东部沿海经济带物流产业发展与生态经济互动效应研究

董会忠，姚孟超

(山东理工大学 管理学院,山东 淄博 255000)

一、引言

随着经济全球化和区域一体化的不断发展，物流业作为第三产业的重要组成部分成为当代经济发展的一大推动力量。近年来，由于社会分工的进一步细化，物流产业以突飞猛进的态势成为世界经济又一新的增长点[1]70-74，成为国民经济发展的动脉和基础产业，是国家现代化和综合国力的重要标志之一，被喻为“经济发展加速器”。物流产业的发展水平主要体现在效率上，但近几年来，我国物流产业的发展在资本、劳动力的投入方面不断增加，同时加速了对高能耗资源的消费，造成环境污染严重。因此在加快物流业发展的同时，应处理好物流产业和生态经济的协调关系，提高物流业发展质量，减少资源的浪费和生态环境的破坏。

关于物流产业和生态经济的问题，国内外众多学者对此进行了研究，Murphy和Poist通过问卷调查的方式，对加拿大、美国以及欧洲的一些国家进行研究，结果表明政府调控在促进低碳物流、保护生态环境方面起着重要作用[2]5-16；Sbihi和Eglese认为学术界不断出现的新研究方法和数学模型对物流产业发展过程中如何协调好同生态经济之间的关系有促进作用[3]99-116；Harttmut对以卡车和火车为主的物流运输过程中碳排放的测算问题进行研究，建立了以能源消耗和公里数为基准的模型，在此基础上提出发展可持续物流的重要性[4]263-268；Vanek和Morlork以美国商品货运为例，运用生命周期评价法对物流运输过程进行优化设计，建议通过引进先进设备、采用合理的运输模式，提高能源利用率，减少碳排放，降低物流产业对生态环境的污染[5]11-12；张秀媛等从城镇化的视角研究了物流产业对能源消耗的影响，并对全生命周期的城市交通能耗碳排放进行测算，结果表明当低碳和满载量提高的情形下，城市交通能耗碳排放显著降低，从而减少对生态环境的破坏[6]142-150；李丽通过运用模糊物元法进行实证研究，构建了京津冀地区低碳物流评价模型，研究发现京津冀地区的低碳物流能力逐年提升，并建议在发展物流业的过程中，加强政府的政策支持[7]72-81；周叶等采用物流作业直接耗能法，从运输能源消耗和运输路径角度核算了我国省域2008年物流作业的二氧化碳排放情况，在发展物流业的同时，就如何减少能源的消耗，减少对生态环境的污染提出政策性建议[8]81-87；张立国等人收集我国30个省(自治区、直辖市)物流产业的面板数据，从环境生产技术出发，建立了物流碳排放绩效测评体系，研究得出我国物流行业碳排放总量呈逐年增长的趋势，对生态环境的污染日益加重[9]95-102。

梳理现有文献可知，关于物流产业的研究方面，近年来越来越重视资源环境约束、能源消耗和生态经济的协调发展问题。在经济快速发展的同时，减少由于物流业的发展带来的能源消耗和碳排放的增加，将有利于实现我国节能减排的目标。但是以上研究关于物流产业效率和生态经济之间的关系以及相互影响机制的文献较少，而且在经济快速发展的情况下，物流产业集聚度与生态经济的关系研究依然是薄弱点，基于此，本文选用东部沿海物流业发展相对完善的12个省(自治区、直辖市)作为研究对象，通过构建非期望SBM-DEA模型测算东部沿海样本区域的物流产业效率和生态经济效率，分析我国沿海区域两者的变化情况，并借用区位熵法测算物流产业集聚度，最后运用面板数据模型分析物流产业效率、物流产业集聚度和生态经济的互动效应关系，对将来如何发展低碳物流和保护好生态环境提出政策性建议。

