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标题 河南省物流业全要素生产率的动态演化及其提升路径
范文 刘涛+霍静娟+顾令爽+金英淑



摘 要：文章使用DEA-Malmquist指数模型，测算分析了2011～2015年河南省物流业全要素生产率时空演化状况。2011
～2015年河南省物流业全要素生产率總体比较低，且呈现出先降后升的“U”型发展态势。物流业技术变化指数比较低是导致河南省物流业全要素生产率较低的主要动因。河南省物流业全要素生产率的空间差异明显，技术变化指数较低是导致全要素生产率小于1的省辖市和省管县物流业衰退的主要动因。为了提高物流业全要素生产率，需要大力推进物流业的技术进步，进一步提高物流业的技术效率。
关键词：物流业；全要素生产率；动态演化；河南省
中图分类号：F259.27 文献标识码：A
Abstract： Using the DEA-Malmquist index model， this paper calculates and analyzes of the spatio-temporal total factor productivity of logistics industry in Henan province during 2011～2015. The total factor productivity of logistics industry in Henan province during 2011～2015 is generally low， and shows the“U”type of development trend which rises after the first drop. The low technical change index is the main motivation which lead to the low total factor productivity of logistics industry in Henan province. The temporal difference of total factor productivity of the logistics industry in Henan province is obvious. The low technical change index is the main motivation which lead to decline in the provincial municipality and provincial governing county， which total factor productivity is less than 1. In order to improve the total factor productivity of logistics industry， we should vigorously promote technical progress of the logistics industry，and further improve the technical efficiency of the logistics industry.
Key words： logistics industry； total factor productivity； dynamic evolution； Henan province
0 引 言
2015年河南省社会物流总额9.35万亿元，增长9%，物流业完成固定资产投资1 906亿元，同比增长36.7%。交通运输场站、物流园区、分拨配送中心等物流设施建设稳步推进，一批重大物流项目建成投用，物流基础设施功能进一步提升。2014年河南省政府制定了《河南省物流业发展三年行动计划》，旨在推动全省物流业提速发展，加快高成长服务业大省建设。而这一目标的实现离不开物流业全要素生产率的提升。
目前理论界利用不同的评价方法对物流业全要素生产率进行了广泛研究，马越越（2016）利用方向距离函数和Malmquist
-Luenberger模型对物流业环境全要素生产率水平进行了测算[1]。陈文新等（2016）利用DEA-Malmquist指数方法，对2005
