所有權(quán)結(jié)構(gòu)、物流環(huán)境及我國(guó)物流業(yè)效率

姚 娟，莊玉良

(南京審計(jì)學(xué)院 信息科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 211815)

2011年我國(guó)在交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵電通信業(yè)的基本建設(shè)投資為3.07萬(wàn)億元，社會(huì)物流總費(fèi)用為8.4萬(wàn)億元，我國(guó)物流業(yè)已步入快速發(fā)展時(shí)期。但是，多年來(lái)我國(guó)社會(huì)物流總費(fèi)用與GDP的比例持續(xù)在18%左右，比發(fā)達(dá)國(guó)家高出近十個(gè)百分點(diǎn)，我國(guó)物流業(yè)仍停留在高成本、低效率的狀態(tài)。

隨著我國(guó)加入世貿(mào)組織，全球經(jīng)濟(jì)一體化以及我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)政策不斷完善，我國(guó)物流業(yè)已呈現(xiàn)出國(guó)有企業(yè)、外資企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)三足鼎立局面，國(guó)外的物流巨頭企業(yè)如UPS、FedEx、TNT等占據(jù)我國(guó)近八成的國(guó)際快遞市場(chǎng)，隨著外商直接投資進(jìn)入，投資國(guó)物流服務(wù)企業(yè)也提供了“跟進(jìn)式”服務(wù)。同時(shí)，我國(guó)現(xiàn)有物流業(yè)大多集中度低、規(guī)模程度低，且具有物流需求規(guī)模小、批次多、區(qū)域性強(qiáng)的特點(diǎn)，為民營(yíng)物流企業(yè)的個(gè)性化服務(wù)以及分散化物流需求提供發(fā)展空間，并隨著電子商務(wù)快速發(fā)展，我國(guó)民營(yíng)快遞業(yè)也迅速崛起。多種所有權(quán)結(jié)構(gòu)下，如何完善物流市場(chǎng)，做強(qiáng)做大一批物流企業(yè)，提高物流效率，已成為當(dāng)務(wù)之急。

一、研究綜述

Ross認(rèn)為物流效率研究要觀測(cè)多項(xiàng)因素，包括管理有效性、資源配置效率和資源異質(zhì)性等［1］。Alan認(rèn)為物流效率評(píng)價(jià)可以分為單因素和多因素評(píng)價(jià)，如衡量勞動(dòng)、資本、技術(shù)、管理等多因素組合［2］。2010年3月世界銀行首次發(fā)布全球經(jīng)濟(jì)貿(mào)易物流績(jī)效指數(shù)，從貿(mào)易程序效率、運(yùn)輸質(zhì)量、價(jià)格、追蹤查詢能力等對(duì)國(guó)家物流效率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

國(guó)外學(xué)者對(duì)物流效率的研究表現(xiàn)為宏觀和微觀結(jié)合、短期和長(zhǎng)期結(jié)合以及發(fā)展機(jī)理和效率研究結(jié)合等方面，尤其對(duì)企業(yè)關(guān)注頗多，研究區(qū)域主要集中在南美洲、歐洲、東北亞、東歐等。Wanke對(duì)巴西2001—2009年的第三方物流規(guī)模效益和效率進(jìn)行分析［3］，Weeks結(jié)合企業(yè)利潤(rùn)對(duì)美國(guó)中小鋼鐵企業(yè)逆向物流進(jìn)行實(shí)證分析［4］，Scarsi對(duì)歐洲鋼鐵企業(yè)Duferco公司物流效率分析［5］，Choi對(duì)東北亞地區(qū)的主要港口的效率的實(shí)證研究［6］，F(xiàn)awcett和Song基于政治、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的變化對(duì)東北亞綜合交通運(yùn)輸效率的分析［7］。也有學(xué)者從物流持續(xù)發(fā)展角度分析物流綜合效率。Langella基于持續(xù)發(fā)展目標(biāo)技術(shù)，提出在平衡成本、物流效益和環(huán)境保護(hù)基礎(chǔ)上提高物流的生態(tài)效率［8］。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)物流效率的研究更多表現(xiàn)以宏觀為主。田剛和李南［9］、魏翔和虞義華［10］等利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對(duì)我國(guó)中部六省以及廣東省社會(huì)物流效率進(jìn)行分析，劉玉海和林建兵［11］、王金鳳和翟雪琪［12］等用Malmquist指數(shù)對(duì)煤礦業(yè)及鐵路運(yùn)輸業(yè)生產(chǎn)物流動(dòng)態(tài)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，上述研究均通過(guò)行業(yè)統(tǒng)計(jì)或地區(qū)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)對(duì)物流效率進(jìn)行實(shí)證分析。有關(guān)所有權(quán)結(jié)構(gòu)、物流環(huán)境和物流業(yè)效率研究較少，但有相關(guān)借鑒。唐要家按照產(chǎn)權(quán)理論的邏輯，指出國(guó)有產(chǎn)權(quán)在沒(méi)有進(jìn)行大規(guī)模的私有化情況下，效率改進(jìn)是不可能的，并基于貝恩理論，建立所有權(quán)結(jié)構(gòu) (S)、市場(chǎng)結(jié)構(gòu) (S)、企業(yè)行為 (C)、經(jīng)濟(jì)績(jī)效 (P)的分析框架［13］，張各興和夏大慰通過(guò)實(shí)證分析證實(shí)所有權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)發(fā)電行業(yè)技術(shù)效率有顯著影響［14］。現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)物流業(yè)效率定量描述呈多樣化，歐陽(yáng)培峰采用社會(huì)物流總費(fèi)用與GDP的相關(guān)系數(shù)及社會(huì)物流總額增加值與 GDP比值［15］，王曉艷和李道芳［16］、蘇秦和張艷［17］采用貨物周轉(zhuǎn)量或貨運(yùn)量與GDP比值來(lái)量化物流業(yè)效率。

