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    中國西部地區(qū)物流效率時空分布及影響因素研究
    ——基于超效率DEA與Tobit回歸

    2018-10-09 07:43:16張昊高康
    新疆農(nóng)墾經(jīng)濟(jì) 2018年9期
    關(guān)鍵詞:物流業(yè)物流效率

    張昊高康

    (貴州大學(xué)管理學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

    一、引言

    自2000年中共十五屆五中全會將西部大開發(fā)作為新時期國家的一項戰(zhàn)略任務(wù)以來,西部12個省市(自治區(qū))迎來了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的良好機(jī)遇;2013年習(xí)近平總書記提出的“一帶一路”倡議,又為西部經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展注入了新的生機(jī)和活力。西部地區(qū)的GDP總量以年均11.7%的增速從2000年的 15659.56億元增長到 2016年的 156528.6億元。在國家政策紅利及外部經(jīng)濟(jì)的不斷刺激下,西部地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)體量也由小變大,規(guī)模和實(shí)力不斷擴(kuò)大和增強(qiáng)。據(jù)統(tǒng)計,自“一帶一路”倡議實(shí)施后,西部12個省市(自治區(qū))的物流業(yè)固定資產(chǎn)投資由2013年10189.3億元增加到2015年的15012.6億元,對物流業(yè)的投入呈翻倍增加趨勢。但從區(qū)域經(jīng)濟(jì)與區(qū)域物流的協(xié)調(diào)發(fā)展來看,西部地區(qū)的物流發(fā)展水平尚不能很好地滿足快速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要,并且“一帶一路”建設(shè)要求道路聯(lián)通、貿(mào)易暢通,對未來物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提出了更高要求[1]。推動“一帶一路”核心區(qū)域西部各省市(自治區(qū))的物流業(yè)發(fā)展,加強(qiáng)互動合作,縮小與東中部發(fā)展差距,可以為推進(jìn)“一帶一路”建設(shè),全面提升開放型經(jīng)濟(jì)水平提供有力保障。

    物流業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分,區(qū)域物流系統(tǒng)作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會的一個重要子系統(tǒng),對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要影響[2]。在區(qū)域物流業(yè)步入到科學(xué)有序的發(fā)展階段后,物流效率問題逐漸成為學(xué)者們關(guān)注和研究的焦點(diǎn)。國外學(xué)者多從微觀層面展開研究,Hamdan[3]、 Peter[4]、Reza Farzipoor Saen[5]將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法應(yīng)用于倉儲物流服務(wù)效率評價、港口物流設(shè)備利用效率評價以及第三方逆向物流優(yōu)化模型的篩選。而國內(nèi)學(xué)者多將其應(yīng)用于中觀以及宏觀區(qū)域物流的研究,王蕾[6]、廖志高[7]、連兆大[8]利用傳統(tǒng)DEA-CCR模型以及改進(jìn)的C2GS2模型對我國北疆地區(qū)、北部灣地區(qū)和“一帶一路”國內(nèi)沿線省份的物流效率水平進(jìn)行分析;孔原[9]、田振中[10]等人基于DEA對我國31個省份物流效率進(jìn)行測評,并提出相應(yīng)建議。從DEA在物流效率評價的應(yīng)用研究來看,大部分都是采用傳統(tǒng)DEA模型進(jìn)行實(shí)證研究,未能對有效單元進(jìn)行再比較,結(jié)果有失偏頗;此外,國內(nèi)對物流效率的研究大多集中在東中部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),對于我國西部物流效率及影響因素的研究則鮮有人涉及。據(jù)此,本文在“一帶一路”建設(shè)的大環(huán)境下,利用超效率DEA模型和Tobit回歸對我國西部12個省市(自治區(qū))的現(xiàn)代物流業(yè)進(jìn)行效率評價及影響因素分析,研究區(qū)域包括四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古、廣西12個省市(自治區(qū)),以期從投入和產(chǎn)出兩方面研究各地區(qū)的物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,并提出合理化建議,為推動西部地區(qū)的物流效率提升及物流產(chǎn)業(yè)健康與均衡發(fā)展提供有益借鑒。

