供給側(cè)改革背景下廣東省物流業(yè)技術(shù)效率測度及其影響因素研究

李星星，李衛(wèi)忠 （江門職業(yè)技術(shù)學院，廣東 江門529090）

0 引 言

物流業(yè)是融合運輸、倉儲、貨代、信息等產(chǎn)業(yè)的復合型服務業(yè)，是支撐國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。加快發(fā)展現(xiàn)代物流業(yè)，對于促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、提高國民經(jīng)濟競爭力和建設(shè)生態(tài)文明具有重要意義。廣東作為中國經(jīng)濟大省，物流業(yè)是支撐廣東經(jīng)濟持續(xù)高速發(fā)展的“助推器”。在《廣東省現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016～2020 年）》中明確指出推動廣東物流業(yè)發(fā)展的首要任務是推動物流業(yè)降本增效，著力解決物流業(yè)發(fā)展“成本高、負擔重、融資難”問題，促進物流業(yè)降本增效，提高物流業(yè)發(fā)展質(zhì)量和競爭力。因此，在供給側(cè)改革背景下，如何提升物流業(yè)的發(fā)展效率，構(gòu)建高效運行物流體系，是值得深入研究的現(xiàn)實問題。

效率是衡量一個產(chǎn)業(yè)是否高質(zhì)量發(fā)展的重要指標。目前，關(guān)于效率的測算方法主要有兩類，一類是參數(shù)方法，如隨機前沿法（SFA）；另一類是非參數(shù)方法，如數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）。隨機前沿法充分考慮了回歸過程中非變量因素的經(jīng)濟價值，但需要一個嚴格的函數(shù)形式和分布假設(shè)，而且計算比較復雜。與參數(shù)方法相比，基于非參數(shù)估計的DEA 法在其估計過程中不需要假設(shè)具體的生產(chǎn)函數(shù)形式，很好地避免因設(shè)定錯誤模型導致估計結(jié)果偏差，DEA 方法具有操作簡單、適用性強；由內(nèi)生變量

確定權(quán)重，排除了主觀因素的影響；計算結(jié)果不受計量單位和數(shù)據(jù)類別限制等優(yōu)點，對處理多投入、多產(chǎn)出系統(tǒng)相對效率評價問題具有相對優(yōu)勢。本文綜合考慮各方法的優(yōu)劣性及其他學者研究的基礎(chǔ)上，選擇基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的DEA 法來測算廣東省物流技術(shù)效率情況。目前采用DEA 方法測算效率已在物流業(yè)、能源行業(yè)、銀行業(yè)、鋼鐵行業(yè)、農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、服務業(yè)等各行各業(yè)都有廣泛的使用。在物流行業(yè)方面：如項絲雨（2018） 運用DEA-Tobit 方法對“一帶一路”省域物流產(chǎn)業(yè)效率進行了測算，得出“一帶一路”省域物流產(chǎn)業(yè)整體效率低下且各區(qū)域物流發(fā)展不平衡[1]。王東方（2018） 運用DEA 模型對中國31 個省（市、區(qū)） 物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率空間差異進行了分析，得出各省市物流技術(shù)效率水平較低，東部地區(qū)最高，中部次之，西部最低[2]。景保峰（2011） 運用DEA 模型基于22 家上市物流公司數(shù)據(jù)對物流上市公司效率進行了動態(tài)效率測算，得出物流上市公司技術(shù)效率水平低下主要是由于純技術(shù)效率水平低下造成的。目前針對廣東省物流的效率研究多是基于中國東、中、西部區(qū)域?qū)用婊蛘呤‰H層面的對比研究，基于截面數(shù)據(jù)及城市區(qū)域雙重視角研究的文章不多[3]。劉聯(lián)輝等（2018） 基于DEA 與SE-DEA方法構(gòu)建了廣東省城市物流效率模型，分析了廣東省21 個城市2016 年的物流效率，但局限于單一年度數(shù)據(jù)，未能充分反映廣東省各城市物流效率動態(tài)變化情況[4]。肖斌等（2018） 利用DEA 模型對廣東物流業(yè)效率差異與影響因素進行了分析，但影響因素分析中從宏觀層面定性對各種政策對效率的影響進行了剖析，未定量分析物流業(yè)效率的影響因素[5]。因此本文采用DEA 方法基于2013～2017 年期間21 個城市的面板數(shù)據(jù)，從動態(tài)視角分析研究廣東省物流業(yè)效率變化，及從城市視角對廣東省各城市物流效率的異質(zhì)性進行分析。并結(jié)合物流基礎(chǔ)設(shè)施、物流需求、市場化程度、城市工業(yè)化進程等因素，建立廣東省物流業(yè)效率影響因素回歸模型，剖析各因素對物流業(yè)效率的影響程度。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 DEA 模型。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelopment Analysis，DEA） 是一種基于多投入多產(chǎn)出的效率評價方法，由美國著名運籌學家查恩斯（A.Charnes） 和庫伯（W.W.Cooper） 教授在“相對效率評價”概念基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種系統(tǒng)分析方法[6]，主要有基于規(guī)模報酬不變的C2R 模型和基于規(guī)模報酬可變的BC2模型，考慮到C2R 模型的局限性，目前運用較多的是基于規(guī)模報酬可變的BC2模型，因此本文采用面向投入的BC2模型，模型線性表達式如下：

