中國八大經濟區域物流產業運作效率分析

摘要:文章首先基于三階段DEA分析方法構建均質化效率分析框架，在剔除地區經濟環境、交通基礎設施狀況、現代化信息技術水平以及物流產業總體狀況等外部環境變量以及隨機因素對效率影響基礎上，分析相同環境及隨機條件下中國八大經濟區域2008年物流產業實際運作效率水平。其后依據均質化環境下獲取的更加切實、準確的分析結果，提出優化物流產業運作效率的針對性對策建議。

關鍵詞:物流產業;運作效率;三階段DEA

一、 引言

現有相關研究成果在物流效率問題研究上已取得一定進展，但仍存在兩方面問題:一是研究視角較為單一，已有成果主要集中于物流企業層面，部分學者雖從物流產業總體效率分析入手，但主要基于原有“東中西”劃分格局，尚缺乏對新經濟區域劃分構架下八大經濟區域物流產業效率的研究成果;二是研究方法對外部環境因素以及隨機因素考量不足，物流產業作為服務性產業外部環境狀況對其運作效率具有顯著影響，隨機因素作為影響效率表現的次要因素也需加以適度考量，但現有物流效率相關成果主要基于傳統DEA分析方法，無法分析以上因素對物流產業效率的影響。

鑒于上述現存問題，本文以國家“十一五”發展規劃中提出的新經濟區域劃分構想將全國劃分為八大經濟區域，應用三階段DEA模型構建均質化效率分析框架，通過對影響物流產業運作效率的外部經濟環境、交通基礎設施狀況、現代化信息技術水平以及物流產業整體狀況等外部環境因素的剔除，評估在相同環境以及隨機條件下八大經濟區物流產業實際運作效率高低。

二、 三階段DEA分析方法

眾多學者基于研究需求，依據不同的調整方法對DEA加以優化，當前調整后的DEA方法大致可分為:傳統DEA、二階段DEA、三階段DEA(Fried and Lovell，1996)、四階段DEA(Fried et al，1999)以及三階段DEA(Fried et al，2002)。本文選取Fried等2002年所提出的三階段DEA調整方法，將物流產業效率分析劃分為如下三個階段。

1. 一階段傳統DEA模型。第一階段是利用傳統DEA分析方法得出物流產業的技術效率與投入差額值，由于本文的核心在于探討我國各經濟區物流產業運作水平差異，其關鍵在于分析既定物流服務產出條件下的要素投入最小化效率，因此本文采用基于投入導向下的BCC(規模報酬可變)模型，鑒于DEA-BCC已是較為成熟的方法，本文不再敘述其模型原理。

2. 二階段相似SFA模型。第一階段所獲取的投入差額實質是受到環境影響、隨機誤差以及內部管理等因素影響，因此第二階段是在第一階段分析基礎上，將投入差額值作為因變量，將環境影響、隨機誤差作為解釋變量進行回歸分析，借助SFA(隨機前沿分析)調整隨機誤差、環境因素對差額值的影響，得出由管理低效所造成的投入冗余。

以下以投入導向為例，構建經濟區物流產業投入變量SFA分析方法。為剔除環境因素對松弛變量的影響，首先需構建松弛變量與環境解釋變量回歸方程:

Sin=fi(zi;?茁n)+Vin+uin，i=1，2，…，I，n=1，2，…，N

fi(zi;?茁n)是確定可行的松弛前沿，表示外生環境變量對松弛變量的影響，zi是外生環境解釋變量，?茁n是預評估的環境解釋變量參數;Vin+uin為混合誤差項，兩要素獨立不相關，其中Vin是第n個物流企業在第i個要素投入，其生產過程的隨機誤差;uin是第n個物流企業的第n個要素投入，其物流服務生產過程中管理無效率的非負隨機變量。

在進行SFA分析后，利用回歸結果以效率最高物流企業投入量為基準，對其他物流企業要素投入量加以調整，方法如下:

XAin=Xin+[maxn{zk ?茁n}-zi ?茁n]+[maxn{Vkn}-Vin]，i=1，2，…，I，n=1，2，…，N

其中XAin為第n家物流企業要素i的修正后投入值， [maxn{zk?茁n}-zi ?茁n]代表將所有物流企業調整于相同的產業運作環境，[maxn{Vin}-Vin]則是將所有物流企業的生產隨機誤差調為相同狀態。最后為了消除混合誤差中的隨機誤差，將其與管理無效率分離，本文采用Jondrow等(1982)所提出的方法加以估計，限于篇幅在此不加以細述。

3. 三階段調整后DEA模型。第三階段則是利用調整后的物流產業投入數據替代原有數據，再次利用DEA-BCC模型，重新分析物流產業運作效率。第三階段所獲取結論是在排除外生環境變量以及隨機誤差影響后得到的結果，其分析更加客觀，更能反映各經濟區物流產業實際狀況。

三、 投入產出指標以及環境變量選擇

1. 物流產業投入產出指標選擇及數據來源。從產業層面對效率進行分析有很多方法，其中Strassner等(2005)提出KLEMS生產力測度方法使用較廣，該方法以生產可能性邊界為基礎，產業總產出由資本、勞動、中間投入和技術決定，其中資本(K)、勞動力(L)為初級投入品，能源(E)材料(M)和服務(S)為中間投入品。鑒于無法獲取各經濟區物流產業中間投入數據，本文舍去對中間變量的考察，以2008年交通運輸倉儲和郵政業固定資產投資以及物流產業就業人數兩個初級投入品為投入數據，以貨運周轉量為產出量，以此對物流業運作效率加以評價。本部分數據主要源于《2009年中國統計年鑒》中2008年我國八大經濟區域涵蓋省(市)相關數據。

2. 物流產業外部環境變量選擇及數據來源。三階段DEA模型的第二階段需要構建類似SFA模型來測度外部環境因素以及隨機誤差對產業運作效率的影響。外部環境變量的選擇主要考慮對物流產業運作效率有顯著影響，但又不在樣本數據范圍內的因素。從物流產業發展特性看，物流業運作效率水平的高低除受物流服務生產過程相關因素影響外，外部社會經濟發展環境、交通基礎設施狀況、現代化信息技術水平以及物流產業整體發展狀況等外部環境因素也具有顯著影響。

在充分權衡指標代表性以及數據可得性基礎上，本文選取以下因素作為外部環境變量:(1)地區生產總值，物流需求作為派生性需求，其總量大小與地區經濟發展水平息息相關，地區生產總值能較為充分反映不同經濟區經濟發展總體狀況;(2)地區等級公路長度 ，通過對我國交通基礎設施建設狀況的分析發現，當前我國交通基礎設施建設水平存在明顯差異，而交通基礎設施作為物流服務生產的重要載體對其效率具有重要影響，考慮到公路運輸作為物流貨運的主要載體，因此本文選取地區等級公路長度作為衡量交通基礎設施水平差異的指標;(3)地區互聯網寬帶接口數，信息技術作為物流現代化的重要支柱，促進了新的物流理念和經營方式產生，推進了物流管理的變革以及物流運作效率的提升，地區互聯網寬帶接口數作為地區信息網絡發展水平的重要指標能在一定程度上反映地區信息技術水平差異;(4)地區物流園區總數，地區物流產業總體發展水平對物流運作效率具有顯著影響，鑒于當前物流產業發展以及物流企業選址園區(基地)化傾向，本文選取地區物流園區數以此衡量地區物流產業發展水平差異。本部分數據主要源于《2009年中國統計年鑒》，以及《第二次全國物流園區(基地)調查報告》中八大經濟經濟區域相關數據。

