基于DEA-Tobit模型的物流產(chǎn)業(yè)效率分析
——以東部省份為例

李開

（長(zhǎng)江大學(xué) 管理學(xué)院，湖北 荊州 434023）

基于DEA-Tobit模型的物流產(chǎn)業(yè)效率分析
——以東部省份為例

李開

（長(zhǎng)江大學(xué) 管理學(xué)院，湖北 荊州 434023）

通過多階段DEA模型對(duì)近五年我國(guó)東部省份物流產(chǎn)業(yè)的綜合效率和規(guī)模效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)我國(guó)多數(shù)省份的物流產(chǎn)業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段，存在過度投資。在效率評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，選取了相關(guān)變量，并運(yùn)用Tobit模型驗(yàn)證其對(duì)物流產(chǎn)業(yè)績(jī)效的影響。實(shí)證結(jié)果表明，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、信息化程度和教育水平對(duì)物流產(chǎn)業(yè)的綜合效率有顯著影響。最后結(jié)合實(shí)證分析的結(jié)果，提出了促進(jìn)我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)效率提升的相關(guān)建議。

DEA模型；Tobit模型；物流產(chǎn)業(yè)；效率；影響因素

1 引言

物流業(yè)是融合與集成了運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送以及信息等多種傳統(tǒng)行業(yè)的復(fù)合型產(chǎn)業(yè)，一體化與信息化是現(xiàn)代物流業(yè)的顯著特征。2008年金融危機(jī)發(fā)生以來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的外部環(huán)境發(fā)生了很大變化，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了較大影響，特別是近年來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速不斷放緩，2013年我國(guó)GDP同比增長(zhǎng)7.7%，2014年下降至7.4%，2015年GDP的增長(zhǎng)速度進(jìn)一步下降為6.9%。如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，阻止經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步下滑已經(jīng)成為當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的重要目標(biāo)之一。物流業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，一方面由于其涉及領(lǐng)域廣，吸納就業(yè)人數(shù)多，促進(jìn)生產(chǎn)、拉動(dòng)消費(fèi)對(duì)于保持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著重要作用；另一方面由于其能夠降低經(jīng)濟(jì)體系中生產(chǎn)和交易活動(dòng)的成本，對(duì)于促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和升級(jí)也有著重要作用。因此從中央到地方政府都對(duì)發(fā)展物流產(chǎn)業(yè)高度重視，尤其在經(jīng)濟(jì)增速放緩的情況下，政府不斷加大對(duì)物流基礎(chǔ)設(shè)施的投入。企業(yè)也對(duì)物流業(yè)表現(xiàn)出很大興趣，不斷投資物流領(lǐng)域。但在物流業(yè)繁榮的背后，應(yīng)該注意到目前我國(guó)物流業(yè)總體發(fā)展水平較為落后，發(fā)展方式較為粗放，信息化程度不高。因此，物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展除了注重投資的增量，還要注重現(xiàn)有投資效率的提升。

王舒鴻等（2010）對(duì)我國(guó)物流業(yè)利用能源的效率進(jìn)行了研究，認(rèn)為我國(guó)物流業(yè)整體效率不高，但能源利用效率較好[1]。許鵬（2010）基于DEA模型對(duì)遼寧省物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)，認(rèn)為遼寧省物流業(yè)發(fā)展效率不高[2]。雷勛平等（2012）對(duì)我國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行了比較[3]。王蕾等（2014）運(yùn)用DEA分析法對(duì)北疆8個(gè)地區(qū)的物流效率進(jìn)行了分析[4]。上述研究多采用截面數(shù)據(jù)，缺少在時(shí)間序列上的比較，另外沒有對(duì)影響物流產(chǎn)業(yè)效率的因素進(jìn)行挖掘和分析。在此背景下，本文擬基于面板數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)東部省份物流產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并分析影響物流產(chǎn)業(yè)效率的原因。

2 理論模型

目前采用較多的效率定量評(píng)價(jià)方法主要有兩種，即隨機(jī)前沿分析法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelope Analysis，DEA）。隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)于1977年分別由Aigner,Lovell,Schmidt, Meeusen和van den Broeck獨(dú)立提出。隨機(jī)前沿分析方法（SFA）的模型假設(shè)比較復(fù)雜，而且該模型對(duì)數(shù)據(jù)有著較高的要求，如果數(shù)據(jù)不能符合模型要求的基本假設(shè)，就會(huì)出現(xiàn)估計(jì)的偏誤問題并導(dǎo)致計(jì)算失敗。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是Charnes、Coopor和Rhodes于1978年首先提出的評(píng)價(jià)生產(chǎn)效率的重要的非參數(shù)方法。該方法的原理主要是通過保持決策單元（Decision Making Units，DMU）的輸入或者輸入不變，借助于數(shù)學(xué)規(guī)劃方法確定相對(duì)有效的生產(chǎn)前沿面，將各個(gè)決策單元投影到DEA的生產(chǎn)前沿面上，并通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評(píng)價(jià)它們的相對(duì)有效性。相對(duì)于隨機(jī)前沿分析法，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法有其優(yōu)勢(shì)，該模型不需要考慮生產(chǎn)前沿的具體形式，只需要投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，而且該模型比較容易擴(kuò)展。

