廖 敏，洪國(guó)彬

(華僑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院， 福建 泉州 362021)

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環(huán)境規(guī)制對(duì)中國(guó)物流業(yè)效率影響的實(shí)證研究
——非線性面板門檻模型

廖 敏，洪國(guó)彬

(華僑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院， 福建 泉州 362021)

本文首先運(yùn)用DEA模型測(cè)算了我國(guó)30個(gè)省級(jí)單位2004—2012年的物流業(yè)效率，并利用非線性面板門檻模型(PTAR)研究了環(huán)境規(guī)制對(duì)我國(guó)物流業(yè)效率的影響。研究結(jié)果表明：環(huán)境規(guī)制對(duì)我國(guó)物流業(yè)效率存在三門檻效應(yīng)，當(dāng)環(huán)境規(guī)制(環(huán)境污染治理投資)小于第一門檻值72.6697時(shí)(區(qū)間1)，其具有促進(jìn)作用；當(dāng)環(huán)境規(guī)制介于第一門檻值72.6697與第二門檻值186.1485時(shí)(區(qū)間2)，其具有顯著正向影響，影響程度相比區(qū)間1大幅提升；當(dāng)環(huán)境規(guī)制介于第二門檻值186.1485與第三門檻值259.3606(區(qū)間3)以及大于第三門檻259.3606時(shí)(區(qū)間4)，環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率具有抑制作用，后者的結(jié)果不顯著。

環(huán)境規(guī)制；物流業(yè)效率；DEA模型；面板門檻模型

一、引言

隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，環(huán)境問題日益突出，為此，中央政府出臺(tái)了一系列環(huán)境政策，加大了環(huán)境規(guī)制的強(qiáng)度。在2009 年召開的世界氣候峰會(huì)上，中國(guó)承諾到2020 年實(shí)現(xiàn)單位GDP 二氧化碳排放比2005 年下降40%～45% ，并作為約束性指標(biāo)納入國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃。我國(guó)物流業(yè)由于專業(yè)化水平低、成本高以及運(yùn)作模式低效率，一直以來是能源消耗和碳排放大戶，2012 年物流業(yè)碳排放量為15 564萬(wàn)噸，占全國(guó)碳排放總量的6.28%。因此，推進(jìn)物流業(yè)節(jié)能減排，促進(jìn)物流業(yè)與生態(tài)環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展，成為國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界和我國(guó)政府關(guān)注的焦點(diǎn)。

目前，針對(duì)環(huán)境保護(hù)與物流業(yè)發(fā)展關(guān)系的研究，主要集中于兩個(gè)方面。一是對(duì)物流業(yè)碳排放的研究。Hickman等(2010)為倫敦市構(gòu)建了一個(gè)運(yùn)輸和碳排放仿真模型，該模型可用于分析多種政策下的執(zhí)行效果，為降低碳排放量提供參考[1]。Wang W. W.等(2011)運(yùn)用LMDI 分解方法計(jì)算了1985—2009 年間中國(guó)交通部門二氧化碳的排放量，計(jì)算結(jié)果表明: 這期間中國(guó)公路運(yùn)輸排放的二氧化碳最多[2]。周葉等(2011)從省域?qū)用鎸?duì)我國(guó)物流作業(yè)的碳排放量進(jìn)行核算和比較分析，有助于從宏觀上掌控各省域物流作業(yè)的碳排放量和確定節(jié)能減排的目標(biāo)[3]。二是對(duì)低碳物流的評(píng)價(jià)研究。李玉等(2011)借助ANP方法，建立了影響企業(yè)低碳物流發(fā)展的關(guān)鍵因子評(píng)價(jià)體系，從政府、行業(yè)、企業(yè)三個(gè)層面定量揭示了影響企業(yè)低碳物流發(fā)展的關(guān)鍵因子[4]。李麗(2013)設(shè)計(jì)了低碳物流評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用模糊物元法對(duì)京津冀地區(qū)進(jìn)行實(shí)證分析，其實(shí)證表明，京津冀地區(qū)的低碳物流能力呈逐年提高趨勢(shì)[5]。李碧珍和葉琪(2014)以福建省為研究對(duì)象，采用網(wǎng)絡(luò)層次分析方法，從政府、行業(yè)、企業(yè)三個(gè)方面建立了福建省低碳物流發(fā)展影響因子評(píng)價(jià)體系[6]。

