■ 徐喜輝 特日格勒 李卓霖（中國礦業(yè)大學(xué)管理學(xué)院江蘇徐州 221116）

引言

近年來，物流業(yè)作為第三利潤源，越來越受到人們的關(guān)注。2009年政府將物流業(yè)納入“十大振興產(chǎn)業(yè)”，并頒布了《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》，把促進(jìn)物流業(yè)發(fā)展提升到國家戰(zhàn)略的高度。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，物流業(yè)在促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用日益突出。但是，我國一些地區(qū)沒有考慮本地區(qū)的實(shí)際情況，盲目投資于物流業(yè)，使物流業(yè)走上了高投入、高產(chǎn)出的粗放型發(fā)展道路，這也導(dǎo)致了我國物流業(yè)運(yùn)作效率低下，造成了能源消耗的增加和浪費(fèi)。現(xiàn)階段，我國物流業(yè)能源消耗較大、運(yùn)作效率低下，因此物流業(yè)應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)榻】蹈咝У陌l(fā)展模式，從而為低碳經(jīng)濟(jì)做出貢獻(xiàn)。目前我國學(xué)者關(guān)于低碳物流的研究大部分是基于宏觀層面的戰(zhàn)略和政策建議，而關(guān)于低碳物流的定量研究可謂鳳毛麟角。本文基于低碳物流視角，在建立投入產(chǎn)出指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，以全國各省市為研究對(duì)象，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（簡稱DEA）方法對(duì)各省市物流業(yè)效率進(jìn)行系統(tǒng)研究，為改善我國物流業(yè)效率和低碳物流建設(shè)提供理論指導(dǎo)。

DEA方法以投入、產(chǎn)出指標(biāo)值作為依據(jù)，運(yùn)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型評(píng)價(jià)決策單元相對(duì)有效性的非參數(shù)方法。近年來，該方法被廣泛運(yùn)用于評(píng)價(jià)物流效率，如鄧學(xué)平（2008）以證券市場上市的55家物流企業(yè)為對(duì)象運(yùn)用DEA方法分析了我國物流企業(yè)全要素生產(chǎn)技術(shù)效率。許鵬（2010）利用DEA方法全面分析了遼寧省物流業(yè)效率，針對(duì)性地提出了遼寧省物流業(yè)發(fā)展政策建議。張誠（2013）建立了中部六省物流系統(tǒng)DEA模型對(duì)物流業(yè)效率進(jìn)行了縱向分析。雷勛平（2012）運(yùn)用DEA方法對(duì)我國各省市2008年物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行實(shí)證研究。田振中（2011）運(yùn)用DEA方法和Tobit回歸模型分析了我國各地區(qū)物流業(yè)效率及其影響因素。從以上分析可知，我國大部分學(xué)者研究物流業(yè)運(yùn)行效率只考慮了經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，忽視了低碳約束，而忽視低碳約束的效率評(píng)價(jià)會(huì)高估我國物流業(yè)效率，并且誤導(dǎo)政府訂制政策建議。

鑒于此，本文從低碳約束角度出發(fā)，同時(shí)考慮物流業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和環(huán)境保護(hù)兩個(gè)方面，對(duì)2008-2011年我國各省市物流業(yè)效率進(jìn)行系統(tǒng)研究，并在此基礎(chǔ)上，通過Tobit回歸模型分析物流業(yè)效率的影響因素。根據(jù)分析結(jié)果，提出發(fā)展低碳物流的政策建議。

物流業(yè)現(xiàn)狀分析

（一）全國貨運(yùn)量趨勢

國內(nèi)大部分學(xué)者們將物流業(yè)界定為交通運(yùn)輸業(yè)、倉儲(chǔ)業(yè)及郵政業(yè)（產(chǎn)業(yè)分類中沒有物流業(yè)），本文也采用此界定。

由于物流業(yè)的不斷發(fā)展，全國貨運(yùn)量不斷增加。2002-2011年間，全國貨運(yùn)量呈逐年增長態(tài)勢（見圖1），從2002年的1483447萬噸增至2011年的3696961萬噸，增幅達(dá)到149.21%，年均增長率達(dá)到10.68%；從數(shù)據(jù)上看，我國物流業(yè)在不斷的快速發(fā)展。