DEA模型有不同的前提假設(shè)，如果決策單元（DMU）都可以在最優(yōu)規(guī)模運(yùn)營(yíng)，則可以假定規(guī)模收益不變（Constant Return to Scale,CRS）；而如果決策單元不能在最優(yōu)規(guī)模運(yùn)營(yíng)，則可以假定規(guī)模收益可變（Variance Return to Scale,VRS），本文在對(duì)物流產(chǎn)業(yè)效率評(píng)價(jià)過程中假定各省份的物流產(chǎn)業(yè)是規(guī)模收益可變的。另外，DEA模型還可以分為產(chǎn)出導(dǎo)向和投入導(dǎo)向，這兩種導(dǎo)向模型實(shí)質(zhì)上屬于對(duì)偶問題。就物流產(chǎn)業(yè)而言，它們是利用給定資源，盡可能大的獲得產(chǎn)出（物流服務(wù)），因此本文選擇產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA模型，見式（1）—（4）。

公式中xrj表示第j個(gè)決策單元（DMU）的第r項(xiàng)投入量，而ymj表示第j個(gè)決策單元（DMU）的第m項(xiàng)產(chǎn)出。S+r和S-m為松弛變量，分別表示可以減少的投入量和可以增加的產(chǎn)出量。ε是非阿基米德無窮小量，通常設(shè)定為10-5，其作用是保證投入（產(chǎn)出）向量均為正且松弛變量不影響目標(biāo)函數(shù)。δ=0，假定前沿是平面，求解CRS模型得到單元技術(shù)效率；δ=1，假定前沿平面是凸超平面，求解VRS模型得到目標(biāo)單元的純技術(shù)效率。

應(yīng)用DEA方法得出決策單元（DMU）的效率值后，為了進(jìn)一步分析這些評(píng)估出的效率值受哪些因素的影響以及這些因素的影響程度，在DEA分析中衍生出一種被稱為“兩階段法”（Two-stage Method）的方法。第一步，先通過DEA模型評(píng)估出決策單元的效率值；第二步，用效率值作為因變量對(duì)各種影響變量進(jìn)行回歸，并根據(jù)自變量系數(shù)的顯著性和大小判定其對(duì)效率值的影響方向與影響強(qiáng)度。由于DEA模型計(jì)算出的效率值（因變量）被限制在0和1之間，如果使用普通最小二乘法（OLS）對(duì)模型直接回歸，效率的估計(jì)值可能會(huì)產(chǎn)生小于0或是大于1的情況。為解決這一問題，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者James Tobin于1958年提出了刪截回歸模型（Censored Regression Model），該模型是一種因變量受限模型，也被稱為Tobit模型，見以下公式：

上述公式中，y*服從N（0，σ2）分布，β為回歸系數(shù)，此處為一個(gè)向量，x為自變量向量，yi為因變量向量，y*為效率值向量。

3 實(shí)證分析

3.1 物流行業(yè)的效率分析

（1）變量選取與數(shù)據(jù)說明。要對(duì)物流產(chǎn)業(yè)績(jī)效進(jìn)行度量，首先要明確如何界定物流活動(dòng)的投入與產(chǎn)出。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究，對(duì)物流活動(dòng)投入指標(biāo)的選取主要集中在貨運(yùn)量、物流產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)、物流產(chǎn)業(yè)占GDP比重等相關(guān)指標(biāo)。而在投入方面，則多用物流網(wǎng)絡(luò)里程、物流業(yè)固定資產(chǎn)投入、勞動(dòng)力投入等指標(biāo)[4-7]?；跀?shù)據(jù)的可得性，本文選取物流產(chǎn)業(yè)增加值（億元）和貨物周轉(zhuǎn)量（億t·km）作為衡量物流活動(dòng)的產(chǎn)出指標(biāo)；將物流網(wǎng)絡(luò)里程（萬km）、勞動(dòng)力投入（人）和固定資產(chǎn)投資（億元）作為投入指標(biāo)。投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)性描述見表1。

表1 投入產(chǎn)出指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)