關(guān)于環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率影響的文獻(xiàn)目前還很少，從可查找的文獻(xiàn)來看，僅有李煜和駱溫平(2014)建立Tobit回歸模型研究了環(huán)境規(guī)制對(duì)于物流業(yè)效率的影響，其研究結(jié)果表明環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率具有顯著的促進(jìn)作用，且存在倒“U”型關(guān)系[7]。但是，該文缺少不同環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對(duì)物流業(yè)效率影響的分析。因此，本文基于我國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用非線性面板門檻模型研究不同環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對(duì)我國(guó)物流業(yè)效率的影響，為政府制定恰當(dāng)?shù)沫h(huán)境保護(hù)政策，采用合適的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，為發(fā)展低碳物流、提高物流業(yè)效率起到良好的啟示作用。

二、物流業(yè)效率評(píng)價(jià)

(一)評(píng)價(jià)方法與指標(biāo)

物流業(yè)效率是用于描述物流業(yè)的投入與產(chǎn)出之間的資源利用程度，以物流的總產(chǎn)出與物流的總投入比率來衡量物流業(yè)發(fā)展效率。學(xué)術(shù)界對(duì)物流業(yè)效率的評(píng)價(jià)主要以非參數(shù)法(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，DEA)與主成分分析法(PCA)結(jié)合進(jìn)行綜合分析或者直接用DEA從宏觀角度進(jìn)行評(píng)價(jià)。DEA是根據(jù)一組輸入—輸出的觀察值來估計(jì)有效生產(chǎn)前沿面，其在進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)不需設(shè)定具體的函數(shù)關(guān)系，可直接評(píng)價(jià)多投入與多產(chǎn)出之間的相對(duì)效率，結(jié)果具有客觀真實(shí)性。本文選用DEA對(duì)物流業(yè)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，由于投入要素更可控、物流規(guī)模隨著時(shí)間變化，因此，選擇以投入為導(dǎo)向的BCC模型進(jìn)行運(yùn)算。

在指標(biāo)選取上以物流業(yè)就業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)投資、標(biāo)準(zhǔn)線路長(zhǎng)度三個(gè)為投入指標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)線路長(zhǎng)度為各種運(yùn)輸方式(鐵路、公路、水運(yùn)、航空、管道)的貨物周轉(zhuǎn)量除以公路運(yùn)輸效率的加總得到，公路運(yùn)輸效率為公路貨物周轉(zhuǎn)量除以公路運(yùn)輸線路長(zhǎng)度(李煜、駱溫平，2014)[7]；以物流業(yè)GDP、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量和貨運(yùn)量(王琴梅、譚翠娥，2013；張昭，2014)三個(gè)為產(chǎn)出指標(biāo)[8][9]。由于國(guó)家對(duì)物流產(chǎn)業(yè)并無劃分，本文參照大多數(shù)學(xué)者以交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)與郵政業(yè)來界定物流業(yè)。指標(biāo)中的物流業(yè)固定資產(chǎn)投資與GDP根據(jù)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的投資指數(shù)與生產(chǎn)指數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的換算(以2004年基期)，剔除物價(jià)因素影響。

