朱 健，李子佳，张柯玮 （山东建筑大学 建筑城规学院，山东 济南 250101）

0 引 言

近年来，中国物流业的规模不断扩大，物流效率不断提升。物流产业是国民经济发展的基础性和服务性产业，是内外资源要素循环的重要纽带，其发展速度和质量将反作用于区域的高质量发展，是城市竞争力提升的重要基础，而物流效率则是物流业发展水平的重要体现。在《关于推动物流高质量发展促进形成国内市场的意见》提出后，物流的高质量发展成为了重要议题。随着黄河流域生态保护和高质量发展上升为国家战略的高度，以及《山东省黄河流域生态保护和高质量发展规划》《鲁南经济圈“十四五”一体化发展规划》等一系列相关文件的发布，使鲁南经济圈物流效率的研究更加具有实践意义。

物流效率的相关研究主要集中于物流效率评价和影响因素分析两方面。第一，物流效率评价。从全国到省域、市域等不同尺度均有学者进行讨论，近年来，流域和经济区也引起了学术界的广泛关注，并且随着碳中和目标、双循环格局等课题的提出，结合低碳视域，相关学者的研究内容逐渐转向低碳约束下的绿色物流效率评价。如曹炳汝等[1]借助DEA 模型和ArcGIS 软件分析了长江经济带11 个省市的物流效率和规律，发现了长江经济带各省市物流效率自东向西呈阶梯状分布的特征；刘承良等[2]考虑了低碳约束对物流业的影响，引入了非期望SBM 模型对30 个省级单位物流效率进行测度，揭示了“东部＞中部＞西部”的空间分异态势；第二，影响作用因素分析。物流效率是多因素相互作用的发展结果，现状研究成果主要认为物流效率受到基础设施、科技水平、产业集聚、经济发展、市场环境、政府调控、对外开放、人力资本等方面的影响。如王景敏等[3]基于对西部陆海新通道沿线13 个省区的面板数据进行研究，发现物流基础设施密度、信息化水平、经济发展密度和对外开放程度等方面均对该地区物流效率具有显著影响；李妍等[4]分析了经济发展、产业结构、能源结构和政府支出等因素在碳排放约束条件下对中国30 个省（市、区）物流业运行效率的影响机制。

虽然物流效率的研究体系已经相当成熟，但针对山东半岛城市群开展的研究较少，本文以山东三大经济圈中的鲁南经济圈为研究对象，基于超效率SBM 模型对物流效率进行测度，运用Malmquist 指数对物流全要素生产效率进行分解，并利用Tobit回归模型对影响因素进行解释，阐明鲁南经济圈物流效率的发展情况及驱动因素。

1 研究方法和数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 超效率SBM 模型

Tone 结合超效率DEA 模型提出的超效率SBM 模型[5]在考虑松弛影响的基础上对传统DEA 模型进行了有效改进，又使有效决策单元的效率值≥1，解决了SBM 模型无法区分有效决策单元的问题。超效率SBM 模型的具体公式如下：

式中，ρ为效率值，x，y分别为投入向量和产出向量，S-、S+分别为对应的松弛向量，λj为权重向量。

1.1.2 Malmquist 指数

Malmquist 指数是通过距离函数测算值的比率所确定的全要素生产效率，可分解为（技术效率）和（技术进步效率），其中EC可进一步分解为PEC（纯技术效率）和SEC（规模效率）。Malmquist 指数的具体公式如下：

式中：TFP为全要素生产效率，表示决策单元在t到t+1 时期内的投入与产出的变化情况。当TFP＞1，生产率提高，当TFP＜1，生产率降低。

1.1.3 Tobit 回归模型

由于超效率SBM 模型测算出的绿色发展效率属于双向截尾受限因变量，使用Tobit 回归模型测算结果会更为准确。Tobit回归模型的具体公式如下：式中，Yit为因变量，Xit为自变量，β0为常数项，βt为估计系数向量；n为自变量个数；εit为独立随机误差扰动项，服从于（0，σ2）。

1.2 指标选取和数据来源

超效率SBM 模型需要从投入和产出2 个方面考虑指标。投入指标方面：选取物流业从业人员表征劳动力，选取物流业固定投资额表征资金投入，选取等级公路里程数表征资源投入。产出指标方面：选取物流业生产值、货运量和货运周转量表征期望产出。影响因素在结合现状研究的基础上初步确定为科技投入、物流投入、产业结构、人口规模和经济发展等5 方面，具体的内容和计算方法见表1。

