唐建榮，何碩碩（江南大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 無錫 214122）

0 引言

物流業(yè)聯(lián)結(jié)生產(chǎn)、流通和消費(fèi)，是深度融合了運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送、信息、金融等功能的復(fù)合型服務(wù)產(chǎn)業(yè)。中國(guó)物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2010—2020 年，全國(guó)社會(huì)物流總額從125.4 萬億元攀升至300.1 萬億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到9.12%，物流業(yè)促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐作用日益顯現(xiàn)。但我國(guó)物流業(yè)的高速增長(zhǎng)在很大程度上依賴于生產(chǎn)要素?zé)o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(chǎn)要素過度消耗、配置效率低下等嚴(yán)重阻礙物流經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的問題。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)逐漸步入新常態(tài)增長(zhǎng)階段，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，注重投入產(chǎn)出均衡發(fā)展，實(shí)現(xiàn)要素合理配置，已成為未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)取向。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋沿江11 個(gè)省市，橫跨我國(guó)東、中、西三大板塊，具有顯著的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，其地區(qū)人口數(shù)量和生產(chǎn)總值占比均超過全國(guó)的40%，發(fā)展?jié)摿薮螅哂兄匾膽?zhàn)略地位[1]。研究新常態(tài)下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)配置效率不僅對(duì)其物流業(yè)轉(zhuǎn)型有重要的現(xiàn)實(shí)意義，而且對(duì)我國(guó)其他經(jīng)濟(jì)圈物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有示范作用。

物流業(yè)作為五大基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)之一，是當(dāng)今世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)型的重要領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞物流業(yè)發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行了許多有益研究。田強(qiáng)等采用DEA-BCC 模型和Malmquist 指數(shù)模型測(cè)算了環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈2007—2016 年的物流產(chǎn)業(yè)效率[2]；鄭金娥等運(yùn)用DEA-BCC 模型，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11 個(gè)省份的物流業(yè)技術(shù)效率、規(guī)模效率和綜合效率進(jìn)行比較分析，并對(duì)各效率的收斂性進(jìn)行了檢驗(yàn)[3]；張?jiān)茖幍炔捎肈EA 模型與Malmquist 指數(shù)模型相結(jié)合，對(duì)長(zhǎng)江大保護(hù)區(qū)域19 個(gè)省市物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行分析研究，發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)江大保護(hù)區(qū)域物流效率呈現(xiàn)出“下游高、上游低”的階梯式分布[4]；Kim Joohwan 等基于三階段網(wǎng)絡(luò)松弛測(cè)度（SBM）方法對(duì)23 家韓國(guó)沿海渡輪企業(yè)的相對(duì)運(yùn)輸效率進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)與不考慮內(nèi)部生產(chǎn)階段的SBM 模型相比，采用三階段SBM 模型研究的企業(yè)運(yùn)輸效率的差異化程度有所提高[5]；田雨等基于發(fā)展質(zhì)量視角，通過DEA 模型和Malmquist 指數(shù)模型分別測(cè)算了中國(guó)區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)靜態(tài)效率和動(dòng)態(tài)效率變化，并利用Moran's I 指數(shù)模型對(duì)我國(guó)區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)[6]；郭詣遂從全要素生產(chǎn)率的視角，基于2008—2019 年的數(shù)據(jù)實(shí)證分析了長(zhǎng)三角地區(qū)流通業(yè)效率及結(jié)構(gòu)特征，發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)三角地區(qū)流通業(yè)的全要素生產(chǎn)率盡管一直處于提升的態(tài)勢(shì)，但局部時(shí)段波動(dòng)也是顯著的[7]；張瑞基于超效率SBM 模型測(cè)度分析了2005—2019年中國(guó)30 個(gè)省市物流業(yè)的能源生態(tài)效率，并構(gòu)建PVAR 模型考察能源生態(tài)效率與其影響因素之間的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系[8]；曹光求應(yīng)用DEA-Tobit 模型對(duì)2014—2019 年間福建省沿海四大港口的物流效率進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)四大港口的物流效率存在顯著差異[9]。關(guān)于物流業(yè)發(fā)展質(zhì)量的研究，大多數(shù)學(xué)者集中在全要素生產(chǎn)率層面，很少有學(xué)者從要素配置效率角度進(jìn)行研究。本文在借鑒相關(guān)專家學(xué)者對(duì)于物流效率投入、產(chǎn)出指標(biāo)選擇研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建包含資本、勞動(dòng)力、能源要素在內(nèi)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，從物流業(yè)全要素生產(chǎn)率中分解要素配置效率，根據(jù)隨機(jī)前沿函數(shù)的估計(jì)結(jié)果測(cè)算物流業(yè)要素產(chǎn)出彈性，結(jié)合要素成本信息，考察2010—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)要素配置效率的增長(zhǎng)變化，力求客觀反應(yīng)物流業(yè)要素配置現(xiàn)狀及變化趨勢(shì)，為決策部門的政策制定與實(shí)施提供參考依據(jù)。

