基于DEA-Malmquist的中蒙公路口岸物流效率分析

邓红星，Munkhtuul Jargalsaikhan，刘 敏

（1.东北林业大学 交通学院，哈尔滨 150040；2.大连理工大学交通运输学院，辽宁大连 116024）

蒙古国作为我国北部重要邻国及“一带一路”战略沿线的重要节点国家［1］，近年来，受到两国以公路运输为主的双边贸易规模扩大［2］及发展合作进程加快［3］等因素影响，边境口岸物流产业的建设问题引起广泛关注。研究中蒙公路口岸物流效率有利于中蒙口岸的基础设施建设，也有利于提高物流产业的服务水平和满足进出口贸易的高需求。

效率反映了各项资源要素投入所产生的输出效果。对物流效率测量的方法可分为参数法和非参数法两大类［4-5］，两种方法各有优劣，但从多样性角度考虑，非参数法中的数据包络分析法（data envelopment analysis，DEA）可构建多个投入、产出的同类决策单元的指标体系［6］，多用于物流效率和经济管理等领域［7-9］，适合分析口岸的实际情况。

在研究口岸物流或效率分析问题时，多数学者会选用不同的评价指标并结合DEA方法分析相关效率问题。例如：俞恒［10］选用发展潜力、成本支出、经济效益等指标研究电商企业效率；韦景竹等［11］设计以网站页面数、更新频率、链接完整性、日均访问量等投入产出指标建立评价体系；薛梦启［9］建立进出口贸易额、货运量、出入境车辆数等指标分析云南边境口岸物流效率。也有学者选择不同的DEA模型来解决问题，例如：董越［12］通过三阶段DEA模型分析实验室研发创新效率情况；庄婷婷［13］采用DEA-Tobit模型测算海洋经济的科技效率，刘鑫渝等［14］构建了一种基于3种规模报酬的对偶DEA模型，用以提高学科建设效率。还有学者将多种方法融合在一起进行求解，例如：DEA融合 Malmquist指数法［15］，包含中介法、生产法等11种超效率数据包络分析混合模型［16］，具备普通最小二乘法回归模型的Boostrap-DEA方法［17］。然而较少有学者以DEA方法研究口岸物流效率问题，基于此，本文中使用 BCCDEA、双边DEA及Malmquist指数方法对中蒙公路口岸物流进行静态、动态及双向分析，明晰中蒙公路口岸物流的效率和格局，识别口岸物流效率的限制因素，为中蒙两国今后的贸易往来情况提供参考。

1 数据与方法

1.1 指标选取和数据来源

口岸物流产业包容性强，辐射范围广，因此要从全局角度出发进行研究。选取周密且不完全独立的指标［14］，并考虑指标科学性和数据有效性，最终选取的指标包括3项产出和2项投入。其中，进出口贸易额、货运量、出入境车辆次数作为产出指标，物流从业人数、口岸财政资金投入额作为投入指标。另外，综合考虑影响口岸物流效率的因素，选取口岸载体城市的生产总值、人口密度代表该地区的社会经济和发展水平。以“一带一路”为背景，因此选择2013年及之后的数据作为研究对象。又因统计的最新数据截至2018年，故通过整理《新疆年鉴》（2014—2018）和《中国口岸年鉴》（2014—2019）［18-19］获得 2013—2018年中蒙公路口岸数据。

中蒙公路口岸地理位置分布广泛，横跨在新疆维吾尔自治区和内蒙古自治区的边境，如表1所示：新疆维吾尔自治区共有4个中蒙公路口岸，内蒙古自治区共有中蒙公路口岸12个，故共16个中蒙公路口岸，其中一级口岸占比56%。根据DEA经验法则，测算结果随决策单元（decision making units，DUM）数量的增多更为准确，受评估的DUM个数不应少于投入产出指标个数总和的2倍，故选取以上16个中蒙公路口岸作为研究对象。

