劉永吉，李月銘，曹冒君

（遼寧工程技術(shù)大學 工商管理學院，遼寧 葫蘆島 125105）

0 引言

東北三省資源型城市較多，隨著資源被過度開發(fā)，區(qū)域內(nèi)資源枯竭、經(jīng)濟下滑等問題日益突出，東北老工業(yè)基地資源型城市轉(zhuǎn)型遇到瓶頸，經(jīng)濟發(fā)展受到阻礙。物流產(chǎn)業(yè)作為“第三利潤源泉”，是帶動東北三省經(jīng)濟發(fā)展的重要驅(qū)動力，發(fā)展現(xiàn)代物流業(yè)是振興東北老工業(yè)基地的必由之路。因此，運用多模型相結(jié)合的方法對東北三省 19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率進行測算，分析物流產(chǎn)業(yè)效率低的原因，不僅可以為東北三省資源型城市進一步發(fā)展指明方向，同時對推動東北三省區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。

1 文獻綜述

物流效率的測算一直是國內(nèi)外學者研究的重點。ANTHONY等[1]對配送中心進行物流效率的測算。HOKEY等[2]對第三方物流企業(yè)進行物流效率評價。唐建榮等[3]測算了中國省域物流效率并分析其與空間的關(guān)系。張云寧等[4]測算了重慶、云南、青海、甘肅等19個長江流域省市的物流產(chǎn)業(yè)效率，并提出提升物流產(chǎn)業(yè)效率的措施。在研究方法上不斷創(chuàng)新，王琴梅等[5]采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和Tobit模型，測算了西安市的物流產(chǎn)業(yè)效率。但對東北三省資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率的研究則較少，綜合運用多種模型相結(jié)合的方法對東北三省資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率進行深入研究的更少。目前，東北三省資源型城市經(jīng)濟轉(zhuǎn)型正處于關(guān)鍵期，對東北三省資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率的研究倍受關(guān)注。采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA），以東北三省19個資源型城市為研究對象，從投入、產(chǎn)出角度建立物流產(chǎn)業(yè)效率指標評價體系并進行測算。采用動態(tài)、靜態(tài)相結(jié)合的分析方法，在運用DEA模型對東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率進行測算的基礎(chǔ)上，利用 Malmquist指數(shù)模型進一步分析。由于DEA模型數(shù)值符合Tobit模型因變量數(shù)值具有離散型參數(shù)的要求，因此運用Tobit模型可以明確東北三省 19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率的顯著影響因素，為今后的研究奠定基礎(chǔ)。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

2013年 11月，國務(wù)院印發(fā)了《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013-2020）》，首次正式對資源型城市進行界定，本文以此作為判定資源型城市的主要依據(jù)。由于統(tǒng)計標準難以統(tǒng)一，數(shù)據(jù)獲取存在一定難度。因此，選取東北三省19個資源型城市（鞍山市、撫順市、本溪市、阜新市、盤錦市、葫蘆島市、吉林市、遼源市、通化市、白山市、松原市、雞西市、鶴崗市、雙鴨山市、大慶市、伊春市、七臺河市、牡丹江市、黑河市）物流產(chǎn)業(yè)效率作為研究對象。

2.2 評價指標

評價指標借鑒梅國平等[6-10]的研究，數(shù)據(jù)來源于2016-2020年《中國城市統(tǒng)計年鑒》，以及相應(yīng)年份地方城市統(tǒng)計局相關(guān)數(shù)據(jù)。統(tǒng)計年鑒中尚無物流產(chǎn)業(yè)相關(guān)信息，借鑒已有研究成果，選用生產(chǎn)總值占中國物流業(yè)生產(chǎn)總值80%以上的交通運輸、倉儲、郵政業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)之和來代替物流產(chǎn)業(yè)。選取從業(yè)人員數(shù)、地區(qū)營運汽車擁有量、城市道路面積為投入指標，選擇地區(qū)生產(chǎn)總值、公路貨運量為產(chǎn)出指標，見表1。

表1 東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率評價指標體系Tab.1 logistics industry efficiency evaluation index system of 19 resource-based cities in three provinces of Northeast China

2.3 模型建立

（1）DEA-Malmquist模型

DEA-Malmquist指數(shù)模型是對數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）的一種擴展[11-12]，本文采用靜態(tài)DEA模型與動態(tài)Malmquist指數(shù)模型相結(jié)合的方式，DEA模型避免了設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，同時沒有對數(shù)據(jù)進行量綱化處理的需求。全要素生產(chǎn)率為技術(shù)效率與技術(shù)進步之和，可以對研究對象進行動態(tài)研究，從而直觀反映東北三省 19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率的變化情況。從第期到第期的Malmquist指數(shù)計算公式為

