摘 要：基于2014—2022年中國省際面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建物流產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率指標(biāo)體系，運(yùn)用Malmquist指數(shù)測算省域物流產(chǎn)業(yè)相關(guān)效率，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用與數(shù)字化產(chǎn)業(yè)變革三個維度的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系，運(yùn)用面板熵值法測算省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合水平，并以此為核心解釋變量，運(yùn)用Tobit模型實(shí)證檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，東部沿海地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，由東向西遞減，但西北地區(qū)增速較快；2014—2022年間各省物流業(yè)全要素生產(chǎn)率整體上升，技術(shù)進(jìn)步是主要推動力；數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步有顯著正向影響，但對技術(shù)效率的直接影響不顯著。據(jù)此提出完善數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、優(yōu)化物流資源配置、人才適度應(yīng)用與促進(jìn)區(qū)域協(xié)同的對策建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；物流產(chǎn)業(yè)效率；區(qū)域差異

中圖分類號：F259.27 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.19.025

Abstract： Based on China's inter-provincial panel data from 2014 to 2022， this paper constructs an index system of total factor productivity in the logistics industry， measures the efficiency of the provincial logistics industry using the Malmquist index， and builds an index system for the development level of the digital economy in three dimensions： Digital economy foundation， digital economy application， and digital industrial transformation. The comprehensive level of provincial digital economy development is measured using the panel entropy method， and this is used as the core explanatory variable. The Tobit model is applied to empirically test the impact of the digital economy on total factor productivity， technical efficiency， and technological progress rate in the logistics industry. The study finds that the level of digital economy development is relatively high in the eastern coastal areas， decreasing from east to west， but the growth rate in the northwest region is relatively fast. From 2014 to 2022， the overall total factor productivity of the logistics industry in various provinces increased， with technological progress being the main driving force. The digital economy has a significant positive impact on total factor productivity and technological progress in the logistics industry， but its direct impact on technical efficiency is not significant. Based on this， countermeasures such as improving digital infrastructure， optimizing logistics resource allocation， moderate talent application， and promoting regional collaboration are proposed.

Key words： digital economy; logistics industry efficiency; regional differences

0 引 言

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為全球經(jīng)濟(jì)增長的新引擎。它以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素，通過信息技術(shù)的有效使用來推動經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)價值的深刻變革。特別是在物流產(chǎn)業(yè)中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的融入不僅改變了傳統(tǒng)物流的運(yùn)作模式，還為其帶來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。近年來，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)到各領(lǐng)域的應(yīng)用都取得了顯著成效?！稊?shù)字中國發(fā)展報告（2022年）》指出2022年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)市場規(guī)模達(dá)到了50.2萬億元，占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重提升至41.5%，總量穩(wěn)居世界第二；累計建成開通5G基站231.2萬個，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模能級大幅度提升；數(shù)據(jù)產(chǎn)量達(dá)8.1ZB，數(shù)據(jù)資源體系建設(shè)加速發(fā)展。各地政府也在工作報告中強(qiáng)調(diào)制定支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的政策，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合深入推進(jìn)。物流產(chǎn)業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系的重要組成部分，其運(yùn)作效率和成本控制直接關(guān)系到整個經(jīng)濟(jì)體系的運(yùn)行質(zhì)量和市場競爭力。利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升物流產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而推動物流產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