    二、我國西部地區(qū)物流效率測評及空間差異

    (一)研究方法

    1.?dāng)?shù)據(jù)包絡(luò)分析法。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA),是美國運(yùn)籌學(xué)家Charnes等在1978年提出來的,是一種用于評價多投入多產(chǎn)出決策單元相對有效性的線性規(guī)劃方法[11]。不同于AHP、目標(biāo)決策和模糊數(shù)學(xué)等方法[12],DEA具有非參數(shù)的特點(diǎn),在一定程度上避免了主觀判斷偏差。最常應(yīng)用的DEA模型是C2R,在規(guī)模報酬固定下來測算決策單元的技術(shù)有效性,也即綜合有效性。在傳統(tǒng)DEA分析法測算后可能會出現(xiàn)同時多個DEA有效現(xiàn)象,而不能對所有決策單元進(jìn)行統(tǒng)一排序,這樣的結(jié)果往往不科學(xué)并且使得評價模型的準(zhǔn)確度降低[13]。超效率DEA與上文的C2R基本一致,當(dāng)對DUMi0進(jìn)行評價時,生產(chǎn)前沿面發(fā)生改變,將第i0個決策單元排除在外,其余的決策單元組成新的生產(chǎn)前沿面,再依次進(jìn)行排序,其模型如下:

    上式中,θ 為效率值,λi為 DMU 系數(shù),S+和 S-分別為產(chǎn)出松弛變量和投入松弛變量。θ>1表明輸入和輸出超過了最優(yōu)效率,θ<1顯示輸入和輸出沒有達(dá)到最優(yōu)效率,在超效率DEA中,無效的DMU與 C2R模型中的數(shù)值一致;θ=1則輸入和輸出剛好達(dá)到了最優(yōu)效率;若在上式中引入限制條件則是規(guī)模報酬可變模型。

    2.探索性空間數(shù)據(jù)分析法。為了進(jìn)一步明晰西部地區(qū)物流效率的空間差異,接下來利用探索性空間數(shù)據(jù)分析法(Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA),并采用簡單的二進(jìn)制鄰接矩陣(即兩個地區(qū)鄰接,則權(quán)重矩陣的值為1,否則為0)作為空間權(quán)重矩陣,對區(qū)域內(nèi)物流效率的空間差異進(jìn)行探索。具體分析方法為全局空間自相關(guān)和局域空間自相關(guān)兩種方法。

    全局空間自相關(guān)是對屬性值(物流效率)在整個區(qū)域空間特征的描述,用于分析區(qū)域總體的空間關(guān)聯(lián)和空間差異程度。Moran's I是測度全局空間關(guān)聯(lián)度的常用統(tǒng)計量。具體式子如下:

    Moran's I指數(shù)揭示了區(qū)域物流效率的全局空間相關(guān)性,卻忽視了局部間的關(guān)系。Moran散點(diǎn)圖是在局部空間穩(wěn)定性基礎(chǔ)上的研究,能夠直接反映區(qū)域物流效率的高觀測值(或低觀測值)的空間集聚。Moran散點(diǎn)圖以(z,Wz) 為坐標(biāo)點(diǎn)為空間滯后因子,W為空間權(quán)重矩陣),是對空間滯后因子(z,Wz)數(shù)據(jù)對的二維可視化圖示,Wz是對空間單元觀測值的空間加權(quán)計算。Moran散點(diǎn)圖將空間關(guān)聯(lián)類型分為“High-High”“High-Low”“Low-High”和“Low-Low”四種,分布在四個象限中,其具體解釋見表1。

    (二)物流效率計算及分析

    投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取是實(shí)現(xiàn)DEA分析法的前提,本文的指標(biāo)體系是在借鑒前人[2][6][8][11]對區(qū)域物流效率評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,依據(jù)科學(xué)性、系統(tǒng)性與數(shù)據(jù)可得性的原則來構(gòu)建的,具體的投入及產(chǎn)出指標(biāo)見表2。

    表2 西部地區(qū)物流效率投入和產(chǎn)出指標(biāo)評價體系

    數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2012-2016年),西部12省市(自治區(qū))物流業(yè)效率值是通過MatlabR2016a軟件編程進(jìn)行測算得到的,結(jié)果見表3。

