西部陸海新通道沿線省份綠色物流效率評價研究

艾亞婷，賀世紅，陳嘉鑫

（南寧師范大學，廣西 南寧 530100）

0 引言

2019 年，國家發展改革委首次提出西部陸海新通道總布局，包含東中西三條主干道，東線自重慶經懷化、柳州到北部灣出港，中線自重慶，經貴陽、柳州至北部灣出港，西線自成都，經百色、南寧至北部灣。西部陸海新通道實現了西部地區全覆蓋，有利于統籌鐵海聯運、跨境公路運輸和國際鐵路運輸等多種運輸方式，提升沿線城市的物流運作效率，加快多式聯運的運輸通道建設，促進與東南亞地區國家的貿易往來。

1 文獻綜述和問題提出

通過梳理文獻，發現各界學者已經從不同視角對物流效率、物流資源配置等方面的問題進行研究。（1）區域物流效率測度，包括王景敏等[1]運用DEA-BBC、Tobit 等模型方法，對2015—2020 年西部陸海新通道沿線省份面板數據從時間、空間2 個維度進行測算分析，證明省份間發展不均，基礎設施、信息化水平密度對物流效率有正向影響；何景師等[2]利用考慮非期望產出的效率模型，以2008—2019 年三大灣區城市群為研究對象，分析了綠色物流效率變化趨勢以及影響因素；汪文生等[3]以環渤海14 市為研究樣本，運用三階段DEA 模型研究分析，得出物流效率與經濟發展水平正相關。（2）企業物流效率測度，主要通過企業面板數據進行分析。（3）物流業效率與高質量經濟發展之間關系分析。（4）采用數據包絡方法（DEA：BCC（規模報酬可變的數據包絡分析）、CCR（規模報酬不變的數據包絡分析））、模糊決策方法、熵權TOPSIS 法、隨機前沿分析（SFA），用Malmquist 指數法計算出每個DMU 的物流效率動態變化趨勢。

從西部陸海新通道視角，研究沿線省份的綠色物流效率測度的少有涉及，由于國家的“雙碳”政策，學者們對綠色物流效率以及影響因素研究逐漸增多?；诖?，本文在前人所獲成果上，運用考慮非期望產出的超效率模型SBM，以西部陸海新通道的新視角對沿線12 個省份的綠色物流效率測算評價分析。

2 指標選取與數據來源

根據《合作共建西部陸海新通道框架協議》，西部陸海新通道包含13 個沿?。ㄊ校?，分別是內蒙古、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。由于西藏數據值缺失較多，能源消耗量以及碳排放量無法獲取和計算，進而選取除西藏外的12 個省份作為12 個DMU 研究分析。原始數據來自于各地區的統計年鑒、《中國統計年鑒》、《中國交通運輸年鑒》以及《中國能源年鑒》等。

通過梳理歷年文獻，投入指標借鑒何景師等人的做法，選擇資本投入、勞動投入和能源投入作為衡量指標，將物流業固定資本投入、物流業從業人員數量以及物流業能源消耗量為投入指標的具體表示[7]。這里的能源消耗量是通過計算10 種主要能源消耗量獲得。期望產出和非期望產出均借鑒以前學者的做法，分別以貨運量和貨物周轉量為指標，以物流業的碳排放量為指標[4-6]。得出綠色物流效率評價體系，如表1 所示。

表1 西部陸海新通道沿線?。ㄊ校┚G色物流效率評價體系

碳排放的計算方法主要有兩種，第一種是基于整個社會交通行業消耗較多的煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣和電力10 種能源的消耗量計算排放量，此種方法普遍應用于交通運輸業碳排放測算，另一種方法是通過整合周轉量以及各種運輸工具的能源消耗量進行測算，本文選擇第一種計算方法，通過計算各省歷年終端能源消費數據完成CO2排放量的測算。碳排放的計算公式為：

式中：Bit表示i 省第t 年的碳排放量；Aijt表示i 省第t 年第j 種能源的消耗量；αj表示第j 種能源的碳排放系數。10 種能源的轉換系數以及碳排放量系數如表2 所示。

