中国制造业物流外包的生产率效应分析

梁红艳，王健

（福州大学八方物流学院，福建福州 350108）

中国制造业物流外包的生产率效应分析

梁红艳，王健

（福州大学八方物流学院，福建福州 350108）

文章利用1997、2002、2007年投入产出表对我国28个制造业行业的物流外包率进行计算，以面板数据模型对我国制造业物流外包生产率效应进行实证检验，探讨技术进步对制造业物流外包生产率增长效应及外包行为的影响。研究结果表明，物流外包对制造业生产率的总效应为负，带来的是资本节约型技术进步及中性的技术退步；劳动密集型和高技术行业的生产率受物流外包的负向影响小于资本密集型和低技术行业；制造业技术进步促进了物流外包的生产率效应，同时技术进步减少了大规模行业的物流外包，其主要是通过改变内外部成本结构，扩大了大型企业的边界。

制造业；物流外包；生产率；技术进步

一、引言

随着物流外包在全球范围内的迅速展开，学术界对物流外包的动因、作用及意义相应展开了研究。关于物流外包的动因，可从企业内部与外部两个层面来寻求解释。外部环境动因主要集中在技术、经济和市场层面。谢菲认为，企业实施物流外包是由于竞争加剧、顾客对服务的期望度提升、全球化管制放松、计算机技术日新月异、通信科技不断进步的压力。[1]马拉斯科认为，企业经营外部环境的变化，如全球经济一体化的深入发展、消费者需求的日益个性化、柔性制造系统的推广等，都加快了物流外包的发展。[2]而内部推动力则主要集中在节约成本和关注核心竞争力方面。奎林和杜哈明（Quelin and Duhamel）通过研究欧洲大型制造企业外包的动机和风险，将外包的驱动力归纳为七个方面，分别是降低成本、关注核心竞争力、减少资本投资、提高成本的可测性、获得外部竞争力、提高质量、变固定成本为可变成本以及加强对内部部门的控制。[3]作为一种新型的资源组织形式，物流外包对客户企业的生产组织方式及绩效等产生了重要影响，如降低成本、提高客户满意度、获取供应链竞争优势。[4]、[5]、[6]

文章通过文献梳理发现，目前关于物流外包绩效的研究多以描述性为主，只有少数实证研究以问卷调查的形式展开。[7]、[8]实证分析我国物流外包绩效的研究更是不多，仅有刘秉镰和林坦在利用1997、2002、2007年投入产出表计算我国制造业各行业物流外包率的基础上，以面板数据模型分析了物流外包对我国制造业劳动生产率的影响。[9]但刘秉镰和林坦使用的是简单的C-D生产函数形式，可能无法准确捕捉物流外包的生产率效应。此外，在制度经济学中，技术进步对企业外包决策具有重要影响，但对于技术进步对物流外包的影响，还没有人就此展开实证检验。基于此，本文以制造业为研究对象，使用投入产出表数据估算我国制造业物流外包率，通过构建超越对数函数，以面板数据模型检验制造业物流外包的生产率效应，并探究技术进步对物流外包生产率效应及外包行为的影响。

二、研究设计

1.研究假设

（1）制造业物流外包的生产率效应。物流外包通过以下几种机制对制造业效率产生影响：一是直接成本效应。制造业企业通过使用比自营价格更低的物流服务降低生产成本，以单位投入衡量的生产效率获得提高。[10]二是要素的配置效应。外包带来的低价物流投入降低了企业的边际生产成本，使得边际产出高于边际生产成本，此时企业可以通过释放缺乏生产效率环节所使用的要素，加大边际产出较高要素的投入，来优化要素配置比例，从而提高生产效率。[11]三是多样性。更多新的服务投入使要素专业化程度加深，生产率获得提升。[12]四是技术促进效应。杰奥（Geo）指出，生产性服务业是制造业内部技术缺陷主要的弥补手段。[13]具有较高品质和技术含量的物流业在为制造业企业提供服务时，会直接促进企业生产技术的进步，而且技术差距形成的溢出空间将刺激企业在人力资本方面的投资，提高员工学习能力，加快企业技术升级。

假设1：物流外包可以提高制造业生产率。

（2）行业资本密集度因素。根据目前我国制造业的运行环境，相比劳动力而言，企业资本相对短缺，而物流外包能在一定程度上缓解资本密集型企业资金短缺的瓶颈，但对劳动密集型企业的带动作用可能不太明显。另外，资本密集型行业往往具有更为显著的规模经济效应，可充分利用第三方物流的规模经济优势来实现外包的预期收益。

