摘要:从能源消耗与碳排放内生化的视角,运用SBM方向性距离函数,结合序列DEA和共同边界生产函数,测度了我国物流产业的技术效率、区域技术落差以及组群边界技术追赶共同边界技术的动态进程。研究发现:我国物流产业技术效率总体偏低,东部地区代表了技术前沿,中部地区加快追赶技术前沿,但西部地区与东、中部地区的差距逐渐拉大;能源消耗与CO2排放过高成为我国物流产业无效率的主要来源;物流有效需求不足的问题也十分突出。未来我国应大力发展低碳物流,引导物流资源、技术与服务向中、西部地区转移,同时,应加强制造业与物流业联动发展,并积极开发高端物流。
关键词:物流产业;技术效率;SBM方向性距离函数;序列DEA;共同边界生产函数
DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2015.10.02
中图分类号:F259 文献标识码:A 文章编号:1001-8409(2015)10-0006-04
Abstract:Based on the endogenization of energy consumption and carbon emission, using SBM directional distance function combined with sequential DEA and metafrontier function, this paper evaluates the technical efficiency, the efficiency gap among the different regions, and the trends of group frontier chasing the metafrontier of Chinas logistics industry. The results show that the technical efficiency remains a low level. The Eastern represents the frontier. The Central is pursuing the frontier, the Western, however, is making a wider and wider gap with the Central and the Eastern. The high energy consumption and carbon emission are the main cause of the inefficiency. Meanwhile, the insufficient demand turns to be an important issue. The lowcarbon logistics should be developed, and the resources, technology and service should be transferred to the Central and Western. The coordination of logistics and manufacturing industry and highvalue logistics should be developed.
Key words:logistics industry; technical efficiency; SBM directional distance function; sequential DEA; metafrontier production function
引言
我国物流产业快速发展,但运行效率低下,社会物流总费用与GDP的比率高达18%左右,与欧美等发达国家8%~10%的水平存在较大差距;物流绩效指数位列155个国家和地区的第28位[1],远低于新加坡、德国、美国等国,部分指标甚至落后于南非、巴西等国。我国物流产业高投入、以牺牲环境为代价的粗放式发展倾向比较严重,这要求我国物流业发展模式必须做出重大调整,要在能源消耗与碳排放的约束下提高效率,实现可持续发展。
1文献综述
数据包络分析(DEA)被广泛应用于物流产业的技术效率评价[2~4],一些学者改进工具方法以更科学地评价物流产业效率。余泳泽利用随机前沿分析(SFA)测算了中国物流产业效率[5]。钟祖昌运用三阶段DEA测算中国物流产业的运营效率[6]。田刚应用MalmquistDEA对中国物流业全要素生产率进行测算[7]。樊敏采用MalmquistDEA对我国城市群物流产业效率进行实证分析[8]。王琴梅等运用DEA对西安的物流效率进行分析[9]。刘勇探讨了我国物流业全要素能源效率[10]。谢菲等采用DEA对我国物流产业效率进行评价[11]。丁斌等运用SBM模型估算了我国物流业效率[12]。以上研究存在以下问题:一是采用当期DEA会产生不符合现实的技术倒退现象;二是假设决策单元(DMU)的技术水平相同,忽略了差异性;三是将能源消耗与环境污染外生化,难以反映真实的技术效率。
Lynde等提出了序列DEA以解决技术退步问题[13]。Battese等提出了基于SFA的共同边界函数以解决DMU的技术差异问题 [14]。ODonnell等运用DEA构建共同边界,以处理多产出的问题[15]。Cooper等提出了径向的和角度的、径向的和非角度的、非径向的和角度的以及非径向的和非角度的共四类DEA测度模型[16]。Fukuyama等和Fare等在Tone非径向、非角度的基于松弛的测度(SBM)基础上,提出了更一般性的非径向、非角度的方向性距离函数[17~19]。
