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        長江三角洲物流效率實(shí)證研究

        2015-03-26 02:04:24謝守紅蔡海亞
        合作經(jīng)濟(jì)與科技 2015年8期
        關(guān)鍵詞:物流效率模型

        □文/唐 德 謝守紅 蔡海亞

        (江南大學(xué) 江蘇·無錫)

        一、引言

        長江三角洲是世界六大城市圈之一,是中國目前經(jīng)濟(jì)實(shí)力最雄厚,現(xiàn)代物流業(yè)最具競爭力的區(qū)域?!笆晃濉币詠恚L三角各城市都把發(fā)展現(xiàn)代物流業(yè)作為發(fā)展本地經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略目標(biāo)。長三角主要包括三個物流圈:一是上海物流圈,以上海為中心包括蘇州、無錫、南通、嘉興和湖州等城市;二是南京物流圈,以南京為中心包括鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、常州和泰州等城市;三是杭甬物流圈,以寧波、杭州為中心包括紹興、舟山等城市。最近7年間長江三角洲港口貨物吞吐量增長接近3 倍,2012年已運(yùn)營、建成和在規(guī)劃中的物流園區(qū)有139 個,是珠江三角洲物流園區(qū)數(shù)量的1.68 倍,占全國物流園區(qū)總數(shù)的18.43%。目前世界500 強(qiáng)中的大部分企業(yè)開始實(shí)行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移,將采購和研發(fā)中心轉(zhuǎn)移到長江三角洲,從而為長三角物流業(yè)的發(fā)展帶來良好的機(jī)遇。然而現(xiàn)階段我國物流產(chǎn)業(yè)盲目投資,運(yùn)行效率偏低,與國外發(fā)達(dá)國家相比仍有較大的差距。本文借助DEA 模型以及Malmquist 指數(shù)對長江三角洲物流效率進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)評價,并運(yùn)用Tobit回歸模型評價物流效率值與各影響因素之間的相關(guān)程度,旨在為長三角今后物流業(yè)的發(fā)展提供一定的理論指導(dǎo)。

        二、理論模型和數(shù)據(jù)來源

        數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA) 最初是由美國著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes、Cooper 和Rhodes 于1978年在“相對效率評價”概念基礎(chǔ)上提出的一種效率評價方法?;贒EA 模型研究投入產(chǎn)出效率分析方面,國內(nèi)學(xué)者王琴梅等基于DEA 模型分析了西安市2003~2010年物流效率,建立Tobit 回歸模型考察影響因素與物流效率之間的相關(guān)程度。許新宇等運(yùn)用DEA 方法和Malmquist 指數(shù),對甘肅省2004~2010年間的城市效率靜態(tài)和動態(tài)變化進(jìn)行分析。付麗娜等運(yùn)用超效率DEA 方法測算2005~2010年長株潭“3+5”城市群的生態(tài)效率,接著利用Malmquist-DEA 模型分析生態(tài)效率的動態(tài)變化,最后建立Tobit模型評價不同因素對生態(tài)效率的關(guān)聯(lián)程度。顏波等基于環(huán)境因素角度(綠色供應(yīng)鏈環(huán)境),運(yùn)用C2R 和超效率DEA 模型,對供應(yīng)商進(jìn)行定量分析。方愛平等運(yùn)用DEA 模型對西部地區(qū)的12 個省區(qū)的科技效率進(jìn)行分析,分析表明各省區(qū)的科技投入產(chǎn)出效率大體一致,但與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部沿海地區(qū)相比仍有較大差距。

        本文首先分析長江三角洲16 城市物流的靜態(tài)效率,選用BCC 模型來評價物流純技術(shù)的有效性和城市物流規(guī)模收益變化情況,將CCR 模型中綜合效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率,其中綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。接著分析長江三角洲16 城市物流的動態(tài)效率,選用Malmquist-DEA 模型(Malmquist 指數(shù)最早由Malmquist Sten 提出,Caves 等于1982年將其運(yùn)用到生產(chǎn)率變化的計算)得到長三角16 城市2002~2011年的綜合技術(shù)效率、技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率以及全要素生產(chǎn)率。其中,全要素生產(chǎn)率=綜合技術(shù)效率×技術(shù)效率,綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。因此,Malmquist 指數(shù)可表示為:

        其中,(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分別表示t 和t+1 時期的物流投入和產(chǎn)出量和分別表示以t 和t+1 時期的距離函數(shù)式,若指數(shù)值Mv>1,表示由t 到t+1 期效率有所提高;Mv=1 表示t到t+1 期效率水平?jīng)]有發(fā)生變化;Mv<1 表示t 到t+1 期效率有所下降。

        DEA 主要是對多個同類樣本進(jìn)行相對優(yōu)劣的比較,因此必須選擇同類型的DMU,而選取DMU 就是確定決策單元和評價指標(biāo)的過程。本文在參考以上研究基礎(chǔ)上,選取長江三角洲16 市的交通運(yùn)輸倉儲郵政業(yè)從業(yè)人數(shù)、公路里程數(shù)、交通運(yùn)輸倉儲郵政業(yè)從業(yè)人數(shù)占總從業(yè)人員比例、貨運(yùn)總量和人均貨運(yùn)量作為輸入變量,選取生產(chǎn)總值、郵政業(yè)務(wù)總量和社會消費(fèi)品零售總額作為輸出變量,基于DEA 模型對長江三角洲進(jìn)行物流效率分析,以上數(shù)據(jù)來自2003~2012年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

        三、實(shí)證分析

        (一)物流績效靜態(tài)評價。由上述DEA 模型,計算出2005年、2008年和2011年長三角16 市的物流綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。

        1、這3年物流綜合效率不高,只有少數(shù)城市物流綜合效率達(dá)到最優(yōu)。2005年、2008年和2011年長三角16 市物流平均綜合效率分別為0.861、0.862 和0.783。2005年上海、無錫、蘇州、南通、泰州、寧波、嘉興和紹興8 市物流綜合效率值為1,達(dá)到了DEA 模型CCR 有效,其中舟山物流綜合效率最低(0.475)。2008年DEA 有效的城市分別為上海、蘇州、南通、揚(yáng)州、嘉興和紹興,而舟山的綜合效率均為最低(0.483)。2011年DEA 有效的城市分別為上海、蘇州、嘉興和紹興,而舟山的綜合效率均最低(0.469)。

        2、物流綜合效率和規(guī)模效率達(dá)到最優(yōu)的城市數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于物流純技術(shù)效率達(dá)到最優(yōu)的城市數(shù)量。2005年、2008年和2011年長三角物流純技術(shù)效率達(dá)到最優(yōu)的城市數(shù)量分別為13個、12 個和9 個,分別比物流綜合效率和規(guī)模效率達(dá)到最優(yōu)的城市數(shù)量高出5 個、6 個、5 個。其中,上海、蘇州、常州等城市各要素組合達(dá)到了最優(yōu)(物流純技術(shù)有效值為1);南京、杭州、臺州等城市物流純技術(shù)效率值小于1,均未達(dá)到有效,說明這些城市物流要素分配不合理,仍需進(jìn)一步改進(jìn)和完善。

        3、物流規(guī)模效率達(dá)到最優(yōu)的城市數(shù)量較少,并且數(shù)量呈現(xiàn)逐年遞減趨勢。2005年、2008年和2011年長三角分別只有8個、6 個和4 個城市物流規(guī)模效率達(dá)到最優(yōu),且物流規(guī)模效率達(dá)到最優(yōu)的城市其物流綜合效率也同時達(dá)到最優(yōu)。從規(guī)模效應(yīng)角度來看,上海、蘇州、嘉興和紹興(物流規(guī)模效益不變)應(yīng)該保持城市現(xiàn)有物流資源的分配和物流規(guī)模,而南京、南通、杭州和寧波(物流規(guī)模效益遞減)應(yīng)該利用城市物流規(guī)模效應(yīng),進(jìn)一步擴(kuò)大城市物流發(fā)展規(guī)模,其余城市(物流規(guī)模效益遞增)則應(yīng)該減少物流資源要素的投入,合理縮小城市物流發(fā)展規(guī)模,避免城市物流資源的浪費(fèi)。

