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        碳排放約束下我國西部地區(qū)物流效率實(shí)證研究
        ——基于非期望SBM模型和面板數(shù)據(jù)分析

        2018-09-01 06:57:06
        西部經(jīng)濟(jì)管理論壇 2018年4期
        關(guān)鍵詞:物流業(yè)物流效率

        (貴州大學(xué)管理學(xué)院 貴州貴陽 550025)

        為了響應(yīng)《聯(lián)合國氣候變化框架公約》,《公約》締約方實(shí)施了低碳發(fā)展戰(zhàn)略。2016年加入《巴黎協(xié)定》后,我國低碳發(fā)展更是面臨新的挑戰(zhàn):到2030年,中國單位GDP二氧化碳排放量要比2005年下降60%~65%。為了履行承諾,在十三五規(guī)劃中,我國計(jì)劃在接下來的五年里將單位GDP二氧化碳排放量降低18%[1]。

        物流業(yè)作為能源消耗的主要行業(yè)之一,其發(fā)展?fàn)顩r對能源效率以及低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展有直接影響。有研究表明,物流業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長與碳排放和能源消耗之間存在協(xié)同增長關(guān)系[2]。我國物流業(yè)起步于上世紀(jì)九十年代,相對較晚,但發(fā)展十分迅速。2016年,我國全社會(huì)物流總額達(dá)到229.7萬億元,物流業(yè)的總體規(guī)模已經(jīng)位居全球第一。隨著西部大開發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施,西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也帶動(dòng)了物流業(yè)的蓬勃發(fā)展。但與此同時(shí),西部地區(qū)物流設(shè)備、技術(shù)等與東部發(fā)達(dá)地區(qū)相比相對落后,西部地區(qū)物流業(yè)在發(fā)展過程中暴露出諸多問題,比如物流成本偏高、物流效率不高等。因此,在考慮節(jié)能減排的前提下對我國物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行科學(xué)、有效的評價(jià),并據(jù)此探索宏觀因素對物流效率的影響,對推動(dòng)西部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)高效、綠色、可持續(xù)發(fā)展具有十分重要的意義。

        目前國內(nèi)外學(xué)者在評價(jià)物流效率的過程中主要采用參數(shù)法和非參數(shù)法。參數(shù)法主要包括隨機(jī)前沿法(Stochastic Frontier Analysis, SFA)、自由分步法(Distribution Free Approach, DFA)和厚前沿分步法(Thick Frontier Analysis, TFA)三種;非參數(shù)法主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)和無界分析法(Free Disposal Hull, FDH)兩種。在眾多評價(jià)方法中,DEA法可以處理多投入、多產(chǎn)出決策單元的效率評價(jià)問題,且不需要事先給定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式,因而被廣泛應(yīng)用于包括物流業(yè)在內(nèi)的多個(gè)行業(yè)的效率評價(jià)中。根據(jù)研究主體的不同,可以將目前運(yùn)用DEA方法評價(jià)物流效率的文獻(xiàn)分為物流企業(yè)研究和物流行業(yè)研究兩大類:1)物流企業(yè)研究。Maria等[3]從物流活動(dòng)、物流決策以及物流角色三個(gè)維度構(gòu)建了針對第三方物流服務(wù)商的效率評價(jià)體系,并運(yùn)用DEA法進(jìn)行了實(shí)證分析;Park等[4]對14個(gè)物流服務(wù)商的效率進(jìn)行了研究,對物流服務(wù)的實(shí)施效果進(jìn)行了評估,并指出物流效率較高且運(yùn)作穩(wěn)定的行業(yè)標(biāo)桿。2)物流行業(yè)研究。Marion等[5]運(yùn)用DEA方法評價(jià)了全球最大的8家航空公司的物流服務(wù)效率;Wu等[6]運(yùn)用平行結(jié)構(gòu)的兩階段DEA模型研究了我國運(yùn)輸系統(tǒng)的效率,并對貨運(yùn)和客運(yùn)兩個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行了效率分解;張竟軼[7]、周葉等[8]分別從技術(shù)效率、生態(tài)效率方面測度了我國物流行業(yè)的靜態(tài)效率;汪旭暉等[9]在對農(nóng)產(chǎn)品物流效率進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,對區(qū)域差異進(jìn)行了研究。然而,上述研究沒有對物流效率的動(dòng)態(tài)變化及其影響因素進(jìn)行分析。王維國等[10]、王琴梅等[11]、潘濤等[12]從動(dòng)態(tài)角度分析了我國物流效率的變化過程,并對影響物流效率的外部因素進(jìn)行了實(shí)證研究。然而,已有研究較少考慮能源及碳排放約束,且上述研究均以全國物流業(yè)為研究對象,缺少對具體區(qū)域物流效率的針對性研究。特別地,現(xiàn)有文獻(xiàn)鮮少研究碳排放約束下西部地區(qū)的物流效率。

