基于DEA-Tobit的陕西省物流效率及影响因素动态分析

葛宇航 姚德利

(安徽理工大学 经济与管理学院,安徽 淮南 232001)

0 引 言

陕西作为我国中西部地区的纽带,其经济发展和供给侧结构性改革影响着国家的战略落实和实际效果。物流业是链接供给和消费的桥梁,随着电商和网络的迅速发展,对于物流的需求量急剧增长,计算机、网络技术的应用都为物流业的发展提供了新的机遇,但在新冠疫情的背景下,也反映出物流业发展的不足。建设全国统一大市场的意见中也指出应推进市场设施的高标准联通,建设现代流通网络,进一步加快物流数字化建设,形成新业态模式。陕西省西安市是国家物流枢纽城市之一,为提高区域物流效率,高质量地建设物流枢纽和经济发展,对陕西省物流效率及其影响因素研究具有现实意义。

1 文献综述

在测算效率时,国内外学者多运用DEA(数据网络包络法)、SFA(随机前沿分析)等方法,刘宇[1]122-130使用三阶段DEA进行测算,发现国内印刷出版业规模效率偏低,应提升行业规模效益。赵月娥[2]28-33运用超效率DEA测度国内省级图书馆的抖音号的运营效率,认为存在严重两极分化并且大多数运营效率不佳。刘霞婷、李强等[3]50-59基于SFA模型测算了我国29个省的农业全要素生产率。汪文生、考晓璇[4]75-84选取环渤海14市的样本,研究了环渤海地区的物流效率,发现整体效益较差,各市间差异显著。杜晖[5]110-113研究了物流业的低碳效率,认为物流管理水平和运作是提高效率的核心因素。郭金勇[6]108-112通过研究长江经济带的物流生态效率,发现技术进步是提高物流效率的主要因素。廖诺、罗雪韵等[7]113-116利用SBM模型和K-means聚类测算出我国物流业能源效率处于中低位水平。同时有学者在DEA分析效率的基础上,利用tobit模型对所测效率进行回归分析,用以发掘影响效率变化的内在因素。曹光求[8]84-87对福建省沿海港口的物流效率和影响因素进行研究,发现港区的货物吞吐量、腹地集疏能力贡献效果最为突出。牛君、易欣等[9]64-70认为湖南省的物流业规模效率波动较大,还有一定提升空间。文小羽[10]94-97根据我国中部六省物流业的不平衡和聚集度的发展状况,运用基尼系数和区位熵对中部六省的面板数据进行了分析,发现由于地区发展的差异化对地区不平衡发展的影响达到了77%。崔宏凯、张林等[11]78-85通过对长江三大都市物流业的发展进行分析及分类,3个都市圈的整体及各节点城市进行物流发展水平测度以及关联检验,发现应根据当地的经济发展,制定出符合自身的物流区域评价体系。

李兰华[12]124-126通过对比辽宁、安徽两省提出陕西省物流业应把握“一带一路”历史机遇,加强物流发展规模化、专业化、科技化水平。问晨璐、董毅明等[13]36-37等对陕西省10市物流效率进行测度,发现效率有效城市主要在关中一带。董千里、白东灵等[14]34-42研究表明黄河流域的物流生态效率落后于其他区域。吕宏军[15]99-104对西部地区物流业发展及相关产业特征进行分析,从政府、企业、市场等方面深入全面分析,发现28个影响因素分别属于6个层次,4个因素子群。龚雪[16]112-116将中国大陆地区划分为6大区域,对区域物流效率及其影响因素进行研究,发现中国物流业发展呈现“东强西弱”的特征,信息化水平对物流效率的影响较小。

综上所述,中西部地区在经济和物流发展上较东部沿海地区还有较大差距,陕西省各市及整体的物流效率已有学者进行研究,但是多为静态分析,因此,进一步动态分析陕西省物流效率发展及影响因素,对促进区域物流产业及经济发展具有重要意义。