1 研究方法和數(shù)據(jù)說明

1.1 物流業(yè)全要素生產(chǎn)率分解

借鑒Kumbhakar 的方法[10]，分解物流業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率，建立隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)：

式（1）中：y 為物流業(yè)的產(chǎn)出，f（x,t,β）表示生產(chǎn)函數(shù)的前沿面，x 是物流業(yè)生產(chǎn)要素投入，β 表示待估參數(shù)，t 表示時(shí)間趨勢(shì)，u＞0 為產(chǎn)出導(dǎo)向型生產(chǎn)非效率項(xiàng)。

式（1）兩邊取對(duì)數(shù)，然后對(duì)時(shí)間求導(dǎo)得：

式（6）中：等式右邊前三項(xiàng)分別表示技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率和規(guī)模效應(yīng)的變化，最后一項(xiàng)即為物流業(yè)要素配置效率的增長(zhǎng)（ΔA E），通過物流業(yè)要素產(chǎn)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(cè)度

測(cè)算物流業(yè)要素配置效率需要指定生產(chǎn)函數(shù)形式，較常使用的有柯布-道格拉斯（C-D）和超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)兩種形式。超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)相較C-D 生產(chǎn)函數(shù)更具靈活性，在實(shí)證過程中可根據(jù)參數(shù)估計(jì)結(jié)果的顯著性對(duì)變量進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，根據(jù)模型形式檢驗(yàn)結(jié)果剔除不顯著的冗余變量，確保估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性，故本文選擇超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)。假定物流行業(yè)投入資本（K）、勞動(dòng)力（L）、能源（E）三種生產(chǎn)要素，同時(shí)以時(shí)間趨勢(shì)（t）衡量技術(shù)進(jìn)步程度，則設(shè)立超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)：

為避免錯(cuò)誤函數(shù)形式造成隨機(jī)前沿模型測(cè)算的結(jié)果出現(xiàn)誤差，須檢驗(yàn)式（8）的合理性，建立以下假設(shè)：

（1）H0: β5=β6=β7=β8=β9=β10=β11=β12=β13=β14=0，即生產(chǎn)函數(shù)選擇含時(shí)間趨勢(shì)變量的C－D 生產(chǎn)函數(shù)形式。

