基于全要素生产率的我国流通业转型发展方式实证分析

刘 泽 王海宁 副教授

（青岛大学商学院 山东青岛 266071）

文献综述

流通业是沟通生产和消费环节的重要产业类型，健全的流通业市场及组织能够有效提升资源配置效率、促进经济效益增加。改革开放以来，流通业作为国民经济基础部门的重要地位得到确认，但受到计划经济的影响，一直以来流通业发展方式较为粗放，存在组织化程度低、流通成本高、流通效率低下等问题，并且缺乏流通技术和理念创新，在一定程度上难以与当前快速发展的商品市场的流通需求匹配，因而流通业转型发展极为迫切。有关流通业转型的研究主要围绕经济增长理论，分析消费、投资、出口以及人力资本、技术资本创新驱动的流通业创新和转型升级进行。部分学者已认识到除流通领域中的人、财、物、信息等资源数量之外，流通质量高低、流通资源配置水平都在很大程度上影响着流通业转型发展的方向。在这一方面，任保平、王辛欣（2011）通过对全国31个省市区数据的研究，提出了流通发展与要素生产率的紧密联系。而在分析要素生产率对流通业发展的影响时，大多数学者认为流通技术水平和生产力水平具有显著影响。张军（2003）改变了以往单要素生产率的研究思路，用全要素生产率（TFP）来描述生产力和技术进步。在测量流通业全要素生产率的过程中，舒忠安（2017）应用省级面板数据和非径向SBM超效率—Malmquist数据包络分析方法，并进一步分解为技术变动和技术效率变动两部分。刘振娥（2013）等同样使用数据包络分析和Malmquist指数法将TFP变动分解为技术效率变动、技术进步和规模报酬变动三个部分，得出稳定的全要素生产率测算方法。

关于在全要素生产率层面探究流通业转型发展方式的研究方面，目前仅有姜云莉（2018）通过TFP数据结合指标分析的方法，对流通业投入产出情况及各变量对全要素生产率的总贡献进行分析，得出促进流通业转型的有效途径。笔者基于研究的稳健性考量，采用DEA-Malmquist方法测度流通业全要素生产率情况，在时间跨度上更加与新常态经济下流通业快速发展变革的实际情况贴近，同时以不同区域全要素生产率变动的情况构建多元回归分析体系，为流通业在新时期转型发展提供了有益对策。

我国流通业全要素生产率测算

（一）测算方法

全要素生产率即是对系统内各生产单位综合生产率情况进行量化评价的指标，用以对传统要素生产率做出区分。现代经济学理论将全要素生产率视作科技进步的指标，明确了全要素生产率的基本组成：技术创新、组织结构升级、专业提升等。目前学界主要使用C-D函数法、CES生产函数法对要素生产率进行测量。这两个函数的理论基础均为经济增长理论。虽然理论分析效果较好，但是在分析过程中需要设定生产函数（如柯布道格拉斯函数）并引入较强的行为假设（如规模报酬不变）而导致检验结果可能由于函数形式的不同而产生误差。而DEA方法不需要事先对生产函数进行先验假定、不需要对参数进行估计，同时还允许无效率行为存在，在分析结果的过程中还可进一步完成对全要素生产率的分解，因而具有普适性。基于此，本文基于Fare（1994）的研究方法进行，采用数据包络分析，并结合Malmquist指数的非参数方法完成全要素生产率测定。

（二）数据来源

广义的流通业是商品所有者一切贸易关系的总和，但根据《全部经济活动国际标准行业分类》文件，尚未有明确的流通业门类。一般认为流通业是包括所有与社会商品分配、资源交换直接相关的产业类型，如零售业、交通运输业、住宿酒店业等在内的产业体系。本文的研究为了更好地突出相关性，取流通业的狭义定义，即包括批零业、酒店住宿业、邮政物流业为核心的流通产业体系。为了保证研究的时效性，选择2009-2018年的时序数据，截面样本包括我国31个省、市、区。DEA模型设定为多投入、单产出类型，并将流通产值作为DEA方法设定的产出，而投入变量则选择流通业资本投入和劳动投入这一传统的投入指标体系。实证分析数据的选择和处理方式如下：

投入指标。投入指标包括资本投入和劳动力投入两部分，一般而言，用当年资本的总存量来衡量资本投入，本文将批发零售业、住宿酒店业、物流邮政业等行业的固定资产投资和新增固定资产投资之和代替流通业资本投入。同样使用研究期内第三产业劳动人数作为历年劳动投入量指标，数据来自于各年度《中国统计年鉴》。

产出指标。流通业资本投入在不同行业间存在规模大小差异，从研究数据易得性角度，选择从资本投入的价值形态和实用价值形态两方面进行衡量。选取流通业总产值作为衡量产出价值的形态指标，并以1978年流通业GDP折算为年均不变价，相应数据来自于《中国统计年鉴》、《中国经济统计年鉴》。

