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地区间生产效率与全要素生产率增长率分解一、本文概述本文旨在探讨地区间生产效率与全要素生产率增长率的分解问题。
全要素生产率（TFP）是衡量一个国家或地区经济增长质量的重要指标，它反映了除物质资本和劳动力投入以外的其他因素对经济增长的贡献。
本文首先将对全要素生产率的概念进行界定，并阐述其在经济增长理论中的重要性。
接着，本文将分析地区间生产效率差异的原因。
生产效率的差异可能源于不同地区的技术水平、资源配置效率、制度创新等多个方面。
本文将通过实证研究方法，对这些因素进行量化分析，以揭示它们对地区间生产效率的影响程度。
在此基础上，本文将进一步探讨全要素生产率增长率的分解问题。
全要素生产率增长率的分解有助于我们更深入地理解经济增长的动力和结构。
本文将从技术进步、资源配置效率改善和规模效率提升等方面入手，对全要素生产率增长率进行分解，并分析各分解项对经济增长的贡献程度。
本文将根据分析结果提出政策建议。
通过优化资源配置、推动技术创新、加强制度创新等措施，提升地区间生产效率，促进全要素生产率增长，从而实现经济的高质量发展。
本文的研究对于制定区域经济发展战略、推动经济转型升级具有重要的理论和实践意义。
二、文献综述在经济学领域，地区间生产效率与全要素生产率增长率的分解问题一直是研究的热点。
生产效率的提升对于地区经济的持续增长具有重要影响，而全要素生产率增长率的分解则有助于我们更深入地理解经济增长的动力和源泉。
因此，本文将从地区间生产效率的差异、全要素生产率增长率的内涵与测量方法，以及生产效率提升与全要素生产率增长的影响因素三个方面进行文献综述。
关于地区间生产效率的差异，已有研究主要关注了资源禀赋、产业结构、技术创新、人力资本等因素对生产效率的影响。
资源禀赋的差异可能导致地区间生产效率的不平衡，而产业结构的优化和技术创新则被认为是提升生产效率的重要途径。
人力资本作为知识和技术的重要载体，其对生产效率的影响也日益受到关注。
物流业与区域经济协调发展研究一、本文概述随着全球化的推进和贸易自由化的深入，物流业作为连接生产与消费、城市与乡村、国内与国际的重要纽带，其重要性日益凸显。
区域经济作为国民经济发展的重要组成部分，其协调发展对于提升整体经济水平、缩小地区差距、促进社会和谐具有深远意义。
在此背景下，物流业与区域经济的协调发展研究显得尤为重要。
本文旨在探讨物流业与区域经济之间的相互作用关系，分析物流业发展对区域经济的影响，以及区域经济状况对物流业发展的制约与促进作用。
通过对相关理论进行梳理，结合国内外典型案例进行深入剖析，本文力求为政策制定者、企业决策者以及学术研究者提供有益的参考和启示，为推动物流业与区域经济的协调发展提供理论支持和实践指导。
文章结构方面，本文首先将对物流业与区域经济协调发展的相关概念进行界定，明确研究范围和目标。
接着，通过文献综述和理论分析，探讨物流业与区域经济协调发展的理论基础和内在机制。
在此基础上，运用实证分析方法，选取典型地区或案例进行深入研究，揭示物流业与区域经济协调发展的现状、问题及其成因。
结合国内外经验和教训，提出促进物流业与区域经济协调发展的对策建议，为政策制定和实践操作提供借鉴。
二、物流业与区域经济的关系物流业与区域经济之间存在着密切的互动关系，这种关系既体现在物流对区域经济的推动作用上，也体现在区域经济对物流业的拉动作用上。
物流业的发展对区域经济具有显著的推动作用。
物流作为经济活动的“血管”，其高效运作能够降低企业运营成本，提高市场反应速度，进而促进区域经济的快速增长。
通过优化物流网络布局，提高物流效率，可以有效减少商品在途时间，加快资金周转，为企业创造更大的价值。
同时，物流业的发展还能带动相关产业的发展，如仓储、运输、信息服务等，为区域经济注入新的活力。
区域经济的发展也对物流业产生着拉动作用。
随着区域经济的不断增长，市场规模不断扩大，对物流服务的需求也随之增加。
这种需求不仅体现在物流量的增长上，还体现在对物流服务质量和效率的提高上。
基于计量经济模型的东、中、西部经济发展因素差异实证分析成都信息工程学院廖品文、卿光伟、俞高摘要从历史发展进程来看，我国区域经济发展差异一直存在，也有很多学者对这一问题进行研究。
本文根据相关标准将我国划分成东、中、西三部。