二、研究方法

(一)非期望SBM-DEA模型

DEA模型(数据包络分析)是由Charnes等提出的效率评价方法，该方法的实质是利用非参数和数学规划等方法，不受所投入和产出数据的量纲影响，并且在模型的构建过程中不需要建立生产函数模型，将决策单元(DMU)的所有变量投射到平面上，构成投入最小或者产出最大的生产前沿面，来评价每个决策单元与生产前沿面的效率差异，从而评判每个决策单元是否达到有效，基于以上优点，DEA模型评价方法已经成为成熟的相对效率评价方法[10]273-279。DEA模型的界定如下[11]32-41：对于n个决策单元(DMUs)的投入、产出矩阵分别为：X=(xij∈Rm×n)和Y=(yij∈Rs×n)；假设数据是有效的，即X>0,Y>0；假设生产可能集为P，则为：

P={(x,y)|x≥Xγ,y≤Yγ,γ≥0}

(1)

γ是集合Rn中的一个非负数；将决策单元DMU(x0,y0)记作：

(2)

当满足S-≥0,S+≥0且γ≥0时，矢量s-∈Rm,s+∈Rs分别表示这个表达式的投入和产出指标，这是一个松弛变量的指标体系，效率模型如下：

(3)

s.t.

首先，在物流产业效率和生态经济效率的研究中，传统的DEA模型(BBC模型和CCR模型)的研究主要是基于期望产出的视角，而忽略了投入和产出的松弛度方面的问题，导致所得出的效率结果偏高，对决策单元的评价产生误差。其次，生态效率的测算偏差会对经济增长绩效的评价造成一定程度的扭曲，还会影响政府在生态效率方面的决策，进而导致环境的进一步恶化。基于以上缺陷，本文在传统DEA模型的基础上综合SBM模型，构建非期望产出SBM-DEA模型来研究物流产业和经济生态效率问题，该模型将松弛变量考虑到目标函数中，一方面弥补了传统DEA模型的不足，另一方面考虑了非期望产出对研究问题的效率影响。

SBM-DEA模型中，对于前述的n个决策单元，假定每一个决策单元的投入向量X有m种，期望的产出向量(Yg)有s1种，非期望的产出向量(Yb)有s2种，则Xi∈Rm、Yg∈Rs1以及Ybi∈Rs2，可以定义矩阵X、Yg和Yb分别是：

(4)

则非期望产出SBM-DEA模型可以表示为：

(5)

s.t

x0=Xγ+s-

γ≥0,s-≥0,sg≥0,sb≥0

其中，s表示投入和产出的松弛变量；γ是权重系数。目标函数是关于s-,sg,sb严格递减的，且目标函数0≤ρ*≤1。对于特定的被评价单元，当且仅当ρ*=1时，即s-=0,sg=0,sb=0，决策单元是有效的。

(二)区位熵

物流业作为一种专业化、社会化的物流活动和物流业务，始终贯穿在区域经济发展和运行的各个环节中，是现代社会经济发展的“推助器”，物流产业服务的专业化程度与效率水平对提高经济水平运行质量、优化产业配置和推动地区经济发展有着现实意义[12]58-65。根据已有的关于物流产业集聚度的研究，同时考虑物流产业自身的特点，本文建立区位熵指标来测算东部沿海地区的物流产业集聚度，具体公式如下：

(6)

公式(6)中qit代表i地区时期t物流从业人数，Qit代表t时期所研究区域的总的物流就业人数，即东部沿海区域12个省(自治区、直辖市)物流产业从业人员数，qt代表i地区所有行业的从业人员总数，Qt代表全国各行业的所有就业人员数,LQ代表物流产业集聚度。考虑到目前关于物流产业的界定较为模糊，在构建物流产业统计数据和指标选取方面还没有统一的规划，基于此，本文选用交通运输、仓储和邮政行业的相关数据来测算我国东部沿海区域的物流发展情况。

(三)面板数据模型

面板数据又称为平行数据，是把时间序列向空间轴拓展所形成的拥有个体、时间和指标的三维结构数据。面板数据模型是基于面板数据建立的计量经济模型，通过分析变量之间相互关系来解决多重共线性问题。本文选择Panel Date面板数据模型的原因是，面板数据可以避免由于数据过少而造成所反映的经济结果的不真实，模型表述如下：

yit=αit+xitβit+μit(i=1,2,…,N;t=1,2,…,T)

