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        經(jīng)濟大省物流業(yè)效率動態(tài)演化及其影響因素

        2016-01-20 04:03:54
        中國流通經(jīng)濟 2015年3期
        關鍵詞:物流業(yè)影響因素

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        經(jīng)濟大省物流業(yè)效率動態(tài)演化及其影響因素

        吳旭曉

        (河南省社會科學院城市與環(huán)境研究所,河南鄭州450002)

        摘要:經(jīng)濟全球化背景下,經(jīng)濟大省既要積極參與國內(nèi)經(jīng)濟體系分工,又要嵌入國際產(chǎn)業(yè)分工體系,這對區(qū)域流通能力提出了較高的要求。而物流業(yè)作為社會流通能力的核心,不僅是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的加速器,也是推動產(chǎn)業(yè)結構轉型升級的重要抓手。提升物流業(yè)效率,實現(xiàn)傳統(tǒng)物流業(yè)向現(xiàn)代物流業(yè)轉型,對于促進生產(chǎn)、拉動消費與調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構,具有重要意義。運用基于超效率數(shù)據(jù)包絡分析模型的視窗分析模型測算2005-2012年我國五個經(jīng)濟大省物流業(yè)效率值,并構建灰色綜合關聯(lián)度模型分析區(qū)域物流業(yè)效率演化發(fā)展影響因素可以發(fā)現(xiàn),不同省份物流業(yè)效率演化規(guī)律差異顯著,如廣東物流業(yè)效率呈現(xiàn)“U”型演化趨勢,江蘇物流業(yè)效率呈現(xiàn)線性加速增長演化趨勢,山東物流業(yè)效率呈現(xiàn)倒“V”型演化趨勢,浙江物流業(yè)效率呈現(xiàn)平緩的倒“V”型演化趨勢,河南物流業(yè)效率呈現(xiàn)斜“N”型演化趨勢。物流業(yè)效率的核心影響因素存在區(qū)域差異,如對廣東物流業(yè)效率影響最大的因素是城鎮(zhèn)化;而同屬長江三角洲經(jīng)濟圈的江蘇和浙江的物流業(yè)效率最主要的影響因素都是人力資源;產(chǎn)業(yè)結構對山東省物流業(yè)效率的影響最大;影響河南省物流業(yè)效率最主要的因素是制度因素。因此,為有效提升經(jīng)濟大省物流業(yè)發(fā)展效率,在物流業(yè)全面對外開放形勢下,各省應因地制宜采取相應的對策。

        關鍵詞:物流業(yè);效率演化;超效率數(shù)據(jù)包絡分析;視窗分析;影響因素

        一、引言

        在經(jīng)濟全球化背景下,經(jīng)濟大省既要積極參與國內(nèi)經(jīng)濟體系分工,又要嵌入國際產(chǎn)業(yè)分工體系,因而具有強大流通能力的區(qū)域就會演變?yōu)橐I國家經(jīng)濟發(fā)展的核心板塊。作為社會流通能力核心內(nèi)容的物流業(yè),不僅是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的加速器,更是推動產(chǎn)業(yè)結構轉型升級的重要抓手??梢哉f,現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展水平是區(qū)域現(xiàn)代化程度與經(jīng)濟競爭力的重要標志,在很大程度上影響并制約著整個區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)運行的質(zhì)量和效益。隨著2005年底我國物流業(yè)全面對外開放,在積極應對國內(nèi)外挑戰(zhàn)的同時,經(jīng)濟大省物流業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模迅猛膨脹,其在區(qū)域經(jīng)濟中的重要性進一步凸顯。如何在提升物流業(yè)發(fā)展規(guī)模的同時,提升物流業(yè)發(fā)展效率,進而提升物流業(yè)競爭力,夯實區(qū)域經(jīng)濟跨越式發(fā)展的基礎,顯得尤為迫切和重要。

