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我国物流业地区间效率差异及其影响因素实证研究——基于数据包络分析模型及托宾模型的分析2011-2-21摘要：文章采用数据包络分析模型和托宾模型，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。
研究结果表明，我国区域物流综合技术效率不高；区域物流效率差异正在逐步缩小；东部地区物流效率较中西部地区略高；物流资源利用率、区域市场化程度以及港口物流在区域物流中的重要性是影响区域物流效率的重要因素。
为提高我国物流产业效率，应着力强化各省、市、自治区物流市场化程度，建设全方位、开放、统一的市场和流通体系；提升区域物流技术投入与应用效率，提高物流信息技术应用水平；提高物流资源利用率，合理布局物流产业，防止地区条块分割，促使物流业由粗放型向集约型投资转变，强调区域物流的有序竞争；加快港口物流发展。
关键词：物流业，数据包络分析，Tobit模型，效率一、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（Data Envelopment Analysis，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。
2019年第5期（总第54期）哈"#$范&Journai of Sociai Science of Harbin Normai UniversitpNo.5,207Total No.54我国物流产业效率的区域差异性及影响因素霍伟，徐晓迪（皖江工学院，安徽马鞍山223039）［摘要］物流产业是现代社会化大生产和专业化分工不断加深的产物，是一个国家或者地区经济发展的基y性产业。
物流产业效率直接影响整个区域经济的效率，改善物流产业效率是推动物流产业可持续发展的重要保障。
近年来，我国物流产业虽然发展迅速，但仍然比较薄弱，分析物流产业效率和影响因素，制定具体的战略，对物流产业的发展有重要的意义。
文章采用数据包络分析模型和托宾模型，对我国物流产业效率的区域性差异和影响因素进行分析。
结果显示，我国物流产业效率具有区域性差异，东部地区物流产业效率高于中西部，整体区域物流综合技术效率不高，区域物y产业效率差异正逐渐减小。
影响其余物流产业效率的重要因素是港口物流在区域物流中的重要性、区域市场化程度、物流资源利用率。
我国要强化各地区物Y市场化程度、提高技术应用水平以及物流资源利用率，促进物流产业效率的提升。
［关键词］物流产业效率；区域差异性；影响因素［中图分类号］F5［文献标志码］A［文章编号］2095-0266（2019）05-0086-04在我国国民经济发展中，物流产业占有突出的地位，物流产业增加值在服务业增加值的比重中不断上升。
物流产业的发展受到政府的重视。
物流的集约发展不仅有利于物流行业的可持续发展，还对减少环境污染有重要的意义。
中央和地方政府提出一系列规划，鼓励物流产业和相关产业的发展，但一些地区缺乏科学的规划，出现投资盲目、资源浪费等情况。
衡量产业健康运行的一个重要指标是效率。
技术和效率是物流产业发展的基础，符合节约型社会的要求。
我国经济的增长长期以来依靠投入，技术进步和效率提升比较低。
我国区域物流业运行效率评价及其影响因素内容摘要：本文以我国大陆各省区物流系统为决策单元，采用DEA模型和Tobit回归模型分析各地区物流业运行效率及其影响因素。
分析结果表明：我国物流业总体上效率较低，各省区效率存在较大差异，绝大部分非DEA有效的地区都处于规模效益递增阶段；地区经济发展水平、从业人员素质和信息化水平是影响物流业效率的重要因素，而区位和对外开放程度对于区域物流业效率没有显著影响。
关键词：区域物流业效率评价DEA Tobit回归影响因素引言物流业是融合运输业、仓储业、货代业和信息业等的复合型服务产业，其作为连接生产与消费的桥梁和纽带，是国民经济发展的重要基础。
虽然近年我国物流业迅速发展，但地区间发展很不平衡，对不同地区物流效率进行评价与分析，有利于促进物流技术进步、提高管理水平以及合理配置资源，推动物流业的健康发展。
在物流效率的研究方面，Hokey（2006）运用DEA方法比较和分析了美国6家知名第三方物流企业的运行效率；邓学平（2009）采用DEA-CCR/BCC 模型对我国沪深港28家上市物流公司的相对效率和规模效率进行实证研究；王舒鸿（2010）采用DEA方法对我国76家交通运输、仓储业上市公司的生产效率进行了分析。
从上述分析可以看出，研究物流企业效率的较多，研究区域物流运行效率的较少，而且研究主要是应用基本DEA模型，没有进一步对效率影响因素进行研究。
鉴于此，本文拟采用我国大陆31个省区（包括省、市、自治区）的截面数据，首先运用DEA方法对区域物流业效率进行评价，并在此基础上，通过Tobit回归模型来分析区域物流业效率差别的主要影响因素及其程度。
