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        我國流通業(yè)全要素生產(chǎn)率測算及其影響因素實(shí)證研究

        2019-07-23 01:22:51陳薛李照作
        商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2019年14期
        關(guān)鍵詞:空間計(jì)量模型全要素生產(chǎn)率流通業(yè)

        陳薛 李照作

        內(nèi)容摘要:流通業(yè)在推動我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面起到了至關(guān)重要的作用。近年來流通業(yè)全要素生產(chǎn)率(簡稱TFP)測算以及影響因素成為了學(xué)術(shù)領(lǐng)域重點(diǎn)研究課題。文章運(yùn)用索洛殘值法測算了2000-2016年我國31個(gè)省市的流通業(yè)TFP構(gòu)建空間計(jì)量模型,并對流通業(yè)TFP的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。研究結(jié)果表明:我國各省的流通業(yè)TFP具有明顯的空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性;地理環(huán)境因素對流通業(yè)TFP的影響顯著,地理位置相鄰地區(qū)的流通業(yè)TFP具有趨同現(xiàn)象;硬件設(shè)備以及工業(yè)化發(fā)展進(jìn)程對流通業(yè)TFP的提升有著顯著正相關(guān)影響作用,而市場需求條件以及市場化水平的促進(jìn)作用不顯著。

        關(guān)鍵詞:流通業(yè) ? 全要素生產(chǎn)率 ? 空間計(jì)量模型 ? 影響因素

        研究背景

        流通業(yè)作為我國重要的支撐行業(yè),在拉動周邊產(chǎn)業(yè)發(fā)展、推進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及解決社會就業(yè)問題方面有著至關(guān)重要的作用。R.M.Solow作為第一個(gè)提出全要素生產(chǎn)率的研究人員,對經(jīng)濟(jì)發(fā)展中無法被勞動、資本解釋的內(nèi)容,利用“索洛余值”法對全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了推算。二十世紀(jì)八十年代,研究人員Dale W. Jorgenson通過超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的模式對生產(chǎn)率進(jìn)行了測算,完成了測算TFP過程中投入要素的精準(zhǔn)計(jì)算。隨著學(xué)術(shù)界對我國流通業(yè)實(shí)踐及理論研究的進(jìn)一步開展,如何精準(zhǔn)計(jì)算我國的流通業(yè)全要素生產(chǎn)率成為研究熱點(diǎn)。在此背景下,本文對我國流通業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了具體研究。

        我國流通業(yè)TFP的測算及分析

        (一)變量選取及數(shù)據(jù)說明

        變量選取。目前學(xué)界對“流通業(yè)”這一概念沒有形成統(tǒng)一認(rèn)識,由于我國交通運(yùn)輸、倉儲、郵政業(yè)增加值占據(jù)整個(gè)流通行業(yè)增加值的百分之八十以上,故本文選取交通運(yùn)輸、倉儲以及郵政業(yè)數(shù)據(jù)作為主要研究對象。

        產(chǎn)出指標(biāo)。本文以交通運(yùn)輸、倉儲以及郵政業(yè)的生產(chǎn)產(chǎn)值作為我國各地區(qū)流通業(yè)的產(chǎn)出參數(shù),并結(jié)合各地區(qū)對應(yīng)年份的價(jià)格指數(shù)針對當(dāng)年名義值展開平減,并將其折算為2000年的固定價(jià)格。

        資本投入規(guī)模。本文以我國各地區(qū)交通運(yùn)輸、倉儲、郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資額度為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并利用固定資產(chǎn)投資流量數(shù)據(jù)和永續(xù)盤存法,將2000年固定價(jià)格在各地區(qū)各個(gè)年份的流通業(yè)資本存量進(jìn)行有效推算。計(jì)算公式為:Kit =(1-)K i (t-1)

        +Iit。在計(jì)算公式中,Kit代表i地區(qū)在t期間資本存量,Ki(t-1)代表i地區(qū)t-1期間的資本存量;iit所代表的是i地區(qū)在t期間的流通業(yè)投資額度,以固定資產(chǎn)價(jià)值指數(shù)為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)價(jià)值指數(shù)折算,繼而明確2000年固定價(jià)格;指的是折舊率,折舊率假設(shè)為5%。據(jù)國際慣用的方法計(jì)算基期年的資本存量(Ki0),Ki0=Ii0 /(g+)。上述公式中g(shù)代表樣本期實(shí)際投資的年均值,Ki0所代表的是i地區(qū)基期年資本存量,Ii0所指的是i地區(qū)流通行業(yè)固定資本額度。

