廣東省物流產業市場結構與效率的協整關系研究

李曉娜

（河源職業技術學院 工商管理學院， 廣東 河源 517000）

2006 年國家標準《物流術語》將物流定義為：“物品從供應地向接收地的實體流動過程，是運輸、儲存、搬運、包裝、流通加工、配送和信息處理等基本功能的有機結合。”［1］自2005 年底中國物流與采購聯合會發布第一批A 級物流企業名單開始，每年兩次發布的A 級物流企業名單成為了物流行業發展的風向標，截止目前已經有29 批A 級物流企業通過審核認證，說明我國的物流業已經走上了良好有序發展的快車道。近年來，隨著互聯網技術的發展和電子商務的普及，物流產業規模持續擴大，物流運輸網絡日趨完善，物流服務能力得到顯著提升，作為全國經濟和貿易大省，廣東省物流產業的健康高效發展對于經濟發展至關重要。但是廣東省物流業發展速度從1978 年到2018 年呈總體下降趨勢（由于國家產業數據中未單獨列明“物流業”這一產業，本研究的數據均以“運輸倉儲與郵政業”等同于“物流業”），而多年來廣東省物流增長率持續高于全國物流增長率，這說明廣東省物流產業在全國處于較高水平，見圖1。

圖1 物流業增長率及廣東物流業占比（1978-2018 年）

本文將從市場結構和產業效率角度來考察廣東省物流產業，目前國內未從量化方面對廣東物流業市場結構進行衡量，關于產業區域效率的研究雖然較多，但對于廣東區域物流產業效率的研究卻存在較多不足，關于物流產業市場結構和產業效率關系的研究更加少人涉及。本文首先對廣東省物流業市場結構進行量化分析，再使用DEA 模型測算廣東省物流業效率，最后考察廣東省物流業市場結構與效率之間的關系，進而對廣東省物流業市場結構和效率問題進行評價總結。

一、市場結構與產業效率

產業組織理論中的市場結構指企業市場關系的特征和形式，包括賣方之間的關系、買方之間的關系、買賣雙方的關系、現有的買賣雙方與潛在競爭者的關系。最經典的市場結構分為完全壟斷、寡頭壟斷、壟斷競爭和完全競爭四種類型，這是從賣方之間關系進行的劃分。決定市場結構的因素有很多，從賣方角度看主要包括市場集中度、進入和退出壁壘、產品差異化、市場需求的價格彈性和增長率等，本文將從市場集中度這一角度定量分析廣東省物流業的市場結構。

國內外眾多學者對各區域的物流效率進行過實證研究，例如，樂小兵等以固定資產投資、能源消耗和從業人數為投入指標，貨運量、貨物周轉量和物流產值為產出指標，對廣西2004-2011 年物流系統進行DEA 效率評價的結果顯示：廣西自治區物流效率為50%，少數年份運行效率較低［2］。許祥鵬等認為DEA-AHP/GRA 的效率評價結果比CCR 模型更為合理，評價結果揭示長株潭地區各物流企業效率有較大差距［3］。倪明等對江西省2005-2013 年物流效率進行研究，DEA 模型分析結果表明江西省物流效率整體水平較高，同時用Tobit 回歸模型證實了經濟發展水平與信息化水平對江西物流效率影響顯著［4］。肖斌等針對廣東地區2010-2015 年物流業面板數據分析得出廣東區域物流綜合效率水平不高，存在資源利用不足問題，各地區之間的物流效率有明顯差距，珠三角地區物流效率較高，粵西地區效率一般，粵東北山區效率較低［5］。

關于市場結構和市場績效、效率的關系，曹小華等的研究表明，中國物流業市場結構處于適度競爭狀況時市場績效最高，競爭程度較低或過高時市場績效會變差，市場效率也會降低［6］。陳春芳等以物流業上市公司為研究樣本，實證分析了我國2013年的物流市場結構、市場行為與市場績效之間的關系，結果表明物流業上市公司競爭程度較高，市場績效與市場結構具有非線性關系，并且市場競爭適度集中結構時市場績效最高，競爭不足時市場績效最低［7］。以上兩項研究結果都說明了只有適度的市場競爭，也就是市場結構處于中度競爭水平時，市場績效和效率才是最高的。本文以廣東省物流數據為樣本，采用協整檢驗考察區域物流市場結構和效率是否存在關系。