        近年來,國內(nèi)學者有關區(qū)域物流業(yè)效率的研究取得了豐碩的成果。賀竹磬、孫林巖[1]在對區(qū)域物流結構進行分析的基礎上,構建了區(qū)域物流相對有效的評價指標體系,并采用數(shù)據(jù)包絡分析法對我國31個省市區(qū)物流業(yè)的相對有效性進行了測算。樊敏[2]運用DEA-BC2模型、基于數(shù)據(jù)包絡分析的曼奎斯特生產(chǎn)力指數(shù)模型(DEA-Malmquist)以及向量自回歸模型(Vector Autoregression,VAR)對長三角、遼中南、武漢、成渝四個城市群的物流業(yè)運作效率及聯(lián)動效率進行了實證分析。劉秉鐮、余泳澤[3]運用數(shù)據(jù)包絡分析模型和Tobit模型,基于省際面板數(shù)據(jù),對我國物流業(yè)地區(qū)間效率及其影響因素進行了分析。鐘祖昌[4]運用三階段數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA)方法分析了2007年我國31個省市區(qū)物流業(yè)的運營效率。王維國、馬越越[5]利用曼奎斯特-盧恩伯格(Malmquistluenberger)生產(chǎn)率指數(shù)方法測算了包含非期望產(chǎn)出在內(nèi)的1997-2009年我國30個省級區(qū)域的物流業(yè)效率,并借助三階段DEA模型分析物流外部營運環(huán)境條件對物流業(yè)效率變化的影響。金春雨、陳霞、李彩霞[6]對1991-2010年遼吉黑經(jīng)濟圈物流業(yè)全要素生產(chǎn)率的追趕效應與增長效應進行了探討。唐建榮、盧玲珠[7]運用三階段DEA模型分析了2008-2010年我國東部十省市低碳約束下的物流業(yè)效率。姚娟、莊玉良[8]采用DEA-Malmquist模型對2000-2008年我國30個省市區(qū)的物流業(yè)效率進行了實證分析。張誠、張廣勝[9]運用DEA-C2R和DEA-BC2模型對2001-2010年中部六省物流系統(tǒng)綜合效率、純技術有效及規(guī)模效率進行了比較分析。徐喜輝、特日格勒、李卓霖[10]運用DEA模型對2008-2011年我國省際物流業(yè)效率進行系統(tǒng)研究,并通過Tobit回歸模型分析其影響因素。綜上可見,國內(nèi)有關區(qū)域物流業(yè)效率的研究所運用的大部分都是傳統(tǒng)DEA模型,盡管有部分研究運用了時間序列DEA模型,也僅限于把不同時間段的同一個決策單元視為不同的決策單元,只能研究決策單元在兩個時間段的效率變化情況,難以發(fā)現(xiàn)決策單元在連續(xù)多個時間段內(nèi)效率的穩(wěn)定性與波動性規(guī)律。因此,本研究采用基于超效率DEA模型的視窗分析模型,探索經(jīng)濟大省在連續(xù)多個時間段內(nèi)的效率演化發(fā)展規(guī)律,其分析結果相對更貼近現(xiàn)實情況,從而更具有現(xiàn)實指導意義。

        本文選取我國經(jīng)濟總量排名前五位的廣東、江蘇、山東、浙江、河南作為研究對象,其原因在于,廣東、江蘇、山東、浙江四省不僅是我國東部發(fā)達的經(jīng)濟大省,經(jīng)濟總量位居我國第一到第四位,同時也是物流業(yè)發(fā)展大省,在國家發(fā)展戰(zhàn)略中具有舉足輕重的地位,而河南省經(jīng)濟總量位居全國第五,憑借區(qū)位優(yōu)勢,一直對物流業(yè)發(fā)展予以重點扶持,2014年圍繞鄭州航空港經(jīng)濟綜合實驗區(qū)建設,提出了建設高成長服務業(yè)大省的戰(zhàn)略,積極促進包括物流業(yè)在內(nèi)的現(xiàn)代服務業(yè)的擴量、提質(zhì)發(fā)展。通過對我國五個經(jīng)濟大省物流業(yè)發(fā)展效率及影響因素的研究,試圖為相關區(qū)域物流業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持與理論支撐。

