唐建榮，何碩碩（江南大學 商學院，江蘇 無錫 214122）

0 引言

物流業(yè)聯(lián)結生產、流通和消費，是深度融合了運輸、倉儲、配送、信息、金融等功能的復合型服務產業(yè)。中國物流與采購聯(lián)合會發(fā)布的統(tǒng)計數據顯示，2010—2020 年，全國社會物流總額從125.4 萬億元攀升至300.1 萬億元，年均復合增長率達到9.12%，物流業(yè)促進國民經濟發(fā)展的重要支撐作用日益顯現。但我國物流業(yè)的高速增長在很大程度上依賴于生產要素無序的高投入和高消耗，這難以避免造成了要素配置扭曲，引發(fā)了各類生產要素過度消耗、配置效率低下等嚴重阻礙物流經濟可持續(xù)發(fā)展的問題。隨著我國經濟逐漸步入新常態(tài)增長階段，轉變經濟發(fā)展方式，提升經濟發(fā)展質量，注重投入產出均衡發(fā)展，實現要素合理配置，已成為未來經濟發(fā)展的現實取向。長江經濟帶覆蓋沿江11 個省市，橫跨我國東、中、西三大板塊，具有顯著的區(qū)位優(yōu)勢，其地區(qū)人口數量和生產總值占比均超過全國的40%，發(fā)展?jié)摿薮?，具有重要的?zhàn)略地位[1]。研究新常態(tài)下長江經濟帶物流業(yè)配置效率不僅對其物流業(yè)轉型有重要的現實意義，而且對我國其他經濟圈物流業(yè)高質量發(fā)展有示范作用。

物流業(yè)作為五大基礎產業(yè)之一，是當今世界經濟發(fā)展方式轉型的重要領域，國內外學者圍繞物流業(yè)發(fā)展質量進行了許多有益研究。田強等采用DEA-BCC 模型和Malmquist 指數模型測算了環(huán)渤海經濟圈2007—2016 年的物流產業(yè)效率[2]；鄭金娥等運用DEA-BCC 模型，對長江經濟帶11 個省份的物流業(yè)技術效率、規(guī)模效率和綜合效率進行比較分析，并對各效率的收斂性進行了檢驗[3]；張云寧等采用DEA 模型與Malmquist 指數模型相結合，對長江大保護區(qū)域19 個省市物流產業(yè)效率進行分析研究，發(fā)現長江大保護區(qū)域物流效率呈現出“下游高、上游低”的階梯式分布[4]；Kim Joohwan 等基于三階段網絡松弛測度（SBM）方法對23 家韓國沿海渡輪企業(yè)的相對運輸效率進行了分析，發(fā)現與不考慮內部生產階段的SBM 模型相比，采用三階段SBM 模型研究的企業(yè)運輸效率的差異化程度有所提高[5]；田雨等基于發(fā)展質量視角，通過DEA 模型和Malmquist 指數模型分別測算了中國區(qū)域物流產業(yè)靜態(tài)效率和動態(tài)效率變化，并利用Moran's I 指數模型對我國區(qū)域物流產業(yè)效率的空間相關性進行檢驗[6]；郭詣遂從全要素生產率的視角，基于2008—2019 年的數據實證分析了長三角地區(qū)流通業(yè)效率及結構特征，發(fā)現長三角地區(qū)流通業(yè)的全要素生產率盡管一直處于提升的態(tài)勢，但局部時段波動也是顯著的[7]；張瑞基于超效率SBM 模型測度分析了2005—2019年中國30 個省市物流業(yè)的能源生態(tài)效率，并構建PVAR 模型考察能源生態(tài)效率與其影響因素之間的動態(tài)均衡關系[8]；曹光求應用DEA-Tobit 模型對2014—2019 年間福建省沿海四大港口的物流效率進行分析，發(fā)現四大港口的物流效率存在顯著差異[9]。關于物流業(yè)發(fā)展質量的研究，大多數學者集中在全要素生產率層面，很少有學者從要素配置效率角度進行研究。本文在借鑒相關專家學者對于物流效率投入、產出指標選擇研究的基礎上，構建包含資本、勞動力、能源要素在內的隨機前沿生產函數模型，從物流業(yè)全要素生產率中分解要素配置效率，根據隨機前沿函數的估計結果測算物流業(yè)要素產出彈性，結合要素成本信息，考察2010—2019 年長江經濟帶物流業(yè)要素配置效率的增長變化，力求客觀反應物流業(yè)要素配置現狀及變化趨勢，為決策部門的政策制定與實施提供參考依據。

