引言

隨著經(jīng)濟步入新常態(tài)，物流業(yè)在推動新舊動能轉換、發(fā)揮消費對經(jīng)濟增長的壓艙石效果中起到了至關重要的作用。近年來，隨著以電子商務為代表的數(shù)字經(jīng)濟成為經(jīng)濟增長的重要動力，我國物流系統(tǒng)發(fā)展也十分迅速，2022年貨運周轉量為23.18萬億噸公里，繼續(xù)保持全球第一；2022年交通運輸、倉儲與物流業(yè)經(jīng)濟增加值為4.97萬億元，較2020年增長22.4%；2021年快遞業(yè)收入突破1萬億元大關，同比增長17.5%。隨著黨的二十大報告指出要以中國式現(xiàn)代化實現(xiàn)中華民族偉大復興，物流業(yè)也必然要朝著高質量發(fā)展方向邁進，但當前物流行業(yè)運行成本較高，2022年社會物流總費用占GDP比值約為14.7%，而歐美發(fā)達國家的該比值約在10%及以下，物流業(yè)碳排放量高、運行效率低，物流業(yè)發(fā)展不平衡不充分現(xiàn)象突出。在此背景下，積極對物流業(yè)運行效率進行測算，并對影響因素進行剖析，探究物流業(yè)降本增效路徑，對進一步推動物流業(yè)高質量發(fā)展具有重要理論價值與現(xiàn)實意義。

相關文獻綜述

物流業(yè)發(fā)展對宏觀經(jīng)濟高效運轉具有重要影響，因此理論界對物流系統(tǒng)運行效率開展了豐富的研究。目前學術圈主要從宏觀與微觀兩個層面進行研究。從微觀層面看，韓東亞、劉宏偉(2019)選取我國80家物流上市公司2013-2017年的財務數(shù)據(jù)，運用隨機前沿分析法(SFA)對其運營效率進行實證分析，發(fā)現(xiàn)物流企業(yè)整體經(jīng)營效率不斷上升，但存在東強西弱的格局，高管人數(shù)、凈資本水平是提高技術效率的重要因素；杜暉(2022)將碳中和、碳達峰目標納入到研究框架中，選取我國30個省份數(shù)據(jù)，研究物流行業(yè)的低碳效率，結果發(fā)現(xiàn)我國物流業(yè)低碳效率不斷上升，但區(qū)域之間效率差距不斷擴大；李鐘石等(2021)利用DEA模型，將資產(chǎn)總額、營業(yè)成本等數(shù)據(jù)作為投入指標，營業(yè)收入、利潤總額作為產(chǎn)出指標，對上市物流企業(yè)經(jīng)營效率進行實證分析，結果發(fā)現(xiàn)經(jīng)營效率處于不斷增長態(tài)勢，但其主要驅動因素是技術效率的提高，規(guī)模效率不增反降。從宏觀研究視角看，雷勛平、劉思峰(2012)運用DEA模型分析了2008年選取的我國31個省份的物流產(chǎn)業(yè)效率，實證顯示北京等地區(qū)存在投入冗余、內蒙古等地區(qū)存在投入不足等低效率情況；張誠、張廣勝(2012)運用DEA模型對2001-2010年我國中部6省市物流運轉效率進行分析，結果發(fā)現(xiàn)純技術效率與規(guī)模效率較高，但總體效率偏低；秦雯(2016)利用DEA模型對青海省2004-2013年的物流效率進行研究，并采用TOBIT模型分析了影響物流業(yè)運行效率的影響因素，實證表明青海省物流效率整體較高，規(guī)模報酬水平呈波動上升趨勢，資源利用率、專業(yè)化程度和人力資源水平是影響當?shù)匚锪鳂I(yè)發(fā)展的重要因素。

