论贸易开放度\人力资本\通货膨胀率与物流产业全要素生产率
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内容摘要：为考察物流产业全要素生产率的影响因素，本文根据中国30个地区的面板数据，从Cobb-Douglas生产函数中估计出物流产业的全要素生产率，然后考察影响物流产业全要素生产率的因素，结果表明，贸易开放度、人力资本和通货膨胀率对物流产业全要素生产率有显著影响，更加开放的贸易环境、更高的人力资本和更低的通货膨胀率有利于提高物流产业的全要素生产率。
关键词：贸易开放度 人力资本 通货膨胀率 物流产业 全要素生产率
问题提出
现有关于物流产业生产率的文献大多集中于证实物流产业对经济增长的促进作用。Brewer（2001）从供应链角度论述了现代物流对城市经济增加的促进作用。王晓姝、费威（2010）描述了物流发展对经济的影响。然而物流产业的生产率是受多种因素影响的，韩美贵、徐秀英和孙斌（2007）以南京市的主要经济和物流数据分析得出，工业总产值和社会消费品零售总额分别成为影响货运总量及货物周转量的优先经济指标，说明了物流产业的生产率受多个指标的影响。余泳泽、武鹏（2010）利用随机前沿生产函数测算了中国物流产业的效率，考察了物流资源利用率、地区制度变迁、区位优势等因素对我国物流产业效率有显著的影响。
为了考察物流产业全要素生产率，本文先以生产函数估计出中国30个地区的全要素生产率，然后对影响全要素生产率的贸易开放度、人力资本和通货膨胀率进行回归，结果表明，贸易开放度和人力资本与全要素生产率是正相关的，通货膨胀率与全要素率是负相关的。
自从索洛（Solow，1957）提出了著名的索洛增长方程以来，发展了众多全要素生产率（total factor productivity，简称TFP）的测算方法，这些方法可以分为两类：参数估计方法和非参数估计方法。参数法主要包括索洛增长速度方程和生产函数法，它们都涉及参数函数的估计，并且都假设研究对象在技术上是有效率的，能够解释随机噪音；非参数法主要是应用数据包络分析（date envelopment analysis，简称 DEA）的方法求解曼奎斯特指数（Malmquist index），没有涉及参数函数的估计，也不需要假设研究对象在技术上是有效率的，但不能解释随机噪音。其中，收入份额法和指数法主要用来研究TFP的变动；计量经济学方法主要用来研究TFP变动和规模报酬；数据包络法和随机边界法主要用来研究TFP的变动、技术效率和分配效率。传统的生产函数法假定生产在技术上是充分有效的，从而将产出增长率扣除要素投入增长率之后的TFP增长率全部归结为技术进步的结果。索洛将人均产出增长扣除资本集约程度增长后的未被解释部分归为技术进步的结果，称其为技术进步率，这些未被解释的部分后来被称为“增长余值”（或“索洛余值”），也即为全要素生产率的增长率。本文采用生产函数法，即假定物流行业的生产函数为Cobb-Douglas生产函数。
本文的结构如下，第二部分为研究设计，对物流产业产出指标、劳动力投入量、资本存量、人力资本存量、贸易开放度和通货膨胀率进行定义，并给出相应的测度方法；另外说明了本文的模型与数据来源；第三部分为实证分析，对本文的两个模型进行了估计，对影响物流产业全要素生产率的因素进行了讨论；第四部分为评述性结论和政策含义。
研究设计
（一）主要变量定义
物流产业产出指标（Y）。本文所指物流采用宋伯慧和徐寿波（2010）的定义，物流是指物的实体流动；由物质M、流动F、主体O、地域R、时间T、信息I六要素组成；有自然界、社会界和经济界物流三大类；除了自然界物流外，社会界和经济界物流一般包括运输、储存、装卸搬运、流通加工等四个基本的实体环节。因此本文中的物流产业是指：货物运输业、仓储业和邮政业。产出指标（Y）度量了年度各地区交通运输业、仓储业和邮政业的增加值，同时利用GDP平减指数（以1999年为基期）对产出指标（Y）进行了平减以消除价格因素的影响，数据来源于国研网统计数据库。
劳动力投入量（L）。选取各地区交通运输、仓储和邮政业职工人数。
物流产业资本存量（K）。本文采用了张军、吴桂英和张吉鹏（2004）对中国省际资本存量的估量方法，即以目前被普遍采用的由戈登・史密斯（Gold Smith）1951年开创的永续盘存法按不变价格计算各地区的物流产业资本存量。这一方法可以写作：
Kit=Kit-1(1-σit)+Iit
其中，下标i指第i个地区，t指第t年，Kit指第i个地区第t年的物流产业资本存量，Kit-1为同一个地区上一年的物流产业资本存量，σit为经济折旧率，Iit为第i个地区第t年的物流产业投资。
