中国物流业静态效率测算与TFP动态变化研究

作 者:

作者简介:
杨杰,安徽财经大学 商学院,安徽 蚌埠 233041;宋马林,安徽财经大学 统计与应用数学学院,安徽 蚌埠 233000 杨杰(1977—),男,安徽怀远人,安徽财经大学讲师,研究方向:国际服务贸易。 宋马林(1972—),男,安徽蚌埠人,安徽财经大学讲师,中国科技大学博士生,研究方向:数量经济与数据挖掘。

原文出处:
广西财经学院学报

内容提要:

利用2000-2007年中国30个行政区域物流业的相关数据,运用数据包络分析法(DEA)对我国现阶段物流业全要素生产率及其构成要素的动态作用关系进行研究,通过对Malmquist生产率指数的测算与分解,分析了中国物流业全要素生产率(TEP)增长源泉、区域差异原因与跨期生产率动态变化趋势。研究表明:考察期内中国各地区物流业全要素生产率呈增长态势,西部地区全要素生产率平均增速最快,各区域物流业纯技术效率与规模技术效率均呈上升趋势,技术效率成为物流业全要素生产率增长的主要驱动力。研究结论可以为我国物流业规划及各地区物流业生产率的提升提供政策参考。


期刊代号:F14
分类名称:物流管理
复印期号:2011 年 08 期

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      一、引言

      现代物流是连接生产与消费的纽带,是国民经济的三大产业群之一,是获得第三利润的源泉[1],现代物流可以降低流通成本和社会经济交易费用,加速产业结构调整和优化升级,增强一国(或地区)抵御经济风险的能力,促进经济可持续发展,被视为经济增长的“加速器”,现代物流业发展程度是衡量一国(或地区)现代化程度和综合国力的重要标志之一[2]39。党的十七大报告中指出“发展现代服务业,提高服务业比重和水平。”以及2009年2月25日我国十大产业振兴规划中物流行业规划(重点支持农业和农村物流、大宗生产资料和生活消费品物流,鼓励制造企业分离外包物流业务)的出台,使得物流服务业在我国经济发展中重要性凸现。中国现阶段物流业生产率水平如何?中国物流业全要素生产率增长的源泉是什么?技术进步与技术效率在转型期中国物流业全要素生产率动态变化中扮演什么样的角色?本文尝试回答上述问题,探究我国现阶段物流业全要素生产率及其构成要素的动态作用关系,为我国物流业规划及各地区物流业生产率的提升提供政策参考。

      二、研究回顾

      余思勤,蒋迪娜等(2004)以交通运输业1990-2000年的数据为例,通过扩展的Malmquist-DEA方法测量了交通运输生产率变化总量以及影响因素,认为在此期间交通运输业全要素生产率的变动与技术水平变动一致,但资源配置效率的变化起到延缓和促进全要素生产率增长的作用[3];Barros(2003)分析了1990-2000年葡萄牙10个港口的技术进步与技术效率[4];张越、胡华清(2006)通过对1995-2005年中国9个民用机场生产率情况的考察得出,机场业务量增长主要依赖设施规模的扩大,随着机场规模的迅速扩张,生产和管理技术不能完全适应这种变化,出现了技术进步、技术效率下降趋势,从而导致TFP的下降[5];刘玉海、林建兵等(2008)分析了2000-2004年间中国道路运输业的生产率情况,发现在此期间中国道路运输业年均生产率在降低,且几乎完全由技术进步水平降低所导致[6];邓学平、王旭等(2008)以我国8家上市物流企业2001—2006年数据为样本,利用DEA-Malmquist指数分析了2001—2006年间8家物流企业全要素生产率的变化。研究表明:在样本区间内我国物流企业生产效率总体呈上升态势,但上升程度并不明显,其中技术效率有所下滑,而规模效率有所上升[7];王亚华、吴凡等(2008)应用Malmquist-DEA方法测算了中国交通运输业全行业及四个主要部门1980—2005年间生产率变化,测评结果表明,20世纪90年代初期以来交通行业TFP增速有所下降,技术效率显著下降,2000年之后,交通运输业各部门技术进步率大幅度上升,技术效率继续下降[8];庄玉良、吴会娟等(2009)以16家物流上市公司为样本,运用DEA方法测算了2002—2006年间每年的静态效率值及反映跨期动态效率变化的Malmquist生产率指数,研究结果显示我国物流业TFP平均增长率为4.7%,技术进步与创新是生产率提升的主要原因[9];田刚、李南(2009)在构建1999—2006年中国30个省市区物流业面板数据的基础上,应用Malmquist指数法,实证分析了中国物流业全要素生产率的增长来源、差异与变化趋势,得出在考察期内中国各地区物流业全要素生产率呈增长态势,技术进步是全要素生产率增长的主要动力,技术效率恶化阻碍了生产率的增长[10]。

      三、中国物流业效率测算

      (一)变量选取与数据来源

      众多已有的实证研究表明,数据来源、处理方法与DEA投入、产出变量选取的不同是导致研究结果差异的重要原因之一。根据数据的有效性和可得性,本文选择样本时序区间为2000年至2007年,截面样本包括中国内地30个省(直辖市、自治区),为了保持统计口径的一致,将重庆市的数据并入四川省,原始数据来源于各自对应年份的《中国统计年鉴》。在借鉴已有研究成果的基础上,本文采用多投入、多产出的模型,把物流业产值和货运周转量作为DEA方法设定的产出,投入则包括物流业固定资本存量(资本投入)和物流业从业人数(劳动投入)。实证分析数据的选择和处理如下:

      1.产出水平

      物流业产出可以从价值形态和实用价值形态两方面综合衡量,本文用中国各省(直辖市、自治区)物流业总产值(单位:亿元)作为衡量产出价值形态指标,并将其折算成1952年不变价格,各省当年GDP和GDP平减指数来自于对应年份的《中国统计年鉴》。将货运周转量(单位:亿吨公里)作为衡量产出实用价值形态指标。

      2.资本投入

      资本存量是宏观经济研究中非常重要的一个变量,它的估算是经济统计分析中的一个难点,目前国际上普遍采用的测算资本存量的方法是戈登史密斯(Goldsmith)在1951年开创的永续盘存法(Perpetual Inventory Method,PIM),随后被Kuznets(1957)和Denison(1967)等应用于经济增长的核算中,Christensen和Jorgenson(1973)将资本品和资本租赁服务价格引入PIM,进一步扩展了PIM功能。本文根据国际通用的“永续盘存法”来估计中国各省(直辖市、自治区)物流业每年的实际资本存量,定义本期的资本存量为上一期的资本存量加上当年的投资,再减去折旧,即:

      

      分别为以不变价格表示的i省份第t年和初始年份的物流业总产值,n表示时间段长度,文中选取1978—1998为样本区间,来估算实际产出的增长率,将1998和1978年国内生产总值均折算成1952的不变价格。中国各省(直辖市、自治区)物流业固定资本的平减指数参考单豪杰(2008)中数据,为了保持口径统一,将1978—2007年物流业固定资产投资额(当年价格核算)通过固定资产价格指数进行缩减,折算为1952的可比价格。

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