基于DEA-Malmquist的中蒙公路口岸物流效率分析

鄧紅星，Munkhtuul Jargalsaikhan，劉 敏

（1.東北林業大學 交通學院，哈爾濱 150040；2.大連理工大學交通運輸學院，遼寧大連 116024）

蒙古國作為我國北部重要鄰國及“一帶一路”戰略沿線的重要節點國家［1］，近年來，受到兩國以公路運輸為主的雙邊貿易規模擴大［2］及發展合作進程加快［3］等因素影響，邊境口岸物流產業的建設問題引起廣泛關注。研究中蒙公路口岸物流效率有利于中蒙口岸的基礎設施建設，也有利于提高物流產業的服務水平和滿足進出口貿易的高需求。

效率反映了各項資源要素投入所產生的輸出效果。對物流效率測量的方法可分為參數法和非參數法兩大類［4-5］，兩種方法各有優劣，但從多樣性角度考慮，非參數法中的數據包絡分析法（data envelopment analysis，DEA）可構建多個投入、產出的同類決策單元的指標體系［6］，多用于物流效率和經濟管理等領域［7-9］，適合分析口岸的實際情況。

在研究口岸物流或效率分析問題時，多數學者會選用不同的評價指標并結合DEA方法分析相關效率問題。例如：俞恒［10］選用發展潛力、成本支出、經濟效益等指標研究電商企業效率；韋景竹等［11］設計以網站頁面數、更新頻率、鏈接完整性、日均訪問量等投入產出指標建立評價體系；薛夢啟［9］建立進出口貿易額、貨運量、出入境車輛數等指標分析云南邊境口岸物流效率。也有學者選擇不同的DEA模型來解決問題，例如：董越［12］通過三階段DEA模型分析實驗室研發創新效率情況；莊婷婷［13］采用DEA-Tobit模型測算海洋經濟的科技效率，劉鑫渝等［14］構建了一種基于3種規模報酬的對偶DEA模型，用以提高學科建設效率。還有學者將多種方法融合在一起進行求解，例如：DEA融合 Malmquist指數法［15］，包含中介法、生產法等11種超效率數據包絡分析混合模型［16］，具備普通最小二乘法回歸模型的Boostrap-DEA方法［17］。然而較少有學者以DEA方法研究口岸物流效率問題，基于此，本文中使用 BCCDEA、雙邊DEA及Malmquist指數方法對中蒙公路口岸物流進行靜態、動態及雙向分析，明晰中蒙公路口岸物流的效率和格局，識別口岸物流效率的限制因素，為中蒙兩國今后的貿易往來情況提供參考。

1 數據與方法

1.1 指標選取和數據來源

口岸物流產業包容性強，輻射范圍廣，因此要從全局角度出發進行研究。選取周密且不完全獨立的指標［14］，并考慮指標科學性和數據有效性，最終選取的指標包括3項產出和2項投入。其中，進出口貿易額、貨運量、出入境車輛次數作為產出指標，物流從業人數、口岸財政資金投入額作為投入指標。另外，綜合考慮影響口岸物流效率的因素，選取口岸載體城市的生產總值、人口密度代表該地區的社會經濟和發展水平。以“一帶一路”為背景，因此選擇2013年及之后的數據作為研究對象。又因統計的最新數據截至2018年，故通過整理《新疆年鑒》（2014—2018）和《中國口岸年鑒》（2014—2019）［18-19］獲得 2013—2018年中蒙公路口岸數據。

中蒙公路口岸地理位置分布廣泛，橫跨在新疆維吾爾自治區和內蒙古自治區的邊境，如表1所示：新疆維吾爾自治區共有4個中蒙公路口岸，內蒙古自治區共有中蒙公路口岸12個，故共16個中蒙公路口岸，其中一級口岸占比56%。根據DEA經驗法則，測算結果隨決策單元（decision making units，DUM）數量的增多更為準確，受評估的DUM個數不應少于投入產出指標個數總和的2倍，故選取以上16個中蒙公路口岸作為研究對象。

