我国区域物流业高质量发展实现路径

曹允春 李彤 林浩楠

内容提要：在我国经济由高速增长转向高质量发展的大背景下，物流业的高质量发展是促进中国经济高质量发展的重要驱动力。本文采用DEA-Malmquist模型计算物流全要素生产率，以此衡量我国31个省、市、区物流业的发展质量，探求物流业高质量发展的影响因素，并从组态的视角探索这些因素对我国区域物流业发展质量的作用路径。结果显示：当前我国物流业存在三条高质量发展的路径，即以腹地经济为核心条件的传统型路径，以开放水平为主要核心条件的开放型路径，以创新、政府干预、开放为主要核心条件的全面型路径，这三条路径加快了我国建设现代化物流强国的步伐。

关键词：物流业;高质量发展;实现路径;清晰集定性比较分析法

中图分类号：F5文献标识码：A文章编号：1001-148X（2020）12-0066-09

作者简介：曹允春（1970-），男，西安人，中国民航大学临空经济研究中心/经济与管理学院教授，博士生导师，经济学博士，研究方向：临空经济、航空物流;李彤（1995-），女，河北唐山人，中国民航大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向：临空经济、航空物流;林浩楠（1995-），男，西安人，中国民航大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向：临空经济、航空物流。

“十四五”时期处在我国“两个一百年”奋斗目标的历史交汇期，本文将物流业全要素生产率作为衡量物流业发展质量的指标，从全国31个省、自治区、直辖市的角度测度物流效率，采用清晰集定性比较分析法探讨引致物流业高质量发展的多个前因条件的匹配机理，从多个角度探寻影响物流业发展质量的因素，试图厘清不同区域物流业高质量发展的成因，并提出促进物流业高质量发展的路径，旨在为实现我国由“物流大国”向“物流强国”的转型升级提供参考。

一、基于DEA-Malmquist模型的区域物流业发展质量评价

（一）DEA-Malmquist模型

有关物流业全要素生产率的计算方法主要有兩种，一种是索洛余值法（Solow Residual Analysis，SRA）;另一种是生产函数法，包括已知生产函数的随机前沿分析法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）和未知生产函数的数据包络分析法（Data Envelope Analysis，DEA）。DEA方法的优点在于不需预先知道生产函数的具体形式，无需对投入产出赋权值就能够对决策单元进行更为客观地评价，且可以处理多个产出的问题，被广泛应用于各领域全要素生产率的计算。但是，DEA方法中传统的CCR模型和BCC模型仅能对决策单元物流业效率作研究年限内的静态分析，不能得到物流业效率的动态变化情况[1]。DEA-Malmquist模型能够克服这些缺点，并可以规模报酬不变为前提，将全要素生产率划分为技术效率指数和技术进步指数，技术效率指数又分解为纯技术效率指数和规模效率指数，计算结果能够清晰地反映不同决策单元在不同时期全要素生产率的演变规律和特征。因此，本文运用DEA-Malmquist模型来计算不同地区不同年份的物流业全要素生产率，当效率指数大于1时表示效率有所提升，当效率指数等于1时表示效率并无明显变化，当效率指数小于1时表示效率有所下降。由于DEA-Malmquist模型已发展的较为成熟，故本文不再对其计算公式进行赘述。

（二）指标选取与数据来源

鉴于我国最新版的国民经济行业分类中并没有专门针对于物流业的行业划分[2]，其相关数据的统计口径更为匮乏，故本文采取张竟轶等（2016）[3]、唐建荣等（2018）[4]、张云宁等（2020）[5]研究学者的做法，用交通运输、仓储及邮政业的相关数据来代替物流业的相关数据。由于将物流业全要素生产率作为衡量区域发展质量的指标，要想测度我国31个省、自治区、直辖市的物流业全要素生产率，需将我国31个省、自治区、直辖市视为决策单元，从31个决策单元的投入和产出两方面选取恰当的评价指标来考量其全要素生产率的具体情况。在投入指标方面，西方经济学理论中生产要素包括了土地、劳动力和资本，但当土地基本上是一个已知的固定量且单纯的对研究行业影响甚微时，通常只将劳动力投入和资本投入作为投入指标。在产出指标方面，侧重于从规模和质量两方面选取具有代表性的评价指标。因此，借鉴西方经济学相关理论、参考既有文献对物流全要素生产率的计算[6-8]，构建评价区域物流业发展质量的评价指标体系，如表1所示。评价我国各区域物流业发展质量的投入、产出指标均来源于2015-2019年国家统计局发布的《中国统计年鉴》以及各省、自治区和直辖市统计年鉴中2014-2018年交通运输、仓储和邮政业的全社会固定资产投资、从业人员、增加值和货运量。

