我国物流通道的生产服务效率研究，本文主要内容关键词为：通道论文,效率论文,物流论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、研究背景 2009年国务院颁布的《物流业调整和振兴规划》中提出了9大物流区域、10大物流通道和一批物流节点城市构成了我国的物流业布局，但10大物流通道的表述比较模糊，如联通东北地区和内地物流通道、东部和中部地区南北物流通道、东部沿线与西北和西南地区物流通道、进出口物流通道等。2014年9月，国务院发布《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》，提出加快推进联通国内、国际主要经济区域的物流通道建设，大力发展多式联运，努力形成京沪、京广、欧亚大陆桥、中欧铁路大通道、长江黄金水道等若干条货畅其流、经济便捷的跨区域物流大通道。2015年3月国家发展改革委等3部门联合发布的《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》中以“五通”为主要内容，其中“设施联通”特别强调了陆上依托国际大通道和海上运输大通道的建设思路。2015年5月，商务部等10部门联合印发《全国流通节点城市布局规划(2015—2020年)》，确定了2015～2020年“3纵5横”的全国骨干流通大通道体系，“3纵”即东线沿海、中线京港澳、西线呼昆流通大通道；“5横”即西北北部、陇海兰新沿线、长江沿线、沪昆沿线、珠江西江流通大通道。 由此可见，我国近年在经济战略布局中特别重视流通通道、物流通道及运输通道的建设，这在经济全球化、区域经济一体化中保障货畅其流、提高流通效率、带动沿线区域经济发展具有重要的意义。但是物流通道并非一朝一夕建立起来的，是需要多年的投入和完善成就的。从内涵上讲，首先，物流通道不仅是由铁路、公路、水运、航空、管道等方向一致的干线运输线路构成，因为在这些线路上仅仅完成了物流的服务功能之一——运输，而其他物流服务功能(如仓储、流通加工等)需要在专业性物流节点(如物流园区、物流中心等)和功能性物流节点(如港口、机场、货场等)完成，因此方向一致的运输干线线路和物流节点共同构成了物流通道的基础设施系统；其次，物流通道上货物的流动还需要货车、飞机、轮船、集装箱、装卸与仓储等物流设备以及这些设备之间的有机协调才可以完成；最后，物流通道中各要素之间以及与被服务系统之间的无缝衔接主要依赖物流信息的实时传递并对相关物流活动调控，因此物流信息线路也应是其重要组成部分。从这个层面上理解，物流通道是在区域经济空间中由物流实物与信息基础设施、设备等共同构成的综合性干线物流服务系统。[1] 物流通道作为连接特定区域内外的干线物流服务系统，其生产服务效率的高低，不仅决定了物流通道沿线区域的物流产出，还直接影响到沿线区域的经济流通速度。尽管新中国成立以后，特别是21世纪以来在物流运输线路和物流节点的建设和完善方面做了大量的投入，目前也初见成效，但本领域相关学者的研究多关注于路网密度和节点规模方面的规划、建设及其效率对区域经济发展影响等方面，[2-20]鲜有将运输干线线路和物流节点作为一个区域经济系统的整体子系统对其生产服务效率及其影响因素进行甄别与测度。为此，本文结合我国《物流业调整和振兴规划》、《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》、《全国流通节点城市布局规划(2015-2020年)》及物流通道的内涵，以我国(不含港澳台地区)干线铁路、高速公路、国道和水路中两条以上且方向一致的运输干线及沿线城市的重要物流节点为基础，绘制了我国主要综合性物流通道示意图(见图1)，这些物流通道包括纵贯我国南北的东部沿海、京沪、京九、京广、同(大同)柳(柳州)、宝(宝鸡)昆(昆明)物流通道；横跨我国东中西部的京拉(拉萨)、陇海兰新、长江、沪昆物流通道；连接关内外的京哈物流通道，共11条。沿线经过城市数量依次为53、20、26、26、21、13、24、29、31、27和13个，共有279个地级市和4个直辖市(其中59个城市因物流通道交错而重复)。将各物流通道沿线经过的城市作为一个区域，并视物流通道作为区域物流经济系统的子系统，实证研究我国物流通道及其沿线区域物流的生产服务效率。这不仅可以科学分析各物流通道对区域经济的贡献状况，可以判断不同时空条件下的效率差异，同时，通过研究影响我国物流通道生产服务效率的主要影响因素，对我国未来各物流通道规划与建设投入规模及方向、国家骨干流通大通道完善、“一带一路”中国内物流设施联通的建设都具有重要意义。
