碳排放約束下我國西部地區物流效率實證研究
——基于非期望SBM模型和面板數據分析

(貴州大學管理學院 貴州貴陽 550025)

為了響應《聯合國氣候變化框架公約》，《公約》締約方實施了低碳發展戰略。2016年加入《巴黎協定》后，我國低碳發展更是面臨新的挑戰：到2030年，中國單位GDP二氧化碳排放量要比2005年下降60%～65%。為了履行承諾，在十三五規劃中，我國計劃在接下來的五年里將單位GDP二氧化碳排放量降低18%[1]。

物流業作為能源消耗的主要行業之一，其發展狀況對能源效率以及低碳經濟發展有直接影響。有研究表明，物流業的經濟增長與碳排放和能源消耗之間存在協同增長關系[2]。我國物流業起步于上世紀九十年代，相對較晚，但發展十分迅速。2016年，我國全社會物流總額達到229.7萬億元，物流業的總體規模已經位居全球第一。隨著西部大開發戰略實施，西部地區經濟發展的同時也帶動了物流業的蓬勃發展。但與此同時，西部地區物流設備、技術等與東部發達地區相比相對落后，西部地區物流業在發展過程中暴露出諸多問題，比如物流成本偏高、物流效率不高等。因此，在考慮節能減排的前提下對我國物流產業效率進行科學、有效的評價，并據此探索宏觀因素對物流效率的影響，對推動西部地區物流產業高效、綠色、可持續發展具有十分重要的意義。

目前國內外學者在評價物流效率的過程中主要采用參數法和非參數法。參數法主要包括隨機前沿法(Stochastic Frontier Analysis, SFA)、自由分步法(Distribution Free Approach, DFA)和厚前沿分步法(Thick Frontier Analysis, TFA)三種；非參數法主要包括數據包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)和無界分析法(Free Disposal Hull, FDH)兩種。在眾多評價方法中，DEA法可以處理多投入、多產出決策單元的效率評價問題，且不需要事先給定生產函數的具體形式，因而被廣泛應用于包括物流業在內的多個行業的效率評價中。根據研究主體的不同，可以將目前運用DEA方法評價物流效率的文獻分為物流企業研究和物流行業研究兩大類：1)物流企業研究。Maria等[3]從物流活動、物流決策以及物流角色三個維度構建了針對第三方物流服務商的效率評價體系，并運用DEA法進行了實證分析；Park等[4]對14個物流服務商的效率進行了研究，對物流服務的實施效果進行了評估，并指出物流效率較高且運作穩定的行業標桿。2)物流行業研究。Marion等[5]運用DEA方法評價了全球最大的8家航空公司的物流服務效率;Wu等[6]運用平行結構的兩階段DEA模型研究了我國運輸系統的效率，并對貨運和客運兩個系統進行了效率分解;張竟軼[7]、周葉等[8]分別從技術效率、生態效率方面測度了我國物流行業的靜態效率;汪旭暉等[9]在對農產品物流效率進行研究的基礎上，對區域差異進行了研究。然而，上述研究沒有對物流效率的動態變化及其影響因素進行分析。王維國等[10]、王琴梅等[11]、潘濤等[12]從動態角度分析了我國物流效率的變化過程，并對影響物流效率的外部因素進行了實證研究。然而，已有研究較少考慮能源及碳排放約束，且上述研究均以全國物流業為研究對象，缺少對具體區域物流效率的針對性研究。特別地，現有文獻鮮少研究碳排放約束下西部地區的物流效率。

根據以上分析，本文以中國西部10個省(區、市)為研究對象，運用非期望SBM模型評價各地區2004—2015年物流效率及其變化。相較現有研究，本研究主要有以下幾點不同：1)在關注投入產出的經濟效益的同時，考慮能源及環境因素，將能源消耗以及碳排放納入物流效率評價體系。2)對影響物流效率的宏觀因素進行面板分析，探索主要影響因素，為制定相關政策提供科學參考。3)以西部地區物流業為研究對象。西部地區有獨特的資源優勢，同時具有強大的物流需求。這既對該地區物流業提出了挑戰，也為其發展提供了廣闊的空間[13]。此外，東南沿海部分產業不斷往中西部地區轉移，西部地區對物流支撐的需求愈加明顯，而研究發現西部地區的物流效率在三大地區中最低[14]。據此，本文在考慮碳排放約束的情況下，對西部地區各省份的物流效率進行研究，并對其效率影響因素進行面板回歸分析，以便為加快我國西部地區物流建設提供科學參考。

