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第 33 卷摇 第 5 期       赵摇 霞, 万长松, 宣红岩: 低碳约束下中国流通业效率的区域差异

       1郾 投入变量                                     业活动的影响。
       (1)人力投入(ES),用流通产业年末从业人                          2郾 产出变量
   员表示。 由于统计年鉴中没有关于流通业的年末                              选用流通产业增加值(LIVA)、主营业务收入
   从业人员的具体数据,借鉴胡宗彪、朱明进                    [18]  的  (MI)和主营业务利润(MR)三个指标来代表流通
   估算方法:各地区总就业人数 = 全国总就业人数                         业的产出水平。 现有统计资料中仅提供了限额以
   伊 (各地区城镇单位总就业人数/ 全国城镇单位                         上行业的相关数据,因此需要对全行业数据进行
   总就业人数);各地区流通业分行业全社会就业                           估算。 在不考虑流通产业中各类型企业的盈利能
   人数 = 各地区总就业人数 伊 (各地区流通业分行                       力差距前提下,资本存量的差别在一定程度上能
   业的城镇单位就业人数/ 各地区城镇单位总就业                          够反映不同规模企业的收入和利润的差别。 基于
   人数)。                                            此,本文采用以下方法估算:流通产业的主营业务
       (2)资本投入(KS),用流通产业固定资本存                      收入(利润) = 限额以上流通产业的主营业务收
   量表示。 各地区固定资本存量用永续盘存法估计                          入(利润) / (限额以上流通产业的平均资本存量/
   求得,其计算公式为:                                      流通产业平均资本存量)。 上述数据均以 2005 年
                K = K   (1 - 啄) + I        (3)     为基期,用各年的消费者价格指数进行了平减。
                 it  it - 1      it
       式(3) 中,K 、K      分别为第 i 地区第 t、t - 1             3郾 环境变量
                 it  it - 1
   年的资本存量,I 为第 i 地区第 t 年的固定资本投                         环境变量选取的原则是对流通效率具有影
                 it
   资额, 啄 为折旧率。 本文以 2005 年为基期,基期                    响,但同时不在主观可控范围之内。 参考现有文
   资本存量的确定参考单豪杰              [23]  ,用 2006 年的资     献并兼顾数据的可得性           [17] ,本文选取以下 6 个环
   本形成总额比折旧率与 2006—2010 年固定资本                      境变量:(1)城市化水平(URB),用地区城镇人口
   投资平均增长率之和来估计各地区 2005 年的资                        占总人口的比重来表示。 (2)经济发展水平(RG鄄
   本存量。 借鉴李晓慧         [15]  的做法,将固定资产折旧            DP),以地区人均 GDP 来衡量。 (3) 对外开放水
   率选定为 5% ,并以 2005 年为基期用固定资产投                     平(OPEN),用地区货物进出口总额占地区 GDP
   资价格指数对名义固定资产投资进行价格平减。                           的比重表示。 (4) 技术新水平( TEC),用地区专
       (3)二氧化碳排放量(CS)。 二氧化碳是非期                     利授权数来测度。 (5) 教育投入水平(EDU),用
   望产出,DEA 模型要求各投入—产出之间符合                          地区教育经费投入来表示。 (6) 政府干预程度
   “同向性冶 原则且每个决策单元的输入输出都必                          (GOV),用地区公共预算支出占地区 GDP 的比重
   须为正向值     [24] ,作为污染物的二氧化碳排放不符                  衡量。 主要变量的描述性统计结果如表 1。
   合 DEA 运行原则。 当前对此类非期望产出的处                            4郾 流通效率的区域差异指标
   理方法有两种,一是利用线性数据转换函数、距离                              区域经济差异性的测度方法常见的有变异系
   函数等方法将非期望负产出转换为期望正产                             数、标准差、基尼系数和泰尔指数等,由于泰尔指
   出 [24 - 25] ;第 二 种 思 路 是 将 非 期 望 产 出 视 为 投      数可以将区域总体差异分解为区域内差异和区域
   入 [26 - 28] ,这种安排既符合 DEA 对投入变量的要                间差异,本文使用泰尔指数测度流通效率差异,计
   求同时也省去了数据转换的烦琐。 因此,本文也                          算公式   [29] 如下:
   采取这种处理方法,将二氧化碳排放量作为模型                                           1   n  X i  X i
                                                               T =    移    ln  ( )          (4)
                                                                j
   的投入指标。 二氧化碳排放量为流通产业所消耗                                          n  i = 1 X  j  X j
   的七种能源分别乘以对应的碳排放系数再加总                                              4    X     X
                                                                                 j
                                                               T = 移 a     j  ln  ( )       (5)
       淤                                                        1       j  X    X
   所得 。                                                              j     i     i
       (4)物力投入(TRS),用地区单位面积运输线                                           4  X  j
                                                                   T = 移      T j           (6)
   路里程表示     [2] 。 运输线路长度包括:铁路营业里                                   2    j  X i
   程、内河航道里程和公路里程,考虑到不同地区不                              其中,T 表示 j 地区的泰尔指数;T 为地区之
                                                              j
                                                                                     1
   同的区域面积对运输线路的影响,用单位面积运                           间流通效率差异的泰尔指数,T 为地区内部流通
                                                                               2
   输线长度可以更好地反映交通基础设施对流通产                           效率差异的泰尔指数,T + T 为流通效率总差
                                                                          1
                                                                              2
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