物流基礎(chǔ)環(huán)境及我國(guó)物流業(yè)生產(chǎn)率研究

★基金項(xiàng)目：本論文為2015年度教育部人文社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目“信息服務(wù)視角的我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)效率提升及發(fā)展路徑研究”（15YJAZH097）階段性成果，江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目（蘇學(xué)科辦[2018]3號(hào)，2019年江蘇省文化科研課題（立項(xiàng)編號(hào)：19ZC01）的階段成果，南京審計(jì)大學(xué)2017年校級(jí)優(yōu)秀教學(xué)團(tuán)隊(duì)第二層次建設(shè)團(tuán)隊(duì)成果。

摘要：本文利用2005-2016年中國(guó)31個(gè)?。ㄊ校┑拿姘鍞?shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)物流業(yè)生產(chǎn)率進(jìn)行了實(shí)證分析。研究表明我國(guó)運(yùn)輸總線路里程、物流業(yè)從業(yè)人員占比均能有效提高我國(guó)物流業(yè)生產(chǎn)率，且大幅度提升中、西部的物流組織管理水平。制造業(yè)固定資產(chǎn)投資能大幅提升各地區(qū)物流業(yè)生產(chǎn)率，是影響我國(guó)物流業(yè)生產(chǎn)率的關(guān)鍵因素。不同地區(qū)物流業(yè)生產(chǎn)率提升路徑不同，并給出相關(guān)的政策建議。

關(guān)鍵詞：物流業(yè)；生產(chǎn)率；物流環(huán)境；技術(shù)進(jìn)步

引言

近年來，我國(guó)社會(huì)物流總額和社會(huì)物流總費(fèi)用持續(xù)快速增長(zhǎng)，2018年我國(guó)社會(huì)物流總費(fèi)用已達(dá)13萬億元，同比增長(zhǎng)9.2%，現(xiàn)代物流業(yè)已成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支撐和新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。然而，我國(guó)社會(huì)物流總費(fèi)用與GDP的比率持續(xù)在15%左右，比發(fā)達(dá)國(guó)家高出近七個(gè)百分點(diǎn)。同時(shí)，由于環(huán)境、歷史及資源等原因，各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有差異性，優(yōu)先發(fā)展的地區(qū)物流業(yè)的網(wǎng)絡(luò)集聚力量日益加強(qiáng)，物流基礎(chǔ)環(huán)境差距增加，地區(qū)間物流業(yè)生產(chǎn)率差距持續(xù)擴(kuò)大。

1、研究綜述

國(guó)外學(xué)者對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)率的研究集中在宏觀和微觀結(jié)合，短期和長(zhǎng)期結(jié)合以及發(fā)展機(jī)理和效果結(jié)合等方面，對(duì)微觀企業(yè)關(guān)注頗多，研究區(qū)域主要集中在南美、歐洲、東北亞、歐亞等地。Alan Stainer（1996）認(rèn)為物流業(yè)生產(chǎn)率評(píng)價(jià)是單因素效率評(píng)價(jià)如衡量勞動(dòng)、資本、技術(shù)、管理在物流行為改善中的作用以及上述多因素組合。Ross，Anthony D（2004）認(rèn)為物流業(yè)生產(chǎn)率研究要觀測(cè)多項(xiàng)因素，包括管理有效性和資源配置效率，資源的異質(zhì)性等。Scarsi，Roberta（2007）對(duì)歐洲鋼鐵行業(yè)Duferco公司物流生產(chǎn)率分析，Wanke Peter F（2012）對(duì)巴西2001-2009年的第三方物流規(guī)模效益和生產(chǎn)率進(jìn)行分析，Choi，Youngok（2011）對(duì)東北亞地區(qū)的主要港口的物流生產(chǎn)率的實(shí)證研究等。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)率的研究主要以區(qū)域或行業(yè)物流研究為主，并逐漸由過去對(duì)運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)等單一效率分析轉(zhuǎn)為物流業(yè)生產(chǎn)率的研究。田剛、王云秀（2009）、黃勇等（2010）、余泳澤（2010）等利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對(duì)我國(guó)中部6省及廣東省物流生產(chǎn)率進(jìn)行研究，劉玉海等（2008）、王金鳳和翟雪琪（2011）用Malmquist指數(shù)對(duì)煤礦業(yè)、道路運(yùn)輸物流生產(chǎn)率進(jìn)行研究，考慮環(huán)境因素影響，王維國(guó)等（2012）利用Malmquist-luenberger指數(shù)、SFA分析模型對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)率進(jìn)行重估。

