張昊高康

（貴州大學(xué)管理學(xué)院，貴州 貴陽 550025）

一、引言

自2000年中共十五屆五中全會將西部大開發(fā)作為新時期國家的一項戰(zhàn)略任務(wù)以來，西部12個省市（自治區(qū)）迎來了經(jīng)濟發(fā)展的良好機遇；2013年習(xí)近平總書記提出的“一帶一路”倡議，又為西部經(jīng)濟社會發(fā)展注入了新的生機和活力。西部地區(qū)的GDP總量以年均11．7%的增速從2000年的 15659．56億元增長到 2016年的 156528．6億元。在國家政策紅利及外部經(jīng)濟的不斷刺激下，西部地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)體量也由小變大，規(guī)模和實力不斷擴大和增強。據(jù)統(tǒng)計，自“一帶一路”倡議實施后，西部12個省市（自治區(qū)）的物流業(yè)固定資產(chǎn)投資由2013年10189．3億元增加到2015年的15012．6億元，對物流業(yè)的投入呈翻倍增加趨勢。但從區(qū)域經(jīng)濟與區(qū)域物流的協(xié)調(diào)發(fā)展來看，西部地區(qū)的物流發(fā)展水平尚不能很好地滿足快速的經(jīng)濟發(fā)展需要，并且“一帶一路”建設(shè)要求道路聯(lián)通、貿(mào)易暢通，對未來物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提出了更高要求［1］。推動“一帶一路”核心區(qū)域西部各省市（自治區(qū)）的物流業(yè)發(fā)展，加強互動合作，縮小與東中部發(fā)展差距，可以為推進“一帶一路”建設(shè)，全面提升開放型經(jīng)濟水平提供有力保障。

物流業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，區(qū)域物流系統(tǒng)作為區(qū)域經(jīng)濟社會的一個重要子系統(tǒng)，對于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展有著重要影響［2］。在區(qū)域物流業(yè)步入到科學(xué)有序的發(fā)展階段后，物流效率問題逐漸成為學(xué)者們關(guān)注和研究的焦點。國外學(xué)者多從微觀層面展開研究，Hamdan［3］、 Peter［4］、Reza Farzipoor Saen［5］將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法應(yīng)用于倉儲物流服務(wù)效率評價、港口物流設(shè)備利用效率評價以及第三方逆向物流優(yōu)化模型的篩選。而國內(nèi)學(xué)者多將其應(yīng)用于中觀以及宏觀區(qū)域物流的研究，王蕾［6］、廖志高［7］、連兆大［8］利用傳統(tǒng)DEA－CCR模型以及改進的C2GS2模型對我國北疆地區(qū)、北部灣地區(qū)和“一帶一路”國內(nèi)沿線省份的物流效率水平進行分析；孔原［9］、田振中［10］等人基于DEA對我國31個省份物流效率進行測評，并提出相應(yīng)建議。從DEA在物流效率評價的應(yīng)用研究來看，大部分都是采用傳統(tǒng)DEA模型進行實證研究，未能對有效單元進行再比較，結(jié)果有失偏頗；此外，國內(nèi)對物流效率的研究大多集中在東中部經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，對于我國西部物流效率及影響因素的研究則鮮有人涉及。據(jù)此，本文在“一帶一路”建設(shè)的大環(huán)境下，利用超效率DEA模型和Tobit回歸對我國西部12個省市（自治區(qū)）的現(xiàn)代物流業(yè)進行效率評價及影響因素分析，研究區(qū)域包括四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古、廣西12個省市（自治區(qū)），以期從投入和產(chǎn)出兩方面研究各地區(qū)的物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，并提出合理化建議，為推動西部地區(qū)的物流效率提升及物流產(chǎn)業(yè)健康與均衡發(fā)展提供有益借鑒。

