物流业是经济高质量发展的重要组成部分,肩负着保障供应链、产业链安全高效运行的使命。党的二十大报告提出“加快发展物联网,建设高效顺畅的流通体系,降低物流成本”。加大智慧物流建设力度,不断提升物流技术创新能力,提高物流运营管理水平,促进物流技术与管理协调发展是降低物流成本、提高物流效率的有效举措。事实上,物流技术与管理协调发展能力已经成为决定区域物流层次乃至产业韧性的关键因素之一。然而,在区域经济发展、历史沿革、自然环境等因素的影响下,不同地区物流技术与管理水平存在较大差异,协调发展也受到一定限制,在很大程度上已经成为当地经济高质量发展的桎梏。
当前有关物流发展的研究文献更多关注物流高质量发展或测算区域物流效率,并未重视物流技术与管理水平的协调发展情况。这一状况不利于理解两者之间的协调机制,把握物流技术与管理协调发展的时空演变特征与规律,也难以找到制约物流业高质量发展的症结所在。因此,本文在测算各省物流综合技术效率、纯技术效率和规模效率的基础上,以纯技术效率作为物流技术水平、以规模效率作为物流管理水平的代理变量,重点考察物流技术与管理水平的耦合协调度及其时空演化情况,以期为促进物流高质量发展提供经验证据和决策参考。
从上述研究可以发现,已有关于我国物流发展和效率测算的研究比较丰富,研究方法与结论基本一致。然而,很少有文献关注物流技术与管理水平的协调关系,定量测算与评价两者耦合协调程度的研究更是缺乏。这不利于准确把握我国区域物流技术与管理水平协调发展状况,也不利于推行促进区域物流协调发展的政策措施。
本文借鉴曹炳汝等(2019)关于物流业发展水平指标评价体系的构建思想,选取物流业固定资产投资、物流业从业人员、各省份交通密度(等级公路里程/省份土地面积)作为投入指标,选取货运周转量和物流业增加值作为产出指标。使用SBM-DEA模型测算物流产业投入产出效率:纯技术效率(VRS)作为区域物流业技术水平的代理变量,规模效率作为区域物流管理水平的代理变量。
货运周转量和等级公路里程数来自国家统计局网站,物流业从业人员、物流业固定资产投资和物流业增加值数据来自历年《中国物流年鉴》。
基于SBM-DEA模型,测算物流业综合技术效率和纯技术效率,并计算规模效率:综合技术效率/纯技术效率。借鉴徐超毅和李兰(2023)的计算思路,使用耦合协调模型计算31个省份物流技术与管理水平的耦合协调度,并采用核密度估计对耦合协调度的分布态势、延展性与极化趋势进行分析,使用变异系数法考察各省份耦合协调的区域差异。最后,运用莫兰指数分析各省份耦合协调度的空间关联程度。
2010-2021年我国31个省份物流技术与管理水平耦合协调度均值的时序演变如图1所示。
在考察期内,耦合协调度呈波动上升的演变趋势,均值大约位于0.70上下,属于低度协调向中度协调过渡状态。从时序演变历程来看:2010-2012年,耦合协调度明显上升,但整体数值偏低,属于低耦合协调度发展阶段。2012-2014年,耦合协调度掉头向下。在电子商务、在线购物的倒逼下,物流业进入深度大变革、大调整时期,耦合协调度有所下降。2015-2019年,随着物流技术的不断更新和发展,越来越多物流企业开始采用电子商务平台、云计算、物联网、大数据等先进技术提高运营效率和服务质量,耦合协调度不断提高。自2020年起,突如其来的新冠疫情给物流行业带来史无前例的挑战,耦合协调度再次掉头下行。
本文选取部分年份的耦合协调度数值,绘制核密度曲线分布图(见图2)。
核密度曲线呈现整体右移、主峰高度下降、曲线宽度拉大、右拖尾减小的分布形态。这说明全国整体耦合协调度不断提高,部分省份逐渐脱离低水平协调发展状态,表现为向较高水平演进的发展趋势。从分布极化现象来看,各年份均表现为单峰分布形态,说明各省份协调程度差异不大,并没有出现明显的两极或多极分布情况。综合来看,全国各省份物流技术与管理水平耦合协调度均有一定改善趋势。
本文利用耦合协调模型测算我国31个省份2010-2021年物流技术与管理水平的耦合协调度(见表1,限于篇幅,仅展示部分省份)。
2010-2021年,耦合协调度最高的分别是上海、浙江、天津等人口密度高的东部省份,最低的分别是青海、新疆、西藏等地广人稀的西部省份。2010年,浙江、山东、江苏的耦合协调度处于良好协调状态,青海、新疆、云南处于勉强协调状态,西藏则处于轻度失调状态。2021年,上海的耦合协调度处于高度协调状态,西藏提高至濒临失调状态。这似乎表明耦合协调度与地区经济发展水平高度相关。在经济发达省份,市场繁荣,电子商务规模庞大,技术创新能力强,物流需求庞大,射频、POS、GIS等现代物流技术广泛使用,物流体系规模更大、效率更高,物流技术与管理水平的耦合协调程度相对更高。西藏、青海、新疆等省份地处高原,幅员辽阔,人烟稀少,电子商务的可达性较低,物流成本高、效率低,致使耦合协调度相对偏低。
