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我國(guó)物流業(yè)“降本增效”測(cè)度及動(dòng)態(tài)分析——以我國(guó)四大城市群為例

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文章出處:作者:人氣:-發(fā)表時(shí)間:2024-07-09 10:30:00

 

引言

隨著經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài),物流業(yè)在推動(dòng)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、發(fā)揮消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的壓艙石效果中起到了至關(guān)重要的作用。近年來(lái),隨著以電子商務(wù)為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿?,我?guó)物流系統(tǒng)發(fā)展也十分迅速,2022年貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量為23.18萬(wàn)億噸公里,繼續(xù)保持全球第一;2022年交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)與物流業(yè)經(jīng)濟(jì)增加值為4.97萬(wàn)億元,較2020年增長(zhǎng)22.4%;2021年快遞業(yè)收入突破1萬(wàn)億元大關(guān),同比增長(zhǎng)17.5%。隨著黨的二十大報(bào)告指出要以中國(guó)式現(xiàn)代化實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興,物流業(yè)也必然要朝著高質(zhì)量發(fā)展方向邁進(jìn),但當(dāng)前物流行業(yè)運(yùn)行成本較高,2022年社會(huì)物流總費(fèi)用占GDP比值約為14.7%,而歐美發(fā)達(dá)國(guó)家的該比值約在10%及以下,物流業(yè)碳排放量高、運(yùn)行效率低,物流業(yè)發(fā)展不平衡不充分現(xiàn)象突出。在此背景下,積極對(duì)物流業(yè)運(yùn)行效率進(jìn)行測(cè)算,并對(duì)影響因素進(jìn)行剖析,探究物流業(yè)降本增效路徑,對(duì)進(jìn)一步推動(dòng)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要理論價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義。

相關(guān)文獻(xiàn)綜述

物流業(yè)發(fā)展對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)高效運(yùn)轉(zhuǎn)具有重要影響,因此理論界對(duì)物流系統(tǒng)運(yùn)行效率開(kāi)展了豐富的研究。目前學(xué)術(shù)圈主要從宏觀與微觀兩個(gè)層面進(jìn)行研究。從微觀層面看,韓東亞、劉宏偉(2019)選取我國(guó)80家物流上市公司2013-2017年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),運(yùn)用隨機(jī)前沿分析法(SFA)對(duì)其運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)物流企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)效率不斷上升,但存在東強(qiáng)西弱的格局,高管人數(shù)、凈資本水平是提高技術(shù)效率的重要因素;杜暉(2022)將碳中和、碳達(dá)峰目標(biāo)納入到研究框架中,選取我國(guó)30個(gè)省份數(shù)據(jù),研究物流行業(yè)的低碳效率,結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國(guó)物流業(yè)低碳效率不斷上升,但區(qū)域之間效率差距不斷擴(kuò)大;李鐘石等(2021)利用DEA模型,將資產(chǎn)總額、營(yíng)業(yè)成本等數(shù)據(jù)作為投入指標(biāo),營(yíng)業(yè)收入、利潤(rùn)總額作為產(chǎn)出指標(biāo),對(duì)上市物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)效率處于不斷增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),但其主要驅(qū)動(dòng)因素是技術(shù)效率的提高,規(guī)模效率不增反降。從宏觀研究視角看,雷勛平、劉思峰(2012)運(yùn)用DEA模型分析了2008年選取的我國(guó)31個(gè)省份的物流產(chǎn)業(yè)效率,實(shí)證顯示北京等地區(qū)存在投入冗余、內(nèi)蒙古等地區(qū)存在投入不足等低效率情況;張誠(chéng)、張廣勝(2012)運(yùn)用DEA模型對(duì)2001-2010年我國(guó)中部6省市物流運(yùn)轉(zhuǎn)效率進(jìn)行分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)純技術(shù)效率與規(guī)模效率較高,但總體效率偏低;秦雯(2016)利用DEA模型對(duì)青海省2004-2013年的物流效率進(jìn)行研究,并采用TOBIT模型分析了影響物流業(yè)運(yùn)行效率的影響因素,實(shí)證表明青海省物流效率整體較高,規(guī)模報(bào)酬水平呈波動(dòng)上升趨勢(shì),資源利用率、專業(yè)化程度和人力資源水平是影響當(dāng)?shù)匚锪鳂I(yè)發(fā)展的重要因素。