隨著中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，國內(nèi)學(xué)者對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究也日益深入。研究內(nèi)容涵蓋數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義、特征[1]、發(fā)展趨勢[2]以及與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合等多個方面。當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展已成為研究熱點(diǎn)，從不同角度探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國全要素生產(chǎn)率的提升效應(yīng)[3]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[4]、區(qū)域創(chuàng)新能力提升[5]、制造業(yè)質(zhì)量升級[6]、中國鄉(xiāng)村振興[7]等多方面的影響機(jī)理與促進(jìn)效應(yīng)。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷滲透，也關(guān)注到了數(shù)字經(jīng)濟(jì)在與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)融合過程中面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，如征稅困境、數(shù)字鴻溝、數(shù)據(jù)安全等。也有學(xué)者探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流產(chǎn)業(yè)的影響，如羅瑞等[8]指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過技術(shù)創(chuàng)新和要素配置效率的改進(jìn)促進(jìn)了物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；蔣樹雷等[9]實(shí)證檢驗了數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于物流產(chǎn)業(yè)升級，一方面提高了產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模，增加了產(chǎn)業(yè)績效，另一方面降低了資源損耗和污染排放；謝欣雨等[10]研究了我國物流業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合水平，陳述了物流業(yè)與數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)融合在資源稟賦、數(shù)字人才及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面存在的差異；褚曉琳等[11]測算了物流業(yè)數(shù)字化程度，從產(chǎn)業(yè)內(nèi)與產(chǎn)業(yè)間不同視角對比了其數(shù)字化程度差異。

這些學(xué)術(shù)觀點(diǎn)為本文提供了有益的借鑒與參考，但是對數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響物流產(chǎn)業(yè)影響的研究不充分，沒有深入探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流效率的影響程度，本文旨在探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國物流產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，通過定量分析，進(jìn)一步揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步率的影響關(guān)系，為相關(guān)政策制定提供理論支持和實(shí)證依據(jù)，為進(jìn)一步推動我國物流產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)效率的理論機(jī)制

“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”首次出現(xiàn)是在美國學(xué)者Don Tapscott于1996年所著的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)：網(wǎng)絡(luò)智能時代的前景與風(fēng)險》中，書中提及數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有高效率和低成本的特點(diǎn)。目前，較為廣泛認(rèn)可的定義出自《二十國集團(tuán)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與合作倡議》（2016）。倡議中提出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指以使用數(shù)字化的知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動力的一系列經(jīng)濟(jì)活動。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過引入大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)和智能化技術(shù)等先進(jìn)手段，對物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生了積極的影響。這些技術(shù)的應(yīng)用提高了物流操作的準(zhǔn)確性和速度，優(yōu)化了物流過程，降低了成本，為物流產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展注入了新的活力。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的影響主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新消費(fèi)模式，促進(jìn)物流需求不斷增加。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，互聯(lián)網(wǎng)、移動支付、社交媒體等技術(shù)的普及改變了人們的消費(fèi)習(xí)慣和購買方式。催生了多樣化的新型消費(fèi)模式，如社交電商、內(nèi)容電商、直播購物、共享經(jīng)濟(jì)、訂閱服務(wù)等。淘寶、抖音、拼多多、小紅書等平臺上，月均用戶訪問量均在1億以上，帶動了對高效、精準(zhǔn)物流配送服務(wù)需求的持續(xù)增長。

（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動供應(yīng)鏈優(yōu)化，提升物流響應(yīng)速度。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的深入，傳統(tǒng)的生產(chǎn)和流通型企業(yè)逐漸將部分業(yè)務(wù)與大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)相融合，產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈的發(fā)展逐步向數(shù)字化轉(zhuǎn)型。根據(jù)市場相關(guān)數(shù)據(jù)，2023年中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化全年交易規(guī)模將達(dá)到21.2萬億元，同比增長6.5%，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的不斷發(fā)展和應(yīng)用，將繼續(xù)推動產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈的優(yōu)化與升級。在數(shù)字技術(shù)支持下供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)之間的信息共享和流通更加便捷高效，物流企業(yè)能夠更準(zhǔn)確的掌握供應(yīng)鏈上下游需求與庫存情況，實(shí)現(xiàn)從生產(chǎn)到消費(fèi)的直接連接，優(yōu)化運(yùn)輸路線和貨物分配，簡化物流配送鏈條，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的精細(xì)化管理與動態(tài)調(diào)整。

（3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)物流智慧化發(fā)展。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的推動下，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，包括5G網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心等建設(shè)不斷完善，大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計算、區(qū)塊鏈及人工智能等技術(shù)不斷發(fā)展，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)信息化與智能化發(fā)展。自動化倉庫系統(tǒng)、智能分揀系統(tǒng)、無人配送車輛等技術(shù)應(yīng)用大大提高了物流操作的準(zhǔn)確性和效率，減少了人力成本和錯誤率，推動物流產(chǎn)業(yè)從經(jīng)驗管理與粗放管理向自動化與智能化方向發(fā)展。