(7)

其中yit是N×1维的被解释变量向量，αit是截面单元的个体特征，xit是1×K维解释变量向量，βit是xit的系数向量，μit为随机扰动项，i代表不同的个体，N为解释变量个数，t代表不同的时间，T是截面成员的总时期数。

假设参数确定的情况下，PanelDate模型有两种不同的表达形式，即混合回归模型和个体固定模型，表达式如下：

混合回归模型为：

yit=α+xitβ+μit(i=1,2,…,N;t=1,2,…,T)

(8)

个体固定效应模型为：

yit=αi+xitβ+μit(i=1,2,…,N;t=1,2,…,T)

(9)

为消除模型设定不合理导致估计结构与要模拟的现实经济行为之间的侧偏差，常用F统计量进行检验来确定选用哪种模型。以F统计量进行估计时，原假设为H0:α1=α2=…=αN，备选假设为H1:α1≠α2≠…≠αN。拒绝原假设模型设定为个体固定效应模型，不拒绝原假设模型设定为混合回归模型。

F统计量定义如下：

F(N-1,NT-N-K)

(10)

整理得：

(11)

其中SSEr和SSEit是混合回归模型和个体固定效应模型的残差平方和，N是截面成员数，T是样本期数，K是解释变量数。

三、指标设定与数据来源

(一)物流产业效率指标选取

在应用非期望产出SBM-DEA模型研究物流产业效率的过程中，合理选取物流业的投入和产出指标，对研究问题的准确性起着至关重要的作用。综合国内外许多学者的研究，本文选取各项指标如下。

1.投入指标

第一，资本投入：以所研究地区的物流产业的固定资产存量和其他物流产业投入为准，采用永续盘存法进行估算。资产类型包括物流产业固定资产投资总额、物流营运里程、物流业资本存量、物流业投资占比、物流业支出占比和行业GDP等。

第二，劳动力投入：主要是指个研究地区的物流业年末从业人数和物流业职工工资总额。

第三，其他投入：考虑到环境因素，本文将碳排放量、社会保障投资、物流业能源消耗和公共环境等也纳入投入指标的范畴。

2.产出指标

第一，期望产出：物流业涉及到的物流货运量、货运周转量、物流业产值和物流业增加值作为主要的期望产出指标，此外，所研究地区的GDP、物流产值占GDP的比重也作为产出指标。

第二，非期望产出：与物流产业有关的碳排放，主要以所研究地区的煤炭、焦炭、石油、原油、煤油、汽油、柴油、燃料油和天然气等主要能源消耗产生的CO2作为基础数据，并采用以下公式计算[13]47-53：

(12)

其中，Ei是第i种消耗量，NCVi是第i种能源的平均低位发热量，CEFi为IPCC提供的第i种能源的碳排放系数，COFi为碳氧化因子。

(二)生态经济效率指标选取

生态经济系统是由多个子系统共同组合形成的复杂系统，其内部子系统之间相互作用、相互交织、相互耦合。在研究区域生态经济系统的过程中，其组成部分包括经济子系统、社会子系统和生态子系统。结合国内外已有的研究，本文在构建生态经济体系指标过程中遵循以下原则。

1.经济子系统

投入指标包括劳动力投入、科技投入、资本投入和资源投入。其中劳动力投入用各研究区域年末的从业人数来衡量，科技投入用各研究区域的年末专利授予数量来衡量，资本投入用各研究区域的资本存量来衡量，资源投入用各研究区域的能源消耗和工业固体废物综合利用来衡量。产出指标包括经济增加量、经济增加质量和工业污染物的排放。其中经济增加量用各区域的GDP变化来衡量，经济增长质量用各区域第三产业GDP的比重衡量，工业污染废物指标包括废气、废水和固体废弃物的排放。