本文选取1999年为基年，基年的物流产业资本存量与Young（2000）的方法类似，即用各地区1999年物流产业固定资产投资除以10%作为该地区的初始物流产业资本存量。其他年份物流产业固定资产投资进行换算之前按固定资产投资价格指数进行了平减以消除价格的影响。由于广东省缺少1999年和2000年固定资产投资指数，因此这两个年份的资本存量均为名义资本存量除以10%，2000年之后的资本存量以2000年为基年进行平减。σit采用张军、吴桂英和张吉鹏（2004）计算的各省固定资本形成总额的经济折旧率。
人力资本存量（H）。目前，比较科学的是用人均受教育年限来衡量教育能力进而代表人力资本存量，但是由于缺少物流产业从业人员的教育背景数据，本文采用中等以上学校在校学生人数来代替。
贸易开放度（O）。采用包群、许和连、赖明勇（2003）的研究结果，用贸易依存度（进出口贸易总额与 GDP 的比值）作为贸易开放度的指标。
通货膨胀率（π）。一般价格总水平在一年内的上涨率。
（二）研究方法与模型
借鉴Miller和Upadhyay（2000）的模型，本文以Cobb-Douglas生产函数来估计物流产业生产率，两个包含和不包含人力资本的生产函数分别为：
（1）
（2）
其中，i、t、K、L的定义如前文所述，A为全要素生产率指数，模型中不假定（α+β+γ）或（α+β）等于1。
方程（1）和（2）中产出（Y）、资本存量（K）和人力资本存量除以劳动力投入量（L），即得人均产出（y）、人均资本存量（k）和人均人力资本存量（h），方程（1）和（2）可变换为：
（3）
（4）
用对数形式表示如下：
（5）
（6）
在方程（6）和（7）中间加入随机误差项（ε）体现被忽略变量的影响，经典回归分析假定随机误差项（ε）与模型的解释变量不相关，运用面板数据进行分析时，可以把被忽略变量分为三类：随地区变化而不随时间变化、随时间变化而不随地区变化以及随地区和时间变化。本文用时间虚拟变量（timej）来体现被忽略变量的时间效应，考虑到假定被忽略变量与解释变量之间的不相关性在本文中是不实际的，因此，本文用固定效应而非随机效应进行估计。加入随机误差项（ε）和时间虚拟变量（timej）的方程如下：
（7）
（8）
方程（7）、（8）为全要素生产率的估计式，（7）式估计的全要素生产率记为tfp，（8）式估计的全要素生产率记为tfph。Miller和Upadhyay（2000）认为，不同国家全要素生产的差异归因于以下因素的影响：贸易开放度（Openness）、人力资本存量（Human capital）、贸易条件（Terms of trade）、当地购买力平价偏离（Local price deviation from purchasing power parity）、通货膨胀率（Inflation rate），贸易条件一般用贸易条件指数测度，即出口物价指数与进口物价指数之比，而当地购买力平价偏离取决于汇率，这两个因素对所有的截面单元的影响是一样的，所以可以以均值的形式吸收到回归模型的截距项里面，而不作为解释变量进入方程，故本文中物流产业全要素生产率的估计方程为：
（9）
其中，因变量tfp（或tfph）分别为由方程（7）、（8）估计的全要素生产率，即y的估计量（y），π为通货膨胀率。
（三）样本选择与数据来源
本文以1999-2008年为研究区间，以中国内地30个地区（26个省，4个直辖市）为研究对象，由于缺失数据，不包括在内，最终得到一个包含300个观测值的面板数据，数据来源于国研网统计数据库。
实证分析
（一）生产函数和全要素生产率的估计
表1给出了方程（7）和（8）的回归结果。方程（7）中所有的参数估计都是显著的（显著水平为1%），lnL的系数（α+β-1）大于0，表明研究期内物流产业处于规模递增阶段，这与余泳泽、武鹏（2010）的结论是一致的，劳动投入的产出弹性为0.6969，大于资本投入的产出弹性0.6491，表明物流产业是一个劳动密集型产业，这与余泳泽、武鹏（2010）的结论正好相反。原因可能在于处理资本存量的差异。方程（7）考虑了人力资本，其投入产出弹性为0.2384，资本的投入产出弹性为0.5654，计算得到劳动力的投入产出弹性为0.4797。时间虚拟变量的系数逐年增大，表明全要素生产率随着时间的增长而增长，这也反映了技术进步对全要素生产率的贡献。另外，检验发现劳动力投入、资本投入和人力资本投入的交互作用并不显著，且如果考虑交互作用，要么资本投入、劳动力投入的系数符号不正确，要么系数值超过1。