假设2：物流外包对资本密集型制造行业生产率的促进效应更大。

（3）行业技术密集度因素。高技术密集型产业干中学效应更强，且通过实施外包可集中资源于核心生产环节，而低技术密集型产业本就集中于低技术生产环节，干中学效应相应地也就比较有限。爱格等（Egger et al）对奥地利制造业的研究结果证实了此观点。[14]

假设3：物流外包对高技术密集型制造行业的生产率促进效应更大。

（4）行业规模因素。欧奇（Ouchi）、特纳和马奎加（Turner and Makhija）认为，在旨在提高效率的外包过程中，企业所拥有的知识越多，越会对外包过程加强控制，从而确保外包业务的品质和预期目标。[15]、[16]大规模企业掌握的资源较为丰富，拥有的知识更多，人力资本水平较高，干中学能力更强，可以更好地吸收知识；而中小型企业掌握的资源有限，拥有的知识存量较低，在知识吸收、转移等方面能力比较弱。

假设4：物流外包对大规模行业生产率的促进效应更大。

（5）技术进步对物流外包的影响。技术进步是影响企业纵向边界的重要因素，但不断发展的技术进步既节约了企业的市场交易成本，也降低了其内部协调成本，对两种成本降低程度的争议使得人们对于技术进步对企业边界影响的认识尚未达成一致。一种观点认为，技术的不断进步使企业市场交易成本的节约程度远远超过了内部协调成本的节约程度，使企业更倾向于依赖市场；[17]、[18]另一种观点认为，信息技术的应用与网络的发展对企业内部协调成本的节约效果尤其明显，从而提高了企业纵向一体化的程度。[19]、[20]王珺和侯广辉从不确定性视角展开分析，指出受技术变化的动态影响，外部市场交易不确定性是一个有所下降的过程，而企业内部创新与治理的不确定性则是一个增大的过程，这两种不确定性的相向变动导致了企业边界的有限外部化。[21]可以看出，受多方面因素的同时制约，技术进步对企业边界的影响并无定论。

假设5：技术进步对物流外包的总体影响不确定。

2.模型设定

（1）物流外包的生产率效应。目前，关于外包生产率效应的研究主要是利用生产函数法或直接回归法。其中，生产函数法主要借助C-D生产函数、超越对数生产函数、固定替代弹性生产函数（Constant Elasticityof Substitution Production Function）等理论分析框架；直接回归法是将外包率及其他控制变量作为解释变量，以发包方的生产率作为被解释变量，进而展开回归分析。本文利用超越对数生产函数来分析制造业物流外包对生产率的影响。两投入的超越对数生产函数形式为：

其中，lnY、lnK、lnL分别为总产出、资本和劳动力的自然对数。

接下来，本文借鉴徐毅和张二震[22]的研究思路，将物流外包率引入式（1），得到如下形式：

在式（2）中，O为外包率，LP为劳动生产率，λi表示行业固定效应，μt为时间固定效应。

为考察行业差异，本文在（2）式基础上引入行业虚拟变量与外包率的交叉项：

在式（3）中，di是表征资本密集度的虚拟变量，资本密集型行业取值为1，劳动密集型行业取值为0，本文根据各行业的资本—劳动投入比例与平均值的比较来划分；dt是表征行业技术密集度的虚拟变量，高技术行业取值为1，低技术行业取值为0，本文根据科技人员占从业人员的比重指标来划分；ds是表征行业规模的虚拟变量，行业规模大于平均值取值为1，否则为0，本文根据行业销售收入指标来划分。

（2）技术进步对物流外包的影响。根据索洛增长模型中的劳动生产率增长核算框架，并引入技术进步与外包率的交互项，得到如下方程：

在式（4）中，dllp为劳动生产率增长率，dllk为劳均固定资本增长率，tech为技术进步增长率。

为进一步探究行业特征对物流外包行为的影响，拟估计如下方程：

在对式（2）、式（3）、式（4）进行估计时，可能会产生“内生性”问题，即劳动生产率与外包率之间可能存在相互影响关系。对此，本文借鉴徐毅和张二震的滞后变量法来处理，将1997、2002、2007年的外包率数据与1998、2003、2008年的资本存量、劳动力投入和其他变量相对应来进行回归分析。

3.变量说明

（1）产出。本文用增加值表示产出，并利用各行业工业品出厂价格指数折算为以1997年为基期的不变价。

（2）资本。本文使用各行业固定资产净值年平均余额来表示资本存量，并利用固定资产价格指数折算为以1997年为基期的不变价。

（3）劳动力。由于劳动时间数据无法获得，本文以各行业全部从业人员年平均人数表示劳动投入。

（4）技术进步。技术进步增长率用马奎斯特（Malmquist）指数分解得到的技术进步指数来表示，具体使用法里斯等（Fare，et al）[23]提出的数据包络分析法计算。

