我國區域物流業高質量發展實現路徑

曹允春 李彤 林浩楠

內容提要：在我國經濟由高速增長轉向高質量發展的大背景下，物流業的高質量發展是促進中國經濟高質量發展的重要驅動力。本文采用DEA-Malmquist模型計算物流全要素生產率，以此衡量我國31個省、市、區物流業的發展質量，探求物流業高質量發展的影響因素，并從組態的視角探索這些因素對我國區域物流業發展質量的作用路徑。結果顯示：當前我國物流業存在三條高質量發展的路徑，即以腹地經濟為核心條件的傳統型路徑，以開放水平為主要核心條件的開放型路徑，以創新、政府干預、開放為主要核心條件的全面型路徑，這三條路徑加快了我國建設現代化物流強國的步伐。

關鍵詞：物流業;高質量發展;實現路徑;清晰集定性比較分析法

中圖分類號：F5文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2020）12-0066-09

作者簡介：曹允春（1970-），男，西安人，中國民航大學臨空經濟研究中心/經濟與管理學院教授，博士生導師，經濟學博士，研究方向：臨空經濟、航空物流;李彤（1995-），女，河北唐山人，中國民航大學經濟與管理學院碩士研究生，研究方向：臨空經濟、航空物流;林浩楠（1995-），男，西安人，中國民航大學經濟與管理學院碩士研究生，研究方向：臨空經濟、航空物流。

“十四五”時期處在我國“兩個一百年”奮斗目標的歷史交匯期，本文將物流業全要素生產率作為衡量物流業發展質量的指標，從全國31個省、自治區、直轄市的角度測度物流效率，采用清晰集定性比較分析法探討引致物流業高質量發展的多個前因條件的匹配機理，從多個角度探尋影響物流業發展質量的因素，試圖厘清不同區域物流業高質量發展的成因，并提出促進物流業高質量發展的路徑，旨在為實現我國由“物流大國”向“物流強國”的轉型升級提供參考。

一、基于DEA-Malmquist模型的區域物流業發展質量評價

（一）DEA-Malmquist模型

有關物流業全要素生產率的計算方法主要有兩種，一種是索洛余值法（Solow Residual Analysis，SRA）;另一種是生產函數法，包括已知生產函數的隨機前沿分析法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）和未知生產函數的數據包絡分析法（Data Envelope Analysis，DEA）。DEA方法的優點在于不需預先知道生產函數的具體形式，無需對投入產出賦權值就能夠對決策單元進行更為客觀地評價，且可以處理多個產出的問題，被廣泛應用于各領域全要素生產率的計算。但是，DEA方法中傳統的CCR模型和BCC模型僅能對決策單元物流業效率作研究年限內的靜態分析，不能得到物流業效率的動態變化情況[1]。DEA-Malmquist模型能夠克服這些缺點，并可以規模報酬不變為前提，將全要素生產率劃分為技術效率指數和技術進步指數，技術效率指數又分解為純技術效率指數和規模效率指數，計算結果能夠清晰地反映不同決策單元在不同時期全要素生產率的演變規律和特征。因此，本文運用DEA-Malmquist模型來計算不同地區不同年份的物流業全要素生產率，當效率指數大于1時表示效率有所提升，當效率指數等于1時表示效率并無明顯變化，當效率指數小于1時表示效率有所下降。由于DEA-Malmquist模型已發展的較為成熟，故本文不再對其計算公式進行贅述。

（二）指標選取與數據來源

鑒于我國最新版的國民經濟行業分類中并沒有專門針對于物流業的行業劃分[2]，其相關數據的統計口徑更為匱乏，故本文采取張竟軼等（2016）[3]、唐建榮等（2018）[4]、張云寧等（2020）[5]研究學者的做法，用交通運輸、倉儲及郵政業的相關數據來代替物流業的相關數據。由于將物流業全要素生產率作為衡量區域發展質量的指標，要想測度我國31個省、自治區、直轄市的物流業全要素生產率，需將我國31個省、自治區、直轄市視為決策單元，從31個決策單元的投入和產出兩方面選取恰當的評價指標來考量其全要素生產率的具體情況。在投入指標方面，西方經濟學理論中生產要素包括了土地、勞動力和資本，但當土地基本上是一個已知的固定量且單純的對研究行業影響甚微時，通常只將勞動力投入和資本投入作為投入指標。在產出指標方面，側重于從規模和質量兩方面選取具有代表性的評價指標。因此，借鑒西方經濟學相關理論、參考既有文獻對物流全要素生產率的計算[6-8]，構建評價區域物流業發展質量的評價指標體系，如表1所示。評價我國各區域物流業發展質量的投入、產出指標均來源于2015-2019年國家統計局發布的《中國統計年鑒》以及各省、自治區和直轄市統計年鑒中2014-2018年交通運輸、倉儲和郵政業的全社會固定資產投資、從業人員、增加值和貨運量。