表1 中蒙公路口岸分布

1.2 BCC-DEA方法

DEA是根据多项投入指标和多项产出指标，利用线性规划对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。其中，BCCDEA方法是在规模报酬可变且以投入为导向的前提下，利用16个中蒙公路口岸的时间序列数据进行静态分析，得出综合效率、纯技术效率与规模效率。其中，纯技术效率反映口岸物流产业的技术利用水准，规模效率表示优化资源配置后提升的效率［20］。模型的表达式及限制条件：假设指标体系中有M个投入指标，N个产出指标，K个决策单元DUM。其中，λ为非阿基米德无穷小量，为松弛变量；t-表示口岸物流产业达到DEA有效需要减少的投入量，t+为剩余变量，表示口岸物流产业达到DEA有效需要增加的产出量；xkm代表第k个城市的第m项投入指标的量；ykn表示k个城市的第n项产出指标的量；θ代表投入产出的综合效率指数；λk为权重变量。

1.3 双边DEA方法

双边DEA方法是基于不完全相同的决策单元群组，在获取A、B两组的技术效率值之后，以效率的秩和作为统计量互为对照组进行假设检验。本文中的中蒙公路口岸分别处在内蒙古自治区和新疆维吾尔自治区2个地区，两者之间存在一定差异但不完全孤立，可使用该方法测算出两者效率的差异。以B组作为参照评价A组DMU的效率，同时以A组作为参照评价B组DMU的效率。

假设A、B两组分别遵循各自的DEA突性假设，构建双边DEA方法模型及限制条件如下：

其中：θ表示为综合效率指数；A、B组的效率值表示为 θA＝｛a1，a2，…，am｝、θB＝｛b1，b2，…，bn｝；xnk表示B组的第k个城市的第n项投入指标数值；λk表示权重变量；ynk表示B组的第k个城市的第n项产出指标数值；yA与xA分别表示A组的产出和投入指标值。秩和检验思路如下：将A，B合并为C，从大到小排列，若存在相同数据，则用对应的两数秩的平均数代替；求出A或B的秩和S，代入在一定的显著性水平下检验两组效率值差异。

1.4 Malmquist指数法

将Malmquist指数法应用于效率动态变化的分析，使用面板数据得出综合效率变化指数EC、技术进步效率指数 TC、纯技术效率变化指数PTEC及规模效率变化指数SEC等结果，其模型如下所示：技术进步指数反映口岸物流产业近年应用科学技术的情况，综合效率可分解为技术效率和规模效率［21］；针对以上各种效率变化指数而言，结果大于1表明口岸物流经营管理水平有所提高，反之下降。从t到t+1表示时间的过度；mt、mt+1表示时间 t和时间 t+1内的投入量，nt、nt+1表示时间 t和时间 t+1内的产出；st（mt，nt）、st+1（mt+1，nt+1）表示决策单元 DUM在 t、t+1时同前期比较的投入距离函数；st+1（mt，nt）、st（mt+1，nt+1）表示决策单元DUM在混合时期同前期比较的投入距离函数。

2 结果分析

2.1 BBC-DEA模型静态分析

2.1.1 中蒙公路口岸年平均物流效率分析

利用DEAP2.1软件对2013—2018年16个中蒙公路口岸年平均物流效率进行分析。结果表明：16个口岸的平均综合效率、平均纯技术效率和平均规模效率分别为0.846、0.869和0.97，说明中蒙公路口岸的资金、人才和设备投入及管理较好。其中，综合效率有效的口岸为3个，全部集中在内蒙古自治区的满洲里、甘其毛都和二连浩特，这3个口岸在现有资源配置情况下，以最高效的方式将投入转为产出，提高了使用效率。新疆维吾尔自治区的老爷庙口岸的综合效率最低，为0.687，但也处于中高水平，具体数据如图1所示。

