产业发展视角下中国快递业发展的实证研究

柳谊生，李鸿磊

(中国社会科学院 研究生院，北京 102488)



产业发展视角下中国快递业发展的实证研究

柳谊生，李鸿磊

(中国社会科学院 研究生院，北京 102488)

中国快递业近十年来取得飞速发展，但是在“撇脂”效应、激烈竞争及人工费用等运营成本增加等多重不利因素的冲击下，整个行业的增长速度和盈利状况呈现逐步放缓的趋势。基于产业发展理论，构建实证模型来分析投入因素对快递业产出的影响。研究结果表现：中国快递业的资本投入与产出之间存在较强的正向促进和因果关系，而快递业的劳动投入与产出之间的促进作用和因果关系并不显著。

产业发展；快递业；投入产出

一、问题提出

近年来，伴随着中国居民消费水平的提高和电商、网购的快速发展，加上快递、物流行业市场环境的优化，中国的快递行业保持持续高速增长的态势。尽管中国经济处于新常态和供给侧改革的经济转型周期中，但是快递业作为一种可以涵盖包装、运输、配送、信息处理、货运代理等内容的新兴服务性行业，已经成为中国经济增长的新动力，对中国区域经济的发展起到巨大作用。

中国的国内快递服务以邮政部门监管为主，国际快递服务以商务部监管为主。相对于传统邮政的包裹、函件、集邮等邮物类业务来说，除了具备以更快的速度把物品送到目的地，收件人必须签收之外的特点，现在很多快递公司还提供快递时间承诺、邮件查询追踪功能以及其他客户需要的服务。因此，快递服务一般要优于传统邮政业务。中国快递业服务的特征主要表现为经济附加值高、产业发展快、产业关联度很高和信息化等技术使用程度较高等方面。

从产业发展的角度看，中国的快递业、物流业起步较晚。在将近30年的时间里，中国快递业从被邮政垄断、打压的市场配角，逐步发展壮大成为经济增长的发动机。国家统计局的数据显示，2014年，中国的快递业务量首次突破了100亿件，从而超过美国，成为世界上快递业务量最大的国家，而且在中国经济增速放缓的背景下，2008年以来快递业务收入的平均增速超过30%，远高于国内生产总值(GDP)8%左右的增速[1]。从社会关注的角度来看，快递业和物流业在经济活动中的影响如同人体血液循环发挥的功能，在经济新常态的背景下对经济增长起到了重要的拉动作用。从政策方面看，快递业的发展已经连续两次载入中国的政府工作报告，而仅仅2015年一年之内，国务院常务会议就多次对快递业的发展做出相关部署，可见中国政府对快递业的发展和行业规范非常重视。

二、相关研究

劳动、资本等生产要素对快递业的发展会起到什么样的作用？这是一个亟须探讨的课题。国际上已有不少学者基于产业发展的视角对快递业的发展进行研究和探讨。牛津大学(2009)的研究报告通过对一些典型国家和地区的快递业进行抽样问卷调查，得到了一些令人比较信服的结论[2]。报告首先研究和测算了快递业的平均年化增长率，以及快递业对于全球经济增长的贡献率；其次，研究和探讨了快递业在对提高风险投资吸引能力和企业生产效率等方面的作用和效果；第三，评估了快递业在对提高贸易优势地位和推动贸易进出口额增长方面的拉动作用；第四，深刻分析了政策对于快递业发展的作用。此外，哈奇(Hatch，1950)很早就对1850—1950年，长达百年的美国快递公司的诞生、发展、成熟和稳定等过程进行了较为详细的整理和分析，而且根据产业发展和生命周期理论，由于快递业在经济发展的条件下对商品流通有极大的需求，在此基础上可以产生“百年老店”或者“几百年老店”，这不是很多行业所具有的特点[3]。陈和庞德(Chan & Ponder，1979)通过对美国联邦快递的发展历史进行回顾和分析，研究了美国快递业的发展历程，并且提炼出了快递业发展的基本特征，也对各种不同的发展模式加以分析、研究和比较[4]。加勒特和史密斯(Garrett & Smith，2003)基于一家美国快递企业REA的高级员工多年的工作经历，展现了快递企业REA在发展过程中怎样获取外部资源，又怎样发展到鼎盛阶段，最后走向衰落，从中可以看出快递产业的诞生、发展直到衰落的完整过程[5]。

