我国物流业地区间效率差异及其影响因素实证研究

我国物流业地区间效率差异及其影响因素实证研究

一、引言物流业是一个国家或地区经济发展的基础性产业，物流业效率的高低直接影响和制约整个区域经济的效率，进而影响整个经济的发展与成长。我国物流业虽然取得了很大的发展，但仍然比较薄弱，成为制约经济发展的瓶颈。分析物流业效率，剖析其主要影响因素，提出具体实施战略，具有重要意义。在物流业效率研究方法的选择上，帅斌、杜文[1]将数据包络分析方法(DataEnvelopmentAnalysis，简称DEA)与主成分分析方法(PCA)结合起来对物流业进行综合分析与量化评价。张兴远[2]认为，用DEA模型从宏观角度对物流业发展能力进行评估是适宜的。因此本文选择DEA模型及托宾模型(下文称Tobit模型)对我国地区间物流业效率进行分析并找出其影响因素。在实证研究方面，鞠颂东、李尹松、徐杰[3]采用横截面数据，对西部地区物流总量、物流政策与制度、投资、人力资源、物流企业、物流技术及设施、管理水平等进行比较研究，分析西部地区物流业效率与现状。郭晓平、张岐山[4]选取2005年各地区物流业发展相关指标数据，分别以物流业固定资产投资量、物流业从业人员数量两项指标为投入，各地区物流业生产总值、物流业从业人员工资总额两项指标为产出，利用改进的DEA模型对各地区物流业效率进行了分析。目前，尽管研究物流业效率的文章很多，但大多数仅从微观层面进行研究，从区域物流角度进行效率分析的很少。在对区域物流业效率进行分析之前，大多数文献没有很好地定义物流业，特别是符合中国国情的物流业，这就导致在选择投入产出指标时没有很强的说服力，得出的结果与政策建议也不具有合理性。在现有研究中，对影响区域物流业效率的环境变量的分析较少。为此，本文将在定义符合我国国情的物流业基础上，对我国区域物流业效率进行较为充分的分析，对影响物流业效率的因素进行深入讨论。二、计量模型与实证分析1.计量模型(1)基于松弛变量的DEA模型。本文采用的数据包络分析方法是1978年查恩斯(Charnes)、库珀(Cooper)、罗德斯(Rhodes)依据法雷尔(Farrell)[5]提出的技术效率概念发展而来的，简称DEA模型。由于传统DEA模型(CCR和BCC模型)[6]、[7]基于法雷尔效率测度思想，且同属于径向(Radial，即从原点出发的射线)和线性分段(Piece-wiseLiear)形式的度量理论，这种度量思想主要是它的可处置性(StrongDisposability)，确保了效率边界无差异曲线的凸性(不会折弯)，却造成了投入要素的“拥挤”(Congestion)或“松弛”(Slacks)，当投入产出要素增多并考虑相应的松弛问题时，对企业效率进行整体比较将变得更加困难。为此，我们需要一种把松弛投入和松弛产出考虑在内的效率单一值评估方法，汤恩(Tone)[8]的评价指标正是这样的，在此基础上建立了基于松弛变量的DEA模型，本文不再详细论述。(2)Tobit回归模型。Tobit回归模型属于因变量受到限制的一种模型，其概念最早由托宾(Tobin)提出，然后由经济学家哥德博尔格(Goldberger)首度采用。如果需要分析的数据具有这样的特点：因变量的数值是切割(Truncated)或片段(截断)的情况，那么普通最小二乘法(OLS)就不再适用于估计回归系数，这时遵循最大似然法概念的Tobit模型就成为估计回归系数的一个较好选择。由于DEA方法估计出来的效率值介于0和1之间，最大值为1，如果采用最小二乘法估计，可能会由于无法完整呈现数据而导致估计偏差，因此本文采用面板数据Tobit回归模型来分析物流业效率的影响因素。2.数据选取及处理本文选取的样本为2003-2007年29个省、市、自治区的省级面板数据共1860个观测结果。①数据主要来自《中国统计年鉴》(2003-2008)、各地方统计年鉴(2003-2008)以及中国经济信息网和资讯行数据库网，并对相关数据进行了整理。在对各变量数据进行说明和处理之前，首先对我国物流产业进行基本界定。目前，各国统计的产业分类体系中都没有“物流产业”，即使目前最先进的北美产业分类体系(NAILS)也没有设立“物流产业”。从实际情况看，各年我国物流业增加值统计中交通运输、仓储和邮政业占到了物流业增加值总量的83％以上，基本能代表我国物流产业的情况。