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刘宏伟，杨荣璐，石红娟
（安徽大学 商学院，安徽 合肥230601）
作为基础性产业，物流业支撑着城市间资源要素的有序流动和优化配置，对城市经济社会发展至关重要［1］。物流活动最为集聚的载体是城市，大力发展城市物流可以持续提升区域竞争力和促进宏观物流网络布局的优化［2］。有鉴于此，国家发改委等部门在2018 年12 月发布的《国家物流枢纽布局和建设规划》（发改经贸〔2018〕1886 号）中，根据产业空间布局和基础设施建设等因素，选取了127 个物流枢纽承载城市，拟建设212 个不同类型的国家物流枢纽，以期持续提升物流枢纽一体化运作、网络化经营、专业化服务能力，从而协同全国范围不同层级城市形成行之有效的物流网络，大幅提高城市物流运行效率，支撑和促进实体经济的高质量发展。但是，目前这些物流枢纽城市效率表现如何，又如何在现有基础上实现效率提升，我国东中西部地区枢纽城市物流效率提升侧重点是否相同，这些问题并未得到解决。探究这些问题，对提升城市物流效率及优化宏观物流网络运行意义重大。
部分学者在物流枢纽规划之前已经开始关注局部区域的城市物流效率。刘满芝等［3］（2009）较早建立了基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）的城市物流效率评价模型和指标体系，并测度了江苏省13 个城市的物流效率。张中强［4］（2012）基于进一步丰富了指标体系的相同方法对东部地区跨省域的31 个城市物流效率进行了分析。在效率分析的基础上，王琴梅和谭翠娥［5］（2013）结合Tobit 回归模型分析了西安市的物流效率的影响因素。随着城市在物流网络布局中的作用重要越发突出，2015 年商务部等部门提出要健全骨干流通网络、提升节点城市流通功能。在此背景下，钱吴永和祁尖［6］（2018）以全国21 个节点城市为研究对象，测算了其物流产业效率值，分析了各区域之间效率差异；
王东方和董千里［7］（2019）则以285 个城市为样本，进一步探究了物流节点城市对城市物流效率的影响。由于在物流网络运行效率提升中的示范性突出，城市物流效率关注度持续上升。杨扬和李莉诗［8］（2019）从效率视角研究了国际陆港城市物流能力，指出国内国际陆港城市物流能力与社会经济发展协调程度较高。刘明和杨路明［9］（2019）则进一步扩大了样本量，对2007—2019 年间277 个城市的物流产业效率进行了实证分析，指出周边城市对中心城市物流产业的发展起到了积极的促进作用。
通过上述文献可以看出，城市物流效率问题一直是学术界关注的重点，部分学者在物流业效率评价模型选择、指标体系构建、效率测度分析等方面做出了一定的学术贡献。但既有文献在用DEA 方法对城市效率进行测度时，忽略了投入松弛变量对效率的影响。此外，与一般城市不同，物流枢纽承载城市在区域经济发展中显著的正向作用［10］和先导性［11］、枢纽城市物流业效率的高低直接影响了区域流通程度与经济发展水平，但既有文献对物流枢纽城市效率提升问题则鲜有关注。在国家推荐物流枢纽布局和建设背景下，研究枢纽城市物流效率问题，不仅对提升物流枢纽城市物流效率具有突出的现实意义，还可以通过枢纽城市对全国城市物流网络的示范带动作用，进一步提高城市物流网络运行效率以支撑实体经济高质量发展。
