劉剛橋，師建華，張慶平

（順德職業(yè)技術學院 商學院，廣東 佛山 528333）

1 引言

自2015 年首次提出以來，供給側結構性改革已成為我國經濟工作的主旋律，并連續(xù)四年成為中央經濟工作會議的部署重點。供給側結構性改革的目的是增強供給結構對需求變化的適應性和靈活性，提高全要素生產率。物流業(yè)作為支撐國民經濟發(fā)展的基礎性、戰(zhàn)略性、先導性產業(yè)，是聯(lián)接供給側和需求側的基礎紐帶。2016年以來國務院等部門相繼發(fā)布《關于進一步推進物流降本增效促進實體經濟發(fā)展的意見》、《關于推動物流高質量發(fā)展促進形成強大國內市場的意見》等文件，加快推進物流業(yè)降本增效、高質量發(fā)展并取得了積極成效。根據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2018年我國社會物流總費用占GDP的比率為14.8%，比上年同期上升了0.2 個百分點。與此同時，廣東省作為經濟、物流大省，2016 年發(fā)布的《廣東省現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020 年）》也明確提出要推動物流業(yè)降本增效，提高物流業(yè)發(fā)展質量和競爭力。因此，如何著力提高物流業(yè)全要素生產率，構建高效率、高品質的現(xiàn)代物流業(yè)，進而加快推進廣東經濟高質量發(fā)展成為關注的焦點。

近年來有關物流業(yè)全要素生產率的研究較為豐富，但有關廣東省物流業(yè)全要素生產率的研究僅有5 篇，其中許俐[1]測算了廣東省物流業(yè)2000-2015年全要素生產率，并認為外商直接投資對全要素生產率的溢出效應有限；何琴清[2]對2005-2014 年珠三角地區(qū)物流業(yè)全要素生產率進行了估算，并認為珠三角地區(qū)總體全要素生產率偏低且波動幅度不穩(wěn)定；李松慶[3-4]測評了2009-2013 年廣東省、珠三角、長三角物流業(yè)全要素生產率，并認為廣東省物流業(yè)全要素生產率總體呈現(xiàn)下降趨勢；胡慧嫣（2014）[5]推算了2009-2012 年廣東6 家上市物流企業(yè)的全要素生產效率，研究顯示廣東物流企業(yè)生產效率發(fā)展同樣呈下滑趨勢。以上研究全部采用了全要素生產率的非參數(shù)測算法—DEA-Malmquist法。目前，國內外有關全要素生產率的測算方法已有大量研究，主要有生產函數(shù)法[6]、索洛余值法[7-8]、超越對數(shù)生產函數(shù)法[9]、隨機前沿分析法[10-11]等參數(shù)分析法和以數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）[12-13]為基礎的非參數(shù)分析法。由于DEA 法具有可進一步分解全要素生產率以及無需估計參數(shù)和假設生產函數(shù)等優(yōu)點，近年來得到了更廣泛應用。因此，本文選擇DEA-Malmquist 法以期更深入研究廣東省物流業(yè)全要素生產率的變動。

2 研究方法與測算模型

Malmquist 指數(shù)[14]最早是由瑞典經濟學家Sten Malmquist 在1953 年提出的用于衡量不同時期的消費水平變化，Caves[15]在此基礎上引入距離函數(shù)構建了反映全要素生產率變化的指標，F(xiàn)are[16]率先采用DEA 方法實現(xiàn)了Malmquist 生產率指數(shù)的測算，并提出了FGNZ[17]分解模型，將Malmquist指數(shù)分解為技術效率變化（Technical Efficiency change，TEC）、技術進步（Technical Change，TC）和規(guī)模效率變化指數(shù)（Scale Efficiency Change，SEC），其后Ray S C 和Desli E[18]對FGNZ 分解模型進行了修正，提出了更具有解釋性的RD分解模型，其模型為：

式中xt、yt和xt+1、yt+1分別表示t期和t+1期的投入和產出分別是VRS 和CRS條件下的距離函數(shù)。

由于在VRS 條件下可能存在無解，且多數(shù)情況下決策單元存在不足，區(qū)別于Fare 以相鄰兩期作為參考集，Pastor[19]以所有各期的總集和作為參考集提出了全局參比的Malmquist 指數(shù)，有效解決了VRS 模型下無解、決策單元不足導致測算結果可靠性或穩(wěn)定性差的問題，且各期效率值具有可比性。