對于決策單元的相對有效性，有如下定理：

定理：設(shè)規(guī)劃問題BC2的最優(yōu)解為于是有：（1） 若θ*=1，則DMU0為BC2弱DEA 有效的；（2） 若θ*=1，且每個最優(yōu)解都滿足條件=0，則DMU0為BC2DEA 有效的；（3） 若θ*＜1，則DMU0為BC2非DEA 有效的。

通過此模型可以求出三種效率，綜合技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）、規(guī)模效率值（SE），三者之間有如下關(guān)系：TE=PTE×SE。

表1 物流業(yè)全要素生產(chǎn)率測算指標體系

1.2 指標體系、樣本與數(shù)據(jù)來源。確保效率測度準確性的一個關(guān)鍵就是建立科學的投入產(chǎn)出指標體系，目前有不少學者有豐富的研究，根據(jù)現(xiàn)有文獻的基礎(chǔ)上以及數(shù)據(jù)的可獲性，本文選取以下指標作為物流業(yè)技術(shù)效率測度的投入產(chǎn)出指標，指標體系見表1。

（1） 固定資產(chǎn)投入額：物流業(yè)固定資產(chǎn)投入資金總額；（2） 物流業(yè)從業(yè)人員：按每年年末從事物流行業(yè)的總?cè)藬?shù)計算；（3） 生產(chǎn)總值：物流業(yè)年末生產(chǎn)總值。

當前物流業(yè)統(tǒng)計體系不健全，在統(tǒng)計年鑒中暫時無法找到物流業(yè)名目的完整數(shù)據(jù)，考慮到交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的增加

值占物流業(yè)增加值85%以上，可代替物流相關(guān)數(shù)據(jù)。因此本文采用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的數(shù)據(jù)代替本文的物流業(yè)數(shù)據(jù)進行分析。數(shù)據(jù)選取2013～2017 年廣東21 個市級城市作為測度樣本，數(shù)據(jù)來源2013～2017 年《廣東統(tǒng)計年鑒》。

2 基于DEA 模型廣東物流業(yè)技術(shù)效率實證分析

2.1 各城市物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率測算及分解。使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型測算軟件DEAP2.1，通過廣東省物流2013～2017 年相關(guān)數(shù)據(jù)整理，基于DEA 模型測算各年度綜合技術(shù)效率（TE）值以及其分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率值（SE），測算結(jié)果見表2。