現(xiàn)有物流業(yè)生產(chǎn)率研究較少考慮資源配置、管理組織、地區(qū)差別等內(nèi)在因素；缺乏從某一時(shí)間點(diǎn)的生產(chǎn)率測(cè)算到多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的動(dòng)態(tài)生產(chǎn)率測(cè)算；缺乏對(duì)變換輸入變量變動(dòng)情況下的物流生產(chǎn)率影響因素的對(duì)比分析，尤其是結(jié)合我國(guó)外向經(jīng)濟(jì)和“制造大國(guó)”特色的相關(guān)研究。本文試圖在上述幾點(diǎn)有所突破。

2、數(shù)據(jù)選擇和模型設(shè)定

2.1 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)研究方法應(yīng)用

本文基于Malmquist-DEA指數(shù)分析法，將其應(yīng)用于物流業(yè)生產(chǎn)率分析，以便更科學(xué)地掌握物流業(yè)生產(chǎn)率變動(dòng)的影響因素及發(fā)展機(jī)理。

ECH反映了從時(shí)期t到時(shí)期t+1每一個(gè)決策單元對(duì)生產(chǎn)可能性邊界的追趕程度，TC反映了技術(shù)邊界在時(shí)期t到時(shí)期t+1之間的移動(dòng)情況。根據(jù)Fare 等（1994） 的研究，ECH還可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)（PC）和規(guī)模效率指數(shù)（SC）。

物流業(yè)生產(chǎn)率是在創(chuàng)造和掌握新知識(shí)的基礎(chǔ)上，主動(dòng)適應(yīng)外部環(huán)境，提高組織整體效能，推動(dòng)物流效率產(chǎn)生變化和新的組合的過程，是物流綜合效率的集中體現(xiàn)。行業(yè)內(nèi)將TFP的變動(dòng)分解為物流技術(shù)進(jìn)步（TC）、物流組織管理進(jìn)步（ECH）以及這兩者的匹配度的變化。TC是指生產(chǎn)要素的提高和技術(shù)知識(shí)的進(jìn)步，ECH是指物流企業(yè)在匹配度、技術(shù)水平以及生產(chǎn)要素投入量一定時(shí)，現(xiàn)實(shí)產(chǎn)出與最大潛在產(chǎn)出的比例。ECH的改進(jìn)是通過技術(shù)能力是否得到充分發(fā)揮、資源配置是否合理、生產(chǎn)規(guī)模是否最佳來衡量，ECH取決于配置效率（PC）和規(guī)模效率（SC），PC反映物流實(shí)施中要素配置的有效程度，SC反映物流規(guī)模的有效程度。

2.2 變量選取及模型設(shè)計(jì)

根據(jù)Fare（1994）的研究，基于多投入、多產(chǎn)出的生產(chǎn)率計(jì)算方法，文中產(chǎn)出要素使用貨物周轉(zhuǎn)量（Turnover）、貨運(yùn)量（Freight）和地區(qū)國(guó)民生產(chǎn)總值（Gdp）。

（1）基于Malmquist-DEA的模型一的設(shè)計(jì)

模型一是基于Malmquist指數(shù)模型及Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，關(guān)注基礎(chǔ)環(huán)境對(duì)地區(qū)物流業(yè)生產(chǎn)率影響。文中采用折算后的公路里程（GLij）、物流業(yè)勞動(dòng)力占比（HRij）和物流業(yè)固定資產(chǎn)投入（DZTij）三個(gè)變量作為投入變量①。

折算后的公路里程（GLij）。計(jì)算公式為折算后的公路里程=鐵路線路里程（Lij）*Aij+水路線路里程（Nij）*Bij+公路線路里程（Mij），即：

勞動(dòng)力占比（HRij）的取值方法為第i個(gè)省市在第j年的交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的就業(yè)人員數(shù)（年底數(shù)）與當(dāng)年就業(yè)人數(shù)的比值。固定資產(chǎn)投入（DZTij）為第i個(gè)省市在第j年的交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的固定資產(chǎn)投資。

（2）基于Malmquist-DEA的模型二的設(shè)計(jì)

