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    基于虛擬績效視角的長江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)能源效率時空演進(jìn)及影響因素研究

    2023-10-20 04:51:46江南大學(xué)商學(xué)院江蘇無錫214122
    物流科技 2023年21期
    關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)帶省份長江

    楊 杰(江南大學(xué) 商學(xué)院,江蘇 無錫 214122)

    0 引言

    2020 年,習(xí)近平主席在第七十五屆聯(lián)合國大會上提出“中國將力爭2030 年前實現(xiàn)碳達(dá)峰,努力爭取2060 年前實現(xiàn)碳中和”。如何達(dá)到碳達(dá)峰碳中和這一雙碳目標(biāo)要求,降低碳排放并最終實現(xiàn)凈零碳排放,這已經(jīng)成為我國乃至全球社會普遍關(guān)注和研究的熱點。物流產(chǎn)業(yè)能源消耗是碳排放的主要來源,因此提升碳排放約束條件下的物流產(chǎn)業(yè)能源效率將有利于降低碳排放。作為我國主要的經(jīng)濟(jì)增長極和耗能區(qū)之一,長江經(jīng)濟(jì)帶的生產(chǎn)總值和能源消耗在全國總量中占比均接近40%。因此,測算出考慮碳排放的長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份的物流產(chǎn)業(yè)能源效率值并分析其影響因素具有現(xiàn)實性和迫切性,能夠為我國物流產(chǎn)業(yè)節(jié)能減排提供切實依據(jù)與現(xiàn)實參考。

    已有的物流產(chǎn)業(yè)效率相關(guān)的國內(nèi)外研究比較豐富,研究方向主要包括效率測算、影響因素及其時空特征分析等方面。在物流產(chǎn)業(yè)效率測算方面,由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)具有多投入、多產(chǎn)出和評價指標(biāo)無量綱的優(yōu)勢,該方法被廣泛使用在物流產(chǎn)業(yè)效率測算上,劉永吉等[1]采用基礎(chǔ)DEA 模型測算并分析了東北三省19 個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率。丁斌和王琨[2]以城市道路交通噪聲分貝為非期望產(chǎn)出構(gòu)建SBM 模型計算了全國各省市2003 到2011 年的物流產(chǎn)業(yè)效率;秦雯和倪容[3]基于2011—2020年珠江西岸物流產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù),構(gòu)建三階段超效率SBM-DEA 模型來研究物流產(chǎn)業(yè)效率;徐新聞等[4]提出了CCR 和BCC 模型的組合模型,并將其用在我國31 個省市的物流產(chǎn)業(yè)效率測度上。在物流產(chǎn)業(yè)效率影響因素研究方面,著手點主要在于影響因素選擇,部分研究比較聚焦,專門研究單一因素對物流產(chǎn)業(yè)效率的影響,周燁[5]專門研究的是產(chǎn)業(yè)聚集對物流業(yè)產(chǎn)業(yè)效率的影響;李振杰[6]考察了外商投資對物流產(chǎn)業(yè)效率的影響。黃輝寧和黃剛[7]通過構(gòu)建空間滯后模型,研究了經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府支持、科技水平等因素對能源效率的影響;張娜和李波[8]運用SFA 回歸探究了政府支持和地區(qū)GDP 對西部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率的影響;高華和馬晨楠[9]在測得效率值的基礎(chǔ)上,借助模糊集定性比較分析的方法研究影響物流產(chǎn)業(yè)高效率發(fā)展的重要因素。對物流產(chǎn)業(yè)效率時空特征的分析也是重要研究內(nèi)容,學(xué)者們多是借助核密度分析、RS 和GIS 的探索性空間數(shù)據(jù)分析、ML 指數(shù)以及空間計量等方法進(jìn)行研究。比如,李朋林和劉曉寧[10]運用Moran's I 指數(shù)研究了我國各省市的物流業(yè)效率區(qū)域差異;劉宏偉等[11]借助收斂性分析來檢驗不同地區(qū)樞紐城市物流產(chǎn)業(yè)效率的趨同和發(fā)散情況;楊傳明等[12]則是利用ML 指數(shù)分析,對在環(huán)境約束下的長江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行了動態(tài)分析。

