物流效率对全要素生产率的影响研究

覃娟 罗涛

（广东建设职业技术学院 经济管理学院 广东广州 510440）

物流业作为国民经济发展的基础性、先导性和战略性产业，对经济增长和全要素生产率有重要作用。2019年7月，国务院发改委发布的《“互联网+”高效物流实施意见》指出，物流业的转型升级是国民经济提质增效的有利支撑，对提高全要素生产率具有重要意义，但物流业是当前经济和社会发展的短板，需要提升全社会物流质量、效率和安全水平。物流业的发展和效率的提高能提高全要素生产率，从而促进经济的增长。

1 文献综述与理论假说

(1)提高全要素生产率是经济高质量发展的根本要求。田磊(2015)认为，衡量一个国家(或地区)经济总体效率水平的重要指标是全要素生产率。彭莹、刘华军(2019)认为，经济高质量发展的关键是提高要素的生产率。杨友才等(2019)采用PVAR的方法研究认为，通过提升经济质量水平和全要素生产率增长率加快经济的增长速度，更有利于我国经济的长远发展。

(2)现有关于物流业对全要素生产率的影响主要从物流业聚集和物流业基础设施两个角度展开。林梦瑶、张中元(2019)指出，物流和供应链系统能帮助企业优化生产要素的配置和生产地点的布局，以在激烈的竞争环境中占据优势。现有研究认为物流业集聚通过空间溢出效应对全要素生产率有促进作用，是提高全要素生产率的重要行动领域。Bank(2008)认为，物流是限制空间相互作用的主要因素，消除物流瓶颈，发展物流是有效提高哥伦比亚全要素生产率三大行动领域之一。物流效率反映了物流业的发展质量，其对全要素生产率的影响较少引起关注。杨汉忠(2010)研究认为，物流业的发展和效率的提高能提高全要素生产率，从而促进经济增长。平新乔(2019)指出，服务业的全要素生产率提高能促进制造业全要素生产率的提高。因此，本文提出以下假设：

假设1：改善物流效率能提高全要素生产率。

(3)物流效率与其他行业存在异质性，其对全要素生产率的影响并不明确。尹恒，杨龙见(2019)认为，资源配置效率存在较大的行业异质性。罗新伟(2010)发现，物流业的发展对中西部地区全要素生产率的促进作用弱于东部地区。可能与东部、中部和西部地区在制度质量、人力资本水平等方面存在差异有关。加之，我国物流业在2008年金融危机以前的重视程度低于2009年《物流业调整和振兴规划》颁发以后，其在时间上对全要素生产率的影响是否存在持续性需要明确。因此，得到如下假设：

假设2：物流效率对全要素生产率的影响存在区域上的差异。

假设3：物流效率对全要素生产率的影响有时间上的持续性。

我国地域广大，经济发展水平存在很大差异，物流业发展过程中受到各种因素的影响，可能影响全要素生产率。因此，物流效率可能对全要素生产率存在门槛效应。因此，得到如下假设：

假设4：物流效率对全要素生产率的影响存在门槛效应。

2 模型与数据

2.1 计量模型设定

本文以全要素生产率为被解释变量，以物流效率为核心解释变量，结合理论分析，参考已有研究将计量模型设定如下：

其中：TFP表示地区在年的全要素生产率；Losfr表示地区在年的物流效率；为核心解释变量系数；X为系列控制变量，ε为随机扰动项。

2.2 变量说明和数据来源

本文以2001—2016年中国30个省市区(不包含西藏自治区、香港地区、澳门地区和台湾地区)为研究对象，共计480个样本观察值。变量含义和数据来源说明如下：

(1)因变量：TFP表示全要素生产率。全要素生产率采用前沿生产函数方法进行测算。数据来源于《中国统计年鉴》，按照张军的方法获得资本存量，对增加值数据按2000年进行平减处理。

(2)核心解释变量：Losfr表示物流效率。参考已有研究并考虑数据的可得性，采用DEA-Malmquist指数法对物流效率进行测度。数据来源于《中国统计年鉴》《中国交通统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》。

(3)控制变量：第一，market表示制度质量。制度质量采用市场化指数作为代理变量。数据来源于樊纲和王小鲁2001—2016年《中国市场化指数》，这也是本文数据选取2001—2016年的原因。第二，RD表示研发投入。研发投入是提高全要素生产率的重要因素，本文研发投入采用各省份研发投入数据，数据来源于《中国科技统计年鉴》。第三，edu表示人力资本水平，参考已有做法，人力资本水平一般采用各省市区平均受教育年限表示，受教育年限数据来源于《中国统计年鉴》，在此基础上采用加权平均的方法求得平均受教育年限。第四，fan表示金融发展水平。本文金融业发展水平采用各省份金融机构贷款余额与GDP的比值进行度量。其中，金融机构贷款余额来自《中国金融统计年鉴》，各省份GDP数据来源于《中国统计年鉴》。第五，city表示城市化水平。本文的城市化率用城市人口占总人口的比重表示，数据来源于《中国统计年鉴》。第六，pGDP表示经济发展水平。本文人均GDP数据来源于《中国统计年鉴》和各省统计年鉴，数据以2010年为基期进行了平减，消除价格因素的影响。