从表2可以看出,2010-2021年,我国31个省份的耦合协调度不断提高。2010年有1个省份(西藏)处于轻度失调状态,自2013年起,所有省份都脱离轻度失调和濒临失调状态,处于中级协调和良好协调的省份数量不断增多,2021年上海率先步入高度协调状态。这一动态演化特征表明,随着经济发展水平的提高和电子商务的快速发展,我国各省份物流技术与管理水平的耦合协调程度不断优化,未来发展趋势比较乐观,预计将有更多省份,特别是排名靠前的几个东部省份步入高度协调状态。
以表1中的测算结果为基础,计算2010-2021年我国31个省份耦合协调度变异系数,据此分析全国各省份耦合协调发展的总体差异,如表3所示。
2010-2021年,我国31个省份的耦合协调度变异系数在波动中不断下降,但在新冠疫情冲击下,2020年以来变异系数略有抬升。从平均值变化情况来看,由2010年的0.6936上升至2019年的最高点0.7349,自2020年以来略有回调。在此期间,标准差在震荡中不断下降,由2010年的0.0924下降至2019年的0.0828,而后又上升至0.0939。2010-2019年,我国31个省份的耦合协调度均值不断上升,标准差震荡下行。这进一步说明,省份之间耦合协调度的差异越来越小。原因可能是,在国家统一大市场建设、区域均衡发展和共同富裕等战略的推动下,各地区因地制宜大力发展电子商务和物流产业,各省份之间的市场一体化和物流产业协调发展水平不断提高,物流技术与管理水平的耦合协调差距在波动中不断下降。
以表1中的数据为基础,对31个省份物流技术与管理水平的耦合协调度进行空间自相关性分析(见表4,限于篇幅,仅显示部分年份)。
2010-2021年,我国31个省份耦合协调度全局自相关的P值均显著异于0,Z值得分远大于1.65,通过了显著性检验。莫兰指数均为正数,且呈波动下降的演变趋势。这表明31个省份的耦合协调水平存在空间集聚现象,即协调水平较高和较低的省份各自聚集在一起,相邻省份的协调发展水平相似,且省份之间的发展差距在波动中越来越小,这也验证了前文的观点。
通过绘制莫兰散点图,对我国31个省份物流技术与管理水平耦合协调度在局部范围内的空间集聚情况进行分析(见图3,限于篇幅,仅显示部分年份)。
从图3可以看出,耦合协调度大多集聚在第一象限(H-H)和第三象限(L-L),即协调水平较高的省份集聚在一起,协调水平偏低的省份集聚在一起。这说明,由于空间临近关系,我国大多数省份与周边省份之间的耦合协调发展存在较强空间自相关性,区域协调发展的集聚效应较为明显。然而,值得注意的是,东部地区省份之间的集聚更多在释放耦合协调的外溢效应,放大集聚效应与规模效应。由于西部地区省份整体协调水平相对偏低,这些省份集聚在一起可能会对周边省份的协调发展产生一定负向影响。因此,在促进东部省份耦合协调水平不断提升的过程中,更要注重不断提升西部省份整体协调水平,确保区域、省份之间协调发展,进而充分释放省份之间集聚效应的正向促进作用。
本文运用SBM-DEA模型测算2010-2021年我国31个省份物流业综合技术效率、纯技术效率和规模效率,使用耦合协调度模型计算各省份物流技术与管理水平的耦合协调度,并采用Kernel核密度估计、变异系数法和莫兰指数对区域物流技术与管理水平耦合协调程度的时空演变特征进行分析,得到以下结论:我国物流技术与管理耦合协调水平表现为在波动中从低度协调向中度协调转变的演化趋势;东部地区经济发达、人口稠密省份的耦合协调度相对较高,西部地区经济欠发达、地广人稀省份则相对偏低;省份之间的耦合协调度存在空间集聚现象,省份之间的差异越来越小;我国大多数省份和周边省份的耦合协调发展存在较强空间自相关性,集聚效应较为明显。
基于上述结论,提出以下政策建议:
大力发展物流货运即服务(FaaS),整合货物运输即附加服务,推行标准化运输与智能分单等附加服务,提升物流效率。发挥数字技术的连接、替代等作用,使用CPS系统、虚拟现实等数字技术,模型化现实事务,实现物流整体的可视化,削减库存、缩短前置时间,提升物流整体效率。
强化物流技术培训与管理,提高从业人员物流管理水平。建立物流信息平台,实现物流信息的共享和交互,提高物流信息的透明度和准确性。合理利用物流设备,减少成本,提高物流设备的利用率。优化物流流程,提高物流运作效率和质量。
促进物流技术进步与创新,为管理创新提供内在驱动力,带动组织模式、管理理念的变革,提升物流管理水平。引进先进管理模式,优化物流技术创新中的资源配置,强化生产要素、生产条件等有机结合,推动物流技术创新发展。在技术创新与管理变革的融合、互动中,实现物流技术与管理水平协调发展。
对不同协调水平的地区,制定差异化引导、扶持政策。比如,制定政策促进东部地区技术攻关、重大创新与颠覆性创新。鼓励中西部地区扩大现有物流技术、设备的优化与应用范围,适时引进先进物流技术与管理模式,积极开展协同创新,不断提升本土企业物流技术创新能力,推动不同区域物流技术与管理水平协调发展。