统一大市场背景下数据要素资源集聚对物流业效率的影响——基于全要素生产率的机制分析.pdf
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1、中文核心期刊要目总览贸易经济类核心期刊81要素资源的最优化配置和有效流动是促进我国经济高质量发展的重要基石。2022 年 4 月,中共中央和国务院发布关于加快建设全国统一大市场的意见,旨在中央的统一领导下,建立全国统一的市场制度规则,打破地方保护和市场分割,促进要素资源在更大范围内的更加自由、畅通流动,建立起充分开放、公平竞争、规范有序的统一大市场。数据要素作为市场的重要生产要素,已经具有与劳动、资本和技术创新同等重要的地位。在统一大市场建设背景下,数据要素将发挥越来越重要的作用。但从当前我国数据要素市场建设的实践来看,仍然处于初级阶段,且针对数据要素市场的建设侧重点主要聚焦于顶层立法监管、交
2、易模式与技术平台或系统完善方面,较少针对数据要素市场发展背景下数据要素资源可能出现的集聚现象进行探讨。进一步地,作为统一大市场背景下至关重要的物流业是架起社会大生产、交换、流通和消费的重要一环,在推动经济高质量发展中具有极其重要的作用。显然,数据要素资源的集聚,在促进地方产业数字化发展的同时,必然会对物流业发展产生影响,而物流业作为统一大市场建设的关键环节,在打通制约经济循环的关键堵点中发挥重要作用。因此,基于统一大市场背景下,探明数据要素(市场)发展对我国物流业效率的具体影响机制具有非常重要的价值,并已成为有关方面把握数字化时代经济高质量发展的重要手段。梁 洁1、2 博士生 冯 琼1、3 博
3、士生(1、中南民族大学经济学院 湖北武汉 430074;2、广西财经学院工商管理学院 广西南宁 530007;3、海南大学应用科技学院 海南海口 570000)内容摘要:充分发挥数据要素资源这类生产要素的积极赋能作用,实现我国物流业高质量发展已成为新发展格局下统一大市场建设的重要方向。本文基于我国 30 个省区市面板数据,实证分析了数据要素资源集聚、地区全要素生产率和物流业效率三者之间的动态关系,并就全要素生产率在数据要素资源集聚对物流业效率的影响中是否存在中介效应进行了检验。关键词:统一大市场;数据要素;资源集聚;物流业效率;全要素生产率中图分类号:F252 文献标识码:A 文章编号:209
4、5-9397(2023)18-0081-04文章著录格式:梁洁,冯琼.统一大市场背景下数据要素资源集聚对物流业效率的影响基于全要素生产率的机制分析 J.商业经济研究,2023(18):81-84文献综述及评论关于我国物流业发展及其影响因素,以及数据要素与物流业发展的关系研究已引起学界的重视,但从研究来看,更多的文献是将物流业纳入到商贸流通业范畴进行考虑。舒辉、周熙登、林晓伟(2014)通过空间计量方法实证研究了我国物流业集聚与物流业效率之间的相关关系,考察了物流业集聚对全要素生产率的空间溢出效应,并从影响物流业发展的人力资本要素、交通基础设施等方面提出了政策建议。段联合(2022)在测算数字化
5、要素资源禀赋的基础上,考察了我国数字化要素资源禀赋差异对商贸流通业发展的影响。该研究认为,不同地区之间数字化要素资源禀赋存在明显差异,但对商贸流通业发展规模和发展效率都会产生积极促进作用,并从数字化要素资源开发、应用和基础设施建设方面提出了积极建议。岳瀚槭(2023)基于数据要素作为重要生产要素的背景,分析了数据要素资源发展对商贸流通业全要素生产率的影响。还有一些研究从信息化要素、人力资本要素、科技创新要素等视角研究了要素资源对流通业发展的影响。程晓栋(2021)采用空间计量模型考察了人力资本要素积累对我国物流业发展的空间溢出效应,阐述了数字化背景下人力资本要素变化对物流业发展的影响,并从优化
