物流產業要素替代的區域非對稱效應研究

王 新 云

(池州職業技術學院 國際經濟貿易系,安徽 池州 247000)

近年來，在國家產業結構優化升級與節能減排并行政策的引導下，物流產業穩健持續發展，已經成為第三產業經濟發展的“加速器”。根據中國產業信息數據庫的統計，2017年物流產業總收入8.8萬億元，同比增長11.5%；工業品物流總額234.5萬億元，同比增長6.6%；社會物流總費用12.1萬億元，同比增長9.2%[1]。物流產業的快速發展拓展了商品流通和交易的深度與廣度，促進了市場經濟一體化的發展。因此，社會物流需求系數不斷增長，從2005年每單位GDP的物流需求2.6增長到2017年的3.5。在物流產業與社會經濟深度融合發展的同時，產業驅動要素不斷轉型，技術創新隨著產業發展速度和要素稟賦約束出現一定的偏向性，產業發展的驅動正從以要素和投資驅動為主向以創新驅動發展為主進行轉變[2]。因此，在區域物流產業結構優化升級和創新發展中，測算資源稟賦約束下的產業要素替代彈性及區域非對稱效應是研究物流經濟系統運行質量與效率的關鍵。

一、文獻綜述

國內學者關于物流產業要素替代與產業發展方面的研究主要集中在替代彈性的測算、有偏技術進步選擇和產業集聚動力分析上。田剛和李南對中國物流產業的全要素生產率進行了測算，研究發現物流產業技術效率存在顯著的區域異質性。余泳澤和楊曉章從物流產業技術進步和技術效率的角度檢驗了產業發展因素，研究發現社會化大分工引起的技術進步是主要驅動因素。唐建榮等對物流產業的綠色技術進步進行了分析，研究發現東部地區由于資本和技術等要素積累更容易推動物流技術進步，從而推動東部地區的物流產業全要素生產率提高。張文杰等構建了物流產業發展的“鉆石模型”，通過引入要素彈性對產業集聚發展的動力因素進行了實證分析。欒萌萌在物流產業結構升級視角下，對產業發展支持結構升級的機制進行了研究，并提出了相關的對策建議。可以發現，現有的文獻忽略了要素替代的區域非對稱效應研究。鑒于此，文章構建拓展的CES生產函數對物流產業的要素替代進行測算，并進一步考察其區域非對稱效應，以期在“創新、協調、綠色、開放、共享”發展理念的背景下，為中國物流產業結構調整和供給側結構性改革提供一定的科學依據。

二、物流產業要素替代的實證測算

要素替代測算需要考慮產業發展中的有偏技術進步，該文引入CES生產函數模型進行物流產業要素替代彈性的測算。

(一)模型構建

Arrow和Solow提出了CES生產函數來測算微觀經濟學中的要素替代彈性，之后Hayami和Ruttan將CES生產函數延伸至要素替代的動態計算中，并增加了技術創新對要素比例的相關性研究，其中要素比例分解為要素價格和有偏技術進步雙重效應。該文在有偏技術進步模型的設定上，借鑒Arrow和Solow的CES生產函數框架，構建拓展的CES生產函數構建模型如下[3]：

(1)

(2)

其中，λk和λl表示資本和勞動力的效率增長率。進一步把要素效率增長率代入生產最優均衡函數后可得：

(3)

其中，i表示地區，t表示年份，Δ表示資本和勞動的初始分配，λ表示技術進步特征，σ表示要素的替代彈性。

在(1)(2)和(3)式的模型基礎上，根據生產要素邊際產出決定技術進步偏向，進一步將資本和勞動力的邊際產出進行推導以得出生產者最優均衡條件：

(4)