（三）发展质量计算结果

借助Deap2.1软件中Malmquist指数分析法，本文运用原始数据对全国各区域物流业全要素生产率进行计算，计算结果如表2所示。从中可以看出2014-2018年间我国区域物流业的平均全要素生产率总体情况较好，5年物流业全要素生产率平均值为1.032，旨在说明在研究年限内我国物流业发展质量总体上呈上升趋势，具体来看是技术进步指数（1.046）和纯技术效率指数（1.005）促进了我国物流业发展质量的提升。但是，不同区域的物流业全要素生产率存在较大差异。我国31个省、自治区、直辖市中，有天津、河北、山西等21个地区的全要素生产率指数大于1，其余10个地区的全要素生产率指数均小于1，表明我国有1/3的省、自治区、直辖市物流业发展质量整体上呈下降趋势，且导致各区域物流业发展质量逐渐下降的因素各不相同。鉴于我国各区域物流业发展质量并不平衡，故需要对不同区域物流业相关资源进行合理配置以缩小各区域之间的发展差距。

二、区域物流业高质量发展实现路径

（一）清晰集定性比较分析法

美国学者查尔斯C·拉金（Charles C.Ragin）在《比较方法：超越定性与定量的研究方法》中，将具有全新逻辑的定性比较分析法（Qualitative Comparative Analysis，QCA）引入到社会科学领域，时至今日该方法仍具有传统研究方法无法比拟的优势。首先，以集合关系为核心思想的QCA认为因果关系是复杂的、可代替的，这就意味着同一结果变量的出现可能是多个条件变量共同作用的结果，即所谓的“殊途同归”，而以组合形式呈现的多个条件变量被称为条件变量构型或组态或路径。QCA的研究者大多专注于条件变量构型对结果变量的影响，而不是仅仅关注单一条件变量的“净效应”[9]。考虑现实情况，我国区域物流业的发展质量也是多个因素共同作用的结果，研究单个条件变量对结果变量的独立作用得到的结果往往与真实情况相去甚远，后文也将会进一步证实我国区域物流业发展质量受多个因素共同影响（单一变量必要性分析），QCA更适合于本文的研究。其次，当处理非对称型因果关系时，QCA同传统回归方法相比略胜一筹。例如腹地经济与物流业发展质量并非简单的对称关系，即腹地经济发达可以提升物流业发展质量，但也会存在腹地经济发达而物流业发展质量并不高的地区。由此可见非对称型因果关系（若A→B，则～A→～B未必成立）的出现，使得善于处理对称型因果关系（若A→B，则～A→～B）的传统研究方法不再适用，而QCA能很好地解决这一问题[10]。最后，以案例为导向、以布尔逻辑运算为核心算法的QCA可以对小样本（2-10个）、中样本（10-100个）进行研究[11]。本文的研究对象为我国31个省、自治区和直辖市，属于中样本，难以满足传统定量方法样本数量大（100个以上）的要求;QCA研究结果的稳健与否取决于样本是否具有代表性，与其规模并无明显关系，在条件变量数量一定的情况下，31个样本数已足以能够将真实数据和随机数据区分开来，具有一定的代表性[12]，对本文的研究非常适用。

