“双循环”格局下京津冀区域物流发展特征评价

朱桃杏，韩佳萌，王慧

（石家庄铁道大学 管理学院，河北 石家庄 050043）

党的十九届五中全会提出，要加快构建以国内大循环为主体，国内国际双循环相互促进的新发展格局。“双循环”下的新发展格局，是国内大循环以及国内国际双循环的统一整体，需要更高效地发挥物流产业的支撑作用、先导作用以及纽带作用[1]。区域经济与物流发展相辅相成，物流产业与经济的发展存在相互促进、相互制约的作用关系[2]。物流产业的高效可持续发展是“双循环”发展格局下区域发展的关键环节。对区域物流系统的发展水平进行及时的分析、评价与规划，是推动区域物流健康可持续发展和区域经济高速增长的重要内容。京津冀区域是国家的首都经济圈，是北方经济发展的核心圈，“双循环”的发展格局下，物流业在京津冀城市群的发展中占据着不可或缺的地位。研究京津冀区域的物流发展效率问题，可以针对性提出区域物流经济稳定健康发展对策，以实现高效区域循环。

“双循环”发展格局下，区域物流的发展特征分析是当下区域发展研究的热点。Aimovi[3]等基于城市物流的发展研究认为城市物流管理对城市系统的可持续性、城市环境的发展以及城市内部居民的日常运作至关重要。学者通过不同的研究方法与思路，对区域物流的发展进行评价与分析，多利用灰色关联分析[4-5]、熵值法[6]、耦合协调模型[7-8]、结构方程[9]、数据包络分析[10-11]、系统动力学[12-13]等理论与方法来研究。张颖[14]从交通基础设施、网络结构、产业空间布局、物流规划等方面建立区域物流与经济协调发展的SD模型，并提出相应方针策略。张旭等[15]从物流人才、基础设施建设、物流规模、物流发展环境等方面对区域物流进行评价。通过实证分析，发现区域物流的发展呈现明显的不平衡性，并结合各地区的发展特点提出不同的建议。

已有文献对京津冀物流发展影响因素的研究多考虑经济发展水平、基础设施建设、产业关联等方面，对于物流发展技术环境以及政策执行力度等方面的考虑较少。本文研究的2011—2019年区域物流发展特征问题，属于多投入产出问题，并具有较强的时序性。由于数据量较大，且受量纲影响较大，故运用因子分析法对评价指标进行处理。首先测算全国物流效率，探究京津冀区域的物流发展趋势。其次，对京津冀物流做生产指数分析，观察京津冀区域最近几年的动态变化。应用DEA-Malmquist指数模型从静态以及动态两方面探究京津冀物流效率的整体演化机制。在此背景下，本文基于京津冀区域物流产业发展现状，通过对物流产业效率的宏观评价分析，为政策调整提供理论依据和基础支撑，以加速京津冀区域物流高效可持续发展进程，加快“双循环”发展格局的建设。

1 “双循环”格局下对物流要求及京津冀区域物流发展现状

1.1 “双循环”格局及对物流发展的要求

“双循环”发展格局的提出对各大城市群以及都市圈协同一体化发展形成了新的导向，如长三角、京津冀等需要借助物流业的纽带作用，实现各区域间资源的高效配置，形成一体化的发展格局。推动经济协同发展，根本而言需要实现区域内以及区域间生产要素的合理布局及有序流动[16]，在此过程中，物流业的作用不可或缺。“一带一路”倡议以物流为中介促进了国家间的交流，使发展要素更多地在国家之间进行重新配置，加快了世界的繁荣发展步伐。

后疫情时代，“双循环”的新发展格局也对我国物流业的发展提出了更高的要求，国内大循环的畅通，要求进一步加大对物流业硬件设施的建设统筹力度，要促进物流业的发展由数量夸扩张转向质量提升。加快产业联动，促进物流业和制造业的深度融合。同时，要加强硬件设施建设，进一步打造高效的物流环境，大幅度降低物流的运输成本；要加强物流业与大数据、云计算等新型技术的融合，打造数字化物流；要加强物流的软设施建设，建设绿色高效的物流运输体系。物联网技术的应用加速了智能交通的发展，为物流和运输领域提供重要支持，从而促进经济的发展[17]。促进国内国际大循环，需要加快建设国际物流供应链，建设安全可靠、自主高效的国际物流网络体系，促进各种生产资源在国际间的流通，提升我国物流产业在国际供应链中的地位。

