基于DEA模型的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)研究

李晚春（西安思源學(xué)院）

■ 引言

根據(jù)2017年全球碳項(xiàng)目工作（GCP）報(bào)告，我國(guó)高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)對(duì)不可再生資源要素的依賴(lài)程度一直居高不下，我國(guó)政府已經(jīng)在世界氣候峰會(huì)上做出了節(jié)能減排的承諾，對(duì)國(guó)內(nèi)單位GDP的二氧化碳排放比承諾2020年比2005年降低40%-45%，并將相關(guān)的環(huán)境規(guī)制納入到國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展的中長(zhǎng)期規(guī)劃。物流產(chǎn)業(yè)是我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)的重要構(gòu)成，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“加速器”，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，2017年物流產(chǎn)業(yè)總收入8.8萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)11.5%；工業(yè)品物流總額234.5萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)6.6%，社會(huì)物流總費(fèi)用12.1萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)9.2%。物流產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的同時(shí)也帶來(lái)了能源的高消耗和碳污染的高排放，物流碳排放占全國(guó)排放總量比例從2005年的4.21%增長(zhǎng)到2017年的9.26%。可以看出，物流行業(yè)的節(jié)能減排已經(jīng)成為我國(guó)環(huán)境規(guī)制政策的重點(diǎn)實(shí)施對(duì)象。因此，在生態(tài)文明建設(shè)與物流產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的雙重背景下，研究物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率有助于在構(gòu)建生態(tài)文明經(jīng)濟(jì)社會(huì)中推動(dòng)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展由投入型增長(zhǎng)逐漸轉(zhuǎn)向效率型增長(zhǎng)。

本文運(yùn)用非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)方法對(duì)物流產(chǎn)業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，為物流產(chǎn)業(yè)的節(jié)能減排提供有益的啟示。

■ 物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)

（一）非參數(shù)DEA模型構(gòu)建與投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇

基于索羅提出的全要素生產(chǎn)率理論，物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)黑箱中的推動(dòng)作用是排除了資本和勞動(dòng)力等其他要素投入的產(chǎn)出，其測(cè)算方法可以通過(guò)構(gòu)建物流經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的投入產(chǎn)出非參數(shù)生產(chǎn)前沿實(shí)現(xiàn)。非參數(shù)DEA模型在測(cè)算全要素生產(chǎn)率上可以根據(jù)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的規(guī)模報(bào)酬選擇進(jìn)行線性規(guī)劃求解，本文基于此構(gòu)建DEA模型進(jìn)行物流產(chǎn)業(yè)效率的測(cè)算，假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變條件下的樣本效率具體表示如下：

模型（1）表達(dá)式參考集、投影點(diǎn)和決策單元等進(jìn)行了描述，基于該模型進(jìn)行測(cè)算的Malmquist指數(shù)即為效率值，根據(jù)物流產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出決策單元進(jìn)行效率的定義表示如下：其中，P(x)為物流產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)產(chǎn)出的可能凸面集合，θ為投入產(chǎn)出的效率，x、y和E表示物流產(chǎn)業(yè)的投入要素，輸出的物流產(chǎn)業(yè)效率用分解后的決策單元改變程度來(lái)表達(dá)，當(dāng)效率為正時(shí)，表示物流產(chǎn)業(yè)的投入要素與最佳生產(chǎn)前沿相對(duì)有效率，反之無(wú)效。

在投入指標(biāo)選取上，本文借鑒廖敏（2015）、張昭（2016）及駱溫平（2017）等學(xué)者的研究思路，本文選擇物流產(chǎn)業(yè)的固定資產(chǎn)投資、年末從業(yè)人數(shù)和運(yùn)輸效率為主要指標(biāo)，其中運(yùn)輸效率包括了航空、公路、水路和鐵路四個(gè)方面，計(jì)算方法是以不同運(yùn)輸方式的貨運(yùn)總量除以該運(yùn)輸方式的線路長(zhǎng)度得出；產(chǎn)出指標(biāo)選擇物流產(chǎn)業(yè)的GDP、多種運(yùn)輸方式的貨運(yùn)總量和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量能夠體現(xiàn)綠色物流生產(chǎn)的非期望產(chǎn)出二氧化碳排放量。此外，關(guān)于物流產(chǎn)業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)上，本文參考大多數(shù)學(xué)者的普遍做法，對(duì)中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中交通運(yùn)輸業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)與郵政業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理。

