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    “互聯(lián)網(wǎng)+”對物流效率的作用影響研究

    2022-12-08 02:32:38于倩謝波
    中國集體經(jīng)濟 2022年33期
    關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)

    于倩 謝波

    摘要:文章基于2009~2019年的31個省份的面板數(shù)據(jù),將互聯(lián)網(wǎng)指標(biāo)之一互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)作為投入變量之一,構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟下的物流效率投入產(chǎn)出模型,借助三階段DEA模型測算剔除環(huán)境因素和隨機干擾前后的省份物流效率并結(jié)合malmquist模型進行分析。研究表明,環(huán)境因素對隨機干擾對效率的評價具有重要意義;互聯(lián)網(wǎng)的投入對于物流的發(fā)展存在普遍性的冗余、產(chǎn)出過剩問題;地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展不平衡;互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的物流業(yè)發(fā)展需要合理規(guī)劃。

    關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng);物流效率;DEA;Malmquist

    十八屆中共中央政治局第三十六次集體學(xué)習(xí)、黨的十九大等重要會議上多次明確強調(diào)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的重要性。而近年來數(shù)字經(jīng)濟在產(chǎn)業(yè)融合、創(chuàng)新效率、組織效率、科技發(fā)展等方面的作為,也推動了實體經(jīng)濟的巨越式發(fā)展。據(jù)《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書》表明,2019年,我國數(shù)字經(jīng)濟增加值高達35.8萬億元,占GDP比重36.2%,對中國經(jīng)濟增長的貢獻率超過50%。數(shù)據(jù)客觀表明,數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對經(jīng)濟的合理化高質(zhì)量發(fā)展發(fā)揮著重要的作用。

    2019年,中共中央、國務(wù)院印發(fā)《交通強國建設(shè)綱要》,提出到2035年基本建成交通強國,形成全國123出行交通圈和全球123快貨物流圈。國家有關(guān)部門規(guī)劃,到2025年計劃布局建設(shè)150個左右國家物流樞紐,2019年國家發(fā)改委和交通運輸部首次確定23家國家物流樞紐建設(shè)名單,物流樞紐網(wǎng)絡(luò)建設(shè)進入實質(zhì)性推進階段。

    鑒于此,本文以31個省份的2009~2019年的數(shù)據(jù)為研究對象,實證分析,數(shù)字經(jīng)濟下的物流效率及影響因素。

    一、文獻綜述

    在以往研究中,DEA模型廣泛運用于物流效率的相關(guān)文獻中,研究物流效率跟各個行業(yè)之間的聯(lián)系。例如,蔣廷富證實互聯(lián)網(wǎng)成熟度對農(nóng)產(chǎn)品流通效率的影響是正向的;劉雙軍明確物流效率的提升對網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了顯著的正向拉動作用,是網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展的重要因素;吳娜肯定了物流效率對農(nóng)村電商的發(fā)展有深遠影響。部分文獻,也研究了其他行業(yè)對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級的影響,如趙玉林在研究中得出,信息產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)融合的必要性同時提出技術(shù)創(chuàng)新的重要,產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的時代需求。

    上述文獻中,可知以往的眾多文獻中只是將互聯(lián)網(wǎng)作為一個宏觀經(jīng)濟,未具體研究數(shù)字經(jīng)濟時代下的物流效率,這正是本文的突破點。本文構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的投入產(chǎn)出指標(biāo),研究31個省的2009~2019年的物流效率,及外部環(huán)境因素對靜態(tài)結(jié)果的影響,再運用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法對31個省的2009~2019年的物流效率進行動態(tài)分析。

    二、研究方法

    (一)三階段DEA

    1. 第一階段

    采用DEA-BCC模型,對投入產(chǎn)出模型進行測算,具體得到物流產(chǎn)業(yè)效率中的純技術(shù)效率和規(guī)模效率。

    2. 第二階段

    采用SFA方法調(diào)整投入變量數(shù)據(jù)來剔除環(huán)境因素和隨機誤差對效率的影響。

    3. 第三階段

    再一次運用DEA-BCC模型測算物流產(chǎn)業(yè)效率值,得到考慮相關(guān)干擾項下的效率值。

    (二)2Malmquist模型

    Sten(1953)在研究消費分析時首次提出了Malmquist指數(shù),用于評價不同時期消費投入變化的數(shù)量指標(biāo)。Caves等 (1982)在距離函數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)造了分析生產(chǎn)率變化的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。Fare和Grosskopf (1992)通過運用DEA模型將投入產(chǎn)出指標(biāo)融入Malmquist指數(shù),以Malmquist指數(shù)表示跨期生產(chǎn)。

    當(dāng)M指數(shù)>1時,說明物流總效率隨年份增長上升;當(dāng)M指數(shù)=1時,物流總效率不變;當(dāng)M指數(shù)<1時,物流總效率下降。

    (三)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

    物流業(yè)是一個綜合型服務(wù)產(chǎn)業(yè),但是,目前我國缺乏物流產(chǎn)業(yè)方面的相關(guān)數(shù)據(jù)。借鑒以往文獻,本文同樣選用郵政業(yè)、倉儲業(yè)及運輸業(yè)的數(shù)據(jù)作為物流業(yè)的代替數(shù)據(jù)進行研究。

    四、實證結(jié)果分析

    (一)三階段DEA結(jié)果分析

    1. 第一階段結(jié)果分析

    借助DEAP2.1軟件將我國31個省份的物流業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)帶入BCC模型測算,得到基于互聯(lián)網(wǎng)投入的物流效率如表2。數(shù)據(jù)顯示,內(nèi)蒙古和安徽均達到DEA有效的效率前沿面,河北、內(nèi)蒙古、安徽、寧夏的物流效率有效值波動較小,2016年后,貴州、西藏、新疆、青海、云南、海南、山西等省份躍居物流效率有效值前沿面。

