中国区域物流效率研究——基于省际面板数据及DEA方法

顾 丹

(江苏师范大学 商学院，江苏 徐州 221116)

中国区域物流效率研究
——基于省际面板数据及DEA方法

顾 丹

(江苏师范大学 商学院，江苏 徐州 221116)

在构建2008-2013年中国31个省区物流面板数据的基础上，运用DEA法对我国省际区域物流业效率进行了实证评析。结果表明：考察期内我国区域物流效率总体较高，但近年来呈现出下降趋势，东部地区物流效率明显高于中西部，主要是因为该地区规模效率比较高，但中部地区纯技术效率在考察时间内基本上优于东部。与纯技术效率相比，物流业规模效率全国平均水平尚有上升的余地。

区域物流；投入产出；纯技术效率；规模效率；DEA模型

现代物流业如今不再仅仅对转变经济增长方式和促进经济持续发展有推动作用，更是成为降低生产和经营成本，提升劳动生产率以外的重要利润源泉。而我国物流业存在的“条块分割、政出多门”的问题导致了物流业效率低下。据调查，物流企业运输设备的平均空驶率为36.56%，仓库的平均利用率为83.64%，铁路专业线的平均利用率只有59.8%。[1]现在，跨国企业为了获得具有竞争能力的地区，选择将各区域的资金、资本等融合到一起，争取更大的发展，已经成为一种趋势。“十一五”规划(2005)、《国务院关于加快发展服务业的若干意见》(2007)、《国务院关于印发物流业调整和振兴规划的通知》(2009)、“十二五”规划(2011)、第十二届全国人民代表大会第三次会议期间的《政府工作报告》(2015)等一系列文件的连续出台都旨在促进我国物流业提高效率，加快发展。

那么近几年中国各地方物流业发展水平如何？各区域物流业效率有怎样的变化？纯技术效率、规模效率在全国及各地物流业增长过程中起到怎样的作用？本文试图回答上述问题，探讨成因，为各级政府物流业下一步的规划及管理提供政策参考。

近年来，国内外学者开始关注物流效率问题，对机场、上市物流公司和个别区域的研究较多。Sarkis & Talluri(2004)，[2]Yoshida & Fujimoto(2004)，[3]张越、胡华清(2006)，[4]Barros et al(2007)，[5]Fung et al(2008)[6]分别研究了美国、日本、意大利和中国机场的效率问题。张宝友、达庆利等(2008)对国内上市物流公司在效率方面的问题进行了研究，发现其总体技术绩效不佳，并且呈现出下滑的趋势。珠三角的物流公司好于长三角，长三角好于渤海湾。[7]邓学平、王旭等(2008)筛选了8家上市公司，发现总体呈上升态势，综合效率和纯技术效率有所下降，规模效率上升。[8]贺竹磐、孙林岩(2006)研究了我国31个省市区域物流的相对有效性，他们发现物流效率在不同地区存在着明显的差异，非有效区域大多处于规模收益递增阶段，[9]但是局限于2002-2004年。田刚、李南(2009)则对中国物流业全要素生产率的增长来源、变化趋势做了实证研究，发现技术效率恶化阻碍了生产发展，东部TFP增长最快，西部技术进步增长明显，[10]但投入产出变量的选择比较简单。李谭(2012)运用DEA方法测算了2001-2009年辽宁省港口物流效率，然后运用层次分析法衡量辽宁省和各地级市港口物流与腹地经济协同度，但没有对区域物流效率进行长时期的综合评价。王蕾、薛国梁、张红丽(2014)研究了新疆北疆区域物流效率，发现纯技术效率非有效性对物流DEA有效的地区间物流效率影响较大，也就是物流业投入、产出构造不合理，物流投入资本没有转化为有用的物流产出，但只是对北疆地区做出了分析。

已有研究成果较多，但也有不足。有的主要集中于物流企业方面的研究，缺乏物流业全局视角；有的变量选择简单难以从整体上把握物流业效率变化，或是时间较短无法对变化趋势变动做出归纳。

基于上述分析，本文采用面板数据，以全国31个省区(不包括西藏)为研究主体，应用效率测度的DEA方法，在合理选取测度指标的基础上，通过对以下文献搜集数据并进行分析：(1)探究2008-2013年间各区域物流业效率的演化趋向，比较地区物流业效率的不同。(2)从物流业全局视角，对各区域物流业效率进行研究和剖析，揭示各地区物流业纯技术效率与规模效率的动态变化，寻找效率差异和变更的原因。

1 研究方法与变量选择

DEA 方法由查恩斯·库珀·罗德在1978年提出，目的在于评价“多投入多产出”模式下决策单元间的相对有效性。目前主要有两种模型应用广泛： CCR 模型和BCC 模型，CCR模型用于处理 “规模报酬不变”假设下的决策单元有效性问题，BCC模型针对的是“规模报酬变动”假设下的决策单元有效性问题。[11]

假设有n个受评估的决策单元，各使用m种投入要素xij(j=1,…,m)，生产s种产出yir(r=1,…,s)，(xij≥0,yir≥0),则决策单元o的相对效率衡量指标ho(u,v)可表示为：

ur,vj≥0,i=1,…,n; j=1, …, m; r=1, …, s(1)

