(天津商業大學經濟學院 天津 300134)
在經濟全球化和產業分工由產業間分工向產業內分工和模塊化分工的轉變的背景下,物流產業在經濟中發揮的作用越來越重要。隨著信息技術產業的迅猛發展,以線上交易為核心的電子商務迅速發展也導致對物流產業的更高要求;從產業發展的角度來說,物流產業運行效率的提高有助于減少資源的浪費從而發展綠色經濟;從企業的角度來說,物流產業的發展有助于減少企業的生產流程中生產要素流通的成本有助于提高企業利潤。我國政府提出包括西北五省和西南四省區市的絲綢之路經濟帶概念,該地區具有自然資源豐富,但在經濟發展水平方面卻并不高的特點。在這些地區物流產業的發展有助于當地豐富資源的輸出和吸引東部發達地區產業轉移,從而達到提高該地競爭優勢和發展當地經濟的目的。
我國學者對物流產業發展從不同的角度進行了研究:從物流企業發展的角度來看:李曉梅,白雪飛[1]利用超效率數據包絡模型對2006-2015年我國16家國有上市物流企業的數據進行分析,得出我國物流企業總體效率不高而純技術無效率是其主要原因;從物流業和其他產業協調發展的角度來看:王健,梁紅艷[2]對我國2000-2008年物流業和制造業數據分析兩者之間的關系,得出樣本期間內物流業的發展制約了制造業的發展;在區域物流效率和影響物流業發展因素的研究方面:劉秉鐮,余泳澤[3]運用數據包絡法和托賓模型對我國2004-2007年29個省份的面板數據進行分析,得出我國區域物流業整體效率偏低,投入產出組合缺乏有效性;范建平,肖惠[4]等在考慮區域物流效率時加入了對環境的負面影響,基于改進的DEA模型測算2012年各省的物流效率,得出物流業效率不高并且東中西部地區差距較大;劉俊華,劉振鋼[5]等利用DEA—Malmquist指數法對我國西部12個省市區2007-2012年的數據進行分析,得出物流效率在樣本期間呈現增加態勢,并分析了物流效率提高的原因;于麗英,施明康[6]等利用DEA—Malmquist指數法對我國長江經濟帶各省份2008-2015物流數據進行分析,得出長江經濟帶上中游物流效率發展不平衡,下游地區物流效率較高但增速放緩。通過對相關文獻的梳理,我們可以看到在對物流產業效率進行評價時絕大多數研究使用DEA分析方法,此外還有學者運用隨機前沿分析進行研究,如汪旭暉,文靜怡[7]采用SFA分析法對我國省級農產品物流的數據進行分析,得出在樣本期間農產品物流效率不高的結論。前人的研究在物流投入指標設定方面存在不足,如將不同運輸路線的貨運里程直接相加,這一做法缺乏科學性會導致錯誤估算物流的運行效率,因此本文會在前人的基礎上加以改進。
(一)評價方法的選擇
數據包絡分析法和隨機前沿分析法是效率評價的主要方法,其中 DEA無需設立生產函數的具體形式僅通過投入產出數據進行分析,而且可以測度多產出條件下的效率屬于非參數估計;而SFA需要提前設立函數的具體形式,可能因為函數設置的偏差而導致效率分析的錯誤,此外其只能測度單一產出時的效率[8]。在此采用Malmquist指數方法來分析效率隨時間的變化。
本文采用基于DEA的Malmquist指數,以t時期的技術為參照,基于產出的Malmquist指數為:
為避免時期選擇的隨意性所導致的差異,用t和t+1時期指數的幾何平均數衡量一期生產率變化的指數,并將其分解為規模報酬不變假設下的技術效率變化指數Ech和技術進步指數Tch,進一步的將指數中的技術效率變化指數Ech分解為純技術效率指數Pech和規模效率指數Sech:

