广东省物流产业市场结构与效率的协整关系研究

李晓娜

（河源职业技术学院 工商管理学院， 广东 河源 517000）

2006 年国家标准《物流术语》将物流定义为：“物品从供应地向接收地的实体流动过程，是运输、储存、搬运、包装、流通加工、配送和信息处理等基本功能的有机结合。”［1］自2005 年底中国物流与采购联合会发布第一批A 级物流企业名单开始，每年两次发布的A 级物流企业名单成为了物流行业发展的风向标，截止目前已经有29 批A 级物流企业通过审核认证，说明我国的物流业已经走上了良好有序发展的快车道。近年来，随着互联网技术的发展和电子商务的普及，物流产业规模持续扩大，物流运输网络日趋完善，物流服务能力得到显著提升，作为全国经济和贸易大省，广东省物流产业的健康高效发展对于经济发展至关重要。但是广东省物流业发展速度从1978 年到2018 年呈总体下降趋势（由于国家产业数据中未单独列明“物流业”这一产业，本研究的数据均以“运输仓储与邮政业”等同于“物流业”），而多年来广东省物流增长率持续高于全国物流增长率，这说明广东省物流产业在全国处于较高水平，见图1。

图1 物流业增长率及广东物流业占比（1978-2018 年）

本文将从市场结构和产业效率角度来考察广东省物流产业，目前国内未从量化方面对广东物流业市场结构进行衡量，关于产业区域效率的研究虽然较多，但对于广东区域物流产业效率的研究却存在较多不足，关于物流产业市场结构和产业效率关系的研究更加少人涉及。本文首先对广东省物流业市场结构进行量化分析，再使用DEA 模型测算广东省物流业效率，最后考察广东省物流业市场结构与效率之间的关系，进而对广东省物流业市场结构和效率问题进行评价总结。

一、市场结构与产业效率

产业组织理论中的市场结构指企业市场关系的特征和形式，包括卖方之间的关系、买方之间的关系、买卖双方的关系、现有的买卖双方与潜在竞争者的关系。最经典的市场结构分为完全垄断、寡头垄断、垄断竞争和完全竞争四种类型，这是从卖方之间关系进行的划分。决定市场结构的因素有很多，从卖方角度看主要包括市场集中度、进入和退出壁垒、产品差异化、市场需求的价格弹性和增长率等，本文将从市场集中度这一角度定量分析广东省物流业的市场结构。

国内外众多学者对各区域的物流效率进行过实证研究，例如，乐小兵等以固定资产投资、能源消耗和从业人数为投入指标，货运量、货物周转量和物流产值为产出指标，对广西2004-2011 年物流系统进行DEA 效率评价的结果显示：广西自治区物流效率为50%，少数年份运行效率较低［2］。许祥鹏等认为DEA-AHP/GRA 的效率评价结果比CCR 模型更为合理，评价结果揭示长株潭地区各物流企业效率有较大差距［3］。倪明等对江西省2005-2013 年物流效率进行研究，DEA 模型分析结果表明江西省物流效率整体水平较高，同时用Tobit 回归模型证实了经济发展水平与信息化水平对江西物流效率影响显著［4］。肖斌等针对广东地区2010-2015 年物流业面板数据分析得出广东区域物流综合效率水平不高，存在资源利用不足问题，各地区之间的物流效率有明显差距，珠三角地区物流效率较高，粤西地区效率一般，粤东北山区效率较低［5］。

关于市场结构和市场绩效、效率的关系，曹小华等的研究表明，中国物流业市场结构处于适度竞争状况时市场绩效最高，竞争程度较低或过高时市场绩效会变差，市场效率也会降低［6］。陈春芳等以物流业上市公司为研究样本，实证分析了我国2013年的物流市场结构、市场行为与市场绩效之间的关系，结果表明物流业上市公司竞争程度较高，市场绩效与市场结构具有非线性关系，并且市场竞争适度集中结构时市场绩效最高，竞争不足时市场绩效最低［7］。以上两项研究结果都说明了只有适度的市场竞争，也就是市场结构处于中度竞争水平时，市场绩效和效率才是最高的。本文以广东省物流数据为样本，采用协整检验考察区域物流市场结构和效率是否存在关系。