表1 鲁南经济圈物流效率影响因素指标体系表

鲁南经济圈共济宁、菏泽、临沂、枣庄4 个地级市。文章涉及的原始数据均来源于山东省统计年鉴（2015—2021年）和各城市统计年鉴（2015—2021年）。

2 鲁南经济圈物流效率分析

2.1 超效率SBM 结果分析

根据超效率SBM 模型，借助Matlab2019b 软件计算得到了鲁南经济圈2014—2020年的物流效率值，具体的计算结果见表2，并根据结果绘制了鲁南经济圈物流效率变化趋势图（如图1所示）。研究期内鲁南经济圈的物流效率整体呈提升趋势，临沂市和济宁市每年度的物流效率均达到有效效率值。就成员城市而言，临沂市的平均物流效率值最高，常年居于首位；济宁市的物流效率在2014—2018年平缓上升，2019年显著提升后迅速回落，回落速率快于增长速率；菏泽市的物流效率常年处于有效生产前沿面上，效率值在1.1 附近上下波动；枣庄市在2020年之前维持低水平投入，物流效率也较低，2020年加大物流投入，效率值显著提高，达到有效水平，见表2。

表2 鲁南经济圈物流效率表

2.2 Malmquist 指数结果分析

基于Malmquist 指数，运用Matlab2019b 软件对鲁南经济圈物流的全要素生产效率及其分解进行测度，具体测算结果见表3。

整体上看，鲁南经济圈物流全要素生产效率平均值为0.989 2，整体平稳发展，出现轻微下行趋势，从0.993 0 下降至0.961 1；通过指数分解发现，增长动因主要来源于纯技术效率和规模效率的贡献。成员城市中，济宁市物流全要素生产效率在研究期内呈梯度下降趋势，从1.826 降至0.832 2，变化降幅最大，菏泽、临沂、枣庄3 市物流全要素生产效率在研究期内发展不稳定，菏泽、临沂2 市波动下降，而枣庄市波动上升；通过指数分解发现，各成员城市物流全要素生产要素的主要增长动因均与鲁南经济圈的整体情况一致，其中，济宁市的增长动因较为稳定，基本维持在有效水平或接近有效水平，但观察2019—2020年的数据，可以发现济宁市在纯技术效率上仍有较大的提升空间，菏泽市增长动因较不固定且技术进步的效率明显滞后，临沂市物流技术的进步效率贡献作用加强，枣庄市的增长动因发生转变，开始依赖纯技术效率和技术进步效率贡献。

2.3 Tobit 回归结果分析

为了进一步探究鲁南经济圈物流效率差异的影响机理，以物流效率作为被解释变量，运用Stata15 软件进行Tobit 回归分析，具体回归结果见表4。

表4 鲁南经济圈物流效率Tobit 回归结果表

科技投入与物流效率呈显著负相关，科技投入每提高1 个单位，鲁南经济圈的物流效率就平均下降0.089，说明当前鲁南经济圈在政府干预下，科技支出带动了技术进步但没有实现有效的技术转移；物流投入与物流效率呈显著正相关，物流投入每提高1 个单位，鲁南经济圈的物流效率平均提升0.001，说明当前政府对于物流业的投入比较科学，能起到有效的反馈作用，能够促进物流业整体效率的提升。产业结构合理化和产业结构高级化分别呈负相关和正相关，均表明鲁南经济圈物流效率的提升有赖于产业结构的调整和改进，但没有通过显著性检验，人口规模和经济发展均与物流效率呈正相关，表明城市社会经济的发展对鲁南经济圈物流效率的提升有正向促进作用。

3 结论与建议

本文选用鲁南经济圈2014—2020年的相关数据，运用超效率SBM 模型和Malmquist 指数方法对鲁南经济圈的物流效率进行了测度，同时对其影响因素进行分析。得出如下结论：第一，鲁南经济圈的物流效率呈整体上升趋势，济宁、菏泽、临沂3市常年达到有效效率值，枣庄市在加大物流投入后效率显著提高。第二，鲁南经济圈物流全要素生产效率平稳发展，出现下行趋势。在研究期内，济宁市物流全要素生产效率梯度下降，菏泽、临沂、枣庄3 市发展不稳定，菏泽、临沂2 市波动下降而枣庄市波动上升。通过指数分解发现，鲁南经济圈的增长动因主要来源于纯技术效率和规模效率，各成员城市的增长动因与鲁南经济的整体情况基本一致。第三，科技投入和物流投入均对鲁南经济圈的物流效率提升有显著影响，政府财政投入能否实现技术转移和有效反馈是物流效率能否提升的关键。

基于上述研究结论，提出如下建议：第一，把握黄河流域高质量发展和新旧动能转换的战略机遇，加强省内协同、区域协作，合力发展现代物流服务业。推进经济圈公路运输网络和港航体系建设，选址布局商贸服务型国家物流枢纽，联合打造高水平的服务业聚集区，如围绕空港产业园、智慧物流基地、快件枢纽等方面，联合打造航空产业基地。第二，深化供给侧改革，发挥政府对培育现代物流业的支持、保障作用，完善政策激励和监管体系，推动海关特殊监管区域发展模式的转变，加快内陆港保税物流中心的建设，开辟东盟国家等新兴市场，打造集保税物流、国际贸易、跨境商务为一体的综合园区。第三，打造区域创新共同体，注重人口、空间与产业布局的协同优化，积极推进物流基础设施的布局和建设，加强现代物流企业的智慧数字技术集成应用，推进科技成果的有效转化，加强物流企业与其他市场主体的合作联系，构建物流运输资源共享平台，提高物流基础设施的利用效率。