我国物流产业效率影响因素的实证分析

卫宗超

[摘 要] 通过面板数据回归模型进行实证分析可以看出，人均物流网络里程、经济发展水平、物流专业化条件与物流产业效率呈正相关关系，其中经济发展水平和物流专业化条件对物流产业效率的影响较为显著。这说明我国当前物流业投资过热，需要各级政府由注重物流产业硬件投入转为软件投入，同时要求物流企业由粗放经营转为集约经营。相关部门应统筹规划并适当降低物流里程建设速度，不断打破省域间的封锁和部门分割，整合现有物流资源，提高物流要素的投入规模效率，加大物流资源的优化配置力度，进—步提高物流的运营效率。

[关键词] 物流产业效率；影响因素；面板数据；回归分析

[中图分类号] F250 [文献标识码] A

Abstract： An empirical analysis is conducted by building a panel data regression model. The result shows that average logistics network mileage， economic development level and logistics professionalization conditions correlate positively with logistics efficiency， among which the latter two affect the efficiency more. It tells that investments in the logistics industry in China are in high demand， requiring the guidance of governments at all levels in diverting investments from hardware to software. And the logistics enterprises need to transform the operation from extensive to intensive model. By taking an overall planning， relative departments should slow down the logistics mileage extension speed， break interdomain barriers among provinces， integrate existing logistics resources， promote the investment scale and efficiency of logistics elements， and intensify the optimization of logistics resource allocation. In so doing， the efficiency of logistics operation could be raised.

Key words： efficiency of logistics business， affecting factors， panel data， regression analysis

一、引言及相关文献

2014年6月国务院颁布《物流业发展中长期规划》，提出转变物流产业发展方式，建立现代物流产业和区域物流中心，全面提升供应链管理服务水平。根据国家统计局相关数据显示，2014年我国物流产业增加值占GDP的比重已经接近10%，占服务业增加的比重已经超过20%，物流业已经成为国民经济的主导产业并发挥着越来越重要的角色。在我国产业结构调整的关键时期，对我国物流产业影响因素进行识别并实证分析，有利于更深层次的挖掘产生这种效率结果的原因，对制定我国物流产业政策提供决策参考。

国外对物流产业效率的研究起步较早且以交通运输和物流企业运行效率分析为切入点，直到20世纪末物流产业的重要性才引起人们足够重视。Oum等（1992）首次提出物流服务业生产率的概念，并对其进行细分。Knemeyer（2004）以用户为切入点对物流企业效率的影响因素进行了实证分析，发现有效的沟通及第三方物流企业信任度对物流企业效率有重要影响。进入21世纪以来，随着物流业在我国经济中地位的凸显，日益引起了企业界和学术界的关注。艾小辉（2008）实证分析了我国第三方物流企业效率值，从所有制形式、公司治理、资产情况及市场等因素分析物流效率差别的原因，最后分析了市场结构、绩效、产业效率三者之间的相关关系。徐永拜（2011）以中小企业物流协作关系对物流整体效率的影响为切入点，通过计量建模发现中小企业在物流外包过程中，既要重视第三方物流企业的经营水平又要加强外包关系管理。梅川（2012）运用DEA模型通过对我国有代表性的上市物流企业实证分析发现我国物流企业正处于规模效益递增状态，通过加大资金技术投入、扩大资产规模可以进一步实现规模经济。通过对既有文献进行梳理发现，以往研究视角较为单一，主要集中物流企业层面，并且侧重于对效率值的测算，本文从物流产业的视角出发全面把握我国物流业效率变化的特征并对其影响因素进行实证分析，根据实证分析结论提出相关政策建议。

二、实证分析

（一）方法阐述

传统计量经济方法大部分是以经济理论为基础来描述经济变量之间关系的结构性方法，比如联立方程等。但是现有经济理论还不够完善，不能够充分说明经济变量之间的动态关系，尤其是经典计量模型只利用二维信息建模往往不能反映真实经济情况，面板数据模型在一定程度上能够避免这方面问题，可以建立更为真实的行为方程。本文在对影响我国物流产业效率的因素进行深入研宄基础上，以物流产业效率值为被解释变量，选取物流资源投入水平、经济发展水平、城镇化水平和物流业专业化条件四个重要因素作为解释变量，建立面板数据回归模型进行实证分析。endprint

（二）变量选取

通过对己有研究文献的梳理和总结，并且结合我国物流产业本身发展状况及产业特征，同时考虑到影响因素数据的可获得性，本文从以下四个方面来分析影响物流产业效率的影响因素。一是物流资源投入水平。投资是拉动经济增长的重要因素，资源的投入在一定阶段内会增加物流企业增长效率，使企业保持高效发展，但是过多的资源投入并不会一直产生这种高效益。根据经济运行实际情况，本文选取交通运输、仓储和邮政业人均投资额和人均物流网络里程作为物流资源投入水平衡量指标。二是经济发展水平。经济发展和区域物流具有相互影响的动态关系，经济发展释放大量物流需求同时物流业的快速发展又能促进经济发展。本文选取人均实际GDP这一变量来衡量地区经济发展水平和质量。三是城镇化水平。集聚性是物流产业的重要特征，物流产业往往以城市为中心服务圈向周边辐射。城镇化水平的提高不仅能够扩大城市物流辐射范围而且能够释放周边农村、乡镇物流需求，从而促进物流产业的快速发展。本文选取城镇人口占全部人口的比重衡量城镇化水平的高低。四是物流专业化条件。区位优势是物流产业发展的一个重要条件。区域专业化程度和集中率形成物流业发展的经济基础和交通网络，有利于加速资源流动。本文引入物流区位商来衡量各个省区物流产业发展的专业化程度。物流区位商定义如下：