6、劳动力结构、提升劳动力水平等方面提出了建议。杨慧瀛、杨宏举、祝甜(2022)基于 2008-2020 年的面板数据,统一大市场背景下数据要素资源集聚对物流业效率的影响基于全要素生产率的机制分析基金课题:2022 年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“数字经济驱动广西制造业升级的模式及路径研究”(编号:2022KY0636);海南省自然科学基金项目“海南自贸港现代服务业一流园区竞争力测评研究”(编号:721MS0769)Logistics Management82商业经济研究 2023 年 18 期采用因子分析法和空间杜宾模型分析了物流信息化和物流业全要素生产率之间的关系。该研究认为,物流
7、信息化能够显著提升本地物流业全要素生产率,且还能够对其他地区物流业全要素生产率产生空间溢出效应,同时在东中西不同地区所表现出来的溢出效应存在明显异质性,最后从加大物流信息化投入、加快物流信息化平台建设和物流业发展相关政策协调等方面提出建议。梁雯、汪皖珍、刘志秀(2022)在测算物流业效率的基础上,采用 Tobit模型实证研究了不同地区物流业发展效应,并对物流业综合技术效率、纯技术效率进行了分解,从科技创新和差异化物流政策制定方面提出了建议。此外,还有一些研究从数字经济发展对物流业发展影响的视角进行了探讨。包振山、殷凤春(2023)采用 2011-2021 年的经验数据,实证分析了数字经济发展、
8、流通业升级与经济增长之间的关系。该研究认为,数字经济能够通过促进流通业发展助力经济增长,且能够发挥出“1+12”的协同效果,但这种协同效果在不同地区存在显著差异,东部地区表现更为明显,最后从缩小不同区域间数字经济发展水平、激发流通业转型升级、加快数字经济与流通业的深度融合等层面提出了建议。梁雯、郑锐(2023)以长三角城市群为样本,实证研究了数字经济对物流业高质量发展的影响,并考察了数字经济对物流业高质量发展的区域异质性。谢欣雨、王健(2023)从产业融合的视角切入,考察了我国物流业与数字经济发展之间的关系及其空间演化特征。该研究认为,我国物流业与数字经济发展之间不断融合,呈现出“东高西低”的
9、趋势性特征,物流业与数字经济发展的融合关系在区域间呈现不断加剧的趋势,但在区域内由于虹吸效应的存在导致两者之间的融合关系不断削弱。综合当前研究来看,针对数据要素资源和商贸流通业发展,以及数字经济视角研究物流业发展的研究较为普遍,但针对数据要素资源集聚视角的探讨较少,且较多的研究主要围绕数据要素资源对商贸流通业的影响展开,对流通业效率的影响几乎没有看到。进一步地,数据要素资源集聚如何影响物流业效率的影响机制似乎缺少关注,数据要素作为一种新的生产要素形成集聚可能会提升全要素生产率而对物流业效率产生显著影响,也即全要素生产率是否在数据要素资源对物流业效率的影响中发挥中介效应,现有研究显然并未予以探讨
10、。据此,本文的创新点主要体现在,基于数据要素资源集聚视角,借助于段联合(2022)的测度方法,测算出数据要素资源集聚水平,借助于投入产出分析,在测度地区全要素生产率和物流业发展效率基础上,探讨数据要素资源集聚对物流业效率的直接影响效应,同时进一步检验全要素生产率的中介效应是否存在?为更好探明数据要素资源集聚、全要素生产率与物流业发展之间的动态关系提供客观的经验支撑。实证计量模型设定基于上述分析,建立数据要素资源集聚对物流业效率的直接影响效应模型,以及基于地区全要素生产率中介变量的间接影响效应模型,如式(1)-式(3)所示:Yit=c+Datait+Controlit+i+t+it(1)Mit=
11、c+Datait+Controlit+i+t+it(2)Yit=c+Datait+Mit+Controlit+i+t+it(3)Yit表示第 i 个省域 t 时期的物流业效率,Datait表示第i 个省域 t 时期的数据要素资源集聚水平,Mit表示第 i 个省域t时期的地区全要素生产率水平,Controlit表示控制变量。实证分析时将检验模型(1)式中的系数、(2)式中的系数 以及(3)式中的系数 和 是否显著,并据此判断数据要素资源集聚是否存在直接效应,地区全要素生产率是否存在中介效应,且究竟是完全中介效应,还是部分中介效应。相关指标构建与测度说明(一)数据要素资源集聚水平指标体系构建本文借
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