        勞動投入規(guī)模。按照規(guī)定勞動強(qiáng)度的勞動時(shí)間和勞動報(bào)酬選擇勞動投入規(guī)模。由于相關(guān)數(shù)據(jù)可通過互聯(lián)網(wǎng)獲取,故勞動投入?yún)?shù)主要以國內(nèi)各個(gè)省份運(yùn)輸、倉儲、郵政業(yè)的勞動人員數(shù)量作為衡量依據(jù)。

        數(shù)據(jù)說明。結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲取性和實(shí)證研究需要,本研究選擇2000-2016年間我國31個(gè)省份地區(qū)的數(shù)據(jù)作為研究對象。數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001-2016)、各省統(tǒng)計(jì)年鑒(2001-2016年)數(shù)據(jù)、中國經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)數(shù)據(jù)等。

        (二)生產(chǎn)函數(shù)模型

        TFP所代表的是技術(shù)與管理水平逐步提高下對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)值,其中不包括資本要素、勞動要素投入所存在的影響。現(xiàn)階段對TFP的計(jì)算主要通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(簡稱DEA法)、SFA法等多種方法共同應(yīng)用而實(shí)現(xiàn)。本研究通過SR法對我國31個(gè)省市的流通業(yè)展開TFP計(jì)算分析。假設(shè)在流通業(yè)生產(chǎn)函數(shù)中,主要投入的要素為資本要素與勞動要素,此時(shí)得出的生產(chǎn)函數(shù)公式應(yīng)為:

        公式(1)中,αik表示i地區(qū),αil表示勞動的產(chǎn)出彈性值;αit表示i地區(qū)流通業(yè)TFP彈性指數(shù);Ai0表示i地區(qū)流通業(yè)TFP;Yit表示i地區(qū)t期間流通業(yè)產(chǎn)出值;Kit代表地區(qū)i在t期間內(nèi)物質(zhì)資本要素的投入量;Lit代表地區(qū)i在t期間內(nèi)勞動力要素的投入量。將得出函數(shù)公式:

        對公式(2)和公式(3)進(jìn)行回歸分析可得出資本的產(chǎn)出彈性值αik,勞動的產(chǎn)出彈性值αil。對上述值進(jìn)行正規(guī)化處理,得出、。則i省t期的流通業(yè)TFP為:

        (三)流通業(yè)TFP核算

        由于篇幅有限,本研究只將2000年、2003年、2006年、2009、2013以及2016年作為代表年份進(jìn)行分析,上述代表年份中我國各個(gè)省份地區(qū)流通業(yè)TFP以及這一時(shí)期我國流通業(yè)TFP均值以及增長率具體如表1所示。

        縱向來看,2000-2016年期間,我國各地區(qū)流通業(yè)TFP值均實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定增長,但各地區(qū)的流通業(yè)TFP值年均增長率卻有很大差距。2000-2016年,我國流通業(yè)TFP年均增長率超出7.5%的地區(qū)有江蘇、黑龍江、安徽等;在以上流通業(yè)TFP年均增長率數(shù)據(jù)中,處于4.5%-7.5%增長率范圍的的地區(qū)包括湖南、廣東等;流通業(yè)TFP年均增長率低于5%的地區(qū)包括重慶、山西、北京等。對2000-2016年間我國各個(gè)省份地區(qū)流通業(yè)TFP年均值和TFP年均增長率進(jìn)行對應(yīng)研究,可以計(jì)算出兩者相關(guān)系數(shù)為0.2143,這表示一些地區(qū)雖然TFP值較高,但并不代表該地區(qū)的TFP增長率高,對于這一現(xiàn)象政府機(jī)構(gòu)應(yīng)予以高度重視。

        我國流通業(yè)TFP影響因素的空間計(jì)量分析

        (一)影響因素指標(biāo)的選取

        流通業(yè)作為我國第三產(chǎn)業(yè),該行業(yè)的發(fā)展上不僅與所在地區(qū)的環(huán)境、政治、文化等要素有著直接聯(lián)系,還與技術(shù)、政策等要素息息相關(guān)。對此,本文主要選取基礎(chǔ)設(shè)備、需求條件、工業(yè)化進(jìn)程、市場化程度作為研究對象進(jìn)行分析。

