雙碳視域下碳排放試點省市物流產(chǎn)業(yè)績效評估研究

張赫 龔振庭

(湛江幼兒師范?？茖W(xué)校 廣東湛江 524000)

物流業(yè)是維系社會經(jīng)濟發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)，隨著綠色物流概念的提出，物流業(yè)在新的發(fā)展階段被賦予了新的任務(wù)。2021年10月24日國務(wù)院發(fā)布的《2030年前碳達峰行動方案》提出，交通運輸行業(yè)要持續(xù)推進綠色交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，不斷優(yōu)化調(diào)整交通運輸結(jié)構(gòu)，取得節(jié)能減排積極成效，加快形成綠色低碳運輸方式。

這預(yù)示著，在有效控制碳排放的前提下，繼續(xù)發(fā)揮物流業(yè)對社會經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)性、核心性、支撐性作用是國家發(fā)展戰(zhàn)略的重中之重。因此，對6個國家設(shè)立的碳交易試點省市的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行分析、評價，對今后我國綠色物流業(yè)的發(fā)展和綠色物流政策的制定與開展有著積極的現(xiàn)實和指導(dǎo)意義。

物流產(chǎn)業(yè)績效作為度量物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度的核心指標(biāo)，現(xiàn)有的研究已對其進行了廣泛分析。

從影響因素的角度出發(fā)，有學(xué)者分別分析了規(guī)模、融資和能源因素變動給物流產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出帶來的影響(鐘群英和朱順東，2019；周磊和安燁，2019；苑清敏等，2016)[1-3]；陶婷婷(2017)[4]和周燁(2018)[5]將產(chǎn)業(yè)集聚、經(jīng)濟密度等作為影響因素納入研究當(dāng)中；N.A. Hong、DI Xu(2015)[6]以物流公司的運營效率為主要變動因素，討論其與物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關(guān)關(guān)系；方曦(2012)[7]選取成本、客戶、效率和技術(shù)構(gòu)建環(huán)保因素，在研究影響因素與物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的領(lǐng)域中引入了綠色思路。

從空間尺度的角度來看，文獻研究了國家、區(qū)域及企業(yè)以空間為代表因素對物流效率的影響(Srisawat等，2017、Weijie Zheng等，2020和Hokey Min Seong Jone JOO，2006)[8-10]。

從研究方法角度看，Min-Chun Yu(2016)[11]采用灰色預(yù)測方法，研究了物流企業(yè)在外部環(huán)境因素的影響下如何優(yōu)化企業(yè)發(fā)展；王東方等(2018)[12]通過改進熵權(quán)法修正了引力模型并測算節(jié)點城市間的物流聯(lián)系強度，測算城市物流業(yè)發(fā)展水平；楊傳明等(2021)[13]通過構(gòu)建DEA-Malmquis模型導(dǎo)入時間因素，對區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出進行了進一步的動態(tài)分析；龍開平等(2013)[14]采用經(jīng)濟學(xué)博弈論判斷表法統(tǒng)計各指標(biāo)的權(quán)重，選擇適合其物流系統(tǒng)的評價指標(biāo)體系對物流企業(yè)進行評估；賈晉(2021)[15]采用層次分析法對物流企業(yè)的績效體系提出了重構(gòu)建議；代劍環(huán)等(2017)[16]，采用AHP-熵值法模型為指標(biāo)賦予綜合權(quán)重，實現(xiàn)對物流企業(yè)績效水平的評估。

由此可見，在研究物流產(chǎn)業(yè)效率的領(lǐng)域已經(jīng)有了一定的成果積累。本文在此基礎(chǔ)上，將DEA-BCC指數(shù)和DEAMalmquist指數(shù)相結(jié)合，對物流產(chǎn)業(yè)績效進行研究。相較其他有效的研究方法，其有著以下優(yōu)點：首先，它可以避免先驗條件的假設(shè)；其次，它不需要所有的變量都采用相同的測量單位，并且可以清楚地識別基準(zhǔn)技術(shù)；再次，DEA-BCC方法只能捕獲靜態(tài)的才物流產(chǎn)業(yè)績效，結(jié)合DEA-Malmquist指數(shù)可以從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度衡量績效；最后，DEAMalmquist指數(shù)可以進一步分解成技術(shù)效率變動指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)，可以識別績效變化的因素[17]。

1 模型建立與指標(biāo)設(shè)定

1.1 模型建立

本文通過DEA-BCC模型對碳試點省市的績效進行比較靜態(tài)分析，再進一步地基于 DEA-Malmquist 指數(shù)分析方法對碳試點省市進行動態(tài)評價，對其全要素生產(chǎn)率及其解析結(jié)構(gòu)的實際狀況從多方面進行分析。

