肖斌 程晓静
内容摘要:物流业是现代区域经济发展的新增长点,当前广东省大力发展物流业,将其视作推动经济转型与产业升级的重要抓手。本文采用DEA分析法,以广东辖区内21个市为研究对象,利用2010-2015年物流业的面板数据对物流效率进行总体评价,并试图找出物流效率在珠江三角洲、东西两翼及山区的差异。研究结果表明,广东地区物流综合效率水平不高,资源存在浪费。城市之间、地区之间的效率指标差距较大,其中珠三角地区物流效率水平比较高,西翼效率水平一般,东翼及山区效率水平较低。文章最后对导致效率差异的因素进行分析并针对效率表现的不足提供相应的对策建议。
关键词:物流效率 效率评价 区域差异 DEA模型
引言
物流业作为区域经济发展的重要组成部分,能够通过优化区域资源配置,发挥产业协同作用,促进区域经济良性循环。近年来,随着我国区域经济协同发展布局的日益深化,物流业对国民经济的影响力逐渐上升,物流业的效率指标已经被纳为考察国民经济运营效率的核心指标,同时区域现代物流业的发展及效率问题也得到国内外学界的广泛关注及研究。目前研究领域中常用的效率研究方法分为参数法和非参数法两种,其中参数法包括SFA、DFA等,非参数法有PDH、DEA等。国内外学者如Ondrich & Ruggiero(2001)、韩松等(2004)、Ruggiero(2007)的研究表明,非参数法如DEA在研究多投入多产出问题上更具优势。自其1978年首次提出以来,已经广泛应用到经济、教育、金融、医疗、军事、物流等众多领域,取得了良好效果。国内研究方面,本文以DEA及物流为关键词在中国知网(CNKI)进行检索,发现最早自2001年以来,国内学术界公开发表的应用DEA评价物流效率方面的论文有403篇,涉及企业物流效率、物流设施布局、物流系统效率、全国或省市等区域物流效率等诸多方面。贺竹磬、孙林岩(2006)首次应用DEA法对区域物流效率进行评价。肖丹、刘联辉(2011)以民用汽车拥有量、通车里程和物流业从业人数为投入指标、地区生产总值和货物周转量为产出指标构建了城市物流效率评价指标体系。赵雷等(2012)、刘云枫(2014)分别利用DEA法对北京市物流效率进行了分析。王柏谊(2016)、陈建华等(2016)分别利用DEA法对江苏、吉林、河南、广东等省的物流效率进行了分析。
广东现代物流业发展迅速,但物流业总体发展不平衡,省内地区间物流业发展存在较大差距。得益于优越的地理位置及交通便利等因素,经济较为发达的珠三角城市物流业发展速度较快,而经济较落后的东西两翼及北部山区物流业总体发展水平较为滞后。如前文所述,结合地区投入产出情况,采用物流效率指标对物流业发展质量进行测度,能够真实反映地区间物流业发展的竞争力。本文结合广东省各地区的资源优势及地缘特点,评价和认识不同城市和地区物流效率的真实水平,并分析其区域差异,为推动广东地区物流业全面均衡发展及推动产业转型提供建议和启示。
研究方法与数据来源
(一)研究方法
DEA法是是由美国数学家A.Charnes和W.W.Coopor于1978 年提出的一种非参数效率分析方法,可以对多投入多产出的决策单元(DUM)的相对有效性进行测算。该方法的优点在于并不直接对数据进行综合,无须对数据进行无量纲化处理,也不需要进行权重假设,因而排除了数据选择上的主观性,在多投入多产出问题的效率分析方面具有较好效果。在DEA方法中,最常用的模型有两种——CCR和BCC模型。前者前提是规模报酬是不变的,评估决策单元的综合效率,后者在假设规模报酬是可变的情况下,评估决策单元的技术效率。同CCR模型相比,BBC模型可以进一步测算DEA非有效的决策单元是由于技术非有效还是规模非有效造成的。
考虑到对于物流业来说,资源的投入量相对易控制,本文采用投入导向型BCC模型。在模型构建中,需要假设N个决策单元DUM{DUMj,j=1,2…n} ,每个 DUMj有m种类型的输入Xj=(x1j, x2j,…xmj)T以及s种类型的输出Yj=(y1j, y2j,…ysj)T,要求保持产出不变的情况下投入最小,即:
(二)指标选择与数据来源
