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    中國東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率評價及其影響因素研究
    ——基于2008—2017年面板數(shù)據(jù)

    2020-04-09 07:08:18,
    關(guān)鍵詞:物流業(yè)物流效率

    ,

    (湖南工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院,湖南 株洲 412007)

    1 研究背景

    近年來,隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,物流業(yè)得到了長足發(fā)展。物流業(yè)是我國經(jīng)濟發(fā)展的動脈,是極具發(fā)展前景的戰(zhàn)略性復(fù)合型產(chǎn)業(yè)[1]。對于資源的有效利用一直以來是經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的熱點研究問題,物流產(chǎn)業(yè)效率的研究對產(chǎn)業(yè)的振興與發(fā)展具有重要作用[2]。我國東部地區(qū)地理位置優(yōu)越、環(huán)境適宜,加上近年來各級政府的大力支持,東部地區(qū)物流業(yè)取得飛速的發(fā)展。尤其在“供給側(cè)”改革過程中,東部物流產(chǎn)業(yè)從傳統(tǒng)的速度發(fā)展模式逐漸向側(cè)重效率的發(fā)展方式轉(zhuǎn)變,對東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展發(fā)揮了越來越重要的作用。研究中國東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率評價及其影響因素對東部地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展有著不同尋常的意義。

    物流效率成為國內(nèi)外研究熱點,本文梳理國內(nèi)外對物流產(chǎn)業(yè)效率研究的有關(guān)成果,國外學(xué)者的研究主要集中在宏觀和微觀角度評價物流效率的主體。宏觀角度研究方面,H.Sch?yen等[3]運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis,DEA)模型對挪威、北歐國家和英國集裝箱港口技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行了測算和比較,并對挪威港口進(jìn)行了分析,提出了改進(jìn)方案。R.Markovits-Somogyi等[4]首次提出了一種DEA-PC方法評估宏觀層面的物流產(chǎn)業(yè)效率。在微觀角度研究方面,相關(guān)研究主要集中在物流企業(yè)效率和績效方面,R.Anthony等[5]運用DEA方法對供應(yīng)鏈中102個配送中心(distribution center,DC)的效率進(jìn)行了評估,為大型的供應(yīng)鏈系統(tǒng)評價提供了新的思路。Zhou G.G.[6]等提出中國第三方物流企業(yè)效率評價準(zhǔn)則,并分析中國第三方物流企業(yè)提高物流競爭力的方法。Zhang J.S.等[7]從財務(wù)、客戶、業(yè)務(wù)和創(chuàng)新4個層面建立了適合中國第三方中小物流企業(yè)的績效評價指標(biāo)體系。M.N.Shaik等[8]研究了提高企業(yè)逆向物流效率的新方法,使用決策試驗和評估實驗室(decision-making and trial evaluation laboratory,DEMATEL)的有效方法進(jìn)行分析,并提出改善企業(yè)績效的建議。

    國內(nèi)學(xué)者對物流產(chǎn)業(yè)效率研究主要集中在宏觀層面對物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行研究。例如,唐建榮等[9]運用方向距離函數(shù)模型測算了中國31個省物流產(chǎn)業(yè)效率,得到中國物流產(chǎn)業(yè)效率總體上呈現(xiàn)下降趨勢,物流產(chǎn)業(yè)效率區(qū)域差異明顯,物流產(chǎn)業(yè)效率在空間上呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)性。鄭秀娟[10]使用改進(jìn)的隨機前沿模型,對物流業(yè)技術(shù)效率增進(jìn)的時空差異進(jìn)行驗證,證實了全國物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模的增長,但未獲得技術(shù)效率的遞增,而且局部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率不平衡。魏國辰等[11]以從業(yè)人員、固定資產(chǎn)投入和物流網(wǎng)絡(luò)里程數(shù)作為投入要素,以貨運量和物流業(yè)產(chǎn)值增加值作為輸出變量,使用超效率DEA模型對長江經(jīng)濟帶物流產(chǎn)業(yè)進(jìn)行分析。楊傳明[12]考慮經(jīng)濟增長與環(huán)境負(fù)荷關(guān)系,選取投入產(chǎn)出指標(biāo)及環(huán)境變量,測算低碳約束下江蘇物流產(chǎn)業(yè)效率,實證結(jié)果顯示,江蘇省在沿海省份中產(chǎn)業(yè)效率處于中上水平,技術(shù)效率和規(guī)模效率仍需提升。