對(duì)現(xiàn)有研究的梳理發(fā)現(xiàn),當(dāng)前學(xué)術(shù)界從宏微觀雙視角出發(fā),對(duì)物流業(yè)運(yùn)行效率開(kāi)展了豐富的研究,這為本文研究提供了扎實(shí)的理論基礎(chǔ)。但也可以發(fā)現(xiàn),目前學(xué)術(shù)界主要運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)物流業(yè)靜態(tài)運(yùn)行效率進(jìn)行測(cè)度,缺乏對(duì)運(yùn)行效率動(dòng)態(tài)變化的研究,同時(shí)目前鮮有文獻(xiàn)對(duì)我國(guó)四大城市群物流系統(tǒng)降本增效情況展開(kāi)研究,因此本文的邊際貢獻(xiàn)在于:第一,在運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步利用Malmquist指數(shù)對(duì)物流業(yè)降本增效開(kāi)展動(dòng)態(tài)分析,并進(jìn)一步從技術(shù)進(jìn)步效率、規(guī)模效率、純技術(shù)效率分析我國(guó)四大城市群物流系統(tǒng)效率的變化原因;第二,將研究對(duì)象聚焦于京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角、成渝四大城市群所在的10個(gè)省市,進(jìn)一步豐富區(qū)域物流系統(tǒng)降本增效研究視角,為推動(dòng)我國(guó)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供更有利的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

研究設(shè)計(jì)

(一)物流系統(tǒng)降本增效指標(biāo)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

物流行業(yè)降本增效,意味著物流系統(tǒng)在給定的資源約束條件下,可以產(chǎn)生更高的經(jīng)濟(jì)增加值,因此可以通過(guò)測(cè)算物流系統(tǒng)的運(yùn)行效率間接度量其降本增效情況。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,從投入與產(chǎn)出兩個(gè)維度構(gòu)建物流行業(yè)降本增效指標(biāo)體系,詳見(jiàn)表1。

本文以交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)作為物流業(yè)的近似替代,參照道格拉斯函數(shù)測(cè)算經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的思路,選取交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)從業(yè)人員數(shù)量作為人力資本投入指標(biāo);選取交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資金額、鐵路與公里運(yùn)輸里程作為資本投入指標(biāo);在環(huán)境投入方面,隨著碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的提出,提高能源利用效率,推動(dòng)行業(yè)綠色發(fā)展是必然要求,因此用交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)能源消費(fèi)量作為環(huán)境投入指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)參考相關(guān)文獻(xiàn),從質(zhì)量與規(guī)模兩個(gè)角度,選取交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)經(jīng)濟(jì)增加值和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量作為衡量指標(biāo)。

(二)研究方法

DEA模型與Malmquist指數(shù)簡(jiǎn)介。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)是一種用于開(kāi)展投入產(chǎn)出效率測(cè)度的模型,分為CCR(規(guī)模報(bào)酬不變)模型與BCC(規(guī)模報(bào)酬可變)模型。

將我國(guó)四大城市群所在的省市作為決策單元DMU,共有10個(gè),每個(gè)決策單元的投入向量X1、X2、X3、X4代表表1中的投入指標(biāo),產(chǎn)出向量Y1、Y2代表表1中的產(chǎn)出指標(biāo)。CCR模型最優(yōu)線性規(guī)劃公式如下:

表1 物流行業(yè)降本增效指標(biāo)體系

表格圖
圖

其中,θ的數(shù)值大小體現(xiàn)決策單元DMU的運(yùn)轉(zhuǎn)效率,若θ=1,則表明該區(qū)域內(nèi)的物流系統(tǒng)降本增效是有效的,若小于1,說(shuō)明是欠效率的,需要調(diào)整投入產(chǎn)出。

Malmquist指數(shù)可以反映不同時(shí)間系統(tǒng)運(yùn)行效率隨時(shí)間變化的情況,從t到t+1的Malmquist指數(shù)可以表示為:

圖

其中,當(dāng)M>1時(shí),意味著總效率在不斷提升;當(dāng)M=1時(shí),意味總效率沒(méi)有變化;當(dāng)M<1時(shí),意味著效率隨時(shí)間變化而下降。進(jìn)一步的,可以將M分解為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)與技術(shù)效率指數(shù),從而找出物流業(yè)降本增效的主要驅(qū)動(dòng)因素。

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文將我國(guó)四大城市群(京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角、成渝城市群)所在的10個(gè)省市作為研究對(duì)象,這是因?yàn)樗拇蟪鞘腥鹤鳛槲覈?guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的領(lǐng)頭羊,其物流業(yè)發(fā)展水平與轉(zhuǎn)型升級(jí)方向更具代表性與前瞻性,開(kāi)展降本增效研究對(duì)推動(dòng)全國(guó)物流系統(tǒng)高質(zhì)量發(fā)展具有很好的借鑒意義。所有指標(biāo)計(jì)算均來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省市統(tǒng)計(jì)年鑒等,研究時(shí)間為2013-2021年。本文主要利用stata15.1軟件開(kāi)展效率測(cè)評(píng)。

實(shí)證研究

(一)四大城市群物流業(yè)降本增效的靜態(tài)分析

1.基于CCR模型的純技術(shù)效率分析。

CCR模型主要用于分析四大城市群物流業(yè)發(fā)展在規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)條件下,其降本增效水平主要是由其純技術(shù)效率變化驅(qū)動(dòng),計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2顯示了我國(guó)四大城市群2013-2021年物流業(yè)純技術(shù)效率得分值,從中可知:第一,從整體上看,四大城市群物流業(yè)純技術(shù)效率呈現(xiàn)波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)。除了2013年與2017年純技術(shù)效率值小于0.8,其余年份得分均高于0.8,說(shuō)明在規(guī)模報(bào)酬不變條件下,四大城市群整體物流投入資源利用效率在不斷改進(jìn),但仍然存在一定的投入產(chǎn)出冗余,需要進(jìn)一步調(diào)整資源供給結(jié)構(gòu),加速物流業(yè)技術(shù)革新與技術(shù)運(yùn)用能力提升。第二,從各區(qū)域看,物流業(yè)純技術(shù)效率發(fā)展不平衡不充分。天津市、河北省、上海市過(guò)去9年物流業(yè)純技術(shù)效率均值始終為1,說(shuō)明不考慮規(guī)模報(bào)酬變動(dòng)情況下,其人力資本、物質(zhì)資本等物流資源投入結(jié)構(gòu)較為合理,投入產(chǎn)出比達(dá)到較佳狀態(tài);江蘇省、安徽省物流業(yè)純技術(shù)效率均值在0.9-1之間,處于邊緣有效,需要進(jìn)一步調(diào)整投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu),適當(dāng)優(yōu)化物流系統(tǒng)運(yùn)行格局,提高資源利用效率;其余5省市純技術(shù)效率均值均小于0.9,尤其是重慶市、四川省均小于0.6,說(shuō)明其投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)嚴(yán)重偏離最優(yōu)比,資源利用效率較差。

2.基于BCC模型的物流業(yè)規(guī)模效率分析。

如果放松了規(guī)模報(bào)酬可變這一假設(shè)條件,那么隨著物流業(yè)規(guī)模擴(kuò)張,其運(yùn)行效率是否能保持最優(yōu)呢?BCC模型可以用來(lái)分析這一問(wèn)題,結(jié)果如表3所示。

