中国商贸流通业增长方式转换及效率评价——来自1993—2014年省际面板数据的实证研究

董誉文

（中国人民大学商学院，北京市100872）

中国商贸流通业增长方式转换及效率评价
——来自1993—2014年省际面板数据的实证研究

董誉文

（中国人民大学商学院，北京市100872）

中国商贸流通业作为社会再生产中心环节、国民经济先导产业，增长方式转换相对滞后，地区发展差距明显。文章采用省际面板数据，基于产业层面、地区层面，综合使用索洛余值法、DEA-Malmquist指数法，对中国商贸流通业的增长方式转换和效率变化进行系统性分析。研究发现，现阶段中国商贸流通业增长方式仍然是以要素积累为主的“粗放型”增长方式，具备资本、劳动双驱动特征，并且全要素生产率全面显著恶化。在供给侧结构性改革背景下，中国政府应优化要素投入结构，全面推进技术研发投入，提升人力资本素质，提高资本产出效率，分地区、分阶段采取不同策略提高全要素生产率，促进商贸流通业增长方式从“要素驱动”到“效率驱动”的转换。

商贸流通业；增长方式转换；要素贡献率；全要素生产率；效率驱动

一、引言

2015年中国政府工作报告首次提出“增加研发投入，提高全要素生产率”，同时提出加快实施创新驱动战略。目前，中国经济进入“三期叠加”阶段，资源环境约束条件、生产要素成本、国际竞争环境等发生重大变化，迫切需要把经济增长方式从要素驱动转换为效率驱动，提高全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP），实现经济的提质增效升级。因此，经济增长方式转换、技术效率问题再次成为国民经济研究领域的热点话题。经济增长方式的核心问题是经济增长可持续性与经济增长质量。技术效率是经济持续增长的源泉动力和经济增长质量的评估标准。经济增长可根据经济增长主体的不同划分为国民经济、产业经济、企业经济和产品经济的增长。［1］

从产业层面看，随着市场经济体制的不断完善，商贸流通业逐渐从社会再生产的中间环节变成中心环节，从国民经济体系中的末端行业变成先导产业，在经济增长过程中发挥着日益重要的作用。现阶段中国商贸流通业地区发展差距明显，全国大多数省份的产值增长率大体上滞后于该省地区生产总值的增长率。1993—2014年省际面板数据的分析结果显示，中国商贸流通业总体上滞后于国民经济发展水平①，中国商贸流通业以往的成本优势正在面临生产要素（劳动、土地、环境）成本上升所带来的严峻考验，商贸流通业增长方式转换明显滞后于柔性化的生产方式、个性化的消费方式变化。中国商贸流通业的全要素生产率也在全面显著恶化。就目前而言，商贸流通业增长方式本身不能适应甚至很有可能抑制国民经济增长方式从投入型向效率型转换，其基础性和先导性作用没能得到充分发挥。因此，对中国商贸流通业的增长方式转换和效率变化进行系统性分析，并给出针对性的政策建议，显得十分必要。

传统流通理论很少同时从产业层面、地区层面对现代流通做出分析。本文借鉴经济增长方式的相关研究，［2］给出产业增长方式的定义、来源及判别方式。产业增长是指国民经济增长中人均产业增加值的提高。产业增长方式是指推动产业增加值增长的各种要素投入及组合的方式。产业增长来源主要有两类，一类是要素的积累，另一类是生产率的提高。要素的积累或生产率的提高作为增长来源的相对重要性会随着产业发展阶段不同而变化。［3］产业增长方式转换的判别方法主要有三种：第一种是指标体系评价法。从宏观角度建立产业增长与产业结构高度化、合理化、现代化等指标之间的相互关联，确定产业增长方式转换程度评价指标体系，反映产业增长方式从粗放型（外延式）到集约型（内涵式）转换的情况。［4］第二种是要素贡献率分析法。主要采用“索洛余值法”，从微观角度计算不同要素投入对产业增长的贡献率，判断产业增长主要的驱动要素，将产业增长方式划分为TFP增进型、要素积累型（包括资本密集型、劳动密集型、土地或自然资源密集型）。本文将产业增长方式划分为以要素积累为主的“粗放型”增长方式和以TFP提高为主的“集约型”增长方式。［5］第三种是TFP测算法。主要采用数据包络分析（Data Envelope Analysis，DEA）方法从微观角度对TFP指数进行非参数估计与分解，对产业增长方式转变进行效率评价、产业增长的可持续性评估。［6-7］此外，TFP测算也可以采用随机前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA）方法，利用生产函数和随机扰动项，对生产函数、技术无效方程进行参数估计、技术效率测算，［8］进而判断产业增长方式转换。