国内方面关于快递产业发展的文献很多，但多数是偏重于定性分析方面，只有少数文献使用了较为简单的数理和实证分析。董莉(2003)通过对快递数据进行收集和整理，并使用二次曲线模型预测的方法，对快递市场规模进行分析和预测，而且提出了“加快网络和信息化建设、提高自动化和机械化水平”等有利于快递业行业发展的建议，以期解决现实中快递业行业发展中遇到的一些难题[6]。陈乃醒(2004)对中国快递业发展的途径和道路进行了较为深刻的分析，指出通过引入国际快递公司的竞争，将会既有利于中国快递企业加快开发国内市场的步伐，也会有利于一些有实力的知名国内快递企业冲出国门、走向世界市场；同时批判了认为引入国际快递公司进入国内快递市场将会对快递行业的发展形成不利冲击的错误思想[7]。程军(2004)通过对中国境内外资和国有快递企业的发展形势和状况进行实地调查，并对这些企业的服务能力和整个快递行业的市场规模和需求进行系统分析，结合行业发展中可能存在的一些问题，提出了“加强快递企业信息化建设、提供快递增值服务、规范快递市场经营、构建良好快递城市配送环境”等发展建议[8]。张兵(2006)对中国快递业发展的各大重要事项都进行了较为详细的记载和评论[9]。徐勇(2006)对中国民营快递企业的发展历程进行了深入的剖析和研究，并且指出其中可能存在的各种问题，在此基础上提出了相应的初步解决方案[10]。张洪斌和赵玉敏(2006)从供给和需求两个视角对影响中国快递业行业和市场发展的各种因素，以及它们与快递业发展的关系进行了定量分析和探讨，并且根据研究结果对中国快递市场的未来发展情况进行分析和预测[11]。郭淑芳(2009)通过对中国快递市场进行深入分析和全面回顾，并且和国际快递巨头进行多方面对比，使用钻石模型对中国快递业的竞争力进行分析评价，提出了“通过并购联盟提升企业竞争力、加强政府扶持和主导”等可以提高中国快递产业竞争力的政策建议和相关对策[12]。

尽管最近几年来快递业的学术关注度逐渐增加，但是国内外与快递业有关的学术文献在总量上仍然很少，也缺乏深入的理论分析和系统的讨论。基于产业发展的快递业方面的文献，总体来说还存在以下问题有待于进行深入研究和探讨：(1)在对快递业产业发展的文献检索过程中，发现绝大多数的研究均以定性为主，极少有定量分析的研究，而且针对快递业某一点讨论的为多，就整个产业全面研究的为少。本文的创新处之一在于对这些问题构建实证分析模型进行探讨。(2)还发现常见的相关文献中，多数是定性分析该行业的投入因素和产出因素，较少的定量分析文献局限于比较简单的DEA效率值测算，使用快递业的数据进行实证分析的模型还十分少见。本文的创新处之二在于通过建立快递业的投入因素和产出因素的实证分析模型，使得研究结果对于投入因素和产出因素之间的关系阐述更有说服力。

三、快递业投入产出模型概述

投入产出模型是根据投入产出原理，并且运用线性代数等工具建立数学模型，从而确定经济中各部门、生产中各环节之间的联系的方法。投入产出方法来源于经济部门中消耗和生产的实际统计关系的应用，它可以同时反映各部门间投入与产出间的关系，而且可以显示产品需求和供应间的数量关系。此外，投入产出模型还经常运用在国民经济核算、结构分析、核算各部门间投入产出关系等方面。

