張 浩，尤建新

（同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海200092）

近年來，物流業(yè)效率問題受到廣泛關(guān)注。現(xiàn)有研究大多采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法評(píng)估物流業(yè)效率，例如賀竹磬和孫林巖［1］，王維國和馬越越［2］，李娟和王琴梅［3］，Markovits-Somogyi 和Bokor［4］以及Chen［5］等。研究大多將物流業(yè)視為一個(gè)“黑箱”，忽視了其生產(chǎn)過程具有階段性的特點(diǎn)，這種處理方式可能會(huì)導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果失準(zhǔn)。賈向南和李夢(mèng)［6］，高嘉琦［7］嘗試打開“黑箱”，對(duì)物流業(yè)效率進(jìn)行兩階段研究，將物流生產(chǎn)過程劃分為服務(wù)過程和獲利過程兩階段。上述研究拓展了以往的“黑箱”研究，但仍存在一些不足。

首先，將獲利過程作為子階段來評(píng)估物流業(yè)效率不是很合理。田源［8］認(rèn)為，提高物流效率的關(guān)鍵在于如何以最小的物流資源投入，在負(fù)面產(chǎn)出最小的情況下，取得最大的物流效果。如果采用不同運(yùn)輸方式（如公路和鐵路）運(yùn)輸?shù)攘控浳?，?shí)際的物流效果相同，但行業(yè)增加值可能相差很大，這樣計(jì)算得到的獲利階段效率就會(huì)大不相同，從而影響整體效率的評(píng)估。

其次，未考慮物流資源的轉(zhuǎn)化過程。對(duì)物流業(yè)而言，首先是國家和企業(yè)投入人力和財(cái)力，將所投入的資源轉(zhuǎn)化為物流能力（即投資轉(zhuǎn)化階段）；然后面向社會(huì)提供物流服務(wù)（即社會(huì)服務(wù)階段），最終獲得收益的過程（即獲利階段）。事實(shí)上，國家希望物流業(yè)高效運(yùn)作主要是指投資轉(zhuǎn)化和社會(huì)服務(wù)階段的高效，而非獲利階段的高效。獲利階段的高效往往意味著社會(huì)承擔(dān)較高的物流費(fèi)用，最終會(huì)影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)的整體發(fā)展。因此，通過分解物流業(yè)生產(chǎn)運(yùn)作的黑箱過程，探索物流生產(chǎn)細(xì)分子階段的效率，可以拓展當(dāng)前物流業(yè)效率的研究內(nèi)容。為此，本文將物流業(yè)生產(chǎn)過程分為投資轉(zhuǎn)化階段和社會(huì)服務(wù)階段。相應(yīng)地，物流業(yè)整體效率可分解為階段效率，細(xì)分的階段效率能夠?yàn)檎w效率分析提供參考，從而為中國物流業(yè)發(fā)展提供更多有價(jià)值的管理啟示。

1 方法

1.1 物流兩階段劃分與投入產(chǎn)出指標(biāo)

為描述中國物流業(yè)生產(chǎn)運(yùn)作過程，假設(shè)存在n個(gè)物流系統(tǒng)，即各個(gè)省份物流業(yè)，記作決策單元（DMU），DMUj，j=1，2，…，n。在兩階段網(wǎng)絡(luò)DEA模型中，物流業(yè)由兩個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成，如圖1所示。

圖1 物流業(yè)兩階段網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Two-stage network structure of the logisticsindustry

參考賀竹磬和孫林巖［1］、Chen［5］、馬越越［9］、Li等［10］的指標(biāo)體系，選擇常用且具有代表性的投入產(chǎn)出指標(biāo)刻畫物流業(yè)的生產(chǎn)過程。與馬越越［9］的研究類似，本文采用交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)代表物流業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析。因此，投入產(chǎn)出中包含了客運(yùn)指標(biāo)。在投資轉(zhuǎn)化階段，物流業(yè)通過投入勞動(dòng)力和固定資產(chǎn)，獲得綜合路網(wǎng)里程、貨物運(yùn)輸能力和旅客運(yùn)輸能力。在社會(huì)服務(wù)階段，物流業(yè)依托上一階段的產(chǎn)出，再加入能源投入，面向社會(huì)提供物流服務(wù)，產(chǎn)生綜合周轉(zhuǎn)量與CO2排放。其中，綜合周轉(zhuǎn)量為期望產(chǎn)出，越多越好；CO2排放為非期望產(chǎn)出，越少越好。物流業(yè)投資轉(zhuǎn)化與社會(huì)服務(wù)分離的思想是首次提出，細(xì)化了物流產(chǎn)業(yè)活動(dòng)的主要過程。

