□ 蒋铭为,祁雨秋,雷艺琳

(南京邮电大学 管理学院，江苏 南京 210003)

1 引言及文献综述

1.1 丝绸之路经济带

陆上丝绸之路是古代中国与外国交通贸易和文化交往的重要通道，2013年9月，国家主席习近平在纳扎尔巴耶夫大学演讲时正式提出了“丝绸之路经济带”(下文简称“丝路带”)这一概念，丝路带被称为是全世界最长也是最具发展潜力的经济大走廊。建设丝路带对我国构建全方位开放型经济新格局具有重大意义，是促进我国经济发展重大举措，也是助推全球经济繁荣的中国倡议。从2013年习总书记提出至今已有7年的时间，无论是从基础设施建设还是能源产业亦或是文化交流往来，我国与沿线国家的合作发展都已取得了重大突破。

物流产业作为国家经济发展的大动脉，对经济发展效益有着巨大影响，对于丝路带来说更是如此。无论是在我国与沿线国家的经济文化合作方面，还是我国东部产业转移和国内各区域商品交易方面，物流对于丝路带发展的基础性、服务型和战略性作用日渐突出。提高丝路带各省区的物流效率对于丝路带的“五通”即政策沟通、道路联通、贸易畅通、货币流通和民心相通有着十分重要的意义。

本文以丝路带国内段九省作为研究对象测算其物流效率。国内段九省中包括西北省份：陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆五省；西南省份：四川、重庆、广西和云南四省。基于2014年到2017年九省的面板数据采用DEA-Malmquist指数模型进行了效率测量。

1.2 文献综述

梳理文献发现，在过去的研究当中，部分学者所采用的效率评价方法过于主观，所采用的评价指标也不够贴合现实，指标权重的确定也有着非常大的主观因素，近几年研究学者逐渐采用DEA模型来解决问题。其中，关于物流产业效率方面的相关研究中，主要集中在两个方面：①集中对某一个省区和地区进行研究。如龚雪(2019)[1]采用DEA-Malmquist指数模型对中部六省的物流效率进行了评价分析。何新安(2017)[2]在传统DEA模型的基础上结合Tobit模型对广东省进行物流效率评价；张定等(2014)[3]基于DEA模型和探索性数据分析方法对长三角城市的物流发展效率开展研究；乐小兵等(2014)[4]运用DEA模型对广西省的区域物流效率进行评价。杨雪等(2019)[5]采用三阶段DEA对“一带一路”背景下的内陆十省区在碳排放的约束下展开了物流效率评价。②对某一个行业或物流企业展开对比研究。如李国栋等(2019)[6]运用三阶段DEA模型对我国航空物流进行对比分析；田登登等(2019)[7]提出ANP-FUZZY网络模糊综合评价法对物流企业的效率进行评价研究；樊俊花(2019)[8]对如何构建指标体系来对农产品进行物流效率评价展开了研究。

在以上研究中主要存在两个问题：①仅有少部分以丝路带核心区域省区作为研究对象。②所选取的面板数据不具有及时性和相关性，部分研究将测算的时间范围拉长，且部分研究数据比较陈旧，没有及时性。

因此，本文选取DEA-Malmquist指数模型对2014-2017年4年间丝路带国内段九省区的物流产业进行效率评价。有效地分析了丝路带政策提出以来国内段九个省区的物流效率。

2 模型设计

2.1 DEA模型

数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)，这是一种系统分析方法，其主要运用线性规划，以所有决策单元(DMU)中的极值来构建最优生产前沿面，并将其他DMU值与之比较，从而得出其相对有效性。DEA模型不用对指标进行赋权处理也无需对数据进行无量纲化处理，使得整个效率测算过程主观性更少，更加客观真实。

