牛 芳，翟丹妮
（南京邮电大学 管理学院，江苏 南京 210003）
我国一直高度重视京津冀地区的发展，2015 年4 月中共中央政治局审议通过《京津冀协同发展规划纲要》，致力于改善地区资源分配现状和生态环境水平。2016 年2 月《“十三五”时期京津冀国民经济和社会发展规划》印发实施，要求推进京津冀地区经济发展和生态稳定之间的良性循环。物流业是我国国民经济中具有基础性和先导性的产业，是我国经济社会发展实现绿色转型的重要助力。2022 年1 月国家发展改革委发布《“十四五”现代流通体系建设规划》，提出在未来三年物流网络结构更加完善、人才培养体系更加健全和流通效率显著提高等目标。然而，物流业在快速成长的同时也暴露出一些问题，如能源结构不合理、能耗较多、碳排放制约不足等问题，制约了现代化物流体系的建成和完善。
因此对京津冀地区城市的物流业绿色效率进行评估，深入探索地区物流业空间布局、优化区域之间资源分配策略，对于实现区域物流业的绿色健康可持续发展具有重要意义。
物流业是融合了邮政、仓储和交通运输等基本功能的复合型产业，也可以看作是一个将能源、资本和劳动力等多投入要素转化为具有经济、社会效益产出的复合系统。当前国内外对效率进行测度的方法有随机前沿分析法[1-3]、柯布-道格拉斯生产函数法[4-5]、数据包络分析（DEA）方法[6-8]。数据包络分析方法能够比较合理客观地反映决策单元的投入产出相对转化水平，学者们多采用这一方法研究物流业效率，因此本文也选择数据包络分析方法进行研究。
多数学者在研究物流业效率时，侧重于经济价值和社会效益层面，如曹允春[9]、李宝库[10]等。然而现实中，物流业的发展会消耗大量能源且引发一定的环境污染，因此部分学者开始引入能源消耗量指标和碳排放量指标来评价物流业的绿色效率，如李健[11]、易燕[12]等建立考虑非期望产出的SBM-DEA 模型测度中国物流业绿色效率。在构建物流效率评价指标体系时引入环境要素指标，测算物流业的绿色效率更加符合我国当前的绿色发展理念，也更能助推物流业的长期可持续发展。
现实中物流业的运转活动具有复杂性和长期性的特点，投入和产出之间存在时滞效应，即某一时期的投入要经过连续多个时期才能完全转化为产出。国内外已有学者开始研究考虑时滞效应的DEA 评价方法，如Chen 等[13]通过面板向量自回归模型来评估滞后参数，构建动态DEA 模型来评估时滞效率。Lee[14]、王旭等[15]通过测算滞后折算系数，构建包含时滞系数的DEA 模型。结合现有研究，考虑产出的时滞性更加符合物流业发展规律，可以为真实客观地反映不同城市物流业效率排名，有助于探索优化区域物流资源配置、降低物流运输成本的渠道和途径。
综上，本文以2012—2020 年京津冀地区13 个地级及以上城市的物流业为研究对象，构建考虑非期望产出和时滞效应的DEA 模型来测算其绿色效率，分析物流业的区域分布特征和时期演化过程。
2.1 评价指标体系
我国产业分类中并未对物流业进行具体的界定，本文参考大多文献的处理方式，以交通运输业、仓储业和邮政业的指标数据代表物流行业涉及到的关键指标。
在选取投入指标时，从资本、人力、能源和基础设施四个要素进行综合考量。其中资本要素、人力要素和基础设施要素分别以物流业固定资产投资额、物流业从业人员数和物流里程进行表征。物流业在进行周转活动时会消耗大量的能源，具体能源消耗量的计算参考文献[16]中的处理方式。
产出指标包括期望产出和非期望产出两部分，其中期望产出指标包括经济效益和社会效益两方面，经济效益由物流业生产总值进行表征，社会效益由货运量和货物周转量两个指标进行表征。物流业在进行传输、配送的过程中不可避免地会排放二氧化碳，影响生态健康和生态平衡，故将碳排放量作为非期望产出指标，具体碳排放量数据的计算参考文献[16]。
综上，结合指标选取的系统性、科学性和客观性等原则，选择上述共8 个指标构建京津冀地区物流业绿色效率评价指标体系，如表1 所示。
表1 京津冀地区物流业绿色效率评价指标体系
2.2 DEA 评价模型
本文在研究京津冀地区物流业绿色效率时，将分两部分进行，第一部分是求出非期望产出指标的惩罚系数，进而将非期望产出聚合到期望产出中；
