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    碳強(qiáng)度約束下的區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率測算

    2014-06-13 21:04陳潔
    經(jīng)濟(jì)與管理 2014年3期
    關(guān)鍵詞:技術(shù)進(jìn)步

    陳潔

    摘 要:基于2004-2011年中國30個省區(qū)物流業(yè)的面板數(shù)據(jù),應(yīng)用環(huán)境DEA技術(shù)和方向距離函數(shù)方法,對碳強(qiáng)度約束下中國物流業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長來源與區(qū)域差異進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明:碳強(qiáng)度約束下的物流業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長率達(dá)1.9%,高于不考慮碳約束情形;碳強(qiáng)度約束下的物流業(yè)生產(chǎn)率指數(shù)與碳強(qiáng)度目標(biāo)吻合,物流業(yè)全要素生產(chǎn)率改進(jìn),碳強(qiáng)度下降;物流業(yè)生產(chǎn)率的提升主要依賴物流技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新;碳強(qiáng)度約束下東部地區(qū)物流業(yè)生產(chǎn)率存在趨同性,中部地區(qū)差異在擴(kuò)大,西部地區(qū)則在縮小。

    關(guān)鍵詞:物流業(yè)全要素生產(chǎn)率;碳強(qiáng)度;環(huán)境DEA技術(shù);技術(shù)進(jìn)步

    中圖分類號:F253 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1003-3890(2014)03-0062-06

    一、引言

    物流業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要服務(wù)行業(yè),其發(fā)展水平已成為衡量一個國家或地區(qū)綜合實(shí)力的重要標(biāo)志之一。同時(shí),物流業(yè)對汽油、煤油等能源的消耗量較大,成為中國能源消耗的主要行業(yè)之一。例如,2011年,物流業(yè)消耗煤油量和汽油量為1 646.35萬噸和3 373.52萬噸,分別占總消耗量的90.6%和45.6%;可以說,物流業(yè)已成為二氧化碳?xì)怏w排放的重要來源。伴隨著物流業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中地位的日益提升,如何通過環(huán)境管制理念和先進(jìn)的物流技術(shù),在促進(jìn)物流業(yè)效率增長的同時(shí)將環(huán)境污染影響降至最小,合理地規(guī)劃、統(tǒng)籌和管理物流系統(tǒng)顯得非常重要。

    全要素生產(chǎn)率分析是研究經(jīng)濟(jì)增長的重要工具,可以從整體上反映一個產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)率狀況。自Chow(1993)[1]首次提出該研究方法以來,目前已成為熱點(diǎn),關(guān)于中國全要素生產(chǎn)率的研究主要集中在三個方面:一是主要集中于工業(yè)和農(nóng)業(yè)部門等具體部門的全要素生產(chǎn)率研究;二是運(yùn)用加總時(shí)間序列數(shù)據(jù)研究中國全要素生產(chǎn)率隨時(shí)間的波動和變化態(tài)勢;三是運(yùn)用面板數(shù)據(jù)對中國各省份的全要素生產(chǎn)率的差異化進(jìn)行實(shí)證研究。

    早期物流產(chǎn)業(yè)效率的文獻(xiàn)研究集中于對運(yùn)輸業(yè)效率進(jìn)行分析,Oum等(1992)[2]提出了交通生產(chǎn)率的概念并提出測算方法,國內(nèi)學(xué)者余思勤等(2004)[3]測算了中國交通各部門1990—2000年的生產(chǎn)率,但并未測算交通全行業(yè)的生產(chǎn)率。劉玉海等(2008)[4]分析了2000—2004年中國道路運(yùn)輸業(yè)生產(chǎn)率。隨著物流業(yè)的快速發(fā)展,對物流產(chǎn)業(yè)效率問題的研究也逐漸增多。Barros(2003)[5]運(yùn)用生產(chǎn)率指數(shù)測算了1990—2000年葡萄牙10個港口的技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率。張?jiān)降龋?006)[6]考察了1995—2005年中國9個民用機(jī)場的生產(chǎn)率,分析了機(jī)場業(yè)務(wù)量增長和下降的原因。于劍(2007)[7]測算了中國5個主要航空公司2002—2006年的全要素生產(chǎn)率,認(rèn)為生產(chǎn)率總體上有所提高,且增長受到技術(shù)效率改善與技術(shù)進(jìn)步的共同影響。田剛等(2009)[8]運(yùn)用超越對數(shù)隨機(jī)前沿模型方法,分析了1991—2007年我國29個省級地區(qū)的物流業(yè)全要素生產(chǎn)率,并分析了其增長來源。王維國等(2012)[9]利用Malmquist-luenberger生產(chǎn)率指數(shù)方法測算了1997—2009年我國30個省級地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)效率,并首次將碳排放納入非期望產(chǎn)出考慮,發(fā)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)效率受外部環(huán)境因素影響顯著。唐建榮等(2013)[10]綜合考慮環(huán)境負(fù)荷與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系,將非期望產(chǎn)出的二氧化碳排放量作為投入變量,運(yùn)用DEA模型衡量了物流業(yè)的純技術(shù)效率、規(guī)模效率和綜合效率,發(fā)現(xiàn)不過濾碳排放的影響,物流業(yè)的純技術(shù)效率值被低估,而規(guī)模效率值被高估。