    綜上所述,現(xiàn)有研究采用的DEA 方法沒有考慮到前沿面異質(zhì)性的問題。因此,本研究將碳排放量作為非期望產(chǎn)出,并考慮了資源和環(huán)境層面的影響因素,然后采用基于虛擬前沿面的三階段Window-DEA 模型,解決了前沿面異質(zhì)性導(dǎo)致的跨期不可比這一問題的同時避免環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響,得到長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份實際物流產(chǎn)業(yè)效率值,并通過Malmquist 指數(shù)分析模型刻畫長江經(jīng)濟(jì)帶實際物流產(chǎn)業(yè)效率值的時空演變特征,最后基于結(jié)論,提出關(guān)于提高物流產(chǎn)業(yè)效率水平的建議。

    1 研究方法

    1.1 基于虛擬績效前沿面的三階段Window-DEA 模型

    (1)第一階段:采用考慮虛擬前沿面的Window-DEA 模型測算長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份的物流產(chǎn)業(yè)能源效率值,具體操作步驟如下:

    ①基于研究的樣本數(shù)據(jù),并參考已有文獻(xiàn)研究,確定窗口寬度為3,本研究期間為2010 至2020 年,時間長度為11 年,故建立11-3+1=9 個窗口期,每個窗口有33 個DMU;

    ②構(gòu)建窗口最優(yōu)虛擬前沿面進(jìn)行效率評價。設(shè)置與單個窗口期內(nèi)所包含待評價數(shù)量相同的虛擬評價單元,構(gòu)成形成虛擬評價單元集DMUJ,J=33,根據(jù)窗口期內(nèi)給定的待評價單元集DMUI的投入xim和產(chǎn)出yin值來確定虛擬評價單元的投入xjM與產(chǎn)出yjN值,其中設(shè)置一個虛擬評價單元為最理想評價單元,即xjm=min {xim}=x0,yjn=max {yin}=y0,其他J-1 個虛擬決策單元的投入和產(chǎn)出分別在區(qū)間[0.9 5x0,x0]和[y0,1.05y0]上隨機(jī)生成,進(jìn)而構(gòu)成窗口最優(yōu)虛擬評價單元,然后采用CCR-I 模型測算出基于窗口期內(nèi)最優(yōu)前沿面的待評價單元DMUi效率值ρio,以及最理想評價單元的效率值ρO:

    ③構(gòu)建窗口最劣虛擬前沿面進(jìn)行效率評價。構(gòu)建窗口最優(yōu)虛擬前沿面進(jìn)行效率評價。設(shè)置與單個窗口期內(nèi)所包含待評價數(shù)量相同的虛擬評價單元,構(gòu)成形成虛擬評價單元集DMUJ,J=33,根據(jù)窗口期內(nèi)給定的待評價單元集DMUI的投入xim和產(chǎn)出yin值來確定虛擬評價單元的投入xjM與產(chǎn)出yjN值,其中設(shè)置一個虛擬評價單元為負(fù)理想單元,此時令xjm=min {1/xim}=xt,yjn=max{1/yin}=yt,其他J-1 個虛擬決策單元的投入和產(chǎn)出分別在區(qū)間[0.9 5xt,xt]和[yt,1.05yt]上隨機(jī)生成,進(jìn)而測算出基于窗口期內(nèi)最劣前沿面的待評價單元DMUi效率值ρit,以及負(fù)理想評價單元的效率值ρt,此時采用的CCR-I 模型則為:

    ④基于TOPSIS 的思想,最優(yōu)評價單元應(yīng)滿足離正理想點盡可能近的同時離負(fù)理想點盡可能的遠(yuǎn)這一條件,可通過計算貼近度大小來表示效率值,進(jìn)而確定各窗口期內(nèi)各決策單元的效率值,計算公式為:

    ⑤基于相同年份,對每個決策單元的效率值進(jìn)行平均,同時基于相同年份,對每個決策單元的各投入冗余量進(jìn)行平均,以每個決策單元相同時點投入冗余量的平均值作為第二階段面板SFA 模型的因變量。

    (2)第二階段采用面板SFA 模型,分析得到混合誤差項,然后計算管理無效率項μ 和隨機(jī)誤差項v[13]:

    其中:Sni是第i 個決策單元第n 項投入的松弛值;Zi是環(huán)境變量,βn是環(huán)境變量的系數(shù);vni+μni是混合誤差項,vni表示隨機(jī)干擾,μni表示管理無效率。其中:v 是隨機(jī)誤差項,表示隨機(jī)干擾因素對投入松弛變量的影響;μ 是管理無效率,表示管理因素對投入松弛變量的影響。