但現(xiàn)有研究存在以下問(wèn)題:第一，對(duì)于我國(guó)由計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代的國(guó)有物流企業(yè)“大而全”、“小而全”的單一管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)槭袌?chǎng)經(jīng)濟(jì)下的自營(yíng)物流、第三方物流等多種管理模式并存的管理模式的效應(yīng)及發(fā)展路徑研究較少;第二，從物流企業(yè)所有權(quán)視角分析我國(guó)物流業(yè)效率及機(jī)理分析的研究較少;第三，基于實(shí)證分析的定量化物流效率分析以及影響物流效率的主要因素。本文試圖在已有研究結(jié)果上對(duì)上述問(wèn)題做進(jìn)一步探索。

二、方法與模型

1.方法

本文采用Cobb－Douglas生產(chǎn)函數(shù)理論作為建立理論模型和實(shí)證分析的基礎(chǔ)。假設(shè)資本投入可以分為國(guó)內(nèi)投資和外商投資兩部分，生產(chǎn)函數(shù)可以寫(xiě)成:

其中，Y為物流產(chǎn)出，F(xiàn)DI代表外商直接投資，DZT代表國(guó)內(nèi)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的固定資產(chǎn)投資，RY代表各地區(qū)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的職工人數(shù)，α、β、γ分別是 FDI、DZT、RY增長(zhǎng)對(duì)Y增長(zhǎng)的估計(jì)彈性。本文著重從物流業(yè)的國(guó)內(nèi)投資、外商直接投資以及物流環(huán)境等觀測(cè)變量入手，對(duì)其引起的物流產(chǎn)出效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析。

為了研究所有權(quán)結(jié)構(gòu)和物流環(huán)境對(duì)物流效率影響的根本原因，文中采用基于DEA的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)研究方法對(duì)物流業(yè)的生產(chǎn)效率和技術(shù)效率進(jìn)行進(jìn)一步研究。在固定規(guī)模報(bào)酬下，若用 (Xt，Yt)和 (Xt+1，Yt+1)分別表示t時(shí)期和t+1時(shí)期的投入產(chǎn)出向量，用Dt和Dt+1分別表示t時(shí)期和t+1時(shí)期生產(chǎn)點(diǎn)的距離函數(shù)，則可定義 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，并將Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)Mt+1分解為兩部分之乘積的形式，這兩部分則分別定義為生產(chǎn)效率(ECH)和技術(shù)效率 (TC)。即:

2.模型

基于Cobb－Douglas生產(chǎn)函數(shù)理論，物流產(chǎn)出與外商直接投資、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的固定資產(chǎn)投資以及從事交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的人力投入相關(guān)，物流產(chǎn)出采用單位貨物周轉(zhuǎn)量產(chǎn)生的地區(qū)生產(chǎn)總值PGDP描述。我們建立模型(1)。

