全國流通節(jié)點城市的流通效率改進路徑研究

鄒裔忠 李瑾楊

摘要：基于三階段DEA模型和Malmquist模型的實證方法，對我國36個國家級流通節(jié)點城市2008-2017年的流通效率進行靜態(tài)和動態(tài)評價。研究發(fā)現(xiàn)，流通效率總體呈現(xiàn)出東部一中部一西部地區(qū)衰減的空間變化規(guī)律，但效率增加呈現(xiàn)出東部放緩、西部增長快的態(tài)勢，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展顯現(xiàn)出良性狀態(tài)。應(yīng)依靠技術(shù)進步驅(qū)動流通效率提升，打造不同功能定位的流通節(jié)點城市，加強節(jié)點城市區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，以提升全國流通節(jié)點城市的流通效率。

關(guān)鍵詞：流通效率;三階段DEA模型;Malmquist模型;全國流通節(jié)點城市

中圖分類號：F259.27/F224.0 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1672-0539（2020）06-0035-10

一、引言

我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，處于轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時期，城市是各類資源要素的集中地，是人口和產(chǎn)業(yè)的集聚地，對經(jīng)濟社會發(fā)展具有重要的帶動和輻射效應(yīng)。流通節(jié)點城市是經(jīng)濟資源流動的大動脈，從2015年《全國流通節(jié)點城市布局規(guī)劃（2015 2020年）》規(guī)劃建設(shè)37個全國性物流節(jié)點城市，2018年建設(shè)55個全國供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點城市，到2019年建設(shè)第一批23個國家物流樞紐，“有為政府”在不斷推進城市物流發(fā)展，以加快構(gòu)建全國流通網(wǎng)絡(luò)，提高城市流通效率，支撐國家區(qū)域發(fā)展重大戰(zhàn)略，形成強大國內(nèi)市場。

目前，城市物流是城市經(jīng)濟研究中的一個熱點，對城市物流效率研究主要有兩個角度：一是研究不同區(qū)域的城市物流效率，包括華東地區(qū)、京津冀區(qū)域、長江經(jīng)濟帶、中國省域等區(qū)域的物流效率;二是研究城市物流效率的影響因素、空間溢出效應(yīng)、空間差異等。對城市物流效率的研究大多是從區(qū)域的角度對物流效率進行研究，對全國流通節(jié)點城市的流通效率研究較少，物流效率只是流通效率的一部分，因為流通領(lǐng)域不僅包括物流領(lǐng)域，還包括商貿(mào)、金融和信息服務(wù)領(lǐng)域。本文采用三階段DEA模型和Malmquist模型從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對比全國37個流通節(jié)點城市流通效率的變化，從內(nèi)生投入產(chǎn)出因素和外部環(huán)境因素中發(fā)現(xiàn)城市流通效率的改進路徑，為全國供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點城市、國家物流樞紐城市的建設(shè)提供參考。

二、研究方法

（一）三階段DEA模型

三階段DEA模型是由Fried等（2002）提出，與傳統(tǒng)的DEA（Data Envelopment Analysis，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）模型相比，剔除了環(huán)境因素與隨機干擾因素的影響，使決策單元處于相同環(huán)境下進行評價，效率值更精準(zhǔn)，在效率評價中得到廣泛應(yīng)用。主要包括以下三個階段：

其中，綜合技術(shù)效率指數(shù)（Eft）表示在現(xiàn)有技術(shù)水平下的效率變化情況，技術(shù)進步效率指數(shù)（TE）表示技術(shù)進步的效率變化情況，綜合技術(shù)效率指數(shù)（Eft）可進一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)（PE）和規(guī)模效率指數(shù)（SE），純技術(shù)效率指數(shù)（PE）表示對現(xiàn)有技術(shù)運用的效率變化情況，規(guī)模效率指數(shù)（SE）表示現(xiàn)有技術(shù)下規(guī)模經(jīng)濟影響的效率變化情況。本文在三階段DEA模型剔除環(huán)境因素和隨機誤差因素的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建Malmquist模型。

