我国物流产业的区域差异及发展研究_王洪伟.pdf

我国物流产业的区域差异及发展研究王洪伟，杨卉芷（中共亳州市委党校，安徽毫州 ）摘要：物流业是社会经济生态系统的“血管”，一旦“血管”不通畅，那么社会经济系统就会陷入发展的瓶颈，无法实现高质量发展。鉴于此，本文采用模糊德尔菲法和 模型研究我国物流业在时间和空间维度的发展分异，从而剖析物流业发展趋势，找寻我国物流业高质量发展的方案。研究发现：（）我国物流业技术效率整体偏低，区域分异情况较为明显，东部最高、中部次之、西部最低。（）东部物流业技术效率偏高、规模效率偏低，需要进一步改善劳动力供给结构；中部物流业规模效率偏高、技术效率偏低，需要通过资本投入加强技术研发；西部物流业规模效率和技术效率均偏低，应该采用针对性扶持政策保障西部物流业的发展动力。（）实现物流供给侧管理、因地制宜的制定发展策略、针对区域物流“短板”实现突破，将是我国物流业高质量发展的核心方案。关键词：物流产业；时空分异；技术效率；规模效率；模型中图分类号：文献标识码：文章编号：（），（，）：“”“”，：（），（），；，（），“”：；第 卷第期 年月 宜春学院学报 ，收稿日期：作者简介：王洪伟（），男，安徽蒙城人，中共亳州市委党校副教授，硕士，研究方向经济管理与物流管理。物流业是以交通运输、仓储和邮政业为基础的流通性产业，在实现产品运输、物质资料运转和经济市场融合方面有着不可或缺的作用。从产业经济角度来看，物流产业的生产效率提升，对应着区域市场的结合，同时也有助于实现宏观产业结构优化，具备基础支撑的作用；从流通经济角度来看，物流业的技术效率提升，代表着流通运转能力的突破，从中观维度上协调区域经济发展、促进区域经济整合。因此，随着供给侧结构性改革的深入，物流业的重要性被一再提及，产业整体随之实现了快速发展。但是，产业规模的快速上升并不能等价于产业质量的上升，我国物流基础设施建设薄弱、无效流转情况频繁、物流运营成本较高、社会污染产出极大等特征，都影响着物流业的高质量发展。对我国物流产业近几年的发展路径进行考察，有助于总结物流业的发展经验、考察物流业的发展模式是否处于正规。基于产业生命周期理论，分析物流业是否处于健康的生命周期阶段，从而为物流业的发展趋势及发展目标进行纠错，对于物流业的可持续发展有着重要意义。同时，需要重点识别我国不同区域物流业的发展差异，结合时空结构分析物流业的均衡情况，由于我国区域经济发展的基础性差异，因此判定物流业发展的区域差异和时空分析，能够精准指导不同区域的物流业发展，提供更为全面的解决方案。此外，在考察物流业发展水平时，要注意避免仅仅评估物流业发展规模的“庸俗理论”，还要结合高质量发展这一命题，找准物流业发展过程中的核心问题，进而为物流业实现高质量发展提供有效的政策建议。从实证经济学角度来看，物流业规模水平可以采用“规模效率”指标进行衡量，而物流业的高质量发展水平则需要深入刻画“技术效率”指标，技术效率反映了物流业在既定技术水平下实现生产最大化的方法。从劳动力、资本、技术、禀赋等关键生产要素入手，找到影响我国物流业技术效率水平的核心投入要素，并以周转量、生产总值和利润率等作为产出指标，进而挖掘我国流通业发展的现实路径，剖析其发展趋势，为促进物流业高质量发展提供有效理论支撑和可行方案。一、研究现状（一）文献综述 物流产业规模效率研究。以往研究比较关注物流产业的规模效率水平，规模效率是衡量物流发展的基础指标之一。张亮亮等（）运用 模型测度能源和碳排放双重约束下的物流产业技术效率，研究指出我国物流产业技术效率总体偏低，呈下降趋势，且区域分化明显。范德成和杜明月（）基于价值链视角，考察新常态下我国工业技术创新资源配置的现状，认为我国工业技术创新资源配置持续呈现出一种东高西低的非均衡态势，区域内和区域间差异对总差异的影响程度大致相当，东部地区内部差异尤为突出。王彬燕等（）则采用 、指数、空间马尔科夫链等方法分析我国十大重点产业的创新效率，研究发展我国创新产出差异先增后减，东、中、西、东北板块间差异小于板块内部，创新产出发展呈现出传染扩散与等级扩散的双重特征。