3 实证分析

3.1 全样本回归

对全国、东部、中部和西部采用双固定效应模型进行估计，作为对照将固定效应和随机效应估计结果同时列出。详细估计结果如表1、表2所示。

表1 全国和东部估计结果

表2 中部、西部估计结果

表1中，全国估计结果(1)列是不考虑控制变量的固定效应估计结果，(2)列是加入控制变量的固定效应估计结果，(3)列是随机效应估计结果。根据估计结果，未加入控制变量时核心解释变量估计结果符号为负，且都通过了1%显著性水平的检验。加入控制变量后估计结果符号为正，且通过了显著性检验，系数略有下降。估计结果证实了物流效率对生产率的提高有显著的正向影响。也就是说物流效率的改善，能进一步降低成本，提高资源配置效率，更好地促进技术溢出，从而提高全要素生产率，有利于经济高质量发展。

3.2 分地区回归

我国东部、中部和西部地区经济发展水平差距较大，物流效率存在差异，其对全要素生产率的影响也存在较大差异。

东部地区在5%的显著性水平上，物流效率对全要素生产率有正向影响，而且影响程度高于全国估计结果。东部地区在制度质量、人力资本、城市化水平等各方面都具有优势，物流业对全要素生产率的影响最大。中部地区在5%的显著性水平上物流效率对全要素生产率有正向影响。西部地区估计结果符号为正，通过了10%显著性水平的检验。西部地区物流效率改善对全要素生产率影响显著，说明物流效率对全要素生产率的影响存在区域差异。东部地区影响系数最大，大于全国回归的系数；中部地区影响系数小于全国、东部和西部的回归系数，西部地区影响系数高于全国和中部地区。

3.3 分时段回归结果

本文以2009年为时间节点，分为2001—2008年和2009—2016年两个时期，分别探讨在这两个时期内物流效率对全要素生产率的影响，回归结果如表3所示。估计结果表明，两个时间段核心解释变量对全要素生产率的估计结果为正，通过了1%和10%显著性水平检验，且两个时间段回归系数略有差异。说明物流业在经济发展过程中一直占据重要的地位，对促进经济增长，提高全要素生产率都发挥着基础性、战略性和先导性作用。但是也应该注意到，我国物流业发展存在的地区不均和对经济的支撑能力不足的问题。余泳泽、武鹏(2010)指出，我国部分省份盲目进行物流业投资，导致物流产业效率下降。欧阳小迅，黄福华(2010)利用1999—2008年面板数据发现，我国地区物流匹配效率2008年数值最低，物流业整体效率不高，对经济发展的支撑能力不足。

表3 分时段回归结果

4 门槛回归效应

4.1 门槛模型设定

上述面板回归结果表明，物流效率对全要素生产率具有显著影响。为进一步验证两者之间的关系，采用面板门槛效应模型探讨物流效率与全要素生产率之间是否存在门槛效应。在门槛数未知的情况下，参考Hansen(1999)的研究方法，设定单一门槛模型。门槛模型设定如下：

其中：表示全要素生产率，表示物流效率，X是控制变量，q为门槛变量，为未知门槛值，为估计参数，为随机扰动项。

4.2 门槛效应检验

本文选取制度质量作为门槛变量，自抽样1000次，依次进行三门槛、二门槛和一门槛检验模型。检验结果表明在5%的显著性水平上，物流效率对全要素生产率存在显著的单一门槛，如表4所示。

表4 门槛检验结果

根据表5物流效率对全要素生产率的门槛估计值为5.05，低于5.05为低制度质量，高于5.05为高制度质量。

表5 门槛估计值

4.3 门槛回归结果

根据检验结果，物流效率对全要素生产率存在单一门槛效应。在不同制度质量下，物流效率对全要素生产率存在先抑后扬的影响。

在低制度质量时，物流效率在10%的显著性水平上对全要素生产率存在负向影响；高制度质量时，在1%的显著性水平上物流效率对全要素生产率存在正向影响。表明较高的制度质量情况下，物流效率的改善能有效提高全要素生产率。存在这一现象的原因可能在于低制度质量时，物流效率的改善会导致资源向制度质量高的地区转移，从而对全要素生产率存在负向影响；相反，当制度质量高时，物流效率提高有利于资源的流入，起到对全要素生产率的促进作用，如表6所示。

表6 门槛参数估计结果

5 结语

本文采用DEA-Malmquist指数法对不同时期物流效率进行测度，在此基础上利用双固定效应模型，从全国、东部、中部和西部不同样本情况下实证检验物流效率对全要素生产率的影响，并探讨了不同时间段两者之间的影响，最后采用门槛效应模型检验了两者之间的门槛效应。主要结论如下：(1)物流效率对全要素生产率有显著的正向影响。物流效率的提高，能有效降低成本、提高资源配置效率，促进技术进步，从而对全要素生产率的提高产生影响。(2)物流效率对全要素生产率的影响存在异质性。影响程度最大的是经济发达的东部地区，西部地区次之，中部地区最小。(3)物流效率对全要素生产率的影响存在持续性。(4)物流效率对全要素生产率存在门槛效应，表现为先抑后扬的影响。鉴于物流效率对全要素生产率的影响，提升物流业发展水平需要将物流效率的改善作为重要内容。首先，发挥市场对资源配置的基础作用上，采取降本增效、降费减税等宏观政策优化物流效率，提高物流业服务实体经济的能力。其次，东中西部地区物流效率的改善需要采取差异化的措施。最后，政府需要为物流业的发展创造良好的制度环境。