從表2 結(jié)果看出，2017 年廣東省物流產(chǎn)業(yè)總體技術(shù)效率值為0.55，處于較低水平，86%的城市技術(shù)效率處于DEA 無效狀態(tài)，只有東莞、陽江、清遠3 個城市物流業(yè)綜合技術(shù)效率值達到1，處于DEA 有效狀態(tài)。珠海、江門、中山等11 個城市技術(shù)效率值低于平均水平，這也側(cè)面反映廣東省物流產(chǎn)業(yè)當前產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，物流技術(shù)裝備不斷升級，但物流成本偏高，物流產(chǎn)業(yè)運營效率低下。

表2 廣東省各城市物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率及其分解測算結(jié)果

通過將技術(shù)效率進一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，純技術(shù)效率反映的是物流產(chǎn)業(yè)在投入水平一定的情況下，物流產(chǎn)業(yè)的管理決策水平和生產(chǎn)技術(shù)水平的高低，可以用來衡量物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)無效率多大程度上由純技術(shù)效率無效造成的。2017 年21個城市物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率平均值為0.68，其中廣州、佛山、東莞、潮州、陽江、清遠、云浮6 個城市純技術(shù)效率值達到1，純技術(shù)效率有效，占樣本城市數(shù)量29%。珠海、惠州、中山、江門、肇慶、汕頭、揭陽、湛江、茂名、河源、梅州11 個城市物流業(yè)純技術(shù)效率水平低于平均值，純技術(shù)效率低下是造成其綜合技術(shù)效率水平不高的主要原因，應重點推動物流技術(shù)創(chuàng)新，推進物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)裝備現(xiàn)代化。

規(guī)模效率表示的是在一定的投入水平條件下，技術(shù)效率的生產(chǎn)邊界的產(chǎn)出與最優(yōu)規(guī)模下的產(chǎn)出量之間的比值，規(guī)模效率越高，表示該城市物流產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模越接近最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模，反之則離最優(yōu)規(guī)模越遠。從表2 可以看出，2017 年廣東省物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率平均值為0.82，為三種效率中的最高值，21 個城市中東莞、清遠、陽江3 個城市規(guī)模效率值為1，達到規(guī)模效率有效，18 個城市規(guī)模效率值未達到最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模水平，說明廣東省各城市物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模有待調(diào)整，應重點對物流行業(yè)資源進行優(yōu)化，鼓勵企業(yè)通過并購、資產(chǎn)重組等方式，提高物流資源集約度和市場集中度，從而提升規(guī)模效益。從規(guī)模收益變化趨勢來看，珠海、惠州、中山、江門等14 個城市物流產(chǎn)業(yè)處于規(guī)模收益遞增階段，占樣本城市67%，廣州、深圳、佛山、湛江4 個城市處于規(guī)模收益遞減階段。這表明廣東省物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模具有調(diào)整優(yōu)化空間，應調(diào)整物流資源規(guī)模配置，加大投入，使得規(guī)模效應得以體現(xiàn)。

2.2 廣東省物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率總體情況分析。以各城市2013～2017 年物流產(chǎn)業(yè)效率值的幾何平均值來測算廣東省物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率總體情況及變化趨勢，具體測算結(jié)果見表3。

從表3 結(jié)果可以看出，2013～2017 年廣東省物流產(chǎn)業(yè)綜合技術(shù)效率值為0.51，處于較低水平，2013～2017 年技術(shù)效率呈現(xiàn)先下降后上升趨勢（見圖1）。純技術(shù)效率表示的是物流資源投入水平一定的情況下，物流產(chǎn)業(yè)管理水平和生產(chǎn)力水平高低的情況。2013～2017 年廣東省物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率平均值為0.65，其變化趨勢與技術(shù)效率相似，呈現(xiàn)先下降后上升趨勢。2013～2017 年廣東省物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率平均值為0.78，為三種效率中的最高值，呈現(xiàn)上升趨勢。