（4）數(shù)字經(jīng)濟(jì)降低交易成本，促進(jìn)物流效益提升。數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步推動了大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測，通過數(shù)字化的物流平臺，不同企業(yè)可以共享物流信息和資源，實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)配置，減少閑置和浪費(fèi)?；诖髷?shù)據(jù)和人工智能技術(shù)能夠深入分析客戶需求和行為模式，物流企業(yè)之間可以建立合作伙伴關(guān)系，形成聯(lián)合采購和運(yùn)輸?shù)膬?yōu)勢，共同降低采購和運(yùn)輸成本，從而提高供應(yīng)鏈的整體效率，降低物流成本。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)為物流行業(yè)帶來了新的技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)模式，通過降低作業(yè)成本、提升物流效益和促進(jìn)精細(xì)化發(fā)展，有效提升了物流產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率，促進(jìn)物流行業(yè)的持續(xù)發(fā)展和技術(shù)升級。高效的物流支撐同時是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)，如電子商務(wù)、在線零售等業(yè)態(tài)的快速發(fā)展離不開高效精細(xì)的物流服務(wù)。

2 研究設(shè)計

2.1 研究工具與方法

2.1.1 DEA-Malmquist 指數(shù)模型。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)是基于距離函數(shù)概念，用于測量總要素生產(chǎn)率TFP變化的指數(shù)，其在靜態(tài)DEA的決策和目標(biāo)空間上加入時間空間，更符合物流效率數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。根據(jù)相關(guān)理論，將全要素生產(chǎn)率（記為tfpch）定義為t期和t+1期的Malmquist指數(shù)的幾何平均，如式（1）所示：

tfpch=× （1）

其中：x表示投入，y表示產(chǎn)出，D表示t期的距離函數(shù)，當(dāng)tfpch>1時，表明物流效率提升，否則效率降低。全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)效率（記為effch）和技術(shù)進(jìn)步率（記為tech），在規(guī)模報酬不變的條件下，技術(shù)效率可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率（記為pech）和規(guī)模效率（記為sech），因此全要素生產(chǎn)率具體分解形式如式（2）所示：

tfpch=effch×tech=pech×sech×tech （2）

effch反映了不同時期評價單元相對于生產(chǎn)前沿的距離，其值大于1時表明物流投入資源配置合理，技術(shù)效率提升，否則下降；tech反映決策單元在兩個時期內(nèi)向生產(chǎn)前沿面的移動情況，其值大于1時，表示物流技術(shù)進(jìn)步，否則技術(shù)退步。pech反映評價單元由于物流技術(shù)與經(jīng)營管理等因影響的生產(chǎn)效率，其值大于1時，表示純技術(shù)效率提升，否則下降；sech反映了決策單元受規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率，其值大于1時，表示物流規(guī)模效率提高，否則下降。

2.1.2 熵值法。熵值法是一種多指標(biāo)綜合評價方法，基于信息熵理論，通過計算各指標(biāo)權(quán)重，從而確定各指標(biāo)在決策中的相對重要性。計算步驟如下：

第一步，對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，由于所選指標(biāo)均為正向指標(biāo)，處理如下：r=，若標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)值為0，r=r+0.000 1。

第二步，計算各指標(biāo)對應(yīng)比例：p=， i=1，2，…，m; j=1，2，…，n。

第三步，計算第j項指標(biāo)的信息熵與差異系數(shù)：e=， d=1-e。

第四步，計算權(quán)重：w=。

第五步，計算評價指標(biāo)綜合得分：s=∑wr。

2.1.3 Tobit模型。Tobit模型主要用于解決存在截斷數(shù)據(jù)情況下的統(tǒng)計分析問題，本文被解釋變量為基于Malmquist指數(shù)測算的物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率，通過歸一化處理將其轉(zhuǎn)變?yōu)榻財嘧兞繚M足Tobit模型的條件，構(gòu)建基準(zhǔn)模型如下：y=α+βx+δcontrol+ε。y為被解釋變量，即物流產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率，根據(jù)Malmquist指數(shù)分解，進(jìn)一步分析相關(guān)因素對技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步率的影響。x為解釋變量，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，control為控制變量集合，α、β、δ為待估計參數(shù)，ε為誤差項。