二、實證分析

（一）市場結構分析

1.變量選取

市場集中度的衡量方法有多種，包括行業集中度、洛倫茲曲線、基尼系數、赫芬達爾-赫希曼指數和熵指數等，基于數據可得性和計算可行性，選取行業集中度這一方法來度量廣東省物流產業的市場結構。行業集中度指的是同一產業內規模最大的前幾位企業的資產總額、銷售收入、產值、產量和銷量等指標在整個產業中所占的比率。計算公式為：

其中，Rn指產業中規模最大的前n 家企業的行業集中度，Xi指第i 家企業的產值、產量、銷售額和銷售量等數值，n 指產業中規模最大的企業個數，N指產業中的企業總數。一般常用的行業集中度計算指標為CR4 或CR8，由于本研究選取的規模最大行業內企業以5A 級企業為衡量標準，而5A 級企業數量是逐年變動的，因此此處計算的行業集中度不局限于4 家或8 家。

2.數據描述

截止2019 年，中國物流與采購聯合會已經發布了28 個批次的A 級物流企業評估名單，廣東省物流業的市場結構以該28 個批次的A 級物流企業數據的年總收入來測算。根據廣東省物流行業協會發布的A 級物流企業評估指標體系，可將物流企業分為三類：運輸型物流企業、倉儲型物流企業和綜合型物流企業。各類型的評估指標不同，基于本研究的初步調研和查閱二手資料可知，廣東省內的物流企業多為綜合型物流企業，因此各級物流企業的年營業總收入按照綜合型物流企業的指標進行測算。由于各企業的年營業總收入不同且多數企業并未披露經營信息，因此各級企業年總收入按照各等級的均值數據計算：24.75 億（5A 級企業）、9.25 億（4A 級企業）、1.2 億（3A 級企業）、0.24 億（2A 級企業）和0.055 億（A 級企業）。2005-2019 年廣東省各等次A 級物流企業數量，見圖2。

圖2 廣東省各等次A 級物流企業數量（2005-2019 年）

3.分析結果

在計算廣東省物流企業行業集中度這一變量時，Rn方程中的企業總數N 按照A 級物流企業總數計算，規模最大的企業個數n 按照5A 級物流企業數量計算，企業有關數值Xi按照年營業總收入計算。根據28 個批次A 級物流企業發布的時間測度出2005-2019 年28 個時間點的行業集中度結果，見表1。

表1 廣東省物流業行業集中度測算結果

由表1可知，2005 年至2009 年7 月行業集中度較高，2009 年12 月行業集中度開始下降，意味著競爭性越來越明顯。

（二）廣東省物流效率分析

1.變量選取

國內的廣大學者多數使用DEA 模型測算某區域的產業效率，區域物流效率指某個區域內物流產出與投入之間的比值，投入要素主要包括資產、技術和人力等要素，產出要素包括產值和產量等要素。DEA 是一種基于數據的評價方法，需要選擇適當的投入和產出指標測算效率，不同的行業有不同的選取結果，指標選取合理可以保證效率評價結果的有效性。定性的指標選取方法有經驗判斷法，定量的指標選取方法包括主成分分析法和因子分析法等。本文參照倪明等在測算江西省物流效率時的指標選取方法作為依據，因此廣東省物流產業效率的投入指標包括廣東省物流業投資額、廣東省物流運輸長度、廣東省物流業能源消耗量和廣東省物流業從業人員數目；產出指標包括廣東省物流業生產總值和廣東省物流業貨物周轉量。

2.數據描述

以廣東省2006-2019 年統計年鑒為研究數據來源，物流業投資額以“交通運輸和郵政業基礎設施完成投資情況”數據計算，線路運輸長度以“鐵路營業里程、公路通車里程和內河通航里程”三類數據之和進行計算，物流業能源消耗量以“交通運輸、倉儲和郵政業”這一行業的能源消費總量計算，物流從業人員數量以“交通運輸、倉儲和郵政業”年末就業人數計算，物流業生產總值以廣東省“交通運輸、倉儲和郵政業”生產總值計算，物流業貨物周轉量以交通運輸業貨物周轉量數據計算。本文收集2005-2018 年所有變量的數據，使用stata 統計軟件進行數據分析。