    綜上所述,現(xiàn)有關(guān)于物流產(chǎn)業(yè)效率方面的研究成果頗豐,但仍然存在不足:一是諸多學(xué)者主要集中于從行業(yè)層面或企業(yè)層面考察和比較物流業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化,缺乏從區(qū)域角度考慮物流產(chǎn)業(yè)的研究,也未能考察區(qū)域物流生產(chǎn)率的差異和變動;二是目前研究方法中基本都是將物流資本、物流業(yè)從業(yè)人員和物流業(yè)能源消耗等生產(chǎn)要素作為投入要素和期望產(chǎn)出考慮,未將環(huán)境污染等非期望因素納入度量。因此,本文研究將碳排放作為非期望產(chǎn)出納入模型度量,并運(yùn)用基于環(huán)境DEA技術(shù)的Malmquist-luenberger指數(shù)方法測算物流業(yè)全要素生產(chǎn)率。

    二、研究方法與模型

    (一)曼奎斯特-魯恩博格生產(chǎn)率指數(shù)模型

    Chung et al.(1997)[11]在環(huán)境DEA技術(shù)與方向距離函數(shù)的基礎(chǔ)上,提出了曼奎斯特-魯恩博格生產(chǎn)率指數(shù)(簡稱LP),解決了減少非期望產(chǎn)出情形下測算全要素生產(chǎn)率的問題。

    考慮一個地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)總值生產(chǎn)函數(shù)F(X),其中X表示要素投入,并假設(shè)要素投入X=(K,L,E)∈R+N,K表示資本投入,L為勞動力投入,E為能源投入。通過生產(chǎn)得到Y(jié)和C。其中Y對物流產(chǎn)業(yè)增長發(fā)展有利,是一種期望產(chǎn)出,期望其越大越好;而C是一種伴隨生產(chǎn)過程產(chǎn)生的非期望產(chǎn)出,期望其越小越好。所有可能的包括期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出的產(chǎn)出構(gòu)成的集合稱為生產(chǎn)可行集,記為P,基于環(huán)境DEA技術(shù)的非參數(shù)分析框架,假設(shè)一共有i=1,…I個地區(qū)作為決策單元,第i=1,…I個地區(qū)的投入和產(chǎn)出值為(Ki,Li,Ei,Yi,Ci),強(qiáng)度變量?覣i是在構(gòu)造生產(chǎn)前沿時(shí)分配給每個決策單元的權(quán)重,可以采用以下的線性規(guī)劃來表示。

    P={(K,L,E,Y,C):■?覣iKi?燮K;

    ■?覣iLi?燮L;

    ■?覣iEi?燮E;

    ■?覣iYi?叟Y;

    ■?覣iCi=C;?覣i?叟0,i=1,…I}(1)

    方向性距離函數(shù)是指在某種生產(chǎn)技術(shù)水平下,基于固定的投入(或產(chǎn)出),描述產(chǎn)出指標(biāo)變量(或投入指標(biāo)變量)最優(yōu)比例的一種代表性函數(shù),可以用式(2)表示:

    ■0(K,L,E,Y,C;dY,-dC)=sup{?姿:(Y+?姿dY,C-?姿dC)∈P(K,L,E,Y,C)}(2)

    式(2)中,距離函數(shù)值?姿表示決策單元觀測值(Y,C)與其在生產(chǎn)前沿面上投影(Y+?姿dY,C-?姿dC)之間的距離。方向向量d=(dY,-dC)決定了效率測度的方向,即產(chǎn)出擴(kuò)張或減少的方向,其中期望產(chǎn)出(Y)擴(kuò)張的方向?yàn)閐Y,而非期望產(chǎn)出(C)下降的方向向量-dC,方向距離函數(shù)實(shí)現(xiàn)在非期望產(chǎn)出約束下期望產(chǎn)出的最大擴(kuò)張。根據(jù)方向向量d=(dY,-dC)的不同取值,本文設(shè)定了兩種方向距離函數(shù)情形。

    情形一:假設(shè)d=(Y,0),不考慮非期望產(chǎn)出(C)的影響,可以用數(shù)學(xué)規(guī)劃式(3)表示:

    ■t0(Kti,Lti,Eti,0;Yti,0)=Max?姿

    s.t. ■?覣tiKti?燮Kti

    ■?覣tiLti?燮Lti

    ■?覣tiEti?燮Eti

    ■?覣tiYti?叟(1+?姿)Yti

    ?覣i?叟0,i=1,…M(3)

    情形二:假設(shè)d=(Y,-C),并且非期望產(chǎn)出(C)具有弱處置性,方向向量d=(Y,-C)要求同比例的增加物流業(yè)增加值而降低二氧化碳排放,可以用數(shù)學(xué)規(guī)劃式(4)表示:

    ■t0(Kti,Lti,Eti,0;Yti,-Cti)=Max?姿

    s.t. ■?覣tiKti?燮Kti

    ■?覣tiLti?燮Lti

    ■?覣tiEti?燮Eti

    ■?覣tiYti?叟(1+?姿)Yti

    ■?覣tiCti=(1-?姿)Cti

    ?覣i?叟0,i=1,…M(4)

    式(4),關(guān)于要素投入(K,L,E)和期望產(chǎn)出(Y)的不等式表示它們是可自由處置的。而關(guān)于非期望產(chǎn)出(C)的等式表明非期望產(chǎn)出(C)的弱處置性。函數(shù)值?姿=0意味著該決策單元處于生產(chǎn)前沿面上,其生產(chǎn)是有效率的。函數(shù)值越大,表明決策單元離生產(chǎn)前沿面越遠(yuǎn),效率越低。

    在低碳約束情形下,第i個決策變量的曼奎斯特-魯恩博格生產(chǎn)率指數(shù)LP可以表示為:

    LPt+1i,t={■×

    ■}■(5)

    全要素生產(chǎn)率指數(shù)LP可以被分解為效率變化(EF)和技術(shù)進(jìn)步變化(TE)的連乘積:

    LP=EF×TE(6)

    EFi,tt+1=■(7)

    TEi,tt+1={■×

    ■}(8)

    (二)收斂性分析

    ?滓收斂分析是研究隨著時(shí)間的推移,不同地區(qū)之間物流業(yè)全要素生產(chǎn)率LP的離差隨時(shí)間推移而變化的情況。若離差逐漸變小,則表示生產(chǎn)率的離散程度在縮小,趨于?滓收斂。若離差變大,則表示生產(chǎn)率的離散程度在擴(kuò)大,趨于發(fā)散。本文研究的碳強(qiáng)度約束下全要素生產(chǎn)率?滓收斂分析可以用式(9)表示:

    ?滓t=■(9)

    其中,LPi,t表示第i個地區(qū)在t時(shí)期的物流業(yè)全要素生產(chǎn)率,而■t是t時(shí)期所有M個地區(qū)物流業(yè)全要素生產(chǎn)率的平均值。當(dāng)?滓t+1<?滓t時(shí),則說明碳強(qiáng)度約束下中國物流業(yè)全要素生產(chǎn)率的離散程度在縮小,存在?滓收斂。

    三、數(shù)據(jù)描述與處理

    本文使用的樣本為2004—2011年中國各地區(qū)物流業(yè)的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)。所用數(shù)據(jù)來源有《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005—2012年)和《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005—2012年),選取和處理的指標(biāo)如下。

    (1)物流資本投入:劉秉鐮(2006)、鄧學(xué)平(2008)[12]在其研究中選取用固定資產(chǎn)投資指標(biāo)代替資本存量作為資本投入量,本文在研究物流資本投入時(shí)借鑒這一方法,并選取以2004年作為基期,以全行業(yè)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)替代分行業(yè)投資價(jià)格指數(shù)。物流業(yè)投資(億元)本文選取中國統(tǒng)計(jì)年鑒(2005—2012年)關(guān)于按主要行業(yè)分的全社會固定資產(chǎn)投資中的交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)的投資總額。

    (2)勞動力投入:即物流業(yè)從業(yè)人員,本文選取中國統(tǒng)計(jì)年鑒(2005—2012)關(guān)于統(tǒng)計(jì)各地區(qū)交通運(yùn)輸、郵電通信業(yè)就業(yè)人員數(shù)中的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),將鐵路運(yùn)輸業(yè)、道路運(yùn)輸業(yè)、城市公共交通業(yè)、航空運(yùn)輸業(yè)、管道運(yùn)輸業(yè)、裝卸搬運(yùn)、其他運(yùn)輸服務(wù)業(yè)和郵政業(yè)累積加和得到。

