王景敏，崔利剛

(1.重慶交通大學 經(jīng)濟與管理學院，重慶 400074；2.北部灣大學 經(jīng)濟管理學院，廣西 欽州 535011)

習近平總書記對西部陸海新通道建設高度重視，提出一系列重要指示要求[1]。2015年11月，作為西部陸海新通道的前身，中(國)新(加坡)互聯(lián)互通“南向通道”項目啟動[2]。2019年8月，《西部陸海新通道總體規(guī)劃》發(fā)布，標志著以加強鐵、公、海等運輸通道和物流設施建設為重點，以提升通道運行與物流效率為目標，并涉及內(nèi)蒙古、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等13個省份的西部陸海新通道區(qū)域(1)西部陸海新通道區(qū)域即涵蓋了西部陸海新通道沿線13個省份的整個區(qū)域。正式上升為國家戰(zhàn)略[3]。近年來，隨著南向通道、西部陸海新通道合作走深走實，國家和通道沿線省份不斷加大對鐵路、公路等資源要素的投入，通道物流體系建設整體上取得了長足的發(fā)展；但沿線省份物流體系建設尚不均衡，交通基礎設施短板、物流一體化瓶頸制約等仍不同程度地存在[4]；特別是通道沿線這些省份的物流資源要素投入產(chǎn)出效率(即一般意義上的物流效率，也是本文所指的物流效率)評價及其影響因素識別等問題已經(jīng)成為通道建設進程中亟待解決的關鍵問題[5-6]。那么，自“南向通道”項目啟動開始，西部陸海新通道沿線省份物流效率的時空變化規(guī)律如何？其物流效率又受到了哪些重要因素的影響？這正是本文要探討的內(nèi)容。

縱觀國內(nèi)外文獻，首先，物流效率的主流測度及其影響因素識別方法多見于隨機前沿分析(stochastic frontier approach，SFA)[7-8]、數(shù)據(jù)包絡分析(data envelopment analysis，DEA)+Tobit(受限因變量)回歸[9]等。其中：DEA方法因其對具有相同類型的多投入、多產(chǎn)出的各個決策單元(decision making unit，DMU)進行投入產(chǎn)出相對效率測算具有絕對優(yōu)勢，而在物流效率相關評估中得到重要應用[10]；DEA方法又可細分為DEA-CCR(規(guī)模報酬不變的數(shù)據(jù)包絡分析)、DEA-BCC(規(guī)模報酬可變的數(shù)據(jù)包絡分析)2種模型，考慮到規(guī)模報酬不變的假設很難實現(xiàn)，所以常采用DEA-BCC模型(方法)對資源要素投入產(chǎn)出進行靜態(tài)效率分析[11]；同時，DEA方法多運用于截面數(shù)據(jù)，針對面板數(shù)據(jù)進行效率動態(tài)分析則常疊加運用全要素生產(chǎn)率指數(shù)(又稱Malmquist指數(shù))來實現(xiàn)[12]。其次，物流效率的研究對象或范圍主要涉及大洲(如歐洲[13])、全國[14]、“一帶一路”重點省份[15]、粵港澳大灣區(qū)[16]、長江經(jīng)濟帶[17]等區(qū)域型物流效率，農(nóng)產(chǎn)品[18]、煤炭[19]等產(chǎn)業(yè)型物流效率，以及鐵路[20]、航空[21]、海運[22]等行業(yè)型物流效率。第三，西部陸海新通道的研究聚焦于建設內(nèi)涵解理[23]、實施方案建構[24]及推進路徑選擇[25]、樞紐經(jīng)濟效益分析[26]等維度，且多為定性分析?？梢?，當前關于物流效率的研究取得了一定的成果，但關乎西部陸海新通道及其沿線省份這一國家戰(zhàn)略區(qū)域物流效率狀況的探討尚未涉及。事實上，西部陸海新通道作為我國深化陸海雙向開放、推進西部大開發(fā)形成新格局的重要舉措，具有深遠意義，通過探索西部陸海新通道沿線省份的物流效率及其演進態(tài)勢、影響因素，有助于挖掘通道物流內(nèi)涵式增長潛力，推動西部地區(qū)高質量協(xié)調(diào)發(fā)展、高水平對外開放。

1 模型與數(shù)據(jù)