本文将能源消耗和CO2排放内生于产业的增长,在Fare等提出的环境技术下[18,20],运用序列DEA和SBM模型测度我国物流产业技术效率,借助共同边界技术分析我国物流业的区域技术落差。在此基础上,对我国物流产业如何在能源消耗和碳排放约束下提高技术效率、促进区域物流产业协调发展提出了对策建议。
2研究方法与工具
21环境技术
3指标选取与数据处理
本文评估除港、澳、台和西藏外的我国26个省、自治区和4个直辖市2003~2012年物流产业效率我国尚未对物流产业进行详细的统计核算。作为其主要子行业,2003~2012年交通运输、仓储和邮政业的增加值平均占我国物流业增加值的83%,可代替物流业数据。 。数据来自2004~2013年的《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》。投入产出指标及数据处理如下:
(1)资本投入:以物流业固定资产投资额为基础数据,使用永续盘存法估算资本存量①。
(2)劳动投入:以物流业从业人员作为劳动投入。
(3)能源消耗:以物流业的能源消耗量折合成万吨标准煤作为能源投入。
(4)好产出:以物流业增加值作为好产出。
(5)坏产出:物流业的主要污染源于油耗产生的CO2。以CO2排放作为坏产出,燃料的CO2排放系数参照朱启荣(2010)[23]。
4实证分析
41技术效率及无效率分解
如表2所示,2003~2012年我国物流业技术效率较低,为0767,并由东向西逐渐降低。无效率主要源于CO2排放和能源消耗。分别降低26%的资本投入、46%的劳动投入和74%的能源消耗,同时提高36%的增加值、降低114%的CO2排放,我国物流业可实现完全有效率。东部地区除增加值无效率略高于中部外,其他投入和产出的无效率值均最低,表明东部地区的技术处于领先水平。中部地区突出问题是除了能源消耗和CO2排放的无效率较高外,劳动投入的无效率也很高,表明中部存在严重的劳动冗余。西部地区最突出问题是增加值的无效率过高,分别是东部和中部的675和10125倍。
从无效率贡献度来看(见图1),CO2排放、能源消耗、物流业增加值、劳动和资本由高到低依次成为物流业无效率的来源。其中,CO2排放和能源消耗的无效率贡献度总计达60%以上。忽略能源消耗与CO2排放,会严重高估物流业效率。东部和中部地区的CO2排放和能源消耗的无效率问题最突出,应重点加强节能减排。西部地区CO2排放和能源消耗的无效率贡献度低于东、西部地区,但增加值无效率贡献度却高达281%。西部地区面临加快增长和节能减排的双重压力。
42技术效率的变动趋势
2003~2009年我国物流产业技术效率波动下降,但波动幅度趋于减缓,2009年后出现上升(见图2)。2009年受金融危机影响,物流需求下滑,导致增加值产出严重不足。2009年我国实施4万亿投资,交通基础设施投资比重超过1/3,但物流业增加值并未相应提高,导致资本无效率大幅增加。此后,我国逐步建立了扩大内需的长效机制,提升了物流市场需求,物流业增加值得到较快增长,使得物流业效率有所提升。
43技术落差及技术追赶进程
如表3所示,各地区的共同效率逐步递减,东部地区明显高于中、西部地区,说明在共同技术前沿下,东部的技术效率最高。中部地区的组群效率高于西部地区,西部地区又高于东部地区,说明在各自的技术条件下,中部和西部的物流产业效率并不低,而东部的效率却不高。从技术落差率看,东部地区达到共同边界技术水平的967%,代表了技术前沿;中、西部地区的技术水平相对较低,只达到共同边界的839%和862%。西部的技术落差率变动率大于零,说明西部不断追赶技术前沿。而东部地区由于技术落差率很高,追赶共同前沿的空间十分有限。中部地区技术落差率的变动率为0,没有呈现追赶技术前沿的趋势。
5对策建议
发展低碳物流,实现物流发展与环境保护双赢。要积极构建低碳物流的政策体系,激励和引导物流企业的节能减排;优化物流运行组织方式,大力推广多式联运,发展共同配送,鼓励物流设施与设备资源的整合与共享;加强低碳物流技术与装备的研发与推广,大力发展节能、低碳、环保的物流设施与设备。
引导物流资源、技术与服务向中、西部地区转移,促进区域物流协调发展。物流基础设施投资继续向中西部倾斜,加强综合运输体系的建设;通过税收、专项基金等优惠政策,鼓励东部地区企业通过建立无水港、物流网点等措施向中、西部地区延伸服务。
加强物流业与制造业联动发展,促进物流需求的有效释放。依托优势企业和产业集聚区,搭建两业联动服务平台,鼓励物流企业嵌入制造企业物流业务全过程,实现供应链物流服务。
开发高端物流,以创新推动物流业的转型发展。加快发展供应链金融、供应链网络优化、物流方案设计等高附加值服务,着力发展医药物流、冷链物流、保税物流、逆向物流、电商及跨境电商物流、城市共同配送等新兴业态。
参考文献:
[1]Arvis J F,Mustra M A, Ojala L,et al.Connecting to Compete 2012:Trade Logistics in the Global Economy[R].The International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank, 2014.
