王育紅，劉 琪

●區(qū)域發(fā)展

基于Super-SBM模型的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率測(cè)度研究

王育紅，劉 琪

（江南大學(xué)商學(xué)院，江蘇無(wú)錫214122）

文章基于考慮非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型，對(duì)2005-2014年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的物流效率進(jìn)行測(cè)度，并對(duì)其時(shí)空演化特征、區(qū)域演化差異、效率演化類型進(jìn)行了刻畫(huà)。研究表明：不考慮非期望產(chǎn)出的物流產(chǎn)業(yè)效率值明顯高于考慮非期望產(chǎn)出的效率值；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率空間格局呈現(xiàn)由前期東部效率高、中西部效率低的特點(diǎn)演變?yōu)闁|部圍繞上海、中部圍繞安徽、西部圍繞四川的三級(jí)格局；時(shí)間序列演化方面，2005-2014年間物流效率呈現(xiàn)先下降后上升的U型走勢(shì)；從區(qū)域演化差異來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游區(qū)域物流效率明顯高于中游地區(qū)，三大區(qū)域物流效率差距呈現(xiàn)先縮小后擴(kuò)大的趨勢(shì)；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率演化類型分為高、中、低三個(gè)梯隊(duì)，第二梯隊(duì)是改善長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率的重心和突破口。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶；碳約束；非期望產(chǎn)出；Super-SBM模型

一、引言

物流業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)和服務(wù)行業(yè)［1］，其發(fā)展水平已成為衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)綜合實(shí)力的重要標(biāo)志之一。

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)物流效率的研究，大多只考慮期望產(chǎn)出指標(biāo)（如資金、勞動(dòng)力、物流業(yè)GDP，貨運(yùn)量等），方法局限于DEA、SFA等傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法。如鄧學(xué)平、王旭等（2008）運(yùn)用DEA-Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)度了我國(guó)8家物流企業(yè)的生產(chǎn)效率狀況［2］；劉滿芝等（2009）基于DEA模型分別對(duì)江蘇省13個(gè)城市的物流效率進(jìn)行了分析，并對(duì)無(wú)效DEA單元進(jìn)行了投入冗余和產(chǎn)出不足分析［3］；田剛等（2009）采用SFA方法測(cè)度了我國(guó)29個(gè)省市物流產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其增長(zhǎng)來(lái)源［4］；劉秉鐮、余泳澤（2010）運(yùn)用DEA方法和Tobit模型對(duì)我國(guó)物流業(yè)地區(qū)間物流效率及影響因素進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)我國(guó)區(qū)域物流綜合技術(shù)效率不高且差異正在逐步縮?。?］；樊元、馬麗梅（2012）運(yùn)用隨機(jī)前沿分析法測(cè)度并剖析了我國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)的物流效率［6］；王琴梅等（2013）運(yùn)用DEA模型對(duì)西安市2003-2010年物流效率進(jìn)行分析，并利用Tobit回歸模型評(píng)價(jià)物流效率與各個(gè)影響因素之間的相關(guān)性［7］；Rita Markovits（2014）采用一種新的DEA-PC方法評(píng)價(jià)了29個(gè)歐洲國(guó)家的物流效率，同時(shí)將新的結(jié)果與原DEA方法獲得的結(jié)果進(jìn)行比較［8］。