三、實證分析

（一）流通節(jié)點城市流通效率的評價指標(biāo)體系

《全國流通節(jié)點城市布局規(guī)劃（2015-2020年）》對流通節(jié)點城市的定義是指經(jīng)濟規(guī)模和商品流通量較大，商流、物流、資金流和信息流高度匯集，具有較強集聚、輻射等功能，在流通網(wǎng)絡(luò)中處于樞紐地位的城市。流通領(lǐng)域不僅包括物流領(lǐng)域，還包括商貿(mào)、金融和信息服務(wù)領(lǐng)域，DEA模型通過投入與產(chǎn)出比來度量和對比城市的流通效率，按照流通領(lǐng)域的人、財、物等要素選擇投入指標(biāo)，按照流通節(jié)點城市在物流、消費、外貿(mào)等流通帶動功能來選擇產(chǎn)出指標(biāo)。由于每個城市所處的經(jīng)濟、生態(tài)、金融、科技等環(huán)境有差異，三階段DEA模型剔除這些環(huán)境因素的影響，對投入指標(biāo)的數(shù)據(jù)進行修正，讓城市的流通效率在同一個環(huán)境水平上進行比較，更能客觀反映流通節(jié)點城市的效率。

1.投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選擇

評價流通效率的投入需要包括商貿(mào)、物流、金融和信息服務(wù)等流通領(lǐng)域的投入信息，投入指標(biāo)從流通領(lǐng)域的人、財、物等要素投入來構(gòu)建，包括物流基礎(chǔ)設(shè)施、流通領(lǐng)域人力投入、流通領(lǐng)域資金投入。選擇年末城市道路面積（單位：萬平方米）、流通領(lǐng)域從業(yè)人數(shù)（單位：萬人）和流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資（單位：萬元）作為投入指標(biāo)，具體見表1。與參考文獻中只大多只包括物流領(lǐng)域的投入不同，本文突出流通領(lǐng)域的投入。

根據(jù)《規(guī)劃》對流通節(jié)點城市在集散中轉(zhuǎn)、生產(chǎn)服務(wù)、消費促進、外貿(mào)服務(wù)、應(yīng)急保障等五個功能定位，產(chǎn)出指標(biāo)從物流、消費、外貿(mào)等流通帶動功能來構(gòu)建。選擇貨運量（單位：萬噸）、社會消費品零售總額（單位：萬元）、進出口總額（單位：萬美元）作為產(chǎn)出指標(biāo)，具體見表1。與參考文獻中大多只包括物流領(lǐng)域的產(chǎn)出不同，本文突出流通領(lǐng)域的物流、消費、外貿(mào)的產(chǎn)出。

2.環(huán)境因素指標(biāo)的選擇

環(huán)境因素指標(biāo)按照“分離假設(shè)”來構(gòu)建，即環(huán)境因素指標(biāo)對投入產(chǎn)出的效率產(chǎn)生顯著影響，但又難以被各微觀個體所控制或改變。本文選擇流通節(jié)點城市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值、廢物垃圾利用處理率、貸款余額和存款余額比例、科學(xué)技術(shù)支出占比等4個環(huán)境因素指標(biāo)（見表1），體現(xiàn)出流通節(jié)點城市經(jīng)濟發(fā)展、環(huán)境治理、金融支持和科技投入等環(huán)境因素對流通效率的影響。

3.研究數(shù)據(jù)

研究數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》的地級市數(shù)據(jù)，剔除了數(shù)據(jù)缺少較多的拉薩市，對少量缺少的數(shù)據(jù)采用平均插值的方法補齊，選取36個國家級流通節(jié)點城市2008-2017年的面板數(shù)據(jù)。

