Research on the Efficiency and Influencing Factors of China's Logistics Industry
under Low Carbon Constraints
张琳琳 ZHANG Lin-lin
（安徽财经大学国际经济贸易学院，蚌埠 233030）
（School of International Economics and Trade，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu 233030，China）
摘要：物流业是国民经济的基础性产业，物流业效率的提升对区域经济发展具有重要意义。基于2003-2016年中国30个省市物流业数据，文章运用SBM-Undesirable模型对低碳约束下的中国物流业效率进行了测算，并利用面板Tobit模型实证分析了其影响因素。结果显示：①中国物流业效率总体处于中等偏上水平，地区差异明显；②经济实力、产业集聚和产业结构能够正向促进物流业效率，而环境规制明显抑制效率的提升，外商投资对其作用不显著。最后，提出针对性的政策建议。
Abstract: Logistics industry is the basic industry of the national economy. The improvement of the efficiency of logistics industry is of great significance to regional economic development. Based on the data of logistics industry in 30 provinces and cities in China from 2003 to 2016, this paper uses SBM-Undesirable model to measure the efficiency of logistics industry in China under low-carbon constraints, and uses panel Tobit model to empirically analyze the influencing factors. The results show that:①the efficiency of China's logistics industry is generally on the upper middle level, with obvious regional differences; ②economic strength, industrial agglomeration and industrial structure can positively promote the efficiency of logistics industry, while environmental regulation can significantly inhibit the improvement of efficiency, and foreign investment has no significant effect on it. Finally, the paper puts forward targeted policy recommendations.
关键词：低碳约束；物流业效率；区域差异
Key words: low carbon constraint；logistics industry efficiency；regional differences
中图分类号：F259.2 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）26-0129-03
1 引言及文献综述
物流业是国民经济发展中的重要产业，近年我国物流业发展规模壮大，已经成为世界物流大国。但现阶段物流业的发展还存在诸多问题，效率低下、成本过高、污染严重等问题日益显现（龚雪、荆林波，2017）。在现有资源环境约束下发展低碳物流既是时代新要求，又是实现物流业可持续发展的必经之路。因此对低碳约束下中国物流业效率进行测算，并探究其影响因素，具有重要的现实意义。
现有文献多从投入产出角度对物流业效率进行研究，研究内容主要包括物流业静态效率测算、时间演化趋势及空间差异等。早期学者对物流业效率进行评价时，并未将碳排放等环境污染因素考虑在内。随着环保意识的增强，低碳物流的发展逐渐受到学者重视。王维国等（2012）首次将碳排放纳入非期望产出指标体系，此后王玲、孟辉（2015），唐建荣等（2016），刘战豫、孙夏令（2018）等分别从绿色全要素生产率视角、环境效率视角以及能源效率视角对物流业效率开展了研究。