（三）發展質量計算結果

借助Deap2.1軟件中Malmquist指數分析法，本文運用原始數據對全國各區域物流業全要素生產率進行計算，計算結果如表2所示。從中可以看出2014-2018年間我國區域物流業的平均全要素生產率總體情況較好，5年物流業全要素生產率平均值為1.032，旨在說明在研究年限內我國物流業發展質量總體上呈上升趨勢，具體來看是技術進步指數（1.046）和純技術效率指數（1.005）促進了我國物流業發展質量的提升。但是，不同區域的物流業全要素生產率存在較大差異。我國31個省、自治區、直轄市中，有天津、河北、山西等21個地區的全要素生產率指數大于1，其余10個地區的全要素生產率指數均小于1，表明我國有1/3的省、自治區、直轄市物流業發展質量整體上呈下降趨勢，且導致各區域物流業發展質量逐漸下降的因素各不相同。鑒于我國各區域物流業發展質量并不平衡，故需要對不同區域物流業相關資源進行合理配置以縮小各區域之間的發展差距。

二、區域物流業高質量發展實現路徑

（一）清晰集定性比較分析法

美國學者查爾斯C·拉金（Charles C.Ragin）在《比較方法：超越定性與定量的研究方法》中，將具有全新邏輯的定性比較分析法（Qualitative Comparative Analysis，QCA）引入到社會科學領域，時至今日該方法仍具有傳統研究方法無法比擬的優勢。首先，以集合關系為核心思想的QCA認為因果關系是復雜的、可代替的，這就意味著同一結果變量的出現可能是多個條件變量共同作用的結果，即所謂的“殊途同歸”，而以組合形式呈現的多個條件變量被稱為條件變量構型或組態或路徑。QCA的研究者大多專注于條件變量構型對結果變量的影響，而不是僅僅關注單一條件變量的“凈效應”[9]。考慮現實情況，我國區域物流業的發展質量也是多個因素共同作用的結果，研究單個條件變量對結果變量的獨立作用得到的結果往往與真實情況相去甚遠，后文也將會進一步證實我國區域物流業發展質量受多個因素共同影響（單一變量必要性分析），QCA更適合于本文的研究。其次，當處理非對稱型因果關系時，QCA同傳統回歸方法相比略勝一籌。例如腹地經濟與物流業發展質量并非簡單的對稱關系，即腹地經濟發達可以提升物流業發展質量，但也會存在腹地經濟發達而物流業發展質量并不高的地區。由此可見非對稱型因果關系（若A→B，則～A→～B未必成立）的出現，使得善于處理對稱型因果關系（若A→B，則～A→～B）的傳統研究方法不再適用，而QCA能很好地解決這一問題[10]。最后，以案例為導向、以布爾邏輯運算為核心算法的QCA可以對小樣本（2-10個）、中樣本（10-100個）進行研究[11]。本文的研究對象為我國31個省、自治區和直轄市，屬于中樣本，難以滿足傳統定量方法樣本數量大（100個以上）的要求;QCA研究結果的穩健與否取決于樣本是否具有代表性，與其規模并無明顯關系，在條件變量數量一定的情況下，31個樣本數已足以能夠將真實數據和隨機數據區分開來，具有一定的代表性[12]，對本文的研究非常適用。