    綜上所述,學(xué)者對于物流產(chǎn)業(yè)效率的研究主要集中于區(qū)域時空差異性分析、以低碳角度對物流產(chǎn)業(yè)效率分析以及對地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率的影響因素分析的研究等方面;對于研究區(qū)域上,主要集中在全國省市、西部地區(qū)以及對各省市物流產(chǎn)業(yè)效率研究上,但是對于東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率的研究成果較少;在研究方法上,呈現(xiàn)多樣化和多種方法結(jié)合的趨勢,這也導(dǎo)致研究結(jié)論的差異性。學(xué)者對于物流產(chǎn)業(yè)效率的測量關(guān)注較多,但是對于影響物流產(chǎn)業(yè)效率的影響因素分析偏少。因此,本文擬使用DEA模型對東部地區(qū)各省市物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行測算,同時采用Tobit模型對東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率影響因素進(jìn)行分析,并結(jié)合分析結(jié)果給出建議。

    2 模型與方法

    本文采用T.J.Coelli等[13]對于效率評估的模型,將研究過程劃分成兩個步驟,此模型稱為“兩階段法”。第一階段,運用DEA模型測算東部地區(qū)2008—2017年的物流產(chǎn)業(yè)效率,并進(jìn)行相應(yīng)分析。第二階段,使用Tobit回歸模型實證分析各個影響因素和東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率的關(guān)系。最后根據(jù)研究結(jié)論針對性地提出東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率改善的建議。

    2.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型

    DEA方法由A.Charnes等[14]提出,是運用運籌學(xué)模型對多個相同類型的輸入和輸出決策單元(decision making unit,DMU)進(jìn)行相對效率評估的線性規(guī)劃方法。物流產(chǎn)業(yè)包含的范圍很廣,對于物流產(chǎn)業(yè)效率評價指標(biāo)比較多,并且各指標(biāo)之間具體的函數(shù)關(guān)系難以確定。DEA模型有著使用方便和應(yīng)用廣泛的特征,適用于解決指標(biāo)之間函數(shù)關(guān)系復(fù)雜、關(guān)系不確定的情況,即適用于解決指標(biāo)間不確定函數(shù)關(guān)系。DEA模型主要包括規(guī)模報酬不變模型(CCR)和規(guī)模報酬可變模型(BCC),本文使用BCC模型對東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行分析,模型如公式(1)所示。

    式中:j=1,2,…,n為決策單元;α1,α2,…,αn為對偶變量;χj、yj分別為決策單元的投入、產(chǎn)出變量;s+、s-為松弛變量和剩余變量;β為各決策變量的綜合效率值。

    2.2 Tobit面板數(shù)據(jù)回歸模型

    由于使用DEAP 2.1軟件測算出的綜合效率介于0~1之間,運用OLS(ordinary least squave)估計結(jié)果會出現(xiàn)偏和不一致現(xiàn)象,根據(jù)前人的研究經(jīng)驗,采用J.Tobin提出的Tobit模型對東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率的影響因素進(jìn)行分析,構(gòu)建如下模型:

    式(2)中:Yit為東部地區(qū)第i地區(qū)t時間的綜合技術(shù)效率;χ1it、χ2it、χ3it、χ4it、χ5it分別為影響物流產(chǎn)業(yè)效率的5個因素,即經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、物流資源利用率、區(qū)位優(yōu)勢、市場化程度;β0為待定系數(shù)項;ατ(τ=1,2,3,4,5)為自變量回歸系數(shù);εit為隨機誤差項。