        根據(jù)以上分析,本文以中國西部10個(gè)省(區(qū)、市)為研究對象,運(yùn)用非期望SBM模型評價(jià)各地區(qū)2004—2015年物流效率及其變化。相較現(xiàn)有研究,本研究主要有以下幾點(diǎn)不同:1)在關(guān)注投入產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí),考慮能源及環(huán)境因素,將能源消耗以及碳排放納入物流效率評價(jià)體系。2)對影響物流效率的宏觀因素進(jìn)行面板分析,探索主要影響因素,為制定相關(guān)政策提供科學(xué)參考。3)以西部地區(qū)物流業(yè)為研究對象。西部地區(qū)有獨(dú)特的資源優(yōu)勢,同時(shí)具有強(qiáng)大的物流需求。這既對該地區(qū)物流業(yè)提出了挑戰(zhàn),也為其發(fā)展提供了廣闊的空間[13]。此外,東南沿海部分產(chǎn)業(yè)不斷往中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移,西部地區(qū)對物流支撐的需求愈加明顯,而研究發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)的物流效率在三大地區(qū)中最低[14]。據(jù)此,本文在考慮碳排放約束的情況下,對西部地區(qū)各省份的物流效率進(jìn)行研究,并對其效率影響因素進(jìn)行面板回歸分析,以便為加快我國西部地區(qū)物流建設(shè)提供科學(xué)參考。

        1 研究方法與數(shù)據(jù)

        1.1 非期望SBM模型

        二氧化碳是物流交通運(yùn)輸過程中不容忽視的排放物,也是測評物流效率的主要非期望產(chǎn)出。自1989年F?re等[15]提出處理環(huán)境污染物的DEA模型以來,非期望產(chǎn)出的處理方法層出不窮,具體來講可以分為曲線測度法、非期望產(chǎn)出作為投入處理法、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)法及距離函數(shù)法等四種處理方法。上述方法均有各自的科學(xué)性,但也有各自的局限性。比如曲線測度法為非線性效率評價(jià)方法,計(jì)算較為繁瑣;非期望產(chǎn)出作為投入處理法難以反映生產(chǎn)實(shí)際;數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)法中的非線性轉(zhuǎn)換法不能滿足模型的凸性要求等等。因此,本文采用Tone等[16]提出的考慮了非期望要素的SBM模型。該模型是一種非徑向、非導(dǎo)向的DEA模型,不僅可以解決投入產(chǎn)出松弛性問題,而且能夠有效避免角度選擇差異帶來的影響。

        P={(x,yg,yb)|x≥λX,yg≤λYg,yb≥λYb}

        根據(jù)Tone[16]的研究,考慮了非期望產(chǎn)出的SBM模型可以表示為:

        (1)

        式(1)中,x、yg和yb表示投入產(chǎn)出的松弛向量,λ表示權(quán)重向量。目標(biāo)函數(shù)θ*關(guān)于向量x、yg和yb嚴(yán)格遞減,且滿足0<θ*≤1。

        由于模型(1)為非線性規(guī)劃,采用Charnes-Cooper變換可以將模型(1)轉(zhuǎn)化為模型(2)所示的線性規(guī)劃形式:

        (2)

        1.2 指標(biāo)選取與指標(biāo)來源

        物流業(yè)是一個(gè)跨制造業(yè)、農(nóng)業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域的復(fù)合型新興產(chǎn)業(yè),主要包括運(yùn)輸業(yè)、倉儲(chǔ)業(yè)、郵政業(yè)等7個(gè)部門。歷年的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,交通運(yùn)輸業(yè)、倉儲(chǔ)業(yè)和郵政業(yè)這三個(gè)主要部門對物流業(yè)增加值的貢獻(xiàn)達(dá)到了85%以上[11]。因此,本文將交通運(yùn)輸業(yè)、倉儲(chǔ)業(yè)和郵政業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)作為西部地區(qū)物流效率的研究樣本。