流通业增长是指国民经济增长中人均流通产出水平的提高。流通业增长方式是指实现流通业长期增长所依赖的基本源泉构成、运作机制及路径依赖［9］。我国商贸流通业目前仍处于向现代流通业转型过程中，地区发展差距明显，［10］流通业增长相对滞后。本文选取省际面板数据为研究对象，以全国时间序列数据为研究参照②，分析中国商贸流通业增长方式转换并对其进行效率评价。构建规模报酬可变的柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）函数作为商贸流通业的生产函数，采用“索洛余值法”，使用可变要素弹性的估计结果，测算省际商贸流通业的要素贡献率，找到产业增长的主要驱动要素，以此判别中国商贸流通业增长方式转换。研究发现，1993—2014年间我国商贸流通业没有遵循从劳动驱动型到资本驱动型，再到技术驱动型的逻辑顺序，而是呈现出前期资本、技术双驱动（1993—2000），中期短暂的资本驱动（2001—2003），后期资本、劳动双驱动（2004—2014）的特征；地区间商贸流通业增长方式转换存在明显差异，东部地区商贸流通业增长方式转换只经历了前期和后期两个阶段，西部地区商贸流通业增长方式率先从前期转换到中期，东北、中部地区商贸流通业增长方式转换与全国总体情况相一致。2004年至今，我国商贸流通业增长不是由技术效率提升、技术进步驱动的增长，而是由高资本投入驱动的“粗放型”增长，具备资本与劳动双驱动特征。商贸流通业对资本的过度依赖，③加上长期存在的重复建设、规模分散等问题，［11］最终导致其资本产出效率持续快速下滑、TFP全面显著恶化，表明现有产业增长模式难以为继。

在流通业增长方式转换分析的基础上，本文进一步构建DEA-Malmquist指数模型测度中国商贸流通业的TFP指数变化及其分解情况。研究发现，不同商贸流通业增长方式下的TFP变化有所不同。资本、技术双驱动阶段和资本驱动阶段产业增长阶段的TFP不断上升，其中资本、技术双驱动阶段的TFP上升幅度更大，资本、劳动双驱动条件下的TFP不断下降。2004年至今，我国商贸流通业TFP全面显著恶化，持续增长的动力正在不断弱化。在供给侧结构性改革下，中国政府应全面推进技术研发投入，提升人力资本素质，提高资本产出效率，分地区、分阶段采取不同策略提高全要素生产率，促进商贸流通业增长方式从“要素驱动”到“效率驱动”的转换。与以往文献相比，本文的主要贡献有两点：一是丰富和完善了已有的中国商贸流通业增长方式转换和效率测算的实证研究。本文在数据的使用、模型的设置、方法的应用方面都与以往的研究有所区分。④二是系统分析和评判中国商贸流通业增长方式转换与效率变化，发现效率变化会滞后于产业增长方式转换，据此给出推动产业增长方式转换和效率提升的针对性意见，为我国商贸流通业相关产业政策的制定提供有益的参考和借鉴。

二、商贸流通业增长方式转换

（一）理论模型：索洛余值法

产业增长主要驱动要素的转换是产业增长方式转换的内核，［12］本文认为按照驱动要素贡献率的大小及变化情况，产业增长方式可以被划分为劳动驱动，资本驱动，技术驱动，劳动、资本双驱动，劳动、技术双驱动，资本、技术双驱动等不同类型。使用要素贡献率分析法，通过对产业增长过程中各要素贡献率的测算，判断主要驱动要素，可以从产业层面判断中国商贸流通业增长方式转换。本文将批发和零售业作为中国商贸流通业的代表性行业，在刘向东等［13］、任保平［14］研究的基础上，构建规模报酬可变的柯布-道格拉斯生产函数作为商贸流通业的生产函数，并分别对其进行不变要素弹性和可变要素弹性的估计，采用索洛（Solow）余值法测算商贸流通业的要素贡献率。柯布-道格拉斯生产函数表达式如下：

其中，Lit、Kit分别表示i省t期的劳动投入、资本投入，Ait表示i省t期的技术进步水平，Yit表示i省t期的产出量，α、β分别为劳动、资本对产出的弹性系数。对（1）式两边同时取对数得到：

对（2）式两边同时取微分：

实际测算中一般用差分代替微分：

其中，m/y、αl/y、βk/y分别为技术进步贡献率EA、劳动增长贡献率EL、资本增长贡献率EK。式（4）、式（5）、式（6）中采用差分形式模型拟合微分形式模型计算得到的要素贡献率，仅在变量变动较小的情况下有较高的精度。考虑到采用1993—2014年的省际面板数据，在对商贸流通业增长方式转换进行估计过程中，省际个体数据差异明显，时间变量跨度相对较大，本文借鉴程毛林［15］的方法，采用幂函数曲线拟合商贸流通业生产函数曲线，得到较为精确的要素贡献率。劳动增长贡献率EL、资本增长贡献率EK、技术进步贡献率EA分别又可以表示为：

式（7）、式（8）中的劳动增长率l、资本增长率k趋近于0时，由于，故EL≈αl/y，Ek≈βk/y，这与使用差分形式模型拟合微分形式模型方法的测算结果一致。结合式（2），文章给出估计方程（10），其中Lit、Kit、Ait与上式含义相同，α、β为待估参数，εit为误差项。

（二）数据来源和变量说明

本文数据来自国家统计局《中国统计年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》和中经网统计数据库。由于目前国内学界对商贸流通业还没有形成明确的行业界定，根据行业性质以及各行业在国民经济运行中发挥的作用，同时考虑到数据的可得性及统计口径的一致性，本文研究的商贸流通业主要指批发和零售业。根据国民经济行业分类标准，商贸流通业在1993—2002年之间包括批发零售贸易、餐饮业，2003—2014年之间只包括批发和零售业。另外，住宿和餐饮业被单独拆出成为一个独立的行业统计口径，不再作为本文的研究对象。表1给出估计方程中最终选取的变量含义及其统计描述，选取1993年为基期，涉及1993—2014年中国大陆31个省际地区22年的投入产出数据。其中，重庆市的产出数据可以追溯到1993年，要素投入数据可以追溯到1997年。本文将重庆市要素投入的数据估算回到1993年，并对四川省要素投入数据进行相应的扣减。⑤