    使用Stata 11.0軟件對式(2)的參數(shù)進(jìn)行估計。

    3 指標(biāo)選擇及數(shù)據(jù)來源

    3.1 物流產(chǎn)業(yè)效率測算的投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇

    目前國內(nèi)外的產(chǎn)業(yè)體系中,沒有明確對“物流產(chǎn)業(yè)”的劃分。因為現(xiàn)在物流產(chǎn)業(yè)是交通運輸、倉儲和郵電等行業(yè)的復(fù)合型的服務(wù)行業(yè),而且根據(jù)最新的《中國物流統(tǒng)計年鑒》顯示,中國的交通運輸、倉儲和郵電業(yè)產(chǎn)值在物流總產(chǎn)值上占的比重較大,達(dá)到80%以上,所以選擇交通運輸、倉儲和郵電業(yè)的數(shù)據(jù)作為反映物流業(yè)發(fā)展水平[11-15]。對于中國東部地區(qū)的界定,本文采用最新的三分法進(jìn)行界定[16]。以中國東部地區(qū)11?。ㄊ校幢本┦?、天津市、河北省、遼寧省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、海南省為研究對象,研究時間區(qū)間為2008—2017年,數(shù)據(jù)來源于2008—2018《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省份的省市統(tǒng)計年鑒。

    3.1.1 投入指標(biāo)選擇

    依據(jù)經(jīng)濟學(xué)中柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)所述,決定發(fā)展水平的投入要素為資本、勞動和其他物質(zhì)要素,因此,課題組從資金、勞動力和土地3個方面進(jìn)行投入指標(biāo)的選擇[17]。本文選取的投入指標(biāo)包括物流固定資產(chǎn)投資、物流業(yè)工資總額、營業(yè)里程和物流業(yè)就業(yè)人員數(shù)。其中,物流固定資產(chǎn)投資和物流業(yè)工資總額考慮資金的時間價值,消除價格因素的影響,以2008年為基期,對其進(jìn)行指數(shù)平減[11]。物流營運里程的處理,本文參考王東方等[18]的研究,以公路里程作為標(biāo)準(zhǔn)量,將鐵路和水路的里程根據(jù)效率比轉(zhuǎn)化,再進(jìn)行匯總求和作為最終的營運里程數(shù)。物流業(yè)就業(yè)人員數(shù)包括鐵路、公路、水路、航空等就業(yè)人員數(shù),以及其他運輸服務(wù)業(yè)、裝卸搬運等從業(yè)人數(shù)。

    3.1.2 產(chǎn)出指標(biāo)選擇

    物流產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)主要體現(xiàn)在物流業(yè)增加值、貨運量、貨物周轉(zhuǎn)量等方面。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)和中國東部地區(qū)實際情況,本文選取物流業(yè)增加值、貨運量和貨物周轉(zhuǎn)量作為測算中國東部地區(qū)物流效率產(chǎn)出指標(biāo)。物流業(yè)增加值以2008年不變價格進(jìn)行折算。貨運量和貨物周轉(zhuǎn)量采用鐵路、內(nèi)河、公路3種運輸方式總和進(jìn)行衡量。

    3.2 投入產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)性分析

    為保證效率測度的科學(xué)性,利用SPSS軟件對投入產(chǎn)出指標(biāo)做相關(guān)性分析,如表1所示。

    表1 物流產(chǎn)業(yè)投入和產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)性分析Table 1 Correlation analysis of input and output indexes of logistics industry

    表1的變量相關(guān)性分析中,投入和產(chǎn)出各指標(biāo)之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系(p<0.01),因此,所選取的物流產(chǎn)業(yè)投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)適合本文的研究。

    3.3 物流產(chǎn)業(yè)效率影響因素的選擇

    通過查閱相關(guān)文獻(xiàn),影響物流產(chǎn)業(yè)效率的因素一般包括經(jīng)濟發(fā)展水平、物流資源利用率、地區(qū)制度變遷、區(qū)位優(yōu)勢以及港口物流的重要性等因素[19]?;趯σ酝墨I(xiàn)的分析和地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)的狀況,結(jié)合研究的目的,本文采用的物流產(chǎn)業(yè)的影響因素包括經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、物流資源利用率、區(qū)位優(yōu)勢和市場化程度等方面,如表2所示。