图1 中蒙公路口岸2013—2017年的年平均综合效率图

2.1.2 中蒙公路口岸物流效率地区差异分析

从2013—2018年平均综合效率、平均纯技术效率及平均规模效率这三方面来看，内蒙古自治区的效率均高于新疆维吾尔自治区，但两者在规模效率的差异较小，纯技术效率的差异导致两者综合效率差距明显增大，如表2所示。由此可知，技术和规模是影响中蒙公路口岸物流效率的重要因素。口岸的载体城市有良好的经济基础和安全稳定的社会环境，可加速口岸的投入产出比例。2013—2015年，新疆GDP增速较高，但生产总量少，贫困问题尚未解决，且新疆地缘复杂，与多国接壤，贸易往来易受政治问题干扰［22］。直到近几年，依托“一带一路”倡议与新疆口岸资源优势，经济总量和综合实力逐渐提升，缩小了与内蒙古自治区口岸的差异。2013—2018年，新疆的第三产业占比从2013年的37.4%增至2018年的45.98%［23］，截至2018年末，新疆第三产业就业人员保持8.5%的增长速度［24］。近年来，内蒙古政府先后出台促进口岸发展的行动方案及指导意见，全面开放对外平台建设［25］，具备良好的经济基础和技术支撑、基础配置资源，最终转化为较高的口岸物流总和效率。综上所述，内蒙古自治区在保持现有资源基础上稳中求进，新疆维吾尔自治区要在合理优化资源配置上提高物流技术效率，从而提高口岸物流效率。

表2 中蒙公路口岸2013—2018年平均物流效率

2.2 双边DEA差异性检验

依据2013—2018年16个中蒙公路口岸的面板数据，利用DEA-SOLVER Pro5软件进行运算求解。4个新疆地区的口岸分为A组，12个内蒙古地区的口岸分为 B组，分析结果如表3所示，2013—2015年，检验值为正，在5%显著性水平下B组优于A组，即内蒙古自治区的公路口岸物流效率高于新疆维吾尔自治区；2016年，两地区的决策单元DUM在10%显著性水平上拒绝原假设，说明两地区的公路口岸物流效率没有显著差异；2017年，检验值为负，新疆维吾尔自治区在显著性3.71%水平上优于内蒙古自治区，可见在2016—2017年，“一带一路”倡议实施下，新疆公路口岸决策单元的物流效率结构发生变化；2018年，内蒙古自治区以显著性1.74%的水平再次优于新疆。2016年成为中蒙公路口岸物流效率的转折点。其原因可能如下：“一带一路”倡议提出前期，新疆地区的经济不稳定，口岸建设的起点较低，在资源投入达到一定程度时发生质的变化；反观内蒙古地区，在2016年，经济发展遇到瓶颈，随后利用地缘区位优势，加快中蒙开放合作契机，促进贸易往来，减少了产能过剩问题。

表3 中蒙公路口岸不同程度的地区物流效率分析

2.3 Malmquist指数法动态分析

2.3.1 时间序列维度变化分析

前文中使用DEA方法是基于16个中蒙公路口岸各个独立年份投入产出的静态效率分析。为更好地掌握公路口岸物流效率的动态变化规律，结合Malmquist指数法与DEA分析2013—2018年16个中蒙公路口岸物流效率的动态变化，Malmquist指数及其分解结果如表4所示。

表4 2013—2018年中蒙公路口岸Malmquist指数及其分解结果

这5年时间内，中蒙公路口岸的Malmquist指数呈上升趋势，直到2016年Malmquist指数开始大于1且一直保持该水平，表示管理有所改善。而其原因并不相同，2015—2016年得益于资源配置规模的提高，2016—2017年得益于技术利用水平的提升，2017—2018年得益于资源配置和技术的进步。综合技术效率可分解成纯技术效率与规模效率，2014—2015相较于上一年，规模效率与纯技术效率的共同提升促进了综合技术效率的大幅度进步。而在2015—2016年，纯技术效率的降低幅度大于规模效率的提升，从而拉低当年的综合技术水平。近几年，中蒙公路口岸对于资源配置与技术使用的程度都较高，但都具有随机性。今后需要更大程度的相互促进。

