葛宇航 姚德利
(安徽理工大學 經濟與管理學院,安徽 淮南 232001)
陜西作為我國中西部地區(qū)的紐帶,其經濟發(fā)展和供給側結構性改革影響著國家的戰(zhàn)略落實和實際效果。物流業(yè)是鏈接供給和消費的橋梁,隨著電商和網(wǎng)絡的迅速發(fā)展,對于物流的需求量急劇增長,計算機、網(wǎng)絡技術的應用都為物流業(yè)的發(fā)展提供了新的機遇,但在新冠疫情的背景下,也反映出物流業(yè)發(fā)展的不足。建設全國統(tǒng)一大市場的意見中也指出應推進市場設施的高標準聯(lián)通,建設現(xiàn)代流通網(wǎng)絡,進一步加快物流數(shù)字化建設,形成新業(yè)態(tài)模式。陜西省西安市是國家物流樞紐城市之一,為提高區(qū)域物流效率,高質量地建設物流樞紐和經濟發(fā)展,對陜西省物流效率及其影響因素研究具有現(xiàn)實意義。
在測算效率時,國內外學者多運用DEA(數(shù)據(jù)網(wǎng)絡包絡法)、SFA(隨機前沿分析)等方法,劉宇[1]122-130使用三階段DEA進行測算,發(fā)現(xiàn)國內印刷出版業(yè)規(guī)模效率偏低,應提升行業(yè)規(guī)模效益。趙月娥[2]28-33運用超效率DEA測度國內省級圖書館的抖音號的運營效率,認為存在嚴重兩極分化并且大多數(shù)運營效率不佳。劉霞婷、李強等[3]50-59基于SFA模型測算了我國29個省的農業(yè)全要素生產率。汪文生、考曉璇[4]75-84選取環(huán)渤海14市的樣本,研究了環(huán)渤海地區(qū)的物流效率,發(fā)現(xiàn)整體效益較差,各市間差異顯著。杜暉[5]110-113研究了物流業(yè)的低碳效率,認為物流管理水平和運作是提高效率的核心因素。郭金勇[6]108-112通過研究長江經濟帶的物流生態(tài)效率,發(fā)現(xiàn)技術進步是提高物流效率的主要因素。廖諾、羅雪韻等[7]113-116利用SBM模型和K-means聚類測算出我國物流業(yè)能源效率處于中低位水平。同時有學者在DEA分析效率的基礎上,利用tobit模型對所測效率進行回歸分析,用以發(fā)掘影響效率變化的內在因素。曹光求[8]84-87對福建省沿海港口的物流效率和影響因素進行研究,發(fā)現(xiàn)港區(qū)的貨物吞吐量、腹地集疏能力貢獻效果最為突出。牛君、易欣等[9]64-70認為湖南省的物流業(yè)規(guī)模效率波動較大,還有一定提升空間。文小羽[10]94-97根據(jù)我國中部六省物流業(yè)的不平衡和聚集度的發(fā)展狀況,運用基尼系數(shù)和區(qū)位熵對中部六省的面板數(shù)據(jù)進行了分析,發(fā)現(xiàn)由于地區(qū)發(fā)展的差異化對地區(qū)不平衡發(fā)展的影響達到了77%。崔宏凱、張林等[11]78-85通過對長江三大都市物流業(yè)的發(fā)展進行分析及分類,3個都市圈的整體及各節(jié)點城市進行物流發(fā)展水平測度以及關聯(lián)檢驗,發(fā)現(xiàn)應根據(jù)當?shù)氐慕洕l(fā)展,制定出符合自身的物流區(qū)域評價體系。
李蘭華[12]124-126通過對比遼寧、安徽兩省提出陜西省物流業(yè)應把握“一帶一路”歷史機遇,加強物流發(fā)展規(guī)模化、專業(yè)化、科技化水平。問晨璐、董毅明等[13]36-37等對陜西省10市物流效率進行測度,發(fā)現(xiàn)效率有效城市主要在關中一帶。董千里、白東靈等[14]34-42研究表明黃河流域的物流生態(tài)效率落后于其他區(qū)域。呂宏軍[15]99-104對西部地區(qū)物流業(yè)發(fā)展及相關產業(yè)特征進行分析,從政府、企業(yè)、市場等方面深入全面分析,發(fā)現(xiàn)28個影響因素分別屬于6個層次,4個因素子群。龔雪[16]112-116將中國大陸地區(qū)劃分為6大區(qū)域,對區(qū)域物流效率及其影響因素進行研究,發(fā)現(xiàn)中國物流業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)“東強西弱”的特征,信息化水平對物流效率的影響較小。