（2）H0: β4=β8=β11=β12=β13=β14=0，即不存在技術(shù)進(jìn)步。

（3）H0: β12=β13=β14=0，即技術(shù)進(jìn)步與投入要素?zé)o關(guān)，技術(shù)進(jìn)步為?？怂怪行浴?/p>

（4）H0: β5=β7=β9=0，存在冗余變量。

（5）H0: η=0，表示技術(shù)效率不隨時(shí)間變化而變化。

上述所有假設(shè)均是通過構(gòu)建廣義似然比統(tǒng)計(jì)量LR 來完成檢驗(yàn)。具體方法為：按照檢測(cè)要求分別進(jìn)行隨機(jī)前沿函數(shù)估計(jì)，根據(jù)LR=-2 ［L（H0）-L（H1）］計(jì)算LR 值，其中L（H0）和L（H1）分別為零假設(shè)H0和備擇假設(shè)H1的似然函數(shù)值，備擇假設(shè)H1為式（8）。統(tǒng)計(jì)量LR 服從自由度（k）為受約束變量個(gè)數(shù)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(yàn)，拒絕原假設(shè)；反之，LR 值小于的臨界值，接受原假設(shè)。檢驗(yàn)結(jié)果如表1 所示，假設(shè)1、2、3、5 均被拒絕，說明選擇超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式是正確的。假設(shè)4 的檢驗(yàn)結(jié)果為接受，表示確實(shí)存在冗余變量。去除冗余變量后的生產(chǎn)函數(shù)為：

表1 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)形式檢驗(yàn)結(jié)果

對(duì)式（9）的所有參數(shù)β 進(jìn)行估計(jì)，根據(jù)結(jié)果可以計(jì)算得出資本要素產(chǎn)出彈性勞動(dòng)要素產(chǎn)出彈性能源要素產(chǎn)出彈性為：

根據(jù)式（10）、式（11）、式（12）的結(jié)果，再結(jié)合式（7），即可得出資本、勞動(dòng)、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(shù)據(jù)選擇和處理

由于目前我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)沒有完整的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)體系，結(jié)合交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的增加值占物流業(yè)增加值85%的事實(shí)，本文參考唐建榮等的方法[11]，以交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)代替物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平。本文使用的數(shù)據(jù)主要來自歷年各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，樣本為2010—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11 個(gè)省市區(qū)面板數(shù)據(jù)，主要有以下變量：

（1）物流業(yè)產(chǎn)出：選取各地區(qū)物流業(yè)的增加值作為物流業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)，并采用分省市的GDP 平減指數(shù)將其折算到以2010年為基期的不變價(jià)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(duì)其進(jìn)行估算，計(jì)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(chǎn)投資額，選取各地區(qū)物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額衡量，并通過固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)折算到2010 年為基期的不變價(jià)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(shè)為4%?；曩Y本存量使用增長(zhǎng)率估算法來估算，計(jì)算公式為：

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

（3）勞動(dòng)力要素投入及其成本：理論上勞動(dòng)力要素投入應(yīng)該綜合考量勞動(dòng)力的數(shù)量、質(zhì)量及工作時(shí)間，但因缺乏勞動(dòng)力質(zhì)量和工作時(shí)間數(shù)據(jù)，本文選取物流業(yè)年末從業(yè)人員數(shù)量作為勞動(dòng)力要素投入指標(biāo)。勞動(dòng)力要素投入成本即勞動(dòng)力投入與勞動(dòng)力價(jià)格的乘積，選取物流業(yè)從業(yè)人員的人均工資作為勞動(dòng)力投入的價(jià)格，并用居民消費(fèi)指數(shù)折算為2010 年為基期的不變價(jià)格。

（4）能源要素投入及其成本：選取物流業(yè)能源消費(fèi)總量作為能源要素投入指標(biāo)。根據(jù)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)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(biāo)準(zhǔn)煤指數(shù)將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，得到每個(gè)省市物流業(yè)能源消費(fèi)總量。能源投入成本的計(jì)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(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)折算為2010 年為基期的不變價(jià)格。

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)要素產(chǎn)出彈性分析

在隨機(jī)前沿分析的理論基礎(chǔ)上，采用以上相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，運(yùn)用Frontier4.1 軟件對(duì)超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)結(jié)果如表2 所示。

