楊雙鵬，趙 近 YANG Shuangpeng,ZHAO Jin

（昆明理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明 650000）

0 引言

西部地區(qū)在“一帶一路”建設(shè)中，擁有巨大的地緣作用，但同時(shí)我國西部地區(qū)大都處于多山地區(qū)，除重慶、四川、陜西等省外，其余地區(qū)經(jīng)濟(jì)普遍比較落后，尤其是西藏、青海、寧夏3省2015年GDP總量均沒有超過3 000億，究其原因，物流產(chǎn)業(yè)落后是其重要原因之一。物流作為公認(rèn)的“第三利潤源”，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的載體，因此對西部地區(qū)物流效率的研究就顯得迫在眉睫。

學(xué)術(shù)界對于物流效率的研究由來已久，如高詹（2013）采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法中的Malmquist指數(shù)模型，對2001～2010年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)29個(gè)地級市的城市物流效率進(jìn)行了實(shí)證分析；Capline，Sheffi（1994） 認(rèn)為影響企業(yè)物流業(yè)效率包括物流資源利用率、生產(chǎn)效率和運(yùn)營時(shí)間；倪明、何超、楊善（2015）認(rèn)為實(shí)踐中物流業(yè)對能源依賴性較大，因此把能源消耗加入投入指標(biāo)中。對物流效率的研究，目前，學(xué)術(shù)界已經(jīng)取得了極大的進(jìn)展，但還是存在著不足之處，如大部分學(xué)者在研究中僅局限于對物流效率進(jìn)行綜合性評價(jià)，而未對其進(jìn)行投影分析；對物流效率的研究主要集中在宏觀、微觀層面等。針對這些問題，本文將選取比較全面客觀的指標(biāo)，運(yùn)用DEA模型對我國西部各省區(qū)物流效率進(jìn)行實(shí)證評價(jià)，并進(jìn)行投影分析；然后利用Tobit回歸模型分析其物流效率與影響因素之間的相關(guān)性；最后，根據(jù)實(shí)證分析的結(jié)果提出針對性的建議。

1 物流效率及影響因素實(shí)證分析

1.1 物流效率的實(shí)證分析

1.1.1 模型說明。本文主要采用DEA中的兩個(gè)常用模型C2R和B2C。C2R模型是將工程效率的概念推廣到多輸入、多輸出系統(tǒng)的相對效率評價(jià)中，基于的假設(shè)是決策單元的規(guī)模報(bào)酬是固定的，測算決策單元的技術(shù)效率，即評價(jià)一個(gè)系統(tǒng)的綜合有效性；B2C模型是在C2R模型的基礎(chǔ)上加以約束條件將總體技術(shù)效率值分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率兩部分。因此，可以通過模型計(jì)算，來具體判斷總體技術(shù)效率偏低是規(guī)模無效率還是純技術(shù)無效率所致。

（1）C2R模型。假設(shè)有n個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元有m種類型的“輸入”和s種類型的“輸出”。設(shè)xik為第k個(gè)決策單元對第i種“輸入”指標(biāo)的投入，yjk為第k個(gè)決策單元第j種“輸出”的產(chǎn)出量，然后分別對其賦予權(quán)重vi和uj，構(gòu)建線性規(guī)劃，那么，對于決策單元k的效率評價(jià)指數(shù)為：，通過改變權(quán)重?cái)?shù)vi和uj，使得hk值最大。

（2）B2C模型。B2C模型是給予C2R加上約束條件引入松弛變量s+和剩余變量s-，θ為第k個(gè)決策單元的技術(shù)效率，建立方程求出θ的最小值，若θ=1，s+，s-≠0，則決策單元jo為弱DEA有效；若θ=1，s+，s-=0，則決策單元jo為DEA有效；若θ＜1，則決策單元jo為DEA無效。