（二）物流業(yè)二氧化碳排放量趨勢

本文選取《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》“地區(qū)能源平衡表”和“中國能源平衡表”中煤合計(jì)、油品合計(jì)、天然氣三種能源消費(fèi)量來計(jì)算物流業(yè)最終二氧化碳排放量。計(jì)算公式如下：

式中ai表示第i種能源的碳排放系數(shù)，Ei表示第i種能源消費(fèi)量。

本文根據(jù)公式（1）計(jì)算出了2002-2011年我國物流業(yè)二氧化碳排放量，如圖2所示。

由于物流業(yè)的不斷發(fā)展，導(dǎo)致了物流業(yè)二氧化碳排放量不斷增加，2002-2011年我國物流業(yè)二氧化碳排放量增長迅速，從2002年的21961萬噸增至2011年的49914萬噸，增幅為127.28%，年均增長率為9.55%，這與全國貨運(yùn)量的年均增長率基本持平，即全國貨運(yùn)量增長1%，物流業(yè)二氧化碳排放量也增長1%，由此可以看出，我國物流業(yè)的發(fā)展水平并不高，對(duì)環(huán)境的污染非常大，因此我國物流業(yè)發(fā)展必須做出重大調(diào)整，走低碳物流道路。

物流業(yè)DEA效率分析

（一）研究方法與指標(biāo)選擇

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，簡稱為DEA）是由查恩斯（Charnes）和庫伯（Cooper）等學(xué)者在1978年提出正式提出的。它是研究同類型決策單元相對(duì)效率的常用方法之一。

設(shè)有n個(gè)DMU，其中每個(gè)DMUj都有m種類型的投入指標(biāo)xj=(x1j,…,xmj)和s種產(chǎn)出指標(biāo)yj=(y1j,…,ysj)T。則第j個(gè)DMUj的相對(duì)效率評(píng)價(jià)指數(shù)的CCR模型可表示為：

圖1 2002-2011年全國貨運(yùn)總量趨勢圖（單位：萬噸）

圖2 2002-2011年物流業(yè)二氧化碳排放量趨勢（單位：萬噸）

本文基于上述模型設(shè)計(jì)低碳物流指數(shù)，結(jié)合低碳物流特點(diǎn)，構(gòu)建以下投入產(chǎn)出指標(biāo)：

投入指標(biāo)：物流業(yè)從業(yè)人員、物流業(yè)職工工資總額、物流業(yè)固定資產(chǎn)投入、物流業(yè)二氧化碳排放量?，F(xiàn)有的物流勞動(dòng)指標(biāo)中多只采用行業(yè)從業(yè)人員人數(shù)表示，并不能完全表達(dá)勞動(dòng)力的成本，因此添加工資總額來彌補(bǔ)不足；在低碳物流效率評(píng)價(jià)中，二氧化碳排放量越少越好，因此選取物流業(yè)二氧化碳排放量作為投入指標(biāo)。

產(chǎn)出指標(biāo)：貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)率和物流業(yè)生產(chǎn)總值。貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)率反應(yīng)物流業(yè)運(yùn)輸能力，物流業(yè)生產(chǎn)總值反應(yīng)物流業(yè)所產(chǎn)生的直接經(jīng)濟(jì)效益。

（二）模型計(jì)算與結(jié)果分析

本文通過模型求解，得到了全國各省市2008-2011年物流業(yè)綜合技術(shù)效率θ、純技術(shù)效率σ以及規(guī)模效率ω，計(jì)算結(jié)果如表1所示。

從表1可知，2008-2011年我國各省市物流業(yè)綜合技術(shù)效率θ、純技術(shù)效率σ和規(guī)模效率ω有一定程度地提高，但并沒有達(dá)到技術(shù)效率前沿。從綜合技術(shù)效率θ看，2008年為0.651，2009年為0.697，2010年為0.706，2011年為0.718，年均增長率為3.32%。從純技術(shù)效率σ看，2008年為0.735，2009年為0.750，2010年為0.747，2011年為0.756，增長幅度并不大。從規(guī)模效率ω看，2008年為0.886，2009年為0.937，2010年為0.952，2011年為0.958，年均增長率為2.64%。2008年起，我國各省市都在積極地發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，這些原因是提高物流業(yè)綜合技術(shù)效率的關(guān)鍵所在。

