孫心如 盧智增

摘要：當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入新時(shí)代，經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段已從高速增長向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變，也預(yù)示著中國正朝著更加高效和可持續(xù)的方向發(fā)展。選擇廣西14個(gè)地級(jí)市為研究樣本，運(yùn)用DEA-BCC模型分析廣西各個(gè)地級(jí)市2017—2021年的物流產(chǎn)業(yè)效率情況，得出廣西各城市物流產(chǎn)業(yè)效率差異大，區(qū)域間發(fā)展不均衡的結(jié)論，并運(yùn)用Tobit模型研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、開放水平兩個(gè)影響因素對(duì)廣西物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有積極意義。

關(guān)鍵詞：物流產(chǎn)業(yè)效率；DEA-BCC模型；Tobit模型

中圖分類號(hào)：F25文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.07.014

中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展已進(jìn)入新時(shí)期，最明顯的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展由快速提高環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)為高質(zhì)量發(fā)展環(huán)節(jié)。投入規(guī)模與產(chǎn)出效率能達(dá)到最合理的均衡點(diǎn)，關(guān)注物流產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出占比有效性，對(duì)提升物流產(chǎn)業(yè)效率尤為關(guān)鍵，DEA方法普遍運(yùn)用于物流行業(yè)效率科學(xué)研究。本文選擇廣西14個(gè)地級(jí)市為研究樣本，運(yùn)用DEA-BCC模型分析廣西各個(gè)地級(jí)市2017—2021年的物流產(chǎn)業(yè)效率情況，并通過Tobit模型研究其影響因素，為廣西各地級(jí)市提供科學(xué)依據(jù)，為促進(jìn)廣西各地級(jí)市物流產(chǎn)業(yè)高效發(fā)展提供理論依據(jù)和政策建議。

1研究模型

1.1指標(biāo)構(gòu)建與數(shù)據(jù)說明

1.1.1投入指標(biāo)

第一，交通運(yùn)輸預(yù)算支出，反映了政府對(duì)物流運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、物流技術(shù)進(jìn)步的投入。第二，物流里程，能反映出物流運(yùn)輸?shù)恼鎸?shí)距離，從而反映出物流運(yùn)輸?shù)囊?guī)模與覆蓋面。第三，民用載貨汽車數(shù)量，反映出各地區(qū)物流運(yùn)輸?shù)囊?guī)模、覆蓋面、運(yùn)輸能力的強(qiáng)弱與提高程度。

1.1.2產(chǎn)出指標(biāo)

第一，地區(qū)生產(chǎn)總值。GDP反映了某一地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)的增長、生產(chǎn)和消費(fèi)能力等；另一方面，物流活動(dòng)的增加與提高都直接影響到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的增長，因此物流產(chǎn)業(yè)的效率與質(zhì)量也會(huì)影響到GDP的增長。第二，貨運(yùn)量和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量，貨運(yùn)越大，企業(yè)的運(yùn)營效率越高。第三，商品周轉(zhuǎn)量，指商品在物流網(wǎng)絡(luò)中流轉(zhuǎn)的數(shù)量。

1.1.3數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》，在使用DEAP計(jì)算時(shí)，設(shè)定廣西14個(gè)地市作為決策對(duì)象，以2017—2021年末的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)代入DEAP2.1軟件進(jìn)行效率測(cè)度。

1.2DEA-BCC模型簡介

假定有n個(gè)相同類型的DMU參加了評(píng)估，每一個(gè)決策單元具有z個(gè)輸入指標(biāo)，以及w個(gè)輸出指標(biāo)，讓它們代表j個(gè)決策單元的輸入，它們分別代表著第j個(gè)決策單元的產(chǎn)出，由此構(gòu)建了一個(gè)輸入型的BCC模型。

模型假設(shè)有n個(gè)同類型的DMU參與評(píng)價(jià)，每個(gè)決策單元的輸入指標(biāo)為z個(gè)，輸出指標(biāo)為w個(gè)。記Xj=（X1j，X2j，…，Xzj），j∈{1，2，…，n}表示第j個(gè)決策單元的第z個(gè)輸入指標(biāo)，Yj=（Y1j，Y2j，…，Ywj），j∈{1，2，…，n}表示第j個(gè)決策單元的第w個(gè)輸出指標(biāo)。則可以建立輸入型的BCC模型，表示為：minθ。

