基于DEA-Tobit的我國省域物流效率差異比較及影響因素分析

戴萬亮，董智瑋　（渤海大學，遼寧 錦州 121013）

DAI Wanliang,DONG Zhiwei　(Bohai University,Jinzhou 121013,China)

物流產業被稱為經濟的“血脈”。新世紀初期，我國物流業在獲得全方位的政策支持下開始大踏步向前邁進，并隨著科技的現代化發展，逐步滲透到人們的日常生活中，成為密不可分的一部分。2017年是我國物流業駛入快車道的一年，物流大通道為自貿區成立后商品的流通提供了低成本和快捷便利，推動區域范圍內城市間的互動和協作發展，成為經濟發展的強力支撐。同時網購的熱潮席卷全國，物流業成就了人們新型的消費模式和生活方式。然而因各省域對于物流業的重視程度和投入有所差異，物流活動中的效率也不盡相同。東部沿海和長三角區域物流業政策投入較大，重視物流產業的發展，高水平的物流效率強化了中心城市功能，帶來了城市輻射效應，為區域經濟注入新的活力。而西部偏遠地區物流效率則相對落后，人們的生活水平相對較低，物流效率在人們的生產生活中起到了關鍵作用。

已有文獻研究中，學者們大多采用改進的DEA模型對各省市區域的物流效率進行評價分析，基于研究的目的和切入視角的差異，學者們在構建DEA模型時選取的投入產出指標也各有千秋。物流業的固定資產投資和物流業的從業人員數量，貨物周轉量和物流業的增加值是固有的投入產出指標。孟魁（2014）認為物流活動造成的環境成本在一定程度上也會影響著物流的效率，他關注到了物流的能耗和碳排放量，設計了三階段DEA方法對中部六省的物流效率進行了評估[1]。連兆大和程德通（2017）在國家建設“一帶一路”經濟帶的背景之下，添加物流業就業人員工資總額和等級公路里程為投入指標，分析“一帶一路”途徑省域的物流效率[2]。鐘昌寶和錢康（2017）在傳統的數據包絡研究方法上創造性的結合了空間自相關分析法，采用長江經濟帶的相關數據設置空間權重矩陣，比較研究處于長江不同流域的省域的空間差異對物流效率產生的影響[3]。

除了單一的對省域物流效率進行評估的研究之外，近年來，學者們更傾向于將DEA模型結合Tobit回歸模型進行兩階段的物流效率評估，在第一階段使用DEA模型根據相關數據測算出物流效率的DEA水平有效后，再利用Tobit回歸模型進一步對物流業發展所處大環境下的不同影響因素進行分析，根據模型運行所得出的結果給出相對應的發展策略，更具現實意義。王琴梅和譚翠娥（2013）在對西安市物流效率進行DEA有效性評價后，總結出影響西安市物流效率的主要因素有城市的經濟發展水平、物流資源利用率、市場化程度和區位優勢4個變量。利用EViews對Tobit回歸模型進行求解，根據實證結果得出西安市想要進一步提升物流效率，必須充分利用現有的物流資源，加大開放的步伐，充分引進外部的資金和資源[4]。陳治國和李紅（2015）指出新疆憑借著地處于邊疆的優越地理位置，易于形成往來商貿的集聚，形成和周邊商貿國的互動，在新絲綢之路經濟帶上占有舉足輕重的地位。因此外貿水平和區位優勢是重點提升新疆物流業發展水平的因素[5]。青海省海拔較高，地廣人稀，經濟發展水平和人們的受教育程度都位于全國末端，較為封閉。隨著“一帶一路”戰略的實行，促進了青海省交通網絡的完善和物流商貿業的發展，秦雯（2016）在借鑒王琴梅的研究基礎之上，確定青海省的人力資源、物流業的專業化程度和資源利用率是影響物流業效率的顯著因素[6]。