2.社会子系统

投入指标包括教育投入、文化投入、医疗投入和环境投入。其中教育投入用教育事业费衡量，文化投入用文化事业费衡量，医疗投入用医疗卫生费衡量，环境投入主要是指研究区域绿地覆盖率和城市空气质量。产出指标包括研究区域就业情况、教育水平、医疗水平、文化水平和污染物排放情况，分别用年末就业人数、高等学校在校人数、医疗人员人数、文化事业单位从业人数和生活污染物的排放来衡量。

3.生态子系统

投入指标包括工业污染物排放、生活污染物排放和环境污染的治理。其中工业污染物排放、生活污染物排放衡量指标与前面相同，环境治理用治理的投资费用来衡量。产出指标包括工业三废的处理情况和工业废物利用量、生活垃圾处理量以及绿化覆盖率。

(三)研究区域和数据来源

本文选择山东、河北、北京、辽宁、江苏、天津、浙江、福建、上海、广东、广西和海南等12个沿海省(自治区、直辖市)作为研究对象，研究东部沿海经济带物流产业效率(logistics-eff)、物流产业集聚度(logistics-agg)和生态经济(ecological-eff)相互关系，分析在物流发展情况下对各研究区域的生态环境的内在影响机制，以期在合理发展第三产业的情况下对保护和改善生态环境提出合理的建议。

本研究所需数据来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。

四、实证检验结果与分析

(一)效率评价结果

根据以上研究方法和各研究方向所选取的指标体系，并按照投入、产出的1∶1比重，借助DEA- SOLVREPro5软件对东部沿海12个省(自治区、直辖市)的物流产业效率和生态经济进行测算，结果如表1、表2所示。

表1 东部沿海区域物流产业效率

地区200520062007200820092010201120122013201420152016均值山东1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.5760.7190.899北京0.1850.1370.1160.1770.1490.1440.1730.2560.2140.1500.2480.2520.205河北1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000辽宁0.4960.3910.4490.5260.5020.5670.5460.6170.6980.5060.6511.0000.655江苏0.6920.6710.6570.6650.7060.7121.0001.0001.0001.0001.0001.0000.958天津1.0001.0001.0001.0000.7251.0001.0001.0001.0001.0000.7910.7320.932浙江0.5400.5280.5570.6160.5940.5620.6470.6040.6450.5080.6470.6420.607福建1.0001.0001.0000.6500.6320.4880.4890.4640.5820.3630.5700.6160.510上海1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000广东1.0000.5880.5720.4510.4800.5010.5370.5270.6820.6191.0001.0000.695广西0.2130.2280.2410.4650.5230.3700.3710.4000.5270.2990.4880.5070.423海南1.0000.5890.6280.6180.6200.5180.5971.0001.0000.3440.7520.6630.696

表2 东部沿海区域生态经济效率

地区200520062007200820092010201120122013201420152016均值山东0.9250.9650.9320.9150.9240.9480.9220.9220.9270.9230.9260.9290.928北京0.9230.9120.9210.9310.9020.9130.9350.9241.0001.0001.0000.9620.962河北0.9210.8450.7610.8030.7810.8220.7420.7240.7090.6950.6920.7310.731辽宁0.8610.8910.9350.9240.8430.9480.9060.8850.8650.8460.8270.8790.879江苏0.9560.9240.9760.8630.8240.9640.9030.8940.8860.8791.0000.9210.921天津1.0001.0000.9320.8950.9840.9641.0001.0001.0001.0001.0000.9940.994浙江1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000福建0.9510.9320.9530.9140.9230.9540.9220.9220.9270.9230.9260.9290.929上海1.0001.0001.0000.9960.9941.0000.9521.0001.0001.0001.0000.9920.992广东0.8950.9520.9351.0000.9841.0001.0001.0001.0000.8860.8520.9560.956广西0.7510.7940.8250.9050.8640.8990.7700.7600.7530.7460.7380.7780.777海南0.8450.8610.9060.9120.8760.9070.8570.8480.8400.8330.8250.8520.852