其中，i代表各省市 (i=1，2，…，30)，t代表不同時(shí)期 (t=2000，2001，…，2008)。

為避免遺漏關(guān)鍵變量的可能性，根據(jù)現(xiàn)有物流企業(yè)國(guó)資、民企以及外資三足鼎立的局面，增加了國(guó)有資產(chǎn)控股占比 (GZ)和物流業(yè)民營(yíng)占比 (SQ)兩個(gè)控制變量，分別建立模型 (2)和模型 (3)。

張中強(qiáng)［18］歸納物流環(huán)境研究范疇是提供人和物位移服務(wù)的人、財(cái)、物組成的物流網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。為考慮不同所有權(quán)結(jié)構(gòu)下交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)物流工作人員工資水平對(duì)物流效率影響，增加國(guó)有企業(yè)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)員工相對(duì)工資變量 (GYS)，建立模型 (4)。

各種運(yùn)輸方式中，公路、鐵路以及水路的線路里程是物流環(huán)境不可或缺的因素，在已有描述物流環(huán)境的解釋變量基礎(chǔ)上，增加折算后的公路里程 (GL)，建立模型 (5)。

物流從業(yè)人員技術(shù)和文化水平直接影響人力資本發(fā)揮效果，也是物流環(huán)境的重要影響因素，考慮增加交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)從業(yè)人員相對(duì)工資解釋變量 (XDS)，建立模型 (6)。

三、數(shù)據(jù)、變量與統(tǒng)計(jì)性描述

1.數(shù)據(jù)、變量及模型設(shè)定

模型中所用數(shù)據(jù)為2000—2008年我國(guó)各省市面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源主要為《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)物流統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》等，部分由作者自己整理。由于樣本缺失，樣本中未包括西藏，有關(guān)物流所有權(quán)結(jié)構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)年鑒中均從2000年開(kāi)始記載。模型中各被解釋變量和解釋變量的含義及計(jì)算方法說(shuō)明如下。

物流效率 (PGDP):單位貨物周轉(zhuǎn)量產(chǎn)生的地區(qū)生產(chǎn)總值，文中未直接采用貨物周轉(zhuǎn)量或者地區(qū)社會(huì)物流總額，計(jì)算方法為地區(qū)生產(chǎn)總值除以地區(qū)貨物周轉(zhuǎn)量。未采用貨運(yùn)量是因?yàn)樨浳镏苻D(zhuǎn)量不僅包括了運(yùn)輸對(duì)象的數(shù)量，還包括了運(yùn)輸距離。

外資依存度 (FDI):FDI對(duì)我國(guó)物流業(yè)效率改進(jìn)有直接和間接影響，在此采用我國(guó)實(shí)際外商直接投資總額的依存度，計(jì)算方法為各省市實(shí)際利用外商直接投資總額除以地區(qū)生產(chǎn)總值，實(shí)際利用外商投資總額則采用各年度人民幣對(duì)美元年平均匯價(jià) (中間價(jià))進(jìn)行折算。

國(guó)內(nèi)投資的占比 (DZT):計(jì)算方法為各省市的交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資總額除以地區(qū)生產(chǎn)總值。

交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)的從業(yè)人員占比(RY):計(jì)算方法為各省市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量除以全國(guó)就業(yè)總?cè)藬?shù)。

物流業(yè)國(guó)有控股占比 (GZ):由于現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)中無(wú)各省市按行業(yè)分國(guó)有企業(yè)固定資產(chǎn)投資及私營(yíng)、個(gè)體企業(yè)按行業(yè)分固定資產(chǎn)投資的數(shù)據(jù)項(xiàng)，本文采用各省市國(guó)有控股企業(yè)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵電通信業(yè)就業(yè)人數(shù)除以各省市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵電通信業(yè)人數(shù)的比值。

物流業(yè)民營(yíng)占比 (SQ):采用各省市私營(yíng)企業(yè)和個(gè)體企業(yè)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵電通信業(yè)就業(yè)人數(shù)除以各地區(qū)交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)和郵電通信業(yè)就業(yè)人數(shù)比值描述。

物流業(yè)國(guó)有控股員工相對(duì)工資 (GYS):采用國(guó)有經(jīng)濟(jì)單位交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)和郵電通信業(yè)平均工資除以各省市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)國(guó)有單位職工平均工資比值描述，但各省市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)集體及私人企業(yè)單位職工平均工資數(shù)據(jù)在我國(guó)各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)中未做統(tǒng)計(jì)。

交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)從業(yè)人員相對(duì)工資(XDS):計(jì)算方法為交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)從業(yè)人員平均工資除以全國(guó)平均工資。