二、实证分析

（一）市场结构分析

1.变量选取

市场集中度的衡量方法有多种，包括行业集中度、洛伦兹曲线、基尼系数、赫芬达尔-赫希曼指数和熵指数等，基于数据可得性和计算可行性，选取行业集中度这一方法来度量广东省物流产业的市场结构。行业集中度指的是同一产业内规模最大的前几位企业的资产总额、销售收入、产值、产量和销量等指标在整个产业中所占的比率。计算公式为：

其中，Rn指产业中规模最大的前n 家企业的行业集中度，Xi指第i 家企业的产值、产量、销售额和销售量等数值，n 指产业中规模最大的企业个数，N指产业中的企业总数。一般常用的行业集中度计算指标为CR4 或CR8，由于本研究选取的规模最大行业内企业以5A 级企业为衡量标准，而5A 级企业数量是逐年变动的，因此此处计算的行业集中度不局限于4 家或8 家。

2.数据描述

截止2019 年，中国物流与采购联合会已经发布了28 个批次的A 级物流企业评估名单，广东省物流业的市场结构以该28 个批次的A 级物流企业数据的年总收入来测算。根据广东省物流行业协会发布的A 级物流企业评估指标体系，可将物流企业分为三类：运输型物流企业、仓储型物流企业和综合型物流企业。各类型的评估指标不同，基于本研究的初步调研和查阅二手资料可知，广东省内的物流企业多为综合型物流企业，因此各级物流企业的年营业总收入按照综合型物流企业的指标进行测算。由于各企业的年营业总收入不同且多数企业并未披露经营信息，因此各级企业年总收入按照各等级的均值数据计算：24.75 亿（5A 级企业）、9.25 亿（4A 级企业）、1.2 亿（3A 级企业）、0.24 亿（2A 级企业）和0.055 亿（A 级企业）。2005-2019 年广东省各等次A 级物流企业数量，见图2。

图2 广东省各等次A 级物流企业数量（2005-2019 年）

3.分析结果

在计算广东省物流企业行业集中度这一变量时，Rn方程中的企业总数N 按照A 级物流企业总数计算，规模最大的企业个数n 按照5A 级物流企业数量计算，企业有关数值Xi按照年营业总收入计算。根据28 个批次A 级物流企业发布的时间测度出2005-2019 年28 个时间点的行业集中度结果，见表1。

表1 广东省物流业行业集中度测算结果

由表1可知，2005 年至2009 年7 月行业集中度较高，2009 年12 月行业集中度开始下降，意味着竞争性越来越明显。

（二）广东省物流效率分析

1.变量选取

国内的广大学者多数使用DEA 模型测算某区域的产业效率，区域物流效率指某个区域内物流产出与投入之间的比值，投入要素主要包括资产、技术和人力等要素，产出要素包括产值和产量等要素。DEA 是一种基于数据的评价方法，需要选择适当的投入和产出指标测算效率，不同的行业有不同的选取结果，指标选取合理可以保证效率评价结果的有效性。定性的指标选取方法有经验判断法，定量的指标选取方法包括主成分分析法和因子分析法等。本文参照倪明等在测算江西省物流效率时的指标选取方法作为依据，因此广东省物流产业效率的投入指标包括广东省物流业投资额、广东省物流运输长度、广东省物流业能源消耗量和广东省物流业从业人员数目；产出指标包括广东省物流业生产总值和广东省物流业货物周转量。

2.数据描述

以广东省2006-2019 年统计年鉴为研究数据来源，物流业投资额以“交通运输和邮政业基础设施完成投资情况”数据计算，线路运输长度以“铁路营业里程、公路通车里程和内河通航里程”三类数据之和进行计算，物流业能源消耗量以“交通运输、仓储和邮政业”这一行业的能源消费总量计算，物流从业人员数量以“交通运输、仓储和邮政业”年末就业人数计算，物流业生产总值以广东省“交通运输、仓储和邮政业”生产总值计算，物流业货物周转量以交通运输业货物周转量数据计算。本文收集2005-2018 年所有变量的数据，使用stata 统计软件进行数据分析。

