我國快遞產業運營效率研究

徐 銳，王 浩 （湖北大學 商學院，湖北 武漢430062）

XU Rui, WANG Hao (School of Business, Hubei University, Wuhan 430062, China)

中國各地區電子商務發展的極端不平衡也造成了快遞產業發展的極端不平衡，目前國內絕大多數規模以上的快遞企業，尤其是民營快遞企業，總部都位于上海和廣東，隨著這些快遞企業在近年來采取加盟制而形成全國連鎖化經營，其他地區快遞產業開始呈現出極為尷尬的發展態勢，一方面業務量的確有所增長，但另一方面運營效率卻十分低下，收入的增長遠遠不及業務量的增長。如何合理運用物流資源，提升快遞產業運營效率，將成為各地區快遞產業發展和升級的目標。

1 文獻綜述

從產業經濟學的角度來看，Gordon 采用1948 年至1987 年的數據，對戰后時期交通運輸行業在MFP（確定多要素生產率）下的增長速度進行了測量研究[1]。余泳澤、武鵬利用隨機前沿生產函數測算了物流資源利用率、地區制度變遷、區位優勢等因素對我國物流產業效率的影響[2]。

在同一地區的連續性的交通和物流產業效率研究方面，Yoshidaa 和Fujimotob 采用兩種不同的方法來測量1950 年代以來日本機場的效率；兩種方法的結果一致表明，交通基礎設施建設上的投入需要較長的時間才能吸引足夠的需求，從而達到有效；經濟背景的變化造成了低效的公共投資[3]。Wanke 考察了巴西的第三方物流行業為客戶提供多種服務和提升IT 技術等措施是否能提升效率，以及擴大服務供給，擴大規模，從而降低成本，是否能應對日益激烈的市場競爭[4]。王琴梅和譚翠娥運用DEA 模型對西安市物流效率及其影響因素之間的相關性進行分析，研究表明：物流資源利用率和市場化程度對物流效率的影響程度更深[5]。

從區域物流競爭力方面的研究來看，Fung 和Wan 主要研究了1995～2004 年期間中國25 個地區機場的生產力變化模式，通過Malmquist 指數的分解，發現這些機場生產率增長的主要來源是技術進步，不同地區機場的效率出現兩極分化的趨勢，政策改革應側重于非樞紐機場、非上市機場[6]。Lam 和Low 對亞太地區11 個主要機場的運營效率的研究顯示，技術、規模和結構的效率是對亞太地區機場運營效率影響較大的因素[7]。倪程程、林國龍通過DEA 模型對上海、天津、大連、青島、香港、安特衛普、鹿特丹和新加坡這8 個航運中心的物流效率的比較分析發現，上海港口物流效率不高，問題在于上海港的建設主要依靠擴大生產規模，而其他方面建設滯后，導致超負荷運轉，限制了港口物流的進一步發展[8]。

這些研究成果標明，交通和物流產業運營效率與經濟背景的變化呈正相關，交通行業的發展模式必須跟隨經濟背景的變化而不斷轉型。但從政策措施方面來看，交通基礎設施建設上的投入需要較長的時間才能吸引足夠的需求，因此在進行交通基礎設施建設時，不能只考慮短期內的需求水平，而要考慮長期內的效率，避免過度投資。然而，目前很多地區也存在著為了追求規模而盲目擴張的情況。我國物流效率存在著物流投入存在嚴重的浪費現象，與發達國家相比，盡管我們的規模有所提升，但其他方面沒有跟上，限制了物流效率的進一步提高。

2 研究設計

2.1 DEA 模型基本思想

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA） 是以“相對效率”概念為基礎，用以測評一組多投入和多產出的決策單元DMU（Decision Making Unit） 的相對效率的一種系統分析方法。這種方法是一種非參數型估計方法，無需考慮特定的生產函數形式，可以規避參數方法的多種限制。

2.2 主要投入與輸出指標選取

根據DEA 方法的相關要求，以及本文的研究目的，本文選擇的投入指標是：

（1） 處理貨量（快遞業務量）

處理貨量是物流產業中常用的評價指標，一個地區的快遞處理業務量能充分說明該地區的快遞發展水平，也與快遞業務收入有著緊密的關系。

（2） 企業投入（快遞營業網點數）

快遞行業的屬性決定了一個快遞營業網點只能服務一定面積范圍內，只能覆蓋一定量的人口。一般來說，一個地區快遞網點越密集，說明該地區快遞需求量越大。但建立一個快遞網點需要投入大量人力物力，過于密集的快遞網點數量也會造成資源浪費，運營效率低下，建立合理數量的快遞網點，有利于整合人力物力資源，促進運營效率的提升。因此，我們選擇各地區快遞網點數量作為各地區快遞產業運營效率的投入指標。