研究方法（一）DEA方法数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简记为DEA）是美国著名的运筹学家查恩斯（A. Charnes）和库伯（W.W.Cooper）等学者以“相对效率”概念为基础，根据多指标投入和多指标产出数据对同质决策单元（Decision Making Unit，简记为DMU）进行相对有效性或效益评价的一种系统分析方法。
一、引言物流业作为新兴服务业之一，是我国经济增长的“加速器”，它的发展及对国民经济的贡献已引起我国各级政府的高度重视。
从“十一五”开始直至“十二五”中期，国家一直把物流产业的发展和物流项目的引进作为一个重要内容来考虑，并把重点提升到发展物流产业效率的层次。
因此，细致地研究我国区域物流产业的发展效率，并探究影响效率的因素，是当前研究的重点之一，对缩小物流发展的区域差异及提升整体物流效率都具有重要借鉴作用。
物流产业效率的研究在国外起步较早，研究的方法也较多，如数据包络分析、随机前沿函数分析等。
随着国内学术界对该领域研究的不断深入，这些理论方法也不断在国内范围扩展开来。
例如，钟祖昌（2010）采用三阶段的DEA 模型方法，对我国物流产业的技术效率进行分析；肖丹、刘联辉（2011）则采用SE-DEA 模型方法，对广东省的城市物流产业效率进行评价，等等。
但这些研究也存在一些不足：首先，绝大多数学者仅采用全国整体层面或者某个单一区域进行实证研究，而没有对我国物流产业效率的区域差异性进行系统研究；第二，很多学者仅仅分析了物流产业的效率程度，而没有对引致这种效率的影响因素进行分析，而且即便有学者对影响因素进行分析，也以定性分析为主。
基于此，本文采用一定的定量手段，实证研究我国物流产业的效率及区域特征，并对我国区域物流产业效率的影响因素进行实证分析。
二、我国区域物流产业效率及区域比较分析1.模型设计本文采用数据包络分析（DEA）来测度我国区域物流产业效率，首先对数据包络分析的原理进行解释。
数据包络分析是一种基于相对效率评价的非参数分析方法，它一般适用于对一个多投入多产出的生产系统进行效率评价。
现假设有n 个待评价的决策单元（DMU），每个决策单元的投入和产出向量分别表示如下：（1）（2）根据目标最大化模型的形式，可将评价模型写为：（3）其中，v，μ都为待估计系数。
为更清晰地对上述模型进行解释，我们将其转化为对偶形式，具体如下：（4）定义松弛变脸，于是可采用两阶段法求解上述模型。
我国区域物流业发展方式及其影响效应分析作者：陈恒单英骥曾涛来源：《商业研究》2020年第05期内容提要：我国区域发展的不平衡可能导致区域物流业发展动力因素的不同，进而物流业发展方式存在差异性。
本文通过构建劳动力和资本双要素投入的LMDI模型、面板分位数模型、因变量受限模型对我国区域物流业发展方式及其影响效应进行分析，探讨促进物流业发展的关键方式及其提升路径。
研究发现：我国八大经济区物流业发展方式均具有“集约型”和“粗放型”共生特征。
其中：物流业发展水平相对较低和中等地区的资本投资规模扩张对物流业发展的影响持续下降，而劳动效率的影响趋势不断提高，其物流基础设施的空间布局通过不断协调发展促进了物流业发展;物流业发展水平较高地区的资本投资规模扩张并不能显著影响物流业发展，但劳动效率的影响随着物流业发展水平的提高而不断增强。
物流业劳动效率较高地区的劳动工资处于非激励区间，对劳动效率提升产生了抑制效应;而劳动效率较低地区与之相反，但是在扩大人力资本投资过程中，无法提供更合理的工资或者岗位，造成高质量人力资本不断流失，抑制了劳动效率提升。
劳动效率较高地区与FDI企业竞争中，能够提供更高的劳动工资防止高素质劳动力反向流向FDI企业，有效促进劳动效率提升;而劳动效率较低地区却无法进一步提供更高的劳动工资，不能强化劳动工资对劳动效率的正向促进作用，并且由于制度质量水平不佳，干扰了FDI规模的进一步扩大，抑制了FDI对物流业劳动效率的正向溢出效应。
关键词：物流业;发展方式;资本要素投入;劳动要素投入;影响效应中图分类号：F259.27 文献标识码：A 文章编号：1001-148X（2020）05-0055-122019年3月，国家发展和改革委员会发布《关于推动物流高质量发展促进形成强大国内市场的意见》指出“物流是实体经济的有机组成部分，推进物流业发展方式转变、结构优化和动力转换，是实现物流业自身转型升级的必由之路”。
区域物流发展差异及其影响因素研究张 建 升(重庆三峡学院经济与管理学院,重庆404000)摘 要:利用1998—2007年30个省级行政区的面板数据,分析我国区域物流发展差异的现状及影响因素,并分析不同影响因素对区域物流发展差异的贡献。
研究表明:我国东、中、西部地区物流发展差异在不断扩大;物流网络密度、人力资本存量、市场开放度、区域物流政策等因素对区域物流发展有显著的正向推动作用;夏普里值(Shapley Value)分解结果则进一步表明,对区域物流发展差异的贡献从大到小依次为:省际地域固有因素、人力资本存量、物流网络密度、市场开放度、区域物流政策。