    由表3西部各省市(自治區(qū))物流效率計算結(jié)果可知,2001-2015年內(nèi)的綜合效率整體上得到提升,并在2012年達(dá)到一個峰值。具體分區(qū)來看,物流效率從高到低依次為內(nèi)蒙古、貴州、廣西、寧夏、重慶、陜西、四川、甘肅、云南、西藏、新疆、青海。內(nèi)蒙古2011-2014年達(dá)到DEA總體有效,貴州省在2012年、2013年和2015年三年DEA總體有效,其余各地5年內(nèi)均未達(dá)到總體有效,且大多都是由純技術(shù)效率無效導(dǎo)致的,說明西部地區(qū)的物流投入和產(chǎn)出結(jié)構(gòu)不合理,投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)換率低,大多年份是投入冗余而產(chǎn)出不足。其中,75%的地區(qū)為規(guī)模報酬遞增,表明在原投入的基礎(chǔ)上繼續(xù)增加投入量,物流產(chǎn)出也將會增加。因此,一方面西部地區(qū)應(yīng)大力發(fā)展現(xiàn)代化物流,從信息技術(shù)、物流人才培養(yǎng)和物流理念等方面來發(fā)展物流軟實(shí)力,從而提高物流資源的利用率;另一方面,還應(yīng)繼續(xù)加大物流基礎(chǔ)設(shè)施的投入建設(shè),提高物流產(chǎn)出以保證物流供給能夠滿足經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的需求。

    表1 物流效率局域空間自相關(guān)解釋

    表3 2011-2015年西部12個省市(自治區(qū))物流業(yè)效率

    圖1 各地區(qū)物流效率均值的變動趨勢

    從圖1各地區(qū)物流效率的變動來看,西部地區(qū)物流效率呈上升趨勢,但是整體效果并不顯著;西南地區(qū)的物流效率在整體上要高于西北地區(qū)和西部平均水平。2009年國務(wù)院印發(fā)《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》,國家將物流產(chǎn)業(yè)列為“十大產(chǎn)業(yè)振興規(guī)劃”,物流業(yè)上升為國家戰(zhàn)略為西部各地物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來巨大機(jī)遇,2013年“一帶一路”倡議的提出,以及我國逐漸進(jìn)入經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的宏觀經(jīng)濟(jì)政策,即經(jīng)濟(jì)增長速度正從高速增長轉(zhuǎn)向中高速增長,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級,以及更加注重經(jīng)濟(jì)社會的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)與可持續(xù)發(fā)展,對西部各地物流產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)健康發(fā)展起到一定的助推作用。

    圖2 物流效率水平空間分布圖

    基于斷裂點(diǎn)法將物流效率劃分為四個層次,借助ArcGIS10.2軟件對西部各省市(自治區(qū))物流效率進(jìn)行空間劃分(見圖2)。物流效率的空間分布具有以下特征:(1)西部地區(qū)物流效率具有明顯的空間二元結(jié)構(gòu),物流效率自東向西不斷下降;(2)西南地區(qū)的物流效率要高于西北地區(qū),且貴州和內(nèi)蒙古分別為西南和西北地區(qū)物流效率的“熱點(diǎn)”;(3)低物流效率省份地分布具有空間正相關(guān)性,物流效率相似的省份集中分布,物流效率高水平省份具有空間異質(zhì)性,物流效率相似的省份“跳躍式”分布。觀察發(fā)現(xiàn)物流效率低水平區(qū)和中等水平區(qū)分別由新疆、青海、西藏、云南4省和陜西、甘肅、四川3省連片組成,而物流效率高水平區(qū)和較高水平區(qū)則被低水平區(qū)和中等水平區(qū)所包圍。

    (三)物流效率空間差異分析

    為了進(jìn)一步明晰西部地區(qū)物流效率的空間差異性,接下來利用探索性數(shù)據(jù)分析法對其進(jìn)行空間相關(guān)性分析?;诒?所得到的西部?。ㄊ校瘏^(qū))物流效率值及Moran's I測度公式,利用GeoDa軟件可計算出西部各?。ㄊ校瘏^(qū))2011-2015年的全局空間自相關(guān)莫蘭系數(shù),詳見表4。

    表4 西部地區(qū)2011-2015年物流效率

    由表4可以看出,西部地區(qū)物流效率的全局Moran I指數(shù)均為正數(shù),且都通過1%的顯著性檢驗(yàn),期間數(shù)值呈上升趨勢,這表明西部地區(qū)物流效率在空間上呈正相關(guān)性,物流相似的地區(qū)整體上趨于臨近。

    接下來利用Moran散點(diǎn)圖進(jìn)一步說明物流效率在空間分布的局部特征,同樣利用GeoDa軟件繪制出Moran散點(diǎn)圖,選取2011年和2015年兩個時間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析(見圖3)。