1.1 DEA-BCC模型

數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)從投入與產(chǎn)出角度對決策單元的多投入多產(chǎn)出效率進行評價，在實際的物流運作過程中，隨著資源要素投入的增加，其規(guī)模報酬一般會產(chǎn)生遞增或遞減的變化，因此，本文采用規(guī)模報酬可變的DEA-BCC模型對西部陸海新通道沿線省份的物流效率的時空演進進行測算分析，得到?jīng)Q策單元的物流綜合技術效率、物流純技術效率、物流規(guī)模效率，且物流綜合技術效率=物流純技術效率×物流規(guī)模效率。其中，物流綜合技術效率表示決策單元在一定時期內(nèi)物流資源要素投入與產(chǎn)出的生產(chǎn)效率，是對決策單元在物流資源配置和使用效率等多方面的綜合測量(綜合技術效率=1，說明決策單元方為DEA有效)；物流純技術效率表示決策單元是剔除物流規(guī)模因素后由于物流技術及管理等方面影響的生產(chǎn)效率；物流規(guī)模效率表示決策單元是由于物流規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率；規(guī)模報酬表示決策單元各種物流資源要素按相同比例投入帶來的產(chǎn)出變化(含規(guī)模報酬遞減、不變和遞增3種階段)。

(1)

其中：θ表示決策單元的綜合技術效率值(投入相對于產(chǎn)出的有效利用程度)；xj表示第j個決策單元的投入量，yj表示第j個決策單元的產(chǎn)出量；x0表示決策單元的投入，y0表示決策單元的產(chǎn)出；λj表示第j個決策單元的組合比例；S-為投入松弛向量，S+為產(chǎn)出剩余向量；n表示決策單元的個數(shù)。0≤θ≤1，當θ=1，且S+=0，S-=0時，表明投入產(chǎn)出效率達到最優(yōu)，稱決策單元為DEA有效；當0≤θ<1，表明投入產(chǎn)出效率未達到最優(yōu)，稱決策單元為非DEA有效。

1.2 Malmquist指數(shù)

通過計算物流Malmquist指數(shù)，可以得到?jīng)Q策單元物流效率的動態(tài)變化趨勢。物流Malmquist指數(shù)=物流綜合技術效率變動指數(shù)×物流技術進步指數(shù)，由于物流綜合技術效率變動指數(shù)=物流純技術效率變動指數(shù)×物流規(guī)模效率變動指數(shù)，所以物流Malmquist指數(shù)=物流純技術效率變動指數(shù)×物流規(guī)模效率變動指數(shù)×物流技術進步指數(shù)。其中：用物流技術進步指數(shù)來說明物流技術創(chuàng)新及應用的程度，用物流綜合技術效率變動指數(shù)來說明物流管理和決策水平的變化。Malmquist指數(shù)模型為：

(2)

其中：DC表示規(guī)模報酬不變情形下的距離函數(shù)，DV表示規(guī)模報酬可變下的距離函數(shù)，t表示時期。M>1，表明從t期到t+1期全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢，效率有所提高；M=1，表明從t期到t+1期全要素生產(chǎn)率不變，效率未發(fā)生變化；M<1，表明從t期到t+1期全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢，效率有所下降。

1.3 面板Tobit回歸模型

DEA-BCC計算的結果能夠反映決策單元的物流效率值，卻無法體現(xiàn)影響物流效率的因素以及影響程度。實際上，影響物流效率的因素是多方面的。由于DEA-BCC計算的效率值在0～1范圍內(nèi)，屬于被解釋變量數(shù)受限情況，普通最小二乘法(OLS)不能進行準確估計，而Tobit回歸模型對于解決這種被解釋變量受限的問題具有一定的適用性。本文使用西部陸海新通道沿線省份的面板數(shù)據(jù)進行實證分析，鑒于各省份間存在個體差異，采用面板Tobit回歸模型進行分析。假設有t時間范圍內(nèi)n個決策單元的面板數(shù)據(jù)，面板Tobit回歸模型為：

(3)

式中：i表示決策單元；t表示時間；yit表示被解釋變量；xit表示解釋變量；β表示回歸系數(shù)；ui表示個體效應；εit表示隨機干擾項，εit～N(0，σ2)，i=1，2，3，…，n。

1.4 數(shù)據(jù)