        二、區(qū)域物流業(yè)效率評估模型構建

        1.基于超效率DEA模型的視窗分析模型

        傳統(tǒng)DEA模型存在兩個基本缺陷:一是無法有效區(qū)分DEA值都為1的決策單元(Decision Mak?ing Unit,DMU)。二是僅適合分析橫截面數(shù)據(jù),對處于同一時期的不同決策單元進行效率分析,沒有考慮時間因素的作用,難以對決策單元效率值發(fā)展演化的規(guī)律進行探討,因為傳統(tǒng)DEA模型隱含著一個基本假設,即當期的投入對應于當年期的產(chǎn)出,且當期的投入僅對當期的產(chǎn)出發(fā)生作用。這一假設與實際情況存在較大偏差,當期的投入其實有可能會對未來幾期的產(chǎn)出產(chǎn)生影響,當期的產(chǎn)出也可能是前幾期要素投入累積的結果。因此,在效率評估過程中,如果不考慮時間因素的影響,很可能會導致最終結果出現(xiàn)重大偏差。

        因而,本研究在區(qū)域物流業(yè)效率演化分析中采用基于超效率DEA模型的視窗分析模型來避免傳統(tǒng)DEA模型的不足。超效率DEA模型(Superefficiency DEA,簡稱SE-DEA)的基本思想是,在進行某個DMU效率評價時,使該DMU的投入和產(chǎn)出為其他所有DMU投入和產(chǎn)出的線性組合代替,從而將此DMU排除在外,達到有效區(qū)分DEA值均為1的決策單元的目的。[11]基于DEA模型的視窗分析模型的基本原理是,將一定時期內(nèi)的面板數(shù)據(jù)劃分為一個視窗,每個視窗的時間長度均相同,將不同時期的同一個DMU視為不同的被評價單元來進行比較,從而增加了被評價DMU的數(shù)量?;贒EA模型的視窗分析模型一方面可以通過比較同一時間跨度內(nèi)不同時期的數(shù)據(jù),分析DMU效率的演化趨勢;另一方面可以通過比較不同視窗跨度內(nèi)同一年份的數(shù)據(jù),考察DMU在不同視窗內(nèi)效率的波動情況。對某個特定的DMU而言,既要在橫向上與其他DMU進行比較,也要在縱向的時間序列上對不同時期的同一個DMU進行比較,因而更能反映DMU的真實情況。超效率DEA視窗分析模型綜合了超效率DEA模型與DEA視窗分析模型的優(yōu)點,彌補了傳統(tǒng)DEA模型的不足,能有效處理面板數(shù)據(jù),可充分挖掘相關數(shù)據(jù)的內(nèi)在研究價值。

        假定每個DMU都有r種要素投入和S種產(chǎn)出,對某個特定的DMUtn而言,投入向量xnt和產(chǎn)出向量ytn可以分別表示為:

        視窗K的輸入矩陣和輸出矩陣分別為:

        對某個特定的DMUnt來說,基于超效率DEA模型的視窗分析模型如下:

        在式(1)中,θ為被考察單位的效率指數(shù),θ≥1說明決策單元為DEA有效,θ<1說明決策單元不是DEA有效,表示決策單元的生產(chǎn)活動既不是技術效率最佳,也不是規(guī)模效率最佳,θ值越接近于1,說明決策單元j的綜合效率越高,λj為權重變量。

        2.視窗跨度的確定

        目前,國內(nèi)外學者對最優(yōu)視窗跨度的選擇尚未達成一致意見,本文根據(jù)以下兩個原則確定視窗跨度:

        (1)在任意一個視窗內(nèi),滿足:

        2(NINPUT+NOUTPUT)≤NDMU

        其中,NINPUT、NOUTPUT、NDMU分別表示投入指標數(shù)量、產(chǎn)出指標數(shù)量與決策單元數(shù)量。

        (2)根據(jù)末吉日(T. Sueyoshi)[12]的研究成果,采用式(2)來確定視窗跨度(Window Length,WL)。

        其中,WL為視窗跨度,C為研究的總年數(shù)。

        三、區(qū)域物流業(yè)效率測評

        1.變量選取與數(shù)據(jù)來源

        從基于超效率DEA模型的視窗分析模型的基本要求出發(fā),根據(jù)指標的合理性、評價數(shù)據(jù)的一致性、評價結果的相對客觀性以及可比性,在參考相關文獻基礎上,從物流業(yè)效率基本內(nèi)涵出發(fā),本文選取的投入產(chǎn)出指標主要包括:

        (1)投入指標。投入指標包括資金和勞動兩個方面,勞動投入和資本投入是最為基本的生產(chǎn)要素投入,勞動投入以區(qū)域物流業(yè)年末就業(yè)人數(shù)(單位:萬人)表示,資本投入以區(qū)域物流業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資(單位:億元)表示。

        (2)產(chǎn)出指標。以區(qū)域物流業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值(單位:億元)作為產(chǎn)出衡量指標。

        本文所選取指標的數(shù)據(jù)主要來自相應年份的《廣東統(tǒng)計年鑒》《江蘇統(tǒng)計年鑒》《山東統(tǒng)計年鑒》《浙江統(tǒng)計年鑒》《河南統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。

        本文選取2005-2012年為研究區(qū)間,主要考察2005年底我國物流業(yè)全面開放以來經(jīng)濟大省物流業(yè)發(fā)展效率演化的情況。最終的面板數(shù)據(jù)集包含五個截面單位八年內(nèi)的時間序列資料,樣本觀察值共計40個。

        2.區(qū)域綠色經(jīng)濟效率實證分析

        由于考察時段為2005-2012年,共8年,C=8,為偶數(shù)。根據(jù)式(2),視窗跨度WL可選4或5,投入指標包括勞動和資本兩個,產(chǎn)出指標一個,2(NINPUT+NOUTPUT)=6。區(qū)域包括廣東、江蘇、山東、浙江、河南五省,因此選取視窗跨度WL=4,這樣每個視窗內(nèi)滿足:2(NINPUT+NOUTPUT)=6≤NDMU=4×5=20,視窗跨度的選擇比較科學合理。一共五個視窗,DMU總數(shù)量達到5×4×5=100,是傳統(tǒng)DEA模型決策單元數(shù)量(5×8=40)的2.5倍,從而大大增加了被評價DMU的數(shù)量。第一個時間窗為W1(2005-2008年),第二個時間窗為W2(2006-2009年),依此類推,第五個時間窗為W5(2009-2012年)。根據(jù)基于超效率DEA模型的視窗分析模型,運用MyDEA軟件進行區(qū)域物流業(yè)效率計算,具體結果參見表1。

        由表1可知,在廣東省的5個視窗20個決策單元中,無一達到DEA有效,最大值為0.7883,最小值只有0.4730,全距為0.3154,平均值為0.5749,中位數(shù)為0.5622,標準差為0.0786。在江蘇省的5個視窗20個決策單元中,有3個決策單元達到DEA有效,最大值為1.1323,最小值只有0.5341,全距為0.5982,平均值為0.7741,中位數(shù)為0.7127,標準差為0.1583,波動性相對較小。在山東省的20個決策單元中,有5個決策單元達到DEA有效,占總數(shù)的25%,其中最大值為1.3469,最小值只有0.8232,全距為0.5236,平均值為0.9927,中位數(shù)為0.9548,標準差為0.1539,波動性最大。浙江省的情況與廣東省有點類似,20個決策單元中沒有一個決策單元達到DEA有效,最大值為0.7003,最小值為0.4350,全距為0.2653,平均值為0.5854,中位數(shù)為0.5913,標準差為0.0573,在五個經(jīng)濟大省物流業(yè)效率中穩(wěn)定性最好。與廣東省和浙江省一樣,河南省的20個決策單元中沒有一個決策單元達到DEA有效,最大值為0.8852,最小值為0.4863,全距為0.3989,平均值為0.6660,中位數(shù)為0.6586,標準差為0.1466,物流業(yè)效率的波動性在五個經(jīng)濟大省中居中。

        表1 經(jīng)濟大省物流業(yè)效率的SE-DEA視窗評價結果

        接下來,就廣東省物流業(yè)效率的視窗數(shù)據(jù)進行分析。從橫向來看,廣東省在W1內(nèi)物流業(yè)效率呈現(xiàn)出波動性下滑趨勢,由0.6533下降到0.5809,再上升至0.6137,然后下滑到0.5309;在W2內(nèi),呈現(xiàn)出先升后降的演化態(tài)勢;在W3和W4內(nèi)均呈現(xiàn)出先下滑后上升的演化趨勢;但在W5內(nèi)呈現(xiàn)出緩慢上升的演化趨勢。從縱向來看,2006-2008年,廣東省各視窗數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出上升或者不減的演化趨勢,2006年滿足W1W4W4