除此之外，目前使用最多的QCA方法包括清晰集定性比较分析法（Crisp-set QCA）、模糊集定性比较分析法（Fuzzy-set QCA）和多值定性比较分析法（Multi-value QCA）[13]。其中，清晰集定性比较分析法适用于条件变量和结果变量可以明确进行“二元划分”的情形。本文借助Tosmana軟件可以清晰地对条件变量和结果变量赋值1或0，且本文试图得到物流业高质量发展的明确路径，即使结果变量发生的清晰、明确的条件变量构型，因此本文选取清晰集定性比较分析法探究我国区域物流业高质量发展的实现路径。

（二）变量说明及描述性统计

1.结果变量说明

本文所要研究的问题是是否存在影响我国物流业高质量发展的因素？如果存在，具体有哪些？是否存在两个或两个以上的因素共同作用来影响我国物流业高质量发展？因此，我国物流业的发展质量即为结果变量，采用十九大报告中所提及的全要素生产率来表示我国物流业发展质量，即以所研究的31个省、自治区、直辖市为样本，利用DEA-Malmquist模型计算得出2018年物流业全要素生产率，借助Tosmana软件取其中位数为1.09，即超过半数以上的案例全要素生产率大于等于1.09，因此本文将全要素生产率维持在1.09以上的案例赋值为1，否则即为0。

2.条件变量说明

在充分借鉴张云宁等[5]、曹炳汝等（2019）[14]、付秋芳等[15]既有文献研究成果的基础之上，遵循指标选取的科学性、典型性、全面性、数据的可获得性等原则，采用文献归纳法归纳总结重要的条件变量。此外，QCA中条件变量的数量并非越多越好，若条件变量过多，其形成的组态数量2k（k为条件变量数量）会呈指数式增长，还会导致结果愈发复杂，即组态数和组态中所包含的条件变量显著增多，不利于研究者对不同组态的解释，也使读者难以理解此结果发生的核心机制[16]。根据以往经验，为实现条件变量数量同案例数量、简约型结果之间的平衡，研究学者大多选择3-8个条件变量进行分析。综上所述，最终筛选出经济要素、创新要素、政府干预要素、开放要素、绿色环保要素作为影响物流业高质量发展的条件变量。

经济要素。经济要素是反映一个地区经济发展水平的重要指标，地区经济发展水平越高，意味着其城镇化水平越高，物流业的市场需求往往也越大，而消费需求的升级将带动地区物流业的发展。此外，地区经济发展水平的提升能为物流业的发展提供良好的经济支持，如扩大对物流基础设施、人力资源、技术等的投入，通过规模效应、消费效应、信息化手段等满足人们日益增长的物流需求，进而促进地区物流业提质增效。本文选用地区GDP表示经济发展水平，借助Tosmana软件取其中位数为22716.51亿元，因此将GDP在22716.51亿元以上的案例赋值为1，否则即为0。

创新要素。质量变革、效率变革、动力变革是实现高质量发展的必由路径。对于物流业而言，动力变革要求其在技术创新方面扮演重要的引领角色;反过来，技术创新又是物流业永续发展的不竭动力，是提升其生产力和竞争力的重要抓手和战略支点。每一次物流业技术创新成果的运用都能有效驱动行业的发展，带来物流业效率和质量的提升，技术创新能力对于地区物流业发展质量影响深远。为避免经济体量的影响，本文选取人均专利申请授权量来衡量不同区域物流业的技术创新水平，借助Tosmana软件取其中位数为8.224项/人，将人均专利申请授权量在8.224项以上的案例赋值为1，否则即为0。

政府干预要素。物流业的长足发展需要政府这只“有形之手”采取适度、有效的干预政策，政府的干预程度对物流业的发展至关重要。本文选取交通运输、仓储和邮政业财政支出占地区财政总支出的比重代表政府对物流业的干预程度，借助Tosmana软件取其中位数为5.232%，故当比重大于5.232%时将案例赋值为1，否则赋值为0。