根据1995-2009年的统计年鉴数据，通过仔细考虑，重新整理，选取了五个具有代表性的影响经济发展的指标。
首先通过描述性统计方法分析近年来各地区经济发展的现状，利用弹性方法分析政府财政支出的变化趋势，然后通过方差分析，从统计推断和检验的角度分析影响东、中、西部经济发展的因素差异。
最后通过对东、中、西部地区分别建立多元线性回归模型，并进行相关检验从定量的角度分析各影响因素的大小和在各个地区的差异。
通过实证分析，我们发现影响各个地区发展因素有所不同，且每一因素在不同地区的作用大小也不一样。
关键字：区域经济，弹性方法，方差分析，多元线性回归一引言（一）研究背景从古至今，我国东、中、西部经济发展水平一直存在显著差异。
影响经济发展因素各有不同，如地理、历史、人力资源、国家政策等很多因素影响，改革开放以来、我国东、中、西部经济都取得了巨大的进步，各地区综合竞争力显著增强，但同时我们要看到东、中、西部发展差异有扩大的趋势。
国家也充分意识到了这个问题，先后实施“西部大开发”、“东北等老工业基地振兴”、“中部快速崛起”和“东部率先发展”等多项战略举措，在积极推进统筹区域协调区域发展战略过程中，进一步通过深化体制机制改革，以促进中西部地区重点区域快速健康发展。
这表明，区域经济差距己成为我国经济进一步发展所必须面对的一个现实问题。
在这种情况下，研究形成我国区域经济差异的影响因素及对策有着特殊重要的意义。
（二）地区分布将我国划分为东部、中部、西部三个地区的时间始于1986年，由全国人大六届四次会议通过的“七五”计划正式公布。
由于内蒙古和广西两个自治区人均国内生产总值的水平正好相当于上述西部10省（市、区）的平均状况，2000年国家制定的在西部大开发中享受优惠政策的范围又增加了内蒙古和广西。
我国物流业地区间效率差异及其影响因素实证研究——基于数据包络分析模型及托宾模型的分析2011-2-21摘要：文章采用数据包络分析模型和托宾模型，利用省际面板数据对我国物流业地区间效率及其影响因素进行分析。
研究结果表明，我国区域物流综合技术效率不高；区域物流效率差异正在逐步缩小；东部地区物流效率较中西部地区略高；物流资源利用率、区域市场化程度以及港口物流在区域物流中的重要性是影响区域物流效率的重要因素。
为提高我国物流产业效率，应着力强化各省、市、自治区物流市场化程度，建设全方位、开放、统一的市场和流通体系；提升区域物流技术投入与应用效率，提高物流信息技术应用水平；提高物流资源利用率，合理布局物流产业，防止地区条块分割，促使物流业由粗放型向集约型投资转变，强调区域物流的有序竞争；加快港口物流发展。
关键词：物流业，数据包络分析，Tobit模型，效率一、引言物流业是一个国家或地区经济发展的基础性产业，物流业效率的高低直接影响和制约整个区域经济的效率，进而影响整个经济的发展与成长。
我国物流业虽然取得了很大的发展，但仍然比较薄弱，成为制约经济发展的瓶颈。
分析物流业效率，剖析其主要影响因素，提出具体实施战略，具有重要意义。
在物流业效率研究方法的选择上，帅斌、杜文[1]将数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）与主成分分析方法（PCA）结合起来对物流业进行综合分析与量化评价。
张兴远[2]认为，用DEA模型从宏观角度对物流业发展能力进行评估是适宜的。
因此本文选择DEA模型及托宾模型（下文称Tobit模型）对我国地区间物流业效率进行分析并找出其影响因素。
在实证研究方面，鞠颂东、李尹松、徐杰[3]采用横截面数据，对西部地区物流总量、物流政策与制度、投资、人力资源、物流企业、物流技术及设施、管理水平等进行比较研究，分析西部地区物流业效率与现状。
郭晓平、张岐山[4]选取2005年各地区物流业发展相关指标数据，分别以物流业固定资产投资量、物流业从业人员数量两项指标为投入，各地区物流业生产总值、物流业从业人员工资总额两项指标为产出，利用改进的DEA模型对各地区物流业效率进行了分析。
目前，尽管研究物流业效率的文章很多，但大多数仅从微观层面进行研究，从区域物流角度进行效率分析的很少。
在对区域物流业效率进行分析之前，大多数文献没有很好地定义物流业，特别是符合中国国情的物流业，这就导致在选择投入产出指标时没有很强的说服力，得出的结果与政策建议也不具有合理性。
在现有研究中，对影响区域物流业效率的环境变量的分析较少。
