朱順東

摘要：物流業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，提高物流業(yè)整體運作效率近年來成為各級政府關(guān)注的問題。本文以江西省11個設(shè)區(qū)市2012-2016年物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率為研究對象，結(jié)果表明考察期間江西省大部分地區(qū)的物流業(yè)屬DEA非效率，物流業(yè)Malmquist指數(shù)增長的關(guān)鍵在于技術(shù)進(jìn)步。

關(guān)鍵詞：全要素生產(chǎn)率；物流業(yè)；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA；Malmquist指數(shù)

一、引言

物流產(chǎn)業(yè)是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)高速運作的一個重要支撐，近幾年東北三省物流產(chǎn)業(yè)取得了較快的發(fā)展，但也面臨不少的問題，如各地方之間缺乏相互銜接的樞紐設(shè)施致使物流系統(tǒng)無法并網(wǎng)、無序的競爭造成重復(fù)建設(shè)增加，資源大量浪費。對當(dāng)前東北近五年物流業(yè)技術(shù)進(jìn)步水平、生產(chǎn)率增長的來源等方面進(jìn)行合理的評估意義重大，尋找該區(qū)域物流業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的因素，對振興東北老工業(yè)基地具有重要重要意義。

二、研究方法與研究現(xiàn)狀

經(jīng)濟(jì)學(xué)以全要素生產(chǎn)率（TFP）來衡量技術(shù)進(jìn)步，全要素生產(chǎn)率的估算方法可歸結(jié)為兩大類：一類是增長會計法，另一類是經(jīng)濟(jì)計量法。增長會計法是以新古典增長理論為基礎(chǔ)，估算過程相對簡便，考慮因素較少，但主要缺點是假設(shè)約束較強(qiáng)，也較為粗糙；而經(jīng)濟(jì)計量法利用各種經(jīng)濟(jì)計量模型估算全要素生產(chǎn)率，較為全面地考慮各種因素的影響，主要包括隱性變量法和潛在產(chǎn)出法兩類，由于隱性變量法在估算全要素生產(chǎn)率時，暗含著一個重要的假設(shè)即認(rèn)為經(jīng)濟(jì)資源得到充分利用，此時，全要素生產(chǎn)率增長就等于技術(shù)進(jìn)步率。潛在產(chǎn)出法將經(jīng)濟(jì)增長歸為要素投入增長、技術(shù)進(jìn)步和能力實現(xiàn)改善（技術(shù)效率提升）三部分，全要素生產(chǎn)率增長就等于技術(shù)進(jìn)步率與能力實現(xiàn)率改善和估算出能力實現(xiàn)率和技術(shù)進(jìn)步率，便給出全要素生產(chǎn)率增長率。在具體實證研究上，對東北三省物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率研究文獻(xiàn)并不多見。王維國和馬越越（2012）利用Malmquist-luenberger方法測算了我國30個省級區(qū)域1997-2009年十三年的物流業(yè)效率。高詹（2013）運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法中的Malmquist指數(shù)模型對2001-2010年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)29個地級市的城市物流效率進(jìn)行了實證分析。

綜上所述，造成各學(xué)者在我國物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和效率研究上結(jié)果不同的主要原因在于投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇不同，我們知道Malmquist-DEA方法測度TFP時可以直接利用線性優(yōu)化給出邊界生產(chǎn)函數(shù)與距離函數(shù)的估算，無需對生產(chǎn)函數(shù)形式和分布做出假設(shè)，因此可以用多投入多產(chǎn)出的指標(biāo)來計算，其最大的缺點就是把觀察值到前沿面的偏差都當(dāng)作無效率的結(jié)果，完全忽略了測度的誤差和其它噪音，這也就造成了各學(xué)者在使用Malmquist-DEA方法時選擇的投入產(chǎn)出指標(biāo)不同，從而得出的結(jié)論也不盡相同。

三、變量選取與數(shù)據(jù)說明

本文借鑒已有的研究成果，在DEA模型指標(biāo)的選取上，在投入上從資本、人力、物質(zhì)上去選取，用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資額表示資本投入，用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)就業(yè)人數(shù)表示勞動力投入。用運輸線路網(wǎng)絡(luò)里程、地區(qū)營運汽車擁有量、郵政網(wǎng)點個數(shù)來表示物質(zhì)要素投入。產(chǎn)出指標(biāo)上則選取交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值表示物流產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，用貨運量表示物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模產(chǎn)出，如表1所示。