因此，本文以《国家物流枢纽布局和建设规划》中的物流枢纽城市为研究对象，经过数据收集、整理，筛选出数据较为齐全的60 个城市，运用SBM-DEA 模型测算2010—2019 年枢纽城市物流产业的效率值，探究我国物流枢纽城市物流产业的发展现状。同时，本文根据物流产业效率值对物流枢纽城市进行收敛性分析，研判物流枢纽城市效率的趋同与发散情况。本文潜在的学术贡献在于：其一，对物流枢纽城市物流效率问题开展研究，在城市网络效率提升方面具有一定的引导性；
其二，考虑了投入资源冗余对效率值的影响，能够为物流枢纽城市效率提升提供更为精准的参考；
其三，从区域异质性和时间收敛性两个维度对枢纽城市物流效率进行研判，为城市物流研究提供了较为新颖的视角。
为了客观地测度枢纽城市物流效率，效率测度方法的选择至关重要。DEA 是由Charnes 等［12］（1978）提出用来评价多投入、多产出决策单元相对有效性的无参数效率分析方法，无需提前设置生产函数关系及指标权重，更具有客观性。而且，DEA 方法可拓展性强，可针对研究目的选择适合的DEA模型［13］。因此，该方法被广泛应用于物流业效率测度［14］。本文也采用DEA 方法对物流枢纽城市效率进行测度。此外，收敛性分析作为一种有效判断效率变化趋势的方法，被广泛应用于经济管理领域研究［15-16］。基于东中西部效率测度结果，本文将应用收敛性分析检验不同地区枢纽城市物流产业效率的趋同和发散情况。
（一）SBM-DEA
鉴于传统DEA 模型会因非零松弛的存在而过高估计决策单元的效率值，因此，一种基于松弛变量（Slack Based Measure，SBM）的方向性距离函数被引入到效率测算中，克服了传统DEA 模型忽略投入松弛变量的缺点［17］。本文选取Tone［18］（2001）提出的投入导向下规模报酬不变的SBM 模型测算枢纽城市物流产业效率，同时考虑了投入资源冗余对效率的影响，该模型如公式（1）所示：
式（1）中，xik表示决策单元k的第i项投入，yrk表示决策单元k的第r项产出，m表示投入项的个数，p表示产出项的个数，s−表示投入松弛变量，λ为权重向量，ρ*为效率值且是不大于1 的正值。ρ*=1 且松弛变量为0 时，决策单元为DEA 有效。
（二）收敛性分析
在对各枢纽城市物流业效率进行测量后，收敛性分析可以检验不同地区枢纽城市物流产业效率的趋同和发散情况。收敛性检验方法分为σ收敛、绝对β收敛、条件β收敛。σ收敛反映的是离散程度，通过物流产业效率标准差的演变趋势来判断是否收敛［19］；
绝对β收敛属于横截面回归分析方法，侧重于比较不同地区间是否存在“追赶效应”，是指各地区物流产业效率能够向着相同的稳定值趋同；
条件β收敛是指各区域效率会收敛于各自不同的稳态水平［20］。
1.σ收敛模型
σ收敛检验各物流枢纽城市物流业效率的离差是否随时间的推移而趋于减小。模型中σ是离差值，一般用标准差或离散系数代表。本文借鉴林光平等［16］（2006）和周宾［21］（2020）的方法，选用标准差表示σ值检验各区域枢纽城市物流产业效率是否存在σ收敛，公式如下：
其中，n为区域枢纽城市总数，yl，t表示第l个城市在t时期的物流产业效率值。表示t时期所有城市物流业效率的平均值。若σ值随着时间的推移越来越小则存在σ收敛，说明不同物流枢纽城市间物流产业效率的差距越来越小，反之则不存在σ收敛。
2.β收敛模型
（1）绝对β收敛模型
绝对β收敛是指假定各物流枢纽城市的物流业具有相同的发展条件，物流业效率低的城市是否存在赶上物流业效率高的城市的趋势。本文借鉴杨琛等［22］（2020）提出的方法，构建模型如下：
其中，h表示第l个枢纽城市从t时期到t+T时期的物流产业效率的平均增长率，T为时间间隔，α为常数项，εl，t为随机误差项。如果β显著为负值，则说明物流业效率低的城市存在赶上物流业效率高的城市的趋势，即存在绝对β收敛。