對現(xiàn)有研究的梳理發(fā)現(xiàn)，當前學術界從宏微觀雙視角出發(fā)，對物流業(yè)運行效率開展了豐富的研究，這為本文研究提供了扎實的理論基礎。但也可以發(fā)現(xiàn)，目前學術界主要運用數(shù)據(jù)包絡分析法對物流業(yè)靜態(tài)運行效率進行測度，缺乏對運行效率動態(tài)變化的研究，同時目前鮮有文獻對我國四大城市群物流系統(tǒng)降本增效情況展開研究，因此本文的邊際貢獻在于：第一，在運用數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)的基礎上，進一步利用Malmquist指數(shù)對物流業(yè)降本增效開展動態(tài)分析，并進一步從技術進步效率、規(guī)模效率、純技術效率分析我國四大城市群物流系統(tǒng)效率的變化原因；第二，將研究對象聚焦于京津冀、長三角、珠三角、成渝四大城市群所在的10個省市，進一步豐富區(qū)域物流系統(tǒng)降本增效研究視角，為推動我國物流業(yè)高質量發(fā)展提供更有利的經(jīng)驗證據(jù)。

研究設計

(一)物流系統(tǒng)降本增效指標評價體系構建

物流行業(yè)降本增效，意味著物流系統(tǒng)在給定的資源約束條件下，可以產(chǎn)生更高的經(jīng)濟增加值，因此可以通過測算物流系統(tǒng)的運行效率間接度量其降本增效情況。本文在前人研究的基礎上，從投入與產(chǎn)出兩個維度構建物流行業(yè)降本增效指標體系，詳見表1。

本文以交通運輸、倉儲和郵政業(yè)作為物流業(yè)的近似替代，參照道格拉斯函數(shù)測算經(jīng)濟增長的思路，選取交通運輸、倉儲和郵政業(yè)從業(yè)人員數(shù)量作為人力資本投入指標；選取交通運輸、倉儲和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資金額、鐵路與公里運輸里程作為資本投入指標；在環(huán)境投入方面，隨著碳達峰、碳中和目標的提出，提高能源利用效率，推動行業(yè)綠色發(fā)展是必然要求，因此用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)能源消費量作為環(huán)境投入指標。產(chǎn)出指標參考相關文獻，從質量與規(guī)模兩個角度，選取交通運輸、倉儲和郵政業(yè)經(jīng)濟增加值和貨運周轉量作為衡量指標。

(二)研究方法

DEA模型與Malmquist指數(shù)簡介。數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)是一種用于開展投入產(chǎn)出效率測度的模型，分為CCR(規(guī)模報酬不變)模型與BCC(規(guī)模報酬可變)模型。

將我國四大城市群所在的省市作為決策單元DMU，共有10個，每個決策單元的投入向量X1、X2、X3、X4代表表1中的投入指標，產(chǎn)出向量Y1、Y2代表表1中的產(chǎn)出指標。CCR模型最優(yōu)線性規(guī)劃公式如下：

其中，θ的數(shù)值大小體現(xiàn)決策單元DMU的運轉效率，若θ=1，則表明該區(qū)域內的物流系統(tǒng)降本增效是有效的，若小于1，說明是欠效率的，需要調整投入產(chǎn)出。

Malmquist指數(shù)可以反映不同時間系統(tǒng)運行效率隨時間變化的情況，從t到t+1的Malmquist指數(shù)可以表示為：

其中，當M>1時，意味著總效率在不斷提升；當M=1時，意味總效率沒有變化；當M<1時，意味著效率隨時間變化而下降。進一步的，可以將M分解為技術進步指數(shù)與技術效率指數(shù)，從而找出物流業(yè)降本增效的主要驅動因素。

(三)數(shù)據(jù)來源

本文將我國四大城市群(京津冀、長三角、珠三角、成渝城市群)所在的10個省市作為研究對象，這是因為四大城市群作為我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的領頭羊，其物流業(yè)發(fā)展水平與轉型升級方向更具代表性與前瞻性，開展降本增效研究對推動全國物流系統(tǒng)高質量發(fā)展具有很好的借鑒意義。所有指標計算均來自國家統(tǒng)計局公布的《中國統(tǒng)計年鑒》和各省市統(tǒng)計年鑒等，研究時間為2013-2021年。本文主要利用stata15.1軟件開展效率測評。