采用DEA测量效率是否准确的关键在于投入和产出指标的选择。国内学者在物流效率评价指标方面的研究也有不少,常见的指标包括GDP产出、物流从业人员数、物流固定资产投资额、等级公里数等。考虑到数据的可得性及一致性,本文在多位学者研究基础上构建了广东地区物流效率评价指标体系,其中包括2个输出变量,3个输入变量。输出指标为交通运输、仓储和邮政业产值及货运周转量。交通运输、仓储和邮政业产值能够有效衡量物流发展的有效性,货运周转量反映区域物流的活跃程度。输入指标为:物流业固定资产投资额,选取交通运输、仓储和邮政业固定资产投资额来代表;物流业从业人数,选取各市城镇单位物流业在岗职工年末人数来代表;公路里程数,广东货运仍以公路运输为主,区域间物流发展程度的差异主要是公路建设规模的差异。
为全面反映和分析广东省物流业发展效率,本文采用2010-2015年广东省所辖21个地市的物流投入产出数据,数据来源于《广东统计年鉴》。考虑到地域经济发展的不平衡,本文参考广东统计年鉴,将广东省按照珠三角、东翼、西翼、北部山区四大区域进行划分,其中,珠江三角洲包括:广州、深圳、珠海、佛山、江门、东莞、中山、惠州和肇庆;东翼包括:汕头、汕尾、潮州和揭阳;西翼包括:湛江、茂名和阳江;山区包括:韶關、河源、梅州、清远和云浮。
研究结果
(一)统计结果
基于2010-2015年物流投入产出的原始数据,应用DEA2.1软件对广东21个城市的物流效率进行测算,包括综合技术效率、纯技术效率和规模效率。
从表1的结果来看,21个城市综合效率的均值为0.748,其中综合效率为1的城市有8个,这8个城市近年来物流业发展呈有效的状态。其余13个地区综合效率值小于1,即处于DEA非有效的状态,其中11个地区综合效率值低于平均水平,说明广东地区物流业发展总体不平衡,两极分化严重。endprint
DEA的BCC模型中,综合效率可以分解为纯技术效率和规模效率。纯技术效率是测度决策单元在规模报酬可变的生产前沿面上的最佳投入与实际投入的比率。规模效率值可以用来判断城市物流业规模是否合理,资源配置是否达到最优。该值为1时说明规模有效,否则规模无效,需要进一步调整。通过表1可以看出,广东省大多数城市技术效率都处于较高水平,其中广州等13个城市的纯技术效率值为1,达到了技术上的有效,说明这些城市的物流投入结构合理,表现出较强的技术利用能力。惠州、中山等8个城市的纯技术比率小于1,说明这些城市物流投入产出结构存在不合理,其中肇庆、阳江、韶关三市技术比率远低于平均水平。从广东物流规模效率的测量结果可以看出,广州、深圳等8个城市规模效率有效且规模报酬不变,实现了资源的最佳配置。中山、肇庆等9个城市规模效率无效且规模报酬递增,说明这些城市投入不足,适当追加物流投入可实现更高产出。惠州、湛江等4个城市规模效率无效且规模报酬递减,表明投入已饱和甚至出现剩余,继续投入已不可能带来更高的产出。
(二)投入冗余与产出分析
物流系统的投入冗余和产出不足的分析目的在于获取物流业非DEA有效决策单元在既定产出下相关投入可减少的幅度或既定投入下相关产出可增加的幅度。惠州、肇庆、揭阳、阳江、清远、梅州、韶关、河源8市纯技术效率值小于1,反映出以上城市在现有技术水平下,存在资源重置或浪费。表2计算出这些城市的投入冗余额与产出不足额,可以帮助找出引起技术效率无效的原因及物流绩效提升的方向。
表2显示,惠州、清远、韶关三市在物流业固定资产投资额、物流业从业人数、公路里程数三个指标上均存在不同程度的投入冗余。惠州属于珠三角地区物流效率相对较弱城市,物流规模呈收益递减趋势。惠州市非DEA有效的原因主要在于物流仍以传统仓储、配送为主,大型现代物流企业少,信息化程度低,导致物流投资见效慢,从业人员效率偏低。惠州市如能在现有资源投入不变的情况下,合理有效配置,仍能够有效提高行业效率。清远、韶关两市位于广东山区,两市均处于规模报酬递减阶段。清远投入冗余集中在公路里程数指标,达13292.35公里,韶关投入冗余集中在物流业固定资产投资额指标、物流业从业人数指标。以清远为例,清远地处粤北山区,是连接珠三角与内地市场的重要枢纽,交通基础建设以公路为主,公路里程数排全省第一。但该市物流业分散,缺乏完善的网络体系,导致物流对现有交通资源利用有限。