1 研究方法與數據

1.1 非期望SBM模型

二氧化碳是物流交通運輸過程中不容忽視的排放物，也是測評物流效率的主要非期望產出。自1989年F?re等[15]提出處理環境污染物的DEA模型以來，非期望產出的處理方法層出不窮，具體來講可以分為曲線測度法、非期望產出作為投入處理法、數據轉換函數法及距離函數法等四種處理方法。上述方法均有各自的科學性，但也有各自的局限性。比如曲線測度法為非線性效率評價方法，計算較為繁瑣；非期望產出作為投入處理法難以反映生產實際；數據轉換函數法中的非線性轉換法不能滿足模型的凸性要求等等。因此，本文采用Tone等[16]提出的考慮了非期望要素的SBM模型。該模型是一種非徑向、非導向的DEA模型，不僅可以解決投入產出松弛性問題，而且能夠有效避免角度選擇差異帶來的影響。

P={(x,yg,yb)|x≥λX,yg≤λYg,yb≥λYb}

根據Tone[16]的研究，考慮了非期望產出的SBM模型可以表示為：

(1)

式(1)中，x、yg和yb表示投入產出的松弛向量，λ表示權重向量。目標函數θ*關于向量x、yg和yb嚴格遞減，且滿足0<θ*≤1。

由于模型(1)為非線性規劃，采用Charnes-Cooper變換可以將模型(1)轉化為模型(2)所示的線性規劃形式：

(2)

1.2 指標選取與指標來源

物流業是一個跨制造業、農業等多個領域的復合型新興產業，主要包括運輸業、倉儲業、郵政業等7個部門。歷年的數據統計結果顯示，交通運輸業、倉儲業和郵政業這三個主要部門對物流業增加值的貢獻達到了85%以上[11]。因此，本文將交通運輸業、倉儲業和郵政業的相關數據作為西部地區物流效率的研究樣本。

目前，物流效率在行業內并沒有專門定義，而是根據經濟學中效率的定義派生而得。經濟效率通常指資源利用效率，主要考察投入與產出間的關系。基于此，本文用物流業總投入與物流業總產出之比來反映物流效率。此外，考慮數據可得性與權威性，本文的數據來源于《中國統計年鑒》及《中國能源統計年鑒》。在指標選取方面，參考相關文獻的物流效率評價指標，考慮經濟、能源、環境、人力因素及碳排放情況，將物流業固定資產投資(億元)、物流業從業人數(萬人)和能源消費量(萬噸)作為投入指標，將物流業生產總值(億元)和碳排放量(萬噸)作為產出指標。

1.2.1 投入指標

1)勞動力投入。我國物流行業機械化發展相對落后，裝卸搬運、流通加工等主要物流活動仍需要大量人力；此外，相關設施設備的技術人員以及管理人員也必不可少。因此，勞動力是物流業必不可少的投入。本文將物流業從業人員總人數作為物流業的人力投入。

2)資本投入。物流業的資本投入主要在物流活動前期的基礎設施建設、倉庫建設或租賃、倉儲運輸設備等方面。借鑒王維國等[10]學者采用固定資產投資額代表資本存量的做法，本文也將物流業固定資產投資作為物流業的資本投入。

3)物資投入。物流業是能源消耗的主要行業之一，因而將能源視為物流業的主要物資投入。本文從《中國能源統計年鑒》中收集了物流業煤炭、汽油、天然氣、電力等多種能源消耗數據，借鑒王維國等[10]的研究，將各種能源轉換為標準煤加總得出總能源消耗，并以此作為物流行業的物資投入。

1.2.2 產出指標

1)期望產出。物流業的生產總值是體現物流系統中各決策單元的整體產出水平的重要指標。潘濤[12]等將物流業生產總值作為物流業的產出指標，據此本文也將其作為物流業的期望產出。

2)非期望產出。碳排放量是物流業的主要非期望產出，根據煤炭、汽油等的消費量及能源折算表(表1)中IPCC(2006)碳排放系數求得碳排放量，以此作為物流業效率評價的非期望產出。

