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1、低碳约束下省际物流业效率探究内容摘要：本文从低碳约束角度出发，将物流业 碳排放量作为投入变量，同时考虑经济产出和环境保护，运 用DEA模型对2008-2011年我国省际物流业效率进行系统研 究，并通过Tobit回归模型分析其影响因素。研究发现：我 国各省市物流业平均效率逐年提高，但差异很明显；大部分 省市存在资源浪费现象，纯技术效率是提高物流业效率的关 键因素；经济发展对物流业效率呈正相关，能源结构对物流 业效率呈负相关。根据分析结果，本文提出了实施差异化低 碳物流策略等建议。关键词：碳约束DEA-Tobit模型物流业效率低碳物流 引言近年来，物流业作为第三利润源，越来越受到人们的关 注。20
2、09年政府将物流业纳入“十大振兴产业”，并颁布了 物流业调整和振兴规划，把促进物流业发展提升到国家 战略的高度。随着经济的快速发展，物流业在促进国民经济 发展中的作用日益突出。但是，我国一些地区没有考虑本地 区的实际情况，盲目投资于物流业，使物流业走上了高投入、 高产出的粗放型发展道路，这也导致了我国物流业运作效率 低下，造成了能源消耗的增加和浪费。现阶段，我国物流业 能源消耗较大、运作效率低下，因此物流业应转变为健康高效的发展模式，从而为低碳经济做出贡献。目前我国学者关 于低碳物流的研究大部分是基于宏观层面的战略和政策建 议，而关于低碳物流的定量研究可谓凤毛麟角。本文基于低 碳物流视角，在建
3、立投入产出指标体系的基础上，以全国各 省市为研究对象，采用数据包络分析(简称DEA)方法对各 省市物流业效率进行系统研究，为改善我国物流业效率和低 碳物流建设提供理论指导。DEA方法以投入、产出指标值作为依据，运用数学规划 模型评价决策单元相对有效性的非参数方法。近年来，该方 法被广泛运用于评价物流效率，如邓学平(2008)以证券市 场上市的55家物流企业为对象运用DEA方法分析了我国物 流企业全要素生产技术效率。许鹏(2010)利用DEA方法全 面分析了辽宁省物流业效率，针对性地提出了辽宁省物流业 发展政策建议。张诚(2013)建立了中部六省物流系统DEA 模型对物流业效率进行了纵向分析。雷
4、勋平(2012)运用DEA 方法对我国各省市2008年物流产业效率进行实证研究。田 振中(2011)运用DEA方法和Tobit回归模型分析了我国各 地区物流业效率及其影响因素。从以上分析可知，我国大部 分学者研究物流业运行效率只考虑了经济产出，忽视了低碳 约束，而忽视低碳约束的效率评价会高估我国物流业效率， 并且误导政府订制政策建议。鉴于此，本文从低碳约束角度出发，同时考虑物流业经 济产出和环境保护两个方面，对2008-2011年我国各省市物 流业效率进行系统研究，并在此基础上，通过Tobit回归模 型分析物流业效率的影响因素。根据分析结果，提出发展低 碳物流的政策建议。物流业现状分析（一）全
5、国货运量趋势国内大部分学者们将物流业界定为交通运输业、仓储业 及邮政业（产业分类中没有物流业），本文也采用此界定。由于物流业的不断发展，全国货运量不断增加。 2002-2011年间，全国货运量呈逐年增长态势（见图1）,从 2002年的1483447万吨增至2011年的3696961万吨，增幅 达到149.21%,年均增长率达到10. 68%；从数据上看，我国 物流业在不断的快速发展。（二）物流业二氧化碳排放量趋势本文选取中国能源统计年鉴“地区能源平衡表”和 “中国能源平衡表”中煤合计、油品合计、天然气三种能源 消费量来计算物流业最终二氧化碳排放量。计算公式如下：（1）式中ai表示第i种能源的碳
