我国西部地区物流业发展质量及其影响因素研究——基于物流业效率视角

李 娟， 王琴梅

(1.陕西师范大学“一带一路”建设与中亚研究协同创新中心， 陕西 西安 710119；2.陕西师范大学 国际商学院， 陕西 西安 710119)

我国经济发展进入新时代，其基本特征就是我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。作为支撑国民经济发展的基础性、战略性、服务性和先导性产业，物流业的发展质量对我国经济的发展质量、对我国由“物流大国”迈向“物流强国”、对带动关联产业优化升级、提升企业竞争力和满足人民对美好生活的物流需求都具有十分重要的意义。西部地区包含西北五省区(陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区)、西南五省区市(四川省、云南省、贵州省、西藏自治区、重庆市)、内蒙古自治区和广西壮族自治区共12个省区市。相较于东部和中部地区，西部地区的物流业发展相对滞后，这不仅制约着西部地区和我国整体经济的高质量发展，也制约着我国西部大开发战略、国家精准扶贫战略、乡村振兴战略、“一带一路”建设的实施效果和全面建成小康社会目标的实现。因此，对西部地区物流业发展质量及其影响因素进行研究，具有十分重要的现实意义。

就学术界的研究动态看，学者对物流业的研究成果较为丰硕，这些成果大致可分为4个方面：(1)物流业的相关研究。如金芳芳[1]、Kuzu[2]对物流业驱动经济增长的研究；程永伟等[3]、曾倩琳等[4]分别对物流业与制造业、信息业联动发展的研究；张竟成等[5]、Hong Gyun Park等[6]、马明等[7]、Kenneth[8]对物流业效率或物流业绩效的评价。(2)发展质量的相关研究。如宋明顺等[9]、来有为等[10]、马静等[11]、任保平[12]等分别对区域经济发展质量、产业发展质量、城市发展质量、高质量发展的内涵进行的研究。(3)物流业发展质量的相关研究。李娟等[13]构建了物流业发展质量评价指标体系，对我国物流业发展质量进行了测度，杨守德[14]、何黎明[15]认为创新、结构转型和绿色发展是实现物流业高质量发展的有效举措。(4)物流业的影响因素的相关研究。如郭雪松等[16]、Jia[17]、李娟等[18]对物流业或物流业发展质量的影响因素的研究。但迄今为止，对物流业发展质量的研究成果相对较少，对西部地区物流业发展质量的研究更为少见，这就为本文研究西部地区物流业发展质量及其影响因素留下了空间。

目前学术界对发展质量没有统一的界定，但多数学者认为发展质量可以从投入产出视角来理解。从投入产出视角看，发展质量可以用效率(投入产出比)来衡量[13]。物流业效率是对物流业投入产出水平的一种衡量，其公式为物流业效率=物流业总产出/物流业总投入，因此，从投入产出视角出发，可以将物流业效率作为物流业发展质量的衡量指标。

本文的创新之处或在于：(1)研究视角上，基于物流业效率视角，构建“节能减排”约束下的物流业发展质量评价体系，对物流业发展质量进行测度；(2)研究内容上，对物流业发展质量及其影响因素进行研究，并将内部因素和外部因素对物流业发展质量的静态效应、动态效应和长期效应进行分析和检验；(3)研究对象上，对西部地区，而非全国的物流业发展质量及其影响因素进行研究。

一、基于Super-SBM模型的西部地区物流业发展质量评价

(一)研究方法：非期望产出的Super-SBM模型

SBM (Slacks-based Measure)模型又叫基于松弛变量测度的非径向DEA模型，它将投入产出的松弛变量纳入模型函数当中，克服了传统DEA模型不考虑变量松弛性的缺点[19]。而Super-SBM模型是在SBM模型基础上衍生出来的，其主要优点在于：(1)效率值不受1的限制，解决了2个及2个以上决策单元有效时的排序问题，弥补了SBM模型的不足；(2)可以对期望产出和非期望产出进行分析，弥补了传统DEA模型的不足。期望产出指既定投入下，产出越大越好的指标，非期望产出指既定投入下，产出值越小越好的指标，如CO2排放量、工业“三废”的排放量等。Super-SBM模型弥补了传统DEA模型对非期望产出无法衡量的缺陷。