        (二)物流績效動態(tài)評價

        1、縱向分析。2002~2011年長三角16 市全要素物流效率TFP 值增長率均大于1,年平均增長率為9.9%,對年均增長率進(jìn)行分解可知只有技術(shù)效應(yīng)年均增長率在上升(11.5%),其余效應(yīng)都在下降。其中年均物流綜合技術(shù)效率下降1.5%,年均純技術(shù)效率下降0.8%,年均規(guī)模效率下降0.7%。因此,長江三角洲16 城市物流效率的增長均來源于物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)的快速發(fā)展。從城市角度來看,蘇州、嘉興、臺州、杭州、湖州、寧波、無錫、上海、南京增長最快,其TFP 增長率分別為23%、15.2%、13.9%、13.3%、12.5%、11.9%、10.8%、10.4%、10%,均高于年均值。特別是臺州本身雖然物流效率偏低(綜合技術(shù)效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)都低于年均值),但是增長速度很快,進(jìn)步明顯。南通物流效率的年均增長率是最低的,只有1.8%,低于年平均值8.1%,但其本身規(guī)模效應(yīng)(0.996)高于年平均水平(0.993),所以仍有較大的發(fā)展提升空間。從物流效率進(jìn)步角度來看,主要得益于物流的技術(shù)進(jìn)步,推動物流效率的提升。技術(shù)效應(yīng)增長率最快的是蘇州、臺州、嘉興、杭州,分別為23%、15.7%、15.2%、14.6%,超過年均值11.5%、4.2%、3.7%、3.1%。綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率對TFP 增長幅度影響最為顯著,有5 個城市綜合技術(shù)效率達(dá)到1,其余城市都低于1。其中,南京下降3.4%,無錫下降1.9%,常州下降2.3%,南通下降2.3%,揚(yáng)州下降2.3%,鎮(zhèn)江下降2.8%,泰州下降3.9%,杭州下降1.1%,湖州下降0.5%,舟山下降1.8%,臺州下降1.5%。純技術(shù)效率達(dá)到1 的城市有9個,其余城市均小于1。其中南京下降3.8%,無錫下降0.8%,常州下降3.4%,南通下降2%,鎮(zhèn)江下降1.9%,杭州下降1.5%,臺州下降0.5%。

        2、橫向分析。2002~2011年物流效率TFP 增長率經(jīng)歷多次波動,處于低位震蕩狀態(tài),2002~2003年為極小值(4.4%),2005~2006年為極大值(14.5%),年平均TFP 增長率為9.9%,發(fā)展總體呈現(xiàn)下降趨勢。物流效率增長可以分為兩個階段:2002~2007年的快速增長階段和2007~2010年的緩慢增長階段。2002-2007年物流效率TFP 增長率分別4.4%、14.5%、10.9%、14.6%、13.9%,增長迅速。2007~2011年物流效率TFP增長逐漸放緩,增長率分別為8%、11.2%、4.9%、7.6%。(1)2002~2005年長三角城市物流綜合技術(shù)效率、規(guī)模效率均小于1,技術(shù)效率、純技術(shù)效率和全要素物流效率均大于1,其中城市綜合技術(shù)效率的下降源于規(guī)模效率的下降,全要素物流效率上升源于技術(shù)進(jìn)步的推動;(2)2005~2008年長三角城市綜合技術(shù)效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率均有所上升(均大于1),其中技術(shù)效率變化幅度最小,規(guī)模效率變化幅度最大;純技術(shù)效率下降(小于1),但城市物流綜合技術(shù)效率出現(xiàn)上升的趨勢,是由于規(guī)模效率增長幅度大于純技術(shù)效率下降幅度。由于物流綜合技術(shù)效率和技術(shù)效率的上升導(dǎo)致該時期全要素物流效率指數(shù)上升;(3)2008~2010年長三角純技術(shù)效率和規(guī)模效率均小于1,其中規(guī)模效率下降幅度小于純技術(shù)效率下降幅度,兩者同時下降導(dǎo)致城市物流綜合技術(shù)效率呈現(xiàn)出下降的趨勢。同時,該時期技術(shù)效率有所退步,導(dǎo)致全要素物流效率增長幅度有所下降。但是相比于技術(shù)效率和純技術(shù)效率變動,規(guī)模效率變動對TFP 增長和綜合效率影響更加顯著;(4)2002~2011年長三角城市綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均小于1,只有技術(shù)效率大于1,說明該時期技術(shù)進(jìn)步是長三角物流效率增長的主要原因,而綜合技術(shù)效率降低、純技術(shù)退步和規(guī)模效率都呈現(xiàn)下降趨勢(均值小于1),其中純技術(shù)效率為0.992,下降0.8%,表明目前長三角物流產(chǎn)業(yè)投資過熱,投資效率不高,在一定程度上制約物流效率的增長。