6、排放系数，Ei表示第i种 能源消费量。本文根据公式（1）计算出了 2002-2011年我国物流业 二氧化碳排放量，如图2所示。由于物流业的不断发展，导致了物流业二氧化碳排放量 不断增加，2002-2011年我国物流业二氧化碳排放量增长迅 速，从2002年的21961万吨增至2011年的49914万吨，增 幅为127.28%,年均增长率为9. 55%,这与全国货运量的年 均增长率基本持平，即全国货运量增长1%,物流业二氧化碳 排放量也增长1%,由此可以看出，我国物流业的发展水平并 不高，对环境的污染非常大，因此我国物流业发展必须做出 重大调整，走低碳物流道路。物流业DEA效率分析(一)研究方法与
7、指标选择数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称为 DEA)是由查恩斯(Charnes)和库伯(Cooper)等学者在1978 年提出正式提出的。它是研究同类型决策单元相对效率的常 用方法之一。设有n个DMU,其中每个DMUj都有m种类型的投入指标 xj= (xlj,，xmj)和 s 种产出指标 yj= (ylj,，ysj) T。则第j个DMUj的相对效率评价指数的CCR模型可表示为:(2)本文基于上述模型设计低碳物流指数，结合低碳物流特 点，构建以下投入产出指标：投入指标：物流业从业人员、物流业职工工资总额、物 流业固定资产投入、物流业二氧化碳排放量。现有的物流
8、劳 动指标中多只米用行业从业人员人数表不，并不能完全表达 劳动力的成本，因此添加工资总额来弥补不足；在低碳物流 效率评价中，二氧化碳排放量越少越好，因此选取物流业二 氧化碳排放量作为投入指标。产出指标：货运量、货物周转率和物流业生产总值。货 运量和货物周转率反应物流业运输能力，物流业生产总值反 应物流业所产生的直接经济效益。（二）模型计算与结果分析本文通过模型求解，得到了全国各省市2008-2011年物 流业综合技术效率9、纯技术效率O以及规模效率3,计 算结果如表1所示。从表1可知，2008-2011年我国各省市物流业综合技术 效率9、纯技术效率o和规模效率s有一定程度地提高， 但并没有达到
9、技术效率前沿。从综合技术效率0看，2008 年为 0. 651, 2009 年为 0. 697, 2010 年为 0. 706, 2011 年为 0. 718,年均增长率为3. 32%O从纯技术效率o看，2008年 为 0. 735,2009 年为 0. 750,2010 年为 0. 747,2011 年为 0. 756, 增长幅度并不大。从规模效率3看，2008年为0. 886, 2009 年为0. 937, 2010年为0. 952, 2011年为0. 958,年均增长 率为2. 64%O 2008年起，我国各省市都在积极地发展低碳经 济，这些原因是提高物流业综合技术效率的关键所在。 对于
10、物流业综合技术效率0而言,2008-2011年我国物流业 平均投入产出效率不断提高，大部分省市物流业投入产出效 率逐年提高，个别的省市物流业投入产出效率有所下降。我 国物流业平均效率从2008年的0.651提高到了 2011年的 0.718,提高了 10.29%,大部分省市物流业效率提高比例较 大，其中北京效率提高的最大，从2008年的0.393提高到 2011年的0. 921,提高了 2倍多，天津、江苏等都有一定程 度地提高；个别省市物流业投入产出效率有所下降，其中包 括山西、福建等地；还有一些省市变化不明显。2011年天津、 河北、上海、江苏、安徽等地物流业综合技术效率都达到了 最高，说明物流投入产出要素达到了最佳组合；而对于物流 投入产出要素未达到最佳组合的省市，可以通过调节投入产 出比例使其达到最佳组合。根据投入松弛变量得出，效率较 低的省市从业人员、工资总额等均存在投入冗余现象，造成 了资源浪费。同时碳排放量冗余现象严重，说明物流业碳排 放对环境污染非常大。对于纯技术效率0而言，2011年天 津、河北、上海、江苏等9个省市的纯技术效率。=1,说明 这些省市处于最佳状态，剩余的省市纯技术效率。