（二）三階段DEA模型的流通效率靜態(tài)評價

1.第一階段：采用傳統(tǒng)DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)）模型

使用MaxDEA軟件，通過CCR模型和BCC模型計算出2008-2017年10年問36個流通節(jié)點城市的流通效率。為了便于比較，求出各城市10年問效率平均值，結(jié)果如表3所示?？傮w效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率總體平均值分別為0.816、0.882、0.924，規(guī)模效率與純技術(shù)效率差不多大小，說明總體來看流通效率是技術(shù)和規(guī)模綜合驅(qū)動的。只有上海市、蘇州市、寧波市和福州市4個節(jié)點城市效率達到技術(shù)有效，說明我國節(jié)點城市的流通效率存在較大的提升空問。

2.第二階段：采用相似SFA（隨機前沿分析法）

為了剔除環(huán)境因素和隨機誤差因素對流通效率的影響，通過第一階段BCC模型得到的決策單元的投入松弛變量作為因變量，環(huán)境因素指標(biāo)為自變量，構(gòu)建相似SFA模型，使用Frontier 4.1軟件進行實證分析，結(jié)果如表2所示。

從實證結(jié)果來看，4個環(huán)境因素指標(biāo)對年末城市道路面積和流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資的投入冗余在5%的水平上有顯著的影響，但是對流通領(lǐng)域從業(yè)人數(shù)的投入冗余沒有顯著的影響。同梅國平等（2019）的研究結(jié)果相似，環(huán)境和隨機因素是影響效率的重要因素。從回歸系數(shù)的正負(fù)號來看，人均地區(qū)生產(chǎn)總值、廢物垃圾利用處理率、貸款余額和存款余額比例等3個環(huán)境因素的系數(shù)為正，說明節(jié)點城市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值、廢物垃圾利用處理率、貸款余額和存款余額比例越高，增加了年末城市道路面積和流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資的投入冗余，在產(chǎn)出不變的情況下，投入冗余的增加，度量效率的投入產(chǎn)出比就變小，即流通效率降低了;科學(xué)技術(shù)支出占比的系數(shù)為負(fù)，說明節(jié)點城市的科學(xué)技術(shù)支出占比越高，減少了年末城市道路面積和流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資的投入冗余，在產(chǎn)出不變的情況下，投入冗余的減少，度量效率的投入產(chǎn)出比就變大，即流通效率增大了，說明科學(xué)技術(shù)投入對流通效率有正向促進作用。

3.第三階段：采用調(diào)整后的DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)）模型

對年末城市道路面積和流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資2個投入變量進行調(diào)整，剔除環(huán)境因素與隨機干擾因素的影響，使決策單元處于相同環(huán)境下進行評價，再次運用DEA模型計算出流通效率值，結(jié)果如表3所示。

對比第一階段和第三階段的實證結(jié)果來看，剔除環(huán)境因素與隨機干擾因素的影響后，所有節(jié)點城市的純技術(shù)效率都提高了，大部分節(jié)點城市的規(guī)模效率都下降了，總體效率顯現(xiàn)東北地區(qū)和東部地區(qū)上升，而西部地區(qū)和中部地區(qū)下降。如圖1所示，在沒有剔除環(huán)境因素與隨機干擾因素時，長三角、珠三角、京津冀、成渝等國家級城市群的南京市、廣州市、天津市、重慶市和成都市等節(jié)點城市的總體效率被低估了，而太原市、貴陽市、銀川市、西寧市等西部邊緣節(jié)點城市的總體效率則被高估了。

通過三階段DEA模型剔除環(huán)境因素與隨機干擾因素，使計算出來的流通效率更準(zhǔn)確。實證結(jié)果顯示，“北上廣深”一線城市的流通效率達到了1，處于技術(shù)有效狀態(tài)，是其他城市提升效率的標(biāo)桿，同王東方等（2018）的研究結(jié)果相似，效率總體呈現(xiàn)出由東部

