低碳經濟下三明市現代物流業投入產出效率評價研究①

三明學院管理學院 連兆大

三明市物流業對能源的需求量和在能源消耗過程中產生的二氧化碳量不斷增長，將給經濟實現低碳發展帶來巨大壓力。2017年1月，三明市被國家發改委列入第三批低碳城市試點名單。物流業減碳對實現低碳經濟具有重要作用，在此背景下研究三明市現代物流業投入產出效率，將有助于優化三明市現代物流業發展規劃，推動現代物流業的供給側改革，提高物流運行效率。國內外運用數據包絡(DEA)進行物流效率的研究一直是研究的熱點。研究內容方面，大量研究從國家物流、區域物流物、城市物流等角度對物流效率問題進行了探討，積累了較豐富的理論基礎。一些學者對三明物流的發展進行了研究，如陳志斌[1]研究了三明市物流業發展現狀及問題，但在發展低碳經濟背景下對三明市現代物流業效率的研究還是空白。在已有相關研究成果的基礎上，運用數據包絡法(DEA)建立評價模型分析三明市現代物流業運行效率，解析影響三明市現代物流業效率的主要因素，找到物流投入產出的最佳組合，降低能源消耗，減少二氧化碳排放，對三明市現代物流業效率進行評價和分析，提出相關對策建議，為三明市現代物流業發展提供決策參考。

1 研究方法與評價指標體系建立

1.1 研究方法簡介

1978年A.Charnes, W.W.Cooper和E.Rhodes給出了評價決策單元相對有效性的數據包絡方法(Data Envelopment Analysis)，即DEA。從第一個DEA模型C2R出現，至今已形成一系列針對多投入多產出生產單位的效率分析與評價方法[2]。數據包絡方法是運用數學工具對經濟系統生產前沿面的有效性進行評價的一種方法，這種評價方法適用于對多投入、多產出的多目標決策單元的績效進行評價。這種方法以相對效率為基礎，根據多指標投入與多指標產出對于相同類型的決策單元(DMU)的相對有效性進行評價。DEA的基本模型有C2R模型和BC2模型，還有基于這兩個基本模型的改良模型如C2GS2模型、SE-DEA模型等。DEA的研究方法已在眾多產業如制造業、金融業、物流服務業等都得到有效應用，對相關模型與方法不再作詳細介紹。本文運用C2R模型對三明市現代物流業投入產出效率進行評價。

1.2 評價指標體系建立

物流業是近些年隨著經濟的發展而逐漸發展繁榮起來的一個產業，產業的發展壯大過程中，企業及物流研究者對物流業的認識逐漸深入，對物流業的界定才逐漸清晰與完善，而在政府相關部門的統計數據中缺乏對物流業的連續可比統計口徑數據。考慮到數據的可得性和代表性，因“交通運輸、倉儲和郵政業”占據了物流業80%以上的份額且“交通運輸、倉儲和郵政業”有較連續、完備的統計數據，故選擇“交通運輸、倉儲及郵政業”的相關統計數據作為評價三明市現代物流業效率的指標數據來源，代表三明市現代物流業投入產出的基本情況。對現有運用DEA模型評價物流業投入產出效率的相關研究成果進行整理與分析，發現在指標的選擇上有較多的相似性，也存在個別的差異性。在綜合分析現有相關研究成果各種指標選取優缺點的基礎上，同時考慮地區經濟數據的可得性，本研究從三明市現代物流業的人力、物力、財力投入方面選擇投入指標。生態環境約束方面，根據DEA模型中對投入量最小化的要求，借鑒已有研究成果將污染物二氧化碳排放量作為投入指標；從三明市現代物流業運行對物流產業及地區經濟的貢獻方面選擇產出指標。具體指標的選取如表1所示。

表1 三明市現代物流業投入產出指標體系

2 三明市現代物流業投入產出效率實證分析

2.1 評價指標的數據來源及整理

按三明市現代物流業投入產出指標體系表(如表1所示)，根據三明市統計局網站公布的2008—2017年《三明市統計年鑒》和2007—2016年《三明市國民經濟和社會發展統計公報》、2008—2017年《福建省統計年鑒》與2008—2017年《中國城市統計年鑒》，收集并整理了2007—2016年三明市現代物流業投入產出相關數據(如表2所示)。其中，“交通運輸、倉儲及郵政業二氧化碳排放量”指標缺乏統計數據。因道路運輸二氧化碳排放是交通運輸排放的絕對主體(占86.32%)[3]，故采用估算的公路貨物運輸二氧化碳排放量數據作為替代數據。假定全部采用柴油貨運車運輸，根據三明市2007—2016年公路物周轉量數據、柴油車單位能耗(4.72L/100tonkm)[4]、0號柴油密度(0.835Kg/L)《省級溫室氣體清單編制指南》(發改辦氣候[2011]1041號)發布的柴油二氧化碳排放系數(3.0959Kg-CO2/kg)計算得到2007—2016年公路貨物運輸二氧化碳排放量數據。2007—2016年三明市現代物流業投入產出數據如表2所示。