對(duì)于物流業(yè)綜合技術(shù)效率θ而言，2008-2011年我國物流業(yè)平均投入產(chǎn)出效率不斷提高，大部分省市物流業(yè)投入產(chǎn)出效率逐年提高，個(gè)別的省市物流業(yè)投入產(chǎn)出效率有所下降。我國物流業(yè)平均效率從2008年的0.651提高到了2011年的0.718，提高了10.29%，大部分省市物流業(yè)效率提高比例較大，其中北京效率提高的最大，從2008年的0.393提高到2011年的0.921，提高了2倍多，天津、江蘇等都有一定程度地提高；個(gè)別省市物流業(yè)投入產(chǎn)出效率有所下降，其中包括山西、福建等地；還有一些省市變化不明顯。2011年天津、河北、上海、江蘇、安徽等地物流業(yè)綜合技術(shù)效率都達(dá)到了最高，說明物流投入產(chǎn)出要素達(dá)到了最佳組合；而對(duì)于物流投入產(chǎn)出要素未達(dá)到最佳組合的省市，可以通過調(diào)節(jié)投入產(chǎn)出比例使其達(dá)到最佳組合。根據(jù)投入松弛變量得出，效率較低的省市從業(yè)人員、工資總額等均存在投入冗余現(xiàn)象，造成了資源浪費(fèi)。同時(shí)碳排放量冗余現(xiàn)象嚴(yán)重，說明物流業(yè)碳排放對(duì)環(huán)境污染非常大。對(duì)于純技術(shù)效率σ而言，2011年天津、河北、上海、江蘇等9個(gè)省市的純技術(shù)效率σ=1，說明這些省市處于最佳狀態(tài)，剩余的省市純技術(shù)效率σ<1，即物流純技術(shù)無效，處于技術(shù)和規(guī)模均無效的狀態(tài)。對(duì)于規(guī)模效率而言，我國各省市物流業(yè)規(guī)模效率ω相對(duì)較高，規(guī)模效率ω=1的省市實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)規(guī)模，ω<1的省市屬于規(guī)模經(jīng)濟(jì)遞增狀態(tài)。

為了更清晰地分析我國各省市物流業(yè)效率水平，本文通過差異化分析和投影分析相結(jié)合進(jìn)行物流投入產(chǎn)出水平研究。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，可以將我國各省市分為四個(gè)類別：“高—高”型、“高—低”型、“低—高”型和“低—低”型?！案摺摺毙停醇兗夹g(shù)效率和規(guī)模效率都高，其數(shù)值接近1，如天津、上海、江蘇、山東、安徽等，這些省市物流業(yè)比較成熟，需要改進(jìn)的較少，應(yīng)繼續(xù)保持其發(fā)展方向?！案摺汀毙?，即純技術(shù)效率高、規(guī)模效率低，如青海、海南等，特別是海南省，其規(guī)模效率僅為0.353，該類省市應(yīng)加大物流業(yè)投入，發(fā)展規(guī)模經(jīng)濟(jì)。“低—高”型，即純技術(shù)效率低、規(guī)模效率高，如山西、吉林、黑龍江、四川、重慶等，該類省市應(yīng)通過先進(jìn)的物流技術(shù)管理水平提高物流業(yè)效率?！暗汀汀毙停醇兗夹g(shù)效率和規(guī)模效率都低，如貴州、福建等，該類省市不僅要加大物流業(yè)規(guī)模投入，同時(shí)還要提高物流技術(shù)管理水平，將外部政策和內(nèi)部管理相結(jié)合，同時(shí)還要促進(jìn)物流業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，科學(xué)規(guī)劃資源，使資源最優(yōu)化。

表1 全國各省市物流業(yè)效率值

表2 物流業(yè)效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果

Tobit回歸分析

本文以DEA方法所得的效率值為因變量，以效率的影響因素為自變量，建立Tobit模型進(jìn)行回歸分析。采用Tobit模型進(jìn)行線性回歸分析的原因是由于效率值作為因變量在其值域內(nèi)是截尾的，普通最小二乘（OLS）的概念已不再適用于本文的估計(jì)回歸系數(shù)。

本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三個(gè)方面考察各因素對(duì)物流業(yè)效率的影響，用2011年各省市數(shù)據(jù)建立低碳物流效率Tobit回歸模型：

其中，y為效率值，c為常數(shù)項(xiàng)，x1為各省人均GDP的對(duì)數(shù)值，x2為各省物流業(yè)碳排放中煤的比重，x3為各省第二產(chǎn)業(yè)比重，ε為誤差項(xiàng)。