（5）物流外包率。目前，关于外包生产率效应的研究主要集中在国际贸易领域，[24]、[25]并均采用费恩斯特拉和汉森（Feenstra and Hanson）的方法估算国际外包率，即进口产品中中间投入品所占的比重。[26]本文研究的物流外包，并不考虑第三方物流来自国内还是国外。我国目前的统计体系中缺乏企业外包数据的统计，既有研究主要利用投入产出表数据近似计算，如原毅军和刘浩利用投入产出表中各主要服务部门对制造业的中间投入来表示制造业服务外包额。[27]由于没有直接的物流业统计数据，刘秉镰和林坦根据投入产出表数据，以制造业各行业的交通运输仓储业中间投入率来近似表示物流外包率。本文借鉴刘秉镰和林坦的思想，并且为了更为全面地反映物流外包现状，以交通运输仓储邮政业表示物流业，利用投入产出表数据，以制造业各行业的交通运输仓储邮政业中间投入率来度量物流外包率。

三、数据说明与分析

1.数据来源

本文使用1997、2002、2007年投入产出表数据来估算物流外包率。由于投入产出表与《中国统计年鉴》的行业分类存在差异，因此首先需要确定行业分类标准。本文将投入产出表的行业数据按照2002年的最新行业分类《国民经济行业分类与代码》（GB/T 4754-2002）中的行业分类标准进行合并。合并后的制造业共包括30个两位数行业，与《中国统计年鉴》的两位数行业分类一一对应。其中，工艺品及其他制造业、废弃资源和废旧材料回收加工业由于数据缺失而被剔除。本文使用的数据来自投入产出表、《中国统计年鉴》及《中国工业经济统计年鉴》。限于篇幅，各变量的描述性统计不再列出。

2.基于数据的经验事实分析

在分析物流外包生产率效应之前，本文首先对我国制造业物流外包的经验事实及其与生产率的关系进行初步分析。1997、2002、2007年我国制造业各行业物流外包率的平均值分别为1.513%、3.137%、2.354%。2002年各行业的物流外包率均高于1997年；2007年与2002年相比，除了农副食品加工业，纺织服装、鞋、帽制造业和医药制造业等少数行业的物流外包率有所提高之外，其他行业的物流外包率均出现了下降，且黑色金属冶炼及压延工业（c32）、有色金属冶炼及压延加工业（c33）和金属制品业（c34）这三个行业的物流外包率低于1997年的水平。进一步，本文利用克鲁斯克尔—瓦利斯（Kruskal-Wallis）检验分析各年度制造业物流外包率与劳动生产率的差异性，发现2002年制造业物流外包率显著高于1997年，而2007年显著低于2002年；2002年制造业劳动生产率显著高于1997年，2007年显著高于2002年。

另外，本文考察了物流外包率高于和低于均值时这两类行业的劳动生产率状况。研究发现，物流外包率高的行业，其生产率水平低于物流外包率低的行业。另外，为把握不同行业特征对应的物流外包的差异性，本文对按照资本密集度、技术水平和规模划分的制造业行业物流外包率的统计特征值进行比较分析，发现资本密集型、低技术、大规模行业的物流外包率高于劳动密集型、高技术、小规模行业的物流外包率。

四、实证结果分析

1.物流外包的生产率效应

为克服各行业间可能存在而又无法识别的异方差，表1、表2估计结果中的标准误差都经过了怀特异方差修正。根据豪斯曼（Hausman）检验结果，（2）式与（3）式的估计均拒绝支持随机效应的零假设，即固定效应更合适。表1是利用即期值对（2）式、（3）式个体固定效应与双因素固定效应的回归结果，表2是利用滞后变量法对（2）式、（3）式个体固定效应与双因素固定效应的回归结果。首先，对比表1与表2，考虑了时间效应后，R2都在变大，说明双因素固定效应能更好地解释物流外包对生产率的影响。考虑时间效应后，尽管物流外包率的系数仍为负值，但绝对值明显变小，说明时间上的固定效应明显大于个体上的固定效应。2002年与2007年的系数不断变大，考虑到其他变量系数变化不大而物流外包系数明显变大，可认为2002年与2007年，随着制造业各行业物流外包程度的不断加深，物流外包对带来的中性技术退步呈现出不断降低的趋势。接下来，对比表1和表2的双因素固定效应模型的估计结果，发现表2中物流外包O的系数均显著，而表1中物流外包O的系数基本不显著，表明在分析物流外包对生产率的影响时，需要考虑内生性问题。因此，本文将集中分析表2中双因素固定效应的估计结果。