第二部分是在第一阶段得到的指标数据基础上，构建DEA 模型处理多时期投入与产出之间的时滞问题，有效测算城市绿色发展效率。
（1）第一部分：非期望产出的聚合处理
在对非期望产出进行处理时，借鉴文献[17]和文献[18]中提出的“比例模型”方法，先是采用公共权重集的方式测出非期望产出指标的权重系数，再将非期望产出与权重系数相乘得到非期望产出的惩罚参数，基于得到的惩罚参数将非期望产出聚合到期望产出中，得到聚合期望产出的非期望产出。
（2）第二部分：多时期时滞效应的模型构建
由于物流业运行机制具有复杂性和长期性，某一时期的投入在经历多个周期后才能完全转化为产出，即t,t-1,…,t-D 多个时期的投入共同促进t 时期的产出，其中D 为时滞期，反映投入滞后的时期数。需要对时滞期进行设定，才能更好地评估时滞效应对效率的影响。结合物流业的运作现状和数据的可获得性，设定时滞期D 为2 年，即认为t，t-1，t-2 时期的投入促进t时期的产出，如图1 所示。
图1 投入与产出之间时滞效应的结构图（当D=2 时）
不同时期的投入对产出的滞后影响程度是不同的，因此需要计算不同时期投入的滞后影响系数来进行反映。第一步是将t、t-1、t-2、…、t-D 这D+1 个时期的投入分别与t 时期的产出对应，利用CCR 模型对这D+1 组数据进行测算，求出D+1 个效率值，分别记为CCR 模型如公式（1）所示。公式（1）中，vi和ur分别代表投入和产出的权重，第二个约束是对投入加权和和产出加权和进行约束，目标函数是求产出加权和的最大值。
第二步是将D+1 个效率值之和作为分母，不同时期的效率值作为分子，得到不同时期的滞后影响系数，如公式（2）所示。式（2）中，p 为时滞的期数（p=0,…,D），可以看出其中i=1,…,I。
在求得滞后影响系数后，构建考虑时滞效应的模型（3）来衡量DMU0在时期t 的时滞效率。模型（3）中，为时期（t-p）的投入对时期t 的滞后影响系数，）为决策单元在时期t 的投入的权重,为决策单元在时期t 的投入的权重。第一个约束条件对t 时期的滞后投入加权求和，得到了t 时期的真实投入，并对其进行定值约束。第二个约束条件令t 时期的滞后综合投入加权和大于等于t 时期的产出加权和。目标函数是求DMU0在t 时期产出加权和的最大值。
3.1 数据来源及数据处理
本文以2012—2020 年京津冀地区的北京、天津、石家庄、唐山、秦皇岛、邯郸、邢台、保定、张家口、承德、沧州、廊坊、衡水共13 个城市为研究对象，基础数据来源于《中国统计年鉴》（2010—2021）、《中国城市统计年鉴》（2010—2021）和《中国物流年鉴》（2010—2021）等。
3.2 技术创新效率分析
通过前面构建的DEA 模型，可以测算出2012—2020 年京津冀地区物流业的绿色效率，从整体、省域和城市三个角度进行分析。
（1）整体角度分析
从整体角度来看，在2012—2020 年间，京津冀地区物流业绿色效率呈现先增后减的趋势，2012—2015 年间效率水平逐年递增，到2015 年效率水平达到最大值，为0.870，2015—2019 年间效率水平波动式下降，从2019 年开始有小幅上涨，具体如图2 所示。
图2 2012—2020 年京津冀地区物流业绿色效率平均值演化图
2011 年8 月国务院办公厅发布《关于促进物流业健康发展政策措施的意见》，要求加强规范交通运输环境；
2012 年6 月商务部印发《关于推进现代物流技术应用和共同配送工作的指导意见》文件，要求改进交通运输不合理收费现象，提高物流配送技术，优化物流运送线路，并对物流业的技术创新予以一定的资金支持，因此从2012 年起，物流业效率逐年提升。可能是由于前期发展势头较猛，但物流业的技术创新水平尚显不足，并且过快的发展对环境带来了较大的负荷，如物流配送过程中产生的二氧化碳排放对生态环境带来了侵害，因此从2015 年起，物流业绿色效率水平缓缓下降。2019 年，国家陆续颁布了《关于做好2019 年国家物流枢纽建设工作的通知》和《交通强国建设纲要》等文件，系列文件的出台使得社会物流需求规模平稳扩张，运输费用结构更为合理，物流运行效率进一步改善，因此从2019 年起，物流业绿色效率呈现小幅上升趋势。