表1　1993—2014年省际商贸流通业要素投入与产出的统计描述

Yit：商贸流通业i省t期的产业增加值。为了保证数据的可比性，以1993年为基期，本文采用中经网统计数据中第三产业增加值、第三产业增加值指数（上年=100），计算第三产业增加值平减指数，对批发和零售业产业增加值进行相应的扣减，得到以1993年不变价格计算的商贸流通业的产业增加值。

Lit：商贸流通业i省t期的劳动投入。考虑到数据的可得性，本文采用《中国统计年鉴》中各地区分行业就业人员数作为劳动投入。商贸流通业的就业人数⑥具体包括了批发零售业的城镇单位（包括国有单位、城镇集体单位、其他单位⑦）的就业人员数（含在岗职工、其他就业人员）、私营企业和个体就业人员数。

Kit：商贸流通业i省t期进入总量生产函数的资本投入。Kit是直接或间接构成生产能力的资本存量。本文采用的计算方法是高德斯密斯（Goldsmith）［16］的永续盘存法（PIM），计算商贸流通业i省t期的资本存量，估计公式如下：

式（11）的含义是i省t期的资本存量Kit为上一期净资本存量（资本存量Kit_1减去折旧δKit_1）加上当期投资额Iit。Kit的估算需要确定以下4个变量：

（1）基期资本存量Ki0。基期资本存量估算在我国已有的研究文献中基本定为1952年和1978年。［17］对PIM方法的估计来说，随着Ki0的逐渐折旧以及Iit的不断上升，Ki0对后期资本存量的影响越来越小。［18］本文选取第一次三产普查数据中商贸流通业在1993年的固定资产原值数据作为各省份（重庆市除外）基期资本存量。⑧采用豪尔和琼斯（Hall&Jones）［19］的方法⑨计算得到1997年重庆市设立之初的资本存量状况。

（2）每年投资额Iit。本文借鉴张军等［20］的做法，采用固定资产投资作为当期投资指标。我国商贸流通业固定资产投资完成额数据来自《中国固定资产投资统计年鉴》（其中1993—1995年、1999—2001年数据缺失）。通过计算统计口径变更⑩之前已有年份商贸流通业的全社会固定资产投资占各省固定资产投资完成额平均比重的几何平均增长率，粗略估计得到中国商贸流通业分地区缺失年份的固定资产投资完成额数据。

（3）投资品价格指数P，用于折算不变价格的Iit。本文采用中经网统计数据库1993—2015年的固定资产投资价格指数，并折算为以1993年为基期的固定资产投资价格指数（1993年=100）。重庆市部分年份的固定资产价格指数缺失，用四川省同期固定资产价格指数代替。其余省份部分年份的固定资产价格指数缺失，用全国同期固定资产价格指数代替。但是西藏地区全部年份固定资产价格指数缺失，用该地区商品零售价格指数代替。

（4）经济折旧率δ。由于国家统计局按照收入法核算国内生产总值时提供的固定资产折旧数据无法精确到分省数据。已有文献一般假定一个固定的资本折旧率，如5%、7%、10%等。［21］考虑到中国商贸流通业的地区差距明显，且折旧率本身可能存在时间上的变化。参考我国3%～5%的法定残值率，文章采用张健华等［22］基于分省份1993—2010年间资本折旧率的再估计结果。数据缺失省份（海南、重庆、西藏）以全国平均资本折旧率代替，数据缺失年份（2011—2014年）以已知年份的几何平均值推算。

（三）参数估计和要素贡献率测算

1.参数估计

以往研究对方程（10）中要素投入弹性系数的估计一般都采用全国商贸流通业的时间序列数据，样本量偏小、误差偏大。为此，本文调整样本量、数据来源，采用1993—2014年商贸流通业省际投入、产出的面板数据。考虑固定资产投资和技术投入应用的周期因素，文章分别给出1993—2014年不变劳动投入弹性系数α、资本投入弹性系数β的估计结果，跨期（5年）可变劳动投入弹性系数α、资本投入弹性系数β的估计结果（参见表2）。

表2　1993—2014年不变劳动投入弹性系数α、资本投入弹性系数β估计结果

在表2中，本文分别采用时间序列简单回归、面板数据经异方差和一阶自相关调整后的可行广义最小二乘法（Feasible Generalized Least Square，FGLS）回归，得到1993—2014年不变劳动投入弹性系数α、资本投入弹性系数β的全国层面、省际层面的估计结果，这两种估计结果的差别很大。全国层面的时间序列回归结果中不变劳动投入弹性系数α为负，明显违背经济学常识；省际层面的FGLS估计结果中劳动、资本投入弹性系数相对合理，但规模报酬α+β明显小于1，与商贸流通业的实际规模报酬情况也存在明显的差距。因此，文章重新采用FGLS回归方法，计算商贸流通业省际层面跨期（5年）可变要素投入弹性系数，估计结果如表3所示。