开放要素。对于物流业而言，对外开放程度越高越能够加快国际优质物流资源“引进来”的步伐。在理论上，物流企业可以在充分学习、消化和汲取其先进的物流供给服务经验的基础上，革新企业管理模式和服务方式，并将供应链和价值链管理、物流成本和质量管理、流程再造等先进管理理念和方法灵活运用于企业内部，提升企业作业效率，实现企业经济效益和社会效益最大化。但对外开放程度的提升可能会加剧市场竞争，迫使国内物流市场不断被细分，增加物流成本，降低物流效率。我国31个省、自治区、直辖市由于地理位置、历史条件等因素对外开放程度发展各异，其对物流业发展质量的影响也不尽相同。本文选取对外贸易总额占GDP的比重代表地区对外开放程度，借助Tosmana软件取其中位数为13.619%，故当比重大于13.619%时将案例赋值为1，否则赋值为0。

绿色环保要素。绿色生态环保倒逼物流业朝着绿色化方向转型[17]，放宽对新能源物流车的通行限制，鼓励托盘、集装箱、环保包装等实现多次共享和利用，充分利用物联网、区块链等技术提升物流业电子化水平，对于降低物流成本、提高物流效益和效率均具有重要意义。本文选取环境保护支出占地区财政总支出的比重衡量地区绿色环保力度。借助Tosmana软件取其中位数为2.911%，故当比重大于2.911%时案例赋值为1，否则赋值为0。

3.变量描述性统计

31个案例的结果变量和条件变量描述性统计分析结果如表3所示，可以得到如下结论：我国各区域平均物流业全要素生产率较高，达到了1.091，最大值为1.243，最小值为0.883，说明各个地区物流业发展质量表现各异。从经济要素方面来看，各地区的经济发展水平并不均衡，标准差达到了29487.660，最小值只有1548.400亿元，距离经济要素的前沿面有较大差距;从创新要素方面来看，各地区技术创新水平差异非常明显，技术创新水平高的地区人均专利申请授權量是技术创新水平低的地区的26倍之多，技术创新水平的平均值为14.853项/人，意味着平均每人的专利申请授权量约为15项，而每人专利申请授权量最多可达57项，数量如此之多的人均专利申请授权量所折射的技术创新水平对物流业发展质量究竟影响如何值得深究;从政府干预要素方面来看，政府对物流业的财政支出在总财政支出中所占比重的平均水平在6%左右;从开放要素方面来看，各地区对外贸易总额占GDP的比重，即对外贸易依存度有显著差异，对外贸易在国民经济占比最高的达到94.4%，说明该地区的外向程度高，这样高比例的外贸依存度对物流业质量的影响是正向的还是负向的，需要加以论证;从绿色环保要素方面来看，政府在环境保护上的财政支出标准差为0.01，表明样本中各地政府对环境保护的重视程度较为均衡。

（三）实证分析

1.真值表构建

根据清晰集定性比较分析法对条件变量和结果变量的要求，严格按照上述设定的样本阈值将所收集到的数据进行“二元划分”赋值为1或0，具体如表4所示。

2.单一变量必要性分析

在条件组合分析之前需要对单一条件变量进行必要性检验，必要性检验的目的在于检验单一条件变量是否是结果出现的必要条件，若某一条件变量是结果出现的必要条件，就意味着该条件变量一定会出现在结果构型中，因而不需要再对其进行定性比较分析。因为QCA是从组态的视角出发将概念表述为集合，即研究以组合形式出现的多个条件变量共同作用对结果的影响，最终定义包含或剔除在集合外的边界，因此提前对条件变量进行必要性分析具有重要意义。一致性表示一个结果的出现在多大程度上依赖此条件变量，一般情况下一致性小于0.9则代表该条件变量并非结果变量的必要条件。本文运用fsQCA3.0软件得到如表5所示的单一条件变量必要性检验结果。从表5的检验结果来看，所有单一条件变量的一致性均处于较低水平，并不构成各区域物流业较高质量发展的必要条件，故应对所有条件变量予以保留。这表明各省、自治区、直辖市并不一定是通过某一特定条件来提高物流业的发展质量，而可能是有其自身独特的发展路径。

3.条件组合分析

当对条件变量的必要性检验完毕后，需要检查所构建真值表的“质量”是否符合fsQCA的要求，即检查真值表中是否存在有悖于常理的组态。举例来说，真值表中有时会出现条件变量构型一致，但其所导致的结果变量并不相同的现象，此为出现矛盾组态。对于矛盾组态，研究者应该试图去解决亦或尽可能减少，因为出现矛盾组态的案例最终会在研究过程中被剔除。本文借助Tosmana软件对原始真值表进行数据分析，最终得到如图1所示的维恩图。