表1 中蒙公路口岸分布

1.2 BCC-DEA方法

DEA是根據多項投入指標和多項產出指標，利用線性規劃對具有可比性的同類型單位進行相對有效性評價的一種數量分析方法。其中，BCCDEA方法是在規模報酬可變且以投入為導向的前提下，利用16個中蒙公路口岸的時間序列數據進行靜態分析，得出綜合效率、純技術效率與規模效率。其中，純技術效率反映口岸物流產業的技術利用水準，規模效率表示優化資源配置后提升的效率［20］。模型的表達式及限制條件：假設指標體系中有M個投入指標，N個產出指標，K個決策單元DUM。其中，λ為非阿基米德無窮小量，為松弛變量；t-表示口岸物流產業達到DEA有效需要減少的投入量，t+為剩余變量，表示口岸物流產業達到DEA有效需要增加的產出量；xkm代表第k個城市的第m項投入指標的量；ykn表示k個城市的第n項產出指標的量；θ代表投入產出的綜合效率指數；λk為權重變量。

1.3 雙邊DEA方法

雙邊DEA方法是基于不完全相同的決策單元群組，在獲取A、B兩組的技術效率值之后，以效率的秩和作為統計量互為對照組進行假設檢驗。本文中的中蒙公路口岸分別處在內蒙古自治區和新疆維吾爾自治區2個地區，兩者之間存在一定差異但不完全孤立，可使用該方法測算出兩者效率的差異。以B組作為參照評價A組DMU的效率，同時以A組作為參照評價B組DMU的效率。

假設A、B兩組分別遵循各自的DEA突性假設，構建雙邊DEA方法模型及限制條件如下：

其中：θ表示為綜合效率指數；A、B組的效率值表示為 θA＝｛a1，a2，…，am｝、θB＝｛b1，b2，…，bn｝；xnk表示B組的第k個城市的第n項投入指標數值；λk表示權重變量；ynk表示B組的第k個城市的第n項產出指標數值；yA與xA分別表示A組的產出和投入指標值。秩和檢驗思路如下：將A，B合并為C，從大到小排列，若存在相同數據，則用對應的兩數秩的平均數代替；求出A或B的秩和S，代入在一定的顯著性水平下檢驗兩組效率值差異。

1.4 Malmquist指數法

將Malmquist指數法應用于效率動態變化的分析，使用面板數據得出綜合效率變化指數EC、技術進步效率指數 TC、純技術效率變化指數PTEC及規模效率變化指數SEC等結果，其模型如下所示：技術進步指數反映口岸物流產業近年應用科學技術的情況，綜合效率可分解為技術效率和規模效率［21］；針對以上各種效率變化指數而言，結果大于1表明口岸物流經營管理水平有所提高，反之下降。從t到t+1表示時間的過度；mt、mt+1表示時間 t和時間 t+1內的投入量，nt、nt+1表示時間 t和時間 t+1內的產出；st（mt，nt）、st+1（mt+1，nt+1）表示決策單元 DUM在 t、t+1時同前期比較的投入距離函數；st+1（mt，nt）、st（mt+1，nt+1）表示決策單元DUM在混合時期同前期比較的投入距離函數。

2 結果分析

2.1 BBC-DEA模型靜態分析

2.1.1 中蒙公路口岸年平均物流效率分析

利用DEAP2.1軟件對2013—2018年16個中蒙公路口岸年平均物流效率進行分析。結果表明：16個口岸的平均綜合效率、平均純技術效率和平均規模效率分別為0.846、0.869和0.97，說明中蒙公路口岸的資金、人才和設備投入及管理較好。其中，綜合效率有效的口岸為3個，全部集中在內蒙古自治區的滿洲里、甘其毛都和二連浩特，這3個口岸在現有資源配置情況下，以最高效的方式將投入轉為產出，提高了使用效率。新疆維吾爾自治區的老爺廟口岸的綜合效率最低，為0.687，但也處于中高水平，具體數據如圖1所示。

