降本增效背景下中国物流产业效率评价及时空差异研究

龚 雪 副教授 荆林波 研究员

（1.西华大学 四川成都 610039；2.中国社会科学院中国社会科学评价研究院 北京 100028）

引言

随着我国经济由高速增长转向高质量发展，作为国民经济发展的基础性、战略性、先导性产业，物流产业进入了由高速增长转向高质量发展的阶段。在此背景下，如何有效提升物流资源配置效率、增加物流有效供给、提高物流运行质量和效益，成为了政府部门和学术界关注的重点和热点。然而，提升物流效率的边界何在？提升物流效率应重点关注哪些区域？对于这些问题，现有研究尚未给出有效解答。因此，对上述问题展开深入研究，并提出有效解决方案，对于推进我国物流业进一步提质增效意义重大。

物流效率是评判物流产业整体发展状况的重要依据，对物流效率进行准确把握是提升物流效率的基本前提。目前学者们主要从三个角度探讨了物流效率问题：第一，企业维度，汪旭晖和徐健（2009）、李晓梅和白雪飞（2016）等对我国物流上市公司的效率问题进行了实证分析；第二，行业维度，如王金凤等（2014）、杨军等（2011）、汪旭晖和文静怡（2015）分别对煤炭业物流、农产品物流效率进行了研究；第三，区域维度，袁丹和雷宏振（2015）、钟昌宝和钱康（2017）、于丽英等（2018）、陈永平和张亮亮（2018）基于这一维度展开了研究。学者们的研究成果对我国物流产业效率测度具有重要的借鉴和参考价值，但因研究对象、研究方法的不同，上述研究结论存在一定偏差。同时，现有研究更多聚焦于对不同区域、不同城市物流产业效率差异的分析，其对物流效率在时空上的变动规律及其内在机制研究不足。基于此，本文利用全国31个省域物流相关数据，从综合技术效率、纯技术效率以及规模效率三个方面测算了2007～2016年我国省域和区域的物流效率，并从省域和区域尺度上深入分析了我国物流效率的时空差异特征及其内在机制。

研究方法与数据说明

（一）研究方法

1.测度方法 。对物流产业效率的研究，国内外学者们见仁见智，采用的方法各不相同，归纳起来主要有层次分析法、因子分析法、数据包络分析法（DEA模型）和随机前沿分析（SFA）法。其中，数据包络分析（DEA）法因其可以处理多投入、多产出下的决策单元（DMU）效率相对有效性问题，尤其适合分析复杂区域物流产业效率问题，其在效率测度方面具有绝对优势，因而成为效率评价的主流方式。

2.理论模型 。DEA模型分为两种，即CCR-DEA模型和BCC-DEA模型。两者之间主要区别在于假设条件不一样，CCR模型是1978年由A.Charnes等首先提出的假设规模报酬不变的效率评价模型，而BCC模型是Banker Charnel和Cooper于1984年提出的假设规模报酬可变的效率评价模型，同时其将技术效率分解为纯技术效率与规模效率。本文采用DEA模型中的BCC-DEA模型来测算我国31个省 （市 、区）物流产业效率，并对其时空特征展开分析。

（二）数据来源

鉴于数据获取难度较大，本文没有将中国香港、澳门、台湾地区作为样本，而是以中国其他31个省域作为研究样本，即研究数据为2007～2016年中国31个省（市、区）的面板数据。同时，借鉴普遍的经济板块划分方法，本文将中国划分为东北地区、东部沿海地区、中部地区和西部地区4大区域，从而比较分析不同省域和区域间物流产业效率的时空差异。鉴于现阶段中国物流产业尚未有完整的数据统计体系，而交通运输（除客运业）、仓储和邮政业的发展水平能在很大程度上反映中国物流产业总体发展情况，因此本文遂以交通运输、仓储和邮政业相关数据代指物流产业发展情况。

（三）变量选择

1.投入变量。根据物流活动的特点，本文将物流生产要素投入分为劳动力投入、资本投入和物质投入。劳动力投入主要指物流产业从业人数；资本投入主要指物流产业固定资产投资额；物质投入则以运输线路网络里程、地区营运汽车拥有量、邮政网点数等3个变量指标为代理变量，共计5个投入变量。