效率評價是促進物流產業健康發展的重要保障，如何科學有效地評價物流效率并深入分析其影響因素是亟待解決的關鍵問題。已有文獻為物流效率評價的深入研究提供了有益的借鑒，但欠缺基于全國視角的物流效率評價及影響因素分析。因此，本研究基于DEA-Tobit模型，對我國省域物流效率進行評價，并分析環境影響因素的各異作用。以期更加科學地測度物流效率，并提出有助于物流產業健康發展的對策與建議。

1　模型與方法

1.1　DEA模型

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）有無需預設生產函數及指標權重的優點，并且操作簡單，因此是進行效率分析的主流方法[7]。傳統的DEA方法包括CCR模型和BCC模型兩種。CCR模型評價的是決策單元的整體效率，而BCC模型則將整體效率分為技術效率和規模效率兩個方面。本研究只涉及效率整體評價，因此選用CCR模型對我國省域物流效率進行評價。CCR模型的數學表達式如公式（1）所示：

1.2　Tobit模型

Tobit模型也被稱為截距回歸模型，主要作用在于處理因變量受到特定條件限制下的回歸問題[8]。基于CCR模型的物流效率是介于 0,[]

1之間的，采用一般線性回歸分析模型會導致有偏差的估計結果。Tobit模型恰好能夠克服這一缺陷，因此，本研究在通過DEA-CCR模型對物流效率評價的基礎上，采用Tobit回歸模型進行第二階段的全國省域物流效率影響因素分析。Tobit回歸模型的基本數學表達式如公式（2）所示：

2　指標與數據

2.1　指標體系設計

本研究共涉及三部分指標，即DEA分析中的投入指標和產出指標以及Tobit分析中影響因素指標。基于便利性與可得性原則，并參照已有研究的指標選取情況，本研究構建如表1所示的指標體系。第一，投入指標方面。基于C-D生產函數，從勞動力投入、資本投入和原材料投入三部分加以度量。采用就業人數衡量勞動力投入，采用固定資產投資衡量資本投入，并采用載貨汽車數量及能源消耗衡量原材料投入。第二，產出指標方面。從直接產出和間接產出兩部分加以度量。采用貨運量和貨物周轉量衡量直接產出，并采用產業增加值衡量間接產出。第三，影響因素指標方面。從區域經濟、外向性、政策支持和信息化水平四部分加以度量。采用地區生產總值衡量區域經濟，采用外商直接投資衡量外向性，采用區位商衡量政策支持情況，并以互聯網用戶數來代替當地的信息化水平。

2.2　數據來源

本研究數據均來源于統計年鑒，保證了數據的客觀性與真實性。我國對于物流業數據的統計以交通運輸、倉儲及郵政業為基本統計口徑，因此，本研究數據也均為交通運輸、倉儲及郵政業數據。具體來看，投入指標和產出指標的數據來源于《中國物流統計年鑒2016》，影響因素指標的數據來源于《中國統計年鑒2016》。鑒于香港、澳門和臺灣等地的數據并未計入統計范圍，同時，由于海南省和西藏自治區部分數據缺失，因此本研究共涉及29個省域。

3　實證分析

3.1　第一階段DEA-BBC的實證結果

第一階段，首先對我國省域2015年物流效率進行評價。一方面，采用MaxDEA6.0軟件，設置模型為投入主導的CCR模型。模型分析結果呈現在表2中。由表2可以看出，首先，全國范圍內，全國省域物流效率均值為0.839，但僅有12個省域的物流效率達到DEA有效，占比為41.38%，包括河北、內蒙古、遼寧、廣東、廣西、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、湖南、貴州，這說明全國整體物流效率處于較高的水平，但大部分省域的物流效率并未達到DEA有效，物流產業整體發展較為良好掩蓋了部分省份物流產業發展滯后。其次，從區域分布來看，華南地區整體物流效率達到DEA有效；華東地區和華北地區整體物流效率較高，接近DEA有效；華中地區整體物流效率也較好，處于中游水平；而西南地區和東北地區整體物流效率較低；西北地區整體物流效率很低，處于全國末尾。這說明，全國七大地理區域間物流效率并不平衡。第三，從地理區域內的各個省域來看，區域性帶來了一定的趨同性，但仍有特殊情況。華北地區、華南地區、華東地區內的各個省域之間物流效率差異不大，而西南地區、西北地區和東北地區內的省域之間物流差異較為懸殊。第四，從規模報酬來看，除DEA有效的12個省域規模報酬不變以外，僅山東省的物流產業規模報酬處于規模報酬遞減階段，而全國其余16個省域的物流效率均處于規模報酬遞增階段。這說明，全國省域物流效率基本上處于良好的上升發展態勢，幾乎不存在嚴重產能過剩問題。