    (3)能源投入:本文選取交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)中消耗量比例最大的七項(xiàng)能源,包括煤炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣和天然氣,將《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005—2012)統(tǒng)計(jì)的各省市所消耗的一次能源量作為能源投入,并將汽油、煤油、柴油等各類型的消耗量統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成標(biāo)煤,加總即得到總能源消耗量。

    (4)物流業(yè)產(chǎn)值:即物流GDP,本文選取除西藏以外30省的交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)增加值,《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中按三次產(chǎn)業(yè)分地區(qū)生產(chǎn)總值(2005—2012)中的交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)增加值。其中各地區(qū)現(xiàn)價(jià)的物流業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來自歷年統(tǒng)計(jì)年鑒,以2004年不變價(jià)格折算各年份各地區(qū)的物流業(yè)產(chǎn)值。

    (5)二氧化碳排放量:按照《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005—2012)中分地區(qū)各類能源消耗量及二氧化碳信息分析中心公布的各類能源排放系數(shù),計(jì)算得到各地區(qū)2005—2012年的二氧化碳排放量。樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)概述如表1所示。

    本文將除去西藏在內(nèi)的30個省或自治區(qū)劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)三大區(qū)域,具體劃分標(biāo)準(zhǔn)參考中國統(tǒng)計(jì)局的劃分標(biāo)準(zhǔn)①。

    圖1的散點(diǎn)圖描述的是按照區(qū)域劃分的物流業(yè)產(chǎn)值與其二氧化碳排放量。其中,縱軸代表各省或自治區(qū)的物流業(yè)產(chǎn)值,橫軸代表各省或自治區(qū)的二氧化碳排放量。從圖1可以看出,2004—2011年,山東省的物流業(yè)平均產(chǎn)值最高,廣東省的物流業(yè)平均二氧化碳排放量最大,圖中散點(diǎn)與原點(diǎn)斜率倒數(shù)表示單位物流碳排放(本文稱之為物流碳強(qiáng)度),且斜率越大,表明物流碳強(qiáng)度越小??傮w看來,東部地區(qū)的山東、河北、浙江、江蘇、福建等省份的物流碳強(qiáng)度較小。中部地區(qū)居中,其中江西、安徽等地區(qū)的平均物流碳強(qiáng)度較低,湖北的平均物流碳強(qiáng)度最高;西部地區(qū)整體物流業(yè)碳強(qiáng)度較高,尤其是新疆、云南等地區(qū)的平均物流碳強(qiáng)度較高。

    四、物流業(yè)全要素生產(chǎn)率測算與收斂性分析

    (一)不同情形的物流業(yè)生產(chǎn)率比較

    本節(jié)分別測算了我國物流業(yè)2004—2011年不考慮碳約束和考慮碳約束兩種情況下的物流業(yè)全要素生產(chǎn)率。情形一計(jì)算的是傳統(tǒng)的物流業(yè)生產(chǎn)率(LP表示)。情形二將碳排放作為弱處置的非期望產(chǎn)出納入方向距離函數(shù)計(jì)算物流業(yè)生產(chǎn)率(CLP表示),產(chǎn)出中包括物流業(yè)增長和碳排放兩個目標(biāo)。

    從表2可以看出,情形一中未考慮物流碳強(qiáng)度約束,2004—2011年物流業(yè)生產(chǎn)率指數(shù)為1.008,表示該時(shí)期中國30個省和自治區(qū)物流業(yè)生產(chǎn)率平均年增長為0.8%。情形二考慮碳約束,2004—2011年物流業(yè)生產(chǎn)率指數(shù)為1.019,表示該時(shí)期中國物流業(yè)生產(chǎn)率平均年增長1.9%,高于未考慮碳約束的情形。這表明了強(qiáng)調(diào)環(huán)境管制的物流業(yè)生產(chǎn)率要高于不考慮環(huán)境管制的物流業(yè)生產(chǎn)率。

    圖2是2005—2011年碳強(qiáng)度與累積的物流業(yè)生產(chǎn)率之間的變化趨勢。累積的CLP可以直觀地反映t+1期生產(chǎn)率是提高還是倒退,若t+1期累積的CLP較第t期大,表明t+1期的物流業(yè)生產(chǎn)率較上一期有所提高。2005—2007年單位物流GDP(以2004年不變價(jià)計(jì)算)碳排放由0.867噸/萬元減少至0.755噸/萬元,2007—2009年出現(xiàn)暫時(shí)性的增長,增至0.836噸/萬元,2010—2011年又呈現(xiàn)下降趨勢,2011年減少為0.724噸/萬元,從整體趨勢來看,近年來單位物流GDP碳排放量呈現(xiàn)下降趨勢。通過比較2005—2011年的碳強(qiáng)度和累積的物流業(yè)生產(chǎn)率可以發(fā)現(xiàn),兩者存在明顯的變化趨勢,累積的CLP可以較好地解釋碳強(qiáng)度的變化,CLP得到改進(jìn),碳強(qiáng)度下降,反之,則上升。