綜上所述,中西部地區(qū)在經濟和物流發(fā)展上較東部沿海地區(qū)還有較大差距,陜西省各市及整體的物流效率已有學者進行研究,但是多為靜態(tài)分析,因此,進一步動態(tài)分析陜西省物流效率發(fā)展及影響因素,對促進區(qū)域物流產業(yè)及經濟發(fā)展具有重要意義。
陜西省位于我國中西部地區(qū)核心地帶,是連接西部和中東部的重要紐帶。習近平總書記在2021年考察陜西時指出:“解放思想改革創(chuàng)新再接再厲,譜寫陜西高質量發(fā)展新篇章?!苯刂?021年陜西省常住人口達3954萬人,2020年實現(xiàn)社會生產總值2.618萬億人民幣。在全面深化供給側結構性改革及全國統(tǒng)一大市場戰(zhàn)略背景下,推進陜西省經濟更高質量發(fā)展,提升物流等基礎設施及功能的效率及水平,探究其內生發(fā)展機理,能促進中西部地區(qū)經濟社會發(fā)展,貼合國家戰(zhàn)略及發(fā)展需要。
2.2.1 SBM模型
數(shù)據(jù)網(wǎng)絡包絡法(DEA)是Charns[17]429-444在1978年提出的,用來評價多投入、產出的指標所建立的決策單元的效率的方法。主要包括BBC、CCR和SBM[18]42-51等模型和方法。本文選用非超效率SBM模型來測算陜西省及陜西省各市物流業(yè)的效率值。
假設陜西省物流效率值為ρ;R、U、J分別是投入、期望和非期望產出變量的個數(shù);sr,x和sj,b分別為投入、非期望產出的冗余量;su,y為期望產出不足,見(1)式:
s.t.
λ(t)k≥0,sr,x≥0,su,y≥0,sj,b≥0
(1)
當ρ=1,說明陜西省各市的物流效率有效,各投入變量無不足或冗余;當0<ρ<1時,表示物流效率存在損失,需要通過分析和優(yōu)化來改善各市及整體的物流運行和發(fā)展效率。
2.2.2 DEA-Malmquist效率指數(shù)
Malmquist又稱全要素生產率(TFP)指數(shù),能動態(tài)分析每年的技術、規(guī)模、純技術效率,并能動態(tài)分析影響效率變化的內在要素。使用物流業(yè)Malmquist指數(shù)測算2011—2020年陜西省及各市物流業(yè)效率的投入產出動態(tài)發(fā)展變化,見(2)式:
(2)
(2)式中,M表示Malmquist指數(shù),可以分解為技術變動(TECH)和技術效率變動(EFFCH),技術效率變動可分解為規(guī)模效率變動(SECH)和純技術效率變動(PECH)[19]68-70,見(3)式:
TFP=TECH·EFFCH=TECH·SECH·PECH
(3)
2.2.3 Tobit模型
Tobit模型可對因變量進行回歸分析,同時可以克服一般最小二乘法可能出現(xiàn)估計有偏差的情況。本文采用非超效率的SBM模型所得的陜西省物流效率值在0到1的取值區(qū)間內,使用tobit模型可以利用最大似然法對參數(shù)進行估計。因此本文使用Tobit模型對陜西省物流動態(tài)效率影響因素進行回歸分析。Tobit回歸模型見(4)式:
(4)
在指標選取過程當中,遵循與物流業(yè)相關聯(lián)的數(shù)據(jù)及可獲取性,并基于DEA的特點,輸入指標的數(shù)量應大于等于輸出指標的數(shù)量,本文選取3個輸入指標以及3個輸出指標來測度陜西省各市的物流效率水平。