近年來(lái)，隨著環(huán)境污染問(wèn)題日益凸顯，國(guó)外交通運(yùn)輸領(lǐng)域開(kāi)始把非期望產(chǎn)出納入效率測(cè)度框架內(nèi)進(jìn)行評(píng)價(jià)。如McMullen（2007）運(yùn)用方向距離函數(shù)測(cè)度了美國(guó)2000年43個(gè)公交運(yùn)輸機(jī)構(gòu)的運(yùn)輸效率，結(jié)果表明考慮減少尾氣排放的有效單元明顯多于不考慮減少尾氣排放的有效單元［9］；Ming-Miin Yu（2008）采用方向距離函數(shù)評(píng)價(jià)了臺(tái)灣地區(qū)1995-1999年四個(gè)機(jī)場(chǎng)包含非期望產(chǎn)出——飛機(jī)噪聲的全要素生產(chǎn)率指數(shù)［10］。為了處理“非期望產(chǎn)出”問(wèn)題，國(guó)外學(xué)者提出了多種構(gòu)想，如Hailu A等（2001）將非期望產(chǎn)出作為投入項(xiàng)來(lái)處理，但這與實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程不相符［11］；Seiford L.M.（2002）將非期望產(chǎn)出乘以-1，較好地解決了考慮非期望產(chǎn)出的效率評(píng)價(jià)問(wèn)題，但只能在可變規(guī)模報(bào)酬條件下對(duì)效率進(jìn)行求解［12］；Tone K.（2003）運(yùn)用SBM模型對(duì)非期望產(chǎn)出進(jìn)行處理，但當(dāng)多個(gè)決策單元同時(shí)有效時(shí)，難以對(duì)有效決策單元進(jìn)行區(qū)分和排序［13］；Fare R.等（2007）運(yùn)用距離函數(shù)方法對(duì)包含非期望產(chǎn)出的效率問(wèn)題進(jìn)行評(píng)價(jià)，但沒(méi)有充分考慮投入產(chǎn)出變量的松弛性問(wèn)題，使得計(jì)算出的效率值不夠準(zhǔn)確［14］。近年來(lái)國(guó)內(nèi)學(xué)者也逐漸意識(shí)到非期望產(chǎn)出對(duì)物流效率的影響，開(kāi)始著手這方面的研究，如王波等（2002）將污染物作為投入項(xiàng)來(lái)評(píng)價(jià)企業(yè)生產(chǎn)效率［15］；張立國(guó)等（2013）構(gòu)建了以二氧化碳為導(dǎo)向的距離函數(shù)對(duì)中國(guó)30個(gè)省市物流產(chǎn)業(yè)二氧化碳排放績(jī)效進(jìn)行了研究［16］；楊良杰等（2013）運(yùn)用包含非期望產(chǎn)出的SBM-Undesirable模型從時(shí)空演變角度對(duì)中國(guó)公路運(yùn)輸效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)［17］。

縱觀已有文獻(xiàn)的研究成果，目前對(duì)物流效率研究的局限性主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：①以往的研究大多只考慮了經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，忽略了物流運(yùn)作過(guò)程中必須投入的要素—能源，以及能源消耗所產(chǎn)生的二氧化碳等非期望產(chǎn)出指標(biāo)；②從研究方法上看，以往的研究通常采用傳統(tǒng)的DEA、SFA方法等對(duì)效率進(jìn)行測(cè)算，沒(méi)有充分考慮變量的松弛性問(wèn)題，存在效率被高估的局限性；③在少數(shù)考慮非期望產(chǎn)出的效率測(cè)度文獻(xiàn)中，對(duì)非期望產(chǎn)出的處理方式大多局限于非期望產(chǎn)出作投入處理法、倒數(shù)處理法、方向距離函數(shù)法等，容易導(dǎo)致效率測(cè)度結(jié)果的偏差?；谏鲜龇治?，本文構(gòu)建了一個(gè)碳約束下的物流效率測(cè)度模型—考慮非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型，對(duì)2005-2014年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市的物流效率進(jìn)行測(cè)度，以期為實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供依據(jù)。

二、考慮非期望產(chǎn)出的Super-SBM測(cè)度方法

Tone（2001）提出了一種基于松弛變量的非徑向、非角度的效率測(cè)度方法——SBM模型，與傳統(tǒng)CCR或BCC模型不同，SBM模型直接將松弛向量加入目標(biāo)函數(shù)中，使得SBM模型的經(jīng)濟(jì)解釋是使實(shí)際利潤(rùn)最大化，而不僅僅是效益比例的最大化［18］。同時(shí)，Tone（2002）在此基礎(chǔ)上提出了超效率SBM模型，用于解決多個(gè)決策單元效率值均為1時(shí)的區(qū)分與排序問(wèn)題［19］。

為了與物流實(shí)際生產(chǎn)情況相一致，本文將非期望產(chǎn)出引入超效率SBM模型中，構(gòu)建了一個(gè)考慮非期望產(chǎn)出的改良超效率SBM模型。假設(shè)測(cè)度n個(gè)DMUs的效率，每個(gè)DMU由投入m、期望產(chǎn)出r1和非期望產(chǎn)出r23種要素組成。向量形式分別表示為x∈Rm，分別表示投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出的矩陣。其中X=[x1,…,x2]，，SBM模型分式規(guī)劃形式如下：

當(dāng)且僅當(dāng)ρ=1，即w-=0，wd=0，wu=0時(shí)，DMUk為SBM有效。本文定義DMUk是SBM有效的，構(gòu)建包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型如下：