投入产出模型最早是由列昂惕夫(Leontief)所提出的，主要是利用数学工具和瓦尔拉斯(Walras)的一般均衡理论，研究投入和产出部门之间的平衡关系。在应用方面，最早使用投入产出模型的是美国劳动统计局，该部门编制了美国政府1939年的投入产出表，用来研究整个美国的经济情况，包括裁减军人对于美国经济的冲击和影响，以及分析预测美国的钢铁产业的发展、美国的失业率情况等，并且起到了非常良好的效果，从此引发了世界各国的关注。自1950年起，全球绝大多数国家都分别编制了本国的投入产出表，投入产出模型理论由此也得到了长足的发展，从静态模型逐渐向优化模型演变。

20世纪60年代初期，在钱学森和孙冶方的呼吁下，中国各大高等院校和经济学界也开始对投入产出理论进行深入学习和研究。1987年，国务院编制并发布了《中国1987年投入产出表》，这标志着中国对投入产出理论的学习和研究已经步入了世界先进行列，并且成为宏观经济调控和管理、决策的一种重要工具。从此以后，学术界和企业界都对投入产出理论展开深入的研究和探讨，并涌现出相关的文献。

快递行业属于劳动密集型产业，而且伴随着中国快递市场环境的优化，快递行业近几年发展速度比较快，因此对该行业做投入产出模型分析是非常重要的。此外，尽管全国各省区域间的快递业投入产出效率和经济发展水平不同，而且各大快递公司对于快递产品的定价也不同，但使用投入产出模型可以从整体上观察中国快递业的投入和产出情况，也可以回避因价格不一致而难以衡量的情况。

在进行快递业投入产出分析时，常见的模型有比较简单的DEA效率值测算，但是使用回归模型的研究还十分少见。本文为了使结果更加具备说服力，使用协整模型对中国快递业投入和产出进行刻画和分析，之后还采用最大似然估计和格兰杰因果检验的实证分析方法。

四、快递业投入产出的实证分析

在快递业投入产出的实证分析过程中，本文选取的指标包含快递业务量、快递网点数量和快递从业人员数量等。首先利用2000—2015年的相关数据，验证快递业投入和产出二者之间是否具有平稳性，然后检验二者之间是否具备协整关系，再利用最大似然估计方法估计出快递业投入和产出之间的长期和短期的波动影响关系，最后再利用格兰杰因果检验方法来确定两者之间是否的确存在因果关系。通过以上实证分析，可以得到快递业投入因素和产出因素之间较为客观真实的关系。

(一)数据及变量解释

考虑到快递行业本身的特殊性质，并且结合指标选取的一般原则，特选取以下几个指标及变量：

1.快递业的投入指标

由于快递业是劳动密集型行业，因此在探讨快递业的投入资源时，有必要从劳动和资本两个方面进行讨论。劳动是从快递行业从业人员数量方面来考虑，同时也考虑到数据的可得性，使用2000—2015年邮政业从业人员数量作为替代变量(邮政业从业人员中包含了快递行业从业人员)；资本方面使用的是2000—2015年全国快递业的营业网点数量，其他方面如快递员投送快递时的交通工具，如汽车、自行车等，由于不太容易统计，因此不在考虑范围内。

2.快递业的产出指标

为了更加准确地衡量快递业的产出指标，并且为了回避快递业中各家公司快递价格不一致的情况，本文使用快递业务量来衡量快递业的产出情况。

3.解释变量及数据来源

在实证分析过程中，使用变量kdyw来衡量快递业务量，使用变量yywd来衡量快递业的营业网点数量，使用变量cyry来衡量邮政业的从业人员数量。分别选取2000—2015年快递业务量、快递业的营业网点数量和邮政业的从业人员数量，数据均来源于国家统计局网站及2000—2015年《中国统计年鉴》。为了使模型更加精确，均使用月度数据，样本总数为576个。在实证分析过程中，为了使时间序列模型的图形更加平滑，对以上三个变量取对数，分别得到变量lnkdyw、lnyywd和lncyry，并且再分别对取对数之后的三个变量取一阶差分，得到变量d_lnkdyw、d_lnyywd和d_lncyry。

(二)数据稳定性检验

为了防止时间序列数据出现伪回归或者t检验失效的情况，一般会在实证分析之前先进行数据稳定性检验。在实践过程中使用较多的稳定性检验方法主要有PP检验、DF检验及ADF检验等，本文使用ADF检验方法对数据进行检验，得到的结果如表1所示。