1 研究方法和數據說明

1.1 物流業(yè)全要素生產率分解

借鑒Kumbhakar 的方法[10]，分解物流業(yè)全要素生產率增長率，建立隨機前沿生產函數：

式（1）中：y 為物流業(yè)的產出，f（x,t,β）表示生產函數的前沿面，x 是物流業(yè)生產要素投入，β 表示待估參數，t 表示時間趨勢，u＞0 為產出導向型生產非效率項。

式（1）兩邊取對數，然后對時間求導得：

式（6）中：等式右邊前三項分別表示技術進步、技術效率和規(guī)模效應的變化，最后一項即為物流業(yè)要素配置效率的增長（ΔA E），通過物流業(yè)要素產出份額偏離其成本份額的程度和物流業(yè)要素投入資源的變化率來衡量：

1.2 物流業(yè)要素配置效率測度

測算物流業(yè)要素配置效率需要指定生產函數形式，較常使用的有柯布-道格拉斯（C-D）和超越對數生產函數兩種形式。超越對數生產函數相較C-D 生產函數更具靈活性，在實證過程中可根據參數估計結果的顯著性對變量進行相應調整，根據模型形式檢驗結果剔除不顯著的冗余變量，確保估計結果的準確性，故本文選擇超越對數生產函數。假定物流行業(yè)投入資本（K）、勞動力（L）、能源（E）三種生產要素，同時以時間趨勢（t）衡量技術進步程度，則設立超越對數生產函數：

為避免錯誤函數形式造成隨機前沿模型測算的結果出現誤差，須檢驗式（8）的合理性，建立以下假設：

（1）H0: β5=β6=β7=β8=β9=β10=β11=β12=β13=β14=0，即生產函數選擇含時間趨勢變量的C－D 生產函數形式。

（2）H0: β4=β8=β11=β12=β13=β14=0，即不存在技術進步。

（3）H0: β12=β13=β14=0，即技術進步與投入要素無關，技術進步為希克斯中性。

（4）H0: β5=β7=β9=0，存在冗余變量。

（5）H0: η=0，表示技術效率不隨時間變化而變化。

上述所有假設均是通過構建廣義似然比統(tǒng)計量LR 來完成檢驗。具體方法為：按照檢測要求分別進行隨機前沿函數估計，根據LR=-2 ［L（H0）-L（H1）］計算LR 值，其中L（H0）和L（H1）分別為零假設H0和備擇假設H1的似然函數值，備擇假設H1為式（8）。統(tǒng)計量LR 服從自由度（k）為受約束變量個數的χ2分布，如果LR 值大于的臨界值，則通過顯著性水平5%的檢驗，拒絕原假設；反之，LR 值小于的臨界值，接受原假設。檢驗結果如表1 所示，假設1、2、3、5 均被拒絕，說明選擇超越對數生產函數形式是正確的。假設4 的檢驗結果為接受，表示確實存在冗余變量。去除冗余變量后的生產函數為：

表1 隨機前沿生產函數形式檢驗結果

對式（9）的所有參數β 進行估計，根據結果可以計算得出資本要素產出彈性勞動要素產出彈性能源要素產出彈性為：

根據式（10）、式（11）、式（12）的結果，再結合式（7），即可得出資本、勞動、能源要素配置效率的變化率以及物流業(yè)要素配置效率的變化率。

1.3 數據選擇和處理

由于目前我國物流產業(yè)沒有完整的數據統(tǒng)計體系，結合交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的增加值占物流業(yè)增加值85%的事實，本文參考唐建榮等的方法[11]，以交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的統(tǒng)計數據代替物流產業(yè)的發(fā)展水平。本文使用的數據主要來自歷年各地區(qū)統(tǒng)計年鑒和《中國統(tǒng)計年鑒》以及《中國能源統(tǒng)計年鑒》，樣本為2010—2019 年長江經濟帶11 個省市區(qū)面板數據，主要有以下變量：

（1）物流業(yè)產出：選取各地區(qū)物流業(yè)的增加值作為物流業(yè)產出指標，并采用分省市的GDP 平減指數將其折算到以2010年為基期的不變價格。