1)投入產(chǎn)出指標

運用DEA-BCC模型及Malmquist指數(shù)測算西部陸海新通道沿線省份物流效率，首先要在遵循目的性、精簡性、關聯(lián)性、多樣性原則[27]基礎上合理選取投入產(chǎn)出指標。根據(jù)經(jīng)典的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)理論，物流資源要素投入包括人力投入和資本(含貨幣資本、物質資本)投入兩方面。其中，反映物流資源要素配置人力投入的指標主要是物流業(yè)從業(yè)人數(shù)，反映物流資源要素配置資本投入的指標主要有物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額、物流網(wǎng)絡里程數(shù)等。同時，鑒于西部陸海新通道沿線省份物流資源要素投入集中于鐵路、公路等交通運輸領域，并參考秦雯[16]、曹炳汝等[17]的指標選取經(jīng)驗，以及依據(jù)沿線省份統(tǒng)計年鑒統(tǒng)計口徑和可查詢到的數(shù)據(jù)，西部陸海新通道沿線省份物流業(yè)從業(yè)人數(shù)擬以鐵路、公路運輸業(yè)從業(yè)人數(shù)表示，物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額以交通運輸、倉儲及郵政業(yè)固定投資額表示，物流網(wǎng)絡里程數(shù)通過鐵路營業(yè)里程、公路營業(yè)里程的加總值表示；而產(chǎn)出指標則選取物流業(yè)增加值(以交通運輸、倉儲及郵政業(yè)增加值表示)、物流貨運量(以鐵路、公路貨運量加總值表示)、物流貨運周轉量(以鐵路、公路貨運周轉量加總值表示)，既考慮了存量因素又兼顧了增量因素。西部陸海新通道沿線省份物流資源要素投入產(chǎn)出指標見表1。

表1 西部陸海新通道沿線省份物流資源要素投入產(chǎn)出指標

2)影響因素指標

運用面板Tobit回歸模型對西部陸海新通道沿線省份物流效率影響因素進行分析。物流是一個復雜的系統(tǒng)，影響物流效率的因素是多方面的。本文在物流效率投入產(chǎn)出指標分析的基礎之上，參考龔雅玲等[9]、龔雪等[12]、劉秉鐮等[28-29]對物流效率影響因素的分析，并考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，綜合選取物流基礎設施密度(以鐵路營業(yè)里程、公路營業(yè)里程的加總值與省份面積之比表示，單位：%)、信息化水平(以互聯(lián)網(wǎng)用戶端口數(shù)表示，單位：萬戶)、物流產(chǎn)業(yè)集聚程度(以物流產(chǎn)業(yè)區(qū)位商表示，單位：%)、經(jīng)濟發(fā)展密度(以GDP與省份面積之比表示，單位：%)、對外開放程度(以進出口貿(mào)易總額與GDP之比表示，單位：%)、人力資本水平(以大專以上文化水平人數(shù)與受教育總人數(shù)之比表示，單位：%)作為物流效率的影響因素指標。

3)樣本選擇

西部陸海新通道沿線涵蓋了內(nèi)蒙古、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆等13個省份，表示本文被測算的樣本容量為13，滿足DEA-BCC方法和Malmquist指數(shù)對樣本數(shù)量的要求。面板Tobit回歸模型是基于DEA-BCC測算結果和影響因素指標數(shù)據(jù)進行分析?？紤]到本文重在探討西部陸海新通道建設(政策)下的沿線省份物流效率的時空演進及影響因素，而2015年為西部陸海新通道的前身——南向通道建設啟動之年，所以對西部陸海新通道沿線省份物流效率進行測算的(投入產(chǎn)出指標、影響因素指標)原始數(shù)據(jù)選取的是2015—2020年的面板數(shù)據(jù)。這些原始數(shù)據(jù)均來源于西部陸海新通道沿線13個省份的年度統(tǒng)計公報或統(tǒng)計年鑒(考慮到篇幅，2015—2020年各年度投入產(chǎn)出和影響因素指標的原始數(shù)據(jù)略)。

4)求解方法

DEA-BCC方法和Malmquist指數(shù)均采用DEAP 2.1軟件選擇以產(chǎn)出為導向進行求解。其中，對DEA-BCC求解得到物流綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率和規(guī)模報酬；對Malmquist指數(shù)求解得到物流綜合技術效率變動指數(shù)、技術進步指數(shù)、純技術效率變動指數(shù)、規(guī)模效率變動指數(shù)和全要素生產(chǎn)率增長率指數(shù)。面板Tobit回歸模型將綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率作為被解釋變量，采用Stata 16.0對面板數(shù)據(jù)進行分析求解，得到物流效率影響因素回歸分析結果。

2 實證分析

2.1 基于DEA-BCC的西部陸海新通道沿線省份靜態(tài)物流效率狀況

本文首先采用DEA-BCC方法求解上述13個省份的靜態(tài)物流效率情況，分別得出沿線省份物流綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率和規(guī)模報酬，進而集匯成2015—2020年西部陸海新通道沿線省份DEA靜態(tài)物流效率測算結果見表2，均值見表3，均值趨勢見圖1。

表2 西部陸海新通道沿線省份DEA靜態(tài)物流效率測算結果

續(xù)表(表2)