1.2 不考慮生產(chǎn)過程的物流業(yè)效率評(píng)價(jià)模型

當(dāng)不考慮生產(chǎn)過程時(shí)，物流業(yè)被視為一個(gè)整體。作為非徑向的DEA 模型，基于松弛變量測(cè)度（SBM）模型通過識(shí)別生產(chǎn)過程中的投入過量和產(chǎn)出不足以獲得最大的松弛變量，能夠有效識(shí)別DMU中的無效資源［11］。因此該模型在效率評(píng)估中被廣泛應(yīng)用。本文構(gòu)建基于SBM 的傳統(tǒng)物流業(yè)效率評(píng)價(jià)模型如下：

1.3 兩階段物流業(yè)效率評(píng)價(jià)模型

為解決評(píng)價(jià)中的“黑箱”問題，本文構(gòu)建兩階段物流業(yè)效率評(píng)價(jià)模型。Tone 和Tsutsui［12］提出了網(wǎng)絡(luò)SBM模型。Li等［13］建立了一種兩階段網(wǎng)絡(luò)SBM模型對(duì)工業(yè)系統(tǒng)的環(huán)境效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。參考上述研究，本文構(gòu)建了兩階段物流業(yè)效率評(píng)估模型，即

在模型（3）中，的取值范圍為（0，1］。若=1，且所有的松弛變量均為0，則該DMU 物流業(yè)效率被稱為DEA 有效；反之則為DEA 無效。類似地，如果=1（或=1），則稱DMU 投資轉(zhuǎn)換階段效率（或社會(huì)服務(wù)階段）有效。如果一個(gè)DMU 的效率值大于其他DMU，則認(rèn)為該DMU 物流業(yè)的運(yùn)作表現(xiàn)優(yōu)于其他DMU。此外，關(guān)于整體效率與階段效率的關(guān)系，可以得到如下定理：當(dāng)且僅當(dāng)所有子階段效率均有效時(shí)，生產(chǎn)決策單元的整體效率有效。

2 模型應(yīng)用

2.1 樣本和數(shù)據(jù)來源

中國大陸地區(qū)共有31 個(gè)省級(jí)區(qū)域，可以分為東部、中部、西部三個(gè)區(qū)域，見表1。由于西藏的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失，本文將剩余30 個(gè)省級(jí)區(qū)域作為樣本。投入產(chǎn)出指標(biāo)中，勞動(dòng)力、固定資產(chǎn)、綜合路網(wǎng)里程、貨物運(yùn)輸能力、旅客運(yùn)輸能力、綜合周轉(zhuǎn)量的原始數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2015—2018》；能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2015—2018》。

表1 中國省級(jí)區(qū)域分組Tab.1 Grouping of provincial regions in China

對(duì)于勞動(dòng)力，采用物流業(yè)從業(yè)人員數(shù)作為勞動(dòng)力指標(biāo)。對(duì)于固定資產(chǎn)，采用“永續(xù)盤存法”估算2014—2017 年中國各省物流業(yè)的固定資產(chǎn)存量［17］，計(jì)算如下：

式中：Kt，Kt?1是評(píng)估對(duì)象在第t期和t-1期的固定資產(chǎn)存量。It是在第t期的固定資產(chǎn)投資，pt為第t期的價(jià)格指數(shù)。δ是折舊率，參考Liu 和Lin［17］以及胡李鵬等［18］，將物流業(yè)年均折舊率設(shè)為6.9%。采用各省物流業(yè)2003 年的固定資產(chǎn)投資作為基期存量來估算其2014—2017年的固定資產(chǎn)存量。

對(duì)于綜合路網(wǎng)里程，采用鐵路、公路、水路三種線路的加權(quán)總里程［19］。計(jì)算如下：

式中：N，N1，N2，N3分別為綜合路網(wǎng)里程，鐵路、公路和水路里程。α12，α32表示鐵路和水路里程權(quán)重。鐵路里程權(quán)重為鐵路里程的運(yùn)輸效率（周轉(zhuǎn)量與線路里程的比值）與公路里程運(yùn)輸效率之比；水路里程權(quán)重為水路里程運(yùn)輸效率與公路里程運(yùn)輸效率之比。