折算后的公路里程 (GL):將鐵路、公路及水路里程統(tǒng)一折算為公路里程，簡(jiǎn)化模型設(shè)計(jì)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析2000—2008年間的有關(guān)數(shù)據(jù)，我國(guó)鐵路、公路及水路貨運(yùn)量占全國(guó)貨運(yùn)量的98%以上、貨物周轉(zhuǎn)量的97%以上，因此，物流運(yùn)輸方式主要為公路、鐵路、水路三種運(yùn)輸方式，其它暫且忽略。參考文獻(xiàn)中的公路里程折算方法，采用統(tǒng)一折算后的公路里程代替多種路網(wǎng)里程，采用以下四個(gè)步驟，折算后的公路里程單位為萬(wàn)公里。

第一步，匯總各省市各年間的鐵路貨物周轉(zhuǎn)量 (Xit)、公路貨物周轉(zhuǎn)量 (Yit)、水路貨物周轉(zhuǎn)量 (Zit)，以及鐵路線路里程 (Lit)、公路線路里程 (Mit)和水路線路里程 (Nit);

第二步，分別計(jì)算鐵路、公路、水路的每萬(wàn)公里運(yùn)輸能力，計(jì)算方法為鐵路每萬(wàn)公里運(yùn)輸能力等于鐵路貨物周轉(zhuǎn)量 (Xit)除以鐵路線路里程 (Lit)，水路每萬(wàn)公里運(yùn)輸能力等于水路貨物周轉(zhuǎn)量 (Zit)除以水路線路里程 (Nit)，依此類(lèi)推。

第三步，分別計(jì)算鐵路和水路每萬(wàn)公里運(yùn)輸能力與公路每萬(wàn)公里運(yùn)輸能力的比值，并設(shè)定相關(guān)變量。設(shè)鐵路每萬(wàn)公里運(yùn)輸能力是公路每萬(wàn)公里運(yùn)輸能力的A倍，水路每萬(wàn)公里運(yùn)輸能力是公路每萬(wàn)公里運(yùn)輸能力的B倍。

第四步，計(jì)算折算后的公路里程，計(jì)算公式為:折算后的公路里程=鐵路線路里程 (Lit)×A+水路線路里程 (Nit)×B+公路線路里程(Mit)。

為了進(jìn)一步說(shuō)明物流技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)效率對(duì)物流效率影響，文中采用Malmquist方法計(jì)算出各省市2000—2008年間各省市的全要素生產(chǎn)率(TFP)、生產(chǎn)效率 (ECH)及技術(shù)效率 (TC)。模型中投入及產(chǎn)出變量的選取參照模型 (1)—(2)進(jìn)行。計(jì)算中投入變量選定為外資依存度(FDI)、交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)固定資產(chǎn)投入占比 (DZT)、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)及郵電通信業(yè)年底職工數(shù)占全國(guó)年底職工人數(shù)占比 (RY)、折算后的公路里程 (GL)、物流業(yè)國(guó)有控股占比 (GZ)和民營(yíng)占比 (SQ)。產(chǎn)出變量則選定單位貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量產(chǎn)生地區(qū)生產(chǎn)總值 (PGDP)和地區(qū)生產(chǎn)總值 (GDP)來(lái)進(jìn)行描述。

2.描述性統(tǒng)計(jì)

表1為相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)?？傮w樣本中，被解釋變量物流效率值波動(dòng)較大，最大值13.8200，最小值為0.2772，總體而言物流效率表現(xiàn)為東高西低，但部分城市如上海、天津等地由于地處沿海而產(chǎn)生較大貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量，使其物流效率偏低。物流業(yè)國(guó)有控股比例均值為0.7959，表明現(xiàn)階段國(guó)有控股比例約在八成左右。數(shù)據(jù)整理中發(fā)現(xiàn)各省市國(guó)有控股比例較高的省份主要集中在西部和中部的寧夏、陜西、貴州、江西、黑龍江等地，西部、中部物流業(yè)仍然以傳統(tǒng)的國(guó)有控股企業(yè)為主，而東部涌現(xiàn)出大量的民營(yíng)物流企業(yè)，以應(yīng)對(duì)長(zhǎng)三角、珠三角和環(huán)渤海灣的供應(yīng)鏈高端需求，從長(zhǎng)遠(yuǎn)趨勢(shì)來(lái)看，全國(guó)呈現(xiàn)國(guó)有物流控股比例不斷減少，民營(yíng)物流及合資物流企業(yè)比例為上升態(tài)勢(shì)。折算后的公路里程均值為415 703萬(wàn)千米，最大值為上海的2 114 415萬(wàn)千米，最小值為寧夏的30 932萬(wàn)千米，折算后的公路里程中較大的位于東部，如山東、遼寧、江蘇和浙江等，中部地區(qū)折算后的公路里程和東部差距不大，但西部折算后公路里程和東部、中部相差較大，呈現(xiàn)較弱態(tài)勢(shì)。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

