基于虚拟绩效视角的长江经济带物流产业能源效率时空演进及影响因素研究.pdf
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1、物流科技 2023 年第 21 期 11 月上收稿日期:2023-02-09基金项目:国家自然科学基金面上项目(71871106)作者简介:杨杰(1997),男,江苏南京人,江南大学商学院硕士研究生,研究方向:不确定性预测、决策理论与方法。引文格式:杨杰.基于虚拟绩效视角的长江经济带物流产业能源效率时空演进及影响因素研究J.物流科技,2023,46(21):5-10.誗理论研究誗文章编号:1002-3100 渊2023冤 21-0005-06Logistics Sci-Tech November,2023(the first half)物流科技 2023 年第 21 期 11 月上摘要:传统三
2、阶段 DEA 模型和超效率模型都存在异质性前沿面问题,进而导致跨期效率值不具有可比性,因此,文章构建了基于虚拟前沿面的三阶段 Window-DEA 模型,对长江经济带 11 省在 20102020 年的物流产业能源效率以及其影响因素和时空演进特征进行研究。结果表明:(1)长江经济带的实际物流产业能源效率值分层明显,但并不严格按照“下游跃中游跃上游”的阶梯状分布;(2)科学技术创新和环境规制这两个环境变量通过显著降低能源投入冗余和劳动力投入冗余,进而显著提升物流产业能源效率,而开放水平的提高则会显著降低资本投入冗余,进而对物流产业能源效率具有显著提升作用;(3)长江经济带 11 个省份的物流产业
3、能源全要素生产率都呈现持续增长态势,增长动力主要来自物流技术的进步,长江经济带中游省份的物流产业能源效率水平正向长江经济带下游省份的水平追赶,但长江经济带上游省份与中下游的差距却仍在扩大。针对以上结论,提出了关于提升长江经济带物流产业能源效率的建议。关键词:物流产业能源效率;虚拟前沿面;三阶段 Window-DEA 模型;长江经济带中图分类号:F259.27文献标志码:ADOI:10.13714/ki.1002-3100.2023.21.002Abstract:Both the traditional three-stage DEA model and the super-efficiency
4、 model have the heterogeneity frontier problem,which leads to the non-comparability of the inter-temporal efficiency value.Therefore,this paper constructs a three-stage Win原dow-DEA model based on the virtual frontier to study the energy efficiency of the logistics industry in the 11 provinces of the
5、Yangtze River economic belt from 2010 to 2020,as well as its influencing factors and space-time evolution characteristics.Theresults show that:(1)The actual energy efficiency of the logistics industry in the Yangtze River economic zone is stratified obvi原ously,but it is not strictly in accordance wi
6、th the ladder distribution of downstreammidstreamupstream;(2)The two environ原mental variables,scientific and technological innovation and environmental regulation,can significantly improve the energy efficien原cy of the logistics industry by significantly reducing the redundancy of energy input and l
7、abor input,while the improvement ofopenness will significantly reduce the redundancy of capital investment,and thus significantly improve the energy efficiency of thelogistics industry;(3)The total factor productivity of the logistics industry in the 11 provinces of the Yangtze River economicbelt ha
8、s shown a sustained growth trend,and the growth impetus is mainly from the progress of logistics technology.The energyefficiency level of the logistics industry in the middle reaches of the Yangtze River economic belt is catching up with the level ofthe lower reaches of the Yangtze River economic be