        目前,物流效率在行業(yè)內(nèi)并沒有專門定義,而是根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)中效率的定義派生而得。經(jīng)濟(jì)效率通常指資源利用效率,主要考察投入與產(chǎn)出間的關(guān)系?;诖?,本文用物流業(yè)總投入與物流業(yè)總產(chǎn)出之比來反映物流效率。此外,考慮數(shù)據(jù)可得性與權(quán)威性,本文的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。在指標(biāo)選取方面,參考相關(guān)文獻(xiàn)的物流效率評價(jià)指標(biāo),考慮經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境、人力因素及碳排放情況,將物流業(yè)固定資產(chǎn)投資(億元)、物流業(yè)從業(yè)人數(shù)(萬人)和能源消費(fèi)量(萬噸)作為投入指標(biāo),將物流業(yè)生產(chǎn)總值(億元)和碳排放量(萬噸)作為產(chǎn)出指標(biāo)。

        1.2.1 投入指標(biāo)

        1)勞動(dòng)力投入。我國物流行業(yè)機(jī)械化發(fā)展相對落后,裝卸搬運(yùn)、流通加工等主要物流活動(dòng)仍需要大量人力;此外,相關(guān)設(shè)施設(shè)備的技術(shù)人員以及管理人員也必不可少。因此,勞動(dòng)力是物流業(yè)必不可少的投入。本文將物流業(yè)從業(yè)人員總?cè)藬?shù)作為物流業(yè)的人力投入。

        2)資本投入。物流業(yè)的資本投入主要在物流活動(dòng)前期的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、倉庫建設(shè)或租賃、倉儲(chǔ)運(yùn)輸設(shè)備等方面。借鑒王維國等[10]學(xué)者采用固定資產(chǎn)投資額代表資本存量的做法,本文也將物流業(yè)固定資產(chǎn)投資作為物流業(yè)的資本投入。

        3)物資投入。物流業(yè)是能源消耗的主要行業(yè)之一,因而將能源視為物流業(yè)的主要物資投入。本文從《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中收集了物流業(yè)煤炭、汽油、天然氣、電力等多種能源消耗數(shù)據(jù),借鑒王維國等[10]的研究,將各種能源轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)煤加總得出總能源消耗,并以此作為物流行業(yè)的物資投入。

        1.2.2 產(chǎn)出指標(biāo)

        1)期望產(chǎn)出。物流業(yè)的生產(chǎn)總值是體現(xiàn)物流系統(tǒng)中各決策單元的整體產(chǎn)出水平的重要指標(biāo)。潘濤[12]等將物流業(yè)生產(chǎn)總值作為物流業(yè)的產(chǎn)出指標(biāo),據(jù)此本文也將其作為物流業(yè)的期望產(chǎn)出。

        2)非期望產(chǎn)出。碳排放量是物流業(yè)的主要非期望產(chǎn)出,根據(jù)煤炭、汽油等的消費(fèi)量及能源折算表(表1)中IPCC(2006)碳排放系數(shù)求得碳排放量,以此作為物流業(yè)效率評價(jià)的非期望產(chǎn)出。

        表1 能源折算表

        2 基于DEA-SBM模型的我國西部地區(qū)物流效率評價(jià)

        運(yùn)用DEA-SBM模型,按年份分別測算考慮非期望產(chǎn)出的西部各省(區(qū)、市)的物流效率并進(jìn)行排名,如表2所示。值得說明的是,用DEA法計(jì)算出來的效率值是一個(gè)相對值,即該效率值是一個(gè)省份相對于被評價(jià)的其余各省份的物流效率值。所以即使有多個(gè)省份效率值為1,也并不能說明這些省份的物流效率高。這與已有研究結(jié)果西部地區(qū)物流效率比東部及中部地區(qū)低并不相悖。