1.模型估計(jì)總體結(jié)果

根據(jù)模型中對(duì)截距項(xiàng)向量和系數(shù)向量的不同限制要求劃分及數(shù)據(jù)分析，我們選擇假定個(gè)體成員上既存在個(gè)體影響又存在結(jié)構(gòu)系數(shù)變化的不變系數(shù)模型，根據(jù)個(gè)體影響的不同方式，又可以分為固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型兩種。固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，哪個(gè)估計(jì)結(jié)果更好，取決于不同的假定，即非觀察效應(yīng)與模型中的解釋變量是否相關(guān)，對(duì)此可進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)來(lái)選取模型的設(shè)定形式。我們依據(jù)Hausman檢驗(yàn)選擇了固定效應(yīng)模型，為了減少面板數(shù)據(jù)模型中由于存在截面異方差對(duì)回歸結(jié)果造成不利影響，本文采用截面加權(quán)方法進(jìn)行OSL估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表2所示。

2.物流企業(yè)所有權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)物流效率的影響

表2中顯示，從模型 (1)到模型 (6)，lnFDI系數(shù)均為正且在1%顯著水平上顯著，說(shuō)明外商直接投資對(duì)我國(guó)各省市物流效率具有正效應(yīng)，在模型 (5)中加入了折算后的公路里程變量后，lnFDI的系數(shù)為最大。從模型 (5)看出，F(xiàn)DI每提高一個(gè)百分點(diǎn)，物流效率提高0.0957個(gè)百分點(diǎn)。各模型中l(wèi)nFDI的系數(shù)呈增大趨勢(shì)，說(shuō)明FDI對(duì)我國(guó)物流效率的正向影響效果取決于我國(guó)物流運(yùn)輸聯(lián)運(yùn)方式的整合，并隨著我國(guó)物流環(huán)境的不斷改善以及物流從業(yè)人員整體水平的提高，F(xiàn)DI對(duì)我國(guó)物流業(yè)正向溢出效應(yīng)增大。

表2 模型 (1)至模型 (6)估計(jì)結(jié)果

通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明國(guó)有控股物流企業(yè)對(duì)提高物流效率具有負(fù)效應(yīng)。我國(guó)現(xiàn)有國(guó)有物流企業(yè)大多來(lái)自傳統(tǒng)運(yùn)輸、儲(chǔ)運(yùn)及批發(fā)貿(mào)易企業(yè)轉(zhuǎn)變形成，它們依托原有的物流業(yè)務(wù)基礎(chǔ)和在客戶、設(shè)施、經(jīng)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)等方面的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)不斷拓展和延伸其物流服務(wù)，逐步向現(xiàn)代物流企業(yè)轉(zhuǎn)化。但受?chē)?guó)家多年計(jì)劃經(jīng)濟(jì)影響，呈現(xiàn)出“大而全”、“小而全”、條塊分割以及銜接不暢等問(wèn)題，管理成本中存在明顯冰山效應(yīng)，業(yè)務(wù)流程不夠合理，缺乏必要的監(jiān)督和控制機(jī)制等問(wèn)題。從模型(3)到模型 (6)，lnSQ系數(shù)均顯示為正，除模型 (5)外，均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明民營(yíng)物流企業(yè)對(duì)我國(guó)物流效率提升具有正效應(yīng)。民營(yíng)物流企業(yè)作為專(zhuān)業(yè)的第三方物流提供者，具有更強(qiáng)的適應(yīng)性和靈活性，能夠?yàn)轭櫩吞峁┒嗟赜虻母咴鲋怠⑻厣?、?zhuān)業(yè)化以及定制化服務(wù)。