2 研究对象及方法

2.1 研究对象

陕西省位于我国中西部地区核心地带,是连接西部和中东部的重要纽带。习近平总书记在2021年考察陕西时指出:“解放思想改革创新再接再厉,谱写陕西高质量发展新篇章。”截至2021年陕西省常住人口达3954万人,2020年实现社会生产总值2.618万亿人民币。在全面深化供给侧结构性改革及全国统一大市场战略背景下,推进陕西省经济更高质量发展,提升物流等基础设施及功能的效率及水平,探究其内生发展机理,能促进中西部地区经济社会发展,贴合国家战略及发展需要。

2.2 研究方法

2.2.1 SBM模型

数据网络包络法(DEA)是Charns[17]429-444在1978年提出的,用来评价多投入、产出的指标所建立的决策单元的效率的方法。主要包括BBC、CCR和SBM[18]42-51等模型和方法。本文选用非超效率SBM模型来测算陕西省及陕西省各市物流业的效率值。

假设陕西省物流效率值为ρ;R、U、J分别是投入、期望和非期望产出变量的个数;sr,x和sj,b分别为投入、非期望产出的冗余量;su,y为期望产出不足,见(1)式:

s.t.

λ(t)k≥0,sr,x≥0,su,y≥0,sj,b≥0

(1)

当ρ=1,说明陕西省各市的物流效率有效,各投入变量无不足或冗余;当0<ρ<1时,表示物流效率存在损失,需要通过分析和优化来改善各市及整体的物流运行和发展效率。

2.2.2 DEA-Malmquist效率指数

Malmquist又称全要素生产率(TFP)指数,能动态分析每年的技术、规模、纯技术效率,并能动态分析影响效率变化的内在要素。使用物流业Malmquist指数测算2011—2020年陕西省及各市物流业效率的投入产出动态发展变化,见(2)式:

(2)

(2)式中,M表示Malmquist指数,可以分解为技术变动(TECH)和技术效率变动(EFFCH),技术效率变动可分解为规模效率变动(SECH)和纯技术效率变动(PECH)[19]68-70,见(3)式:

TFP=TECH·EFFCH=TECH·SECH·PECH

(3)

2.2.3 Tobit模型

Tobit模型可对因变量进行回归分析,同时可以克服一般最小二乘法可能出现估计有偏差的情况。本文采用非超效率的SBM模型所得的陕西省物流效率值在0到1的取值区间内,使用tobit模型可以利用最大似然法对参数进行估计。因此本文使用Tobit模型对陕西省物流动态效率影响因素进行回归分析。Tobit回归模型见(4)式:

(4)

2.3 指标构建及数据来源

在指标选取过程当中,遵循与物流业相关联的数据及可获取性,并基于DEA的特点,输入指标的数量应大于等于输出指标的数量,本文选取3个输入指标以及3个输出指标来测度陕西省各市的物流效率水平。

2.3.1 物流效率输入指标

以往多数学者在效率研究方面已经较为深入,投入指标选取多从人力、资本、物力3方面加以考虑和选取,而物流业相关指标因为没有直接的统计数据,学者往往使用交通运输、仓储和邮政业的相关数据指标来代替。本文结合已有研究、陕西区域物流及经济结构特点选取物流业从业人数(X1),反映地区物流产业规模的基础条件之一。资金投入是社会再生产和有序运行的必须保障,因此使用交通运输、仓储和邮政业固定资产投资额(X2)来反映陕西地区政府和企业对物流行业的支持力度及其发展潜力。选取物流里程(X3)反映陕西物流基础设施的建设情况。

2.3.2 物流效率输出指标

货运量(Y1)是物流业工作量的最直接指标,同时也反映出了陕西省地区居民的物质需求水平,货运周转量(Y2)在一定程度上也反映了物流基础设施的利用水平,学者常用这两者反映物流业产出的主要指标,因此本文也加以选取。物流业本质是一种服务型行业,物流业增加值(Y3)作为其产生的经济效益,可以反映出陕西省物流效率的有效性。