一般来说，采用DEA方法通常有CCR模型和BCC模型。CCR模型不考虑规模报酬，而BCC模型考虑规模报酬。鉴于物流行业的特殊性，本文采用BCC模型进行效率测算。

BCC模型计算出来的效率值为综合技术效率(TE)，可以进一步分解为规模效率(SE)和纯技术效率(PTE)，TE=SEXPTE。其模型具体如下：

其中，j=1,2,…,n表示决策单元；X,Y分别是投入、产出向量；θ表示标量，即为效率评价值；e表示改写的非阿基米德无穷小量；S-,S+则分别表示投入和产出的差额变数；λ表示第j个决策单元的权重。DEA模型本质上是一个线性规划问题，对模型进行求解后有以下几种情况：①若θ=1,S+=S-=0，则称DMU为DEA有效；②若θ=1,S+≠0或S-≠0，则称DMU为弱DEA有效；③若θ<1，则称DMU为DEA无效。

2.2 Malmquist指数

一般的CCR和BCC模型都是用来在同一时间点上进行横向比较，无法很好的适用于面板数据。因此，本文引入Malmquist指数来使效率测算更好的使用于面板数据。Malmquist生产率指数最早在20世纪50年代由Malmquist提出，后被Fare等人将其与DEA法相结合，用以反映主体生产效率的变化趋势。Malmquist指数的优点在于：首先，无需相关的价格信息；其次，可以对全要素生产率(TFP)进行分解，研究TFP的增长动力。其具体公式为：

其中，M值表示全要素生产率，Sech为规模效率指数，Pech为纯技术效率指数，Tech为技术变化指数。当M指数>1时，表明随着时间向前推移，总效率是呈现上升的趋势；当M为1时，表示总效率不会随着时间而改变；当M指数<1时，总效率下降。当技术效率变化、技术进步变化大于1时，即表明它是TFP增长的源泉，反之，则是TFP降低的根源。

2.3 指标体系构建和数据来源

本文借鉴了现有的理论研究与实证方法，从人力、物力、财力三个方面构建投入指标：人力投入选取物流行业从业人数指标；物力投入选取民用载货汽车拥有量和物流线路网络里程两个指标；财力投入选取物流业固定资产投资作为指标。在产出指标方面，本文分为数量产出和质量产出两个方面，分别以全年货运周转量和物流产业总产值作为测算指标。其中需要说明的是因目前物流业没有单独统计指标体系，本文以交通运输业、仓储业和邮政业的统计数据来代替物流业进行分析。物流线路网络里程数指标由铁路、内河航道、公路三种主要运输方式合计而成，全年货运周转量指标亦如此。

因为物流行业从投入到产出需要长时间的跟踪分析，加上数据统计和发布具有滞后性，结合本文的研究目的与意图，本文采用的数据限定在2014—2018年这4年的跨度，数据主要来源于《中国统计年鉴2015-2018》。

表1 评价指标体系

3 实证结果与分析

3.1 九省物流效率的静态分析

基于上文DEA模型和方法以及所构建的评价物流效率的投入产出指标体系，本文选定投入导向的规模报酬可变BCC模型，运用DEAP2.1软件，对2014年到2017年丝路带国内九个省份进行了物流产业综合效率、纯技术效率和规模效率的测算。结果见表2、表3、表4。

综合效率是指物流产业资源得到充分利用的程度，越接近于1表明资源配置效率越高，同时也表明DEA有效，反之则说明DEA无效。由表2可知，从2014年到2016年九省的综合效率均值呈上升趋势，最高为2016年的0.90055，但2017年的物流效率呈现下滑，甚至基于2015年的均值，这主要是由于2017年青海的综合效率出现了大幅度的下跌以及陕西出现了小幅度下跌。这说明九省的总体物流效率大致呈上升趋势，但是总体水平还有待提升。从各省区来看：宁夏、重庆、广西三省四年间一直处于DEA有效，占总体的33%；陕西、甘肃、新疆、四川四个省份综合效率值略低于1，为DEA无效，占比例为44%。其中甘肃和陕西均有三年保持DEA有效状态，分别在2016年和2017年综合效率值略低于1。四川则是2016、2017年保持DEA有效，新疆是在2016年达到DEA有效。青海和云南两个省区的综合效率值则远远低于1，尤其是云南，四年均值低至0.44375，严重拉低九省区整体均值，这说明青海和云南两省区的投入产出机构不合理，投入产出的规模没有达到最优的状态，需要对投入量进行调整以实现规模最优。