2.产出变量。本文将物流产出分为经济产出和规模产出。其中，经济产出以交通运输、仓储和邮政业增加值作为代理变量，以货运量作为规模产出的代理变量，共计2个产出变量。

实证结果分析

（一）物流产业综合技术效率及时空差异

1.省域物流产业综合技术效率的时空差异分析。

从时间演变来看，我国省域物流产业综合技术效率具有以下特点：第一，综合技术效率不断提升。2007年综合技术效率实现DEA有效的省域有北京、天津、河北、浙江、上海、福建、山西。其中效率值在0.9以上的是江苏和内蒙古，效率值处于0.8～0.9区间的有辽宁、广东、海南、安徽，其余18个省份效率值在0.8以下。可见，效率较高的省份主要为东部省份。2016年综合技术效率值等于1的省份有12个，与2007年相比，除山西省（0.896）下降外，原DEA有效的6省域皆在其中，且新增辽宁、江苏、广东、安徽、内蒙古、贵州6省域。效率值在0.9以上的省份比2007年增加了3个省份。效率值处于0.8～0.9之间的仅河南1省，比2007年减少3个。效率值在0.8以下的省份有14个，比2007年减少4个。可见，我国省域物流产业综合技术效率整体在不断提升；第二，综合技术效率在时间上呈现出一定的“路径锁定效应”。2007～2016年间，除贵州、宁夏2省在个别年份综合技术效率值的极差（最大值与最小值之差）较大外，大部分省域效率值所处区间比较稳定，其中天津、河北、上海3省域综合技术效率始终处于有效状态，北京、山东、江苏、浙江、福建、安徽、内蒙古、辽宁等8个省份效率值一直处于0.8～1之间，山西、广西、重庆、甘肃等省份基本处于0.6-0.8区间，新疆、青海、西藏、云南等省份多数年份都处于0.4～0.5区间，其余省份效率值多数处于0.5～0.6之间。可见，省域物流综合技术效率在时间上呈现出一定的“路径锁定效应”。

从空间差异来看，我国省域物流产业综合技术效率具有以下特点：第一，效率差异显著，不同省域效率均值从0.4到1之间不等，其呈现出较大的差异性；第二，效率呈现毗邻溢出效应，物流产业有效省域和效率较高的省域临界连片。天津、河北、上海形成DEA有效的连片区域，辽宁、北京、山东、江苏、浙江、福建、安徽、江西、内蒙古、宁夏形成连绵的效率较高区域，广东、海南、山西、河南、湖南、贵州形成效率中等的外围区域，其余12省域形成效率低下区域；第三，多数省域物流产业效率存在改进空间。我国省域物流产业综合技术效率均值基本处于0.8左右，效率均值在0.9以上的省域共有13个，占全国省域的42%，效率均值处于0.8～0.9之间的省域有6个，占全国省域的19%，效率均值在0.8以下的省域有12个，占全国省域的39%，效率均值在0.5以下的有4个，占全国省域的13%，说明我国大部分省域的物流产业综合技术效率有待改进。

2.区域物流产业综合技术效率的时空差异分析。

从时间演变来看，2007年我国4大区域物流产业综合技术效率情况为“东部地区＞中部地区＞东北地区＞西部地区”，2016年4大区域的排序依旧如此。不同的是，与2007年相比，2016年东部地区的效率值略有所下降，中部地区和西部地区有一定上升，尤其是中部地区上升幅度较大，东北地区则没有变化。从2007～2016年4大区域综合技术效率时序演变特征来看，可以发现东部地区的综合效率均值非常稳定，一直保持在0.93以上；中部地区除了2007年低于0.8，其他年份均保持在0.8以上；西部地区综合技术效率值也比较稳定，一直在0.61～0.68之间微小波动；东北地区波动最大，最低为2009年的0.621，最高为2013年的0.753。

从空间布局来看，区域物流综合技术效率呈现出“东部＞中部＞东北＞西部”的格局。综合来看，2007～2016年我国区域物流综合技术效率呈现出时空格局稳定状态。在高效率区域和低效率区域内部各自形成了强大的累积循环反馈回路，不同区域的物流效率形成时间和空间上的稳定性。此外，由于行政藩篱带来的市场分割等因素，不同效率的区域之间缺少互融，尤其缺乏高效率区域的扩散和外溢效应，一些地区（如东北地区和西部地区）陷入低效率的路径锁定。