3.分析結果

使用DEA 命令對廣東省物流業產出效率進行分析，統計結果表明：2005 年、2012 年、2017 年和2018 年產業效率為1，其他年度均存在效率不足的現象，見表2。

表2 廣東省物流業產出效率分析結果

該表中每一年測算出兩個綜合效率，其中01表示該年度7 月份時間點計算出的綜合效率，02表示該年度12 月份時間點計算出的綜合效率。

三、協整檢驗

考察廣東省物流業市場結構與效率的關系，可使用協整檢驗方法進行實證分析，協整檢驗可以考察兩個時間序列變量之間是否存在長期協整關系，進行協整檢驗的變量需要首先進行單位根檢驗判斷變量序列的平穩性。如果兩個時間序列均是平穩的，則構造回歸模型檢測長期均衡關系；如果兩個時間序列非平穩，則對變量進行差分使其實現同階單整后再構造var 模型進行協整檢驗。如果協整檢驗結果表明變量之間存在長期均衡關系，再使用格蘭杰因果檢驗方法判斷兩個變量之間的因果關系。此處，市場結構的替代變量為廣東省物流業集中度，物流業行業集中度和綜合效率數據已經在上文中計算得出，見圖3。

圖3 廣東省物流行業集中度及運行效率分布

使用ADF 方法進行單位根檢驗的分析結果顯示：行業集中度為一階單整變量，綜合效率為零階單整變量；使用兩個變量的一階差分進行EG-ADF檢驗，結果顯示兩個變量不具備長期均衡關系，見表3。

表3 檢驗過程及結果

四、結論

（一）廣東省物流業市場結構呈現高度競爭性

根據2005-2019 年的行業集中度數據可知，廣東省物流業屬于壟斷競爭型市場結構，2010 年以后行業集中度在0.3 上下浮動。根據美國經濟學家貝恩對產業集中度的劃分標準，當CR8 ≥ 40%時市場結構為寡占型，CR8＜40%時市場結構為競爭型。其中，CR8 ≥ 70%為極高寡占型，40% ≤ CR8＜70%時為低集中寡占型；20% ≤ CR8＜40%為低集中競爭型，CR8＜20%為分散競爭型。由于考察范圍涵蓋2005-2019 年，本研究中產業規模最大的5A 級企業數量逐年增多，從2010 年的1 家5A 級企業上升至2019 年的29 家5A 級企業，結合CR4 和CR8 的數據分析可得出以下結論：廣東省物流業在2006 年以前為極高寡占型市場結構，2007-2009 年為低集中寡占型市場結構，2009 年以后為低集中競爭型市場結構。截至目前，廣東省A 級物流企業數量逐年增多，可見市場是逐漸加強了競爭性的。

（二）廣東省物流業市場結構與效率不存在影響關系

Harold Demsetz 在《產業機構、市場競爭和公共政策》一文中指出：隨著產業集中度的提高，企業經營的良好績效是因為運行效率高，而不是因為在市場結構中處于壟斷地位導致的［8］。本研究結論與該理論具有一致性，即產業（企業）運行的高效率跟市場結構關系不大。由DEA 模型計算的產業效率數據觀察可知，僅2005 年市場處于極高壟斷結構時和2018 年市場處于極高競爭性結構時，實現了DEA 有效，因此更加印證了產業綜合效率與市場結構無關的結論。雖然二者存在長期協整關系，但是這種長期均衡關系不是由二者內在聯系實現的，更加可能是由于市場環境等因素造成的。廣東省物流業市場結構與效率不存在互相影響關系這一結論的成立，說明了SCP 假說在廣東省物流業不成立。而產業效率的提高可以從市場結構以外的因素入手，例如諸多文獻已經證實了一些因素對產業效率有明顯的影響：經濟發展水平、物流資源利用率、地區制度變遷、區位優勢以及港口物流的重要性等對地區物流效率有顯著影響；閆藏測度并確定了江蘇省物流效率的6 個主要影響因素，影響程度由高到低分別是區位優勢、信息化水平、政府干預程度、產業結構、環境規制程度、能源生產率［9］。