表2 10 種能源轉換系數以及二氧化碳轉換系數表

3 研究方法

3.1 考慮VRS 的超效率SBM-DEA

數據包絡分析（DEA）是適用于多項投入和多項產出問題評價有效性的一種方法，由于模型的特殊性，在評價有效性方面具有絕對優勢。相比于CCR、BCC 這兩種徑向距離函數，SBM-DEA 將松弛考慮進來，它是一種非徑向距離函數，會有更好的求解優勢。為了客觀分析西部陸海新通道沿線城市綠色物流發展狀況以及多種投入、產出之間的關系。本文借鑒Tone 提出的超效率SBM 模型[8]。假設存在n 個決策單元，對于決策單元DMUk而言，每個單元的投入指標是m 個，則期望產出指標和非期望產出指標分別用w1和w2來表示[2]。j 是某個決策單元，其投入量為Xij；期望產出量為；非期望產出量為。然后，用超效率SBM 來測算決策單元DMUk的效率：

本文在運用超效率SBM 模型時，定義決策單元均已達到有效前沿面，超效率SBM 模型構建如式（2）。

3.2 DEA-Malmquist 模型

Malmquist 指數是動態分析工具，通過當期與上一期或基期的對比得到全要素生產率（TF Pch），并將其分解成純技術效率變化（PEch）、技術進步變化（TEch）以及規模效率（SEch），計算公式如下：

其中：（xt,yt）表示決策單元在t 時期的投入產出關系，（xt+1,yt+1）則表示在t+1 期的投入產出關系，代表規模報酬不變時的距離函數。式(3) 進一步分解可得：

式（4）可以簡化為：

4 實證分析

4.1 西部陸海新通道沿線省份綠色物流效率測度與分析

本文基于超效率SBM 模型，運用MATLAB2021b 軟件，測算出12 個省份2012—2019 年的綠色物流效率值，結果如表3 所示。

表3 西部陸海新通道沿線?。ㄊ校┚G色物流效率值

從靜態視角觀看西部陸海新通道沿線省份的綠色物流發展狀況，2012—2019 年12 個省份的綠色物流效率呈現緩步增長的趨勢，而平均綠色物流效率為0.77，說明道路沿線省份的綠色物流發展仍有很大的提升空間。2012—2019 年間，各省份的綠色物流效率變化不一，研究數據表示寧夏、陜西、新疆和甘肅這些西北地區省份的綠色物流發展相較于其他省份有明顯的差距，這些省份更需要采取措施努力提高運輸效率，降低碳排放。

4.2 使用Malmquist 分析效率動態變化規律

使用DEAP2.1 軟件進行數據分析，利用Malmquist 全要素生產率指數將效率值分解成Total factor productivity、Pure technical efficiency、Scale efficiency 和Technical progress 四個技術指標。分別觀察西部陸海新通道沿線12 個省份在2012—2019 年間的效率變動情況，對比分析沿線省份的效率變化差異性，結果見表4 所示。

表4 西部陸海新通道沿線?。ㄊ校┤厣a率變化表

沿線12 個省份的全要素生產率隨時間變化呈現持續波動狀態，海南、青海和云南三省波動幅度較大。除2013—2014 年，其他時間段重慶市全要素生產率均大于1，也就是說除了2014 年，其他年份相較于前一年，重慶市全要素生產率均提升。從時間變化層面研究，2012—2013 年，各省份平均全要素生產率降低了2.6%；2013—2014 年，各省份平均全要素生產率提高了31.2%；2014—2015 年，整體全要素生產率降低22.0%；2015—2016 年，全要素生產率整體提高5.15%；2016—2017 年，全要素生產率整體下降5.0%；2017—2018 年，全要素生產率整體下降20.8%；2018—2019 年，全要素生產率平均提高1.0%。根據圖2，西部陸海新通道沿線省份的全要素生產率先提升后下降，之后緩慢提升并有下降的趨勢。