依據(jù)模型（1）、（2）計(jì)算得出碳約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市2005-2014年的物流產(chǎn)業(yè)效率，用CLE表示，根據(jù)模型的特點(diǎn)，地區(qū)k在t年的碳約束下的物流效率可表示為：

這種考慮非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型相較于其他DEA模型，有以下3個(gè)優(yōu)點(diǎn)：①將非期望產(chǎn)出單元納入考量；②投入產(chǎn)出變量的松弛性問(wèn)題得到了有效解決；③解決了多個(gè)決策單元同時(shí)有效時(shí)的區(qū)分排序問(wèn)題。因而，本文選用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型能夠更全面地反映區(qū)域物流效率測(cè)度的本質(zhì)。

三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

在我國(guó)各省市的產(chǎn)業(yè)分類體系中，幾乎都沒(méi)有“物流產(chǎn)業(yè)”這一分類，即使在世界范圍內(nèi)也是如此。考慮到現(xiàn)代物流業(yè)是融合了交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵電等行業(yè)的復(fù)合型服務(wù)行業(yè)，根據(jù)《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒2015》，2005-2014各年度交通運(yùn)輸業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)和郵政業(yè)的增加值占物流業(yè)增加值的比重均超過(guò)80%，因此本文選取交通運(yùn)輸業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)和郵政業(yè)數(shù)據(jù)近似反映物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平。本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市即上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南為研究對(duì)象，研究時(shí)間跨度為2005-2014年。數(shù)據(jù)均來(lái)自于2006-2015年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（一）投入指標(biāo)

（1）資本投入。為消除價(jià)格因素影響，以2005年物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額為基期折算各年份物流產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資額作為資本投入（單位：億元）。

（2）勞動(dòng)力投入。采用各省市物流業(yè)從業(yè)人員數(shù)為勞動(dòng)力投入指標(biāo)（單位：萬(wàn)人）。

（3）能源投入。以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶能源消耗量比例較大的六種能源消耗量（原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣）折算成標(biāo)準(zhǔn)煤（單位：萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）。

（二）產(chǎn)出指標(biāo)

（1）期望產(chǎn)出。以2005年為基期，按GDP平減指數(shù)法進(jìn)行可比價(jià)格折算各年份各地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)增加值作為期望產(chǎn)出（單位：億元）。

（2）非期望產(chǎn)出。物流業(yè)二氧化碳排放量，本文采用《2006年IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》中提供的方法，以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)消耗的6種主要能源消費(fèi)量為基準(zhǔn)測(cè)算各省市物流業(yè)碳排放量，計(jì)算公式如下：

其中，Ei為第i種能源折算為標(biāo)準(zhǔn)煤的能源消費(fèi)量；CIi為第i種能源對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)。單位：萬(wàn)噸。樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1所列。

表1 樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

（一）不同情形下物流效率測(cè)度分析

利用MAX DEA 6.0對(duì)2005-2014年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的物流效率進(jìn)行測(cè)度，計(jì)算得到兩種情形下的物流效率。情形一：不包含非期望產(chǎn)出（即不考慮環(huán)境約束）的效率測(cè)度，情形二：包含非期望產(chǎn)出（即考慮環(huán)境約束）的效率測(cè)度，結(jié)果見(jiàn)表2所列。

表2 不同情形下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率值比較

從表2可以看出，不考慮碳約束的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2005-2014年物流產(chǎn)業(yè)效率均值為0.809 6，而加入碳約束的情形下，物流效率均值只有0.766 7，這表明不考慮碳約束的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流效率被嚴(yán)重高估，脫離了實(shí)際生產(chǎn)情況。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶大部分地區(qū)在碳排放約束下，物流產(chǎn)業(yè)效率降低，當(dāng)要求物流產(chǎn)業(yè)各部門盡可能增加物流業(yè)產(chǎn)值時(shí)，往往會(huì)導(dǎo)致污染物排放量的增加或污染治理的減少，相對(duì)而言物流產(chǎn)業(yè)效率有所降低。

表3是對(duì)不同情形下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市物流產(chǎn)業(yè)效率均值及排名的對(duì)比分析，從中可以看出，2005-2014年間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市的物流產(chǎn)業(yè)效率具有較大差異。不考慮碳約束的情形下，江蘇、安徽、上海3個(gè)地區(qū)實(shí)現(xiàn)了效率有效；而在考慮碳約束的情形下，江蘇、安徽、江西3省實(shí)現(xiàn)了DEA有效。不難發(fā)現(xiàn)，在考慮碳約束的情形下，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)達(dá)地區(qū)如江蘇、上海物流效率排名相對(duì)降低，相反經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)如安徽、江西效率排名有所提高。另外，大部分地區(qū)的物流效率均比不考慮碳約束下的效率值要低，這表明只考慮物流業(yè)發(fā)展而忽略負(fù)面效應(yīng)的效率測(cè)度是不夠準(zhǔn)確的。因此下文將會(huì)展開(kāi)對(duì)碳約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率的測(cè)度研究。

