商貿流通業全要素生產率區域差異與影響因素研究

舒忠安

內容摘要：本文基于省級面板數據和非徑向SBM超效率——Malmquist數據包絡分析方法測度商貿流通業全要素生產率及其分解項并進行區域差異分析，之后構建包含城市化、產業結構、外商直接投資、信息化水平和金融發展在內的動態面板計量模型，以探析其相關效應，最后基于研究結果提出可行性政策建議。

關鍵詞：商貿流通業 全要素生產率 區域差異 影響因素

引言與文獻綜述

作為鏈接生產與消費的核心環節和服務業的重要構成部分，商貿流通業一直被認定為我國經濟發展的先導性產業。隨著改革開放的不斷推進，我國經濟取得長足高效的發展，以廣泛吸引外資、大量增加政府投資為特征的經濟增長模式，引致企業生產總量過剩。為促進經濟可持續發展，中央政府提出“兩條腿”發展戰略，刺激居民消費，擴大內需，其關鍵在于商貿流通業的發展。然而，長期以來我國商貿流通業的發展存在諸多問題，商貿流通設施簡陋、物流運輸效率偏低、產品保鮮技術低、地區之間商貿流通協作性差、制度執行不到位、管理人員責任心缺乏、創新能力不強等一系列問題均無法有效適應快速發展下的國民經濟的實際市場需求。若需充分發揮商貿流通業的經濟社會效應，探究商貿流通業的全要素生產率成為前提，同時對于當前初顯問題的商貿流通業的發展具有重要意義。

有關商貿流通業發展測度分為三類：單一指標、綜合指標和全要素生產率指標。本文將采用非徑向SBM超效率Malmquist指數下數據包括分析法，來測度商貿流通業的全要素生產率，并分解為技術變動和技術效率變動。有關商貿流通業發展的影響因素的相關研究比較豐富，王勇（2012）基于面板數據，以西部各省商貿流通業綜合評價得分作為被解釋變量，探究固定資產投資額、市場化指數、勞動生產率、城市化水平、商貿流通業利潤率、人均財政支出對其產生的影響。徐麗（2015）將研究區域設定為長江經濟帶探究特定政策模式下的影響效應。

既有研究對于厘清商貿流通業發展水平與全要素生產率的測度及影響因素具有重要的借鑒意義，但仍存在一定的改進空間。本文將在充分測度分析商貿流通業全要素生產率的前提下，構建動態面板計量模型，探究影響商貿流通業全要素生產率的影響效應。

商貿流通業全要素生產率測度與區域差異分析

（一）測度方法介紹

參考李斌等（2013）的做法，定義技術函數及相關要素集合，設定每一地區為單一決策單元（DMU），同時包含m種投入要素，S1種期望產出和S2種期望產出。投入要素X=（xij）∈R，產出要素Y=（yij）∈R，生產可能性集合：P={（x，y）|x>Xa，y0}。式中，P表示生產可能集，a表示橫截面觀察值的權重向量。定義考慮松弛問題下的非徑向超效率SBM模型為：

（1）

式（1）中，s表示投入、產出的松弛量。目標函數ρ*關于s-、sg是嚴格遞減的，其取值范圍為[0，1]。基于超效率函數的定義，構建優化測度模型如式（2）所示，目標函數的值一定不小于1，且越大表明該單元越有效率。

（2）

就投入變量與產出變量而言，參考孫暢和吳立力（2017）的做法和商貿流通業的內涵，本文選取批發、零售和餐飲業代表商貿流通業。勞動投入而言，選擇分地區限額以上批發、零售、餐飲行業年末從業人數（INPUTL1）和企業法人個數（INPUTL2）表示；資本要素投入，采用永續盤存法Kit=Iit+（1-b）Kit-1。商貿流通業產出值選擇批發零售餐飲行業的銷售總額表示。