二、我國西部地區(qū)物流效率測評及空間差異

（一）研究方法

1．?dāng)?shù)據(jù)包絡(luò)分析法。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA），是美國運籌學(xué)家Charnes等在1978年提出來的，是一種用于評價多投入多產(chǎn)出決策單元相對有效性的線性規(guī)劃方法［11］。不同于AHP、目標決策和模糊數(shù)學(xué)等方法［12］，DEA具有非參數(shù)的特點，在一定程度上避免了主觀判斷偏差。最常應(yīng)用的DEA模型是C2R，在規(guī)模報酬固定下來測算決策單元的技術(shù)有效性，也即綜合有效性。在傳統(tǒng)DEA分析法測算后可能會出現(xiàn)同時多個DEA有效現(xiàn)象，而不能對所有決策單元進行統(tǒng)一排序，這樣的結(jié)果往往不科學(xué)并且使得評價模型的準確度降低［13］。超效率DEA與上文的C2R基本一致，當(dāng)對DUMi0進行評價時，生產(chǎn)前沿面發(fā)生改變，將第i0個決策單元排除在外，其余的決策單元組成新的生產(chǎn)前沿面，再依次進行排序，其模型如下：

上式中，θ 為效率值，λi為 DMU 系數(shù)，S＋和 S－分別為產(chǎn)出松弛變量和投入松弛變量。θ＞1表明輸入和輸出超過了最優(yōu)效率，θ＜1顯示輸入和輸出沒有達到最優(yōu)效率，在超效率DEA中，無效的DMU與 C2R模型中的數(shù)值一致；θ＝1則輸入和輸出剛好達到了最優(yōu)效率；若在上式中引入限制條件則是規(guī)模報酬可變模型。

2．探索性空間數(shù)據(jù)分析法。為了進一步明晰西部地區(qū)物流效率的空間差異，接下來利用探索性空間數(shù)據(jù)分析法（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA），并采用簡單的二進制鄰接矩陣（即兩個地區(qū)鄰接，則權(quán)重矩陣的值為1，否則為0）作為空間權(quán)重矩陣，對區(qū)域內(nèi)物流效率的空間差異進行探索。具體分析方法為全局空間自相關(guān)和局域空間自相關(guān)兩種方法。

全局空間自相關(guān)是對屬性值（物流效率）在整個區(qū)域空間特征的描述，用于分析區(qū)域總體的空間關(guān)聯(lián)和空間差異程度。Moran＇s I是測度全局空間關(guān)聯(lián)度的常用統(tǒng)計量。具體式子如下：

Moran＇s I指數(shù)揭示了區(qū)域物流效率的全局空間相關(guān)性，卻忽視了局部間的關(guān)系。Moran散點圖是在局部空間穩(wěn)定性基礎(chǔ)上的研究，能夠直接反映區(qū)域物流效率的高觀測值（或低觀測值）的空間集聚。Moran散點圖以（z，Wz） 為坐標點為空間滯后因子，W為空間權(quán)重矩陣），是對空間滯后因子（z，Wz）數(shù)據(jù)對的二維可視化圖示，Wz是對空間單元觀測值的空間加權(quán)計算。Moran散點圖將空間關(guān)聯(lián)類型分為“High－High”“High－Low”“Low－High”和“Low－Low”四種，分布在四個象限中，其具體解釋見表1。

（二）物流效率計算及分析

投入產(chǎn)出指標的選取是實現(xiàn)DEA分析法的前提，本文的指標體系是在借鑒前人［2］［6］［8］［11］對區(qū)域物流效率評價指標體系的基礎(chǔ)上，依據(jù)科學(xué)性、系統(tǒng)性與數(shù)據(jù)可得性的原則來構(gòu)建的，具體的投入及產(chǎn)出指標見表2。

表2 西部地區(qū)物流效率投入和產(chǎn)出指標評價體系

數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2012－2016年），西部12省市（自治區(qū)）物流業(yè)效率值是通過MatlabR2016a軟件編程進行測算得到的，結(jié)果見表3。

