高質量發展下區域綠色物流效率評價研究

張旭 李沛凝 胡小慧 王曉玉

摘要：區域綠色物流是推進物流業綠色發展的重要元素。基于DFSO提出高質量發展視域下綠色物流框架并構建效率測度指標體系，運用改進三階段DEA模型對中國30個省（市）進行實證研究，分析各因素對綠色物流效率的影響。結果表明高質量發展視域下省域綠色物流整體效率不高，地區差異明顯，純技術效率是制約其發晨的主要因素；高質量發晨各方面均對綠色物流效率有不同程度的影響，但二者間的協調仍處初級階段。基于此，提出高質量發展視域下區域綠色物流效率提升的對策建議。研究能夠為相關部門衡量高質量發展時期物流業綠色發展成效、精準施策提供參考。

關鍵詞：高質量發展；區域綠色物流；改進的三階段DEA模型；效率測度

中圖分類號：X820 文獻標志碼：B

前言

2019年發展改革委等部門在《關于推動物流高質量發展促進形成強大國內市場的意見》中明確提出要在高質量發展時期加快推進物流業綠色發展。綠色物流作為物流業綠色發展的新型實踐模式被視為發展的關鍵目標與突破口，相關研究多從效率測度、關系分析和水平提升角度開展。聚焦到效率測度方面：測度指標由初期僅以經濟效益為標準到當前指標不斷豐富具體；測度對象可以分為國家級，省市級，區域級三個層面。隨著高質量發展理念的提出，物流業高質量發展研究不斷涌現，結構優化、效率提升、創新驅動等成為物流業發展關注的重點。與此同時，學術界開始關注綠色發展的質量和高質量發展的綠色底色，綠色物流相關研究亦開始體現新經濟形勢下的特點與側重。

綜上，現有研究在綠色物流的測度及影響因素方面進行了大量探索，但較少把綠色物流效率置于高質量發展背景下進行測度，且傳統三階段DEA模型的實用性與合理性有待進一步提升。基于此，研究以中國30個省（市）為研究對象，運用改進的三階段DEA模型探究高質量發展視域下區域綠色物流的效率水平，以期為經濟高質量背景下綠色物流發展研究提供思路與方法，為相關部門衡量物流業綠色發展成效、精準施策提供參考。

1基于DFSO的高質量發展視域下區域綠色物流框架

與傳統綠色發展相比，高質量發展時期的綠色物流更加關注發展“好不好”的問題，在要素結構、測度指標、實現路徑等方面均提出了新要求。研究結合歐國立教授提出的三維（FSO）綜合交通運輸理論體系和歐洲環境署提出的人與自然環境相互作用及關系分析DPSIR框架中的驅動因素D，提出高質量發展視域下區域物流綠色發展的DFSO框架，如圖1所示。其中，D（Driving Dimension，驅動維度）回答了“為什么要發展”區域綠色物流的問題，高質量發展時期滿足人民日益增長的對美好生活需要的要求，倒逼區域物流各參與主體采取行動，共同推進新時期綠色物流發展；O（Operation Dimension，運作維度）回答了區域物流“如何發展”的問題，是高質量時期綠色物流與傳統物流的根本差異，新發展理念的創新、協調、綠色、開放、共享五個要素，共同構成高質量發展視域下實現區域綠色物流從“有沒有”向“好不好”轉變的關鍵背景和必然路徑；S（Structure Dimension，結構維度）：回答了區域綠色物流“用什么發展”的問題，是運作維度的進一步細化，高質量發展環境與驅動作用下，更加關注各要素間的協調與優化；F（Function Dimension，功能維度）回答了區域綠色物流“產生什么”的問題，高質量發展時期更加關注區域綠色物流發展的效率與效果，從高效、和諧、循環、低耗、可持續方面共同體現區域綠色物流發展成效。

2研究設計

2.1指標體系

基于前文所提出的高質量發展視域下區域綠色物流DFSO框架，構建綠色物流效率測度指標，如表1所示，投入指標與DFSO中的S維度相對應，產出指標與F維度相對應，環境變量與O維度對應。

2.2改進的三階段DEA模型

三階段DEA模型通過DEA-SFA-DEA三個階段，剔除外界環境和隨機擾動的影響，用于評估多投入多產出的效率表現。然而，傳統三階段DEA模型未考慮原有的投入規模，原投入足夠小時，投入值的調整幅度可能是原來的數倍，而原投入值較大時調整幅度與原投人的差別會微乎其微，實踐操作性較差。對此，文章結合前人研究提出改進的三階段DEA模型，具體思路與流程如下。