投入指標(biāo)主要從人力資源、基礎(chǔ)設(shè)施和固定資產(chǎn)三方而進(jìn)行選取，人力資源投入方面選取的是交通運輸、倉儲和郵政業(yè)從業(yè)人員人數(shù)；基礎(chǔ)設(shè)施投入方面選取運輸線路網(wǎng)絡(luò)里程、運汽車擁有量、郵政網(wǎng)點個數(shù)等；資本的投入選取交通運輸、倉儲和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資總額。產(chǎn)出指標(biāo)主要物流產(chǎn)業(yè)的規(guī)模和質(zhì)量兩個維度去選取，規(guī)模方面采用交通運輸方式的貨運量；質(zhì)量方面本文采用的是交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值。

本文以東北三省為研究對象，采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是2007-2016年東北三省物流產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒（2008-2017年）》。選擇2007-2016年十年期間的數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)的主要是由于物流產(chǎn)業(yè)從投入到產(chǎn)出需要經(jīng)過一定的時間延遲，要從較長的時間去跟蹤分析。因目前物流產(chǎn)業(yè)沒有單獨統(tǒng)計指標(biāo)體系，本文以交通運輸業(yè)、倉儲業(yè)和郵政業(yè)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來代替物流業(yè)進(jìn)行分析。

四、實證分析

（一）物流效率的靜態(tài)分析

根據(jù)前述DEA分析模型和方法以及評價物流效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，利用DEAP2.1軟件對東北三省物流業(yè)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率分別進(jìn)行測算。決策單元DMU個數(shù)為6，投入指標(biāo)個數(shù)均為5，產(chǎn)出指標(biāo)個數(shù)為2，輸入2007-2016年樣本數(shù)據(jù)，結(jié)果如下：

1.綜合效率分析。綜合效率值為1，說明DEA有效的，投入產(chǎn)出達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)；綜合效率值低于1，表明生產(chǎn)效率是無效，通過調(diào)整合理配置資源可提高其產(chǎn)出效益。

從2007-2016年，遼寧省省的綜合效率均值為0.935，在東北地區(qū)位列第一，遠(yuǎn)高于其他兩省份，處于區(qū)域領(lǐng)先水平，2015年和2016年年份均保持在1，物流業(yè)投入產(chǎn)出達(dá)到DEA有效，說明遼寧省的物流效率較高；黑龍江省的綜合效率均值為0.59，在東北地區(qū)排名第二，吉林省0.546排第三，反映出東北三省物流業(yè)發(fā)展的不平衡性。

2.純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率=1，說明投入因素已達(dá)到最大利用程度，無需進(jìn)行改進(jìn)。當(dāng)純技術(shù)效率<1，說明投入因素的利用程度有待改善。

從表3可知，安徽省的純技術(shù)效率均值為0.978，遠(yuǎn)高于東北地區(qū)的平均水平，遙遙領(lǐng)先于其他兩省份，其中，遼寧省的純技術(shù)效率值在2010-2016年一直保持在1，說明遼寧省的物流業(yè)投入資源得到充分利用，實現(xiàn)了純技術(shù)有效；同樣，黑龍江省和吉林省均值僅為0.6左右，與第一名相差較大。

3.規(guī)模效率分析

規(guī)模效率表示投入要素和產(chǎn)出兩者之間數(shù)量比例是否達(dá)到最優(yōu)匹配狀態(tài)。當(dāng)規(guī)模效率為1時，說明投入和產(chǎn)出達(dá)到最優(yōu)，通俗的理解是以最低的成本達(dá)到最大規(guī)模的產(chǎn)出；當(dāng)規(guī)模效率小于1，說明投入沒有達(dá)到最佳規(guī)模的產(chǎn)出，或者在產(chǎn)出既定情況下，成本沒有達(dá)到最低。

從表4可以得知，東北三省在研究期間內(nèi)產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率的均值均達(dá)到0.9以上，說物流投入資源得到有效利用，物流配置能力較高。結(jié)合表4、5、6，以效率值0.9作為兩條分界線，可以將東北三省的物流效率分為2種類型，第一類是“雙高型”，即純技術(shù)效率值與規(guī)模效率值均大于0.9，有遼寧省。第二類是“低高型”，即純技術(shù)效率值小于0.9且規(guī)模效率值大于0.9，有黑龍山省和吉林省，這類地區(qū)需著重提高技術(shù)水平。

