秦小輝，趙晨曦

（1.廣西民族大學(xué) 管理學(xué)院，廣西 南寧 530006；2.廣西民族大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，廣西 南寧 530006）

0 引言

為深化陸海雙向開放、推進西部大開發(fā)形成新格局，加快通道和物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高通道的物流發(fā)展質(zhì)量與物流產(chǎn)業(yè)效率，國家發(fā)展和改革委員會于2019年8月印發(fā)了《西部陸海新通道總體規(guī)劃》(發(fā)改基礎(chǔ)[2019]1333 號)，提出進一步強化西部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，擴大既有通道能力，協(xié)同銜接長江經(jīng)濟帶發(fā)展，提升物流發(fā)展質(zhì)量和效率。西部陸海新通道位于我國西部地區(qū)腹地，北接絲綢之路經(jīng)濟帶，南連21 世紀海上絲綢之路，協(xié)同銜接長江經(jīng)濟帶，西部陸海新通道現(xiàn)已覆蓋107 個國家和地區(qū)的315 個港口，在區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展格局中具有重要的戰(zhàn)略地位。2021年，西部陸海新通道貨物品類640種，同比增加約235%。沿線國家物流樞紐、骨干冷鏈物流基地等設(shè)施布局持續(xù)優(yōu)化，初步形成東、中、西3條通路構(gòu)成的主通道布局。

目前國內(nèi)外關(guān)于物流產(chǎn)業(yè)效率的研究成果較為豐富，主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)或其改進模型。例如，Kim等[1]運用DEA方法對韓國物流中心的效率進行了實證分析；鄭金娥等[2]運用DEA模型對長江經(jīng)濟帶各省域物流業(yè)效率進行測度和差異化分析；Somogyi等[3]將層次分析法引入DEA 模型進行效率測度；Kang等[4]將空間差異與DEA 模型相結(jié)合，測度我國西部省份的物流產(chǎn)業(yè)效率；何景師等[5]運用超效率SBM模型測度我國三大灣區(qū)綠色物流效率的變動趨勢；劉承良等[6]以我國31個省(區(qū)、市)為研究對象，基于格局—過程—機理框架系統(tǒng)揭示了低碳約束下物流產(chǎn)業(yè)效率及其影響因素；為剔除外部環(huán)境變量影響，張競軼等[7]運用三階段DEA 模型對我國各省物流產(chǎn)業(yè)效率進行測度。在空間演化研究領(lǐng)域，Cliff等[8]提出了空間自回歸模型；孫倩等[9]提出空間擴展模型和地理加權(quán)回歸模型；Diego等[10]提出空間概率面板數(shù)據(jù)模型；James等[11]運用了貝葉斯向量自回歸模型。

貨物運輸活動具有較強的空間流動性，現(xiàn)有文獻大多從時間維度測度物流產(chǎn)業(yè)效率，無法準確描述物流產(chǎn)業(yè)的空間關(guān)系，忽略了物流運輸活動存在的區(qū)域關(guān)聯(lián)性，且缺少對西部陸海新通道的研究。鑒于此，綜合運用三階段DEA 模型、ArcGIS 和空間自相關(guān)分析法，從時間和空間2 個維度探討西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率的時空演化規(guī)律，可為政府制定物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策提供參考。

1 研究方法與指標選擇

1.1 研究方法

1.1.1 三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

弗里德等認為DEA 方法在評價效率時，受到環(huán)境因素、隨機誤差和管理因素3 個變量的影響，為了更加準確地測算管理效率，應(yīng)該剔除決策單元自身無法控制但對其有顯著影響作用的環(huán)境因素和隨機誤差，使所有決策單元都處于相同的外部環(huán)境下。因此，從投入指標、產(chǎn)出指標及環(huán)境指標3 個方面構(gòu)建物流效率測度指標體系，并運用三階段DEA 模型進行效率測算。具體計算過程為：第一階段，采用投入導(dǎo)向模型(BCC)作為三階段DEA實證分析的基礎(chǔ)模型；第二階段，利用隨機前沿方法(SFA)回歸剔除外部環(huán)境因素和隨機干擾的影響；第三階段，根據(jù)第二階段SFA回歸結(jié)果調(diào)整投入變量，再次運用BCC 模型測算經(jīng)第二階段環(huán)境變量調(diào)整后的物流產(chǎn)業(yè)效率。將測算出的物流效率值作為空間自相關(guān)分析的原始數(shù)據(jù)，進行物流效率值的空間分布以及相關(guān)性的進一步計算。