考虑非期望产出的Super-SBM模型的表达式为：

(1)

其中，ρ为效率值，当ρ≥1时，为决策单元有效；当0≤ρ<1时，为决策单元无效，说明决策单元存在效率损失。λ为权重向量，x、yd和yu分别为投入、期望产出和非期望产出，s-、sd和su分别为投入、期望产出和非期望产出的松弛变量。

(二)指标选取及描述性统计

1.指标选取

学术界并未对物流业作专门的产业划分，而是将交通运输业、仓储业和邮电业作为物流业的核心，多数学者(张竟成等[5])采用交通运输业、仓储业和邮电业数据来替代物流业的相关数据，本文也用此方法。在指标选取上，借鉴李娟等的观点[13]，将物流业能源投入纳入投入指标中，将物流业产值作为期望产出、物流业CO2排放量作为非期望产出纳入产出指标中，构建“节能减排”约束下的西部地区物流业发展质量评价指标体系(见表1)。

需要说明的是，本文依据吴开亚等的观点[20]，将原煤、汽油、柴油、煤油、燃料油、天然气折算成标准煤来计量物流业能源消耗量，并利用碳排放公式计算物流业CO2排放量，该公式为：

(2)

其中，C为物流业CO2排放量，Ai为转化成标准煤的第i种能源的消耗量，1≤i≤6，Bi为第i种能源的碳排放系数，依据IPCC2006中的碳排放因子来确定。

2.描述性统计

数据来源于2004—2017年《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。因西藏自治区的部分数据缺失，因此，本文主要针对西部地区其余的11个省区市进行分析，这些省区市的投入指标数据的描述性统计见表2。

表1 西部地区物流业发展质量评价指标体系

注：括号内为衡量指标的单位和代码

表2 西部地区物流业投入指标数据的描述性统计

注：I1、I2和I3分别代表物流业的资本投入、劳动力投入和能源投入

由表2可以看出，(1)从物流业资本投入I1来看，四川省的最大值、最小值、均值和标准差都是最大的，这表明西部11省区市中，四川省的物流业资本投入最多，波动性也最强；宁夏回族自治区的物流业资本投入的最大值、最小值、均值和标准差都是最小的，表明西部11省区市中，宁夏的物流业资本投入最少，也最稳定。(2)从物流业劳动力投入I2来看，四川省的最大值、最小值、均值和标准差都是最大的，这表明西部11省区市中，四川省的物流业劳动力投入最多，波动性也最强；宁夏的物流业劳动力投入的最大值、最小值、均值和标准差都是最小的，表明西部11省区市中，宁夏的物流业劳动力投入最少也最稳定。(3)从物流业能源投入I3来看，新疆的最大值、均值和标准差最大，表明西部各省中，新疆的能源投入量最大，波动性也最大；贵州的最大值、均值和标准差最小，表明在西部各省中，贵州省的能源投入量最小，也最稳定。

由表3可以看出，(1)从物流业产值O1看，四川省的最大值为西部地区最大，内蒙古的均值和标准差最大，青海省的最大值、最小值、均值和标准差最小，表明青海省的物流业产值最小且最为稳定。(2)从物流业CO2排放量O2看，西部各省中，新疆的最大值、均值和标准差最大，表明新疆物流业的CO2排放量的值最大，波动性也最强；贵州省的最大值、均值和标准差最小，说明贵州省物流业的CO2排放量的值最小，也最为稳定。

(三)实证分析

基于2003—2016年西部地区11个省区市的数据，利用西部地区物流业发展质量评价指标体系，采用非角度非期望产出的Super-SBM模型，运用DEA Solver Pro 5.0软件，对西部地区的物流业效率进行测算，以衡量其物流业发展质量，结果见表4。

表3 西部地区物流业产出指标数据的描述性统计

注：O1和O2分别代表物流业的期望产出(物流业产值)和非期望产出(物流业CO2排放量)

表4 西部地区物流业效率值

由表4可以得到以下结论。(1)2003—2016年，西部地区物流业效率的有效比率为(有效年份占所有年份的比率)为11%，这表明西部地区整体物流业效率值不高，西部地区物流业发展质量不高，物流业发展不充分。