图1 我国主要物流通道 二、文献回顾 生产效率是度量在固定数量投入下实际产出偏离最大产出的程度或固定产出条件下所能实现最小投入的程度，主要反映生产资源实际配置与有效配置状态的对比关系，是评价经济资源的生产效率的相对指标，为不大于1的正数无量纲值。由此可见，研究生产效率有两个基本途径：其一，基于产出测算的生产效率，指假定投入确定下的产出可能拓展程度；第二，基于投入测算的生产效率，指假定产出确定下的投入减少来提高资源配置效率。本文以物流通道作为区域物流生产的投入要素研究对经济产出的生产效率，即从投入的角度研究我国物流通道的生产服务效率。 目前专门研究物流通道生产服务效率的文献还比较鲜见，但是物流通道是由运输干线和物流节点及设备构成、并与区域经济流通密切相关的综合物流服务系统。因此，运输线路(公路、铁路等)的运输效率、物流节点(港口、机场等)效率、交通基础设施效率等方面已有很多文献在评价指标体系和评价方法的研究和应用上值得借鉴。第一，在公路、铁路、水路等运输线路的运输效率方面，如朱晓立等(2005)通过建立综合评价指标体系，采用因子分析法对我国1990～2001年铁路运输效率做了评价，研究发现1995年由于铁路生产经营调整战略等因素影响下其运输效率最低，此后逐渐回升；[2]Hilmola O P(2007)利用数据包络分析法(DEA)研究欧洲1980～2003年的铁路货运效率，得出了欧洲不同国家不同时段的铁路货运效率差别较大的结论；[3]查伟雄等(2007)将交通运输—区域经济视为一个动态的复合系统，采用时间序列DEA方法，对江西省“交通运输—区域经济”复合系统的动态综合效率做了评价，并通过与其他15省研究对比发现江西省的效率较低；[4]刘玉海等(2008)运用基于DEA的Malmquist生产率指数方法对中国道路运输业营运效率进行了分析，研究显示中国道路运输业的技术进步和营运效率的增长机制存在一定程度的不稳定性；[5]Growitsch C et al.(2009)利用超效率DEA模型验证了具有范围经济的泛欧铁路有更高综合服务效率的假设。[6]Movahedi M M et al.(2011)利用多投入多产出指标和DEA方法，采用国际对比思路评价了伊朗的铁路效率；[7]李振(2014)在分析我国铁路运输业垄断结构特点的基础上，运用Super-SBM DEA模型测算了1995～2008年我国铁路运输业生产效率，结论显示我国行政性垄断的铁路运输业纯技术效率较低，虽然规模效率较高，但管理水平和技术水平还较低。[8]第二，在物流节点(港口、机场、仓库等)的效率方面，如Joseph Sarkis(2000)利用DEA方法选择多个投入与产出指标综合评价了美国44个主要机场的运营效率；[9]Valentina Carbone et al.(2003)利用供应链思想分析了法国塞纳尔河畔的勒阿弗尔港口效率；[10]庞瑞芝(2006)利用DEA方法在对1999～2002年我国50家主要沿海港口的经营效率评价的基础上，再用Malmquist生产率指数对港口效率变动做了进一步的分析，研究结果表明我国沿海港口存在严重的投入拥挤与资源浪费现象，且地域差异明显；[11]Hamdan et al.(2008)利用DEA研究了第三方物流企业仓库的运营效率；[12]Yen-Chun Jim Wu et al.