中部六省物流产业效率分析及政策建议

■张 诚 张广胜

一、引言

近年来，物流产业逐渐成为国家以及区域经济发展的增长极，物流产业已经纳入国家产业振兴规划。目前，我国经济中心珠三角、长三角、京津冀、北部湾、东三省均在推动区域物流大整合，形成了大型区域物流中心和国际物流中心。中部六省也在不断完善自身物流产业规划，六省均已形成初步的物流产业规划，致力于不断提高区域物流能力[1]。

图1 中部六省货运量及增长率

虽然中部地区物流规模及水平均有所提高，在交通运输、仓储业、贸易业、流通加工、包装业以及邮政业物流增值方面也不断上升，但通过对中部地区、全国及东部地区物流业对经济发展的贡献率比较可以看出，中部地区物流对于经济发展的贡献不仅低于东部发达地区，也低于全国的平均水平，中部六省物流对经济发展的贡献相对较低[2]。从图2中可看出，1995—2003年，中部地区物流对经济发展的贡献逐年上升;而2003—2010年物流贡献率逐年下降，但保持在14%之上，这说明中部地区物流增加值的增长幅度落后于地区GDP增长幅度，物流产业总体水平相对较低。这些特征与中部地区经济结构和消费水平有着密切联系:中部地区第一产业和第二产业在经济总量中占有绝对比重，物流业多为基本类型行业，服务成本低，收益也相对较低，对过程化、系统化和个性化服务需求较少，这部分物流服务成本较高，收益相对较高[3]。而东部地区三大产业结构优化组合，第三产业在经济总量中比重较大，对多样化、系统化物流服务需求较大，加上拥有先进的设施设备，提高效率的同时也降低了物流活动中的费用，从而提高地区物流增加值。

图2 物流产业对经济发展贡献率比较

从整体来看，中部地区属于内向型经济区，物流需求不断增加，运行效率也不断提高，物流产业对经济发展的支撑和促进作用明显。中部地区发挥自身区位和交通优势，培育物流市场，重点建设物流园区和扶持现代物流企业，大力发展第三方物流服务，构筑物流基础设施、物流公共信息、物流配套设施和物流产业政策体系四大平台，努力实现物流的社会化、专业化、信息化。中部地区的粮食、以煤炭为主体的能源、有色金属等重要原材料是运量大、运输距离长、价值量相对也比较大的货物，物流自身成本比较高。由此可见，中部六省各产业发展能否充分发挥现代物流产业在降低流通成本、提高流通效率的优势，是提升产业竞争力、实现区域经济高效运行、改善本地区投资环境等方面的关键所在，物流产业高效发展对中部地区转变经济发展方式，实现中部崛起具有举足轻重的作用[4]。鉴于目前国内对中部六省物流产业投入产出效率分析及影响因素对其影响的程度差异性研究较少，本文基于2001—2010年我国中部六省物流产业面板数据，运用DEA中的C2R模型和BC2模型测算区域物流投入产出效率并进行省际比较，在此基础上使用计量模型分析变量对各地区物流产业效率的影响。

二、模型方法的选择

数据包络分析(DEA)是美国著名运筹学家Charnes等提出的效率评价方法。它把单输入、单输出的工程效率概念推广到多输入、多输出同类决策单元(DMU)的有效性评价中，极大丰富了微观经济中生产函数理论，同时，在避免主观因素、简化算法、减少误差等方面有很大的优越性[5]。本文采用DEA模型中用于评价DMU综合有效性(TE)的C2R模型和评价纯技术有效性(PTE)的BC2模型，应用两模型可对DMU间相对效率进行评价。依据DEA方法基本原理，使用C2R模型来度量DMU在DEA有效生产前沿面上的投影，可进一步分析DMU无效的原因。假设有 n 个 DMUi，xi=(x1i， x2i， …， xpi)T为DMUi的“输入”(表示对决策单元对“资源”的消耗)，yi=(y1i，y2i，…，yqi)T为 DMUi的“输出”(表明“成效”的指标)。C2R模型主要计算方法:

minθ - ε(e's-+es+)=VDε

式中，e'=(1，1…，)TєEm，e=(1，1，…，1)TєEs，E 为单位矩阵;θ为DMU的综合效率值;s-=(s1-，s2-，…，sm-)和s+=(s1+，s2+，…，ss+)分别是输入与输出的松弛变量;λ是n个DMU的组合系数;ε为非阿基米德无穷小量，取ε=10-10。由于C2R模型对应的生产可能集满足锥性特征，但在某些情况下，把生产可能集用突锥来描述可能缺乏准确性。为此在C2R模型中去掉锥性后得到用于描述部门间纯技术效率的BC2模型。BC2模型的表述可以在模型中加入约束条件∑λj=1。根据DEA模型理论，综合技术效率可分解为纯技术效率与规模效率之积。其规模效率值 (SE)反映规模收益不变的生产前沿与规模收益变化的生产前沿之间的距离，可由公式 se=θ＊/σ＊计算得出。DEA作为一种非参数估计的方法，适用于多投入、多产出分析，可以规避参数方法中多投入、单产出和需要确定估计方程函数形式等多种限制，但是 DEA方法测算出来效率的大小不能直观反映出与效率相关的影响因素的影响程度、不可控变量的冲击及这些变量在不同样本间的差异性。为此，通过DEA测算物流效率后，测算中部地区物流产业增加值与其影响因素的关联度，并基于计量回归模型分析因变量对不可控变量的影响[6]。

三、实证分析

选取我国中部六省物流系统的投入产出指标，以2001—2010年指标数据为物流产业效率测度的决策单元(DMU)，基于DEA方法评价相对效率。

(一)指标选取及数据来源

目前物流投入产出还没有形成统一的评价体系，考虑物流效率投入与产出指标的多样性，经过文献研究分析，结合物流产业发展特点，分别从四个方面选取了中部物流系统投入产出指标。选取的投入指标为2001—2010年物流业从业人员 (X1)、物流业固定资产投入(X2)，物流业职工工资总额 (X3)、物流等级公路长度(X4)。在现有的效率研究中，物流劳动指标多单纯采用行业从业人数表示，该指标只能说明劳动力数量的多少，却不能完全表达行业劳动力成本状况，为此本研究加入物流业职工工资总额来弥补上述不足。因铁路、公路和水路货运量占中部地区总货运量的比例达98%以上，货物周转量达97%以上，所以采用三者的线路长度代替总路网里程。考虑运输方式不同，不能采用简单代数相加，依据运输效率比例法将其换算为公路里程后作为投入指标，换算后2001—2010年DMU的物流等级公路长度见表1。物流产出指标分别为货物运输周转量(Y1)、货运量 (Y2)、物流产业生产总值 (Y3)、地区GDP(Y4)。其中货物运输周转量和货运量反映了中部六省物流运输能力，物流产业生产总值与地区GDP分别表明了区域物流所产生的直接与间接的经济效益。

(二)模型计算

使用Matlab7.10运行C2R模型和BC2模型程序，得到中部六省2001—2010年综合技术效率θ、纯技术效率σ及规模效率 ω计算结果(见表2)。

表1 物流等级公路长度 单位:万km

从表2可以看出，对于综合技术效率θ，中部六省2001—2010年物流产业投入产出效率整体变化不大，其中只有江西省的效率波动较大，总体均值为0.984。中部六省的技术效率排序由高至低依次为:山西、安徽、湖南、湖北、河南、江西。山西省物流效率最高，并且分布非常稳定，其余省份虽然存在不同程度的波动，但物流投入产出效率都较高。对于区域物流投入产出要素未达到最佳与规模无效的组合，可以通过改善投入产出比例达到最佳组合。据投入松弛变量数值，效率较低的DMU物流资源投入有一定盲目性，规模投入对于物流业发展是必要的。为了追求规模庞大而盲目扩张，导致物流业从业人员、物流业固定资产投入以及物流等级公路长度均存在投入冗余现象，资源浪费严重。同时物流业职工工资总额均无冗余现象，说明物流行业劳动成本较低，应提高物流职工的工资，使投入达到最优状态。另外根据输出松弛变量得出，中部地区物流产业在货物运输周转量和货运量存在缺口，仍然有提升空间，物流资源投入对物流产业生产总值与地区GDP贡献出现饱和趋势，这将成为物流产业可持续发展的瓶颈。关于纯技术效率σ，由于σ只有山西、湖南DMU均为DEA纯技术有效σ=1，表示物流技术效率都处于最佳状态，投入量既定时，物流运营能获得最大产出;剩余纯技术效率σ＜1，即DEA纯技术无效，均处于规模和技术都无效的状态。计算中部六省2001—2010年规模效率ω，结果显示:首先，总体来看，中部六省份的整体规模效率 (总体均值为0.986)较高，说明中部六省物流产业运营整体接近最优规模。其次，从各省份物流产业规模效率均值分布情况来看，有两个特点:一是规模效率一直为1的地区其技术效率也一直为1，说明这些地区运营于技术最优生产能力规模上;二是其余地区规模效率较高(ω接近于1)，且这些地区物流产业投入水平不一，说明中部地区基本实现了最优规模，剩余ω＜1为规模经济递增，物流产业投入产出没有达到最佳组合，增加投入量可能会带来更多产出，为了增加产值有必要增加一定比例的物流投入。但是中部省份人口众多，水土富饶农业发展较好，工业发展相对落后，第三产业占GDP比重较低，这些现状都制约了资源的有利配置，造成了浪费和不足，导致了中部地区在技术效率和规模效率上的落后。