9、lt,but the gap between the upper reaches of the Yangtze River economic beltand the middle and lower reaches of the Yangtze River economic belt is still expanding.In view of the above conclusions,sug原gestions are put forward to improve the energy efficiency of logistics industry in the Yangtze River
10、economic belt.Key words:energy efficiency of logistics industry;virtual front;three-stage Window-DEA model;Yangtze River economic belt0引言2020 年,习近平主席在第七十五届联合国大会上提出“中国将力争 2030 年前实现碳达峰,努力争取 2060 年前实现碳中和”。如何达到碳达峰碳中和这一双碳目标要求,降低碳排放并最终实现净零碳排放,这已经成为我国乃至全球社会普遍关注和研究的热点。物流产业能源消耗是碳排放的主要来源,因此提升碳排放约束条件下的物流产业能源效率
11、将有利于降低碳排放。作为我国主要的经济增长极和耗能区之一,长江经济带的生产总值和能源消耗在全国总量中占比均接近 40%。因此,测算出考虑碳排放的长江经济带 11 个省份的物流产业能源效率值并分析其影响因素具有现实性和迫切性,能够为我国物流产业节基于虚拟绩效视角的长江经济带物流产业能源效率时空演进及影响因素研究Research on Space-time Evolution and Influencing Factors of Energy Efficiency of Logistics Industry in the Yangtze River Economic Belt Based on V
12、irtual Performance PerspectiveResearch on Space-time Evolution and Influencing Factors of Energy Efficiency of Logistics Industry in the Yangtze River Economic Belt Based on Virtual Performance Perspective杨杰(江南大学 商学院,江苏 无锡 214122)YANG Jie(Business School,Jiangnan University,Wuxi 214122,China)5物流科技 2
13、023 年第 21 期 11 月上基于虚拟绩效视角的长江经济带物流产业能源效率时空演进及影响因素研究能减排提供切实依据与现实参考。已有的物流产业效率相关的国内外研究比较丰富,研究方向主要包括效率测算、影响因素及其时空特征分析等方面。在物流产业效率测算方面,由于数据包络分析法(DEA)具有多投入、多产出和评价指标无量纲的优势,该方法被广泛使用在物流产业效率测算上,刘永吉等1采用基础 DEA 模型测算并分析了东北三省 19 个资源型城市物流产业效率。丁斌和王琨2以城市道路交通噪声分贝为非期望产出构建 SBM 模型计算了全国各省市 2003 到 2011 年的物流产业效率;秦雯和倪容3基于 2011
14、2020年珠江西岸物流产业面板数据,构建三阶段超效率 SBM-DEA 模型来研究物流产业效率;徐新闻等4提出了 CCR 和 BCC 模型的组合模型,并将其用在我国 31 个省市的物流产业效率测度上。在物流产业效率影响因素研究方面,着手点主要在于影响因素选择,部分研究比较聚焦,专门研究单一因素对物流产业效率的影响,周烨5专门研究的是产业聚集对物流业产业效率的影响;李振杰6考察了外商投资对物流产业效率的影响。黄辉宁和黄刚7通过构建空间滞后模型,研究了经济发展、政府支持、科技水平等因素对能源效率的影响;张娜和李波8运用 SFA 回归探究了政府支持和地区 GDP 对西部地区物流产业效率的影响;高华和马
15、晨楠9在测得效率值的基础上,借助模糊集定性比较分析的方法研究影响物流产业高效率发展的重要因素。对物流产业效率时空特征的分析也是重要研究内容,学者们多是借助核密度分析、RS 和 GIS 的探索性空间数据分析、ML 指数以及空间计量等方法进行研究。比如,李朋林和刘晓宁10运用 Morans I 指数研究了我国各省市的物流业效率区域差异;刘宏伟等11借助收敛性分析来检验不同地区枢纽城市物流产业效率的趋同和发散情况;杨传明等12则是利用 ML 指数分析,对在环境约束下的长江经济带物流产业效率进行了动态分析。综上所述,现有研究采用的 DEA 方法没有考虑到前沿面异质性的问题。因此,本研究将碳排放量作为非
16、期望产出,并考虑了资源和环境层面的影响因素,然后采用基于虚拟前沿面的三阶段 Window-DEA 模型,解决了前沿面异质性导致的跨期不可比这一问题的同时避免环境因素和随机误差的影响,得到长江经济带 11 个省份实际物流产业效率值,并通过 Malmquist 指数分析模型刻画长江经济带实际物流产业效率值的时空演变特征,最后基于结论,提出关于提高物流产业效率水平的建议。1研究方法1.1基于虚拟绩效前沿面的三阶段 Window-DEA 模型(1)第一阶段:采用考虑虚拟前沿面的 Window-DEA 模型测算长江经济带 11 个省份的物流产业能源效率值,具体操作步骤如下:淤基于研究的样本数据,并参考已
17、有文献研究,确定窗口宽度为 3,本研究期间为 2010 至 2020 年,时间长度为 11 年,故建立 11-3+1=9 个窗口期,每个窗口有 33 个 DMU;于构建窗口最优虚拟前沿面进行效率评价。设置与单个窗口期内所包含待评价数量相同的虚拟评价单元,构成形成虚拟评价单元集 DMUJ,J=33,根据窗口期内给定的待评价单元集 DMUI的投入 xim和产出 yin值来确定虚拟评价单元的投入 xjM与产出yjN值,其中设置一个虚拟评价单元为最理想评价单元,即 xjm=min xim嗓瑟=x0,yjn=max yin嗓瑟=y0,其他 J-1 个虚拟决策单元的投入和产出分别在区间 0.95x0,x0