(2)从空间角度看，按照发展质量从高到低的顺序，西部各省市区可排序为：四川—内蒙古—云南—重庆—陕西—新疆—广西—甘肃—贵州—青海—宁夏，排名首位的四川和排名末位的宁夏，物流业效率值差距为0.320 6，且各省市区间物流业效率值高低不等，这表明西部各省市区物流业发展质量存在非均衡性特征，即物流业发展不平衡。

(3)从时间角度看，2003—2016年，西部地区物流业效率值存在明显的阶段性特征，2003—2011年为第一阶段，物流业效率值低于0.8；2012—2016年为第二阶段，物流业效率值为0.8～1。

(4)西部地区整体物流业效率值为0.797，表明西部地区物流业存在效率损失，物流业发展质量尚有较大提升空间，从物流业效率视角看，物流业发展质量不高。

二、西部地区物流业发展质量的影响因素分析

通过对西部地区物流业发展质量的评价，发现西部地区物流业发展质量不高，且存在区域非均衡特征，物流业发展不充分不平衡。为促进西部地区物流业发展质量的提升，本文将对西部地区物流业发展质量的影响因素进行分析。本文研究的思路是：首先，对影响因素进行选取，对其影响物流业发展质量的机理进行分析，对影响因素进行测度；其次，采用面板Tobit对这些影响因素影响物流业发展质量的静态效应进行分析；再次，采用系统GMM对这些因素影响物流业发展质量的动态效应进行分析；最后，对这些因素影响物流业发展质量的长期效应进行分析。

(一)指标选取与数据来源

1.指标选取

影响物流业发展质量的指标较多，本文结合西部地区实际情况和数据的可得性，借鉴李娟等[18]、吴旭晓[21]等的研究成果，将西部地区物流业发展质量的影响因素分为内部因素和外部因素，内部因素为物流业物质资本存量占比、物流业从业人员占比和物流业能源消耗量占比，将外部因素分为经济因素、创新因素和制度因素(见表5)。

表5 西北地区物流业发展质量的影响因素选取

选择上述指标的原因如下：(1)内部因素。借鉴西方经济学的观点，将生产要素分为资本、劳动和自然资源投入要素等，将物流业投入要素分为物流业的资本、劳动和能源投入等，可以用物流业的物质资本存量、从业人员数量、能源消耗量进行表示，为扣除经济体量对这些变量的影响，分别采用物流业物质资本存量占比、物流业从业人员占比、物流业能源消耗量占比进行测度。物流业投入占比越大，物流业在总体投入中越重要，物流业发展质量倾向于越高。

(2)外部因素。第一，经济因素。物流业发展的经济因素包括经济规模因素和经济结构因素，二者对物流业发展质量的影响机理如下。

经济规模。经济规模即经济产出规模，经济规模能够对物流业发展质量产生正向影响。经济发展水平越高的国家和地区，越能为物流业发展提供良好的经济支持，如提升物流基础设施建设水平、促进物流业人力资本的提升、促进物流技术的研发应用、扩大物流市场范围、通过规模效应降低物流成本，提升物流业效率等。经济规模越大的国家和地区，其工业化、城镇化程度通常越高，物流市场和物流需求往往越大，物流基础设施越健全，物流业发展体系越完整，物流业发展质量也倾向于越高。经济规模越大的国家和地区越有能力满足人们日益增长的物流需求，提供与经济社会需求相匹配的物流供给，进而促进物流业发展质量的提升。一般地，经济规模越大、经济环境越好的国家和地区，其物流业发展质量也倾向于越高。

经济结构。经济结构可用产业结构予以衡量。产业结构的合理化和高级化能够为物流业的发展提供良好的产业环境。物流业是一个跨地区、跨行业、跨部门的复合型产业，产业结构的合理化和高级化能够通过产业关联效应(区域关联效应、行业关联效应和部门关联效应)带动物流业的优化升级，进而促进物流业发展质量的提升。产业结构的合理化和高级化能够通过聚合效应，带动物流业及相关产业集聚，促进物流业规模效应的产生，降低物流成本、提高物流业发展质量。产业结构的合理化和高级化能够通过扩散效应，使不同区域的物流业产生极化扩散和溢出效应，进而带动落后区域物流业发展质量的提高。

