环境规制下广东省物流业绿色技术效率实证研究

李卫忠，李星星

(江门职业技术学院 经济管理学院，广东 江门 529090)

一、引 言

物流业是国民经济发展中的基础性服务型产业，是经济发展的润滑剂和加速器。近年来，广东物流产业规模不断持续扩大，服务能力显著提升，逐渐成为国民经济发展中的支柱产业。但由于缺乏科学的规划设计，物流业的发展一直处于高消耗、高排放的粗放型发展阶段。十九大报告中明确指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，必须坚持质量第一、效益优先，提高物流行业配置效率。

绿色技术效率(简称LTE)指的是在测算技术效率时将能源消耗纳入测算评价体系中的投入要素中，同时将生产生命周期中排放的污染物等非期望产出纳入产出要素中，以此测算的技术效率即为绿色技术效率。绿色效率指数目前已在不同行业有着比较广泛的运用，如秦臻采用非期望产出的DEA-Malmquist指数方法对中部地区六省的绿色全要素生产率进行了测算，得出湖北省绿色全要素生产率指数在中部地区处于较低水平[1]。在科技创新领域，李晓青 利用DEA-Malmquist生产效率变化指数考察了福建省科技创新全要素生产率及变化情况，得出福建省科技创新全要素生产率总体保持平稳，技术创新是全要素生产率增长的主要动因[2]。在物流业领域，刘战豫使用基于非期望产出的Super-SBM与Malmquist指数模型，对2004-2014年中国物流业绿色全要素生产率进行了测算，得出绿色全要素生产率在区域层面差异性较大，且呈现波动徘徊趋势[3]。唐建荣等采用GML指数模型，对中国物流业绿色全要素生产率增长的驱动源泉、时序变化以及空间变化进行了实证分析，得出技术进步是推动绿色全要素生产率增长的主要动力，但动力不足[4]。目前针对广东省物流的效率研究比较丰富，但多是基于传统DEA模型测算的技术效率，未考虑环境约束条件，测算出的效率指数未能真正反馈物流业经济质量的增长。刘联辉等基于DEA与SE-DEA方法构建了广东省城市物流效率模型，分析了广东省21个城市2016年的物流效率[5]。肖斌等利用DEA模型对广东物流业效率差异与影响因素进行了分析，得出广东省物流业效率水平区域差异大，珠三角效率较高[6]。刘刚桥等基于供给侧改革背景下对广东省物流业全要素生产率进行了测算，得出技术进步和规模效率是广东物流业增长的主要动力[7]。

综上所述，目前采用DEA理论测算基于非期望产出的技术效率已较为成熟，但对于广东省物流业效率的分析多是基于期望产出，考虑能源消耗以及物流业生产过程中污染物排放等非期望生产要素的相关研究不多。鉴于此，本文将能源消耗以及二氧化碳排放纳入技术效率测算投入产出指标体系，运用DEA指数法对广东省物流业绿色技术效率进行测算，并与传统测算结果进行对比，系统分析广东省物流业经济增长质量。

二、广东省绿色技术效率的测度

(一)DEA模型

数据包络分析法(Data Envelopment Analysis，简称DEA)是一种基于多投入多产出的效率评价方法，由美国著名运筹学家查恩斯(A.Charnes)和库伯(W.W.Cooper)在“相对效率评价”概念基础上发展起来的一种系统分析方法，主要有基于规模报酬不变的C2R模型和基于规模报酬可变的BC2模型。考虑到C2R模型的局限性，目前运用较多的是基于规模报酬可变的BC2模型，因此本文采用面向投入的BC2模型，模型线性表达式如下[8]：

其中S-=(s1-,s2-,…sm-)T,S+=(s1+,s2+,…ss+)T,为松弛变量。θ、λj为最优解时的决策变量。对于决策单元的相对有效性，有如下定理：

设规划问题的BC2最优解为λb*,Sb-*，Sb+*,θ*,于是有：

(1)若θ*=1，则DMU0为BC2弱DEA有效的；

(2)若θ*=1,且每个最优解λb*,Sb-*，Sb+*,θ*都满足条件Sb-*=Sb+*=0，则DMU0为 DEA有效的；

(3)若θ*<1，则DMU0为BC2非DEA有效的。

通过BC2模型可以测算出综合技术效率值(TE)，并且可以进一步将技术效率值(TE)分解为规模效率值(SE)和纯技术效率值(PTE)，三者之间有如下关系：TE=SE×PTE。