    表2 影響物流產(chǎn)業(yè)效率的因素Table 2 Influencing factors of technical efficiency of logistics industry

    選取東部地區(qū)各?。ㄊ校┤司鵊DP作為衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的高低指標(biāo)[20];采用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高度化[21-22];使用物流區(qū)位商代表區(qū)位優(yōu)勢,區(qū)位商是各?。ㄊ校┑奈锪鳟a(chǎn)值在其地區(qū)總產(chǎn)值中所占比例與全國物流產(chǎn)值在全國總產(chǎn)值中所占比例的比率計算得來[23];物流資源利用率是體現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)投入與產(chǎn)出平衡程度的一個重要因素,選取單位公路運輸?shù)呢涍\量來表示物流資源的利用程度[24];市場化程度說明第三方物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展受區(qū)域市場化影響的程度,相關(guān)文獻(xiàn)認(rèn)為區(qū)域市場化程度越高,則物流外包越普遍,第三方物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展也越好。市場化程度通過每萬人擁有私營企業(yè)數(shù)量進(jìn)行衡量[21]。

    4 實證分析

    根據(jù)上文對物流產(chǎn)業(yè)效率投入和產(chǎn)出指標(biāo)以及影響因素的選擇,接下來對中國東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率的研究分兩個階段進(jìn)行:第一階段,運用DEA模型對東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行測算和分析;第二階段,根據(jù)測算的物流產(chǎn)業(yè)效率作為被解釋變量,使用Tobit模型對影響中國東部地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)效率因素進(jìn)行分析。

    4.1 基于DEA的東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率測算

    測算中國東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率是了解中國東部地區(qū)各?。ㄊ校┪锪鳂I(yè)情況的基礎(chǔ)。根據(jù)上文設(shè)定的投入和產(chǎn)出指標(biāo),同時獲取2008—2017年的東部地區(qū)11?。ㄊ校┑奈锪鳟a(chǎn)業(yè)的面板數(shù)據(jù),選取投入導(dǎo)向CCR模型測算各省(市)的物流業(yè)發(fā)展水平。中國東部地區(qū)各省(市)綜合技術(shù)效率反映了各地區(qū)物流業(yè)的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力,綜合技術(shù)效率取值范圍為0~1。當(dāng)效率值為1時,說明DEA有效,該省(市)達(dá)到技術(shù)前沿面,即實現(xiàn)投入產(chǎn)出的最優(yōu)。效率值小于1表示該地區(qū)未達(dá)到生產(chǎn)前沿面,效率低。利用DEAP2.1軟件計算2008—2017年中國東部地區(qū)11個省市的物流產(chǎn)業(yè)效率結(jié)果,如表3所示。

    表3 2008—2017年東部地區(qū)11?。ㄊ校┪锪鳟a(chǎn)業(yè)效率Table 3 Logistics industry efficiency of 11 provinces and cities in the eastern regions from 2008 to 2017

    表3中東部地區(qū)各省市物流產(chǎn)業(yè)效率測算結(jié)果分析如下:

    1)整體而言,從2008—2017年中國東部地區(qū)11?。ㄊ校┪锪鳟a(chǎn)業(yè)效率的均值可以得出,僅2008年物流產(chǎn)業(yè)效率均值為0.891,從2009—2017年物流產(chǎn)業(yè)效率均值達(dá)0.910或以上,說明東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率有較高水平,并且處于平穩(wěn)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