式中，Xj=表示第j個(gè)DMU的m維輸入向量，Yj表示第j個(gè)DMU的w維輸出向量，θ表示投入縮小比率，λ表示決策單元線性組合的系數(shù)。w-表示投入松弛變量，表示投入冗余；w+表示產(chǎn)出松弛變量，表示產(chǎn)出不足。

1.3Tobit模型簡介

研究目的為驗(yàn)證各相關(guān)因子對(duì)于物流產(chǎn)業(yè)的靜態(tài)綜合效率的影響。被解釋變量是物流行業(yè)的綜合效率數(shù)值，其取值范圍為0～1，且為離散變量。在此基礎(chǔ)上，將Tobit模型應(yīng)用于相關(guān)性分析，該模型表示為：

式中：Y*表示橫截因變量向量，β表示回歸參數(shù)變量，X表示自變量向量，μ表示誤差項(xiàng)，σ表示正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差，Y表示效率值的向量。

2實(shí)證分析及結(jié)果

2.1基于DEA-BCC模型的物流產(chǎn)業(yè)效率分析

2.1.1綜合效率分析

學(xué)者認(rèn)為對(duì)于綜合效率值的分析可以分為兩種情況：一種是綜合效率等于1時(shí)，DEA有效，然后投入產(chǎn)出達(dá)到均衡狀態(tài)；另一種是綜合效率小于1時(shí)，說明DEA沒有達(dá)到有效，產(chǎn)出效益尚需提升。所以，廣西五年的綜合性效率平均值為0.763，說明廣西的物流產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出是無效狀態(tài)，投入產(chǎn)出還有較大的優(yōu)化空間。此外，綜合效率最高的是0.790，最低的是0.739，雖然有所波動(dòng)，但總體來說變動(dòng)不大，屬于平穩(wěn)性上升和發(fā)展階段。

此外綜合效率值相對(duì)性較高的是柳州、北海、防城港城市，說明其投入產(chǎn)出比較合理，物流產(chǎn)業(yè)效率較高。柳州是廣西最大的工業(yè)生產(chǎn)城市，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水準(zhǔn)高，基本設(shè)備健全，較為發(fā)達(dá)的物流技術(shù)是其物流產(chǎn)業(yè)高效率發(fā)展最強(qiáng)有力的支柱；北海和防城港同處在北部灣經(jīng)濟(jì)圈和東盟經(jīng)濟(jì)圈，與珠三角等地的經(jīng)濟(jì)交互非常有利，并且還是港口型國家物流樞紐，具備比較健全的物流倉儲(chǔ)設(shè)備。剩下的地級(jí)市綜合效率均低于全區(qū)平均水平。玉林市綜合效率波動(dòng)不大，呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，重要因素是玉林作為廣西重要的商貿(mào)物流中心，物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，資源利用率不斷提高。其次，貴港市是低于全區(qū)平均水平的城市中綜合效率最高的地級(jí)市，但仍然呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢(shì)，說明其隨著投入增加也出現(xiàn)了不合理情況；百色、賀州、河池和來賓的綜合效率排名靠后，說明沒有達(dá)到最佳的規(guī)模效益，信息技術(shù)水平和管理能力有待提高，可以向綜合效率前列的城市學(xué)習(xí)先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。