圖1 中蒙公路口岸2013—2017年的年平均綜合效率圖

2.1.2 中蒙公路口岸物流效率地區差異分析

從2013—2018年平均綜合效率、平均純技術效率及平均規模效率這三方面來看，內蒙古自治區的效率均高于新疆維吾爾自治區，但兩者在規模效率的差異較小，純技術效率的差異導致兩者綜合效率差距明顯增大，如表2所示。由此可知，技術和規模是影響中蒙公路口岸物流效率的重要因素。口岸的載體城市有良好的經濟基礎和安全穩定的社會環境，可加速口岸的投入產出比例。2013—2015年，新疆GDP增速較高，但生產總量少，貧困問題尚未解決，且新疆地緣復雜，與多國接壤，貿易往來易受政治問題干擾［22］。直到近幾年，依托“一帶一路”倡議與新疆口岸資源優勢，經濟總量和綜合實力逐漸提升，縮小了與內蒙古自治區口岸的差異。2013—2018年，新疆的第三產業占比從2013年的37.4%增至2018年的45.98%［23］，截至2018年末，新疆第三產業就業人員保持8.5%的增長速度［24］。近年來，內蒙古政府先后出臺促進口岸發展的行動方案及指導意見，全面開放對外平臺建設［25］，具備良好的經濟基礎和技術支撐、基礎配置資源，最終轉化為較高的口岸物流總和效率。綜上所述，內蒙古自治區在保持現有資源基礎上穩中求進，新疆維吾爾自治區要在合理優化資源配置上提高物流技術效率，從而提高口岸物流效率。

表2 中蒙公路口岸2013—2018年平均物流效率

2.2 雙邊DEA差異性檢驗

依據2013—2018年16個中蒙公路口岸的面板數據，利用DEA-SOLVER Pro5軟件進行運算求解。4個新疆地區的口岸分為A組，12個內蒙古地區的口岸分為 B組，分析結果如表3所示，2013—2015年，檢驗值為正，在5%顯著性水平下B組優于A組，即內蒙古自治區的公路口岸物流效率高于新疆維吾爾自治區；2016年，兩地區的決策單元DUM在10%顯著性水平上拒絕原假設，說明兩地區的公路口岸物流效率沒有顯著差異；2017年，檢驗值為負，新疆維吾爾自治區在顯著性3.71%水平上優于內蒙古自治區，可見在2016—2017年，“一帶一路”倡議實施下，新疆公路口岸決策單元的物流效率結構發生變化；2018年，內蒙古自治區以顯著性1.74%的水平再次優于新疆。2016年成為中蒙公路口岸物流效率的轉折點。其原因可能如下：“一帶一路”倡議提出前期，新疆地區的經濟不穩定，口岸建設的起點較低，在資源投入達到一定程度時發生質的變化；反觀內蒙古地區，在2016年，經濟發展遇到瓶頸，隨后利用地緣區位優勢，加快中蒙開放合作契機，促進貿易往來，減少了產能過剩問題。

表3 中蒙公路口岸不同程度的地區物流效率分析

2.3 Malmquist指數法動態分析

2.3.1 時間序列維度變化分析

前文中使用DEA方法是基于16個中蒙公路口岸各個獨立年份投入產出的靜態效率分析。為更好地掌握公路口岸物流效率的動態變化規律，結合Malmquist指數法與DEA分析2013—2018年16個中蒙公路口岸物流效率的動態變化，Malmquist指數及其分解結果如表4所示。

表4 2013—2018年中蒙公路口岸Malmquist指數及其分解結果

這5年時間內，中蒙公路口岸的Malmquist指數呈上升趨勢，直到2016年Malmquist指數開始大于1且一直保持該水平，表示管理有所改善。而其原因并不相同，2015—2016年得益于資源配置規模的提高，2016—2017年得益于技術利用水平的提升，2017—2018年得益于資源配置和技術的進步。綜合技術效率可分解成純技術效率與規模效率，2014—2015相較于上一年，規模效率與純技術效率的共同提升促進了綜合技術效率的大幅度進步。而在2015—2016年，純技術效率的降低幅度大于規模效率的提升，從而拉低當年的綜合技術水平。近幾年，中蒙公路口岸對于資源配置與技術使用的程度都較高，但都具有隨機性。今后需要更大程度的相互促進。