表3 2013～2017 年廣東省物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率總體平均值

圖1 2013～2017 年廣東省物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率變化趨勢圖

3 廣東省物流業(yè)效率影響因素分析

通過對2013～2017 年廣東省物流產(chǎn)業(yè)效率分析，發(fā)現(xiàn)廣東省物流產(chǎn)業(yè)效率總體水平不高，物流產(chǎn)業(yè)運營效率除了與投入產(chǎn)出要素有關(guān)，還有其他因素影響著物流產(chǎn)業(yè)的運營效率，如當?shù)亟?jīng)濟水平、信息化程度、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、工業(yè)化進程以及市場化程度等。本文將在技術(shù)效率模型的基礎(chǔ)上考察廣東省物流效率的影響因素，以廣東省各城市的技術(shù)效率作為因變量，以各種影響因素作為自變量，構(gòu)建線性回歸模型。

3.1 影響因素的選擇。物流產(chǎn)業(yè)屬于第三產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展水平受當?shù)氐慕?jīng)濟、政治、文化等因素影響，本文在參考已有文獻的基礎(chǔ)上[7]，結(jié)合物流產(chǎn)業(yè)的特點以及數(shù)據(jù)的可獲得性，選取當?shù)亟?jīng)濟水平、物流基礎(chǔ)設(shè)施、需求條件、工業(yè)化進程、市場化程度等幾個維度作為影響物流技術(shù)效率的影響因素。

3.1.1 經(jīng)濟水平。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展是集資金流、信息流、物流等要素的集中體現(xiàn)，區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平對本地的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有直接促進作用。本文選擇廣東省的國內(nèi)生產(chǎn)總值作為反映經(jīng)濟水平的因素，用GDP來表示。

假設(shè)1：當?shù)谿DP值越大，物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率越高。

3.1.2 基礎(chǔ)設(shè)施。交通運輸網(wǎng)絡(luò)的完善直接關(guān)系到物流運行的供給能力，完善的物流交通運輸網(wǎng)絡(luò)有助于提升物流時效，降低物流成本，提升物流產(chǎn)業(yè)的運行效率。本文選擇鐵路營業(yè)里程、公路通車里程、內(nèi)河通航里程、民航航線里程作為反映物流基礎(chǔ)設(shè)施的因素，用INFRA表示。

假設(shè)2：物流網(wǎng)絡(luò)里程值越大，物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率越高。

3.1.3 物流需求。物流需求是指社會經(jīng)濟活動在生產(chǎn)、流通、消費等環(huán)節(jié)產(chǎn)生的有支付能力的需求，物流需求的增長，有助于物流產(chǎn)業(yè)的集聚，產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)集群效應，有利于提升物流產(chǎn)業(yè)效率。本文選擇貨物周轉(zhuǎn)量來作為反映物流需求的因素，用CTO表示。

假設(shè)3：貨物周轉(zhuǎn)量越高，物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率越高。

3.1.4 工業(yè)化進程。區(qū)域的工業(yè)化水平的提高，有助于推動技術(shù)創(chuàng)新，對物流產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新有推動作用。本文選擇第二產(chǎn)業(yè)增加值占生產(chǎn)總值的比例來反映該城市的工業(yè)化進程，用INDU表示。

假設(shè)4：第二產(chǎn)業(yè)增加值占生產(chǎn)總值的比重越高，物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率越高。

3.1.5 市場化程度。市場化的推進有助于優(yōu)化物流產(chǎn)業(yè)各種生產(chǎn)要素的配置效率，從而提升物流產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出效率。本文選擇采用固定資產(chǎn)投資者非國有、集體投資占總投資的比重作為反映市場化程度的指標，用MAR表示。

假設(shè)：非國有、集體投資占總投資的比值越高，物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率越高。

3.2 回歸模型的建立。以物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率為因變量，以以上5 種影響因素為自變量，構(gòu)建線性回歸模型來驗證各種因素對物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的影響關(guān)系。采用最小二乘法，構(gòu)建如下回歸模型：

其中：β0表示常數(shù)項，β1、β2、β3、β4、β5為各變量系數(shù)，GDP為國內(nèi)生產(chǎn)總值，INFRA為物流網(wǎng)絡(luò)里程，CTO為貨物周轉(zhuǎn)量，INDU為第二產(chǎn)業(yè)增加值占生產(chǎn)總值的比重，MAR為非國有、集體投資占總投資的比值，μ 為隨機擾動項。