综上所述,参考过往学者的研究,并结合物流业和陕西地区的经济特点和产业结构,以及指标的代表性和数据的可获性,建立陕西省物流效率评价指标体系,见表1。

表1 陕西省物流效率评价指标体系

表2 陕西省物流效率影响因素指标体系

2.3.3 物流效率影响因素指标选择

物流业作为互联网经济时代重要行业,可以科学有效地配置资源,提高物流业效率有助于高质量的经济发展。同时物流业是服务于经济发展和生产与供给的,本文选用陕西各市的人均GDP值(Z1)反映经济发展水平。产业结构反映了地区发展模式和民众消费行为的趋向,本文选择陕西省各市第三产业占本市的GDP的占比为产业结构特征(Z2)。同时,一个地区的区位因素对物流效率的影响很大,一个规模化的物流枢纽城市能产生规模效益和产业集聚,从而提高效率,降低成本,因此本文使用陕西省各市物流业产值/本市GDP与陕西省物流业产值/陕西省GDP的比值来反映各市的区位因素水平(Z3)。互联网经济的蓬勃发展,带来了新业态和新需求,数字产业可以加快信息流通,为行业效率提升带来用户和需求,本文采用邮电业务量反映陕西省物流信息化水平(Z4)。选取单位公路货运量作为陕西省物流资源利用水平(Z5)的测度指标。

本文数据均来自《陕西省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》及各市统计局公布数据及统计公报。

3 实证效率分析

3.1 SBM模型分析

本文借助matlabR 2019a软件,基于SBM模型测算了2011—2020年陕西省10市物流效率,见表3。

表3 2011—2020年陕西省10市物流业效率

由表3可知,从整体上来看,2011—2020年陕西省的物流效率呈上升趋势,虽在2012、2013两年出现了较大的波动,但不影响整体效率的提升。10个城市物流效率平均最低值为0.16,最高效率值为0.95,物流效率较高的城市是渭南、西安、铜川。其原因为西安市作为省会城市,具有天然的虹吸效应,外加政策倾斜、投资额大,又有众多高校和国际型企业经济产出附加值高。铜川市虽然总体产值较低,但城镇化率高,可以提高资源的利用效率。渭南市的货物周转量也明显高于同体量的其他城市,表明其充分利用了物流的基础设施。除上述3市及榆林市外,其他城市的物流效率均呈现低效率状态。宝鸡、延安、安康市物流效率发展总体平缓。咸阳市效率值快速上升,汉中和商洛物流效率值都呈现先上升再逐渐下降的趋势。在疫情背景下,10市在2020年的物流效率值大多数有所提升,说明陕西省应继续保持发展态势,促进经济高质量发展。

3.2 Malmquist指数分析

(1)本文使用deap 2.1软件,基于Malmquist指数模型动态测算2011—2020年陕西省10市的平均TFP及构成,见表4。由表4可知,宝鸡市和汉中市的Malmquist指数值在各市当中较高,分别为1.112和1.061;商洛市和榆林市的Malmquist指数值在各市中较低,分别为0.888和0.952,这是因为技术效率和规模效率均没有达到有效状态。除商洛市和榆林市外,陕西省其他各市的全要素生产率均在1以上,为有效状态。

表4 2011—2020年陕西省10市的平均TFP及其构成

进一步探讨发现,陕西省各市的纯技术效率多为有效状态,说明应当继续保持科技投入和发展力度,但仍有5市的规模效率未达到有效水平,说明物流资源的总体利用效率不高,存在一定的冗余或浪费的情况,表明技术发展创新与实际产业融合不足,没能有效提高物质资源的利用效率。因此要提高物流资源的利用效率,促进技术创新与物流产业现代化深入融合,优化供给侧的资源利用效率,提升需求侧的需求水平。

(2)陕西省动态物流效率测算及分析

运用deap 2.1软件测算2001—2020年陕西省物流效率malmquist指数,见表5。

表5 2001—2020年陕西省物流效率malmquist指数

由表5可知,2011—2020年陕西省物流全要素生产率均值为1.013,表明陕西省的物流效率整体达到有效水平,10年间年平均增长率为0.107%,增长速度较慢,且先快速上升随后快速下降并趋于稳定的状态,同时期对全要素生产率快速增长贡献最大的是技术进步效率,2015—2016年技术进步效率达到1.422,同期全要素生产率也达到研究期内的峰值1.319。从2015—2016年后仅有一年技术进步效率超过1,规模效率也呈下降趋势,2011—2020年陕西省物流效率变化见图1。说明其发展遇到瓶颈,需要寻找新的经济增长点以促进物流业的创新发展。