    根據(jù)計算結(jié)果對各項投入進(jìn)行調(diào)整,調(diào)整公式如下:

    (3)第三階段把原始投入調(diào)整為剔除環(huán)境因素和隨機(jī)干擾后的投入,采用與階段一相同的測算過程,測算得到相同環(huán)境下長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率值。

    1.2 Malmquist 指數(shù)模型

    為了進(jìn)一步研究物流產(chǎn)業(yè)能源效率時序演進(jìn)情況,本研究采用Malmquist 指數(shù)模型分析全要素物流產(chǎn)業(yè)能源生產(chǎn)率的動態(tài)變化過程。ML 指數(shù)可分解為技術(shù)效率變化(effch)和技術(shù)進(jìn)步變化(techch),技術(shù)效率變化又可分為純技術(shù)效率變化(pech)和規(guī)模效率變化(se ch),即:ML=技術(shù)進(jìn)步變化(techch)*純技術(shù)效率變化(pech)*規(guī)模效率變化(se ch),當(dāng)ML 指數(shù)值大于1,表示全要素生產(chǎn)率處于增長狀態(tài)。相反的,ML 指數(shù)值小于1,表示全要素生產(chǎn)率處于下降狀態(tài)。

    2 實證分析

    2.1 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選取

    本研究以長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份為研究對象,研究使用的數(shù)據(jù)來源于2010—2020 年各省份統(tǒng)計年鑒和國民經(jīng)濟(jì)與發(fā)展公報。對于部分缺失數(shù)據(jù),通過高階多項式擬合法進(jìn)行補(bǔ)充。

    綜合參考鄭云等學(xué)者的研究[14],選取的投入指標(biāo)包括能源、勞動和資本三個指標(biāo)。能源投入指標(biāo)用物流產(chǎn)業(yè)綜合能源消費量表示,選擇原煤、汽油、柴油、煤油、燃料油、液化石油氣、天然氣、熱力、電力等9 種能源,依照標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)折算為標(biāo)準(zhǔn)煤后再加總,勞動投入指標(biāo)用物流產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量表示,資金投入指標(biāo)用物流產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資額表示。產(chǎn)出分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出,期望產(chǎn)出為物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值,非期望產(chǎn)出為物流產(chǎn)業(yè)碳排放量,具體測算公式參考IPCC 提供的方法,CE=Cei*NCVi*COFi*CEFi* (44/12),其中:CE表示碳排放量,Cei表示表示第i 種能源的消費量,NCVi表示第i 種能源的平均低位發(fā)熱量,COFi表示第i 種能源的碳氧化因子,CEFi表示第i 種能源的碳排放因子[15]??紤]到價格波動性對測算結(jié)果造成影響,提高數(shù)據(jù)的可比性,所有數(shù)據(jù)均以2010 年為基期進(jìn)行平減。資本存量數(shù)據(jù)用固定資產(chǎn)價格指數(shù)平減。物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值根據(jù)GDP指數(shù)轉(zhuǎn)化為以2010 年為基期的實際物流產(chǎn)業(yè)增加值。

    環(huán)境影響因素從經(jīng)濟(jì)—社會—技術(shù)—環(huán)境四個層面綜合考慮:經(jīng)濟(jì)層面選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為指標(biāo),用第二產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值占GDP比重來表示;社會層面的影響因素是對外開放程度,用外商直接投資與GDP 的比重來表示;科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新,以科學(xué)技術(shù)財政支出占一般性地方政府財政支出的份額來表示[16];環(huán)境規(guī)制,以物流產(chǎn)業(yè)污染治理項目本年完成投資額與物流產(chǎn)業(yè)增加值的比重來表示。