表3 不同情形下2005-2014年11省市物流效率值比較

（二）物流產(chǎn)業(yè)效率時(shí)空格局演化分析

（1）碳約束下物流效率空間格局特征。結(jié)合上文測(cè)度結(jié)果，選取每?jī)赡甑慕孛鏀?shù)據(jù)繪制出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市碳約束下物流效率空間格局圖（圖1）。通過(guò)分析10年截面數(shù)據(jù)及空間格局圖可知：2005-2006年間，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市中江蘇、浙江、安徽、湖南四省區(qū)效率較高且達(dá)到完全有效，其余省市均處于效率無(wú)效水平，空間格局上呈現(xiàn)出東部效率高、中西部效率低的特點(diǎn)；2007-2008年物流效率相較前兩年呈現(xiàn)降低態(tài)勢(shì)，僅江蘇、安徽兩省效率處于有效水平，其余省市均處于無(wú)效水平，空間上效率值由東至西呈降低趨勢(shì)；2009-2010年間物流效率整體上仍呈現(xiàn)東部效率高、中西部效率低的格局，其中江蘇（1.01），安徽（1.11）保持完全有效水平，上海（0.82），江西（0.94）省市效率較高，湖北（0.52），四川（0.51），貴州（0.37），云南（0.34）效率較差；2011-2012年間，物流效率較前四年有所回升，有效地區(qū)增多且區(qū)域差異逐步縮小，空間上三級(jí)格局初具雛形；2013-2014年間碳約束下的物流效率較前8年呈明顯上升趨勢(shì)，有效地區(qū)明顯增多，其中上海（1.34），江蘇（1.17），安徽（1.03），江西（1.33）達(dá)到完全有效水平，浙江（0.76），湖南（0.83），四川（0.90）省區(qū)效率較高，貴州（0.46），云南（0.42）效率較差，空間格局上由前期的東部效率高、中西部效率低的格局演變?yōu)闁|部圍繞上海、中部圍繞安徽、西部圍繞四川的三級(jí)格局，此種格局特征與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流發(fā)展息息相關(guān)。

圖1 碳約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率空間格局

（2）碳約束下物流效率時(shí)間序列演化特征。從碳約束下2005-2014年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率歷年均值（圖2）不難看出，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2005-2014年間物流效率呈現(xiàn)U型走勢(shì)。就各效率類型的省區(qū)比重來(lái)看，同樣可以證明這一判斷，2005-2007年間效率有效省市占比達(dá)36.4%；2008-2011年間效率有效省市占比下降到18.2%，且貴州、云南兩省效率值低于0.4；2012-2014年間，物流效率有效的省市占比回升到36.4%，且不存在效率值低于0.4的省市，2014年總體效率值更是達(dá)到歷年最高水平。碳約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率時(shí)間序列演化呈現(xiàn)此類特征表明：2005-2007年間，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)處于起步階段，物流技術(shù)水平不發(fā)達(dá)，物流業(yè)產(chǎn)值較低，但非期望產(chǎn)出二氧化碳排放量也較少，因而總體物流效率水平較高；2008-2011年間，隨著物流技術(shù)水平的提高，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)（尤其是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)）加大對(duì)物流產(chǎn)業(yè)的資本投入和能源投入，物流產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值有所提高，但這一時(shí)期主要強(qiáng)調(diào)物流規(guī)模的擴(kuò)大，物流發(fā)展方式較為粗放，忽視了物流發(fā)展的環(huán)境效益，導(dǎo)致碳排放量的急劇增長(zhǎng)，總體效率有所降低；2012-2014年間，國(guó)家貫徹建設(shè)資源節(jié)約型和環(huán)境友好型社會(huì)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市開(kāi)始轉(zhuǎn)變物流發(fā)展模式，加大了在節(jié)能減排、環(huán)境保護(hù)方面的投入，隨著物流技術(shù)水平和環(huán)保投入的邊際效應(yīng)逐步顯露，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率得到較大提升。近年來(lái)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流發(fā)展模式由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變。在未來(lái)的發(fā)展中，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)需持續(xù)貫徹物流產(chǎn)業(yè)節(jié)能降耗、環(huán)境保護(hù)政策，實(shí)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)高效可持續(xù)發(fā)展。