2.3.2 地區維度差異分析

16個中蒙公路口岸的Malmquist指數及其分解結果如圖2所示。

圖2 2013—2018年中蒙公路口岸Malmquist指數及分解變化圖

Malmquist指數＝綜合技術效率變化指數×技術進步指數，故將三者放在同一圖中進行說明。Malmquist指數大于1表示口岸物流效率有所提高，占比75%的口岸物流效率有所提高，而其原因并不完全相同。現代化的信息技術及基礎設施的建設雙向促進烏拉斯塔、烏力吉、阿拉山、黑山頭、策克、甘其毛都、額布都格口岸的發展；滿洲里、二連浩特等一級口岸在保持原有先進性基礎上擴大建設規模，提高物流經濟效率。僅有紅山嘴、老爺廟、阿日哈沙特、珠恩嘎達布其這4個口岸Malmquist指數小于1，其中2個口岸均分布在新疆，新疆地區物流效率未提高口岸占比50%，相比較為落后。從數據可知，新疆近年來在技術應用方面進步較多，但在資源配置投入環節較薄弱，新疆地區占比75%的口岸的規模效率處于未提高水平。

3 發展政策與建議

通過整理2013—2018年的16個中蒙公路口岸物流效率的數據分析結果可知：①2013—2018年，中蒙公路口岸物流效率整體水平較好，呈現東高西低的空間分布格局。內蒙古自治區的綜合效率、純技術效率、規模效率均高于中蒙公路口岸的平均水平，技術應用程度的緩慢是限制中蒙公路口岸物流效率提高的重要因素。②新疆維吾爾自治區與內蒙古自治區的中蒙公路口岸差異性并不顯著。前期內蒙古自治區公路口岸物流效率優于新疆；以2016年為轉折點，新疆維吾爾自治區通過改善公路口岸物流業的運營結構從而趕超內蒙古自治區；直至2018年，內蒙古自治區以1.74%的顯著性再次高于新疆維吾爾自治區。③不同級別的口岸物流效率差異明顯，二連浩特、滿洲里、甘其毛都這些內蒙古自治區的一級公路口岸物流效率較高且保持穩定，新疆維吾爾自治區的烏拉斯臺、塔克什肯、烏力吉、黑山頭口岸的物流效率增速較快，其余口岸均存在物流效率較低或未得到提高的問題。

結合研究結論，為提高中蒙公路口岸物流效率和改善口岸建設現狀，提出以下建議：

1）深化區域合作，鼓勵兩地區進行技術和經驗的交流，推進優勢互補與合作機制，共同優化資源配置的轉化能力。

2）推動技術應用和創新，科學技術是發展的推動力，加大適合本土的技術應用和研發，提高口岸物流效率的技術性指標。

3）結合地區優勢加快發展，合理制定發展策略，權衡地理區位和經濟體系架構，突出地方特色，制定實施具有針對性的指導文件。

4 結論

選用進出口貿易額、貨運量、出入境車輛數作為產出指標，物流從業人員數量及資金投入作為投入指標，利用BCC-DEA、雙邊DEA及Malmquist指數法分析了中蒙公路口岸物流投入產出比，檢驗地區差異的顯著性，從時間序列維度和地區維度剖析物流效率的動態變化。分析結果表明：中蒙公路口岸建設呈現東高西低的情況，內蒙古自治區的技術應用及資源配置較高于新疆維吾爾自治區，但近年來，新疆維吾爾自治區物流效率增速較快，發展勢頭迅猛。本文融合使用3種分析方法，極大地避免了對單一地區口岸研究的局限性，對橫跨我國北部邊境線的新疆維吾爾自治區和內蒙古自治區的中蒙公路口岸進行雙向分析，為促進中蒙公路口岸發展提出更全面的建議，具有理論和實際意義。