薛然巍

中圖分類號(hào)：F724? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

內(nèi)容摘要：文章運(yùn)用三階段DEA模型，對(duì)我國31省市限額以上零售業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，研究了我國零售業(yè)全要素生產(chǎn)率及其變化特點(diǎn)。結(jié)果表明：我國零售業(yè)全要素生產(chǎn)率決策的制定需考慮外界隨機(jī)干擾;我國零售業(yè)全要素生產(chǎn)率及其增長率均呈現(xiàn)出東部最優(yōu)、中部其次、西部最弱的特點(diǎn)。提升西部地區(qū)零售業(yè)的發(fā)展水平是有效提升我國零售業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵。

關(guān)鍵詞：零售業(yè)? ?全要素生產(chǎn)率? ?三階段DEA模型

自改革開放以來，我國零售業(yè)獲得空前發(fā)展。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷進(jìn)步，零售業(yè)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用日益凸顯，零售市場已成為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐。然而受電子商務(wù)的沖擊，傳統(tǒng)零售業(yè)面臨挑戰(zhàn)，故零售業(yè)必須調(diào)整經(jīng)營策略，以適應(yīng)電子商務(wù)給零售市場帶來的變化。而提升零售業(yè)全要素生產(chǎn)率是幫助零售業(yè)在行業(yè)寒冬中實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。鑒于此，本文以限額以上省級(jí)零售業(yè)數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)，利用三階段DEA來具體分析我國零售業(yè)的生產(chǎn)率，對(duì)生產(chǎn)率空間的差異性進(jìn)行了對(duì)比研究，為我國零售業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展提供理論依據(jù)。

零售業(yè)生產(chǎn)率測算理論與方法分析

（一）理論分析

零售業(yè)生產(chǎn)率概念。零售業(yè)生產(chǎn)率是衡量零售產(chǎn)業(yè)效率的主要指標(biāo)，也是衡量零售業(yè)競爭力及運(yùn)行狀況的重要指標(biāo)。零售業(yè)生產(chǎn)率的變化可以為行業(yè)內(nèi)部制定經(jīng)營策略、政府部門進(jìn)行宏觀調(diào)控提供依據(jù)。

單要素生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率。在經(jīng)濟(jì)學(xué)角度可以把生產(chǎn)率分為單要素生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率。單要素生產(chǎn)率適用范圍較少，其主要衡量的是某一要素的單位產(chǎn)出能力，無法站在全局高度進(jìn)行綜合分析。當(dāng)前經(jīng)濟(jì)局勢復(fù)雜，即無法僅通過提高單要素的投入提升整個(gè)行業(yè)生產(chǎn)率;全要素生產(chǎn)率是指所有資源投入后的生產(chǎn)率，具體包括人力、財(cái)力和物力，與單要素生產(chǎn)率相比，能更準(zhǔn)確、客觀的反映全部生產(chǎn)要素對(duì)生產(chǎn)率的共同作用水平。通過對(duì)比，本文采用全要素生產(chǎn)率作為研究重點(diǎn)。

零售業(yè)生產(chǎn)率測算相關(guān)理論。單要素生產(chǎn)率是指單位小時(shí)內(nèi)每人的產(chǎn)出量。單要素生產(chǎn)率反映的信息較為有限，與實(shí)際情況存在一定差異。經(jīng)濟(jì)學(xué)家丁伯根提出了全面反映“效率”變動(dòng)水平的指標(biāo)的概念，即全要素生產(chǎn)率，其《勞動(dòng)生產(chǎn)率統(tǒng)計(jì)辦法》的發(fā)表使全要素生產(chǎn)率進(jìn)入人們視野。經(jīng)濟(jì)學(xué)家將經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)引入了全要素生產(chǎn)率的計(jì)算，使全要素生產(chǎn)率的研究不斷取得了新的突破。美國生產(chǎn)率中心整合當(dāng)時(shí)已有的模型，從“生產(chǎn)率比例×價(jià)格回升比例=利潤率”的角度出發(fā)，建立了全新模型。休曼瑟從個(gè)體生產(chǎn)率的測量方法中提出了總生產(chǎn)率計(jì)量模型?？ㄆ媪_歐進(jìn)一步將生產(chǎn)能力利用率、生產(chǎn)效率、戰(zhàn)略決策引入了生產(chǎn)率，并提出了新的測量模型。全要素生產(chǎn)率對(duì)行業(yè)戰(zhàn)略調(diào)整、政府制定政策均有一定的指導(dǎo)意義，但該理論直至20世紀(jì)末依然不完善。