根据表2中（2）式的估计结果（模型6），（lnK）×O和（lnL）×O一次项与二次项的估计系数都显著，因此不能直接根据估计系数得出其对生产率的影响，现分别求劳动生产率对O、（lnK）×O和（lnL）×O的导数。其中，物流外包的系数估计值为-0.374，表明物流外包表现为中性的技术退步；劳动生产率对物流外包率O的导数表示物流外包对劳动生产率的总效应，计算结果为-0.045，表明物流外包率每增加一个百分点，制造业生产率就减少0.045个百分点；劳动生产率对（lnK）×O的导数为0.183，表示物流外包带来的是资本节约型技术进步；劳动生产率对（lnL）×O的导数为-0.192，表示物流外包带来的是劳动节约型技术退步；总效应减去中性生产率效应表示物流外包的有偏效应合计，结果为0.329。

上述结果说明，我国制造业物流外包的作用主要体现为节约固定资产投资。而中性的技术退步可能因为我国第三方物流企业信息化水平不高，而且没有与制造业形成紧密的合作互动关系，使得制造业无法获取物流服务提供商的技术溢出。物流外包对制造业生产率的总效应为负，这一结果与理论预期不一致，可从以下两个方面来解释：一是我国第三方物流企业自身拥有的知识与技能有限。大部分物流企业仍以提供传统的运输、仓储等低附加值物流服务为主，提供信息服务、通关结算、需求管理、成本管理与综合化服务的能力有限，难以满足制造业的个性化物流需求。而且，物流服务提供商与客户制造企业之间尚未形成高度协调与互动的战略性合作伙伴关系，物流服务提供商参与客户企业生产活动的程度有限，使其并未对制造企业的生产流程和运作方式产生实质影响，导致对生产率的作用有限。二是由于外包活动执行过程中会遇到各种困难与风险，如机会主义行为、学习和创新能力的有限性、协调费用的增加、业务间对接存在的困难等，使得并不是所有外包活动的预期收益都会实现。[28]列布雷恩（Leiblein et al）指出，外包与绩效之间的关系受交易环境和契约环境的影响，包括控制能力、吸收能力、产品的复杂性以及交易的不确定性等诸多企业内外部因素。[29]目前，我国市场信任机制、法制环境建设还不健全，市场交易成本较高，制造业选择物流外包之后，多数企业全身而退，缺乏对物流外包的战略控制，与服务提供商缺乏定期、频繁的沟通，这些都不利于物流外包活动预期收益的实现。

表1 物流外包对劳动生产率的影响（即期）

关于行业特征对物流外包生产率效应的影响，表2中的模型（7）～（9）分别引入了虚拟变量di、dt、ds与物流外包的交叉项，模型（10）则同时引入了三个虚拟变量与物流外包的交叉项。在只引入资本密集度虚拟变量时，物流外包对资本密集型行业生产率的影响系数为-0.463-0.127di，表明物流外包对资本密集型行业生产率的负向影响大于劳动密集型行业，与假设2的思想不一致。这一结果反映了我国劳动密集型制造业行业在对物流外包的控制能力以及与第三方物流企业之间的互动关系方面，都要优于资本密集型行业，为物流外包的良好运作提供了较好的外部条件。在只引入技术密集度虚拟变量时，对低技术行业的影响系数为-0.250+0.072dt，表明物流外包对高技术行业生产率的负向影响小于低技术行业，基本可以验证假设3，反映了我国高技术制造业行业实施物流外包的组织控制能力高于低技术行业。在只引入行业规模虚拟变量时，行业规模与物流外包的交叉项系数为0.086，但不显著，表明物流外包对不同规模制造业行业生产率的影响无显著性差异，因此假设4难以得到验证。在模型（10）中同时引入三个虚拟变量，整体估计与单独引入虚拟变量估计的结果并无太大差异，说明劳动密集型与高技术行业的组织控制能力更强，使得物流外包对生产率的负向影响更小。

表2 物流外包对劳动生产率的影响（滞后一期）

2.技术进步对物流外包生产率增长效应及外包行为的影响

（1）技术进步对物流外包生产率增长效应的影响。表3给出了式（4）的估计结果，同样采用滞后变量法检验了式（4）估计时的内生性问题。根据豪斯曼检验结果，即期的估计与滞后一期的估计均采用固定效应更为合适。根据表3，即期与滞后一期的估计结果相差不大，表明式（4）的内生性问题并不严重，因此本文以即期的固定效应估计结果来进行分析。结果显示，人均资本增长率与劳动生产率增长率具有显著的正相关关系，技术进步增长率对劳动生产率增长率的作用不显著。物流外包的系数显著为负，物流外包与技术交叉项的系数显著为正。生产率增长率对外包率的导数为-0.395+ 0.346×tech，将tech的均值代入，结果等于0.026，说明随着制造业技术的进步，物流外包对生产率增长率的负向影响转变为正向促进效应，这主要是因为技术进步提高了制造业吸收外部知识的能力，有助于物流外包生产率效应的发挥。本文进一步分析了技术进步对不同性质制造业行业外包行为的影响。