表2 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)結(jié)果

據(jù)表2 可知，技術(shù)非效率方差在總方差中的比重達(dá)到0.948 7，且通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，說明誤差方差大部分來自于技術(shù)非效率項(xiàng)，且超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的所有參數(shù)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(xiàng)的系數(shù)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(chǎn)出彈性。資本要素和勞動(dòng)力要素交互項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)值，說明資本投入與勞動(dòng)力投入的交互作用是反向的，兩者之間具有替代效應(yīng)。資本時(shí)間變量和能源時(shí)間變量的系數(shù)為負(fù)，說明隨著時(shí)間推移，資本和能源投入不再有助于物流業(yè)產(chǎn)出，即資本和能源要素投入出現(xiàn)了節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步。

依照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局口徑，把長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)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(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶及其上中下游區(qū)域各為一個(gè)研究樣本，各樣本的省際要素平均投入量生產(chǎn)樣本的省際平均產(chǎn)出，根據(jù)式（10）、式（11）、式（12），結(jié)合生產(chǎn)函數(shù)系數(shù)估計(jì)結(jié)果，計(jì)算出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)全帶及其上中下游區(qū)域各要素的產(chǎn)出彈性，具體如表3 所示。

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

表3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)各要素產(chǎn)出彈性及投入增長(zhǎng)率

從要素產(chǎn)出彈性的變化趨勢(shì)來看，2010—2019 年全帶資本要素產(chǎn)出彈性呈現(xiàn)逐年下降的態(tài)勢(shì)，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(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)資本投入逐漸飽和，呈現(xiàn)出邊際產(chǎn)出遞減的特征。與資本要素產(chǎn)出彈性不同，2010—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)勞動(dòng)力要素的產(chǎn)出彈性表現(xiàn)出明顯的階段性特征：2010—2012 年物流業(yè)勞動(dòng)力要素產(chǎn)出彈性處于負(fù)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(dòng)變化。能源要素產(chǎn)出彈性表現(xiàn)出“高-低-高”U 型波動(dòng)的變化態(tài)勢(shì)，2010—2012、2018—2019 年能源要素產(chǎn)出彈性為0.5 以上的高產(chǎn)出彈性，2013—2017 年能源要素產(chǎn)出彈性相對(duì)較低。各地區(qū)要素產(chǎn)出彈性變化趨勢(shì)與全帶相似，不再贅述。從總體規(guī)模報(bào)酬來看，2010—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶全帶及其各區(qū)域要素產(chǎn)出彈性之和均大于1，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)規(guī)模報(bào)酬遞增，這反應(yīng)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)具有一定的規(guī)模效應(yīng)，擴(kuò)大產(chǎn)出規(guī)?？梢蕴岣咝?。

2.2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)要素配置效率變化分析

根據(jù)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(chǎn)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(zhǎng)率。在完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)條件下，要素的產(chǎn)出份額與要素投入的產(chǎn)出份額相等，要素配置不存在扭曲。但從實(shí)際結(jié)果來看，2010—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)要素產(chǎn)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(xiàn)了2010—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)要素配置效率增長(zhǎng)率的變化。物流業(yè)要素配置效率增長(zhǎng)率大體上呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，要素配置效率變化表現(xiàn)出明顯的階段性特征：2010—2013 年配置效率變化為正增長(zhǎng)，這個(gè)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(fù)增長(zhǎng)，從2004 年的負(fù)增長(zhǎng)1.6 個(gè)百分點(diǎn)，到2019 年的負(fù)增長(zhǎng)4.6 個(gè)百分點(diǎn)，要素錯(cuò)配問題逐年加重。其中，資本要素配置效率增長(zhǎng)率表現(xiàn)出大幅波動(dòng)的特征，主導(dǎo)了要素配置效率增長(zhǎng)率在樣本期間的變動(dòng)趨勢(shì)。