除此之外，目前使用最多的QCA方法包括清晰集定性比較分析法（Crisp-set QCA）、模糊集定性比較分析法（Fuzzy-set QCA）和多值定性比較分析法（Multi-value QCA）[13]。其中，清晰集定性比較分析法適用于條件變量和結果變量可以明確進行“二元劃分”的情形。本文借助Tosmana軟件可以清晰地對條件變量和結果變量賦值1或0，且本文試圖得到物流業高質量發展的明確路徑，即使結果變量發生的清晰、明確的條件變量構型，因此本文選取清晰集定性比較分析法探究我國區域物流業高質量發展的實現路徑。

（二）變量說明及描述性統計

1.結果變量說明

本文所要研究的問題是是否存在影響我國物流業高質量發展的因素？如果存在，具體有哪些？是否存在兩個或兩個以上的因素共同作用來影響我國物流業高質量發展？因此，我國物流業的發展質量即為結果變量，采用十九大報告中所提及的全要素生產率來表示我國物流業發展質量，即以所研究的31個省、自治區、直轄市為樣本，利用DEA-Malmquist模型計算得出2018年物流業全要素生產率，借助Tosmana軟件取其中位數為1.09，即超過半數以上的案例全要素生產率大于等于1.09，因此本文將全要素生產率維持在1.09以上的案例賦值為1，否則即為0。

2.條件變量說明

在充分借鑒張云寧等[5]、曹炳汝等（2019）[14]、付秋芳等[15]既有文獻研究成果的基礎之上，遵循指標選取的科學性、典型性、全面性、數據的可獲得性等原則，采用文獻歸納法歸納總結重要的條件變量。此外，QCA中條件變量的數量并非越多越好，若條件變量過多，其形成的組態數量2k（k為條件變量數量）會呈指數式增長，還會導致結果愈發復雜，即組態數和組態中所包含的條件變量顯著增多，不利于研究者對不同組態的解釋，也使讀者難以理解此結果發生的核心機制[16]。根據以往經驗，為實現條件變量數量同案例數量、簡約型結果之間的平衡，研究學者大多選擇3-8個條件變量進行分析。綜上所述，最終篩選出經濟要素、創新要素、政府干預要素、開放要素、綠色環保要素作為影響物流業高質量發展的條件變量。

經濟要素。經濟要素是反映一個地區經濟發展水平的重要指標，地區經濟發展水平越高，意味著其城鎮化水平越高，物流業的市場需求往往也越大，而消費需求的升級將帶動地區物流業的發展。此外，地區經濟發展水平的提升能為物流業的發展提供良好的經濟支持，如擴大對物流基礎設施、人力資源、技術等的投入，通過規模效應、消費效應、信息化手段等滿足人們日益增長的物流需求，進而促進地區物流業提質增效。本文選用地區GDP表示經濟發展水平，借助Tosmana軟件取其中位數為22716.51億元，因此將GDP在22716.51億元以上的案例賦值為1，否則即為0。

創新要素。質量變革、效率變革、動力變革是實現高質量發展的必由路徑。對于物流業而言，動力變革要求其在技術創新方面扮演重要的引領角色;反過來，技術創新又是物流業永續發展的不竭動力，是提升其生產力和競爭力的重要抓手和戰略支點。每一次物流業技術創新成果的運用都能有效驅動行業的發展，帶來物流業效率和質量的提升，技術創新能力對于地區物流業發展質量影響深遠。為避免經濟體量的影響，本文選取人均專利申請授權量來衡量不同區域物流業的技術創新水平，借助Tosmana軟件取其中位數為8.224項/人，將人均專利申請授權量在8.224項以上的案例賦值為1，否則即為0。

政府干預要素。物流業的長足發展需要政府這只“有形之手”采取適度、有效的干預政策，政府的干預程度對物流業的發展至關重要。本文選取交通運輸、倉儲和郵政業財政支出占地區財政總支出的比重代表政府對物流業的干預程度，借助Tosmana軟件取其中位數為5.232%，故當比重大于5.232%時將案例賦值為1，否則賦值為0。