（2）Tobit模型

Tobit模型是托賓提出的一種受限于因變量的計量經(jīng)濟學模型[13]，基本計算公式為

式中，Y*為截斷因變量；Y為效率值；X為自變量；β為回歸系數(shù)；ε為誤差項。

3 實證分析

3.1 純技術(shù)效率實證分析

運用Deap2.1軟件對2016-2020年東北三省 19個資源型城市的物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率進行測算，結(jié)果見表2。由表2可知，2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率均值小幅增長，呈波動變化趨勢。2016-2020年遼寧省6個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率均值為0.929；吉林省5個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率均值為0.952；黑龍江省 8個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率均值為0.826。2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率均值從高到低排序為吉林省、遼寧省、黑龍江省。

2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率存在差異，表明東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展不均衡。受到物流產(chǎn)業(yè)投入、扶持政策，以及物流基礎(chǔ)設(shè)施投入等因素影響，不同省份、城市間，物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率存在差異，其中吉林省5個資源型城市的物流產(chǎn)業(yè)效率純技術(shù)效率均值增長最為迅速。2012年5月，吉林省人民政府辦公廳出臺了《關(guān)于促進物流業(yè)健康發(fā)展政策措施的實施意見》，表明吉林省政府重視物流產(chǎn)業(yè)建設(shè)，投入力度大，有效推了動當?shù)匚锪鳟a(chǎn)業(yè)發(fā)展。

3.2 規(guī)模效率實證分析

2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率測算結(jié)果見表3。由表3可知，19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率均值波動變化，總體呈上升態(tài)勢。遼寧省6個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率均值為0.941，吉林省5個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率均值為0.945，黑龍江省8個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率均值為 0.729，存在差異。2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率均值從高到低排序為吉林省、遼寧省、黑龍江省。

表3 2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率Tab.3 scale efficiency of logistics industry in 19 resource-based cities in three provinces of Northeast China from 2016 to 2020

東北三省 19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率存在差異，表明東北三省物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡，吉林省、遼寧省相較于黑龍江省物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率略高，表明吉林省、遼寧省物流產(chǎn)業(yè)投入的資源得到了較為有效地利用。黑龍江省物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率最低，表明其物流產(chǎn)業(yè)資源配置能力較差，物流產(chǎn)業(yè)低效率運行使投入與產(chǎn)出呈反比，規(guī)模經(jīng)濟效率低，即使繼續(xù)增加物流產(chǎn)業(yè)的投入，也無法達到理想效果。因此，應(yīng)繼續(xù)擴大物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模，大力提升規(guī)模效率，推動物流產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。

3.3 綜合效率實證分析

2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)綜合效率測算結(jié)果見表4。由表4可知，19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)綜合效率均值波動變化，總體呈上升態(tài)勢。2016-2020年遼寧省6個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)綜合效率均值為0.876，吉林省5個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)綜合效率均值為0.902，黑龍江省8個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)綜合效率均值為 0.611。2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)綜合效率均值從高到低排序為吉林省、遼寧省、黑龍江省。

表4 2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)綜合效率Tab.4 comprehensive efficiency of logistics industry in 19 resource-based cities in three provinces of Northeast China from 2016 to 2020

為了更好地比較東北三省 19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)綜合效率，更直觀地反映東北三省19個資源型城市的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況，參考于麗英等[14]的研究，將東北三省19個資源型城市劃分為4種類型。第1種類型“雙高型”：純技術(shù)效率大于 0.9且規(guī)模效率大于0.9，鞍山市、盤錦市、葫蘆島市、吉林市、遼源市、松原市、大慶市7個城市屬于此種類型。第2種類型“低高型”：純技術(shù)效率小于0.9且規(guī)模效率大于0.9，撫順市、本溪市、白山市、牡丹江市4個城市屬于此種類型，應(yīng)注意提升物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率。第3種類型“高低型”：純技術(shù)效率大于 0.9且規(guī)模效率小于0.9，阜新市、通化市、七臺河、黑河市4個城市屬于此種類型，需要積極調(diào)整物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模，對物流產(chǎn)業(yè)資源進行合理配置，提高資源利用率。第4種類型“雙低型”：純技術(shù)效率和規(guī)模效率均小于0.9，雞西市、鶴崗市、雙鴨山市、伊春市4個城市屬于此種類型，物流產(chǎn)業(yè)效率提升空間較大，需要改進物流資源配置，提升物流技術(shù)效率。

3.4 Malmquist指數(shù)模型結(jié)果分析

運用DEA模型對東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行測算，結(jié)果見表5。

表5 基于Malmquist模型的2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率分析Tab.5 analysis of total factor productivity of logistics industry in 19 resource-based cities in three provinces of Northeast China from 2016 to 2020 based on Malmquist model