        四、影響長江三角洲物流效率的因素分析

        通常情況下用DEA 模型計算所得的效率值是離散的,并且數(shù)據(jù)會被截斷,數(shù)值在0~1 之間。如果直接使用普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行回歸分析,會出現(xiàn)參數(shù)估計值有偏且不一致的情況,因此為了避免此類問題的發(fā)生,1958年Tobit 提出極大似然法的截取回歸模型,該方法考慮了面板數(shù)據(jù)的特點(diǎn),計算更加準(zhǔn)確。雖然上文已計算出長三角各個城市的物流效率值,但是影響物流效率值的因素以及影響大小程度仍然有必要進(jìn)行研究。影響長江三角洲物流效率的因素有很多,本文選取了:①經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(X1):用第三產(chǎn)業(yè)GDP/GDP 總產(chǎn)值來衡量;②物流資源利用率(X2):用人均公路里程、人均貨運(yùn)量、地均貨運(yùn)量和人均固定資產(chǎn)投資等指標(biāo),運(yùn)用主成分分析法計算各指標(biāo)權(quán)重,加權(quán)計算各城市物流資源利用率值;③對外開放市場程度(X3):用當(dāng)年實(shí)際引進(jìn)外資額/GDP 總產(chǎn)值來表示;④物流服務(wù)水平(X4):用交通運(yùn)輸倉儲郵政業(yè)從業(yè)人數(shù)/總從業(yè)人數(shù)來衡量。

        以上述4 個基本因素作為自變量,建立Tobit 回歸模型為:

        Efficencyit=c+α1X1it+α2X2it+α3X3it+α4X4it+ε

        式中,c 表示常數(shù)項(xiàng);α1、α2、α3、α4表示各個自變量的回歸系數(shù);i 表示第i 個城市,t 表示年份;ε 表示回歸所產(chǎn)生的誤差;Efficencyit表示第i 個城市t年份的物流效率值;X1it表示第i 個城市在t年份第三產(chǎn)業(yè)GDP 所占比重;X2it表示第i 個城市在t年份物流資源利用率;X3it表示第i 個城市在t年份對外市場開放程度;X4it表示第i 個城市在t年份物流服務(wù)水平。本文采用Eviews6.0 對上述所建立的Tobit 模型進(jìn)行回歸,結(jié)果如表1 所示。(表1)