圖2 碳約束下2005-2014年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率均值

（3）碳約束下物流效率區(qū)域差異演化特征。為了進(jìn)一步明確長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率區(qū)域演化差異，本文按照地理位置及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的11個(gè)省市分為三大區(qū)域，重慶、四川、貴州、云南為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游區(qū)域；江西、湖北、湖南為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中游區(qū)域；上海、江蘇、浙江、安徽為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游區(qū)域。

碳約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶三大區(qū)域的物流效率值如圖3所示。從圖中可以看出，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)物流效率明顯高于中游和上游地區(qū)，其物流效率值在0.8～1.2之間波動(dòng)，呈U型上升趨勢(shì)；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中游地區(qū)物流效率波動(dòng)較大，物流效率呈現(xiàn)前期下降，后期穩(wěn)步上升趨勢(shì)；而長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游地區(qū)物流效率均值最低，介于0.4～0.6之間，物流效率波動(dòng)較小，且2013-2014年有下降趨勢(shì)，三大區(qū)域物流效率差距呈現(xiàn)先縮小后擴(kuò)大的趨勢(shì)。

在研究的10年間，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游區(qū)域的物流效率值呈現(xiàn)前期緩慢上升，后期有所下降的趨勢(shì)，表明上游區(qū)域在提高物流技術(shù)，擴(kuò)大物流規(guī)模方面還有很大空間。其他兩大區(qū)域都呈現(xiàn)U型走勢(shì)，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中下游區(qū)域隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，物流水平得到了一定發(fā)展，但對(duì)物流產(chǎn)業(yè)節(jié)能減排不夠重視，導(dǎo)致中間幾年的物流效率有所下降，但近幾年我國(guó)政府在環(huán)境整治上加大力度，促進(jìn)了中下游區(qū)域物流綜合效率的提升。

圖3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶三大區(qū)域物流效率變化趨勢(shì)

（4）碳約束下物流效率演化類型。本文按照長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市非期望產(chǎn)出二氧化碳排放量及物流效率的差異，采用SPSS 20.0軟件對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市進(jìn)行聚類分析，將其分為3個(gè)梯隊(duì)，見(jiàn)表4所列。

表4 碳約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率演化類型

第一梯隊(duì)為上海、江蘇、安徽、江西，屬于物流高效區(qū)，細(xì)分來(lái)看，上海、江蘇作為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游省份，物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，擁有豐富的物流資源，交通基礎(chǔ)設(shè)施條件相對(duì)較好，雖然較高的物流產(chǎn)業(yè)能耗產(chǎn)生了較高的碳排放量，但投入產(chǎn)出匹配度比較合理，因而實(shí)現(xiàn)了較高的物流效率。而安徽、江西則實(shí)現(xiàn)了低碳排，高效率，作為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中下游區(qū)域的代表，這兩個(gè)地區(qū)以較少的物流投入獲得了較高的產(chǎn)出，同時(shí)減少了物流產(chǎn)業(yè)的碳排放，實(shí)現(xiàn)了物流產(chǎn)業(yè)的高效發(fā)展。

第二梯隊(duì)為浙江、湖南、重慶、四川，處于物流中效區(qū)。細(xì)分來(lái)看，浙江省物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快，物流資源投入較多，在物流發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生了較多的二氧化碳排放，投入產(chǎn)出匹配度不夠合理，物流產(chǎn)業(yè)效率有待提高；而作為長(zhǎng)江中上游地區(qū)的湖南、重慶、四川物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為緩慢，物流產(chǎn)業(yè)資源利用率較低，雖然實(shí)現(xiàn)了物流業(yè)的低碳排，但物流產(chǎn)出不足，物流產(chǎn)業(yè)效率總體不高。

第三梯隊(duì)為湖北、貴州、云南，屬于物流低效區(qū)。其中，湖北、云南、貴州作為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中上游地區(qū)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流資源稟賦以及物流人才的匱乏都使得物流產(chǎn)業(yè)效率無(wú)法達(dá)到生產(chǎn)前沿面，而湖北省更是存在較為嚴(yán)重的二氧化碳排放問(wèn)題，因而整體物流效率較低。