表3　1993—2014年省际可变劳动投入弹性系数αt、资本投入弹性系数βt估计结果

估计结果显示，1993—2014年间省际可变劳动投入弹性系数α存在较为明显的先下降后上升趋势，其中1996—2003年间α小于0.1。资本投入弹性系数β存在较为明显的先上升后下降趋势，其中1996—2003年间β大于0.8。规模报酬α+β在0.85～1.12之间变动，总体呈现不断上升趋势。也就是说，中国商贸流通业规模报酬表现出先是递减再递增的变化特征。其中在1993—2003年间、2008—2010年间小于1，在2004—2007年间、2010—2014年间大于1。考虑到1997—2001年、1998—2002年、1999—2003年跨期可变劳动投入弹性系数α不显著，本文采用1996～2004年跨期可变劳动投入弹性系数α、资本投入弹性系数β的显著结果，对上述跨期商贸流通业要素增长贡献率进行相应的计算。

2.要素贡献率测算

已知批发零售业增加值Yit、批发零售业就业人员Lit、批发零售业资本投入Kit，计算得到产业增加值增长率y、劳动投入增长率l、资本投入增长率k，根据式（5）计算得到综合技术进步系数（索罗余值）m。根据表3中省际可变劳动投入弹性系数αt、资本投入弹性系数βt估计结果，使用式（7）、式（8）、式（9）计算得到1993—2014年间各省劳动增长贡献率EL、资本增长贡献率EK、技术进步贡献率EA。考虑到中国商贸流通业地区发展差距明显，本文选取不同跨期省际产值增长率、要素投入增长率、要素贡献率的中位数而非平均数，分析全国层面的商贸流通业产值、要素投入增长及贡献率的基本情况，如表4所示。

表4　1993—2014年省际商贸流通业产值、要素投入增长及其贡献率

从产值和要素投入增长方面来看，总体来说，1993—2014年间我国商贸流通业的年均产值增长率为9.5%，年均劳动投入增长率为4.5%，年均资本投入增长率为9.64%，综合技术进步系数为0.61%。分阶段来看，跨期产值增长率基本维持在8%～14%之间（2001—2004年除外），稳中有降。跨期劳动投入增长率呈现出先下降后回升的趋势，其中1996—2000年间为负增长，2001年以后有所回升。跨期资本投入增长率呈现出明显的上升态势，从最初1993—1997年间的4.47%上升到2010—2014年间的23.73%。跨期索洛余值则呈现出明显的下降态势，从最初1993—1997年的7%逐步下降到2010—2014年间的-8.09%。2001年之后我国商贸流通业的跨期索洛余值开始为负数，跨期劳动投入增长率与跨期产值增长率基本一致，跨期资本投入增长率明显高于跨期产值增长率。

从资本增长、劳动增长、技术进步对产值增长的贡献率来看，总体来说，1993—2014年间我国商贸流通业的产值增长中，年均劳动投入贡献率为12.87%，年均资本投入贡献率为62.65%，年均技术进步贡献为16.67%。分阶段来看，跨期劳动投入贡献率呈现出先下降后回升的明显趋势。其中1996—2000年间为负增长，2001年以后有所回升，从最初1993—1997年间的32.27%先是下降到2000—2004年的-2.57%，后来一直上升到2010—2014年间的104.1%。跨期资本投入贡献率呈现出明显的上升态势，前期上升迅速，后期有所放缓。其中前期从1993—1997年的13.67%迅速上升到2003—2007年的98.47%，之后有所回落，最终又缓慢回复到2010—2014年的92.58%。跨期技术进步贡献率则呈现出明显的下降态势，2002—2006年首次出现负值，2010—2014年中国商贸流通业技术进步贡献率为-102.65%。结合要素投入增长率、贡献率的结果来看，资本投入增长率明显高于产值增长率，资本贡献率一直处于较高水平；劳动投入增长率略低于产值增长率且变化相对平稳，但是劳动投入贡献率明显上升；索洛余值为负数，技术进步贡献率为负数。根据驱动要素贡献率的大小及变化判断产业增长方式类型及转换，得到中国商贸流通业省际、地区增长方式转换的产值、要素投入增长率及其贡献率的大致情况如表5所示。

我国商贸流通业增长方式转换没有遵循从劳动驱动型到资本驱动型，再到技术驱动型的逻辑顺序。而是以2001年、2004年左右为时间节点，总体呈现出前期资本、技术双驱动（1993—2000年）、中期短暂的资本驱动（2001—2003年）、后期资本、劳动双驱动（2004—2014年）的特点。我国四大新经济区域间商贸流通业增长方式转换的情况存在明显差异。东部地区商贸流通业的增长方式转换直接跨越了中期短暂的资本驱动阶段，以2003年左右为时间节点，呈现出前期资本、技术双驱动，后期资本、劳动双驱动的特点。东部地区跨期技术进步贡献率总体为正数，技术进步在产值增长中发挥的作用并没有被其他要素所替代，这表明东部地区商贸流通业的技术水平、技术效率相对较高。中部地区商贸流通业的发展状况比东北地区略好，但二者的发展状况均略滞后于全国总体水平，增长方式转换与全国情况相一致。西部地区商贸流通业的增长方式以1999年左右为时间节点，从前期资本、技术双驱动转换为中期短暂的资本驱动，这表明西部地区的技术水平、技术效率相对落后。2004年以后，中国商贸流通业在东北、中部、西部基本上同时过渡到了资本、劳动双驱动的发展阶段。全国绝大多数省份的跨期索洛余值、技术进步贡献率为负数。刘向东等［13］对技术进步贡献率为负现象的解释是技术要素投入的周期性波动、持久性的资本、劳动要素替代效应，但没有给出更为具体的原因分析。本文认为，近年来中国商贸流通业增长不是由技术效率提升、技术进步驱动的，而是由高资本投入驱动的“粗放型”增长。同时，教育所带来的人力资本素质提升正在替代劳动力数量的简单扩张，在推动产业增长中发挥更大的效用［23］。虽然普遍认为资本积累是技术进步的先决条件，但是中国商贸流通业对资本驱动的过度依赖，只是进行简单的分店扩张、商业模式大规模复制等投资行为，而未注重技术开发创新、人力资源投资。这不仅不能带来良好的投资效益，还会造成TFP的显著恶化，最终将会导致现有的资本、劳动双驱动的增长方式难以为继。