        表1 Tobit模型回歸結(jié)果

        回歸結(jié)果說明:(1)長江三角洲經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與物流效率呈高度正相關(guān),系數(shù)為1.588324,相關(guān)度較顯著,經(jīng)濟(jì)水平每增長1 個單位,物流效率就會相應(yīng)提高1.588324 個單位,說明現(xiàn)階段長三角經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對物流效率具有促進(jìn)作用,并且促進(jìn)效果顯著,尤其是第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能很快帶來物流效率的提高;(2)長江三角洲的物流資源利用率與物流效率呈高度負(fù)相關(guān),系數(shù)為-1.863221,說明物流資源利用率每增加1 個單位,物流業(yè)效率就將降低1.863221 個單位,物流資源利用率的增加并沒有帶來區(qū)域物流水平的提高,表明現(xiàn)階段長三角城市物流資源要素利用率不高,配置不合理。尤其是發(fā)達(dá)地區(qū)過分追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度,忽視經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量,單靠傳統(tǒng)的物流運(yùn)作模式,過度依賴貨運(yùn)總量數(shù)量和規(guī)模的增加,只會增加物流基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)作的負(fù)擔(dān),并不能提高物流效率;(3)長江三角洲的對外市場開放程度與物流效率呈正相關(guān),系數(shù)為0.796286,說明對外市場開放程度每提高1 個單位,物流業(yè)效率就將提高0.796286 個單位,從另一個方面也反映了積極引進(jìn)外資和加大對外開放程度可以為物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入新鮮活力,促進(jìn)物流效率的增長;(4)長江三角洲的物流服務(wù)水平與物流效率呈高度正相關(guān),系數(shù)為4.798607,表明長三角城市物流從業(yè)人員比例每提高1 個單位,物流業(yè)效率將提高4.798607 個單位,物流從業(yè)人員素質(zhì)和服務(wù)水平是影響物流效率的重要原因,對物流效率的提高有較大促進(jìn)作用,因此現(xiàn)階段必須提高物流信息化水平建設(shè)和加大物流人才的培養(yǎng)力度。

        五、總結(jié)

        本文基于2002~2011年長江三角洲16 個城市面板數(shù)據(jù),利用DEA 模型和Malmquist 指數(shù)對城市物流效率進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)分析,得出如下結(jié)論:

        1、2005年、2008年和2011年長三角16 市這3年物流綜合效率不高,只有少數(shù)城市物流綜合效率達(dá)到最優(yōu),物流綜合效率和規(guī)模效率達(dá)到最優(yōu)的城市數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于物流純技術(shù)效率達(dá)到最優(yōu)的城市數(shù)量,物流規(guī)模效率達(dá)到最優(yōu)的城市數(shù)量較少,并且數(shù)量呈現(xiàn)逐年遞減趨勢。

        2、通過對16 城市平均Malmquist 指數(shù)的分解,發(fā)現(xiàn)城市物流效率發(fā)展不平衡,有6 個城市低于平均水平。2002~2011年長三角16 市全要素物流效率TFP 值增長率均大于1,年平均增長率為9.9%,對年均增長率進(jìn)行分解可知只有技術(shù)效應(yīng)年均增長率在上升(11.5%),其余效應(yīng)都在下降。因此,長江三角洲16 城市物流效率的增長均來源于物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)的快速發(fā)展。2002~2011年長三角城市綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均小于1,只有技術(shù)效率大于1,說明該時期技術(shù)進(jìn)步是長三角物流效率增長的主要原因,而綜合技術(shù)效率降低、純技術(shù)退步和規(guī)模效率都呈現(xiàn)下降趨勢,其中純技術(shù)效率為0.992,下降0.8%,表明目前長三角物流產(chǎn)業(yè)投資過熱,投資效率不高,在一定程度上制約物流效率的增長。

        3、通過Tobit 模型分析影響長江三角洲物流效率的因素,從而得出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對外市場開放程度和物流水平與物流效率呈正相關(guān),而物流資源利用率與物流效率呈顯著負(fù)相關(guān)的結(jié)論。

        因此,首先要發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平(尤其是第三產(chǎn)業(yè)),有助于改善物流效率,但發(fā)展過程中不能片面追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度,更要注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量,不能單靠傳統(tǒng)的物流運(yùn)作模式,過度依賴貨運(yùn)總量數(shù)量和規(guī)模的增加,這樣只會增加物流基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)作的負(fù)擔(dān),并不能提高物流效率,必須對物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和升級,合理建立現(xiàn)代化高新物流園區(qū);其次,政府和企業(yè)要加大資金投入力度,提高物流信息化技術(shù)和專業(yè)物流人才的培養(yǎng),提高物流服務(wù)水平;最后,積極引進(jìn)外資,加大對外開放力度,同時對城市物流資源規(guī)劃與建設(shè)進(jìn)行協(xié)調(diào),避免大量的重復(fù)建設(shè),提高物流資源利用率,減少物流資源的浪費(fèi)。

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