為了使模型三更接近現(xiàn)實(shí)，在上述模型一的三個(gè)投入變量基礎(chǔ)上，增加制造業(yè)固定資產(chǎn)投資（MAUij）變量作為投入變量，MAUij表示i個(gè)省市第j年制造業(yè)固定資產(chǎn)投資，反映了物流業(yè)基礎(chǔ)環(huán)境對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)率的影響。

（3）回歸模型三的設(shè)計(jì)

為了進(jìn)一步研究地區(qū)物流業(yè)生產(chǎn)率的影響因素并驗(yàn)證上述二個(gè)模型中各投入變量對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)率的影響，采用CobbDouglas生產(chǎn)函數(shù)理論作為建立理論模型和實(shí)證分析的基礎(chǔ)，采用物流業(yè)生產(chǎn)率作為被解釋變量，則生產(chǎn)函數(shù)可以寫成：

其中，Y為物流業(yè)生產(chǎn)效率，即全要素生產(chǎn)率TFP，需采用基于Malmquist-DEA的模型事先分別計(jì)算出各年的TFP。GLij、HRij、DZTij的含義同前。α、β、γ分別是GLij、HRij以及DZTij 增長(zhǎng)對(duì)Y增長(zhǎng)的估計(jì)彈性。基于公式（7），我們建立模型三（a）：

其中β為待估參數(shù)，εij為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。考慮到外商直接投資對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)率效率的影響，我們?cè)黾恿俗兞縁DIij，我們建立模型三（b）：lnTFPij=β0+β1lnGLij+β2ln HRij+β3ln DZTij+β4ln FDIij+εit（6）

考慮到制造業(yè)投資對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)率的影響，我們?cè)黾恿俗兞縈AUij，我們建立模型三（c）：

3、實(shí)證數(shù)據(jù)及分析

3.1 模型一、模型二的全國(guó)總體分析

模型一總體分析中，觀測(cè)變量總體均為上升趨勢(shì)，說明物流業(yè)基礎(chǔ)環(huán)境建設(shè)有利于我國(guó)物流業(yè)生產(chǎn)率提升，但配置效率PC略小于1，表明內(nèi)部協(xié)調(diào)和整合機(jī)制有待提高。模型二總體分析中，考慮制造業(yè)大規(guī)模投入，在觀測(cè)初期出現(xiàn)物流業(yè)發(fā)展滯后、生產(chǎn)率下降現(xiàn)象，數(shù)據(jù)表明，制造業(yè)投入和發(fā)展有利于我國(guó)物流業(yè)生產(chǎn)率提升，且提升效果顯著。

3.2 模型一、模型二的分地區(qū)分析

在上述模型一、模型二的總體分析基礎(chǔ)上，我們針對(duì)每個(gè)模型，依然分三個(gè)階段，采用Malmquist-DEA指數(shù)方法分別計(jì)算出每個(gè)地區(qū)的分解變量，再按照我國(guó)區(qū)域劃分，分為東部、中部及西部，分類匯總計(jì)算出每個(gè)區(qū)域的各項(xiàng)分解指標(biāo)的地區(qū)平均值，計(jì)算結(jié)果見表1。

（1）基于模型一的分地區(qū)分析

表1 模型一、模型二分解變量的分地區(qū)分解

TFP變動(dòng)趨勢(shì)。東部變動(dòng)不大，生產(chǎn)率基本維持在0.98左右，表現(xiàn)出略有下降趨勢(shì)，而中部和西部在所觀測(cè)的三個(gè)階段中，表現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，西部尤為突出。

ECH變動(dòng)趨勢(shì)分析。東部、中部的ECH為先增長(zhǎng)、后下降，但西部ECH為先下降、后增長(zhǎng)。配置效率PC在中部持續(xù)增長(zhǎng)，西部出現(xiàn)上升趨勢(shì)，在東部出現(xiàn)下降趨勢(shì)。

TC變動(dòng)趨勢(shì)分析。各區(qū)域的技術(shù)變動(dòng)效率均呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，東部在第一階段和第二階段維持在0.97左右，但在第三階段出現(xiàn)正增長(zhǎng)。中部區(qū)域在第三階段增長(zhǎng)了3.59%。