    2)從各省市物流效率分析來看,中國東部地區(qū)各?。ㄊ校╅g物流產(chǎn)業(yè)效率存在差異。物流產(chǎn)業(yè)效率值達(dá)到1,說明物流活動有效,效率值越大說明地區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平越好。①在2008—2017年,僅天津市、河北省和上海市的效率值為1,表明這些省份在觀測年份內(nèi)物流業(yè)發(fā)展始終保持較高水平。②江蘇省、浙江省、遼寧省和山東省在觀測時間內(nèi),物流產(chǎn)業(yè)效率雖未全部處于最優(yōu)狀態(tài),但物流產(chǎn)業(yè)效率整體水平處于較高的發(fā)展水平,均值在0.955~0.996之間。③在觀測時間內(nèi),北京市和福建省物流產(chǎn)業(yè)效率平均值分別為0.809,0.854,表明這兩個?。ㄊ校┪锪鳟a(chǎn)業(yè)效率處于整個東部地區(qū)的中低水平,而且北京市和福建省在觀測時間內(nèi)物流產(chǎn)業(yè)效率波動比較大,最低效率值分別為0.626,0.714,最高都達(dá)到1。④海南省物流產(chǎn)業(yè)效率平均值分別為0.673,在整個東部地區(qū)各?。ㄊ校┲刑幱谧畹退?,而且與東部地區(qū)其他省市的差距較大。雖然海南省在2008—2011年物流產(chǎn)業(yè)效率有較大的增長,但是在2012—2017年一直處于下降的趨勢,到2017年海南省的物流產(chǎn)業(yè)效率處于觀測值范圍里的最低值,僅為0.488。

    4.2 東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率影響因素分析

    從上文對東部地區(qū)11個省(市)物流產(chǎn)業(yè)效率的分析過程中,可以發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率整體水平不高,有一定的提升空間。由于對物流產(chǎn)業(yè)效率影響因素比較多,從相關(guān)文獻(xiàn)總結(jié)以及對地區(qū)物流業(yè)效率的分析,本文選取經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、物流資源利用率、區(qū)位優(yōu)勢和市場化程度作為影響物流產(chǎn)業(yè)效率因素(如表2所示)。基于數(shù)據(jù)的可得性,本文選取東部地區(qū)11?。ㄊ校?008—2017年共10 a的數(shù)據(jù),共計110個樣本的面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2008—2017年)。運用Tobit模型,使用Stata 11.0軟件對東部地區(qū)11?。ㄊ校┻M(jìn)行回歸分析,確定東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率的影響因素,回歸結(jié)果如表4所示。

    表4 Tobit回歸結(jié)果Table 4 Tobit regression results

    由表4可知,經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、物流資源利用率、區(qū)位優(yōu)勢和市場化程度對東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率均有顯著的正向影響,不同的因素對東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率的影響有差異,具體分析如下:

    1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對物流產(chǎn)業(yè)效率具有顯著正向影響,相關(guān)系數(shù)為0.463 188 8(p<0.01),說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整促進(jìn)了東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率的提高。在國家大力推行的“供給側(cè)”改革背景下,隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的內(nèi)部調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級速度的加快,物流業(yè)也積極應(yīng)對需求結(jié)構(gòu)和運輸方式變化,并及時進(jìn)行調(diào)整升級,形成了東部地區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)和物流業(yè)之間的聯(lián)動促進(jìn)關(guān)系。這也部分證明“供給側(cè)”改革對物流產(chǎn)業(yè)效率提升的可行性和有效性。

    2)物流區(qū)位優(yōu)勢對物流產(chǎn)業(yè)效率具有顯著正向影響,系數(shù)為0.197 737 2(p<0.01),其影響程度僅次于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),說明物流區(qū)位優(yōu)勢的提升對相應(yīng)地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)效率的提高具有顯著作用。東部地區(qū)一直處于我國經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū),區(qū)位優(yōu)勢明顯,物流區(qū)位優(yōu)勢成為地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率的關(guān)鍵因素。