1.1.1 D EA-BCC模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)法(Data Envelopment Analysis，DEA)效率評估采用線性規(guī)劃技術(shù)進行非參數(shù)分析，引入多個指標(biāo)在多投入、多產(chǎn)出的模型中對若干各決策單元(DMU)進行效率度量。BCC模型是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法中的經(jīng)典模型，它的基本前提是假定規(guī)模報酬可變，將技術(shù)效率分為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。規(guī)模報酬可變(VRS)模式下的DEA分析是對規(guī)模報酬不變模式下線性規(guī)劃問題(CCR)的改進，也就是在CCR模式的基礎(chǔ)上增加凸面條件 ' 1λ∏ = ，從而得到：

假設(shè)決策單元(DMU)的總數(shù)量為 n，每個決策單元 DMUj的投入數(shù)量用m表示，產(chǎn)出數(shù)量用q表示，即Xj= ( X1j,X2j…, Xmj)、Yj= ( Ylj,Y2j, …, Yqj)， 則可得到具體模型的表達公式如下：

式(2)中：θ為DMU的效率值，0≤θ≤1，當(dāng)θ=1時，則表示決策單元與有效前沿面無偏離，即 DMUj處于 DEA 有效狀態(tài)，表明地級市政府公共服務(wù)投入與產(chǎn)出狀況良好；反之，則表示決策單元與有效前沿面存在一定程度的偏離，即 DMUj處于DEA無效狀態(tài)，表明碳交易試點省市投入與產(chǎn)出可能存在一定的冗余或不足，兩者的關(guān)系還未達到最優(yōu)狀態(tài)。

1.1.2 Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)模型能夠從動態(tài)視角出發(fā)，計算面板數(shù)據(jù)全要素生產(chǎn)率的變動情況。該模型是基于兩個不同時期距離函數(shù)的比值，將不同時期分別設(shè)定為t和t+1，指數(shù)模型具體如下所示：

此外，全要素生產(chǎn)率(TFPCH)可以分解為綜合技術(shù)效率指數(shù)(EFFCH)和技術(shù)進步指數(shù)(TECHCH)，即TFPCH=EFFCH*TECHCH；綜合技術(shù)效率指數(shù)(EFFCH)又可以分解為生產(chǎn)技術(shù)的運用水平(PECH)和生產(chǎn)規(guī)模的效用水平(SECH)，即EFFCH=PECH*SECH。該式中，0M為碳交易試點省市物流全要素生產(chǎn)率，Effch為綜合技術(shù)效率指數(shù)，Techch為技術(shù)進步指數(shù)。其中，純技術(shù)效率指數(shù)Pech和規(guī)模效率指數(shù)Sech表示生產(chǎn)技術(shù)的運用水平和生產(chǎn)規(guī)模的效用水平，且兩者在變動的過程中共同影響著綜合技術(shù)效率指數(shù)。當(dāng) 0M =1時，表明t到t+1時期碳交易試點省市物流全要素生產(chǎn)水平?jīng)]有變化；當(dāng) 0M ＞1時，表明t到t+1時期碳交易試點省市物流全要素生產(chǎn)水平有所提高；當(dāng)M0＜1時，表明t到t+1時期碳交易試點省市物流全要素生產(chǎn)水平有所下降。

1.2 指標(biāo)設(shè)定

投入與產(chǎn)出是衡量產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展效率的重要指標(biāo)，其通過兩者之間的數(shù)據(jù)對比來觀察產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展動態(tài)，判定產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展效率的狀態(tài)。在物流產(chǎn)業(yè)中，投入與產(chǎn)出不僅能對當(dāng)前物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)起到描述和解釋作用，還對今后的發(fā)展方向具有很好的指導(dǎo)意義。

近年來，物流產(chǎn)業(yè)在我國得到了長足發(fā)展，與社會各方面的交互也逐漸增強，但其帶來的外部經(jīng)濟也成為不可忽視的問題，尤其是對環(huán)境的負面影響。碳排放成交量作為子投入指標(biāo)，可以在新形勢下對物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展進行測度，能夠?qū)?yōu)化物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加快物流資源整合、促進物流產(chǎn)業(yè)適應(yīng)社會發(fā)展需求、加快綠色物流新目標(biāo)的實現(xiàn)起到堅實的支撐作用。