为此，本文将在定义符合我国国情的物流业基础上，对我国区域物流业效率进行较为充分的分析，对影响物流业效率的因素进行深入讨论。
二、计量模型与实证分析1.计量模型（1）基于松弛变量的DEA模型。
本文采用的数据包络分析方法是1978年查恩斯（Charnes）、库珀（Cooper）、罗德斯（Rhodes）依据法雷尔（Farrell）[5]提出的技术效率概念发展而来的，简称DEA模型。
由于传统DEA模型（CCR和BCC模型）[6]、[7]基于法雷尔效率测度思想，且同属于径向（Radial，即从原点出发的射线）和线性分段（Piece-wise Liear）形式的度量理论，这种度量思想主要是它的可处置性（Strong Disposability），确保了效率边界无差异曲线的凸性（不会折弯），却造成了投入要素的“拥挤”（Congestion）或“松弛”（Slacks），当投入产出要素增多并考虑相应的松弛问题时，对企业效率进行整体比较将变得更加困难。
为此，我们需要一种把松弛投入和松弛产出考虑在内的效率单一值评估方法，汤恩（Tone）[8]的评价指标正是这样的，在此基础上建立了基于松弛变量的DEA模型，本文不再详细论述。
（2）Tobit回归模型。
Tobit回归模型属于因变量受到限制的一种模型，其概念最早由托宾（Tobin）提出，然后由经济学家哥德博尔格（Coldberger）首度采用。
如果需要分析的数据具有这样的特点：因变量的数值是切割（Truncated）或片段（截断）的情况，那么普通最小二乘法（OLS）就不再适用于估计回归系数，这时遵循最大似然法概念的Tobit模型就成为估计回归系数的一个较好选择。
由于DEA方法估计出来的效率值介于0和1之间，最大值为1，如果采用最小二乘法估计，可能会由于无法完整呈现数据而导致估计偏差，因此本文采用面板数据Tobit回归模型来分析物流业效率的影响因素。
2.数据选取及处理本文选取的样本为2003-2007年29个省、市、自治区的省级面板数据共1860个观测结果。
数据主要来自《中国统计年鉴》（2003-2008）、各地方统计年鉴（2003-2008）以及中国经济信息网和资讯行数据库网，并对相关数据进行了整理。
在对各变量数据进行说明和处理之前，首先对我国物流产业进行基本界定。
目前，各国统计的产业分类体系中都没有“物流产业”，即使目前最先进的北美产业分类体系（NAILS）也没有设立“物流产业”。
从实际情况看，各年我国物流业增加值统计中交通运输、仓储和邮政业占到了物流业增加值总量的83%以上，基本能代表我国物流产业的情况。
虽然我国对物流产业的界定还比较模糊，但从产业理论及国内外物流发展的实际经验看，只要在宏观层次上界定物流业就能对物流业进行定量分析了。
本文界定的物流业包括：货物运输业、仓储业、邮政业三个部门，其中货物运输业包括铁路货运业、公路货运业、管道运输业、水上货运业、航空货运业、其他交通运输及交通运输辅助业。
各指标数据选择及相关处理如下：（1）劳动（L）选取各地区交通运输、仓储和邮政业从业人员为模型数据。
（2）资本（K）采用各地区物流资本存量指标，选取各地区交通运输、仓储和邮政业固定资产投资额为基本数据，根据永续盘存法计算，本文选取的基年为1990年，在研究资本存量时，缺乏基年资本存量数据是一个主要问题，张军[9]采用代表几何效率递减的余额折旧法计算得到各省、市、自治区固定资本形成总额的经济折旧率为9.6%，因此本文选择折旧率为10%，与龚六堂和谢丹阳选取的10%的折旧率一致。
在计算资本存量前，用各省、市、自治区固定资产投资指数对固定资产投资额进行平减，消除价格因素干扰。
（3）产出指标（Y）选取各地区交通运输、仓储和邮电业增加值数据，由于统计中包含了电信业的增加值，而我国交通运输、仓储和邮政业增加值只在国家层面有统计数据，因此依照全国各年交通运输、仓储和邮政业增加值占交通运输、仓储和邮电业增加值的比重对各省、市、自治区数值进行缩减。
在缩减之前对各地区交通运输、仓储和邮电业增加值用GDP 缩减指数进行平减，消除价格干扰。
3.实证结果及分析（1）整体效率分析。
对31个省、市、自治区物流业五年的投入产出数据进行整理，得到各年度综合技术效率值、纯技术效率值和规模效率值的平均值，见表1。
由表1可以看出，我国区域物流业整体效率较低。
各年度规模效率平均值明显高于纯技术效率平均值，可见我国物流业的无效率主要来自于纯技术无效率，纯技术效率衡量以既定投入资源提供相应产出（或服务）的能力。