我國(guó)現(xiàn)有物流企業(yè)所有權(quán)結(jié)構(gòu)如何?所有權(quán)結(jié)構(gòu)是如何影響我國(guó)物流效率的?為了研究我國(guó)現(xiàn)有物流業(yè)所有權(quán)結(jié)構(gòu)，文中對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了匯總，如表3所示。表3顯示我國(guó)國(guó)有控股仍然是現(xiàn)有物流企業(yè)主要組成，2006—2010年我國(guó)物流國(guó)有控股占總投資額比重分別為90.36%、88.78%、87.86%和87.19%，但呈逐年遞減趨勢(shì)。民營(yíng)控股物流企業(yè)呈大幅度上升趨勢(shì)，2010年的集體控股固定資產(chǎn)投資是2006年的2.78倍，2010年的私人控股固定資產(chǎn)投資是2006年的4.46倍。我國(guó)國(guó)有控股物流企業(yè)改革力度不夠大，大多數(shù)企業(yè)，觀念落后，企業(yè)改革的力度不大，不能適應(yīng)瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求，缺乏嚴(yán)格的科學(xué)管理，企業(yè)的負(fù)擔(dān)過(guò)重，是導(dǎo)致國(guó)有企業(yè)對(duì)我國(guó)物流效率影響為負(fù)的主要原因。

表3 交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資 單位:億元

3.物流環(huán)境對(duì)物流效率的影響

表2表明lnDZT系數(shù)均為正，均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，除模型 (2)及模型 (5)外，均在1%顯著水平上顯著，表明交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及運(yùn)輸業(yè)固定資產(chǎn)投資對(duì)物流效率具有顯著正向影響。在以鐵路運(yùn)輸業(yè)、航空運(yùn)輸業(yè)、道路運(yùn)輸業(yè)與城市公共交通業(yè)為投資重點(diǎn)的固定資產(chǎn)投資中，完善了我國(guó)的運(yùn)輸環(huán)境，逐步形成了多式聯(lián)運(yùn)為主的網(wǎng)絡(luò)交通運(yùn)輸環(huán)境。模型 (1)顯示每增加一個(gè)單位DZT，我國(guó)物流效率提高0.14個(gè)百分點(diǎn)。

lnGL系數(shù)均為負(fù)，表明現(xiàn)有折算后的公路里程對(duì)物流效率影響為負(fù)，且均在1%顯著水平上顯著。模型 (5)和模型 (6)顯示，我國(guó)折算后的公路里程每提高一個(gè)百分點(diǎn)，我國(guó)物流效率分別下降0.09和0.11個(gè)百分點(diǎn)。2011年我國(guó)每萬(wàn)元GDP產(chǎn)生的運(yùn)輸量為4 972噸千米，而美國(guó)和日本分別為870噸千米和700噸千米。物流運(yùn)輸各環(huán)節(jié)銜接不夠合理，表現(xiàn)為貨物在途時(shí)間、儲(chǔ)存時(shí)間、車(chē)輛利用率及基礎(chǔ)設(shè)施勞動(dòng)生產(chǎn)率較低，因包裝、裝卸、運(yùn)輸造成的損失較大，貨運(yùn)缺乏合理的物流組織，空駛率較高，具體見(jiàn)表4中的2011年各種運(yùn)輸方式的統(tǒng)計(jì)值。從貨物周轉(zhuǎn)量來(lái)看，水運(yùn) (遠(yuǎn)洋為主)所占比重為47.2%，所占比重最大，公路運(yùn)輸位于第二位，占比為18.62%。從貨運(yùn)量來(lái)看，公路運(yùn)輸所占比重為76.33%，水運(yùn)位于第二，占比為11.48%。表4顯示鐵路及航空運(yùn)輸利用率較低，水運(yùn)及公路有效性差，公路存在明顯過(guò)遠(yuǎn)運(yùn)輸。