（二）物流产业纯技术效率及时空差异

1.省域物流产业纯技术效率的时空差异分析。

从时间演变来看，2007年省域物流产业纯技术效率值为1的省份有北京、天津、河北、山东、江苏、浙江、上海、福建、海南、山西、西藏、青海、宁夏13个。效率值在0.9以上的有辽宁、内蒙古、甘肃3个省份。效率值处于0.8～0.9区间的有广东、安徽、江西等3个省份，剩余12省域效率值都在0.8以下。2016年纯技术效率值为1的有17个省域，即DEA有效的省份占全国总数的55%，与2007年相比，除山西下降外，新增辽宁、广东、安徽、内蒙古、贵州等5个省份；效率值在0.9以上的有山西、江西、湖南等3省域；效率值处于0.8～0.9之间的仅河南1省；其余10省域效率值低于0.8。综上可知，从2007～2016年物流纯技术效率达到有效的主要为东部省份，经济相对落后的西部省份，如内蒙古、贵州、青海、西藏、宁夏等，虽然在多数观测年份内实现了DEA有效，但这种有效是物流产业在较低的技术和管理水平下的物流资源使用有效。

从空间布局来看，2007～2016年纯技术效率均值等于1的有天津、河北、山东、上海、海南、西藏、宁夏。均值在0.9以上的有辽宁、北京、江苏、浙江、福建、广东、山西、安徽、江西、内蒙古、青海等11省域。均值在0.8～0.9之间的有河南、湖南、贵州3省域，其余10省域效率均值在0.8以下。由此可见，我国东部地区省份物流产业在先进技术使用、人力资源、管理制度、市场环境等方面具有明显优势，因而在发展过程中保持了较高的技术有效性。但值得注意的是，西部地区的西藏和宁夏2个相对落后的省份也实现了纯技术有效，但这并不代表西藏和宁夏在物流产业相关技术和制度安排方面达到了与东部省份一样的水平，这是因为这两个省份“相对有效”的产出水平是在“相对落后”的技术和制度条件下实现的，因而其技术有效。

2.区域物流产业纯技术效率的时空差异分析。

从时间演变来看，2007年4大区域情况物流纯技术效率情况为：东部地区（0.988）＞中部地区（0.806）＞西部地区（0.787）＞东北地区（0.762）。4大区域中仅东部地区高于全国平均水平（0.848），其他区域均低于全国平均水平；2016年4大区域物流产业纯技术效率情况变动为：东部地区（1）＞中部地区（0.9）＞西部地区（0.78）＞东北地区（0.731）。其中，东部地区和中部地区高于全国平均水平（0.868），东北地区和西部地区仍然低于全国平均水平。

从空间布局来看，2007～2016年4大区域物流产业年均纯技术效率差异明显，其呈现出“东部（0.983）＞中部（0.865）＞西部（0.775）＞东北（0.733）”的格局。其中东部地区纯技术效率均值远高于全国平均水平（0.853），这说明在当前的管理制度和技术水平下，东部地区物流产业资源使用是比较有效的。中部地区属于纯技术效率中等区域，西部地区和东北地区属于纯技术效率低下区域，其中西部地区物流产业纯技术效率为全国最低，这说明西部地区物流产业资源使用效率较低。

（三）物流产业规模效率及时空差异

1.省域流产业规模效率的时空差异分析。

从时间演变来看，2007年省域物流产业规模效率值等于1的省份有北京、天津、河北、山东、浙江、上海、福建、山西8个省域；效率值在0.97以上的有黑龙江、河南、湖北、湖南、内蒙古、广西、陕西7个省域；效率值在0.9～0.97区间的有辽宁、江苏、广东、安徽、江西、重庆、四川、云南8个省域；效率值在0.9以下的有吉林、海南、贵州、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆8个省域；效率值低于0.8的只有海南、西藏、青海3个省份，其中，最低的为青海（0.424）。从2007～2016年省域纯技术效率时序演变特征来看，天津、河北、上海3省域规模效率一直保持在DEA有效状态，其物流产业处于最优生产规模；山东、江苏、福建、安徽、内蒙古等5省域在多数年份（7年以上）实现了规模有效；其中规模效率波动幅度最大的是海南和西藏，海南在2008年达到最高值0.926，在2016年出现最低值0.6，西藏在2007年达到最高值0.556，在2012年出现最低值0.182。