表1　省域物流效率評價指標體系

表2　我國省域2015年物流效率評價

3.2　第二階段Tobit實證分析結果

由第一階段效率評價結果可以發現，物流效率除了受到物流產業自身發展影響因外，還受到整個經濟社會系統內其他因素的影響。為了評估我國省域物流效率的驅動因素，本研究以第一階段物流效率值為因變量，以區域經濟發展、經濟外向性、政策支持和信息化水平等四個維度為自變量，構建Tobit回歸模型。為了消除量綱不同帶來的影響，對自變量進行了標準化處理。采用EViews 9.0軟件，計算結果如表3所示。

表3　省域物流效率影響因素

由表3可以看出，第一，區域經濟發展方面，地區生產總值對省域物流效率的影響并不顯著第二，經濟外向性方面，外商直接投資對省域物流效率的影響顯著第三，政策支持方面，區位商對省域物流效率的影響顯著第四，信息化水平方面，互聯網用戶數對省域物流效率的影響并不顯著（β=0.111，P=0.565）。因此，經濟外向性和政策支持是省域物流效率的主要影響因素，并且經濟外向性對省域物流效率的影響大于政策支持產生的影響，而經濟實力和信息化水平并不能直接影響省域物流效率。

4　研究結論與政策建議

4.1　主要研究結論

基于2015年全國省域物流產業的相關數據，本研究采用DEA-CCR模型和超效率DEA模型，對全國省域物流效率進行了評價。在此基礎上，采用Tobit模型，對省域物流效率主要影響因素進行了分析。主要研究結論為以下兩個方面：

一方面，我國物流產業總體效率較高，處于上升發展階段，但區域間發展很不平衡，這也制約了區域經濟的發展。首先，全國省域物流效率平均值為0.839，且有12個省域達到了DEA有效，說明全國整體上物流效率較高。其次，除DEA有效的12個省域外，有16個省域處于規模報酬遞增階段，說明大部分省域物流產業還存在較大的發展空間。物流產業屬于現代服務業，是產業結構調整中要大力發展的產業之一，而我國物流產業尚需大力推進。第三，省域間物流效率并不均衡；沿海地區較高，內陸地區較低；東部地區較高，西部地區較低。可能的原因有，一是，物流產業嚴重受制約于地理交通環境，而沿海地區與東北地區在發展物流產業上有著得天獨厚的優勢；二是，作為新興產業，物流產業急需產業政策的規范與支持。沿海地區和東部地區政策出臺較為及時，物流企業對政策的把握與利用也較為準確。