圖1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)要素配置效率增長(zhǎng)率

從各要素的配置效率增長(zhǎng)率變化趨勢(shì)上來看，資本要素配置效率的增長(zhǎng)率逐年下降，并且于2014 年降為負(fù)值，資本配置效率開始出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，主要原因在于長(zhǎng)期以來我國(guó)經(jīng)濟(jì)過于依賴投資驅(qū)動(dòng)，資本要素投入保持快速增長(zhǎng)，資本要素成本逐年增加，而其產(chǎn)出彈性顯然受到邊際產(chǎn)出遞減的約束。2015 年我國(guó)提出供給側(cè)改革，指出用改革的辦法推進(jìn)結(jié)構(gòu)調(diào)整，矯正要素配置扭曲，也從側(cè)面印證了這一結(jié)論。勞動(dòng)力要素配置效率增長(zhǎng)率于2013 年達(dá)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(dòng)。究其原因，2013 年國(guó)務(wù)院對(duì)物流業(yè)進(jìn)行了一系列改革，首先，撤銷鐵道部，組建國(guó)家鐵路局和中國(guó)鐵路總公司，將原鐵道部部分職能劃入交通運(yùn)輸部；其次，制定政策減少下方投資審批、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)審批事項(xiàng)，減化資質(zhì)許可和認(rèn)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(yíng)造了寬松的經(jīng)營(yíng)環(huán)境，勞動(dòng)力要素產(chǎn)出彈性得以釋放，勞動(dòng)力要素配置扭曲狀態(tài)由負(fù)扭曲轉(zhuǎn)變?yōu)檎で?，同時(shí)大量人員進(jìn)入物流業(yè)，勞動(dòng)力投入大幅增加，勞動(dòng)力要素配置狀況大幅改善。相較于資本和勞動(dòng)要素，能源要素配置效率增長(zhǎng)率整體上波動(dòng)較小，能源要素配置效率增長(zhǎng)率于2014—2016 年，表現(xiàn)出了研究期間的最大漲幅。2015 年的石油價(jià)格因國(guó)際市場(chǎng)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(jià)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(fù)扭曲轉(zhuǎn)變?yōu)檎で鸂顟B(tài)，但是，由于國(guó)家節(jié)能減排政策的限制，盡管價(jià)格下降，能源投入并沒有出現(xiàn)大幅增加，沒有出現(xiàn)類似2013 年勞動(dòng)力要素配置效率大幅增長(zhǎng)的情況。

2.3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)要素配置效率變化的區(qū)域異質(zhì)性分析

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各區(qū)域物流業(yè)省際平均產(chǎn)出規(guī)模呈現(xiàn)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(chǎn)值（億元）分別為1 051.59、677.37、409.22，表現(xiàn)為“下游-中游-上游”遞減態(tài)勢(shì)，并且下游地區(qū)顯著高于其他兩個(gè)地區(qū)。三個(gè)區(qū)域的物流業(yè)省際平均產(chǎn)值均逐年增加，于2019 年分別達(dá)到1 824.41、1 364.58、841.39，整體上仍然呈現(xiàn)“下游-中游-上游”遞減態(tài)勢(shì)，并且地區(qū)之間的差距開始加大。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游、中游、上游的要素配置效率增長(zhǎng)率變化如圖2 所示。在樣本研究期間，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)物流業(yè)要素配置效率增長(zhǎng)與其地區(qū)物流業(yè)產(chǎn)值規(guī)模相似，總體上表現(xiàn)為“下游-中游-上游”遞減態(tài)勢(shì)。下游地區(qū)要素配置效率增長(zhǎng)率總體上表現(xiàn)為先上升后下降，2010—2013 年配置效率增長(zhǎng)率為正，并且于2013 年要素配置效率增長(zhǎng)率達(dá)到最大，此后增長(zhǎng)率跌為負(fù)值，并逐年下降。中游和上游地區(qū)配置要素配置效率增長(zhǎng)率均呈現(xiàn)波動(dòng)式下降，但上游地區(qū)的下降程度遠(yuǎn)甚于中游。