～2014年我国30个省低碳约束下物流业全要素生产率（TFP）进行测度，并分析其结构及总体演化趋势[2]。韩剑尘等（2016）利用DEA-Malmquist指数测算了2007～2013年我国45家沪深上市物流企业全要素生产率的时空异质性特征[3]。马盼（2015）利用DEA-Malmquist指数对2008～2013年我国物流上市公司全要素生产率及其分解进行了测度分析[4]。柯颖等（2015）利用DEA方法对2006～2013年我国西部地区物流业全要素生产率及其分解进行测定与评价[5]。
以上研究主要针对国家范围或部分区域展开，专门研究河南省物流业全要素生产率的文献比较少，吴旭晓（2015）利用超效率DEA视窗分析模型测算了2005～2012年河南等五个经济大省物流业效率的动态演化[6]。潘涛（2015）运用超效率DEA方法测算了2003～2013年的河南省物流业效率[7]。这些研究主要利用静态或比较静态的DEA方法，目前尚缺乏利用动态方法测算河南省物流业全要素生产率的研究，本文利用DEA-Malmquist指数方法评估了2011～2015年河南省物流业全要素生产率的时空演化特征，为推进河南省物流业快速发展提供数据支持与理论支撑。
1 河南省物流业全要素生产率的评估框架
1.1 Malmquist指数模型
Malmquist指数最初是由瑞典经济学家Sten Malmquist在1953年提出的，主要用于分析不同时期的消费变化。随后，Caves等人将这种思想运用到生产分析上，Fare等人在1989年构建了从t时期到t+1时期的用于测算生产率变化的Malmquist生产率指数[8]，其表达形式如下：
M■x■，y■，x■，y■=■×■■ （1）
其中，x■，x■分别表示了在t时期和t+1时期内的投入向量；y■，y■分别表示在t时期和t+1时期的产出向量；D■■x■，y■，D■■x■，y■表示以t时期的技术为参考的t时期和t+1时期生产点的距离函数。
Fare R等人在1992年又对两个时期的技术效率变化（EC）和技术变化（TC）进行定义，并进一步对Malmquist指数公式进行运算整合和变形，从而将Malmquist指数分解为效率变化和技术变化两部分[9]。
M■x■，y■，x■，y■=■×■■=■×■×■■ （2）
在式中，第一项代表了效率变化，第二项代表了技术变化。
若Malmquist指数小于1，则表明该评价单元效率水平从第t时期到t+1时期呈现衰退现象，若Malmquist指数大于1，表示评价单元效率水平从第t时期到t+1时期有所改善。同时，Malmquist指数可以分解为技术效率变化指数和技术变化指数。技术效率变化指数表明了效率值的变动，若技术效率变化指数小于1，表明技术效率退步，若技术效率变化指数大于1，表示技术效率有所改善。技术变化指数大于1，表明了技术进步，技术变化指数小于1，表明技术退步。
1.2 评估指标与数据来源
本文结合已有研究，构建了“3投入-2产出”的物流业全要素生产力评价指标体系。其中投入指标包括物流业固定资产投资、物流业从业人员和等级公路里程，其物流业固定资产投资用交通运输、仓储及邮电业全社会固定资产投资表示、物流业从业人员用交通运输、仓储及邮电业就业人员数表示。产出指标包括货物周转量和物流业增加值，其中物流业增加值用交通运输、仓储及邮电业增加值表示。评估的决策单元包括2011～2015年河南省18个地市以及10个省管县，数据来源于2012～2016年《河南统计年鉴》。
2 河南省物流业全要素生产率动态演化的实证分析
本文从产出导向（调整）角度出发，使用DEA-Malmquist指数模型，测算了2011～2015年河南省物流业全要素生产率及其分解的变动状况，结果如表1、表2和表3所示。
2.1 河南省物流业全要素生产率的时间演化特征
表1显示了2011～2015年河南省物流业全要素生产率及其分解情况。由表1可知，河南省物流业全要素生产率呈现出以下时间演化特征：
（1）河南省物流业全要素生产率总体比较低，且呈现出先降后升的“U”型发展态势
在考察期的5年间，河南省物流业全要素生产率仅为0.957，表明其总体状况在恶化。从时间演化上看，河南省物流业全要素生产率在不同年份有明显差异，2011～2012年间全要素生产率（MI指数）为1.181，表明2012年与2011年相比，物流业效率有明显提高。2012年后物流业效率处于退步状态，全要素生产率（MI指数）小于1，直到2015年，河南省物流业效率有了明显提高。总体来看，河南省物流业全要素生产率呈现出先下降后上升的“U”型发展态势。