    (二)碳強(qiáng)度約束下物流業(yè)生產(chǎn)率分解

    根據(jù)公式(6),對碳強(qiáng)度約束下的物流業(yè)生產(chǎn)率分解為效率變化指數(shù)(EF)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TE)。從表2和表3可以發(fā)現(xiàn),2005—2011年物流業(yè)生產(chǎn)率年均增長1.9%,主要來源于物流業(yè)技術(shù)的進(jìn)步,其中技術(shù)進(jìn)步年均增長1.5%,而物流效率的改進(jìn)對碳約束下的物流業(yè)生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)不大,年均增長率約0.4%。主要原因是2000年以來,中國工業(yè)化和城市化快速發(fā)展,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷升級,刺激了物流需求的強(qiáng)勁增長,加上各級政府對物流業(yè)大量資金和人力的投入,物流相關(guān)政策的出臺,物流技術(shù)創(chuàng)新效果明顯。2005年以來,中國提出低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略,發(fā)展以節(jié)能為主,物流業(yè)作為能源消耗的主要產(chǎn)業(yè)之一,各區(qū)域在追求提高物流業(yè)產(chǎn)值的同時(shí)注重節(jié)能和低碳技術(shù),物流信息技術(shù)的不斷創(chuàng)新有效地推動了物流業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)步。伴隨著物流業(yè)進(jìn)一步發(fā)展,物流基礎(chǔ)設(shè)施投資快速增長,必須注重節(jié)能與低碳技術(shù)的創(chuàng)新與利用。

    (三)碳強(qiáng)度約束下區(qū)域物流業(yè)生產(chǎn)率

    按照區(qū)域劃分,比較東部、中部和西部三大區(qū)域的物流業(yè)生產(chǎn)率,如表4所示。不考慮低碳約束和低碳約束下的各區(qū)域物流業(yè)生產(chǎn)率均大于1,這表明近年來隨著各地大力發(fā)展物流業(yè),技術(shù)創(chuàng)新效果明顯。比較東部、中部和西部三大區(qū)域的物流業(yè)生產(chǎn)率,發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)最高,西部居中略高于中部,這也表明2000年以來我國西部大開發(fā)戰(zhàn)略提出以來,西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展刺激了西部地區(qū)物流需求,加上近年來國家對西部地區(qū)物流基礎(chǔ)設(shè)施的投資建設(shè),有效地促進(jìn)了西部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率的提升。比較各區(qū)域的物流效率變化指數(shù),東部地區(qū)最高,西部居中,中部最低;以及各地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù),東部最高,中部居中,西部最低,這也表明了西部地區(qū)在物流技術(shù)創(chuàng)新方面落后于東部和中部地區(qū),西部地區(qū)物流業(yè)生產(chǎn)率的提升依賴于引發(fā)效率變化的規(guī)模指數(shù)變化,而并非純技術(shù)效率的提升。另外,值得注意的是,低碳約束下各區(qū)域的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)較未考慮低碳約束都有大幅提升,這也再次驗(yàn)證近年來物流業(yè)生產(chǎn)率的提升主要依賴于物流技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新,低碳物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展必須依賴于低碳技術(shù)的創(chuàng)新。

    (四)收斂性分析

    計(jì)算2005—2011年全國及東部、中部和西部三大地區(qū)的碳約束下物流業(yè)生產(chǎn)率的值。圖3顯示的是我國總體及東部、中部和西部三大區(qū)域物流業(yè)生產(chǎn)率標(biāo)準(zhǔn)差隨時(shí)間變化的情況。

    從全國整體來看,2004—2011年呈現(xiàn)先下降,再小幅上升并趨于平穩(wěn)的狀態(tài)。東部和中部地區(qū)的低碳約束下物流業(yè)生產(chǎn)率標(biāo)準(zhǔn)差明顯高于西部地區(qū),這表明東部和中部地區(qū)低碳約束下的各省物流業(yè)生產(chǎn)率相差較西部地區(qū)大。從分地區(qū)來看,三大區(qū)域2005—2008年均有大幅下降的趨勢,在2009年出現(xiàn)小幅回升。2009年以后中部地區(qū)呈現(xiàn)明顯發(fā)散趨勢,地區(qū)間低碳約束物流業(yè)生產(chǎn)率差異程度在擴(kuò)大;東部地區(qū)的碳強(qiáng)度約束下的物流生產(chǎn)率存在趨同性;西部地區(qū)的碳強(qiáng)度約束下的物流生產(chǎn)率存在收斂性,表明西部地區(qū)各省份直接的物流業(yè)生產(chǎn)率差距在逐步減小。