18、蓘蓡和 y0,1.05y0蓘蓡上随机生成,进而构成窗口最优虚拟评价单元,然后采用 CCR-I 模型测算出基于窗口期内最优前沿面的待评价单元 DMUi效率值 籽io,以及最理想评价单元的效率值 籽O:max移r=1quryrk移i=1mvixiks.t.移i=1mvixij移r=1quryrj臆1v逸0;u逸0i=1,2,m;r=1,2,q;j=1,2,n盂构建窗口最劣虚拟前沿面进行效率评价。构建窗口最优虚拟前沿面进行效率评价。设置与单个窗口期内所包含待评价数量相同的虚拟评价单元,构成形成虚拟评价单元集 DMUJ,J=33,根据窗口期内给定的待评价单元集 DMUI的投入 xim和产出 yin值来
19、确定虚拟评价单元的投入 xjM与产出 yjN值,其中设置一个虚拟评价单元为负理想单元,此时令 xjm=min 1/xim嗓瑟=xt,yjn=max1/yin嗓瑟=yt,其他 J-1 个虚拟决策单元的投入和产出分别在区间 0.95xt,xt蓘蓡和 yt,1.05yt蓘蓡上随机生成,进而测算出基于窗口期内最劣前沿面的待评价单元 DMUi效率值 籽it,以及负理想评价单元的效率值 籽t,此时采用的 CCR-I 模型则为:max移r=1qur1yrk移i=1mvi1xiks.t.移i=1mvi1xij移r=1qur1yrj臆1v逸0;u逸0i=1,2,m;r=1,2,q;j=1,2,n6物流科技 20
20、23 年第 21 期 11 月上榆基于 TOPSIS 的思想,最优评价单元应满足离正理想点尽可能近的同时离负理想点尽可能的远这一条件,可通过计算贴近度大小来表示效率值,进而确定各窗口期内各决策单元的效率值,计算公式为:EDMUi=籽t-籽it籽t-籽it蓸蔀+籽o-籽io蓸蔀虞基于相同年份,对每个决策单元的效率值进行平均,同时基于相同年份,对每个决策单元的各投入冗余量进行平均,以每个决策单元相同时点投入冗余量的平均值作为第二阶段面板 SFA 模型的因变量。(2)第二阶段采用面板 SFA 模型,分析得到混合误差项,然后计算管理无效率项 滋 和随机误差项 v13:E 滋|着蓸蔀=滓*准 姿着滓蓸蔀
21、椎姿着滓蓸蔀+姿着滓杉删山山山山山山山山煽闪衫衫衫衫衫衫衫衫E vni|vni+滋ni蓘蓡=sni-f zi;茁n蓸蔀-E uni|vni+滋ni蓘蓡其中:Sni是第 i 个决策单元第 n 项投入的松弛值;Zi是环境变量,茁n是环境变量的系数;vni+滋ni是混合误差项,vni表示随机干扰,滋ni表示管理无效率。其中:v 是随机误差项,表示随机干扰因素对投入松弛变量的影响;滋 是管理无效率,表示管理因素对投入松弛变量的影响。根据计算结果对各项投入进行调整,调整公式如下:XniA=Xni+max fZi;茁赞n蓸蔀蓸蔀-fZi;茁赞n蓸蔀蓘蓡+max vni蓸蔀-vni蓘蓡i=1,2,I;n=1
22、,2,N(3)第三阶段把原始投入调整为剔除环境因素和随机干扰后的投入,采用与阶段一相同的测算过程,测算得到相同环境下长江经济带 11 个省份实际物流产业能源效率值。1.2Malmquist 指数模型为了进一步研究物流产业能源效率时序演进情况,本研究采用 Malmquist 指数模型分析全要素物流产业能源生产率的动态变化过程。ML 指数可分解为技术效率变化 effch蓸蔀和技术进步变化 techch蓸蔀,技术效率变化又可分为纯技术效率变化 pech蓸蔀和规模效率变化 sech蓸蔀,即:ML=技术进步变化 techch蓸蔀*纯技术效率变化 pech蓸蔀*规模效率变化 sech蓸蔀,当 ML 指数值
23、大于 1,表示全要素生产率处于增长状态。相反的,ML 指数值小于 1,表示全要素生产率处于下降状态。2实证分析2.1数据来源与指标选取本研究以长江经济带 11 个省份为研究对象,研究使用的数据来源于 20102020 年各省份统计年鉴和国民经济与发展公报。对于部分缺失数据,通过高阶多项式拟合法进行补充。综合参考郑云等学者的研究1源,选取的投入指标包括能源、劳动和资本三个指标。能源投入指标用物流产业综合能源消费量表示,选择原煤、汽油、柴油、煤油、燃料油、液化石油气、天然气、热力、电力等 9 种能源,依照标准系数折算为标准煤后再加总,劳动投入指标用物流产业从业人员数量表示,资金投入指标用物流产业固
24、定资产投资额表示。产出分为期望产出和非期望产出,期望产出为物流产业生产总值,非期望产出为物流产业碳排放量,具体测算公式参考 IPCC 提供的方法,CE=Cei*NCVi*COFi*CEFi*44/12蓸蔀,其中:CE表示碳排放量,Cei表示表示第 i 种能源的消费量,NCVi表示第 i 种能源的平均低位发热量,COFi表示第 i 种能源的碳氧化因子,CEFi表示第 i 种能源的碳排放因子15。考虑到价格波动性对测算结果造成影响,提高数据的可比性,所有数据均以 2010 年为基期进行平减。资本存量数据用固定资产价格指数平减。物流产业生产总值根据 GDP指数转化为以 2010 年为基期的实际物流产
25、业增加值。环境影响因素从经济社会技术环境四个层面综合考虑:经济层面选取产业结构为指标,用第二产业总产值占 GDP比重来表示;社会层面的影响因素是对外开放程度,用外商直接投资与 GDP 的比重来表示;科学技术创新,以科学技术财政支出占一般性地方政府财政支出的份额来表示16;环境规制,以物流产业污染治理项目本年完成投资额与物流产业增加值的比重来表示。2.2第一阶段实证结果以 20102020 年我国长江经济带 11 个省份物流产业能源的投入和产出数据作为原始数据样本,以基于虚拟前沿面的Window-DEA 模型进行测算,得到长江经济带 11 个省份的物流产业能源效率值,结果如表 1。在不考虑环境因
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