圖2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)要素配置效率增長(zhǎng)率

從資本要素配置角度來看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各區(qū)域物流業(yè)要素配置效率增長(zhǎng)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(xiàn)正增長(zhǎng)，年均增長(zhǎng)率為0.05%。中游和上游地區(qū)資本要素配置效率均為負(fù)增長(zhǎng)，上游地區(qū)資本要素配置效率的負(fù)增長(zhǎng)程度遠(yuǎn)甚于中游地區(qū)，年均增長(zhǎng)率為-7.1%。各地區(qū)資本配置效率變化的差異大體表現(xiàn)為“區(qū)域物流業(yè)省際平均產(chǎn)值規(guī)模高—資本要素產(chǎn)出彈性份額大—資本要素配置效率增長(zhǎng)率高”的特征。這主要是因?yàn)椋何锪鳂I(yè)省際平均產(chǎn)值規(guī)模較高的區(qū)域，依托較高的市場(chǎng)化程度、充分發(fā)展的非國(guó)有經(jīng)濟(jì)及優(yōu)良的法治環(huán)境等優(yōu)勢(shì)條件，促使市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制發(fā)揮強(qiáng)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(xiàn)出更高的資本要素產(chǎn)出彈性及份額。同時(shí)，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(wù)也相對(duì)趨于高附加值，使得資本要素產(chǎn)出彈性及其份額更高。從勞動(dòng)力要素配置角度來看，除2013 年的大多數(shù)年份，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各區(qū)域物流業(yè)勞動(dòng)力要素配置效率增長(zhǎng)率差異甚微，2013 年各區(qū)域勞動(dòng)要素配置增長(zhǎng)率均有不同程度的增長(zhǎng)，但上游地區(qū)增長(zhǎng)幅度最大。這主要得益于2013 年國(guó)務(wù)院推進(jìn)的一系列改革，盡管中下游地區(qū)勞動(dòng)力要素產(chǎn)出彈性和勞動(dòng)力投入都有不同程度增長(zhǎng)，但上游地區(qū)增長(zhǎng)幅度顯著高于中下游地區(qū)，勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性由-0.298 增長(zhǎng)至0.598，勞動(dòng)力投入增加率高達(dá)50.94%。從能源要素配置角度來看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游、中游、上游的能源要素配置效率年均增長(zhǎng)率分別為-0.9%、-0.1%、1.5%，與地區(qū)產(chǎn)值規(guī)模的變化態(tài)勢(shì)相反，表現(xiàn)出“下游-中游-上游”遞增的態(tài)勢(shì)，且上游地區(qū)遠(yuǎn)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(nèi)部結(jié)構(gòu)相對(duì)不合理，高耗能傳統(tǒng)物流企業(yè)對(duì)地區(qū)物流業(yè)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)，致使其能源要素產(chǎn)出彈性相對(duì)較高。

3 結(jié)論和建議

基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，本文構(gòu)建超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)對(duì)2010—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)投入產(chǎn)出系統(tǒng)中的要素產(chǎn)出彈性、要素投入增長(zhǎng)率、要素配置扭曲程度以及要素配置效率增長(zhǎng)率進(jìn)行了測(cè)算和分析。得出以下結(jié)論：第一，資本要素投入是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)增長(zhǎng)的主要貢獻(xiàn)來源，但由于邊際產(chǎn)出遞減，資本要素對(duì)物流業(yè)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)逐年減少。第二，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)要素配置效率增長(zhǎng)率大體上呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，下降原因主要是長(zhǎng)期以來投資驅(qū)動(dòng)發(fā)展導(dǎo)致的資本要素錯(cuò)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(zhǎng)表現(xiàn)為“下游-中游-上游”遞減，符合我國(guó)物流業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本狀況，即物流業(yè)省際平均產(chǎn)值規(guī)模較高的地區(qū)，其要素配置效率相應(yīng)較高。第三，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)的資本、勞動(dòng)、能源要素配置效率增長(zhǎng)變化存在顯著差異。資本要素配置效率增長(zhǎng)率變化幅度最大，由2010 年正增長(zhǎng)4.5%，到2019 年負(fù)增長(zhǎng)4.9%，勞動(dòng)要素和能源要素配置增長(zhǎng)率大多數(shù)年份均在-1%～1%之間變動(dòng)。原因在于資本要素配置的扭曲程度及資本要素投入增長(zhǎng)率均為最大，且遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于勞動(dòng)和能源要素。分區(qū)域看，資本要素配置效率增長(zhǎng)差異與地區(qū)內(nèi)服務(wù)業(yè)省際平均產(chǎn)值規(guī)模相似，表現(xiàn)為“下游-中游-上游”遞減，能源要素配置效率增長(zhǎng)與之相反，勞動(dòng)力要素配置效率增長(zhǎng)的地區(qū)差異最小，并且表現(xiàn)出趨同的趨勢(shì)。