（2）条件β收敛模型
条件β收敛考虑了不同城市发展条件的不同，分析各物流枢纽城市物流产业效率是否收敛于各自的稳态水平。本文基于Xu 等人［23］（2020）的研究，构建条件收敛模型如下：
其中，α为常数项，εl，T为随机误差项。如果β显著为负值，则说明各物流枢纽城市物流产业效率在各自的稳态水平处收敛。
（一）指标选取及数据来源
1.指标选取
物流运作是将各项资源要素转化为服务能力并满足物流市场需求的过程。各项资源要素主要是各种物质资源和劳动力资源。其中，物质资源主要体现在物流设施和物流设备方面，一般用线路里程和运输载体数量来表示。此外，当前我国物流业仍是劳动密集型产业，劳动力资源投入规模是一种具有较强代表性的投入要素，一般用行业从业人员数代表物流业在人员方面的投入情况。钱吴永和祁尖［6］（2018）、俞佳立和钱芝网［24］（2018）、张璇等［25］（2016）、戢晓峰和刘丁硕［26］（2019）等均选择公路里程、载货汽车数量代表物流线路和运输载体数量，选择行业从业人数代表劳动力资源投入规模。
城市物流业作为典型的生产型服务业，其服务能力的体现就是物流产出规模，包括实物性产出规模和价值性产出规模。实物性产出规模一般用货物运输量或货物周转量来衡量。货物周转量是货运量与运输距离的乘积，更具有复合代表性。因此，货物周转量是测算物流行业实物性产出规模的首选指标。价值性产出规模则是从价值角度衡量物流业在城市经济发展中完成的贡献，通常用物流业生产总值表示。不少文献在研究物流效率时选择周转量和物流业生产总值作为产出指标，如唐建荣等［27］（2018）、牛晴晴和张宁［28］（2017）等。
基于以上物流运作过程分析，结合数据的可得性和既有文献，本文构建的物流业效率评价指标体系见表1。
表1 物流产业效率评价指标体系及其说明
2.数据来源
当前，我国各省市统计数据的行业分类中还没有“物流产业”这一项，由于交通运输、物流仓储及邮政是物流业的主要组成部分，因此，本文参照当前学者们的普遍做法，将物流产业用交通运输、仓储和邮政业来替代［29］。
本文以国家预计建设规划的127 个物流枢纽城市为研究对象，通过各省市统计年鉴、EPS 数据平台、《中国城市统计年鉴》等途径查找数据，搜集了2010—2019 年的数据，并根据区域异质性研究需要和数据缺失与否，对127 个物流枢纽城市进行了筛选。此外，由于一些物流枢纽包含2－3 个城市，如钦州—北海—防城港物流枢纽、武汉―鄂州物流枢纽，缺乏综合数据，故删除。进一步考虑到目前的发展水平，县级单元尚不能很好地发挥枢纽城市作用，因此本文没有将县级城市纳入研究样本。同时，我国物流枢纽城市分布广泛，涉及的地区经济发展具有较强的区域异质性，探讨经济发展不同水平下的枢纽城市物流效率，对差异化建设城市枢纽更具有现实意义。因此，结合不同枢纽城市在我国东部、中部和西部地区的分布情况，本文最终确定了北京、合肥、厦门、长沙、南昌、重庆等60 个主要物流枢纽城市为样本，对其物流产业效率进行估计。
（二）物流枢纽城市物流产业效率值及分析结果
为了便于观察各枢纽城市在观测年份内的效率值变化趋势，本文参照臧新等［30］（2018）的方法，将60 个枢纽城市按照我国东、中、西部划分，即东部30 个枢纽城市、中部17 个枢纽城市、西部13 个枢纽城市，从时间和空间的维度对枢纽城市物流产业效率进行分析。60 个物流枢纽城市十年间各物流产业效率值见附页。
1.时间维度的分析
本文从发展趋势的角度，对枢纽城市物流产业效率值进行时间维度的分析。图1 显示了我国东中西部物流产业平均效率的变化趋势。