(二)指标体系、样本与数据来源

确保效率测度准确性的一个关键就是建立科学的投入产出指标体系。目前有不少学者有丰富的研究，根据现有文献的基础上以及数据的可获性，本文选取以下指标作为物流业绿色技术效率测度的投入产出指标，指标体系见表1。

(1)固定资产投入额：物流业固定资产投入资金总额；

(2)物流业从业人员：按每年年末从事物流行业的总数人数计算；

(3)能源消耗：以物流业一次能源消费量作为能源消耗衡量指标；

(4)生产总值：物流业年末生产总值，按1978年不变价格指数对其进行了缩减，剔除价格因素影响；

(5)货运周转量：反映的时一定时期内，物流生产运送货物的数量与相应运输距离的乘积，反映的物流业运输生产的总成果；

(6)二氧化碳排放量：作为非期望产出的环境控制变量。

表1 物流业绿色技术效率测算指标体系

当前物流业统计体系不健全，在统计年鉴中暂时无法找到物流业名目的完整数据，考虑到交通运输、仓储和邮政业的增加值占物流业增加值85%以上，可代替物流相关数据，因此本文采用交通运输、仓储和邮政业的数据代替本文的物流业数据进行分析，其中物流业能源投入选择交通、仓储和邮政业一次能源消费量衡量。由于现有统计年鉴中暂时无法找到非期望产出中的排放量，因此本文参照王维国[9]等学者采用的借助一次性能源消耗量数据进行转化计算，公式如下：

其中，CO2表示二氧化碳排放量，Ei表示第i类能源的消耗量，NCVi表示各种一次能源的平均低位发热量，CEFi表示为2006版IPCC给予的碳排放系数，COFi表示为不同能源的碳氧化因子。数据选取2001-2019年广东省19年数据作为测算样本，数据源自《广东统计年鉴》《中国能源统计年鉴》。

(三)实证分析

为更加直观反映在环境规制条件与非环境约束条件下物流业技术效率TE指数的差异性，本文对未考虑非期望产出与仅考虑期望产出的两种技术效率指数及其分解进行对比分析，具体测算结果见表2、表3。

表2 不考虑资源环境约束下广东省物流业技术效率指数及其分解

综合技术效率衡量的是物流业总体效率情况，代表着物流业在投入要素一定的条件下获得最大产出的能力。从表2可知，在不考虑资源环境约束下，2001-2019年广东省物流业技术效率TE整体均值为0.949，还未达到完全技术效率有效，存在5.1%的提升空间。2001-2003、2007-2008、2012、2016-2019这几个阶段物流业技术效率值达到1，52.63%的年份处于完全DEA有效状态。从综合技术效率变化趋势来看，在不考虑资源环境约束下，广东省物流业技术效率总体处于较高水平，但波动性较大。

表3 考虑资源环境约束下广东省物流业技术效率指数及其分解

从表3可知，在考虑资源环境约束下，将能源消耗和CO2排放量纳入投入产出要素，得出广东省物流业绿色技术效率总体均值LTE为0.819，表明在考虑资源环境约束的情况下治理非期望产出需要成本，广东省物流业技术效率明显低于在不考虑环境约束下的传统TE值。这也侧面反映出物流业的经济增长还处于高能耗、重污染的粗放型发展阶段。因此在经济高质量发展转型的新时期，广东省物流业要关注节能减排，通过技术创新、优化资源结构配置来实现物流业经济增长的高质量发展。绿色技术效率可以进一步分解为纯技术效率和规模效率，2001-2019年广东省物流绿色纯技术效率值为0.871，绿色纯技术效率值远大于技术效率值，说明广东省物流业在科技创新方面具有较强的优势，科技创新水平在一定程度上带动了物流业的技术效率水平。2001-2019年广东省物流业绿色规模效率LSE平均值为0.94，在样本研究期间只有2002年和2019年物流业规模效率达到1，大多数年份处于规模无效率状态，说明广东省物流业在投入产出要素配置方面尚存在可优化的空间，处于规模收益递增状态，应不断加强物流业配置效率，扩大生产规模，获得更大的规模经济收益。

