工业品批发职能的独立、分解和替代的功能探讨

 一、问题描述：批发职能分散化引致的工业品流通矛盾
    伴随中国流通业30多年的改革和开放历程，目前已初步形成了“经济成分多元、流通渠道多种、经营方式多样、流通环节减少”的工业品流通总体格局。然而，尽管目前工业品流通的体量很大，但本应承担重要功能的专业批发职能却不断被分散化：地方专业市场、区域性商品交易市场、第三方物流企业、零售商、经销商、代理商和制造商等市场组织和市场主体都在不同程度地承担着各式批发职能，而独立批发商的市场空间则不断被挤压。在流通市场化改革中，工业品由单渠道流转走向多渠道流通，批发主导权由国有传统批发商过渡到多元市场批发组织，这是一个必然的过程。但是，在多样化流通渠道形成以后，渠道的组织化程度也被极大降低；在批发形式实现多元化以后，专业批发的职能也被大范围分解、替代或转移。在批发商渐失渠道优势以后，工业品流通领域出现了诸如品牌培育功能缺失、采购分销职能欠缺、批发市场的发展定位困惑等突出矛盾，并进而引发流通效率下降、流通秩序混乱等深层次问题；特别是在当前外部市场需求萎缩的条件下，外贸出口企业在开拓内需的过程中，因无渠道依托而无法实现和国内零售商的有效对接，从而更加凸显了批发商的供给不足问题⑴。
    理论上，商业内部的批零分工具有客观必然性[2]；批发商能够以更高的效率保证批发职能的更好执行，其独立出来并专业地承担主要批发职能既必要又可行[3]。实践中，不可否认独立批发商在某些流通渠道中的衰弱与特定工业品的流通属性有关，而一旦专职批发形式被普遍地大范围分解和替代，则是独立批发商丧失效率的表现，由此引致的独立批发商缺位及非专职批发过度发展就将阻碍工业品流通效率的提高。立足我国工业品批发职能的分散化及其引致的工业品流通矛盾，并且考虑到多元流通主体在分担批发职能时会对批发商的专业职能产生正向“推动”或负向“干扰”作用，就须厘清以下问题：目前专业批发职能分散到了什么程度？多元批发形式与专职批发之间是何种关系？本文将着重检验各种批发形式对于批发商专业化演进的影响，以此厘清各式批发职能的独立、分解和替代关系。
    二、变量确定：基于多元批发主体间的职能关系判定
    在进行模型分析之前，笔者进行了初步的数据考察，以便选择和确立研究变量。注意到两点：第一，就多元批发主体的实证研究范畴而言，我国目前的工业品批发主体主要是批发企业和工业品市场中主营批发交易的中小摊商，同时零售商、物流商和制造商等都在不同程度地分担着工业品批发功能。在判定多元批发形式之间的相互关系时，应尽可能地将这些主体承担的批发职能都考虑在实证考察和模型分析之中。第二，从统计数据的可获得性看，官方统计年鉴提供了批发企业、零售企业、工业品市场的批发额，而物流商及制造商的批发交易额缺乏直接数据；从批发企业、零售企业、工业品市场承担的批发额在时间序列的一致性看，2004年以前的官方数据只有批发企业和零售企业的销售额统计，而缺乏按照批发和零售交易方式区分的工业品成交额情况，2004年及以后年份才开始出现按照相似口径统计的批发企业、零售企业和工业品市场的批发交易额统计。根据直接数据的可获得性，本文着重考察2004年以后的批发企业、零售企业及摊商的工业品批发额变动情况。
    笔者首先根据2004年以后的全国统计数据计算了工业品市场、批发企业及零售企业所承担的工业品批发额及其变动情况，通过数据分析对多元批发主体之间的渠道关系和模型化思路进行初步定位。根据按行业统计的商品批发和零售情况，可计算不同主体承担的工业品批发总额，如果将工业品市场中的摊商视为与批发企业和零售企业具备相似渠道地位的批发主体，则可结合工业品市场的摊位数、批发和零售企业单位数分别计算不同主体承担的企均或摊均工业品批发额，如表1所示。
    
    通过计算不同主体承担的工业品批发额占其承担的工业品销售额的比例，可以反映各主体对工业品批发的“专注”程度；假设所有的工业品批发均由批发企业、零售企业和工业品市场的摊商来承担，可进一步计算不同主体在工业品批发渠道中的批发额占比（见表2）。
    