表1 能源折算表

2 基于DEA-SBM模型的我國西部地區物流效率評價

運用DEA-SBM模型，按年份分別測算考慮非期望產出的西部各省(區、市)的物流效率并進行排名，如表2所示。值得說明的是，用DEA法計算出來的效率值是一個相對值，即該效率值是一個省份相對于被評價的其余各省份的物流效率值。所以即使有多個省份效率值為1，也并不能說明這些省份的物流效率高。這與已有研究結果西部地區物流效率比東部及中部地區低并不相悖。

表2 2004—2015年考慮非期望產出的西部各省(區、市)的物流效率及排名

表2和圖1呈現了西部各省(區、市)在2004—2015年間物流效率值、排名及發展趨勢。從橫向角度分省看，各省(區、市)物流效率歷年均值從0.336到1不等，省際物流效率值差異較大。從縱向時間維度看，西部地區各年度的物流效率平均值在0.7上下波動，效率值偏低。按各省份統計，2004—2015年各省(區、市)效率均值由高至低排序依次為：四川、青海、寧夏(三省區并列第一)，貴州，甘肅，廣西，陜西，重慶，新疆和云南。

具體來看，四川、青海及寧夏歷年物流效率值均為1，實現了技術有效，其余各省(區、市)則處于無效狀態，具有一定的改進空間。大部分省份在2004—2015年間的某一年份實現了物流業技術有效；貴州在最初五年(2004—2008年)效率偏低，此后各年均實現了技術有效。作為全國唯一沒有平原的省份，貴州缺乏“地利”，在物流基礎設施建設方面做出了極大努力，2009年在交通方面完成固定資產投資312.18億元，同比增長49.5%，近年物流效率在西部地區名列前茅。云南和廣西在2004年實現了技術有效，隨后各年效率偏低。這兩個省份是有名的旅游大省，盡管近年來重在發展旅游產業，但是高效率的物流支撐對其依然必不可少，可適當考慮投資物流業等相關產業，因為只有相關產業聯動發展方可真正帶動一方經濟發展。經濟發展較好的重慶市的物流效率值排名靠后。研究其數據發現，其能源消耗量相對于其物流業產值一直居高不下，所以對重慶而言，應當提高能源利用率，從而進一步提升物流效率。

圖1 西部各省份物流效率變動趨勢

研究期內，甘肅在“十一五”規劃期間物流效率實現了技術有效，其余年份物流效率偏低，整體呈“倒U形”。其原因在于“十一五”期間甘肅省對物流業高度重視，之后甘肅碳排放量上升，其效率值排名也隨之靠后。因此，甘肅應大力推行低碳物流理念，強化企業及消費者的低碳意識，切實提高低碳物流發展水平。陜西省僅在2013年實現了有效，其余年份均處于無效狀態。2011年，陜西的物流效率降至0.5以下，陜西省政府在這一年2月發布了《陜西物流業調整和振興規劃實施方案十五條》，到2012年底陜西省交通廳共撤消72個政府還貸二級收費站，2013年見到成效，但隨后幾年物流效率回歸到2013年以前的水平，這表明陜西物流稅收政策對物流效率的提升只有短期影響，同時說明要真正提升物流效率，還需要從其他方面著手。重慶的效率值在研究期內波動較大:效率值從2004年的最低值0.4507起在兩年內躍升至最高值1，此后一路下滑至2012年，直到2013年才略有上升，但效率依然偏低。新疆歷年物流效率值均未實現有效，均在0.5上下波動，效率排名靠后。相對落后的經濟水平導致新疆物流業相關人才、先進技術及設備相對匱乏。作為絲綢之路經濟帶的重要省區，新疆應當抓住戰略發展機遇，著力發展物流業，提升物流效率，以支撐與國內各省及中亞地區的經濟合作。

3 基于面板回歸的我國西部地區物流效率影響因素研究

面對國際上節能減排要求以及國內日趨加強的資源和環境約束，各地方政府基于低碳發展理念采取了一系列措施，以達到減排標準。物流業作為能源消耗以及碳排放的主要行業之一，其發展效率將影響節能減排政策的實施效果，進而影響綠色可持續發展的實現。所以，地方政府在考慮物流業發展時需要兼顧能源利用率及減排目標。

前文運用SBM模型測算了考慮碳排放的西部各省(區、市)物流效率，從物流行業內部探索了物流業效率影響因素。但是物流業的發展離不開宏觀大環境，其影響因素不一而足，影響程度也各有差異。因而有必要對影響物流業發展的因素進行研究，找出主要影響因素，為相關部門制定政策提供科學參考依據。

