隆雙雙，王向前

(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 淮南 232001)

快遞業(yè)作為物流業(yè)的分支產(chǎn)業(yè)，如今不僅在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)了重要地位，也成為了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的新增點(diǎn).2017年，國(guó)家郵政局在《快遞發(fā)展“十三五”規(guī)劃》報(bào)告中提出了2020年我國(guó)要建成普惠城鄉(xiāng)、技術(shù)先進(jìn)、服務(wù)優(yōu)質(zhì)、安全高效、綠色節(jié)能的快遞服務(wù)體系.而2020年9月，“雙碳”目標(biāo)的提出也對(duì)快遞行業(yè)節(jié)能減排、綠色發(fā)展提出了更高的要求.然而隨著快遞業(yè)的高速發(fā)展，快遞業(yè)傳統(tǒng)的發(fā)展模式不僅增加了資源的消耗，也進(jìn)一步加大了對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響.減少物流活動(dòng)過程對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響也已經(jīng)成為郵政速遞由傳統(tǒng)物流發(fā)展模式轉(zhuǎn)向綠色高效物流發(fā)展模式需要解決的首要問題.其次，郵政速遞不同與民間快遞企業(yè)和外資快遞企業(yè)，郵政速遞作為國(guó)企性質(zhì)的企業(yè)，是我國(guó)經(jīng)營(yíng)最早和規(guī)模最大的快遞服務(wù)企業(yè)，在我國(guó)快遞行業(yè)中一直承擔(dān)著十分重要的角色，其物流效率水平會(huì)影響整個(gè)行業(yè)的發(fā)展.而長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為我國(guó)重大戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域，其面積占全國(guó)21.4%，人口和生產(chǎn)總值均超過全國(guó)40%.因此，以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為例，從低碳環(huán)境下，評(píng)價(jià)郵政速遞的物流效率，其結(jié)果具有一定的代表性，能夠在一定程度上反映我國(guó)郵政速遞物流的發(fā)展水平，對(duì)我國(guó)快遞行業(yè)在低碳環(huán)境下的物流發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義.

1 文獻(xiàn)綜述

物流業(yè)作為多投入多產(chǎn)出的行業(yè)，其發(fā)展水平主要是通過物流效率的高低來衡量[1]，而數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法適用于多投入、多產(chǎn)出的有效性評(píng)估分析，因此，國(guó)外和國(guó)內(nèi)學(xué)者普遍采用DEA方法對(duì)物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)[2-3].現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于我國(guó)物流效率的研究，主要可分為：1)從非低碳約束的角度下對(duì)各省份或區(qū)域物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，如郭子雪等[4]利用DEA模型分析出京津冀區(qū)域物流綜合效率偏低；龔雪[5]利用DEA-Malmquist指數(shù)模型評(píng)價(jià)中部六省的物流效率；王博等[6]和張璇等[7]采用三階段DEA模型剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素對(duì)物流效率的影響，分別對(duì)“一帶一路”五大沿線區(qū)域和新絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià).2)從低碳約束下，對(duì)物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，如張誠(chéng)等[8]和董鋒等[9]分別運(yùn)用DEA模型和超效率DEA模型研究低碳環(huán)境下我國(guó)各個(gè)省份的物流業(yè)效率；唐建榮等[10]、楊傳明[11]和張?jiān)茖幍萚12]運(yùn)用三階段DEA模型和Malmquist指數(shù)模型，從低碳約束下分別對(duì)東部十省、江蘇省物流產(chǎn)業(yè)和長(zhǎng)江大保護(hù)區(qū)域的物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià).也有部分學(xué)者采用ANP、AHP、熵權(quán)法等[13-15]與模糊綜合評(píng)價(jià)法相結(jié)合評(píng)價(jià)物流效率，但是ANP和AHP法需要人為的對(duì)指標(biāo)設(shè)置權(quán)重，導(dǎo)致主觀性較強(qiáng)；熵權(quán)法雖具有客觀性，但計(jì)算相對(duì)復(fù)雜.

綜上所述，現(xiàn)階段對(duì)于物流效率以及低碳環(huán)境下物流效率的評(píng)價(jià)，大多學(xué)者都是從整體物流產(chǎn)業(yè)出發(fā)，評(píng)價(jià)各省份或區(qū)域整體物流產(chǎn)業(yè)的物流效率.較少?gòu)牡吞辑h(huán)境下，針對(duì)某一個(gè)物流行業(yè)的物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià).其次，現(xiàn)階段對(duì)郵政速遞物流的研究，大部分都是對(duì)郵政速遞物流的發(fā)展策略、業(yè)務(wù)流程、配送布局等[16-18]的分析，缺乏針對(duì)郵政速遞物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)的研究.因此，本文從低碳約束的角度出發(fā)，建立郵政速遞物流效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用三階段DEA模型，排除環(huán)境因素和隨機(jī)因素影響后，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份郵政速遞的物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并根據(jù)結(jié)果提出提高郵政速遞物流效率的相關(guān)建議，為我國(guó)郵政速遞和快遞行業(yè)在低碳環(huán)境下的物流發(fā)展提供參考.