从图1中可以观察到原始真值表中有7种组态结果变量为1，分别涉及湖南、辽宁、福建、四川、北京、天津、江西、重庆、广西等案例;有5种组态结果变量为0，涵盖山西、宁夏广东、陕西、安徽、河南、湖北;存在4组矛盾组态“C”条件变量构型分别为00101、00111、00100、11010，共涵盖14个案例;存在许多未观察到的逻辑余项“R”，即理应出现而未出现的条件变量构型，共16种。为解决矛盾组态的存在，根据Ragin（2006）[18]的研究建议利用fsQCA3.0软件设置一致性阈值为0.75、案例阈值为1，最终得到经修正的、无矛盾组态的真值表如表6所示。

基于修正后的真值表利用fsQCA3.0软件进行标准化分析，会得到复杂程度不同的三类解：不纳入任何逻辑余项的复杂解、纳入全部逻辑余项但并不考虑其合理性的简单解、仅纳入符合理论逻辑和事实数据的逻辑余项的中间解。值得注意的是，关于逻辑余项的假设并非简单的直接赋值，而应当是结合现有的研究经验和预期方向设定反事实分析的条件变量，即判断单一条件变量存在与否对结果出现的影响。本文结合事实经验设定5个条件变量存在或不存在均会对结果产生影响并进行求解，最终得到三类解。当条件变量同时出现在简单解和中间解时认定该变量为核心条件（Core Condition），当条件变量仅出现在中间解而未在简单解中显现时认定其为边缘条件（Peripheral Condition），并遵循将具备相同核心条件的构型进行合并的原则，获得最终条件变量构型如表7所示。

与上述单一条件变量必要性检验中的一致性不同，表7中的一致性意在说明某一种构型下的案例集合所占结果变量案例集合的比例。表中显示的各构型的一致性均为1，故可以说明上述5个条件变量构型均为物流业高质量发展的充分条件。覆盖度则是衡量条件变量构型对结果释义度的重要指标，即能在一定程度上说明所有案例中究竟有多少个案例是通过此种路径实现的。表中显示的总体覆盖度为0.5625，说明利用fsQCA3.0软件所得到的5个构型解释了半数以上物流业高质量发展的路径。根据表7构型合并结果，归纳得到3条物流业高质量发展的主要路径，如图2所示。

第一，传统型物流业高质量发展路径。第一条路径表明在创新环境欠佳、环保意识薄弱的情况下，如果没有政府对物流业的适度干预，便要通过增强腹地经济实力来提升物流业发展质量，腹地经济实力的增强可以有效吸引各类要素在此集聚，使得各地需投入更多来满足要素流动对物流业的需求，进而促进物流业全要素生产率的提升。此种方式虽然可以在短期内提升物流业发展质量，但随着技术的发展和对环保要求的提高，很难在较长时间内维持较高的发展质量。致力于以该路径为主提高物流业发展质量的省份有辽宁和湖南。地处东北亚核心地带的辽宁省具有良好的经济基础，近年来其经济实力“突飞猛进”充分激发了市场活力，有效拉动了省内物流供给和需求。此外，辽宁省人民政府出台《关于大力发展现代物流业的实施意见》，将加快形成内外联动、陆海互济双向物流发展新格局作为主要任务，以扩大开放格局推动物流业高质量发展。与辽宁省不同，湖南省“不靠海，不沿边”但却占据了“中轴线”的有利区位，借力泛珠三角经济圈，湖南省经济要素在空间内不断转移和整合，经济结构朝着优化、升级的方向发展，使得物流业的需求和质量持续增加。需要注意的是，此路径并非长久之计，各省份应该综合考虑各方面因素积极探索促进物流业持續高质量发展的有效路径。