從表3中各省市物流業(yè)規(guī)模效率得分情況看:第一,四大城市群物流業(yè)規(guī)模效率在波動(dòng)中上升。除2013年均值較低外,其余年份規(guī)模效率均值均圍繞在0.9附近波動(dòng),說(shuō)明在過(guò)去9年間,物流業(yè)規(guī)??焖贁U(kuò)張沒(méi)有造成單位成本的上升和物流運(yùn)輸效率的下降,反而由于規(guī)模經(jīng)濟(jì),改善了行業(yè)運(yùn)行效率。第二,各區(qū)域物流業(yè)規(guī)模效率發(fā)展差距小于純技術(shù)效率差異。物流業(yè)規(guī)模效率均值為1的分別為天津市、河北省、江蘇省、上海市、安徽省,比純技術(shù)效率均值為1的省市數(shù)量要多;廣東省物流業(yè)規(guī)模效率均值為0.964,排名第6,處于DEA邊緣有效;其它4省市規(guī)模效率均值小于0.9,其中北京市、重慶市、四川省分別位列8-10名,其規(guī)模效率均值均高于純技術(shù)效率均值,說(shuō)明當(dāng)前物流業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用是影響四大城市群物流業(yè)降本增效的最主要因素。第三,物流業(yè)降本增效綜合分析。為更直觀體現(xiàn)各省市物流業(yè)降本增效靜態(tài)水平,以純技術(shù)效率為x軸、規(guī)模效率為y軸,繪制坐標(biāo)圖,并以效率值0.9為分界線,大于0.9說(shuō)明該省市運(yùn)行效率較好,否則較差,結(jié)果如圖1所示。

圖片

圖1 四大城市群物流業(yè)綜合效率分布

表2 2013-2021年四大城市群物流業(yè)純技術(shù)效率值

表格圖

表3 2013-2021年四大城市群物流業(yè)規(guī)模效率值

表格圖

根據(jù)圖1結(jié)果,可以將四大城市群物流業(yè)綜合效率運(yùn)行情況分為四大類,第一類是“高技術(shù)、高規(guī)模”類型,在該象限內(nèi)有天津、河北、江蘇、上海與安徽,說(shuō)明京津冀與長(zhǎng)三角城市群整體物流業(yè)降本增效情況較好,無(wú)論是物流業(yè)資源配置、還是資源利用能力上,均維持在高度有效水平;第二類是“低技術(shù)、高規(guī)模”類型,該象限內(nèi)只有廣東,說(shuō)明當(dāng)前廣東的物流業(yè)運(yùn)行發(fā)展存在著較好的規(guī)模經(jīng)濟(jì),主要是因?yàn)閺V東作為改革開(kāi)放的窗口,市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá),對(duì)外貿(mào)易也十分活躍,對(duì)物流發(fā)展需求旺盛,物流業(yè)發(fā)展規(guī)模居全國(guó)前列,但其純技術(shù)效率不高,說(shuō)明當(dāng)前廣東物流業(yè)還處于粗放式發(fā)展階段,需要進(jìn)一步注重物流技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用;第三類是“高技術(shù)、低規(guī)模”類型,該象限內(nèi)只有浙江,說(shuō)明浙江的物流業(yè)發(fā)展具有技術(shù)水平、管理水平高的特性,這與浙江數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)密不可分,數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為浙江經(jīng)濟(jì)的主要推動(dòng)力,數(shù)字化在賦能物流產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)中發(fā)揮了重要作用,數(shù)字技術(shù)的深度應(yīng)用使得浙江物流系統(tǒng)更智能、更高效,但浙江物流業(yè)發(fā)展處于規(guī)模不經(jīng)濟(jì)狀態(tài),需要進(jìn)一步調(diào)整要素投入結(jié)構(gòu),優(yōu)化物流生產(chǎn)規(guī)模;第四類是“低技術(shù)、低規(guī)模”類型,這一象限內(nèi)有北京、重慶與四川,說(shuō)明其物流業(yè)發(fā)展既存在技術(shù)水平不高,又存在資源分配不均、投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)待優(yōu)化等問(wèn)題。

(二)四大城市群物流業(yè)降本增效的動(dòng)態(tài)分析

為了解我國(guó)四大城市群物流業(yè)在2013-2021年的降本增效動(dòng)態(tài)變化情況,本文測(cè)算了Malmquist指數(shù),并將指數(shù)分解為技術(shù)進(jìn)步效率變化與技術(shù)效率指數(shù),從而進(jìn)一步解析物流業(yè)降本增效水平波動(dòng)的原因。