2.1.2純技術(shù)效率分析

全區(qū)純技術(shù)效率最高的是2021年的0.828，最低的是2018年的0.784，對(duì)比來看，兩者變化幅度并沒有太大。此外，全區(qū)純技術(shù)效率的平均值是0.805，說明廣西的物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平已經(jīng)具有一定的發(fā)展，可能由于廣東等較為發(fā)達(dá)的城市對(duì)廣西的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生影響，也有利于廣西整體技術(shù)水平和管理水平的提升?？v觀所有數(shù)值可以發(fā)現(xiàn)，純技術(shù)效率呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，表明物流業(yè)還沒有充分利用技術(shù)應(yīng)用來促進(jìn)資源的利用。從城市角度看，南寧、柳州、北海和防城港等物流效率每年都保持在有效水平，說明物流資源得到了充分利用。相反，其他城市的純技術(shù)效率存在差異。梧州、欽州和崇左等城市的物流效率高于全區(qū)平均水平，而河池僅為0.556。2020年河池的物流效率最低，遠(yuǎn)低于平均水平，但在2021年已有所改善。另外，在百色市、來賓等地區(qū)，可能是地貌的影響，增加了物流產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)難度和投入成本，其物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展比較滯后，具體表現(xiàn)在技術(shù)、經(jīng)營等方面相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)的滯后。

2.1.3規(guī)模效率分析

全區(qū)物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率的平均水平是0.948，比單純的技術(shù)效率略高一些，但是還沒有達(dá)到有效水平。在所有的城市里，只有北海市的規(guī)模效益能發(fā)揮到最大。南寧市、賀州市、桂林市、來賓市四個(gè)城市的平均規(guī)模效率均低于全區(qū)平均水平，而廣西的平均規(guī)模效率較低。防城港市的規(guī)模效率整體都能達(dá)到有效，只有2021年的規(guī)模效率低于0.9，重要因素是防城港市東盟貿(mào)易區(qū)的橋頭堡城市，物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為完善，其中貨運(yùn)運(yùn)輸版塊發(fā)揮積極的作用。另外，防城港市擁有多個(gè)物流園區(qū)，可以產(chǎn)生集聚效應(yīng)和規(guī)模優(yōu)勢(shì)。梧州市、欽州市、貴港市、玉林市、河池市、崇左市具有較高的規(guī)模效益，處于全區(qū)平均水平之上，但仍需繼續(xù)優(yōu)化物流投入產(chǎn)出關(guān)系，以達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。

除南寧、賀州、來賓外，其他城市都有不同的規(guī)模報(bào)酬現(xiàn)象。柳州、北海、防城港多年的規(guī)模報(bào)酬呈現(xiàn)不變現(xiàn)象，如防城港市在2019年以前的規(guī)模報(bào)酬不變，而2020—2021年呈現(xiàn)遞增，這表明可以通過加大物流投入來優(yōu)化投入產(chǎn)出效率；而桂林、梧州、欽州、貴港、百色、崇左等城市則多數(shù)出現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減的情況。例如，桂林市在2017—2021年的規(guī)模報(bào)酬遞減，說明該市的物流規(guī)模不斷擴(kuò)大但產(chǎn)出效益未能達(dá)到理想水平，應(yīng)減少盲目投入、提升資源利用率。另外，賀州市和來賓市在5年期間均呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，這表明增加投資規(guī)模可以有效提升產(chǎn)出效益，應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大投資規(guī)模。

2.2基于Tobit模型的物流產(chǎn)業(yè)效率影響因素實(shí)證分析

2.2.1影響因素指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

物流業(yè)的外部影響因素比較復(fù)雜，部分指標(biāo)很難量化。結(jié)合廣西的實(shí)際情況和量化指標(biāo)的原理，得到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、信息技術(shù)水平、開放程度三大影響因素指標(biāo)。為了評(píng)估3個(gè)因素的影響，選用各地區(qū)人均GDP、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)量以及進(jìn)出口總值3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行衡量，指標(biāo)數(shù)據(jù)選取來源于《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.2.2物流效率影響因素實(shí)證結(jié)果分析

