基于Super-SBM-D...区域物流效率评价与影响因素_尹阳.pdf

区块链与供应链 基于Super-SBM-DEA模型的区域物流效率评价与影响因素尹阳1叶翀2江文婷21.福州大学至诚学院福州350002；2.福州大学福州350108摘要 【目的/意义】长江三角洲经济增长的区域性特征逐渐凸显，对区域经济发展与物流效率的相关性进行分析，促进二者良性循环发展，为长江三角洲区域经济发展提供理论参考和实践指引。【设计/方法】选取20112021年长江三角洲区域41个城市的相关数据，运用Super-SBM-DEA模型、Malmquist指数从静态和动态方面对长江三角洲区域41个城市物流效率进行研究，借助 Tobit 模型分析城市物流效率影响因素。【结论/发现】20112021年长江三角洲区域41个城市整体物流效率较高，效率平均值在1左右徘徊；该区域全要素生产率增长的主要贡献来源于规模效率，其次是纯技术效率，技术进步未能成为长江三角洲区域全要素生产率发展的核心竞争力；物流产业集聚、物流资源利用、物流信息化水平对物流效率具有显著的正向作用，产业结构对物流效率的正向作用还未显现出来，能源消耗未通过显著性检验。关键词Malmquist指数；物流效率；长江三角洲区域；Super-SBM-DEA模型中图分类号 F259.27文献标识码 ADOI 10.14071/j.1008-8105(2023)-1020Efficiency Evaluation and Influencing Factors of Regional LogisticsIndustry Based on Super-SBM-DEA ModelYIN Yang1 YE Chong2 JIANG Wen-ting2(1.Fuzhou University Zhicheng CollegeFuzhou350002China;2.Fuzhou UniversityFuzhou350108China)Abstract Purpose/Significance The regional characteristics of the economic growth in the Yangtze RiverDelta region are gradually highlighted.The correlation between regional economic development and logisticsefficiency is analyzed to promote the benign development of the two and provide theoretical reference and practicalguidance for the regional economic development in the Yangtze River Delta region.Design/MethodologySelecting the relevant data of 41 cities in the Yangtze River Delta region from 2011 to 2021,this paper uses theSuper-BM-DEA model and Malmquist index to study the logistics efficiency of 41 cities in the Yangtze RiverDelta region from the static and dynamic aspects.The influencing factors of urban logistics efficiency are analyzedby Tobit model.Conclusions/Findings From 2011 to 2021,the overall logistics efficiency of 41 cities in theYangtze River Delta region was relatively high,with the average efficiency hovering around 1.The maincontribution of total factor productivity growth in this region comes from scale efficiency,followed by puretechnical efficiency.Technological change has not become the core competitiveness of total factor productivitydevelopment in the Yangtze River Delta region.The agglomeration of logistics industry,the utilization of logistics第 25 卷第 4 期电子科技大学学报（社科版）Vol.25,No.42023 年 8 月Journal of UESTC（Social Sciences Edition）Aug.,2023 收稿日期2023 03 22基金项目国家社会科学基金项目（19FJYB043）；福建省社科研究基地重大项目（FJ2020JDZ019）.作者简介尹阳（1987）女，福州大学至诚学院讲师；江文婷（1996）女，福州大学经济与管理学院工程硕士.