表5　1993—2014年省际、地区商贸流通业产业增长方式转换

三、商贸流通业效率评价

（一）理论模型：DEA-Malmquist指数

本文在商贸流通业转型现状分析的基础上，进一步构建DEA-Malmquist指数模型对全要素生产率指数进行测度，对商贸流通业技术效率、技术进步的情况进行评价。劳动投入Lit、资本投入Kit可以看作投入Xit，产出仍用Yit表示。变量Lit、Kit、Yit的指标选取和数据使用与前述一致。本文把分省i商贸流通业的投入产出看作单独的决策单元DMUi，构建不同时期的生产可能性集合，其中给定投入下最大产出的子集为生产技术前沿面。相对于生产技术前沿，定义i省t期产出距离函数为：

其中θ表示生产点（Xit,Yit）达到生产技术前沿面时产出要素的增加比率。本文给出技术效率eit的定义为：要素投入Xit时，实际产出Yit与最大产出的比值。以不同时期为参照，可以定义不同的Malmquist指数。以t期技术为参照的Malmquist指数可以表示为：

Mit测度了t期技术条件下，从t到t+1期技术效率的变化。同理，以t+1期技术为参照的Malmquist指数可以表示为：

Mi,t+1测度了t+1期技术条件下，从t到t+1期技术效率的变化。由于定义的两个生产点是无差异的，根据Malmquist指数定义，全要素生产率指数TFPCi,t,t+1可以用二者的几何平均值来表示：

其中TECi,t,t+1、TCi,t,t+1分别表示技术效率变化、技术进步指数。TECi,t,t+1是规模报酬不变（CRS）且要素自由处置条件下的相对效率变化指数，衡量每个DMUi对生产技术前沿面的追赶，体现了“水平效应”。TCi,t,t+1衡量不同时期技术边界的移动，体现了“增长效应”。

在假设规模报酬可变（VRS）的条件下，规模报酬不变（CRS）下的技术效率变化TECi,t,t+1又可进一步分解为：纯技术效率指数PECi,t,t+1、规模效率指数SECi,t,t+1［24］。因此，全要素生产率指数TFPCi,t,t+1也是纯技术效率指数PECi,t,t+1、规模效率指数SECi,t,t+1、技术进步指数TCi,t,t+1三者的乘积。

（二）全要素生产率指数测算及分解

本文使用DEAP2.1软件计算1993—2014年中国省际商贸流通业TFP指数及其分解情况，并将各省计算结果几何平均（DEAP软件自带运算过程）后得到省际、地区商贸流通业的技术效率、技术进步情况。结合表5中国商贸流通业省际、地区分阶段的增长方式转换情况，给出省际、地区分阶段的TFP指数及其分解情况，如表6所示：

从全国来看，1993—2014年我国商贸流通业省际TFP增长1%，技术效率增长0.3%，其中纯技术效率指数上升0.6%，规模效率指数下降0.3%，技术进步指数上升0.7%。但是，2004年以后，中国商贸流通业TFP正在显著恶化，技术进步对商贸流通业增长的贡献转为负值，商贸流通业的产业增长动力正在弱化。2003年中国加入WTO以后，商贸流通业逐渐开始全面对外开放，外贸依存度和外资依存度不断上升。一方面国内商贸流通企业受到国际竞争的冲击，技术研发和创新能力被严重削弱；另一方面外资涌入导致流通业发展对资本的过度依赖，资本对技术的要素替代效应导致技术进步对产业增长的贡献率为负数。两方面因素共同导致中国商贸流通业TFP从2004年开始出现显著下降。

分阶段来说，1993—2000年间资本、技术双驱动阶段，2001—2003年间资本驱动阶段，我国省际TFP有所上升。其中前一阶段的TFP上升更为明显，表现为TFP指数在前一阶段平均上升5.5%，第二阶段平均仅上升1.9%。在2004—2014年资本、劳动双驱动阶段，我国省际TFP显著恶化，TFP指数平均下降1.6%。我国四大新经济区域间TFP指数变化情况存在明显差异。东部地区增长高于全国平均水平，TFP呈现整体上升态势，增长幅度不断下降。东北、中部、西部地区低于全国平均水平，商贸流通业增长的前两个阶段TFP呈现整体上升态势，增长幅度不断下降。到了第三个阶段，TFP呈现持续恶化态势。具体来说，资本、劳动驱动阶段东北地区TFP指数平均下降4.7%，中部地区TFP指数平均下降6.6%，西部地区TFP指数平均下降6.4%。不同要素驱动条件下的TFP变化趋势不同。资本技术双驱动、资本驱动条件下的TFP不断上升，其中资本技术双驱动条件下的TFP上升幅度更大；资本劳动驱动条件下的TFP不断下降。从效率指标变化的先后顺序来看，中国商贸流通业存在着索洛余值、技术进步贡献率先出现负值、之后TFP恶化的现象。商贸流通业TFP的变化滞后于产业增长方式转换。这表明不同的商贸流通业增长方式下的TFP会有所不同，积极推动产业增长方式转换有助于提高TFP。反过来，提高TFP也有助于推动产业增长方式的转换。