[2]Min H, Seong J J. Benchmarking the Operational Efficiency of Third Party Logistics Providers Using Data Envelopment Analysis[J].Supply Chain Management,2006,11(3):259-265.
[3]Hamdan A, Rogers K J. Evaluating the Efficiency of 3PL Logistics Operations[J]. International Journal of Production Economics,2007,5(19):1-10.
[4]邓学平.我国物流企业全要素生产技术效率分析[J].系统工程, 2008,26(6):1-9.
[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):65-70.
[6]钟祖昌.基于三阶段DEA模型的中国物流产业技术效率研究[J].财经研究,2010,36(9):80-90.
[7]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.
[8]樊敏.中国城市群物流产业效率分析及发展策略研究——基于产业运作及联动发展视角[J].软科学,2010,24(5):11-16.
[9]王琴梅,谭翠娥.对西安市物流效率及其影响因素的实证研究——基于DEA模型和Tobit回归模型的分析[J].软科学,2013,27(5):70-74.
[10]刘勇.物流业全要素能源效率评价及其影响因素分析[J].统计与决策,2014(1):66-68.
[11]谢菲,黄新建,姜睿清.我国物流产业投入产出效率研究[J].南京师大学报(社会科学版),2014(1):48-56.
[12]丁斌,王琨.基于SBM模型的省级物流产业效率评价[J].统计与决策,2014(14):64-67.
[13]Lynde C, Richmond J.Productivity and Efficiency in the UK: A Time Series Application of DEA[J].Economic Modeling,1999,16(1):105-122.
[14]Battese G E, Rao D S P. Technology Gap of Efficiency and a Stochastic Metafrontier Function [J].International Journal of Business and Economics,2002,1(2):87-93.
[15]ODonnell C J, Rao D S P, Battese G E.Metafrontier Frameworks for the Study of Firm-level Efficiency and Technology Ratios[J].Empirical Economics,2008(34):231-255.
[16]Cooper W W,Seiford L M,Tone K.Data Envelopment Analysis[M].Boston: Kluwer Academic Publishers, 2007.
[17]Fukuyama H,Weber W L.A Directional Slacks-based Measure of Technical Inefficiency[J]. SocioEconomic Planning Sciences,2009,43(4):274-287.
[18]Fre R, Grosskopf S. Directional Distance Functions and Slacksbased Measures of Efficiency[J]. European Journal of Operational Research, 2010 ,200(1):320-322.
[19]Tone K.Dealing with Undesirable Outputs in DEA:A Slacks-based Measure (SBM) Approach[R].GRIPS Research Report Series I,2003.5.
[20]Fre R,Grosskopf S,Pasurka C A.Environmental Production Functions and Environmental Directional Distance Functions[J].Energy,2007,32(7):1055-1066.
[21]王玲,孟辉.我国内河港口与沿海港口的效率对比——基于共同边界和序列SBMDEA的研究[J].软科学,2013,27(3):90-95.
[22]张军,吴桂英,张吉鹏.中国省际物质资本存量估算:1952-2000[J].经济研究,2004(10):35-44.
[23]朱启荣.中国出口贸易中的CO2排放问题研究[J].中国工业经济,2010(1):55-64.
(责任编辑:王楠)