(二)評(píng)價(jià)結(jié)果

根據(jù)我國(guó)30個(gè)省份(不包含西藏)2004—2012年的上述指標(biāo)數(shù)據(jù)，運(yùn)用Deap2.1軟件采用以投入為導(dǎo)向的BCC模型，以各省為一個(gè)基本決策單元(DMU1、DMU2、DMU3……DMU30)，對(duì)2004—2012年各省(自治區(qū)、直轄市)的物流業(yè)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)計(jì)算分析。計(jì)算結(jié)果主要列出了全國(guó)和各省的物流綜合技術(shù)效率(TE)，具體結(jié)果見表1。

表1 全國(guó)以及各省(自治區(qū)、直轄市)物流綜合技術(shù)效率

從表1可知，通過動(dòng)態(tài)與全國(guó)每年平均的物流綜合技術(shù)效率進(jìn)行比較，可將我國(guó)各省(自治區(qū)、直轄市)的效率分為四種類型。第一種類型為“全高型”，北京、天津、河北、內(nèi)蒙古、上海、江蘇、安徽、山東8個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)2004—2012年的物流業(yè)效率均高于全國(guó)平均水平，其中除了內(nèi)蒙古與江蘇，其余6省(自治區(qū)、直轄市)大部分年份都能保持有效的物流業(yè)效率1狀態(tài)，尤其河北省2004—2012年每年保持有效物流業(yè)效率1狀態(tài)，達(dá)到技術(shù)效率前沿；第二種類型為“少低多高型”，山西、遼寧、浙江、福建、河南、寧夏6省(自治區(qū)、直轄市)較少年份效率低于全國(guó)平均水平，物流業(yè)效率處于中高穩(wěn)定狀態(tài)，其中寧夏勢(shì)頭發(fā)展較好，2008年之后保持高效率穩(wěn)定1狀態(tài)，而山西、浙江2008年之前物流業(yè)效率為1狀態(tài)，之后物流業(yè)效率持續(xù)減弱；第三種類型為“多低少高型”，黑龍江、江西、湖南、廣東、重慶、四川、甘肅7省(直轄市)的物流業(yè)效率整體水平相對(duì)較低，大部分物流業(yè)效率低于全國(guó)平均水平，無效率狀態(tài)多，除了廣東2006年、2007年達(dá)到技術(shù)效率前沿1狀態(tài)；第四種類型為“全低型”，吉林、湖北、廣西、海南、貴州、云南、陜西、青海、新疆9省(自治區(qū)、直轄市)2004—2012年均低于全國(guó)的平均物流業(yè)效率水平。通過物流業(yè)效率分析可知我國(guó)物流業(yè)效率整體水平不高，但大部分省份的物流業(yè)效率均有提升空間，使其達(dá)到物流業(yè)效率最優(yōu)狀態(tài)。

三、環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率影響

(一)面板門檻模型簡(jiǎn)介

Hansen(1999)首先提出了靜態(tài)的面板門檻模型，可用于分析不同階段的門檻變量對(duì)被解釋變量的影響，不同階段區(qū)間都是由不同的回歸方程進(jìn)行描述[10]。門檻變量的每個(gè)門檻值都是一個(gè)臨界點(diǎn)，根據(jù)門檻的個(gè)數(shù)，可以設(shè)定單門檻或者多門檻模型。本文首先通過對(duì)Hansen單門檻建模思路進(jìn)行了解，以便下文以環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率建模，其單門檻模型設(shè)定如下：

其中，i、t分別代表地區(qū)與時(shí)間，μi為觀測(cè)的個(gè)體特征，I(·)代表指示性函數(shù)，γ是門檻值，qit為門檻變量，εit～iid。其矩陣表達(dá)式為：Yit=ui+β′xit(λ)+εit，對(duì)矩陣表達(dá)式進(jìn)行組內(nèi)平均，然后再減去各自組內(nèi)平均來消除個(gè)體效應(yīng)μi帶來影響，得到變換后的矩陣表達(dá)式：Y*=β′X*(γ)+e*，殘差平方和為：S1(γ)=e*(γ)=Y*(I-X*(γ))[X*(r)X*(γ)]-1X*(γ)r*，通過尋找門檻最優(yōu)估計(jì)值γ.γ=argminsi(γ)， 使得S1(γ)最小。

