我国“一带一路”倡议沿线区域物流业效率的测度研究 ——基于DEA-Malmquist模型

0  引言

物流行业作为国民经济的基础性产业，对经济的发展、资源的优化配置具有重要作用。2022年，我国物流业增加值4.97万亿元，与2012年相比，增加了大约2.59万亿元，增长速度为52.11%，由此可见物流业在近十年来发展迅速。2015年3月，中国政府发布了《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，正式圈定了国“一带一路”倡议沿线的18个省份并将其划分为五大区域。目前有关“一带一路”倡议沿线区域物流效率的研究较少，大多集中于我国或某一特定区域展开研究，因此本文以“一带一路”倡议沿线区域为研究对象，对该区域2012-2021年的物流效率进行静态与动态评价分析，最后根据分析结果对该区域物流业的发展提出合理的建议。

1  研究方法与研究数据

1.1  研究方法

1.1.1  DEA方法

数据包络分析模型（DEA）由A.Charnes et.al（1978）提出，作为一种最常见的效率评价方法被广泛应用于各个行业和领域，通过构建多个投入和产出数据来测算决策单元（DMU）的相对效率值。DEA有两类基础模型，分别为CCR和BCC模型，前者规模报酬固定，而后者是基于规模报酬可变的假设。本文将选用投入导向的DEA-BCC模型对我国“一带一路”倡议沿线区域的物流效率进行测度与评价。

1.1.2  Malmquist指数

由于以上DEA方法无法处理面板数据且只能进行静态效率评价，为此引入Malmquist指数以弥补以上不足，并能基于动态视角，对物流效率的变化趋势进行更为详细地分析。Malmquist生产率指数是由Malmquist（1953）提出， 

若Malmquist指数大于1，则说明从t到t+1时期全要素生产率提高，反之则说明不断下降。

1.2  研究数据

首先通过梳理国内研究物流效率的代表性文献，其次参考先前学者所选用的投入和产出指标并遵循代表性、可取性以及客观性原则构建物流效率指标评价体系。在投入指标方面，本文选取三个投入变量，分别是与物流业（交通运输、仓储和邮政业）直接相关的从业人数、固定资产投资额和公路里程数；在产出指标方面，分别选取货物周转量和物流业增加值两个产出变量来衡量物流业发展规模以及最终成果。

表1物流效率投入产出指标评价体系

2  我国“一带一路”倡议沿线区域物流效率静态实证分析

2015年《愿景与行动》中将“一带一路”倡议沿线18个地区划分为五大区域，其中东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江三省；西北地区包括内蒙古、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆；西南地区包括广西、云南、西藏；东南地区包括上海、浙江、福建、广东、海南；内陆地区包括重庆。首先通过DEA模型测度我国“一带一路”沿线区域整体物流效率，其次对“一带一路”倡议沿线区域涉及到的各个省市的物流效率进行单独分析。

2.1  总体物流效率分析

表2 2012-2021年我国“一带一路”倡议沿线区域整体物流效率