(2008)首先利用显示性比较优势指数(RCA)方法评价了2000～2005年印度的物流竞争力，再利用DEA方法对印度的集装箱港口运营效率做了评价；[13]罗俊浩等(2012)采用随机前沿分析法(SFA)针对港口企业实现成本最小化或产出最大化有效程度的度量，选择了2000～2009年在沪深两市9家港口上市公司的运营效率进行了测度，结果显示由于大多数港口规模不断扩张造成了9家港口运营企业的效率呈现出下降趋势；[14]王晓慧(2013)运用因子分析、DEA及Super-DEA结合的三步分析法，对2011年我国15个主要沿海港口的效率进行了实证研究，得出了我国沿海规模以上港口的运行效率处于不平衡状态的结论；[15]徐爱庆等(2014)构建了具有非增中间变量的网络DEA改进模型，在规模报酬可变假设下，测算了2010年长三角16家主要机场整体运营效率、规划投入效率与生产服务效率，研究结果表明与传统DEA和自由中间变量的网络DEA模型相比，具有非增中间变量的网络DEA模型更具合理性；[16]艾亚钊等(2015)选择我国珠三角6个集装箱码头，并考虑了码头类型和码头经营人性质2个外生变量对集装箱码头效率影响的情形下利用SFA方法进行了效率评价，结论显示枢纽型集装箱码头效率高于非枢纽集装箱码头，同时不能确定外资经营人能够比国有经营人获得更高的效率和产出。[17]第三，在交通基础设施效率等方面，如赵雪峰(2010)在构建交通基础设施评价指标体系的基础上，构建了基于主成分分析的DEA模型，对陕西省2000～2008年交通基础设施的总量效率与结构效率进行了测度；[18]Sami Jarboui et al.(2013)利用SFA方法，选择了不同国家18个城市64个道路公共交通运营商的2000～2011年数据测算其技术效率，并建立非效率模型研究各因素对这些企业效率水平的影响程度，得出了投资较多的大规模运营商比小规模运营商技术效率更高，发达国家的运营商比发展中国家表现出更高技术效率的结论；[19]李忠民等(2014)以交通基础设施投入量和与之对应的生产要素运输量分别作为模型的投入、产出变量，采用基于DEA模型的Malmqusit指数法，对长江经济带11个省市交通基础设施效率做了评价，指出由于外部环境不佳导致长江经济带的交通基础设施效率整体呈现下降趋势。[20] 以上国内外的相关研究，主要集中在两个方面：第一，效率测度方法的探索和应用，主要集中在非参数模型数据包络分析法(DEA)和参数模型随机前沿分析法(SFA)和以此为基础的方法拓展，例如基于DEA的Malmquist指数法、网络DEA改进模型、基于SFA模型基础上利用Tobit模型探索影响效率因素方法等，其中SFA方法在上述领域的应用相对较少，这些研究方法为效率研究的应用提供了良好的借鉴；第二，主要是局部性研究，比如单线线路(公路、铁路等)、物流节点(港口、机场等)生产效率的实证研究，在局部上验证了运输或物流生产效率，但是研究区域物流效率，应该从整体层面考虑，不仅关注运输线路上的运输效率，同时关注在物流节点完成仓储、装卸搬运、流通加工、配送、物流信息处理等其他物流环节的效率，即从由线路、节点及设备形成的整体物流通道系统的角度予以研究；第三，对于线路、节点等效率的研究主要集中在基于产出角度的物流生产效率测度，较少专门基于投入的角度研究对区域物流产出的影响。 与以往的相关研究相比，本文在物流通道生产服务效率的研究中做了以下两方面尝试：第一，将物流通道作为区域物流经济系统的一个子系统进行相关指标的统计研究，补充了现有文献中对某个运输线路或单个物流节点的研究；第二，从实证的角度全面研究我国综合性物流通道的生产服务效率，基于对物流通道沿线区域物流生产服务效率及其影响因素研究基础上测算物流通道生产服务效率，目前还鲜有文献涉及。 三、理论模型与检验方法 如前文所述，国内外学者在物流领域的效率测度中，主要集中在参数模型随机前沿分析法(SFA)和非参数模型数据包络分析法(DEA)。由于DEA的缺点在于假设不存在随机误差的影响，可能对评价结果产生不利影响，因此部分学者开始尝试用能考虑到随机误差影响的SFA方法对物流效率的估计进行控制，如田刚等(2011)[21]，从而证明了SFA的必要性。由于研究的我国各物流通道具有跨越空间较大、不同地域环境经济差异较大且随时间发展变化快等特征，本文选择基于SFA面板数据模型进行物流通道的生产服务效率研究。 (一)SFA面板数据理论模型 Meeusen & Broeck(1977)[22]、Aigner，Lovell & Schmidt(1977)[23]、Battese & Corra(1977)[24]几乎同时提出了相类似的SFA基本模型，但Schmidt et al.(1984)[25]对前人的SFA方法研究中发现，该基本模型中的两个具有不同概率分布的误差项(随机扰动项和技术非效率项)作为整体估计会出现不一致的结果；同时技术非效率项常常是基于某些特殊分布的假定下被估计和分解出来，但这些假定不一定具有很好的稳健性，且它与其他变量可能具有相关性，这会使效率估计和分解更困难。因此Battese & Coelli(1992，1995)[26～27]等人提出了基于面板数据的SFA模型，有效解决了上述问题的同时，还可以通过似然比统计量(LR)检验应当采用传统生产函数还是随机前沿生产函数，即检验是否包含技术非效率项的影响，通过引入时间项检验生产效率是否受时间或其他因素的影响。引入了影响技术非效率的函数形式，并通过计量经济学的相关模型，进一步对影响技术效率的相关因素进行解释，从而指导对技术效率的改进。因此，本文采用Battese & Coelli(1995)模型的效率估计方法，即考虑非技术效率影响因素的理论模型[27]：
式(2)中，η表示时间因素对技术非效率
的影响，η＞0、η=0、η＜0分别表征-
随时间推进的递增、不变和递减。由于受随机扰动和技术非效率两个因素影响，式(1)表明i决策单元不能达到生产前沿面，虽然这两个影响因素都是不可观测的，但是通过恰当定义的随机扰动仅仅是一个白噪声，多次观测的均值为零，因而i决策单元的技术效率可以用样本中该决策单元产出的期望与随机前沿的期望的比值来确定，即：
同时假设
为受各种因素影响，Battese & Coelli(1995)引入了技术非效率函数，即：
(二)基于不同生产函数的SFA理论模型与物流通道生产服务效率的测算 借鉴Kaneko S等(2004)[28]和余冬筠(2013)[29]的研究思路，将物流通道作为一种区域物流生产要素，其生产服务效率的度量思路如图2所示。
图2 物流通道的生产服务效率 图2中
为等产量线，LC为物流通道投入，X为其他所有生产要素投入。第i个物流通道在时间t、以
和
生产要素投入时的实际产出水平
，而这两个投入组合的最大产出水平应该位于A点，这表明该区域物流生产服务效率有损失，即区域物流实际生产服务效率为OC/OA。对于物流通道作为投入要素来说，该区域物流通道的生产服务效率是在其他投入要素不变的情况下、
的最小物流通道投入
与实际
的比值，即
。 目前用SFA模型测度效率，常用的生产函数主要有柯布—道格拉斯(C-D)生产函数和超越对数生产函数两种形式，本文同时引入技术进步因素，两边取对数可得线性形式的随机前沿模型，且分别为式(5)和式(6)：
由此，可以计算出i物流通道沿线区域在时间t的物流通道生产服务效率(
)：
(三)模型的假设检验 采用似然比统计量(LR)对模型进行检验：
式(13)中，
分别是零假设
(有约束模型)和备择假设
(无约束模型)下的对数似然函数值，检验统计量服从自由度为约束变量数目的混合
分布[30]，用以检验三个方面的问题，见表1。
四、实证模型与数据来源 (一)实证模型与变量说明 根据理论模型(1)、(5)和(6)，根据本文选取相应投入的生产要素，以我国11个物流通道及沿线区域为观察对象，构建引入技术进步因素的基于C-D生产函数和超越对数函数的随机前沿实证模型(14)和(15)：
为了进一步考察影响物流通道生产服务效率的非技术因素，根据式(3)，技术非效率的实证模型为：
上述基于C-D生产函数和超越对数生产函数的随机前沿实证模型(14)和(15)以及技术非效率实证模型(16)的变量说明如表2所示。