1.1.2 假設(shè)變量的選取。根據(jù)本文所研究區(qū)域的實(shí)際情況，決定選取投入指標(biāo)：（1）物流業(yè)從業(yè)人數(shù)：其具體包括鐵路、公路、水上、航空、管道等運(yùn)輸業(yè)就業(yè)人員以及裝卸搬運(yùn)和其他運(yùn)輸服務(wù)業(yè)就業(yè)人員數(shù)、郵政業(yè)就業(yè)人員數(shù)。（2）物流業(yè)投資總額：其具體包括交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資總額。（3）線路運(yùn)輸長度：線路運(yùn)輸長度需要換算，因航空運(yùn)輸在西部地區(qū)較為不發(fā)達(dá)，運(yùn)輸所占比例極小，因此本文選擇鐵路、公路、航道將其統(tǒng)一折算成公路長度，具體做法為其中：Li表示第k省的線路運(yùn)輸長度；xkj表示第k省j運(yùn)輸方式的線路長度；ykj表示第k省j運(yùn)輸方式的每萬公里運(yùn)輸能力；zk表示第i省公路每萬公里運(yùn)輸能力。（4）民用載貨汽車擁有量。產(chǎn)出指標(biāo)：（1）物流業(yè)生產(chǎn)總值。（2） 各類運(yùn)輸貨物總量。（3）各類運(yùn)輸貨物周轉(zhuǎn)量。

1.1.3 數(shù)據(jù)結(jié)果分析。根據(jù)2015中國統(tǒng)計(jì)年鑒和2015西部各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒，收集相關(guān)數(shù)據(jù)，做相應(yīng)處理，運(yùn)用DEA2.1軟件，選取C2R和B2C模型，計(jì)算出我國西部地區(qū)各省、直轄市物流效率。計(jì)算結(jié)果主要包括總體效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率3個(gè)部分。純技術(shù)效率指在一定投入下，所能達(dá)到的產(chǎn)出能力；規(guī)模效率指物流業(yè)的發(fā)展規(guī)模；而純技術(shù)效率和規(guī)模效率的乘積為總體效率。所獲結(jié)果如表1所示：

表1 西部地區(qū)2015物流效率評價(jià)結(jié)果

從表1可以看出，西部地區(qū)所包含的12個(gè)省、直轄市總體物流效率平均值為0.821、純技術(shù)效率平均值為0.921、規(guī)模效率平均值為0.897，從數(shù)值看，只有純技術(shù)效率平均值超過0.9，其余兩項(xiàng)均未超過0.9，說明西部地區(qū)整體物流效率一般。內(nèi)蒙古、廣西、重慶、貴州、寧夏3項(xiàng)指標(biāo)都達(dá)到了1，說明其物流要素的投入得到了最大限度的配置利用，并達(dá)到了最優(yōu)的產(chǎn)出，而總體物流效率平均值的拉低主要是由四川、云南、西藏、青海、新疆造成，尤其青海由于規(guī)模效率偏低導(dǎo)致物流總體效率只有0.503，而緊隨其后的云南、新疆總體效率值則主要由純技術(shù)效率值偏低導(dǎo)致，四川、西藏則主要是規(guī)模效率的偏低引起總體效率的偏低。純技術(shù)效率值不足1且按數(shù)值從大到小排列有甘肅、陜西、云南、新疆，說明這幾個(gè)省迫切需要在現(xiàn)有投入條件下，合理配置物流資源，充分、高效的利用物流投入要素，提高物流產(chǎn)出。規(guī)模效率不足1的按數(shù)值從大到小排列有新疆、甘肅、陜西、云南、四川、西藏、青海，其中：陜西、甘肅、新疆規(guī)模效率值都達(dá)到0.9以上，接近于1，而其余省份規(guī)模效益則都處于0.9以下，而在規(guī)模效率值不足1的省份中，規(guī)模效益呈遞增狀態(tài)的省份有西藏、陜西、青海、新疆表明其可以加大物流資源的投入，并加以合理利用，促進(jìn)物流產(chǎn)出的總體規(guī)模，規(guī)模效益呈遞減狀態(tài)的省份有四川、云南、甘肅，反映出其投入存在冗余，而產(chǎn)出存在不足，需要合理加強(qiáng)投入資源的配置，調(diào)整投入與產(chǎn)出的比例，使其達(dá)到一個(gè)合理的狀態(tài)。

為了更全面地研究西部地區(qū)物流效率問題，繼續(xù)運(yùn)用DEA軟件，對西部各地區(qū)2011～2015年的物流效率做了縱向的測量，結(jié)果如表2所示：

結(jié)果顯示，2011～2015年內(nèi)蒙古、廣西、貴州、寧夏物流效率都呈DEA有效，其總體效率值都為1；甘肅省物流總體效率值在2014、2015相較于2011～2013年有所下降，這估計(jì)與甘肅處于“一帶一路”重要節(jié)點(diǎn)因而投入過多，產(chǎn)出不足有關(guān)；重慶除2012年外，其余年份表現(xiàn)都比較穩(wěn)定；云南省物流效率值則呈穩(wěn)步提升的態(tài)勢，這與云南省大力建設(shè)南亞、東南亞“輻射中心”不無關(guān)系；青海、西藏、新疆物流效率則出現(xiàn)忽高忽低不穩(wěn)定狀態(tài)，且皆處于較低的水平，這與其物流投入產(chǎn)出不均衡有很大的聯(lián)系。