表3 西部陸海新通道區(qū)域物流綜合技術效率、純技術效率及規(guī)模效率的均值

1)物流綜合技術效率分析

由圖1可以看出：2015—2020年間西部陸海新通道區(qū)域物流綜合技術效率呈“波浪式前進、螺旋式上升”(波谷在2015年、波峰在2018年)狀態(tài)，這得益于物流純技術效率和規(guī)模效率的不斷改進；雖然中間出現(xiàn)波動，但幅度較小。從空間方面來看，沿線各省份間的物流綜合技術效率并不均衡。表2結果顯示：2015—2020年間內(nèi)蒙古、廣西、海南3省份的綜合技術效率值都為1，均為DEA有效，說明3省份物流資源要素的投入與產(chǎn)出達到了相對最優(yōu)化，即3省份物流資源要素投入產(chǎn)出比例合適，物流效率高，可能的原因在于這3省的地理區(qū)位優(yōu)勢和國家、地方較為合理的物流資源要素配置。重慶、四川、甘肅、青海4省份在2015—2020年間均未達到DEA有效，相比而言，重慶>甘肅>四川>青海，重慶的各年度綜合技術效率值與西部陸海新通道區(qū)域當年均值(見表3)基本持平且接近0.9，說明重慶在物流資源要素配置和使用效率方面尚有一定提升空間。甘肅、四川、青海3省份都還處于較低的水平，尤其是青海的綜合技術效率值依次為0.438，0.456，0.432，0.451，0.463，0.389，均遠低于西部陸海新通道區(qū)域當年均值。因此，這3省亟需找出造成其物流綜合技術效率不高的原因，從而合理使用物流資源要素配置，提升物流效率。貴州、云南、西藏、陜西、寧夏、新疆5省份在樣本時間范圍內(nèi)，有些年達到了DEA有效，有些年未達到DEA有效，存在明顯波動；除西藏在2019年綜合技術效率降為0.374，2020年略上升為0.380，投入與產(chǎn)出失衡，其他省份均保持整體上升的趨勢，說明其物流資源要素投入與產(chǎn)出亦達到了相對較好的效果。

圖1 西部陸海新通道區(qū)域物流綜合技術效率、純技術效率及規(guī)模效率的均值趨勢

2)物流純技術效率分析

由圖1可以看出：2015—2020年間西部陸海新通道區(qū)域物流純技術效率呈“波浪式前進、螺旋式上升”(波谷在2017年、波峰在2019年)狀態(tài)，雖然中間出現(xiàn)波動，但幅度較小。從空間方面來看，表2結果顯示：達到物流純技術效率有效的省份有6個(將近占比一半)：分別為內(nèi)蒙古、廣西、海南、四川、西藏、寧夏；而青海的物流純技術水平較低且每年均低于西部陸海新通道區(qū)域當年均值(見表3)，但也保持了總體遞增的狀態(tài)；其他省份的物流純技術效率值均較高且呈遞增狀態(tài)，特別是云南的物流純技術效率在2018—2020年間均達到有效，新疆在2018年和2019年均達到有效，說明物流技術和管理在西部陸海新通道區(qū)域物流效率改進方面發(fā)揮了積極作用。

3)物流規(guī)模效率及物流規(guī)模報酬分析

由圖1可以看出：2015—2020年間西部陸海新通道區(qū)域物流規(guī)模效率呈“波浪式前進、螺旋式上升”(波谷在2019年、波峰在2017年)狀態(tài)。從空間方面來看，沿線省份之間的物流規(guī)模效率亦不均衡，表2結果顯示：物流規(guī)模效率有效的省份僅有內(nèi)蒙古、廣西、海南(規(guī)模報酬不變，亦說明這3省份物流規(guī)模的投入產(chǎn)出達到最優(yōu)狀態(tài))。重慶、貴州、陜西、甘肅、寧夏、青海6省(將近占比一半)的物流規(guī)模效率較高，部分省份在有些年還達到過物流規(guī)模有效，如貴州的物流規(guī)模效率在2015—2017年有效，寧夏僅2018年未達到物流規(guī)模效率有效，但其物流規(guī)模效率值為0.946，也高于當年的平均值0.935，說明這6省份在物流規(guī)模設施方面的投入與產(chǎn)出取得了較好的效果；但從規(guī)模報酬看，表現(xiàn)出的遞增、遞減結果反映了6省份在物流規(guī)模設施的投入比例和產(chǎn)出比例方面尚未達到穩(wěn)定的狀態(tài)。四川、云南2省份的物流規(guī)模效率均呈遞增狀態(tài)，但物流規(guī)模報酬遞減，說明其物流資源要素投入增加的比例高于產(chǎn)出的比例。西藏的物流規(guī)模效率一直遞增到有效狀態(tài)，而在2019年降至0.374，2020年略上升為0.380，但其物流規(guī)模報酬總體呈遞增狀態(tài)；青海的物流規(guī)模效率一直不高，但其物流規(guī)模報酬反而呈遞增狀態(tài)。西藏、青海2省份的物流規(guī)模報酬遞增，說明它們的物流資源要素投入帶來了較高的產(chǎn)出。