（三）流通业全要素生产率结果分析

使用Malmquist指数方法对我国31个省、自治区、直辖市2009-2018年的面板数据进行分析，得到每年的全要素生产率值，并进一步分解为技术效率、纯技术效率、规模效率等指数。

第一，流通业全要素生产率总体分析。将全部数据导入DEAP2.1软件进行计算，得出2009-2018年流通业全要素生产率总体情况及指数分解情况如表1所示。通过表1可知，2009-2018年全国流通业全要素生产率总体在波动变化中维持上升势头，技术效率的提升是带动全要素生产率上升的关键因素。从技术效率变化指数情况来看，2009-2018年的平均值达到1.062，最大值达到1.342，因而相比纯技术效率指数和规模效率指数对全要素提升起到关键作用。从不同年份来看，2014-2018年全要素生产率维持较高增长水平，超过2009-2013年的整体表现。

第二，全国不同区域流通业全要素生产率变动差异分析。当前，我国不同区域经济发展水平存在较大差异，东部地区经济实力远超中西部地区，同时由于流通业资源禀赋的差距也导致流通业发展的起点和成长速度呈现出较大差别。按照惯例，全国31个省、自治区、直辖市可大致划分为东（南）、西（北）、中、（西）南等四大区域。表2的数据呈现了2009-2018年我国不同区域流通业全要素生产率变动指数、技术效率变化指数、纯技术效率指数、规模效率指数等变动情况。

通过表2的结果可以看出，我国不同区域技术发展水平同样是造成全要素生产率差异的原因。在技术效率变化指数方面，东（南）部最高，达到1.120，中部地区最低，仅为1.022。同样的差距体现在纯技术效率方面，东（南）部地区纯技术效率指数达到0.965，而西（北）部地区仅为0.876，因此可以看出东部地区由于丰富的劳动力资源和信息化基础、管理经验等，为其完善技术储备继而促进生产率提高具有重要意义。

我国流通业转型发展方式实证分析

通过上文的分析可以看出，目前我国流通业技术进步是促进全要素生产率提高的重要因素，且整体上来看由于技术进步水平的提升，流通业全要素生产率处在稳定上升的态势中，因此对于流通业转型发展而言具有相应地应用价值。本节从设立流通业发展评价指标入手，通过因子分析和回归分析的方法就全要素生产率下流通业转型发展方式进行实证研究。

（一）流通业转型发展方式评价指标构建

产业转型发展一般被定义为长期经营方向、运营方式及相应的组织方式、资源配置方式的整体转变。本文从流通规模、效益、环境、技术的转变来客观评价流通业转型发展情况，建立如表3所示的整体评价指标。

表1 2009-2018年我国流通业全要素生产率指数及其分解

表2 2009-2018年我国不同区域流通业全要素生产率指数及其分解

（二）主成分分析

主成分聚类分析法是将主成分分析和聚类分析进行结合的综合评价方法，按照主成分分析法的相关步骤完成因子抽取后再进行聚类分析，其关键步骤如下：

首先，构建原始数据矩阵X，并对矩阵进行标准化处理，得到ZX；其次，计算原始指标的相关系数矩阵；最后，根据相关系数矩阵的特征值和特征向量进行分析，对前n个指标的主成分累计贡献率进行计算，当贡献率大于85%时，当前所选因子可以反映原变量绝大部分的信息，可完成因子提取。

（三）样本数据选取

综合考量研究数据的易得性和研究结果的科学性，本文选取全国31个省、自治区、直辖市流通业发展的相关数据，流通业产业范围的界定仍与评价流通业全要素生产率时相同。数据跨度为2009-2018年。

表3 流通业转型发展评价指标体系

表4 各成分解释的总方差

表5 指标因子载荷矩阵（旋转后）

（四）实证分析结果

因子分析结果。使用SPSS22.0统计软件对原始数据进行主成分分析，得到数据的初始特征值和方差贡献率情况如表4所示。

通过表4的数据可以看出，前三个成分的累计方差贡献率已达到84.404%，超过80%，说明前3个成分已经可以对全部变量做出充足的解释。因此，提取前三个成分作为主因子，并进行相关分析和回归分析。

采取方差最大化方法将矩阵旋转，得到旋转后的因子载荷矩阵如表5所示。

回归分析结果。根据以上对体现流通业转型发展因素的归纳，F1、F2、F3为3个公共因子，这三个公共因子作为解释变量，而被解释变量为流通业发展的全要素生产率。构建回归方程如下：

