自由贸易港建设背景下海南省物流效率评价与发展建议

李航，王禹沣

（中国民航大学 经济与管理学院，天津 300300）

0 引言

2018年10月16日，国务院印发了中国（海南）自由贸易试验区总体设计方案。2020年6月1日，海南全岛建设自由贸易港的方案获得了国务院的高度支持。2020年6月9日，民航局宣布开放第七航权，支持外航经营海南第七航权的客货运输。目前，为了进一步满足发展需要，海南省增设了海关特殊监管区域，并开展保税物流等服务。可见在自由贸易试验区的建设中，物流业作为现代经济的重要组成部分，受到高度重视。

目前，我国共出台21个自由贸易试验区建设方案，与其他自贸区划定120km2的面积红线不同，海南省扩大至全岛建立自由贸易试验港区。在21个自由贸易试验区中，海南省的开放力度最大，授权最灵活。海南省位于我国最南部，与台湾岛隔海相望，地理位置优越，自由贸易港建成后，将成为我国通往太平洋和印度洋市场的重要通道。2020-2025年是海南自由贸易港建设发展的关键阶段，在此期间海南省的区域优势、政策红利与便利的贸易条件将极大地促进海南省物流行业的发展，与此同时，自贸港的建设也对海南省的物流业发展提出了更高的要求。综上，探究海南省物流效率情况与影响物流业发展的因素，进而提出在海南自贸港建设背景下物流业发展的建议，对于海南省“高水平”发展现代物流业，助力自由贸易试验区的发展具有现实意义。

1 相关文献综述

对相关文献进行检索，发现目前国内外学者对物流效率的研究主要是通过建立DEA模型对数据进行处理，评价效率并提出发展建议。乐小兵，等[1]基于数据包络分析法评估广西物流业效率，通过分别建立不同模型，分析其在发展过程中存在的效率问题；秦雯[2]建立了三阶段DEA模型，从时间和空间两个方面，对粤港澳大湾区11个城市的物流效率进行评价，并提出推动粤港澳城市群物流一体化的建议；龚雪，等[3]基于全国各省的面板数据，分析了中国物流产业效率与时空差异；李国栋，等[4]从航空物流的视角出发，用三阶段DEA方法评价我国各省航空物流效率，并通过Tobit模型对影响航空物流效率的因素进行探究；田强，等[5]通过构建Malmquist指数模型测算出环渤海地区物流效率的变化情况，提出应增强核心区扩散效应等建议措施；王琴梅，等[6]运用DEA模型分国别、分地区评价了丝绸之路经济带“核心区”物流效率，发现物流业规模效率较低，并给出了各区域的总体排名；高康，等[7]基于超效率DEA模型对我国中西部12个省份的物流效率进行评价，并利用ESDA探究物流效率在空间上的差异性，提出西南与西北地区之间的物流效率存在马太效应；王蕾，等[8]运用DEA中的C2R和C2GS2两个模型对北疆8个地区的物流效率进行了评价，并针对各地区的不足现象提出相应建议；李雷[9]在评价兰州市物流效率的基础上，通过Tobit模型进一步探究了物流效率与各影响因素之间的关系。

经过查阅文献，尚未发现针对自贸港建设背景下海南物流业效率的相关研究。因此本文尝试基于DEA-Tobit模型，对海南省物流业效率及其影响因素进行实证研究，并针对海南省物流业发展提出建议。

2 研究方法

对于物流效率的研究，本文采用了常用的数据包络分析（DEA）法。数据包络分析法是一种评估多个决策单元（DMU）效率的方法，能够定量的对多个投入指标和产出指标进行评估，且并不需要确定各指标对效率影响的权重，从而一定程度上保证了相对的客观性，是目前评价效率常用的方法。数据包络分析法通过保持DMU的投入或产出不变，运用线性规划法和统计数据确定生产前沿，将每个DMU投影到生产前沿，通过比较与生产前沿的偏差来评估相对有效性。本文选用产出导向的BCC模型，此类模型假定DMU处于规模报酬变动的情形下，用来衡量决策单元的纯技术效率和规模效率。基于DEA模型的发展已相对成熟，本文不对模型的具体内容展开介绍。