4)物流綜合技術效率、純技術效率和規(guī)模效率分析

物流綜合技術效率是物流純技術效率與物流規(guī)模效率的乘積，同時表示物流純技術效率和物流規(guī)模效率共同影響綜合技術效率值。物流綜合技術效率有效，則物流純技術效率和物流規(guī)模效率均為有效，物流規(guī)模報酬保持不變，如內(nèi)蒙古、廣西、海南3省，而其他未達到物流綜合技術效率有效的10個省在物流純技術效率和物流規(guī)模效率上仍有一定的上升空間。重慶、陜西(除2018、2020年物流綜合技術效率有效)、甘肅(除2018年)的物流純技術效率在樣本時間范圍內(nèi)低于物流規(guī)模效率，說明重慶、陜西、甘肅的物流綜合技術效率無效更多是由物流純技術效率引起的，因此重慶、陜西和甘肅3省在提升物流效率方面需注重物流基礎設施規(guī)模的建設，更要著力管理水平和技術水平的改進。由圖1可以看出：2015—2018年和2019—2020年間，西部陸海新通道區(qū)域物流綜合技術效率均值與物流純技術效率均值趨勢呈同向，說明其物流綜合技術效率值更多是受到物流純技術效率的影響；2018—2019年，物流綜合技術效率均值與物流規(guī)模效率均值呈下降趨勢，而同時物流純技術效率上升，說明物流綜合技術效率主要是受物流規(guī)模效率的影響，可能是由于部分物流資源的投入尚未產(chǎn)生有效率的產(chǎn)出。

2.2 基于Malmquist的西部陸海新通道沿線省份動態(tài)物流效率狀況

采用Malmquist指數(shù)對2015—2020年西部陸海新通道沿線省份物流資源要素投入產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)進行測算，得出西部陸海新通道沿線省份動態(tài)物流效率狀況。包括：西部陸海新通道區(qū)域物流全要素生產(chǎn)率變動情況及趨勢；西部陸海新通道沿線各省份物流全要素生產(chǎn)率變動情況及對比，以及各省份物流技術進步、純技術效率變動、規(guī)模效率變動的對比情況。

1)西部陸海新通道區(qū)域物流全要素生產(chǎn)率變動情況及趨勢分析

對西部陸海新通道區(qū)域物流全要素生產(chǎn)率變動情況進行分析，結果見表4。從時間方面看，西部陸海新通道區(qū)域物流全要素生產(chǎn)率的平均增長指數(shù)為1.009，總體呈上升趨勢。分解來看，2015—2016年，西部陸海新通道區(qū)域物流技術進步指數(shù)為0.971，呈下降趨勢；物流全要素生產(chǎn)率的增長指數(shù)為1.030，呈上升趨勢，說明物流技術進步的稍微下降并未影響其全要素生產(chǎn)率的提高。2016—2017年，西部陸海新通道區(qū)域物流技術進步指數(shù)為1.051、物流綜合技術效率變動指數(shù)為0.984，物流全要素生產(chǎn)率的增長指數(shù)為1.034，比上一年度略有增加，呈上升趨勢，說明雖然物流管理方式或決策偶有不當，但物流技術進步仍可使物流全要素生產(chǎn)率提高。2017—2018年，西部陸海新通道區(qū)域物流綜合技術效率變動指數(shù)和技術進步指數(shù)均為上升趨勢，物流全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢，說明該年度物流技術及管理水平有了很大的改進。2018—2019年，西部陸海新通道區(qū)域物流綜合技術效率變動指數(shù)和技術進步指數(shù)均呈下降趨勢，導致物流全要素生產(chǎn)率的下降，說明該年度物流管理方式和技術使用方面需要做出大的調(diào)整，以促進全要素生產(chǎn)率的提高。2019—2020年，西部陸海新通道區(qū)域技術進步指數(shù)為1.024，呈上升趨勢；物流綜合技術效率變動指數(shù)為0.979，比上一年度略有增加；物流全要素生產(chǎn)率的增長指數(shù)為1.002，呈上升趨勢，說明該年度在物流資源配置和使用、物流技術作用發(fā)揮方面有所提升，以促進全要素生產(chǎn)率的提高。