2.3.1 物流效率輸入指標
以往多數(shù)學者在效率研究方面已經較為深入,投入指標選取多從人力、資本、物力3方面加以考慮和選取,而物流業(yè)相關指標因為沒有直接的統(tǒng)計數(shù)據(jù),學者往往使用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的相關數(shù)據(jù)指標來代替。本文結合已有研究、陜西區(qū)域物流及經濟結構特點選取物流業(yè)從業(yè)人數(shù)(X1),反映地區(qū)物流產業(yè)規(guī)模的基礎條件之一。資金投入是社會再生產和有序運行的必須保障,因此使用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)固定資產投資額(X2)來反映陜西地區(qū)政府和企業(yè)對物流行業(yè)的支持力度及其發(fā)展?jié)摿?。選取物流里程(X3)反映陜西物流基礎設施的建設情況。
2.3.2 物流效率輸出指標
貨運量(Y1)是物流業(yè)工作量的最直接指標,同時也反映出了陜西省地區(qū)居民的物質需求水平,貨運周轉量(Y2)在一定程度上也反映了物流基礎設施的利用水平,學者常用這兩者反映物流業(yè)產出的主要指標,因此本文也加以選取。物流業(yè)本質是一種服務型行業(yè),物流業(yè)增加值(Y3)作為其產生的經濟效益,可以反映出陜西省物流效率的有效性。
綜上所述,參考過往學者的研究,并結合物流業(yè)和陜西地區(qū)的經濟特點和產業(yè)結構,以及指標的代表性和數(shù)據(jù)的可獲性,建立陜西省物流效率評價指標體系,見表1。
表1 陜西省物流效率評價指標體系
表2 陜西省物流效率影響因素指標體系
2.3.3 物流效率影響因素指標選擇
物流業(yè)作為互聯(lián)網(wǎng)經濟時代重要行業(yè),可以科學有效地配置資源,提高物流業(yè)效率有助于高質量的經濟發(fā)展。同時物流業(yè)是服務于經濟發(fā)展和生產與供給的,本文選用陜西各市的人均GDP值(Z1)反映經濟發(fā)展水平。產業(yè)結構反映了地區(qū)發(fā)展模式和民眾消費行為的趨向,本文選擇陜西省各市第三產業(yè)占本市的GDP的占比為產業(yè)結構特征(Z2)。同時,一個地區(qū)的區(qū)位因素對物流效率的影響很大,一個規(guī)模化的物流樞紐城市能產生規(guī)模效益和產業(yè)集聚,從而提高效率,降低成本,因此本文使用陜西省各市物流業(yè)產值/本市GDP與陜西省物流業(yè)產值/陜西省GDP的比值來反映各市的區(qū)位因素水平(Z3)。互聯(lián)網(wǎng)經濟的蓬勃發(fā)展,帶來了新業(yè)態(tài)和新需求,數(shù)字產業(yè)可以加快信息流通,為行業(yè)效率提升帶來用戶和需求,本文采用郵電業(yè)務量反映陜西省物流信息化水平(Z4)。選取單位公路貨運量作為陜西省物流資源利用水平(Z5)的測度指標。
本文數(shù)據(jù)均來自《陜西省統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》及各市統(tǒng)計局公布數(shù)據(jù)及統(tǒng)計公報。
本文借助matlabR 2019a軟件,基于SBM模型測算了2011—2020年陜西省10市物流效率,見表3。
表3 2011—2020年陜西省10市物流業(yè)效率