(二)模型構(gòu)建、變量說明與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)前人研究，我國(guó)環(huán)境規(guī)制與物流業(yè)效率之間存在非線性關(guān)系，由于具體門檻數(shù)量未知，根據(jù)上文建模思路構(gòu)建以環(huán)境規(guī)制為門檻變量的雙門檻模型，其表達(dá)式如下：

ilteit=α+β1hjgzitI(hjgzit?γ1)+β2hjgzitI(γ1γ2)+θ1gdpit+θ2kfdit+θ3idzszit+θ4fdiit+μi+εit

其中，下標(biāo)i和t分別代表地區(qū)和年份，ilte是物流綜合技術(shù)效率，igz代表環(huán)境規(guī)制污染治理投資，gdp是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，kfd是經(jīng)濟(jì)開放度，ldzsz是勞動(dòng)者素質(zhì)，fdi為實(shí)際利用外商直接投資，相關(guān)解釋變量與控制變量的含義見下文的變量說明。

被解釋變量是物流綜合技術(shù)效率(ilte)，物流業(yè)產(chǎn)出與投入的比值，通過運(yùn)用DEA模型求得我國(guó)30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)效率，其中不包括西藏。

核心解釋變量是環(huán)境規(guī)制(higz，單位：億元)，目前尚未有直接度量環(huán)境規(guī)制的指標(biāo)(Cole etal，2008)[11]，國(guó)外Deliy和Gray(1991)用廠商是否受到稽查為指標(biāo)[12]；國(guó)內(nèi)傅京燕(2010)用地區(qū)污染投訴率、失業(yè)率代表正式規(guī)制，用收入、人口密度、人口因素代替非正式規(guī)制[13]；陳媛媛(2011)用人均GDP、污染治理項(xiàng)目本年完成投資為指標(biāo)[14]；張成等(2011)用污染治理投資占企業(yè)總成本或產(chǎn)值比重為指標(biāo)[15]；陳超等(2014)用環(huán)境污染治理投資總額為指標(biāo)[16]?；趯W(xué)者研究的成果以及出于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用環(huán)境污染治理投資總額為環(huán)境規(guī)制的衡量指標(biāo)。

控制變量：(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(gdp，單位：億元)：本文用平減后的GDP來衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；(2)經(jīng)濟(jì)開放度(kfd)：本文借鑒張昭(2014)的辦法，利用進(jìn)出口總額占GDP的比值來衡量一國(guó)或地區(qū)經(jīng)濟(jì)對(duì)外開放程度的指標(biāo)[9]；(3)勞動(dòng)者素質(zhì)(ldzsz，單位：萬(wàn)人)：借鑒田振中(2011)的方法，以地區(qū)高等教育人數(shù)進(jìn)行衡量勞動(dòng)者素質(zhì)[17]；(4)實(shí)際利用外商直接投資(fdi，單位：億元)： 考慮到外商直接投資對(duì)物流業(yè)的直接影響與間接影響，因此，用我國(guó)各地區(qū)實(shí)際外商直接投資總額(姚娟，2012)而不是物流業(yè)的實(shí)際利用外商直接投資總額進(jìn)行衡量，實(shí)際利用外商投資總額采用各年度人民幣對(duì)美元的平均匯率進(jìn)行折算[18]。

本文的樣本為2004—2012年30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù)，其中不包括西藏。綜合物流業(yè)效率(ilte)數(shù)據(jù)由DEA模型運(yùn)行獲取，環(huán)境污染治理投資總額(higz)來自《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005—2013)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(gdp)、經(jīng)濟(jì)開發(fā)度(kfd)、勞動(dòng)者素質(zhì)(ldzsz)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005—2013)，實(shí)際利用外商直接投資(fdi)來自30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)各自的統(tǒng)計(jì)年鑒(2005—2013)。