从图1 可知，观测期内物流枢纽城市物流业效率均值为0.429，整体偏低。各地区物流枢纽城市物流产业效率整体呈上升趋势，且均在2018 年有较大幅度提升。2010—2019 年十年内，东部地区的物流产业效率平均值最高，达到0.554，高于全国物流效率均值；
中部地区物流产业效率平均值为0.379，低于全国平均效率值；
西部地区最低，物流产业效率平均值仅为0.205。
从局部发展来看，东中西部物流枢纽城市物流业效率平均值变化趋势大体一致。东部地区在2010—2012 年物流产业效率平均值出现小幅度下降，2012—2014 年效率均值逐年上升，由0.453 提升为0.561，随后三年效率平均值呈波动变化，并于2017—2018 年有较大幅度提升，在2019 年有所回落。中部地区物流业效率平均值在2010—2012 年变动不明显，2012—2014 年效率平均值上升速度较快，由0.275 提升为0.361，在之后的2014—2017 年，中部地区物流产业效率平均值基本保持稳定，变化不大，2017 年后大幅提升，并于2019 年首次超过东部地区效率均值，达到0.707。西部地区物流业效率平均值在2010—2012 年小幅波动，2012—2016 年效率均值一直保持上升态势，由0.127 上升为0.273，随后一年有所回落，并于2017—2019 年以较快速度逐年提升，但效率值水平仍偏低。
图1 各区域物流产业平均效率值对比及变化趋势
2.空间维度的分析
（1）东部地区
图2显示了我国东部地区30 个枢纽城市物流产业效率平均值的差异情况。其中，金华、温州、汕头、杭州、珠海、连云港的物流产业效率平均值均低于0.3，汕头的物流产业效率平均值最低。另外，有近一半的城市物流产业效率值低于东部地区效率平均值。广州、深圳、唐山、大连、上海、舟山物流产业效率平均值比较高，均处于0.8 以上，其中广州、深圳、舟山最高，2010—2019 年每一年的物流产业效率值均为1，物流活动达到了有效。由此可见，虽然东部地区相较于中西部而言，总体物流产业效率平均值处于领先水平，但东部地区内部各枢纽城市的物流产业效率值差异性较大。东部地区基础设施及经济发展比较发达，各地应当积极采取促进物流业发展的战略方针，但同时注重城市间的联合发展，加强东部物流枢纽城市之间的联系，实现枢纽城市与其他城市之间互惠互利的关系，进一步促进经济发展。
图2 我国东部枢纽城市物流产业效率平均值
（2）中部地区
图3显示了我国中部地区17 个枢纽城市物流产业效率平均值的差异情况。由图3 可见，除了呼和浩特物流产业效率平均值高达0.909 以外，其余16 个枢纽城市的物流产业效率平均值差异性不大，最低的信阳为0.214，最高的郑州0.522，其余均处于0.24－0.48 之间，其中，安庆、蚌埠、阜阳、商丘、信阳、太原的物流产业效率平均值均低于0.3。中部地区经济发展尚不成熟，应当进一步完善基础设施建设，改善物流枢纽城市发展的外部环境，结合自身情况制定发展战略，在城市内部稳定发展原有优势产业的同时，提高物流人才、投入资本等资源的利用率，形成符合自身发展状态的物流产业集群。
图3 我国中部枢纽城市物流产业效率平均值
（3）西部地区
图4显示了我国西部地区13 个枢纽城市物流产业效率平均值的差异情况。由图4 可见，西部地区各枢纽城市物流产业效率平均值整体偏低，且差异不大，其中，伊犁、德宏、红河、昆明、西双版纳效率值不足0.15，物流产业效率平均值超过0.2 的有南宁、贵阳、遵义、西安、成都、重庆六个城市，仅遵义超过0.3。西部地区经济水平不断提高，但物流效率仍处于较低水平。为此，应充分把握政策机遇，推进“一带一路”建设，提高我国西部地区物流枢纽城市的对外开放水平，同时，应注重发挥枢纽城市的规模经济效应，努力提升区域物流效率。