图1 2011—2020陕西省物流效率变化图

3.3 Tobit回归分析

在DEA-Malmquist指数的基础上使用stata16软件和tobit模型,对陕西省物流全要素生产率进行回归分析,研究影响陕西省物流效率的关键因素。本文采用Hausman检验进行检验判断,如Hausman检验无法拒绝原假设则使用随机效应模型,反之则使用固定效应模型。陕西省物流效率影响因素豪斯曼检验结果见表6。

表6 陕西省物流效率影响因素豪斯曼检验结果

检验结果表明选择随机效应模型,陕西省物流效率tobit回归分析结果见表7。

表7 陕西省物流效率tobit回归分析结果

由表7可知,产业结构P值为0.013,在5%的水平上对陕西省物流效率产生显著负面影响,可能是因为近些年陕西省各个区市大力开发城市区域,促进陕北、陕南、关中协调均衡发展,第三产业发展迅速,原有的物流基础设施和体系不能满足新需求的要求,导致效率降低,进而导致了物流全要素生产率下降。同时铜川、榆林、延安市是传统的能源基地,经济发展对能源产业的依赖性大,需要更多的优惠政策和资金投入才能摆脱路径依赖。

由表7中,物流资源利用水平P值为0.000,在1%的水平上对陕西省物流效率产生显著正向影响,说明物流的根本服务属性是实现物质的流动,要加快物流业的长远发展,需要加强深化“供给侧”结构性改革,同时应积极利用本地高校、企业资源,将新型物流技术落地,促进信息流、物流、资金流的循环速度。经济发展水平对物流效率的影响不显著,且有一定负向影响,可能是因为近年陕西省经济发展速度较快,但原有的物流资源及体系没有很好适应高质量发展的需要,其他产业的发展也没有很好地促进物流业的发展。区位因素影响效果也不显著,物流的区位熵没能体现其专业化水平,说明物流的专业化水平尚且不足,应明确陕西“一带一路”重要节点省份,加强陕西西安国家物流枢纽建设,利用好政策优势,激励本地如比亚迪这样的企业,带动技术在物流中的应用。信息化水平也与效率的影响不显著,与上文近几年技术效率下降的趋势相吻合,说明可能会出现信息不对称的现象,从而降低物流信息的准确性,从而降低了物流效率。

4 结论与建议

本研究选取2011—2020年陕西省物流相关数据,通过文献梳理和实证研究,测度了陕西省物流动态发展效率。结果表明:2015年前全要素生产率呈现逐年上升趋势,随后下降后趋于平稳,说明技术进步效率对陕西省物流全要素生产率的贡献最大,发展趋势最为贴切,且产业结构和物流资源利用水平是影响物流效率的关键因素。

基于上述研究结论,提出以下建议:(1)陕西省应积极促进物流业现代化转型,促进新技术、新工具特别是数字技术在物流业中的应用,提质增效。[20]21-23提高信息化资源的利用效率,建立统一物流大数据信息平台,加强区域间物流信息互联互通,提升整体物流效率。(2)陕西省产业结构或产业类型与陕西省物流业的发展不适应,需要应需调整物流业发展方向。(3)物流资源利用水平和陕西省物流效率呈现出显著正向影响,说明陕西省物流资源利用水平较高,但提高全要素生产率的效果有限,说明新技术运用较少,多是传统物流模式,需适当提前布局新兴产业物流设施建设,学者研究也指出物流高质量发展需注重开放和共享,构建完善的物流业发展体系。[21]203-204(4)发展离不开人才支持,加强校企合作、促进物流人才的实践水平,建立健全物流技术转化落地机制,形成良好的物流创新环境。

习近平总书记考察陕西时强调要统筹发展,谱写陕西高质量发展新篇章。作为中西部地区的核心省份之一,陕西省经济发展能够有效带动中西部优势产业发展,依托丰富高校资源和企业资源,提供优惠政策吸引高端产业。以陕西西安国家物流中心为依托,建立省级统一物流信息平台,为企业提供便利物流服务,为物流企业节约运营成本,并加强信息安全监管,使企业主动承担其社会责任,形成集聚效应,提高物流资源的利用率和迭代升级速度。