對(duì)于貨物運(yùn)輸能力和旅客運(yùn)輸能力，均采用鐵路、公路、水路運(yùn)輸能力的總和。由于缺少鐵路貨物運(yùn)輸和旅客運(yùn)輸能力的省份數(shù)據(jù)，根據(jù)各省貨物周轉(zhuǎn)量和旅客周轉(zhuǎn)量的多少，將鐵路運(yùn)輸能力按比例分配到各省。對(duì)于能源投入，將物流行業(yè)除去熱力以外的所有能源消耗作為投入，并按照《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中的標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)折算成標(biāo)準(zhǔn)煤。綜合周轉(zhuǎn)量包括貨物周轉(zhuǎn)量和旅客周轉(zhuǎn)量，是物流產(chǎn)出的綜合衡量指標(biāo)。由于貨物周轉(zhuǎn)量和旅客周轉(zhuǎn)量無法直接比較，因此需要將旅客周轉(zhuǎn)量換算成貨物周轉(zhuǎn)量，從而得到綜合周轉(zhuǎn)量［9，17］。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的季度和區(qū)域GDP核算方案中的規(guī)定，旅客周轉(zhuǎn)量與貨物周轉(zhuǎn)量的轉(zhuǎn)換系數(shù)分別為：鐵路1：1；公路10：1；水路2：1。

關(guān)于物流業(yè)CO2排放，目前尚無官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，現(xiàn)有研究（如馬越越［9］、Liu 和Lin［17］、Yang 等［20］）均按照能源消耗量進(jìn)行估算。遵循這一思路，估算CO2排放量。首先，估算物流業(yè)非電力能源消耗所產(chǎn)生的CO2排放ACO2如下：

式中：Eβ表示第β種能源消費(fèi)量，β=1，2，…，n；Cβ是第β種能源的碳氧化率；Fβ為第β種能源二氧化碳排放因子；Hβ為第β種能源的熱值。

其次，估算物流業(yè)電力消耗所產(chǎn)生的CO2排放BCO2［21］如下：

式中：D表示物流業(yè)電力消費(fèi)量，Rμ表示第μ個(gè)區(qū)域電網(wǎng)的二氧化碳基準(zhǔn)線排放因子。Tμ表示第μ個(gè)區(qū)域電網(wǎng)的火力發(fā)電量比例。

最后，再將二者匯總得到物流業(yè)CO2排放總量。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、IPCC《國家溫室氣體清單指南》（2006）以及《中國電力年鑒》。以2014年為例，投入產(chǎn)出的描述性統(tǒng)計(jì)見表2。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)Tab.2 Descriptive statistics

2.2 物流業(yè)效率分析

采用構(gòu)建的兩階段網(wǎng)絡(luò)SBM 模型對(duì)2014—2017 年我國區(qū)域物流業(yè)效率進(jìn)行了評(píng)估。模型（3）考慮了產(chǎn)業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)過程，而模型（1）則不考慮這一點(diǎn)。為驗(yàn)證模型的合理性，將上述兩個(gè)模型的結(jié)果進(jìn)行比較。應(yīng)用模型（3）時(shí)，應(yīng)當(dāng)先確定子階段的權(quán)重。將兩個(gè)子階段的權(quán)重均設(shè)定為0.5，表示投資轉(zhuǎn)化和社會(huì)服務(wù)兩階段具有同等重要性。模型（1）和（3）的效率結(jié)果見表3。

表3 物流業(yè)效率評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.3 Evaluation results of the efficiency of the logistics industry

這里，以2017 年的結(jié)果為例進(jìn)行說明。模型（1）中，2017年河北、上海、安徽、廣東、青海和寧夏的物流業(yè)效率被認(rèn)為DEA 有效。而在模型（3）中，上海、廣東、青海和寧夏被認(rèn)為DEA有效。河北、安徽由于分別存在投資轉(zhuǎn)化階段和社會(huì)服務(wù)階段的效率無效（子階段效率分別為0.753，1.000；1.000，0.675），被認(rèn)為是DEA 無效。這表明兩階段SBM模型能夠識(shí)別出更多的效率無效，這些無效源自物流業(yè)生產(chǎn)過程子階段的效率無效，這是傳統(tǒng)DEA模型整體評(píng)價(jià)所無法實(shí)現(xiàn)的。一個(gè)區(qū)域的物流業(yè)效率無效可能是由投資轉(zhuǎn)化階段（或社會(huì)服務(wù)階段）的效率無效所導(dǎo)致的，也可能二者皆有。例如，山西在兩模型中均被認(rèn)為DEA 無效（效率值分別為0.360 和0.328），而在模型（3）中，可以發(fā)現(xiàn)其投資轉(zhuǎn)化階段和社會(huì)服務(wù)階段的效率均無效（0.623 和0.489），而社會(huì)服務(wù)階段效率更應(yīng)該得到提高。