實證研究

(一)四大城市群物流業(yè)降本增效的靜態(tài)分析

1.基于CCR模型的純技術效率分析。

CCR模型主要用于分析四大城市群物流業(yè)發(fā)展在規(guī)模報酬不變的假設條件下，其降本增效水平主要是由其純技術效率變化驅動，計算結果如表2所示。

表2顯示了我國四大城市群2013-2021年物流業(yè)純技術效率得分值，從中可知：第一，從整體上看，四大城市群物流業(yè)純技術效率呈現(xiàn)波動上升態(tài)勢。除了2013年與2017年純技術效率值小于0.8，其余年份得分均高于0.8，說明在規(guī)模報酬不變條件下，四大城市群整體物流投入資源利用效率在不斷改進，但仍然存在一定的投入產(chǎn)出冗余，需要進一步調整資源供給結構，加速物流業(yè)技術革新與技術運用能力提升。第二，從各區(qū)域看，物流業(yè)純技術效率發(fā)展不平衡不充分。天津市、河北省、上海市過去9年物流業(yè)純技術效率均值始終為1，說明不考慮規(guī)模報酬變動情況下，其人力資本、物質資本等物流資源投入結構較為合理，投入產(chǎn)出比達到較佳狀態(tài)；江蘇省、安徽省物流業(yè)純技術效率均值在0.9-1之間，處于邊緣有效，需要進一步調整投入產(chǎn)出結構，適當優(yōu)化物流系統(tǒng)運行格局，提高資源利用效率；其余5省市純技術效率均值均小于0.9，尤其是重慶市、四川省均小于0.6，說明其投入產(chǎn)出結構嚴重偏離最優(yōu)比，資源利用效率較差。

2.基于BCC模型的物流業(yè)規(guī)模效率分析。

如果放松了規(guī)模報酬可變這一假設條件，那么隨著物流業(yè)規(guī)模擴張，其運行效率是否能保持最優(yōu)呢?BCC模型可以用來分析這一問題，結果如表3所示。

從表3中各省市物流業(yè)規(guī)模效率得分情況看：第一，四大城市群物流業(yè)規(guī)模效率在波動中上升。除2013年均值較低外，其余年份規(guī)模效率均值均圍繞在0.9附近波動，說明在過去9年間，物流業(yè)規(guī)?？焖贁U張沒有造成單位成本的上升和物流運輸效率的下降，反而由于規(guī)模經(jīng)濟，改善了行業(yè)運行效率。第二，各區(qū)域物流業(yè)規(guī)模效率發(fā)展差距小于純技術效率差異。物流業(yè)規(guī)模效率均值為1的分別為天津市、河北省、江蘇省、上海市、安徽省，比純技術效率均值為1的省市數(shù)量要多；廣東省物流業(yè)規(guī)模效率均值為0.964，排名第6，處于DEA邊緣有效；其它4省市規(guī)模效率均值小于0.9，其中北京市、重慶市、四川省分別位列8-10名，其規(guī)模效率均值均高于純技術效率均值，說明當前物流業(yè)技術創(chuàng)新與應用是影響四大城市群物流業(yè)降本增效的最主要因素。第三，物流業(yè)降本增效綜合分析。為更直觀體現(xiàn)各省市物流業(yè)降本增效靜態(tài)水平，以純技術效率為x軸、規(guī)模效率為y軸，繪制坐標圖，并以效率值0.9為分界線，大于0.9說明該省市運行效率較好，否則較差，結果如圖1所示。