表2 2014-2017年九省物流产业综合效率及排名

除此之外，值得关注的是在DEA无效省区中，四川的综合效率值一直呈上升趋势，虽然云南的综合效率值远远低于平均值，但云南也一直呈上升趋势。相反，青海一直呈下降趋势，在2017年跌幅尤其明显。由此表4总结可知，丝路带国内九省区4年间的综合效率排名由高到低依次为：宁夏=重庆=广西>甘肃>陕西>四川>新疆>青海>云南。省际之间差值达到0.55625反映出了丝路带国内九省区物流产业的发展为不平衡状态。

表3 2014-2017年九省物流产业纯技术效率及排名

在DEA BCC模型当中，综合效率=纯技术效率×规模效率，即综合效率值取决于纯技术效率值和规模效率值。若纯技术效率为1说明该省份的投入要素已达到了最大的利用程度，不需要进行改进；若纯技术效率小于1则说明该省份的投入要素的利用度还有待提升。规模效率值则考察投入要素与产出要素是否达到最优，即是否用最低的成本去实现了最大的产出。若规模效率值为1，则认为投入产出达到最优状态，若规模效率值小于1，则认为该省份的物流产业的投入并没有带来最佳的规模产出。由表3、4可知，青海、宁夏、四川、重庆、广西五省的纯技术效率值均为1，宁夏、重庆、广西的规模效率值为1。结合可知，青海和四川DEA无效主要问题在于规模效率值小于1。另外，云南的综合效率值低主要由于纯技术效率远远低于平均值，而其规模效率值一直保持在0.9以上。

表4 2014-2017年九省物流产业规模效率及排名

分析表3、4总结得出：丝路带国内九省区4年间的纯技术效率排名由高到低依次为：宁夏=重庆=广西=青海=四川>甘肃>陕西>四川>新疆>云南；规模效率排名由高到低依次为：宁夏=重庆=广西>甘肃>陕西>云南>四川>新疆>青海。结合上述三表，以效率值0.9作为分界线，可以将丝路带九个省区划分为三种类型：“双高”省区即纯技术效率与规模效率均大于0.9：陕西、甘肃、宁夏、重庆、广西、新疆；“低高”省区即纯技术效率低于0.9，而规模效率高于0.9：云南；“高低”省区级即纯技术效率高于0.9,而规模效率低于0.9：青海。

3.2 九省物流效率的动态分析

基于上文中我们所建立的投入产出模型以及评价指标体系，本文引入Malmquist指数模型来测算全要素生产率(TFP)的变动情况，结果展示在表5、表6。

表5 2014-2017年九省物流产业Malmquist指数变动与分解

注：effch为技术效率变化指数，techch为技术进步指数，pech为纯技术效率变化指数，sech为规模报酬变化指数，tfpch为全要素生产率指数。

分析表5可得，2014年至2017年4年间，丝路带九省的物流产业全要素生产量率波动徘徊，除2016年以外，其他年份的TFP全部是负增长，全要素生产率年均下降1.5%，总体呈负增长。这表明丝路带国内段九省的物流产业总体情况不容乐观，进一步发展的动力比较弱。技术效率指数年均增长0.7%，技术进步率年际间平均下降2.133%，这表明物流产业技术进步的动力不足，产业发展主要依靠技术效率拉动，即产业的发展模式向精细化发展，但行业总体的创新能力不够。

分解技术效率来看，纯技术效率年均增长1.2%，这表明通过合理配置物流资源和有效管理物流行业有力提升九省区的物流产出能力。规纯报酬效率年均下降0.5%，九省份应该加快提升物流的规模经济性。我国物流产业依托于强大的基础设施建设，规模庞大，想要通过不断扩大规模来促进行业发展的思路是不可行的，应该不断提升规模经济性，实行高效率的管理和发展政策。