（2）分析結(jié)果。本文利用產(chǎn)出導(dǎo)向的BCC模型（Banker等，1984），運(yùn)用Deap2.1軟件計(jì)算物流產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率，選擇我國(guó)東部省份作為分析樣本，結(jié)果見表2。從分析結(jié)果來看，天津市、河北省、上海市和江蘇省等省份或直轄市的物流產(chǎn)業(yè)都具有綜合效率。北京物流產(chǎn)業(yè)的綜合效率在2011年排名第7位，而在2015年排第9位，整體處于一個(gè)下降趨勢(shì)；從歷年的排名來看，遼寧省的物流產(chǎn)業(yè)相對(duì)效率處于一個(gè)上升趨勢(shì)；山東省的物流產(chǎn)業(yè)綜合效率則處于一個(gè)下降趨勢(shì)。浙江、福建和廣東的物流產(chǎn)業(yè)綜合效率處于中上游水平；海南省的物流產(chǎn)業(yè)綜合效率一直排名末位。

表2 各省物流產(chǎn)業(yè)綜合效率與規(guī)模效率

規(guī)模效率是指物流產(chǎn)業(yè)在規(guī)模報(bào)酬可變生產(chǎn)前沿的最佳投入與規(guī)模報(bào)酬不變生產(chǎn)前沿的最佳投入比例。從表2的分析結(jié)果可以看出，除了天津市、河北省、上海市和江蘇省四省市處于規(guī)模報(bào)酬不變的階段和海南省處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段以外，多數(shù)省份整體處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段。結(jié)合近年來我國(guó)物流熱的現(xiàn)象看，分析結(jié)果說明一些省份存在物流產(chǎn)業(yè)過度投資的現(xiàn)象，使得其規(guī)模效率下降。由于綜合技術(shù)效率等于規(guī)模效率與純技術(shù)效率的乘積，要進(jìn)一步提升綜合效率，應(yīng)該努力提升純技術(shù)效率，而非盲目擴(kuò)大物流產(chǎn)業(yè)的規(guī)模。

3.2 各省物流產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的影響因素分析

（1）變量選取。效率分析只能得出我國(guó)東部省份物流產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)的相對(duì)效率，并未找出影響物流產(chǎn)業(yè)效率的關(guān)鍵因素。因此需要結(jié)合Tobit模型進(jìn)一步對(duì)物流產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的影響因素進(jìn)行分析。本文選取了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)化程度、受教育程度和信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)程度等相關(guān)變量，利用近五年（2011-2015年）的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。

①經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）：一般認(rèn)為物流是經(jīng)濟(jì)的派生需求，地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響和制約，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)拉動(dòng)區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展或是物流產(chǎn)業(yè)績(jī)效的提升。因此選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為自變量，其大小則是通過各地區(qū)的人均GDP來衡量。

②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（structure）：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異會(huì)影響物流需求，進(jìn)而影響物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。一般認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)處于較低水平數(shù)時(shí)，對(duì)于物流服務(wù)的需求量較大，因?yàn)槌跫?jí)產(chǎn)品附加值低，而產(chǎn)生的貨運(yùn)量卻很大。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)處于較高水平時(shí)，對(duì)于物流服務(wù)的質(zhì)量有較高要求，因?yàn)楫a(chǎn)品的附加值較高。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的衡量采用與干春暉（2011）相同的衡量方法，即用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化。這一比值越大則表明經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的服務(wù)化傾向越高。

③市場(chǎng)化程度（market）：第三方物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展受區(qū)域市場(chǎng)化程度的影響，前期的研究文獻(xiàn)認(rèn)為區(qū)域市場(chǎng)化程度越高，則物流外包越普遍，第三方物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展也就越好。該項(xiàng)指標(biāo)通過每萬人擁有的私營(yíng)企業(yè)數(shù)量來衡量。

④受教育程度（edu）：區(qū)域的受教育程度在一定程度上影響物流企業(yè)的運(yùn)作績(jī)效，該項(xiàng)指標(biāo)用各地區(qū)大專以上學(xué)歷人數(shù)占整個(gè)地區(qū)常住人口的比例來衡量。

⑤物流網(wǎng)絡(luò)里程（way）：物流網(wǎng)絡(luò)的完善影響物流產(chǎn)業(yè)的運(yùn)作績(jī)效。該項(xiàng)指標(biāo)通過加總公路鐵路的總里程得到。

⑥物流業(yè)固定資產(chǎn)投資（invest）：固定資產(chǎn)投資影響物流業(yè)固定資產(chǎn)的新增數(shù)量，進(jìn)而影響物流產(chǎn)業(yè)的績(jī)效。

⑦信息網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達(dá)程度（web）：現(xiàn)代物流業(yè)的主要特征之一是信息化，該項(xiàng)指標(biāo)通過人均接入互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)量來衡量。