    圖3 2011年和2015年西部地區(qū)物流效率Moran散點(diǎn)圖

    坐標(biāo)軸中的數(shù)值1~12分別代表重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古和廣西12個省市(自治區(qū))。從圖3可以發(fā)現(xiàn),2011年和2015年中,落入第一象限和第三象限,也即“HH”和“LL”區(qū)域內(nèi)的地區(qū)個數(shù)要多于“HL”和“LH”區(qū)域內(nèi)的個數(shù),占比達(dá)67%,這說明區(qū)域內(nèi)物流效率是以空間正相關(guān)占主導(dǎo)地位,地區(qū)間差異較小。位于“HH”和“HL”區(qū)域的為西南各省,而西北各省則大多處于“LH”和“LL”區(qū)域,表明西南地區(qū)的物流效率整體上高于西北地區(qū)。

    從物流效率的排名分布及空間分布來看,西南各省物流效率普遍高于西北各省。這主要得益于西南良好的區(qū)位優(yōu)勢,西南各地處于長江經(jīng)濟(jì)帶上游以及泛珠江三角洲經(jīng)濟(jì)圈,中下游發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)地區(qū)對西南內(nèi)陸有著經(jīng)濟(jì)、技術(shù)和知識的空間溢出和輻射效應(yīng)。相比于西北各省,下游經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)對西南各省具有良好的示范帶動作用,借助于長江黃金水道以及珠江流域,西南各省在與下游地區(qū)的經(jīng)濟(jì)往來中推動其物流產(chǎn)業(yè)的規(guī)?;图s化,可以享受到物流產(chǎn)業(yè)集聚帶來的經(jīng)濟(jì)外部性效益。

    三、物流效率影響因素分析

    (一)影響因素分析

    物流產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),是一個跨地域、跨部門的復(fù)雜系統(tǒng),是運(yùn)輸、倉儲、裝卸搬運(yùn)、包裝、流通加工、信息管理等功能的有機(jī)結(jié)合。因此,一個地區(qū)物流效率的高低受到多方面的影響,不僅局限于物流本身要素對物流效率的影響,而且社會經(jīng)濟(jì)的各要素也會對物流效率產(chǎn)生推動和阻礙作用。 本文基于已有研究[6][10],將從地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)位優(yōu)勢、物流信息化水平、物流資源利用率等方面展開分析。

    1.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。物流產(chǎn)業(yè)作為經(jīng)濟(jì)社會重要的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相輔相成。經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠刺激物流需求,繁榮物流市場,經(jīng)濟(jì)總量大則會對物流產(chǎn)業(yè)的投入增大,有利于完善基礎(chǔ)設(shè)施及物流網(wǎng)絡(luò),吸引物流企業(yè)匯集,從而提升區(qū)域內(nèi)物流產(chǎn)業(yè)的集聚水平,使得區(qū)域內(nèi)物流企業(yè)享受到規(guī)模經(jīng)濟(jì)帶來的物流成本的降低以及物流效益的增加。區(qū)域GDP能很好地反映區(qū)域發(fā)展水平,但是由于西部各省地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡,如果只以區(qū)域內(nèi)GDP總量來衡量各地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會有失偏頗,因此這里以GDP增長速度來對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行表征。

    2.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。從世界范圍來看,各國往往以“三二一”的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為優(yōu)化目標(biāo),一個國家第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP總量的比重高低是評價這個國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高低的一個重要方面。并且,從我國國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類來看,能夠代表物流業(yè)的交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)被劃分為第三產(chǎn)業(yè)。因此,這里采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

    3.區(qū)位優(yōu)勢。區(qū)位熵(lq)①區(qū)位熵通過式子計算所得。其中,mij表示j地i產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員,mj表示j地總的從業(yè)人員,mi表示i產(chǎn)業(yè)全國從業(yè)人員,m表示全國從業(yè)人員數(shù)量。本文中i為物流產(chǎn)業(yè),j為西部12個省市(自治區(qū))。是反映一個地區(qū)某個行業(yè)在地域上的聚集程度。這里以物流產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵來反映各地物流產(chǎn)業(yè)的區(qū)位優(yōu)勢。物流產(chǎn)業(yè)集聚可以使得區(qū)域內(nèi)物流企業(yè)享受集聚效應(yīng)帶來的勞動力、資本、技術(shù)、信息等先進(jìn)要素,從而提高物流效率。