表6 2014-2017年各省物流产业Malmquist指数变动与分解

注：effch为技术效率变化指数，techch为技术进步指数，pech为纯技术效率变化指数，sech为规模报酬变化指数，tfpch为全要素生产率指数。

从表6中可以考察2014-2017年间九省物流产业全要素生产率指数变化的差异。新疆、四川、重庆、云南的全要素生产率指数分别增长了2.83%、13.57%、4.1%、6.83%。而陕西、甘肃、青海、宁夏、广西分别下降了4.57%、5.933%、13.63%、9.9%、1.27%。其中，甘肃、宁夏、广西完全是由于技术进步的降低所导致的。除了四川和重庆两个省份以外，其余7个省份技术进步均下降。这与四川和重庆拥有众多高校和科研人才有关。九省中，除陕西和青海以外，其余省份的技术效率指数均上升，青海应该着重关注规模效率的提升而陕西则对投入要素的利用程度和规模经济性两方面都要进行改进。

4 结论

本文利用了DEA BCC模型和Malmquist指数模型来对2014-2017年间丝路带国内段九省的物流效率进行了实证分析。分析结果显示：

①总体来看，九省区的总体物流效率一般，2014年到2016年九省的物流综合效率呈上升趋势，但在2017年出现了较大的下跌。4年间的物流综合效率值介于0.87-0.9之间。并且九省之间物流效率呈现较大的空间差异，除了青海和云南以外，其余七个省份的综合效率均在0.9-1之间，而青海为0.687，云南更是低至0.44，反映出了丝路带国内九省区物流产业的发展为不平衡状态。九省区4年间的综合效率排名由高到低依次为：宁夏=重庆=广西>甘肃>陕西>四川>新疆>青海>云南。纯技术效率除了云南省以外，其余八省全部在0.98以上，更有青海、宁夏、四川、重庆、广西五省纯技术效率值为1。规模效率值除青海省以外，其余全部大于0.9，其中宁夏、重庆、广西的规模效率值为1。

②以效率值0.9作为分界线，将丝路带九个省区划分为三种类型：“双高”省区：陕西、甘肃、宁夏、重庆、广西、新疆。这些省份整体来说物流效率比较好；“低高”省区即纯技术效率低于0.9，而规模效率高于0.9：云南，云南省应着重提升技术水平；“高低”省区级即纯技术效率高于0.9,而规模效率低于0.9：青海，青海省则应着重关注物流产业的规模经济性。

③丝路带九省的物流产业在2014年至2017年4年间全要素生产量率波动徘徊，总体来说年均下降1.5%。其中技术效率指数年均增长0.7%，技术进步率年际间平均下降2.133%。九省应该着重关注行业总体的创新能力不够，目前物流产业整体的发展技术效率在拉动而创新能力在阻碍。但技术效率的拉动能力微弱，具体分解来看：纯技术效率年均增长1.2%而规纯报酬效率年均下降0.5%。这表明了物流的规模经济性远远不够。我国的物流产业依托于庞大的消费人口与强大的基础设施建设，目前已经拥有了巨大的规模，一味地想通过不断投入资本扩大规模来促进发展的思路是完全不正确的，而应不断提升规模经济性，实行高效率的管理和发展政策。

物流对于丝绸之路经济带的进一步发展具有重要的意义，我国21世纪起就已经开始规划经济带地区的物流建设，经济带物流业的规划、建设和发展都离不开政府的支持。经济带物流业处于起步和培育阶段，政府需要充分认识现代物流业的重要地位和作用，发挥主导作用，用“有形的手”规划物流业发展和宏观调控力度。[9]除此之外，整个行业应该不断提升创新能力，提升技术进步能力，大力促进规模经济性。当前我国不断发展基础设施建设，丝路带九省位于西部省区，省际基础设施差距明显，存在的物流基础设施布局比较分散没有形成统一的合力，省际之间的联动发展不足，严重阻碍了物流效率的提升。