(三)實(shí)證結(jié)果與分析

根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)，利用stata12.0軟件進(jìn)行實(shí)證分析，數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述結(jié)果見表2。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

其次，根據(jù)上文設(shè)定的模型以及相應(yīng)的門檻檢驗(yàn)方法，對(duì)原假設(shè)H0為沒有門檻值、有一個(gè)門檻值、有兩個(gè)門檻值進(jìn)行門檻效應(yīng)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

注：*代表10%顯著性水平，**代表5%顯著水平，***代表1%顯著性水平。P值和臨界值均采用Bootstrap反復(fù)抽樣500次得到的結(jié)果

從表3中可以看出單門檻、雙門檻、三門檻的效應(yīng)在5%的顯著性水平下都為顯著，具有三個(gè)門檻值，因此本文的門檻模型為三門檻模型。門檻效應(yīng)檢驗(yàn)后，對(duì)門檻效應(yīng)估計(jì)值是否等于真實(shí)值進(jìn)行檢驗(yàn)，不同門檻的估計(jì)值見表4。

表4 門檻估計(jì)值

從表4中可看出，其具有三個(gè)門檻估計(jì)值，第一、第二、第三門檻值分別72.6697、186.1485、259.3606，同時(shí)還分別得到其在95%下的置信區(qū)間。接下來對(duì)三門檻模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，表5列出各個(gè)解釋變量在線性回歸個(gè)體固定效應(yīng)模型與非線性三門檻模型回歸的系數(shù)估計(jì)值對(duì)比。

表5 環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率三門檻回歸的系數(shù)估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤差，*代表10%顯著性水平，**代表5%顯著水平，***代表1%顯著性水平。P值和臨界值均采用Bootstrap反復(fù)抽樣500次得到的結(jié)果

從表5的系數(shù)估計(jì)結(jié)果可以看出：

控制變量中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)開放度、勞動(dòng)者素質(zhì)、外商直接投資對(duì)物流業(yè)效率都存在正向促進(jìn)作用，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與勞動(dòng)者素質(zhì)的影響程度更大，此四大變量都推動(dòng)了物流業(yè)效率的提升。這與王琴梅(2013)應(yīng)用Tobit證明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與物流業(yè)效率呈正相關(guān)系數(shù)[8]，王兆密(2012)建立VAR模型證實(shí)了經(jīng)濟(jì)開發(fā)度可促進(jìn)物流業(yè)效率提升[19]，田振中(2011)建立Tobit證明了勞動(dòng)者素質(zhì)對(duì)物流業(yè)效率產(chǎn)生正面影響[17]，Chanda(2008)證實(shí)外商直接投資對(duì)物流業(yè)發(fā)展具有巨大正向影響的結(jié)果相同[20]。

其次，環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率影響具有三門檻效應(yīng)值，當(dāng)環(huán)境污染治理投資小于72.6697與介于72.6697至186.1485時(shí)，環(huán)境規(guī)制對(duì)我國(guó)物流業(yè)效率在5%水平下顯著且呈正向影響，環(huán)境污染治理投資提升1%時(shí)，對(duì)物流業(yè)效率拉動(dòng)分別為1.19%與5.16%，后者的影響更深，說明隨著環(huán)境規(guī)制程度提高并超過一定值時(shí)，其對(duì)物流業(yè)效率促進(jìn)影響很大幅度提升，污染治理具有明顯效果；當(dāng)環(huán)境污染治理投資介于186.1485至259.3606以及大于259.3606時(shí)，環(huán)境污染治理對(duì)物流業(yè)效率開始產(chǎn)生抑制作用，前者在10%顯著水平下為負(fù)，后者的抑制影響作用加重但不顯著，說明環(huán)境污染治理投資達(dá)到一定的上限值后開始對(duì)物流業(yè)效率產(chǎn)生不良的效果。