表6　1993—2014年省际、地区商贸流通业TFP指数及其分解

郑玉歆［25］认为，TFP不断上升或技术进步对经济增长的高贡献率一般只有进入经济增长减速的成熟期才会发生。因此，TFP下降现象从某种程度上说明我国商贸流通业仍处于转型发展的过程中，存在地区发展不平衡、资源配置低效率、技术研发投入不足、组织化程度低等问题。具体而言，第一，不同地区经济发展程度存在明显差距，其本身的生产方式与消费方式也会有所区别，对商贸流通业发展方式的要求层次和侧重点也会有所不同；第二，不同地区的资源禀赋、区位优势、流通基础设施完善程度不一样，因而政府对商贸流通业发展的重视程度、制定产业发展政策的内容和侧重点也存在明显的不同。第三，由于地区、城乡市场分割，体制和机制性障碍等，导致劳动力、资本、土地、自然资源等要素投入的区位供应不平衡，并且不能在全国范围内自由流动，造成了商贸流通业资源配置的低效率。第四，以物质资本积累、人力资本提升作为先决条件的技术进步在物质资本、人力资本相对匮乏地区的发展应用存在先天不足，诸如技术创新、模仿能力不强，技术扩散、转移情况不甚乐观等。第五，即使是在物质资本、人力资本相对丰裕地区，商贸流通业的发展也存在对资本过度依赖的问题，将资本主要投资在简单的分店扩张、商业模式大规模复制等方面，不注重技术研发创新与应用和人力资本的投资。第六，中国商贸流通业普遍存在的项目重复建设、行业规模分散、企业组织化程度低等问题是规模无效率的根源。

四、结论和政策建议

在经济新常态下，中国经济增长方式转换、全要素生产率问题是当前国民经济领域研究的重点。本文从产业层面、地区层面出发，采用1993—2014年中国商贸流通业的省际面板数据，综合使用索洛余值法和DEA-Malmquist指数法，分阶段测算不同地区商贸流通业增长过程中资本贡献率、劳动贡献率、技术进步贡献率，全要素生产率指数及其分解。在此基础上，对中国商贸流通业的增长方式转换和效率变化进行系统性分析。本文得出的基本结论如下：第一，我国商贸流通业增长方式转换以2001年、2004年左右为时间节点，总体呈现出前期资本、技术双驱动（1993—2000），中期短暂的资本驱动（2001—2003），后期资本、劳动双驱动（2004—2014）的特点。第二，2004年以来，中国商贸流通业TFP正在显著恶化，技术进步对商贸流通业增长的贡献转为负值，商贸流通业的产业增长动力正在弱化。第三，不同要素驱动条件下的TFP变化趋势不同。资本、技术双驱动和资本驱动条件下的TFP不断上升，其中资本、技术双驱动条件下的TFP上升幅度更大，资本、劳动双驱动条件下的TFP不断下降。第四，我国四大新经济区域间商贸流通业增长方式转换、TFP指数变化的情况存在明显差异。东部地区商贸流通业增长方式转换只经历了前期、后期两个阶段，TFP始终有所增加。中部地区、东北地区商贸流通业增长方式转换与全国总体水平一致，后期TFP下降。西部地区商贸流通业增长方式率先从前期转换到了中期阶段，后期TFP下降。第五，中国商贸流通业发展过程中，存在索洛余值、技术进步贡献率先出现负值、之后TFP恶化的现象。商贸流通业TFP的变化滞后于产业增长方式转换，积极推动产业增长方式转换有助于提高TFP。第六，我国四大新经济区域间TFP指数变化的原因各不相同。省际TFP恶化主要是由技术效率下降（包括纯技术效率、规模效率）造成的，而省际技术进步水平不断提高。东部地区TFP上升主要是由技术进步水平、纯技术效率不断提高带来的，东部地区技术效率下降是由规模效率下降造成的。东北地区TFP下降是由技术效率、技术进步水平同时下降造成的，其中纯技术效率基本不变，规模效率下降。中部地区TFP下降主要是由技术进步水平不断下降造成的，技术效率不断上升，其中纯技术效率不断上升，规模效率有所下降。西部地区TFP下降主要是由技术进步水平不断下降造成的，而技术效率不断上升（包括纯技术效率、规模效率）。