(二)数据来源说明 在我国物流领域还没有系统的统计数据，上述变量都是按照目前本领域普遍的做法，采用交通运输仓储邮政业的相关数据来表征物流相关指标。同时由于进入21世纪以来，在国家各种经济战略规划的促进下我国物流业获得了快速发展，因此选取2000～2013年面板数据研究我国物流通道的生产服务效率及时空变化特征。 本文是基于物流通道沿线地级城市构成的区域为研究对象，因此，文中的物流通道沿线区域的各指标数据是指该物流通道沿线所有城市相关数据的总和。数据主要来源于2001～2014年的《中国城市统计年鉴》、《中国港口统计年鉴》、《从统计看民航》、《中国交通统计年鉴》以及相应年份的各城市统计年鉴。表3是2000～2013年的全部变量数据的描述性统计结果。
五、实证结果分析 (一)模型估计与检验 1.相关指标的检验 基于2000～2013年我国11个物流通道沿线区域的面板数据，利用Frontier 4.1软件，运用B&C 1995年的方法，并采用一步法分别估计模型(15)和(16)。在测算物流通道生产服务效率之前，需要对表1的相关假设进行检验。表4给出了是否考虑技术进步因素的C-D生产函数和超越对数生产函数模型估计的LR值和对数似然函数值。
根据表4，对表1的三类假设进行检验，结果见表5。
2.模型估计与结果分析 以上检验结果表明，我国物流通道沿线区域物流生产随机前沿模型中，最适用的是考虑技术进步的超越对数生产函数SFA模型，具体估计结果如表6所示。
首先，从总体上看，表6中的γ值均在1％的水平上显著，表明技术非效率因素是物流通道沿线区域物流生产未达到前沿面产出水平的重要影响因素。 其次，表6的左半部分反映了物流通道沿线区域物流生产要素的投入对总物流产出的影响程度。估计结果显示物流通道沿线的公路里程总和在一次项不显著、二次项在10％水平下产生负影响，这可能与本文数据统计不完全有关。但是物流通道沿线的公路里程与物流通道干线里程的交叉项在5％水平上显著，即物流通道沿线区域的总通车里程对区域物流产出的带动作用较强，每增加1％的通车里程，总产出增长达1.099％；劳动和物流通道的二次项分别在5％和1％水平上显著，每增加劳动和物流通道投入的1％，总产出分别增加0.304％和0.91％；此外技术进步因素的二次项在5％水平上显著，对产出的贡献是0.01％。由此可见，物流通道作为贯穿区域内外的动脉，对区域物流的产出具有重要地位。 最后，表6的右半部分反映了物流通道及其沿线区域物流的技术非效率影响因素及影响程度。如果影响因素的估计参数为负，则表示该影响因素技术效率有正的影响。从表6的估计结果看，区域信息化水平、产业结构、人力资本和单位物流节点货物吞吐量对物流技术效率均有正的影响，只是产业结构不显著，由于研究物流通道空间跨度大(如京拉、陇海兰新、长江、沪昆物流通道横跨中东西部，而同柳、宝昆物流通道是西部的纵向通道)，这与田刚和李南(2011)[21]的研究结果一致，可能是我国中西部产业结构调整慢、物流业与制造业关联度低等原因造成的。而政府支持力度和单位物流通道干线货运量都出现了显著的负影响，可能是因为统计口径的问题产生的，比如地级市级的交通运输业固定投资口径有一些差别，有些城市只有城镇的统计数据。另外，我国公路货运量统计没有各条线路的具体数据，因此如本文前述，采用推算数据，可能是出现偏差的主因。 (二)各物流通道生产服务效率与时空差异分析 1.我国主要物流通道生产服务效率 根据上述模型检验结果，考虑技术进步因素下的超越对数生产函数SFA模型(15)最适合本文的研究，通过对模型(15)和(16)采用一步法估计即可获得我国物流通道沿线区域物流生产服务效率
，基于此，选用式(12)，即可计算出各物流通道的生产服务效率
，计算的具体结果如表7所示，其平均效率为0.67。
2.我国主要物流通道生产服务效率的时空差异分析 从时空维度看2000～2013年我国11条主要物流通道生产服务效率的变化，如图3和图4所示。
图3 时间维度的物流通道生产服务效率比较