（二）零售業(yè)生產(chǎn)率測算方法分析—三階段DEA

三階段 DEA 模型的優(yōu)點(diǎn)在于其能消除環(huán)境因素帶來的影響，從而使測算結(jié)果更加精準(zhǔn)。同時(shí)該模型也減少了相關(guān)隨機(jī)誤差，可以更加真實(shí)地評(píng)價(jià)決策單元生產(chǎn)效率，即克服了傳統(tǒng) DEA 模型在效率偏差方面存在的不足。因此，本文采用這一指標(biāo)模型，對(duì)我國 2011-2016 年間限額以上零售業(yè)全要素生產(chǎn)率增長情況進(jìn)行計(jì)算。

數(shù)據(jù)來源及處理

本文通過對(duì)限額以上零售業(yè)年終從業(yè)者量、資產(chǎn)量、企業(yè)量三個(gè)投入變量以及限額以上零售業(yè)主營業(yè)務(wù)收入、利潤兩個(gè)產(chǎn)出變量進(jìn)行分析，并將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流業(yè)先進(jìn)程度、人力資源、居民收入、城市化程度作為環(huán)境變量。限額以上零售業(yè)投入變量、產(chǎn)出變量來自2016中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國統(tǒng)計(jì)年鑒。本文使用SPSS19.0軟件，運(yùn)用非參數(shù)的Kendall的tau_b秩方法對(duì)2016年31個(gè)省市限額以上零售業(yè)的投入數(shù)據(jù)與產(chǎn)出數(shù)據(jù)是否具有同向性進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，各投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)在0.01附近具有正相關(guān)性，即同向性。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

基于三階段DEA模型的我國零售業(yè)全生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)分析

在不考慮隨機(jī)因素和外部環(huán)境干擾的前提下，本文將2011-2016年31個(gè)省市限額以上零售業(yè)的投入數(shù)據(jù)與產(chǎn)出數(shù)據(jù)帶入三階段DEA模型，計(jì)算出各省市零售業(yè)全要素生產(chǎn)率等數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)期內(nèi)全要素生產(chǎn)率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的發(fā)展情況進(jìn)行探究。

（一）第一階段：傳統(tǒng)DEA模型

本文將2016年31個(gè)省市限額以上零售業(yè)的投入數(shù)據(jù)與產(chǎn)出數(shù)據(jù)帶入DEAP2.1軟件，通過軟件分析各省市全要素生產(chǎn)率（TFP）、平均純技術(shù)效率（PTE）和平均規(guī)模效率（SE），結(jié)果如表2所示。

由表2可知，純技術(shù)效率的變化相對(duì)緩慢，除2015年出現(xiàn)明顯降低外，其余年份均屬于緩慢上升態(tài)勢;規(guī)模效率表現(xiàn)出逐年下降趨勢，且下降速度較快;全要素生產(chǎn)率受其他兩項(xiàng)指標(biāo)共同作用下，也出現(xiàn)了較大幅度的下降。

我國各省的全要素生產(chǎn)率（TFP）、純技術(shù)生產(chǎn)率（PTE）、規(guī)模效率（SE）的具體數(shù)據(jù)如表3所示。

根據(jù)表3所列數(shù)據(jù)，在不考慮隨機(jī)因素和外部環(huán)境的干擾下，統(tǒng)計(jì)期間的全國平均全要素生產(chǎn)率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率分別是0.82、0.90、0.91。其中規(guī)模效率最高，表明各省市的產(chǎn)業(yè)規(guī)模已接近理想狀態(tài);純技術(shù)生產(chǎn)率略低，表明其仍具有一定的上升空間。經(jīng)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，處于我國經(jīng)濟(jì)中心的北京、上海與相對(duì)較為落后的西藏全要素生產(chǎn)率均為1，31個(gè)省市的規(guī)模效率差距較小，除山東省略低外其余省市均處于0.8-1之間，且東西部沒有表現(xiàn)較大差異。但實(shí)際上，我國各省市均有其自身特點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不同造成了我國零售業(yè)發(fā)展的不均衡。數(shù)據(jù)分析結(jié)果與實(shí)際情況存在一定的差異。結(jié)果的差異說明討論全要素生產(chǎn)率，需考慮隨機(jī)因素和外部環(huán)境的干擾。

