李晚春（西安思源學(xué)院）

■ 引言

根據(jù)2017年全球碳項目工作（GCP）報告，我國高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)對不可再生資源要素的依賴程度一直居高不下，我國政府已經(jīng)在世界氣候峰會上做出了節(jié)能減排的承諾，對國內(nèi)單位GDP的二氧化碳排放比承諾2020年比2005年降低40%-45%，并將相關(guān)的環(huán)境規(guī)制納入到國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展的中長期規(guī)劃。物流產(chǎn)業(yè)是我國第三產(chǎn)業(yè)的重要構(gòu)成，是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“加速器”，根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，2017年物流產(chǎn)業(yè)總收入8.8萬億元，同比增長11.5%；工業(yè)品物流總額234.5萬億元，同比增長6.6%，社會物流總費用12.1萬億元，同比增長9.2%。物流產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的同時也帶來了能源的高消耗和碳污染的高排放，物流碳排放占全國排放總量比例從2005年的4.21%增長到2017年的9.26%。可以看出，物流行業(yè)的節(jié)能減排已經(jīng)成為我國環(huán)境規(guī)制政策的重點實施對象。因此，在生態(tài)文明建設(shè)與物流產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的雙重背景下，研究物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率有助于在構(gòu)建生態(tài)文明經(jīng)濟(jì)社會中推動物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展由投入型增長逐漸轉(zhuǎn)向效率型增長。

本文運用非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)方法對物流產(chǎn)業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算，為物流產(chǎn)業(yè)的節(jié)能減排提供有益的啟示。

■ 物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率評價

（一）非參數(shù)DEA模型構(gòu)建與投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇

基于索羅提出的全要素生產(chǎn)率理論，物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)黑箱中的推動作用是排除了資本和勞動力等其他要素投入的產(chǎn)出，其測算方法可以通過構(gòu)建物流經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的投入產(chǎn)出非參數(shù)生產(chǎn)前沿實現(xiàn)。非參數(shù)DEA模型在測算全要素生產(chǎn)率上可以根據(jù)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的規(guī)模報酬選擇進(jìn)行線性規(guī)劃求解，本文基于此構(gòu)建DEA模型進(jìn)行物流產(chǎn)業(yè)效率的測算，假設(shè)規(guī)模報酬不變條件下的樣本效率具體表示如下：

模型（1）表達(dá)式參考集、投影點和決策單元等進(jìn)行了描述，基于該模型進(jìn)行測算的Malmquist指數(shù)即為效率值，根據(jù)物流產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出決策單元進(jìn)行效率的定義表示如下：其中，P(x)為物流產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)產(chǎn)出的可能凸面集合，θ為投入產(chǎn)出的效率，x、y和E表示物流產(chǎn)業(yè)的投入要素，輸出的物流產(chǎn)業(yè)效率用分解后的決策單元改變程度來表達(dá)，當(dāng)效率為正時，表示物流產(chǎn)業(yè)的投入要素與最佳生產(chǎn)前沿相對有效率，反之無效。

在投入指標(biāo)選取上，本文借鑒廖敏（2015）、張昭（2016）及駱溫平（2017）等學(xué)者的研究思路，本文選擇物流產(chǎn)業(yè)的固定資產(chǎn)投資、年末從業(yè)人數(shù)和運輸效率為主要指標(biāo)，其中運輸效率包括了航空、公路、水路和鐵路四個方面，計算方法是以不同運輸方式的貨運總量除以該運輸方式的線路長度得出；產(chǎn)出指標(biāo)選擇物流產(chǎn)業(yè)的GDP、多種運輸方式的貨運總量和貨運周轉(zhuǎn)量能夠體現(xiàn)綠色物流生產(chǎn)的非期望產(chǎn)出二氧化碳排放量。此外，關(guān)于物流產(chǎn)業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)上，本文參考大多數(shù)學(xué)者的普遍做法，對中國統(tǒng)計年鑒中交通運輸業(yè)、倉儲與郵政業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理。

表1 全國及各省份地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率評價結(jié)果（2005-2017）

數(shù)據(jù)來源上，投入產(chǎn)出各指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國交通統(tǒng)計年鑒》，其中物流產(chǎn)業(yè)GDP和物流產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資是剔除了價格因素后，以2005年為基期進(jìn)行投資與生產(chǎn)指數(shù)換算而來。由于目前尚未有非期望產(chǎn)出二氧化碳排放量的相關(guān)統(tǒng)計，本文借鑒陳詩一（2011）等人的算法，根據(jù)IPCC2006 碳排放計算指南提供的參考系數(shù)進(jìn)行測算，具體公式為：

其中，Ei表示原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣和天然氣等七種能源的消耗量；NCVi、CEFi和COFi分別表示上述能源的平均低位發(fā)熱量、碳排放參考系數(shù)和碳氧化因子。原煤等七種能源數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國能源統(tǒng)計年鑒》；能源低位發(fā)熱量、碳排放參考系數(shù)和碳氧化因子指標(biāo)由《IPCC2006國家溫室氣體排放清單指南》提供。本文實證的時間樣本選擇為2005-2017年。

（二）物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率評價結(jié)果

基于物流產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出指標(biāo)，本文運用DEAP2.1軟件中的BCC模型進(jìn)行測算，對物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行數(shù)據(jù)包絡(luò)分析后可以得出全國30個省份地區(qū)（西藏除外）的評價結(jié)果（受篇幅所限，只列出部分年份結(jié)果），具體如表1所示。

通過表1的評價結(jié)果可以看出：（1）北京、上海、山東、江蘇、天津、河北和安徽等七個省份的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率平均值在樣本年份內(nèi)均超過了全國平均水平，且上海、河北和天津三個地區(qū)在大部分年份內(nèi)保持了物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率為1 的狀態(tài)，山東、北京和江蘇等省份在部分年份內(nèi)也達(dá)到了物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的技術(shù)有效狀態(tài)；（2）浙江、山西、河南、內(nèi)蒙古、寧夏、遼寧和福建等七個省份地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率大部分年份超過了全國的平均水平，僅部分年份低于全國均值。其中，遼寧和浙江的效率較為穩(wěn)定，河南、福建和山西等地區(qū)的效率存在不斷改善的趨勢；（3）重慶、廣東、江西、黑龍江、四川和湖南等六個省份的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率大部分年份低于全國平均水平，僅有部分年份的效率測算有效（廣東省在2005、2007-2009年為效率1前沿），黑龍江和湖南等地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率存在不斷下滑趨勢；（4）新疆、吉林、貴州等其他十個省份地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率偏低，效率評價值均在樣本期間內(nèi)均低于全國平均水平，屬于無效率狀態(tài)。

注釋

1李虹,鄒慶.環(huán)境規(guī)制、資源稟賦與城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型研究——基于資源型城市與非資源型城市的對比分析[J].經(jīng)濟(jì)研究,2018,53(11):182-198.

2劉承良,管明明.低碳約束下中國物流業(yè)效率的空間演化及影響因素[J].地理科學(xué),2017,37(12):1805-1814.

3邊國俐.基于超效率DEA的零售業(yè)技術(shù)進(jìn)步及其影響因素研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2018(13):26-29.

4柳鍵,涂建.中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對低碳物流效率的影響研究——基于超效率DEA低碳物流效率評價模型的實證分析[J].價格理論與實踐,2017(12):130-133.