第二，创新因素。创新是物流业发展的动力保障。新古典学派和熊彼特学派都认为，创新是经济发展的源动力。科技是第一生产力、创新是引领发展的第一动力，科技创新是提高生产力、提升区域发展能力和竞争力的战略支撑。科技创新能够有效驱动产业发展，每一次物流业科技创新成果的应用，都会带来物流业的速度变革、效率变革和质量变革。因此，科技创新水平对物流业发展质量具有十分重要的影响，本文选择专利申请授权量作为其衡量指标，考虑到经济体量差异，选择人均专利申请授权量对创新水平予以测度。

第三，制度因素。制度因素是物流业发展的制度保障，制度学派认为，制度能够通过建立明确的规则，提高信息的透明度，减少信息成本和交易成本，从而提升经济效率；制度能够明确产权、保护产权，改善私人收益与社会收益之间的关系，促进技术和知识产权保护，促进创新，从而为经济发展提供更强的动力。制度因素对物流业发展质量的影响体现在：制度所建立的规则能够促进信息更加对称、更加充分，减少物流业的信息成本和交易性成本；制度能够对物流业的产权保护提供帮助，有利于激发物流企业的积极性和活力，促进物流技术和知识的保护，鼓励技术创新和应用，进而为物流业发展质量的提升提供持久动力。

2.数据来源及指标测度

(1)数据来源。西部各省市区的物流业效率数据来自表4，西部各省市区物流业能源消耗量和能源消耗总量数据来源于2004—2017年《中国能源统计年鉴》，其余数据来自2004—2017年的《中国统计年鉴》。

(2)内部因素测度。第一，物流业物质资本存量占比的测度。物流业物质资本存量的计算借鉴刘思明等的研究成果[22]，采用永续盘存法进行估算，其公式为：

Kt=INt+(1-δ)Kt-1

(3)

期初资本存量估算方法，采用公式：

K0=IN0/(g+δ)

(4)

其中，Kt为t期资本存量，INt为t期全社会固定资产投资额，g为研究区间(2003—2016年)固定资产投资额的平均增长率，δ为固定资产折旧率，将固定资产折旧率设定为世界平均水平6%，将基期设定为2003年。

计算出物流业物质资本存量之后，采用同样的方法计算出西部各省市区总物质资本存量，并计算出二者之比作为物流业物质资本存量占比数值。

第二，物流业从业人员占比的测度。物流业从业人员占比可用以下公式计算得出：物流业从业人员占比=物流业从业人员数量/所有从业人员数量。

第三，物流业能源消耗量占比的测度。物流业能源消耗量占比的计算思路为：首先，依据IPCC(2006)中的能源转化系数，将物流业的原煤、汽油、柴油、煤油、燃料油、天然气消耗折算成标准煤，加总后得到物流业能源消耗量；其次，将各省的原煤、汽油、柴油、煤油、燃料油、天然气消耗折算成标准煤，加总后得到各省的能源消耗总量；最后，利用以下公式计算出物流业能源消耗量占比，公式为：物流业能源消耗量占比=物流业能源消耗量/能源消耗总量。

(3)外部因素测度。第一，产业结构合理化的测度。采用泰尔指数法对产业结构合理化程度进行测算。

泰尔指数(Theil Index，简称TL)，又称泰尔熵标准，最早由泰尔在1976年提出，用于衡量区域收入差距，也是测度产业结构合理化的理想指标，借鉴干春晖等的观点[23]，将泰尔指数公式设定为：

(5)

其中，TL代表泰尔指数，衡量着产业结构合理化程度，T代表三大产业总产值，Ti代表第i产业产值，i=1,2,3，L代表三大产业的从业人数之和，Li代表第i产业的从业人数，泰尔指数等于零的时候，产业结构处于均衡状态，这时的产业结构最为合理。泰尔指数的数值越大，表明产业结构偏离均衡状态越多，产业结构越不合理。