開放要素。對于物流業而言，對外開放程度越高越能夠加快國際優質物流資源“引進來”的步伐。在理論上，物流企業可以在充分學習、消化和汲取其先進的物流供給服務經驗的基礎上，革新企業管理模式和服務方式，并將供應鏈和價值鏈管理、物流成本和質量管理、流程再造等先進管理理念和方法靈活運用于企業內部，提升企業作業效率，實現企業經濟效益和社會效益最大化。但對外開放程度的提升可能會加劇市場競爭，迫使國內物流市場不斷被細分，增加物流成本，降低物流效率。我國31個省、自治區、直轄市由于地理位置、歷史條件等因素對外開放程度發展各異，其對物流業發展質量的影響也不盡相同。本文選取對外貿易總額占GDP的比重代表地區對外開放程度，借助Tosmana軟件取其中位數為13.619%，故當比重大于13.619%時將案例賦值為1，否則賦值為0。

綠色環保要素。綠色生態環保倒逼物流業朝著綠色化方向轉型[17]，放寬對新能源物流車的通行限制，鼓勵托盤、集裝箱、環保包裝等實現多次共享和利用，充分利用物聯網、區塊鏈等技術提升物流業電子化水平，對于降低物流成本、提高物流效益和效率均具有重要意義。本文選取環境保護支出占地區財政總支出的比重衡量地區綠色環保力度。借助Tosmana軟件取其中位數為2.911%，故當比重大于2.911%時案例賦值為1，否則賦值為0。

3.變量描述性統計

31個案例的結果變量和條件變量描述性統計分析結果如表3所示，可以得到如下結論：我國各區域平均物流業全要素生產率較高，達到了1.091，最大值為1.243，最小值為0.883，說明各個地區物流業發展質量表現各異。從經濟要素方面來看，各地區的經濟發展水平并不均衡，標準差達到了29487.660，最小值只有1548.400億元，距離經濟要素的前沿面有較大差距;從創新要素方面來看，各地區技術創新水平差異非常明顯，技術創新水平高的地區人均專利申請授權量是技術創新水平低的地區的26倍之多，技術創新水平的平均值為14.853項/人，意味著平均每人的專利申請授權量約為15項，而每人專利申請授權量最多可達57項，數量如此之多的人均專利申請授權量所折射的技術創新水平對物流業發展質量究竟影響如何值得深究;從政府干預要素方面來看，政府對物流業的財政支出在總財政支出中所占比重的平均水平在6%左右;從開放要素方面來看，各地區對外貿易總額占GDP的比重，即對外貿易依存度有顯著差異，對外貿易在國民經濟占比最高的達到94.4%，說明該地區的外向程度高，這樣高比例的外貿依存度對物流業質量的影響是正向的還是負向的，需要加以論證;從綠色環保要素方面來看，政府在環境保護上的財政支出標準差為0.01，表明樣本中各地政府對環境保護的重視程度較為均衡。

（三）實證分析

1.真值表構建

根據清晰集定性比較分析法對條件變量和結果變量的要求，嚴格按照上述設定的樣本閾值將所收集到的數據進行“二元劃分”賦值為1或0，具體如表4所示。

2.單一變量必要性分析

在條件組合分析之前需要對單一條件變量進行必要性檢驗，必要性檢驗的目的在于檢驗單一條件變量是否是結果出現的必要條件，若某一條件變量是結果出現的必要條件，就意味著該條件變量一定會出現在結果構型中，因而不需要再對其進行定性比較分析。因為QCA是從組態的視角出發將概念表述為集合，即研究以組合形式出現的多個條件變量共同作用對結果的影響，最終定義包含或剔除在集合外的邊界，因此提前對條件變量進行必要性分析具有重要意義。一致性表示一個結果的出現在多大程度上依賴此條件變量，一般情況下一致性小于0.9則代表該條件變量并非結果變量的必要條件。本文運用fsQCA3.0軟件得到如表5所示的單一條件變量必要性檢驗結果。從表5的檢驗結果來看，所有單一條件變量的一致性均處于較低水平，并不構成各區域物流業較高質量發展的必要條件，故應對所有條件變量予以保留。這表明各省、自治區、直轄市并不一定是通過某一特定條件來提高物流業的發展質量，而可能是有其自身獨特的發展路徑。

3.條件組合分析

當對條件變量的必要性檢驗完畢后，需要檢查所構建真值表的“質量”是否符合fsQCA的要求，即檢查真值表中是否存在有悖于常理的組態。舉例來說，真值表中有時會出現條件變量構型一致，但其所導致的結果變量并不相同的現象，此為出現矛盾組態。對于矛盾組態，研究者應該試圖去解決亦或盡可能減少，因為出現矛盾組態的案例最終會在研究過程中被剔除。本文借助Tosmana軟件對原始真值表進行數據分析，最終得到如圖1所示的維恩圖。