1.2 京津冀区域物流发展现状

1.2.1 京津冀区域物流基础设施状况

运输基础设施的建设状况是区域物流发展的前提。本文用区域交通网络密度来表示基础设施建设情况。区域交通网络密度=线路里程/区域面积。

京津冀三个区域的交通网络密度基本保持稳定状态，如图1所示，北京、河北两地的交通网密度处于缓慢上升趋势，河北的交通网建设投资增长速度与北京相比较明显。天津的交通网络密度呈波动型，波动范围不大。总的来说，北京与天津的交通网密度相差较少，河北的交通网密度较小，与其他两地相差较大，说明京津冀区域基础设施建设处于不平衡状态。

图1 京津冀区域交通网络密度

1.2.2 京津冀区域物流产业规模状况

区域物流产业规模指特定区域在一定时期内物流产业相关指标的大小。本文从物流业产值、货运量、物流业从业人员数三个方面进行物流规模状况分析。

（1）物流业产值。如图2所示，京津冀区域物流整体上呈稳定增长趋势。京津冀区域内部，河北物流产业增加值较大，其次是北京，天津最少。从增长速率来看，2011—2019年京津冀物流产值较为平稳，河北与北京在2016—2017年物流产业增加较之前快一些，但也相对平稳。总体来说京津冀区域物流产业的发展相对平稳。

图2 京津冀区域物流产业增加值趋势图

（2）物流货物运输。物流货物运输能力通过货运量来体现。如图3所示。京津冀区域物流货物运输量由2011年258 063.13万吨增长到2019年的315 346.21万吨，累计增长22.19%，整体上呈波动上升趋势。总体来说京津冀区域货物的运输能力主要取决于河北的货物运输能力。

图3 京津冀区域货运量趋势图

（3）物流业从业人员。物流从业人员数侧面反映了对物流人才的投入。如图4所示，京津冀区域物流业从业人数2011年为110.96万人，2019年人数为101.36万人，减少了8.6%。整体上看，2011—2012年物流从业人数有所下降，2012年以后基本平稳。北京的物流人数较高，而且北京物流人员的变化趋势影响整个京津冀区域的物流从业人员的发展变化。

图4 京津冀区域物流业从业人员数

整体上看，我国区域经济发展的不平衡直接造成区域物流的发展不平衡。物流作为一种新兴行业在我国得到快速发展，由于制度的滞后性以及物流行业本身的跨行业性、多主体性等特点，加之区域间发展层次不同，使得区域间物流监管或政策难以相互对接与协调，粗犷式的监管导致物流发展缺乏动力，而物流市场无序的竞争严重阻碍我国物流进一步发展。较高水平的技术研发有利于生产成本的降低，进而带动产业的发展。京津冀区域物流发展技术水平的落后，降低了物流效率，增加了产业成本，阻碍了整体物流产业能力的提升。由于区域规划往往都跨越行政区域范围，容易造成每个行政主体各自为政，不能有效地发挥各自优势，政策无法达到协调。区域物流产业发展涉各地区各部门的相互协调与配合，以达到区域整体健康稳定发展的目标。物流业是经济运营的基础，在统一协调这一点上的影响尤为明显。

2 双循环格局下区域物流发展效率评价指标

2.1 指标选取

由于物流产业统计体系不完善，没有划分物流业这一产业类型。而交通运输、仓储和邮政业占物流产业85%以上的比重，能够比较准确的展现出整个物流行业状况，因此选取年鉴中的交通运输仓储邮电业的数据来对区域物流效率进行分析。数据来源于《国家统计年鉴》《城市统计年鉴》《河北统计年鉴》《北京统计年鉴》《天津统计年鉴》《物流年鉴》等。

根据已有研究指标体系建立的经验并考虑数据的可得性以及研究相关性，整理以下变量作为区域物流效率评价指标，如表1所示。由于输入数据指标过多，且指标之间或多或少存在一定的联系。为了提高物流效率评价的准确性，首先基于PCA的降维思想来降低指标之间的相关性，再运用DEA方法进行效率分析。

表1 区域物流效率评价指标

2.2 指标数据处理

运用Spss24.0软件对2011—2019年的数据进行标准化处理，分别对每一年的输入变量进行了KMO和Bartlett 检验，分析得出，研究期内所选指标均符合主成分分析的要求。