表1 ADF稳定性检验结果

表1是在5%的显著水平上ADF稳定性检验的结果，可以看到对数变量lnkdyw、lnyywd和lncyry都是非平稳的，在对这些对数变量做一阶差分后，所得到的变量d_lnkdyw、d_lnyywd和d_lncyry则全部拒绝了原假设，从而都是平稳序列，因此lnkdyw、lnyywd和lncyry都是一阶单整序列。由于只有相同阶数的序列才会产生协整关系，因此说明快递业中投入和产出间具备协整关系。

(三)约翰森协整检验

由以上分析可知，lnkdyw、lnyywd和lncyry是同阶单整序列，因此可以进行协整检验。通常进行协整检验的方法有E-G两步法和约翰森协整检验等，本文使用约翰森协整检验方法进行检验，并利用检验结果建立长期均衡模型。

在进行约翰森协整检验之前，必须先确定模型的滞后阶数。在确定模型的滞后阶数时，一方面需要确保准确反映模型的性质，因此要求滞后阶数必须足够大；另一方面又要防止模型的单位根出现和自由度变小，在实证分析时应当同时满足以上两个条件。在本文的实证分析过程中，分别使用SBIC值、最大似然比(LR)检验和AIC值等方法来确认模型的滞后阶数，最终确定模型的最佳滞后阶数是3阶。

在确定好模型的滞后阶数之后，就可以对模型进行约翰森协整检验，检验的结果如表2所示。

表2 约翰森协整检验结果

表2为约翰森协整检验的结果，由此可知，在显著性水平为5%时，并且r=0时最大特征根检验P值为0.003 9，而迹检验的P值为0.000 9，都拒绝了没有协整关系的原假设，但是在r≤1时，最大特征根检验P值为0.162 7，迹检验的P值为0.127 5，二者不能拒绝最多存在1个协整关系的原假设。由此可以得到结论：快递业中投入和产出之间可能存在一个(1，1)阶的长期协整关系，也就是在长期具有稳定的关系。

五、最大似然估计和格兰杰因果检验

(一)最大似然估计

最大似然估计方法也称为极大似然估计，是一种使用非常广泛的点估计方法。最大似然估计的主要思想为：当从模型的总体样本中抽取N组观测值时，最合理的参数估计值会使得从该模型中抽取到的N组观测值的概率为最大值。该计量实证方法与最小二乘法具有明显的区别，而且在微观计量、时间序列分析等领域都有着广泛的应用。

在使用最大似然估计进行数理推导和理论分析时，一般情况下要先计算出联合密度函数，然后通过对联合密度函数取对数，进而可以求出样本似然函数，最后在样本似然函数两端分别求一阶导数，就可以计算出似然方程。通过数理推导和理论分析，可以将最大似然估计方法使用在实证检验过程中。

在快递业投入产出模型中，如果以lnkdyw为被解释变量，以lnyywd和lncyry为解释变量，则可以构建以下计量回归模型：

lnkdyw=c1+α1lnyywd+β1lncyry+e1

(1)

在式(1)中，lnkdyw、lnyywd和lncyry分别为快递业务量、营业网点数量和从业人员数量的对数形式，α1和β1分别是lnyywd和lncyry的系数，也可以表示长期弹性，c1为常数项，e1则为随机误差项。在使用最大似然估计方法对数据进行估计后，得到的结果如表3所示。

表3 最大似然估计对lnkdyw的回归结果

表3是使用最大似然估计对lnkdyw回归的结果，由此可以看到，该回归模型中修正的拟合优度R2值非常大，达到0.991 3，也就是说可以在99.13%的程度上解释模型，并且模型的F统计值非常大，这表明模型的估计效果较好；Durbin-Watson的值为1.893 2，可以认为模型不存在自相关。通过回归结果可以看到，回归后变量lnyywd的P值为0.000 1，在5%的显著水平上拒绝了原假设，而且长期弹性为2.267 8，这表明快递业的营业网点数量和快递业务量之间为显著的正相关关系；而变量lncyry的P值为0.907 5，在5%和10%的显著水平上不能拒绝原假设，说明从业人员数量和快递业务量之间的相关性并不强。