（3） 基礎設施建設（郵路總長度）

一個地區的物流基礎設施建設，反映了一個地區的運輸條件，也能折射出該地運輸產業的規模和質量。而相比一個地區的運輸線路長度，一個地區的郵路總長度對于快遞產業的發展具有更大的影響，更適合快遞產業的相關分析。

本文選擇的輸出指標是：

快遞業務收入。快遞行業屬于提供勞務的服務性行業，快遞業務收入是其主要產出，因此我們將快遞業務收入作為各地區快遞產業運營效率的輸出指標。

2.3 數據來源和樣本選擇

使用DEA 方法對效率進行評價，在投入產出指標的選取上一般有數量的限制。按照經驗法則，決策單元的數量至少應當是投入與產出指標的數量之和的2 倍，否則無法得到有效的結果。本文選取了3 項投入指標、1 項產出指標，因此至少需要8個地區的快遞產業作為樣本。因此本文選擇了以省為單位，去除港、澳、臺地區之后，總共收集到31 個省、直轄市、自治區的2012 年度相關數據，滿足DEA 方法運用的經驗法則的相關要求。本文所選取的資料來源于《2012 年中國統計年鑒》和國家郵政局公布的2012 年郵政行業運行情況（如表1 所示）。

DEA 方法要求投入與產出指標要滿足等幅擴張性的要求，即隨著要素投入的增加，產出不會減少。這需要檢驗投入和產出指標之間是否具有正相關關系。運用SPSS 17.0 統計軟件對樣本的投入產出指標進行了相關性分析，結果如圖1 所示。

從圖1 可以看出，快遞業務收入（INCOME） 與快遞業務量（VOLUME） 之間的相關系數為0.964，t檢驗的顯著性概率為0.000＜0.01，拒絕零假設，表明兩個變量之間顯著相關；快遞業務收入與快遞營業網點數(BRANCH） 之間的相關系數為0.764，t檢驗的顯著性概率為0.000＜0.01，拒絕零假設，表明兩個變量之間也顯著相關；快遞業務收入與郵路總長度（DISTANCE） 之間的相關系數為0.722，t檢驗的顯著性概率為0.000＜0.01，拒絕零假設，表明兩個變量之間也顯著相關；因此，投入項與產出項之間呈現顯著的正相關關系，表明本文所選取的投入產出指標符合DEA 方法要求的單調性假設。

2.4 運用DEA 方法求解

運用Win QSB 軟件線性規劃模塊求解，依次計算各地區快遞產業的運營效率（如表2 所示）。

從表2 可知，僅有上海、廣東、西藏、青海4 個地區快遞產業運營效率E值達到1，是相對有效的，僅占12.9%，而考慮到西藏和青海地區的地理因素，這兩個地區快遞業務量和業務收入規模較小，甚至不及上海和廣東地區的1%，因此西藏和青海地區的快遞產業運營效率的參考價值不大。可以認為，僅有上海和廣東地區的快遞產業運營是相對有效的，僅占6.5%。全國快遞產業平均運營效率E值僅為0.6803，而E值低于0.6803 的地區多達19 個，占61.3%，說明全國大多數地區的快遞產業運營效率仍處于較低水平，且與領先的上海和廣東地區差距較大。快遞產業運營效率最低的地區是安徽，快遞產業運營效率E值僅為0.4805。

3 各地區快遞產業運營效率比較及原因分析

第一，我國各地區快遞產業運營效率和業務規模發展情況兩級分化較為嚴重。從表2 中可以看到，快遞產業運營效率最高的地區和運營效率最低的地區差距達到了一倍以上，這在DEA 分析方法中是比較少見的。聯系表1 中的數據可以看出，全國各地區快遞行業發展極端不平衡。根據2012 年的中國統計年鑒，廣東、上海、浙江、江蘇、北京5 個地區的人口總數占全國人口總數的20.10%，這5 個地區的GDP 占全國GDP 總量的31.89%，但這5 個地區的快遞業務量占據了全國總量的68.16%，快遞業務收入占據了全國快遞行業總收入的68.98%，快遞產業的集中度很高。其中廣東地區的的快遞業務量占據了全國總量的23.53%，快遞業務收入占據了全國快遞行業總收入的23.53%。

表1 2012 年全國各地區快遞產業相關數據

圖1 投入產出指標相關性分析結果

第二，東部地區在快遞運營上的優勢不僅僅在于業務量上，同時也在于總部經濟效應上。上海地區的快遞業務量占據了全國總量的10.54%，快遞業務收入占據了全國快遞行業總收入的17.33%，每一單位快件的業務收入比全國平均水平高出接近70%。在國內快遞行業內，上海、江蘇、浙江地區是快遞費用相對最低的地區，然而即便如此，上海地區仍然得到了遠高于全國平均水準的業務收入。這要歸功于上海地區聚集了全國絕大多數的規模以上的快遞企業的總部，全國規模較大的快遞企業中，申通、圓通、韻達、中通、全峰等數十家規模以上快遞企業的總部都在上海，這些快遞企業采取加盟模式實現了全國連鎖經營，相對于其他地區子公司，而這些快遞企業總部則處于價值鏈的頂端，由于采取加盟制，他們僅僅需要提供品牌價值、信息平臺和技術支持，不需要大量人力物力的投入，輕裝前行。而中西部地區，則缺乏能夠走向全國的具有規模效應的快遞企業，大多數地區的快遞產業仍停留在價值鏈的低端。