運(yùn)用 EViews6.0 軟件對(duì)我國物流業(yè)綜合效率的影響因素進(jìn)行Tobit回歸分析，結(jié)果如表2 所示。

由表2回歸結(jié)果，可以看出：經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)物流業(yè)效率產(chǎn)生正面影響，能源結(jié)構(gòu)對(duì)物流業(yè)效率產(chǎn)生了負(fù)面影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)物流業(yè)效率影響不顯著。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)物流業(yè)效率產(chǎn)生正面影響，這表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)物流業(yè)效率有積極的影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展越高，物流業(yè)效率越高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以間接地降低二氧化碳排放水平，有利于低碳物流的發(fā)展。

能源結(jié)構(gòu)對(duì)物流業(yè)效率產(chǎn)生負(fù)面影響，由此可見降低煤消耗的比重，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，可以直接降低二氧化碳排放量，進(jìn)而有利于物流業(yè)效率的提高。

結(jié)論

本文從低碳約束角度出發(fā)，運(yùn)用DEA模型對(duì)我國省際物流業(yè)效率進(jìn)行測定，并運(yùn)用Tobit對(duì)其影響因素進(jìn)行回歸分析，得出如下結(jié)論：

第一，將物流業(yè)碳排放作為投入變量進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，同時(shí)考慮了經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和環(huán)境產(chǎn)出，避免了只追求經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出而增加的環(huán)境破壞。

第二，我國各省市物流業(yè)平均效率逐年提高，但差異性很明顯。天津、河北、上海、江蘇等7個(gè)省市達(dá)到了效率前沿，其余省市均存在上升空間。

第三，我國大部分省市存在投入資源浪費(fèi)和產(chǎn)出不足的現(xiàn)象，純技術(shù)效率是提高物流業(yè)效率的關(guān)鍵因素，對(duì)青海省而言，規(guī)模效率更關(guān)鍵。

第四，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)物流業(yè)效率產(chǎn)生正面影響，能源結(jié)構(gòu)對(duì)物流業(yè)效率產(chǎn)生了負(fù)面影響，因此，應(yīng)該通過提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)等方法來提高物流業(yè)效率，走低碳物流發(fā)展道路。

相關(guān)建議

基于以上結(jié)論，本文對(duì)我國物流業(yè)發(fā)展提出以下建議：

（一）制定物流業(yè)碳排放標(biāo)準(zhǔn)，出臺(tái)低碳物流相關(guān)法規(guī)

從物流業(yè)效率值可知，北京、廣東、浙江并沒有達(dá)到物流業(yè)效率前沿，而這些省市通常被認(rèn)為是物流業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)，由此可見，不考慮碳排放、只考慮經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的研究結(jié)果不能客觀地反映物流業(yè)的低碳發(fā)展。因此，我國應(yīng)制定物流業(yè)碳排放標(biāo)準(zhǔn)，出臺(tái)低碳物流相關(guān)法規(guī)，通過國家標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)監(jiān)控物流業(yè)碳排放。

（二）結(jié)合各省市特點(diǎn)，實(shí)施差異化低碳物流策略

我國各省市物流業(yè)可分為四個(gè)類別，即“高-高”型、“高-低”型、“低-高”型和“低-低”型，在制定低碳物流策略方面，要根據(jù)各省市所屬類別，實(shí)施差異化策略，最終降低碳排放量。

（三）研發(fā)低碳物流技術(shù)，提高低碳物流科技創(chuàng)新水平

從計(jì)算出的物流業(yè)效率可知，物流業(yè)純技術(shù)效率較低，因此，我國應(yīng)積極研發(fā)低碳核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高效率的低碳物流。同時(shí)，還應(yīng)加強(qiáng)國際合作，建立節(jié)能、可再生等低碳技術(shù)體系，為低碳物流業(yè)提供技術(shù)支撐。

（四）優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，降低能源消耗

能源結(jié)構(gòu)對(duì)物流業(yè)效率的影響呈負(fù)線性關(guān)系，因此，降低煤消耗的比重可以直接降低碳排放量，進(jìn)而有利于物流業(yè)效率的提高。與此同時(shí)，我國應(yīng)該改善物流業(yè)運(yùn)輸方式，優(yōu)化物流節(jié)點(diǎn)，降低能源的消耗量。

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