物流产业规模效率的影响因素研究。部分研究则考虑到了影响规模效率的相关因素。例如，陶晶（）考察了物流行业以及区域经济之间的多重链式联系，认为我国物流业与区域经济发展之间的不平衡、不协调现象比较显著。在此基础上，关秋燕（）通过建立面板数据模型，分析了物流产业集聚与区域经济发展的关系，发现物流集聚与经济发展之间是正相关关系，该研究的结论与余泳泽和武鹏（）比较类似。钟祖昌（）则从技术效率的角度入手，考察物流业的综合技术效率，研究采用三阶段 方法，结果发现各省市物流业的综合技术效率值较低，平均为 ，而出现低效率的主要原因是规模效率不足。张立国等（）基于 生产率指数分析方法，构建了物流业全要素能源效率的测度模型，研究发现 年我国物流业的全要素能源效率呈现了下降的趋势，行业的总体全要素能源效率不高。物流产业技术效率研究。古典经济学中，技术效率是外生于经济增长的变量，因此在实证测算中具有一定难度，随着实证方法的进步，部分研究者对此展开了具体分析。陈永平和张亮亮（）运用超效率数据包络分析（）方法测算 年我国 个省域物流产业的综合技术效率和纯技术效率，研究认为 年后物流产业综合技术效率总体呈稳步上升趋势；东部物流产业纯技术效率高于中、西部；各省域及东、中、西部区域物流产业实际规模与其最优规模仍存在差距。欧阳小迅和黄福华（）的研究采用了包含环境特征变量的非参数前沿面分析方法，发现未考虑环境特征变量的物流技术进步指数被低估了约 ，且我国物流产第期 宜春学院学报 第 卷业技术进步的地区差异较明显，但从 年开始呈现出有所缩小的态势。王东方等（）用三阶段 和 方法研究了我国物流产业效率的空间差异及其成因，研究发现我国各省物流业技术效率较低且地区差异较大，东部最高，中部次之，西部最低。王云霞和韩彪（）主要计算了我国各地区物流产业的要素替代弹性，研究认为我国不同地区的资本劳动替代弹性的变化轨迹具有一致性，均经历了“不变上升下降”的变化趋势，且我国物流产业的增长存在收敛。（二）文献评述及创新之处纵观上述研究，可以发现针对物流产业规模效率的研究相对丰富，不仅对规模效率的测算方法进行了深入归纳，而且对规模效率的影响因素进行了深入考察。相比之下，对物流技术效率的分析则存在诸多不足。第一，测算方式过于单一，大部分研究均采用指标合成方法，指标的选取过于主观，失之科学性。第二，目前对技术效率的测算仍停留在宏观层面，对于区域物流技术效率的分析相对较少，且少有研究从时空角度考察技术效率的发展路径，研究并不够深入。第三，忽视环境要素对物流业的影响，物流业不仅仅是环境资源消耗大户，也是环境污染生产大户，因此如果不在指标构建过程中对环境因素加以剔除，就会造成最终估计结果偏大的情况，且环境要素本身就是技术效率的重要约束，因此忽视环境要素也会导致技术效率测算的失真。但亦有部分研究开始重视以上三个方向的不足，并为本文研究的开展提供了坚实的理论基础。基于上述不足点，本文采用 年我国 个省级区域（省、自治区和直辖市）物流产业数据，综合运用模糊德尔菲法分析投入产出指标，并借鉴王东方等（）所采用的三阶段 及 方法测度我国物流产业的区域技术效率，以探讨物流业发展的区域差异和时刻分异，进而考察物流业的历史演进过程和未来发展趋势。本文的创新之处在于：第一，借助模糊德尔菲法对投入产出指标的重要性进行评估，实现了投入产出指标的预筛选，避免了指标间信息重叠的问题。第二，通过三阶段 分析中的随机前沿分析（），有效剔除了环境因素可能对指标产生的影响，避免了指标估计的失真。第三，在研究内容上，从宏观技术效率测算深入到区域技术效率分析，有效识别我国物流产业区域间的不同表现，进而为明各区域的时空差异，体现了物流业高质量发展分析的精神实质，在视角上具备一定创新性。二、研究方法、数据与模型（一）研究方法 模糊德尔菲法。基于已有研究的分析不难发现，直接对物流业所有指标进行合成工作，很难避免投入产出指标间的信息重叠现象。