（2）物流业技术变化指数比较低是导致河南省物流业全要素生产率较低的主要动因
从物流业全要素生产率的分解来看，除了2012～2013年间河南省物流业技术效率变化指数（EC）小于1，其他年份间的技术效率变化指数（EC）都大于1，表明河南省物流业技术效率总体状况比较高。除了2011～2012年间技术变化指数（TC）大于1，其他年份间的技术变化指数（TC）总体上比较低。由此可见，物流业技术变化指数比较低，技术水平改进状况不佳是导致河南省物流业全要素生产率较低的主要动因。
2.2 河南省物流业全要素生产率的空间演化特征
（1）河南各省辖市物流业全要素生产率的空间演化特征
表2显示了2011～2015年河南各省辖市物流业全要素生产率及其分解状况。由表2可知，河南各省辖市物流业全要素生产率呈现出以下空间特征：
第一，全要素生产率（MI指数）大于1的省辖市少于小于1的省辖市。2011～2015年间，周口市、鹤壁市、漯河市、三门峡市、洛阳市、濮阳市、郑州市和济源市等8个省辖市的全要素生产率（MI指数）大于1，占所有省辖市的44.4%，表明这些省辖市物流业效率总体上呈现增长态势，发展势头良好。其他10个省辖市全要素生产率（MI指数）都小于1，占比55.6%，这些省辖市物流业效率总体上呈现恶化态势。
第二，技术效率变化指数（EC）比较高是导致全要素生产率（MI指数）大于1的省辖市物流业增长的主要动因，而技术变化指数（TC）较低是导致全要素生产率（MI指数）小于1的省辖市物流业衰退的主要动因。2011～2015年间，除了周口市和郑州市的物流业技术变化指数（TC）大于1，其他省辖市物流业的技术变化指数（TC）都小于1，但是由于这些省辖市技术效率变化指数（EC）都远大于1，最终导致这些省辖市的全要素生产率（MI指数）大于1。技术效率变化指数（EC）比较高成为这些省辖市物流业增长的主要动因。2011～2015年间，除了信阳市物流业技术效率变化指数（EC）小于0.9，其他地市物流業技术效率变化指数（EC）都接近于1或大于1，但是由于这些地市物流业技术变化指数（TC）比较低，大多数都小于0.9，导致这些地市物流业全要素生产率（MI指数）比较低。技术变化指数（TC）较低成为这些省辖市物流业衰退的主要动因。
（2）河南各省管县物流业全要素生产率的空间演化特征
表3显示了2011～2015年河南各省管县物流业全要素生产率及其分解状况。由表3可知，河南各省管县物流业全要素生产率呈现出以下空间特征：
第一，全要素生产率（MI指数）大于1的省管县与小于1的省管县的数量相等。2011～2015年间，鹿邑县、滑县、新蔡县、汝州市和长垣县等5个省管县物流业全要素生产率（MI指数）大于1，占比50%，表明这些地市物流业效率总体上呈现增长态势，物流业发展势头良好。其他5个省管县物流业全要素生产率（MI指数）小于1，占比50%。这些地市物流业效率出现衰退迹象。
第二，技术效率变化指數（EC）比较高是导致全要素生产率（MI指数）大于1的省管县物流业增长的主要动因，而技术变化指数（TC）较低是导致全要素生产率（MI指数）小于1的省管县物流业衰退的主要动因。2011～2015年间，5个全要素生产率（MI指数）大于1的省管县的物流业技术变化指数（TC）都小于1，但是由于这些省管县技术效率变化指数（EC）都远大于1，最终导致这些省管县的全要素生产率（MI指数）大于1。技术效率变化指数（EC）比较高成为这些省管县物流业增长的主要动因。对于全要素生产率（MI指数）小于1的省管县来说，虽然除了兰考外，其他省管县物流业技术效率变化指数（EC）都比较高，但是由于其技术变化指数（TC）比较低，导致这些省管县全要素生产率（MI指数）小于1。技术变化指数（TC）较低成为这些省管县物流业衰退的主要动因。
（3）河南省辖市与省管县物流业全要素生产率的空间差异
由表2和表3可知，2011～015年间，河南省省辖市物流业全要素生产率的几何均值为0.945，而河南省省辖市物流业全要素生产率的几何均值为0.980，二者都小于1，但前者要小于后者，省辖市与省管县物流业全要素生产率有明显差异。
总体上看，河南省辖市与省管县物流业的技术效率变化指数（EC）都大于1，而技术变化指数（TC）小于1，表明技术变化指数（TC）较低是河南省辖市与省管县物流业全要素生产率比较低的共同动因。大力提高物流业技术水平成为省辖市与省管县物流业发展的共同导向。
3 结论与建议