    4.信息化水平。隨著信息技術(shù)產(chǎn)品的更新迭代,我國已經(jīng)進(jìn)入到信息化社會。隨著物流產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展,信息化技術(shù)的應(yīng)用在很大程度上改變了物流的經(jīng)營模式,提高了物流效率,并且信息化是現(xiàn)代物流的一個重要標(biāo)志。這里以各地區(qū)郵電業(yè)務(wù)總量來表示信息技術(shù)化水平。

    5.物流資源利用率。物流資源的利用程度是保證物流投入與產(chǎn)出平衡一個重要的因素,從上文DEA分析來看,很多地區(qū)由于純技術(shù)效率低導(dǎo)致的總體效率低下,正是由于物流資源率低導(dǎo)致的。物流資源利用率可以用單位公路通過的貨運(yùn)量、單位鐵路通過的貨運(yùn)量、單位載貨汽車的貨運(yùn)量與貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量等來表示,由于我國總體上是以公路運(yùn)輸為主導(dǎo)的,據(jù)統(tǒng)計公路運(yùn)輸量占總運(yùn)輸量的70%左右。因此,這里以單位公路通過的貨運(yùn)量來表示物流資源的利用程度。

    (二)模型設(shè)定及變量解釋

    基于DEA-CCR模型測算出來的物流效率值屬于階段數(shù)據(jù),分布在0-1之間,故采用Tobit回歸法進(jìn)行模擬,以物流效率值為因變量,以選擇的影響因素為自變量構(gòu)建回歸模型。由DEA測算出效率值將會有至少一個DMU落在DEA的效率邊界,數(shù)值為離散的,如果采用普通的最小二乘法,無法解釋極限值與非極限值之間的差異,必定出現(xiàn)偏差。而采用極大似然估計的Tobit回歸可以避免此情況的出現(xiàn)[11]。基本形式如下:

    根據(jù)分析,文章以地區(qū)GDP增長率(GR)、三產(chǎn)占比(S)、區(qū)位熵(lq)、郵電業(yè)務(wù)總量(I)、單位公路通過的貨運(yùn)量(RU)5個因素建立Tobit模型,數(shù)據(jù)均來自于《中國統(tǒng)計年鑒》(2012-2016年),表達(dá)式如下:

    其中,i為年份(i=2011-2015),k 為地區(qū),i為各解釋變量的回歸系數(shù)(i=1,2, …,6),α 為常數(shù)項,為誤差值,yik、GRik、Sik、LQik、Iik、RUik分別為 k 地區(qū)第i年的物流效率值、GDP增長率、第三產(chǎn)業(yè)占比、區(qū)位熵、郵電業(yè)務(wù)總量和單位公路通過的貨運(yùn)量。由于篇幅有限,指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)從略。

    (三)實(shí)證分析

    首先通過Eviews6.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),統(tǒng)計量輸出值為9.695058,相對應(yīng)的伴隨概率為0.0381,拒絕混合及隨機(jī)效應(yīng)原假設(shè),建立固定效應(yīng)模型。其次,利用SPSS22.0軟件對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn),得到的容差數(shù)據(jù)位于[0.230,0.601]之間,方差膨脹因子VIF 在[1.302,4.554]之間,說明所選數(shù)據(jù)并不存在明顯的多重共線性,最終的Tobit回歸結(jié)果如下表5。

    表5 西部地區(qū)物流效率Tobit回歸結(jié)果

    回歸結(jié)果表明,區(qū)位優(yōu)勢通過1%顯著性檢驗(yàn),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平通過5%顯著性檢驗(yàn),信息化程度通過10%顯著性檢驗(yàn),而第三產(chǎn)占比和物流資源利用率均未通過顯著性檢驗(yàn)。西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和區(qū)位優(yōu)勢與當(dāng)?shù)匚锪餍食尸F(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,即當(dāng)GDP增長率和區(qū)位熵增加1個單位,物流效率分別增加 1.10E-05 和 0.0350324 個單位,這說明良好的外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境和區(qū)位優(yōu)勢對西部地區(qū)物流效率的提升做出貢獻(xiàn),這是因?yàn)槲鞑康貐^(qū)正處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高速階段,經(jīng)濟(jì)發(fā)展及物流集聚對物流效率的提升具有邊際遞增效應(yīng)。而第三產(chǎn)業(yè)占比、信息化程度和物流資源利用程度與物流效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,這與上文中大部分地區(qū)物流純技術(shù)效率較低的現(xiàn)象相吻合,說明西部地區(qū)的物流信息化程度較低,對于物流效率的提升效果不明顯。