=TFPch= Ech×Tch=Pech×Sech×Tch
TFPch即為全要素生產率變化指數,反映整體效率的變化,若其值大于1則表示在t到t+1期間運行效率的提高;Tch表示產出指標在兩個時期向生產前沿面的移動,其值大于1表示存在技術進步;Ech表示資源配置效率的變化,其值大于1表示資源配置效率的提高;Pech表示在技術和規模不變的情況下兩時期相對生產效率的變化,其值大于1表示觀測單元在t+1期更接近生產前沿面;Sech表示在兩時期觀測單元的規模收益的變化,若其值大于1表示觀測單元在t+1時期更接近規模報酬不變狀態。
(二)投入產出指標的設置
根據前人的研究成果,在物流產業運行效率投入指標上通常設立物流業從業人員,固定資產投資額和貨運路線運輸長度三個指標。根據我國的交通運輸業、倉儲業和郵政業增加值占物流業增加值的85%以上的情況,我們以交通倉儲和郵政業從業人員總和、固定資產投資總和分別作為物流業的從業人員和固定資產投資;在貨運路線運輸長度上借鑒黃勇[9]根據鐵路、公路和內河的運輸效率將三種運輸路線合并為同一運輸線路貨運里程的做法,將其統一轉換為公路的運輸里程。在物流產出指標上設立貨運量、貨運周轉量和物流業產值。貨運量為鐵路、公路和內河貨運量總和;物流業產值為交通運輸倉儲和郵政業歷年生產總值。
(一)數據來源
本文選取絲綢之路經濟帶上陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、四川、云南和廣西8個省份2012-2016年的面板數據進行分析,重慶由于所需數據缺失而未被納入分析框架。所有數據來自各省份2013-2017年統計年鑒,樣本數為40。
(二)絲綢之路經濟帶整體Malmquist指數及其分解
本文實證采用DEAP2.1軟件進行分析,實證結果如表一和表二所示。
從整體上來看:我國絲綢之路8省份物流效率呈現下降趨勢,從2012到2016年物流效率年均下降5.7%。對這一變化進行分解可知從2012年到2016年物流技術效率年均增長2.1%,這就是說西部8省份在物流運行管理和物流資源配置方面富有成效;技術進步指數年均下降7.6%,即物流效率的下降主要是由技術進步指數的下降所引起的,這就是說在樣本期間西部各個省份對物流先進技術的引進和創新呈現下降趨勢。對技術效率進行分解可得純技術效率年均增長0.3%和規模效率年均增長1.8%,物流技術效率的提高主要是由規模效率引起的,西部8省的物流整體上還處于規模效益遞增的階段。

表一 2012-2016年度年均Malmquist指數變化及其分解

表二 2012-2016年絲綢之路經濟帶平均Malmquist指數及其分解
(三)絲綢之路經濟帶分省份Malmquist指數及其分解
由表二可知除四川省物流效率在樣本期間呈現增長態勢,其余省份的物流效率都呈現下降趨勢。四川省物流效率的提高是因為四川物流技術效率的增長,即四川省在物流管理方面成效顯著。對技術效率分解可知規模效率增長引起技術效率提高,即四川新物流設施的投入帶來產出的增長。而四川省技術進步年均下降6.2%,這表示四川省物流技術的創新和引進不受重視。寧夏省在樣本期間物流效率年均下降16.2%,這主要是對物流技術引進和創新不重視導致的。青海省樣本期間物流效率年均下降2.4%,這是因為青海對物流技術引進創新的不重視和物流資源配置水平下降導致的。對技術效率進行分解可知青海省物流管理水平各年持平,而物流處于規模收益遞減階段。陜西省在樣本期間物流效率年均下降2.4%,其中技術效率增長而技術進步指數下降,物流效率的下降主要是由物流技術引進和創新的不足引起的。對技術效率進行分解可得其上升主要是在樣本期間對物流設施的投入所引起的。新疆在樣本期間物流效率下降,這是由技術進步的下降所引起的,此外新疆在物流資源配置水平上保持穩定。甘肅省在樣本期間物流效率下降,其中技術效率和技術進步指數都下降,即由物流技術引進和創新的不足和物流資源配置水平不高導致物流效率不高。對技術效率進行分解下降可得物流管理水平的下降和處于規模收益遞減階段兩方面引起技術效率的下降;云南省在樣本期間物流效率下降,其中技術效率增長而技術進步指數下降,即物流效率的下降是由物流技術引進和創新的不足引起的。對技術效率進行分解可得其上升是物流管理水平的提高和對物流設施的投入所引起的;廣西省在樣本期間物流效率下降,這主要是對物流技術引進和創新不重視,此外廣西在物流管理水平上各年也保持穩定。
本文通過對中國絲綢之路經濟帶上8個省份物流產業發展效率進行研究得出以下結論。西部各省份都不注重物流技術的引進和創新,導致在樣本期間物流效率呈現下降趨勢,這不利于物流產業的長期發展。除甘肅省以外,各省份代表物流管理水平的純技術效率都顯現出增長趨勢。這表明各省份對物流管理普遍比較重視。青海和甘肅物流產業處于規模報酬的遞減階段,其余省份還都處于規模報酬的遞增階段。這說明只要各省投入物流基礎設施就可以帶來物流效率的提升。
基于以上實證研究結論,為了進一步提高絲綢之路經濟帶物流產業的效率以促進其持續協調發展和發揮提高當地經濟發展水平的作用,本文提出以下政策建議:由于各省份物流效率下降的主要原因在于物流技術進步指數的下降,政府應該推行政策來引導物流企業進行物流技術的引進和創新,各物流企業也要重視對物流技術的引進和創新,這有利于物流企業提高自身的競爭力;由于絲綢之路經濟帶在交通設施方面還不便利而且各省份普遍處于規模報酬的遞增階段,政府應該繼續加大對物流基礎設施的投入以促進物流效率的提高;在此基礎上物流企業要繼續注重物流管理水平的提高,力圖在既定投入下取得最大產出。