河南省物流业发展绩效评价——基于相关省份数据的实证分析

牛 进

（郑州工业应用技术学院 管理学院，河南 郑州451150）

一、引言

物流业连接国民经济各部门，其发展程度是一个国家或地区现代化程度和综合实力的重要标志之一。2016年，国家发改委印发的《促进中部地区崛起“十三五”规划》及《中原城市群发展规划》指出，促进中部地区全面崛起，是落实我国四大板块区域布局和“三大战略”的重要内容。河南省地处中原腹地，作为“一带一路”重要省份，物流业的发展对提高河南在全国经济地位，推动地区产业发展具有重要的作用。实现高效率的物流运行，是提升地区经济实力、促进产业结构升级、推动东中西区域良性互动协调发展的重要抓手。因此，笔者主要对中部地区6个省份及中原城市群发展规划涉及的河北、山东共8个省份物流业发展进行绩效评价，对比分析河南省物流业发展效率问题，并提出有针对性的解决措施。

关于物流效率，国内外的专家学者从不同的角度进行了分析。张林、董千里等以全国性节点城市为研究对象，从投入、产出的角度构建了区域物流发展水平与区域经济发展之间关系的模型，并对其关联性进行了分析［1］。范月娇利用随机前沿分析方法，选择资本、劳动、技术进步为投入因素，选择物流增加值为产出因素，选择信息化水平、产业结构等为外部因素，对国家流通节点城市物流产业效率进行了分析［2］。连兆大、程德通和张竟轶、张竟成运用DEA模型和三阶段DEA模型对相关省市物流效率进行了评价［3-4］。李开、王琴梅、谭翠娥则利用DEA-Tobit方法对东部省份和西安市的物流效率及影响因素进行了实证研究［5-6］。倪志敏运用SE-DEA模型和超效率SBM模型测度了河南省的物流效率［7］。

通过知网检索，以“河南省物流效率”为关键词的相关文献只有6篇，可见学术界对河南省物流效率的研究较少。基于此，笔者选取2012—2016年5年数据从区域协同发展方向选择相关省份利用DEA模型对河南省物流效率进行横向和纵向实证分析，比较河南省物流业发展与相关省份的差距，以确定影响河南省物流业效率的因素，并结合分析给出对策建议，优化河南省物流产业发展，提高河南竞争优势。

二、理论模型

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称为DEA）是一种基于线性规划的用于评价多投入与多产出的决策单元相对有效性的工具，它由美国运筹学家Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出。在数据包络分析中，每个被评价的分析单元成为一个决策单元，笔者的分析基于规模报酬不变的C2R和规模报酬可变的BC2两种模型。这两种DEA模型还分为以投入为导向和以产出为导向两种，这实质是对偶问题。以投入为导向的模型如下：

在模型（1）中，当 θ=1，且 s+=0，s-=0 时，决策单元为DEA有效。

在模型（2）中，当 δ=1，s+=0，s-=0 时，决策单元为DEA有效。

根据技术效率、纯技术效率和规模效率之间的关系，θ=δη，我们可以根据模型（3）计算决策单元的规模效率。

在模型（3）中，当η=1时，决策单元为DEA有效。

三、河南省物流业绩效实证研究

（一）变量选取与数据说明

绩效一般用投入产出比来表示，物流的绩效也是如此。测度物流绩效投入方面的指标可采用固定资产投入、劳动力投入或就业人员行业工资、运输线路长度、信息化程度等，测度物流绩效产出方面的指标可采用货运量、货运周转量、地区生产总值、交通货运仓储业增加值和邮政业增加值等［1-7］。笔者基于文献查阅，指标选择如表1所示。

表1 河南及相关省份物流投入产出指标体系

选择河北、山西、安徽、江西、山东、河南、湖北、湖南8个省份数据为实证样本，物流投入和产出数据均来源于2013—2017年《中国统计年鉴》资料汇编。

（二）评价结果

利用2013—2017年相关省份物流产业发展的数据，运用DEA Solver5.0软件对8个省份2012—2016年物流业发展的技术效率、纯技术效率和规模效率进行测算，结果分别如表2、表3和表4所示。