虽然我国对物流产业的界定还比较模糊，但从产业理论及国内外物流发展的实际经验看，只要在宏观层次上界定物流业就能对物流业进行定量分析了。本文界定的物流业包括：货物运输业、仓储业、邮政业三个部门，其中货物运输业包括铁路货运业、公路货运业、管道运输业、水上货运业、航空货运业、其他交通运输及交通运输辅助业。各指标数据选择及相关处理如下：(1)劳动(L)选取各地区交通运输、仓储和邮政业从业人员为模型数据。(2)资本(K)采用各地区物流资本存量指标，选取各地区交通运输、仓储和邮政业固定资产投资额为基本数据，根据永续盘存法计算，本文选取的基年为1990年，在研究资本存量时，缺乏基年资本存量数据是一个主要问题，张军[9]采用代表几何效率递减的余额折旧法计算得到各省、市、自治区固定资本形成总额的经济折旧率为9.6％，因此本文选择折旧率为10％，与龚六堂和谢丹阳选取的10％的折旧率一致。在计算资本存量前，用各省、市、自治区固定资产投资指数对固定资产投资额进行平减，消除价格因素干扰。(3)产出指标(Y)选取各地区交通运输、仓储和邮电业增加值数据，由于统计中包含了电信业的增加值，而我国交通运输、仓储和邮政业增加值只在国家层面有统计数据，因此依照全国各年交通运输、仓储和邮政业增加值占交通运输、仓储和邮电业增加值的比重对各省、市、自治区数值进行缩减。②在缩减之前对各地区交通运输、仓储和邮电业增加值用GDP缩减指数进行平减，消除价格干扰。3.实证结果及分析(1)整体效率分析。对31个省、市、自治区物流业五年的投入产出数据进行整理，得到各年度综合技术效率值、纯技术效率值和规模效率值的平均值，见表1。由表1可以看出，我国区域物流业整体效率较低。各年度规模效率平均值明显高于纯技术效率平均值，可见我国物流业的无效率主要来自于纯技术无效率，纯技术效率衡量以既定投入资源提供相应产出(或服务)的能力。我国物流业技术效率低的原因可能是各地区物流业投资过热，而投资效率并不是很高。从综合技术效率的标准差可以看出，我国区域物流业效率的差异正在逐步缩小，这种缩小主要表现为纯技术效率差异的逐步缩小，而规模效率差异并没有明显变化。这说明我国物流业效率的地区差异正在扭转。从纵向来看，我国物流业综合技术效率处于相对提高的状态，而导致综合技术效率提高的原因主要是规模效率和纯技术效率的提高，这说明全国物流业规模效率总体处于持续增长阶段。虽然我国物流业也存在规模无效率，但它并不是总体经营无效率的主要因素。分析规模无效率的原因，我们发现，物流业毕竟是一个规模经济的行业，只有以强大的物流需求为支撑，物流业才能达到较高的规模效率。而从纯技术效率来看，全国各省、市、自治区物流业纯技术效率一直在下滑，这是因为物流业是一种引致需求，只有其他产业对物流业的需求达到一定水平时，大规模投资物流业的投资效率才会很高。(2)东部、中部及西部地区物流业效率分析。我国地区间经济发展并不平衡，各地区发展物流业的优势各不相同，各地区政府对于发展物流业的政策也不尽相同，这些都会间接影响物流业的投入产出效率。按照常规的地域划分方法，对我国东部、中部、西部地区物流业投入产出效率进行对比分析可以发现，东部经济发达地区物流业效率明显高于中西部地区。无论从综合技术效率、纯技术效率还是规模效率来看，东部地区都明显高于中西部地区。东部地区平均技术效率达到0.7578，西部地区平均技术效率只有0.4220。这既说明了经济发展对物流业发展的带动作用，也说明了物流业发展对经济发展的促进作用，证明了物流业与经济发展的互动关系。从纵向来看，东部地区物流业效率呈下降趋势，中部地区物流业效率呈平稳上升趋势，纯技术效率与规模效率的同时上升促进了中部地区物流业效率的提高。西部地区物流业效率也呈上升趋势，说明近年来随着西部大开发战略的实施，西部地区物流业效率得到了一定的发展，但规模效率是促使物流业效率提高的主要原因。(3)基于曼奎斯特(Malmquist)生产率变动指数(以下简称曼奎斯特指数)的动态效率分析。下面用曼奎斯特指数对我国各地区物流业在五个期间内的效率变动情况进行分析。由前面分析可知，表示生产率变动的曼奎斯特指数可进一步分解为综合技术效率变动和技术变动。其中，综合技术效率变动表示产业管理方法的优劣与管理阶层决策的正确与否，而技术变动表示行业的技术进步。综合技术效率变动又可进一步分解为纯技术效率变动和规模效率变动。从数据可知，2003-2007年曼奎斯特指数小于1。