        根據(jù)表1右邊每個視窗的平均值數(shù)據(jù),可以分析五個省份物流業(yè)效率在某個時間段內(nèi)的演化情況。廣東省物流業(yè)效率五個視窗的平均值均屬于DEA無效狀況,并由W1時的0.5947,一直下降到W4時的0.5149,再逆轉上升到W5時的0.6649,呈現(xiàn)出“V”型演化趨勢。江蘇省物流業(yè)效率五個視窗的平均值盡管也均屬于DEA無效狀況,但呈現(xiàn)出快速上升的演化趨勢,由W1時的0.6290,一直上升到W5時的0.9606,提升了33個百分點。山東省的情況與江蘇省的情況恰好相反,山東省物流業(yè)效率五個視窗的平均值雖然都比較高,在五個經(jīng)濟大省中處于領先位置,但呈現(xiàn)出一直下滑的演化趨勢,由W1時的1.0725,一直下降到W5時的0.9080,衰退了15個百分點。浙江省物流業(yè)效率的平均值以第三視窗為分水嶺,呈現(xiàn)出先上升后下降的倒“V”型變化趨勢。河南省物流業(yè)效率各視窗的平均值呈現(xiàn)出波動性的斜“N”型變化趨勢,即“上升—下降—上升”。

        為對五個經(jīng)濟大省物流業(yè)發(fā)展效率演化情況進行更加深入的研究,可以根據(jù)表1的數(shù)據(jù)計算出不同視窗下相同年份的效率平均值,所得結果如圖1所示。

        由圖1可以看出,河南省物流業(yè)平均效率2005年位居倒數(shù)第二,2006年位居倒數(shù)第一,2007年上升到第二位,2008年達到峰值,2009-2010年處于下行通道,2011-2012年步入上升通道,呈現(xiàn)出波動式的發(fā)展態(tài)勢。浙江省物流業(yè)平均效率呈現(xiàn)出緩慢的“上升—下降—上升—下降”的演化趨勢,2005、2007、2012年均是倒數(shù)第一,2006、2008、2009、2011年均是倒數(shù)第二,僅2010年位居中間位置,總體上效率比較低。山東省物流業(yè)平均效率在2005-2009年期間處于絕對領先的地位,2010-2012年處于第二位,在整體上呈現(xiàn)出以2008年為分界線先上升后下降的演化趨勢。江蘇省物流業(yè)平均效率呈現(xiàn)出一直上升的演化趨勢,由2005年的0.5341上升到了2012年的1.1323,提升幅度高達112%,增幅驚人,發(fā)展態(tài)勢比較樂觀。廣東省物流業(yè)平均效率以2009年為分水嶺呈現(xiàn)出先下滑后上升的演化趨勢,由2005年的0.6533下滑到2009年的0.5065,又于2009年觸底反彈,2012年回升到了0.7883。

        四、區(qū)域物流業(yè)效率影響因素分析

        通過對2005-2012年廣東、江蘇、山東、浙江、河南五省物流業(yè)效率進行評估,可以發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域的物流業(yè)效率存在明顯的地區(qū)差異。為進一步分析導致物流業(yè)效率區(qū)域差異的原因,在參考國內(nèi)外已有相關研究理論與文獻的基礎上,本文認為區(qū)域物流業(yè)效率的影響因素主要是區(qū)域的經(jīng)濟水平、人力資本、外商投資、產(chǎn)業(yè)結構、城鎮(zhèn)化和制度因素等,各影響因素變量的具體含義參見表2。