四、 實證分析結果

1. 第一階段DEA實證結果。基于DEAP 2.1對我國八大經濟區物流產業運作效率一階段分析可知，在不考慮外部環境影響狀況下，2008年我國物流產業運作效率最高的地區為東部沿海地區，其綜合技術效率、純技術效率以及規模效率都處于全國領先水平，但從規模報酬狀態看東部沿海經濟區物流產業發展處于相對瓶頸階段，地區物流產業規模報酬處于不變狀態;北部沿海、長江中游、黃河中游以及東北四大經濟區與東部沿海經濟區相比，在純技術、規模以及綜合綜合技術方面都存在差距，但與西北、西南以及南部經濟區相比仍具有明顯優勢;從第一階段分析結果看，我國物流產業運作效率呈現出明顯的由東向西逐步遞減的趨勢。

2. 第二階段SFA回歸結果。將第一階段分析所獲取的各經濟區資本及勞動投入松弛變量作為因變量，以經濟區地區生產總值、等級公路長度、互聯網寬帶接入端口和物流園區總數作為自變量，基于STATA 9.0進行SFA分析，其結果如表2所示。

由表2可知，以上選取的外部環境變量與資本及勞動投入松弛變量的系數均通過5%的顯著性檢驗，表明使用SFA分析十分必要。由于外部環境變量是對兩種投入松弛變量的回歸，因此當回歸系數為負數時表示增加該環境變量有利于減少投入松弛量，從以上分析結果可知:(1)地區生產總值大幅提升對兩種要素投入松弛變量的減少具有負效應，隨著地區物流需求的快速增長將刺激物流相關資本及人力的增加，在一定程度有會增加以上投入的盈余，降低物流產業運作效率;(2) 等級公路建設水平的提升對兩種要素投入具有負效應，即隨著地區物流交通基礎設施建設的提高，物流產業發展環境將大幅優化，由此將吸引大批資本及勞動進入物流產業，短期內資本及勞動力的大量積聚會導致要素使用效率低下;(3) 互聯網寬帶接入端口數量增長對減少要素松弛量具有正效應，地區物流信息技術水平的提升，將有利于提升生產要素使用效率，由此促進地區物流產業運作效率的提升;(4) 物流園區數量的增長對降低要素松弛量具有負效應，隨著國家對物流業重視程度的不斷提升，各地區物流園區及物流企業數量大幅增加，但部分地區物流產業發展仍較為粗獷，缺乏對物流資源的集約利用及有效規劃，影響了物流產業運作效率的提升。

基于以上分析可知，外部環境因素對物流產業要素投入冗余影響大小及方向不同，處于不同環境下的物流企業可能由于外部因素影響，在產業運作效率上呈現出較大差異。因此在研究物流產業效率時，有必要剔除環境因素及隨機因素對地區物流產業的影響，將各地區物流產業放到相同外部環境條件下分析其效率水平。因此本文將基于第二階段SFA分析結果，依據Fried等(2002)提出的投入要素調整方法，對八大經濟區物流產業投入要素數量加以調整，由此得到相同環境及機遇條件下的物流產業運作效率狀況。

3. 第三階段DEA實證結果。通過DEA 2.1 對調整后的八大經濟區2008年物流產業投入產出數據再次進行BCC效率分析，可得到新的效率值及規模報酬狀態(如表3所示)。

通過對一階段及三階段分析結果的對比可知，剔除外部環境因素及隨機因素后，八大經濟區物流產業運作效率發生了明顯變化。總體表現為，全國物流產業平均綜合效率以及規模效率降低，由一階段的0.579和0.812調整為0.543和0.718，但同時物流產業平均純技術效率有所提升，由0.681調整為0.725，物流產業平均綜合效率的下降主要源于規模效率的影響。

從各經濟區情況看，調整前東部沿海、北部沿海、長江中游以及黃河中游經濟區物流產業運作效率處于相對前沿面，但調整后東部沿海經濟區以及北部沿海經濟區則由之前的規模報酬不變以及規模報酬遞增變為規模報酬遞減以及規模報酬不變，此外受規模效率以及技術效率降低的影響，長江中游以及北部沿海經濟區綜合技術效率與東部沿海經濟區差距有所擴大;東北經濟區作為物流產業運作效率居中的地區，在調整后受規模效率影響，其綜合技術效率有所下降;南部沿海、西南以及西北三個物流產業效率相對落后的地區在剔除環境影響后，純技術效率明顯提升，但規模效率有所降低，且下降程度明顯高于其他地區，由此導致地區物流產業綜合效率的進一步下滑。