4.東北三省物流系統(tǒng)松弛變量

在上面效率評估基礎(chǔ)上，對綜合效率沒有達(dá)到最優(yōu)的省份進(jìn)行進(jìn)一步分析，在此，本文以2016年東北三省的數(shù)據(jù)為例，計算5個綜合效率值小于1的省份的投入產(chǎn)出調(diào)整差額，結(jié)果如表7所示。

由表7可知，2016年東北地區(qū)2個DEA無效的省份中，5個投入指標(biāo)均出現(xiàn)冗余，其中，黑龍江固定資產(chǎn)投資額冗余值為480.16億元，吉林省為547.26億元，；從業(yè)人數(shù)冗余最高的黑龍江省，達(dá)到11.48萬人；運輸線路黑龍江省的冗余額高達(dá)13.24萬公里，路網(wǎng)擁擠現(xiàn)象明顯，吉林省為7.11萬公里；地區(qū)營運汽車擁有量投入冗余值，最高的是黑龍江省，達(dá)21.63萬輛，吉林省為16.03萬輛；郵政網(wǎng)點數(shù)投入冗余值為，黑龍江省為1994個，吉林省為1753個。這些數(shù)據(jù)充分表明東北地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)投入冗余，物流資源的配置存在較大改善空間，在今后的發(fā)展中應(yīng)適當(dāng)減少投入，提高資源利用的有效性。另外，通過2個產(chǎn)出指標(biāo)的測算得知，遼寧省和吉林兩地，無論是物流業(yè)增加值，還是貨運量，均不存在產(chǎn)出短缺問題。

（三）東北三省物流效率的結(jié)構(gòu)分析

在上面建立投入產(chǎn)出模型測算分析的基礎(chǔ)上，在這部分運用Malmquist指數(shù)模型測算全要素生產(chǎn)率（TFP）變動情況，對東北物流業(yè)Malmqu指數(shù)進(jìn)一步分解，具體如表6所示。

由表6可以看出，從2007-2016年東北地區(qū)不同省份的物流業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)變化存在差異：遼寧Malmquist指數(shù)分別增長了3.2%，主要源于技術(shù)效率的提高；黑龍江、吉林省的Malmquist指數(shù)出現(xiàn)了下降趨勢，分別下降了5%/、3.5%，且完全是由于技術(shù)進(jìn)步的降低所致，反觀技術(shù)效率則沒有變化，這也進(jìn)一步印證技術(shù)進(jìn)步是物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率增長的主要原因。

五、結(jié)論

本文運用動態(tài)、靜態(tài)相結(jié)合的分析方式從地市層面和區(qū)域?qū)用鏂|北三省物流業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了研究。結(jié)果顯示：（1）東北三省的物流效率整體水平一般，3個省份物流業(yè)綜合效率排名由高到低依次為遼寧、吉林、黑龍江，其中，遼寧綜合效率值達(dá)到了0.9以上，吉林和黑龍江的綜合效率值在06左右，這反映出東北三省物流業(yè)發(fā)展的不平衡性；東北三省的規(guī)模效率值均在0.9以上，表明東北地區(qū)物流投入資源得到有效利用，物流配置能力較高。（2）從投入產(chǎn)出松弛變量來看，5個投入指標(biāo)均出現(xiàn)冗余，而2個產(chǎn)出指標(biāo)均不存在短缺問題，表明東北地區(qū)物流資源配置方面還存在冗余現(xiàn)象，資源未能得到有效利用，物流資源的配置存在較大改善空間，在今后的發(fā)展中應(yīng)適當(dāng)減少投入，提高資源利用的有效性。

參考文獻(xiàn)：

[1]王維國，馬越越.中國區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率——基于三階段DEA模型的Malmquist-luenberger指數(shù)方法[J].系統(tǒng)工程，2012，30（03）：66-75.

[2]高詹.中原經(jīng)濟(jì)區(qū)城市物流效率時空測度與比較研究[J].商業(yè)研究，2013（12）：171-177.

[3]王蕾，薛國梁，張紅麗.基于DEA分析法的新疆北疆現(xiàn)代物流效率分析[J].資源科學(xué)，2014，36（07）：1425-1433.

[4]孟鑫.基于DEA模型的長江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)效率分析[J].企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2015（12）：108-113.

[5]唐建榮，徐媛媛，杜聰.區(qū)域物流效率評價及其空間效應(yīng)研究[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2016（02）：3-14.