2.2 指標(biāo)體系

2.2.1 物流效率評價指標(biāo)。有關(guān)物流效率評價的研究已經(jīng)較為深入，投入指標(biāo)一般集中在物流業(yè)固定資產(chǎn)投入、人力投入與基礎(chǔ)設(shè)施情況方面，其中人力指標(biāo)選取物流業(yè)從業(yè)人數(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施選取民用載貨汽車數(shù)量反映；產(chǎn)出指標(biāo)主要集中在貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量與物流業(yè)增加值等方面。從而構(gòu)建物流效率評價指標(biāo)體系，如表1所示：

2.2.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。國家統(tǒng)計局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》將數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)范圍確定為數(shù)字產(chǎn)業(yè)制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)服務(wù)業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)、數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)與數(shù)字化效率提升業(yè)共5類，包括了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展基礎(chǔ)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)以及數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合。結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評價的研究建立包括數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用與數(shù)字化產(chǎn)業(yè)變革三個維度的評價指標(biāo)體系[12-13]，數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)選取電信業(yè)務(wù)量、移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量與軟件業(yè)務(wù)收入衡量；數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用選取有電子商務(wù)交易的企業(yè)數(shù)比重、企業(yè)電子商務(wù)銷售額、企業(yè)電子商務(wù)采購額衡量；數(shù)字化產(chǎn)業(yè)變革是推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要動力，選取R&D經(jīng)費(fèi)、專利申請數(shù)、技術(shù)市場交易額、R&D人員全時當(dāng)量衡量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評價指標(biāo)體系，如表2所示：

2.3 數(shù)據(jù)來源與處理

自2012年以來，隨著政策的不斷完善與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模從2012年的11萬億元增長至2022年的50.2萬億元（人民幣），在疫情期間，數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍然保持了穩(wěn)定的增長。2014年4G時代全面到來，移動智能終端用戶規(guī)模達(dá)10.6億，較2013年增長231.7%，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了有力的支撐，從數(shù)據(jù)的可獲得性與完整性原則出發(fā)，以2014年作為研究起點(diǎn)。

本文選取2014—2022年我國除港澳臺地區(qū)及西藏以外的30個?。▍^(qū)、市）作為研究對象。研究數(shù)據(jù)主要來自中國統(tǒng)計年鑒、各省統(tǒng)計年鑒、中國物流年鑒等，部分缺失值采用插值法進(jìn)行補(bǔ)充。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)研究，在進(jìn)行物流效率測度時，所選取的產(chǎn)業(yè)范圍為倉儲運(yùn)輸與郵政的數(shù)據(jù)。為避免偽回歸，在Tobit模型中對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平取對數(shù)處理，以獲得平穩(wěn)數(shù)據(jù)。對Malmquist指數(shù)進(jìn)行歸一化處理，以適應(yīng)Tobit模型。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率評價

基于Malmquist方法，運(yùn)用DEAP2.1軟件測算出2014—2022年我國30個省（市、區(qū)）的物流產(chǎn)業(yè)Malmquist指數(shù)，結(jié)果如表3和表4所示：

從時間維度進(jìn)行分析，2014—2022年期間，我國各省物流業(yè)全要素生產(chǎn)率整體呈現(xiàn)上升趨勢，平均增長率為2.2%，技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)了1.6%，技術(shù)效率增長了0.5%，其中純技術(shù)效率增長了1.2%，規(guī)模效率下降了0.7%。2020—2021年，物流業(yè)全要素生產(chǎn)率增幅最大，達(dá)25.1%，疫情環(huán)境下，物流業(yè)回升態(tài)勢明顯，在輸送防疫物資、保障產(chǎn)業(yè)鏈與供應(yīng)鏈平穩(wěn)運(yùn)行上發(fā)揮了積極作用。在疫情期間為了減少人員接觸和降低傳播風(fēng)險，無接觸式配送及數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用也很好的提升了物流效率。2014