        圖1 五個經(jīng)濟大省各年不同視窗下物流業(yè)平均效率

        表2 影響因素變量描述

        區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平越高,說明區(qū)域市場規(guī)模越大,對物流業(yè)的潛在需求也就越大。根據(jù)內(nèi)生經(jīng)濟增長理論,區(qū)域高水平人力資源越豐富,越能發(fā)揮既有技術水平與生產(chǎn)要素的潛力,從而更好地提高要素使用效率。物流業(yè)發(fā)展與國外直接投資之間存在相互促進的關系,隨著國外直接投資的不斷增大,會對物流業(yè)產(chǎn)生巨大的市場需求,推動與物流業(yè)相關的交通運輸、倉儲配送、郵電通信業(yè)等迅速發(fā)展。不同產(chǎn)業(yè)對物流的需求存在差異,不同區(qū)域即使其物流業(yè)發(fā)展水平相同,由于產(chǎn)業(yè)結構存在差異,也會對物流業(yè)效率產(chǎn)生不同程度的影響。我國工業(yè)品物流量在社會物流總量中所占比重一直較高,因此產(chǎn)業(yè)結構用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重來衡量。城鎮(zhèn)化水平的提高,一方面,會因更多農(nóng)民實現(xiàn)市民化而解放并發(fā)展區(qū)域消費力,拉動城市配送物流業(yè)務快速增長;另一方面,會促進生產(chǎn)要素的集聚從而產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟效益,也會推動區(qū)域物流業(yè)的發(fā)展。根據(jù)道格拉斯·諾斯(Douglass C.North)的制度變遷理論,在影響效率的眾多因素中,制度處于核心地位,適當?shù)闹贫劝才趴梢愿纳瀑Y源配置并提高勞動效率。[13]具體到不同區(qū)域,不同因素對物流業(yè)效率的影響程度也可能存在差異。

        基于以上分析,本文以區(qū)域物流業(yè)效率為系統(tǒng)特征序列,以影響因素為系統(tǒng)行為序列,運用式(3)的灰色綜合關聯(lián)分析模型來分析經(jīng)濟大省物流業(yè)效率的影響因素。

        Sij=ηRij+(1-η)Aij(3)

        式中,Rij為灰色相對關聯(lián)度(Relative Degree of Grey Inci?dencee),Aij為灰色絕對關聯(lián)度(Absolute Degree of Grey Inci?dence),Sij為灰色綜合關聯(lián)度(Synthetic De?gree of Grey Inci?dence),Sij越大,表明影響因素對區(qū)域物流業(yè)效率的影響越大。根據(jù)Sij的大小,可對各影響因素進行影響級別劃分:如果Sij≥ 0.7,則為一級影響因素;如果0.6≤Sij<0.7,則為二級影響因素;如果Sij<0.6,則為三級影響因素。η為分辨率調(diào)節(jié)系數(shù),其取值區(qū)間為[0,1],一般情況下,η越小,分辨率越大。經(jīng)驗顯示,當η=0.5時,若系統(tǒng)行為序列與系統(tǒng)特征序列的關聯(lián)度大于0.6,便認為其關聯(lián)性顯著。[14]

        根據(jù)式(3),運用灰色系統(tǒng)理論建模軟件GTM3.0得到五個省份物流業(yè)效率影響因素的綜合關聯(lián)度,結果如表3所示。

        由表3可以看出,盡管區(qū)域物流業(yè)效率各影響因素的綜合關聯(lián)度均在0.5以上,不同區(qū)域物流業(yè)效率的主要影響因素仍然存在較大差異。

        表3 五個經(jīng)濟大省物流業(yè)效率的影響因素關聯(lián)度計算表

        就河南省而言,其物流業(yè)效率的一級影響因素是制度因素,綜合關聯(lián)度達到0.7422;二級影響因素有四個,按綜合關聯(lián)度由大到小依次是城鎮(zhèn)化、人力資源、經(jīng)濟水平和產(chǎn)業(yè)結構,其對應的綜合關聯(lián)度分別為0.6801、0.6770、0.6093和0.6077;三級影響因素是外商投資,對物流業(yè)效率的影響較小。

        就浙江省而言,其物流業(yè)效率的二級影響因素有五個,分別是人力資源、經(jīng)濟水平、城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結構和制度因素,其相應的綜合關聯(lián)度依次為0.699、0.6259、0.6195、0.6172和0.6067;三級影響因素為外商投資,與河南省一樣。

        就山東省而言,產(chǎn)業(yè)結構和制度因素對其物流業(yè)效率的影響程度最大,屬于一級影響因素,其綜合關聯(lián)度分別達到0.7452和0.7431;外商投資和城鎮(zhèn)化的影響也比較大,屬于二級影響因素;人力資源和經(jīng)濟水平的影響相對較低,屬于三級影響因素。