图4 我国西部枢纽城市物流产业效率平均值
目前，我国东部、中部和西部地区的枢纽城市物流产业效率存在较大差异，但是，随着时间的推移，不同地区之间的差异是否会逐步缩小还需要进一步探究。
（一）物流枢纽城市物流产业效率σ 收敛检验
图5显示了各区域物流枢纽城市物流产业效率值σ收敛的检验结果。由图5 可知，东部地区枢纽城市物流产业效率值的σ系数存在下降趋势，这表明东部地区物流枢纽城市物流产业效率存在σ收敛，即东部地区枢纽城市物流产业效率的差距随时间的推移在不断减小，但东部地区物流产业效率的σ系数整体偏大，这说明东部地区各枢纽城市物流业发展水平差异性较大。2010—2016 年中部地区物流产业效率值的σ系数仅在小范围内波动，2017 年大幅提升后回落，并于2018—2019 年上升，且均大于2010—2016 年σ系数。这说明2010—2016 年中部地区各枢纽城市物流产业效率的差距持续存在，且近几年存在扩大趋势。西部地区在2010—2013 年σ系数小幅波动，2013—2016 年逐年上升，近两年相较于2016 年有所下降，说明十年前西部地区各枢纽城市物流业效率差距并不大，随着西部大开发等战略的实施，物流业效率差距迅速拉大，但在近两年效率差距有所缩小。
图5 各区域物流产业效率值σ 收敛检验结果
从全国范围来看，样本期间内σ数值有小幅度下降，呈现较弱的收敛性，即全国各区域间物流产业效率的差距有所减少，但减少的幅度并不大。总之，在2010—2019 年，我国枢纽城市物流业效率变化的σ收敛性表现较弱，部分地区效率值差距有加剧扩大的趋势。σ收敛对枢纽城市物流效率值变化进行了城市间的横向比较，但未能体现各城市自身在时间序列上的纵向比较，需要进一步进行β检 验。
表2 各区域物流产业效率绝对β 收敛检验结果
（二）物流枢纽城市物流产业效率绝对β 收敛检验
表2显示了各区域枢纽城市物流产业效率绝对β收敛的检验结果。由表2 可知，东部、中部以及全国的β值在1%的显著性水平下为负值，这表明东部、中部以及全国存在绝对β收敛，即东部、中部物流产业效率低的城市存在赶上物流产业效率高的城市的趋势，并且在全国范围内物流产业效率的差距在减小。此外，西部地区的β值小于零，但未通过显著性检验，结合σ收敛结果来看，是由于2010—2016 年西部地区经济水平的快速发展拉大了城市间的差异，但近两年西部地区发展趋于稳定，城市间差异有所缩小，前期的快速发展导致了西部地区收敛显著性降低，后期的逐步稳定为物流产业效率低的城市提供了追赶上物流产业效率高的城市的机会。
（三）物流枢纽城市物流产业效率条件β 收敛检验
表3显示了各区域枢纽城市物流产业效率条件β收敛的检验结果。由表3 可知，东中西部地区以及全国的β值均为负值，且分别通过了1%、5%以及10%的显著性检验，这表明东中西部以及全国存在条件β收敛，即东中西部地区物流枢纽城市的物流产业效率在各自的稳态水平处收敛。总体而言，我国物枢纽城市将进入平稳发展阶段，各地政府应当结合自身区位、资源禀赋等，依托基础设施建设及政策扶持，充分发挥物流枢纽城市作用，积极带动周边城市发展，通过物流业效率的提升促进区域经济增长。
表3 各区域物流产业效率条件β 收敛检验结果
（一）主要研究结论
本文运用SBM-DEA 模型，对60 个物流枢纽城市2010—2019 年的物流业效率进行了测算，从时间与空间的维度对效率值进行分析，并对效率值的收敛性进行研究，得到以下结论：