为了分析物流效率的影响因素，DEA模型获得的物流效率值是离散的，其取值在0-1之间，若采用传统的最小二乘法会导致结果出现偏差，而Tobit模型专门用于处理因变量受限的问题，因此本文采用Tobit模型分析海南省物流效率影响因素。

3 评价指标选取与数据获取

本文在参考以往物流效率评价指标的基础上，结合海南省的特点，构建了物流效率评价指标体系，同时兼顾了数据的科学性和可比性，见表1。指标体系中产出指标选取为海南省年度货运量，货物周转量，交通运输、仓储和邮政业生产总值；投入指标选取为物流业从业人数，交通运输、仓储和邮政业固定资产投资，换算后线路长度。其中，由于物流业从业人数难以直接获取，故以第三产业从业人数代替。换算后线路长度是以铁路、公路、水运、航空运输各自在货物运输总量中所占百分比为权重，乘以相应交通运输线路长度所得。数据信息取自2010-2018年《海南统计年鉴》。

表1 指标选取

4 海南省物流业效率实证分析

4.1 物流业效率评价

基于DEA模型，以2010-2018年海南省的数据为决策单元，对海南省物流业的效率进行评估，并使用DEAP软件做数据处理。表2为DEAP软件所得的效率评价结果。

表2 2010-2018年海南省物流业效率评价结果

由表2可知：

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（1）海南省物流业投入产出的平均效率为0.98，平均纯技术效率为0.988，平均规模效率为0.992，2010-2018年均处于规模报酬递增或不变阶段。

（2）总体来看，海南省物流业的综合效率、纯技术效率和规模效率在2011-2014年和2018年均为1，属于DEA有效。2011-2014年的物流业规模效率并未发生变化，表明自2011年之后的四年时间里，海南省的物流产业发展比较合理，投入产出效率稳健。2010、2015-2017年的物流综合效率、纯技术效率和规模效率均小于1，属于DEA无效。以上说明海南省物流业投入产出效率已经达到一定水平，但还有很大发展潜力。2015-2017年间均处于规模报酬递增阶段，证明物流业的市场规模还需进一步扩大发展，才能获得更多收益。

（3）在DEA模型中，综合技术效率等于规模效率与纯技术效率的乘积。评价结果显示，2010年海南省物流业纯技术效率为1，由此可知2010年的DEA无效是由规模效率因素所致，即当时海南省物流业处于规模过小的发展初期。2015-2017年DEA无效是由纯技术效率偏低所致，说明物流资源配置不合理。

（4）2015-2017年间，货运量与货运周转量两个指标存在产出不足的问题。

通过进一步分析原始数据，发现海南省2015-2017年间投入指标均处于增长状态，产出指标中货运量与周转量却有明显的下降，因此导致这三年间的物流业投入产出属于DEA无效。

4.2 物流业效率影响因素分析

本文将海南省2010-2018年物流效率作为因变量，探究因变量的影响因素，建立Tobit回归分析模型如下：

表3 Tobit模型回归结果

回归结果显示：

（1）经济水平方面，海南省生产总值W的显著水平小于0.05，即经济水平和物流效率之间有很强的相关性，正相关系数表明，经济水平的提高可以促进物流效率的提升。

（2）政府支持力度方面，交通运输、仓储和邮政业固定资产投资G的系数为负，说明政府支持力度与海南省物流效率的水平负相关，推测海南省物流业资源配置可能存在不合理的现象。

（3）信息化水平方面，信息传输、软件和信息技术服务业的固定资产投资X的系数为-0.079 39，因此未来推进政府支持、信息化水平与物流业效率提升相向而行将成为海南省提高物流效率的重要途径。

（4）外贸水平方面，海关进出口总额T的系数为-0.081 88，但显著性水平大于0.05，说明外贸与海南省物流效率的相关性不大。

5 海南省物流业发展建议

“十四五”时期是海南省自由贸易试验港建设的关键期，海南省应当借助自贸区的政策红利出台人才与融资政策，保障物流业发展急需的人才储备和资金支持，留住本土优秀毕业生建设自贸港物流业的同时，吸引海南岛外的优秀人才，以高端人才、资金保障促进技术进步，全面提升物流行业发展水平。根据前文对海南省物流效率影响因素的分析，现从经济水平、基础设施、信息化、外贸等方面，针对海南省物流业投入产出效率的提高提出相应建议。