    五、結(jié)論與建議

    本文運(yùn)用方向距離函數(shù)和環(huán)境DEA技術(shù),考慮將非期望產(chǎn)出碳強(qiáng)度納入模型,構(gòu)建碳強(qiáng)度約束下中國物流業(yè)生產(chǎn)率,與傳統(tǒng)的物流業(yè)生產(chǎn)率比較。并進(jìn)一步分析了影響物流業(yè)生產(chǎn)率變化的重要因素,比較區(qū)域物流業(yè)生產(chǎn)率變化,并進(jìn)行收斂性分析,得到以下主要結(jié)論:

    1. 未考慮物流碳強(qiáng)度約束,2004—2011年中國30個省和自治區(qū)物流業(yè)生產(chǎn)率平均年增長為0.8%,考慮二氧化碳排放約束,物流業(yè)生產(chǎn)率平均年增長為2%,高于不考慮碳強(qiáng)度約束。這表明了強(qiáng)調(diào)環(huán)境管制的物流業(yè)生產(chǎn)率要高于不考慮環(huán)境管制的情形。

    2. 低碳物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展兼顧物流業(yè)增長和碳減排兩個目標(biāo)。本文對物流業(yè)生產(chǎn)率的測算能夠與碳強(qiáng)度目標(biāo)吻合。累積的物流業(yè)生產(chǎn)率可以較好地解釋碳強(qiáng)度的變化,物流業(yè)生產(chǎn)率得到改進(jìn),碳強(qiáng)度下降;物流業(yè)生產(chǎn)率倒退,碳強(qiáng)度上升。

    3. 2005—2011年物流業(yè)生產(chǎn)率年均增長1.9%,其中物流技術(shù)進(jìn)步年均增長1.5%,而物流效率的改進(jìn)對碳約束下的物流業(yè)生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)不大,年均增長率約0.4%。物流業(yè)生產(chǎn)率的提升主要依賴于物流技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新。

    4. 從物流業(yè)生產(chǎn)率比較看,東部地區(qū)高于西部地區(qū)高于中部地區(qū);從物流效率變化指數(shù)比較,也是東部地區(qū)高于西部地區(qū)高于中部最低;從物流技術(shù)進(jìn)步指數(shù)比較看,東部最高,中部居中,西部最低;西部地區(qū)在物流技術(shù)創(chuàng)新方面落后于東部和西部地區(qū),物流業(yè)生產(chǎn)率的提升依賴于引發(fā)效率變化的物流規(guī)模指數(shù)變大。

    5. 在碳強(qiáng)度約束下,東部地區(qū)的物流業(yè)生產(chǎn)率存在趨同性;中部地區(qū)的物流業(yè)生產(chǎn)率呈現(xiàn)發(fā)散趨勢,地區(qū)間差異程度在擴(kuò)大;而西部地區(qū)的物流業(yè)生產(chǎn)率存在收斂性,地區(qū)差異程度在縮小。

    本文的政策建議有如下幾點(diǎn):

    1. 低碳物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展目標(biāo)是雙重的,不僅僅關(guān)注于物流經(jīng)濟(jì)的增長,更重要的是考慮低碳轉(zhuǎn)型的要求,必須保證在實(shí)現(xiàn)物流業(yè)生產(chǎn)效率提升的前提下盡可能減少二氧化碳的排放,在評估物流產(chǎn)業(yè)效率和區(qū)域差異時(shí),應(yīng)重新審視評價(jià)物流產(chǎn)業(yè)效率的重要指標(biāo)。

    2. 2000年以來,中國工業(yè)化和城市化快速發(fā)展,刺激了物流需求的強(qiáng)勁增長,各級政府對物流業(yè)大量資金和人力的投入,物流相關(guān)政策的出臺,對物流業(yè)的發(fā)展起到明顯的推動作用。然而,低碳物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅僅只是依賴物流規(guī)模的盲目擴(kuò)張,現(xiàn)階段應(yīng)以物流效率增長和節(jié)能減排為目標(biāo),鼓勵物流信息技術(shù)創(chuàng)新和物流節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新。

    3. 西部地區(qū)是我國物流業(yè)發(fā)展的重要地區(qū),相對東部地區(qū)和中部地區(qū),具有更高的碳強(qiáng)度,物流信息技術(shù)水平也較為落后。因此,政府在制定和引導(dǎo)未來區(qū)域物流發(fā)展時(shí),應(yīng)一方面加大節(jié)能減排的政策引導(dǎo),另一方面加強(qiáng)西部地區(qū)物流基礎(chǔ)設(shè)施硬件和物流信息技術(shù)軟件的資金投入,促進(jìn)物流技術(shù)創(chuàng)新,促進(jìn)西部地區(qū)在新一輪西部大開發(fā)和承接中東部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中抓住機(jī)遇,追趕中東部地區(qū),提高物流生產(chǎn)率。

    注釋:

    ①中國統(tǒng)計(jì)局按地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平劃分成三大區(qū)域。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個省份,中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8個省份,西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆11個省或自治區(qū)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]Chow G. Capital Formation and Economic Growth in China[J].Quarterly Journal of economics,1993,108:809-842.