表2 物流业发展技术效率评价结果

表3 物流业发展纯技术效率评价结果

表4 物流业发展规模效率评价结果

（三）评价结果分析

1.技术效率分析

根据表2，我们得到8个省份2012—2016年物流业发展技术效率统计结果，如表5所示。

表5 物流业发展技术效率评价结果统计

从表5可以看出，2012—2016年所选8个省份物流业发展技术效率平均值分别为0.841、0.874、0.901、0.874、0.875。2012—2016年河南省物流业发展技术效率分别为 0.925、0.857、1.000、0.855、0.895， 其中 2013年、2015年低于平均水平，5年的技术效率在8个省份中排名第5，仅2014年技术效率值为1，达到DEA有效，其余年份技术效率值均小于1，说明河南省物流业的技术效率还有很大的提升空间。

2.纯技术效率分析

根据表3，我们得到8个省份2012—2016年物流业发展纯技术效率统计结果，如表6所示。从表6可以看出，2012—2016年物流业发展纯技术效率平均值分别为 0.891、0.908、0.925、0.929、0.937。2012—2016 年河南省物流业发展的纯技术效率分别为0.929、0.884、1.000、0.871、0.924，其中 2013 年、2015 年、2016 年河南省物流业发展纯技术效率均低于相关省份的平均值，5年平均纯技术效率排名第6。

表6 纯技术效率评价结果统计

3.规模效率分析

8个省份2012—2016年物流业发展规模效率统计结果如表7所示。2012—2016年所选样本规模效率平均值分别为 0.949、0.965、0.975、0.937、0.929。 河南省2012—2016年物流业发展规模效率值分别为0.997、0.970、1.000、0.981、0.969、0.983，总体高于平均水平。2014年规模效率值为1，其余均处于规模效率递增阶段。

表7 规模效率评价结果统计

4.河南省物流业发展效率非有效的原因

表8和表9展示了河南省物流业发展技术效率和纯技术效率非有效的原因。从河南省物流业发展技术效率来看，2014年为DEA有效，其余年份均为非有效。2012年河南省物流产业发展技术效率非有效的原因为从业人员投入及运输网络里程投入冗余，交通货运量产出不足；2013年河南省物流产业发展技术效率非有效的原因为从业人员投入冗余且货运量产出不足；2015、2016年河南省物流产业发展技术效率非有效的原因为从业人员投入、运输网络里程投入冗余，货运周转量产出不足。

表8 河南省物流产业技术效率非有效的原因

在纯技术效率方面，2012年河南省物流产业发展纯技术效率非有效主要是由于从业人员、运输网络里程投入冗余且交通货运量和产业增加值产出不足；2013年河南省物流产业发展纯技术效率非有效主要是由于从业人员、运输网络里程投入冗余且交通货运量产出不足；2015、2016年河南省物流产业发展纯技术效率非有效主要是由于从业人员、运输网络里程投入冗余且货运周转量产出不足。

表9 河南省物流产业纯技术效率非有效的原因

四、结论与建议

以中部地区6省及中原城市群建设相关省份河北、山东共8省为实证样本，运用DEA模型对河南省物流业发展绩效进行实证分析，主要结论有以下几个方面。第一，河南省物流业发展技术效率较低。2012—2016年河南省物流业发展技术效率分别为0.925、0.857、1．000、0.855、0.895，其中 2013 年、2015 年低于平均水平，5年的技术效率在8个省份中排名第5。第二，纯技术效率排名靠后。河南省物流业发展的纯技术效率分别为 0.929、0.884、1.000、0.871、0.924， 其中 2013年、2015年、2016年河南省物流业发展纯技术效率均低于相关省份的平均值，5年平均纯技术效率排名第6。第三，河南省物流业整体规模报酬递增。第四，人员及运输网络里程投入冗余及货运量和货运周转量产出不足使得河南省仅2014年为物流绩效DEA有效，其余年份均为无效。

根据实证结果，提出提高河南省物流业发展效率的相关建议：第一，以提升纯技术效率及技术效率为重点，不断提高资源的利用率。合理优化从业人员结构，调整运输网络利用。第二，优化产业结构，继续利用、巩固河南省区位优势，建成连通境内外、辐射东中西的物流通道枢纽，提高产能。