为了更清晰地表示，式(1)可以转化成其另外一种形式，见式(2)。

λ≥0,i=1,…,n; j=1,…,m; r=1,…,s(2)

在CCR 模型中，可以经计算得到技术效率值。其能分成两部分：规模效率和纯技术效率的相乘。也就是技术效率= 规模效率×纯技术效率，而在BCC模型中，经过计算可以得到纯技术效率，所以规模效率值=技术效率/纯技术效率。规模效率值有两种状态：1或不足1。这两种状态分别有不同的含义，为1时，代表最适规模效率水平；不足1时则代表规模无效率。

为了能够较为准确地对物流效率作出正确的评价，在选择投入产出指标上更加慎重。本文结合研究目标，借鉴前文对已有文献成果的总结，本文的区域物流投入要素分为：国内生产总值(用以反映总体经济情况)、居民消费能力(人口×居民消费能力，是对物质流通业的直接拉动因素)、固定资产投资、从业人员数(多数文献都采用，不再赘述)。在投入要素——从业人员数这项数据的处理上，由于2011年以后该项数据由原先的九个数据①的总和改编成八个数据②的总和，为了保持数据分析前后的一致性，本文利用灰色预测模型GM(1,1)对2012年和2013年从业人员数进行预测，最后利用DEA对物流效率进行探讨。本文采取的产出指标为：货运量、货运周转量。根据数据的可得性和实证研究的需要，使用的样本为2008-2014年中国各地区物流业的投入产出数据。所用数据主要来源有《中国统计年鉴》(2008-2014)和《中国物流行业分析报告》(2008年4季度-2014年1季度)。

2 实证结果

本文采用投入导向的DEA模式，原因是在区域物流系统中，对投入要素的掌控要比对产出要素的掌控简单一些。该模式主要是控制产出量不变，对投入量实行一些调节和控制，而产出导向模式则与之相反。利用DEAP 2.1软件包计算2008-2013年我国各省区区域物流效率值，并按传统的东中西部划分计算历年各区域效率平均值。结果见表1。

表1 历年各省区物流效率值

从表1可以看出，就全国范围，物流效率虽有起伏，但基本保持在较高的水平上，说明近年来我国区域物流效率不断完善。6年间，物流效率有提高，却有所波动，众所周知，物流极易受到国家宏观环境及政府各种产业政策的影响。政府提供政策上的支持，增加投资，物流就会呈现良好稳定的发展态势，相反，政府减小投入力度，物流市场就会出现波动与衰退的迹象。2010年后，中西部以及全国的物流效率均有所下降，出现这种现象的原因可能是受到2008年金融危机的影响，物流业务下降，物流企业融资困难。另外，2010-2012年间，国家在物流行业增加了较多的资金投入，但是这些资金对物流业起的作用较之以前不是那么明显，边际投入产出下降严重，并且物流市场的规范还没有得到完善，仅仅在设施上加大投入力度还是远远不够的。

从各省区具体结果来看，天津、上海、山西的物流效率一直处于较高的水平，但各有区别，天津依靠港口优势和环渤海经济区的核心位置实现物流资源的高效配置，上海位于长三角经济圈的中心，交通发达，出口业务发展迅速，是众多产品的贸易中心，具备高效率的条件，而山西物流DEA有效但呈现下降趋势的原因可以归结为过分依赖能源重化工的畸形产业结构——煤炭、焦炭等资源的大量输出和日用品大量输入所致，近年来山西煤炭资源开采过度，国家开始注重可持续发展，有效节约发展煤炭产业。山东2008-2010年一直为DEA有效，而2011-2013年效率有所下降。甘肃、贵州、湖北、陕西、青海等地6年间的物流效率均值在0.5左右，DEA效率低下，对于这类区域而言，其资源并未得到充分的利用，该地区政府需要在此方面加强投入改革力度。

2008-2013年间，三大区域物流效率都小于1，从东、中、西的比较来看，东部物流的效率均高于中西部，存在一定的差距。且东部地区、中西部物流效率均有所下降。对此的解释是：效率是相对的，东部地区经济实力强，对物流的投入较大，但边际投入的产出开始下降，因此其效率也在下降，中西部地区经过一段时间的发展其边际投入产出也在开始下降。在表3中，我们将物流效率进一步分解为纯技术效率和规模效率，以此更深入地探究其变化的原因。结果显示：2008-2013年间，全国物流的纯技术效率都小于1，中部区域优势显著，东部区域发展减缓。中部地区逐渐发展起来，上升速度加快，中部区域的五大支柱产业——汽车、钢铁、轻纺、水电和商贸业是关键所在，并且随着沿海地区加工贸易产业的梯度转移，中部地区已逐步成为我国制造业的新型基地，跨国采购的宝地。