1.1.2 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析的目的是確定某一變量與其他變量是否在空間上相關(guān)以及其相關(guān)程度，自相關(guān)系數(shù)常用來定量地描述事物在空間上的依賴關(guān)系。利用ArcGIS 法分析西部陸海新通道2006—2020 年物流產(chǎn)業(yè)效率的空間演化特征，運用空間自相關(guān)分析方法對通道各省(區(qū)、市)的物流產(chǎn)業(yè)效率進行全局自相關(guān)分析，研究各省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)效率的全局自相關(guān)指數(shù)(Global Moran’s I)在2006—2020 年的變化，最后，運用局部自相關(guān)分析以更加深入地探討通道內(nèi)14 省(區(qū)、市)的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系。Global Moran’s I具體計算方法如下。

式中：I為全局自相關(guān)系數(shù)值；Wuv為權(quán)重矩陣中的取值；xu和xv分別為研究年度u省和v省的物流產(chǎn)業(yè)效率值；為各決策單元效率均值；xu-和xv-分別為對應(yīng)位置的值與樣本均值的差；S2為樣本方差。

Global Moran’s I的數(shù)值介于?1與1之間，大于0表示空間正相關(guān)；小于0表示空間負相關(guān)。

1.2 指標選擇

現(xiàn)有研究多數(shù)將物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額、物流業(yè)從業(yè)人員人數(shù)作為投入指標，將貨運量、貨物周轉(zhuǎn)量以及物流業(yè)增加值作為產(chǎn)出指標。鑒于此，考慮數(shù)據(jù)可得性，用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資額、物流業(yè)從業(yè)人員人數(shù)、運輸線路里程以及地區(qū)倉儲面積作為投入變量分別反映物流產(chǎn)業(yè)的資金、人員及基礎(chǔ)設(shè)施投入，將交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值、貨運量、貨物周轉(zhuǎn)量作為產(chǎn)出變量分別反映物流業(yè)生產(chǎn)活動的經(jīng)濟成果、運輸量以及考慮運輸距離的運輸生產(chǎn)成果。

物流業(yè)運輸效率水平的高低除受物流服務(wù)生產(chǎn)過程影響外，一些外部環(huán)境因素也對其有顯著影響。因此，選取地區(qū)R&D 內(nèi)部經(jīng)費支出、GDP、政府物流業(yè)財政支出作為環(huán)境指標，分別反映地區(qū)科技創(chuàng)新水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持力度。上述指標分別采用2006—2020 年西部陸海新通道14 省(區(qū)、市)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省(區(qū)、市)統(tǒng)計年鑒。物流產(chǎn)業(yè)效率指標體系如表1所示。

表1 物流產(chǎn)業(yè)效率指標體系Tab.1 Logistics industry efficiency index system

2 西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率測算

2.1 研究對象

依據(jù)《西部陸海新通道總體規(guī)劃》，通道內(nèi)省(區(qū)、市)包括廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古以及湛江市，共14個省(區(qū)、市)。其中，除了湛江市屬地級市以外，其他研究對象都是省級行政區(qū)，為了便于分析比較，以廣東省代替湛江市進行研究。將整個通道劃分為三大區(qū)域，分別是北部地區(qū)(新疆、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏)，中部地區(qū)(西藏、青海、四川、重慶、陜西)和南部地區(qū)(貴州、云南、廣西、廣東、海南)。

2.2 實證分析

第一階段，利用傳統(tǒng)DEA 中的BCC 模型計算投入目標值、松弛變量值以及調(diào)整后的14 省(區(qū)、市)的物流產(chǎn)業(yè)綜合技術(shù)效率(Technical Efficiency，TE)、純技術(shù)效率(Pure Technical Efficiency，PTE)和規(guī)模效率(Scale Efficiency，SE)。以年度為單位，計算14省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)效率平均值，西部陸海新通道14 省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)效率平均值(第一階段)如圖1所示。圖1表明，2006—2020年西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率整體呈上升趨勢，TE 從0.571上升到0.735，PTE 從0.760上升到0.784，SE 從0.864上升到0.915。

圖1 西部陸海新通道14?。▍^(qū)市）物流產(chǎn)業(yè)效率平均值（第一階段）Fig.1 Average logistics industry efficiency in the 14 provinces (autonomous regions and municipality) of the New International Land-Sea Trade Corridor (Stage 1)