第二，产业结构高级化的测度。采用摩尔指数法对产业结构高级化程度进行测度。

摩尔指数(moore index)，又称moore指数，它采用空间向量测定法，将第一、第二和第三产业作为一组三维空间向量，每一个产业的变动都会引起它与其他产业夹角的变动，将所有的夹角加总起来就能得到整个产业结构的变动状况。借鉴王琴梅等的研究[24]，将摩尔指数公式设定为：

(6)

θ=arccosMt

(7)

其中，Mt代表摩尔指数，i代表第i产业，i=1，2，3。Wit代表t期第i产业在GDP中所占比例，Wit-1代表t-1期第i产业在GDP中所占比例，θ为t期和t-1期产业向量之间的总夹角，取值范围为[0 π]，它代表着产业结构高级化的情况，θ越大，产业结构的变动幅度越大，产业结构越为优化。

第三，人均专利申请授权量的测度。采用公式：人均专利申请授权量=专利申请授权量/常驻人口，对人均专利申请授权量进行测度。

第四，制度指数的测度。制度指数沿用刘文革等的研究成果[25]，将制度变量分成产权多元化因素、国家控制资金因素和对外开放因素3个方面，分别用非国有化率、非财政收入占比、对外开放程度来衡量，并按照他们的研究成果，给这3个制度变量赋予40%、20%和40%的比例。非国有化率的计算思路是首先采用国有企业总资产在工业企业总资产中所占比例计算出国有化率，然后用1减去国有化率，即可得到非国有化率。非财政收入占比的计算思路是首先采用财政收入占GDP比例计算出财政收入占比，然后用1减去财政收入占比，即可计算出非财政收入占比。对外开放程度采用进出口额在GDP所占比例进行衡量。

(二)研究方法

1.静态效应分析方法：面板Tobit模型

在对西部地区物流业发展质量的影响因素的分析中，将西部地区的物流业发展质量的替代指标——物流业效率作为因变量，由于物流业效率的取值为大于0的离散变量，采用最小二乘法(OLS)进行估计会产生偏差，因此，本文需要构建面板Tobit模型，该模型能够解决因变量为受限变量的问题。借鉴吴旭晓[21]的观点，运用面板Tobit模型，采用极大似然法(ML)对参数进行估计。其表达式为：

(8)

其中，Y是物流业发展质量的衡量指标——物流业效率，Y*是截断因变量向量，X是自变量向量，α是回归参数，ε是随机误差项，且ε～(0,δ2)。

将表6中物流业发展质量的影响因素放入模型中，建立面板Tobit回归模型如下：

Yit=α0+α1LCS+α2LP+α3LEC+α4PGDP+
α5TL+α6M+α7IN+α8IF+εit

(9)

其中，it代表西部地区的i省区市t期，Y代表西部地区物流业发展质量，用物流业效率来衡量，α0为常数项，α1，α2…α8为回归系数，ε为随机误差项，其余变量代码见表5。

2.动态效应分析方法：系统GMM模型

动态面板数据广义矩估计法(General Method of Moment，GMM)可以有效地解决OLS和固定效应估计参数的有偏性和非一致性问题，也能有效解决内生性问题，是研究动态面板数据的较好选择。系统GMM能够克服差分GMM的弱工具变量的局限，而且能够很好地解决内生性问题且具有较好的稳健性，因此，沿用Arellano等[26]、Blundel等[27]的研究成果，本文选择系统GMM模型对动态面板数据进行分析。“路径依赖”效应的存在，会使当前物流业发展质量受到前期物流业发展质量的影响，为探究这种动态变化，在自变量中增加因变量滞后项纳入模型，构建一阶滞后的动态面板回归模型如下：

Yit=β0+φYi,t-1+β1LCS+β2LP+β3LEC+
β4PGDP+β5TL+β6M+β7IN+β8IF+εit

(10)

其中，φ为物流业发展质量的一阶滞后项的系数，β0为常数项，β1，β2…β8为系数，ε为随机误差项，其余变量代码见表5。

(三)实证结果分析

1.静态效应实证结果分析

采用面板Tobit模型，运用Stata15对西部地区2003—2016年的物流业效率进行分析。操作结果显示，模型通过了1%显著性水平的检验。采用面板固定效应模型(FE)、面板随机效应模型(RE)对回归结果的稳健性进行检验(见表6)。