3.1 物流效率的影響因素分析

借鑒已有研究成果，結合物流業發展的宏觀環境，本文主要從經濟發展水平(H)、城市化水平(I)、物流基礎設施利用率(J)、教育水平(K)及社會消費品零售總額(L)等五個方面考察影響西部各省(區、市)物流效率的宏觀因素。指標數據來源于歷年《中國統計年鑒》以及中華人民共和國國家統計局網站。

3.1.1 經濟發展水平(GDP)

經濟的發展可以帶動地區各個行業的發展。經濟發展除了可以吸引物流業的投資者，促進物流硬件設施投資之外，還可以吸引大量物流業相關人才和先進物流技術，促進物流業發展和物流效率提升。各地方政府及各投資方都應高度重視作為經濟發展先決條件的物流業。同時，物流業只有不斷發展，提高自身效率才能滿足經濟發展的需要。參考相關文獻[11,12]，本文用各省GDP反映當地經濟發展水平。

3.1.2 物流基礎設施利用率

物流基礎設施建設能反映政府對物流業的成本投入，主要通過各省的交通運輸條件來反映。物流基礎設施主要包括倉儲、運載設施以及信息通訊設備等。物流基礎設施是物流業發展的硬件條件，其建設狀況將直接影響物流效率的高低。參考相關文獻[11,12]，本文的基礎設施利用率通過鐵路運營里程和公路運營里程的加權求和得到。其具體計算公式為：Vi=αiφi+βiφi。其中Vi表示第i年的物流基礎設施水平；φi和φi分別為第i年的鐵路運營里程和公路運營里程；αi和βi分別是φi、φi的權重系數，滿足αi+βi=1，參考相關文獻[12]，分別賦值0.2和0.8。

3.1.3 城市化水平

城市化表明社會由農業為主的第一產業向以工業為主的第二產業及第三產業轉變的歷史過程。城市具有較強的集聚作用，有利于物流資源的合理有效分配。城市化水平越高，城市的聚集作用越明顯，物流效率也隨之越高。參考相關文獻[12]，本文運用西部各省的城市化率反映城市化水平。

3.1.4 教育水平

各行各業的發展均離不開人才，文盲率是衡量一個地區勞動力水平的重要指標。早期的物流業主要是粗放式運作，搬運裝卸等主要依賴于人工，缺乏物流專業管理人才以及技術人才。只有教育水平提升之后，先進的物流技術和設備才能得到普遍應用，進而物流效率才能得到提升。因此，本文將通過公式“教育水平=1-文盲率”來計算教育水平值，并將其設為物流效率影響指標。

3.1.5 社會消費品零售總額

社會消費品零售總額是指各行業直接銷售給消費者的消費品零售額，可以直接反映國內消費需求情況，進而反映“最后一公里”的物流需求情況。社會消費品的流通可以促進物流業的發展，而物流業的發展可以進一步促進社會消費品的流通，兩者相互影響、相互促進。因此，參考張竟軼等[7]的文章，本文將社會消費品零售總額設為物流效率的環境影響指標。

3.2 面板數據回歸分析

本文將各省(區、市)物流效率值作為被解釋變量，各影響因素作為解釋變量，進行面板回歸，設定模型如下：

Yit=β0+β1Hit+β2Iit+β3Jit+β4Kit+β5Lit+μit

(3)

其中i指各省份編號，按表2中各省份順序確定其值，如重慶排名1；t指年份，2004年初為1，以此類推；Yit指省份i在t年的物流技術效率；β0表示常數項，β1、β2、β3、β4、β5指各變量的回歸系數;μ為誤差項。

運用stata11.0對數據進行面板回歸，得到表3。

表3 面板數據回歸結果

注：*表示在10%顯著性水平下顯著，**表示在5%顯著性水平下顯著，***表示在1%顯著性水平下顯著。

從回歸結果可以看出:五個影響因素中，經濟發展水平、物流基礎設施利用率、教育水平及社會消費品零售總額均在0.1的顯著性水平下對物流效率有影響；經濟發展水平、教育水平和社會消費品零售總額在0.01的顯著性水平下對物流效率有影響;城市化率對物流效率無明顯影響，表明西部地區城市化的集聚效應對物流效率無明顯促進作用，這與潘濤[12]的研究結果有差異。