由表3西部各省市（自治區(qū)）物流效率計算結(jié)果可知，2001－2015年內(nèi)的綜合效率整體上得到提升，并在2012年達到一個峰值。具體分區(qū)來看，物流效率從高到低依次為內(nèi)蒙古、貴州、廣西、寧夏、重慶、陜西、四川、甘肅、云南、西藏、新疆、青海。內(nèi)蒙古2011－2014年達到DEA總體有效，貴州省在2012年、2013年和2015年三年DEA總體有效，其余各地5年內(nèi)均未達到總體有效，且大多都是由純技術(shù)效率無效導(dǎo)致的，說明西部地區(qū)的物流投入和產(chǎn)出結(jié)構(gòu)不合理，投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)換率低，大多年份是投入冗余而產(chǎn)出不足。其中，75%的地區(qū)為規(guī)模報酬遞增，表明在原投入的基礎(chǔ)上繼續(xù)增加投入量，物流產(chǎn)出也將會增加。因此，一方面西部地區(qū)應(yīng)大力發(fā)展現(xiàn)代化物流，從信息技術(shù)、物流人才培養(yǎng)和物流理念等方面來發(fā)展物流軟實力，從而提高物流資源的利用率；另一方面，還應(yīng)繼續(xù)加大物流基礎(chǔ)設(shè)施的投入建設(shè)，提高物流產(chǎn)出以保證物流供給能夠滿足經(jīng)濟社會發(fā)展的需求。

表1 物流效率局域空間自相關(guān)解釋

表3 2011－2015年西部12個省市（自治區(qū)）物流業(yè)效率

圖1 各地區(qū)物流效率均值的變動趨勢

從圖1各地區(qū)物流效率的變動來看，西部地區(qū)物流效率呈上升趨勢，但是整體效果并不顯著；西南地區(qū)的物流效率在整體上要高于西北地區(qū)和西部平均水平。2009年國務(wù)院印發(fā)《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》，國家將物流產(chǎn)業(yè)列為“十大產(chǎn)業(yè)振興規(guī)劃”，物流業(yè)上升為國家戰(zhàn)略為西部各地物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來巨大機遇，2013年“一帶一路”倡議的提出，以及我國逐漸進入經(jīng)濟新常態(tài)的宏觀經(jīng)濟政策，即經(jīng)濟增長速度正從高速增長轉(zhuǎn)向中高速增長，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級，以及更加注重經(jīng)濟社會的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)與可持續(xù)發(fā)展，對西部各地物流產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)健康發(fā)展起到一定的助推作用。

圖2 物流效率水平空間分布圖

基于斷裂點法將物流效率劃分為四個層次，借助ArcGIS10．2軟件對西部各省市（自治區(qū)）物流效率進行空間劃分（見圖2）。物流效率的空間分布具有以下特征：（1）西部地區(qū)物流效率具有明顯的空間二元結(jié)構(gòu)，物流效率自東向西不斷下降；（2）西南地區(qū)的物流效率要高于西北地區(qū)，且貴州和內(nèi)蒙古分別為西南和西北地區(qū)物流效率的“熱點”；（3）低物流效率省份地分布具有空間正相關(guān)性，物流效率相似的省份集中分布，物流效率高水平省份具有空間異質(zhì)性，物流效率相似的省份“跳躍式”分布。觀察發(fā)現(xiàn)物流效率低水平區(qū)和中等水平區(qū)分別由新疆、青海、西藏、云南4省和陜西、甘肅、四川3省連片組成，而物流效率高水平區(qū)和較高水平區(qū)則被低水平區(qū)和中等水平區(qū)所包圍。

（三）物流效率空間差異分析

為了進一步明晰西部地區(qū)物流效率的空間差異性，接下來利用探索性數(shù)據(jù)分析法對其進行空間相關(guān)性分析。基于表2所得到的西部?。ㄊ校瘏^(qū)）物流效率值及Moran＇s I測度公式，利用GeoDa軟件可計算出西部各?。ㄊ校瘏^(qū)）2011－2015年的全局空間自相關(guān)莫蘭系數(shù)，詳見表4。

表4 西部地區(qū)2011－2015年物流效率

由表4可以看出，西部地區(qū)物流效率的全局Moran I指數(shù)均為正數(shù)，且都通過1%的顯著性檢驗，期間數(shù)值呈上升趨勢，這表明西部地區(qū)物流效率在空間上呈正相關(guān)性，物流相似的地區(qū)整體上趨于臨近。

接下來利用Moran散點圖進一步說明物流效率在空間分布的局部特征，同樣利用GeoDa軟件繪制出Moran散點圖，選取2011年和2015年兩個時間節(jié)點進行分析（見圖3）。