限于篇幅，本文決定對2015年非DEA有效決策單元在有效生產(chǎn)前沿面上進(jìn)行投影分析，通過對DEA無效單元投入和產(chǎn)出進(jìn)行合理調(diào)整，使其達(dá)到DEA有效，表3為C2R模型求解的松弛變量值匯總。依此，對C2R模型中θ未達(dá)到1的決策單元進(jìn)行投影分析，關(guān)于投入的調(diào)整方法如下：

表2 西部地區(qū)2011～2015年物流效率評價(jià)結(jié)果

式（1）、式（2） 中，為決策單元j的第m種投入量在DEA相對有效面上的“投影”；為決策單元j的第n種產(chǎn)出量在DEA相對有效面上的“投影”；θ為DEA所測得的總體效率值；松弛變量。

表3 西部DEA無效地區(qū)物流效率松弛變量結(jié)果

根據(jù)式（1）、式（2）對非DEA有效各個(gè)決策單元進(jìn)行投影，結(jié)果如表4所示：

表4 西部DEA無效地區(qū)物流效率投影分析結(jié)果

如表3、表4所示：通過投影分析結(jié)果可看出各個(gè)省需要調(diào)整的投入，以及通過調(diào)整投入量而使產(chǎn)出量達(dá)到的水平，例如云南省需將自己的物流業(yè)從業(yè)人數(shù)減至10萬、物流業(yè)投資總額減至699億元、線路運(yùn)輸長度減至12萬千米、民用載貨汽車擁有量減至50萬輛，可以使物流業(yè)生產(chǎn)總值升至563億元、各類運(yùn)輸貨物周轉(zhuǎn)量升至2 243億噸/公里；甘肅省需將物流業(yè)從業(yè)人數(shù)減至10萬、物流業(yè)投資總額減至681億元、線路運(yùn)輸長度減至12.6萬千米、民用載貨汽車擁有量減至39萬輛，可以使物流業(yè)生產(chǎn)總值升至567億元、各類運(yùn)輸貨物總量升至10億噸；青海省需將物流業(yè)從業(yè)人數(shù)減至2.1萬、物流業(yè)投資總額減至135.4億元、線路運(yùn)輸長度減至2.575萬千米、民用載貨汽車擁有量減至7萬輛，可以使物流業(yè)生產(chǎn)總值升至114億元、各類運(yùn)輸貨物總量升至2億噸。在此基礎(chǔ)上，各個(gè)省、直轄市需要積極提高公路運(yùn)輸效率，培養(yǎng)物流人才，加大新技術(shù)的應(yīng)用等來提高物流綜合資源利用率，進(jìn)而提升物流效率。

1.2 物流效率影響因素實(shí)證分析

1.2.1 回歸模型建立。Tobit回歸模型是一種基于因變量收到限制的模型，其局限性為如果采用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，則可能無法呈現(xiàn)完整數(shù)據(jù)。因此本文采取最大似然法的截取回歸模型（Censored Regression Mode）l，也就是Tobit模型，其表達(dá)式為：

上式中，y*為截?cái)嘁蜃兞肯蛄?；y為效率值向量；x為自變量向量；β為回歸參數(shù)向量；u為誤差項(xiàng)，u～（0,δ2）。

1.2.2 假設(shè)變量的選取。本文通過DEA軟件對所選的12個(gè)地區(qū)2011～2015年5個(gè)年份的投入產(chǎn)出再次進(jìn)行測算，得出的物流總體效率值作為因變量y，將以下各個(gè)變量作為假設(shè)變量：（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）：衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低。（2）外商投資企業(yè)進(jìn)出口總額：衡量地區(qū)對外經(jīng)濟(jì)開放程度。（3）物流資源利用率：可依據(jù)、單位公路通過的貨運(yùn)量、單位鐵路通過的貨運(yùn)量、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量，利用SPSS軟件采取主成分分析法來選取物流資源綜合利用率。（4）區(qū)位商：衡量地區(qū)區(qū)位因素，由各省、直轄市物流產(chǎn)值在其地區(qū)總產(chǎn)值中所占比重與全國物流產(chǎn)值在全國總產(chǎn)值中所占比重的比率計(jì)算得來。（5）互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)：衡量地區(qū)信息化水平。（6）城鎮(zhèn)化水平：衡量地區(qū)人口向城市聚集的情況。其數(shù)據(jù)來源為：2011～2015年中國統(tǒng)計(jì)年鑒及各省直轄市、自治區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.2.3 回歸模型建立。Tobit模型建立如下：

