基于三阶段DEA模型的我国商贸流通业效率测度

邵桂波

内容摘要：本文运用三阶段DEA模型测评我国商贸流通业效率，研究发现，首先我国商贸流通业存在技术无效，技术无效由纯技术无效和规模无效共同导致；其次地区间的技术效率存在差异，中部和东部的技术效率差距主要由纯技术效率差距导致，西部和东部的技术效率差距主要由规模效率差距导致；最后，除商贸流通企业的管理水平外，外生环境也对技术效率有着显著影响，劳动者素质、政府支持力度和市场化进程显著增加了要素投入冗余，降低了技术效率，而产业结构和城市化水平显著降低了要素投入冗余，提升了技术效率。

关键词：商贸流通业 效率 三阶段DEA

引言

商贸流通业作为联结生产与消费的中间环节，是工农、城乡和地区之间经济联系的桥梁和纽带，是社会化大生产的重要环节，是决定经济运行速度的引导性力量。特别是，当前我国处于经济下行压力持续增大、成本上升、刚性日益明显的时期，商贸流通业作为基础性、先导性产业，其成本高、负担重、效率低、障碍多已经不再是行业内部的问题，而是制约、影响国民经济发展全局的突出问题。在当前复杂多变的国内外形势下，研究商贸流通业效率的地区差异与影响因素，对行业本身和国民经济全局都具有重要的理论与实际意义。

商贸流通业效率研究现状

目前在商贸流通业效率这一研究领域，DEA分析方法的运用甚为广泛，DEA运用线性规划技术，其优点是无需设定函数形式，从而避免了主观设定函数的影响，且在处理多投入多产出的效率测度上具有优势。陈宇峰、章武滨（2015）采用超效率DEA模型测度了1997-2010年全国29个省份的商贸流通效率，并分析了商贸流通效率的演进趋势及商贸流通效率演进的影响因素。房伟标（2016）基于DEA分析法进一步挖掘出商贸流通行业投入产出效率及其影响关系。董誉文（2016）运用DEA-Malmquist指数法，对我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。但是一阶段DEA有其局限性，一阶段DEA的缺点是未剔除外部环境因素和随机误差项对效率的影响。因此，国内外大量学者在效率研究领域开始采用三阶段DEA模型。蓝虹、穆争社（2014）运用三阶段DEA对我国农村信用社改革总体绩效和涉农服务绩效进行定量分析。刘满凤、李圣宏（2016）运用三阶段DEA对2012年我国高新区的创新效率进行了研究。本文采用三阶段DEA测度我国商贸流通业效率，剔除外部环境和随机误差的干扰，得出我国商贸流通业纯粹管理效率。

模型与变量选取

（一）三阶段DEA模型的经济思想与分析逻辑

第一阶段：传统的DEA模型。DEA模型可以分为CCR和BCC两种，前者假定规模收益不变，后者假定规模收益可变。BCC模型将CCR模型中的技术效率分解为两部分，即技术效率（TE）=纯技术效率（PTE）*规模效率（SE）。这样，BCC模型就将技术无效率分解为未处于最佳生产规模和生产技术上的低效，更加准确地反映了行业的管理水平。

第二阶段：运用SFA模型分解第一阶段的投入冗余。第一阶段除了得出决策单位的效率值，还得到了各决策单位的投入冗余值，该冗余值=初始投入-最佳投入。投入冗余受初始要素投入、外部环境因素、随机误差和内部管理水平的影响。运用SFA模型分解第一阶段的投入冗余值，建立如下回归方程：

如式（1）所示，-sik为第k个决策单位的第i项要素投入冗余负数，xk为初始投入，αi为初始投入的估计参数，zk为环境变量，βi为环境变量的估计参数。vik+uik为复合误差项，vik表示随机误差项，uik表示管理无效率。

利用SFA模型的回归结果，建立方程对初始投入进行调整，以剔除外部环境因素和随机误差对投入冗余的影响。方程如下：

如式（2）所示，xAik为调整投入量，xik初始投入量，zkβi为环境变量对投入冗余的影响值，vik表示随机误差项对投入冗余的影响值。第一个中括号将所有决策单位调整到相同外部环境，第二个中括号将所有决策单位调整到相同随机误差。

第三阶段：调整的DEA模式。将调整的投入量再次代入DEA模型，测度各决策单位的纯管理效率。

（二）变量选取

投入产出变量的选取。本文以商贸流通业GDP的增加值为产出变量，以商贸流通业的劳动人数为劳动投入（商贸流通业城镇单位劳动人数+私营和个人单位劳动人数），以商贸流通的固定资产资本存量为资本投入（采用永续盘存法得出）。

环境变量的选取。本文分别选取劳动者素质，用每十万人中大学生在校数；政府支持力度，用地方财政支出占GDP的比重；产业结构，用第三产业占GDP的比重；城镇化水平，用城镇人口比重；市场化进程，用规模以上工业中非国有企业资本比重。以上数据全部来自《2010-2016中国统计年鉴》。