（二）第二階段：SFA回歸模型

本文使用FRONTIER4.1軟件將投入數(shù)據(jù)作為因變量，將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流業(yè)先進(jìn)程度、人力資源、居民收入、城市化程度5個(gè)環(huán)境變量作為自變量，構(gòu)建模型：

sni=βn0+βn1Z1i+βn2Z2i+βn3Z3i+βn4Z4i+βn5Z5i+vni+uni

式中，n=1，2，3;i=1，…，31。運(yùn)用FRONTIER 4.1軟件進(jìn)行SFA回歸計(jì)算，結(jié)果表4所示。

通過表4可以分析出，各個(gè)回歸方程的gamma均與1比較接近，在0.01數(shù)量級(jí)具有顯著性，得出技術(shù)效率的數(shù)據(jù)具有差異性，符合隨機(jī)前沿模型。各個(gè)回歸方程的LR均比1大，在0.05數(shù)量級(jí)具有顯著性，可以得出5個(gè)環(huán)境變量均可以改變?nèi)厣a(chǎn)率。

（三）第三階段：調(diào)整后的DEA模型分析

通過DEAP軟件對(duì)產(chǎn)出與投入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析擬合，得出效率值和規(guī)模報(bào)酬的波動(dòng)情況，如表5所示。

通過對(duì)比表5與表3可以得出，純技術(shù)效率一欄數(shù)據(jù)有所增加，說明技術(shù)效率在排除隨機(jī)因素和外部環(huán)境的干擾后，技術(shù)水平的提高能有效的提升企業(yè)競爭力。經(jīng)過市場自然選擇后，整個(gè)產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率會(huì)趨于穩(wěn)定。各省市的規(guī)模效率一欄數(shù)據(jù)發(fā)生了變化，大部分省市出現(xiàn)了小幅的上升，但也有個(gè)別省市出現(xiàn)較大下降，如西藏由1變成0.66。這說明各地區(qū)的零售業(yè)發(fā)展規(guī)模存在一定差異，較為明顯的特征是東部明顯優(yōu)于西部。經(jīng)過SFA回歸調(diào)整后得到的數(shù)據(jù)更加合理，更符合我國零售業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，可以為零售產(chǎn)業(yè)策略的調(diào)整和相關(guān)部門政策的制定提供參考。

結(jié)論與建議

本文借助三階段DEA模型，有效地去除了隨機(jī)因素和環(huán)境變量對(duì)全要素生產(chǎn)率的干擾。本文通過對(duì)我國全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)分析，得出下列結(jié)論：排除隨機(jī)因素和環(huán)境變量的干擾后，我國零售業(yè)全要素生產(chǎn)率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率等指標(biāo)相應(yīng)提高，全要素生產(chǎn)率提高明顯，即傳統(tǒng)DEA方法低估了零售業(yè)的投入產(chǎn)出比。在排除干擾因素后，20個(gè)省市的規(guī)模效率增加，即對(duì)應(yīng)地區(qū)的零售業(yè)可以適當(dāng)擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模;從區(qū)域角度看，我國零售業(yè)地域差異明顯，由東到西全要素生產(chǎn)率依次減少，這說明零售業(yè)發(fā)展受交通運(yùn)輸、區(qū)域經(jīng)濟(jì)等因素影響，東部地區(qū)優(yōu)勢明顯，零售業(yè)發(fā)展較為迅速，西部地區(qū)零售業(yè)水平失衡。我國全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)小幅下降，全要素生產(chǎn)率的變化率也呈現(xiàn)由東向西遞減情況，東部增長明顯，中部增長緩慢，西部大幅下降，最終導(dǎo)致了我國零售業(yè)的全要素生產(chǎn)率下降。我國在制定政策中既要考慮地域差異，也要考慮地域內(nèi)部不同省市特點(diǎn)，使政策起到最大的促進(jìn)作用，并且應(yīng)當(dāng)加快對(duì)中西部地區(qū)零售業(yè)的扶持，以實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展、提升零售業(yè)生產(chǎn)率。同時(shí)政府還要完善我國零售業(yè)的管理制度，提高零售業(yè)服務(wù)人員的職業(yè)素養(yǎng)。企業(yè)可以通過減少零售業(yè)物流的流通環(huán)節(jié)，提高物流流通效率。

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