从绿色技术效率增长的波动趋势来看，2001-2009年广东省物流业绿色技术效率处于稳定增长状态。2001年物流业绿色技术效率值为0.727，到2019年绿色技术效率值增长到1，达到完全DEA有效，绿色技术效率的提升主要是依靠规模效率的带动，纯技术效率低下在一定程度上抑制了绿色技术效率的提升，这可能是国家出台了扩大内需等一些政策以及中国电商行业的高速发展，带动了物流业高速发展，同时物流业通过资源整合，提升了行业集中度，使得物流业配置效率逐步提升。

图1 2001-2019年广东省物流业传统TE与绿色GTE值

三、 环境规制因素与广东省物流绿色技术效率动态关系的实证分析

(一) 理论背景

关于环境规制对生产效率的影响，当前主要有两种观点：一种为“遵循成本说”，即加强环境规制会使得行业或者企业生产成本不断提升，最终影响行业或者企业的生产效率；另外一种为“创新补偿学说”，即支持合理的环境规制强度能一定程度上激发企业的创新活力，鼓励企业增加科研投入，从而提升行业或企业的生产效率。环境规制对生产率的影响受“遵循成本说”和“创新补偿说”的两种效应的叠加影响[10]。本文通过协整分析来进一步研究环境规制因素与广东省物流绿色技术效率的之间动态关系。

(二)指标数据选取

为探究环境规制因素与广东省物流绿色技术效率的动态关系，本文在现有研究基础上结合物流行业特征，物流业环境规制因素重点考虑能源消耗和废气排放两大要素，同时考虑数据的可得性、科学性、客观性。在能源消耗上采用广东省2001-2019年的物流业生产总值/物流业能源消费量(ER1)指标，在废气排放上采用物流业生产总值/物流业二氧化碳排放量(ER2)指标, 在进行协整分析时对数据进行自然对数处理，避免数据的异质性。

(三)环境规制因素与物流绿色技术效率动态关系的协整分析

在进行较长时间的动态关系研究时，普遍用到的方法是协整分析。Granger认为，如果一对时间序列是协整的，那么至少存在一个方向上的 Granger原因。因此，在时间序列未作协整时，做出的任何格兰杰原因推断都是无效的。为使推断更有效，必须先进行协整检验，然后再做格兰杰因果检验，从而更好地研究两个变量之间的相互关系。

1.单位根检验

在分析物流业绿色技术效率与环境规制因素是否具有协整关系前，先进行时间序列的单位根检验。为消除时间序列的异方差影响，对广东省物流业绿色技术效率LTE和环境规制因素ER1、ER2数据取自然对数(取对数后的时间序列分别记为LNLTE、 LNER1、LNER2)，然后对序列LNLTE、 LNER1、LNER2进行ADF检验，具体结果见表4。

表4 物流业绿色技术效率与环境规制强度指标的单位根检验

从表4的检验结果可以看出，各序列ADF检验值大于95%的置信度水平下的临界值，所以不能拒绝原假设，即序列存在单位根，且是非平稳的。各序列的一阶差分序列的ADF检验的统计值小于95%的置信度水平下临界值，故时间序列LNLTE、 LNER1、LNER2都是一阶单整序列，即I(1)。

2.协整检验

因为LNLTE、 LNER1、LNER2都是一阶单整序列，所以可进一步运用Engle-Granger两步法检验它们之间的协整关系。先对LNLTE和LNER1，LNLTE和LNER2进行最小二乘回归，根据回归方程求得残差e1和e2，然后对残差进行单位根检验。检验表明(如表5)，ADF的值都小于1%的临界值，故残差项在 1%的显著性水平上平稳，不存在单位根，这说明LNLTE和LNER1、LNLTE和LNER2之间存在协整关系。