另一方面，作為經濟社會這一復雜系統的子系統，物流產業并不能獨立存在，必然受到其他環境因素的影響。本研究的Tobit回歸分析證實，以外商直接投資為表征的經濟外向性和以區位商為表征的政策支持對省域物流產業效率具有顯著的正向影響，而以地區生產總值為表征的區域經濟和以互聯網用戶數為表征的信息化水平對省域物流產業效率的影響并不顯著。首先，經濟外向性為物流產業充實了具有先進技術和管理理念的跨國物流企業，并刺激和帶動了本土企業的發展，因此有利于省域物流效率的提高。其次，政策支持可以為物流企業提供更好的技術與資源供給，并提供更為規范的生產方式，進而促進物流產業的良性發展。并且，通過分析可以看出，經濟外向性是物流效率提升的最為關鍵的影響因素，而政策支持的影響相對較弱，這也是符合市場經濟規律和我國宏觀調控的原則。第三，本研究并未證實區域經濟發展對省域物流效率存在顯著影響。可能的原因是物流產業作為整個區域經濟系統的子系統，可以為區域經濟做出貢獻，而區域經濟實力也能夠為物流產業發展提供必要的基礎設施支持，兩者更多的是一種互為支持的關系，而不存在決定性作用。第四，本研究也未證實區域信息化水平對省域物流效率的顯著影響。可能的原因在于，信息化水平的提高更多的是為物流產業提供了更為廣闊的市場和通用技術的技術支持，并不能直接提高物流運作效率。

4.2　政策建議

第一，加大開放力度。對外開放可以促進產業結構的調整，吸引外商投資，改善投資環境。投資環境的改善力度反過來會決定著對外開放的水平。堅持加大開放力度不僅可以引進投資加快經濟發展水平，還可以吸收國外先進的企業管理經驗，營造規范的制度環境和穩定的市場環境，為國內的本土物流產業注入新鮮的血液，而一帶一路構建的物流大通道和城市自貿區的建立也都為構建城市開放型經濟，引進先進資源和發展理念創造了利好的條件。

第二，提高政策支持。為了打破制約“互聯網+”物流發展的體制障礙，國家加快調整完善政策法規，增強市場活力。近年來，國家相繼出臺的國家層面的流通政策，充分表明了對物流業發展的重視，沿海開放城市作為物流創新發展試點城市，帶動了物流業整體效率和發展水平的提升，物流業是一個多元多環節的行業，亟待提高政策支持，使政策落地執行，發揮出實際效益，提高社會資源配置有效性，全面提升社會物流效率。

第三，重視人才培養，人才是推動社會發展的根本力量。物流業是一個新興的綜合性產業，正由傳統勞動密集型轉型升級為高科技型，需要專業型的高科技技術人才。物流專業化人才更是物流企業的核心競爭力，是我國物流業高速發展的重要保障。政府應該加強對物流人才的培養，給予物流人才以充分的政策支持，使培養出的復合型物流人才能夠推動物流業抓住“一帶一路”和長江經濟帶的發展機遇，融入國際大物流的浪潮中。

第四，加大基礎設施建設。物流基礎設施是一切物流活動開展的基礎，是物流發展過程中不可或缺的一部分。加大投入物流基礎設施的建設可以產生集聚貨流的效應，可以搶占物流發展的制高點。基礎設施的建設還會成為影響外商投資的重要因素之一，進而影響到物流效率的發展。因此，縮短物流效率提升的差距，必須加大基礎設施的投資。

參考文獻：

[1] 孟魁.基于三階段DEA方法的中部六省物流效率評價[J].統計與決策，2014(2):57-60.

[2] 連兆大，程德通.基于DEA模型的“一帶一路”重點省份物流效率分析[J].商業時代，2017(4):80-82.

[3] 鐘昌寶，錢康.長江經濟帶省域物流效率及空間差異研究[J].北京交通大學學報（社會科學版），2017,16(2):120-127.

[4]王琴梅，譚翠娥.對西安市物流效率及其影響因素的實證研究——基于DEA模型和Tobit回歸模型的分析[J].軟科學，2013,27(5):70-74.

[5] 陳治國，李紅.基于DEA-Tobit模型的新疆物流效率及其影響因素研究[J].石家莊經濟學院學報，2015,38(1):69-74.

[6] 秦雯.青海省物流效率及其影響因素的實證研究[J].青海社會科學，2016(1):99-104.

[7]Charnes A,Cooper W W,Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units[J].European Journal of Operational Research,1978,2(6):429-444.

[8] 高鐵梅.計量經濟分析方法與建模：EViews應用及實例[M].北京：清華大學出版社，2009.