图4 空间维度的物流通道生产服务效率比较 从时间维度看，结合表7和图3，我国各物流通道从2000年到2013年呈现总体上升的趋势。分时间段看，不论是各物流通道的平均生产服务效率，还是最低、最高效率的京拉和京哈物流通道，在2000年到2005年上升速度较快，平均增长率为6.18％；2006年平均效率出现了明显的波动，其中主要是同柳、宝昆、京拉、陇海兰新和沪昆5个纵贯或横跨西部地区的物流通道出现了明显的下滑，而其他物流通道保持持平或微小幅提升；2007年至2010年平均效率保持了稳定上升状态，平均增长率为3.43％；2010年以后增长趋缓，平均效率出现小幅下降，其中宝昆、京拉和陇海兰新的物流通道生产服务效率保持持续提升外，其余的出现波动下降的特征。从我国物流发展的大环境看，21世纪以来我国开始在物流专业化、现代化等理念转变、投入力度等方面获得了迅速发展，同时由于各通道物流生产服务效率基数较低(2000年平均生产服务效率仅为0.4左右)，因此我国在“十五”期间获得了快速的提升；2006年为“十一五”规划第一年，规划纲要中明确现代物流业是重要的生产性服务业，物流业是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业，要大力发展现代物流业，但从各区域来看，2006年也成为各区域的物流“规划年”，特别是西部地区物流业的调整及物流通道基础设施落后等可能是导致该年度物流通道平均生产服务效率下降的主要原因之一；“十一五”期间，虽然经历了全球金融危机，但是对我国内部经贸活动影响并不大，同时2009年出台的《物流业调整和振兴规划》也是我国物流业发展的强心剂，因此，“十一五”期间我国物流通道生产服务效率呈现出稳定提升的趋势，到2010年物流通道平均效率达到了一个峰值；进入“十二五”以后，在我国大力发展中西部综合交通运输体系和枢纽等政策的引导下，贯穿西部的物流通道生产服务效率稳步提升，而其他通道由于基数较大且出现了随经济流通而小幅波动的特点。 从空间维度看，结合表7和图4，我国各物流通道的平均生产服务效率高于0.8的为京广、京沪和京哈；0.7～0.8之间的有京九、同柳、沿海、沪昆物流通道；0.5～0.6之间的长江物流通道，小于0.5的为宝昆、京拉和陇海兰新物流通道，这大体符合我国物流经济发展的基本态势。首先，京广和京沪物流通道分别是我国最重要的一条南北物流中枢和我国东部南北交通的大动脉，承担了经济发达的大城市、经济区之间的经济流通，在交通基础设施投入方面也是走在最前列，因此其物流通道生产服务效率较高；京哈物流通道是沟通关内外的重要通道，该通道南连京拉、京广物流通道，物流量密度极大，加之2004年《振兴东北地区等老工业基地工作要点》、2009年《国务院关于进一步实施东北地区等老工业基地振兴战略的若干意见》等政策的推行，对关内外经济流通有重要的影响，因此京哈物流通道的生产服务效率从平均值来看基本与京沪物流通道持平还略高。其次，物流通道平均生产服务效率略低的京九、同柳、沪昆和沿海物流通道中，京九物流通道位于京沪和京广两大通道之间，是纵贯南北的第二条货运通道，1999年以后也是中国铁路货运最繁忙的干线之一，因此其物流通道生产服务效率以3.7％的速度在提升，到2013年达到0.89；同柳物流通道北起有“煤海”太原，南至西南地区的对外联系的“出海前哨”柳州，是我国北煤南运的重要通道之一，近年在物流基础设施上，特别是铁路等级提升做了大力投入，被誉为是穿越内陆南北腹地的又一条“小京广”通道，因此其物流通道生产服务效率在西部处于领先地位，2010年其物流通道生产服务效率最高达0.98，之后又小幅波动，但基本都保持在0.9以上；沿海物流通道是贯通我国环渤海、长三角、海峡西岸、珠三角四大经济区域的重要南北向通道，由于目前主要是沿海海运为主，陆运只有公路，没有贯通的货运铁路，因此其物流生产服务效率略低，但由于港口等物流节点规模的扩展，2008年以后都在0.9以上；沪昆物流通道是一条横贯华东、中南、西南地区的东西向通道，2006年年底沪昆铁路的贯通，对该通道物流生产服务效率的提升起了非常重要的支持。再次，长江物流通道的生产服务效率除了2010年超过0.8以外，其余的年份都在0.7以下，这条通道贯通了长三角、武汉经济圈和成渝经济圈，但由于长江沿线地形复杂，至今没有贯通的沿线铁路，货物运输主要依赖于长江水运，这是其效率较低的重要原因之一。