1. 观测期内中部地区枢纽城市物流业效率快速提升超越东部地区。我国枢纽城市物流产业效率整体显现出分段变速上升趋势，2010—2016 年整体呈上升趋势但提升速度较慢，2017—2019 年逐年上升且提升幅度较大。东部地区年均效率值最高，其中，广州、深圳、舟山效率值一直为1。但中部地区物流枢纽城市物流效率值上升最快，在2019 年底已经超越东部地区，这从枢纽城市的角度突破了既有文献中从省份角度观测到的东部物流一直优于中部的发现。而西部地区枢纽城市物流业效率提升较慢，且与中东部差距逐渐加大。
2.西部地区枢纽城市物流业效率水平是全国枢纽城市物流效率提升的瓶颈。我国枢纽城市物流产业效率值总体偏低，仅达到0.429。其中，东部地区历年物流产业效率平均值均高于全国水平，广州、深圳、舟山三个枢纽城市的物流效率一直处于有效水平；
中部地区而言，芜湖、南阳、安阳、岳阳在2019 年效率值均为1，这几个枢纽城市物流效率的迅速提升也对中部地区枢纽城市物流效率超过东部地区起到了推动作用；
西部地区物流业效率平均值仅为0.205，成为我国枢纽城市物流效率的洼地，制约着我国枢纽城市物流业效率的总体提升。
3.东中部枢纽城市物流业效率追赶效应突出但西部枢纽城市物流业长期分散发展。东部地区物流业效率低的枢纽城市对效率高的城市追赶效应显著，这也致使东部地区不同枢纽城市物流效率差距逐渐缩小，并逐渐趋同于较高水平。中部地区也存在低效率值的枢纽城市向高效率枢纽城市追赶的现象，且区域内各枢纽城市自2017 年以来物流业效率实现快速提升且越发趋同，同时，导致前期和后期发展差距较大。但是，西部地区物流业效率较低的枢纽城市不存在向高效率枢纽城市追赶的趋势，同时，区域内各枢纽城市维持于自身稳态水平，物流业差距长期存在。
（二）启示
根据研究发现，本文提出如下管理启示：
1.应持续关注枢纽建设对承载城市物流业的影响。物流枢纽建设是优化物流大通道、促进国内国际双循环的关键路径之一。截止到2021 年11 月，全国已经批准了三批共计70 个物流枢纽建设名单，后续将布局建设142 个国家物流枢纽。国家物流枢纽建设投资大、时间长，枢纽功能对所在承载城市的物流业效率促进作用尚未全部显现，对枢纽城市物流效率的观测还需要长期跟踪研究。应进一步探讨枢纽建设对城市物流的影响，为枢纽建设和城市物流效率提升提供更加科学的决策依据。
2.正视因物流先导性未有效展现所带来的短期性效率低下。我国物流枢纽承载城市的公路运输基础设施比较健全，但我国产业结构调整以及国内大循环还在持续推进，物流需求还没有得到充分释放，致使枢纽城市物流供给能力得不到充分发挥，枢纽城市物流效率较为低下。建设承载城市各种类型枢纽，及完善以枢纽为关键节点的物流网络体系，将进一步引领物流需求，从而带动物流效率提升。
3.利用骨干流通大通道打破枢纽城市边界限制。骨干流通大通道体系是根据国家区域发展总体战略、长江经济带战略及“一带一路”倡议出台的规划，而我国国家物流枢纽城市是通道中的关键节点。发挥大通道与节点城市之间的纽带功能，强化西部地区枢纽城市之间的关联性，以打破西部枢纽城市之间物流业各自平稳发展的趋势，形成内部追赶效应。进一步，参照在长三角一体化过程中东部地区对中部地区的显著带动作用，中东部地区借助“一带一路”倡议向西发展过程中，应该更多通过在西部枢纽城市实现货源组织和商品输送来带动其物流需求，进而实现枢纽城市的连通和效率提升。此外，政府应有适当的政策倾斜于伊犁、德宏、红河、昆明等外向前沿节点但物流效率值较低的城市，防止西部地区枢纽城市物流效率差距继续加大而影响到全国范围内的收敛趋势。
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