(二)格兰杰因果检验

格兰杰因果检验主要的用途是分析不同经济变量之间可能会存在的因果关系。在时间序列数据的实证分析过程中，两个经济变量A和B之间的格兰杰因果检验意义为：在含有两个经济变量A和B信息的条件下，如果经济变量A对于解释经济变量B会有帮助，并且对于经济变量B的解释要强于单独由B的过去信息对B的解释，那么就可以认为经济变量A是引起经济变量B的格兰杰原因。

在快递业投入产出模型中，通过实证分析检验，得到表4中的格兰杰因果检验结果。

表4 格兰杰因果检验的结果

表4是格兰杰因果检验的结果，可以看到，在“lnyywd没有在格兰杰意义上引致lnkdyw”的原假设下，检验结果中F统计值为131.281 8，P值为0.025 4，表明在5%的显著水平上拒绝“lnyywd没有在格兰杰意义上引致lnkdyw”的原假设，从而说明快递业的营业网点数量是快递业务量的格兰杰原因。此外，其余五个原假设均不能在5%的显著水平上拒绝快递业务量、营业网点数量和从业人员数量之间不存在格兰杰意义上的因果关系，这表明从业人员数量和快递业务量之间不存在格兰杰意义上的因果关系。同样，营业网点数量和从业人员数量之间也接受了“不存在格兰杰意义上的因果关系”的原假设。

从经济意义上讲，由于营业网点数量lnyywd代表的是快递业的资本方面，而从业人员数量lncyry代表的是快递业的劳动方面，因此，在本文的格兰杰因果检验中，检验结果肯定了快递业资本方面的投入对快递业的产出所起到的作用，而不能支持快递业劳动方面的投入对快递业的产出所起到的作用。实证结果表明，在快递业的投入产出模型中，资本方面的投入对快递业的产出起到了重要作用，而劳动方面的投入对快递业的产出却不能起到相应的作用。

六、结论及现实意义

(一)结论

本文首先利用2000—2015年的相关月度数据，验证快递业投入和产出二者之间是否具有平稳性，然后检验二者之间是否具有协整关系，再利用最大似然估计方法估计出快递业投入和产出之间的长期和短期的波动影响关系，最后利用格兰杰因果检验方法来确定两者之间是否的确存在因果关系。

协整检验结果表明，快递业中投入和产出之间可能存在一个(1，1)阶的长期协整关系，也就是在长期具有稳定的关系；最大似然估计方法的检验结果表明，快递业的营业网点数量和快递业务量之间具有显著的正相关关系，而从业人员数量和快递业务量之间的相关性并不强；格兰杰因果检验结果显示，在快递业的投入产出模型中，资本方面的投入对快递业的产出起到了重要作用，而劳动方面的投入对快递业的产出却不能起到相应的作用。

从以上实证检验结果可以看出，最大似然估计和格兰杰因果检验所得出的结果是一致的，都认为快递业的资本投入与产出间具备较强的正向促进和因果关系，而快递业的劳动投入与产出之间的促进作用和因果关系则并不显著。

(二)现实意义

实证研究表明，快递业的资本投入与产出间具备较强的正向促进和因果关系，而快递业的劳动投入与产出间的促进作用和因果关系则并不显著。究其原因，很可能在于中国快递行业长期以来资本投入不够和对劳动人员激励不够。

1.快递业中资本的投入

由于快递行业起步比较晚，目前中国各大快递公司资本方面的投入还处于不足的阶段。例如，目前除了排名第一的顺丰快递可以基本覆盖全国各大中小城市和乡镇之外，其他快递公司都没有能力将服务范围扩展到全国各大中小城市和各乡镇，尤其是在西部地区，资本投入更加少。又如，中国的快递行业现在还处于粗放式管理阶段，如何解决快递配送过程中的“最后一公里”的难题，也就是解决末端配送问题，仍然是行业中的痛点和难点所在。尽管各大快递公司开始纷纷安装智能快递柜，并且根据数据显示，截至2015年12月，中国快递业务量前50名的大中城市已经安装智能快递柜31 156组，格口约118.56万个，但是目前这些智能快递柜的规模仍然偏少，配送过程中“最后一公里”的难题仍有待于破解。