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    [3]余思勤,蔣迪娜,盧劍超.我國交通運(yùn)輸業(yè)全要素生產(chǎn)率變動分析[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2004,(6):32-39.

    [4]劉玉海,林建兵,翁嘉輝.中國道路運(yùn)輸業(yè)營運(yùn)效率動態(tài)分析術(shù)——基于Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2008,(1):56-64.

    [5]Barros CP. The Measurement of Efficiency of Portuguese Seaport Authorities with DEA[J].International Journal of Transport Economics,2003,30(3):335-354.

    [6]張?jiān)?,胡華清.基于Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)的中國民用機(jī)場運(yùn)營效率分析[J].系統(tǒng)工程,2006,(12):44-53.

    [7]于劍.基于Malmquist指數(shù)的中國航空公司業(yè)全要素生產(chǎn)率分析[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會科學(xué)版),2007,(12):58-65.

    [8]田剛,李南.中國物流業(yè)全要素生產(chǎn)率變動與地區(qū)差異——基于隨機(jī)前沿模型的實(shí)證分析[J].系統(tǒng)工程,2009,27(11):62-68.

    [9]王維國,馬越越.中國區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率——基于三階段DEA模型的Malquist-luenberger指數(shù)方法[J].系統(tǒng)工程,2012,(3):66-75.

    [10]唐建榮,盧玲珠.低碳約束下的物流效率分析[J].中國流通經(jīng)濟(jì),2013,(1):40-47.

    [11]Chung YH, Fare R, Grosskopf S,Productivity and Undesirable Outputs: A Directional Distance Function Approach[J]. Journal of Environmental Management,1997,51(3):229-240.

    [12]劉秉鐮,李清彬.中國城市全要素生產(chǎn)率的動態(tài)實(shí)證分析:1990-2006——基于DEA模型的Malmquist指數(shù)方法[J].南開經(jīng)濟(jì)研究,2009,25(3):139-152.

    責(zé)任編輯、校對:張 然

    本文的政策建議有如下幾點(diǎn):

    1. 低碳物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展目標(biāo)是雙重的,不僅僅關(guān)注于物流經(jīng)濟(jì)的增長,更重要的是考慮低碳轉(zhuǎn)型的要求,必須保證在實(shí)現(xiàn)物流業(yè)生產(chǎn)效率提升的前提下盡可能減少二氧化碳的排放,在評估物流產(chǎn)業(yè)效率和區(qū)域差異時(shí),應(yīng)重新審視評價(jià)物流產(chǎn)業(yè)效率的重要指標(biāo)。

    2. 2000年以來,中國工業(yè)化和城市化快速發(fā)展,刺激了物流需求的強(qiáng)勁增長,各級政府對物流業(yè)大量資金和人力的投入,物流相關(guān)政策的出臺,對物流業(yè)的發(fā)展起到明顯的推動作用。然而,低碳物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅僅只是依賴物流規(guī)模的盲目擴(kuò)張,現(xiàn)階段應(yīng)以物流效率增長和節(jié)能減排為目標(biāo),鼓勵物流信息技術(shù)創(chuàng)新和物流節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新。

    3. 西部地區(qū)是我國物流業(yè)發(fā)展的重要地區(qū),相對東部地區(qū)和中部地區(qū),具有更高的碳強(qiáng)度,物流信息技術(shù)水平也較為落后。因此,政府在制定和引導(dǎo)未來區(qū)域物流發(fā)展時(shí),應(yīng)一方面加大節(jié)能減排的政策引導(dǎo),另一方面加強(qiáng)西部地區(qū)物流基礎(chǔ)設(shè)施硬件和物流信息技術(shù)軟件的資金投入,促進(jìn)物流技術(shù)創(chuàng)新,促進(jìn)西部地區(qū)在新一輪西部大開發(fā)和承接中東部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中抓住機(jī)遇,追趕中東部地區(qū),提高物流生產(chǎn)率。

    注釋:

    ①中國統(tǒng)計(jì)局按地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平劃分成三大區(qū)域。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個省份,中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8個省份,西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆11個省或自治區(qū)。

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    [7]于劍.基于Malmquist指數(shù)的中國航空公司業(yè)全要素生產(chǎn)率分析[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會科學(xué)版),2007,(12):58-65.