以2011年投入指标为例，主成分分析结果如表2、表3所示。由表2可得，第一主成分、第二主成分的特征值分别为6.541、1.386，均大于1，方差贡献率分别为72.682%、15.402%，累计方差贡献率达到88.084%，检验结果满足主成分选用要求。因此，2011年投入指标选择前两个主成分进行分析。

表2 投入变量主成分选取表

基于2011—2019年9年物流效率评价指标体系，对2011—2019年投入指标分别进行主成分分析时，为保证研究分析的统一性，将主成分分析中的累计贡献率设置为80%以上且特征根大于1。分别对2011—2019年的投入变量进行主成分分析，依据累积贡献率标准，提取了相应的主成分F1物流行业指标、F2物流环境指标，结果如表3所示。

表3 成分得分系数矩阵

根据成分得分系数矩阵表中各个主成分指标得分值，依据公式（1）计算得到2011—2019年每一年的投入与产出变量的因子得分结果。

式中：ZXx为标准化处理后的指标值。

由于因子得分结果中，F1、F2变量中有负数不满足DEA指标的选取原则，且产出指标原始数据与计算得出的投入向量相差较大，故而对变量进行归一化处理。参考陈军飞等[23]运用的数学公式：

式中：xij为投入变量因子得分，yij投入变量因子得分；为归一化以后的新投入变量，为归一化以后的新产出变量。据此可以计算得出2011—2019年转换后的投入变量和产出变量。

3 京津冀区域物流发展效率测度

基于DEA模型以及选取的指标体系，测算全国2011—2019年各省份物流效率值，并以京津冀为研究主体，通过与其他区域物流区域效率比较研究，分析京津冀区域物流发展状况。

3.1 京津冀区域综合效率分析

2011—2019年间，京津冀区域整体物流效率水平较高。天津的物流综合效率始终为1，说明该市在研究期内的资源配置达到了最优状态。北京与河北2011年的物流效率为1，达到了DEA有效，但2011年以后北京与河北的物流效率均有所下降，且呈波动状态，北京的波动幅度比河北略大。如表4所示。2011—2019年物流产业效率值在全国31个省份（港澳台地区除外，下同）排名中，天津排在第1位，北京排在第10位，河北排在第6位。北京与河北2011—2019年物流效率均值处于0.8～1.0之间，说明这两个区域只需对投入产出方面稍作调整即可达到DEA有效，但可以发现北京2019年物流效率值小于0.5，需要加大物流业的调整力度，从而保证区域物流产业高效率地发展。

表4 2011—2019年京津冀三省份物流综合效率表

如表5所示，京津冀区域物流产业效率均值为0.928，排名为1，说明京津冀整体物流发展水平较高，虽没有达到DEA有效，但接近资源配置的最优状态。物流产业效率排名二、三位的为华东区域和南部沿海区域，综合效率值都在0.8～1之间，与京津冀区域物流发展水平相差较少。而这三个地区的经济发展水平相近，说明区域物流的发展与区域经济大发展具有一定的相关性。

表5 2011—2019年京津冀和其他区域物流综合效率比较

3.2 京津冀区域物流效率布局分析

综合效率可以分解成纯技术效率和规模效率，依据分解后所得结果，以0.8为分界，将物流效率分为四种类型。由表6可知，在未来的物流发展中应在进行生产规模的优化调整的同时注重物流管理水平的提高。

表6 物流效率划分

以规模效率为横坐标，以纯技术效率为纵坐标，构建物流效率象限图，以形成物流效率的可视化特征。由图5可知，京津冀地区及三省份均处于“双高型”区域，天津效率值均为1，河北只有纯技术效率为1，说明河北应注重产业规模的发展，北京都没有达到资源配置最优，纯技术效率相对来说相差较多，所以在调整产业规模和技术管理水平时，更侧重于技术水平的学习与培养。

图5 31个省域物流效率分解图

3.3 京津冀区域物流生产指数分析

Malmquist指数模型以规模报酬不变为前提，通过从t与t+1时刻的距离函数来描述从t到t+1期的投入产出效率变化程度。若规模报酬可变，可以对TFPch的变动进行分解，公式为TFPch=Effch×TEch=PEch×SEch×TEch。详细展开式如下：