經濟發展水平與物流效率呈顯著正相關關系，相關系數為0.9907，表明區域經濟增長將直接影響當地物流效率的提高。隨著國家相關政策的制定，近年來西部地區得到了國家層面的諸多扶持，經濟快速增長，各省區有經濟實力加大對物流業的投資，迅速發展的經濟也吸引了大量投資商以及物流業專業管理人才與技術人才，這些因素可以有效地促進物流業發展。可見，區域宏觀經濟的發展依然是影響物流業發展的第一因素。

物流基礎設施對物流效率的影響相對較弱，兩者呈正相關關系，相關系數為0.1263。西部地區各省(區、市)的物流硬件設施對物流效率的提升有一定的影響，但影響較小。因此，各省(區、市)應將重點放在提升物流業的軟實力方面，只有軟硬件條件同時具備才能切實提升物流效率。

教育水平與物流效率呈正相關關系，且相關系數為0.2954。物流業的技術創新、先進設施設備的操作維護等均離不開相關人才，只有全社會的受教育水平提高，物流效率才能得到提升。

社會消費品零售總額與物流效率呈顯著負相關關系，相關系數為-0.9581。近年來物流需求結構進入轉型期。一方面，社會消費品零售中與民生相關的消費類物流增長較快，導致公路貨運量增長；另一方面，鋼材水泥等大宗商品物流需求較以前相對低迷，導致鐵路貨運量下降。公路貨運的成本一直高于鐵路貨運成本，據2016年統計數據，“物流最后一公里”的成本占整個社會物流配送成本的30%以上。西部地區主要依賴于效率較低的公路運輸，貨物運送到消費者的“最后一公里”增加了物流成本。西部地區社會消費品零售額的增長迫切地要求“物流最后一公里”這個效率難題得到解決。

從影響因素回歸結果看，西部地區的物流效率與當地的經濟以及文化教育發展狀況息息相關。現有的物流硬件設施對物流效率的影響較小，提高物流效率的關鍵在于物流人才及技術等軟實力。此外，“物流最后一公里”問題依然是當前制約西部地區物流發展的重要因素。西部地區應當從信息領域著手，加快大數據平臺建設，實現信息實時準確共享，進而提升物流效率。

4 結論與建議

本文考慮碳排放情況，運用含非期望產出的SBM模型對我國西部地區的物流效率進行評價，同時利用面板數據對影響物流效率的其他宏觀因素進行計量分析。研究發現：1)我國西部地區物流效率總體偏低，且各省(區、市)的物流效率隨時間變動不大，整體上略有上升；2)西部地區各省(區、市)間物流效率差異較大，僅四川、青海和寧夏是有效的，云南和新疆物流效率排名靠后(效率值在0.5及以下)；3)在對物流效率影響因素進行分析的過程中發現，西部各省(區、市)物流行業的技術效率與城市化率無明顯相關性，但與經濟發展水平、物流基礎設施利用率及教育水平有正相關關系，與社會消費品零售額呈顯著負相關關系。

以上結論對于了解西部地區各省(區、市)物流效率及物流效率影響因素，進而采取措施改進物流效率，具有重要意義。針對西部地區物流現狀，本文提出以下對策建議：1)首先，西部各省(區、市)應從發展低碳物流業著手，避免走“先污染，后治理”的老路，制定合理的減排政策，同時應加大宣傳力度，讓低碳物流理念真正深入人心，促進西部地區低碳物流業發展。2)其次，要改變靠能耗驅動的粗放式發展方式，從選擇能源消耗相對較低的運輸方式以及運輸工具、完善物流系統及信息系統等多方面著手提高能源利用效率。3)西部各省(區、市)應當科學看待物流基礎設施等物流硬件條件，切忌盲目投資，應將重點放在物流技術創新及管理水平提高等方面，切實提高物流業效率。4)西部地區各省(區、市)應當正確認識本地區自然地理環境的特點，團結合作，聯合周邊各省(區、市)設計合理的物流系統，構建高效的信息平臺，及時有效地整合物流信息。如新疆應當借助周邊省份已有的物流網絡，積極向物流效率較高的省份學習物流管理技術，積極引進人才，縮小區域間差異。5)西部省份各級政府應抓住西部大開發等機遇，制定適合西部地區各省(區、市)物流產業發展的針對性政策，以縮小物流業同東部發達地區之間的差距，促進中國物流產業綠色可持續發展。