        表2 2004—2015年考慮非期望產(chǎn)出的西部各省(區(qū)、市)的物流效率及排名

        表2和圖1呈現(xiàn)了西部各省(區(qū)、市)在2004—2015年間物流效率值、排名及發(fā)展趨勢。從橫向角度分省看,各省(區(qū)、市)物流效率歷年均值從0.336到1不等,省際物流效率值差異較大。從縱向時(shí)間維度看,西部地區(qū)各年度的物流效率平均值在0.7上下波動(dòng),效率值偏低。按各省份統(tǒng)計(jì),2004—2015年各省(區(qū)、市)效率均值由高至低排序依次為:四川、青海、寧夏(三省區(qū)并列第一),貴州,甘肅,廣西,陜西,重慶,新疆和云南。

        具體來看,四川、青海及寧夏歷年物流效率值均為1,實(shí)現(xiàn)了技術(shù)有效,其余各省(區(qū)、市)則處于無效狀態(tài),具有一定的改進(jìn)空間。大部分省份在2004—2015年間的某一年份實(shí)現(xiàn)了物流業(yè)技術(shù)有效;貴州在最初五年(2004—2008年)效率偏低,此后各年均實(shí)現(xiàn)了技術(shù)有效。作為全國唯一沒有平原的省份,貴州缺乏“地利”,在物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面做出了極大努力,2009年在交通方面完成固定資產(chǎn)投資312.18億元,同比增長49.5%,近年物流效率在西部地區(qū)名列前茅。云南和廣西在2004年實(shí)現(xiàn)了技術(shù)有效,隨后各年效率偏低。這兩個(gè)省份是有名的旅游大省,盡管近年來重在發(fā)展旅游產(chǎn)業(yè),但是高效率的物流支撐對其依然必不可少,可適當(dāng)考慮投資物流業(yè)等相關(guān)產(chǎn)業(yè),因?yàn)橹挥邢嚓P(guān)產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展方可真正帶動(dòng)一方經(jīng)濟(jì)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的重慶市的物流效率值排名靠后。研究其數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),其能源消耗量相對于其物流業(yè)產(chǎn)值一直居高不下,所以對重慶而言,應(yīng)當(dāng)提高能源利用率,從而進(jìn)一步提升物流效率。

        圖1 西部各省份物流效率變動(dòng)趨勢

        研究期內(nèi),甘肅在“十一五”規(guī)劃期間物流效率實(shí)現(xiàn)了技術(shù)有效,其余年份物流效率偏低,整體呈“倒U形”。其原因在于“十一五”期間甘肅省對物流業(yè)高度重視,之后甘肅碳排放量上升,其效率值排名也隨之靠后。因此,甘肅應(yīng)大力推行低碳物流理念,強(qiáng)化企業(yè)及消費(fèi)者的低碳意識,切實(shí)提高低碳物流發(fā)展水平。陜西省僅在2013年實(shí)現(xiàn)了有效,其余年份均處于無效狀態(tài)。2011年,陜西的物流效率降至0.5以下,陜西省政府在這一年2月發(fā)布了《陜西物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃實(shí)施方案十五條》,到2012年底陜西省交通廳共撤消72個(gè)政府還貸二級收費(fèi)站,2013年見到成效,但隨后幾年物流效率回歸到2013年以前的水平,這表明陜西物流稅收政策對物流效率的提升只有短期影響,同時(shí)說明要真正提升物流效率,還需要從其他方面著手。重慶的效率值在研究期內(nèi)波動(dòng)較大:效率值從2004年的最低值0.4507起在兩年內(nèi)躍升至最高值1,此后一路下滑至2012年,直到2013年才略有上升,但效率依然偏低。新疆歷年物流效率值均未實(shí)現(xiàn)有效,均在0.5上下波動(dòng),效率排名靠后。相對落后的經(jīng)濟(jì)水平導(dǎo)致新疆物流業(yè)相關(guān)人才、先進(jìn)技術(shù)及設(shè)備相對匱乏。作為絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶的重要省區(qū),新疆應(yīng)當(dāng)抓住戰(zhàn)略發(fā)展機(jī)遇,著力發(fā)展物流業(yè),提升物流效率,以支撐與國內(nèi)各省及中亞地區(qū)的經(jīng)濟(jì)合作。