关键词:区域物流;发展差异;夏普里值中图分类号:F250 文献标识码:A 文章编号:1672-8106(2011)03-0048-06On the Disparity and Its Affective Factors on RegionalLogistics DevelopmentZHANG Jian-sheng(School of Econo mics and M anagement,Chongqing T hree G orges U niversity,Chongqing404000,China)A bstract:This paper analyzes the regional logistics disparity and its affective facto rs with the panel data of30different provinces in China from1998to2007,and their contributions to the disparity in the re-gional logistics development.As is revealed in the study,the g aps betw een the logistics development in the eastern,central and western regions of China are expanding continuously,and such factors of hu-man capital storage,netwo rk density of logistics,m arket openness and regional logistics policies have remarkable positive effect on the regional logistics development.In the light of the Shapley Value,the paper co ncludes that w hat has contributed to the disparity of regional log istics development can be ranked decreasing ly as,firstly,the local provincial factors,then the human resources storage,the net-w ork density of logistics,the openness of market,and finally,the relevant local logistics policies. Key words:regional logistics;development disparity;the Shapley Value一、引 言区域物流是指区域内和区域间的物资流动,是区域经济的重要组成部分,在优化区域资源配置、促进区域产业结构升级和促进区域经济可持续发展等方面作用突出,被喻为区域经济增长的“加速器”。
区域物流与区域经济之间的关系已被国内外大量学者所证实。
近些年来,伴随着我国经济的快速增长,物流业也获得了快速发展,以交通运输、仓储和邮电业表示的人均物流业产值由1980年的25.77元上升为2007年的1283.48元,但与此同时,我国区域物流发展的差异也在不断扩大,表1数据显示了我国三大区域人均物流业产值、东部与中部、东部与西部以及中部与西部的人均物流业产值差和产值比。
由表1数据可以看出,三大区域人均物流业产值都在不断增加,但是,区域间的差距却是在不断扩大:东部与中部地区的人均物流业产值差由1980年的9.39 第10卷第3期2011年7月北京交通大学学报(社会科学版)Journal of Beijing Jiaotong U niversity(Social Sciences Edition)Vol.10 No.3 Jul.2011表1 我国东、中、西部①地区物流业发展差距测度(1980—2007年)年份东部人均物流业产值中部人均物流业产值西部人均物流业产值东、中部物流业产值差东、西部物流业产值差中、西部物流业产值差东、中部物流业产值比东、西部物流业产值比中、西部物流业产值比198026.0716.6812.409.3913.674.281.562.101.35198231.5419.1114.7412.4416.804.371.652.141.30198445.3427.5921.3217.7524.026.271.642.131.29198668.2041.5429.8726.6738.3311.661.642.281.391988105.1058.8646.9846.2458.1211.881.792.241.251990139.2070.7466.0668.4673.144.681.972.111.071992