由表3可知,從整體上來看,2011—2020年陜西省的物流效率呈上升趨勢,雖在2012、2013兩年出現(xiàn)了較大的波動,但不影響整體效率的提升。10個城市物流效率平均最低值為0.16,最高效率值為0.95,物流效率較高的城市是渭南、西安、銅川。其原因為西安市作為省會城市,具有天然的虹吸效應,外加政策傾斜、投資額大,又有眾多高校和國際型企業(yè)經濟產出附加值高。銅川市雖然總體產值較低,但城鎮(zhèn)化率高,可以提高資源的利用效率。渭南市的貨物周轉量也明顯高于同體量的其他城市,表明其充分利用了物流的基礎設施。除上述3市及榆林市外,其他城市的物流效率均呈現(xiàn)低效率狀態(tài)。寶雞、延安、安康市物流效率發(fā)展總體平緩。咸陽市效率值快速上升,漢中和商洛物流效率值都呈現(xiàn)先上升再逐漸下降的趨勢。在疫情背景下,10市在2020年的物流效率值大多數(shù)有所提升,說明陜西省應繼續(xù)保持發(fā)展態(tài)勢,促進經濟高質量發(fā)展。
(1)本文使用deap 2.1軟件,基于Malmquist指數(shù)模型動態(tài)測算2011—2020年陜西省10市的平均TFP及構成,見表4。由表4可知,寶雞市和漢中市的Malmquist指數(shù)值在各市當中較高,分別為1.112和1.061;商洛市和榆林市的Malmquist指數(shù)值在各市中較低,分別為0.888和0.952,這是因為技術效率和規(guī)模效率均沒有達到有效狀態(tài)。除商洛市和榆林市外,陜西省其他各市的全要素生產率均在1以上,為有效狀態(tài)。
表4 2011—2020年陜西省10市的平均TFP及其構成
進一步探討發(fā)現(xiàn),陜西省各市的純技術效率多為有效狀態(tài),說明應當繼續(xù)保持科技投入和發(fā)展力度,但仍有5市的規(guī)模效率未達到有效水平,說明物流資源的總體利用效率不高,存在一定的冗余或浪費的情況,表明技術發(fā)展創(chuàng)新與實際產業(yè)融合不足,沒能有效提高物質資源的利用效率。因此要提高物流資源的利用效率,促進技術創(chuàng)新與物流產業(yè)現(xiàn)代化深入融合,優(yōu)化供給側的資源利用效率,提升需求側的需求水平。
(2)陜西省動態(tài)物流效率測算及分析
運用deap 2.1軟件測算2001—2020年陜西省物流效率malmquist指數(shù),見表5。
表5 2001—2020年陜西省物流效率malmquist指數(shù)
由表5可知,2011—2020年陜西省物流全要素生產率均值為1.013,表明陜西省的物流效率整體達到有效水平,10年間年平均增長率為0.107%,增長速度較慢,且先快速上升隨后快速下降并趨于穩(wěn)定的狀態(tài),同時期對全要素生產率快速增長貢獻最大的是技術進步效率,2015—2016年技術進步效率達到1.422,同期全要素生產率也達到研究期內的峰值1.319。從2015—2016年后僅有一年技術進步效率超過1,規(guī)模效率也呈下降趨勢,2011—2020年陜西省物流效率變化見圖1。說明其發(fā)展遇到瓶頸,需要尋找新的經濟增長點以促進物流業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。
圖1 2011—2020陜西省物流效率變化圖
在DEA-Malmquist指數(shù)的基礎上使用stata16軟件和tobit模型,對陜西省物流全要素生產率進行回歸分析,研究影響陜西省物流效率的關鍵因素。本文采用Hausman檢驗進行檢驗判斷,如Hausman檢驗無法拒絕原假設則使用隨機效應模型,反之則使用固定效應模型。陜西省物流效率影響因素豪斯曼檢驗結果見表6。
表6 陜西省物流效率影響因素豪斯曼檢驗結果
檢驗結果表明選擇隨機效應模型,陜西省物流效率tobit回歸分析結果見表7。
表7 陜西省物流效率tobit回歸分析結果
