基于三階段DEA 模型的西部省份物流效率研究

夏 露，張 彤，劉 玲，顧 彬

0 引 言

隨著社會分工的不斷細化，作為現代經濟“加速器”和“第三利潤源泉”的物流業取得了長足的發展。隨著各地區經濟的不斷發展，物流行業逐漸受到各地政府的重視，紛紛加大對行業的投資，而作為衡量物流投入與產出比優劣的物流效率則直接反映了當地物流行業的發展水平，逐漸受到大家的關注。

西部地區包括四川、云南、貴州、廣西、重慶、西藏、陜西、甘肅、新疆、寧夏、青海、內蒙古共12 個省、直轄市、自治區。2022 年西部12 省份的GDP 共實現25 萬億元，約占全國經濟總量的21%。近年來，隨著西部經濟的崛起和一帶一路政策的支持，西部各省份的物流產業增速迅猛。但是由于經濟發展不平衡以及政府政策支持差異等多方面的原因，各地區之間的發展程度參差不齊，差異巨大，一些省份的物流效率不高，浪費嚴重，低效的物流投入產出已逐漸成為制約區域經濟發展的關鍵因素之一。以往的文獻利用不同實證研究方法對區域物流效率問題展開了研究，得出了一些較有意義的結論和建議，但從現有的文獻檢索結果看，對西部12 個省、直轄市和自治區進行物流效率評價和分析的文獻較少，相關的研究也亟待深化。因此，對西部12 個省、直轄市和自治區的物流效率進行測度和評價，并且對西部各省份的物流效率差異進行分析，提出應對措施和建議，有利于西部地區物流行業的高質量發展。

1 研究方法介紹

本文選取三階段DEA 模型以及Malmquist 指數方法來研究西部12 個省份之間的靜態和動態的物流效率。

三階段DEA 模型是由Fried 等人提出的一種在傳統DEA 模型基礎上剔除環境變量和擾動項的計算投入產出效率的方法。其主要步驟為：第一階段與傳統的DEA-BCC（規模報酬可變） 模型計算一樣，利用原始的投入和產出數據計算投入產出效率值；第二階段則借助隨機前沿分析方法（SFA） 消除外部環境和隨機擾動項，得到新投入；第三階段則利用調整后新的投入變量，重新進行DEA-BCC 模型計算，從而最終得到不受環境因素及隨機擾動項影響后的效率值。

Malmquist 指數方法則是由Malmquist 等人提出的被廣泛應用于計算生產率變化的方法。該方法的核心是將全要素生產率（TFP）分解為技術變化（TCH）和技術效率變化（TECH），進而研究影響其變化的原因。當TFP大于1 時，表示生產能力有所提高；當TFP小于1 時，則表示生產能力在惡化。

2 指標的選取與數據的來源

本文主要選取了3 個投入指標，3 個產出指標和2 個環境變量來建立相應的評價指標體系測算西部各省份之間的物流效率。

由于物流業具有重資產、勞動力密集等特性，因此本文的投入指標主要從三個方面考慮：人力、財力和物力，分別用就業人數、固定資產投資額和民用載貨汽車擁有量來反映人財物三個方面的投入數量。而產出指標則用交通運輸、倉儲、郵政業的增加值以及貨運量和貨運周轉量來反映質量產出和數量產出的多少。

物流行業在實際發展中通常會受到地區經濟發展水平和政府政策的影響。因此，在環境變量選擇方面，本文選取地區GDP來反映當地經濟的總體發展水平；用地區交通運輸、倉儲、郵政支出占地區財政總支出的比例來反映當地政府對物流行業的支持程度。

具體如表1 所示。

表1 指標選取

本文采用的相關數據來自于《中國統計年鑒》和國家統計局網站，選取了2017 年到2021 年的西部12 個省，直轄市和自治區的相關數據進行研究。

3 西部地區物流效率的實證分析

3.1 第一階段

本文以2017 年和2021 年數據為例，選取2017—2021 年西部12 個省、直轄市和自治區的物流業效率值進行分析，運用DEAP 2.1 軟件，計算得出西部各省份的物流綜合技術效率、純技術效率和規模效率，整理結果如表2 所示。

表2 第一階段物流效率評價表

2017 年西部物流行業的綜合技術效率為0.861、純技術效率為0.941、規模效率為0.919。而2021 年綜合技術效率為0.815、純技術效率為0.958、規模效率為0.854。

綜合效率是指某一地區在當前經濟技術條件下產出的最大值。從表2 來看，廣西、重慶、寧夏和內蒙的物流綜合效率在2017 年和2021 年均為1，處于DEA 有效狀態。而其他省份的物流綜合效率則處在DEA 無效狀態，存在投入過量或產出不足的問題。

從純技術效率角度來看，除了少數幾個省份外，其他絕大多數的西部省份的純技術效率在2017 年和2021 年均為1，表明這些省份的物流效率相對較好，對投入的利用較為充分。云南和陜西兩省在2021 年在對投入資源的利用效率上有所上升且從無效狀態達到了相對有效狀態。而貴州、甘肅和新疆這3 個省份則在對投入資源的利用效率上在2021 年比2017 年均有所提升，但仍未達到最佳，有進一步提高的空間。

從規模效率的角度來看，廣西、內蒙古、重慶和寧夏這4 個省份在2017 年和2021 年間規模效率長期處于DEA 有效的狀態，規模收益長期不變。而其他省份的規模效率在2017 年和2021 年均小于1，都存在著整體規模相對不經濟的狀況，其中四川和陜西屬于規模收益遞減狀況，存在著效率損失的問題，要注意相關投入指標的使用情況；而貴州、西藏、甘肅、青海和新疆則屬于規模收益遞增狀況，在未來則需要加大投入力度。

