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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.