—2015年、2018—2019年、2019—2020年、2021—2022年物流業(yè)全要素生產(chǎn)率有所下降，主要是技術(shù)進(jìn)步效率下降所致，可能是因為在競爭激烈的市場環(huán)境中，企業(yè)通常更側(cè)重于短期成本控制而忽略了技術(shù)創(chuàng)新，物流產(chǎn)業(yè)的重資產(chǎn)包袱也很大程度上限制了物流設(shè)備的全面升級。其中2019—2020年受制于技術(shù)效率。

結(jié)合表4數(shù)據(jù)，全國范圍內(nèi)物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率呈增長趨勢，平均增長率為2.2%。按物流業(yè)全要素增長率排序，廣東、云南、湖北、河北等23個省份物流業(yè)全要素生產(chǎn)率大于1；廣西、安徽、陜西的技術(shù)進(jìn)步效率下降，貴州、北京、黑龍江的技術(shù)效率低于1，寧夏的技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步率均小于1。將各省物流業(yè)Malmquist相關(guān)指數(shù)變化繪制成折現(xiàn)圖，如圖1所示，從各指數(shù)變化趨勢對比來看，全要素生產(chǎn)率增長趨勢在大部分省份與技術(shù)進(jìn)步效率保持著相同的變化規(guī)律，一定程度上說明全要素生產(chǎn)率進(jìn)步是技術(shù)進(jìn)步的積極影響。

3.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度

基于熵值法，測算出2014—2022年我國30個省（市、區(qū)）的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，具體結(jié)果如表5所示：

基于熵值法，測算出我國30個?。▍^(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，具體結(jié)果見表5，從發(fā)展平均值來看，廣東、江蘇、北京、山東、浙江、上海等數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平排在前列，這些地區(qū)處于東部沿海位置，具有較強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)與經(jīng)濟(jì)實(shí)力，貿(mào)易發(fā)達(dá)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施更加完善，從而整體評價值更高。從東部沿海向西部內(nèi)陸地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評價指數(shù)逐級遞減。西北地區(qū)的甘肅、青海、寧夏、新疆?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)綜合水平相對較低，但是該地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速較快，其中青海、甘肅成為除安徽外增長最快的區(qū)域。從時間維度來看，2014—2022年數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合水平逐年上升，除遼寧外，各省年均增長率均大于0，增長態(tài)勢明顯。

3.3 影響分析

基于Stata15軟件，實(shí)證研究得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流產(chǎn)業(yè)效率的整體影響效應(yīng)。為了更準(zhǔn)確地分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流產(chǎn)業(yè)效率的影響，選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與人力資本作為控制變量。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用人均GDP衡量，記為eco，政府干預(yù)用財政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重衡量，記為gov，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比重表示，記為idu，人力資本水平為高等學(xué)校在校生人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比重，記為edu。以物流業(yè)全要素生產(chǎn)率logis_tfp、技術(shù)效率logis_eff與技術(shù)進(jìn)步logis_tech分別作為被解釋變量，構(gòu)建模型如下：

logis_tfp=α+βdig+δlneco+δidu+δedu+δgov+ε

logis_eff=α+βdig+δlneco+δidu+δedu+δgov+ε

logis_tech=α+βdig+δlneco+δidu+δedu+δgov+ε

運(yùn)用Stata15軟件進(jìn)行Tobit回歸，結(jié)果如表6所示。

結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對物流業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步存在顯著正向影響，對技術(shù)效率的回歸系數(shù)為0.056 3，但未通過顯著性檢驗。數(shù)字經(jīng)濟(jì)使用數(shù)字化的知識和信息作為重要生產(chǎn)要素，提供先進(jìn)的信息技術(shù)工具，以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，有效的提高了產(chǎn)業(yè)效率與技術(shù)進(jìn)步。