（1）第一階段：傳統DEA模型。基于初始投入產出數據計算多個DMU（決策單元）的相對有效性，并得出各投人變量的松弛值。綜合效率值為純技術效率值與規模效率值的乘積，其值達到1稱為DEA有效，否則為非DEA有效。

（2）第二階段：改進的SFA回歸。通過SFA回歸方法，以環境變量為解釋變量，以松弛變量為被解釋變量，剝離管理以外因素的影響，對原始投入值進行調整。如前文所述，傳統三階段DEA在第二階段對投入值調整時未考慮到DMU的原投入規模，因此，文章在第二階段中直接對投入松弛值與原始投人的比例進行SFA回歸擬合，提出調整后的公式，

（3）第三階段：調整后的DEA模型。第三階段基于調整后的投入和原始產出重新進行效率計算，此時投入數據剔除了環境因素和隨機擾動的干擾，可得到更加客觀的效率值。

2.3數據來源與處理

物流業是由信息業、郵政業、運輸業、貨代業與倉儲業等整合成的綜合性服務產業，根據《中國第三產業統計年鑒》的數據，交通運輸業、物流倉儲業及郵政業的增加值占物流業增加值80％以上。鑒于此，考慮到數據的可獲得性和完整性，借鑒前人經驗，研究以交通運輸、倉儲、郵政三個行業的數據代表物流業發展情況，分析中國30個省（市）高質量發展視域下綠色物流效率。研究數據源于《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》《中國物流年鑒》以及中國碳核算數據庫等統計數據與資料。

3省域綠色物流效率實證結果

3.1傳統DEA模型結果分析

利用DEAP2.1軟件分析30個省（市）2011年-2020年的投人產出數據，得到各省（市）綠色物流效率及其分解。剝除隨機擾動和環境因素前，各省（市）綠色物流效率的平均值為0.7，整體效率仍存在較大提升與改進空間。DEA有效性方面，各省（市）綜合效率的無效率主要來源于純技術效率較低，規模無效率程度較低；北京、天津等8個省市綜合效率值為1，投人產出已達到效率前沿面，各方面效率最優；河北和貴州的純技術效率為1，但規模效率低于整體平均值，說明規模效率是限制綠色物流發展的主要因素；以吉林為代表的部分省（市）純技術效率和規模效率均低于平均水平，各方面效率有待提高。規模報酬方面，20個省市的規模報酬處于遞減階段，物流業規模已基本達到較優水平，繼續擴大規模將難以帶來效率值的顯著提升，內蒙古規模報酬處于遞增階段，其他9個省市規模報酬不變。

從空間上，區域綠色物流效率呈現如下分布特征：東部地區整體水平較高，達到0.745，效率有效型城市多數分布在此地區；中部地區綜合效率值為0.641，整體水平不高，區域間效率差異較小、水平分布較平均，純技術效率值、規模效率值均較低，制約了綜合效率的提升；西部地區效率水平與中部基本持平，但呈兩極分化趨勢，云南、青海、寧夏達到效率前沿面，甘肅的綠色物流效率值也處于較高水平，而內蒙古、廣西等地區則相對落后。

3.2SFA模型回歸結果分析

以高質量發展環境因素解釋各投入松弛值，衡量高質量發展背景與投人松弛變量之間的關系。基于第一階段的計算結果，將物流業就業人員數、物流業固定資產投資和物流業能源消耗量三個投人要素的松弛比例作為被解釋變量，將人均GDP、單位GDP電耗、一般公共服務支出、貨物進出口總額增減率和產業結構合理化六個高質量發展環境指標作為解釋變量，進行SFA回歸分析，回歸結果見表2。

由表2可知，投入變化量的LR值均通過了顯著性檢驗，說明所選擇的外部環境變量對30個省（市）的物流業投入松弛變量有顯著影響。同時，y接近1，顯著性水平達到1％，說明管理低效對各省市綠色物流效率的影響大于隨機干擾，投入變量的冗余受到管理因素的影響。分析各環境因素對投入松弛比例的回歸系數，可得到如下結果：

（1）生產性服務業就業人數比例（El）的增加會減少物流業就業人員數（11）和固定資產投資（12）的冗余，但會造成物流業能源消耗（13）的浪費。作為高質量發展的“經濟發展”要求，生產性服務業在多方面提供服務保障，但由于發展初期新設備投人較大、低碳技術制約等原因，還未起到降低物流業能源消耗的作用，一定程度上造成了能源消耗投入的松弛。