碳約束下的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率中高效區(qū)集中在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游區(qū)域，低效區(qū)集中在經(jīng)濟(jì)帶上游區(qū)域，呈現(xiàn)“下游高上游低”的格局。由此表明，第一梯隊(duì)是其他梯隊(duì)成員學(xué)習(xí)的“標(biāo)桿”；第二梯隊(duì)成員較多，是改善長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率的重心和突破口；第三梯隊(duì)碳約束下的物流效率相對(duì)較低，是扶持和改善的重點(diǎn)對(duì)象。

五、結(jié)論

本文基于考慮非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的物流效率進(jìn)行測(cè)度分析，并對(duì)其時(shí)空演化特征、區(qū)域演化差異、效率演化類型進(jìn)行了刻畫(huà)。主要結(jié)論如下：

（1）不考慮碳約束的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)效率明顯高于考慮碳約束的情形，這表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶大部分地區(qū)未考慮非期望產(chǎn)出的物流產(chǎn)業(yè)效率被嚴(yán)重高估，考慮非期望產(chǎn)出對(duì)物流效率測(cè)度具有明顯影響且更符合實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程。

（2）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率空間格局上呈現(xiàn)由前期東部效率高、中西部效率低的特點(diǎn)演變?yōu)闁|部圍繞上海、中部圍繞安徽、西部圍繞四川的三級(jí)格局；時(shí)間序列演化方面，碳約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2005-2014年間的物流效率呈現(xiàn)先下降后上升的U型走勢(shì)，物流發(fā)展模式由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變。

（3）從區(qū)域物流發(fā)展來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游區(qū)域物流效率呈現(xiàn)前期平穩(wěn)發(fā)展，后期下降的趨勢(shì)，中下游區(qū)域呈現(xiàn)先下降后上升的U型走勢(shì)，三大區(qū)域物流效率差距呈現(xiàn)先縮小后擴(kuò)大的趨勢(shì)；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率演化類型可分為高、中、低三個(gè)梯隊(duì)，第二梯隊(duì)是改善長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流效率的重心和突破口。

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A Study on Measurement of the Yangtze River Economic Belt Logistics Efficiency Based on the Super-SBM Model

WANG Yu-hong,LIU Qi
（School of Business,Jiangnan University,Wuxi 214122,China）

This paper,based on the Super-SBM model not considering undesirable outputs,measures the logistics efficiency values of 11 provinces along the Yangtze River Economic Belt from 2005 to 2014,and describes their spatial and temporal evolution characteristics,re?gional evolution differences and efficiency evolution types.The study shows that:The logistics efficiency values not considering undesirable outputs are significantly higher than the ones considering undesirable outputs;The spatial pattern of logistics efficiency of the Yangtze Riv?er Economic Belt presents that the characteristics of higher efficiency in the eastern area and lower efficiency in the central and western ar?eas at the early stage evolve into three poles,which are the east around Shanghai municipality,the central around Anhui province and the west around Sichuan province;From the perspective of time series evolution,the logistics efficiency shows a U-shaped trend from 2005 to 2014;From the perspective of regional evolution differences,the logistics efficiency of the lower reaches of the Yangtze River Economic Belt is obviously higher than that of the middle reaches,The three regional logistics efficiency gaps present the trend of dwindling first and en?larging afterward;The evolution of logistics efficiency in the Yangtze River Economic Belt is classified into three types:high,medium and low,the medium type is the center of gravity and breakthrough to improve the logistics efficiency of the Yangtze River Economic Belt.

the Yangtze River Economic Belt;carbon constraints;undesirable outputs;Super-SBM model

F127;F259.22

A

1007-5097（2017）05-0072-06

［責(zé)任編輯：程靖］

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.05.010

2017-02-03

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71301061;71503103）；江蘇省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（14GLC008）；江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（BK20150157）；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金項(xiàng)目（JUSRP1504ZD;2017JDZD06）；江蘇省高校青藍(lán)工程項(xiàng)目；江蘇省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃重大項(xiàng)目（A/2016/011）；江蘇省六大人才高峰項(xiàng)目（2016-JY-011）；廣義虛擬經(jīng)濟(jì)研究專項(xiàng)（GX2014-1023（M））

王育紅（1979-），男，河南駐馬店人，教授，管理學(xué)博士，研究方向：不確定性系統(tǒng)預(yù)測(cè)與決策方法，灰色系統(tǒng)理論；劉琪（1992-），女，江蘇宜興人，碩士研究生，研究方向：低碳物流。