從圖1中可以觀察到原始真值表中有7種組態結果變量為1，分別涉及湖南、遼寧、福建、四川、北京、天津、江西、重慶、廣西等案例;有5種組態結果變量為0，涵蓋山西、寧夏廣東、陜西、安徽、河南、湖北;存在4組矛盾組態“C”條件變量構型分別為00101、00111、00100、11010，共涵蓋14個案例;存在許多未觀察到的邏輯余項“R”，即理應出現而未出現的條件變量構型，共16種。為解決矛盾組態的存在，根據Ragin（2006）[18]的研究建議利用fsQCA3.0軟件設置一致性閾值為0.75、案例閾值為1，最終得到經修正的、無矛盾組態的真值表如表6所示。

基于修正后的真值表利用fsQCA3.0軟件進行標準化分析，會得到復雜程度不同的三類解：不納入任何邏輯余項的復雜解、納入全部邏輯余項但并不考慮其合理性的簡單解、僅納入符合理論邏輯和事實數據的邏輯余項的中間解。值得注意的是，關于邏輯余項的假設并非簡單的直接賦值，而應當是結合現有的研究經驗和預期方向設定反事實分析的條件變量，即判斷單一條件變量存在與否對結果出現的影響。本文結合事實經驗設定5個條件變量存在或不存在均會對結果產生影響并進行求解，最終得到三類解。當條件變量同時出現在簡單解和中間解時認定該變量為核心條件（Core Condition），當條件變量僅出現在中間解而未在簡單解中顯現時認定其為邊緣條件（Peripheral Condition），并遵循將具備相同核心條件的構型進行合并的原則，獲得最終條件變量構型如表7所示。

與上述單一條件變量必要性檢驗中的一致性不同，表7中的一致性意在說明某一種構型下的案例集合所占結果變量案例集合的比例。表中顯示的各構型的一致性均為1，故可以說明上述5個條件變量構型均為物流業高質量發展的充分條件。覆蓋度則是衡量條件變量構型對結果釋義度的重要指標，即能在一定程度上說明所有案例中究竟有多少個案例是通過此種路徑實現的。表中顯示的總體覆蓋度為0.5625，說明利用fsQCA3.0軟件所得到的5個構型解釋了半數以上物流業高質量發展的路徑。根據表7構型合并結果，歸納得到3條物流業高質量發展的主要路徑，如圖2所示。

第一，傳統型物流業高質量發展路徑。第一條路徑表明在創新環境欠佳、環保意識薄弱的情況下，如果沒有政府對物流業的適度干預，便要通過增強腹地經濟實力來提升物流業發展質量，腹地經濟實力的增強可以有效吸引各類要素在此集聚，使得各地需投入更多來滿足要素流動對物流業的需求，進而促進物流業全要素生產率的提升。此種方式雖然可以在短期內提升物流業發展質量，但隨著技術的發展和對環保要求的提高，很難在較長時間內維持較高的發展質量。致力于以該路徑為主提高物流業發展質量的省份有遼寧和湖南。地處東北亞核心地帶的遼寧省具有良好的經濟基礎，近年來其經濟實力“突飛猛進”充分激發了市場活力，有效拉動了省內物流供給和需求。此外，遼寧省人民政府出臺《關于大力發展現代物流業的實施意見》，將加快形成內外聯動、陸?；p向物流發展新格局作為主要任務，以擴大開放格局推動物流業高質量發展。與遼寧省不同，湖南省“不靠海，不沿邊”但卻占據了“中軸線”的有利區位，借力泛珠三角經濟圈，湖南省經濟要素在空間內不斷轉移和整合，經濟結構朝著優化、升級的方向發展，使得物流業的需求和質量持續增加。需要注意的是，此路徑并非長久之計，各省份應該綜合考慮各方面因素積極探索促進物流業持續高質量發展的有效路徑。