        3 基于面板回歸的我國西部地區(qū)物流效率影響因素研究

        面對國際上節(jié)能減排要求以及國內(nèi)日趨加強(qiáng)的資源和環(huán)境約束,各地方政府基于低碳發(fā)展理念采取了一系列措施,以達(dá)到減排標(biāo)準(zhǔn)。物流業(yè)作為能源消耗以及碳排放的主要行業(yè)之一,其發(fā)展效率將影響節(jié)能減排政策的實(shí)施效果,進(jìn)而影響綠色可持續(xù)發(fā)展的實(shí)現(xiàn)。所以,地方政府在考慮物流業(yè)發(fā)展時(shí)需要兼顧能源利用率及減排目標(biāo)。

        前文運(yùn)用SBM模型測算了考慮碳排放的西部各省(區(qū)、市)物流效率,從物流行業(yè)內(nèi)部探索了物流業(yè)效率影響因素。但是物流業(yè)的發(fā)展離不開宏觀大環(huán)境,其影響因素不一而足,影響程度也各有差異。因而有必要對影響物流業(yè)發(fā)展的因素進(jìn)行研究,找出主要影響因素,為相關(guān)部門制定政策提供科學(xué)參考依據(jù)。

        3.1 物流效率的影響因素分析

        借鑒已有研究成果,結(jié)合物流業(yè)發(fā)展的宏觀環(huán)境,本文主要從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(H)、城市化水平(I)、物流基礎(chǔ)設(shè)施利用率(J)、教育水平(K)及社會(huì)消費(fèi)品零售總額(L)等五個(gè)方面考察影響西部各省(區(qū)、市)物流效率的宏觀因素。指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

        3.1.1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(GDP)

        經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以帶動(dòng)地區(qū)各個(gè)行業(yè)的發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展除了可以吸引物流業(yè)的投資者,促進(jìn)物流硬件設(shè)施投資之外,還可以吸引大量物流業(yè)相關(guān)人才和先進(jìn)物流技術(shù),促進(jìn)物流業(yè)發(fā)展和物流效率提升。各地方政府及各投資方都應(yīng)高度重視作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展先決條件的物流業(yè)。同時(shí),物流業(yè)只有不斷發(fā)展,提高自身效率才能滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要。參考相關(guān)文獻(xiàn)[11,12],本文用各省GDP反映當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

        3.1.2 物流基礎(chǔ)設(shè)施利用率

        物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能反映政府對物流業(yè)的成本投入,主要通過各省的交通運(yùn)輸條件來反映。物流基礎(chǔ)設(shè)施主要包括倉儲(chǔ)、運(yùn)載設(shè)施以及信息通訊設(shè)備等。物流基礎(chǔ)設(shè)施是物流業(yè)發(fā)展的硬件條件,其建設(shè)狀況將直接影響物流效率的高低。參考相關(guān)文獻(xiàn)[11,12],本文的基礎(chǔ)設(shè)施利用率通過鐵路運(yùn)營里程和公路運(yùn)營里程的加權(quán)求和得到。其具體計(jì)算公式為:Vi=αiφi+βiφi。其中Vi表示第i年的物流基礎(chǔ)設(shè)施水平;φi和φi分別為第i年的鐵路運(yùn)營里程和公路運(yùn)營里程;αi和βi分別是φi、φi的權(quán)重系數(shù),滿足αi+βi=1,參考相關(guān)文獻(xiàn)[12],分別賦值0.2和0.8。

        3.1.3 城市化水平

        城市化表明社會(huì)由農(nóng)業(yè)為主的第一產(chǎn)業(yè)向以工業(yè)為主的第二產(chǎn)業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變的歷史過程。城市具有較強(qiáng)的集聚作用,有利于物流資源的合理有效分配。城市化水平越高,城市的聚集作用越明顯,物流效率也隨之越高。參考相關(guān)文獻(xiàn)[12],本文運(yùn)用西部各省的城市化率反映城市化水平。

        3.1.4 教育水平

        各行各業(yè)的發(fā)展均離不開人才,文盲率是衡量一個(gè)地區(qū)勞動(dòng)力水平的重要指標(biāo)。早期的物流業(yè)主要是粗放式運(yùn)作,搬運(yùn)裝卸等主要依賴于人工,缺乏物流專業(yè)管理人才以及技術(shù)人才。只有教育水平提升之后,先進(jìn)的物流技術(shù)和設(shè)備才能得到普遍應(yīng)用,進(jìn)而物流效率才能得到提升。因此,本文將通過公式“教育水平=1-文盲率”來計(jì)算教育水平值,并將其設(shè)為物流效率影響指標(biāo)。