肇庆、揭阳、阳江、梅州、河源五市同时存在投入冗余与产出不足的情况。以河源为例,河源在物流业固定资产投资额、物流业从业人数、公路里程数三方面上都存在投入冗余,分别为0.99亿元、270人、4424.53公里。在输出指标上,交通运输、仓储和邮政业产值及货运周转量都存在产出不足,分别为21.83亿元、63.91亿吨公里。河源规模效率值仅为0.347,处于规模收益递增阶段,仍然有较大提升空间。河源与揭阳作为广东经济欠发达地区,物流效率代表广东省的最低水平,需要同时在投入和产出两个方面改进,不断进行整合资源,积极降低成本,借助物流效率提升推动当地GDP的提升。
(三)区域差异分析
将广东21市按照区域划分为珠三角、粤东、粤西及山区,对这四个区域的物流业效率进行统计(见表3),效率指标按照区域城市的均值进行取值,规模收益情况的判断取决于区域内城市规模收益的构成情况,例如某区域规模效益递增的城市占总体的50%(含)以上,则该区域为规模效益递增。
表3反映出广东省物流业总体发展的不平衡,珠三角地区物流业发展水平明显優于其他区域。珠三角地区除惠州、中山、肇庆三市外,其他城市基本都达到了DEA有效,在规模效益上,该地区基本上处于规模收益不变的阶段,说明珠三角城市物流投入要素和产出实现同比例增长,生产处于最佳阶段。东翼和北部山区由于经济发展水平欠缺,制造产业不够发达,制造业对生产性服务业支撑薄弱,交通区位欠佳等导致综合技术效率都处于较低水平。除此之外,两区域的规模效率值也偏低,物流要素投入未能满足产业发展需求,可以通过扩大规模提高物流系统效率,缩小与其他地区的差异。西翼三市中的茂名和湛江两市物流业投入产出情况较好,基本达到资源使用最优。由于物流成本高,物流业务外包比例低导致揭阳市物流综合效率排在全省最后,拉低了整个区域的发展水平。在规模收益上,三市规模报酬各自处于不同阶段,整个地区的规模收益情况难以直接判断,单就个体而言,茂名应保持现有资源投入规模,湛江可以适当减少要素投入,调整投入产出比例,实现效率最优。揭阳市处于规模收益上升阶段,可以继续增加要素投入,获得更大产出。近年随着揭阳市电子商务业务快速发展,邮政快递投入规模加大,有助于改进城市的物流效率。
区域差异影响因素分析
通过前文分析可知,广东地区物流发展总体不平衡,珠三角地区物流效率水平最高,西翼居中,东翼及北部山区最差。影响区域物流效率差异的因素众多,各个因素对物流效率指标的影响程度也各有不同,除了指标选取时考虑的物流产出、人员投入等,还需要综合考虑经济水平、产业结构、政策支持等影响因素,总结起来可以分为以下几个层面:
(一)宏观层面
区域的经济发展水平是影响该地区物流投入规模的关键因素。区位条件,例如区域的自然区位、海陆位置、交通位置等是影响物流业发展的客观因素。高质量的物流人才能够有效提升物流企业的管理水平并推动技术创新,在物流系统运行过程中起到举足轻重的作用。珠三角地区处于广东中南部,毗邻香港、澳门,凭借其发达的经济水平、优越的区位条件及政策环境吸引了大量高素质的人才,促进物流业效率的提升。广东东翼、西翼、山区均属于经济欠发达地区,经济产值加到一起不到广东省20%,区内交通运输网络不够发达,人才流出频繁,物流业活力不足,效率水平相对较低。
(二)产业层面
产业理论方面的研究证实,作为现代服务业的重要构成,物流产业的发展依赖相关产业的支撑,尤其是制造产业。制造业通过物流产业提供的服务和设施,能够有效降低物品流转周期,加速资金周转。越来越多大型制造企业将产品物流环节分离外包出去,专注于生产技术,努力提高企业核心制造业竞争力。广东省是全国制造产业基地,市场对物流服务的需求一半以上来自于制造企业的需求,其中珠三角制造业尤为发达,先进的制造业发展水平有效推动该地区物流服务优化及市场效率的提升。广东东西翼及山区制造业发展水平相对滞后,尤其是西翼和山区,地处广东内陆,农业是这些地区的支柱产业,由于农产品物流发展缓慢,再加上缺乏其他产业的拉动和支持,现代物流产业发展缓慢。落后地区应努力提升制造产业生产效率,鼓励制造企业服务外包,增加物流需求,带动物流业发展。endprint