在供给侧结构性改革背景下，中国政府应优化要素投入结构，全面推进技术研发投入，提升人力资本质量，提高资本产出效率，分地区、分阶段采取不同策略提高全要素生产率，促进商贸流通业增长方式从“要素驱动”到“效率驱动”的转换。具体而言，全要素生产率提升需要从提升技术效率和技术进步两个方面入手，不同经济区域的侧重点有所不同。东部地区应继续保持商贸流通业技术创新和改进的优势，维持技术进步水平的持续增长，同时努力提升技术效率，尤其是规模效率，鼓励企业组织形式和管理制度上的创新。东北地区应同时注重推动技术进步、提升技术效率，将投入资本的用途从单纯的规模性扩张部分地转移到人力资本质量的提升和商贸流通业研发投入中，提高资本产出效率。中部地区和西部地区应维持现有的技术效率，推动技术进步。此外，结合TFP下降所反映出来的我国商贸流通业转型发展过程中存在的地区发展不平衡、资源配置低效率、技术研发投入不足、产业组织化程度低等问题，商贸流通业增长方式转换和效率提升在政策上需要注意以下六个方面：第一，深入实施区域发展总体战略和主体功能区战略，促进我国区域均衡协调发展，积极引导生产方式和消费方式转换，为商贸流通业增长方式转换提供良好的社会再生产环境；第二，不同地区应根据资源禀赋结构所决定的“比较优势”发展商贸流通业，避免片面强调“TFP增进型”即“集约型”产业增长方式；第三，建设统一市场，破解“条块分割”，发挥市场机制在资源配置中的基础性作用，消除要素价格体系的扭曲，推进要素市场价格改革与自由流动，提高资源配置效率；第四，推进电子商务、物流配送、连锁经营等现代流通方式发展，加强商品市场、居民生活服务设施、绿色循环消费设施等流通基础设施建设［26］，加快构建“三纵五横”全国骨干流通网络；第五，推进流通产业技术创新，加大商贸流通业前沿技术研发、推广和扩散方面的投入，提高商贸流通业技术装备水平，实现商贸流通业运作过程中的机械化、标准化、信息化，以信息技术改造提升流通企业经营管理水平和流通运行效率；第六，提高流通产业组织化程度，形成各种流通渠道和商品经营设施相互竞争、比较优化的社会商品经营体系，发展商贸流通企业的横向与纵向融合，发挥规模经济优势和系统经济优势，提高流通活动效率。［27］

注释：

①不过基于1993—2014年全国数据的分析结果显示，中国商贸流通业的产值增长速度在2003年以前（包括2003年）略微滞后于国内生产总值的增长速度，2004年以后逐渐赶超全国经济发展总体水平。

②中国商贸流通业地区发展差距明显，省际数据更能反映出总体层面也就是大多数省份的商贸流通业发展方式转换和TFP变化。相比而言，全国数据只是各省数据的简单叠加，分析所能得到的结论相对有限。因此，本文倾向于使用省际数据进行问题分析。以1993—2014年间商贸流通业产值增长变化与国内生产总值增长变化的对比为例，基于全国数据的分析显示，2003年以前，我国商贸流通业的增长速度滞后于全国总体水平，2004年以后，我国商贸流通业的增长速度赶超全国总体水平。基于省际数据（各省商贸流通业产值增长率的中位数）的分析显示，1993—2014年间（1993—1996年、2006—2009年除外）全国大多数省份的商贸流通业发展速度总体上滞后于国民经济发展速度。

③主要投资在简单的分店扩张、商业模式大规模复制等方面，不注重对技术、人力资本的投资。

④在数据的使用上，采用1993—2014年省际面板数据估计全国层面商贸流通业的增长方式变化并对其进行效率评价。在模型的设置上，放宽柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数的模型设置到可变规模报酬、可变要素投入弹性，更加贴近现实。在方法的运用上，综合使用索洛余值法、DEA-Malmquist指数对商贸流通业要素贡献率与TFP指数进行综合分析。

⑤重庆市地处四川省腹地，为了将重庆市要素投入的数据估算回到1993年，本文假定重庆市的资本投入、劳动投入与四川省相应要素投入的比例关系平稳变化。通过计算1997—2014年间重庆市要素投入与四川省要素投入比例的几何平均增长率，倒推出1993—1996年重庆市要素投入占四川省要素投入的比例。已知四川省要素投入，将重庆市的要素投入从中拆解出来。就拆解出来的结果来看，各项数据的大小及其变动情况相对合理。尤其是劳动投入方面不再出现四川省劳动投入在1993—1996年间要明显高于1997年及其以后很长一段时间内的劳动投入数据的反常现象。调整后的四川省劳动投入数据在1993—2014年间表现为逐年平稳增长，比较符合经济现实。

⑥其中1993—2002年的统计口径是批发零售贸易和餐饮业年底职工人数，私营企业和个体就业人数；2003—2014年的统计口径是批发和零售业的城镇单位就业人数，私营企业和个体就业人数。

⑦国有单位是指资产归国家所有的经济组织，包括按《中华人民共和国企业法人登记管理条例》规定登记注册的非公司制的经济组织，以及中央、地方各级国家机关、事业单位和社会团体；城镇集体单位是指生产资料归集体所有，并按《中华人民共和国企业法人登记管理条例》规定登记注册的经济组织；其他单位包括股份合作单位、联营单位、有限责任公司、股份有限公司、港澳台商投资单位以及外资投资单位等其他登记注册类型单位。

⑧我国自1993年开始首次对全国和各省市区第三产业进行普查并公布数据，本文查询到1992年年末第三产业个体经济分地区（重庆市除外）、分行业（商业饮食业）固定资产原值（千元）的数据，并已知个体经济1992年年末分地区、分行业固定资产原值（千元）的数据，个体经济占第三产业的产出比重（17.57%），估算第三产业1992年年末分地区、分行业固定资产原值（千元）的数据，其中就包含了1992年年末分地区流通业资本存量。数据来源于第一次三产普查结果（http：//www.stats.gov.cn/tjsj/pcsj/scpc/ dycscpc/）。

⑨重庆市初始年份（1997年）资本存量的计算，采取I/（0.06+g）的资本存量计算公式，其中I为初始年份的固定资产投资，g为1997—2007年投资的几何平均增长率。由此计算出重庆市1997年商贸流通业的资本存量为29.918 9亿元。

⑩其中2003—2014年的统计口径是批发和零售业全社会固定资产投资。1993—2002年的统计口径是批发零售贸易、餐饮业全社会固定资产投资。

［1］曹元坤.从经济增长方式内涵看经济增长方式转换［J］.当代财经，2000（11）：11-15.