根據式(4)，資本和勞動力等生產要素的替代彈性σ和技術特征λ是影響物流產業技術進步偏向的關鍵。

(二)變量選擇與數據說明

國家統計局相關資料顯示，交通運輸、倉儲和郵政的產值占物流業產值的80%以上。因此，該文以上述產業的基礎數據進行物流產業要素替代核算[4]。在數據處理上，資本存量的計算剔除了無法獲得的郵電行業數據，方法上借鑒張軍和徐現祥等對不同產業資本存量的計算方法，以實收資本的價格指數且以2000年為基期進行平減；勞動力要素數據來自交通運輸、倉儲及郵電業等年底從業人數；資本收益率借鑒BaiC.E和張勛在資本回報率再測算中的計算方法，采用企業總營業盈余與資本存量的比率；行業人均工資來自城鎮單位勞動者報酬與相應年份城鎮單位就業人數相除的結果，用于衡量要素替代中的勞動力價格水平。數據來源于2001—2016年的《中國流通經濟統計年鑒》《大中型批發零售和住宿餐飲企業統計年鑒》《中國統計年鑒》和Wind數據庫。

(三)物流產業要素替代彈性的測算與分析

對資本存量、資本收益率、勞動力投入及行業人均工資等相關統計數據進行Stata13.0回歸分析后，選擇固定面板效應模型進行實證分析。根據國家東、中和西3大區域的劃分，實證具體測算結果見表1。

表1 區域物流產業要素替代彈性

注：*，**，***分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下通過顯著性檢驗；()內為標準誤差。

根據表1的測算結果，全國總體的替代彈性為0.405，反應了資本和勞動要素在創新中存在顯著的互補關系。從現有文獻測算的行業要素替代彈性的經驗數據來看，該文對物流產業的要素彈性測算與工業產業的經驗數據基本一致，而農業的要素彈性顯著較高的原因是近年來隨著農業機械化的推廣，農業勞動力不斷向工業和服務業轉移，而低技能勞動力通常會流入生活性服務業以及進入門檻較低的交通運輸和倉儲等生產性服務業。一方面，農村勞動力供需結構偏差導致資本對勞動力的強制替代；另一方面，物流產業由于勞動力流入而導致資本對勞動力的替代水平較低，要素替代彈性較小[5]。

7.蘇霍姆林斯基說“如果學生在掌握知識的道路上，沒有邁出哪怕是小小的一步，對他來說是一堂無益的課，有效教學的核心是教學的效益，進行有效的教學使每位教師的不懈追求，而什么樣的教學是有效的呢？”。我從當前教學現實出發，分析教學手段的多樣性和教學內容的與時俱進，闡釋有效教學，利用有效教學理論評價現實中的課堂是高效、低效還是無效。

從區域要素替代彈性測算結果看，東部地區和中部地區的資本-勞動替代彈性為正，分別為0.582和0.417，西部地區的資本-勞動替代彈性為-0.224。根據要素替代的經濟學原理，替代彈性反映了不同區域物流產業的資本和勞動生產要素的流動轉換靈活程度，東部地區的高替代彈性說明了樣本范圍內東部各省份通過資本深化來推動物流產業發展的水平顯著高于中部地區。而西部地區的負替代彈性系數更是反應出了該區域資本要素尚未對物流產業發展產生有效的技術替代，其原因是西部地區的物流產業目前仍存在技術落后和資源利用率偏低的現狀，而勞動力等生產要素的價格在粗放式的發展模式中發揮著比技術進步更重要的決定性影響。因此，表現為西部地區物流產業的資本-勞動替代彈性系數為負值。

三、物流產業要素替代彈性的區域非對稱效應檢驗

物流產業要素替代與地區產業發展之間的非對稱效應檢驗實質是基于變量之間的行為特征值進行動態的變換預測，可以認定為一定范圍內的、與時間序列有關的、要素替代與產業發展之間的且包含若干已知或未知信息的灰色預測[6]。該文進一步構建非對稱效應的灰色關聯模型進行實證檢驗。

(一)非對稱效應的灰色關聯模型構建

假設預測變量的非負單調原始數據列為X(0)，對預測變量進行一次累加(1—AGO)生成一次累加序列：X(1)={X(1)(k),k=1,2,…,n}

(1)

(2)

對微分方程(2)求解表示為：

(3)

其中，時間序列用k表示，對微分方程解進行累減生成(I—AGO)后的結果為：

(4)