3.分析结果

使用DEA 命令对广东省物流业产出效率进行分析，统计结果表明：2005 年、2012 年、2017 年和2018 年产业效率为1，其他年度均存在效率不足的现象，见表2。

表2 广东省物流业产出效率分析结果

该表中每一年测算出两个综合效率，其中01表示该年度7 月份时间点计算出的综合效率，02表示该年度12 月份时间点计算出的综合效率。

三、协整检验

考察广东省物流业市场结构与效率的关系，可使用协整检验方法进行实证分析，协整检验可以考察两个时间序列变量之间是否存在长期协整关系，进行协整检验的变量需要首先进行单位根检验判断变量序列的平稳性。如果两个时间序列均是平稳的，则构造回归模型检测长期均衡关系；如果两个时间序列非平稳，则对变量进行差分使其实现同阶单整后再构造var 模型进行协整检验。如果协整检验结果表明变量之间存在长期均衡关系，再使用格兰杰因果检验方法判断两个变量之间的因果关系。此处，市场结构的替代变量为广东省物流业集中度，物流业行业集中度和综合效率数据已经在上文中计算得出，见图3。

图3 广东省物流行业集中度及运行效率分布

使用ADF 方法进行单位根检验的分析结果显示：行业集中度为一阶单整变量，综合效率为零阶单整变量；使用两个变量的一阶差分进行EG-ADF检验，结果显示两个变量不具备长期均衡关系，见表3。

表3 检验过程及结果

四、结论

（一）广东省物流业市场结构呈现高度竞争性

根据2005-2019 年的行业集中度数据可知，广东省物流业属于垄断竞争型市场结构，2010 年以后行业集中度在0.3 上下浮动。根据美国经济学家贝恩对产业集中度的划分标准，当CR8 ≥ 40%时市场结构为寡占型，CR8＜40%时市场结构为竞争型。其中，CR8 ≥ 70%为极高寡占型，40% ≤ CR8＜70%时为低集中寡占型；20% ≤ CR8＜40%为低集中竞争型，CR8＜20%为分散竞争型。由于考察范围涵盖2005-2019 年，本研究中产业规模最大的5A 级企业数量逐年增多，从2010 年的1 家5A 级企业上升至2019 年的29 家5A 级企业，结合CR4 和CR8 的数据分析可得出以下结论：广东省物流业在2006 年以前为极高寡占型市场结构，2007-2009 年为低集中寡占型市场结构，2009 年以后为低集中竞争型市场结构。截至目前，广东省A 级物流企业数量逐年增多，可见市场是逐渐加强了竞争性的。

（二）广东省物流业市场结构与效率不存在影响关系

Harold Demsetz 在《产业机构、市场竞争和公共政策》一文中指出：随着产业集中度的提高，企业经营的良好绩效是因为运行效率高，而不是因为在市场结构中处于垄断地位导致的［8］。本研究结论与该理论具有一致性，即产业（企业）运行的高效率跟市场结构关系不大。由DEA 模型计算的产业效率数据观察可知，仅2005 年市场处于极高垄断结构时和2018 年市场处于极高竞争性结构时，实现了DEA 有效，因此更加印证了产业综合效率与市场结构无关的结论。虽然二者存在长期协整关系，但是这种长期均衡关系不是由二者内在联系实现的，更加可能是由于市场环境等因素造成的。广东省物流业市场结构与效率不存在互相影响关系这一结论的成立，说明了SCP 假说在广东省物流业不成立。而产业效率的提高可以从市场结构以外的因素入手，例如诸多文献已经证实了一些因素对产业效率有明显的影响：经济发展水平、物流资源利用率、地区制度变迁、区位优势以及港口物流的重要性等对地区物流效率有显著影响；闫藏测度并确定了江苏省物流效率的6 个主要影响因素，影响程度由高到低分别是区位优势、信息化水平、政府干预程度、产业结构、环境规制程度、能源生产率［9］。