新時期海上絲綢之路物流業效率評價

秦雯

內容摘要：本文通過因子分析法重構了經濟發展和基礎設施建設兩個投入指標；采用SE-DEA模型對21世紀海上絲綢之路位于我國境內的江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南6個省份2008-2013年物流效率的動態演化和區域差異進行了分析比較，研究發現山東省始終保持均衡發展；江蘇、浙江、福建3省前期物流效率發展基本呈上升趨勢并于2013年達到技術效率前沿，廣東省和海南省未達到物流效率前沿，但發展趨勢良好，趨于技術效率前沿。本研究對區域物流業效率在理論和實踐研究方面都具有重要意義。

關鍵詞：海上絲綢之路 物流業效率 因子分析 SE-DEA模型

中圖分類號：F252 文獻標識碼：A

引言

2013年10月，中國國家主席習近平訪問東盟時，提出共建“21世紀海上絲綢之路”的重大倡議，得到國際社會高度關注。中國政府與沿線有關國家在基礎設施互通、產業投資、資源開發、經貿合作、金融合作等領域加強合作并開展重大項目，區域間劇增的貿易交流無疑使物流業的迅速發展迎來了重要的戰略機遇期。2015年3月28日，國家發展改革委、外交部、商務部聯合發布《推動共建絲綢之路經濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》明確將共同推進國際骨干通道建設，尤其將促進國際運輸便利化、加強海上物流合作等作為合作重點。在國家發改委和外交部舉行的座談會上，各省領導表示將加快推進21世紀海上絲綢之路“國際物流大通道”的建設。然而，過往實踐中，地方政府著眼于物流基礎設施的規模化，而忽略物流業發展效率的現象較為突出，這造成投入冗余或產出不足，從而處于“高成本、低效率”的狀態。顯然，提升物流業發展效率，從而提升物流業競爭力，對于我國全面推進21世紀海上絲綢之路建設尤為迫切和重要。基于此，本文針對21世紀海上絲綢之路物流業效率進行探討，以期推動我國“一帶一路”戰略的發展。

文獻綜述

目前有關區域物流業效率的研究，引起國內外學者的高度關注。國外學者較多地從企業層面進行物流效率的研究，針對區域物流業的研究有限。Melendez O等認為陳舊過時的區域經濟制度環境是拉美地區物流效率低下的主要原因。Meidute等認為市場需求、交通基礎設施、信息技術等是影響區域物流效率的重要因素。國內學者對區域物流業效率的研究則有較大的發展，評價指標體系和DEA方法頗受關注。賀竹磬等建立了區域物流相對有效的評價指標體系，并選取了國內生產總值、消費能力、交通網密度、物流產業經濟投入、土地投入和從業人員收入作為投入指標，貨運量、周轉量和物流業產值作為產出指標進行DEA實證研究，結果表明我國區域物流效率地域差距明顯，相對有效性從東向西呈現出明顯的遞減規律，非有效區域大多處于規模收益遞增階段。該文認為可以通過調整投入結構與投入規模，來達到提高區域物流服務能力的目的。袁丹等選取交通運輸、倉儲和郵政業的職工人數、資本投入和基礎設施投入的運輸線路長度作為投入指標，對絲綢之路經濟帶物流業各地區進行DEA全要素生產率研究，結果表明絲綢之路經濟帶物流業全要素生產率受技術進步的影響呈波動趨勢，其中寧夏物流業效率最高，云南物流業效率降幅最大。王永贊選取交通運輸、倉儲和額郵政業年末從業人數、物流業固定資產投資額作為投入指標，交通運輸、倉儲和郵電業增加值作為產出指標，針對我國28個地區進行全要素能源效率分析，結果表明我國物流業全要素能源效率平均水平較低且存在明顯的地區差異。吳旭曉采用SE-DEA對廣東省、江蘇省、山東省、浙江省和河南省5個經濟大省的物流業運作效率及聯動效率進行了實證研究，結果顯示不同省份物流業效率演化規律差異顯著。

可見，國內外學者對區域物流效率的研究已經取得了豐碩的成果，但仍然存在以下不足：投入和產出指標的選取都基于各自的標準，缺乏說服力；已有研究大部分采用傳統的DEA模型對多個決策單元效率進行評價，但出現多個決策單元相對有效的情況時，不能進一步區分排序；基于中國期刊全文數據庫（2000-2015）的搜索發現，以21世紀海上絲綢之路物流業效率的個案研究鮮有見聞。

基于此，本文從兩個方面對21世紀海上絲綢之路物流業效率進行了研究：一方面，采用因子分析法重新構建投入和產出指標，克服選擇上的主觀性，從而更加公平、客觀、科學地反映更全面的信息；另一方面，采用SE-DEA模型來代替傳統的DEA模型，能夠更加準確地測度物流業效率，從而對各決策單元進行充分排序。