2 研究方法及數(shù)據(jù)來源

2.1 三階段DEA模型介紹

1)第一階段：DEA-BCC模型.考慮規(guī)模報(bào)酬變動(dòng)的情況，選取DEA-BCC模型，從物流綜合效率(TE)、純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)三個(gè)方面評(píng)價(jià)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份的郵政速遞的物流發(fā)展水平.

2)第二階段：SFA回歸模型.該階段的目的是剔除外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差對(duì)郵政速遞物流投入變量的影響，得到更加接近實(shí)際的投入值.步驟如下：

1)將環(huán)境因素作為解釋變量，投入冗余作為被解釋變量，建立回歸模型如下：

Sni=f(zi;βn)+vni+μni,

n=1,2,…,N;i=1,2,…,I

(1)

2)通過剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素對(duì)郵政速遞物流效率的影響，將所有的決策單元調(diào)置于相同的外部環(huán)境中，調(diào)整公式如下：

[max(vni)-vni]

(2)

本文分離管理無效率和隨機(jī)干擾的公式參考羅登月[19]的分離公式，得：

(3)

3)第三階段：DEA-BCC模型.根據(jù)調(diào)整后的投入變量，再次利用DEAP2.1進(jìn)行計(jì)算得到調(diào)整后的物流效率.

2.2 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

由于郵政速遞各年的固定資產(chǎn)投資和碳排放量的相關(guān)數(shù)據(jù)無法獲取，根據(jù)文獻(xiàn)梳理及數(shù)據(jù)的可得性，本文選取交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)與郵政業(yè)的固定資產(chǎn)投資、郵政就業(yè)人數(shù)、郵政投遞路線總長(zhǎng)度和交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)與郵政業(yè)的碳排放量作為投入指標(biāo)，將郵政寄遞業(yè)務(wù)量和郵政寄遞業(yè)務(wù)收入作為期望產(chǎn)出指標(biāo)，建立郵政速遞物流效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系.

環(huán)境變量：郵政速遞的物流效率除了受到物流生產(chǎn)過程的影響，還會(huì)受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)、科技水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素的影響.本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值來反映該地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)反映科技發(fā)展水平，第三產(chǎn)業(yè)增加值與三大產(chǎn)業(yè)增加值的比值反映該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，并將這三個(gè)指標(biāo)作為外部環(huán)境影響因素.投入產(chǎn)出和環(huán)境指標(biāo)選取如表1所示.

表1 指標(biāo)選取

數(shù)據(jù)來源：本文數(shù)據(jù)選取2016～2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份郵政速遞的相關(guān)數(shù)據(jù)，其中交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)與郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資和郵政就業(yè)人數(shù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和各省統(tǒng)計(jì)年鑒；郵政投遞路線總長(zhǎng)度、郵政寄遞業(yè)務(wù)量和郵政寄遞業(yè)務(wù)收入來源于各省郵政行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)；碳排放量利用中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒獲取的各省交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)與郵政業(yè)的原煤、汽油、煤油、柴油和燃料油的使用量和《2006年IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》中化石燃料消費(fèi)產(chǎn)生碳排放的計(jì)算公式計(jì)算得到；環(huán)境指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 第一階段DEA-BCC實(shí)證分析

利用DEAP2.1計(jì)算2016～2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份郵政速遞的TE、PTE和SE，并得到投入松弛變量.

3.2 第二階段SFA實(shí)證分析

利用Frontier 4.1軟件對(duì)解釋變量為環(huán)境變量和被解釋變量為投入冗余的SFA模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表2所示.

表2 SFA回歸結(jié)果

由表2可知，這四個(gè)投入變量冗余的單邊似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量LR值大于顯著性概率為5%或1%的混合卡方分布，這說明有必要進(jìn)行SFA分析.固定資產(chǎn)投資冗余和就業(yè)人數(shù)冗余的γ值在0.4～0.7之間，且分別通過1%和5%的顯著性檢驗(yàn)，這說明管理無效率和隨機(jī)因素對(duì)這兩個(gè)投入的松弛變量均存在一定的影響；投遞路線長(zhǎng)度冗余和碳排放量冗余的γ值接近1，且均通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明這兩個(gè)投入的松弛變量主要受到管理無效率的影響，受隨機(jī)因素的影響較小.