（2）資本要素投入及其成本：本文以物流業(yè)的資本存量作為資本要素投入，使用永續(xù)盤存法對其進行估算，計算公式如下：

其中：Ki,t、Ki,t-1分別指i 地區(qū)t 年和t-1 年的物流業(yè)資本存量；Ii,t為地區(qū)年物流業(yè)固定資產投資額，選取各地區(qū)物流業(yè)固定資產投資額衡量，并通過固定資產投資價格指數折算到2010 年為基期的不變價格；σ 表示物流業(yè)資本折舊率，參考田有春等[12]的研究將其設為4%。基年資本存量使用增長率估算法來估算，計算公式為：

式中：g 為2010 年附近的固定資產投資穩(wěn)態(tài)增長率，此處取2010—2019 年各省市物流業(yè)固定資產投資的年均增長率。資本要素投入成本即資本要素投入與資本要素價格的乘積，本文用中長期貸款利率作為資本要素的價格，數值取5 年期金融機構人民幣貸款官方基準利率。

（3）勞動力要素投入及其成本：理論上勞動力要素投入應該綜合考量勞動力的數量、質量及工作時間，但因缺乏勞動力質量和工作時間數據，本文選取物流業(yè)年末從業(yè)人員數量作為勞動力要素投入指標。勞動力要素投入成本即勞動力投入與勞動力價格的乘積，選取物流業(yè)從業(yè)人員的人均工資作為勞動力投入的價格，并用居民消費指數折算為2010 年為基期的不變價格。

（4）能源要素投入及其成本：選取物流業(yè)能源消費總量作為能源要素投入指標。根據長江經濟帶各省市能源平衡表，物流業(yè)各行業(yè)消耗的能源主要有原煤、焦炭、汽油、天然氣、電力等，用標準煤指數將其統(tǒng)一轉換為萬噸標準煤，得到每個省市物流業(yè)能源消費總量。能源投入成本的計算參考孫傳旺等的處理方法[13]，將能源消耗分為煤炭、石油、天然氣和電力四類，能源要素投入成本為這四類成本之和，并用主要燃料購進價格指數折算為2010 年為基期的不變價格。

2 實證結果分析

2.1 長江經濟帶物流業(yè)要素產出彈性分析

在隨機前沿分析的理論基礎上，采用以上相關指標的數據，運用Frontier4.1 軟件對超越對數生產函數的估計結果如表2 所示。

表2 隨機前沿生產函數估計結果

據表2 可知，技術非效率方差在總方差中的比重達到0.948 7，且通過了1%水平的顯著性檢驗，說明誤差方差大部分來自于技術非效率項，且超越對數生產函數的所有參數均在5%的置信水平下顯著，說明模型具有較好的解釋力。值得特別注意的是，資本要素和能源要素交互項的系數為正值，說明資本和能源要素之間存在正向的交互作用，一要素的增加，能夠提高另一要素的產出彈性。資本要素和勞動力要素交互項的系數為負值，說明資本投入與勞動力投入的交互作用是反向的，兩者之間具有替代效應。資本時間變量和能源時間變量的系數為負，說明隨著時間推移，資本和能源投入不再有助于物流業(yè)產出，即資本和能源要素投入出現了節(jié)約型技術進步。

依照國家統(tǒng)計局口徑，把長江經濟帶劃分為：下游、中游、上游。下游包括上海、江蘇、浙江、安徽；中游包括江西、湖北、湖南；上游包括重慶、四川、貴州、云南。假定長江經濟帶及其上中下游區(qū)域各為一個研究樣本，各樣本的省際要素平均投入量生產樣本的省際平均產出，根據式（10）、式（11）、式（12），結合生產函數系數估計結果，計算出長江經濟帶物流業(yè)全帶及其上中下游區(qū)域各要素的產出彈性，具體如表3 所示。

物流業(yè)生產要素的產出彈性反應了物流業(yè)生產要素投入變動對產出變動的影響程度。由表3 可知，2010—2019 年長江經濟帶物流業(yè)各要素產出彈性，資本、勞動和能源要素投入的年均產出彈性分別為0.535、0.352 和0.454，這表明資本、勞動力、能源投入都是物流業(yè)產出提升不可或缺的因素，但資本投入是10 年間長江經濟帶物流業(yè)產出的主要貢獻來源。分區(qū)域看，長江經濟帶下游、中游、上游物流業(yè)的各要素產出彈性存在著顯著的差異：資本要素年均產出彈性從下游到上游逐地區(qū)減少，資本要素對地區(qū)物流業(yè)產出增加的貢獻逐漸減少，與資本要素相反，能源要素年均產出彈性從下游到上游逐地區(qū)增加。下游地區(qū)的勞動力年均要素產出彈性顯著高于其他兩個地區(qū)，中游和上游的勞動力年均產出彈性之間差異較小。