三門檻效應(yīng)值的四個(gè)區(qū)間產(chǎn)生的合理解釋是：區(qū)間1的較小促進(jìn)階段是因?yàn)榄h(huán)境規(guī)制激勵(lì)了物流企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新、改善交通工具，以較好的能源技術(shù)來減少?gòu)U氣排放，同時(shí)選擇合理的貨源與主體、優(yōu)化線路、縮短里程以促進(jìn)物流運(yùn)輸效率，達(dá)到“創(chuàng)新補(bǔ)償”作用；區(qū)間2的較大促進(jìn)階段是由于環(huán)境規(guī)制程度加大，企業(yè)為了滿足政府的要求以及相應(yīng)的鼓勵(lì)措施，更進(jìn)一步進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，同時(shí)對(duì)物流企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行流程優(yōu)化，改善不合理的物流管理體制，增進(jìn)企業(yè)信息化水平，優(yōu)化物品流動(dòng)的信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)、協(xié)調(diào)運(yùn)作與監(jiān)控管理等過程，提高了運(yùn)作效率、增大了物流產(chǎn)出從而使物流業(yè)效率大幅提升；區(qū)間3的較小抑制階段是因?yàn)榄h(huán)境規(guī)制更高強(qiáng)度使物流企業(yè)污染治理費(fèi)用的負(fù)擔(dān)加重，進(jìn)一步使企業(yè)的生產(chǎn)成本增加，在技術(shù)與需求都不變情況下，產(chǎn)出不變，投入增大，導(dǎo)致物流業(yè)效率下降；區(qū)間4的較大抑制階段是由于環(huán)境規(guī)制程度繼續(xù)增大，強(qiáng)制性的污染控制導(dǎo)致物流企業(yè)不得不改變?cè)懈咝У牧鞒?，同時(shí)環(huán)境規(guī)制成本搶占了原本投資于物流其他盈利性投資，導(dǎo)致產(chǎn)出減小，物流業(yè)效率大幅減弱趨勢(shì)。

為進(jìn)一步深入分析我國(guó)和各省環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率影響，通過對(duì)全國(guó)30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)從2004—2012年得出其平均的環(huán)境規(guī)制值，與上文門檻的四個(gè)區(qū)間進(jìn)行對(duì)比，分別得出我國(guó)以及各省所在的區(qū)間層次，門檻τ1、τ2、τ3將30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)分成了四個(gè)不同的層次見表6。

表6 全國(guó)以及各省(自治區(qū)、直轄市)不同環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效應(yīng)的影響程度

通過表6可得：我國(guó)2004—2012年平均環(huán)境規(guī)制是133.69，處于明顯促進(jìn)作用階段，同時(shí)我國(guó)大部分省(自治區(qū)、直轄市)2004—2012年平均環(huán)境規(guī)制處于區(qū)間1與區(qū)間2的促進(jìn)作用階段，區(qū)間2的省份更多，其充分利用了環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率作用程度；吉林、海南、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏等幾個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)平均水平處于區(qū)間1，其對(duì)環(huán)境規(guī)制程度不夠；遼寧、浙江兩省平均環(huán)境規(guī)制已經(jīng)超過門檻τ2的程度，達(dá)到相對(duì)的抑制狀態(tài)，物流業(yè)效率逐漸低下；河北、江蘇、山東、廣東四省平均環(huán)境規(guī)制程度已經(jīng)超過門檻τ3的程度，環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率影響已經(jīng)處于一種較大抑制狀態(tài)，如果再加大環(huán)境規(guī)制程度，將大幅度減少此四個(gè)省份物流業(yè)效率，從而導(dǎo)致物流發(fā)展水平降低。