（2）技術合同成交金額GDP占比（E2）的增加會減少物流業就業人員數（I1）、固定投資（12）、物流業能源消耗（I3）的冗余。高質量發展下，創新是物流業節能減排、提高效率的關鍵，創新驅動力度的加大有助于提升投入利用率，減少冗余。

（3）二三產業增加值之比（E3）的降低會減少從業人員（Il）、固定資產投資（I2）的冗余，但會造成物流業能源消耗（I3）的浪費。該指標體現高質量發展的“協調”要求，對勞動力和資源的充分利用有積極作用，但部分第三產業的粗放式發展一定程度上造成了能源消耗的浪費。

（4）人均公園綠地面積（E4）增加會減少從業人員（I1）冗余，但會造成固定資產投資（I2）浪費。區域自然環境狀況是高質量發展中綠色的代表，為綠色物流的發展提供良好環境條件，但也會掩蓋由于資源配置不合理、技術制約等導致綠色物流無效率的問題，造成投入冗余。

（5）貨物進出口總額增減率（E5）增加會降低從業人員數（I1）與物流業能源消耗（I3）的冗余，但會造成固定資產投資（I2）的浪費。貨物進出口率的上漲體現了高質量發展中開放力度的加大，有助于提高投入的利用率。同時，為適應激烈的國際市場競爭，物流業需要進行一系列以軟硬件升級為支撐的轉型與探索，存在一定程度的固定資產投入冗余。

（6）一般公共服務支出（E6）的增加會降低從業人員（I1）的冗余，但會造成固定資產投資（I2）和物流業能源消耗（I3）的浪費。該指標是高質量發展中共享的體現，其值的增加有助于勞動力素質和工作環境的改善，工作效率也將有所提升。然而，在高質量發展初期，各項投入帶來的綠色物流產出效果尚不明顯，一定程度表現為投入資產和能源的冗余。

3.3調整后DEA模型結果分析

3.3.1調整后區域綠色物流效率分析

將調整后的投入值代替原始投入值重新進行效率值測度，可得到不考慮高質量發展環境差異以及隨機要素的效率值，與調整前模型結果得到的數據對比，如表3所示。8個省市達到生產前沿面，綠色物流綜合效率整體不高，其中規模效率較好，物流業行業規模已經接近最優水平，大部分省市增加投入所帶來的“效率紅利”正在消失；純技術效率值為0.774，管理因素是制約綠色物流效率發展的關鍵因素。內蒙古、福建、山東、湖北、廣東、陜西、新疆等地的技術效率相對落后，應聚焦資源配置等管理因素的改善；河北、貴州省實現了純技術效率有效，但綜合效率并不高，規模效率是制約綠色物流效率提升的主要原因。

3.3.2調整前后區域綠色物流效率對比

（1）8個省市調整前后效率值均處于效率前沿面，其中，不難理解北京、天津、上海等中心省市的綠色物流效率較優，但值得注意的是，云南、青海、寧夏等經濟發展水平并不高的省市也成了綠色物流效率完全有效的地區，這些省市的投入產出配置相較于其他省市更合理，證明了高質量發展下綠色物流效率不是盲目追求行業規模擴張的觀點。

（2）15個省市調整后效率值有所下降，第一階段綠色物流效率值一定程度上得益于高質量發展環境優勢。其中廣東省效率值變化最明顯，下降5，9％，且全部由純技術效率值下降引起的，高質量發展對其綠色物流的管理水平、投入產出配置等起到正向影響作用。

（3）7個省市調整后的效率值上升，綠色物流效率值未達到前沿面，除了物流業自身開展綠色物流活動不足之外，還在一定程度上受到了明顯環境阻力、創新能力不足等高質量發展水平滯后的制約。

4結論

研究提出基于DFSO的高質量發展視域下綠色物流框架，據此構建綠色物流效率測度指標，采用改進三階段DEA模型對30個省（市）實證分析，得出結論：整體區域綠色物流效率值仍存較大提升空間，受地理位置等影響各省市發展存在較大差異；高質量發展各維度會從不同方面、程度、路徑影響物流業就業人員數等，進而影響綠色物流效率；高質量發展環境調整前后省域綠色物流效率變化不顯著，互動協調仍處初級階段。結合實際，需加強政府、社會等主體合作，形成良性生態系統；各省市因地制宜，重視不同高質量發展維度建設，針對性設計綠色物流發展政策和效率提升路徑；聚焦高質量發展在倉儲、運輸等物流活動的應用，加強互動協調，促進物流業環保升級與可持續發展。