本文的研究旨在探索21世紀海上絲綢之路物流業效率是否合理，為我國“一帶一路”物流產業發展戰略提供了理論依據和實踐啟示，同時也可為其他區域的研究提供借鑒。

研究方法選擇

（一）因子分析模型

因子分析（Factor Analysis）具有適用范圍廣、客觀程度較好、應用難度低、廣泛性高的優點，是將存在一定程度相似性的指標進行整合，最終將若干個小指標糅合成幾個大的因子變量即公共因子進行評價分析的方法。公共因子的個數遠遠少于原始變量的個數，因而研究和分析能大大減少工作量，而且對于單純憑借主觀感受選擇幾個有代表性的因子來評價，因子變量是依據原始變量的信息進行重新構建，而不是對原變量進行取舍，這樣可以公平、客觀、科學地反映原有變量的大部分信息，能夠在保證數據信息丟失最少的情況下，對高維空間變量進行科學合理的降維處理。

因子分析是用較少個數的公共因子的線性函數和特定因子之和來表達原來觀測的每個變量，從研究相關矩陣內部的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜的變量歸納為少數幾個綜合因子的一種多變量統計分析方法。當這幾個公共因子（或綜合因子）的累計方差和（即貢獻率）達到85%或95%以上時，就說明這幾個公共因子集中反映了研究問題的大部分信息，而彼此之間又不相關，信息不重疊。

因子分析的一般模型為：

模型中，f1，f2，…，fm叫做主因子或公共因子，它們是在各個原觀測變量的表達式中都共同出現的因子，是相互獨立的不可觀測的理論變量。e1，e2，…，ek叫做特殊因子，是向量X的分量xi（i=1，2，…，k）所特有的因子，特殊因子表示該變量中不能被公共因子解釋的部分，實際上就是實測變量與估計值之間的殘差。各個特殊因子之間以及特殊因子與公共因子之間是相互獨立的。一般而言，通過初級變換得到的因子載荷差異不大，含義不明顯，實用價值不高。為了更清楚地凸顯因子實測變量之間的關系，提高公共因子的解釋力，通常需要對因子載荷進行旋轉處理，使因子載荷值向0和1兩個方向分化。最常用的旋轉方法是最大方差旋轉法（Varimax）。運用該模型對21世紀海上絲綢之路物流業效率的諸多因子進行分析提取變量。

（二）SE-DEA模型

傳統的DEA模型用于評價多項投入和多項產出的決策單元（Decision Making Units，DMU）的相對效率，以構建出一條非參數的DEA前沿面為目的，基于各決策單元偏離DEA前沿面的程度評價相對有效性。然而，通過DEA模型評價決策單元效率時，有時會出現多個DMU相對有效，從而無法進一步評價和比較這些相對有效的DMU。本文選用Andersen等提出的SE-DEA模型細化DEA的評價結果，對相對有效的多個DMU進一步進行評價與比較，從而對21世紀海上絲綢之路物流業效率進行排序。SE-DEA模型如下：

minθ-ε（eTs-1+eTs+）

基于因子分析法提取投入和產出變量

（一）指標及數據選取

影響21世紀海上絲綢之路物流業效率的影響因素眾多，各種因素間相互作用，共同影響著21世紀海上絲綢之路物流業的效率。基于21世紀海上絲綢之路物流業的特點，如何建立影響21世紀海上絲綢之路物流業效率的指標體系非常重要。本文遵循指標體系的全面性、有針對性、關聯性以及可取性等原則下，探求數據的可靠性、權威性和實用性，在綜合國內外相關文獻研究成果的基礎上，本文選取了6個投入變量[國內生產總值X1，外貿進出口總額X2，消費能力（人口數*消費水平）X3，交通運輸、倉儲和郵電業固定資產投資總額X4，交通網密度（千米/平方公里）X5，物流從業人員的收益能力（從業人員數*平均收益）X6]，以及3個產出變量（物流業GDP Y1 ，貨運量Y2 ，貨物周轉量Y3）。同時選取21世紀海上絲綢之路位于我國境內的江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南6個省份作為研究對象，數據均來源于2008-2013年《中國統計年鑒》。

（二）實證結果分析

通過SPSS軟件計算6個投入變量的總方差，從累積方差的計算結果可見，成份1和成份2是符合條件的特征值，累積方差貢獻率達94.079%，涵蓋了大部分變量信息。因此，選前兩個成份作為公共因子，如表1所示。

對初始因子的載荷矩陣進行方差旋轉處理，第一個公共因子F1上載荷較大的有2個指標，分別是國內生產總值X1和外貿進出口總額X2，因此可以將公共因子F1定義為經濟發展。第二個公共因子F2上載荷較大的有2個指標，分別是倉儲和郵電業固定資產投資總額X4和交通網密度（千米/平方公里）X5，因此可以將公共因子F2定義為交通運輸固定資產。后續計算將用新產生的2個公共因子代替原有的6個投入變量，如表2所示。

