零售业全要素生产率增长、纯技术效率及其影响因素(2)

　　本文用极大似然法（ML）对（2）、（3）式共同确定的随机前沿无效率模型进行联合估计。似然函数中利用如下方差参数：
　　γ=σu2/σ2，σ2=σu2+σv2，（0≤γ≤1）。γ反映复合误差项中纯技术无效率项所占比例，通过γ可判断模型设定是否合适。γ接近0时，表明实际产出与可能最大产出的差距基本来自白噪声，没有必要采用随机前沿模型，上述模型设定存在偏误；γ越趋近1，表明误差主要来自纯技术无效率项，采用随机前沿模型越合适。
　　随机前沿模型的纯技术效率PEit=E[exp（-uit）|（vit-uit）]（0≤PEit≤1）。PE等于1，说明决策单元是纯技术有效的；PE越大，纯技术效率越高，反之亦然。通过软件，可以得到模型中的参数估计值以及各省每年的纯技术效率（PEit）。然后，根据Coelli等（2008），通过下列各式计算PECit、TCit、SECit，然后根据（1）式得到TFPCit。TFP增长率、PE增长率、TC增长率、SE增长率分别等于相应指数减去1（负数表示下降）。
　　PECit=PEit/PEis（4）
　　TCit=exp[（lnyis/s+lnyit/t）]（5）
　　（5）式中y是前沿产出，等于（2）式右边去掉复合误差项后剩余部分。
　　SECit=exp{[εnis（εis-1）/εis+εnit（εit-1）/εit]ln（xnie/xnis）}（6）
　　其中，εis=εnis，εnis=lnqis/lnxnis，xn表示投入要素，本文指k和l，q表示实际产出。（4）、（5）、（6）式中s是t的上一年。
　　3.两个子模型。将产出为主营业务收入的模型命名为“收入模型”，将产出为主营业务利润的模型命名为“利润模型”。两个模型除产出变量外，其余完全相同。
　　（二）数据说明
　　1.生产函数的数据说明。产出变量q、投入变量k、l分别用考察对象的主营业务收入或主营业务利润、资产总额（亿元）、从业人数表示；时间趋势项t：t=1，2，3，4，5，6，7，分别对应2005年至2011年。主营业务收入、主营业务利润和资产总额数据都采用消费者物价指数进行平减。
　　2.纯技术无效率模型中数据说明。根据研究目的，结合国内外文献和零售业运行特征，本文假设以下五个变量对零售业纯技术效率有影响。人力资本（hr）：用各省大专以上学历人数占总人口的比例表示；外商直接投资（fdi）：用各省外商直接投资固定资产占固定资产投资总额的比重表示；物流成本（wl）：用各省交通运输、仓储、邮政业产值占GDP的比重表示；行业竞争（comp）：用各省零售业限额以上企业数量表示；人均可支配收入（rjks）：用城镇居民人均可支配收入表示。上述指标中hr、fdi和wl都是比值，不需考虑物价指数的影响。rjks采用消费者物价指数进行平减。
　　根据现有理论、实证文献以及零售业运行规律，纯技术无效率模型中wl的系数应为正（表示对纯技术效率的影响为负），其余四个因素的系数应为负。换句话说，物流成本越高，纯技术效率越低，其它变量的数值越大，纯技术效率越高。
　　3.数据来源。上述所有数据均来自2006-2012年版《中国统计年鉴》。零售业自2004年底完全开放，自此整个零售业才真正入世，透过上述数据能够对入世后的零售业进行分析总结。
　　实证研究
　　（一）模型估计与检验
　　利用FRONTIER4.1软件对（2）、（3）式表达的“收入模型”和“利润模型”进行估计，结果如表1所示。可见，模型中超越对数生产函数各参数及随机前沿模型整体都通过了检验，且多数系数的显著性较高。技术无效率模型中各影响因素系数的符号与预期基本一致。为检验模型设定的准确性，本文使用广义似然比对超越对数生产函数的其它形式进行联合检验，结果所有零假设都至少在5%显著性水平上被拒绝，据此断定本文预设模型是恰当的。表1中“收入模型”和“利润模型”的值分别为0.9668、0.8394，表明各省的纯技术效率差异能够解释实际产出与前沿产出差距的大部分，说明采用随机前沿方法比DEA方法更准确。
　　（二）TFP增长分析
　　根据估计结果及（4）、（5）、（6）、（1）式，可以计算各省纯技术效率指数、技术进步指数、规模效率指数及TFP指数，进而计算相应的增长率。限于文章篇幅，本文仅就全国及三大经济区的情况作简要描述分析。
　　1.收入模型TFP增长分析。考察期间，全国TFP增长年均6.0%，其中技术进步率年均4.3%，纯技术效率增长年均2.3%，规模效率下降年均0.7%。可见，技术进步是零售业TFP增长的首要推动力，其次是纯技术效率提高，而规模效率下降有轻微阻碍作用。TFP增长是政府一系列政策扶持与零售业积极模仿学习的结果。规模效率下降是中外资企业为抢夺市场份额盲目扩大经营规模所致。分区看，考察期间TFP增长年均东部、中部、西部分别为4.6%、5.2%、
　　7.9%，中西部地区的追赶效应十分明显。这主要是中央实施西部大开发战略和中部崛起战略有效推动中西部TFP增长。因西部大开发战略实施较早，所以效果更明显。
　　2.利润模型TFP增长分析。考察期间，全国TFP增长年均10.9%，其中技术进步率年均6.3%，纯技术效率增长年均4.9%，规模效率下降年均0.4%。技术进步对TFP增长贡献最大，纯技术效率增长次之，规模效率下降轻微阻碍TFP增长。与收入模型不同的是，利润模型的TFP增长、技术进步和纯技术效率增长更快。其原因是入世后零售业由恶性价格竞争演变为有序价格竞争。分区看，考察期间，TFP增长年均东部、中部、西部分别为11.4%、11.1%、10.3%。区域差异不大。与收入模型不同的是，利润模型的中西部TFP增长没有表现出比东部更快的速度。这主要是由于2005年以前西部的无序竞争局面没有中东部严重，甚至不存在无序竞争，利润率基础水平较高。
　　令人担忧的是，两个模型中对TFP增长贡献最大的技术进步速度都持续下降，且下降速度较快。
　　（三）纯技术效率分析
　　1.收入模型纯技术效率分析。考察期间，收入模型纯技术效率均值为81.4%，比前沿产出低18.6%，效率较高。这是由于，入世后外资零售企业全面布局中国市场，中资企业通过与外资企业面对面竞争和模仿学习，企业经营更具活力。分大区看，技术效率均值东部、中部、西部分别为86.7%、78.8%、78.2%，东部明显高于中、西部，这缘于东部地区优越的基础条件以及中央政府长期的倾斜政策。
　　2.利润模型纯技术效率分析。考察期间，利润模型纯技术效率均值为63.7%，比前沿产出低36.3%，纯技术效率很低。主要原因是：在产品供过于求和同质化严重的背景下，价格竞争几乎是唯一竞争手段。分大区看，纯技术效率东部、中部、西部分别为68.6%、58.9%、62.4%，中、西部与东部的差距依然较大。实现区域间和谐发展，还需要对中西部更强有力的政策支持。
　　（四）纯技术效率影响因素分析
　　为全面把握零售业运行规律，在此将两个模型结合起来分析。根据表1中的系数及其显著性作如下描述分析。