結(jié) 論

本文首先運(yùn)用DEA方法對(duì)我國(guó)物流業(yè)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，其次，基于非線性門檻模型以環(huán)境規(guī)制作為門檻變量研究了環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率的影響，得出結(jié)論：當(dāng)環(huán)境規(guī)制處于區(qū)間1時(shí)，環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率為微弱的正向影響，當(dāng)環(huán)境規(guī)制處于區(qū)間2時(shí)，環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率的影響為顯著的正向影響，當(dāng)環(huán)境規(guī)制處于區(qū)間3以及區(qū)間4時(shí)，環(huán)境規(guī)制對(duì)物流的影響為負(fù)向，后者強(qiáng)度更大但不顯著。同時(shí)本文通過我國(guó)和各省(自治區(qū)、直轄市)2004—2012年平均環(huán)境規(guī)制投入與四個(gè)門檻區(qū)間進(jìn)行對(duì)比更深入的研究了環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率影響。

提出相應(yīng)的政策建議：(1)對(duì)于我國(guó)少部省份(主要是西部地區(qū))處于區(qū)間1，環(huán)境規(guī)制對(duì)物流業(yè)效率促進(jìn)作用較弱，應(yīng)加大環(huán)境規(guī)制的力度；(2)對(duì)于我國(guó)大部分省份(主要是東部與中部的大部分省份)其環(huán)境規(guī)制控制程度一般處于區(qū)間2，對(duì)于物流業(yè)效率的促進(jìn)作用較大，可適當(dāng)提高環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度以達(dá)到最優(yōu)的效果；(3)遼寧、浙江、河北、江蘇、山東、廣東這6大省份環(huán)境規(guī)制已超出最優(yōu)的促進(jìn)作用階段，處于負(fù)向影響，應(yīng)減弱環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度。

環(huán)境規(guī)制處于區(qū)間1、2都會(huì)促進(jìn)物流企業(yè)對(duì)自身技術(shù)創(chuàng)新從而改進(jìn)物流業(yè)效率，環(huán)境規(guī)制大于一定限值時(shí)，物流企業(yè)承擔(dān)的成本過大，不利于物流業(yè)效率提升，因此只有低中等環(huán)境規(guī)制水平才能提升物流業(yè)效率，促進(jìn)物流行業(yè)健康發(fā)展。

[1] Hickman R,Ashiru O,Banister D.Transport and Climate Change:Simulating the Options for Carbon Reduction in London[J].Transport Policy,2010,17(2) : 110-125．

[2]Wang W. W. ,Zhang M.,Zhou M.Using LMDI Method to Analyze Transport Sector CO2 Emissions in China[J].Energy,2011,36(10): 5909-5915.

[3]周 葉,王道平,趙 耀.中國(guó)省域物流業(yè)的二氧化碳排放測(cè)評(píng)及低碳化對(duì)策研究[J].中國(guó)人口資源與環(huán)境,2011，(9):81-87.

[4]李玉民,熊育偉,張 莉.基于ANP 的企業(yè)發(fā)展低碳物流關(guān)鍵影響因子評(píng)價(jià)體系[J].物流工程與管理,2011,(1): 23-25.

[5]李 麗.京津冀低碳物流能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建——基于模糊物元法的研究[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng),2013,(2):72-81.

[6]李碧珍,葉 琪.福建省低碳物流發(fā)展的影響因子評(píng)價(jià)——基于網(wǎng)絡(luò)層次分析法[J].福建師范大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版,2014,(3):14-20.

[7]李 煜,駱 溫.我國(guó)環(huán)境規(guī)制對(duì)物流效應(yīng)影響研究[J].商業(yè)時(shí)代,2014,(31):15-17.

[8]王琴梅,譚翠娥.對(duì)西安市物流業(yè)效率及其影響因素的實(shí)證研究——基于DEA 模型和Tobit回歸模型的分析[J].軟科學(xué),2013,(5):70-74.

[9]張 昭.物流業(yè)效率與對(duì)外貿(mào)易依存度的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2014,(22):139-142.