（二）測度結果與區域差異分析

本文參考2005-2015年間各地區商貿流通業全要素生產率的Malmquist Index數值，若數值大于1，則表示全要素生產率相比上年度提升。不同年份下各地區呈現顯著的地區差異。分區域來看，北京、遼寧、廣東和新疆地區的商貿流通業全要素生產率一直保持遞增的狀態，主要是因為北京作為我國政治中心，對各地區流動居民的區域流通偏好產生較大的吸引力。廣東省作為南方經濟發展的龍頭地區和連接香港、澳門兩大特區的區域，再加上宜人的氣候條件，成為大多數流動人口的首選，直接刺激該地區商貿流通業的發展，增加商貿流通消費需求，促進地區商貿流通業在硬件和軟件層面進行創新革新，促進地區商貿流通業全要素生產率的提升。遼寧作為曾經的“共和國長子”，再加上其南鄰北京天津，東靠渤海黃海，外貿港口發展和兩大直轄市的經濟輻射，奠定了中央政府和地方政府在該地區物流體系的建設、物流人才培養的大規模的投入力度。新疆作為少數民族集聚的地區之一，特有的新疆建設兵團和內陸各省份的“援疆工作”保證了地區商貿流通業基礎行業的快速推進，特別是近年提出的“一帶一路”倡議，直接和間接地提升了新疆的作用地位。2009年之后，我國加大對互聯網信息技術的推廣，在通信、道路、水利、護林等方面追加管理與投資，大幅提升地區信息化水平，市場消費需求不斷增加，表現為各地區商貿流通業全要素生產率不間斷的增高。為了進一步體現商貿流通業全要素生產率的變動架構，本文參考2005-2015年分區域商貿流通業全要素生產率均值及其分解項均值，可以發現2005-2006年、2007-2008年全要素生產率和技術進步數值小于1，而其他所有年份的MI和TP指數均大于1，但相應年份的EC則表現較差，多數情況下的數值小于1，表明樣本區間內全國、東部和中西部地區的商貿流通業的全要素生產率表現為遞增，且主要是由于技術實現的進步，而非技術效率的改善。

商貿流通業全要素生產率影響因素研究的實證分析

（一）模型、變量與數據

本文旨在分析影響商貿流通業全要素生產率的影響因素，參考既有學者的研究和當前宏觀經濟背景，從供給與需求的視角選取城市化水平、產業結構、外商直接投資、信息化水平和金融發展水平為影響因素進行實證分析。基于數據可得性，本文將時間維度設定為2005-2015年。為探析影響因素對商貿流通業全要素生產率影響的結構效應，將技術進步（TP）和技術效率變動（EC）作為被解釋變量。本文同時添加其一階滯后項作為解釋變量，得到計量模型如式（3）所示。

（3）

估算方法參考李斌等（2015）的做法，采用廣義矩估計的方法進行回歸分析。城市化水平（URB）采用各地區城鎮人口所占地區總人口的比重表示；產業結構（STU）采用第三產業產值所占國內生產總值的貢獻率表示；外商直接投資（FDI）采用各地區實際使用外資額度表示（單位：美元），并采用各年度美元人民幣平均匯率折算，之后采用其數值與國內生產總值的比重表示；信息化水平（INM）根據各地區郵政與電信業務量總和與國內生產總值的比重表示；金融發展（FIM）采用各地區金融機構的年末存貸款總額表示。為進一步降低數據潛在的波動性，對上述變量數據均取自然對數，數據源自中國統計年鑒。

（二）實證分析

表1給出了全國樣本下模型（3）中的計量回歸結果，對應被解釋變量分別為TFP、EC和TP回歸結果如模型1、模型2和模型3所示。就檢驗而言，AR（2）檢驗數值表明回歸模型的殘差不存在二階序列相關性；Sargan test檢驗值表示模型構造并使用的工具變量是合理有效的。就回歸結果而言，TFPt-1、ECt-1、TPt-1系數高度顯著為正，均通過顯著性水平為1%的假設檢驗，表明本期被解釋變量的增加有利于提高下期該變量數值的持續提升。URB回歸結果分別為0.041、-0.028、0.056，分別通過顯著性水平為1%、10%、1%的假設檢驗，表示城市化水平每提高1%，商貿流通業全要素生產率及其技術進步將增加0.041%和0.056%，但技術效率將下降0.028%。主要是因為城市化內涵廣泛，屬于綜合人口、經濟、文化、環境與社會在內的內涵式轉變過程，顯著增加的同時，增加政治屬性層級之間的競爭程度，為實現當政人員仕途晉升，地方政府多以低效低產出的增長模式快速推進土地城鎮化，忽略人口轉移過程中附帶的就業、醫療、養老和社會保障問題。就商貿流通行業而言，僅提升了技術，卻降低了效率。STU系數分別為-0.011、-0.020和0.034，但僅有模型3該系數通過顯著性水平僅為10%的假設檢驗，主要是因為開放中的中國經濟尚處于摸索階段，地區經濟發展的非均衡性及產業結構的協同效應并不明顯，一些地區并不考慮地區實際，盲目招商引資，借用其他城市的經濟發展模式，結果卻不利于生產率的提升。FDI系數均正向顯著，均通過顯著性水平為10%的假設檢驗，表征實際使用外資可以明顯促進商貿流通業全要素生產率，主要是因為投資中國市場的外資企業多屬于國際知名企業，對國內產生正向技術溢出效應，且影響程度大于其引致的負向效應。INM系數高度顯著，表征以通信為導向的信息化基礎設施的改進和人際之間交流的提升均可增加商貿市場需求，側面促進其全要素生產率的增高。FIM系數數值相對較小，在模型1和模型2中通過顯著性水平為10%的假設檢驗，但在模型3中并未通過顯著性檢驗。