从表1东部沿海区域的物流产业效率来看，东部沿海区域整体物流产业水平不高，且南北相差较大，仅上海、河北两省均值为1，表现为完全有效率，均值在0.8～1之间的仅有山东、江苏和天津三个省(直辖市)，占全部区域的25%；其余物流产业效率均较低。从各个区域的物流产业效率的变化数值来看，物流产业的发展较缓慢，虽然投入要素如资本、劳动力和能源等不断加大，但是在发展物流业的同时由于碳排放的增加，各项资源的利用率低，环境要素作为产出指标表现出日益恶化，整体效率值并未呈现快速上升的趋势。

从表2东部沿海区域生态经济效率来看，我国东部沿海经济效率整体上呈现较好的形势，但是仅有浙江生态经济效率为1，处于完全有效状态，均值在0.8～1之间的有山东、北京、辽宁、江苏、天津、福建、上海和广东8个省(直辖市)，占总数的67%，表明我国东部沿海生态经济效率处于较高的水平；而河北、广西的生态经济效率均值在0.7以下，处于低水平，表明在发展经济的过程中，没能有效解决生态环境保护问题，导致环境呈恶化态势。

(二)物流产业集聚度评价结果

通过上述构建的区位熵指标体系计算的东部沿海区域物流产业集聚度，如表3所示。

从表3东部沿海区域物流产业集聚度来看，我国东部沿海物流集聚度处于较低水平，集聚度大于1.25的仅有上海(1.315)，说明上海的物流产业高度集聚，专业化水平强；集聚度处于1～1.25之间的仅有河北(1.061)，说明河北的物流产业处于一般集聚，规模较大，专业化程度较强；而剩余其他区域系数均小于1，说明这些地区的物流产业缺乏集聚度，专业化程度较低，缺乏产业竞争力和经济活力。

表3 东部沿海物流产业集聚度

地区200520062007200820092010201120122013201420152016均值山东0.8510.9420.8910.9510.9750.9360.8850.9151.0541.0251.0741.0720.965北京0.3220.3540.3110.3250.3240.1560.5740.5690.4820.5620.5670.5610.425河北0.9510.8640.8430.9151.1191.4941.2871.3790.9810.9550.8821.0721.061辽宁0.4120.3840.4270.3940.4640.4450.4480.4490.5060.5260.5440.6210.468江苏0.8610.9350.8550.9060.8570.8070.8740.9150.8820.8290.9550.9360.884天津0.6120.6030.6740.6380.8690.7830.5970.6550.6090.3480.7200.7650.656浙江0.1200.1340.1020.1320.1650.1580.1370.1830.3180.3150.3240.4060.207福建0.2100.2510.2400.2640.2610.2890.2640.2450.2810.2760.2790.2940.261上海1.6211.4511.4211.4571.1041.1151.3671.3251.4001.2411.1621.1231.315广东0.2510.2340.2160.2530.2040.1860.3510.4230.4840.4620.5260.5040.341广西0.3020.2460.2890.2350.2140.2770.3200.2840.4820.4100.3950.3240.315海南0.3510.3710.3250.3610.2540.4510.5610.5230.6810.6310.7050.7240.494

(三)互动效应分析

本文将上述计算得出的物流产业效率、物流产业集聚度和生态经济效率值作为研究对象，在置信水平为95%的前提下，通过公式(11)计算东部沿海12省(自治区、直辖市)面板数据的F统计值为92.4，临界值为1.62，可知F的统计值大于临界值，拒绝原假设，选用个体固定效应模型。通过Haosman检验公式(9)得出卡方统计值为36.14,P值为0.0003，小于0.05，应选用个体固定效应模型。借助Eviews8.0计量软件，分析变量间的互动关系，计算结果如表4所示。

通过表4模型的回归结果看，模型的拟合优度比较高，F统计量比较显著，表明所选取变量具有较强的解释性。从截距项数据表看，变量间的正负效应在地区间存在差异性，如山东、河北、江苏、天津、浙江、上海和广东具有正向效应，其他地区具有负向效应。对计算结果分析如下。