通信作者叶翀（1976）男，福州大学经济与管理学院教授、硕士生导师.E-mail：yc_.resources and the level of logistics informatization have a significant positive effect on the logistics efficiency.Thepositive effect of industrial structure on the logistics efficiency has not yet emerged,and the energy consumptionhas not passed the significance test.Key words Malmquist index;logistics efficiency;Yangtze River Delta region;Super-SBM-DEA model 引言党的二十大报告明确提出，“加快建设现代化经济体系，着力提高全要素生产率，着力提升产业链供应链韧性和安全水平，着力推进城乡融合和区域协调发展，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长”1。近年来中国经济转向高质量发展，不断加快提质增效的步伐，物流业是我国经济高质量发展的重要组成部分，保障供应链产业链安全与高效运行。长江三角洲区域作为我国经济高质量发展的第一梯队，物流业不可避免成为长江三角洲区域41个城市经济发展的重要纽带，但该区域物流模式多采取传统点对点方式，存在高投入、高排放、低效率、低效能的弊端，使得长江三角洲区域各城市物流产业发展不平衡、不充分，整体发展情况参差不齐。鉴于此，引入合理的物流效率评价模型并分析其影响因素就显得尤为重要，这不仅对长江三角洲区域物流提高效率，降低排放具有现实意义，也对其他区域的物流业发展提供借鉴，推动我国物流产业低碳化、智能化、信息化发展。一、研究综述国内外学者对物流效率评价研究主要围绕评价层面和评价方法两个角度展开，评价层面主要涉及区域物流、企业物流和港口物流等方面，评价方法主要运用参数法和非参数法。1.效率评价层面的研究国内外学者在研究区域的选择上，主要集中在国家与省域范围，如Kamran应用DEA模型对OECD国家物流运作效率进行评价，结果显示澳大利亚、美国、荷兰等物流运作效率较高，而韩国、希腊等表现不出色2。Xu等构建超效率Super-DEA模型对中国30个省市的可持续创新效率进行评价，结果显示全国总体效率不同程度上升，各省份正不断加强对社会可持续发展关注力度3。Long运用Super-DEA模型和Malmquist指数剖析中国35个城市的生态效率变化，结果表明35个城市的生态效率相对较低，技术进步是35个城市全要素生态生产率的主要贡献要素4。Yin等借助两阶段DEA模型分析厦门市物流发展现状5。刘曼赟等基于20002016年中部六省的面板数据，利用超效率DEA模型测度综合技术创新效率，构建影响技术创新效率的多层线性模型6。另外，有些学者以某个产业为例进行效率评价分析，如俞立平等以高技术产业为例，综合采用面板数据模型、面板门槛回归模型、SBM-DEA模型分析了城市创新效率对创新速度的影响7。柳毅等以苏宁易购为例，从电商企业标准技术研发投入与国际化经营成果产出的视角，提出了电商标准国际化效率评价指标体系，并运用二阶段DEA模型对中国跨境电子商务标准国际化效率测度进行研究8。2.效率评价方法的研究评价方法的选择影响着评价结果的准确性，要采取合适的评价方法来评判物流决策。当前物流效率测度方法主要分为参数法和非参数法，参数法主要采用随机前沿方法（Stochastic Frontier Approach,SFA），非参数法则是数据包络分析法（DataEnvelopment Analysis,DEA）。（1）随机前沿方法（SFA）。SFA方法是利用随机前沿生产函数进行效率估计的方法9。自1977年提出后，不断地改进并运用到各领域中。王海峰等利用随机前沿分析方法构造柯布道格拉斯生产函数测度20082017年“一带一路”沿线省份的物流效率，分析其物流发展情况以及物流效率的影响因素10。何纪翔等运用SFA分析方法对20052018年我国31个省市物流产业效率进行要素分解，明确不同资源要素配置对物流效率的影响程度11。（2）数据包络分析（DEA）。和其他方法相比，DEA适合多投入产出指标的效率评价研究，在多样化的城市物流效率的研究应用越来越广泛。Adel等改变原有传统DEA模型，构建SRDM模型为研究物流效率提供新的研究方法12。为了更加准确地测算物流效率，学者将以上两种方法或其他计量方法相结合分析物流效率。Jiang等人将Super-SBM模型和Malmquist指数相结合，对我国物流产业碳排放效率进行评价 1 3。张馨月利用DEA-Malmquist指数研究环渤海经济圈的物流效率，结果显示该区域整体物流效率水平还有待提升14。3.物流效率影响因素研究因素影响分析的方法主要有因子分析法、灰色 104 电子科技大学学报（社科版）第 25 卷关联度法、最小二乘法等。Yu等人构建DEA-Tobit模型测度20102019年我国农产品物流效率，对影响农产品物流效率的因素进行分析，发现农业资源利用率、区位条件对物流效率有显著影响15。牛君运用DEA模型测度湖南省的物流效率，构建Tobit回归模型分析相关影响因素。研究表明湖南省物流业的整体效率较高，地区经济发展水平、产业结构和交通基础设施起正面影响，政府干预起负面影响，产业结构对物流效率的影响程度更大16。姚博鸿等选取20122018年面板数据，运用DEA模型对长三角地区港口进行物流效率评价，并用Tobit模型分析影响因素，结果显示除内部因素外，对外贸易额、集疏运能力、信息化程度等外部因素对长三角地区港口效率有显著影响17。综上所述，国内外学者采用了不同方法对区域物流效率进行评价研究，但存在以下不足：一是目前针对物流效率的研究主要集中在国家及省域层面，缺少区域视角下城市物流效率分析；二是缺少双碳背景下能源消耗、碳排放等因素对物流效率的影响分析；三是从动态变化角度剖析物流效率的研究较少，导致研究视角片面化，无法全面考察区域物流业的发展趋势。为了弥补现有研究的不足，本文将从三个方面进行补充：（1）以长江三角洲区域41个城市为研究对象，从微观层面角度切入，着重突出物流业在区域城市群发展过程中的重视程度；（2）将能源消耗和碳排