    四、結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論

    文章基于超效率DEA模型及Tobit回歸模型,對地處“一帶一路”沿線及輻射范圍的我國西部12個省市(自治區(qū))的物流效率進(jìn)行測度及影響因素研究,得出以下結(jié)論:

    1.我國西部地區(qū)物流效率水平整體上較低,這主要是由物流純技術(shù)效率較低所導(dǎo)致的,體現(xiàn)為物流技術(shù)落后導(dǎo)致的物流資源投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化能力弱;并且發(fā)展水平存在區(qū)域不平衡,這種不平衡隨著時間的推移并未得到改善。

    2.物流規(guī)模報酬整體上呈遞增狀態(tài),說明地區(qū)內(nèi)物流供給不足,未來對于物流硬實(shí)力與軟實(shí)力資源投入應(yīng)該加大,保證有效供給以滿足經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的需求。

    3.物流效率在空間上具有“中心—外圍”的特征,呈現(xiàn)區(qū)域內(nèi)由東向西遞減的梯度格局。物流效率高水平地區(qū)具有空間異質(zhì)性,與周邊地區(qū)存在差異性,而低水平區(qū)則具有空間正相關(guān)性,相似地區(qū)更顯集聚。

    4.西部地區(qū)物流效率呈現(xiàn)空間正相關(guān)性,物流效率相似地區(qū)更顯集聚,局域差異性也相對較小。

    (二)對策建議

    1.發(fā)揮DEA有效省份“鲇魚效應(yīng)”以及物流高效率地區(qū)的經(jīng)濟(jì)外部效應(yīng),將物流效率高地區(qū)的正外部效益通過勞動力、資本、技術(shù)和信息等載體傳遞給物流低效率地區(qū),以弱化物流效率的馬太效應(yīng)。

    2.借助“一帶一路”的發(fā)展優(yōu)勢,利用其輻射和帶動作用,積極加強(qiáng)與東中部及周邊國家的互聯(lián)互通,承接?xùn)|中部的區(qū)位、資金、人才、技術(shù)等優(yōu)勢,接收下游地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)溢出效應(yīng),提高西部地區(qū)物流業(yè)的集約化、信息化和市場化程度,改變投融資環(huán)境,從而推動西部地區(qū)現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展。

    3.依托城市群打造城市物流群,發(fā)揮城市物流群的輻射帶動作用。在城市群內(nèi),一方面要立足本地,培養(yǎng)特色產(chǎn)業(yè),以發(fā)展新的物流增長極;另一方面,鼓勵物流業(yè)與制造業(yè)、商貿(mào)業(yè)、金融業(yè)等產(chǎn)業(yè)形成“多業(yè)聯(lián)動”,以提高產(chǎn)業(yè)融合升級合作層次,為物流業(yè)發(fā)展提供良好的外部環(huán)境和支撐要素。

    4.以建設(shè)大物流為導(dǎo)向,推進(jìn)地區(qū)內(nèi)物流一體化進(jìn)程。對此應(yīng)加快西部地區(qū)交通一體化進(jìn)程,為實(shí)現(xiàn)物流一體化提供良好的基礎(chǔ)設(shè)施保障。西部地處內(nèi)陸,應(yīng)重點(diǎn)打造公路、鐵路交通一體化,在此過程中,應(yīng)堅持一體化的思想,科學(xué)規(guī)劃物流通道及節(jié)點(diǎn),以點(diǎn)帶面,從線到面,提高西部各省市的物流通達(dá)效率。

    5.提升物流資源利用率,改善物流純技術(shù)效率。針對西部各省市物流純技術(shù)效率低下的現(xiàn)狀,地區(qū)內(nèi)企業(yè)應(yīng)從企業(yè)人才梯隊建設(shè),物流技術(shù)創(chuàng)新,以及物流模式創(chuàng)新等方面采取措施,推動地區(qū)內(nèi)物流標(biāo)準(zhǔn)化、信息化和專業(yè)化建設(shè),優(yōu)化物流流程,提高物流資源利用率。

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