我国物流业技术效率低的原因可能是各地区物流业投资过热，而投资效率并不是很高。
从综合技术效率的标准差可以看出，我国区域物流业效率的差异正在逐步缩小，这种缩小主要表现为纯技术效率差异的逐步缩小，而规模效率差异并没有明显变化。
这说明我国物流业效率的地区差异正在扭转。
从纵向来看，我国物流业综合技术效率处于相对提高的状态，而导致综合技术效率提高的原因主要是规模效率和纯技术效率的提高，这说明全国物流业规模效率总体处于持续增长阶段。
虽然我国物流业也存在规模无效率，但它并不是总体经营无效率的主要因素。
分析规模无效率的原因，我们发现，物流业毕竟是一个规模经济的行业，只有以强大的物流需求为支撑，物流业才能达到较高的规模效率。
而从纯技术效率来看，全国各省、市、自治区物流业纯技术效率一直在下滑，这是因为物流业是一种引致需求，只有其他产业对物流业的需求达到一定水平时，大规模投资物流业的投资效率才会很高。
（2）东部、中部及西部地区物流业效率分析。
我国地区间经济发展并不平衡，各地区发展物流业的优势各不相同，各地区政府对于发展物流业的政策也不尽相同，这些都会间接影响物流业的投入产出效率。
按照常规的地域划分方法，对我国东部、中部、西部地区物流业投入产出效率进行对比分析可以发现，东部经济发达地区物流业效率明显高于中西部地区。
无论从综合技术效率、纯技术效率还是规模效率来看，东部地区都明显高于中西部地区。
东部地区平均技术效率达到0.7578，西部地区平均技术效率只有0.4220。
这既说明了经济发展对物流业发展的带动作用，也说明了物流业发展对经济发展的促进作用，证明了物流业与经济发展的互动关系。
从纵向来看，东部地区物流业效率呈下降趋势，中部地区物流业效率呈平稳上升趋势，纯技术效率与规模效率的同时上升促进了中部地区物流业效率的提高。
西部地区物流业效率也呈上升趋势，说明近年来随着西部大开发战略的实施，西部地区物流业效率得到了一定的发展，但规模效率是促使物流业效率提高的主要原因。
（3）基于曼奎斯特（Malmquist）生产率变动指数（以下简称曼奎斯特指数）的动态效率分析。
下面用曼奎斯特指数对我国各地区物流业在五个期间内的效率变动情况进行分析。
由前面分析可知，表示生产率变动的曼奎斯特指数可进一步分解为综合技术效率变动和技术变动。
其中，综合技术效率变动表示产业管理方法的优劣与管理阶层决策的正确与否，而技术变动表示行业的技术进步。
综合技术效率变动又可进一步分解为纯技术效率变动和规模效率变动。
从数据可知，2003-2007年曼奎斯特指数小于1。
这说明我国物流业生产率总体上是比较低的。
从各项的变动看，效率变动由2003-2004年的1.004上升到了2006-2007年的1.024，说明效率处于明显平稳状态；技术变动由2003-2004年的0.998上升到了2006-2007年的1.099，说明技术变动有改善趋势；纯技术效率出现恶化趋势；规模效率变动处于较平稳状态。
这表明，我国物流业生产率恶化的主要原因是纯技术效率的下降，表明我国物流业投资过热，而投资效率并不是很高。
三、影响我国物流业效率的因素分析选择区域经济发展水平、物流资源利用率、区域市场化程度及港口物流在区域物流中的重要性作为分析影响区域物流业效率的环境变量。
通过Tobit模型剖析隐藏在效率值背后的深层次原因，为本文得出的政策建议提供数据支持。
1.模型建立根据DEA二阶段方法和上文对因变量的假设，设计实证Tobit回归模型如下：Efficency i=β1+β2GDP%i+β3Market i+β4Utilization i+β5Port i+μi（1）其中，β1表示回归式的常数项；β2到β5表示各自变量的回归系数“表示第i个区域；μi表示回归式的误差项；Efficency i是因变量，代表第i个区域的平均综合技术效率值；GDP%i表示第i个区域的国内生产总值增长率；Market i表示第i个区域的市场化指数，樊纲、王小鲁等[10]基于大量调查数据，从政府与市场的关系、非国有经济发展、产品市场发育、要素市场发育、市场中介组织发育、法律制度环境五个方面，构建了反映市场化进程的指标，并借助主成分分析法生成各指标权重，加权计算各地区市场化的总指数，本文采用的就是这一指数；Utilization i表示第i个区域的资源利用率；Port i表示第i个区域港口物流的重要性。