        就江蘇省而言,其物流業(yè)效率的二級影響因素有四個,分別是人力資源、經(jīng)濟水平、外商投資和制度因素;三級影響因素是城鎮(zhèn)化和產(chǎn)業(yè)結構,其影響程度相對較低。

        就廣東省而言,城鎮(zhèn)化對其物流業(yè)效率的影響程度最大,屬于一級影響因素;制度因素與產(chǎn)業(yè)結構的影響程度也比較大,屬于二級影響因素;人力資源、外商投資和經(jīng)濟水平的影響程度較低,屬于三級影響因素。

        從總體上看,經(jīng)濟水平對五個經(jīng)濟大省物流業(yè)效率的影響相對較小,綜合關聯(lián)度平均值只有0.5933;外商投資、人力資源、城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結構和制度因素與五個經(jīng)濟大省物流業(yè)效率的關聯(lián)性都比較顯著,綜合關聯(lián)度平均值都在0.6以上,分別達到了0.6021、0.6425、0.6510、0.6470和0.6829。

        五、結論及政策啟示

        物流業(yè)的優(yōu)質(zhì)發(fā)展是區(qū)域轉變經(jīng)濟發(fā)展方式與提升經(jīng)濟核心競爭力的重要推手,如何提升物流業(yè)效率,實現(xiàn)傳統(tǒng)物流業(yè)向現(xiàn)代物流業(yè)的轉型,對于促進生產(chǎn)、拉動消費、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構,具有十分重要的戰(zhàn)略作用。本文運用基于超效率DEA模型的視窗分析模型測算了2005-2012年我國五個經(jīng)濟大省的物流業(yè)效率值,并通過構建灰色綜合關聯(lián)度模型分析了區(qū)域物流業(yè)效率演化發(fā)展的影響因素,得出以下結論:

        第一,不同省份物流業(yè)效率的演化規(guī)律差異顯著。廣東省物流業(yè)效率呈現(xiàn)出“上升—下降—上升”的波動式演化趨勢;江蘇省物流業(yè)效率呈現(xiàn)出線性加速上升的演化趨勢;山東省物流業(yè)效率的整體水平在所考察的五個省份中居于領先水平,但后繼乏力,呈現(xiàn)出先揚后抑的演化趨勢;浙江省物流業(yè)效率一直低位運行,呈現(xiàn)出升降交替、小幅度波動式演化的態(tài)勢;河南省物流業(yè)效率呈現(xiàn)出波動性的斜“N”型變化趨勢,即“上升—下降—上升”。

        第二,物流業(yè)效率的核心影響因素存在區(qū)域差異。就廣東省而言,對其物流業(yè)效率影響最大的因素是城鎮(zhèn)化;就同屬長江三角洲經(jīng)濟圈的江蘇省和浙江省而言,其物流業(yè)效率最主要的影響因素都是人力資源;就山東省而言,產(chǎn)業(yè)結構對其物流業(yè)效率的影響最大;就河南省而言,其物流業(yè)效率最主要的影響因素是制度因素。

        為有效提升經(jīng)濟大省物流業(yè)發(fā)展效率,在物流業(yè)全面對外開放的形勢下,不同省份應因地制宜采取相應的應對措施。

        廣東省要在科學推進新型城鎮(zhèn)化的同時,充分釋放經(jīng)濟總量和外商投資對物流市場的拉動作用,通過進一步提升人力資源水平并優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構,建立與經(jīng)濟發(fā)展相適應的現(xiàn)代物流體系,促使物流業(yè)效率再上一個新的臺階。

        江蘇省物流業(yè)效率的發(fā)展趨勢比較樂觀,但城鎮(zhèn)化與產(chǎn)業(yè)結構對物流業(yè)的促進作用尚未充分發(fā)揮出來,要加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級與結構調(diào)整,在推進城鎮(zhèn)化的進程中,完善與城鎮(zhèn)體系相匹配的城鄉(xiāng)快遞系統(tǒng)、專業(yè)物流中心、綜合物流園區(qū)、物流樞紐城市等多層次物流網(wǎng)絡構架。