        基礎(chǔ)設(shè)備。在流通業(yè)中,基礎(chǔ)設(shè)備水平代表著地區(qū)流通的供給水平。優(yōu)良的交通硬件設(shè)備可以降低運(yùn)輸成本、提升資源配置水平,從而優(yōu)化流通業(yè)技術(shù)水平。在本文研究中,以鐵路、公路等流通網(wǎng)絡(luò)營業(yè)里程作為影響區(qū)域流通業(yè)TFP的基礎(chǔ)設(shè)備要素。

        需求條件。需求主要來自于社會生產(chǎn)、物流及消費(fèi)過程。在流通需求不斷提高的環(huán)境下,流通業(yè)集聚程度也會逐步提高。因此可得出,流通需求增大有利于推動流通業(yè)持續(xù)快速發(fā)展。本研究以貨物周轉(zhuǎn)規(guī)模作為影響區(qū)域流通業(yè)TFP的需求條件要素。

        工業(yè)化進(jìn)程。由于流通業(yè)是工業(yè)化發(fā)展的必然產(chǎn)物,故本文將各個(gè)地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)增加值占該地區(qū)GDP的比重看作是其工業(yè)化進(jìn)程,其單位均為億元。

        市場化水平。市場化有利于提高資源配置率、提升各要素的產(chǎn)出效率,能夠在一定程度上推動流通業(yè)TFP提高。故本文以全社會規(guī)定資產(chǎn)投資中非國有、集體投資占總投資的比重看作是市場化指數(shù),其代表各個(gè)省份地區(qū)的市場化水平。

        (二)空間計(jì)量模型

        對空間面板數(shù)據(jù)在具體計(jì)算上,主要涉及兩大模型的利用,分別為空間滯后模型和空間誤差模型。通過兩大模型的計(jì)算,可獲得空間固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng),對流通業(yè)TFP影響要素的空間面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行如下:

        在上述模型中,InTFP代表被解釋變量,即i?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)t期的流通業(yè)TFP ;InNFRA、InDEM、InINDU和InMAR表示自變量;C表示截距項(xiàng);參數(shù)β表示被解釋變量受到解釋變量的影響程度;ρ表示空間回歸系數(shù)。另外,空間誤差系數(shù)主要通過λ表示;空間固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)分別以η、予以表示;服從正態(tài)分布隨機(jī)誤差、空間權(quán)重矩陣分別以μ、W予以表示。鑒于空間相關(guān)性原則,若傳統(tǒng)最小二乘法圍繞以上2個(gè)模型進(jìn)行回歸分析,則會出現(xiàn)系統(tǒng)誤差。由于本研究以這種計(jì)算模式對流通業(yè)TFP影響要素展開研究,為確保不存在異方差,各項(xiàng)指標(biāo)均取對數(shù)??臻g權(quán)重矩陣選用二分權(quán)重矩陣,其構(gòu)建方法按照Rook相鄰標(biāo)準(zhǔn)“假如兩區(qū)域存在共同邊界那么這兩個(gè)地區(qū)屬于相鄰關(guān)系”。矩陣W設(shè)置模式遵循下述條件“主對角線中的元素ωit值是0。假如省份i與省份j相鄰,則ωit值等于1,否則等于0”。

        (三)空間自相關(guān)檢驗(yàn)

        本文主要以Moran推出的全局空間自相關(guān)指數(shù)(Morans I指數(shù))和與局部空間相關(guān)性指數(shù)來整體識別地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)上的空間相關(guān)性。

        1.全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)。Morans I指數(shù)數(shù)值處于-1 至1區(qū)間范圍。假如Morans I指數(shù)<0,意味著各個(gè)空間經(jīng)濟(jì)變量存在負(fù)相關(guān)關(guān)系;Morans I指數(shù)=0,意味著個(gè)空間經(jīng)濟(jì)變量不具備相關(guān)性;Morans I指數(shù)>0,表示各個(gè)空間經(jīng)濟(jì)變量之間呈現(xiàn)的關(guān)系為正相關(guān)關(guān)系。表2詳細(xì)顯示了2000-2016年期間我國各省份地區(qū)流通業(yè)TFP的Morans I指數(shù)。由表2可知,2000-2016年間我國各地區(qū)流通業(yè)TFP的Morans I指數(shù)全部大于零,這一指數(shù)從2000年的0.256上升到2005年的0. 284,雖然這一指數(shù)2000-2005年期間有所下降,但在2006年后呈穩(wěn)定上升趨勢,2016年Morans I指數(shù)達(dá)到了0. 352。從中可以得知,當(dāng)前我國各個(gè)省份流通業(yè)TFP在地理位置方面均能體現(xiàn)空間自相關(guān)特性。通過分析2000-2016年間Morans I指數(shù)數(shù)據(jù)可知,數(shù)據(jù)顯著性水平P值均小于5%,這表明2000-2016年間我國各個(gè)省份地區(qū)流通業(yè)TFP的空間自相關(guān)性顯著為正,觀測值空間集聚效應(yīng)顯著。