第二階段，利用SFA 模型剔除環(huán)境變量影響，西部陸海新通道14省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)效率SFA模型回歸結(jié)果如表2 所示。表2 表明，各松弛變量回歸后，γ值均大于0.9，并且回歸結(jié)果表示環(huán)境變量對投入松弛變量有顯著影響，說明利用SFA模型剝離環(huán)境的影響是有效和必要的。

表2 西部陸海新通道14省(區(qū)市)物流產(chǎn)業(yè)效率SFA模型回歸結(jié)果Tab.2 SFA model regression results of the logistics industry efficiency in the 14 provinces (autonomous regions and municipality) of the New International Land-Sea Trade Corridor

第三階段，根據(jù)第二階段SFA回歸結(jié)果調(diào)整投入變量，再次運用BCC模型進行測算，以年度為單位，計算14省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)效率平均值。西部陸海新通道物流效率各年平均值(第三階段)如圖2所示。圖2 表明，剔除環(huán)境因素影響后，能更加準確地反映各決策單元的實際情況。西部陸海新通道14 省(區(qū)、市)物流效率偏低，但隨時間呈上升趨勢。TE 在[0.332，0.732]變動，從2006 年的0.332上升至2020年的0.695，增幅109.3%；SE從2006年的0.358 上升至2020 年的0.736，增幅為105.6%；PTE出現(xiàn)小幅下降，從2006年的0.939降低至2020年的0.936，降幅為0.32%。PTE 在[0.922，0.971]變動，SE 在[0.358，0.736]變動，因此，規(guī)模效率不足是限制西部陸海新通道各省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)效率提升的關(guān)鍵因素。

圖2 西部陸海新通道物流效率各年平均值（第三階段）Fig.2 Annual average of logistics efficiency in the New International Land-Sea Trade Corridor (Stage 3)

以14 省(區(qū)、市)為單位，計算2006—2020 年各省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)效率平均值。西部陸海新通道14 省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)效率年平均值如表3 所示。表3 表明：①西部陸海新通道14 省(區(qū)、市)物流發(fā)展極不平衡，效率最高的廣東TE 均值(0.927)高出排名最后的西藏(0.060)14 倍。②TE 均值高于0.7的省(區(qū))有廣東、內(nèi)蒙古、廣西、陜西、四川省，其中前4個省(區(qū))處于規(guī)模報酬遞增階段，說明其規(guī)模效率有繼續(xù)提升的空間。四川省屬于規(guī)模報酬遞減階段，應(yīng)合理配置資金、人員及基礎(chǔ)設(shè)施投入。與四川省相鄰的重慶市雖然有良好的區(qū)位優(yōu)勢，但整體物流效率與四川省差距較大，這是由于重慶市規(guī)模效率不足，原始數(shù)據(jù)表明重慶市貨運規(guī)模僅為四川省的一半，并且重慶市人口眾多，容易造成產(chǎn)業(yè)人員投入冗余，產(chǎn)出規(guī)模的不足與投入資源的冗余共同作用，進而拉低了整體TE值。甘肅、寧夏、海南、青海、西藏排在14省(區(qū)、市)的后6位，SE 遠低于PTE，說明應(yīng)加大對物流業(yè)的投入力度，提升規(guī)模效率，進而拉動TE 的增長。③對比三大區(qū)域效率值可以看出，西部陸海新通道物流效率TE呈現(xiàn)出南部和北部高、中部低的凹型特征。

表3 西部陸海新通道14省(區(qū)市)物流產(chǎn)業(yè)效率年平均值Tab.3 Annual average of logistics industry efficiency in the 14 provinces (autonomous regions and municipality) of the New International Land-Sea Trade Corridor

3 西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率空間演化規(guī)律

3.1 空間演化特征分析

對西部陸海新通道的物流產(chǎn)業(yè)效率空間分布研究，2006年西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率空間分布如圖3所示。2013年西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率空間分布如圖4所示。2020年西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率空間分布如圖5 所示。其中X 軸和Y 軸分別表示經(jīng)度和緯度，以省會城市位置表示各省(區(qū)、市)位置，運用自然斷裂點法，按照TE的高低將14個省(區(qū)、市)分為低水平區(qū)、中低水平區(qū)、中高水平區(qū)及高水平區(qū)，分別選取2006年、2013年和2020年3個時間節(jié)點進行空間分布研究，研究結(jié)果如下。