3 廣東省物流業(yè)全要素生產率實證分析

3.1 樣本、變量和數(shù)據(jù)的選取

本文選用2009-2016年廣東省21個地級市物流業(yè)的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，并從珠三角、粵東、粵西、粵北等區(qū)域視角展開分析。同時，綜合考慮廣東省物流業(yè)發(fā)展特點、各地市數(shù)據(jù)可得性、以往研究基礎等因素，選取物流業(yè)固定資產投資、從業(yè)人員數(shù)作為投入指標，見表1，主要反映物流業(yè)資本、人力等投入要素結構，選取物流業(yè)增加值、貨運量作為產出指標，主要反映物流業(yè)發(fā)展規(guī)模、質量等產出情況，且根據(jù)DEA 模型對樣本數(shù)的一般經驗法則，本文決策單元數(shù)量滿足不低于變量個數(shù)的3倍要求。

表1 投入產出變量說明

本研究數(shù)據(jù)主要來源于歷年廣東省統(tǒng)計年鑒以及各地市統(tǒng)計年鑒，其中物流業(yè)數(shù)據(jù)參考國家行業(yè)分類標準和相關研究經驗，以統(tǒng)計年鑒中的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)數(shù)據(jù)替代。同時，為消除通貨膨脹因素影響，將物流業(yè)增加值、固定資產投資分別按照各年GDP指數(shù)、工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)（PPI）進行平減，數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計見表2。

表2 2009-2016年廣東省物流業(yè)投入產出變量數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

3.2 實證結果分析

本文利用MaxDEA 7.0軟件基于DEA-Malmquist模型對廣東省21地市物流業(yè)全要素生產率及其分解指標進行了實證測算，并從時間、空間視角分別對廣東省層面、區(qū)域層面的物流業(yè)全要素生產率進行了縱、橫向對比分析。

3.2.1 廣東物流業(yè)全要素生產率時間演變分析。首先以廣東省21地市全要素生產率及其分解指數(shù)為基礎，以各地市物流業(yè)增加值為權重，通過幾何平均得到全省層面物流業(yè)全要素生產率及其分解指數(shù)，具體結果見表3。

從表3 可知，2009-2016 年廣東省物流業(yè)全要素生產率年均增長4.0%，其增長的原因主要源于技術進步，其年均增長為1.9%，其次是規(guī)模效率變化，其年均增長為1.2%，且同期技術效率變化指數(shù)年均增長也大于1，說明2009-2016 年間廣東省物流業(yè)發(fā)展總體情況較好，而實際上同期廣東省物流業(yè)增加值年均增長速度為10.1%，全要素生產率對物流業(yè)增長的貢獻率達到39.6%，見表4，有力地支撐了廣東省物流業(yè)的快速發(fā)展。

表3 2009-2016年廣東省物流業(yè)全要素生產率指數(shù)及其分解

表4 2009-2016年全要素生產率增長率對物流業(yè)增加值增長的貢獻

從變化趨勢看（如圖1 所示），2009-2016 年廣東省物流業(yè)全要素生產率指數(shù)、技術效率指數(shù)、技術進步指數(shù)以及規(guī)模效率指數(shù)均呈不同程度波動態(tài)勢，且波動幅度逐漸減少，總體趨勢均有略微上升。其中2010、2013年物流業(yè)全要素生產率為負增長，主要受技術進步負增長影響，而2015 年全要素生產率負增長主要是由于受技術效率下滑影響。尤其是2009-2013 年廣東省物流業(yè)全要素生產率指數(shù)變化趨勢與李松慶[3]研究結論保持一致，但與許俐[1]研究結論有一定的差異，其可能原因是兩者研究投入產出指標存在差異。同時，圖1顯示全要素生產率指數(shù)與物流業(yè)增加值增長指數(shù)變化趨勢保持同步，進一步說明全要素生產率對廣東省物流業(yè)的發(fā)展具有重要的作用。

3.2.2 廣東物流業(yè)全要素生產率地區(qū)差異分析。根據(jù)廣東省經濟區(qū)域劃分，將21 個地級市劃分為珠三角、粵東、粵西、粵北四個地區(qū)。其中珠三角地區(qū)包括廣州、深圳、珠海、佛山、惠州、東莞、中山、江門和肇慶；粵東地區(qū)包括汕頭、汕尾、潮州和揭陽；粵西地區(qū)包括陽江、湛江和茂名；粵北地區(qū)包括韶關、河源、梅州、清遠和云浮。以各地市物流業(yè)增加值為權重，可測算出四大地區(qū)物流業(yè)全要素生產率指數(shù)及其分解，具體見表5，結果顯示四個地區(qū)物流業(yè)全要素生產率增長明顯存在差異，且影響增長的因素也不盡相同。