圖2 我國物流業高質量發展路徑

（注：實線和虛線分別代表同一路徑下不同的構型;黑色線和灰色線分別代表核心條件和邊緣條件。）

第二，開放型物流業高質量發展路徑。第二條路徑包含兩種構型2a和2b，通過對兩種構型的比較分析可知，除了提高區域對外開放水平之外，還應該重視創新、政府干預在物流業發展中的作用。通過該路徑提高物流業發展質量的有3個省份、直轄市，其中天津和江西通過2a，廣西通過2b。說明這些地方物流業發展質量的提升主要靠提高對外開放程度，輔之以必要的技術創新或政府對物流業的投入。而諸如上海、江蘇、浙江、山東等省市的對外開放水平、技術創新水平并不低且經濟發展水平也處于領先地位，但上海和浙江表現出來的是物流業發展質量較高，江蘇和山東相反，故在處理矛盾組態時由于一致性僅為0.5而被剔除。究竟是什么原因導致4個案例條件變量構型一致結果卻截然相反？考慮到本文用物流業全要素生產率表征物流業發展質量，而全要素生產率又是衡量投入產出效率的指標，當投入較多但產出較少時會出現效率低下的現象。由此判斷江蘇和山東可能存在物流業投入已經處于飽和狀態，再增加相應的投入只會導致成本升高而產出并不明顯，因此江蘇、山東等省份若要取得物流業的長足發展，必須考慮目前的投入產出結構采取有效措施實現物流業的“降本增效”。

第三，全面型物流業高質量發展路徑。第三條路徑包含兩種構型3a和3b，通過對兩種構型的比較分析可知，有些地區通過提高技術創新水平、對外開放水平和政府干預的積極性來提升物流業發展質量，其中福建、四川、北京除了采取以上三方面措施外，還注重當地經濟的發展，北京、重慶除了采取以上三方面措施外，還越來越重視綠色環保要素對物流業高質量發展的影響。全面型物流業高質量發展路徑的出現說明目前已經有部分省市開始注重通過提升科技創新水平、對外開放水平和政府對物流業的積極干預來提高物流業發展質量。與傳統型路徑相比，此路徑致力于從多方面改善地區物流業發展現狀，而不僅僅局限于提升經濟水平，這也在一定程度上說明部分地區試圖轉變過于對某單一方式的依賴，而采用更加多元化的方式促進物流業高質量發展，這也為未來各省市物流業高質量發展提供了借鑒方向。

4.研究結果穩健性檢驗

由于不少研究者對于QCA的研究結果持懷疑態度，認為研究結果對數據的變化極為敏感。為檢驗上述威脅是否存在，采用Kim（2013）[19]所提出的一種研究建議，通過調整一致性閾值并剔除部分樣本（一致性閾值從0.75變更為0.8并剔除一致性閾值為0.8以下的相關樣本數據）來檢驗結果的穩健性，最終得到的條件變量構型與原構型（表7）一致，且具有較好的釋義力，故文本QCA的研究結果通過穩健性檢驗，由于篇幅有限，不再贅述檢驗后的條件變量構型。

三、結論與啟示

我國經濟高質量發展對物流業實現轉型升級提出的要求是全面的、深刻的，本文以我國31個省、自治區、直轄市為樣本，基于清晰集定性比較分析法對各區域物流業高質量發展路徑進行了探索。結果表明物流業能否實現高質量發展在很大程度上取決于經濟要素、創新要素、政府干預要素、開放要素和綠色要素等多個條件變量是否實現了較好的匹配。此外，研究結果還表明存在多條等效路徑促進物流業高質量發展，這為總結不同地區物流業高質量發展策略提供了參考。