2.3.2 地区维度差异分析

16个中蒙公路口岸的Malmquist指数及其分解结果如图2所示。

图2 2013—2018年中蒙公路口岸Malmquist指数及分解变化图

Malmquist指数＝综合技术效率变化指数×技术进步指数，故将三者放在同一图中进行说明。Malmquist指数大于1表示口岸物流效率有所提高，占比75%的口岸物流效率有所提高，而其原因并不完全相同。现代化的信息技术及基础设施的建设双向促进乌拉斯塔、乌力吉、阿拉山、黑山头、策克、甘其毛都、额布都格口岸的发展；满洲里、二连浩特等一级口岸在保持原有先进性基础上扩大建设规模，提高物流经济效率。仅有红山嘴、老爷庙、阿日哈沙特、珠恩嘎达布其这4个口岸Malmquist指数小于1，其中2个口岸均分布在新疆，新疆地区物流效率未提高口岸占比50%，相比较为落后。从数据可知，新疆近年来在技术应用方面进步较多，但在资源配置投入环节较薄弱，新疆地区占比75%的口岸的规模效率处于未提高水平。

3 发展政策与建议

通过整理2013—2018年的16个中蒙公路口岸物流效率的数据分析结果可知：①2013—2018年，中蒙公路口岸物流效率整体水平较好，呈现东高西低的空间分布格局。内蒙古自治区的综合效率、纯技术效率、规模效率均高于中蒙公路口岸的平均水平，技术应用程度的缓慢是限制中蒙公路口岸物流效率提高的重要因素。②新疆维吾尔自治区与内蒙古自治区的中蒙公路口岸差异性并不显著。前期内蒙古自治区公路口岸物流效率优于新疆；以2016年为转折点，新疆维吾尔自治区通过改善公路口岸物流业的运营结构从而赶超内蒙古自治区；直至2018年，内蒙古自治区以1.74%的显著性再次高于新疆维吾尔自治区。③不同级别的口岸物流效率差异明显，二连浩特、满洲里、甘其毛都这些内蒙古自治区的一级公路口岸物流效率较高且保持稳定，新疆维吾尔自治区的乌拉斯台、塔克什肯、乌力吉、黑山头口岸的物流效率增速较快，其余口岸均存在物流效率较低或未得到提高的问题。

结合研究结论，为提高中蒙公路口岸物流效率和改善口岸建设现状，提出以下建议：

1）深化区域合作，鼓励两地区进行技术和经验的交流，推进优势互补与合作机制，共同优化资源配置的转化能力。

2）推动技术应用和创新，科学技术是发展的推动力，加大适合本土的技术应用和研发，提高口岸物流效率的技术性指标。

3）结合地区优势加快发展，合理制定发展策略，权衡地理区位和经济体系架构，突出地方特色，制定实施具有针对性的指导文件。

4 结论

选用进出口贸易额、货运量、出入境车辆数作为产出指标，物流从业人员数量及资金投入作为投入指标，利用BCC-DEA、双边DEA及Malmquist指数法分析了中蒙公路口岸物流投入产出比，检验地区差异的显著性，从时间序列维度和地区维度剖析物流效率的动态变化。分析结果表明：中蒙公路口岸建设呈现东高西低的情况，内蒙古自治区的技术应用及资源配置较高于新疆维吾尔自治区，但近年来，新疆维吾尔自治区物流效率增速较快，发展势头迅猛。本文融合使用3种分析方法，极大地避免了对单一地区口岸研究的局限性，对横跨我国北部边境线的新疆维吾尔自治区和内蒙古自治区的中蒙公路口岸进行双向分析，为促进中蒙公路口岸发展提出更全面的建议，具有理论和实际意义。