1.物流業(yè)降本增效階段性分析。

從表4可知:第一,物流業(yè)運(yùn)行效率處于不斷改善狀態(tài)。表4顯示2013-2021年整體綜合效率值年均增長(zhǎng)率為3.5%,說(shuō)明我國(guó)四大城市群物流業(yè)降本增效不斷提高。從綜合效率值年度變化情況看,除了2014-2015與2019-2020年綜合效率小于1,其它年度內(nèi)綜合效率值均大于1,最高點(diǎn)出現(xiàn)在2018-2019年度,增長(zhǎng)率為18.6%,最低點(diǎn)在2019-2020年度,增長(zhǎng)率為-12%,波動(dòng)幅度大。從分解指標(biāo)看,技術(shù)進(jìn)步效率增長(zhǎng)率為2.3%,技術(shù)效率增長(zhǎng)率為1.1%,意味著技術(shù)進(jìn)步效率的提高是提升物流業(yè)降本增效的主要驅(qū)動(dòng)因素。

第二,技術(shù)進(jìn)步效率變動(dòng)相對(duì)穩(wěn)定。除了2014-2015、2015-2016、2019-2020年技術(shù)進(jìn)步效率值小于1,其余年度技術(shù)進(jìn)步效率值均大于1,說(shuō)明隨著經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)后,物流業(yè)技術(shù)發(fā)展水平與應(yīng)用能力在不斷提升,技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用在改進(jìn)物流業(yè)運(yùn)行效率,推動(dòng)物流系統(tǒng)降本增效上發(fā)揮了重要作用。

第三,規(guī)模效率成為影響技術(shù)效率的主要因素。除了在2014-2015、2016-2017、2019-2020年度技術(shù)效率值小于1,其余年度內(nèi)均大于1,技術(shù)效率年均增長(zhǎng)率為1.1%,物流業(yè)技術(shù)效率改善不明顯。將指標(biāo)進(jìn)一步分解后發(fā)現(xiàn),規(guī)模效率值僅在2017-2018、2018-2019年度內(nèi)大于1,其余年度內(nèi)均小于1,年均增長(zhǎng)率為-0.5%,說(shuō)明規(guī)模效率低是造成物流業(yè)技術(shù)效率低的主要因素。主要原因是:伴隨四大城市群經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,物流業(yè)發(fā)展進(jìn)入高速擴(kuò)張期,但經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡不充分,也反映在物流系統(tǒng)上,為了滿足經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)衍生的巨大物流需求,物流系統(tǒng)在資源配置上存在局部過(guò)剩、投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)不合理等矛盾。隨著經(jīng)濟(jì)步入高質(zhì)量發(fā)展階段,對(duì)物流系統(tǒng)的需求也發(fā)生深刻變化,物流業(yè)亟需調(diào)整投入產(chǎn)出規(guī)模,適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新模式。

表4 2013-2021年四大城市群物流業(yè)Malmquist指數(shù)及子指數(shù)

表格圖

表5 四大城市群內(nèi)10省市物流業(yè)Malmquist指數(shù)及子指數(shù)

表格圖

2.物流業(yè)降本增效區(qū)域性分析。

利用Malmquist指數(shù)對(duì)四大城市群內(nèi)10省市的物流業(yè)運(yùn)行效率及其分解指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算,結(jié)果如表5所示。

可以發(fā)現(xiàn):第一,從綜合效率增長(zhǎng)率看,2013-2021年度內(nèi),除了安徽省綜合效率增長(zhǎng)率小于1,其它省市綜合效率值均大于1,說(shuō)明各省市物流業(yè)降本增效處于不斷上升態(tài)勢(shì)。其中,增速最快的是浙江省、上海市、廣東省與四川省,增速在6.5%-7%之間;其次是江蘇省,增速在3.3%;增速最慢的是北京市、天津市、河北省與重慶市,增速在1%-2%之間,可以發(fā)現(xiàn)四大城市群內(nèi)部分化較為明顯,長(zhǎng)三角、珠三角地區(qū)物流業(yè)降本增效情況提升最快,主要原因是:長(zhǎng)三角與珠三角不僅是我國(guó)經(jīng)濟(jì)規(guī)模最大的區(qū)域經(jīng)濟(jì)體,也是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)最活躍的地區(qū),民營(yíng)經(jīng)濟(jì)占比高,資源流動(dòng)十分活躍,資源配置較為均衡,另一方面技術(shù)創(chuàng)新水平高、人才與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)大量聚集,推動(dòng)了物流系統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展,加速了區(qū)域物流系統(tǒng)數(shù)字化、工業(yè)化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