表5 协整检验结果

3.格兰杰因果关系检验

对2001-2019年广东省物流业绿色技术效率与环境规制因素的指标LNLTE和LNER1、LNLTE和LNER2数据开展格兰杰因果关系检验，结果如表6所示。

表6 格兰杰因果关系检验结果

检验结果表明：在5%的显著性水平下，在滞后期为1年时，LNER1是LNLTE的格兰杰原因，反之LNLTE都不是LNER1的格兰杰原因；在滞后期为第1-3年，LNLTE都是LNER2的格兰杰原因，反过来LNER2都不是LNLTE的格兰杰原因。

4.建立长期均衡方程

根据格兰杰检验结论和协整检验结果，说明可以选择LNER1为自变量，LNLTE为因变量，建立LNLTE和LNER1长期均衡方程如下：

LNLTE=0.32*LNER1+0.58

回归系数的t检验值： (13.408) (9.825)

若假定显著性水平为5%，自由度为17(自由度为n-2=19-2=17，n为样本数)的t分布临界值为t0.05(17)=2.11，上式的各项系数均通过t检验。还可看出，两者的长期乘数为0.3214。

四、结论与建议

文章选取2001-2019年的时间序列数据，采用DEA模型对广东省物流业在不考虑环境资源约束条件下与考虑环境资源约束条件下的两种技术效率进行测算，并进一步运用协整分析法对环境规制因素与技术效率的动态关系进行了考察，得到以下几点结论：

一是在考虑资源环境约束下，将能源消耗和排放量纳入投入产出要素，得出广东省物流业绿色技术效率总体均值LTE为0.819。表明在考虑资源环境约束的情况下，治理非期望产出需要成本。广东省物流业技术效率明显低于在不考虑环境约束下的传统TE值，说明不考虑环境规制下物流业经济增长存在“水分”。

二是在样本研究期间，2001-2019年广东省物流业绿色技术效率处于递增趋势，绿色技术效率的提升主要是依靠规模效率的带动，纯技术效率低下在一定程度上抑制了绿色技术效率的提升。

三是物流业技术效率与二氧化碳排放量以及能源消耗量之间存在协整关系，物流业单位产值的二氧化碳排放量的减少以及能源消耗量的降低对广东省物流业绿色技术效率的提升具有较强促进作用。说明近年大量减排不达标的搬运装卸运输工具被淘汰和更智能化的搬运装卸运输工具在物流行业得到越来越多的应用，物流业的二氧化碳排放量大量减少，能源消耗量的降低有力促进了广东省物流业绿色技术效率的提升。

四是长期均衡方程中的长期乘数表明，物流业二氧化碳排放量对广东省物流业绿色技术效率提升的影响已经显现。从长期看广东省交通、仓储和邮政业生产总值/交通、仓储和邮政业二氧化碳排放量指标每增长1%，广东省物流业绿色技术效率就会提升0.32%。随着减排技术的进步和各项环保政策的进一步实施，二氧化碳排放量的降低将成为广东省物流业绿色技术效率提升越来越强劲的推动因素。

根据以上结论，为了能够有效提高广东省物流业绿色技术效率，提出如下政策建议：

一是要在物流业经济指标测算与考核中将绿色、低碳等环保要素纳入，将真实的高质量经济增长水平数据呈现出来。要鼓励发展绿色物流，引导物流企业增强节能环保意识，通过集约化、共享化、合作化发展，转变过度依赖高投入高消耗的传统粗放型发展方式。要加快新型能源的开发，推广使用清洁能源，优化能源结构。

二是要加强环境规制的强度。在“绿水青山就是金山银山”发展理念下，提高物流业环境规制的强度就显得十分必要。同时，随着环境保护产业不断发展、环境保护技术和环保物流设备不断涌现、公众环境保护意识不断提高，环境规制供给能力也在逐步地增强，这也要求进一步加大原有环境规制的实施强度。

三是要加快物流技术创新和研发，搭建绿色技术产学研平台，广泛应用绿色环保新型物流技术、装备，促进物流装备和设施的自动化、智能化和标准化，实现智慧物流，为绿色物流高效运行提供技术支撑。要加快建立绿色物流运作和评估标准体系。要积极发挥珠三角地区技术优势，充分带动粤东西等落后地区发展，加强区域合作与信息交流，实现物流产业的良性转移与协同发展。要提升物流业从业人员素质，加大对物流技术创新人才培养，提高物流专业技术人员的整体素质和创新能力。