（2）基于模型二的分地區(qū)分析

TFP變動(dòng)趨勢(shì)。各地區(qū)由第一階段到第二階段過程中，均出現(xiàn)下降趨勢(shì)，且下降趨勢(shì)明顯。東部地區(qū)的ECH為先增長(zhǎng)、后降低。中部地區(qū)的ECH表現(xiàn)為持續(xù)上升，中部的規(guī)模效率SC持續(xù)增長(zhǎng)，東部的SC變量先增長(zhǎng)、后減低。而西部ECH在小幅度下降后，持續(xù)增長(zhǎng)，配置效率PC變動(dòng)趨勢(shì)和ECH吻合，西部的SC變量為先降低、后增長(zhǎng)。TC變動(dòng)趨勢(shì)。TC與TFP的變化趨勢(shì)極為相似。各地區(qū)在三個(gè)階段都是先減低、后增長(zhǎng)。

3.3 物流業(yè)生產(chǎn)率的回歸分析

（1）物流基礎(chǔ)環(huán)境對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)率的影響

為進(jìn)一步驗(yàn)證并說明各因素對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)率的定量影響效果，采用回歸分析的模型源于模型三（a）、模型三（b）和模型三（c）。

首先看表2折算后的公路里程，模型三（a）、模型三（b）和模型三（c）均顯示GL均顯著為正，說明基礎(chǔ)性公路、水路及鐵路建設(shè)有助于我國(guó)物流業(yè)生產(chǎn)率的提升，是高效率物流業(yè)的基礎(chǔ)條件。同時(shí)模型三（a）、模型三（b）和模型三（c）中我國(guó)在交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)及郵政業(yè)的勞動(dòng)力投入HR對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)率影響也顯著為正，并且在考慮FDI因素時(shí)，即模型四（b）中的InHR系數(shù)為最大，因此，F(xiàn)DI利于我國(guó)物流人才整體水平的提升，有利于我國(guó)現(xiàn)有物流業(yè)固定資產(chǎn)投資利用率的提升。但我國(guó)在交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)的固定資產(chǎn)投資DZT 對(duì)生產(chǎn)率影響不顯著，只有在模型四（b）中為正相關(guān)，其余均為負(fù)相關(guān)，說明物流業(yè)固定資產(chǎn)投資DZT 對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)率影響不顯著。

（2）制造業(yè)固定資產(chǎn)投入對(duì)物流業(yè)生產(chǎn)率的影響

從表2模型三（c）可以看出，制造業(yè)對(duì)我國(guó)物流業(yè)生產(chǎn)率提升具有正效應(yīng)。我國(guó)制造業(yè)固定資產(chǎn)投資每增加一個(gè)百分點(diǎn)，我國(guó)物流業(yè)生產(chǎn)率提高0.0861個(gè)百分點(diǎn)，制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展是提升物流業(yè)生產(chǎn)率的關(guān)鍵。

4、結(jié)論及建議

制造業(yè)發(fā)展水平及價(jià)值鏈提升是我國(guó)物流業(yè)生產(chǎn)率提升的關(guān)鍵因素，物流業(yè)發(fā)展依賴于我國(guó)全方位工業(yè)素質(zhì)的提高。我國(guó)制造業(yè)的發(fā)展變化程度對(duì)中部、西部的影響大于東部區(qū)域，對(duì)中部的配置效率和規(guī)模效率的提升尤為明顯。對(duì)東部發(fā)展路徑而言，要注重物流管理模式的更新，完善物流配置效率，不斷提高供應(yīng)鏈管理水平，注重產(chǎn)業(yè)升級(jí)，強(qiáng)調(diào)整體優(yōu)化及物流技術(shù)創(chuàng)新。對(duì)中部、西部發(fā)展路徑而言，在加大物流基礎(chǔ)投入同時(shí)，穩(wěn)步發(fā)展，注重制造業(yè)的供應(yīng)鏈整合，強(qiáng)調(diào)技術(shù)引進(jìn)及轉(zhuǎn)化工作。中國(guó)在物流業(yè)快速發(fā)展過程中，不僅要注重資源的總量投入，更要注重其生產(chǎn)率提升，變投資型增長(zhǎng)為消費(fèi)需求型增長(zhǎng)，加強(qiáng)區(qū)域協(xié)作，強(qiáng)調(diào)物流技術(shù)創(chuàng)新。

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作者簡(jiǎn)介：姚娟，南京審計(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，副教授，博士，研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理。