        由表2可知,2000-2016年間我國各地區(qū)流通業(yè)TFP值存在空間維度的依賴性與差異性。具體而言,當(dāng)前我國東部、中部及西部地區(qū)流通業(yè)發(fā)展水平存在較大差距,國內(nèi)流通行業(yè)發(fā)展水平表現(xiàn)為東高西低,流通業(yè)TFP的地區(qū)不平衡特性較為顯著。

        2.空間面板模型估計(jì)結(jié)果。從Morans I數(shù)據(jù)結(jié)果分析中得出,當(dāng)前我國多個(gè)省份流通業(yè)TFP對空間分布方面存在顯著自相關(guān)特性。由于忽略異質(zhì)性和空間維度對流通業(yè)TFP特征與發(fā)展走勢進(jìn)行分析,會導(dǎo)致結(jié)論與實(shí)際存在明顯差異。因此本文對空間要素進(jìn)行研究時(shí),在計(jì)算模型中引入空間要素。由表3可知,空間滯后模型在1%顯著水平下通過檢驗(yàn),而空間誤差模型沒有通過空間依賴性的顯著性檢驗(yàn),因此空間滯后模型更為適合。除此之外,根據(jù)Hausman檢驗(yàn),以上2種模型都需結(jié)合固定效應(yīng)模型。由于本文研究對象屬于樣本整體,因此固定效應(yīng)模型更為合適。為了便于對比,本文對傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模、空間滯后模型以及空間誤差模型依次進(jìn)行估算,根據(jù)LeSage編輯的程序,以Matlab7.U軟件對SLM與SEM展開參數(shù)計(jì)算,最終得出數(shù)據(jù)結(jié)果如表4所示。

        由表4可知,時(shí)間固定效應(yīng)的SLM空間系統(tǒng)ρ并不具備顯著特性,而其他模型的空間系數(shù)ρ、λ均通過1%顯著水平檢驗(yàn),即均具備顯著性。此外,時(shí)空雙固定效應(yīng)中的SLM、SEM的log似然值相比于傳統(tǒng)個(gè)體固定效應(yīng)模型或其他空間模型要更高,這兩種模型工業(yè)化水平、市場化水平均且不具備顯著特性,因此不應(yīng)選擇這兩種模型。相比之下,在空間固定效應(yīng)中,SLM的log似然值相對高,各項(xiàng)即使變量與空間系數(shù)相對顯著,因此本研究在對流通業(yè)TFP影響要素研究上,主要選取空間固定效應(yīng)模型SLM展開研究。

        結(jié)論及建議

        綜上所述,第一,我國各地區(qū)流通業(yè)TFP空間相關(guān)性較為顯著。通過對Morans I值分析可以得出,我國東部、中部、西部地區(qū)流通業(yè)TFP存在較大差異,地區(qū)不平衡特性較為顯著。為促使流通業(yè)一體化發(fā)展,政府應(yīng)基于全局的視角對流通業(yè)發(fā)展進(jìn)行設(shè)計(jì);第二,地理環(huán)境要素對流通業(yè)TFP存在顯著影響,國內(nèi)地區(qū)流通業(yè)TFP存在趨同性。對此,為推動流通業(yè)可持續(xù)發(fā)展,應(yīng)加強(qiáng)相鄰省份之間的合作,從而促進(jìn)地區(qū)間生產(chǎn)要素流通效率提高,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)統(tǒng)籌發(fā)展;第三,硬件設(shè)備及工業(yè)化發(fā)展進(jìn)程對流通業(yè)TFP的提升有著顯著正向作用,而市場需求條件及市場化水平的促進(jìn)作用不顯著。

        參考文獻(xiàn):

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        作者簡介:

        陳薛(1999-),女,漢族,江蘇鹽城人,鄭州大學(xué)公共管理學(xué)院2016級本科生,專業(yè)方向:人力資源管理。

        李照作(1976-),男,漢族,河南鄭州人,碩士,鄭州大學(xué)公共管理學(xué)院人力資源管理系講師,研究方向:政府管理、公共部門人力資源管理。

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