处理该问题的最佳方式就是引入模糊数学领域常用的“模糊德尔菲法”，对投入产出指标进行有效预筛选。该方法是基于多位专家打分，并采用专家打分的最大值、最小值和几何平均数构造三角模糊数，从而得到各个指标的权值，通过序数分析，得到权值最高的三个投入指标和三个产出指标，从而解决指标过多造成的信息重叠问题，该方法的基本公式如下：，（），（）（），（）（）（）（），（）上式中，代表三角模糊函数；和 分别代表专家打分的最大值和最小值；代表指标得分的几何平均数；代表专家对各个指标的重要性进行的评分。三 阶 段 模 型。数 据 包 络 分 析 方 法（，）是技术效率测算中公认有效，且具备广泛适用性的方法。不难看到，我国学者采用 方法对制造业、服务业、流通业进行了有效的技术效率测算，亦有学者尝试采用 方法测算物流业技术效率水平，但大多数研究忽视了环境因素的影响，因此本文采用三阶段 模型，以剔除环境要素可能对指标统计造成的影响。第一阶段，基于 模型（模型假设 处于变动规模报酬情形下，用以衡量纯技术和规模效率）测算我国 个省的物流产业规模效率和技术效率。第二阶段，采用 方法调整投入变量样本值，从而剔除环境因素和随机误差的影响，首先选择合适的环境变量作为解释变量，以第一阶段各投入变量的冗余值作为被解释变量，得到如下回归模型：；（）（）上式中，表示第个投入变量第个 的冗余值；（）表示环境因素对冗余量 的影响，取；（）；表示环境变量，表示环境变量系数估计值；代表随机误差；代表管理无效率；与 不相关。第期王洪伟，杨卉芷：我国物流产业的区域差异及发展研究 第 卷进一步，在求解（）的基础上，用公式（）进行投入变量和产出变量的调整：?（）上式中，和 分别表示第个投入变量第个的原始值和调整后的样本值，?表示环境因素系数的估计值，?表示随机误差的估计值。第三阶段。采用调整后的投入变量作为模型整体投入变量，产出变量则不变，代入 模型中，就可以得到剔除环境因素和随机误差的物流业技术效率值。方法。为了进一步保障指标的稳健性，本文引入基于 的随机 方法对物流业效率指标进行纠偏，该方法是 模型中常用的极端值剔除方法。基于重复抽样（）过程，可以使预测值不断逼近“真值”，具体步骤为：第一，采用三阶段 所得物流业技术效率值作为 方法的初始值?，；第二，采用有放回的重复抽样，得到技术效率值的范围样本：?，；第三，利用调整公式：?处理投入变量；第四，利用进一步调整的投入和产出值再进行 模型估计，从而算得技术效率值；第五，利用计算机软件，重复实现上述过程次（本文设定为 次，），求得技术效率的偏差值?，再按照下述算术平均求得修正值：?，?，（）（二）变量与数据分析基于上述所示模型过程，本文选择相关文献中选取频率较高的 个指标，作为备择指标，具体如表所示。表衡量物流业技术效率的备择指标指标类型指标名称具体含义投入指标物流业从业总人数交通运输、仓储和邮政业从业人员总数物流业注册企业数目已注册的交通运输、仓储和邮政业数量物流业网络里程数基于区域铁路、公路和内河里程换算得到等级公路里程数基于等级公路里程数换算得到物流业固定资产投资额交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资额物流业固定资产总额对应时期内，交通运输、仓储和邮政业建造和购置的固定资产总额产出指标货物周转量各类运输工具运输货物总量与运输距离的乘积之和货物运输量各类运输工具运输货物总量物流业生产总值交通运输、仓储和邮政业生产总额增加值物流业利润额交通运输、仓储和邮政业实际利润总额环境指标物流业能源消耗交通运输、仓储和邮政业消耗的能源总量通过折煤系数进行加总物流业碳排放交通运输、仓储和邮政业的碳排放交易总量如表所示，本文借鉴相关文献的做法，以交通运输、仓储和邮政业代指物流产业，并选择了上述投入产出指标，研究的观测期为 年我国 个省级区域（省、自治区和直辖市），相关变量的数据于 中国统计年鉴 中国第三产业统计年鉴 中国环境统计年鉴 中国科技统计年鉴和国泰安数据库。基于研究路径，首先采用模糊德尔菲