五、 主要結論及建議

以上實證結果顯示，地區經濟環境、交通基礎設施狀況、現代化信息技術水平以及物流產業總體狀況等外部環境以及隨機因素確實對物流產業運作具有顯著影響，在同質環境下我國物流產業結構不合理、規模效率偏低、物流產業發展不平衡以及發展環境亟待優化等問題進一步凸顯。通過對一階段及三階段相關數據的對比歸納，可得出如下結論:

1. 我國物流產業結構亟待優化升級。借由對一階段及三階段分析結果的對比分析發現，在對投入數據加以調整后東部沿海及北部沿海經濟區物流產業運作效率皆有一定程度下滑，兩大經濟區在規模報酬方面呈現遞減及不變狀態。以上兩大經濟區作為我國物流產業發展水平最高的地區，在除去外部環境因素影響后的狀態變化表明雖然在國家及各級政府財政、稅收、土地等相關政策支持下，我國物流產業發展取得一定發展，但現有物流產業發展思路及物流產業結構，已不能滿足現代化物流產業發展需要，未來需要在促進物流產業規模化發展的同時，積極調整物流產業結構，推動傳統物流向現代化物流方向發展，借由體制優化、理念創新、技術升級等手段，加快物流物流產業現代化建設步伐。

2. 規模因素仍是制約我國八大經濟區物流產業運作效率提升的主要因素。在剔除外部環境因素影響后，我國各經濟區平均綜合技術效率明顯下降，其根本原因即源于規模效率制約。在當前經濟區粗獷式發展思路引導下，我國物流產業總體仍呈現“小、散、弱”的狀態，各(下轉第71)經濟區物流產業普遍不具有規模效率。解決這一問題的關鍵，在于提升對科學發展物流產業的認識，借助科學合理的布局規劃，制訂更為合理的物流產業政策，整合各方物流資源，促進現代化、專業化第三方物流企業發展。

3. 外部物流產業發展環境仍是制約我國物流相對落后地區發展的主要障礙。西南及西北兩大物流運作效率相對落后經濟區，在排除外部環境影響后，物流業純技術效率明顯提升，由此表明以上地區在一階段所呈現的物流產業運作效率低下，部分源于較差的物流產業發展環境以及物流產業發展機遇，并非完全歸結于物流產業管理技術水平落后。西南和西北經濟區地處我國西部內陸地帶，與東部及北部沿海經濟區相比，在社會物流需求、物流交通基礎設施狀況、物流信息技術以及物流業總體發展水平上有較大差距，未來西南及西北經濟區物流產業發展的重心應以大力優化外部環境為主。

4. 物流產業發展不平衡，物流產業運作效率地區性差異顯著。一階段分析結果表明，我國物流產業運作效率呈現出明顯的由東部沿海向西部內陸遞減的趨勢，在修正外部環境因素影響后，西部經濟區、中部經濟區、東北部經濟區以及東部經濟區間的運作效率差異并無顯著減低趨勢。雖然近年來在國家西部開發戰略、中部崛起戰略以及東北老工業基地振興等區域發展政策支持下，我國四大板塊發展水平差異顯著降低，但物流產業運作效率仍有較大差異，未來仍需對物流產業效率相對落后地區給予充分政策傾斜及財政支持。

由于當前尚無以三階段DEA模型分析物流產業效率的研究成果，同時受我國物流產業專業統計數據缺失的影響，本文分析過程中的指標選擇及結論解讀仍存在進一步優化的空間，這將在未來研究中加以考量。同時在第二階段SFA分析時，采用不同回歸模型的數據調整方法也將是未來研究的重點。

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作者簡介:樊敏，南開大學經濟與社會發展研究院博士生。

收稿日期:2009-12-22。