由表6可以看出：(1)就内部因素来说，第一，物流业物质资本存量占比通过了1%显著性水平的检验，且系数为0.026，表明物流业物质资本存量占比的增加能够有效提高物流业发展质量。第二，物流业从业人员占比通过了10%显著性水平的检验，表明物流业从业人员在总从业人员中所占比例与物流业发展质量正相关，物流业从业人员占比的提升能够显著提高物流业发展质量。第三，物流业能源消耗量占比通过了显著性水平的检验，但系数为负值，表明物流业能源消耗量在能源消耗总量中所占比例的下降能够有效提高物流业发展质量，这或许与物流业能源消耗量偏多有关。

表6 面板Tobit模型回归结果及稳健性检验

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平，括号内为t统计量或z统计量的值

(2)就外部因素来说，第一，人均GDP通过了显著性水平的检验，且系数为正值，表明人均GDP的提升有助于物流业的高质量发展。第二，产业结构合理化程度通过检验，且系数为0.027，表明产业结构合理化程度每提升1个单位，物流业发展质量提高0.027，即产业结构合理化程度能够有效提升物流业效率，促进物流业高质量发展；产业结构高级化通过了1%显著性水平的检验，表明产业结构高级化能够有效促进物流业的高质量发展；产业结构合理化和高级化的分析结果表明：产业结构优化能够促进物流业的高质量发展，这与王琴梅等[24]的研究结果一致。第三，创新因素通过了显著性水平的检验且系数为正，表明技术创新水平的提升能够促进物流业的高质量发展。第四，制度因素未通过检验，表明研究区间内，制度因素对物流业的高质量发展没有显著性影响，这或许与西部地区对外开放程度和市场化程度不足有关。

(3)就稳健性检验结果来说，面板固定效应和随机效应回归结果均与Tobit模型的回归结果基本保持一致，可以认为Tobit模型的回归结果是稳健的。

静态效应的分析结果表明：内部因素中的物流业物质资本存量占比、物流业从业人员占比和物流业能源消耗量占比，以及外部因素中的经济因素(人均GDP、产业结构合理化和产业结构高级化)和创新因素对物流业发展质量均存在静态影响。

2.动态效应实证结果分析

基于西部地区2003—2016年的面板数据，采用系统GMM模型对西部各省市区2003—2016年的物流业发展质量的影响因素进行分析，并采用差分GMM模型进行稳健性检验，具体结果见表7。

表7 系统GMM模型回归结果及稳健性检验

注：L.Y为Y的一阶滞后项，***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平，括号内为z统计量的值

由表7可知，系统GMM的sargan检验结果显示：选取滞后一期物流业发展质量作为工具变量是有效的，即当期物流业发展质量与前期物流业发展质量存在显著的相关性，即物流业发展质量存在明显的“路径依赖”效应。

系统GMM估计结果表明：(1)就内部因素来说，第一，物流业物质资本存量占比通过了1%显著性水平的检验，且系数为0.023，表明物流业物质资本存量占比的增加能够有效提升物流业发展质量。第二，物流业从业人员占比通过了10%显著性水平的检验，表明物流业从业人员占比的提升能够显著提升物流业发展质量。第三，物流业能源消耗量占比通过了显著性水平的检验，但系数为负值，这表明物流业能源消耗量在能源消耗总量中所占比例的下降，可以有效提高物流业发展质量。

(2)就外部因素来说，第一，人均GDP通过了显著性水平的检验且系数为正值，表明人均GDP的提升有助于物流业的高质量发展。第二，产业结构合理化和高级化均通过检验且系数为正，表明产业结构优化能够促进物流业的高质量发展。第三，创新因素的系数显著为正，表明技术创新水平的提升能够促进物流业的高质量发展。第四，制度因素未通过显著新水平的检验，这表明研究区间内，制度因素对物流业的高质量发展没有显著性影响，这或许与西部地区对外开放程度和市场化程度不足有关。

(3)就稳健性检验结果来说，差分GMM模型的回归结果与系统GMM模型的回归结果基本保持一致，可以认为系统GMM的回归结果是稳健的。

动态效应的分析结果显示：内部因素中的物流业物质资本存量占比、物流业从业人员占比和物流业能源消耗量占比，以及外部因素中的经济因素(人均GDP、产业结构合理化和产业结构高级化)和创新因素对物流业发展质量的影响是一个持续的动态过程。