3.3 結(jié)果分析。基于廣東省物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率2013～2017 年間的數(shù)據(jù)，運用線性回歸模型，使用SPSS 軟件測算結(jié)果見表4。

表4 廣東省物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率影響因素回歸結(jié)果

從表4 可以得出以下結(jié)論：（1） 國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP 與物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率顯著正相關(guān)。系數(shù)為正，在顯著水平10%條件下通過了檢驗，這表明一個區(qū)域經(jīng)濟水平越高，各種產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度越高，有助于促進物流產(chǎn)業(yè)整體效率的提升。（2） 物流網(wǎng)絡(luò)里程與物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率顯著正相關(guān)。這表明物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開區(qū)域的完善交通網(wǎng)絡(luò)，基礎(chǔ)設(shè)施是經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，完善的交通運輸網(wǎng)絡(luò)有利于促進物流產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率，政府部門應注重公路、鐵路、河運等基礎(chǔ)設(shè)施的完善，并利用信息技術(shù)對交通網(wǎng)絡(luò)信息流進行集成，實現(xiàn)物流基礎(chǔ)設(shè)施一體化發(fā)展。（3） 貨物周轉(zhuǎn)量和物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率顯著正相關(guān)。這說明廣東省經(jīng)濟的強勁發(fā)展，帶來了充足的物流需求，尤其是民營物流公司的不斷壯大，對物流服務能力的提升具有正向促進作用。（4） 工業(yè)化進程指數(shù)與物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率負相關(guān)，但不顯著，在顯著水平10%的條件下，未通過檢驗。（5） 市場化指數(shù)與物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率正相關(guān)，但不顯著，在顯著水平10%的條件下，未通過檢驗。經(jīng)過改革開放40 年的發(fā)展，廣東省作為改革開放先行示范區(qū)，市場化程度已十分發(fā)達，在樣本研究期間，廣東省市場化指數(shù)區(qū)域穩(wěn)定，因此從統(tǒng)計學上驗證結(jié)果對物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率影響較小。

4 結(jié)論與建議

研究基于DEA 模型對廣東省2013～2017 年物流業(yè)效率進行了動態(tài)分析研究，并建立影響因素回歸模型，分析物流業(yè)技術(shù)效率的影響因素，得出主要結(jié)論及建議如下：（1） 2013～2017 年廣東省物流產(chǎn)業(yè)綜合技術(shù)效率值為0.51，處于較低水平，研究期間呈現(xiàn)先下降后上升趨勢。純技術(shù)效率低下是造成廣東省物流技術(shù)效率低下的主要原因。應加快物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式的創(chuàng)新，利用大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)等先進信息技術(shù)與物流產(chǎn)業(yè)相融合，大力推進“互聯(lián)網(wǎng)+”高效物流發(fā)展，促進物流行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和管理水平的提升，以此提升物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率。（2） 廣東省21 個城市中， 18 個城市技術(shù)效率處于DEA 無效狀態(tài)，只有東莞、陽江、清遠3 個城市物流業(yè)綜合技術(shù)效率值達到1，處于DEA 有效狀態(tài)。18 個城市物流規(guī)模效率未達到最優(yōu)水平，14 個城市物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模收益處于遞增階段。應通過物流產(chǎn)業(yè)資源整合，提升物流行業(yè)與企業(yè)規(guī)模化、集約化水平，物流企業(yè)通過強強聯(lián)合、戰(zhàn)略協(xié)作、資源共享，實現(xiàn)物流企業(yè)規(guī)模化發(fā)展，以此提升物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率。（3） 城市的經(jīng)濟水平、基礎(chǔ)設(shè)施、物流需求與物流業(yè)技術(shù)效率顯著正相關(guān)，工業(yè)化進程與市場化程度對物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率影響不大。應加快物流基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，從全局統(tǒng)籌規(guī)劃，優(yōu)化交通樞紐與物流節(jié)點的空間布局，實現(xiàn)各城市物流業(yè)一體化發(fā)展。