第二,從技術(shù)進(jìn)步效率增長(zhǎng)率看,各省市之間分化較為明顯。江蘇省、浙江省、上海市、廣東省技術(shù)進(jìn)步效率年均增長(zhǎng)率在3%-6%之間,其余各省市均在2%以下,說(shuō)明長(zhǎng)三角與珠三角地區(qū)物流業(yè)降本增效的改善主要依靠物流系統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新能力提升來(lái)驅(qū)動(dòng)。

第三,從技術(shù)效率增長(zhǎng)率看,僅浙江省、廣東省、重慶市與四川省技術(shù)效率增長(zhǎng)率呈上升趨勢(shì),其中四川省增長(zhǎng)率最高為6.7%,廣東與浙江增速為2.2%與2.3%,分化較為明顯。說(shuō)明四川省物流業(yè)降本增效主要是由技術(shù)效率不斷改善驅(qū)動(dòng)的,隨著成渝經(jīng)濟(jì)圈的重要性不斷提高,物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大,資源供給處于緊平衡狀態(tài),不存在局部過(guò)剩的現(xiàn)象,投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)合理。

結(jié)論與政策建議

本文構(gòu)建了物流業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)體系,并利用DEA模型中的BCC、CCR模型和Malmquist指數(shù),對(duì)我國(guó)四大城市群2013-2021年物流業(yè)降本增效靜態(tài)與動(dòng)態(tài)變化情況進(jìn)行測(cè)度分析,結(jié)果表明:一是我國(guó)四大城市群整體物流業(yè)降本增效呈現(xiàn)波動(dòng)上升,但內(nèi)部差異較為明顯,其中天津市、河北省、上海市、江蘇省、安徽省處于“雙高型”,浙江省與廣東省屬于“高低型”,只需調(diào)整資源投入結(jié)構(gòu)或提高技術(shù)水平即可實(shí)現(xiàn)DEA有效,北京市、四川省與重慶市屬于“雙低型”,物流系統(tǒng)運(yùn)行效率較差;二是四大城市群物流業(yè)綜合運(yùn)行效率增長(zhǎng)率約3.5%,技術(shù)進(jìn)步效率的提升是推動(dòng)物流業(yè)降本增效持續(xù)改善的主要因素,其中長(zhǎng)三角城市群與珠三角城市群技術(shù)進(jìn)步效率增長(zhǎng)率最高;而成渝城市群物流業(yè)效率提升主要依靠規(guī)模效率的不斷提升?;诖耍疚奶岢鲆韵聦?duì)策建議:

第一,加強(qiáng)物流資源跨區(qū)統(tǒng)籌分配,推動(dòng)物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展。

當(dāng)前物流業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)東強(qiáng)西弱格局,中西部地區(qū)物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)薄弱,重要戰(zhàn)略骨干通道建設(shè)較為滯后,交通樞紐布局不完善,綜合運(yùn)輸能力有待提升,應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng)綜合立體交通網(wǎng)主骨架建設(shè),加快待貫通路段建設(shè),加強(qiáng)鐵路、公路、航運(yùn)里程建設(shè),持續(xù)釋放規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

第二,加強(qiáng)物流業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入,推動(dòng)物流運(yùn)輸智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

本文研究顯示,技術(shù)進(jìn)步效率是推動(dòng)物流業(yè)降本增效的主要驅(qū)動(dòng)因素,因此要加大物流業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入,推動(dòng)物流業(yè)向智能化、數(shù)字化方向轉(zhuǎn)型,鼓勵(lì)物流企業(yè)加大與數(shù)字平臺(tái)企業(yè)的合作交流,在運(yùn)輸物流系統(tǒng)開(kāi)發(fā)研究和智能倉(cāng)儲(chǔ)建設(shè)等方面加大人力、物力、財(cái)力的投入,不斷提高物流運(yùn)輸效率。

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