摘要：隨著經(jīng)濟社會的高速發(fā)展，物流業(yè)已經(jīng)被看作推動社會經(jīng)濟發(fā)展的主要動力與基礎(chǔ)，同時，快速發(fā)展中物流企業(yè)暴露出的問題也不容忽視。運用隨機前沿分析法(SFA)，選擇80家物流上市公司2013—2017年財務(wù)數(shù)據(jù)為樣本，對我國物流業(yè)效率進行實證研究，分析發(fā)現(xiàn)：我國物流企業(yè)整體發(fā)展呈現(xiàn)上升趨勢，但是80家企業(yè)5年的平均技術(shù)效率值與效率值為1的最優(yōu)情況相對仍然偏低。從不同區(qū)域分析，東部地區(qū)企業(yè)的平均技術(shù)效率值優(yōu)于西部地區(qū)，且比中部地區(qū)略高，這表明我國中部地區(qū)物流存在一定的“塌陷現(xiàn)象”，應(yīng)注意物流投資規(guī)模;從不同類型企業(yè)分析，不同類型企業(yè)技術(shù)效率值不同，但平均技術(shù)效率值總體上呈現(xiàn)上升趨勢，表明物流企業(yè)管理水平持續(xù)提升，管理者應(yīng)持續(xù)關(guān)注市場開發(fā);從影響技術(shù)效率值的因素分析，高管人數(shù)、所有者權(quán)益均對提高技術(shù)效率有正面影響，而固定資產(chǎn)和管理費用目前處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，過度投入會阻礙技術(shù)效率的提高，因此，物流企業(yè)應(yīng)加強人力資源的智力支持，通過資產(chǎn)重組降低負債比例，適當(dāng)控制固定資產(chǎn)規(guī)模，減少管理費用。

　　關(guān)鍵詞：物流上市公司;隨機前沿分析;物流業(yè)效率;技術(shù)效率;投資規(guī)模

　　《服務(wù)外包》雜志創(chuàng)刊于2014年，以"宣傳普及服務(wù)外包、傳遞服務(wù)外包市場信息、促進中國服務(wù)外包大力發(fā)展"為辦刊宗旨，是目前中國服務(wù)外包領(lǐng)域唯一國家級期刊。

　　一、引言

　　自21世紀(jì)以來，隨著經(jīng)濟全球化的不斷深入和信息技術(shù)應(yīng)用水平的提高，物流產(chǎn)業(yè)取得了巨大發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計，2018年我國社會物流總額上升為283.1萬億元，同比增長6.4%，社會物流總費用占當(dāng)年GDP比重為14.8%，物流業(yè)景氣指數(shù)始終在55%左右波動[ 1 ]。可見，我國物流業(yè)規(guī)模日益壯大，質(zhì)量水平不斷提升，逐漸成為國民經(jīng)濟發(fā)展的推動力量和重要支撐。但我國物流業(yè)的發(fā)展也存在一定的問題，物流業(yè)的技術(shù)效率水平整體并不高，無法有效支持我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。為了有效發(fā)揮物流作為服務(wù)業(yè)的功能，有效支持供給側(cè)改革，有必要對物流業(yè)效率及影響因素進行探索，針對效率表現(xiàn)及影響因素，提出改進建議和對策，提升我國物流技術(shù)效率，推動物流業(yè)健康發(fā)展。

　　本文采用隨機前沿分析法(SFA)構(gòu)建物流效率測評模型，選擇80家物流上市公司2013—2017年財務(wù)數(shù)據(jù)為樣本，對我國物流業(yè)技術(shù)效率進行實證研究，同時揭示物流技術(shù)效率與影響因素之間的相關(guān)性，研究我國物流業(yè)技術(shù)效率及其影響因素，對節(jié)約物流成本、促進我國物流業(yè)高效發(fā)展具有十分重要的意義。