表2 中部六省2001—2010年物流产业效率分析

为了更加清晰地区分中部各省份物流投入产出效率水平，利用区域物流投入产出水平进行投影分析，即若某一DMU为DEA总体无效，可通过计算相对有效前沿面上的投影来改进DEA无效为有效DMU，寻找提升决策提升的方向。可以将中部六省物流投入产出系统分类如下:高投入高效率以山西为代表，其特点是该地区的物流产业具有较高投入，也实现了技术效率 (θ=1)，并且运营于最优规模上(ω=1)，此地区投入产出模式相对较为成熟，是中部地区的代表和较为理想的状态;高投入中效率，以安徽、湖南、湖北为代表，这些地区总体投入较高，技术效率相对较高，但相对投入其规模效率却较低，说明该地区效率低下的主要原因是其运营规模远离最优规模点，因此应加大物流投入产出运营规模的调整，同时对产出水平进行微调以实现区域物流运营有效性;低投入低效率以江西、河南为代表，这些地区投入不高，产出能力相对较低，因此技术效率也不高，要实现效率不但要加大投入，同时还需要提高产出以实现效率优化。

(三)物流效率影响因素回归分析

基于文献研究及结合我国物流特征，对影响我国物流产业发展的因素可以进行以下分类:地区经济因素，如GDP、地区固定资产投资、内外经济贸易、各产业总值比重、社会消费品总额、价格水平等;物流行业内部因素，如物流业从业人员、物流业基础设施等;环境因素，如科技活动经费支出、科技成果应用、经济政策等;其他因素，如地理位置、自然资源和人口等。除去次要及难以定量分析的变量，分析中部物流产业增加值与影响因素的关联度，结果见表3。

表3 中部物流产业增加值与影响因素关联度

1995—1999年影响中部物流增值的因素指标与物流增值关联度最高的是物流投资、地区GDP、进出口贸易，接下来依次是第一产业产值、第二产业产值、社会零售总额、居民消费水平。而2000年至2010年影响因素与物流增值关联度最高的是居民消费水平和社会零售总额、第三产业产值指标，接下来依次是第一产业产值、地区GDP总量、第二产业产值、进出口贸易以及物流投资。对两个时间阶段比较，除了物流投资关联度下降之外，其他指标关联度均上升。其中，居民消费水平和第三产业产值与物流增值关联度上升幅度最大，进出口贸易与物流增值的关联度上升幅度最小。以结果看，这些因素都是影响物流增值的重要因素，第三产业产值、居民消费水平和社会零售总额与物流增加值关联度相对较大，进出口贸易和物流投资关联度相对较小。

物流增加值与各个影响因素关联度都较大，且因素之间高度相关，若均纳入回归方程则出现多重共线性，导致回归结果无解释意义。第三产业产值、居民消费水平以及社会零售总额指标对物流增值的关联度相对较大，可先将这三个指标纳入回归方程考察结果。为了消除原始数据的异方差性，对中部地区第三产业、居民消费水平、社会零售总额和物流增值取自然对数，分别表示为LnX1、LnX2、LnX3、LnY。采用 ADF 单位根检验对 LnX1、LnX2、LnX3、LnY进行平稳性检验，变量△2LnY、△2LnX1、△2LnX2、△2LnX3的ADF检验为稳定时间序列，排除了出现伪回归的可能，直接进行回归计算。利用Eviews 6.0对四个变量进行拟合。根据拟合结果知，△2LnX3表现不显著，接受回归系数为0的假设，剔除回归分析方程，只对△2LnY、△2LnX1、△2LnX2拟合估计，结果如下:

从OLS输出结果看，回归系数(Coefficient)都显著。各t-Statistic的值均大于2，系数至少95%不为零，P值低于0.05，系数显著不为零。R2=0.9708，拟合结果理想。DW值为2.0920，说明残差不存在自相关。输出结果中F-Statistic为183.0690，对应P值为零，则系数不为零。对数据平稳性检验，中部地区物流增值与第三产业产值社会零售额及居民消费水平二阶差分平稳的数据序列进行回归。由回归模型可知，第三产业产值对物流增值弹性为0.35，即第三产业产值每上升1%，物流增值会有0.35%的增长变动;居民消费水平对物流增值弹性为0.67，即居民消费水平每上升1%，物流增值有0.67%的增长变化。进行格兰杰因果分析，物流增值和第三产业产值及居民消费水平存在单向因果关系。因物流增值受第三产业影响显著，第三产业发展带动区域物流产业，从而增加了物流增值，相反则不成立，物流增值的增长不一定带来第三产业增长，并且物流增值与居民消费水平同样具有单向因果关系，居民消费水平增长刺激物流发展从而增加物流增加值，而物流增值增加对居民消费水平的变化没有长期均衡影响。

四、政策建议

研究结果表明:中部地区物流产业规模不断扩大，区域物流水平不断提高，但对经济贡献程度为两个阶段:1995—2003年对经济发展的贡献逐年上升，2003—2010年贡献率逐年下降，且中部地区物流增值增长幅度落后于地区GDP增长幅度，说明中部物流发展总体水平相对较低;应用C2R模型平均总体效率为0.984，中部地区技术效率排序由高至低依次山西、安徽、湖南、湖北、河南、江西，纯技术效率和规模效率较高，物流产业运营整体接近最优规模;通过关联度分析确定物流增值的影响因素，回归分析发现第三产业、居民消费水平对中部物流产业影响显著，并且弹性系数分别为0.35和0.67，说明两者发展能有效促进物流产业发展。

首先，加快基础设施建设，提高物流服务水平。长期以来中部地区对物流投入的整体水平较低，物流设施布局分散，没有形成整体合力。中部地区应加大物流基础设施的投入，完善路网布局，加强物流节点和重要公共设施的建设;加快物流园区建设，加强基础设施与物流需求的衔接;加快物流枢纽设施，使其在连接省内资源和区域物流合作中发挥作用[7]。充分集成现有的物流设施资源，完善海陆空立体交通网络，加强多式联运网络建设，真正将区位优势和物流设施资源衔接起来。

其次，推动物流信息化发展，提高对经济发展的贡献率。现代物流产业发展离不开信息化，信息化水平决定了物流发展高度。中部地区要想发挥物流产业服务经济，优化产业结构，须加快发展物流信息技术、自动化技术及物流信息平台。要加大物流信息开发应用技术的投入力度，加快信息平台建设;同时应重视物流信息化人才培养，通过硬件和软件的结合，有效推动中部区域物流产业信息化发展。

最后，促进物流产业层次优化，实现与其他产业联动发展。加强物流产业与其他产业的联动发展，利用供应链管理模式改造提升其他产业，实现联动发展，引导企业对工作流程、物流流程、信息流程和资金流程进行设计、执行和不断改进，通过信息平台的建设和信息系统优化供应链运作，实现物流产业与其他产业共同发展。

[1]田振中.我国区域物流业运行效率评价及其影响因素[J].商业时代，2011，(33).

[2]余泳泽，刘秉镰.中国区域物流产业技术进步及其影响因素研究[J].上海经济研究，2010，(10).

[3]彭健.区域经济增长的物流能力支持研究[J].预测，2011，(5).

[4]黄勇，徐景昊.我国中部6省社会物流效率的分析与评价[J].铁道运输与经济，2009，(11).

[5]雷勋平，Robin Qiu，刘思峰.基于DEA的物流产业效率测度实证研究[J].华东经济管理，2012，(7).

[6]李湘君，王中华，林振平.中国农村乡镇卫生院服务效率的实证分析[J].人口与发展，2012，(2).

[7]刘怡君.赣州区域物流中心建设的思考与探索[J].企业经济，2012，(11).