3.长期效应实证结果分析

面板Tobit回归结果和系统GMM回归结果均显示内部因素和外部因素对物流业发展质量存在短期影响，为了进一步深入分析和验证各个因素对物流业发展质量的长期影响，本文借鉴孙浦阳等(2013)对长期影响的相关研究成果[28]，因各因素的滞后项没有放入系统GMM模型，将其设定为0，基于一阶滞后的动态面板模型，设定各因素对物流业发展质量的长期影响公式为：

(11)

其中，βLi为第i个因素对物流业发展质量的长期影响系数，其余字母含义与公式(10)的系数含义相同。

基于表7中动态面板GMM的回归系数，采用长期影响公式(11)对西部地区各因素对物流业发展质量的长期影响进行分析。各个因素的长期影响系数值见表8。

表8 长期影响系数值

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平，长期影响系数显著性检验由stata软件的testnl命令计算得到

由表8可以看出：(1)就内部因素来说，第一，物流业物质资本存量占比对物流业发展质量存在长期驱动效应，物流业物质资本存量占总物质资本存量的比例对物流业发展质量的长期影响显著为正，长期影响系数为0.028，表明长期内，物流业发展质量占比能够有效促进物流业的高质量发展。第二，物流业从业人员占比通过了检验，且长期影响系数为0.004，表明长期内物流业从业人员占比的提升能够显著提高物流业发展质量。第三，物流业能源消耗量占比对物流业发展质量存在长期负向影响，这表明物流业能源消耗量占比的下降，可以有效提高物流业发展质量。

(2)就外部因素来说，第一，人均GDP对物流业发展质量存在显著的长期驱动效应，且长期影响系数为0.252，表明长期内，人均GDP每提升一个单位，可以促进物流业发展质量提升0.252个单位。第二，产业结构合理化和高级化均通过检验且系数为正，表明产业结构合理化和高级化能够长期促进物流业的高质量发展。第三，创新因素的长期影响系数显著为正，表明技术创新水平的提升能够长期促进物流业的高质量发展。

长期效应分析结果显示：内部因素中的物流业物质资本存量占比、物流业从业人员占比和物流业能源消耗量占比，以及外部因素中的经济因素(人均GDP、产业结构合理化和产业结构高级化)和创新因素对物流业发展质量的影响是一个长期过程。

三、结论及政策建议

(一)结论

基于西部地区11个省区市2003—2016年的面板数据，本文首先将物流业能源投入作为物流业投入要素，将物流业CO2排放量作为非期望产出要素，构建了“节能减排”约束下的西部地区物流业发展质量评价指标体系；运用非角度非期望产出的Super-SBM模型，对西部地区物流业发展质量进行评价。然后，分别采用面板Tobit模型、系统GMM模型、长期影响系数对内部因素、外部因素对物流业发展质量的静态影响、动态影响和长期影响进行了分析。得到以下结论。

第一，西部地区物流业发展质量不高，物流业发展不充分不平衡；从空间角度看，西部各省市区物流业发展质量存在非均衡性特征；从时间角度看，西部地区物流业发展质量存在明显的阶段性特征。

第二，西部地区物流业发展质量受到内部因素和外部因素的双重影响。内部因素中的物流业物质资本存量占比、物流业从业人员占比和物流业能源消耗量占比，外部因素中的经济因素(人均GDP、产业结构合理化和产业结构高级化)和创新因素对物流业发展质量的影响存在静态效应、动态效应和长期效应，即这些因素对物流业发展质量驱动作用不仅仅是静态的。

(二)政策建议

物质资本存量占比、物流业从业人员占比、物流业能源消耗量占比、人均GDP、产业结构合理化、产业结构高级化和创新对物流业发展质量具有显著的静态、动态和长期驱动效应。结合西部地区具体实际，本文认为，西部地区应促进物流业发展的“六化”，以促进其高质量发展。一方面，西部地区应提高物流业物质资本存量占比、提高物流业从业人员占比、降低物流业能源消耗量占比，具体来说，西部地区要做到物流业发展的标准化、专业化和绿色化，以促进物流业的高质量发展。另一方面，西部地区应提高人均GDP、促进产业结构合理化和高级化、提高创新水平，具体来说，西部地区要做到物流业发展的集约化、产业化和智能化，以促进物流业的高质量发展。具体建议如下。