    [8]田剛,李南.中國物流業(yè)全要素生產(chǎn)率變動與地區(qū)差異——基于隨機(jī)前沿模型的實(shí)證分析[J].系統(tǒng)工程,2009,27(11):62-68.

    [9]王維國,馬越越.中國區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率——基于三階段DEA模型的Malquist-luenberger指數(shù)方法[J].系統(tǒng)工程,2012,(3):66-75.

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    [12]劉秉鐮,李清彬.中國城市全要素生產(chǎn)率的動態(tài)實(shí)證分析:1990-2006——基于DEA模型的Malmquist指數(shù)方法[J].南開經(jīng)濟(jì)研究,2009,25(3):139-152.

    責(zé)任編輯、校對:張 然

    本文的政策建議有如下幾點(diǎn):

    1. 低碳物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展目標(biāo)是雙重的,不僅僅關(guān)注于物流經(jīng)濟(jì)的增長,更重要的是考慮低碳轉(zhuǎn)型的要求,必須保證在實(shí)現(xiàn)物流業(yè)生產(chǎn)效率提升的前提下盡可能減少二氧化碳的排放,在評估物流產(chǎn)業(yè)效率和區(qū)域差異時(shí),應(yīng)重新審視評價(jià)物流產(chǎn)業(yè)效率的重要指標(biāo)。

    2. 2000年以來,中國工業(yè)化和城市化快速發(fā)展,刺激了物流需求的強(qiáng)勁增長,各級政府對物流業(yè)大量資金和人力的投入,物流相關(guān)政策的出臺,對物流業(yè)的發(fā)展起到明顯的推動作用。然而,低碳物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅僅只是依賴物流規(guī)模的盲目擴(kuò)張,現(xiàn)階段應(yīng)以物流效率增長和節(jié)能減排為目標(biāo),鼓勵物流信息技術(shù)創(chuàng)新和物流節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新。

    3. 西部地區(qū)是我國物流業(yè)發(fā)展的重要地區(qū),相對東部地區(qū)和中部地區(qū),具有更高的碳強(qiáng)度,物流信息技術(shù)水平也較為落后。因此,政府在制定和引導(dǎo)未來區(qū)域物流發(fā)展時(shí),應(yīng)一方面加大節(jié)能減排的政策引導(dǎo),另一方面加強(qiáng)西部地區(qū)物流基礎(chǔ)設(shè)施硬件和物流信息技術(shù)軟件的資金投入,促進(jìn)物流技術(shù)創(chuàng)新,促進(jìn)西部地區(qū)在新一輪西部大開發(fā)和承接中東部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中抓住機(jī)遇,追趕中東部地區(qū),提高物流生產(chǎn)率。

    注釋:

    ①中國統(tǒng)計(jì)局按地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平劃分成三大區(qū)域。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個省份,中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8個省份,西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆11個省或自治區(qū)。

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    [4]劉玉海,林建兵,翁嘉輝.中國道路運(yùn)輸業(yè)營運(yùn)效率動態(tài)分析術(shù)——基于Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2008,(1):56-64.

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    [6]張?jiān)剑A清.基于Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)的中國民用機(jī)場運(yùn)營效率分析[J].系統(tǒng)工程,2006,(12):44-53.

    [7]于劍.基于Malmquist指數(shù)的中國航空公司業(yè)全要素生產(chǎn)率分析[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會科學(xué)版),2007,(12):58-65.

    [8]田剛,李南.中國物流業(yè)全要素生產(chǎn)率變動與地區(qū)差異——基于隨機(jī)前沿模型的實(shí)證分析[J].系統(tǒng)工程,2009,27(11):62-68.

    [9]王維國,馬越越.中國區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率——基于三階段DEA模型的Malquist-luenberger指數(shù)方法[J].系統(tǒng)工程,2012,(3):66-75.

    [10]唐建榮,盧玲珠.低碳約束下的物流效率分析[J].中國流通經(jīng)濟(jì),2013,(1):40-47.

    [11]Chung YH, Fare R, Grosskopf S,Productivity and Undesirable Outputs: A Directional Distance Function Approach[J]. Journal of Environmental Management,1997,51(3):229-240.

    [12]劉秉鐮,李清彬.中國城市全要素生產(chǎn)率的動態(tài)實(shí)證分析:1990-2006——基于DEA模型的Malmquist指數(shù)方法[J].南開經(jīng)濟(jì)研究,2009,25(3):139-152.

    責(zé)任編輯、校對:張 然

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