表2 2007-2016年三明市現代物流業投入產出數據

2.2 DEA模型評價結果

表3 2007-2016年三明市現代物流業投入產出效率評價

根據2007—2016年三明市現代物流業投入產出數據，以每一個年份作為一個決策單元(DMU)采用數據包絡分析工具軟件MaxDEA5.0進行運算求解，可得出綜合有效率、純技術效率、規模效率。通過運行該軟件自動計算得到各年份三明市現代物流業投入產出相對效率值(如表3所示)，進一步可計算出非技術有效的各決策單元投入冗余和產出不足的數量(如表4所示)。

表4 2007-2016年三明市現代物流業投入產出松弛量

2.3 DEA模型的計算結果分析

2.3.1 C2R模型的綜合效率分析

分析2007—2016年三明市現代物流業投入產出效率評價表(如表3所示)，2007—2016年10年中，有2007年、2008年、2011年、2013年、2015年、2016年6個年份綜合效率值達到了1，為C2R有效，占所有分析年份60%。2009年、2010年、2012年、2014年4個年份綜合效率值小于1，未達到C2R有效，占所有分析年份的40%。所有分析年份綜合效率平均值為0.9781。總體上看，近10年來三明市現代物流業投入產出綜合效率處于較高水平。但存在一些年份如2009年、2010年綜合效率值偏低的現象。

2.3.2 C2R模型的純技術效率分析

分析表3各個年份純技術效率的計算結果，10年中只有2009年的純技術效率小于1為0.9855，其余各年份的純技術效率均為1，表明三明市現代物流業投入資源得到了較有效的利用。近10年來三明市政府在國家及福建省的政策支持下，對物流資源的合理配置水平不斷提升，現代物流業管理技術與方法等方面不斷進步，減少了物流資源浪費的現象，提高了現代物流業投入產出效率。

2.3.3 C2R模型的規模效率分析

進一步分析表3各個年份規模效率的計算結果，2007年、2008年、2011年、2013年、2015年、2016年6個年份規模效率值為1，為規模報酬不變；其余年份的規模效率值均小于1，為規模報酬遞增。分析發現2009年由于規模效率和純技術效率值均小于1，致使綜合效率值偏低僅為0.875，表明該年份三明市現代物流的規模不足、現代物流資源配置不合理、現代物流管理技術應用不充分。2010年、2012年、2014年雖純技術效率值為1，但由于規模效率值小于1，導致綜合效率值小于1。說明規模不足是這幾年三明市現代物流業投入產出未達C2R有效的主要原因。

2.3.4 投入冗余與產出不足數量的分析

分析2007—2016年三明市現代物流業投入產出松弛量表(如表4所示)，對C2R有效的年份，不存在投入冗余或者產出不足的情況，而對非C2R有效的各個年份，存在投入冗余或者產出不足的情況，只有通過增減投入量、產出量才能使三明市現代物流業效率達到最優。如2009年，若減少交通運輸、倉儲及郵政業就業人員1197人、減少3586.46公里公路通車里程，減少交通運輸、倉儲和郵政業全社會固定資產投資98446.63萬元，可達到投入產出效率最優；2010年，若減少交通運輸、倉儲及郵政業就業人員286人、減少1571.6公里公路通車里程，減少交通運輸、倉儲和郵政業全社會固定資產投資207647.52萬元，可達到投入產出效率最優；2012年，若減少846.83公里公路通車里程，減少載貨汽車數量2393輛，減少二氧化碳排放量3.95萬噸，可達到投入產出效率最優；2014年，若減少交通運輸、倉儲及郵政業就業人員440人，減少載貨汽車數量2565輛，減少二氧化碳排放量7.48萬噸，增加交通運輸、倉儲和郵政業增加值1.38億元, 可達到投入產出效率最優。

3 結論及建議

本文采用DEA模型對2007—2016年三明市現代物流業投入產出效率進行了分析，發現在低碳經濟約束下，三明市現代物流業投入產出效率總體上處于較高的水平。10年中，共6年的綜合效率值達到了1，為DEA有效。其余4年的綜合效率值小于1，為非DEA有效，但除了2009年效率值偏低僅為0.875外，其他3年的綜合效率值均大于0.9，且2012年綜合效率值為0.9928，2014年為綜合效率值0.996，均接近1。總體上純技術效率值較高，反映了三明市現代物流業對資源實現了較好的配置，現代物流業的規模不足是影響綜合效率的主要原因。但物流投入產出效率的評價值是相對的，在三明市長期發展低碳經濟的規劃指引下，三明市產業結構將進一步調整升級，低碳化約束將對提升現代物流業投入產出效率提出更高的要求。建議根據三明市產業發展規劃等，做好物流需求預測，合理制定三明市中長期現代物流發展規劃，適度做大現代物流業規模，合理配置物流資源，進一步運用現代物流低碳設備、低碳技術與方法，在降低現代物流業碳排放量的同時，提高現代物流業的投入產出效率，推動三明市低碳城市的建設。

[1] 陳志斌.三明市物流業發展現狀及問題研究[J].三明學院學報,2009(3).

[2] 楊謹夫.環漸海經濟圈城市經濟友展效率研究—基于BC2和SE-DE模型的分析[J].經濟研究參考,2012(64).

[3] 蔡博峰,曹東,劉蘭翠,等.中國交通二氧化碳排放研究[J].氣候變化研究進展,2011(3).

[4] 陸瑤.基于LEAP模型的物流行業碳減排潛力研究[D].北京:北京交通大學,2011.