从空间分布来看，从2007～2016年我国省域物流产业规模效率均值情况为天津、河北、上海3省域属于DEA有效区域；北京、山东、江苏、福建、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、内蒙古、广西、四川、陕西等14省域均值在0.97以上，属于规模效率较高区域；黑龙江、吉林、辽宁、浙江、广东、重庆、贵州、云南、宁夏、新疆等10省域均值在0.9～0.97之间，属于规模效率中等区域；海南、西藏、甘肃、青海4省域均值在0.8以下，属于规模效率低下区域，其中，西藏最低，均值仅为0.434。总体来看，规模效率的省域差异不明显。

2.区域物流产业规模效率的时空差异分析。

从时间演变来看，2007年我国4大区域中物流规模效率情况为：中部地区＞东部地区＞东北地区＞西部地区。其中，中部地区和东部地区高于全国平均水平，东北地区和西部地区都低于全国平均水平。2016年4大区域物流产业规模效率排序依旧，其中中部地区、东部地区和东北地区都高于全国平均水平（0.938），西部地区低于全国平均水平。从2007～2016年4大区域规模效率时序演变特征来看，年均规模效率差异较小且基本维持稳定，中部地区＞东部地区＞东北地区＞西部地区。

从空间布局来看，2007～2016年4大区域物流产业年均规模效率情况为：中部地区（0.987）＞东部地区（0.961）＞东北地区（0.938）＞西部地区（0.872），全国平均水平为0.935，可见，中部、东部和东北地区规模效率均值高于全国平均水平，东北地区则略高于全国平均水平，西部地区则低于全国平均水平，总体而言，4个地区的规模效率差异较小。

政策建议

基于上述研究结果，本文提出以下建议：第一，要明确物流效率提升的重点关注区域。黑龙江、吉林、重庆、贵州、云南、甘肃、新疆等为低纯技术效率和低规模效率组合的“双低”区域，是物流效率提升的重点关注区域，这些省份不仅需要注重物流技术和管理水平，还要进一步优化物流生产规模。而河南、湖北、湖南、广西、四川、陕西等为低纯技术效率与高规模效率组合的“低高”型区域，这些省份需以提高资源利用水平和管理水平为重点改进方向。辽宁、浙江、广东、海南、宁夏、青海、西藏等为高纯技术效率与低规模效率组合的“高低”型区域，这些省份需积极采取措施调整物流规模，合理配置物流投入资源，提升物流规模效率；第二，提升物流效率措施应因地制宜。例如，西部地区绝大部分地区是中国经济欠发达、需要加强开发的地区，这一地区各省份应充分利用自身区位特点和优势，积极培育物流增长极。如四川可利用其在“一带一路”中的区位优势，进一步推动自身物流产业的快速发展。重庆可借助其长江经济带上游经济中心的地位，进一步增强长江上游地区航运中心和物流中心功能。云南可继续提升面向东南亚、南亚开放的通道功能和门户作用，发展边境贸易，加强跨境物流体系建设。贵州可将其在矿产资源、旅游资源和生物医药等方面的优势与物流业相结合，通过产业联动促进物流业的发展；第三，要加强物流领域供给侧结构性改革，弥补物流产业发展短板。对此，政府要加大改革力度，改善物流产业营商环境，放宽东北地区、中部地区、西部地区物流产业工商准入制度限制，促进区域间物流要素的合理流动和物流产业融合发展。同时，要注重发挥中部地区在物流资源输送中的衔接作用，从而逐步形成“东西南北互联互通”的高效物流产业发展格局。另外，还要加强物流产业与农业、制造业等其他产业的联动融合发展，从而通过进一步释放物流需求，提高物流产业与其他产业的协作水平。最后，在充分发挥市场和利益引导作用的基础上，政府要加大对物流产业的扶持力度，制定物流产业发展政策，统筹利用财政补贴、税收减免、技术支持、金融支持等多形式的扶持手段，助力物流企业提质增效，促进物流产业实现高质量发展。