1)地區(qū)生產(chǎn)總值.該環(huán)境變量與四個(gè)投入變量冗余的回歸系數(shù)均為正，表明地區(qū)生產(chǎn)總值的增加會(huì)在一定程度上造成生產(chǎn)要素投入冗余的增加.這說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，對(duì)于郵政速遞的生產(chǎn)投入就會(huì)越多，容易導(dǎo)致投入資源的浪費(fèi)，出現(xiàn)投入冗余的現(xiàn)象.

2)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi).該環(huán)境變量與四個(gè)投入變量冗余的回歸系數(shù)均為負(fù)，表明規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)的增加有利于減少這四個(gè)變量的投入冗余.這說明科技發(fā)展水平越高，就越能利用技術(shù)提高資源利用率，減少郵政速遞的投入冗余.

3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).該環(huán)境變量與固定資產(chǎn)投資冗余、就業(yè)人數(shù)冗余、投遞路線長(zhǎng)度冗余和碳排放量冗余的回歸系數(shù)均為負(fù)，表明第三產(chǎn)業(yè)增加值的比重增加有利于減少郵政速遞物流生產(chǎn)要素的投入冗余.這是因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化會(huì)使郵政速遞企業(yè)能夠利用最少的物流投入資源，獲得最大的投入產(chǎn)出比.

3.3 第三階段實(shí)證結(jié)果

根據(jù)調(diào)整后的投入變量，再次利用DEAP2.1進(jìn)行計(jì)算，得到調(diào)整后2016～2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份郵政速遞的物流效率.將第一階段和第三階段的結(jié)果進(jìn)行整理得到表3.

1)第一和第三階段對(duì)比分析

由表3可知，剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響后，2016～2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份郵政速遞的物流綜合效率變化明顯.從各省郵政速遞4年綜合效率的平均值可以發(fā)現(xiàn)，只有江蘇、湖北、湖南和四川4個(gè)省份郵政速遞的物流效率被低估；其余省份郵政速遞的物流效率均被高估.沿海三省郵政速遞的物流效率值均在0.9以上，處于技術(shù)效率前沿或者弱DEA有效狀態(tài)；其余省份郵政速遞的物流效率均比較低，并且調(diào)整后的物流效率值均小于0.7.2016～2019年除了江西郵政速遞在調(diào)整前后純技術(shù)效率均保持效率前沿外，其余省份郵政速遞的純技術(shù)效率都存在被低估的現(xiàn)象，調(diào)整后大部分省份郵政速遞純技術(shù)效率上升明顯，且效率值均在0.9以上，處于弱DEA有效狀態(tài)或者效率前沿.這說明“十三五”以來，郵政速遞充分發(fā)揮科技創(chuàng)新引領(lǐng)作用，應(yīng)用先進(jìn)的物流技術(shù)設(shè)備提高投入資源的利用率，且其物流管理水平也處于較高水平.調(diào)整后大部分省份郵政速遞的規(guī)模效率出現(xiàn)降低現(xiàn)象.從第一和三階段可以看出，規(guī)模效率偏低是制約安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南和貴州郵政速遞物流效率提高的主要因素.

2)時(shí)間和空間角度分析

長(zhǎng)三角省份當(dāng)中，上海、江蘇、浙江和安徽郵政速遞物流綜合效率平均值分別為0.965、0.985、0.969和0.571，除安徽外，沿海三省郵政速遞的物流綜合效率一直處于較好的狀態(tài)，這與長(zhǎng)三角省份的區(qū)位優(yōu)勢(shì)和國(guó)家政策(《長(zhǎng)三角區(qū)域規(guī)劃》)有關(guān).而安徽郵政速遞的物流效率低于沿海三省，這可能與安徽省發(fā)展政策偏重于省會(huì)城市，而導(dǎo)致其他地區(qū)物流發(fā)展相對(duì)滯后，從而導(dǎo)致整體上郵政速遞物流效率偏低，但其物流效率一直處于增長(zhǎng)趨勢(shì).江西、湖北和湖南郵政速遞物流效率均值分別為0.470、0.548和0.521，且整體上均呈現(xiàn)出緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì).這是由于“十三五”以來，中部三省逐漸完善物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和規(guī)范物流行業(yè)市場(chǎng)，使得物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模一直處于增長(zhǎng)趨勢(shì).西部四省中重慶、四川、云南和貴州郵政速遞的物流效率均值分別為0.338、0.677、0.340和0.341.四川省郵政速遞物流效率明顯高于西部其余三省，這是由于四川省在“十二五”時(shí)期完成交通建設(shè)投資4 000億元以上，成為了西部交通樞紐.其余三省郵政速遞的物流效率均較低，這主要與地理位置有關(guān).西部地區(qū)深處內(nèi)陸，不僅地廣人稀、交通運(yùn)輸不便，而且經(jīng)濟(jì)、科技、教育等發(fā)展水平與中東部仍有一定的差距.雖然西部大開發(fā)戰(zhàn)略促進(jìn)了西部地區(qū)的發(fā)展，但西部地區(qū)物流發(fā)展水平仍然需要一定時(shí)間的發(fā)展才能縮小與中東部的差距.