圖3 2011年和2015年西部地區(qū)物流效率Moran散點圖

坐標軸中的數(shù)值1～12分別代表重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古和廣西12個省市（自治區(qū)）。從圖3可以發(fā)現(xiàn)，2011年和2015年中，落入第一象限和第三象限，也即“HH”和“LL”區(qū)域內(nèi)的地區(qū)個數(shù)要多于“HL”和“LH”區(qū)域內(nèi)的個數(shù)，占比達67%，這說明區(qū)域內(nèi)物流效率是以空間正相關(guān)占主導(dǎo)地位，地區(qū)間差異較小。位于“HH”和“HL”區(qū)域的為西南各省，而西北各省則大多處于“LH”和“LL”區(qū)域，表明西南地區(qū)的物流效率整體上高于西北地區(qū)。

從物流效率的排名分布及空間分布來看，西南各省物流效率普遍高于西北各省。這主要得益于西南良好的區(qū)位優(yōu)勢，西南各地處于長江經(jīng)濟帶上游以及泛珠江三角洲經(jīng)濟圈，中下游發(fā)達經(jīng)濟地區(qū)對西南內(nèi)陸有著經(jīng)濟、技術(shù)和知識的空間溢出和輻射效應(yīng)。相比于西北各省，下游經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)對西南各省具有良好的示范帶動作用，借助于長江黃金水道以及珠江流域，西南各省在與下游地區(qū)的經(jīng)濟往來中推動其物流產(chǎn)業(yè)的規(guī)模化和集約化，可以享受到物流產(chǎn)業(yè)集聚帶來的經(jīng)濟外部性效益。

三、物流效率影響因素分析

（一）影響因素分析

物流產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，是一個跨地域、跨部門的復(fù)雜系統(tǒng)，是運輸、倉儲、裝卸搬運、包裝、流通加工、信息管理等功能的有機結(jié)合。因此，一個地區(qū)物流效率的高低受到多方面的影響，不僅局限于物流本身要素對物流效率的影響，而且社會經(jīng)濟的各要素也會對物流效率產(chǎn)生推動和阻礙作用。 本文基于已有研究［6］［10］，將從地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)位優(yōu)勢、物流信息化水平、物流資源利用率等方面展開分析。

1．經(jīng)濟發(fā)展水平。物流產(chǎn)業(yè)作為經(jīng)濟社會重要的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，與經(jīng)濟發(fā)展相輔相成。經(jīng)濟發(fā)展能夠刺激物流需求，繁榮物流市場，經(jīng)濟總量大則會對物流產(chǎn)業(yè)的投入增大，有利于完善基礎(chǔ)設(shè)施及物流網(wǎng)絡(luò)，吸引物流企業(yè)匯集，從而提升區(qū)域內(nèi)物流產(chǎn)業(yè)的集聚水平，使得區(qū)域內(nèi)物流企業(yè)享受到規(guī)模經(jīng)濟帶來的物流成本的降低以及物流效益的增加。區(qū)域GDP能很好地反映區(qū)域發(fā)展水平，但是由于西部各省地的經(jīng)濟發(fā)展不平衡，如果只以區(qū)域內(nèi)GDP總量來衡量各地的經(jīng)濟發(fā)展水平會有失偏頗，因此這里以GDP增長速度來對經(jīng)濟發(fā)展水平進行表征。

2．產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。從世界范圍來看，各國往往以“三二一”的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為優(yōu)化目標，一個國家第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP總量的比重高低是評價這個國家經(jīng)濟發(fā)展水平高低的一個重要方面。并且，從我國國民經(jīng)濟行業(yè)分類來看，能夠代表物流業(yè)的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)被劃分為第三產(chǎn)業(yè)。因此，這里采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

3．區(qū)位優(yōu)勢。區(qū)位熵（lq）①區(qū)位熵通過式子計算所得。其中，mij表示j地i產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員，mj表示j地總的從業(yè)人員，mi表示i產(chǎn)業(yè)全國從業(yè)人員，m表示全國從業(yè)人員數(shù)量。本文中i為物流產(chǎn)業(yè)，j為西部12個省市（自治區(qū)）。是反映一個地區(qū)某個行業(yè)在地域上的聚集程度。這里以物流產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵來反映各地物流產(chǎn)業(yè)的區(qū)位優(yōu)勢。物流產(chǎn)業(yè)集聚可以使得區(qū)域內(nèi)物流企業(yè)享受集聚效應(yīng)帶來的勞動力、資本、技術(shù)、信息等先進要素，從而提高物流效率。