表3 長江經濟帶物流業(yè)各要素產出彈性及投入增長率

從要素產出彈性的變化趨勢來看，2010—2019 年全帶資本要素產出彈性呈現逐年下降的態(tài)勢，從最初的0.793 下降到0.257，而資本要素投入的年增加率卻保持在13.07%～18.57%之間，這表明長江經濟帶物流業(yè)資本投入逐漸飽和，呈現出邊際產出遞減的特征。與資本要素產出彈性不同，2010—2019 年長江經濟帶物流業(yè)勞動力要素的產出彈性表現出明顯的階段性特征：2010—2012 年物流業(yè)勞動力要素產出彈性處于負區(qū)間，2013 年大幅上升至0.479，并且于2013—2019 年之間保持小幅度波動變化。能源要素產出彈性表現出“高-低-高”U 型波動的變化態(tài)勢，2010—2012、2018—2019 年能源要素產出彈性為0.5 以上的高產出彈性，2013—2017 年能源要素產出彈性相對較低。各地區(qū)要素產出彈性變化趨勢與全帶相似，不再贅述。從總體規(guī)模報酬來看，2010—2019 年長江經濟帶全帶及其各區(qū)域要素產出彈性之和均大于1，長江經濟帶物流業(yè)規(guī)模報酬遞增，這反應了長江經濟帶物流業(yè)具有一定的規(guī)模效應，擴大產出規(guī)?？梢蕴岣咝?。

2.2 長江經濟帶物流業(yè)要素配置效率變化分析

根據式（7）可以得知要素配置效率的變化主要由兩方面決定：一是要素產出份額與要素成本份額的差值，即要素扭曲程度；二是要素投入增長率。在完全競爭市場條件下，要素的產出份額與要素投入的產出份額相等，要素配置不存在扭曲。但從實際結果來看，2010—2019 年長江經濟帶物流業(yè)要素產出份額與成本份額并不相等，要素配置存在不同程度的扭曲。

圖1 呈現了2010—2019 年長江經濟帶物流業(yè)要素配置效率增長率的變化。物流業(yè)要素配置效率增長率大體上呈現下降的趨勢，要素配置效率變化表現出明顯的階段性特征：2010—2013 年配置效率變化為正增長，這個階段物流業(yè)要素配置狀況逐年改善。2014—2019 年要素配置效率為負增長，從2004 年的負增長1.6 個百分點，到2019 年的負增長4.6 個百分點，要素錯配問題逐年加重。其中，資本要素配置效率增長率表現出大幅波動的特征，主導了要素配置效率增長率在樣本期間的變動趨勢。

圖1 長江經濟帶物流業(yè)要素配置效率增長率

從各要素的配置效率增長率變化趨勢上來看，資本要素配置效率的增長率逐年下降，并且于2014 年降為負值，資本配置效率開始出現負增長，主要原因在于長期以來我國經濟過于依賴投資驅動，資本要素投入保持快速增長，資本要素成本逐年增加，而其產出彈性顯然受到邊際產出遞減的約束。2015 年我國提出供給側改革，指出用改革的辦法推進結構調整，矯正要素配置扭曲，也從側面印證了這一結論。勞動力要素配置效率增長率于2013 年達到最大為0.063，其余年份均維持在-0.01～0.006 區(qū)間之間，保持較小的波動。究其原因，2013 年國務院對物流業(yè)進行了一系列改革，首先，撤銷鐵道部，組建國家鐵路局和中國鐵路總公司，將原鐵道部部分職能劃入交通運輸部；其次，制定政策減少下方投資審批、生產經營活動審批事項，減化資質許可和認定流程，改革工商登記制度。這一系列改革措施為物流企業(yè)營造了寬松的經營環(huán)境，勞動力要素產出彈性得以釋放，勞動力要素配置扭曲狀態(tài)由負扭曲轉變?yōu)檎で?，同時大量人員進入物流業(yè)，勞動力投入大幅增加，勞動力要素配置狀況大幅改善。相較于資本和勞動要素，能源要素配置效率增長率整體上波動較小，能源要素配置效率增長率于2014—2016 年，表現出了研究期間的最大漲幅。2015 年的石油價格因國際市場供過于求而暴跌將近一半，作為物流業(yè)的主要能源消耗，石油的價格變化很大程度上決定了物流業(yè)能源投入的成本變化。能源要素投入成本的減少，使能源要素配置由負扭曲轉變?yōu)檎で鸂顟B(tài)，但是，由于國家節(jié)能減排政策的限制，盡管價格下降，能源投入并沒有出現大幅增加，沒有出現類似2013 年勞動力要素配置效率大幅增長的情況。