图2 我国物流业高质量发展路径

（注：实线和虚线分别代表同一路径下不同的构型;黑色线和灰色线分别代表核心条件和边缘条件。）

第二，开放型物流业高质量发展路径。第二条路径包含两种构型2a和2b，通过对两种构型的比较分析可知，除了提高区域对外开放水平之外，还应该重视创新、政府干预在物流业发展中的作用。通过该路径提高物流业发展质量的有3个省份、直辖市，其中天津和江西通过2a，广西通过2b。说明这些地方物流业发展质量的提升主要靠提高对外开放程度，辅之以必要的技术创新或政府对物流业的投入。而诸如上海、江苏、浙江、山东等省市的对外开放水平、技术创新水平并不低且经济发展水平也处于领先地位，但上海和浙江表现出来的是物流业发展质量较高，江苏和山东相反，故在处理矛盾组态时由于一致性仅为0.5而被剔除。究竟是什么原因导致4个案例条件变量构型一致结果却截然相反？考虑到本文用物流业全要素生产率表征物流业发展质量，而全要素生产率又是衡量投入产出效率的指标，当投入较多但产出较少时会出现效率低下的现象。由此判断江苏和山东可能存在物流业投入已经处于饱和状态，再增加相应的投入只会导致成本升高而产出并不明显，因此江苏、山东等省份若要取得物流业的长足发展，必须考虑目前的投入产出结构采取有效措施实现物流业的“降本增效”。

第三，全面型物流业高质量发展路径。第三条路径包含两种构型3a和3b，通过对两种构型的比较分析可知，有些地区通过提高技术创新水平、对外开放水平和政府干预的积极性来提升物流业发展质量，其中福建、四川、北京除了采取以上三方面措施外，还注重当地经济的发展，北京、重庆除了采取以上三方面措施外，还越来越重视绿色环保要素对物流业高质量发展的影响。全面型物流业高质量发展路径的出现说明目前已经有部分省市开始注重通过提升科技创新水平、对外开放水平和政府对物流业的积极干预来提高物流业发展质量。与传统型路径相比，此路径致力于从多方面改善地区物流业发展现状，而不仅仅局限于提升经济水平，这也在一定程度上说明部分地区试图转变过于对某单一方式的依赖，而采用更加多元化的方式促进物流业高质量发展，这也为未来各省市物流业高质量发展提供了借鉴方向。

4.研究结果稳健性检验

由于不少研究者对于QCA的研究结果持怀疑态度，认为研究结果对数据的变化极为敏感。为检验上述威胁是否存在，采用Kim（2013）[19]所提出的一种研究建议，通过调整一致性阈值并剔除部分样本（一致性阈值从0.75变更为0.8并剔除一致性阈值为0.8以下的相关样本数据）来检验结果的稳健性，最终得到的条件变量构型与原构型（表7）一致，且具有较好的释义力，故文本QCA的研究结果通过稳健性检验，由于篇幅有限，不再赘述检验后的条件变量构型。

三、结论与启示

我国经济高质量发展对物流业实现转型升级提出的要求是全面的、深刻的，本文以我国31个省、自治区、直辖市为样本，基于清晰集定性比较分析法对各区域物流业高质量发展路径进行了探索。结果表明物流业能否实现高质量发展在很大程度上取决于经济要素、创新要素、政府干预要素、开放要素和绿色要素等多个条件变量是否实现了较好的匹配。此外，研究结果还表明存在多条等效路径促进物流业高质量发展，这为总结不同地区物流业高质量发展策略提供了参考。