    2. 第二階段結(jié)果分析

    運用第一階段的輸出數(shù)據(jù),分離出每個投入變量的松弛變量,受管理無效率和隨機干擾項的雙重影響,主要受管理無效率的影響,對投入變量調(diào)整后使用Frontier4.1程序測算,結(jié)果如表3所示。

    由表3可知,政府支持與互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)總體上呈負相關(guān)關(guān)系,表明政府支持力度的增強可以減少互聯(lián)網(wǎng)寬帶投入的冗余,提高物流效率,總體來看,近年來政府的過度干預(yù)降低了,降低了資源的冗余,促進了物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

    3. 第三階段結(jié)果分析

    將調(diào)整后的投入變量和原始的產(chǎn)出數(shù)據(jù)帶入DEAP2.1程序中運行,得到剔除環(huán)境因素和隨機誤差的物流效率值,結(jié)果如表4。

    而綜合來看,除上述省份外,全國31省多數(shù)省份的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下物流效率均低。通過計算得出,綜合技術(shù)效率下降7.4%,純技術(shù)效率下降4.1%,規(guī)模技術(shù)效率增加6%。影響物流效率低的主要因素是純技術(shù)效率低導(dǎo)致的綜合效率低,盡管規(guī)模效率高。這表明外部環(huán)境和隨機干擾制約了純技術(shù)效率,對規(guī)模效率具有積極意義。

    (二)Maimquist結(jié)果及分析

    上述DEA主要是對物流效率的靜態(tài)分析,下面運用Malmquist指數(shù)對數(shù)字經(jīng)濟下的物流效率進行動態(tài)分析。

    綜上,31個省的malmquist的指數(shù)均值為1.043,表明數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境下互聯(lián)網(wǎng)的投入對物流效率的發(fā)展有推動作用,對物流行業(yè)的發(fā)展影響是正向大的。其次,從數(shù)據(jù)上可看出,互聯(lián)網(wǎng)的投入對物流效率的推動最顯著的是西部地區(qū),原因在于,西部地區(qū)受自然條件的限制,物流行業(yè)發(fā)展受阻,國家對西部地區(qū)各省的政策支持,科技技術(shù)投入的增加,互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),極大地推動了西部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,而物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也推動了地區(qū)的建設(shè),這也符合國家西部大開發(fā)及“一帶一路”建設(shè)的要求。

    五、結(jié)論及建議

    首先,三階段DEA模型第一階段中,從各年份的31個省的物流效率值中可得到,規(guī)模效率值高,純技術(shù)效率值低,導(dǎo)致綜合技術(shù)效率值低;在剔除環(huán)境因素,隨機干擾項和管理低效率的影響下,得到物流效率值普遍低,影響物流效率低的主要因素是純技術(shù)效率低導(dǎo)致的綜合效率低。這表明外部環(huán)境和隨機干擾制約了純技術(shù)效率,對規(guī)模效率具有積極意義。

    其次,在對Malmquist指數(shù)分析中,全要素生產(chǎn)效率>1,物流效率總體呈現(xiàn)波動上升的狀態(tài);影響Malmquist指數(shù)純技術(shù)效率指數(shù)高,而規(guī)模效率指數(shù)低,表明資源需進一步合理化,有效利用資源。

    針對上述結(jié)論,為了物流業(yè)的持續(xù)有效的發(fā)展,本文提出以下建議。

    第一,抓住“互聯(lián)網(wǎng)+”發(fā)展機遇,加強物流行業(yè)的信息技術(shù)有效投入。完善基礎(chǔ)信息,構(gòu)建完善的物流網(wǎng)絡(luò)體系,提高供應(yīng)鏈效率,利用技術(shù),降低物流成本,提高管理的效率。

    第二,響應(yīng)數(shù)字化變革的需求,積極轉(zhuǎn)型,發(fā)展產(chǎn)業(yè)融合,調(diào)動物流業(yè)與實體企業(yè)間的聯(lián)系,推動互聯(lián)網(wǎng),大數(shù)據(jù),云計算等科技在物流中的運用,將物流業(yè)的發(fā)展深度滲透到各實體企業(yè)的發(fā)展中。

    第三,在國家政策宏觀調(diào)控的支持下,建設(shè)市場為導(dǎo)向的創(chuàng)新體系,加強技術(shù)的應(yīng)用,利用數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來的創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變之路,促進物流業(yè)的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展,調(diào)整結(jié)構(gòu)化,推動高質(zhì)量發(fā)展,同時也要注重創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)。

    參考文獻:

    [1]蔣廷富.互聯(lián)網(wǎng)成熟度與農(nóng)產(chǎn)品流通效率提升——中國視角下的關(guān)系檢驗[J].商業(yè)經(jīng)濟研究,2020(10):138-141.

    [2]劉雙軍.物流效率對我國網(wǎng)絡(luò)零售發(fā)展影響實證研究[J].商業(yè)經(jīng)濟研究,2020(03):107-110.

    [3]吳娜,趙本綱.物流效率提升對農(nóng)村電商發(fā)展的影響研究——基于農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展視角[J].商業(yè)經(jīng)濟研究,2019(21):124-126.

    [4]趙玉林,裴承晨.技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)融合與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級[J].科技進步與對策,2019,36(11):70-76.

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    [8]曹炳汝,孔澤云,鄧?yán)蚓?長江經(jīng)濟帶省域物流效率及時空演化研究[J].地理科學(xué),2019,39(12):1841-1848.

    (作者單位:昆明理工大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)院。于倩為通信作者)

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