各變量的描述統(tǒng)計(jì)性分析見表3。

表3 物流產(chǎn)業(yè)效率的影響因素

（2）實(shí)證結(jié)果。Tobit模型①②③分別選取了不同的自變量進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表4。在三個(gè)模型中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）都是高度顯著的，且其系數(shù)為正，符合理論的預(yù)期，說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)物流產(chǎn)業(yè)有拉動(dòng)作用。市場(chǎng)結(jié)構(gòu)在模型②中不顯著，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化并不影響物流業(yè)的績(jī)效。市場(chǎng)化程度在模型③中也不顯著，這是因?yàn)椴糠种笜?biāo)的衡量是通過私營(yíng)企業(yè)的數(shù)量來衡量，而隨著國(guó)有企業(yè)管理水平的提高，國(guó)有企業(yè)的物流業(yè)務(wù)進(jìn)行外包并未影響區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)的績(jī)效提升。另外在三個(gè)模型中，物流網(wǎng)絡(luò)里程和固定資產(chǎn)投資都不顯著。而信息化和教育水平分別在1%和10%的顯著水平下顯著，說明信息化的提升和教育水平的提升對(duì)促進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)績(jī)效有著正向影響。

表4 實(shí)證分析結(jié)果

注:本文計(jì)量結(jié)果由R語(yǔ)言3.0.1版本給出，*、**、***分別表示在10%、5%和1%顯著性水平下顯著，括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為對(duì)應(yīng)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差。

4 建議與對(duì)策

通過實(shí)證分析可以得出結(jié)論，目前我國(guó)東部省份的物流產(chǎn)業(yè)多數(shù)處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段，這在一定程度上說明了我國(guó)目前存在物流投資過熱的情況。因此盲目擴(kuò)大物流固定資產(chǎn)的投資規(guī)模并不是最優(yōu)的選擇。要優(yōu)化資源配置，進(jìn)一步提升物流產(chǎn)業(yè)的效率，關(guān)鍵在于提升純技術(shù)效率，而非盲目進(jìn)行固定資產(chǎn)投資，增加物流網(wǎng)絡(luò)里程。具體來說應(yīng)該做好以下幾個(gè)方面。

（1）促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。物流業(yè)作為貿(mào)易的派生需求，受區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在一定程度上拉動(dòng)該地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)績(jī)效的提升。因此應(yīng)采取相應(yīng)的宏觀經(jīng)濟(jì)政策促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。在適度寬松的貨幣政策和積極的財(cái)政政策大背景下，各省份還應(yīng)該找到適合促進(jìn)自身發(fā)展的區(qū)域性政策，包括鼓勵(lì)創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)和刺激消費(fèi)等相應(yīng)的政策。

（2）提升信息化水平?，F(xiàn)代物流的特征之一就是信息化，信息化的提升可以在一定程度上節(jié)省交易成本，促進(jìn)交易效率。因此提升物流產(chǎn)業(yè)綜合效率的有效途徑之一就是提升本地區(qū)的信息化水平。

（3）提升教育水平。教育水平的提升有利于人們正確的理解現(xiàn)代物流的理念，從而在物流活動(dòng)中采用現(xiàn)代物流理念，改變傳統(tǒng)物流運(yùn)作模式，提升區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)的綜合效率，減少物流資源的浪費(fèi)。因此提升教育水平，特別是增加現(xiàn)代物流相關(guān)知識(shí)的教育，有利于提升區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)的綜合效率。

[1]王舒鴻,汝慧萍,宋馬林.基于DEA的物流行業(yè)能源效率評(píng)價(jià)[J].物流技術(shù),2010,(9):66-68.

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A DEA-Tobit Analytic Model of Efficiency of Logistics Industry:W ith Eastern Provinces as Exam ple

LiKai
(Schoolof Management,YangtzeUniversity,Jingzhou 434023,China)

In this paper,using the multi-stage DEA model,we evaluated the comprehensive efficiency and scale efficiency of the logistics industry of the eastern provinces of China in the past five years and found that the logistics industry of most of the provinces was in the stage with diminishing returns to scale and the inefficiency from overinvestment was evident.Then on the basis of efficiency evaluation, we selected the relevant variables and used the Tobit model to verify their effect on the performance of the logistics industry,finding that regional economic development level,information technology level and education level had significant influence on the comprehensive efficiency of the industry.At the end,through an empirical analysis,we proposed the relevant suggestions to improve the efficiency of the logistics industry in China.

DEAmodel;Tobitmodel;logistics industry;efficiency;influencing factor

F224.0;F252.5

A

1005-152X(2017)05-0056-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.05.015

2017-03-10

李開（1977-），男，湖北江陵人，長(zhǎng)江大學(xué)管理學(xué)院講師，主要研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理。