中部西部地區(qū)衰減的空間規(guī)律。國家正在重點建設(shè)的國家級城市群中，長三角城市群的領(lǐng)頭流通節(jié)點城市是上海市、蘇州市和寧波市，珠三角城市群的領(lǐng)頭流通節(jié)點城市是深圳市和廣州市，京津冀城市群的領(lǐng)頭流通節(jié)點城市是北京市和石家莊市，成渝城市群的領(lǐng)頭流通節(jié)點城市是重慶市，長江中游城市群的領(lǐng)頭流通節(jié)點城市是長沙市和武漢市。

（三）Malmquist模型的流通效率動態(tài)評價

1.從節(jié)點城市的維度來分析

使用MaxDEA軟件，通過Malmquist模型計算出2008-2017年10年問36個流通節(jié)點城市流通效率的動態(tài)變化情況，求出各城市10年問各效率指數(shù)的平均值，結(jié)果如表4所示。全體節(jié)點城市的全要素生產(chǎn)率指數(shù)平均值為1.083，說明流通效率總體上顯現(xiàn)遞增的變化狀態(tài)。全要素生產(chǎn)率指數(shù)分解情況為：技術(shù)進步效率指數(shù)1.062>規(guī)模效率指數(shù)1.033>純技術(shù)效率指數(shù)0.995，說明流通效率的增加總體上主要是依靠技術(shù)進步驅(qū)動的。節(jié)點城市之間全要素生產(chǎn)率指數(shù)對比情況是：西部地區(qū)1.118>中部地區(qū)1.083>東北地區(qū)1.080>東部地區(qū)1.058，同龔雪等（2019）的研究結(jié)果相似，效率增加顯現(xiàn)東部放緩，西部增長快。說明不發(fā)達地區(qū)的流通效率遞增幅度超過了發(fā)達地區(qū)，銀川市、貴陽市、西安市等西部地區(qū)節(jié)點城市的全要素生產(chǎn)率指數(shù)排在前三，而上海市、天津市、蘇州市、深圳市等東部地區(qū)節(jié)點城市的全要素生產(chǎn)率指數(shù)排在倒數(shù)幾名，我國節(jié)點城市的流通效率之間的差距在縮小，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展顯現(xiàn)良性狀態(tài)。

2.從時間的維度來分析

求出每年節(jié)點城市各效率指數(shù)的平均值，結(jié)果如圖2所示，全要素生產(chǎn)率指數(shù)顯現(xiàn)2013年前下降、2013年后逐漸回升的“V”字形變化狀態(tài)，說明節(jié)點城市的流通效率已經(jīng)慢慢擺脫2008年金融危機的影響，走上了高質(zhì)量發(fā)展的階段。技術(shù)進步效率指數(shù)與全要素生產(chǎn)率指數(shù)表現(xiàn)為同漲同跌的高度正相關(guān)，而規(guī)模效率指數(shù)與全要素生產(chǎn)率指數(shù)表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，純技術(shù)效率指數(shù)表現(xiàn)平衡態(tài)勢，與全要素生產(chǎn)率指數(shù)漲跌無關(guān)，說明技術(shù)進步是驅(qū)動節(jié)點城市流通效率觸底回升的主要因素。

四、城市流通效率改進路徑分析

（一）采用技術(shù)進步驅(qū)動流通效率改進的路徑

從三階段DEA模型的流通效率靜態(tài)評價結(jié)果來看，剔除環(huán)境因素與隨機干擾因素的影響后，所有節(jié)點城市的純技術(shù)效率都提高了，大部分節(jié)點城市的規(guī)模效率都下降了，說明環(huán)境因素高估了流通的規(guī)模效率，低估了技術(shù)效率，技術(shù)效率比規(guī)模效率在提升綜合效率上的作用更大。從第二階段的實證結(jié)果來看，節(jié)點城市的科學(xué)技術(shù)支出占比這一環(huán)境變量的回歸系數(shù)為負(fù)，說明其通過減少年末城市道路面積和流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資的投入冗余，問接提高流通效率。從Malmquist模型的流通效率動態(tài)評價結(jié)果來看，技術(shù)進步效率指數(shù)與全要素生產(chǎn)率指數(shù)表現(xiàn)為同漲同跌的高度正相關(guān)，說明技術(shù)進步是驅(qū)動節(jié)點城市流通效率改進的主要因素。綜合以上實證結(jié)果，在我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的今天，要采用技術(shù)進步驅(qū)動流通效率改進的路徑，加大科技投入，將大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能等新一代信息技術(shù)應(yīng)用在流通領(lǐng)域。