圖1 2009-2016年廣東省物流業(yè)全要素生產率及其分解指數(shù)變化

（1）珠三角地區(qū)。2009-2016 年，珠三角地區(qū)物流業(yè)全要素生產率年均增長3.6%，主要是技術效率（0.69%）、技術進步（2.4%）以及規(guī)模效率（0.54%）均呈正增長共同推動。珠三角九市中，廣佛肇經濟圈的全要素生產率增速位居前列，其中佛山、肇慶位居前二，其全要素生產率增長速度分別為12.3%、9.2%，但是佛山主要受技術進步（12.4%）影響，而肇慶主要得益于規(guī)模效率（7.4%）的增長；其次是深莞惠經濟圈，其全要素生產率增長速度分別為1.9%、2.0%、5.5%，其中深圳、東莞增長速度偏低，主要是分別受到規(guī)模效率、技術進步的負增長影響；珠中江經濟圈中，珠海是珠三角九市中僅有的一個全要素生產率出現(xiàn)負增長的市區(qū)，主要是受技術效率下滑明顯影響。從表5各地市物流業(yè)發(fā)展基本情況可知，無論是單位企業(yè)就業(yè)人數(shù)、人均產值、單位企業(yè)產值，還是區(qū)位商，珠海在珠三角九市中均是最低，也側面印證了珠海物流業(yè)發(fā)展水平不足，而中山、江門物流業(yè)全要素生產率分別增長3.7%、3.6%，規(guī)模效率是全要素生產率增長的主要動力。

（2）粵東地區(qū)。2009-2016 年，粵東地區(qū)物流業(yè)全要素生產率保持較快增長，年均增速為7.8%，主要受益于規(guī)模效率（8.2%）大幅提升，其次是技術效率保持3.1%的正增長，而技術進步呈負增長，下降3.4%?；洊|地區(qū)四市中，僅汕尾全要素生產率保持較低增長（0.5%），其余三市年均增速均超過地區(qū)年均增速，其中揭陽全要素生產率年均增速超過10%。但從物流業(yè)實際發(fā)展情況看，揭陽物流業(yè)人均產值與區(qū)位商在廣東省21 地市中相對靠后，說明揭陽物流業(yè)發(fā)展仍有很大空間。值得注意的是，粵東地區(qū)四市的技術進步指數(shù)均低于1，說明粵東地區(qū)物流業(yè)技術創(chuàng)新與發(fā)展水平亟待提升。

（3）粵西地區(qū)。2009-2016 年，粵西地區(qū)物流業(yè)全要素生產率年均增長0.9%，是廣東省四個地區(qū)增長速度最低的，其原因主要是技術效率出現(xiàn)負增長，而技術進步、規(guī)模效率雖均呈正增長，但拉動效果不明顯?；浳鞯貐^(qū)三市物流業(yè)發(fā)展差異較大，其中陽江靠近珠三角地區(qū)，物流業(yè)全要素生產率增長是廣東省21地市中最快的，達到16.0%，這主要依賴于規(guī)模效率的快速增長。茂名全要素生產率是唯一負增長的，主要是因為技術效率和技術進步分別下降6.8%、0.4%。而湛江雖然全要素生產率及增速較低，但從物流業(yè)實際發(fā)展情況看，湛江物流業(yè)人均產值、單位企業(yè)產值與區(qū)位商在廣東省21 地市中靠前，這說明湛江物流業(yè)集中度較高，有較好的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

（4）粵北地區(qū)。2009-2016 年，粵北地區(qū)物流業(yè)全要素生產率年均增長10.6%，是四個地區(qū)中增長最快的，其主要的拉動力源于技術效率（4.4%）與規(guī)模效率（5.3%）?；洷蔽迨兄?，韶關、云浮、清遠三市的全要素生產率年均增長速度均達到兩位數(shù)，但三市增長的驅動因素有所差異，其中韶關主要受技術效率和規(guī)模效率推動，清遠是技術效率、技術進步、規(guī)模效率同步推動，而云浮主要是受規(guī)模效率大幅提升影響。梅州是僅有的全要素生產率下降的，主要是技術效率和技術進步同步下降所致。值得注意的是，粵北地區(qū)五市的技術進步指數(shù)均接近1或低于1，說明粵北地區(qū)的物流技術發(fā)展水平較低。而從物流業(yè)發(fā)展實際情況看，韶關、清遠物流業(yè)單位企業(yè)就業(yè)人數(shù)、人均產值、單位企業(yè)產值、區(qū)位商在廣東省21地市中位居前列，說明兩市物流業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)良好態(tài)勢。