2.3 長江經濟帶物流業(yè)要素配置效率變化的區(qū)域異質性分析

長江經濟帶各區(qū)域物流業(yè)省際平均產出規(guī)模呈現出顯著的差異，2010 年下游、中游和上游地區(qū)物流業(yè)的省際平均產值（億元）分別為1 051.59、677.37、409.22，表現為“下游-中游-上游”遞減態(tài)勢，并且下游地區(qū)顯著高于其他兩個地區(qū)。三個區(qū)域的物流業(yè)省際平均產值均逐年增加，于2019 年分別達到1 824.41、1 364.58、841.39，整體上仍然呈現“下游-中游-上游”遞減態(tài)勢，并且地區(qū)之間的差距開始加大。

長江經濟帶下游、中游、上游的要素配置效率增長率變化如圖2 所示。在樣本研究期間，長江經濟帶各地區(qū)物流業(yè)要素配置效率增長與其地區(qū)物流業(yè)產值規(guī)模相似，總體上表現為“下游-中游-上游”遞減態(tài)勢。下游地區(qū)要素配置效率增長率總體上表現為先上升后下降，2010—2013 年配置效率增長率為正，并且于2013 年要素配置效率增長率達到最大，此后增長率跌為負值，并逐年下降。中游和上游地區(qū)配置要素配置效率增長率均呈現波動式下降，但上游地區(qū)的下降程度遠甚于中游。

圖2 長江經濟帶物流業(yè)要素配置效率增長率

從資本要素配置角度來看，長江經濟帶各區(qū)域物流業(yè)要素配置效率增長率均下降，但中上游地區(qū)下降速度顯著快于下游地區(qū)，且研究期間只有下游地區(qū)資本要素配置效率呈現正增長，年均增長率為0.05%。中游和上游地區(qū)資本要素配置效率均為負增長，上游地區(qū)資本要素配置效率的負增長程度遠甚于中游地區(qū)，年均增長率為-7.1%。各地區(qū)資本配置效率變化的差異大體表現為“區(qū)域物流業(yè)省際平均產值規(guī)模高—資本要素產出彈性份額大—資本要素配置效率增長率高”的特征。這主要是因為：物流業(yè)省際平均產值規(guī)模較高的區(qū)域，依托較高的市場化程度、充分發(fā)展的非國有經濟及優(yōu)良的法治環(huán)境等優(yōu)勢條件，促使市場競爭機制發(fā)揮強有力作用，為資本投入的高效利用提供良好外部環(huán)境，表現出更高的資本要素產出彈性及份額。同時，這些區(qū)域的物流業(yè)已初步形成一定規(guī)模，處于向高端化的攀升階段，提供的物流服務也相對趨于高附加值，使得資本要素產出彈性及其份額更高。從勞動力要素配置角度來看，除2013 年的大多數年份，長江經濟帶各區(qū)域物流業(yè)勞動力要素配置效率增長率差異甚微，2013 年各區(qū)域勞動要素配置增長率均有不同程度的增長，但上游地區(qū)增長幅度最大。這主要得益于2013 年國務院推進的一系列改革，盡管中下游地區(qū)勞動力要素產出彈性和勞動力投入都有不同程度增長，但上游地區(qū)增長幅度顯著高于中下游地區(qū)，勞動力產出彈性由-0.298 增長至0.598，勞動力投入增加率高達50.94%。從能源要素配置角度來看，長江經濟帶下游、中游、上游的能源要素配置效率年均增長率分別為-0.9%、-0.1%、1.5%，與地區(qū)產值規(guī)模的變化態(tài)勢相反，表現出“下游-中游-上游”遞增的態(tài)勢，且上游地區(qū)遠高于中下游地區(qū)。究其原因是上游地區(qū)和中下游地區(qū)相比，其物流業(yè)內部結構相對不合理，高耗能傳統(tǒng)物流企業(yè)對地區(qū)物流業(yè)發(fā)展做出了重要貢獻，致使其能源要素產出彈性相對較高。