    通过上述数据计算和综合比较，可初步推断不同批发形式或批发主体在工业品流通过程中的如下职能关系：第一，与以批发企业为代表的大批发相比，以摊商为代表的小批发表现出更好的增长性，小批发取代大批发的趋势初现。如表1和表2所示，单个批发企业所承担的批发额已呈现下降趋势，而工业品市场中摊商的批发额却表现为持续上升；但从企均批发额和摊均批发额的对比数据看，摊商的规模落后于批发企业，据此可以推断众多的小批发可能一定程度上分散了大批发的部分职能，并体现出更好的发展态势。第二，尽管“零兼批”在全部工业品批发中所占的比例并不高，但单个零售商所承担的批发额却明显高于工业品市场中单个摊商所承担的批发额，表明与具备增长优势的小批发相比，以“零兼批”为代表的非专职批发形式对批发企业的挑战主要表现在规模优势方面。第三，综合数据分析结果，专职批发企业的大批发职能一定程度上被“摊商”等小批发形式或“零兼批”等非专职批发形式分散或替代，但这种分散或替代究竟对专职批发企业会产生何种影响却依然不确定，因为在“摊商”和“零兼批”体现出各自优势的同时，批发企业对于工业品批发的专业化程度以及批发企业在全部工业品批发中的占比都在上升。因此，在初步判断“摊商”及“零兼批”会影响专职批发企业发展的同时，还需进一步通过模型分析确立影响方向和程度。
    结合上述实证描述的初步结论，在此将批发商的批发规模作为因变量，以便研究不同批发形式对专职批发的影响。在自变量的选取上，除了应将商品交易市场的批发规模和零售商的批发规模考虑在内以外，根据前文分析还须考虑工业自销以及物流商兼营批发的影响。鉴于官方数据缺乏制造商和物流商的批发额统计，在此选取了两个替代变量，即以每个工业产值对应的连锁零售企业自有采购额和物流业的产值贡献度来分别衡量“零供”间直接交易和物流业发展对专职批发企业的影响。
    在确定上述因变量和解释变量之后，为 尽可能增大样本容量，笔者选取2006-2008年省际面板数据作为研究样本；为剔除省际间经济发展的非均衡性对因变量可能产生的影响，需要在模型中增加反映地区经济发展水平的控制变量，全部变量的名称和含义如表3所示。
    
    在计算样本值时，所用的原始数据均来自历年《中国统计年鉴》及全国31个省市的统计年鉴，鉴于个别省份在个别年份存在某些指标的数据缺失，故将其在相应年份对应的全部数据都予以剔除。样本数据的时间跨度为3年，其中2008年的截面数据包含30个省份（剔除了数据不全的西藏自治区），2007年和2006年截面数据分别包含25个省份（剔除了数据不全的西藏、北京、上海、江西、河南和甘肃，共6个省、市、自治区）。
    三、模型识别与检验：多元批发形式对专职批发的影响
    在本文的面板数据中，样本省份为30个，时间跨度为3年，是典型的短面板数据，在选择模型参数的估计方法时，主要涉及两大类模型的识别：一是无个体影响的不变系数模型，二是含有个体影响的变截距模型，而其中变截距模型中的个体影响又可以区分为固定效应和随机效应两种，因此，在对样本数据进行回归分析之前，需要首先在混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型之间进行选择。
    
    结合模型（1）的一般设定和上文的变量选择，针对样本数据的模型设定形式就具体化为以下3种，其中模型（2）、（3）和（4）分别表示混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型。
    