（二）打造不同功能定位的流通節(jié)點城市

對各節(jié)點城市的綜合效率進行投影分析，通過“冗余率=（達到DEA有效的目標(biāo)值一原始值）/原始值”公式，計算出各投入和產(chǎn)出指標(biāo)的冗余率，如表5所示。從結(jié)果來看，隨著綜合效率的遞減，三個投入指標(biāo)的冗余率越來越大，說明投入的原始值需要減少得越來越多。年末城市道路面積、流通領(lǐng)域從業(yè)人數(shù)、流通領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資三個投入指標(biāo)的冗余率相差不大，而貨運量、社會消費品零售總額、進出口總額三個產(chǎn)出指標(biāo)的冗余率相關(guān)較大。大部分節(jié)點城市的進出口總額產(chǎn)出存在較大的不足，綜合效率較高的長沙市、武漢市、呼和浩特市、鄭州市等內(nèi)陸城市都存在較大的不足，綜合效率較低的廈門市、杭州市、天津市等沿海城市則有較小的不足。哈爾濱市、成都市、濟南市、長春市等城市的貨運量產(chǎn)出存在較大不足，廈門市、銀川市、重慶市、貴陽市等城市的社會消費品零售總額產(chǎn)出存在較大不足。綜合以上實證結(jié)果，說明不同節(jié)點城市的流通功能作用表現(xiàn)是不相同的，應(yīng)該按照不同城市的優(yōu)勢打造不同功能定位的流通節(jié)點城市，2019年《國家物流樞紐布局和建設(shè)規(guī)劃》將節(jié)點城市分為陸港型、港口型、空港型、生產(chǎn)服務(wù)型、商貿(mào)服務(wù)型、陸上邊境口岸型等6種類型進行規(guī)劃建設(shè)。

（三）加強節(jié)點城市區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展

根據(jù)表3的實證結(jié)果，以流通節(jié)點城市的流通效率值的純技術(shù)效率為x軸，規(guī)模效率為y軸，建立坐標(biāo)系，畫出效率分布圖，分別以純技術(shù)效率和規(guī)模效率的平均值0.964和0.825為標(biāo)準(zhǔn)，把城市的流通效率情況分為“高高”“高低”“低高”“低低”四種情況，如圖3所示。處于“高高”的有上海市、蘇州市、北京市、深圳市、廣州市、長沙市、福州市、重慶市、武漢市、西安市等14個城市，多數(shù)是國家正在重點建設(shè)的長三角城市群、珠三角城市群、京津冀城市群、成渝城市群、長江中游城市群等國家級城市群的領(lǐng)頭流通節(jié)點城市;處于“高-低”的有杭州市、濟南市、銀川市、貴陽市、蘭州市、廈門市、烏魯木齊市等10個城市;處于“低高”的有鄭州市、沈陽市、石家莊市、成都市、天津市、南京市等9個城市，多數(shù)是國家級城市群的二線城市;處于“低-低”的只有長春市、昆明市、南昌市3個城市。綜合以上實證結(jié)果，說明節(jié)點城市在區(qū)域中的定位不同使得其效率也不同，應(yīng)該加強節(jié)點城市的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，整合區(qū)域資源，強化內(nèi)部分工，充分發(fā)揮流通效率的區(qū)域聯(lián)動效應(yīng)。