為具體探析不同區域間的異質性，將全國樣本區分為東部區域和中西部兩部分。基于GMM回歸方法對公式（3）中三個模型進行回歸，回歸結果如表2所示。就回歸結果而言，被解釋變量的一階滯后的系數均高度顯著為正，和全國層面下的情形保持高度一致。中西部地區城市化水平的回歸結果與全國層面一致，東部地區的城市化對技術效率的影響系數為正，且通過顯著性水平為5%的假設檢驗，主要是因為東部地區的城市化水平遠高于中西部和全國平均水平，其城市水平已經提升至以人為本的生活質量、收入水平、環境水平、文化修養層面上，一旦城市化水平提升，便可以有效提升商貿流通業在服務層面、智能發展層面的改善，表現為技術效率的完善。產業結構的回歸系數均與全國層面表現一致，主要是因為產業結構變動主要影響第三產業的發展，其主要刺激的是商貿流通業的市場需求，隨著地區間貿易壁壘的弱化，地區間商貿流通業發展僅在發展層級上存在差異，但發展模式多為相同。就外商直接投資、信息化水平和金融發展而言，其系數變動同樣與全國層面表現一致。

政策建議

第一，就商貿流通業自身而言，積極推進商貿流通行業市場建設，包含基建設施、網絡設施、物流監測系統、物流管理系統、商貿流通業人才培養等；之后結合互聯網信息技術，在充分利用互聯網金融線上支付的模式下，大力發展電子商務等現代商貿企業的流通方式，促使其趨于網絡化、現代化、連鎖化、信息化和技術化。超級市場下的發展模式局限于城市化水平和城市內部交通業的發達程度，網點化的連鎖式零售企業可以彌補上述缺點，降低居民的時間成本和交通成本，提升個人消費支出偏好。監管當局應鼓勵個人加盟連鎖零售企業、積極探索便利店、折扣店、體驗店等新型零售業態和銷售模式，創新流通配送體系，限時配送、低碳配送等模式的推出，有效促進商貿流通的持續發展和全要素生產率的提升。第二，研究表明地區間商貿流通業發展存在較大的差異。對于商貿流通業發展水平較高的北京、遼寧、廣東等地區，應發揮輻射作用，推動區域間公共信息服務平臺的及時共享功能的區域使用面，降低地區間貿易交流的技術壁壘，切實拓展先進物流技術的使用，消除各種造成效率損失的障礙因素，促進商貿流通業資源優化配置。對于發展水平較低的地區，應積極學習先進地區的先進技術和管理模式，加強跨行業、跨區域的交流合作，減少商貿流通環節，疏通商貿流通渠道，節約商貿流通時間，建立完善協調發展與利益共享機制。第三，研究表明城市化、產業結構對全要素生產率及其分解項的影響不一致，而外商直接投資、信息化水平和金融發展顯著促進商貿流通業發展，啟示當局應高瞻遠矚，注重城市化發展質量，推動產業結構優化升級和區域間有效轉移機制的建立。對于其他因素，應繼續保持原有發展態勢，在不降低發展效率的前提下擴大規模和區域交流。

參考文獻：

1.孫暢，吳立力.長江經濟帶流通業全要素生產率增長及行業異質性的實證研究[J].管理現代化，2017（1）

2.王勇.西部商貿流通業發展內部差異及其影響因素分析[D].重慶工商大學，2012

3.徐麗.長江經濟帶商貿流通業區域差異及影響因素分析[D].重慶工商大學，2015

4.李斌，彭星，歐陽銘珂.環境規制、綠色全要素生產率與中國工業發展方式轉變—基于36個工業行業數據的實證研究[J].中國工業經濟，2013（4）

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