（1）提升经济水平，发挥大型物流企业的“聚集效应”。促进自贸区经济的高质量发展，借助自由贸易试验区高度开放的优势深化对外合作，鼓励国内外优秀物流企业在海南省投资，建设区域性、枢纽型物流转运中心，在市场准入、土地审批、税收、通关和贷款等方面给予政策上的倾斜，为企业创造良好的营商环境。通过引入大型物流企业，加速产业聚集效应，开辟更多航线，促进海南省各港口的吞吐量快速提升，同时为本地物流企业带来更多的机遇。

（2）完善公路、铁路、海运物流基础服务设施。继续加强交通基础设施建设，在完善现有设施的基础上加深与内地的交通衔接。通过观察统计数据，海南省铁路运营里程在2015-2019年一直保持在1 175km而非增长状态，且总里程处于全国较低水平。因此海南省应积极开展铁路基础设施建设，加速融入全国高铁网络，打造更高通达性的铁路干线网络，为自贸港发展公铁联运、空铁联运奠定良好基础。公路方面，公路运输方式的优点在于可以实现门到门的服务，因此从优化物流运行环境的角度出发，应加强各城市间的道路建设，提高城市交通的便利性，带动海南自由贸易试验区物流业的全面发展。海运方面，目前海南省港口资源存在结构性矛盾。比如，全岛137个泊位中，万吨及以上泊位只有34个，且大部分集中在海口市；海口港的吞吐量已超过其设计通过能力，而很多其他港口却长期处于低吞吐量的状态，这或许是导致回归模型中政府支持力度与物流水平成负相关的原因之一。面对这些问题，应该从宏观的角度出发化解结构性矛盾，整合现有港口和已建港口的资源优势，实施差异化竞争和协调发展策略。与此同时，还应持续深耕航空货运市场。以海南为中心的8h飞行经济圈，可覆盖全球59个国家和地区，总人口约占全世界的67%，若能深入挖掘庞大市场的潜在需求，必将带来巨大经济效益。目前海南省已开放第七航权，宜加深航空运输与其他运输方式之间的连接性，从供应链管理视角出发提升企业服务水平和整体运输工作效率。

（3）加大投资力度，打造高效的信息服务平台。根据评价结果，海南省的物流业长期处于规模报酬递增阶段，且海南省铁路网与公路网的密度相对于物流业发达省份较低，已成为制约目前发展的瓶颈之一，因此一方面应该加大对物流业的投资力度，持续保障基础设施建设；另一方面应创新金融领域融资，使物流企业的融资方式更加灵活，有利于扩大规模。此外，海南自由贸易试验港在全岛范围内设立了11个重点园区，必将激发更大规模的物流需求，因此应采用“互联网+物流”的策略，发挥自贸区的试点优势，将大数据、云计算、区块链、物联网等先进技术应用到物流行业，加快信息化建设进程，由政府牵头搭建高效互联的物流信息服务平台，实现多种运输方式和不同物流企业之间信息的无缝衔接，既可以提高物流效率，降低成本，又能避免个别企业在竞争中通过发达的信息技术形成垄断。

（4）提高外贸水平，保障外贸增长对物流业的贡献。目前，海南省对外贸易水平与物流业的相关性很小，因此可以考虑拓展航运服务产业链，推进保税仓储、国际物流配送、转口贸易、大宗商品贸易、进口商品展示、配送加工、集装箱拆解和LCL等业务在海南自贸港的发展。提高全球供应链服务管理能力，建设国际航运枢纽，促进港口、产业和城市一体化发展。建立贸易物流中心，融合大宗原材料及产品的离岸贸易、转口贸易、集中采购、运输储存、分拨等功能，为跨境供应链提供物流保障，促进外贸与物流业同向而行。

6 结语

本文通过运用数据包络模型对海南省物流业2010-2018年的数据进行分析，结果表明海南省物流业长期处于规模报酬递增阶段，但资源配置存在不合理现象，技术效率还有较大提升空间。进而通过建立Tobit模型，探究了影响海南省物流效率的因素。最后从经济水平、基础设施、信息化、外贸等方面提出了发展建议，为海南省物流业投入产出效率的进一步提升提供参考。