式中：Dt(xi,yi)和Dt(xi+1,yi+1)分别为当保持t期的投入产出不变时各决策单元t和t+1时刻的距离函数，Dt+1(xi,yi)和Dt+1(xi+1,yi+1)分别为当保持t+1期的投入产出不变时各决策单元t和t+1时刻的距离函数。若TFPch＞1，表明总体效率提高，若TFPch＜1，表明总体效率降低，若TFPch=1，表明总体效率没有改进。各分解部分的含义如表7所示。

表7 效率指数含义总结

为分析区域物流效率在连续时间段的动态变化情况特征，在DEA静态分析基础上，使用DEAP2.1得到Malmquist指数来衡量京津冀区域2011—2019年物流业效率变动情况，见图6。

由图6可知，京津冀区域Mal指数在2011—2019年时间段内围绕1波动，平均为0.983，表明该时间段内平均全要素生产率水平在下降。研究期内，天津与河北指数值波动相对平稳，北京指数变动在2011—2018年较平稳，在2018—2019年段出现大幅下降，造成京津冀区域整体变化呈下降状态。为了分析引起变动的具体原因，将全要素生产指数进行相应的分解，并得到各省份的具体指数结果。

图6 京津冀区域总体物流产业效率动态评价

由表8可知，北京只有两个时间段内生产率水平上升，其余时间呈下降趋势。将TFPch进一步分解得出，北京TEch的值只有三个时间段大于1，说明现有技术水平所带来的增长率较低；而Effch的值有四个时间段大于1，进一步分解可以得出该值小于1主要由SEch值引起，说明技术运用水平下降导致技术效率指数下降。2018—2019年虽然SEch值较高，但PEch值较低，说明该时段主要受规模效率的影响，物流产业规模合适与否可能成为以后影响技术效率的重要因素。

表8 北京2011—2019年物流产业效率动态评价

由表9可得，天津只有两个时间段内生产率水平下降，其余时间段内呈上升趋势，整体来说天津的全要素生产水平较高。将TFPch进一步分解得出，天津TEch值与TFPch值相等，Effch的值为1，说明现阶段技术效率处于平稳状态，研究期内，75%左右的时间段技术变化指数大于1，说明天津现有的投入产出组合之外的增长率较高，从而影响全要素指数的发展。

表9 天津2011—2019年物流产业效率动态评价

由表10得出，河北有四个时间段内平均全生产率水平上升，其余时间段内呈下降趋势。将TFPch进一步分解得出，河北TEch的值有四个时间段大于1，进一步分解得出Effch小于1的原因的来自于SEch，说明技术运用水平下降导致技术效率指数下降。规模效率值始终为1，说明当下的产业规模适合的当地的发展。总体来说，河北全要素生产指数主要受技术变化指数和纯技术效率指数的影响，两者发展趋势处于相对不平衡的状态，技术运用率高时，现有的投入产出组合并不能创造出更好的价值，所以当下应解决技术水平与投入产出不平衡的问题。

表10 河北2011—2019年物流产业效率动态评价

3.4 物流效率空间格局与地区差异性分析

从空间格局看，全国物流效率呈现不均衡发展的趋势。资源配置效率较高的省份不是一成不变，资源配置高效率区域从东部沿海地区逐渐向中部及南部转移。京津冀区域2011年三省份都处于比较高效的资源配置，到2019年，北京的DEA值仅为0.417，处于低效率状态，说明随着经济总量的不断增加，京津冀区域不均衡发展的趋势逐渐显现，北京地区的经济发展与物流效率呈现较明显的不平衡性。

应用泰尔指数分析我国区域内和区域间的物流效率差异。该指数可将总体差异分解为组内及组间差异，可应用于区域差异研究。泰尔指数的取值在0～1之间，数值越大说明物流效率差异越大。公式如（4）～（7）：

式中：T=Tw+Tb，T表示全国物流业总效率差异的泰尔指数，Tw、Tb分别表示区域内、区域间物流效率差异指数，Tk为表示各经济区物流效率差异指数；n表示在全国所研究省域的数量，nk表示各经济区所包含的省域单元个数，m表示区域的数量；ei表示第i个省域单元的物流效率，分别表示全国31个省份的物流效率均值以及各区域的物流效率均值。T值越大表示差异程度越大。

