江西省设区市2011—2015年物流产业生产效率研究

朱顺东+薛飞

摘要：物流业是国民经济基础性产业，提高物流业整体运作效率近年来成为各级政府关注的问题。本文以江西省11个设区市2011-2015年物流产业生产率为研究对象，结果表明考察期间江西省大部分地区的物流业属DEA非效率，物流业Malmquist指数增长的关键在于技术进步。

关键词：全要素生产率；物流业；数据包络分析DEA；Malmquist指数

一、引言

当前，江西省物流业技术进步水平到底如何？生产率增长的来源是什么？规模效率、技术进步、技术效率在近几年转型期物流业增长过程中究竟扮演了什么样的角色？本文试图回答上述问题，并寻找江西物流业全要素生产率增长的因素，从而给江西省及相关设区市政府管理部们提供政策参考。

二、研究方法与研究现状

经济学以全要素生产率（TFP）来衡量技术进步，全要素生产率的估算方法可归结为两大类：一类是增长会计法，另一类是经济计量法。潜在产出法将经济增长归为要素投入增长、技术进步和能力实现改善（技术效率提升）三部分，全要素生产率增长就等于技术进步率与能力实现率改善和估算出能力实现率和技术进步率，便给出全要素生产率增长率。在具体实证研究上，对江西省物流产业技术进步和全要素生产率研究文献并不多见。现有研究主要采用Malmquist-DEA的方法，得出的结论也不尽相同，邓学平、王旭、AdaSukFungNg、林云（2009）分析發现，我国物流企业的生产效率发展趋势较好，呈上升状态，但上升程度并不明显，其中技术效率和技术有所下滑，而规模效率则有所上升。庄玉良、吴会娟、贺超（2009）发现我国物流规模效率相对较高，纯技术效率偏低，导致物流技术效率较低。刘军、杨明（2009）认为我国物流产业技术进步速度缓慢，特别是技术效率负增长造成的产业效率下降是近年来我国物流业发展较快但却大而不强的根源；田刚，李南（2009）认为技术进步是我国各地区物流业全要素生产率增长的主要动力，技术效率的恶化阻碍了生产率的增长。

综上所述，造成各学者在我国物流产业技术进步和效率研究上结果不同的主要原因在于投入产出指标的选择不同，我们知道Malmquist-DEA方法测度TFP时可以直接利用线性优化给出边界生产函数与距离函数的估算，无需对生产函数形式和分布做出假设，因此可以用多投入多产出的指标来计算，其最大的缺点就是把观察值到前沿面的偏差都当作无效率的结果，完全忽略了测度的误差和其它噪音，这也就造成了各学者在使用Malmquist-DEA方法时选择的投入产出指标不同，从而得出的结论也不尽相同。

三、变量选取与数据说明

目前，居于江西省各设区市投入产出数据采集的难度现实情况，本文物流业增加值直接摘取国民经济统计年鉴，同时将与社会消费品零售总额两者来作为物流业产出指标。本文选取的样本为2011-2015年江西省11个设区市的面板数据，数据主要来自《江西统计年鉴（2012-2016）》，中经网统计数据库。

根据以上确定的投入产出指标、《江西省统计年鉴（2012-2016）》11个设区市面板数据及DEA—Malmquist模型，可分别计算11个设区市不同时段的Malmquist全要素生产率（TFP）变化及其效率分解，深入了解各地区物流近五年发展情况。

数据来源：《江西统计年鉴（2012-2016）》、中经网统计数据库

3.1江西省物流业综合技术效率分析综合技术效率反映的是对决策单元的资源使用效率、资源配置能力等各个方面能力的综合评价与衡量。根据全要素生产率相关理论，如果决策单元的综合技术效率值为1，则说明其技术有效。运用DEAP2.1软件对江西省11个地市2012年～2016年的物流业效率值进行了测算，整理如表2。

数据来源：《江西统计年鉴（2012-2016）》、中经网统计数据库

观察表中数据，考察期间只有南昌市和新余市的物流业DEA有效，景德镇、萍乡、鹰潭、抚州、上饶的物流业均处于边缘DEA无效率，即这些城市只需要稍稍调整其投入产出水平，即可使物流业达到DEA有效。其他5个城市则属于DEA无效率，效率最低的吉安市，近五年平均综合效率只有0.2906，整体看来江西省物流业发展不均衡，物流业整体水平不高。

3.2江西省物流业的纯技术效率和规模效率分析

纯技术效率是指企业综合考虑技术、管理等因素时的生产效率，反映了企业有效利用资源的能力，体现了企业的整体技术水平。而规模效率则是由企业规模因素影响的效率。运用DEAP2.1软件测算江西省11个地市物流业纯技术效率（pech）和规模效率（sech）值，见表3。

地区物流业综合技术无效率可分为3类：第1类是纯技术无效，即规模效率值为1而纯技术效率值小于1；第2类是规模无效率，即纯技术效率值为1而规模效率值却小于1；第3类是纯技术和规模同时无效，即纯技术效率和规模效率值都小于1。通过观察表3发现，11个地市的物流业均没有出现第1类技术无效率的情况。2011年至2015年的九江、鹰潭和赣州三个地级市属于第2类DEA无效率，即规模无效率，其中2011年至2015年期间，九江市物流业属于规模报酬递减，说明在当时的物流业技术水平三个地级市两年的物流业生产规模过大，若要提高物流业的生产效率，应适当缩小物流业规模，而同期内鹰潭市、赣州市的物流业是规模报酬递增的，即要提高这类城市的物流业综合效率，就应该在当时的技术水平下适当扩大生产规模。2011年至2015年的景德镇、萍乡、吉安、宜春、抚州、上饶均属于第3类DEA无效率，这些城市的物流业在考察年份的纯技术效率值和规模效率值都小于1，其中萍乡、宜春和上饶三地的近三年物流业规模报酬递减，说明在当时的技术条件下物流业生产规模过大，要提高效率就必须在调整物流业投入—产出比的同时缩小物流规模，而景德镇和吉安市物流业属于规模报酬递增，说明依据当时的技术水平萍乡的物流业规模过小，提高物流产业效率途径是在调整其投入—产出比的同时适当扩大物流产业规模。

3.3江西省物流业的DEA效率值改进

采用DEAP2.1软件对物流业DEA非有效的城市进行效率改进，以2010年为例，表4给出了各地的投入产出松弛变量，即各地市物流业投入与产出指标需要改善的值。

由表4可知，大部分地市物流业的投入产出松弛变量都为0，不需要进行改进。景德镇和萍乡、吉安市同时存在投入冗余和产出不足现象，如：景德镇市物流从业人员冗余0.199万人，公里里程数冗余306.23公里，社会消费品零售总额的不足数量为16.096亿元。通过改进，以上城市的物流业效率有望达到总体有效。endprint