文献梳理发现，多数学者仅测算了低碳约束下物流业效率，鲜有文献深入研究其影响因素。因此，在现有研究的基础上，本文通过引入含非期望产出的SBM-Undesirable模型，对低碳约束下中国物流业效率进行测算，并进一步利用Tobit模型探究其影响因素，以期为提高物流业效率提供决策参考。
2 低碳约束下物流业效率测算
2.1 数据来源
我国缺乏专门的物流业统计，参照多数学者做法，本文将交通运输、仓储和邮政业定义为物流业。研究区域包括中国30个省级地区（不包括港澳台、西藏）。时间跨度为2003-2016年，数据来源于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》以及各省市统计年鉴等。
2.2 投入-产出体系
2.2.1 投入指标
①资本要素投入。参考张军等（2004）做法，利用“永续盘存法”计算2003-2016年各省物流业资本存量，公式为■。其中Ii，t为各年分省物流业全社会固定资产投资额，且以2003年为基期利用固定资产投资价格指数Pt进行价格平减。
②劳动力投入。本文选取铁路、公路、水上、航空、管道运输业、城市公共交通、装卸搬运和其他运输服务业以及邮政业从业人员数量总和，作为物流业劳动力投入。
③基础设施投入。交通基础设施建设主要包括铁路、公路和航道建设等。本文选取铁路营业里程、公路里程与内河通航里程总和，作为物流业基础设施投入。
④能源投入。原煤、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气是物流业主要消耗的燃料，参照《中国能源统计年鉴》中能源参考热值及折标准煤系数的标准将这8种燃料折算成标准煤，以此作为物流业能源投入。
2.2.2 产出指标
①期望产出指标。期望产出主要是指物流业发展所带来的经济及社会服务产出，使用交通运输、仓储和邮政业增加值来表示，并进行价格平减（2003年为基期）。
②非期望产出指标。非期望产出主要考虑物流发展中的二氧化碳排放，本文参考《2006年IPCC国家温室气体清单指南》对物流业二氧化碳排放量进行估算，计算公式为■其中i为燃料种类，本文主要估算物流业主要消耗的8种燃料的二氧化碳排放量。Ei为i种燃料的消耗量，CFi为i种燃料的热量值，CCi为i种燃料的碳含量，COFi为i种燃料的氧化因子。物流业主要燃料折煤系数如表1所示。
2.3 测算结果与分析
基于中国30个省2003-2016年物流业数据，采用SBM-Undesirable模型，利用DEA-SOLVER Pro 5.0软件对各省物流业效率进行测算，结果如表2所示。
由表2可看出，低碳约束下中国30省市物流业效率总体处于中等偏上水平，效率水平仍需提升。其中天津、河北、上海、广东、青海和宁夏效率值始终为1，表现相对最优。福建和海南基本处于稳定状态，属于效率水平较高行列。而北京自2014年起效率值逐年下降，并由相对有效转为无效状态。究其原因，近几年北京能源消耗爆发式增长，处于碳排放的上升期，进而导致该市效率水平持续下降。与北京相反，江苏省效率水平逐年改善，并由无效状态转为有效状态。云南、四川效率水平最低，年均值不足0.3，与上海、广东等省市相比，绝对差距较大，物流业效率亟需提升。除上述省份外，其余省份效率值均在0.3-0.7之间，处于中等水平。
3 影响因素分析
3.1 变量选择
根据以往相关研究成果，结合数据可得性与指标的科学性，本文从经济实力、产业集聚、产业结构、外商投资和环境规制五个方面研究低碳约束下物流业效率的影响因素。
3.1.1 经济实力
经济实力即经济发展水平，一般而言，地区经济实力与物流业发展关系密切。经济发展水平越高，说明市场规模越大，对物流业的潜在需求也就越大。同时区域经济越发达，越能吸引物流业的投资者和专业人才，从而促进物流业发展和物流业效率提升。本文采用各省GDP占当年全国GDP的比重反映当地经济实力。
3.1.2 产业集聚
物流企业通过集聚获得一定的规模经济，在集聚区内共享基础设施和信息，由此降低物流生产成本。同时物流专业化水平的提高，能够减少能源消耗量，降低二氧化碳排放量。产业集聚还可通过技术溢出效应和知识溢出效应影响物流业效率。技术溢出效应使得中小型物流企业更快获得行业内领先技术；知识溢出效应使得集聚区内的企业可以相互交换学习经验，降低学习成本；这两种溢出效应均能有效提高物流企业的生产效率，进而提高物流业效率。本文选取区位商对物流业集聚度进行计算，计算公式为LQit=■，其中ei为i省份物流业增加值，et为i省份GDP；Ei为国内物流业增加值，Et为全国GDP。