本文的实证研究结果表明，快递业的资本投入是制约产出的主要因素，所以加大快递业的资本投入在理论上就可以增加快递业的业务量和产出。因此，各大快递公司应当在自身允许的情况下，适度增加营业网点的数量，在配送不方便的地区或区域继续安装智能快递柜，并且在国家邮政局通过的《快递专用电动三轮车技术要求》行业标准、打击非法电动三轮车的背景下，购置自己企业专有的电动三轮车，这些资本方面的投入对于快递业的业务量和产出增加都会有正向促进作用。

2.快递业中人力资源的激励

作为劳动密集型行业之一，快递业对劳动的投入和管理也是不可或缺的，而且对人力资源的激励更是核心要素。尽管目前中国快递行业中很多业务员在“双十一”等用户高峰期时被描述为“月薪过万”的土豪，但是实际调查后发现，很多快递员在实际工作中仍然处于劣势地位，如“五险一金”等社会基本福利暂时无法得到保障。另外，由于中国快递业员工普遍受教育程度不高，多数以高中毕业或农民工为主，教育因素无法对人力资本形成激励，也引发了员工流动性大等问题。在实践中，快递企业如何培养和留住公司的核心人才，对于那些对公司忠诚、愿意长期在企业任劳任怨的员工要实施奖励，这些都是需要企业解决的问题。

本文的实证研究结果表明，快递业在劳动方面的投入对快递业的产出却不能起到相应的作用。因此，应当提高快递人员的社会地位，培养快递企业员工的忠诚度，降低员工的流动性及不稳定性，增强客户对公司的良好体验，从而可以增加快递的附加值。

[1]李酣.以产品质量驱动经济增长质量提升的机制——基于“顺丰”和快递业的案例研究[J].宏观质量研究，2015(2)：112-120.

[2]Oxford Economics.The impact of the express delivery industry on the global economy[M].Oxford:Oxford University Press，2009.

[3]HATCH A.American Express：a century of service[M].New York:Douldeday，1950.

[4]CHAN Y,PONDER R J.The small package air freight industry in the United States：a review of the Federal Express experience[J].Transportation Research Part A General，1979,13(4)：221-229.

[5]GARRETT K，SMITH T.Ten turtles to Tucumcari：a personal history of the Railway Express Agency[M].Albuquerque:University of New Mexico Press，2009.

[6]董莉.我国快递业发展问题的研究[D].大连：大连海事大学，2003.

[7]陈乃醒.我国快递业发展途径[J].中国远洋航务公告，2006(2)：40-41.

[8]程军.我国快递业发展对策研究[D].武汉：武汉理工大学，2004.

[9]张兵.快递概论[M].北京：中国对外经济贸易出版社，2006.

[10]徐勇.中国民营快递现状与发展趋势解析[M].上海：学林出版社，2006。

[11]张洪斌，赵玉敏.我国快递业现状和发展趋势预测[J].中国物流与釆购，2006(9)：34-37.

[12]郭淑芳.中国快递产业的竞争力研究[D].上海：上海师范大学，2009.

(责任编辑：姜 莱)

The Development of China’s Express Delivery Industry from the Perspective of Industrial Development

LIU Yisheng，LI Honglei

(Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 102488，China)

China’s express delivery industry has developed rapidly in the past ten years.However,due to the impact of “skimming” effect，the fierce competition and the increasing labor costs and other operating costs，the industry growth rate and profitability show a trend of slowing down.Based on industry development theory of express industry，the paper constructs an empirical model to analyse the impact of input on output.It is found that the capital input has strong positive effect on output,while the relation between labor input and output is not obvious.

industrial development；express delivery industry；input and output

10.13504/j.cnki.issn1008-2700.2017.01.009

2016-03-09

柳谊生(1978—)，男，中国社会科学院研究生院博士研究生；李鸿磊(1982—)，男，中国社会科学院研究生院博士研究生。

F570.8

A

1008-2700(2017)01-0066-08