这说明我国物流业生产率总体上是比较低的。从各项的变动看，效率变动由2003-2004年的1.004上升到了2006-2007年的1.024，说明效率处于明显平稳状态；技术变动由2003-2004年的0.998上升到了2006-2007年的1.099，说明技术变动有改善趋势；纯技术效率出现恶化趋势；规模效率变动处于较平稳状态。这表明，我国物流业生产率恶化的主要原因是纯技术效率的下降，表明我国物流业投资过热，而投资效率并不是很高。三、影响我国物流业效率的因素分析选择区域经济发展水平、物流资源利用率、区域市场化程度及港口物流在区域物流中的重要性作为分析影响区域物流业效率的环境变量。通过Tobit模型剖析隐藏在效率值背后的深层次原因，为本文得出的政策建议提供数据支持。1.模型建立根据DEA二阶段方法和上文对因变量的假设，设计实证Tobit回归模型如下：该回归模型用来检验上面有关区域物流业效率的五个影响因素的选取假设是否成立。2.影响变量的实证分析对数据进行处理之后，利用Eviews5.1软件建立针对数据的随机(Random-effect)Tobit回归模型，结果见表2。(1)各省、市、自治区国内生产总值系数为负，统计性不显著。这说明区域经济发展与区域物流业效率没有直接正相关关系，区域经济发展速度的增加并没有带来区域物流水平的提高。区域经济是一种集聚经济，是商流、物流、资金流、信息流等各种生产要素集聚在一起的规模化生产，规模化生产带来了大量原材料的集中和商品的扩散。而发达地区过分追求经济发展速度，没有注重经济发展的质量，并且往往会因为地方经济利益导致物流资源浪费，重复建设现象严重。(2)各省、市、自治区市场化程度与区域物流业效率高度相关，系数为正(0.047)。这说明地区市场化程度每提高一个单位，物流业效率就可以提高0.047个单位。从另外一个角度来讲，我国物流业效率低下的一个重要原因就是市场化程度低。从市场化指数的衡量指标可以看出，我国物流管理体制滞后，条块分割严重，难以有效合作与协调；国有经济比重较大，非国有经济成分不足，市场不够活跃；各种运输方式多头管理、相互分割，各种运输方式长期分立发展，不同运输方式在运输组织方式、服务规范、技术及装备标准等方面差距较大；部门、行业和地方保护现象严重，各管理部门、各地方政府制定政策法规多从本部门、本行业和本地方利益出发，致使许多从事物流服务的企业想方设法寻求部门或地方政府保护，以在有保护的情况下开展物流服务活动，造成了一种不正常、不公平的竞争格局。以上都是市场化程度较低的重要表现，数据显示，这必然会导致物流业效率低下。(3)各省、市、自治区物流资源利用率与区域物流业效率高度相关，系数为正(3.529)，统计性显著。这说明物流资源利用率每提高一个单位，区域物流业效率就将提高3.529个单位。物流资源浪费是导致区域物流业效率低下的一个最重要原因。特别是在条块分割、多头管理的模式下，各种基础设施的规划与建设缺乏必要的协调，一方面导致大量的重复建设与过度竞争，如公路主干网络与铁路网络的平行发展，各地竞相建设港口、机场等现象；另一方面导致各种运输方式之间、国家运输系统与地方运输系统之间、不同地区运输系统之间相互衔接的枢纽设施和有关服务设施建设缺乏投入，对物流业发展具有重要影响的各种综合性货运枢纽、物流基地、物流中心建设十分缓慢。这种“重线路、轻节点”式的发展，造成了资源的极大浪费，影响了整个物流系统的协调发展。(4)港口物流重要性对各地区物流业效率的影响系数为正(0.1724)，统计性显著。港口区域物流业效率值比非港口区域物流业效率值高0.1724个单位，说明发展港口物流对于提高区域物流业效率效果显著。港口是生产要素的最佳结合点，是构成现代物流业竞争的重要因素。现代港口在物流活动中扮演了信息中心的角色，既是现代物流汇集量最大、最关键的节点，也是促成国际物流链连续、有效运作的技术节点。港口是现代物流网络中最有可能发展成为整合生产要素功能的平台，发展港口物流对于提高我国物流业效率具有明显作用。四、简短结论本文采用DEA模型和Tobit模型，利用省际面板数据对我国物流业地区间效率及其影响因素进行分析，得出了我国区域物流业整体效率不高的结论。有效率的地区主要集中于东部沿海和经济相对比较发达的地区。我国区域物流业无效率主要来自于纯技术无效率，纯技术效率衡量以既定投入资源提供相应产出(或服务)的能力。因此，近年来我国物流业效率较低是