經(jīng)計算，2016-2020年遼寧省6個資源型城市全要素生產(chǎn)率均值由 1.617下降至0.885。吉林省5個資源型城市全要素生產(chǎn)率均值由2.132下降至1.029。黑龍江省8個資源型城市全要素生產(chǎn)率均值由 1.671下降至1.127。

2016-2020東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率Malmquist指數(shù)變動情況，見圖1。

圖1 2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率Malmquist指數(shù)變動情況Fig.1 changes of Malmquist index of logistics industry efficiency in 19 resource-based cities in three provinces of Northeast China from 2016 to 2020

由圖1可知，2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率個別年份有所上升，整體呈下降態(tài)勢。2016年東北三省 19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.72，技術(shù)效率指數(shù)為0.89，技術(shù)進步指數(shù)為1.92。2017年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)為0.64，技術(shù)進步指數(shù)為 0.60，有所下降，技術(shù)效率指數(shù)為1.05，緩慢上漲。2018年東北三省 19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率指數(shù)為1.20，技術(shù)進步指數(shù)為1.63，全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.95，均呈上升態(tài)勢。2019年東北三省 19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率指數(shù)為1.17，技術(shù)進步指數(shù)為0.84，全要素生產(chǎn)率指數(shù)為0.96，有所下降。2020年東北三省 19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率指數(shù)為0.99，技術(shù)進步指數(shù)為1.03，全要素生產(chǎn)率指數(shù)為 1.02，有所上漲。由于前期投入的物流要素開始發(fā)揮作用，技術(shù)進步指數(shù)上漲，使物流產(chǎn)業(yè)運行最終達到一個良性狀態(tài)。

2016-2020年東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率指數(shù)均值為 1.06，表明技術(shù)創(chuàng)新水平較高，可以帶動物流產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。技術(shù)進步指數(shù)均值為 1.21，增長幅度比較緩慢，東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷完善，2020年其全要素生產(chǎn)率最終達到1.02。

3.5 Tobit模型影響因素分析

為了更全面地分析東北三省 19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率影響因素，選取物流基礎(chǔ)設(shè)施WLJCSS、區(qū)域經(jīng)濟密度QYJJMD、區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)QYCYJG為解釋變量，建立Tobit回歸模型為

式中，Yi為物流產(chǎn)業(yè)效率；i為年份；β0為常數(shù)；β1，β2，β3為影響系數(shù)；WLJCSS為物流基礎(chǔ)設(shè)施；QYJJMD為區(qū)域經(jīng)濟密度；QYCYJG為區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；μ為誤差。

借助Eviews 9軟件進行回歸分析，結(jié)果見表6。由表6可知，物流基礎(chǔ)設(shè)施與物流產(chǎn)業(yè)效率正相關(guān)，回歸系數(shù)為6.65，在1%的水平上顯著，表明東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)投入對物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到了推動作用，擴大物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠促進物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

表6 Tobit模型回歸結(jié)果Tab.6 Tobit model regression results

區(qū)域經(jīng)濟密度與物流產(chǎn)業(yè)效率負相關(guān)，回歸系數(shù)為-0.000 3，在1%的水平上顯著，表明東北地區(qū) 19個資源型城市生產(chǎn)總值較低，無法有效拉動當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展。因此，可以將工作重心適度向物流產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，充分發(fā)揮物流產(chǎn)業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的拉動作用。

區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與物流產(chǎn)業(yè)效率呈正相關(guān)，影響系數(shù)為1.92，在1%的水平上顯著，表明物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是影響當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的重要因素。因此，東北地區(qū)19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)應(yīng)加大資金投入力度，進行技術(shù)創(chuàng)新，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，推動當?shù)亟?jīng)濟平穩(wěn)快速發(fā)展。

4 結(jié)論

運用 DEA-Malmquist模型對 2016-2020年東北三省 19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率進行測算，并結(jié)合 Tobit模型分析其影響因素，研究結(jié)論如下。

2016-2020年，東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展不均衡，整體呈波動上升趨勢，物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率、規(guī)模效率、綜合效率均值由高至低排序為吉林省、遼寧省、黑龍江省。規(guī)模效率是導(dǎo)致物流產(chǎn)業(yè)綜合效率下降的主要因素。2016-2020年，東北三省19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率指數(shù)由0.89波動上升至0.99，技術(shù)進步指數(shù)由1.92下降至1.03，全要素生產(chǎn)率指數(shù)由1.72下降至 1.02，技術(shù)進步指數(shù)是影響物流產(chǎn)業(yè)效率的重要因素。通過Tobit模型進一步驗證了東北三省 19個資源型城市物流產(chǎn)業(yè)效率受到區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、物流基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)域經(jīng)濟密度的顯著影響，其中區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、物流基礎(chǔ)設(shè)施與物流產(chǎn)業(yè)效率顯著正相關(guān)，區(qū)域經(jīng)濟密度與物流產(chǎn)業(yè)效率顯著負相關(guān)。