（2）技术进步对物流外包行为的影响。式（5）的估计结果见表4。根据豪斯曼检验结果，表4中模型的估计均采用随机效应模型。从表4的前三列可以看出，资本密集型、低技术及大规模制造业行业的物流外包率略高于劳动密集型、高技术及小规模制造业行业，但这些差异都不具有统计上的显著性。从表4的后三列可以看出，技术进步对资本密集型与劳动密集型行业、高技术与低技术行业物流外包率的影响均无显著差异，而对大规模与小规模行业物流外包率的影响具有显著差异。技术进步与表示规模性质的虚拟变量间显著为负的交互关系表明，随着技术的进步，大规模行业的物流外包率平均每年下降3.388个百分点，意味着技术进步降低了大规模制造业行业的物流外包率，其根本原因是技术进步带来的企业内部协调成本的降低程度大于外部交易成本的降低程度，扩大了企业边界。

表3 技术进步对物流外包生产率效应的影响

表4 技术进步对制造业各行业物流外包行为的影响

五、结论与启示

本文根据我国1997、2002、2007年投入产出表数据，近似计算了28个制造业行业的物流外包率，发现制造业物流外包率并未表现出一直上升的趋势，其平均值从1997年的1.513%上升到了2002年的3.137%，又下降到了2007年的2.354%。接下来，本文采用面板数据模型检验我国制造业物流外包的生产率效应，并探究技术进步对物流外包的影响，主要得到以下结论：（1）物流外包带来的是资本节约型技术进步及中性的技术退步，对制造业生产率的总效应为负。（2）物流外包对劳动密集型和高技术行业生产率的负向影响小于资本密集型和低技术行业。（3）制造业技术的提高促进了物流外包的生产率效应。同时，技术进步降低了大规模行业的物流外包比率，主要是通过改变内外部成本结构，扩大了大型企业的边界。

外包属于企业层面的活动，但受企业层面数据可得性的限制，本文仅从产业层面分析了制造业物流外包对其生产率的影响。从上述结论可以发现，我国制造业物流外包的绩效并不理想。本文认为，为推动制造业与物流业的互动发展以及提升制造业物流外包绩效，要从以下两点入手：一是提高第三方物流企业的服务水平，培养第三方物流企业的专业化水平及规模经济优势，摆脱长期以来只能提供传统物流服务的困境，逐步向提供一体化、综合化的增值服务转变；二是在制造业实施物流外包的战略过程中，制造企业应与物流服务提供商之间形成高度协调的互动关系，并通过实施正确的组织控制来降低或避免外包的风险，提高外包绩效。

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The Productivity Effect of Logistics Outsourcing in Manufacturing Industries in China

LIANG Hong-yan and WANG Jian

（Fuzhou University，Fuzhou，Fujian350108，China）

With the help of input-output tables in the year 1997，2002 and 2007，the rates of logistics outsourcing of 28 Chinese manufacturing industries have beenmeasured，the effects of outsourcing on productivity of manufacturing industries are analyzed，and the effects of technological progress on productivity growth and logistics outsourcing decision are studied. The results show that logistics outsourcing is negatively related to the productivity of manufacturing industries and bringing about capital-saving technical progress and neutral technical retrogress.The negative effect on productivity in the laborintensive and high-tech industries is smaller than that of capital-intensive and low-tech industries.The results also reveal that technological progress significantly improves the productivity growth effect of logistics outsourcing，and technological progress decreases logistics outsourcing activities in large-scale industries through changing the structure between its internal coordination cost and markets trade cost to expand its boundary.

manufacturing industry；logistics outsourcing；productivity；technological progress

F279.33

A

1007－8266（2013）04－0030－09

＊本文系国家社会科学基金项目“我国物流业对制造业外溢效应的检验分析研究”（项目编号：12BJY069）的阶段性研究成果。

梁红艳（1985-），女，湖北省仙桃市人，福州大学八方物流学院博士研究生，主要研究方向为物流管理；王健（1959-），男，福建省福州市人，福州大学副校长，教授，博士生导师，主要研究方向为现代物流。

陈静