    2.2 第一階段實證結(jié)果

    以2010—2020 年我國長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份物流產(chǎn)業(yè)能源的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)樣本,以基于虛擬前沿面的Window-DEA 模型進(jìn)行測算,得到長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份的物流產(chǎn)業(yè)能源效率值,結(jié)果如表1。在不考慮環(huán)境因素和隨機(jī)干擾因素的影響條件下,江蘇的物流產(chǎn)業(yè)能源效率在研究期內(nèi)一直處于長江經(jīng)濟(jì)帶的最高水平,其平均能源效率值為0.620,是唯一效率值超過0.6 的省份,明顯高于物流產(chǎn)業(yè)能源效率排名第二的江西省,過去十年江西省的物流產(chǎn)業(yè)能源效率也一直處于較高水平,其平均能源效率值為0.534;其次是貴州省,其物流產(chǎn)業(yè)能源效率值為0.524,與江西省的物流產(chǎn)業(yè)能源效率值較接近;物流產(chǎn)業(yè)能源效率值最低的是四川和云南兩??;除此之外的其他6 省,物流產(chǎn)業(yè)效率值都很接近,依次是上海、安徽、浙江、湖南、重慶和湖北。基于以上分析可以看出,在不考慮環(huán)境因素和隨機(jī)干擾因素影響的情況下,長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份的物流產(chǎn)業(yè)效率值分層明顯,分為三檔,第一檔是江蘇處于最高效率水平,第二檔是江西、貴州、上海、安徽、浙江、湖南、重慶和湖北,而四川和云南處于明顯低效率水平。

    表1 第一階段長江經(jīng)濟(jì)帶11 省份物流產(chǎn)業(yè)能源效率值

    2.3 第二階段結(jié)果

    考慮到第一階段測算得到的效率值會受到環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響,因此需要剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差得到長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份在相同環(huán)境下的物流產(chǎn)業(yè)能源實際效率值。本研究運用Frontier4.1 軟件,分別以各投入變量的冗余作為被解釋變量,以科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對外開放作為解釋變量,進(jìn)行隨機(jī)前沿分析,回歸結(jié)果如表2 所示,回歸系數(shù)的正負(fù)和大小分別說明了解釋變量對被解釋變量影響的方向和程度大小。

    表2 第二階段SFA 回歸結(jié)果

    (1)環(huán)境規(guī)制。該變量與能源投入冗余和勞動力投入冗余都呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,且分別在10%和5%統(tǒng)計水平上顯著,但與資金投入冗余呈正相關(guān)關(guān)系,在10%統(tǒng)計水平上顯著,說明政府進(jìn)行環(huán)境規(guī)制,進(jìn)行物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境治理與監(jiān)督,一方面能夠降低能源投入冗余和勞動力投入冗余,有利于物流產(chǎn)業(yè)能源效率提高,另一方面也會導(dǎo)致物流產(chǎn)業(yè)的資金投入冗余增加,從而不利于物流產(chǎn)業(yè)能源效率的提高。

    (2)科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新。該變量與能源投入冗余和勞動力投入冗余都呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,且分別在1%和10%統(tǒng)計水平上顯著,說明加大科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新,能夠減少物流產(chǎn)業(yè)能源和物流產(chǎn)業(yè)勞動力投入冗余,有助于提高物流產(chǎn)業(yè)能源效率。進(jìn)行科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新,推動設(shè)備升級換代,改進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)工藝,能源的利用率能夠得到明顯提高,同時單位產(chǎn)能所需的能源量能夠有所下降。但是,科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新與資金投入冗余呈正相關(guān)關(guān)系,且在5%統(tǒng)計水平上顯著,因此短期來看,科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新會增加資金投入冗余,不利于物流產(chǎn)業(yè)能源效率的提高。

    (3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。該變量與能源投入冗余和勞動力投入冗余分別成正相關(guān)關(guān)系和負(fù)相關(guān)關(guān)系,且分別在5%和1%統(tǒng)計水平上顯著,但與資金投入冗余沒有顯著關(guān)系。說明,由于集聚效應(yīng)的存在,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整即第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值比重越高,勞動力投入冗余會有所減少,從而有利于物流產(chǎn)業(yè)能源效率的提高,但也會導(dǎo)致能源投入冗余的增加,不利于物流產(chǎn)業(yè)能源效率的提高。

    (4)開放水平。該變量與能源投入冗余和勞動力投入冗余的關(guān)系都不顯著,僅與資金投入冗余都呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,且在5%統(tǒng)計水平上顯著,說明開放水平的提高,引進(jìn)更多外來資本,減少物流產(chǎn)業(yè)資本投入冗余,從而不利于物流產(chǎn)業(yè)能源效率的提高。