地方財政支出和產(chǎn)業(yè)發(fā)展有著密不可分的關(guān)系，前者作為基礎(chǔ)和中堅投入，為產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到了不可替代的賦能作用。地方財政對交通運輸?shù)闹С隹梢杂绊懙轿锪骰A(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，物流管理水平的提升、物流體系的構(gòu)建?；谒鲋С鰧ξ锪鳟a(chǎn)業(yè)強力的滲透能力，本文選取地方財政對交通運輸?shù)闹С鲎鳛橥度胫笜?biāo)，可以全方位地為反映物流產(chǎn)業(yè)各要素的發(fā)展?fàn)顩r起到數(shù)據(jù)支持作用。

物流從業(yè)人員作為構(gòu)建物流產(chǎn)業(yè)的基本要素，其基數(shù)水平和變動率可以在不同層次上和部門間多角度地解釋物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展程度。物流行業(yè)和交通運輸行業(yè)有著強烈的交互性，物流活動的產(chǎn)出需要有交通運輸?shù)闹С植拍艿靡詫崿F(xiàn)。

貨運量作為交通運輸方面的重要指標(biāo)，可以有效反映交通運輸業(yè)的綜合運力，設(shè)施設(shè)備和管理方法的技術(shù)水平及運輸規(guī)模等方面的狀況，進而等價于貨運量指標(biāo)對物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢具有判定和評價能力。

產(chǎn)出是投入效能最直接的表現(xiàn)形式，物流產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出增加值能夠直觀地反映產(chǎn)出相對投入的彈性，有助于判斷在不同時段物流行業(yè)投入對行業(yè)發(fā)展的正負效應(yīng)及對行業(yè)發(fā)展的貢獻程度，進而對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略做出評價。

本文的研究數(shù)據(jù)分別來源于W i n d金融數(shù)據(jù)庫、CSMAR、國家統(tǒng)計局，考慮到各指標(biāo)間綱量上的差異和通脹帶來的影響，本文對其做了平減處理，具體如表1所示。

表1 投入與產(chǎn)出

1.3 決策單元的選取

目前中國已有9個區(qū)域碳交易市場，每個碳市場建立時期不同，市場活躍度和流動性也有所差異。

福建碳市場與四川碳市場作為全國非試點地區(qū)碳市場，建立時間較晚，很難與其他碳市場保持數(shù)據(jù)的一致性。

早期碳試點之一的深圳碳試點，其配額產(chǎn)品與其他地區(qū)碳試點間有很大差異，規(guī)定碳配額的實施期限為一個自然年，每年履約期都有相應(yīng)的碳配額產(chǎn)品，每年碳配額產(chǎn)品結(jié)算價格也各不相同。

因此，本文選擇重慶、天津、湖北、北京、上海和廣東6個具有代表性的碳市場作為研究對象，這些碳市場不但是中國啟動較早的區(qū)域碳試點，而且碳配額成交量位居全國前列[18]。

2 實證分析

2.1 DEA—BBC模型

本文利用DEA-BBC模型對6個碳交易試點省市的決策單元進行比較靜態(tài)分析，突出在規(guī)?？勺兊臈l件下物流產(chǎn)業(yè)的效率狀況。其結(jié)果包括了規(guī)模不變效率(CRS)、規(guī)?？勺冃?VRS)和規(guī)模效率(SE)，具體如表2所示。

表2 碳交易試點城市2015—2020年物流效率均值

由表2可以看出，2015—2020年重慶、天津、湖北和北京4個省市的物流效率達到了有效(測評值為1)，說明在這些年中提及的省市對現(xiàn)有投入做了充分利用，物流人員的配比也達到了均衡狀態(tài)，資源配置合理。上海和廣東兩省市物流效率顯示為無效(測評值小于1)，且規(guī)模效率值分別為0.876和0.808，可知上海和廣東物流效率無效的原因，一方面來自對物流各要素的投入不足；另一方面歸因于物流資源沒有得到充分利用，存在資源配置不合理的問題。

2.2 Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)模型隸屬于動態(tài)分析法，考察在時間因素影響下物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的變化，彌補了DEA-BBC模型無法描述連續(xù)狀態(tài)下效率變動軌跡的不足。Malmquist指數(shù)可以分為技術(shù)效率變動(EFFCH)和技術(shù)進步(TECHCH)兩個部分，如表3所示。

由表3可以看出，6個碳交易試點省市在2015—2020年的全要素生產(chǎn)率指數(shù)均在1之下，說明試點省市物流系統(tǒng)中各要素的綜合生產(chǎn)率并沒有得到有效發(fā)揮。細分來看不難發(fā)現(xiàn)，北京、上海、湖北、重慶和天津5個碳交易試點省市的技術(shù)效率值都≥1，說明在現(xiàn)有的技術(shù)水平下，各種投入要素之間的協(xié)調(diào)性已經(jīng)得到了充分釋放；反觀5個省市的技術(shù)進步指數(shù)都小于1，可知物流產(chǎn)業(yè)方面的技術(shù)瓶頸是制約全要素生產(chǎn)率提高的直接因素。再看廣東省的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，其無論是技術(shù)效率指數(shù)還是技術(shù)進步指數(shù)均小于1，說明廣東無論是在現(xiàn)有的物流技術(shù)使用上還是在物流技術(shù)研發(fā)上，都存在不足。