此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對物流業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率的影響通過了顯著性檢驗且相關(guān)系數(shù)為負(fù)數(shù)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級理論上對物流業(yè)全要素生產(chǎn)率起到提升作用，但可能存在資源重新配置效率不高的問題，也可能是技術(shù)效率不同步，物流產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化和信息化進(jìn)程不及第三產(chǎn)業(yè)的整體水平。

其他變量對物流產(chǎn)業(yè)相關(guān)效率的影響不顯著。其中人力資本水平的回歸系數(shù)值較大，分別是0.609，-0.405，1.047。高等教育與專業(yè)人才隊伍能夠更好的創(chuàng)新和應(yīng)用新技術(shù)和管理，從而提升物流業(yè)全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步率，但物流業(yè)中很多基礎(chǔ)性的工作在目前來看并不需要高等教育學(xué)歷人才完成，高學(xué)歷人力資本的相對高成本可能在物流環(huán)節(jié)并沒有有效轉(zhuǎn)化為效率的提升，從而限制了技術(shù)效率。

4 主要結(jié)論與對策建議

4.1 主要結(jié)論

通過對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測算，除個別區(qū)域，各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合水平逐年上升，且增長態(tài)勢明顯。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異明顯，經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)好的東部沿海地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，由東向西逐級遞減，西北地區(qū)雖然數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較差，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速較快。通過物流業(yè)相關(guān)效率測算，在2014—2022年期間，各省物流業(yè)全要素生產(chǎn)率整體提升，技術(shù)進(jìn)步是主要推動力，技術(shù)效率也有小幅的增長，然而規(guī)模效率出現(xiàn)了下降，可能是物流產(chǎn)業(yè)經(jīng)過快速發(fā)展階段后出現(xiàn)了邊際效益遞減。通過Tobit回歸分析發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步有顯著正向影響，但對技術(shù)效率的直接影響不顯著。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對物流業(yè)全要素生產(chǎn)率有負(fù)面影響，可能是由于資源重新配置效率不高或技術(shù)效率不同步所致。人力資本水平對物流效率的影響復(fù)雜，高等教育與專業(yè)人才隊伍能推動創(chuàng)新和新技術(shù)應(yīng)用，但高學(xué)歷人力資本的相對高成本可能并未有效轉(zhuǎn)化為物流環(huán)節(jié)的效率提升。

4.2 對策建議

基于以上結(jié)論，提出以下對策建議：（1）完善數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。繼續(xù)在全國范圍內(nèi)，特別是中西部地區(qū)，加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，縮小區(qū)域差異，提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以促進(jìn)物流業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率提升。（2）優(yōu)化物流資源配置，提升物流信息化水平。針對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級帶來的資源重新配置效率問題，通過政策引導(dǎo)和市場機(jī)制，促進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，優(yōu)化資源配置，以充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的正面效應(yīng)，鼓勵并支持物流企業(yè)引進(jìn)和應(yīng)用先進(jìn)的數(shù)字化技術(shù)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，提高全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步率。（3）人才應(yīng)用適度，鼓勵高層次創(chuàng)新。對于基礎(chǔ)工作人員，注重實(shí)際操作技能和專業(yè)知識的結(jié)合，加強(qiáng)培訓(xùn)與基礎(chǔ)技能提升，避免高學(xué)歷人力資本的浪費(fèi)，同時注重高層次人才培養(yǎng)，推動創(chuàng)新和新技術(shù)的應(yīng)用，提高物流業(yè)整體效率。（4）促進(jìn)區(qū)域合作，形成優(yōu)勢互補(bǔ)。東部沿海地區(qū)應(yīng)與中西部地區(qū)加強(qiáng)合作，分享先進(jìn)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和物流技術(shù)經(jīng)驗，共同推動全國物流業(yè)的持續(xù)與高質(zhì)量發(fā)展。通過政策引導(dǎo)發(fā)揮不同地區(qū)的地理、產(chǎn)業(yè)、人才與技術(shù)的優(yōu)勢，提升整體技術(shù)效率和物流業(yè)全要素生產(chǎn)率。

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