3.2 第二階段

在第二階段借助隨機前沿分析方法消除外部環境和隨機擾動項，得到新投入變量，建立SFA 回歸方程。以2017 年和2021年數據為例，計算結果如表3 所示。

表3 SFA 回歸模型結果

地區生產總值在2017 年和2021 年的固定資產投資額、就業人數和貨車擁有量3 個投入松弛回歸系數為正，說明經濟發展的同時也會使得物流行業在人財物三個方面盲目且低效率的投入，造成投入的冗余和管理效率的低下，當前行業的發展是以粗放型發展為主。政府支持投入在2017 年和2021 年的固定資產投資額和就業人數方面均由正變負，表明政府的政策在一定程度上可以使得投入冗余降低，提高管理效率。計算結果表明，隨著經濟的高速發展，地方政府合理的物流發展政策會對當地物流行業的快速發展和物流效率的提升起促進作用，相關政府部門應該依據本地實際情況優化投資。

表3 中LR 值大于檢驗標準值，表明所選取的環境變量對于投入松弛變量的影響是顯著的，利用SFA 模型進行第二階段的計算是有必要且合理的。

3.3 第三階段

本文以2017 年和2021 年數據為例，在第三階段利用在第二階段剔除環境變量和隨機因素后計算的投入值代替初始投入值，運用DEAP 2.1 軟件，計算得出西部各省份第三階段的物流綜合技術效率、純技術效率和規模效率，整理結果如表4 所示。

表4 第三階段物流效率評價表

從表4 可以看出，廣西、重慶和內蒙古三個地區的物流效率沒有變化，仍然處于效率前沿面，環境因素和隨機因素對這些地區幾乎沒有什么影響。而其他大多數西部省份則在剔除了環境因素和隨機因素以后物流效率出現了上升，表明當地的物流行業發展在一定程度上會受到環境因素和隨機因素的干擾，行業發展仍然存在著一些不利的外部環境。

3.4 動態分析

為了測算西部各省份在不同年份中的效率變化情況，本文采用Malmquist 指數法對2017—2021 年西部地區12 個省份的不同效率變動情況進行分析，具體如表5 所示。

表5 2017—2021 年西部地區分年全要素生產率指數及分解

由表5 可知，2017—2021 年間西部地區省份的物流全要素生產率均值為1.175，總體呈下降態勢。具體來看，2018—2019年間呈下降態勢則是由于技術進步的下降所導致的；而2019—2020 年間由于技術效率和技術進步均呈現下降狀況導致全生產要素呈下降態勢，只有在2020—2021 年由于技術效率和技術進步的提升才有小幅度的上升。

由表6 可知，所有西部省份的全要素生產率變化幅度都在1 以上，表現較好。

表6 2017—2021 年西部地區各省份全要素生產率指數及分解

從技術進步的角度來看，西部所有省份的技術變動均呈上升態勢，說明西部各省份近幾年在物流管理方面都取得了相對的進步。

從技術效率變化的角度來看，廣西、重慶、四川和甘肅的數值都小于1，表明這些省份近些年來的技術效率有所降低；而其余幾個省份都大于或等于1，表明這幾個省份的技術效率均在逐步提升。

從規模效率變化的角度來看，大部分省份的規模效率變化值為1，基本維持在規模效率不變或者遞增的狀態。而廣西、重慶和四川的規模效率變化值較小，說明其規模效率在不斷降低，當地的物流發展屬于粗放型，對資源的利用不夠合理，難以形成規模效應促進產業發展。

4 結論與建議

4.1 主要結論

（1） 西部地區各省份之間的物流行業發展較不均衡，物流效率差異較大。廣西、寧夏、內蒙古、云南等省份的物流行業發展前景較好。

（2） 總體來看，內蒙古、重慶、廣西、云南和寧夏2017 年到2021 年的表現較為不錯，長期處于DEA 有效狀態。而其他省份的綜合效率在2017 年到2021 年則長期處在DEA 無效狀態，與表現不錯的省份相比或多或少都存在著投入過量或產出不足等問題。

這可能是與西部地區經濟條件較中西部地區比較落后，物流行業起步較晚，發展還處于上升期有關。近幾年來西部各省都大力支持物流業，物流業雖得到快速發展，但是物流基礎設施布局分散、資源配置不合理、物流信息化水平不高等現象也相繼顯現，制約了物流效率的提升。再者，對物流業的資金投入，多以固定資產投資顯現，然而該投資具有周期長，見效慢以及投資金額大等特點，因而容易出現投資大，收益小的問題。

綜合來看，西部地區各省份之間的物流行業發展都比較迅速，但是其中一些省份的物流發展不是很好，沒有形成規模效應。未來如果想要提高物流效率，必須從有效利用物流資源、合理安排物流要素投入等多方面入手。

4.2 相關建議

（1） 加強物流基礎設施建設。充分了解當地的物流正常需求，合理規劃運輸線路，精準發力優化交通運輸基礎設施。同時也要加強物流資源的投入管理，加強先進設備的引進，提高物流效率。

（2） 提高物流信息化水平。積極引進或研發無線射頻技術、物流自動化技術等先進的物聯網技術，依托技術支撐，提高運營水平和物流效率。

（3） 積極培養物流方面的人才。西部地區對人才的吸引力由于經濟等方面的原因往往要弱于東部和中部地區，西部各省或多或少都面臨著人才流失問題，因此更應該建立完善的薪酬體系，注重人才的培養和引進。并且加大對物流相關知識的宣傳和普及力度，讓更多的人了解物流的內涵以及物流業的重要性，從而為行業提供潛在人才資源。