    因此,四個環(huán)境影響因素中,環(huán)境規(guī)制、科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新都顯著有利于減少能源投入冗余,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則會顯著增加能源投入冗余;四個環(huán)境影響因素中,環(huán)境規(guī)制、科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新都顯著增加資金投入冗余,從而不利于物流產(chǎn)業(yè)能源效率的提高,而開放水平則顯著有利于減少能源投入冗余;四個環(huán)境影響因素中,能夠顯著減少勞動力投入冗余的環(huán)境影響因素是環(huán)境規(guī)制、科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

    2.4 第三階段投入調(diào)整后的實證結(jié)果

    通過面板SFA 回歸分析結(jié)果剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響,從而得到調(diào)整后投入。再次運用MaxDEA 軟件,采用基于虛擬前沿面的Window-DEA 模型,得到長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份的實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率值,結(jié)果如表3 所示。剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響后,長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份的物流產(chǎn)業(yè)能源效率值與第一階段相比存在較明顯變化,除了云南的物流產(chǎn)業(yè)能源效率值仍是長江經(jīng)濟(jì)帶最低的省份以外,其它10 個省份的效率值排名均發(fā)生了變化,其中,貴州的物流產(chǎn)業(yè)能源效率值變化最大,從剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差影響前的第三位變到末位,僅高于云南??;另外,剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響后,上海反超江蘇,成為物流產(chǎn)業(yè)能源效率值最高的省份,其次是江蘇和浙江兩省,但該3 省之間的差距并不明顯;而其他6 省的物流產(chǎn)業(yè)能源效率值排序雖然較第一階段有變化,但彼此間差異仍較小,依次是重慶、四川、湖南、江西、湖北和安徽??梢钥闯?,長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份的實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率值也存在分層明顯,主要分為三檔,呈現(xiàn)斷層明顯,各分檔之間差距較大的特征。

    表3 第三階段長江經(jīng)濟(jì)帶11 省份物流產(chǎn)業(yè)能源效率值

    2.5 長江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)能源效率的時空演進(jìn)分析

    為了進(jìn)一步分析長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率值的時空演進(jìn)特征,運用Deap2.1 軟件進(jìn)行Malmquist 指數(shù)分析,結(jié)果如表4 和表5 所示。從表4 長江經(jīng)濟(jì)帶整體實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率Malmquist 指數(shù)結(jié)果來看,2010—2020 年研究期內(nèi)ML 指數(shù)都大于1,且均值為1.037,說明長江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)能源全要素生產(chǎn)率在以平均每年3.7%的速率持續(xù)增長。2010 到2020 年的技術(shù)進(jìn)步變化(techc)h 都大于1,且都大于同時期的規(guī)模效率變化率(sec)h,而部分年份的規(guī)模效率變化(sec)h 小于1,可以看出長江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)能源全要素生產(chǎn)率的增長主要由技術(shù)進(jìn)步引起的。從表5 長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率Malmquist 指數(shù)結(jié)果來看,長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份的ML 指數(shù)都大于1,說明長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份物流產(chǎn)業(yè)能源全要素生產(chǎn)率在2010—2020 年研究期內(nèi)都呈現(xiàn)增長趨勢,其中增長率最高的是中游地區(qū)的湖北,其次是中游地區(qū)的江西、下游地區(qū)的浙江和上游地區(qū)的四川,而云南和貴州增長率較低。同時,長江經(jīng)濟(jì)帶11 省的技術(shù)進(jìn)步變化(techch)都大于1,且都大于規(guī)模效率變化率(se ch),可以看出長江經(jīng)濟(jì)帶11 省物流產(chǎn)業(yè)能源全要素生產(chǎn)率的增長都主要由技術(shù)進(jìn)步引起的。從長江各流域的平均增長率來看,中游省份的平均增長率達(dá)到5.8%,高于下游3.7%的平均增長率和上游2.7%的增長率,說明長江中游省份的物流產(chǎn)業(yè)能源效率水平正向下游水平追趕,二者之間的差距正逐漸縮小,但長江上游與中下游在物流產(chǎn)業(yè)能源效率水平上的差距還在不斷拉大。

    表4 長江經(jīng)濟(jì)帶整體實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率Malmquist 指數(shù)

    表5 長江經(jīng)濟(jì)帶11 省實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率Malmquist 指數(shù)

    3 結(jié)論與啟示

    本研究基于2010—2020 年長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份的物流產(chǎn)業(yè)能源投入—產(chǎn)出以及環(huán)境變量面板數(shù)據(jù),運用基于虛擬前沿面的三階段Window-DEA,測得各省份實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率值,并分析得到不同環(huán)境因素對效率的影響,以及運用Malmquist-DEA 方法刻畫長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率值的時序演進(jìn)特征。得出以下結(jié)論和啟示。