其中，TFPt表示t时期内流通业全要素生产率变动情况，α0为常数项，α1、α2、α3分别为系数，εt为随机变量。

对研究数据进行平稳性检验，由于篇幅所限，相关检验数据未在此处列出。通过使用ADF方法进行平稳性检验后，得到四个变量在5%的显著性水平上表现为非平稳，对其进行一阶差分后，在5%的显著性水平下分别对存在单位根的原假设加以拒绝，故而证明数据项为一阶单整数据，可进一步证实数据间存在协整关系。

运用最小二乘法对数据进行回归分析，得到回归方程的解如下：

由于ADJ-R2=0.983，故上述回归结果表明，作为解释变量的三个公共因子在1%的显著性水平上对被解释变量的影响是显著的。为了进一步判断不同变量的影响程度大小，将3个公共因子使用经过标准化处理的因子代入，得到如下等式：

上述结果表明，不同指标对流通业转型的促进作用不同，其中高等教育获得率x7、电子商务交易额x8、流通技术使用x9三项的系数为负，说明它们对流通业转型发展的转变不具有促进作用，其余7个变量对流通业转型的促进作用均为正向积极的，但在促进程度方面有一定差异。按照系数大小排列，对流通业转型发展促进较大的指标有人均社会消费品零售总额x1、全社会消费品零售总额x3、流通业资本产出率x5、人均社会消费品零售总额x10，回归系数分别为0.3702、0.3280、0.3320、0.2328。

由回归结果可知，流通业增加值占第三产业比重的提高会在一定程度上使得流通全要素生产率下降，而流通效益的提高能够促进全要素生产率的增加。

流通业转型发展对策分析

（一）以提升流通效益为重点，加强流通制度创新

流通业的转型发展需要不断提高投入产出效率，助推流通效益提高，这要求变革传统流通体系与制度，改变当前我国流通环节多、成本高、效率低的现状。笔者认为，加强流通制度创新需要从提升流通市场组织化程度、支持中小微流通企业发展、加大对公益性流通基础设施的建设。在市场层面加强政府主导的规范化流通市场建设，助力流通行业组织体系完善，使得流通标准、流通模式和流通创新发展路径得以落地，继而更好地服务于流通企业的市场开拓。同时，进一步加强流通市场规范化建设，实现中小微流通企业同大型流通企业协同发展、资源共享的良好局面，减少流通过程中的信息壁垒和资源壁垒，提高整体效率。最后要以完善流通基础设施为抓手提高流通业底层配置，诸如完善冷链物流、提供流通信息化解决方案等都是流通企业未来发展的重要方向。

（二）以增强自主创新能力为核心，提高流通企业技术创新水平

技术创新是企业全要素生产率提升的关键，流通技术进步与发展推动现代流通方式和流通市场组织结构的转变，因而在长期可以提高单位资源投入的产出水平。增强流通企业自主创新能力，需要加强信息技术在商品流通中的应用，比如建立大型商贸企业和批发市场的电子化管理与交易信息系统，建立各中小型流通企业提升商品采购、物流效率和服务经营的管理信息系统。诸如OA办公自动化、GIS地理信息系统、物联网系统和流通业态的结合能够更好地提升流通产业资源配置效率，解决流通高成本、低效率的历史难题。

（三）以营造扩大内需的消费环境为中心，推进流通产业结构优化

流通业发展能够提高消费者的消费积极性，特别是在流通市场组织优化、市场化水平较高的时候，消费者的消费环境有了稳定的保障。而现代消费市场的快速发展和价值形成机制的转变也助推流通产业结构向着社会经济的实际需求转变。在这一过程中，流通业产业结构优化需要以生产、消费和技术发展为先导，通过健全的技术网络响应消费环境的动态变化，构建以消费者为中心的流通产业结构模式，继而助推流通发展方式、流通资源运转模式向更加现代化、多样化、个性化的方面转变。

（四）以加强人力资本投资为基础，优化流通人才配给

人力资本投资是实现流通创新的关键，同样也是促进流通业产值增长与全要素生产率提升的重要因素。科技创新的首要来源便是优异的人才结构，因此为了更好地促进我国流通业的快速发展，提升流通全要素增长率，需要针对性地引入流通领域专业人才，加强流通行业人才的技术属性和创新属性，继而帮助企业在提高技术投入与产品产出方面实现更好地增长。这要求相关企业为专业人才提供良好的就业环境和待遇水平，加强技术引入和自主创新基地的开发，继而不断进行人才配给。

本文在回顾相关研究的基础上，使用DEA-Malmquist方法对我国流通业全要素生产率进行测定，同时使用主成分分析法和因子分析的方法以流通业全要素生产率为被解释变量，流通的规模、效益、环境等指标为解释变量，建构回归方程，得出了流通业转型发展下的全要素生产率。综合来看，流通业增加值占第三产业比重的提高会在一定程度上使得流通全要素生产率下降，而流通效益的提高能够促进全要素生产率的增加。根据这一结果，文末就流通业转型发展对策进行相应地分析，以期为流通业的现代化发展提供一定的支持。