圖1 2012—2019 沿線省份全要素生產率趨勢圖

圖2 沿線省份效率值動態變化趨勢圖

沿線大部分省份的純技術效率、規模效率波動較穩定，部分效率指標水平起伏較大。觀察圖3、圖4 各省的純技術效率發現：在2012—2019 年時間段內，四川、云南兩個省份的純技術效率浮動較大，四川省純技術效率指標最大值達到2.435，最低谷0.397，云南省純技術效率值最大2.939，最低谷0.512。觀察各省的規模效率發現：除了海南、青海和四川三個省份的浮動較大，其他省份在2012—2019 年時間段內保持相對穩定狀態。

圖4 2012—2019 沿線省份規模效率趨勢圖

技術進步效率決定沿線省份綠色物流全要素生產率變化。觀察圖2、圖5 技術進步效率和全要素生產率的變化趨勢可以發現：全要素生產率的變化趨勢與技術效率的變化趨勢基本吻合，所以技術進步效率變化會直接影響全要素生產率變化。技術進步效率表示西部陸海新通道開通后沿線綠色物流技術不斷沉淀積累，優化創新。換言之，新通道綠色物流的發展促進了沿線省份碳排放的降低，碳排放的降低促使全要素生產率的升高。

圖5 2012—2019 沿線省份技術進步效率趨勢圖

5 西部陸海新通道實證結果分析

通過對西部陸海新通道綠色物流效率的靜動態分析發現，2012—2019 年，沿線省份的全要素生產率波動顯著，存在提高的情況，但是下降的狀態持續更久，整體呈下降趨勢?？傮w來講，西部陸海新通道綠色物流的發展促進了沿線省份綠色物流效率的提升，具體表現如下：

（1）靜態分析

從靜態分析中發現，西部陸海新通道的形成過程中，沿線省份的綠色物流發展剛開始的一段時期取得的成果還是比較可觀的，但后期沿線省份的綠色物流效率出現持平甚至下降的現象。

（2）動態分析

通過動態分析發現，西部陸海新通道沿線省份的全要素生產率起伏較大。2012—2014 年全要素生產率快速上升，2014 年后出現大滑坡后期有小幅度上調并保持穩定。西部陸海新通道建設前期的大量固定資產投資明顯促進了物流效率的提升，物流技術進步效率的提高是綠色物流的全要素生產率提高的原因；在綠色物流效率提升過程中技術效率提升較為緩慢，且部分省份存在規模效率下降的問題。

（3）沿線省份綠色物流差異化發展

理想狀態下效率值等于1，表示該省份該要素的DEA 有效，也就是資源得到了充分利用，但實際情況中，大部分省份的效率值大于1，存在部分省份的效率值小于1，說明這些省份有些資源投入冗余，有些資源投入不足，由于資源配置不均，導致沿線省份綠色物流差異化發展。

6 結論與建議

國家要重視西部陸海新通道沿線省份的均衡發展，統籌規劃、合理安排物流資源配置，充分發揮政府的宏觀調控作用，盡量縮小沿線省份的綠色物流發展差異；對于綠色化效率低的省份，政府應當積極引導，部分資源向這些省份傾斜，填補資源空缺，對于綠色物流發展做的比較好的省份，應加以推廣。

沿線省份加強合作，物流行業協同規劃發展，依托各省市特有的運輸方式，發揮各自區位優勢，構建西部地區特色通道。不同地區，地理優勢、資源稟賦以及產業結構不同。因此，深刻洞察經濟社會變量是邊疆民族地區找準高質量發展出路時的重要考量，從而緊跟時代，贏得未來。

物流企業應繼續加大對管理，信息和服務等方面的科技研發投入，將大數據、區塊鏈等新興技術引入企業運營當中，提高沿線省份整體的信息化水平，加快西部地區高產低耗的綠色發展進程，另一方面，物流企業應盡快完成舊能源到新能源的更替，提高產能降低消耗，實現企業綠色轉型，助力打造西部陸海新通道可持續發展。