由公式（4）～（7）计算得出，全国物流效率泰尔指数及区域间、区域内的分解指数，并绘制成为平滑的折线图，结果如图7所示。由图7可得，2011—2015年全国物流效率泰尔指数呈波动性下降态势，2015—2016年有上升趋势，并在2016年达到一个相对峰值，泰尔指数为0.059。区域内指数差异基本高相应的区域间指数差异，影响整体差异的主要因素来自于区域内差异，说明全国物流发展效率区域间差异较大，地区发展不平衡问题一直没有得到很好的改善。

图7 物流效率泰尔指数趋势图

京津冀地区泰尔指数如图8所示，2011年泰尔指数值接近0，2013年开始出现波动增长趋势，2019年该区域的泰尔指数迅速增长为0.05，区域差异迅速拉大。以京津冀的泰尔指数为基数，比较其他地区的产业发展差异，大部分区域2011—2018年的泰尔指数与京津冀区域差异相对较平稳，2019年京津冀区域的发展发生了比较明显的变化，区域物流发展较平稳的区域被打破，区域不平衡显著。

图8 京津冀区域泰尔指数

4 结论及对策

4.1 研究结论

（1）京津冀地区总体效率平均值为0.928，但只有天津DEA值始终为1，北京与河北物流效率波动下降，区域内各省份效率差异明显；表明“双循环”格局下区域间的物流服务始终不能畅通，国内大循环存在障碍。京津冀区域整体技术效率较高，通过效率分解布局得出河北和北京是规模效率相对较低，应注重产业规模的发展。通过与其他区域物流效率以及区域经济的分析可得区域物流与经济发展具有一定的正相关性。

（2）北京物流效率变化主要受产业规模影响；天津的全要素生产率处于较高水平状态，造成变动的原因主要来自技术变化；河北物流效率主要受技术效率以及技术变化的影响。技术效率的提升，不仅促进区域间物流业的发展，也是“双循环”发展格局下的必然要求，要加强国内大循环，国内国际双循环，离不开物流业的创新发展。

（3）对物流效率进行空间格局以及地区差异的分析，发现全国范围内区域物流发展不稳定、区域内部差异大且一直没有得到很好的改善，尤其京津冀区域2018年以后区域内部差异明显。区域局部小循环不畅通，国内大循环有待加强。

4.2 适应新发展格局下的区域物流业发展对策

打造高效率的物流运输网络。新发展格局下，促进国内大循环，要加强物流在区域间的流通水平，京津冀区域物流业发展不平衡，区域内各省份效率差异明显，见微知著，我国国内大循环存在较多阻碍，不同区域间有着较大的运输效率差别。国家要加强顶层设计，宏观层面上合理规划对区域物流业的发展。应加强生产要素在区域间的流通，建设安全、完备的海陆空交通基础设施，打造绿色高效、安全完备、互联互通的物流运输网络，降低区域间的运输成本以及运输障碍。发挥“一带一路”的显著优势，促进国际间的流通水平以及流通规模。

促进物流产业的创新，推动整个供应链的创新，促进物流产业的创新。“双循环”的发展格局下，物流在产业发展中起着先导性的作用，产业的发展与物流业的发展具有高强度的一致性，产业的发展势必要求物流业的同步跟进，加强“双业”，即物流业和制造业之间的进一步融合，从推动整个供应链创新的高度推动物流业的创新发展和高质量发展[1]。同时促进物流业的创新发展以适应社会对物流服务多样需求，充分考虑不同产品、不同客户需求的不一致性，做到弹性、高效发展。通过技术的集成，将大数据、云计算、5G技术等应用到物流体系建设当中，从软件设施方面促进物流业的高效发展。

加强政策建设，完善物流服务体系。“双循环”发展格局下，物流在国内大循环有着极为重要的地位。促进国内消费升级，以内需拉动国内国际双循环。国内消费市场是新发展格局中重要的一环，要完善国内的物流服务体系。国家要加强对不同类型物流设施的建设，优化物流业的发展环境，塑造公平公正，良性竞争的发展空间，消除区域间以及国家间物流发展隔阂。物流业在发展过程中要充分考虑社会、物流客户间的多样化需求，切实解决物流配送中的卡脖子问题，为消费者带来良好的服务。进而以国内消费需求，拉动国际市场的发展。