（2）省域角度分析
从省域角度来看，如表2 和图3 所示，2012—2020 年间，天津的物流业绿色效率最高，一直保持有效水平。北京的绿色效率整体呈现先增后减的趋势，在2012—2016 年间逐年递增，且2016—2019 年间保持绿色有效水平，2019—2020 年间效率水平小幅下降。2012—2020 年间河北省的绿色效率平均值为0.818，整体变化趋势较为平稳，在0.75 和0.85 区间之间小幅波动。
表2 2012—2020 年京津冀地区各省域物流业绿色效率情况表
图3 2012—2020 年北京、天津、河北省物流业绿色效率平均值演化图
天津地理位置优越，是我国北方重要的港口城市，地区物流业资源投入力度要高于河北省大多数城市，并且能够对丰富的资源进行有效分配和利用，因此天津的绿色效率一直保持在较高的水平。北京作为我国重要的经济中心城市，交通运输发达、资源基础雄厚，为物流业的快速发展提供了条件，因此2012—2016 年间效率一直处于上升水平。2016 年7 月，《北京市“十三五”时期物流业发展规划》印发，政策的大力扶持促使地区物流体系进一步完善，物流效率也进一步提升。然而，近几年北京地区物流业碳排放量呈增长趋势，导致2019—2020 年间效率有一定下降。近年来，河北省加大对物流业绿色发展的重视力度，但由于物流企业规模较小、物流人才相对匮乏且人才流失严重、地区交通运输形式不够完善等原因，河北省物流业整体发展尚存在较大的进步空间。
（3）城市角度分析
从城市角度分析，选取北京、天津、石家庄、保定、张家口、承德、廊坊和衡水一共8 个城市进行研究。从图4 中可以看出，2012—2020 年九年间，天津和石家庄的绿色效率水平居于最高；
其次是衡水、北京和保定，效率水平总体呈上升趋势；
承德、张家口和廊坊的效率水平较低。
图4 2012—2020 年京津冀地区部分城市物流业绿色发展效率演化图
石家庄作为国家一级铁路物流枢纽基地，具有天然的地理位置优势，地区不断打造对外开放平台、提升对外开放水平，为物流业绿色高质量发展提供了有效助力。2022 年5 月，衡水市人民政府办公室印发《衡水市现代商贸物流建设“十四五”规划》文件，推进衡水市现代化物流体系建设，降低物流成本，改善发展环境。保定通过制定物流业发展三年行动计划等激发物流业的创造性与活力。因此衡水和保定的地区物流绿色效率都是稳中有进，效率水平不断提升。承德、张家口和廊坊由于历史原因，工业基础薄弱，人才引入和保障政策尚待完善，在有限的物流资源投入情况下，难以实现最优化配置，并且地区有关节能减排、生态调节的体系也有较大发展空间。
近年来物流业从传统物流向现代物流转型的同时对生态环境带来了较大的负荷，激化了经济发展和生态平衡之间的矛盾，因此研究京津冀地区物流业绿色效率，对于改善地区物流业绿色发展现状，进而调节我国物流业绿色发展结构具有重要作用。本文通过构建考虑时滞效应的DEA 模型，测算出2012—2020 年京津冀地区物流业绿色效率，根据研究结果，提出以下建议：（1）推动区域协同发展，优化地区资源配置。充分发挥不同区域的地理位置优越性，物流发展较为落后的地区学习物流体系发达地区的经验和举措，实现物流核心区发展驱动周边区域物流发展。邻近地区之间进行资源共享，提升资源转化效率，降低物流成本。（2）加大政策扶持力度，进行必要的政府引导。政府加强对物流业必要的资金支持，实现吸引人才、培养人才和留住人才的良性循环。对于物流业的环境污染和垃圾排放进行一定的制约，设定生态警戒红线，鼓励物流业向绿色、低碳、可持续的方向发展。（3）合理利用物流信息技术，提升物流信息化水平。行业的数字化运营和发展是大势所趋，可以将信息技术引入到物流业周转和运作中，提高仓库分拣和路径规划的效率，降低配送成本。引入一些掌握高端技术的人才，开发和优化物流公司的信息系统和数据库，搭建一些流程自动化平台，让机器人代替人力进行采购、运维、市场等各个领域。
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