圖3 2006年西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率空間分布Fig.3 Spatial distribution of logistics industry efficiency in the New International Land-Sea Trade Corridor in 2006

圖4 2013年西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率空間分布Fig.4 Spatial distribution of logistics industry efficiency in the New International Land-Sea Trade Corridor in 2013

圖5 2020年西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率空間分布Fig.5 Spatial distribution of logistics industry efficiency in the New International Land-Sea Trade Corridor in 2020

(1) 物流產(chǎn)業(yè)效率相似的省(區(qū)、市)經(jīng)歷了離散—鄰接的分布過程。2006年，物流產(chǎn)業(yè)效率相似的省(區(qū)、市)整體呈現(xiàn)離散分布；2013 年，物流產(chǎn)業(yè)效率相似的省(區(qū)、市)如重慶、廣西、貴州、四川以及云南省效率值處于中高水平區(qū)，出現(xiàn)了“片狀”聚集，14省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)效率值與鄰接省(區(qū)、市)的相關(guān)性增強；2020 年，西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)也出現(xiàn)了2 個以上效率值相似省(區(qū)、市)的鄰接分布。

(2) 物流產(chǎn)業(yè)效率表現(xiàn)出空間相變性和鎖定性并存的特征。一方面，物流產(chǎn)業(yè)效率也存在動態(tài)的相變性，體現(xiàn)為各效率值水平區(qū)的省(區(qū)、市)數(shù)量都在隨時間發(fā)生變化；另一方面，物流產(chǎn)業(yè)效率也具有初值區(qū)域鎖定性，內(nèi)蒙古和廣東始終處于高水平區(qū)，西藏、青海始終處于低水平區(qū)，新疆、甘肅始終處于中低水平區(qū)。

(3) 物流產(chǎn)業(yè)效率水平與地理區(qū)位具有緊密聯(lián)系。物流產(chǎn)業(yè)效率的高值主要分布在東部和中部地區(qū)，低值則主要分布在西北地區(qū)的西藏、新疆、寧夏、甘肅以及青海。西部地區(qū)由于在地理區(qū)位、資源稟賦、發(fā)展基礎(chǔ)等方面相對落后，經(jīng)濟格局呈現(xiàn)東快西慢、海強陸弱的態(tài)勢，因此，物流效率一直處于較低的狀態(tài)。

3.2 全局空間自相關(guān)分析

將三階段DEA模型計算出的TE值進行空間相關(guān)性計算，得到西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率2006—2020 年全局空間自相關(guān)系數(shù)(Global Moran’s I)。西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率的全局空間自相關(guān)系數(shù)如圖6所示。圖6中剔除了2006年、2007年、2008年、2019 年、2020 年5 個Global Moran’s I 不顯著年份。西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率的Global Moran’s I指數(shù)顯著為正，空間上呈現(xiàn)正相關(guān)性，且經(jīng)歷了4個階段。

圖6 西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率的全局空間自相關(guān)系數(shù)Fig.6 Global spatial autocorrelation coefficient of logistics industry efficiency in the New International Land-Sea Trade Corridor

2009—2011年為第一階段，Global Moran’s I指數(shù)隨時間增長。國家為應(yīng)對2007 年的世界金融危機于2008 年推出了4 萬億經(jīng)濟刺激計劃與2009 年出臺的《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》，其中大部分資金投入了公路、鐵路等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，這無疑促進了物流產(chǎn)業(yè)效率的快速提升。2011—2013年為第二階段，Global Moran’s I指數(shù)隨時間小幅下降。在經(jīng)歷了第一階段的快速發(fā)展之后，由于西部陸海新通道內(nèi)各省(區(qū)、市)之間要素稟賦、信息化發(fā)展水平、區(qū)位條件等差距較大，物流產(chǎn)業(yè)效率差異性逐漸顯現(xiàn)出來，Global Moran’s I 指數(shù)下降。2013—2014 年為第三階段，Global Moran’s I 指數(shù)回升。2013年“一帶一路”倡議的提出，促進了通道內(nèi)各省(區(qū)、市)物流效率的協(xié)同發(fā)展，區(qū)域間全局相關(guān)性增強。2014—2018年為第四階段，Global Moran’s I指數(shù)逐年下降，從2014 年的0.346 降至2018 年的0.194，降幅為43.9%。