（三）模型建立

公式（1）中下标i，t分别表示省区和年份；α和？分别表示截距项及随机误差项；E表示各个省、自治区、直辖市的物流产业效率值；PV表示交通运输、仓储和邮政业人均投资额；PL表示人均物流网络里程；PGDP表示人均实际GDP；CZ表示城镇化比率；QW表示物流产业区位商。

（四）实证检验

1.F检验

从时间上看，若不同个体间不存在显著性的差异；从截面上看，如果不同截面间也不存在显著性的差异，则可以把面板数据混合起来，釆取OLS对参数进行估计。在面板数据中，如果对于不同截面上或者不同时间序列中，模型截距项不相同，则可以在模型中引入虚拟变量，进而对回归参数进行估计，这种模型被称为固定效应的模型。利用Eviews6.0软件对面板数据进行F检验，得到：

2.平稳性检验

不平稳的时间序列数据将可能导致估计产生伪回归，产生偏误的回归结果。在对面板数据进行回归估计之前，有必要对面板数据进行平稳性检验，以确保模型估计的有效性和准确性。本文釆用ADF-Fisher、IPS以及LLC3种常用的方法对面板数据进行平稳性检验。

变量的平稳性检验表

注：D表示一阶差分序列

从检验结果可以看出，因变量和一阶差分下的自变量在5%显著水平下均通过了单位根检验，说明因变量和一阶差分下的自变量是平稳序列。

3.回归分析

基于通过F检验和面板数据平稳性检验，利用Eviews6.0软件对面板数据进行固定效应OLS的回归分析，回归方程估计如下（圆括号中数字为标准差，方括号中数字为t值）：

从模型回归结果可以看出调整后拟合优度检验、F检验均符合要求，并且各变量均在1%显著水平上通过t检验，从而回归系数是显著的，即解释变量对被解释变量是有显著影响的，相关性很强。通过上述分析可以看出，该回归模型回归效果良好。

（五）实证结果分析

从回归结果可以看出，人均物流网络里程、经济发展水平、物流专业化条件与物流产业效率呈正相关关系，其中经济发展水平和物流专业化条件对物流产业效率的影响较为显著。人均投资额的回归系数是-0.2756，表明我国交通运输、仓储、邮政业的人均投资每增加1个百分点，物流产业效率就会下降0.2756个百分点，这与当前我国地方政府盲目扩大物流产业规模的现实相关，这说明当前我国物流产业效率的提高必须实现向集约型发展模式的转变。人均物流网络里程回归系数为0.0921，即人均物流网络里程建设每提高1个百分点，物流产业效率就提高0.0921个百分点。当前我国物流网络里程建设凸显出较为明显的扩散和集聚效应。人均实际GDP的回归系数为0.2684，说明区域经济发展水平与区域物流业效率有着较为显著的正相关关系。从城镇化水平回归系数可以看出虽然其与物流产业效率呈现正相关关系但并不显著。物流区位商回归系数为0.2456，说明物流业专业化和集中程度能够较显著促进物流产业效率的提高。

三、结论

通过面板数据回归分析发现，我国当前物流业投资过热，各级政府对交通运输、仓储和物流人力资源的投入过多，使得区域物流产业进入规模效应递减阶段，这需要各级政府由注重物流产业硬件投入转为软件投入，避免盲目建设，同时要求物流企业由粗放经营转为集约经营。当前阶段物流网络里程建设仍然能够推动物流产业效率的提高，但是效果已经并不十分明显，相关部门应统筹规划并适当降低物流里程建设速度，不断打破省域间的封锁和部门分割，支持鼓励不同企业性质的、具备一定规模的物流企业跨地区、跨部门整合现有物流资源，进而提高物流要素的投入规模效率，加大物流资源的优化配置力度，进—步提高物流的运营效率。

[参 考 文 献]

[1]温永健，王勇.我国物流业发展效率的地区差异实证分析[J].统计与决策，2008（20）：107-109

[2]邓学平，王旭，Ada Suk Fung Ng，等.我国物流企业生产效率发展分析[J].系统工程理论与实践，2009（5）：27-34

[3]宋英杰.中国物流服务业生产效率评价与优化[J].北京交通大学学报（社会科学版），2012（3）：45-49

[4]田刚，李南.中国物流业技术进步与技术效率研究[J].数量经济技术经济研究，2009（2）：76-87

[5]余泳泽，武鹏.我国物流产业效率及其影响因素的实证研究——基于中国省际数据的随机前沿生产函数分析[J].产业经济研究，2010（1）：65-71

[责任编辑：王凤娟]endprint