試點省市 e f f c h t e c h c h p e c h s e c h t f p c h北京 1.0 0 0 0.9 7 4 1.0 0 0 1.0 0 0 0.9 7 4 上海 1.0 2 7 0.9 3 4 1.0 0 0 1.0 2 7 0.9 5 9 湖北 1.0 0 0 0.9 4 8 1.0 0 0 1.0 0 0 0.9 4 8 廣東 0.9 6 6 0.9 3 5 1.0 0 0 0.9 6 6 0.9 0 3 重慶 1.0 0 0 0.8 8 0 1.0 0 0 1.0 0 0 0.8 8 0 天津 1.0 0 0 0.8 4 1 1.0 0 0 1.0 0 0 0.8 4 1

3 結(jié)語

3.1 結(jié)論

本文以在新時期下碳排放對物流行業(yè)的影響，以碳權(quán)交易量為新投入要素，采用DEA-BCC模型和DEAMalmquist指數(shù)分析方法對北京、上海、湖北、廣東、重慶、天津6個碳交易試點省市分別進行了靜態(tài)和動態(tài)分析，得出分析結(jié)果：

第一，上海與廣東物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率有待提高。從DEA-BCC模型分析結(jié)果來看，上海與廣東兩省市物流規(guī)模效率值均低于1，說明其物流產(chǎn)業(yè)各要素?zé)o論是在資源投入方面還是在使用方面，都出現(xiàn)了配比上的不平衡，資源利用沒有達到最優(yōu)狀態(tài)，兩省市在發(fā)展規(guī)模的過程中，存在物流資源冗余的問題。

第二，碳交易試點省市在物流產(chǎn)業(yè)科技發(fā)展水平較低。從Malmquist指數(shù)中可以看出，6個碳交易試點省市的物流全要素生產(chǎn)率均低于1，其關(guān)鍵原因在于科技進步指數(shù)偏低，說明物流產(chǎn)業(yè)方面的科技創(chuàng)新沒有在試點省市得到足夠重視，制約了物流生產(chǎn)效率的提高。此外，廣東省技術(shù)效率值也小于1，說明其現(xiàn)有的物流技術(shù)沒有讓物流產(chǎn)業(yè)的效率達到最優(yōu)，存在不足。

3.2 對策

基于上述分析，助力碳排放約束下碳交易試點省市的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展，本文提出以下幾點建議：

(1)提升上海、廣東兩省市政府部門科學(xué)管理的水平，制定切實可行的促進兩省市物流資源整合優(yōu)化的財政、稅收支持政策，創(chuàng)新物流資源整合的途徑與實現(xiàn)形式。推動交通運輸與倉儲、低碳、新能源等行業(yè)的戰(zhàn)略聯(lián)合，在現(xiàn)有體制的框架下，推進各種資源的優(yōu)化組合。積極推進傳統(tǒng)物流企業(yè)的改造升級，推動數(shù)字化賦能物流產(chǎn)業(yè)，促進兩省市物流向高效化、專業(yè)化發(fā)展。優(yōu)化兩省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，通過外引內(nèi)聯(lián)聚集發(fā)展，加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，增強經(jīng)濟對物流發(fā)展的內(nèi)在驅(qū)動。

(2)應(yīng)對6個碳試點省市科技創(chuàng)新水平不足，一方面，應(yīng)將物流科技革新作為物流發(fā)展的重中之重，制定有利于科學(xué)研究的相關(guān)政策，加強物流科研人才的培養(yǎng)力度，營造良好的物流科研環(huán)境；另一方面，在科技水平尚未提升的情況下，控制投入要素的數(shù)量，各試點應(yīng)結(jié)合自身的物流產(chǎn)業(yè)實際情況，科學(xué)發(fā)展、合理投入，從而提高效率。

(3)目前，廣東省現(xiàn)有的物流技術(shù)并未得到充分利用，說明管理方面存在著一定的問題，廣東省物流行業(yè)管理水平亟須提升。對此，可進一步優(yōu)化物流行業(yè)的管理制度，規(guī)范物流行業(yè)的業(yè)務(wù)操作；重視培訓(xùn)物流從業(yè)人員，提高物流從業(yè)人員的專業(yè)能力與素養(yǎng)；強化對物流市場監(jiān)管的執(zhí)行力度，改善物流行業(yè)的市場環(huán)境。