        山東省物流業(yè)受國際金融危機影響,國內(nèi)外物流需求急劇減少,發(fā)展后勁不足,必須借鑒國際先進經(jīng)驗,多渠道培養(yǎng)現(xiàn)代物流管理人才,建立多層次的現(xiàn)代物流人才梯隊,重點扶持大規(guī)模龍頭物流業(yè)集團,以適應經(jīng)濟社會發(fā)展對物流服務能力所提出的更高要求。

        浙江省因外商投資較少,導致相應的社會化物流需求相對不足,加之高端物流人才缺乏以及體制政策障礙,導致其物流業(yè)效率在五個經(jīng)濟大省中最差,必須加大政策扶持力度,通過引進移植與資源整合,積極培育專業(yè)化物流市場主體,破解物流業(yè)發(fā)展的主要瓶頸,提升物流企業(yè)運營效率。

        河南省外商投資不足,面對資源發(fā)展瓶頸,要充分發(fā)揮河南人力資源大省的優(yōu)勢,積極承接國際與我國東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)的轉移,打造內(nèi)陸開放的新高地,優(yōu)化物流業(yè)發(fā)展環(huán)境;要充分發(fā)揮區(qū)位交通優(yōu)勢,以鄭州航空經(jīng)濟綜合實驗區(qū)為核心,以鐵路、公路、航空網(wǎng)絡為依托,加快引導一批行業(yè)龍頭企業(yè)在中原城市群的各中心城市設點布局,完善鄭州國際物流中心與各物流節(jié)點城市合理分工、聯(lián)動發(fā)展的物流網(wǎng)絡,降低物流成本,提升物流業(yè)效率。

        *本文系2014年度河南省哲學社會科學規(guī)劃項目“河南新型工業(yè)化與新型城鎮(zhèn)化良性互動機制構建與對策研究”(項目編號:2014CJJ049)的部分研究成果。

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        Research on the Efficiency Dynamic Evolution of Logistics Industry and Its Influential Factors in the Economic Big Province

        WU Xuxiao

        (Institute of Urban and Environment,Henan Academy of Social Sciences,Zhengzhou,Henan450002,China)

        Abstract:In the light of economic globalization,the economic big provinces should not only participate in domestic economic labor division,but also be involved in international labor division,which impose higher requirement on their capability for regional circulation. As the core of social circulation capability,logistics industry is not only the accelerator of regional economic development,but also the focus in promoting industrial restructure and upgrade. Improving the efficiency of logistics industry and realizing the transformation from traditional logistics industry to modern logistics industry is of great significance to promoting production,stimulating consumption and adjusting industrial structure. Based on the provincial panel data during 2005-2012,using super efficiency DEA window analysis method for analysis of China's 5 major economic province efficiency evolution of logistics industry,through the establishment of synthetic degree of grey incidence model,the author carry out the analysis on the influencing factors of regional logistics industry efficiency evolution. The results show that:the efficiency of the logistics industry in Guangdong presents "U" type evolution trend;Jiangsu logistics industry shows linear growth accelerated evolution trend;the efficiency of the logistics industry in Shandong presents an inverted "V" type evolution trend;the efficiency of the logistics industry in Zhejiang has an inverted "V" type gradual evolution trend;the efficiency of Henan logistics industry shows oblique "N" type evolution trend;the greatest impact factors to the efficiency of Guangdong,Shandong and Henan logistics industry is urbanization,industrial structure and institutional factor,respectively;but the most important influential factor of the efficiency of logistics industry in Jiangsu and Zhejiang are the human resources. So,to effectively improve the efficiency of logistics industry in the economic big provinces,every principle should adopt the suitable countermeasures in the light of opening up of logistics industry.

        Key words:logistics industry;efficiency evolution;super efficiency DEA;window analysis;influential factors

        [作者簡介]吳旭曉(1976-),男,廣西壯族自治區(qū)平南縣人,天津大學管理學博士,河南省社會科學院城市與環(huán)境研究所副研究員,主要研究方向為城市經(jīng)濟、區(qū)域經(jīng)濟和復雜系統(tǒng)。責任編輯:陳詩靜

        中圖分類號:F259.27

        文獻標識碼:A

        文章編號:1007-8266(2015)03-0024-08

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