表3 第一和第三階段郵政速遞物流效率

表4 區(qū)域郵政速遞物流效率

3)區(qū)域郵政速遞物流效率分析

由表4可知，調(diào)整后，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上中下游郵政速遞的純技術(shù)效率有所提高，均在0.9以上，處于效率前沿或弱DEA有效狀態(tài)，但是規(guī)模效率降低明顯.可以看出規(guī)模效率偏低，導(dǎo)致整體上的郵政速遞物流效率偏低，阻礙了郵政速遞物流的發(fā)展.上游郵政速遞的物流效率呈現(xiàn)先增后降的趨勢(shì)，而中游和下游郵政速遞的物流效率均呈現(xiàn)上升趨勢(shì).調(diào)整前上中下游郵政速遞物流效率均值分別為0.537、0.594和0.901，調(diào)整后物流效率均值分別為0.424，0.513和0.872.這說明無論是調(diào)整前還是調(diào)整后，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶郵政速遞的物流效率均呈現(xiàn)出上游<中游<下游的趨勢(shì)，即從沿海向內(nèi)陸逐漸降低.這是由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通運(yùn)輸水平、對(duì)外開放程度等方面均由沿海向內(nèi)陸逐漸降低，并且西部地區(qū)物流成本普遍比較高，阻礙了物流生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大和物流綜合效率的提升.

4 結(jié)論及建議

4.1 結(jié) 論

本文從低碳約束的角度出發(fā)，將碳排放量納入郵政速遞物流效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系當(dāng)中，利用三階段DEA模型，剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響后，對(duì)2016～2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份郵政速遞的物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià).結(jié)果表明：1)第一和第三階段郵政速遞物流效率的變化較大，在對(duì)郵政速遞物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，運(yùn)用SFA模型排除環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響是必要的.2)11個(gè)省份郵政速遞的純技術(shù)效率均比較高，均處于技術(shù)效率前沿或者弱DEA有效狀態(tài)，但是除了沿海三省外，規(guī)模效率偏低是導(dǎo)致其余省份郵政速遞物流效率偏低的主要原因.3)從空間角度上看，長(zhǎng)江流域郵政速遞物流效率空間差異較大，呈現(xiàn)出東高西低的趨勢(shì).4)從時(shí)間維度上看，大部份省份郵政速遞物流效率的呈現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì)，但是增長(zhǎng)幅度較低.

4.2 建 議

1)加強(qiáng)區(qū)域郵政速遞物流的聯(lián)動(dòng)發(fā)展.加強(qiáng)安徽與沿海三省一體化發(fā)展，增加區(qū)域物流方面的合作，帶動(dòng)安徽省郵政速遞物流的發(fā)展.上游和中游省份郵政速遞物流企業(yè)在綜合推進(jìn)現(xiàn)代化物流體系建設(shè)的同時(shí)，也應(yīng)該加強(qiáng)物流方面的合作，相互借鑒，取長(zhǎng)補(bǔ)短.

2)擴(kuò)大上中游省份郵政速遞物流的生產(chǎn)規(guī)模，加強(qiáng)物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè).規(guī)模報(bào)酬變化情況和規(guī)模效率偏低都表明處于長(zhǎng)江上游和中游省份的郵政速遞物流企業(yè)應(yīng)該適當(dāng)擴(kuò)大其生產(chǎn)規(guī)模.同時(shí)加強(qiáng)交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，合理規(guī)劃物流網(wǎng)絡(luò)，改善上游省份交通運(yùn)輸通而不暢的格局.

3)加速推進(jìn)郵政速遞供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革.第二階段表明環(huán)境因素中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于郵政速遞物流投入冗余影響最為顯著.因此，合理調(diào)整郵政速遞物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，使之與其他產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展；調(diào)整各個(gè)生產(chǎn)要素的投入，合理規(guī)劃資源配置，提高資源利用率.

4)加強(qiáng)郵政速遞物流與科技的聯(lián)動(dòng)發(fā)展，充分利用科技減排.①?gòu)募夹g(shù)層面改革，提高郵政速遞各個(gè)物流環(huán)節(jié)設(shè)備的能源利用率，降低能源的消耗；②大力發(fā)展低碳節(jié)能技術(shù)，減少物流活動(dòng)過程中對(duì)化石能源的使用，例如使用新能源汽車，以減少郵政速遞物流活動(dòng)的碳排放量.