通過因子分析法計算結果重新構建了21世紀海上絲綢之路的投入指標和產出指標：將國內生產總值X1，外貿進出口總額X2，消費能力（人口數*消費水平）X3，交通運輸、倉儲和郵電業固定資產投資總額X4，交通網密度（千米/平方公里）X5，物流從業人員的收益能力（從業人員數*平均收益）X6六個投入變量重新構建為經濟發展F1和交通運輸固定資產F2兩個投入指標，物流業GDP Y1 ，貨運量Y2，貨物周轉量Y3三個產出指標保持不變，如表3所示。

基于SE-DEA模型的物流業效率評價

本文選取因子分析法重構后的兩個投入指標和三個產出指標，采用DEA和SE-DEA模型測算21世紀海上絲綢之路位于我國境內6個省份2013年的技術效率、純技術效率和規模效率，結果如表4所示。

由表4的排名可見，傳統DEA模型對于相對有效的數據無法進一步排序，然而SE-DEA模型可以進行充分排序，并能夠反映增長空間情況。基于SE-DEA模型對2013年的數據進行分析，超技術效率排名前4位的江蘇、浙江、福建和山東4個省份物流業效率都達到技術效率前沿，并具有較大的發展空間，其中山東省最高，能夠同比例提高43.8%，廣東省和海南省的物流效率未達到技術效率前沿。

在2013年21世紀海上絲綢之路位于我國境內的6個省份物流業效率比較分析的基礎上，基于2008-2013年的數據，運用SE-DEA模型進一步從動態演化的角度分別對6個省份物流業超技術效率進行分析，結果如表5所示。

結論與討論

（一）研究發現

本文采用因子分析法和SE-DEA模型相結合的方法測算了我國21世紀海上絲綢之路物流業的超技術效率，對其動態演化和區域差異進行了分析比較，研究發現在我國境內的江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南6個省份中，山東省2008至2013年物流業效率最高，均達到了技術效率前沿，這與山東省的經濟發展狀況和港口、公路交通等交通運輸固定資產投資緊密相關：2008年以來山東省經濟發展迅猛，經濟總量居全國第3位；港口、高速公路網、鐵路網等交通運輸固定資產投資居全國第2位。但是，山東省物流業效率可增長的空間在逐年縮小，建議山東省做好物流業發展的長期規劃，支持物流業信息化、標準化和專業化建設。江蘇、浙江和福建3省2008到2012年期間，前期物流利用率發展基本呈上升趨勢，但存在發展波動，說明發展力度不夠，持續性不強，隨著投入和產出的不斷均衡，2013年達到技術效率前沿，并且存在同比例提高物流效率的發展空間，建議在國家大力推進21世紀海上絲綢之路建設的政策下，江蘇、浙江和福建3省進一步增加外貿進出口總額、消費能力和國內生產總值，從而帶動物流效率的提高。廣東省在2008至2013年期間的投入和產出變量基本都是全國最高水平，然而物流效率卻未達到物流效率前沿，存在大量的無效投入，這與2008年金融危機后廣東省響應《物流業調整和振興規劃》政策的背景下，廣東省加大對物流行業的投入有一定關系，造成了投入冗余。然而整體物流效率發展趨勢較好，物流效率逐年增高，2013年趨于均衡發展。海南省的物流業投入和產出變量總量在6省中最低，但呈增長趨勢，2013年也接近物流效率前沿。

（二）理論貢獻

本研究的理論貢獻在于：過往研究選取物流效率投入和產出指標都基于各自的標準，較缺乏說服力。本研究在已有研究的基礎上，采用因子分析法重新構建評價指標，克服選擇上的主觀性，從而更加公平、客觀、科學地反映更全面的信息。已有研究大部分采用傳統的DEA模型對多個決策單元效率進行評價，但出現多個決策單元相對有效的情況時，不能進一步區分排序。本文采用SE-DEA模型來代替傳統的DEA模型，能夠更加準確地測度物流業效率，從而對各決策單元進行充分排序。為21世紀海上絲綢之路物流產業發展戰略提供了理論依據，同時也可為其他區域物流的研究提供借鑒。

（三）實踐啟示

全面推進“21世紀海上絲綢之路”建設是我國目前最重要的發展戰略之一。提升物流業發展效率，從而提升物流業競爭力是21世紀海上絲綢之路各國間實現經濟范疇設施聯通、貿易暢通、資金融通三大方針的重要推動力。各省份應在國家政策引領下，從21世紀海上絲綢之路國際物流骨干通道的整體出發，對現有物流業重新梳理、整合資源、科學布局、合理分工，避免投入不足和產出冗余，從而形成整個區域高效率的物流網絡。

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