4．信息化水平。隨著信息技術(shù)產(chǎn)品的更新迭代，我國已經(jīng)進入到信息化社會。隨著物流產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，信息化技術(shù)的應(yīng)用在很大程度上改變了物流的經(jīng)營模式，提高了物流效率，并且信息化是現(xiàn)代物流的一個重要標志。這里以各地區(qū)郵電業(yè)務(wù)總量來表示信息技術(shù)化水平。

5．物流資源利用率。物流資源的利用程度是保證物流投入與產(chǎn)出平衡一個重要的因素，從上文DEA分析來看，很多地區(qū)由于純技術(shù)效率低導(dǎo)致的總體效率低下，正是由于物流資源率低導(dǎo)致的。物流資源利用率可以用單位公路通過的貨運量、單位鐵路通過的貨運量、單位載貨汽車的貨運量與貨運周轉(zhuǎn)量等來表示，由于我國總體上是以公路運輸為主導(dǎo)的，據(jù)統(tǒng)計公路運輸量占總運輸量的70%左右。因此，這里以單位公路通過的貨運量來表示物流資源的利用程度。

（二）模型設(shè)定及變量解釋

基于DEA－CCR模型測算出來的物流效率值屬于階段數(shù)據(jù)，分布在0－1之間，故采用Tobit回歸法進行模擬，以物流效率值為因變量，以選擇的影響因素為自變量構(gòu)建回歸模型。由DEA測算出效率值將會有至少一個DMU落在DEA的效率邊界，數(shù)值為離散的，如果采用普通的最小二乘法，無法解釋極限值與非極限值之間的差異，必定出現(xiàn)偏差。而采用極大似然估計的Tobit回歸可以避免此情況的出現(xiàn)［11］?；拘问饺缦拢?/p>

根據(jù)分析，文章以地區(qū)GDP增長率（GR）、三產(chǎn)占比（S）、區(qū)位熵（lq）、郵電業(yè)務(wù)總量（I）、單位公路通過的貨運量（RU）5個因素建立Tobit模型，數(shù)據(jù)均來自于《中國統(tǒng)計年鑒》（2012－2016年），表達式如下：

其中，i為年份（i＝2011－2015），k 為地區(qū)，i為各解釋變量的回歸系數(shù)（i＝1，2， …，6），α 為常數(shù)項，為誤差值，yik、GRik、Sik、LQik、Iik、RUik分別為 k 地區(qū)第i年的物流效率值、GDP增長率、第三產(chǎn)業(yè)占比、區(qū)位熵、郵電業(yè)務(wù)總量和單位公路通過的貨運量。由于篇幅有限，指標的原始數(shù)據(jù)從略。

（三）實證分析

首先通過Eviews6．0對數(shù)據(jù)進行Hausman檢驗，統(tǒng)計量輸出值為9．695058，相對應(yīng)的伴隨概率為0．0381，拒絕混合及隨機效應(yīng)原假設(shè)，建立固定效應(yīng)模型。其次，利用SPSS22．0軟件對面板數(shù)據(jù)進行多重共線性檢驗，得到的容差數(shù)據(jù)位于［0．230，0．601］之間，方差膨脹因子VIF 在［1．302，4．554］之間，說明所選數(shù)據(jù)并不存在明顯的多重共線性，最終的Tobit回歸結(jié)果如下表5。

表5 西部地區(qū)物流效率Tobit回歸結(jié)果

回歸結(jié)果表明，區(qū)位優(yōu)勢通過1%顯著性檢驗，經(jīng)濟發(fā)展水平通過5%顯著性檢驗，信息化程度通過10%顯著性檢驗，而第三產(chǎn)占比和物流資源利用率均未通過顯著性檢驗。西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和區(qū)位優(yōu)勢與當(dāng)?shù)匚锪餍食尸F(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即當(dāng)GDP增長率和區(qū)位熵增加1個單位，物流效率分別增加 1．10E－05 和 0．0350324 個單位，這說明良好的外部經(jīng)濟環(huán)境和區(qū)位優(yōu)勢對西部地區(qū)物流效率的提升做出貢獻，這是因為西部地區(qū)正處于經(jīng)濟發(fā)展的高速階段，經(jīng)濟發(fā)展及物流集聚對物流效率的提升具有邊際遞增效應(yīng)。而第三產(chǎn)業(yè)占比、信息化程度和物流資源利用程度與物流效率呈負相關(guān)關(guān)系，這與上文中大部分地區(qū)物流純技術(shù)效率較低的現(xiàn)象相吻合，說明西部地區(qū)的物流信息化程度較低，對于物流效率的提升效果不明顯。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