首先，对于经济发展水平较高，但类似于创新水平、政府对物流业干预积极性不足的地区，可以选择在短期内依靠腹地经济对人才、技术等的吸引来提高物流业发展质量。但这类地区必须要有警惕意识，因为区域经济一旦受到外部环境等影响表现不佳便会波及物流业的发展。而且经济高质量发展对物流业提出的要求不仅局限于实现质量、效率的变革，还需要促进物流业朝着智慧化、绿色化的方向发展，因此经济发展水平较高的地区应该在借力当地先天性经济优势的同时，逐步探寻适合自身的能促进物流业长期健康发展的独特条件。例如，政府为物流企业提供适度的专项资金补贴、积极制定相关管理办法放宽货车限行范围和时间等，为企业营造开放、公平的营商环境。同时，企业也应该“见贤思齐”，发挥主观能动作用以过硬的创新技术和服务品质赢得市场和消费者的认可，为自身的长久发展奠定坚实基础。在本文的31个样本中，虽然有些地区如安徽、河南、湖北等已经开始意识到采取多元化的方式促进物流业发展质量的提升，但由于对物流业的投入、产出具有时滞性，所以上述省份所采取措施的成效并未完全显现，这就意味着物流业发展质量的提升不能“急于求成”，而是应该“稳扎稳打”，以更加科学、稳健的方式促进物流业质量持续攀升。

其次，对于开放程度较高的地区可以选择走开放型发展路径。兼顾地区物流企业创新投入和政府干预投入，在适当注重对外贸易发展对物流企业良性影响的基础上，即使地区经济发展水平不高也能均衡的增加物流业产出。这可以成为黑龙江、海南等经济发展水平相对落后，但开放程度较高的地区未来发展的方向。而那些开放水平高、技术创新投入和政府投入在全国范围内都处于领先水平，但物流业却没有高额产出的地区，如山东、江苏等，政府应该鼓励、引导物流企业不能盲目追求数量的提升，还要注重物流过程中所产生的价值，并对于创造价值较多的企业给予相应的政策扶持、资金奖励等，激励企业物流质量快速向前发展。企业也应该结合实际情况综合权衡对物流的投入成本，以高质量发展为目标，努力成为地区物流企业的“领头羊”，服务和引领当地制造业、流通业实现产业链和价值链再造。

最后，对于政府对物流业投入的积极性高、企业对改善物流技术水平的动力足，且外贸优势明显的地区，可以选择走全面型发展路径。同前两种路径相比，该路径适用于单纯依靠传统的腹地经济拉动而物流业产出并不显著的地区。一方面，在此种路径下政府充当引导者和支持者的角色，对物流基础设施的建设进行科学规划、引导互联网、大数据、区块链等技术在物流业的有效运用并制定相应行业规范、协调解决物流业绿色化发展面临的政策障碍等均应是政府谋划物流业高质量发展的方略。另一方面，物流企业应紧抓政府的政策性优势，主动承担社会责任、精准对接目标客户、努力加强信息化建设，对标业内优秀企业的经验做法，积极探索提升企业绩效的路径。当然，此路径帮助区域实现物流业高质量发展是有前提条件的，即不论政府还是企业对物流的投入必须是适度的，这需要政府和企业对市场足够的敏感，既能立即对市场变化做出反应又能满足消费者的迫切需求。因此，该路径或将成为物流业高质量发展较为成熟的地区未来发展的方向。

当然，需要阐明的是本文也存在一定的局限性。由于样本数量有限导致研究结果中各构型所涵盖的案例并不十分丰富，且在对变量进行“二元划分”时选择了中位数值作为定性锚点，不可避免的会对研究结果产生一定影响，这些待解决的问题都将成为日后研究的重点，以期更好地为我国各地区物流业高质量发展提供可复制、可推广的经验做法。

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Abstract：Under the background of China′s economy shifting from high-speed growth to high-quality development， the high-quality development of logistics industry is an important driving force to promote high-quality economic development. This paper uses the DEA-Malmquist model to calculate the total factor productivity of logistics to measure the development quality of the logistics industry in China′s 31 provinces（municipalities and autonomous regions），and explore the factors affecting the high-quality development of the logistics industry， and applies crisp-set qualitative comparative analysis method to study the effect path of these factors on the development quality of China′s regional logistics industry from the perspective of configuration. The result shows that there are currently three high-quality development paths for China′s logistics industry， namely， the traditional path with the hinterland economy as the core condition，the open path with the open level as the main core condition， and the comprehensive path with innovation， government intervention， and open level as the main core conditions. These paths accelerate the pace of our country′s construction of a modern logistics power.

Key words：logistics industry;high-quality development;implementation path;crisp-set qualitative comparative analysis method

（责任编辑：关立新）