首先，對于經濟發展水平較高，但類似于創新水平、政府對物流業干預積極性不足的地區，可以選擇在短期內依靠腹地經濟對人才、技術等的吸引來提高物流業發展質量。但這類地區必須要有警惕意識，因為區域經濟一旦受到外部環境等影響表現不佳便會波及物流業的發展。而且經濟高質量發展對物流業提出的要求不僅局限于實現質量、效率的變革，還需要促進物流業朝著智慧化、綠色化的方向發展，因此經濟發展水平較高的地區應該在借力當地先天性經濟優勢的同時，逐步探尋適合自身的能促進物流業長期健康發展的獨特條件。例如，政府為物流企業提供適度的專項資金補貼、積極制定相關管理辦法放寬貨車限行范圍和時間等，為企業營造開放、公平的營商環境。同時，企業也應該“見賢思齊”，發揮主觀能動作用以過硬的創新技術和服務品質贏得市場和消費者的認可，為自身的長久發展奠定堅實基礎。在本文的31個樣本中，雖然有些地區如安徽、河南、湖北等已經開始意識到采取多元化的方式促進物流業發展質量的提升，但由于對物流業的投入、產出具有時滯性，所以上述省份所采取措施的成效并未完全顯現，這就意味著物流業發展質量的提升不能“急于求成”，而是應該“穩扎穩打”，以更加科學、穩健的方式促進物流業質量持續攀升。

其次，對于開放程度較高的地區可以選擇走開放型發展路徑。兼顧地區物流企業創新投入和政府干預投入，在適當注重對外貿易發展對物流企業良性影響的基礎上，即使地區經濟發展水平不高也能均衡的增加物流業產出。這可以成為黑龍江、海南等經濟發展水平相對落后，但開放程度較高的地區未來發展的方向。而那些開放水平高、技術創新投入和政府投入在全國范圍內都處于領先水平，但物流業卻沒有高額產出的地區，如山東、江蘇等，政府應該鼓勵、引導物流企業不能盲目追求數量的提升，還要注重物流過程中所產生的價值，并對于創造價值較多的企業給予相應的政策扶持、資金獎勵等，激勵企業物流質量快速向前發展。企業也應該結合實際情況綜合權衡對物流的投入成本，以高質量發展為目標，努力成為地區物流企業的“領頭羊”，服務和引領當地制造業、流通業實現產業鏈和價值鏈再造。

最后，對于政府對物流業投入的積極性高、企業對改善物流技術水平的動力足，且外貿優勢明顯的地區，可以選擇走全面型發展路徑。同前兩種路徑相比，該路徑適用于單純依靠傳統的腹地經濟拉動而物流業產出并不顯著的地區。一方面，在此種路徑下政府充當引導者和支持者的角色，對物流基礎設施的建設進行科學規劃、引導互聯網、大數據、區塊鏈等技術在物流業的有效運用并制定相應行業規范、協調解決物流業綠色化發展面臨的政策障礙等均應是政府謀劃物流業高質量發展的方略。另一方面，物流企業應緊抓政府的政策性優勢，主動承擔社會責任、精準對接目標客戶、努力加強信息化建設，對標業內優秀企業的經驗做法，積極探索提升企業績效的路徑。當然，此路徑幫助區域實現物流業高質量發展是有前提條件的，即不論政府還是企業對物流的投入必須是適度的，這需要政府和企業對市場足夠的敏感，既能立即對市場變化做出反應又能滿足消費者的迫切需求。因此，該路徑或將成為物流業高質量發展較為成熟的地區未來發展的方向。

當然，需要闡明的是本文也存在一定的局限性。由于樣本數量有限導致研究結果中各構型所涵蓋的案例并不十分豐富，且在對變量進行“二元劃分”時選擇了中位數值作為定性錨點，不可避免的會對研究結果產生一定影響，這些待解決的問題都將成為日后研究的重點，以期更好地為我國各地區物流業高質量發展提供可復制、可推廣的經驗做法。

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Abstract：Under the background of China′s economy shifting from high-speed growth to high-quality development， the high-quality development of logistics industry is an important driving force to promote high-quality economic development. This paper uses the DEA-Malmquist model to calculate the total factor productivity of logistics to measure the development quality of the logistics industry in China′s 31 provinces（municipalities and autonomous regions），and explore the factors affecting the high-quality development of the logistics industry， and applies crisp-set qualitative comparative analysis method to study the effect path of these factors on the development quality of China′s regional logistics industry from the perspective of configuration. The result shows that there are currently three high-quality development paths for China′s logistics industry， namely， the traditional path with the hinterland economy as the core condition，the open path with the open level as the main core condition， and the comprehensive path with innovation， government intervention， and open level as the main core conditions. These paths accelerate the pace of our country′s construction of a modern logistics power.

Key words：logistics industry;high-quality development;implementation path;crisp-set qualitative comparative analysis method

（責任編輯：關立新）