表1 全國(guó)及各省份地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)結(jié)果（2005-2017）

數(shù)據(jù)來(lái)源上，投入產(chǎn)出各指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)交通統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中物流產(chǎn)業(yè)GDP和物流產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資是剔除了價(jià)格因素后，以2005年為基期進(jìn)行投資與生產(chǎn)指數(shù)換算而來(lái)。由于目前尚未有非期望產(chǎn)出二氧化碳排放量的相關(guān)統(tǒng)計(jì)，本文借鑒陳詩(shī)一（2011）等人的算法，根據(jù)IPCC2006 碳排放計(jì)算指南提供的參考系數(shù)進(jìn)行測(cè)算，具體公式為：

其中，Ei表示原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣和天然氣等七種能源的消耗量；NCVi、CEFi和COFi分別表示上述能源的平均低位發(fā)熱量、碳排放參考系數(shù)和碳氧化因子。原煤等七種能源數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年的《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》；能源低位發(fā)熱量、碳排放參考系數(shù)和碳氧化因子指標(biāo)由《IPCC2006國(guó)家溫室氣體排放清單指南》提供。本文實(shí)證的時(shí)間樣本選擇為2005-2017年。

（二）物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)結(jié)果

基于物流產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出指標(biāo)，本文運(yùn)用DEAP2.1軟件中的BCC模型進(jìn)行測(cè)算，對(duì)物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行數(shù)據(jù)包絡(luò)分析后可以得出全國(guó)30個(gè)省份地區(qū)（西藏除外）的評(píng)價(jià)結(jié)果（受篇幅所限，只列出部分年份結(jié)果），具體如表1所示。

通過(guò)表1的評(píng)價(jià)結(jié)果可以看出：（1）北京、上海、山東、江蘇、天津、河北和安徽等七個(gè)省份的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率平均值在樣本年份內(nèi)均超過(guò)了全國(guó)平均水平，且上海、河北和天津三個(gè)地區(qū)在大部分年份內(nèi)保持了物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率為1 的狀態(tài)，山東、北京和江蘇等省份在部分年份內(nèi)也達(dá)到了物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的技術(shù)有效狀態(tài)；（2）浙江、山西、河南、內(nèi)蒙古、寧夏、遼寧和福建等七個(gè)省份地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率大部分年份超過(guò)了全國(guó)的平均水平，僅部分年份低于全國(guó)均值。其中，遼寧和浙江的效率較為穩(wěn)定，河南、福建和山西等地區(qū)的效率存在不斷改善的趨勢(shì)；（3）重慶、廣東、江西、黑龍江、四川和湖南等六個(gè)省份的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率大部分年份低于全國(guó)平均水平，僅有部分年份的效率測(cè)算有效（廣東省在2005、2007-2009年為效率1前沿），黑龍江和湖南等地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率存在不斷下滑趨勢(shì)；（4）新疆、吉林、貴州等其他十個(gè)省份地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率偏低，效率評(píng)價(jià)值均在樣本期間內(nèi)均低于全國(guó)平均水平，屬于無(wú)效率狀態(tài)。

注釋

1李虹,鄒慶.環(huán)境規(guī)制、資源稟賦與城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型研究——基于資源型城市與非資源型城市的對(duì)比分析[J].經(jīng)濟(jì)研究,2018,53(11):182-198.

2劉承良,管明明.低碳約束下中國(guó)物流業(yè)效率的空間演化及影響因素[J].地理科學(xué),2017,37(12):1805-1814.

3邊國(guó)俐.基于超效率DEA的零售業(yè)技術(shù)進(jìn)步及其影響因素研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2018(13):26-29.

4柳鍵,涂建.中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)低碳物流效率的影響研究——基于超效率DEA低碳物流效率評(píng)價(jià)模型的實(shí)證分析[J].價(jià)格理論與實(shí)踐,2017(12):130-133.