    (1)測算得到的實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率值結(jié)果表明,實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率高的省份都位于長江下游地區(qū),依次是上海、浙江和江蘇,而位于長江上游地區(qū)的云南和貴州兩省的實際能源效率值處于最低水平,除此之外,主要位于長江中游地區(qū)的其它6 省在實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率上差異不大,依次是重慶、四川、湖南、江西、湖北和安徽。因此,長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份的實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率值按照長江上游、中游和下游分為三檔,存在效率斷層問題明顯,各分檔之間差距較大。為此長江經(jīng)濟(jì)帶充分發(fā)揮長江下游3 省浙江、江蘇和上海的標(biāo)桿作用,總結(jié)在物流產(chǎn)業(yè)能源方面的經(jīng)驗供其它省份借鑒和學(xué)習(xí),努力將效率中等的省份提升至效率良好,縮小與長江下游3 省的差距,同時將效率無效的長江上游省份作為發(fā)展重點,補(bǔ)齊該短板,與長江中游省份看齊,將效率值從無效提升至中等水平。

    (2)SFA 隨機(jī)前沿回歸結(jié)果表明,四個環(huán)境影響因素中,環(huán)境規(guī)制、科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新都顯著有利于減少能源投入冗余,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則會顯著增加能源投入冗余;四個環(huán)境影響因素中,環(huán)境規(guī)制、科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新都顯著增加資金投入冗余,從而不利于物流產(chǎn)業(yè)能源效率的提高,而開放水平則顯著有利于減少能源投入冗余;四個環(huán)境影響因素中,能夠顯著減少勞動力投入冗余的環(huán)境影響因素是環(huán)境規(guī)制、科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。因此,科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新在提高物流產(chǎn)業(yè)能源效率方面的作用十分顯著,應(yīng)加大物流產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新,加強(qiáng)物流產(chǎn)業(yè)機(jī)械設(shè)備創(chuàng)新升級,改進(jìn)優(yōu)化物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)工藝,降低在物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)過程中的能源投入和損耗。同時,應(yīng)充分發(fā)揮政府的監(jiān)督和引導(dǎo)作用,加大物流產(chǎn)業(yè)污染排放治理力度,完善物流產(chǎn)業(yè)能源相關(guān)政策規(guī)范。除此之外,應(yīng)重視物流產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng),根據(jù)地區(qū)稟賦合理有序增加第二產(chǎn)業(yè)規(guī)模和比重,避免能源投入冗余增加的同時減少勞動力投入冗余,以及提高物流產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的開放水平,積極引進(jìn)外資。

    (3)從長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份實際物流產(chǎn)業(yè)能源效率值的時空演進(jìn)特征來看,長江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)能源全要素生產(chǎn)率在研究期間內(nèi)以平均每年3.7%的速率持續(xù)增長,增長主要由技術(shù)進(jìn)步引起的。長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省份的物流產(chǎn)業(yè)能源全要素生產(chǎn)率在研究期內(nèi)也都呈現(xiàn)增長趨勢,增長也都主要由技術(shù)進(jìn)步引起的,其中增長率最高的是中游地區(qū)的湖北,其次是中游地區(qū)的江西、下游地區(qū)的浙江和上游地區(qū)的四川,而云南和貴州增長率較低。從長江各流域的平均增長率來看,中游省份的平均增長率達(dá)到5.8%,高于下游3.7%的平均增長率和上游2.7%的增長率,說明長江中游省份的物流產(chǎn)業(yè)能源效率水平正向下游水平追趕,二者之間的差距正逐漸縮小,但長江上游與中下游在物流產(chǎn)業(yè)能源效率水平上的差距還在不斷拉大。因此,應(yīng)繼續(xù)保持長江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)能源效率持續(xù)增長的向好趨勢,同時應(yīng)正視不同流域之間的差距,在中游省份開始發(fā)力階段繼續(xù)加大物流產(chǎn)業(yè)能源效率改善力度,把物流產(chǎn)業(yè)能源效率提高到良好水平,而對于上游省份的潛力挖掘還有待提高,增長速率應(yīng)超過下游水平,從而逐漸拉近與中下游省份的效率差距。

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