文章基于超效率DEA模型及Tobit回歸模型，對地處“一帶一路”沿線及輻射范圍的我國西部12個省市（自治區(qū)）的物流效率進行測度及影響因素研究，得出以下結(jié)論：

1．我國西部地區(qū)物流效率水平整體上較低，這主要是由物流純技術(shù)效率較低所導(dǎo)致的，體現(xiàn)為物流技術(shù)落后導(dǎo)致的物流資源投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化能力弱；并且發(fā)展水平存在區(qū)域不平衡，這種不平衡隨著時間的推移并未得到改善。

2．物流規(guī)模報酬整體上呈遞增狀態(tài)，說明地區(qū)內(nèi)物流供給不足，未來對于物流硬實力與軟實力資源投入應(yīng)該加大，保證有效供給以滿足經(jīng)濟社會發(fā)展的需求。

3．物流效率在空間上具有“中心—外圍”的特征，呈現(xiàn)區(qū)域內(nèi)由東向西遞減的梯度格局。物流效率高水平地區(qū)具有空間異質(zhì)性，與周邊地區(qū)存在差異性，而低水平區(qū)則具有空間正相關(guān)性，相似地區(qū)更顯集聚。

4．西部地區(qū)物流效率呈現(xiàn)空間正相關(guān)性，物流效率相似地區(qū)更顯集聚，局域差異性也相對較小。

（二）對策建議

1．發(fā)揮DEA有效省份“鲇魚效應(yīng)”以及物流高效率地區(qū)的經(jīng)濟外部效應(yīng)，將物流效率高地區(qū)的正外部效益通過勞動力、資本、技術(shù)和信息等載體傳遞給物流低效率地區(qū)，以弱化物流效率的馬太效應(yīng)。

2．借助“一帶一路”的發(fā)展優(yōu)勢，利用其輻射和帶動作用，積極加強與東中部及周邊國家的互聯(lián)互通，承接?xùn)|中部的區(qū)位、資金、人才、技術(shù)等優(yōu)勢，接收下游地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)溢出效應(yīng)，提高西部地區(qū)物流業(yè)的集約化、信息化和市場化程度，改變投融資環(huán)境，從而推動西部地區(qū)現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展。

3．依托城市群打造城市物流群，發(fā)揮城市物流群的輻射帶動作用。在城市群內(nèi)，一方面要立足本地，培養(yǎng)特色產(chǎn)業(yè)，以發(fā)展新的物流增長極；另一方面，鼓勵物流業(yè)與制造業(yè)、商貿(mào)業(yè)、金融業(yè)等產(chǎn)業(yè)形成“多業(yè)聯(lián)動”，以提高產(chǎn)業(yè)融合升級合作層次，為物流業(yè)發(fā)展提供良好的外部環(huán)境和支撐要素。

4．以建設(shè)大物流為導(dǎo)向，推進地區(qū)內(nèi)物流一體化進程。對此應(yīng)加快西部地區(qū)交通一體化進程，為實現(xiàn)物流一體化提供良好的基礎(chǔ)設(shè)施保障。西部地處內(nèi)陸，應(yīng)重點打造公路、鐵路交通一體化，在此過程中，應(yīng)堅持一體化的思想，科學(xué)規(guī)劃物流通道及節(jié)點，以點帶面，從線到面，提高西部各省市的物流通達效率。

5．提升物流資源利用率，改善物流純技術(shù)效率。針對西部各省市物流純技術(shù)效率低下的現(xiàn)狀，地區(qū)內(nèi)企業(yè)應(yīng)從企業(yè)人才梯隊建設(shè)，物流技術(shù)創(chuàng)新，以及物流模式創(chuàng)新等方面采取措施，推動地區(qū)內(nèi)物流標準化、信息化和專業(yè)化建設(shè)，優(yōu)化物流流程，提高物流資源利用率。