表4 2011年我國(guó)各種運(yùn)輸方式貨物周轉(zhuǎn)量和貨運(yùn)量

lnGYS系數(shù)有正、有負(fù)，模型 (6)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)的相對(duì)工資對(duì)我國(guó)物流效率影響的作用方向不確定。效率工資理論認(rèn)為，高工資使工人效率更高，但實(shí)證估計(jì)的結(jié)果則不同。在模型 (4)和 (5)中未加入XDS變量時(shí)，GYS的估計(jì)值為負(fù)，但當(dāng)加入XDS變量時(shí)，lnGYS的估計(jì)值為正，且結(jié)果不顯著，說(shuō)明國(guó)有控股物流企業(yè)相對(duì)工資對(duì)物流效率影響有待進(jìn)一步考察。我國(guó)將交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)分為鐵路運(yùn)輸業(yè)、道路運(yùn)輸業(yè)、城市公共交通業(yè)、水上運(yùn)輸業(yè)、航空運(yùn)輸業(yè)、管道運(yùn)輸業(yè)、裝卸搬運(yùn)和其他運(yùn)輸服務(wù)業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)、郵政業(yè)共九個(gè)大類(lèi)，其中的航空運(yùn)輸業(yè)工資偏高，2006—2009年，占少部分運(yùn)輸方式的航空運(yùn)輸業(yè)的平均工資分別是主要運(yùn)輸方式的道路運(yùn)輸業(yè)的3.44、3.73、3.73、3.51倍，極大地拉升了交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)的工資。2006—2009年的物流業(yè)九大類(lèi)平均工資顯示，高于平均工資的大類(lèi)依次為航空運(yùn)輸、管道運(yùn)輸、水上運(yùn)輸及鐵路運(yùn)輸，而處于貨運(yùn)量較大占比的公路運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)均遠(yuǎn)低于同業(yè)平均工資水平，過(guò)大的工資差距易造成物流業(yè)發(fā)展不均衡，影響物流效率提升。

4.來(lái)自物流全要素生產(chǎn)率分析

我們分別以2000—2008年的面板數(shù)據(jù)為依據(jù)，投入產(chǎn)出變量選取按數(shù)據(jù)描述部分?jǐn)⑹?，采用Malmquist－DEA指數(shù)方法分別計(jì)算出各省市的TFP及分解指標(biāo)，再按照我國(guó)區(qū)域劃分，分為東部、中部及西部，分別計(jì)算出每個(gè)區(qū)域的各項(xiàng)分解指標(biāo)的平均值，計(jì)算結(jié)果如表5所示。

表5 各省市物流技術(shù)效率及其分解指標(biāo)

在Solow揭示了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原動(dòng)力是技術(shù)進(jìn)步的模型基礎(chǔ)上，有多位學(xué)者對(duì)全要素生產(chǎn)率(TFP)進(jìn)行了進(jìn)一步分解，結(jié)合前人研究及物流效率研究理論，文中對(duì)全要素生產(chǎn)率的含義給出如下詮釋:物流全要素生產(chǎn)率是在創(chuàng)造和掌握新知識(shí)的基礎(chǔ)上，主動(dòng)適應(yīng)外部環(huán)境，提高組織整體效能，推動(dòng)物流效率產(chǎn)生變化和新的組合的過(guò)程，是物流業(yè)效率的集中體現(xiàn)。進(jìn)一步將TFP的變動(dòng)分解為物流技術(shù)效率 (TC)、物流生產(chǎn)效率 (ECH)以及這兩者的匹配度的變化。物流技術(shù)效率 (TC)是由生產(chǎn)要素的提高和技術(shù)知識(shí)的進(jìn)步?jīng)Q定。物流生產(chǎn)效率 (ECH)是指在匹配度、技術(shù)水平以及生產(chǎn)要素投入量一定時(shí)，現(xiàn)實(shí)產(chǎn)出與最大潛在產(chǎn)出的比例。物流生產(chǎn)效率的高低是通過(guò)技術(shù)能力是否得到充分發(fā)揮、資源配置是否合理、生產(chǎn)規(guī)模是否最佳來(lái)衡量。物流生產(chǎn)效率的改進(jìn)又取決于配置效率 (PC)和規(guī)模效率 (SC)來(lái)測(cè)度，配置效率反映物流實(shí)施中要素配置的有效程度，規(guī)模效率反映物流規(guī)模的有效程度。

表5顯示我國(guó)2000—2008年的全要素生產(chǎn)率均小于1，表明從綜合效率來(lái)看，我國(guó)的物流效率并非進(jìn)步而是退步，模型中觀測(cè)的9年間，只有物流規(guī)模效率為1.0010，為大于1，其余均小于1，說(shuō)明對(duì)我國(guó)物流業(yè)而言，物流規(guī)模效率提升了，但結(jié)合投入指標(biāo)和管理效果來(lái)看，我國(guó)物流業(yè)效率還未達(dá)到理想狀態(tài)。我國(guó)東部地區(qū)的物流全要素生產(chǎn)率 (TFP)居于首位，但東部地區(qū)的物流技術(shù)效率 (TC)、物流生產(chǎn)效率(ECH)按列對(duì)比都并非最高。中部地區(qū)的物流生產(chǎn)效率 (ECH)最高，源于其具有較高的配置效率和規(guī)模效率，配置效率是企業(yè)由于管理和技術(shù)等因素影響的生產(chǎn)效率，而規(guī)模效率是由于企業(yè)規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率，反映出我國(guó)中部地區(qū)的物流企業(yè)的管理和技術(shù)水平以及規(guī)?；潭容^高支撐企業(yè)物流運(yùn)作。西部地區(qū)的物流生產(chǎn)效率 (ECH)較低，但物流技術(shù)進(jìn)步 (TC)較高，表明西部的物流企業(yè)在物流技術(shù)改進(jìn)環(huán)節(jié)突出，但還缺乏合理利用。

