“一带一路”节点城市(郑州)物流效率分析

牛进

(郑州工业应用技术学院管理学院，河南 郑州 451150)

1 引言

目前我国的经济进入以高效率、低成本、可持续发展为特点的经济“新常态”。物流业是国民经济的基础性、战略性产业，物流业效率的高低深刻影响经济发展状态。2017年我国社会物流总费用与GDP的比率为14.6%，虽然实现了从2012年以来连年下降，但是占GDP比重仍然较高。物流业“成本高、效率低”的问题仍然比较突出，各级政府部门相继出台各种政策发展物流业，为了改变这一现状，我国出台各种相关政策发展物流业，着力产业结构改革，改善物流环境，降低物流成本，提高物流效率。在此背景下，郑州市作为“一带一路”重要的节点城市，更应该快速融入新环境，进入物流业转型升级、提质增效的新时期。

郑州的物流行业从2001年起开始慢慢壮大，作为河南省省会，郑州物流业的发展和河南省物流业发展息息相关。2017年全省物流业增加值达到2352.8亿元，占GDP的比重为5.2%，增长8.6%。根据郑州市国民经济和社会发展公报数据，2017年郑州市交通运输、仓储和邮政业增加值为486.8亿元，增长10.1%。快递业务量方面，2017年郑州市快递业务量49139.2万件，快递业务收入57.8亿元，分别据全国第18位和第15位，占河南省快递业务量的45.8%和49.8%。货运量方面，2017年郑州货运量为25130万吨，货运周转量实现779.2亿吨公里，郑州机场货邮吞吐量首次突破50万吨，增长10%以上。根据郑州市《加快现代物流业转型发展的实施意见》到2020年全市物流业增加值将达到1000亿元，年均增长17.8%左右。郑州市物流业产业规模不断的发展壮大，辐射周边节点城市，带动经济增长的作用明显增强，交通辐射能力达到全国 26 个省自治区直辖市，已经成为我国重要的物资集散中心。

提升整体物流效率，降低物流成本，完成物流产业转型升级也是郑州市物流业发展的趋势，因此，本研究基于郑州市物流现状，选取2010-2017年数据进行评价分析，并找出影响郑州市物流业影响因素，为郑州市物流业转型发展及相关部门决策提供一定的建议。

2 理论模型建立

2.1 模型建立

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，由美国运筹学家Charnes，Cooper和Rhodes于1978年提出。每个被评价的分析单元成为一个决策单元，本文基于规模报酬不变的C2R和规模报酬可变的BC2两种模型，以投入为导向，分析“一带一路”重点18省份物流绩效问题。这两种DEA模型以投入为导向和以产出为导向的分类，实质属于对偶问题，以投入为导向的模型如下：

(1)

模型(1)中，当θ=1，且s+=0，s-=0时，决策单元为DEA有效。

(2)

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，我们可以根据公式(3)计算决策单元的规模效率。

(3)

模型(3)中，当η=1时，则决策单元为DEA有效。

2.2 变量选取与数据说明

绩效评价一般多用投入产出比来表示，物流的绩效评价也是如此。物流的投入方面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，产出方面指标可采用货运量、货运周转量、地区生产总值、交通货运仓储和邮政业增加值等。本文基于文献查阅，指标选择如表1：

表1 郑州市物流投入产出指标体系表

选择郑州为实证分析样本，投入产出数据来源于2011-2017年河南省统计年鉴及郑州市国民经济与社会发展统计公报汇编。

3 评价结果

利用郑州市2010-2017年物流产业发展数据，运用DEA Solver5.0软件对8年的技术效率、纯技术效率和规模效率进行测算，结果如表2所示。

表2 郑州市物流绩效评价结果

(1)从表2可以看出在技术效率方面，2010-2017年郑州市物流技术效率平均值为0.973，2010、2015、2016年低于平均水平，排名靠后；2010、2013、2015、2016四年的得分小于1，未达到DEA有效。在纯技术效率方面，2010-2017年郑州市物流纯技术效率平均值为0.979，2010、2015、2016年低于平均水平，排名靠后，且纯技术效率不为1，未达到DEA有效。在规模效率方面，八年的平均效率为0.994，2013、2015、2016年的规模效率均低于平均水平；2010、2011、2012、2014、2017五年的规模效率为1，但是2010年的物流技术效率和纯技术效率均小于1。2013年郑州市物流规模效率递减，说明可能存在两个原因，物流投入要素不足，而随着物流市场的扩大，导致物流效率下降或者由于物流规模的扩大，整体物流业管理方式落后不能适应物流行业发展，导致物流效率下降。2015年规模效率虽然不变，但纯技术效率和技术效率均未达到DEA有效，说明在2015年存在管理技术、方法等方面的不足，还有改善空间。2016年规模效率递增，但未达到纯技术效率最优，说明2016年对现有物流资源利用不足，应在提高管理水平的基础上合理利用物流资源，以达到物流效率最优。

(2)相关年份物流业发展效率非有效的原因。如表3所示，在技术非有效原因方面，在固定资产投入方面，2013、2015、2016年均出现投入冗余，2010年郑州市存在物流从业人员投入冗余及2016年存在工资投入冗余。在产出方面，2013年存在交通货运量产出不足，2010、2013、2016年均存在货运周转量不足，2010、2015、2016年存在物流产业增加值不足。

表3 郑州市物流技术非有效的原因

(3)相关年份物流纯技术非有效原因。在纯技术非有效方面，2010、2015、2016年存在固定资产投入冗余及物流产业增加值不足现象；2010、2015年存在从业人员投入冗余；2016年存在平均工资投入冗余及货运周转量不足现象；2010年还存在货运周转量产出不足。

表4 郑州市物流纯技术非有效的原因

4 影响因素的确定及Tobit回归分析

以前面得到的2010-2017年郑州市八年的物流效率作为因变量，选择郑州市生产总值、货运量、进出口总额和区位商作为自变量，构建Tobit模型并进行回归分析，确定各个变量是如何影响物流效率的。

Yi= β0+ β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+μ

式中：Yi代表物流效率，X1i代表郑州市生产总值，X2i代表郑州市货运量总额，X3i代表郑州市进出口总额，X4i代表区位商。β0为常数，β1、β2、β3、β4位回归系数，μ代表误差项。郑州市生产总值代表郑州市的经济发展水平，货运量代表了物流资源的利用率，进出口总额代表了郑州市的外贸水平，区位商代表了郑州市的区位因素。数据来源于《河南省统计年鉴》及《郑州市国民经济和社会发展统计公报》。

本文使用Eviews 7.2软件，对建立的Tobit模型进行回归分析，结果如表5所示。

表5 Tobit模型回归分析结果

回归结果说明：①郑州市经济发展水平对物流效率具有正向的影响作用，二者的影响系数为0.000153，主要因为经济发展水平的提高带动物流产业对基础设施的投入，也增加了货物运输量或者周转量，进一步提高了物流效率。②郑州市货运量对于物流效率的影响为正相关，且相关度较高，说明货运量是影响物流效率的重要因素。货运量可以代表郑州市对于相关物流基础设施资源的利用率，说明郑州可以采取措施增加物流货运量，以提高物流效率。③郑州市进出口总额对于郑州的物流效率影响为负相关，但影响较小，即外贸水平对于郑州市物流效率影响较小，随着对外开放程度的提高，需要有相关的人员、资金投入相匹配，才能对于整体物流效率的提高有正向影响。④区位商统计结果为正相关，说明郑州市的区位交通优势对于郑州物流效率为积极的影响，郑州应积极发挥其交通枢纽作用，优化运输方式提高物流整体效率。