3.3 局部空間自相關(guān)分析

采用局部空間自相關(guān)分析法，測算西部陸海新通道14 省(區(qū)、市)與空間鄰接省(區(qū)、市)之間的相關(guān)性，2006—2020年西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率局部空間相關(guān)性如表4 所示，未在表4 中列出的省(區(qū)、市)表明其未通過物流產(chǎn)業(yè)效率局部空間相關(guān)性檢驗。表4表明，2006—2020年西部陸海新通道通過局部空間相關(guān)性檢驗的省(區(qū)、市)數(shù)量有了顯著增長，相關(guān)關(guān)系主要集中在貴州、重慶、海南、新疆、西藏以及青海。

表4 2006—2020年西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率局部空間相關(guān)性Tab.4 Local spatial correlation of logistics industry efficiency in the New International Land-Sea Trade Corridor from 2006 to 2020

貴州省在研究期間的局部相關(guān)性全部通過了顯著性檢驗，且在2009 年由低—高聚集轉(zhuǎn)變?yōu)楦摺呔奂?，說明貴州物流產(chǎn)業(yè)與周邊省(區(qū)、市)聯(lián)系較為緊密，2009年物流產(chǎn)業(yè)效率有了顯著提升。

重慶市在2007 年之后由無顯著聚集性轉(zhuǎn)變?yōu)楦摺呔奂臓顟B(tài)，與周邊省(區(qū)、市)呈現(xiàn)出正向的相關(guān)關(guān)系，這是由于2007 年中央部門針對重慶的改革、發(fā)展與穩(wěn)定，做出了“314”總體部署，要求重慶加快建成西部地區(qū)的重要增長極，在西部地區(qū)率先實現(xiàn)全面建設(shè)小康社會的目標，該部署加強了其與周邊省(區(qū)、市)的聯(lián)系，產(chǎn)生了較強的空間溢出效應(yīng)，形成高—高聚集的格局。

海南在2014 年由無顯著相關(guān)性轉(zhuǎn)變?yōu)榈汀呔奂?，海南由于四面環(huán)海，與外界的物流活動主要依靠水運方式進行，運輸模式單一，成本較高，造成物流效率相對較低，而與其鄰接的廣西、廣東兩省(區(qū))一直處于較高效率狀態(tài)，造成海南省與其鄰近省(區(qū)、市)效率值之間出現(xiàn)負向的相關(guān)關(guān)系，呈現(xiàn)出低—高聚集。

新疆由無顯著相關(guān)性轉(zhuǎn)變?yōu)楦摺途奂癄顟B(tài)，與周邊省(區(qū)、市)的相關(guān)關(guān)系增強，新疆作為“一帶一路”倡議的物流中樞，擁有“西出”和“東聯(lián)”通道的地位，得到了國家政策的大力支持，物流產(chǎn)業(yè)效率大幅提升。而青海、西藏物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展受到區(qū)域及地理環(huán)境的限制，一直處于低—低聚集的狀態(tài)，與新疆構(gòu)成了高—低聚集的狀態(tài)。

4 結(jié)束語

運用三階段DEA 模型，結(jié)合空間分布研究和空間自相關(guān)分析法揭示2006—2020 年西部陸海新通道14 省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)效率的時空演化規(guī)律。結(jié)果表明：①西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)效率整體偏低，但隨時間呈上升趨勢，規(guī)模效率偏低是整體物流產(chǎn)業(yè)效率偏低的主要原因；②西部陸海新通道14省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展極不平衡，中部地區(qū)的TE值低于北部和南部地區(qū)，呈現(xiàn)出南部和北部高、中間低的凹型特征；③西部陸海新通道14 省(區(qū)、市)物流產(chǎn)業(yè)效率經(jīng)歷了離散—鄰接的空間分布過程，呈現(xiàn)出空間鎖定性和相變性并存特征，且與地理區(qū)位具有緊密聯(lián)系；④Global Moran’s I指數(shù)顯著為正，經(jīng)歷了快速上升—下降—上升—逐年下降4 個階段；⑤西部陸海新通道物流產(chǎn)業(yè)局部空間聚集性較弱，但通過顯著性檢驗的省(區(qū)、市)數(shù)量出現(xiàn)增長，相關(guān)關(guān)系主要集中在貴州、重慶、海南、新疆、西藏及青海。