把所有解釋變量代入到Tobit模型中，利用SPSSPRO分析，使用隨機(jī)效應(yīng)面板回歸，即可得出結(jié)果。根據(jù)結(jié)果，除開放程度外，另外兩個(gè)因素與物流產(chǎn)業(yè)效率之間存在著顯著的相關(guān)關(guān)系。結(jié)果顯示，除了開放程度之外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和物流產(chǎn)業(yè)效率之間存在著1%水平顯著正相關(guān)關(guān)系。每增加一個(gè)單位的國內(nèi)生產(chǎn)總值，就會(huì)增加0.115個(gè)單位的物流效率。所以，對(duì)于物流產(chǎn)業(yè)效率不高的城市來說，要加強(qiáng)對(duì)當(dāng)?shù)貙?shí)體企業(yè)的支持，以促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，通過產(chǎn)業(yè)升級(jí)和新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，促進(jìn)物流業(yè)的發(fā)展。同時(shí)，物流效率與信息技術(shù)水平之間的相關(guān)關(guān)系也沒有達(dá)到顯著性水平，可能是由于廣西物流業(yè)正處于轉(zhuǎn)型升級(jí)階段，傳統(tǒng)中小物流企業(yè)仍然占主導(dǎo)地位，物流信息技術(shù)水平低下。另外，由于信息閉塞，還會(huì)造成物流資源浪費(fèi)。最后，開放程度表現(xiàn)出5%的顯著水平，與綜合效率呈正相關(guān)。但相關(guān)系數(shù)為負(fù)值，可能與廣西對(duì)外貿(mào)易總體開放水平有待提高、市場尚未成熟、資源利用效率較低有關(guān)。由于國外先進(jìn)的物流技術(shù)在我國的應(yīng)用尚需一定的時(shí)間來研究與完善，對(duì)我國物流產(chǎn)業(yè)的效率影響不大。

3結(jié)論和建議

3.1結(jié)論

運(yùn)用DEA-BCC模型對(duì)物流行業(yè)的效率進(jìn)行了測(cè)度，并對(duì)其進(jìn)行深入剖析。然后，利用Tobit模型對(duì)我國物流產(chǎn)業(yè)的外部影響因素進(jìn)行探究，本文的主要結(jié)論如下：

第一，廣西各城市物流產(chǎn)業(yè)的效率差異很大，區(qū)域間的發(fā)展也很不均衡。2017—2021年期間，廣西物流產(chǎn)業(yè)整體效率的均值為0.763，尚未達(dá)到有效水平。在各地市中，柳州、北海和防城港的綜合效率值相對(duì)較高，表明這些城市的物流資源得到了合理利用，物流效率也相對(duì)較高。百色、賀州、河池、來賓等地的綜合效益較低，其主要原因是受單純技術(shù)效益和規(guī)模效益兩個(gè)方面的影響。欽州、貴港和百色等城市的物流業(yè)則存在較為嚴(yán)重的物流投入冗余問題。

第二，物流產(chǎn)業(yè)效率影響因素的實(shí)證分析結(jié)果顯示：物流產(chǎn)業(yè)的信息技術(shù)水平并不顯著；社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、開放水平與物流產(chǎn)業(yè)效率呈明顯正相關(guān)，即這兩個(gè)因素的正向提升可以推動(dòng)廣西物流行業(yè)效率的發(fā)展。根據(jù)實(shí)證分析可知，提升社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和開放水平具備積極意義。

3.2建議

加大物流產(chǎn)業(yè)相關(guān)智能硬件、軟件的運(yùn)用率和投入率。一是增加對(duì)物流公司的扶持，引入現(xiàn)代物流技術(shù)，促進(jìn)智能機(jī)器人、全自動(dòng)快遞分揀等智能化機(jī)器設(shè)備的資金投入，提升倉儲(chǔ)物流快遞分揀與派送系統(tǒng)軟件；二是政府部門要起好帶頭和推動(dòng)作用，讓各城市間協(xié)同搭建信息技術(shù)管理公共性服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)信息共享，整合各個(gè)層級(jí)的物流資源，提升全部物流管理體系的運(yùn)行效率。

提升物流空間部署，推動(dòng)各個(gè)城市之間的物流協(xié)作發(fā)展。提升各市物流公司優(yōu)化升級(jí)和公司之間信息溝通交流與互幫互助，整合物流供應(yīng)鏈管理，創(chuàng)建完善健全的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展管理體制體系，推動(dòng)地域融洽發(fā)展。

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