我國物流業(yè)地區(qū)間效率差異及其影響因素實(shí)證研究

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1、我國物流業(yè)地區(qū)間效率差異及其影響因素實(shí)證研究——基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型及托賓模型的分析2011-2-21　　摘要：文章采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型和托賓模型，利用省際面板數(shù)據(jù)對我國物流業(yè)地區(qū)間效率及其影響因素進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明，我國區(qū)域物流綜合技術(shù)效率不高；區(qū)域物流效率差異正在逐步縮??；東部地區(qū)物流效率較中西部地區(qū)略高；物流資源利用率、區(qū)域市場化程度以及港口物流在區(qū)域物流中的重要性是影響區(qū)域物流效率的重要因素。為提高我國物流產(chǎn)業(yè)效率，應(yīng)著力強(qiáng)化各省、市、自治區(qū)物流市場化程度，建設(shè)全方位、開放、統(tǒng)一的市場和流通體系；提升區(qū)域物流技術(shù)投入與應(yīng)用效率，提高物流信息技術(shù)應(yīng)用水平；提高物流資源利用率，合理布

2、局物流產(chǎn)業(yè)，防止地區(qū)條塊分割，促使物流業(yè)由粗放型向集約型投資轉(zhuǎn)變，強(qiáng)調(diào)區(qū)域物流的有序競爭；加快港口物流發(fā)展?！　￡P(guān)鍵詞：物流業(yè)，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，Tobit模型，效率　　一、引言　　物流業(yè)是一個國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，物流業(yè)效率的高低直接影響和制約整個區(qū)域經(jīng)濟(jì)的效率，進(jìn)而影響整個經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與成長。我國物流業(yè)雖然取得了很大的發(fā)展，但仍然比較薄弱，成為制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸。分析物流業(yè)效率，剖析其主要影響因素，提出具體實(shí)施戰(zhàn)略，具有重要意義。在物流業(yè)效率研究方法的選擇上，帥斌、杜文[1]將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DataEnvelopmentAnalysis，簡稱DEA）與主成分分析方法（PCA）結(jié)合

3、起來對物流業(yè)進(jìn)行綜合分析與量化評價。張興遠(yuǎn)[2]認(rèn)為，用DEA模型從宏觀角度對物流業(yè)發(fā)展能力進(jìn)行評估是適宜的。因此本文選擇DEA模型及托賓模型（下文稱Tobit模型）對我國地區(qū)間物流業(yè)效率進(jìn)行分析并找出其影響因素。在實(shí)證研究方面，鞠頌東、李尹松、徐杰[3]采用橫截面數(shù)據(jù)，對西部地區(qū)物流總量、物流政策與制度、投資、人力資源、物流企業(yè)、物流技術(shù)及設(shè)施、管理水平等進(jìn)行比較研究，分析西部地區(qū)物流業(yè)效率與現(xiàn)狀。郭曉平、張岐山[4]選取2005年各地區(qū)物流業(yè)發(fā)展相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，分別以物流業(yè)固定資產(chǎn)投資量、物流業(yè)從業(yè)人員數(shù)量兩項(xiàng)指標(biāo)為投入，各地區(qū)物流業(yè)生產(chǎn)總值、物流業(yè)從業(yè)人員工資總額兩項(xiàng)指標(biāo)為產(chǎn)出，利用改進(jìn)

4、的DEA模型對各地區(qū)物流業(yè)效率進(jìn)行了分析?！　∧壳埃M管研究物流業(yè)效率的文章很多，但大多數(shù)僅從微觀層面進(jìn)行研究，從區(qū)域物流角度進(jìn)行效率分析的很少。在對區(qū)域物流業(yè)效率進(jìn)行分析之前，大多數(shù)文獻(xiàn)沒有很好地定義物流業(yè)，特別是符合中國國情的物流業(yè)，這就導(dǎo)致在選擇投入產(chǎn)出指標(biāo)時沒有很強(qiáng)的說服力，得出的結(jié)果與政策建議也不具有合理性。在現(xiàn)有研究中，對影響區(qū)域物流業(yè)效率的環(huán)境變量的分析較少。為此，本文將在定義符合我國國情的物流業(yè)基礎(chǔ)上，對我國區(qū)域物流業(yè)效率進(jìn)行較為充分的分析，對影響物流業(yè)效率的因素進(jìn)行深入討論?！　《?、計(jì)量模型與實(shí)證分析　　1.計(jì)量模型　?。?）基于松弛變量的DEA模型。本文采用的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

5、方法是1978年查恩斯（Charnes）、庫珀（Cooper）、羅德斯（Rhodes）依據(jù)法雷爾（Farrell）[5]提出的技術(shù)效率概念發(fā)展而來的，簡稱DEA模型。由于傳統(tǒng)DEA模型（CCR和BCC模型）[6]、[7]基于法雷爾效率測度思想，且同屬于徑向（Radial，即從原點(diǎn)出發(fā)的射線）和線性分段（Piece-wiseLiear）形式的度量理論，這種度量思想主要是它的可處置性（StrongDisposability），確保了效率邊界無差異曲線的凸性（不會折彎），卻造成了投入要素的“擁擠”（Congestion）或“松弛”（Slacks），當(dāng)投入產(chǎn)出要素增多并考慮相應(yīng)的松弛問題時，對企業(yè)效

6、率進(jìn)行整體比較將變得更加困難。為此，我們需要一種把松弛投入和松弛產(chǎn)出考慮在內(nèi)的效率單一值評估方法，湯恩（Tone）[8]的評價指標(biāo)正是這樣的，在此基礎(chǔ)上建立了基于松弛變量的DEA模型，本文不再詳細(xì)論述?！　。?）Tobit回歸模型。Tobit回歸模型屬于因變量受到限制的一種模型，其概念最早由托賓（Tobin）提出，然后由經(jīng)濟(jì)學(xué)家哥德博爾格（Coldberger）首度采用。如果需要分析的數(shù)據(jù)具有這樣的特點(diǎn)：因變量的數(shù)值是切割（Truncated）或片段（截?cái)啵┑那闆r，那么普通最小二乘法（OLS）就不再適用于估計(jì)回歸系數(shù)，這時遵循最大似然法概念的Tobit模型就成為估計(jì)回歸系數(shù)的一個較好選擇。由

7、于DEA方法估計(jì)出來的效率值介于0和1之間，最大值為1，如果采用最小二乘法估計(jì)，可能會由于無法完整呈現(xiàn)數(shù)據(jù)而導(dǎo)致估計(jì)偏差，因此本文采用面板數(shù)據(jù)Tobit回歸模型來分析物流業(yè)效率的影響因素?！　?.數(shù)據(jù)選取及處理　　本文選取的樣本為2003-2007年29個省、市、自治區(qū)的省級面板數(shù)據(jù)共1860個觀測結(jié)果。數(shù)據(jù)主要來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（2003-2008）、各地方統(tǒng)計(jì)年鑒（2003-2008）以及中國經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)