由表7可知,產業(yè)結構P值為0.013,在5%的水平上對陜西省物流效率產生顯著負面影響,可能是因為近些年陜西省各個區(qū)市大力開發(fā)城市區(qū)域,促進陜北、陜南、關中協(xié)調均衡發(fā)展,第三產業(yè)發(fā)展迅速,原有的物流基礎設施和體系不能滿足新需求的要求,導致效率降低,進而導致了物流全要素生產率下降。同時銅川、榆林、延安市是傳統(tǒng)的能源基地,經濟發(fā)展對能源產業(yè)的依賴性大,需要更多的優(yōu)惠政策和資金投入才能擺脫路徑依賴。
由表7中,物流資源利用水平P值為0.000,在1%的水平上對陜西省物流效率產生顯著正向影響,說明物流的根本服務屬性是實現(xiàn)物質的流動,要加快物流業(yè)的長遠發(fā)展,需要加強深化“供給側”結構性改革,同時應積極利用本地高校、企業(yè)資源,將新型物流技術落地,促進信息流、物流、資金流的循環(huán)速度。經濟發(fā)展水平對物流效率的影響不顯著,且有一定負向影響,可能是因為近年陜西省經濟發(fā)展速度較快,但原有的物流資源及體系沒有很好適應高質量發(fā)展的需要,其他產業(yè)的發(fā)展也沒有很好地促進物流業(yè)的發(fā)展。區(qū)位因素影響效果也不顯著,物流的區(qū)位熵沒能體現(xiàn)其專業(yè)化水平,說明物流的專業(yè)化水平尚且不足,應明確陜西“一帶一路”重要節(jié)點省份,加強陜西西安國家物流樞紐建設,利用好政策優(yōu)勢,激勵本地如比亞迪這樣的企業(yè),帶動技術在物流中的應用。信息化水平也與效率的影響不顯著,與上文近幾年技術效率下降的趨勢相吻合,說明可能會出現(xiàn)信息不對稱的現(xiàn)象,從而降低物流信息的準確性,從而降低了物流效率。
本研究選取2011—2020年陜西省物流相關數(shù)據(jù),通過文獻梳理和實證研究,測度了陜西省物流動態(tài)發(fā)展效率。結果表明:2015年前全要素生產率呈現(xiàn)逐年上升趨勢,隨后下降后趨于平穩(wěn),說明技術進步效率對陜西省物流全要素生產率的貢獻最大,發(fā)展趨勢最為貼切,且產業(yè)結構和物流資源利用水平是影響物流效率的關鍵因素。
基于上述研究結論,提出以下建議:(1)陜西省應積極促進物流業(yè)現(xiàn)代化轉型,促進新技術、新工具特別是數(shù)字技術在物流業(yè)中的應用,提質增效。[20]21-23提高信息化資源的利用效率,建立統(tǒng)一物流大數(shù)據(jù)信息平臺,加強區(qū)域間物流信息互聯(lián)互通,提升整體物流效率。(2)陜西省產業(yè)結構或產業(yè)類型與陜西省物流業(yè)的發(fā)展不適應,需要應需調整物流業(yè)發(fā)展方向。(3)物流資源利用水平和陜西省物流效率呈現(xiàn)出顯著正向影響,說明陜西省物流資源利用水平較高,但提高全要素生產率的效果有限,說明新技術運用較少,多是傳統(tǒng)物流模式,需適當提前布局新興產業(yè)物流設施建設,學者研究也指出物流高質量發(fā)展需注重開放和共享,構建完善的物流業(yè)發(fā)展體系。[21]203-204(4)發(fā)展離不開人才支持,加強校企合作、促進物流人才的實踐水平,建立健全物流技術轉化落地機制,形成良好的物流創(chuàng)新環(huán)境。
習近平總書記考察陜西時強調要統(tǒng)籌發(fā)展,譜寫陜西高質量發(fā)展新篇章。作為中西部地區(qū)的核心省份之一,陜西省經濟發(fā)展能夠有效帶動中西部優(yōu)勢產業(yè)發(fā)展,依托豐富高校資源和企業(yè)資源,提供優(yōu)惠政策吸引高端產業(yè)。以陜西西安國家物流中心為依托,建立省級統(tǒng)一物流信息平臺,為企業(yè)提供便利物流服務,為物流企業(yè)節(jié)約運營成本,并加強信息安全監(jiān)管,使企業(yè)主動承擔其社會責任,形成集聚效應,提高物流資源的利用率和迭代升級速度。