[10]Hansen B E. Threshold Effects in Non-Dynamic Panels: Estimation, Testing, and Inference [J].Journal of Econometrics,1999,(2):345-368.

[11]Cole M.A., Elliott R., and Shan shan, W.Industrial Activity and the Environment in China: an Industry-Level Analysis [J].China Economic Review, 2008,(19):393-408.

[12]Deily M.E., and Gray W.B..Enforcement of Pollution Regulations in a Declining Industry [J].Journal of Environmental Economics and Management, 1991,(21):260-274.

[13]傅京燕.產(chǎn)業(yè)特征、環(huán)境規(guī)制與大氣污染排放的實(shí)證研究——以廣東省制造業(yè)為例[J].中國(guó)人口資源與環(huán)境,2009,(2):73-77.

[14]陳媛媛.行業(yè)環(huán)境管制對(duì)就業(yè)影響的經(jīng)驗(yàn)研究——基于25 個(gè)工業(yè)行業(yè)的實(shí)證分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué),2011,(11):67-73.

[15]張 成,陸 旸,郭 路,于同申.環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度和生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步[J].經(jīng)濟(jì)研究,2011,(2):113-124.

[16]陳 超,何 凱,尹小波.環(huán)境規(guī)制對(duì)我國(guó)區(qū)域就業(yè)影響的實(shí)證研究[J].人口與社會(huì),2014,(3):9-14.

[17]田振中.我國(guó)區(qū)域物流業(yè)運(yùn)行效率評(píng)價(jià)及其影響因素[J].商業(yè)時(shí)代,2011,(33):40-41.

[18]姚 娟,莊玉良.外商直接投資對(duì)我國(guó)地區(qū)物流發(fā)展水平的影響研究[J].世界經(jīng)濟(jì)研究,2012,(7):60-66.

[19]王兆密,劉滿芝.基于VAR模型的現(xiàn)代物流業(yè)效率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和我國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究[J].江蘇商論.2012,(5):56-59.

[20]Chanda R. India and Services Outsourcing in Asia[J].The Singapore Economic Review,2008,(53): 419-447.

[責(zé)任編輯：李其光]

Empirical Research on the Impact of Environmental Regulation of China’s logistics Efficiency—Nonlinear Panel Threshold Model

Liao Min,Hong Guo-bin

(College of Economics and Finance, HuaQiao University, Quanzhou 362021, China)

This paper uses the DEA model to evaluate the efficiency of logistics in China’s 30 provincial units from 2004 to 2012, and by using the nonlinear panel threshold autoregressive model (PTAR) empirical to research the relation between the environmental regulation and the efficiency of the logistics, when environmental regulation as the threshold variable. The research results show that the environmental regulation has three threshold effects on China's efficiency of logistics, when the environmental regulation is less than the first threshold value of 72.6697,that the interval one, it has weak significant role in promoting; When environmental regulation between the first threshold value of 72.6697 and second threshold value of 186.1485, that the interval two, environmental regulation has a significant positive influence on logistics efficiency, and the influence degree is much more than the interval one; When environmental regulation between the second threshold value of 186.1485 and third threshold value of 259.3606(the interval three) and the threshold is greater than the third value of 259.3606(the interval four), environmental regulation has inhibitory effect on efficiency of logistics, the degree of the latter is greater but not notable.

environmental regulation; efficiency of logistics; DEA model; threshold model

2015-02-19

廖 敏(1990-)，女，江西萍鄉(xiāng)人，信息經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士生，主要從事電子商務(wù)與物流研究；洪國(guó)彬(1964-)，男，福建泉州人，華僑大學(xué)工商管理學(xué)院教授，管理科學(xué)與工程博士，主要從事電子商務(wù)理論與應(yīng)用、物流管理與工程、信息化應(yīng)用等研究。

F713.1

A

1671-7112(2015)03-0083-08