基于上述研究結(jié)論，為提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)要素配置效率，改善長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)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(dāng)前我國(guó)正面臨百年未有之大變局，經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨結(jié)構(gòu)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(chǎng)化配置改革具有重要的意義。資本要素市場(chǎng)化配置改革重在資本供給主導(dǎo)權(quán)的轉(zhuǎn)換：放開金融服務(wù)業(yè)市場(chǎng)準(zhǔn)入，增加服務(wù)小微和民營(yíng)企業(yè)的金融服務(wù)供給，完善多層次資本市場(chǎng)，將資本供給的主導(dǎo)權(quán)從政府轉(zhuǎn)向社會(huì)，讓資本流向高產(chǎn)出彈性的地方，逐步改變資本要素配置負(fù)扭曲狀態(tài)；勞動(dòng)力要素市場(chǎng)化配置改革重在推進(jìn)勞動(dòng)力要素暢通有序流動(dòng)：建立統(tǒng)一開放、競(jìng)爭(zhēng)有序的人力資源市場(chǎng)，保障平等就業(yè)權(quán)利；全面實(shí)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(wù)提供機(jī)制，減少長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶與其他地區(qū)以及長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域內(nèi)勞動(dòng)力流動(dòng)的障礙；能源要素市場(chǎng)化配置改革重在新舊能源要素的迭代轉(zhuǎn)換：鼓勵(lì)創(chuàng)新，減少新能源要素進(jìn)入的門檻，促進(jìn)物流業(yè)能源要素投入的迭代升級(jí)，減少國(guó)家節(jié)能減排政策對(duì)能源要素投入的影響。

（2）依托網(wǎng)絡(luò)，減少要素配置成本?；ヂ?lián)網(wǎng)具有信息共享的優(yōu)勢(shì)，能夠跨越地理限制，擴(kuò)大資源流動(dòng)和配置的范圍，降低要素搜尋成本和交易成本。地方政府應(yīng)完善互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，鼓勵(lì)本地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和普及，積極推動(dòng)物流業(yè)接入互聯(lián)網(wǎng)，制定線上要素市場(chǎng)的規(guī)章制度，充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)對(duì)物流業(yè)要素市場(chǎng)化的促進(jìn)作用，弱化要素流動(dòng)邊界，促使要素有序流動(dòng)，改善要素配置狀態(tài)。

（3）精準(zhǔn)施策，解決各地突出問題。針對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下、中、上游物流業(yè)要素配置狀況的的具體差異，應(yīng)該因地制宜，制定適合各區(qū)域發(fā)展階段的措施。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)應(yīng)利用其資本聚集和市場(chǎng)規(guī)模大的優(yōu)勢(shì)，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(duì)物流業(yè)從業(yè)人員培訓(xùn)的培訓(xùn)力度，以增加其產(chǎn)出彈性，減少日益增加的人力成本所帶來的勞動(dòng)力配置問題。上游地區(qū)需加強(qiáng)與下游地區(qū)的產(chǎn)業(yè)合作，以擴(kuò)大物流業(yè)市場(chǎng)規(guī)模，利用規(guī)模效應(yīng)提高物流業(yè)產(chǎn)出能力，改變當(dāng)前高投入低產(chǎn)出的現(xiàn)狀。