        3.1.5 社會(huì)消費(fèi)品零售總額

        社會(huì)消費(fèi)品零售總額是指各行業(yè)直接銷售給消費(fèi)者的消費(fèi)品零售額,可以直接反映國內(nèi)消費(fèi)需求情況,進(jìn)而反映“最后一公里”的物流需求情況。社會(huì)消費(fèi)品的流通可以促進(jìn)物流業(yè)的發(fā)展,而物流業(yè)的發(fā)展可以進(jìn)一步促進(jìn)社會(huì)消費(fèi)品的流通,兩者相互影響、相互促進(jìn)。因此,參考張竟軼等[7]的文章,本文將社會(huì)消費(fèi)品零售總額設(shè)為物流效率的環(huán)境影響指標(biāo)。

        3.2 面板數(shù)據(jù)回歸分析

        本文將各省(區(qū)、市)物流效率值作為被解釋變量,各影響因素作為解釋變量,進(jìn)行面板回歸,設(shè)定模型如下:

        Yit=β0+β1Hit+β2Iit+β3Jit+β4Kit+β5Lit+μit

        (3)

        其中i指各省份編號,按表2中各省份順序確定其值,如重慶排名1;t指年份,2004年初為1,以此類推;Yit指省份i在t年的物流技術(shù)效率;β0表示常數(shù)項(xiàng),β1、β2、β3、β4、β5指各變量的回歸系數(shù);μ為誤差項(xiàng)。

        運(yùn)用stata11.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行面板回歸,得到表3。

        表3 面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

        注:*表示在10%顯著性水平下顯著,**表示在5%顯著性水平下顯著,***表示在1%顯著性水平下顯著。

        從回歸結(jié)果可以看出:五個(gè)影響因素中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流基礎(chǔ)設(shè)施利用率、教育水平及社會(huì)消費(fèi)品零售總額均在0.1的顯著性水平下對物流效率有影響;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、教育水平和社會(huì)消費(fèi)品零售總額在0.01的顯著性水平下對物流效率有影響;城市化率對物流效率無明顯影響,表明西部地區(qū)城市化的集聚效應(yīng)對物流效率無明顯促進(jìn)作用,這與潘濤[12]的研究結(jié)果有差異。

        經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與物流效率呈顯著正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.9907,表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長將直接影響當(dāng)?shù)匚锪餍实奶岣?。隨著國家相關(guān)政策的制定,近年來西部地區(qū)得到了國家層面的諸多扶持,經(jīng)濟(jì)快速增長,各省區(qū)有經(jīng)濟(jì)實(shí)力加大對物流業(yè)的投資,迅速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)也吸引了大量投資商以及物流業(yè)專業(yè)管理人才與技術(shù)人才,這些因素可以有效地促進(jìn)物流業(yè)發(fā)展。可見,區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展依然是影響物流業(yè)發(fā)展的第一因素。

        物流基礎(chǔ)設(shè)施對物流效率的影響相對較弱,兩者呈正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.1263。西部地區(qū)各省(區(qū)、市)的物流硬件設(shè)施對物流效率的提升有一定的影響,但影響較小。因此,各省(區(qū)、市)應(yīng)將重點(diǎn)放在提升物流業(yè)的軟實(shí)力方面,只有軟硬件條件同時(shí)具備才能切實(shí)提升物流效率。

        教育水平與物流效率呈正相關(guān)關(guān)系,且相關(guān)系數(shù)為0.2954。物流業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新、先進(jìn)設(shè)施設(shè)備的操作維護(hù)等均離不開相關(guān)人才,只有全社會(huì)的受教育水平提高,物流效率才能得到提升。

        社會(huì)消費(fèi)品零售總額與物流效率呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為-0.9581。近年來物流需求結(jié)構(gòu)進(jìn)入轉(zhuǎn)型期。一方面,社會(huì)消費(fèi)品零售中與民生相關(guān)的消費(fèi)類物流增長較快,導(dǎo)致公路貨運(yùn)量增長;另一方面,鋼材水泥等大宗商品物流需求較以前相對低迷,導(dǎo)致鐵路貨運(yùn)量下降。公路貨運(yùn)的成本一直高于鐵路貨運(yùn)成本,據(jù)2016年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),“物流最后一公里”的成本占整個(gè)社會(huì)物流配送成本的30%以上。西部地區(qū)主要依賴于效率較低的公路運(yùn)輸,貨物運(yùn)送到消費(fèi)者的“最后一公里”增加了物流成本。西部地區(qū)社會(huì)消費(fèi)品零售額的增長迫切地要求“物流最后一公里”這個(gè)效率難題得到解決。

