府應該重點投資在互聯網基礎設施建設方面，并且積極推廣互聯網在物流作業環節的應用；加強政企之間的合作，實現我國物流業的信息化和現代化。

第二，深入推動“互聯網+物流”的戰略實施。將互聯網打造成推動物流業發展的新引擎，借用互聯網平臺獲取信息方便的特性，積極從國外引進先進物流技術。

第三，重視技術進步的貢獻，提高物流技術創新水平。互聯網發展對物流業技術進步影響不顯著，說明我國物流業技術方面創新不足，物流企業應借助互聯網發展，將互聯網融入到物流作業的過程中去，加強與企業、高校、政府之間的合作，培養高級物流人才，提高物流技術進步水平。