实证分析

（一）未剔除环境因素和随机误差测评我国商贸流通效率

由表1可知，第一，我国商贸流通业效率还不高，技术效率均值为0.515、纯技术效率均值为0.642、规模效率均值为0.802，目前我国商贸流通业技术无效主要是纯技术无效导致。第二，我国商贸流通业效率的区域差异较大，中部和西部的TE分别为东部的65.5%和49.8%，中部和西部的PTE分别为东部的59.3%和63.2%，中部和西部的SE分别为东部的110.5%和78.7%。第三，我国商贸流通业技术无效的诱发方式在不同地区也呈现出了极大的差异，东部纯技术效率均值和规模效率均值分别为0.850和0.831，东部的技术无效由纯技术无效和规模无效共同导致；中部纯技术效率均值和规模效率均值分别为0.504和0.918，中部的技术无效主要由纯技术无效导致；西部纯技术效率均值和规模效率均值分别为0.537和0.654，與东部类似，西部的技术无效由纯技术无效和规模无效共同导致，但纯技术无效程度和规模无效程度要大于东部。

（二）我国商贸流通业投入冗余的影响因素

由表2可知，要素投入、劳动者素质、政府支持力度和市场化进程这四个方面都显著增加了要素投入冗余，产业结构和城市化水平都显著降低了要素投入冗余。第一，要素投入显著增加要素投入冗余是显而易见的，相近技术效率水平下，一个地区初始投入越高，这个地区的投入冗余也就越高。第二，劳动者素质显著增加要素投入冗余，这可能是一个地区每十万人中大学生在校数越高，这个地区商贸流通业需要提供的工作岗位就越多，在短期内势必会造成行业内人员与资本的冗余。第三，政府支持力度显著增加要素投入冗余，一方面可能是政府支持挤出商贸流通企业的投资，而政府支持的部分由于缺乏利润激励机制，反而会增加要素投入冗余，降低行业效率；另一方面政府支持的本意是吸引顶尖人才进入商贸流通业，提升行业效率，但由于顶尖人才供给缺乏弹性，最终结果只是导致了行业工人工资的增加，并不能降低要素投入冗余。第四，市场化进程显著增加要素投入冗余，这主要是随着市场化进程的深化，行业内竞争加剧，在短期内势必会对企业经营效率形成不利影响，增加要素投入冗余。

（三）剔除环境因素和随机误差测评我国商贸流通效率

由表3可知，第一，剔除环境要素和随机误差后，我国商贸流通业效率小幅提升，技术效率从0.515提升至0.590，纯技术效率从0.642提升至0.732，规模效率从0.802提升至0.805，技术无效的主因依旧是纯技术无效。第二，调整后我国商贸流通业效率的区域差异依旧较大，中部和西部的TE分别为东部的68.4%和47.8%，中部和西部的PTE分别为东部的75.1%和74.7%，中部和西部的SE分别为东部的91.1%和64.0%，中部和东部的技术效率差距主要体现在纯技术效率差距，西部和东部的技术效率差距则主要体现在规模效率差距。关于各地区技术无效的诱发方式与一阶段DEA类似，这里不再赘述。

结论与建议

本文运用三阶段DEA模型，测度我国30个省市自治区（西藏数据缺失）的商贸流通业效率，得出以下三点结论：第一，我国商贸流通业技术无效，由纯技术无效和规模无效共同导致，纯技术无效的占比要大于规模无效，纯技术的改进空间要大于规模的改进空间。第二，我国商贸流通业技术效率存在地区差异，东部最高、中部其次、西部最低。中部和东部的技术效率差距主要由纯技术效率差距导致，西部和东部的技术效率差距主要由规模效率差距導致。第三，外生环境对技术效率有着显著影响，具体来说，劳动者素质、政府支持力度和市场化进程显著增加了要素投入冗余，降低了技术效率，而产业结构和城市化水平显著降低了要素投入冗余，提升了技术效率。

根据以上结论，本文给出以下建议：从宏观层面，国家应积极引导“互联网+”与商贸流通业对接，把商贸流通业从传统的要素驱动转变为技术驱动，提升纯技术效率，使商贸流通业长期处于有效状态。从区域层面，地方政府应积极加快地方产业结构升级，提高第三产业比重，加快城市化建设，在政府投资过程中坚持严谨与科学的原则，对本地商贸流通业的恶意竞争加以规制，从而改善商贸流通业的发展环境，促进效率提升。从个体层面，企业应当学习先进企业的管理经验与生产方法，加强自身制度创新与技术创新，改善自身的纯技术效率，同时优化企业的经营规模，提升自身的规模效率。

参考文献：

1.董誉文.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[J].中国流通经济，2016，30（10）

2.房伟标.基于DEA模型的商贸流通行业投入产出效率分析—以湖南湖北两省为例[J].商业经济研究，2016（12）

3.刘满凤，李圣宏.基于三阶段DEA模型的我国高新技术开发区创新效率研究[J].管理评论，2016，28（1）

4.陈宇峰，章武滨.中国区域商贸流通效率的演进趋势与影响因素[J].产业经济研究，2015（1）

5.蓝虹，穆争社.中国农村信用社改革后的绩效评价及提升方向—基于三阶段DEA模型BCC分析法的实证研究[J].金融研究，2014（4）