比較模型（1）和模型（3）的效率結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，模型（1）的效率值普遍大于模型（3）。以2017 年為例，模型（1）的效率平均值高于模型（3）（0.489 vs 0.452）。這是因?yàn)閮呻A段網(wǎng)絡(luò)SBM 模型中將物流業(yè)效率細(xì)分為投資轉(zhuǎn)化與社會(huì)服務(wù)的子階段效率，由于檢測(cè)出子階段的低效率，使得兩階段SBM的效率降低。這說明在識(shí)別效率無效時(shí)，模型（3）的表現(xiàn)要優(yōu)于模型（1）。此外，觀察子階段效率與整體效率的關(guān)系可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)子階段效率均為1.000時(shí)，物流業(yè)整體效率也必然為1.000，如上海、廣東、青海和寧夏，該結(jié)論驗(yàn)證了前文的定理。上述研究結(jié)果表明，傳統(tǒng)DEA 模型將物流業(yè)作為一個(gè)“黑箱”進(jìn)行整體評(píng)價(jià)，可能會(huì)使結(jié)果存在偏差。而兩階段模型將物流業(yè)生產(chǎn)過程劃分為兩個(gè)關(guān)聯(lián)的子階段，能夠更好地凸顯DMU效率的無效性，同時(shí)可以得到有關(guān)子階段的效率信息。

2.3 子階段效率分析

表4列出了2014—2017年各省物流業(yè)效率及子階段效率平均值。

總體而言，樣本期內(nèi)，全國物流業(yè)、投資轉(zhuǎn)化階段以及社會(huì)服務(wù)階段的效率平均值分別為0.431、0.602 和0.590。這表明我國物流業(yè)效率還處于較低水平，具有很大改進(jìn)空間。物流投資轉(zhuǎn)化階段和社會(huì)服務(wù)階段的效率均需要改善。

從物流業(yè)效率來看，樣本期內(nèi)上海、青海、寧夏的效率均達(dá)到了DEA 有效。天津、河北、遼寧、安徽、江西、廣東、海南和甘肅的效率平均值高于全國平均水平。其他19 個(gè)省份的效率低于全國平均水平，這表明這些省份在改善物流業(yè)效率上具有很大潛力。

在投資轉(zhuǎn)化階段，樣本期內(nèi)上海、安徽、青海、寧夏的效率平均值均為1.000，被認(rèn)為DEA有效，這說明這四個(gè)省份投資轉(zhuǎn)化過程的表現(xiàn)最好。河北、江蘇、浙江、廣東、廣西、海南、甘肅、新疆的效率平均值大于全國平均水平。這說明這些省份的物流業(yè)在投資轉(zhuǎn)化階段的效率較高。其余18 個(gè)省份的效率平均值低于全國平均水平。特別是效率較低的北京、四川和陜西等省份，在物流投資轉(zhuǎn)化方面還有很大改進(jìn)空間。

表4 2014—2017年各省物流業(yè)效率及其階段效率平均值Tab.4 Average efficiency and stage efficiency of logistics industry in provinces from 2014 to 2017

在社會(huì)服務(wù)階段，樣本期內(nèi)河北、上海、寧夏和青海的效率平均值均為1.000，這說明上述省份在社會(huì)服務(wù)階段表現(xiàn)最佳。天津、內(nèi)蒙古、遼寧、安徽、江西、廣東和海南的效率平均值高于全國平均水平，而其他省份的效率平均值低于全國平均水平。特別是效率較低的黑龍江、江蘇、四川、云南以及新疆等省份，需要在物流業(yè)社會(huì)服務(wù)上采取措施以提高效率。