本文使用DEA-Malmquist指数模型，测算了2011～2015年河南省物流业全要素生产率及其分解的变动状况，得出以下结论：（1）河南省物流业全要素生产率的时间演化特征。2011～2015年河南省物流业全要素生产率总体比较低，且呈现出先降后升的“U”型发展态势。物流业技术变化指数比较低是导致河南省物流业全要素生产率较低的主要动因。（2）河南省物流业全要素生产率的空间演化特征。2011～2015年河南各省辖市物流业全要素生产率呈现出以下空间特征：第一，全要素生产率（MI指数）大于1的省辖市少于小于1的省辖市。第二，技术效率变化指数（EC）比较高是导致全要素生产率（MI指数）大于1的省辖市物流业增长的主要动因，而技术变化指数（TC）较低是导致全要素生产率（MI指数）小于1的省辖市物流业衰退的主要动因。2011～2015年河南各省管县物流业全要素生产率呈现出以下空间特征：第一，全要素生产率（MI指数）大于1的省管县与小于1的省管县的数量相等。第二，技术效率变化指数（EC）比较高是导致全要素生产率（MI指数）大于1的省管县物流业增长的主要动因，而技术变化指数（TC）较低是导致全要素生产率（MI指数）小于1的省管县物流业衰退的主要动因。河南省辖市与省管县物流业全要素生产率都小于1，但前者要小于后者。技术变化指数（TC）较低是河南省辖市与省管县物流业全要素生产率比较低的共同动因。
河南省物流业全要素生产率总体上比较低，物流业发展方式比较粗放，为了提高物流业全要素生产率，需着眼于以下两个方面：（1）大力推进物流业的技术进步。以上分析表明，河南省以及各省辖市、省管县物流业全要素生产率比较低的主要动因在于技术进步水平比较低。为了保持较高的技术进步增长率，一方面大力推进升级改造，提升物流设施设备的自动化水平和技术水平，同时注意淘汰落后产能。另一方面，各级政府也要鼓励物流业的技术创新，推进物流企业的创新能力，促进物流业的整体技术进步。推进产学研合作，实现物流业的集成创新。（2）进一步提高物流业的技术效率。河南省部分省辖市和省管县的物流业技术效率指数不高，表明这些地区存在物流基础设施重复建设、物流业市场化改革不深入、物流体系规划不科学等问题。为此，要调整物流资源的布局，改革不合理的物流规划方案，逐步实现物流资源的优化配置。
参考文献：
[1] 马越越. 低碳视角下中国区域物流产业全要素生产率的空间溢出效应研究[J]. 宏观经济研究，2016（12）：90-101，144.
[2] 陈文新，潘宇. 低碳约束下物流产业全要素生产率的空间分异及时空演化[J]. 工业技术经济，2016（11）：42-52.
[3] 韩剑尘，夏涛. 物流企业全要素生产率的时空异质性——基于DEA—Malmquist指数的测算[J]. 科技管理研究，2016（13）：215-220，226.
[4] 马盼. 基于DEA-Malmquist指数的我国物流上市公司全要素生产率研究[J]. 物流技术，2015（24）：161-163，170.
[5] 柯颖，王威峰，赵文玲. “新常态”下我国西部地区物流产业全要素生产率评价与发展策略[J]. 物流技术，2015（10）：114-117.
[6] 吴旭晓. 经济大省物流业效率动态演化及其影响因素[J]. 中国流通经济，2015（3）：24-31.
[7] 潘涛. 河南省物流业效率演化发展的影响因素[J]. 社会科学家，2015（8）：79-83.
[8] Fare R， Grosskopf S， Linderdgren B， et al. Productivity changes in Swedish pharmacies 1980-1989： A nonparametric Malmquist approach[J]. Journal of Productivity Analysis， 1992，3（1）：85-101.
[9] Fare R， Grosskopf S， Norris M， et al. Productivity growth， technical progress， and efficiency change in industrialized countries[J]. American Economic Review， 1994，84（1）：66-83.
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更新时间：2025/3/11 20:39:20