上式中，yi代表各省物流效率；GDPt代表各省第t時(shí)期GDP水平；TIOt代表各省第t時(shí)期外商投資企業(yè)進(jìn)出口總額：RUt代表各省第t時(shí)期物流資源利用率；LQt代表各省第t時(shí)期區(qū)位商；LITt代表各省第t時(shí)期信息化水平；β0為常數(shù)項(xiàng)；β1～β5代表各個(gè)因變量的回歸系數(shù)；u代表回歸誤差項(xiàng)。

1.2.4 結(jié)果分析。首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后通過stata13軟件，建立Tobit回歸模型，結(jié)果如表5所示：

表5 Tobit模型回歸結(jié)果

通過表5，分析如下：

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）與物流效率水平呈正相關(guān)，系數(shù)為0.53，表明若GDP提高1%，相應(yīng)的物流效率可平均提高0.53%，說明其具有很高的相關(guān)度，這可能是由于西部地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展會(huì)促進(jìn)物流效率的提高。外商投資進(jìn)出口總額（TIO）與物流效率水平呈正相關(guān)，系數(shù)為0.08，相關(guān)度不是很高，這可能與外商在大部分西部地區(qū)投資較少有關(guān)。區(qū)位商與物流效率水平呈正相關(guān)關(guān)系，RU每提高1%，相應(yīng)的物流效率就會(huì)提高0.4%，具有很高正相關(guān)度，區(qū)位商可以反映一個(gè)產(chǎn)業(yè)部門的專業(yè)化程度，可見物流效率與地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)部門的專業(yè)化程度有很大的聯(lián)系。物流資源利用率與物流效率水平呈正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為0.12相關(guān)度較高，表明物流效率的高低與物流資源的不合理使用甚至是浪費(fèi)有重要關(guān)聯(lián)。地區(qū)信息化水平、城鎮(zhèn)化與物流效率水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，這可能是由于西部地區(qū)除少數(shù)省份外，大部分地區(qū)信息化水平都很低有關(guān)。而西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平同樣在近幾年得到了提高，進(jìn)而對物流需求造成了一定的沖擊，但西部大部分地區(qū)由于資源潰泛，人才缺失，造就了很大的物流資源投入得不到合理利用。

2 建議與對策

根據(jù)DEA測算結(jié)果及Tobit回歸結(jié)果所得出的結(jié)論，給予以下建議及對策來促進(jìn)西部地區(qū)的物流效率水平。

對西部地區(qū)進(jìn)行相應(yīng)的物流模塊劃分，加強(qiáng)鄰省、臨市的聯(lián)系，打破區(qū)域封鎖和行業(yè)內(nèi)條塊分割；優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，協(xié)調(diào)發(fā)展多種運(yùn)輸方式，對原先已有的公路、鐵路進(jìn)行升級建設(shè)，維修損壞的路段，力爭建成有效的公路、鐵路網(wǎng)；整合物流資源，政府牽頭，培養(yǎng)各地區(qū)具有高效率的物流龍頭企業(yè)，借助其先進(jìn)的技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)對區(qū)域內(nèi)物流資源進(jìn)行整合，形成規(guī)模效應(yīng)，減少資源的浪費(fèi)；提高區(qū)位優(yōu)勢，借助“一帶一路”大背景，發(fā)揮區(qū)位優(yōu)勢， 通過合理的科學(xué)調(diào)研和規(guī)劃，調(diào)整物流要素的在空間上的合理布局，提高部門專業(yè)化水平；提高物流資源利用率，引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)如RFID、EDI、GPS、Barcode等。

[1]高詹.中原經(jīng)濟(jì)區(qū)城市物流效率時(shí)空測度與比較研究[J].商業(yè)研究，2013(12):171-177.

[2]C CAPLINE,Y SHEFFI.A review and evaluation of logistics metrics[J].International Journal of Logistics Management,1994,5(2):11-28.

[3]倪明，何超，楊善林.區(qū)域物流效率評價(jià)及其影響因素實(shí)證研究[J].華東交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2015(4):65-72.