從區(qū)域來看，樣本期內(nèi)東部區(qū)域的物流業(yè)效率平均值（0.496）高于中部區(qū)域（0.375）和西部區(qū)域（0.406）。也就是說，在考慮投資轉(zhuǎn)化和社會(huì)服務(wù)細(xì)分階段績效表現(xiàn)的情況下，東部區(qū)域物流業(yè)效率表現(xiàn)最好，其次是西部區(qū)域，而中部區(qū)域表現(xiàn)最差。這說明我國物流業(yè)效率存在顯著的區(qū)域差異。這與馬越越［9］關(guān)于中國區(qū)域物流業(yè)效率的結(jié)論一致。在投資轉(zhuǎn)化階段效率和社會(huì)服務(wù)階段效率方面，樣本期內(nèi)同樣是東部區(qū)域效率值最高（0.641，0.660），中部區(qū)域略低于西部區(qū)域（0.571 vs 0.586，0.541 vs 0.555）。由此可見，東部區(qū)域在兩個(gè)子階段的表現(xiàn)均較好，這可能與東部區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高有關(guān)，能夠?qū)ξ锪黝I(lǐng)域投入較多資源，使得物流業(yè)能夠采用先進(jìn)的管理和技術(shù)手段提升行業(yè)效率。綜上所述，本文所構(gòu)建的兩階段網(wǎng)絡(luò)SBM模型能夠?qū)ξ锪鳂I(yè)效率進(jìn)行分解，有效評(píng)價(jià)物流生產(chǎn)運(yùn)作細(xì)分階段的效率。

3 結(jié)論

針對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)運(yùn)作過程中存在階段性的特點(diǎn)，本文構(gòu)建了兩階段網(wǎng)絡(luò)SBM 效率評(píng)價(jià)模型，細(xì)分了物流投資轉(zhuǎn)化階段效率與社會(huì)服務(wù)階段效率。該模型能夠有效凸顯區(qū)域物流業(yè)效率的無效性，識(shí)別內(nèi)部生產(chǎn)階段的低效。隨后基于2014—2017 年中國省域物流業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，驗(yàn)證了模型的有效性。研究結(jié)果表明：上海、青海和寧夏的物流業(yè)效率以及細(xì)分階段效率均為最優(yōu)；大多數(shù)省份的物流業(yè)效率表現(xiàn)較差。物流業(yè)效率存在明顯的區(qū)域差異，東部區(qū)域高于中部和西部區(qū)域。我國物流業(yè)效率低下的原因來源于投資轉(zhuǎn)化低效和社會(huì)服務(wù)低效兩個(gè)方面。

根據(jù)研究結(jié)果，提出了改善物流業(yè)效率的相關(guān)建議。首先，政府應(yīng)當(dāng)重視物流生產(chǎn)過程階段效率的提高。一方面，政府應(yīng)制定具體政策（如提供補(bǔ)貼、減免稅收等），鼓勵(lì)和引導(dǎo)物流業(yè)在投資轉(zhuǎn)化階段精打細(xì)算，使得資源投入盡可能多地轉(zhuǎn)化為物流能力。另一方面，應(yīng)鼓勵(lì)行業(yè)企業(yè)建立國家級(jí)物流信息平臺(tái)，充分發(fā)揮多式聯(lián)運(yùn)的作用，加大利用鐵路和水路物流資源，減少能源消耗和CO2排放。其次，政府應(yīng)當(dāng)為物流區(qū)域合作創(chuàng)造便利條件。中西部區(qū)域的產(chǎn)業(yè)主管部門應(yīng)向東部學(xué)習(xí)管理經(jīng)驗(yàn)。政府可以定期組織跨區(qū)域物流企業(yè)間的業(yè)務(wù)交流，促進(jìn)企業(yè)相互交流學(xué)習(xí)，分享物流資源，形成高效物流網(wǎng)絡(luò)，提高物流業(yè)效率。最后，地方政府應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身階段效率情況制定產(chǎn)業(yè)政策。例如，遼寧和江西應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)物流投資轉(zhuǎn)化階段效率；甘肅和新疆應(yīng)重點(diǎn)提高物流社會(huì)服務(wù)階段效率；而四川和云南則應(yīng)努力提高兩個(gè)階段的效率。如果不能制定合適的產(chǎn)業(yè)政策，那么可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)，無法達(dá)到預(yù)期效果。

本文也存在一些局限性，未來需要進(jìn)一步研究。首先，需要完善物流業(yè)的非期望產(chǎn)出指標(biāo)。本文的非期望產(chǎn)出沒有考慮污染物排放，如一氧化碳、二氧化硫、氮氧化物等。如果能將這些污染物作為非期望產(chǎn)出，將為物流業(yè)效率評(píng)價(jià)提供一個(gè)更廣闊的環(huán)境視角。此外，實(shí)證分析數(shù)據(jù)的樣本期較短，這可能導(dǎo)致區(qū)域物流業(yè)效率分析不夠深入。更長時(shí)期的實(shí)證研究能得到更多有價(jià)值的信息。