    考虑到我国地区经济结构和流通业发展水平的非均衡性及其可能引致的批发规模差异，样本数据中可能存在个体影响。而在计算样本观测值时，除了剔除数据不全的个别省份以外，基本上采用的是全样本数据，个体影响的随机性特征可能并不明显。鉴于以上推断，笔者在此首先选用个体效应模型进行回归估计，并通过检验发现，在个体效应模型和混合回归模型之间应选用个体效用模型，具体依据是：第一，固定效应模型中的F检验值为11.33，相伴概率为0.0000，表明个体效应十分显著，不能采用混合回归模型；第二，通过估计随机效应模型之后进行布伦斯—帕甘检验可以发现，卡方检验统计值为24.15，相伴概率为0.0000，因此应拒绝零假设，即个体效应显著，不能用混合回归模型。
    以上模型估计和检验说明，与模型（2）相比，个体效应模型更加适合样本数据的回归估计，但在模型（3）和模型（4）之间的选择，则需要采用豪斯曼检验来判定。通过豪斯曼检验的统计值可以看到，卡方检验统计值为179.66，相伴概率为0.0000，表明应拒绝原假设，即应放弃模型（4），而选择模型（3）。
    如上所述的面板数据回归及检验结果如表4所示，根据豪斯曼检验应选择固定效应模型的回归结果进行解释。回归及检验结果表明所有的解释变量和控制变量均对因变量有显著的影响，其中：解释变量LnXW1的回归系数说明，零售商的批发规模每增长1个百分点，批发商的批发规模相应增长0.1445个百分点，即“零兼批”这种批发形式能够带动批发商批发规模增长的弹性约为14.45%。解释变量LnXW2的回归系数说明，商品交易市场的批发规模每增长1个百分点，能够带动批发商的批发规模增长0.6047个百分点，即摊商增大批发规模对于批发商批发规模的带动弹性约为60.47%。解释变量XLR的回归系数说明，零供间交易能力的提高对批发商的专业化演进负向影响，零供间交易能力每增长1%，批发商的批发规模相应下降0.0537%，表明制造商自营批发或连锁零售商自有采购均对批发商的专业批发职能起到替代作用。解释变量XL的回归系数说明，物流业产值贡献度对批发商批发规模起负向影响，物流业产值贡献度每增长1%，批发商的批发规模相应下降0.1163%，一定程度上表明物流业发展带来了对批发商部分专业职能的替代。控制变量G的回归系数表明，地区经济发展水平对批发商批发规模的扩张起到反向影响，地区生产总值指数每增长1%，批发商的批发规模相应下降0.0724%；这种结果表明，尽管批发商的专业化程度伴随经济发展水平的演进而有所增加，但分离上述因素的影响之后，经济发展本身包含引致批发商专业职能分散化的因素。
    
    通过面板数据模型的回归结果，可以得到如下的总结性结论：第一，在全部工业品批发中，各种批发形式，包括以批发企业为主的专职批发、以工业品市场中摊商为代表的小批发和零售商兼营批发等，实则表现为一种共同演进和相互依赖的关系。随着零售商兼营批发或工业品市场中摊商批发的增加，批发企业的专职批发规模也体现为不同程度地随之增长。这种结果表明，虽然目前“零兼批”体现出明显的规模效应，工业品市场的摊位批发形式大量存在且增长性较好，但这并不否定批发企业作为专职批发形式依然存在较大的发展空间，因为在批发企业自身规模扩张的同时，多元化批发形式的发展也会进一步起到助推作用。第二，如果说“零供”之间直接交易的增加不可避免地会替代专职批发企业的部分职能，则物流业发展对专职批发职能的负向影响更值得引起注意。理论上讲，批发企业的专业职能与物流业发展水平的提高应是共同演进的关系，较好的物流基础本身有利于批发企业专业职能的细分和延伸。但本文的经验研究却验证了物流业发展对批发企业专业化发展的负向影响，表明实践中的批发商并没有很好地依托物流业发展而获取有利的发展空间。
    四、政策启示：理顺批发职能的独立、分解和替代
    本文通过面板数据模型的识别与检验，分析了批发形式的多元化发展对批发商专业职能的影响，实证研究结果表明，针对批发职能分散化引致的工业品流通矛盾，未来应以不同流通主体之间的职能关系为参照，理顺批发职能的独立、分解和替代。其中，批发职能的独立，也就是专职批发商在工业品流通中的职能归位，将核心的批发职能独立出来并交由批发商承担，是为了以更高的效率实现批发流通的专业化优势。批发职能的分解，是指部分批发职能可以由多种主体承担，比如“零兼批”和工业品市场的摊位批发均能增进专职批发商的专业化演进，专职批发商的职能归位应以“零兼批”和批发市场的合理发展为条件。批发职能的替代，则是批发商在某些职能领域的适时退位，将渐失优势的传统批发职能分解出去，是基于其他主体在承担相应职能时的更高效率，本质上也是为批发商减去不必要的负担。比如，根据物流业发展及“零供”间直接交易增加对专职批发的不利影响，可以推断目前批发商与第三方物流、零售自采、厂商自销等批发形式之间仍存在渠道分工不尽合理的问题，对于从传统批发职能中细分出来的仓储、转运及分销职能，物流商、零售商甚至制造商在特定情况下都可能具备更高的执行效率，这种有效率的职能替代有助于提高工业品流通效率，批发商应考虑将这些不复优势的传统职能转移出去。

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