　　二、文獻綜述

　　近年來，如何定量分析行業(yè)的技術(shù)效率，提高技術(shù)效率值成為學(xué)術(shù)界重點關(guān)注的一個研究領(lǐng)域。不同學(xué)者采用不同的方法對物流效率進行研究，主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)和SFA兩種方法。很多學(xué)者采用DEA及改進DEA對物流效率進行分析，并用Tobit回歸模型分析效率與影響因素之間的關(guān)系。孟鑫[ 3 ]和敏(Hokoy Min)[ 4 ]等人采用DEA或改進的DEA方法對物流效率進行了研究。張竟軼和張竟成[ 10 ]運用三階段DEA法對我國2010—2014年31個省(市區(qū))物流業(yè)效率進行測評，指出目前我國總體物流水平相對較高，處于規(guī)模效率遞增階段，但物流經(jīng)營管理水平與物流發(fā)展不協(xié)調(diào)。戢曉峰和劉丁碩[ 11 ]運用產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA對我國36個主要城市物流產(chǎn)業(yè)效率進行測算，得出主要城市的物流產(chǎn)業(yè)效率存在著較為明顯的地域差異。龔雪[ 12 ]利用DEA-Malmquist指數(shù)模型對2007—2016年中部六省的物流效率進行了分析，結(jié)果表明中部六省的物流效率整體水平一般，不同省份物流效率差距較大，物流業(yè)全要素生產(chǎn)率變動主要源自技術(shù)進步，技術(shù)效率對物流效率的影響并不顯著。DEA方法可以測算多投入多產(chǎn)出的效率問題，但忽視了隨機誤差的影響[ 5 ]，且無法直接對物流效率的影響因素進行分析。

　　隨機前沿分析法彌補了DEA技術(shù)的不足[ 6-7 ]。不少學(xué)者采用SFA方法對區(qū)域物流效率進行測評，分析影響因素與效率之間的關(guān)系。郭舉和劉俊華[ 13 ]運用SFA分析我國物流業(yè)2007—2016年的效率，得出我國物流業(yè)效率總體上有一定上升，但與發(fā)達國家相比仍比較落后，國內(nèi)生產(chǎn)總值的提高不能顯著提高物流業(yè)效率。田剛和李南[ 14 ]運用外生性影響因素與SFA聯(lián)合估計的方法對中國大陸1991—2007年29個省級地區(qū)物流業(yè)技術(shù)效率進行測算，得出中國物流業(yè)技術(shù)效率仍處于較低水平，地區(qū)間存在差異，且在擴大;中部的發(fā)展勢頭和發(fā)展速度明顯低于東部，也低于西部。改善物流環(huán)境對促進地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展有重要意義。與之類似，汪旭暉和文靜怡[ 15 ]運用SFA對2003—2011年我國23個省、市、自治區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品物流效率進行對比分析，發(fā)現(xiàn)2003—2011年我國農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)效率基本處于停滯狀態(tài)，中部地區(qū)效率水平相對最高，東部次之，西部最低，并提出完善物流行業(yè)基礎(chǔ)工作、加大物流技術(shù)創(chuàng)新力度、加快行業(yè)轉(zhuǎn)型步伐的政策建議。徐良培和李淑華[ 16 ]運用SFA對我國2000—2011年30個省、市、自治區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流的技術(shù)效率進行測算，探討了外生性環(huán)境因素對其影響的差異及全要素生產(chǎn)效率變化的根源，指出我國及各地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)效率均處于較低水平且存在顯著的地區(qū)差異，外生性環(huán)境因素對農(nóng)產(chǎn)品物流效率具有正向影響。基于此，劉瑞娟等[ 17 ]運用SFA對2005—2015年“絲綢之路經(jīng)濟帶”西北五省區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)效率進行測算，并運用空間面板計量方法實證檢驗交通基礎(chǔ)設(shè)施對物流產(chǎn)業(yè)效率的空間溢出效應(yīng)，得出西北五省區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)效率存在差異但整體效率在不斷提升，鄰省和本省交通基礎(chǔ)設(shè)施水平都對本省的物流產(chǎn)業(yè)效率具有顯著的正向影響。鄭秀娟[ 18 ]運用技術(shù)效率改進的SFA對不同時序產(chǎn)業(yè)部類發(fā)展技術(shù)效率進行分析，并驗證了物流業(yè)技術(shù)效率增進的時空差異。

　　綜上所述，現(xiàn)有文獻大多采用DEA和SFA來測算物流效率，但DEA不考慮隨機誤差的存在，所以在實際分析中可能會因為隨機誤差的存在而導(dǎo)致結(jié)果偏差，并且DEA難以檢驗回歸結(jié)果總體的顯著性，無法直接對物流效率的影響因素進行分析。而SFA優(yōu)于DEA之處，是它考慮隨機誤差的存在對結(jié)果造成的影響，提前確定生產(chǎn)函數(shù)形式再研究企業(yè)的生產(chǎn)過程，可以提高計算技術(shù)效率的準(zhǔn)確性，還可以分析效率與影響因素之間的相關(guān)性。因此本文采用SFA方法，通過收集我國2013—2017年80家物流上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)，研究不同年份、不同行業(yè)、不同區(qū)域物流上市公司的技術(shù)效率值，并對影響因素進行定量分析。