在不考虑人力资本的情况下，两个投入要素的系数中，劳动投入的系数最大，说明了当前劳动投入在物流产业中仍然占据主要地位。在物流系统中的人、财、物三要素中，人是稀缺的、难以替代的持久性资源，物流产业的本质属性是为社会提供物流服务，它通过运输、储存、包装、装卸搬运、流通加工等一系列活动，完成物资的位移，创造商品的时间价值、空间价值及形态价值，在此过程中，劳动力的作用是最重要的，在物流的各个子行业中，不仅有大量的从业人员，而且绝大部分作业活动离不开劳动力的参与。如果考虑到人力资本的影响，则资本存量的系数最大，反映了物流产业是一个高投入的产业，事实上，运输业、仓储业、码头业等子行业一直都是资本密集型产业，也是各国重点投资的产业。
（二）全要素生产率的影响因素
利用方程（7）和（8）可以估计出全要素生产率tfp和tfph，贸易开放度、人力资本和通货膨胀率对全要素生产率的影响通过方程（9）估计出，表2给出了方程（9）的Perild SUR加权GLS回归结果。
外贸开放度和人力资本的系数都在1%下显著，地区开放度越高，一个地区与国外的货物交往就越多，尤其在我国现阶段“世界工厂”的背景下，很多来自于全球的原材料在中国进行生产，产成品又销往全球各地，将产生大量的物流活动，因而物流产业全要素生产率较高。人均人力资本存量越高，物流产业全要素生产率越高，这个结论也许是无足为奇的，因为本文的人力资本存量采用中等以上在校学生人数来度量，反映了一个地区的人才储备量。值得注意的是，人力资本的系数大于外贸开放度的系数，说明一个地区全要素生产率主要由人力资本决定。通货膨胀率的系数为负且在10%下显著，说明通货膨胀率越高，地区的全要素生产率越低，这与Miller和Upadhyay（2000）的结论是一致的，刘迎秋（2009）也认为，过高的通胀率则会从另一个方面对经济增长变动速率产生更大的抑制作用，并会严重损害国民经济的持续较快增长，甚至还会因此导致经济增长率的大幅度下滑。时间虚拟变量的系数逐年变大，反映了技术因素对物流产业全要素生产率的贡献越来越大。
结论
在影响物流产业全要素生产率的因素中，人力资本是最主要的，说明加大人力资本的投入对物流产业有重要而积极的影响。 舒尔茨（1961）认为人力是社会进步的决定性因素，但人力的取得不是无代价的，人力的取得需要耗费稀缺资本。人力资本包括知识和人的技能的形成是投资的结果，并非一切劳动力而是只有通过一定方式的投资、掌握了知识和技能的劳动力才是一切生产资源中最重要的资源，具有“专业化的人力资本”是经济增长的原动力。因此，人力、人们的知识和技能是资本的一种形态，郭剑雄（2005）认为教育对劳动者有四点意义：第一，教育作为人力资本投入的主要方面，能够提高劳动者生产技能，增加劳动者收入。一个人每多受一年在校教育，一般可使今后的工资增长10%。第二，在获取信息和逐步适应现代化过程中企业家才能的增长，这种能力有助于提高资源的配置效率。第三，扩展劳动者的就业选择机会，使其向更好的工作机会和更适合于居住的地方转移。第四，能够促进作为未来消费的满足感的增长。
贸易开放度同样对物流产业有积极的影响，新古典增长理论认为，贸易开放促进经济增长的渠道主要来源于贸易带来的规模经济效应（krugman and Helpman，1985）、促进资本形成（Rodrik，1988）以及资源配置效率的提高（kruger，1985）等。Barro和Sala-I-Martin（1995）认为，开放国家有更强的吸收先进国家技术进步的能力。贸易开放度越高，一个地区与其他国家的交往就越频繁，贸易是国际物流产生的前提，而物流是贸易得以实现的必要条件，贸易越频繁，由此产生的物流活动也就越多。贸易开放度对物流产业的显著影响说明了物流业为第三产业的性质，国际之间的商品贸易最终需要物流活动交换才能够实现，因而物流需求是商品贸易的引致结果。从理论上分析，国际贸易是利益驱动行为，也就是说国际贸易主体从事国际贸易活动最根本的目的是追逐经济利润，贸易开放度低反映了该国贸易环境差，交易成本高，如果过高的交易成本不能弥补由于两国价格差异带来的收益，则国际贸易不能产生正向的经济利润使得物流量下降，从而导致该国物流产业全要素生产率低下。
通货膨胀率对物流产业的影响是消极的，不仅如此，通货膨胀会给整个经济带来损失，这些损失有的和通货膨胀的绝对水平有关，有的则要归因于通货膨胀的波动性和不确定性。但无论如何，人们一致认为，在高而不可预测的通货膨胀环境中，整个经济将运行不畅，进而影响物流产业。从供应链的角度来看，首先，物流业处于供应链中游，直接面对消费市场，对于下游讨价还价能力较弱，导致物流行业在通货膨胀时涨价的困难。其次，其对上游的讨价还价能力也弱，因为上游客户面对竞争激烈的物流市场有足够的选择余地，因此，在面对通胀来临时，物流企业没有定价和还价的权利，行业利润空间会缩小。另外，物流企业的成本会因通胀而增加，在中国目前物流利润低下的背景下，企业难以通过改善效率或规模效应来实现全要素生产率的提高。
参考文献：
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