3.1.3 产业结构
不同产业对物流业的需求存在差异，产业结构的异质化会对物流业效率产生不同程度的影响。在我国社会物流总量中，工业品物流量所占比重较高，因此本文采用第二产业产值占GDP的比重衡量产业结构。
3.1.4 外商投资
外商投资的增加推动了公路、铁路、航空和港口运输的迅速发展，在很大程度上影响着物流业效率水平。外商投资水平用实际利用外商投资额占GDP的比重衡量。
3.1.5 环境规制
环境规制对物流业效率具有双向影响：一方面环境规制能够有效激励企业进行环保创新，产生“创新补偿”效应，在一定程度上提升物流企业生产率水平，进而提高物流业效率；另一方面，环境规制会产生“遵循成本”效应，降低企业利润，企业生产率下降，从而降低物流业效率。因此环境规制对低碳约束下物流业效率的影响是不确定的，主要取决于“创新补偿效应”和“遵循成本”的大小。本文采用环境污染治理投资额占GDP比重反映环境规制强度。
3.2模型构建及结果分析
依据上述分析，构建如下Tobit模型：
■
其中i和t表示各省市和年份，EFFit表示考虑碳排放的物流业效率，GDPit、LQit、INSit、FDIit、REGit分别表示经济实力、产业集聚、产业结构、外商投资和环境规制；?茁0为常数项，?茁1，…，?茁5表示各影响因素的系数，?着it为误差项。
利用Stata14.0软件对回归模型进行分析，因为固定效应Tobit模型是有偏的，故采用随机效应Tobit模型，并利用似然比对该模型进行检验。结果显示，随机Tobit模型整体似然比检验的P值为0，通过显著性检验，可以采用随机效应Tobit模型。Tobit回归结果如表3所示，结果表明：经济实力、产业集聚和产业结构对物流业效率有显著的正相关影响，外商投资对物流业效率无明显影响，而环境规制与物流业效率有显著的负相关关系。
模型回归结果具体分析如下：①经济实力能够明显促进物流业效率的提升。经济实力越强，效率水平则越高，由此可以看出区域宏观经济的发展依然是影响物流业发展的重要因素。②产业集聚对物流业效率有正向影响。产业集聚能够促进物流专业化分工与服务水平的提升，进而提高物流效率。因此各地政府在制定物流业发展规划时，要充分意识到产业集聚的重要性。③产业结构能够显著促进物流业效率的改善。现阶段我国物流业的服务对象主体为制造业，物流业与第二产业关联性较高。而产业结构是第二产业产值与GDP的比重，随着比重的不断增长，物流业效率不断提升。④外商投资对物流业效率作用不显著。一般而言，物流业发展与外商投资之间存在相互促进的关系，外商投资能够推动物流业基础设施建设，引进先进技术，提高物流效率。外商投资作用不显著，原因可能是我国物流业当前发展水平不高，对外商投资的促进作用不够敏感。⑤环境规制明显抑制物流业效率的提升。环境规制强度加大，迫使企业增加环保研发投入，企业生产成本显著上升，导致“遵循成本”效应超过“创新补偿”效应，对物流业效率产生负面影响。
4 结论与建议
4.1 结论
本文基于SBM-Undesirable模型测算了低碳约束下我国物流业效率，并利用随机效应Tobit模型，进一步研究了低碳约束下物流业效率的影响因素。本文的研究结论如下：第一，我国物流业效率总体处于中等偏上水平，且整体呈现下降趋势。天津、河北、上海、广东、青海、宁夏、福建和海南省物流业效率相对最优，而云南和四川物流业效率最低，其余省份则均处于中等行列。第二，经济实力、产业集聚和产业结构能够显著促进物流业效率的提升，而外商投资对其作用不明显，环境规制则明显抑制物流业效率的提高。
4.2 建议
根据上述研究结果，为更好地提升低碳约束下我国物流业效率，本文提出如下建议：
①重视物流业集聚优势，充分发挥产业集聚的规模经济效应和溢出效应。各省份应当积极践行共商、共建、共享原则，实现物流政策共商、物流基础设施共建、物流资源共享良好局面。
②重视物流业与第二产业，尤其是制造业的联动发展。物流业的发展，使得全社会商品的流通速度及经济资源在产业间的配置速度不断加快，物流业与制造业存在很强的互动关系。目前我国物流业与制造业联动发展还存在诸多问题，各地政府应积极建立有利于制造业与物流业联动发展的体制机制，科学规划两业发展，创新物流业与制造业联动模式，加强物流业与制造业的沟通与衔接。
③实施物流业环境规制，减少碳排放。环境规制对产业效率的提升是一个中长期过程，当前物流业发展尚未达到高级阶段，环境规制明显抑制物流业效率。但随着物流业发展，环境规制对效率的提升作用就会逐渐凸显。因此各地政府要严格实施物流业环境规制，制定物流业环境规制法案，从源头上减少能源消耗和二氧化碳排放。
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