表5 2009-2016年廣東省物流業(yè)全要素生產率指數(shù)及其發(fā)展情況

另外，從圖2時間變化趨勢看，2009-2016年四個地區(qū)物流業(yè)全要素生產率均呈現(xiàn)震蕩向上趨勢，其中粵北地區(qū)始終保持良好的正增長趨勢，珠三角地區(qū)與廣東省保持同步輕微波動態(tài)勢，粵西地區(qū)波動幅度最大，其中2010-2011年均為各地區(qū)全要素生產率增速峰值，其原因可能是2009-2010 年國家、廣東省相繼出臺物流業(yè)調整和振興規(guī)劃，有力刺激了物流業(yè)的快速發(fā)展。

圖2 2009-2016年廣東省四大地區(qū)物流業(yè)全要素生產率變化情況

從以上分析可知，無論是地區(qū)之間還是地區(qū)內部，物流業(yè)全要素生產率的變化及其驅動因素均有較大差異。21地級市中全要素生產率保持正增長的占比為85.7%，三個分指數(shù)保持正增長的占比分別為52.4%、38.1%、95.2%。表6 列出了珠三角地區(qū)與粵東西北地區(qū)物流業(yè)全要素生產率指數(shù)小于等于1 的地市占比，可見珠三角物流業(yè)發(fā)展相對均衡，而粵東西北地區(qū)發(fā)展差異大，說明廣東省物流業(yè)區(qū)域發(fā)展仍存在不平衡。近年來，廣東省不僅發(fā)布了《廣東省物流業(yè)調整和振興規(guī)劃》、《廣東省現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》等物流專項規(guī)劃，還出臺了《推進珠江三角洲地區(qū)物流一體化行動計劃（2014-2020年）》、《關于進一步促進粵東西北地區(qū)振興發(fā)展的決定》等政策文件，以推動區(qū)域物流平衡發(fā)展，數(shù)據(jù)結果也顯示珠三角物流業(yè)發(fā)展水平相對較高，效率變化難有大的提升，但粵東西北地區(qū)由于基礎相對較弱，政策推動對全要素生產率的效率提升效果明顯，尤其是粵北、粵東地區(qū)。

表6 2009-2016年廣東省物流業(yè)全要素生產率指數(shù)≤1的地市占比

4 主要結論與啟示

本文基于DEA-Malmquist 方法中RD 分解模型對廣東省物流業(yè)全要素生產率的動態(tài)變化及其區(qū)域差異進行了實證分析，結果表明：一是研究期間廣東省物流業(yè)全要素生產率及其分解指數(shù)均呈正增長，且全要素生產率對物流業(yè)增長的貢獻率達到40%左右，其中技術進步和規(guī)模效率是物流業(yè)增長的主要動力；二是研究期間廣東省物流業(yè)全要素生產率RD分解指數(shù)呈現(xiàn)不同程度波動上升態(tài)勢，且與物流業(yè)增加值增長指數(shù)變化趨勢保持同步，說明全要素生產率對廣東省物流業(yè)的發(fā)展具有重要支撐作用；三是廣東省物流業(yè)全要素生產率變化及其驅動因素區(qū)域差異較大，其中珠三角主要依靠技術進步，而粵東、粵北地區(qū)主要依賴于技術效率和規(guī)模效率，粵西主要得益于規(guī)模效率，區(qū)域發(fā)展不平衡，技術效率和技術進步仍有待提升。

因此，為持續(xù)提升物流業(yè)運行效率，實現(xiàn)物流業(yè)高質量發(fā)展，應堅持問題導向，聚焦發(fā)展短板，優(yōu)先解決區(qū)域發(fā)展不平衡、技術進步緩慢等問題，具體建議主要有以下兩點：

（1）加快推進區(qū)域物流協(xié)調發(fā)展。以《國家物流樞紐布局和建設規(guī)劃》為綱領，深入落實《廣東省現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020 年）》，推進粵港澳大灣區(qū)物流一體化發(fā)展的同時，重點加快粵東西北城市物流發(fā)展布局，結合各地市產業(yè)特色，以農產品物流為核心規(guī)劃建設粵東西北物流服務體系，促進區(qū)域物流聯(lián)動發(fā)展。

（2）加快推進現(xiàn)代物流業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。積極貫徹《關于推動物流高質量發(fā)展促進形成強大國內市場的意見》、《關于積極推進供應鏈創(chuàng)新與應用的實施意見》等政策文件，鼓勵開展現(xiàn)代物流創(chuàng)新發(fā)展試點城市建設，加快推動政府部門在物流產業(yè)規(guī)劃、管理體制機制、區(qū)域協(xié)作聯(lián)動、新興業(yè)態(tài)、政策扶持等方面創(chuàng)新，加大力度支持行業(yè)企業(yè)在智慧物流、物流技術裝備、經營模式等方面創(chuàng)新發(fā)展。