表2 历年各地区纯技术效率与规模效率值

在规模效率方面，三大区域规模效率都小于1，说明中国物流普遍存在规模无效的现象，原因在于基础设施重复建设；专业化的物流发展缓慢，大规模需求被分散。但是东部区域主要年份的规模效率都高于中部区域。说明近年来东部地区物流依靠其地理优势，不断加大对物流资源的利用，在规模效率方面取得长足的进展，今后还应增加对物流技术进步方面的投入以提升其纯技术效率。同时也表明中部地区存在更多的规模无效，该地区物流效率的领先优势主要来自于纯技术效率，外部因素的影响应考虑在内。

在BCC模型的基础上，运用DEA方法的，将区域物流效率拆解为表2中的两部分。从表2中可以看出全国总体及东、中、西各区域纯技术效率与规模效率的分布情况，全国范围内，纯技术效率基本保持在0.8左右，6年均值为0.807，还是存在19.3%的提升空间，而规模效率近年来为0.75左右，提升空间较大。分析得知，我国的物流效率难以得到提升空间的主要原因在于规模效率得不到提高。所以我国需要通过更大的区域之间的协作，并且在管理水平上做出改进，才能使得物流效率得到提升。与此同时，也不能忽略纯技术效率的提高，在这方面还有很大的提升空间，对我国物流调整和振兴规划实施，提升物流效率，降低物流成本意义重大。

从历年全国以及东、中、西各地区的技术效率、纯技术、规模效率期初和期末的数值对比及均值增长率来看(见表3)先进地区具有的效率增长率有所下降、纯技术效率增长率有所上升，也即具有更快的增长速度。

表3 各地区期初与期末效率值的对比

3 结论

本文用DEA方法对我国区域物流业效率进行了综合评价和实证分析，结果显示：2008-2013年间，我国区域物流业效率总体水平较高，但期间有所波动，与近年来，市场趋于饱和有关，边际效率逐渐减少。东部技术效率、规模效率明显高于中西部。东部的优势在于规模效率，中西部地区在纯技术效率和规模效率方面还有很大的提升空间。值得思考的问题是如何保持东部地区物流效率稳步上升的趋势，以及如何缩小中西部物流业发展的差距，能够使得全国物流业效率稳步提高，尤其在平衡区域发展，建设和谐物流上能有所进展。这些问题也是今后有待进一步思考的方向。

注释

①铁路运输业、道路运输业、城市公共交通业、水上运输业、航空运输业、管道运输业、装卸搬运和其他运输服务业、邮政业、电信和其他信息传输服务业。

②铁路运输业、道路运输业、水上运输业、航空运输业、管道运输业、装卸运输和运输代理业、仓储业、邮政业。

[1]中国物流行业分析报告(2008年4季度-2014年1季度)[EB/OL].中经网统计数据库,2009.

[2]Sarkis,J.,Talluri,S.,.Performance-based clustering for benchmarking of US airports[J].Transportation Research Part A，2004(38)：329-346.

[3]Yoshida,Y.,Fujimoto,H..Japanese-airport benchmarking with DEA and endogenous-weight TFP methods:testing the criticism of over-investment in Japanese regional airports[J].Transportation Research Part E ,2004(40)：533-546.

[4]张越, 胡华清. 基于Malmquist生产力指数的中国民用机场运营效率分析[J].系统工程,2006(12).

[5]Barros,C.P.,Dieke,P.U.C..Performance Evaluation of Italian Airports with Data Envelopment Analysis[J].Journal of Air Transport Management，2007 (13):184-191.

[6]Fung,M.K.Y.,Wan,K.K.H.,Hui,Y.V.,Law,J.S..Productivity changes in Chinese airports1995-2004.Transportation Research Part E，2008，44(3):521-542.

[7]张宝友,达庆利,黄祖庆.中国上市物流公司动态绩效评价及对策[J].系统工程, 2008,26(4):6-10.

[8]邓学平,王旭, Ada Suk Fung Ng. 我国物流企业全要素生产效率分析[J].系统工程,2008,26(6):1-7.

[9]贺竹磬,孙林岩.我国区域物流相对有效性分析[J].科研管理,2006,27(6):144-150.

[10]田刚,李南.中国物流业技术进步与技术效率研究[J].数量经济技术经济研究,2009(2):76-87.

[11]盛昭瀚,朱乔,吴广某.DEA理论、方法与应用[M].北京:科学出版社,1996.

Class No.:F259.22 Document Mark：A

(责任编辑：宋瑞斌)

Efficiency of Regional Logistics in China Based on the Panel Data of Provinces and DEA Method

Gu Dan

(Business School，Jiangsu Normal University, Xuzhou， Jiangsu 221000，China)

Based on the method of DEA, this paper evaluates the logistics efficiency of Chinese provinces. The main conclusions are as follows: Regional logistics efficiency in our country has increased from 2008 to 2013, but also fluctuated. The logistics efficiency of the eastern region is higher than that of the central and western regions because of the higher scale technical efficiency. But the pure technical efficiency in the central regions is higher than that of the eastern regions. In terms of pure technical efficiency, there is a large margin to promote the scale efficiency of logistics in different regions in China.

regional logistics; input& output; pure technical efficiency; scale efficiency; DEA method

顾丹，硕士，江苏师范大学商学院。

1672-6758(2017)01-0050-5

F259.22

A