3 結論和建議

基于長江經濟帶物流業(yè)省級面板數據，本文構建超越對數生產函數對2010—2019 年長江經濟帶物流業(yè)投入產出系統(tǒng)中的要素產出彈性、要素投入增長率、要素配置扭曲程度以及要素配置效率增長率進行了測算和分析。得出以下結論：第一，資本要素投入是長江經濟帶物流業(yè)增長的主要貢獻來源，但由于邊際產出遞減，資本要素對物流業(yè)增長的貢獻逐年減少。第二，長江經濟帶物流業(yè)要素配置效率增長率大體上呈現下降的趨勢，下降原因主要是長期以來投資驅動發(fā)展導致的資本要素錯配問題加重。從分區(qū)域視角來看，物流業(yè)要素配置效率增長表現為“下游-中游-上游”遞減，符合我國物流業(yè)經濟發(fā)展基本狀況，即物流業(yè)省際平均產值規(guī)模較高的地區(qū)，其要素配置效率相應較高。第三，長江經濟帶物流業(yè)的資本、勞動、能源要素配置效率增長變化存在顯著差異。資本要素配置效率增長率變化幅度最大，由2010 年正增長4.5%，到2019 年負增長4.9%，勞動要素和能源要素配置增長率大多數年份均在-1%～1%之間變動。原因在于資本要素配置的扭曲程度及資本要素投入增長率均為最大，且遠遠高于勞動和能源要素。分區(qū)域看，資本要素配置效率增長差異與地區(qū)內服務業(yè)省際平均產值規(guī)模相似，表現為“下游-中游-上游”遞減，能源要素配置效率增長與之相反，勞動力要素配置效率增長的地區(qū)差異最小，并且表現出趨同的趨勢。

基于上述研究結論，為提高長江經濟帶物流業(yè)要素配置效率，改善長江經濟帶物流業(yè)要素配置狀況，提出以下政策建議：

（1）深化改革，掃除要素配置障礙。當前我國正面臨百年未有之大變局，經濟發(fā)展面臨結構性、體制性、周期性因素的多重制約，在這樣的外部環(huán)境下，物流業(yè)要素配置問題已不容忽視，深化要素市場化配置改革具有重要的意義。資本要素市場化配置改革重在資本供給主導權的轉換：放開金融服務業(yè)市場準入，增加服務小微和民營企業(yè)的金融服務供給，完善多層次資本市場，將資本供給的主導權從政府轉向社會，讓資本流向高產出彈性的地方，逐步改變資本要素配置負扭曲狀態(tài)；勞動力要素市場化配置改革重在推進勞動力要素暢通有序流動：建立統(tǒng)一開放、競爭有序的人力資源市場，保障平等就業(yè)權利；全面實施居住證制度，健全以居住證為載體的城鎮(zhèn)基本公共服務提供機制，減少長江經濟帶與其他地區(qū)以及長江經濟帶區(qū)域內勞動力流動的障礙；能源要素市場化配置改革重在新舊能源要素的迭代轉換：鼓勵創(chuàng)新，減少新能源要素進入的門檻，促進物流業(yè)能源要素投入的迭代升級，減少國家節(jié)能減排政策對能源要素投入的影響。

（2）依托網絡，減少要素配置成本?；ヂ?lián)網具有信息共享的優(yōu)勢，能夠跨越地理限制，擴大資源流動和配置的范圍，降低要素搜尋成本和交易成本。地方政府應完善互聯(lián)網基礎設施建設，鼓勵本地區(qū)互聯(lián)網的發(fā)展和普及，積極推動物流業(yè)接入互聯(lián)網，制定線上要素市場的規(guī)章制度，充分發(fā)揮互聯(lián)網對物流業(yè)要素市場化的促進作用，弱化要素流動邊界，促使要素有序流動，改善要素配置狀態(tài)。

（3）精準施策，解決各地突出問題。針對長江經濟帶下、中、上游物流業(yè)要素配置狀況的的具體差異，應該因地制宜，制定適合各區(qū)域發(fā)展階段的措施。長江經濟帶下游地區(qū)應利用其資本聚集和市場規(guī)模大的優(yōu)勢，集中力量于創(chuàng)新，以創(chuàng)新促優(yōu)化。中游地區(qū)需加大對物流業(yè)從業(yè)人員培訓的培訓力度，以增加其產出彈性，減少日益增加的人力成本所帶來的勞動力配置問題。上游地區(qū)需加強與下游地區(qū)的產業(yè)合作，以擴大物流業(yè)市場規(guī)模，利用規(guī)模效應提高物流業(yè)產出能力，改變當前高投入低產出的現狀。