表4 西部陸海新通道區(qū)域物流全要素生產(chǎn)率變動情況

此外，進一步從時間方面對西部陸海新通道區(qū)域物流全要素生產(chǎn)率變動趨勢情況作出描述，見圖2。從圖2可以看出：西部陸海新通道區(qū)域物流全要素生產(chǎn)率的變動呈“波浪式前進、螺旋式上升”(波谷在2018—2019年間、波峰在2017—2018年間)趨勢，與技術進步變動趨勢基本同向，說明物流全要素生產(chǎn)率的變動主要是由技術進步的變動引起的。分解來看，西部陸海新通道區(qū)域物流全要素生產(chǎn)率增長率在2015—2018年間呈上升趨勢、2018—2019年間呈下降趨勢、2019—2020年間呈略為上升趨勢，物流綜合技術效率變動指數(shù)、物流技術進步指數(shù)、物流純技術效率變動指數(shù)、物流規(guī)模效率變動指數(shù)雖然有升有降，但總體變化幅度不大，可能的原因是在西部陸海新通道建設進程中，沿線省份物流資源要素配置人力投入、資本投入尤其是鐵路、公路等交通運輸基礎設施的投入尚未獲得明顯且穩(wěn)定的產(chǎn)出效應。

圖2 西部陸海新通道區(qū)域物流全要素生產(chǎn)率變動趨勢

2)沿線各省份物流全要素生產(chǎn)率變動(含趨勢)描述及指數(shù)分解

西部陸海新通道沿線各省份物流全要素生產(chǎn)率變動情況見表5，變動曲線見圖3。從空間方面來看，表5顯示：2015—2020年西部陸海新通道沿線13個省份中，海南、重慶、四川、云南、陜西、青海、新疆7省的物流全要素生產(chǎn)率增長率均大于1，呈上升趨勢；內(nèi)蒙古、廣西、貴州、西藏、甘肅、寧夏6省的物流全要素生產(chǎn)率增長率均小于1，呈下降趨勢。內(nèi)蒙古、廣西、寧夏3省份物流全要素生產(chǎn)率主要是由于物流技術方面的薄弱而呈下降趨勢，因此這3個省份需要更加注重先進物流技術的創(chuàng)新及應用。另外，從圖3還可以看出：西藏的物流全要素生產(chǎn)率的增長明顯低于其他省份，且其主要是受到物流規(guī)模效率變動指數(shù)的影響；除西藏外，12個省份的全要素生產(chǎn)率變動主要也是由物流技術進步引起的，但幅度較小。另外，鑒于物流綜合技術效率變動指數(shù)=物流純技術效率變動指數(shù)×物流規(guī)模效率變動指數(shù)，現(xiàn)僅對物流技術進步、純技術效率變動和規(guī)模效率變動等指數(shù)進行分析，具體如下：

表5 西部陸海新通道沿線各省份物流全要素生產(chǎn)率變動情況

圖3 西部陸海新通道沿線各省份物流全要素生產(chǎn)率變動曲線

從西部陸海新通道沿線各省份物流技術進步曲線(見圖4)看，僅有海南、重慶、西藏、青海、新疆5省份的物流進步指數(shù)大于1，說明這5個省份注重物流技術的創(chuàng)新及應用；其他省份的物流技術進步指數(shù)雖然未達到1但非常接近于1，總體相差不大，說明這些省份在物流技術進步方面也給予了較高的重視程度。

圖4 西部陸海新通道沿線各省份物流技術進步曲線

從各省物流純技術效率變動指數(shù)(見圖5)看，除貴州為0.985和青海為0.995(小于1但也很接近1)外，其余省份均大于或等于1，說明物流純技術效率的改進已成為西部陸海新通道沿線各省份物流效率提升的重要因素。

圖5 西部陸海新通道沿線各省份物流純技術效率變動曲線

從各省物流規(guī)模效率變動指數(shù)(見圖6)看，西藏的物流規(guī)模效率變動指數(shù)最低，僅為0.866，且直接導致了西部陸海新通道沿線省份物流規(guī)模效率變動指數(shù)均值的整體下降；而云南的物流規(guī)模效率變動指數(shù)最高，達1.058；其他省份的物流規(guī)模效率變動指數(shù)則與整個區(qū)域均值基本持平。

圖6 西部陸海新通道沿線各省份物流規(guī)模效率變動曲線

2.3 基于面板Tobit回歸模型的西部陸海新通道沿線省份物流效率影響因素分析

為進一步分析西部陸海新通道物流效率的影響因素，將DEA-BCC測算結果作為被解釋變量，物流效率影響因素指標作為解釋變量，構建3個面板Tobit回歸模型如下：

模型一：

ycrsteit=α1x1it+α2x2it+α3x3it+

α4x4it+α5x5it+α6x6it+αi+εit

模型二：

yvrsteit=β1x1it+β2x2it+β3x3it+

β4x4it+β5x5it+β6x6it+βi+eit

模型三：

yscaleit=γ1x1it+γ2x2it+γ3x3it+

γ4x4it+γ5x5it+γ6x6it+γi+uit

其中，i表示省份，t表示年份；αi、βi、γi表示個體效應，α1～α6，β1～β6，γ1～γ6表示歸回系數(shù)，εit、eit、uit表示隨機干擾項；ycrsteit表示綜合效率值、yvrsteit表示純技術效率值、yscaleit表示規(guī)模效率值；x1表示物流基礎設施密度、x2表示信息化水平、x3表示物流產(chǎn)業(yè)集聚程度、x4表示經(jīng)濟發(fā)展密度、x5表示對外開放程度、x6表示人力資本水平。