213.52102.2393.00111.29120.529.232.092.301.101994362.82160.67128.23202.15234.5832.432.262.831.251996560.63257.55197.94303.08362.6959.612.182.831.301998735.55342.62241.13392.93494.42101.492.153.051.422000893.29435.18331.46458.11561.84103.722.052.701.3120021144.59523.21413.18621.38731.41110.032.192.771.2720041458.94677.57515.22781.37943.72162.352.152.831.3220061448.64832.23566.26616.41882.38265.971.742.561.47 资料来源:根据相应年份的《中国统计年鉴》和《新中国五十年统计资料汇编》(中国统计出版社1999年版)整理所得;限于篇幅,这里仅给出1980—2007年中偶数年份的数据。
元上升到2006年的616.41元,最大值为2004年的781.37元,人均物流业产值比则由1980年的1.56倍上升为1994年的2.26倍,之后又缩小为2006年的1.74倍;东部与西部地区的人均物流业产值差由1980年的13.67扩大到2006年的882.38元,人均物流业产值比则由1980年的2.10倍上升为1998年的3.05倍,之后又缩小为2006年的2.56倍;中部与西部地区的人均物流业产值差由1980年的4.28扩大为2006年的265.97元,人均物流业产值比变化幅度不大,仅由1980年的1.35倍下降为1.07,之后又不断上升到1.47倍。
总体来看,区域间物流业差距不断扩大,尤其是东部与中、西部之间的差距越来越大。
目前,我国各地区物流发展差异正在不断扩大,而对其扩大形成的原因研究相对较少,只有少数文献从经济与物流之间的关系角度进行定性分析,认为是由于经济发展的差异带来物流发展的差异。
诚然,区域物流与区域经济之间存在着密切的关系,区域经济对于区域物流的影响无疑是重要的,但经济发展水平本身是一个内生变量,用经济发展水平来解释物流发展水平显得过于笼统。
基于此,本文试图找出导致物流发展地区差异扩大的更为外生的因素,从而从这些外生因素入手,通过宏观调控,加快落后地区物流业的发展,以缩小区域物流发展的差异。
二、基于面板数据的区域物流发展模型估计(一)区域物流发展指标的选择及数据说明由于目前没有专门的统计数据,因此,参考已有相关文献,以交通运输、仓储和邮电业生产总值来表示。
根据国家统计局和国家标准局制定的国民经济行业分类标准,物流业属于第三产业中交通运输、仓储和邮电业,因此本文采用人均交通运输、仓储及邮电通讯业生产总值来表示物流业的发展。
考察范围为我国30个省级行政区(由于西藏数据缺失严重,因此,统计分析中未包括西藏),它们都是相对独立的经济系统,以其作为研究对象可以较好的揭示我国物流发展的区域差异;考察年份选定为1998—2007年,数据来源于对应年份的《中国统计年鉴》。
(二)区域物流发展影响因素的理论分析及指标的说明对于区域物流发展的影响因素,选择物流网络密度、物流政策、人力资本、城市化率和市场开放度5个指标:1.物流网络密度(net)物流最主要的功能是低成本、高效率地实现物资的空间转移,而这一功能的实现,必须依赖优良的49第3期 张建升:区域物流发展差异及其影响因素研究物流基础设施建设。
对于这一指标,采用物流网络密度来表示,物流网络密度是对物流网络的量化,反映一个区域物质实体的通路状况,鉴于目前主要有铁路、公路、水运、空运和管道五种方式,而空运、水运和管道三种运输方式的统计资料不全,因此,以各省区的铁路和公路里程之和与该省区的国土面积之比来表示物流网络密度(net)。
2.区域物流政策(pol)近年来,随着物流业在经济发展中的作用凸显,广东、上海、天津等省市都相继发布了现代物流发展规划,并将物流业列为地区经济发展的支柱产业,在土地、税收等方面给予优惠的政策支持,这必将促进本地区物流业的快速发展,因此,物流政策可以看作影响地区物流业发展的重要变量。
对于这一指标,以各个省市自治区出台相关物流发展规划的时间表示区域物流政策这一虚拟变量,出台相关物流发展规划的年份及以后的年份设定为“1”,未出台的年份设定为“0”。
3.人力资本存量(lab)物流业是融合运输业、仓储业、货代业和信息业等的复合型服务产业,根据服务功能的分工和物流市场的细分要求,需要大量的初级操作运营人员和中高级管理人才,物流人才的数量和质量将会显著的促进地区物流业的发展,但由于没有专门的统计资料,本文采用Barro(Barro and Lee,2000)[1]的方法,以各省市自治区人均受教育年限乘以物流业从业人员数来衡量,人均受教育年限较高的地方,其物流业从业人员的素质也相对较高,越有利于物流业发展水平的提高。