根據(jù)圖1結果，可以將四大城市群物流業(yè)綜合效率運行情況分為四大類，第一類是“高技術、高規(guī)模”類型，在該象限內有天津、河北、江蘇、上海與安徽，說明京津冀與長三角城市群整體物流業(yè)降本增效情況較好，無論是物流業(yè)資源配置、還是資源利用能力上，均維持在高度有效水平；第二類是“低技術、高規(guī)模”類型，該象限內只有廣東，說明當前廣東的物流業(yè)運行發(fā)展存在著較好的規(guī)模經(jīng)濟，主要是因為廣東作為改革開放的窗口，市場經(jīng)濟高度發(fā)達，對外貿易也十分活躍，對物流發(fā)展需求旺盛，物流業(yè)發(fā)展規(guī)模居全國前列，但其純技術效率不高，說明當前廣東物流業(yè)還處于粗放式發(fā)展階段，需要進一步注重物流技術的創(chuàng)新與應用；第三類是“高技術、低規(guī)模”類型，該象限內只有浙江，說明浙江的物流業(yè)發(fā)展具有技術水平、管理水平高的特性，這與浙江數(shù)字經(jīng)濟發(fā)達密不可分，數(shù)字經(jīng)濟作為浙江經(jīng)濟的主要推動力，數(shù)字化在賦能物流產(chǎn)業(yè)轉型升級中發(fā)揮了重要作用，數(shù)字技術的深度應用使得浙江物流系統(tǒng)更智能、更高效，但浙江物流業(yè)發(fā)展處于規(guī)模不經(jīng)濟狀態(tài)，需要進一步調整要素投入結構，優(yōu)化物流生產(chǎn)規(guī)模；第四類是“低技術、低規(guī)模”類型，這一象限內有北京、重慶與四川，說明其物流業(yè)發(fā)展既存在技術水平不高，又存在資源分配不均、投入產(chǎn)出結構待優(yōu)化等問題。

(二)四大城市群物流業(yè)降本增效的動態(tài)分析

為了解我國四大城市群物流業(yè)在2013-2021年的降本增效動態(tài)變化情況，本文測算了Malmquist指數(shù)，并將指數(shù)分解為技術進步效率變化與技術效率指數(shù)，從而進一步解析物流業(yè)降本增效水平波動的原因。

1.物流業(yè)降本增效階段性分析。

從表4可知：第一，物流業(yè)運行效率處于不斷改善狀態(tài)。表4顯示2013-2021年整體綜合效率值年均增長率為3.5%，說明我國四大城市群物流業(yè)降本增效不斷提高。從綜合效率值年度變化情況看，除了2014-2015與2019-2020年綜合效率小于1，其它年度內綜合效率值均大于1，最高點出現(xiàn)在2018-2019年度，增長率為18.6%，最低點在2019-2020年度，增長率為-12%，波動幅度大。從分解指標看，技術進步效率增長率為2.3%，技術效率增長率為1.1%，意味著技術進步效率的提高是提升物流業(yè)降本增效的主要驅動因素。

第二，技術進步效率變動相對穩(wěn)定。除了2014-2015、2015-2016、2019-2020年技術進步效率值小于1，其余年度技術進步效率值均大于1，說明隨著經(jīng)濟步入新常態(tài)后，物流業(yè)技術發(fā)展水平與應用能力在不斷提升，技術創(chuàng)新與應用在改進物流業(yè)運行效率，推動物流系統(tǒng)降本增效上發(fā)揮了重要作用。

第三，規(guī)模效率成為影響技術效率的主要因素。除了在2014-2015、2016-2017、2019-2020年度技術效率值小于1，其余年度內均大于1，技術效率年均增長率為1.1%，物流業(yè)技術效率改善不明顯。將指標進一步分解后發(fā)現(xiàn)，規(guī)模效率值僅在2017-2018、2018-2019年度內大于1，其余年度內均小于1，年均增長率為-0.5%，說明規(guī)模效率低是造成物流業(yè)技術效率低的主要因素。主要原因是：伴隨四大城市群經(jīng)濟的高速發(fā)展，物流業(yè)發(fā)展進入高速擴張期，但經(jīng)濟發(fā)展的不平衡不充分，也反映在物流系統(tǒng)上，為了滿足經(jīng)濟高速增長衍生的巨大物流需求，物流系統(tǒng)在資源配置上存在局部過剩、投入產(chǎn)出結構不合理等矛盾。隨著經(jīng)濟步入高質量發(fā)展階段，對物流系統(tǒng)的需求也發(fā)生深刻變化，物流業(yè)亟需調整投入產(chǎn)出規(guī)模，適應經(jīng)濟發(fā)展新模式。