表2 2012 年各地區快遞產業運營效率E 值

第三，如果將國內快遞產業按東部、中部、西部來劃分，可以看到，中部地區的快遞產業運營效率是最低的，山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南等地的快遞產業運營效率均在0.5 左右，這些地區急需進一步考察和改善快遞產業的運營效率，采取措施使得快遞企業能更有效的利用資源，并獲得更大的產出。

第四，值得注意的是，在一些欠發達的地區快遞產業的經濟運行效率也達到有效值。以西藏和青海為例，快遞業務量和業務收入規模較小，甚至不及上海和廣東地區的1%，但是西藏和青海地區的產出相對于投入來說是有效率的。在電子商務和快遞業比較發達的地區，例如廣東和上海，基礎設施建設也比較完善，因此快遞業有著肥沃的土壤和良好的環境，快遞業運營效率較高，這個結果符合常規判斷。西藏和青海地區基礎設施并不完善，電子商務發展也比較落后，但這些地區的快遞產業往往集中于大中城市，而沒有延伸到農村和山區。這些地區屬于高原地區，快遞收費是相對較高的，由于資源十分有限，所以資源浪費也是相對較少的，因此最終會呈現出投入產出有效的結果。

第五，相對于上海和廣東地區，同為經濟較為發達地區的北京地區的快遞運營效率相對是較低的，這說明地區經濟發達并不代表快遞運營效率高。雖然北京地區的快遞業務量占全國總量的8.46%，但快遞業務收入只占全國總量的7.23%，這說明北京地區快遞運營的附加值不高，單筆業務收入低于全國平均水平。這種情況的出現與北京地區一直以來對于快遞產業發展的忽視是有關系的。近幾年以來，廣東和上海地區快遞企業形成了集群效應，相比之下，北京地區并沒有太多的實現品牌化、全國連鎖經營的民營快遞企業，盡管北京地區快遞業務量在全國名列前茅，基礎設施建設也遠遠好過其他地區，但由于并沒有占據快遞產業價值鏈的頂端，因而產出有限。同時，快遞產業的發展狀況其實也能折射出各地區民營企業發展的狀況，從北京快遞產業發展的落后也可以看出，北京地區民營企業的生存土壤是不及上海和廣東地區的。

4 本文的不足之處

盡管本文在數據采集、研究方法與研究視角等方面進行了嘗試，但由于快遞產業的相關統計數據較少，本文能夠選取的投入和產出指標較少，因此也無法進行更進一步的數據研究和回歸分析，解釋能力有限。比如西部某些地區，西藏、青海、新疆、寧夏等地快遞產業起步較晚，規模較小，這些地區往往運營成本較高，收費也較高，但它們的運營效率較高，這可能是在本文中沒有考慮地理、環境、經營成本等因素所致。

[1] Gordon R. Productivity in the Transportation Sector[Z]. NBER Working Paper, 1993.

[2] 余泳澤，武鵬. 我國物流產業效率及其影響因素的實證研究——基于中國省際數據的隨機前沿生產函數分析[J]. 產業經濟研究，2010(1):65-71.

[3] Yoshidaa Y, Fujimotob H. Japanese-airport Benchmarking with the DEA and Endogenous-weight TFP Methods: Testing the Criticism of Overinvestment in Japanese Regional Airports[J]. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2004(6):533-546.

[4] Wanke P. F.. Determinants of Scale Efficiency in the Brazilian 3PL Industry: A 10-Year Analysis[J]. International Journal of Production Research, 2012(9):2423-2438.

[5] 王琴梅，譚翠娥. 對西安市物流效率及其影響因素的實證研究——基于DEA 模型和Tobit 回歸模型的分析[J]. 軟科學，2013(5):70-74.

[6] Fung M. K. Y., Wan K. K. H., et al. Productivity Changes in Chinese Airports 1995-2004[J]. Transportation Research Part E, 2008,44(3):521-542.

[7] Lam S. W., Low J. M. W., et al. Operational Efficiencies across Asia Pacific Airports[J]. Transportation Research Part E,2009,45(4):654-665.

[8] 倪程程, 林國龍. 基于DEA 模型的上海國際航運中心物流效率的比較研究[J]. 武漢理工大學學報（交通科學與工程版），2012,36(4):857-860.