基于灰色預測模型(4)，該文認為要素替代與產業發展之間的相互關聯程度和非對稱性應進一步通過耦合性來進行解釋。構建的關聯性模型如下：

基于兩個系統變量，因此n=2，要素替代與產業發展的耦合度模型為：

(二)實證檢驗與分析

在地區截面選擇上，基于西藏地區的物流產業發展數據缺失，予以剔除后選取全國30個省市地區為截面樣本；物流產業的產值以交通運輸、倉儲和郵政的產值進行匯總計算；要素替代彈性根據第二部分的測算方法計算可得；時間樣本為2001—2016年。通過對要素替代彈性與地區物流產業發展等數據變量標準化處理后，運用MATLAB軟件測算的相關系數見表2。

表2 2001—2016年地區物流產業發展與要素替代指標的相關系數

表2(續)

根據表2的相關系數實證結果，2016年要素替代彈性與物流產業發展的相關系數為0.55，根據正態性檢驗和Pearon相關系數檢驗的顯著性要求，進一步提出計算地區截面中的異常值來提高實證結果的相關性。首先，構造要素替代彈性與分地區物流產業發展的比值序列r1對檢驗結果中的極端值進行剔除處理，剔除海南和新疆后的檢驗結果為：P=0.002 03，cor=0.600 14。其次，對構建的比值序列r1進行S-W正態分布檢驗后的結果為：W=0.925 5，P=0.034 7，可以看出，比值序列r1在5%顯著水平下不能拒絕原假設，可以繼續構造檢驗統計量Z進行評估。據此可計算出2016年要素替代彈性與物流產業發展比值的正態分布檢驗統計量值為：

表3 要素替代地區非對稱效應檢驗結果

根據表3的實證檢驗結果，剔除海南省與新疆自治區后的28個省份地區要素替代與物流產業發展存在對稱效應，統計量最高的3個地區依次是上海市(0.954 7)、北京市(0.938 7)和山西省(0.937 3)，統計量最低的3個地區是青海省(0.801 7)、貴州省(0.801 5)和廣西省(0.801 8)。從區域非對稱效應統計值看，東部地區的統計量均值最高，中部和西部地區的對稱效應低于東部。實證檢驗結果反應出資本-勞動替代彈性在東部地區，尤其是上海市、北京市、山西省和廣東省等地具有更加靈活的要素轉換效率，與地區物流產業發展形成了良性互動。從要素替代非對稱結構看，東部地區對稱性良好的原因是資本受區位因素影響的積累對物流產業發展產生了質的改變，推動了物流產業在技術和發展模式中的創新。中西部地區與東部地區的資本深化程度差距較大，近年來在勞動力轉移的影響下，部分省份如青海省、貴州省、廣西省、安徽省及云南省等出現了勞動力投入的空心化現象，再加上對東部地區產業承接中的“退二進三”結構過度依賴工業產業的帶動。因此，體現在資本對勞動力要素替代的彈性與地區物流產業(第三產業)發展的對稱效應低于東部地區。

該文基于2001—2016年物流產業的省級面板數據，構建有偏技術進步視角下的CES生產模型，對物流產業的要素替代彈性進行實證測算，并進一步檢驗其區域非對稱效應。基于CES模型的測算發現，物流產業全國總體的要素替代彈性為0.405，資本和勞動要素存在顯著的互補關系；東部地區資本深化推動物流產業發展的水平顯著高于中部地區，西部地區的資本要素尚未對產業發展產生有效的技術替代。研究區域非對稱效應發現，全國28個地區的物流產業發展與要素替代彈性具有對稱效應，其中上海市最高，貴州省最低；東部地區具有更加靈活的要素轉換效率，與地區物流產業發展形成了良性互動，且資本積累有效推動了物流產業發展；中西部地區資本深化度較低，再加上勞動力投入的空心化與地區被動的“退二進三”結構調整，導致要素替代的彈性與物流產業發展的對稱效應偏低。基于上述研究結論，該文認為，東部地區應繼續推進物流產業的結構升級，在較高的資本-勞動替代彈性條件下，通過深化物流金融供給側結構性改革加快產業資本的流通效率，以實現資本深化推動物流產業發展；中西部地區應從勞動力和資本等生產要素的供給層面夯實物流產業的發展基礎，通過技術創新引導物流產業從粗放式的勞動力密集型發展方式向資本和技術密集型發展方式轉型，同時加大對物流產業的資本要素扶持力度，在提升資本-勞動替代彈性的過程中深化資本要素對物流產業發展的技術提升作用。