最后，是生产服务效率总体较低的宝昆、京拉和陇海兰新物流通道，虽然分别是连接关中与川内西北与西南、华北通往西北至西藏、横贯我国东中西“大陆桥”的重要通道，但由于西部地区经济发展落后、物流基础设施水平还有待发展，总体上影响了物流通道的生产服务效率，可是14年来，一直在稳步提升。 六、结论与政策建议 本文是基于投入的角度测算区域物流产出的生产服务效率。具体以物流通道沿线区域的物流实物资本和劳动、物流通道实物资本、技术进步等作投入，以物流通道沿线的区域物流业增加值为产出，同时在考虑技术非效率影响因素(区域信息化水平、产业结构、政府支持、人力资本、物流通道资源利用程度)的条件下，以2000～2013年我国物流通道及其沿线区域的面板数据为基础，利用Battese & Coelli(1995)提出的SFA方法和一步估计法，并通过对随机前沿分析方法的适用性、生产函数的适用性、技术进步因素的存在性等进行检验，最后选择考虑技术进步因素的、基于超越对数生产函数的SFA面板数据模型进行实证。在研究我国物流通道沿线区域物流生产服务效率及其技术非效率影响因素基础上，进一步推算出我国2000～2013年11个物流通道的生产服务效率。研究结果表明：其一，我国物流通道在其沿线区域物流产出中起非常重要的作用，物流通道的投入每增加1％，区域物流总产出增加0.91％，这也充分显示了目前我国大力建设物流通道、大流通通道体系的国家经济发展战略的重要性与正确性，对于提升区域经济流通，实现区域经济一体化建设具有举足轻重的作用。其二，物流通道生产服务效率具有明显的时空差异特征。从时间维度上看，我国各物流通道从2000～2013年呈现总体上升趋势，但随着经济发展、政策等因素的影响有明显的波动，且跨越不同地域的物流通道波动差异较大，例如同柳、宝昆、京拉、陇海兰新和沪昆5个纵贯或横跨西部地区的物流通道在2006年出现了明显的下滑，而其他物流通道保持持平或微小幅提升。从空间维度看，纵贯南北且地处中东部的物流通道生产服务效率较高，如京广、京沪、京哈物流通道；纵贯西部或横跨东中西的物流通道生产服务效率较低，如宝昆、京拉、陇海兰新物流通道；同时，长江和沿海两个以水运为主、没有货运铁路贯通的物流通道生产服务效率偏低。 总体上看，我国物流通道生产服务效率在“十一五”期间及以后都有明显的提升，但仅有京广、京沪、同柳、沿海、京哈在近年超过0.9，而京拉、陇海兰新、沪昆、宝昆等贯通西部的物流通道基本还在0.8以下，最低的京拉物流通道2013年其生产服务效率仅为0.5。这表明：第一，我国在经济战略布局及其物流业现代化、专业化、综合交通运输体系的建设发展中，在对现有物流通道资源有效利用的基础上，应该积极重视进一步对物流通道实物和信息基础设施的建设和完善。第二，在西部经济建设中，应该借助“一带一路”的发展契机，提升物流通道干线线路等级和技术水平、物流通道沿线区域主要物流节点规模与位置的合理规划布局、现代化物流设备的投入，综合推动纵贯或横跨西部地区的物流通道服务能力，加快经济流通速度，促进西部地区经济增长。第三，对于纵贯我国东部和中部重要南北向通道，由于经济流通需求及沿线经济相对发达区域在物流通道基础设施的较早投入，目前物流通道生产服务效率已达到0.9以上，但是2010年以后有些物流通道的生产服务效率保持持平甚至下降的态势，这虽然与我国经济发展的大趋势吻合，但作为国民经济流通的动脉，在物流通道干线运输能力、物流节点规模及容量、设备现代化等方面的改进还是必要的。第四，对于我国两条重要的以水运为主的长江、沿海物流通道，由于缺少贯通的货运铁路，导致其物流通道生产服务效率偏低，这也表明综合性物流通道建设的必要性，目前沿海高铁已贯通，未来是否可以利用高铁这一重要运输干线实现小件货物的物流服务来分流以提升该物流通道的生产服务效率是值得研究的。而即将出台的《长江经济带发展规划纲要》中长江经济带的建设中包括铁路在内综合交通运输系统的建设已有规划，相信未来必将大力推动长江物流通道生产服务效率的大幅提升。
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