1.促进物流业发展的标准化

增加西部地区的物流业资本投入，提升物流业物质资本存量占比，促进西部地区物流基础设施和装备的标准化，带动西部省际物流基础设施的共建共享；促进公路、铁路、航道、航空、管道、货运枢纽、物流枢纽、物流园区、集散中心、分拨中心、仓储中心、配送中心、信息服务中心和终端网点的标准化建设，实现物流基础设施和装备的快速、高效、一体化对接，提高物流业配置效率和运行效率；完善多式联运系统、线上线下平台、网络零售信息系统、电子商务系统的有效对接和标准化建设，提升物流业发展效率，带动西部地区物流业高质量发展。

2.促进物流业发展的专业化

结合西部地区实际，发展劳动密集型物流业，提高物流业从业人员占比，促进物流业人才培养的专业化。提升物流业专业化人才供给的能力，提升物流业效率，促进物流业的高质量发展。采用学历教育、职业教育、远程网络教育、社会培训、继续教育、联合培养等多种模式培养物流专业化人才，尤其是管理类人才和技术操作应用类人才；促进人才的联合培养、人才交流；促进校企合作，产学研结合，进行针对性教学，提升西部物流人才的专业化素养。

3.促进物流业发展的绿色化

促进西部地区物流业的“节能减排”，减少物流业的能源消耗，以生态文明、环境友好、节能减排、安全第一等原则为指导，强化西部地区物流业的节能减排约束，将非期望产出降到最低。优先采用绿色运输方式，如采用节能低碳、低油耗、新能源的运输工具，提升货运的满载率，促进物流业的多式联运；推广绿色仓储、节能仓储，积极采用仓储新技术，将货物仓储坏损率降到最低；鼓励使用可回收、可循环、可分解、可再生的包装，鼓励包装的重复利用和集中处理，降低资源消耗和环境污染；加大废弃物物流和回收物流的投资力度，促进废弃物无害化和专业化的集中处理；促进物流安全体系建设和可持续建设，将物流环节的事故率、物品损耗率、物品变质率降到最低，降低浪费、消耗和污染，促进西部地区物流业的可持续发展。

4.促进物流业发展的集约化

西部地区应大力发展经济、优化制度供给，为物流业发展奠定良好经济基础和制度环境，促进物流业发展的集约化。树立集约化和现代化的发展理念，推进物流基础设施和装备的现代化，提升物流业资源的利用效率；加强物流业的一体化建设，促进物流业环节和流程的高效对接，减少物流成本和时间成本；提升物流技术、物流管理、物流制度的驱动效应，促进西部地区物流业的集约化发展。

5.促进物流业发展的产业化

促进西部地区的交通运输业等物流子产业结构的合理化和高级化；促进交通运输、仓储、装卸搬运、包装、流通加工、配送和信息服务七大功能有效衔接和流程一体化；促进物流业的区域联动，发展城市群物流、乡村物流、经济区和经济带物流、通道物流、国际物流，驱动物流市场一体化；发展特大城市、大城市、中小城市、县域、乡镇和乡村物流市场一体化；促进物流业的产业联动，实施供应链管理，实现物流业与制造业高效对接；建设现代化农产品物流和乡村物流体系，实现物流业与农业联动发展；完善电子商务平台建设，实现物流业与电子商务的良性协调。

6.促进物流业发展的智能化

促进西部地区物流业的创新驱动、信息驱动和数字驱动，促进西部地区物流业发展的智能化。促进物流业技术研发和应用，如促进物流业自动化技术、人工智能技术、物联网技术、移动互联网、地理信息系统、北斗定位系统、无线射频识别技术等的研发和应用；抓住信息革命和科技革命机遇期，促进技术在物流领域的溢出和应用，促进互联网+物流发展，建立专业化的物流业技术研发中心和信息中心；增强物流业核心技术的自主创新，引进、消化和吸收东中部地区，甚至国外的先进物流技术。