第一，物流产业效率对生态经济效率起着阻碍作用，但是作用效果不显著，物流产业效率对生态经济效率的边际贡献为-0.0531，即物流产业效率每增加一个单位，生态经济效率下降5.31%，表明在发展物流业的同时没能注重生态环境的保护和完善，存在结构不合理、浪费资源的问题。

表4 模型估计值

VariableCoefficient截距项估计值Ecological-eff(Logistics-eff)-0.0531(-0.342)SHANDONG0.1235Ecological-eff(Logistics-agg)-0.0218(-2.135)∗∗BEIJING-0.0102Logistics-eff(Logistics-agg)0.249(2.106)∗∗∗HEBEI0.2040C-0.0124(-0.0264)LIAONING-0.0325R-squared0.9245JIANGSHU0.0215Adjusted R-squared0.9324TIANJIN0.0121F-statistic135.325ZHEJIANG0.0324Prob(F-statistic)0.0021FUJIAN-0.105————————————————————————SHANGHAI0.115GUANGDONG0.162GUANGXI-0.351HAINAN-0.423

注：*、**、***分别表示1%、5%和10%的显著水平下通过检验，括号内是回归系数t检验值。

第二，物流产业集聚度对生态经济效率起着阻碍作用，并且在5%的水平下显著，物流产业集聚度对生态经济效率的边际贡献为-0.0218，即物流产业集聚度每增加一个单位，生态经济效率下降2.18%，表明在大力发展物流业的过程中，没能协调好物流集聚与能源消耗的关系，造成碳排放增加。

第三，物流产业集聚度对物流产业效率起着正向作用，且在10%的水平下显著，边际贡献为0.249，即物流产业集聚度每增加一个单位，物流产业效率增加24.9%，表明随着物流产业集聚度的不断增大，由于资源的整合和高效利用，物流产业效率也逐步增大。

五、结论与建议

(一)结论

现阶段，我国物流产业的发展还处在粗放型、社会化和专业化水平较低的层面，在经济快速增长的同时，物流成本也较高，尤其是随着国民经济的快速发展，物流活动对生态环境的负面影响越来越严重。本文通过对东部沿海12省(自治区、直辖市)2005—2016年的面板数据研究得出如下结论。

第一，我国东部沿海整体物流产业水平不高，且发展较缓慢，表明在发展物流业的过程中，由于能源的利用率低和碳排放的增加，造成生态环境的日益恶化和污染严重，而生态经济效率整体上处于较高水平，我国东部沿海区域经济发展态势较好。从物流产业集聚度来看，整体上处于较低水平且不同区域差距较大，表明东部沿海物流产业虽规模较大，但是缺乏资源的整合利用和专业化、标准化的管理模式。

第二，由互动效应可知，物流产业效率、物流产业集聚度和生态经济之间存在着相互影响的作用，物流产业效率对生态经济效率起着阻碍作用，表明在发展物流业的同时，存在结构不合理、浪费资源的问题；物流产业集聚度对生态经济效率起着阻碍作用，没能协调好物流集聚与能源消耗的关系，造成碳排放增加；物流产业集聚度对物流产业效率起着正向作用，表明随着物流产业集聚度的不断增大，由于资源的整合和高效利用，物流产业效率也逐步增大。

(二)建议

根据以上研究结果，提出如下建议。

第一，在物流产业高效发展的过程中，要构建合理的物流业生态经济系统，完善政策和法律制度，关注相关法律和产业政策的变化，从法制层面控制物流业发展中存在的污染问题，鼓励物流业生态发展。

第二，加强标准化建设，提高物流效率，降低物流业对环境的负面影响，按照物流生态化发展的要求，对物流业的发展进行统一管制，推动物流业生态化转型。

第三，鼓励科技创新，加快新技术、新设备的研发和应用，加快物流产业的信息化、自动化和机械化发展，降低能耗，减少污染，推动物流业走绿色、低碳发展之路。