2.物流業(yè)降本增效區(qū)域性分析。

利用Malmquist指數(shù)對四大城市群內10省市的物流業(yè)運行效率及其分解指標進行測算，結果如表5所示。

可以發(fā)現(xiàn)：第一，從綜合效率增長率看，2013-2021年度內，除了安徽省綜合效率增長率小于1，其它省市綜合效率值均大于1，說明各省市物流業(yè)降本增效處于不斷上升態(tài)勢。其中，增速最快的是浙江省、上海市、廣東省與四川省，增速在6.5%-7%之間；其次是江蘇省，增速在3.3%；增速最慢的是北京市、天津市、河北省與重慶市，增速在1%-2%之間，可以發(fā)現(xiàn)四大城市群內部分化較為明顯，長三角、珠三角地區(qū)物流業(yè)降本增效情況提升最快，主要原因是：長三角與珠三角不僅是我國經(jīng)濟規(guī)模最大的區(qū)域經(jīng)濟體，也是市場經(jīng)濟最發(fā)達最活躍的地區(qū)，民營經(jīng)濟占比高，資源流動十分活躍，資源配置較為均衡，另一方面技術創(chuàng)新水平高、人才與高新技術產(chǎn)業(yè)大量聚集，推動了物流系統(tǒng)技術創(chuàng)新發(fā)展，加速了區(qū)域物流系統(tǒng)數(shù)字化、工業(yè)化轉型進程。

第二，從技術進步效率增長率看，各省市之間分化較為明顯。江蘇省、浙江省、上海市、廣東省技術進步效率年均增長率在3%-6%之間，其余各省市均在2%以下，說明長三角與珠三角地區(qū)物流業(yè)降本增效的改善主要依靠物流系統(tǒng)技術創(chuàng)新能力提升來驅動。

第三，從技術效率增長率看，僅浙江省、廣東省、重慶市與四川省技術效率增長率呈上升趨勢，其中四川省增長率最高為6.7%，廣東與浙江增速為2.2%與2.3%，分化較為明顯。說明四川省物流業(yè)降本增效主要是由技術效率不斷改善驅動的，隨著成渝經(jīng)濟圈的重要性不斷提高，物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴大，資源供給處于緊平衡狀態(tài)，不存在局部過剩的現(xiàn)象，投入產(chǎn)出結構合理。

結論與政策建議

本文構建了物流業(yè)投入產(chǎn)出指標體系，并利用DEA模型中的BCC、CCR模型和Malmquist指數(shù)，對我國四大城市群2013-2021年物流業(yè)降本增效靜態(tài)與動態(tài)變化情況進行測度分析，結果表明：一是我國四大城市群整體物流業(yè)降本增效呈現(xiàn)波動上升，但內部差異較為明顯，其中天津市、河北省、上海市、江蘇省、安徽省處于“雙高型”，浙江省與廣東省屬于“高低型”，只需調整資源投入結構或提高技術水平即可實現(xiàn)DEA有效，北京市、四川省與重慶市屬于“雙低型”，物流系統(tǒng)運行效率較差；二是四大城市群物流業(yè)綜合運行效率增長率約3.5%，技術進步效率的提升是推動物流業(yè)降本增效持續(xù)改善的主要因素，其中長三角城市群與珠三角城市群技術進步效率增長率最高；而成渝城市群物流業(yè)效率提升主要依靠規(guī)模效率的不斷提升?；诖?，本文提出以下對策建議：

第一，加強物流資源跨區(qū)統(tǒng)籌分配，推動物流業(yè)協(xié)調發(fā)展。

當前物流業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)東強西弱格局，中西部地區(qū)物流業(yè)基礎設施建設薄弱，重要戰(zhàn)略骨干通道建設較為滯后，交通樞紐布局不完善，綜合運輸能力有待提升，應進一步增強綜合立體交通網(wǎng)主骨架建設，加快待貫通路段建設，加強鐵路、公路、航運里程建設，持續(xù)釋放規(guī)模經(jīng)濟效應。

第二，加強物流業(yè)技術創(chuàng)新投入，推動物流運輸智能化、數(shù)字化轉型。

本文研究顯示，技術進步效率是推動物流業(yè)降本增效的主要驅動因素，因此要加大物流業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入，推動物流業(yè)向智能化、數(shù)字化方向轉型，鼓勵物流企業(yè)加大與數(shù)字平臺企業(yè)的合作交流，在運輸物流系統(tǒng)開發(fā)研究和智能倉儲建設等方面加大人力、物力、財力的投入，不斷提高物流運輸效率。