五、結(jié)論及建議

物流效率研究既要從投入產(chǎn)出角度進(jìn)行分析，也要從技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)效率角度進(jìn)行分析，只有不斷創(chuàng)新物流技術(shù)，并將各種資源有效配置，提高生產(chǎn)過(guò)程中的效率，尤其是制造業(yè)物流的效率，才能從根本上提升物流效率。

FDI是帶動(dòng)我國(guó)物流業(yè)發(fā)展的重要路徑，F(xiàn)DI對(duì)我國(guó)物流效率的提升產(chǎn)生直接或間接的影響。FDI在我國(guó)地區(qū)間、行業(yè)間產(chǎn)生的正向溢出。政府應(yīng)關(guān)注各行業(yè)外商直接投資對(duì)物流業(yè)的影響，尤其是外商直接投資在制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動(dòng)的示范作用，通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同及產(chǎn)業(yè)集聚，提升我國(guó)制造業(yè)整體水平。姚娟和莊玉良［19］通過(guò)實(shí)證得出FDI對(duì)我國(guó)東部、中部及西部的物流效率改進(jìn)效果和路徑各不相同，因此，各區(qū)域應(yīng)區(qū)別對(duì)待。

優(yōu)秀本土國(guó)有及民營(yíng)物流企業(yè)的培育不可或缺，我國(guó)應(yīng)完善物流投資環(huán)境及市場(chǎng)環(huán)境，要重視在高端物流領(lǐng)域?qū)嵤┠芰Φ恼咝灾С?，使我?guó)物流業(yè)在所服務(wù)各產(chǎn)業(yè)的價(jià)值鏈提升中起到積極的促進(jìn)作用。我國(guó)國(guó)有物流企業(yè)要加大改革力度，以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向，制定或調(diào)整經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略，轉(zhuǎn)換經(jīng)營(yíng)機(jī)制，實(shí)行政企分開(kāi)，加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)業(yè)務(wù)管理，完善物流業(yè)務(wù)流程，采用先進(jìn)、使用的物流技術(shù)，向綜合的、可定制的物流服務(wù)轉(zhuǎn)型，通過(guò)各種有效的物流所有權(quán)轉(zhuǎn)變，促進(jìn)我國(guó)物流環(huán)境有序發(fā)展。鼓勵(lì)民營(yíng)物流資本投入，打破阻礙物流設(shè)施資源整合利用的管理瓶頸，降低進(jìn)入門(mén)檻，創(chuàng)造公平規(guī)范的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。

要打破我國(guó)物流領(lǐng)域的條塊分割，大力發(fā)展綜合物流，加快各種運(yùn)輸方式的一站式整合。逐步提高主要運(yùn)輸方式職工的相對(duì)工資，改變物流運(yùn)輸行業(yè)工資較大差異化現(xiàn)狀，鼓勵(lì)公路運(yùn)輸行業(yè)的協(xié)作和創(chuàng)新意識(shí)，打破物流領(lǐng)域的行業(yè)壟斷。我國(guó)在整合運(yùn)輸資源、拓展服務(wù)功能、科學(xué)組織與管理以及資源共享等方面，還有很大發(fā)展空間。

現(xiàn)代物流作為重要的生產(chǎn)服務(wù)性產(chǎn)業(yè)，組織管理方法改進(jìn)對(duì)物流業(yè)效率提升極為關(guān)鍵。要大力提升物流實(shí)施中的配置效率，促進(jìn)生產(chǎn)力發(fā)展。我國(guó)在物流業(yè)快速發(fā)展過(guò)程中，不僅要注重資源的總量投入，更要注重其效率提升，變投資型增長(zhǎng)為消費(fèi)需求型增長(zhǎng)，提高現(xiàn)有資源利用率，加強(qiáng)區(qū)域協(xié)作，強(qiáng)調(diào)物流技術(shù)創(chuàng)新。

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