    3)經(jīng)濟發(fā)展、物流資源利用率和市場化程度對物流產(chǎn)業(yè)效率具有顯著正向影響,回歸結(jié)果說明經(jīng)濟發(fā)展水平越高、物流資源利用率越高和市場化程度越完善對物流產(chǎn)業(yè)效率提升越具有影響力。但是,從表4的結(jié)果可以看出,這3個變量的回歸系數(shù)比較小,分別為0.000 001 9(p<0.01)、0.000 002 4(p<0.01)和0.000 004 3(p<0.01)。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因可能是由于物流產(chǎn)業(yè)是物流資源產(chǎn)業(yè)化而形成的新型服務(wù)業(yè),屬于地區(qū)的內(nèi)生需求。長期以來,東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平高,物流資源利用率相對較好,市場化程度也相對較高,在觀測時間內(nèi)東部地區(qū)在這些方面的優(yōu)勢對物流產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用仍然顯著,但是相對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動和區(qū)位優(yōu)勢的提升,其對物流產(chǎn)業(yè)效率的正向推動作用就稍弱一些。

    5 研究結(jié)論和建議

    5.1 結(jié)論

    本文采用DEA模型對東部地區(qū)各?。ㄊ校╅g2008—2017年物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行了測算,并進(jìn)一步對不同影響因素對物流產(chǎn)業(yè)效率的效應(yīng)進(jìn)行了分析,主要研究結(jié)論如下:

    1)東部地區(qū)整體物流產(chǎn)業(yè)效率處于較高的發(fā)展水平,但是不同省(市)之間物流產(chǎn)業(yè)效率存在差異。天津、河北和上海處于物流產(chǎn)業(yè)效率較高水平;江蘇、浙江、遼寧、山東在觀測時間內(nèi)物流產(chǎn)業(yè)效率雖未全部達(dá)到最優(yōu)狀態(tài),但物流產(chǎn)業(yè)效率比較平穩(wěn);北京市和福建省物流產(chǎn)業(yè)效率處于整個東部地區(qū)的中低水平,而且在觀測時間內(nèi),物流產(chǎn)業(yè)效率波動比較大;海南省物流產(chǎn)業(yè)效率水平較低,且觀測時間內(nèi)存在較大波動。

    2)以東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率作為被解釋變量,以經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、物流資源利用率、區(qū)位優(yōu)勢和市場化程度作為解釋變量,采用Tobit進(jìn)行回歸分析,得到了影響東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率因素的影響情況,東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、物流資源利用率、區(qū)位優(yōu)勢和市場化程度對物流產(chǎn)業(yè)效率有顯著的正向影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)位優(yōu)勢對東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)效率影響較大,其次是市場化程度、物流資源利用率和經(jīng)濟發(fā)展。

    5.2 建議

    以上結(jié)論對于了解東部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率全貌、發(fā)現(xiàn)其制約物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素具有重要意義。根據(jù)以上結(jié)論提出以下提升物流產(chǎn)業(yè)效率的建議:

    1)政府應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),通過深化“供給側(cè)”政策改革,調(diào)整和升級工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu),從而提升物流產(chǎn)業(yè)效率。

    2)繼續(xù)加強區(qū)位優(yōu)勢,各省市政府通過提升地區(qū)間的物流資源共享、信息技術(shù)交流,為發(fā)展水平低的地區(qū)提供經(jīng)濟、技術(shù)和管理水平的幫助,以推動整個東部地區(qū)物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

    3)加強物流資源利用率,通過對地區(qū)內(nèi)物流企業(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,提倡多式聯(lián)運,使海運、陸運、空運運輸一體化,提高物流資源利用率。

    4)東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平比較高,有著相對健全的物流市場體系,政府和企業(yè)應(yīng)積極幫助構(gòu)建成熟的市場化體系,使東部地區(qū)物流業(yè)更好發(fā)展。

    本文的研究還存在一定的局限性。首先,對東部地區(qū)測算分析時,未對東部?。ㄊ校┻M(jìn)行空間分析;其次,在指標(biāo)選擇方面,鑒于數(shù)據(jù)的可得性,未考慮碳排放、創(chuàng)新等方面;最后,在測算物流產(chǎn)業(yè)效率時,本文使用傳統(tǒng)的DEA模型,未考慮其他評估方法,這也是本文的不足之處。在以后的研究中,可以考慮增加分析的內(nèi)容,在指標(biāo)選擇上考慮環(huán)境因素或者結(jié)合多種方法,以對物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行更深入的研究。

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