［2］吴敬琏.增长模式与技术进步［J］.高科技与产业化，2005（9）：20-34.

［3］郑玉歆.全要素生产率的测度及经济增长方式的“阶段性”规律——由东亚经济增长方式的争论谈起［J］.经济研究，1999（5）：55-60.

［4］薛白.基于产业结构优化的经济增长方式转变——作用机理及其测度［J］.管理科学，2009（5）：112-120.

［5］林毅夫，苏剑.论我国经济增长方式的转换［J］.管理世界，2007（11）：5-13.

［6］韩松，王稳.几种技术效率测量方法的比较研究［J］.中国软科学，2004（4）：147-151.

［7］吴振球，王建军，李华磊.改革开放以来经济增长方式渐进式转换：测度、源泉及其差异［J］.数量经济技术经济研究，2014（6）：3-19.

［8］傅晓霞，吴利学.随机生产前沿方法的发展及其在中国的应用［J］.南开经济研究，2006（2）：130-141.

［9］徐从才.流通转型：转型经济研究的一个新视角［J］.中国流通经济，1999（6）：7-10.

［10］任保平，王辛欣.商贸流通业地区发展差距评价［J］.社会科学研究，2011（2）：45-50.

［11］李晓慧.中国流通业增长效率研究［D］.北京：首都经济贸易大学，2012.

［12］欧阳峣，易先忠，生延超.技术差距、资源分配与后发大国经济增长方式转换［J］.中国工业经济，2012（6）：18-30.

［13］刘向东，张小军，石明明.中国流通产业增长方式的转型——基于流通增长方式转换模型的实证分析［J］.管理世界，2009（2）：167-169.

［14］任保平.中国商贸流通业发展方式的评价及其转变的路径分析［J］.商业经济与管理，2012（8）：5-12.

［15］程毛林.一个新的经济增长因素贡献率测算模型［J］.经济数学，2004（3）：235-239.

［16］Goldsmith R W.A perpetual inventory of national wealth［C］//National bureau of economic research，Inc，1951：5-74.

［17］张军，章元.对中国资本存量K的再估计［J］.经济研究，2003（7）：35-43.

［18］单豪杰.中国资本存量K的再估算：1952—2006年［J］.数量经济技术经济研究，2008（10）：17-31.

［19］HALL R E，JONES C I.Why do some countries produce so much output per worker than others［J］.Quarterly journal of economics，1999（1）：83-116.

［20］张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952—2000［J］.经济研究，2004（10）：35-44.

［21］李晓慧.技术效率、技术进步与中国流通业生产率增长［J］.现代商贸评论，2012（6）：18-25.

［22］张健华，王鹏.中国全要素生产率：基于分省份资本折旧率的再估计［J］.管理世界，2012（10）：18-30.

［23］王小鲁，樊纲，刘鹏.中国经济增长方式转换和增长可持续性［J］.经济研究，2009（7）：44-47.

［24］Färe R，ZHANG Z.Productivity growth，technical progress，and efficiency change in industrialized countries［J］. American Economic Review，1994（1）：66-83.

［25］郑玉歆.全要素生产率的测度及经济增长方式的“阶段性”规律——由东亚经济增长方式的争论谈起［J］.经济研究，1999（5）：55-60.

［26］国务院办公厅.关于促进内贸流通健康发展的若干意见［A/OL］.（2014-10-24）［2014-11-16］.http：//www.gov.cn/ zhengce/content/2014-11/16/content_9207.htm

［27］徐从才.流通经济学：过程、组织、政策［M］.北京：中国人民大学出版社，2006：180-183.

责任编辑：方程

An Evaluation on Growth Pattern Transformation and Efficiency of China's Commercial Circulation Industry

DONG Yu-wen
（Renmin University of China，Beijing100872，China）

Growth pattern transformation of China's commercial circulation industry，which is the center of social reproduction and the leading industry in national economy，has been relatively lagged behind；and the gaps among different regions of that are obvious.Using China's provincial panel data from 1993 to 2014，and with the help of Solow residual value method and Malmquist TFP index of DEA，the author conducts an empirical investigation on growth pattern transformation and efficiency of China's commercial circulation industry from both the provincial and industrial aspects.It is suggested that，the growth pattern of commercial circulation industry in China is still extensive which is based on factors accumulation and mostly driven by both capital and labor.Meanwhile，its TFP has been getting significantly worsened since 2004.In the context of supplyside reform，the Chinese government should optimize the factor allocation，increase investment in technology research and development，improve the quality of human capital，promote the output efficiency of the capital，improve the TFP by adopting different strategies in different regions and stages，and realize the growth pattern transformation from"factor driven"to "efficiency driven".

commercial circulation industry；growth pattern transformation；contribution rate of factors；total factor productivity（TFP）；efficiency-driven

F710

A

1007-8266（2016）10-0012-12

2016-09-05

国家自然科学基金项目“基于流通创新的贸易增长方式转变研究”（70973049）

董誉文（1991—），女，河南省项城市人，中国人民大学商学院博士生，主要研究方向为商业经济学、产业经济学、物流与供应链管理。