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        低碳經(jīng)濟(jì)下中國(guó)省域物流效率研究

        2018-12-25 08:08:06沈夢(mèng)荻楊傳明蘇州科技大學(xué)
        數(shù)碼世界 2018年4期
        關(guān)鍵詞:物流業(yè)省份階段

        沈夢(mèng)荻 楊傳明 蘇州科技大學(xué)

        物流業(yè)規(guī)模的不斷壯大,極大程度上促進(jìn)了生產(chǎn)、拉動(dòng)了消費(fèi),但物流業(yè)在高速發(fā)展的同時(shí)也給周?chē)纳鷳B(tài)環(huán)境帶來(lái)了無(wú)法避免的問(wèn)題。物流業(yè)以交通運(yùn)輸業(yè)為主營(yíng)業(yè)體,每年全球CO2排放量中的25%左右來(lái)自交通運(yùn)輸業(yè)。因此,在低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大背景下,有效地提升物流效率,對(duì)每個(gè)國(guó)家社會(huì)經(jīng)濟(jì)的未來(lái)可持續(xù)發(fā)展都有重大意義。

        本文從低碳經(jīng)濟(jì)視角以及中國(guó)省域物流業(yè)的總體發(fā)展現(xiàn)狀,對(duì)2007-2016年中國(guó)30個(gè)省市的物流效率進(jìn)行比較研究,深入解析了影響物流效率的各個(gè)因素之間的相關(guān)程度,在結(jié)合了實(shí)證結(jié)果和發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,提出提升物流效率的建議。

        1 模型選取

        一階段DEA分析選擇投入導(dǎo)向型的BCC模型;二階段SFA回歸分析借助隨機(jī)前沿分析方法(SFA模型)將外界環(huán)境、隨機(jī)誤差項(xiàng)因素分離出來(lái),得到的每個(gè)決策單元的投入冗余就僅來(lái)源于管理無(wú)效率;三階段調(diào)整后DEA分析是利用二階段調(diào)整后的數(shù)據(jù)替代原始投入數(shù)據(jù),排除外界環(huán)境變量和隨機(jī)誤差,有利于后續(xù)更為客觀的分析。

        2 變量與數(shù)據(jù)說(shuō)明

        在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí),以交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的數(shù)據(jù)作為物流業(yè)的替代數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。選擇中國(guó)30個(gè)省為研究對(duì)象(包括直轄市、自治區(qū),西藏、臺(tái)灣、香港、澳門(mén)不包括在內(nèi)),實(shí)際樣本期間為2007-2016年。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008-2017)。投入指標(biāo)為資本存量、勞動(dòng)力和能源投入。產(chǎn)出指標(biāo)為綜合周轉(zhuǎn)量與碳排放量。

        3 實(shí)證分析結(jié)果

        3.1 基于三階段DEA的中國(guó)物流產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率分析

        2007-2013 年,中國(guó)各省份地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)多數(shù)處于技術(shù)無(wú)效率狀態(tài),只有少數(shù)省份,如上海在2011和2012年、安徽省在2012和2013年物流業(yè)綜合技術(shù)效率有效。2007-2016年間,中國(guó)30個(gè)省份地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)均表現(xiàn)出了不同程度上的技術(shù)進(jìn)步。

        全國(guó)總體平均值為0.304,從投入角度來(lái)看,永遠(yuǎn)當(dāng)前投入的30.4%,就可以達(dá)到既定產(chǎn)出,換言之,投入方面有69.6%的下降空間;從產(chǎn)出角度來(lái)看,當(dāng)前的產(chǎn)出水平僅為潛在水平的30.4%??傮w而言,我國(guó)物流業(yè)技術(shù)效率處于較低水平。

        從各省份考察期內(nèi)技術(shù)效率均值看,天津、上海、安徽綜合技術(shù)效率較高,分別位于排名的前3位,其效率值明顯高于排名第4的河北(0.485),其他省份的效率平均值都處于0.4及以下水平。排名最后的是北京,其效率均值僅為0.054。

        從歷年全國(guó)物流業(yè)效率平均值看,綜合技術(shù)效率值最高的是2016年,達(dá)到0.417,較低的年份是2007年(0.126)和2009年(0.226)??傮w看,物流業(yè)技術(shù)效率呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)。

        3.2 共同前沿指數(shù)分解結(jié)果分析

        從整體上看,東、中、西部地區(qū)的物流技術(shù)效率均值分別為0.511、0.320和0.294,東部地區(qū)的技術(shù)效率明顯高于中、西部地區(qū),若采用全國(guó)潛在的最優(yōu)生產(chǎn)技術(shù),維持既定產(chǎn)出下,各區(qū)域依次存在48.9%、68%和70.6%的物流技術(shù)提升潛力。從單獨(dú)的省份來(lái)看,共同前沿下的物流技術(shù)效率均低于組群前沿下的技術(shù)效率,且差距較大,以西部地區(qū)內(nèi)蒙古為例,在組群前沿下物流技術(shù)效率均值為0.988,意味著若采用西部地區(qū)的潛在最優(yōu)生產(chǎn)技術(shù)衡量,內(nèi)蒙古的物流產(chǎn)業(yè)僅存在1.2% 的技術(shù)提升潛力,而―用全國(guó)潛在最優(yōu)生產(chǎn)技術(shù)衡量,平均技術(shù)效率為0.437,意味著共同前沿下物流技術(shù)潛力可以提升56.3%,兩者相差55.1%。

        4 結(jié)論

        4.1 發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì),提升綜合效率

        延伸物流價(jià)值鏈,提升物流產(chǎn)品的附加值,從而提高物流產(chǎn)業(yè)的能源效率;推進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)信息化建設(shè),提升物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平,以促進(jìn)節(jié)能減排;最后通過(guò)提升物流產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和管理能力,提高單位能耗的產(chǎn)出。

        4.2 優(yōu)化產(chǎn)業(yè)外部環(huán)境,提升物流管理水平

        深化體制改革,簡(jiǎn)化手續(xù)、優(yōu)化流程、提高內(nèi)部工作效率;完善物流配送中心的地理位置,方便、快捷、契合當(dāng)?shù)貐^(qū)位規(guī)劃等。

        [1]王維國(guó),馬越越.中國(guó)區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率——基于三階段DEA模型的Malmquist-luenberger指數(shù)方法[J].系統(tǒng)工程,2012(3):66-75.[2]張竟軼,張竟成.基于三階段DEA模型的我國(guó)物流效率綜合研究[J].管理世界,2016(8):178-179.

        [3]范建平,肖慧,樊曉宏.考慮非期望產(chǎn)出的改進(jìn)EBM-DEA三階段模型——基于中國(guó)省際物流業(yè)效率的實(shí)證分析[J].中國(guó)管理科學(xué),2017, 25(8):166-174.

        [4]Oh D H, Heshmati A. A sequential Malmquist―Luenberger productivity index: Environmentally sensitive productivity growth considering the progressive nature of technology[J].Energy Economics, 2010, 32(6):1345-1355.

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