        從影響因素回歸結(jié)果看,西部地區(qū)的物流效率與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)以及文化教育發(fā)展?fàn)顩r息息相關(guān)?,F(xiàn)有的物流硬件設(shè)施對物流效率的影響較小,提高物流效率的關(guān)鍵在于物流人才及技術(shù)等軟實(shí)力。此外,“物流最后一公里”問題依然是當(dāng)前制約西部地區(qū)物流發(fā)展的重要因素。西部地區(qū)應(yīng)當(dāng)從信息領(lǐng)域著手,加快大數(shù)據(jù)平臺建設(shè),實(shí)現(xiàn)信息實(shí)時(shí)準(zhǔn)確共享,進(jìn)而提升物流效率。

        4 結(jié)論與建議

        本文考慮碳排放情況,運(yùn)用含非期望產(chǎn)出的SBM模型對我國西部地區(qū)的物流效率進(jìn)行評價(jià),同時(shí)利用面板數(shù)據(jù)對影響物流效率的其他宏觀因素進(jìn)行計(jì)量分析。研究發(fā)現(xiàn):1)我國西部地區(qū)物流效率總體偏低,且各省(區(qū)、市)的物流效率隨時(shí)間變動(dòng)不大,整體上略有上升;2)西部地區(qū)各省(區(qū)、市)間物流效率差異較大,僅四川、青海和寧夏是有效的,云南和新疆物流效率排名靠后(效率值在0.5及以下);3)在對物流效率影響因素進(jìn)行分析的過程中發(fā)現(xiàn),西部各省(區(qū)、市)物流行業(yè)的技術(shù)效率與城市化率無明顯相關(guān)性,但與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流基礎(chǔ)設(shè)施利用率及教育水平有正相關(guān)關(guān)系,與社會(huì)消費(fèi)品零售額呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。

        以上結(jié)論對于了解西部地區(qū)各省(區(qū)、市)物流效率及物流效率影響因素,進(jìn)而采取措施改進(jìn)物流效率,具有重要意義。針對西部地區(qū)物流現(xiàn)狀,本文提出以下對策建議:1)首先,西部各省(區(qū)、市)應(yīng)從發(fā)展低碳物流業(yè)著手,避免走“先污染,后治理”的老路,制定合理的減排政策,同時(shí)應(yīng)加大宣傳力度,讓低碳物流理念真正深入人心,促進(jìn)西部地區(qū)低碳物流業(yè)發(fā)展。2)其次,要改變靠能耗驅(qū)動(dòng)的粗放式發(fā)展方式,從選擇能源消耗相對較低的運(yùn)輸方式以及運(yùn)輸工具、完善物流系統(tǒng)及信息系統(tǒng)等多方面著手提高能源利用效率。3)西部各省(區(qū)、市)應(yīng)當(dāng)科學(xué)看待物流基礎(chǔ)設(shè)施等物流硬件條件,切忌盲目投資,應(yīng)將重點(diǎn)放在物流技術(shù)創(chuàng)新及管理水平提高等方面,切實(shí)提高物流業(yè)效率。4)西部地區(qū)各省(區(qū)、市)應(yīng)當(dāng)正確認(rèn)識本地區(qū)自然地理環(huán)境的特點(diǎn),團(tuán)結(jié)合作,聯(lián)合周邊各省(區(qū)、市)設(shè)計(jì)合理的物流系統(tǒng),構(gòu)建高效的信息平臺,及時(shí)有效地整合物流信息。如新疆應(yīng)當(dāng)借助周邊省份已有的物流網(wǎng)絡(luò),積極向物流效率較高的省份學(xué)習(xí)物流管理技術(shù),積極引進(jìn)人才,縮小區(qū)域間差異。5)西部省份各級政府應(yīng)抓住西部大開發(fā)等機(jī)遇,制定適合西部地區(qū)各省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的針對性政策,以縮小物流業(yè)同東部發(fā)達(dá)地區(qū)之間的差距,促進(jìn)中國物流產(chǎn)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展。

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