在進行回歸分析之前，為避免解釋變量之間量綱和單位不同導致計算結果的偏差，采用極值法對解釋變量數(shù)據(jù)進行歸一化處理，公式為：

其中，i表示省份，t表示年份。

運用Stata 16.0對上述3個模型進行面板Tobit回歸分析，結果見表6所示。

表6 西部陸海新通道沿線各省份物流效率影響因素Tobit回歸分析結果

對3個模型中各解釋變量的回歸系數(shù)進行分析，發(fā)現(xiàn)不同因素對西部陸海新通道沿線省份物流綜合技術效率、純技術效率和規(guī)模效率影響的程度不同。① 物流基礎設施密度在3個模型中均在1%水平上顯著，回歸系數(shù)值較高，分別為0.621、0.654、0.683，呈正向相關，說明在2015—2020年時間范圍內(nèi)，物流基礎設施密度是影響西部陸海新通道沿線省份物流效率(含綜合技術效率、純技術效率和規(guī)模效率)的重要因素，物流基礎設施密度的提高能帶來物流效率的提高。② 信息化水平在3個模型中均在1%水平上顯著，回歸系數(shù)分別為0.298、0.316、0.103，呈正向相關，說明在2015—2020年時間范圍內(nèi)，信息化水平是影響西部陸海新通道沿線省份物流效率(含綜合技術效率、純技術效率和規(guī)模效率)的重要因素，信息化水平的提高亦能帶來物流效率的提高。③ 物流產(chǎn)業(yè)集聚程度在3個模型中均未通過顯著性檢驗，說明在2015—2020年時間范圍內(nèi)，物流產(chǎn)業(yè)集聚程度未顯著影響到物流效率，可能的原因是西部陸海新通道沿線省份物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對滯后，尚未形成一定規(guī)模的物流產(chǎn)業(yè)集聚效應。④經(jīng)濟發(fā)展密度在模型一中在5%水平上顯著，回歸系數(shù)為0.295，呈正相關；在模型二和模型三中均在10%水平上顯著，回歸系數(shù)分別為0.145、0.121，呈正相關，說明在2015—2020年時間范圍內(nèi)，經(jīng)濟發(fā)展密度是影響西部陸海新通道沿線省份物流效率(含綜合技術效率、純技術效率和規(guī)模效率)的因素；對比分析，其重要程度略低于物流基礎設施密度和信息化水平。⑤對外開放程度在3個模型中均在5%水平上顯著，回歸系數(shù)分別為-0.335、-0.323、-0.346，呈負相關，說明在2015—2020年時間范圍內(nèi)，對外開放程度是影響西部陸海新通道沿線省份物流效率(含綜合技術效率、純技術效率和規(guī)模效率)的重要因素，但對外開放程度的提高卻未能帶來物流效率的提高，可能的原因是對外開放程度的提高產(chǎn)生了產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟溢出效應，亦或是西部陸海新通道沿線省份物流行業(yè)企業(yè)囿于自身和環(huán)境，未能很好地吸收對外開放帶來的“政策紅利”。⑥人力資本水平在3個模型中均未通過顯著性檢驗，說明在2015—2020年時間范圍內(nèi)，人力資本水平不是影響西部陸海新通道沿線省份物流效率(含綜合技術效率、純技術效率和規(guī)模效率)的重要因素，可能的原因在于：西部陸海新通道沿線省份對包括物流類在內(nèi)的高層次人才的吸引力、凝聚力、向心力整體偏低，亦或是西部陸海新通道沿線省份吸納高層次人才發(fā)展的載體整體不足，特別是高質量、高水平并具有國際競爭力的物流行業(yè)企業(yè)總體偏少。

3 結論與啟示

本文采用DEA-BCC模型、Malmquist指數(shù)和面板Tobit回歸模型，對西部陸海新通道沿線13個省份物流效率的時空演進及影響因素進行實證分析，從物流綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率、技術進步等指標分析了這些省份的物流資源要素投入產(chǎn)出情況，從物流基礎設施密度、信息化水平、經(jīng)濟發(fā)展密度、對外開放程度、物流產(chǎn)業(yè)集聚程度、人力資本水平等方面(因素)解理了其對西部陸海新通道沿線省份物流效率的影響及作用。

3.1 主要結論

基于DEA-BCC方法分析，發(fā)現(xiàn)西部陸海新通道區(qū)域物流綜合技術效率呈“波浪式前進、螺旋式上升”狀態(tài)，且得益于物流純技術效率和物流規(guī)模效率的不斷改進。分解來看，一方面，省份間物流綜合技術效率并不均衡，2015—2020年均達到物流綜合技術效率有效的僅有內(nèi)蒙古、廣西、海南3??；重慶、四川、甘肅、青海4省物流綜合技術效率雖未達到有效狀態(tài)，但總體較穩(wěn)定；貴州、云南、西藏、陜西、寧夏、新疆5省份總體較好，且出現(xiàn)過物流綜合技術效率有效的狀態(tài)；而西藏的物流綜合技術效率在2015—2018年持續(xù)增長，在2019年卻出現(xiàn)明顯下降，2020年略有上升。另一方面，省份間物流純技術效率、物流規(guī)模效率等也不均衡，其中達到物流純技術效率有效的有內(nèi)蒙古、廣西、海南、四川、西藏、寧夏6省份，達到物流規(guī)模效率有效的有內(nèi)蒙古、廣西、海南3省。

基于Malmquist指數(shù)分析，發(fā)現(xiàn)西部陸海新通道區(qū)域物流全要素生產(chǎn)率增長率亦呈“波浪式前進、螺旋式上升”趨勢，且主要得益于物流技術創(chuàng)新及應用的持續(xù)改善。分解來看，一方面，2015—2018年西部陸海新通道沿線省份物流全要素生產(chǎn)率增長率一直上升，2018—2019年間呈下降趨勢、2019—2020年間呈略為上升趨勢。另一方面，省份間物流全要素生產(chǎn)率增長率及相關指數(shù)同樣存在差異，其中2015—2020年物流全要素生產(chǎn)率增長率均大于1(即呈上升趨勢)的有海南、重慶、四川、云南、陜西、青海、新疆7??；物流技術進步指數(shù)大于1的有海南、重慶、西藏、青海、新疆5??；物流純技術效率變動指數(shù)小于1的省份為貴州和青海(貴州為0.985，青海為0.995，雖小于1但也很接近1；其他省份均等于或大于1)；而物流規(guī)模效率變動指數(shù)最低的是西藏(為0.866)、最高的是云南(為1.058)。

基于面板Tobit回歸模型分析，發(fā)現(xiàn)西部陸海新通道沿線省份物流效率的影響因素主要有物流基礎設施密度、信息化水平、經(jīng)濟發(fā)展密度、對外開放程度。2015—2020年間，物流基礎設施密度、信息化水平、經(jīng)濟發(fā)展密度與西部陸海新通道沿線省份物流效率呈顯著正相關關系，對外開放程度與西部陸海新通道沿線省份物流效率呈顯著負相關關系。另外，物流產(chǎn)業(yè)集聚程度和人力資本水平對西部陸海新通道沿線省份物流效率沒有顯著影響。

3.2 政策啟示

西部陸海新通道沿線省份物流效率時空演進層面，要注重西部陸海新通道沿線省份物流效率的均衡發(fā)展，特別是加快推動沿線省份物流一體化進程。即應充分發(fā)揮國家(戰(zhàn)略)在西部陸海新通道區(qū)域及沿線省份物流資源要素供給中的主導作用，加強國家對沿線各省份物流資源要素配置的宏觀調(diào)控，尤其是對未達到物流綜合技術效率、規(guī)模效率、純技術效率有效狀態(tài)以及物流全要素生產(chǎn)率增長率、技術進步指數(shù)、純技術效率變動指數(shù)、規(guī)模效率變動指數(shù)小于1的省份的政策引導及轉移支付力度，謀求各省份物流效率均衡化。

西部陸海新通道沿線省份物流效率影響因素層面，一是沿線省份要繼續(xù)加大包括管理(如全面質量管理)和信息(如大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈)在內(nèi)的物流技術、設施設備投入，進一步提升沿線省份物流基礎設施密度和信息化水平；二是沿線省份要加快新舊動能轉換，做強支柱、壯大新興、強化優(yōu)勢(產(chǎn)業(yè))，實現(xiàn)經(jīng)濟全面、協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展；三是沿線省份物流政產(chǎn)學研機構特別是行業(yè)企業(yè)要精準對接并深度融入西部陸海新通道建設，共建、共享物流“紅利”；四是沿線省份要注意物流產(chǎn)業(yè)集聚和人力資本的布局及效用發(fā)揮。