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中国区域物流资源利用情况实证探究摘 要：以省区为单位的区域物流发展主要取决于该省区的物流资源条件和物流资源利用情况。从物流资源产出率的角度关注各省区物流资源利用情况，从全国31省区的物流资源相关数据入手，通过主成分分析、回归分析等定量研究方式，说明了物流资源产出率对区域物流发展的意义，并给出了一种新的衡量省区物流资源利用情况的统计方法。 关键词:区域物流；资源利用；物流资源产出率；主成分分析 中图分类号：F250 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）06-0196-04 引言 区域物流发展对区域经济发展存在良好的推动作用。近年来，关于区域物流发展的研究日趋增加。衡量区域物流发展程度的主要指标是物流业生产总值，而物流业生产总值的主要影响因素包括了该区域的各种物流资源条件和物流资源利用情况。现有研究主要聚焦于区域物流资源条件整体或某一方面的改善，而疏于分析对区域现有物流资源条件的合理利用。 在已有的对现有区域物流资源条件利用的研究中，学者们存在不同的研究视角。一部分学者关注现有物流资源的整合：秦迎林、李红艳（2009）从第三方物流企业的角度入手，使用BP神经网络的方法对物流资源整合风险进行预警[1]。而舒辉、林晓伟（2011）以系统理论、协同学理论为指导，定性分析了序参量在集成化物流资源整合协同演化中的作用，为指导跨企业集成化物流资源整合提供了理论依据[2]。另一部分学者关注物流资源的利用效率：余泳泽、武鹏（2010）利用随机前沿生产函数测算了中国物流产业的效率，并得出了中国物流产业效率整体不高，区域间效率逐步缩小的结论[3]。与之相互印证，钟祖昌（2010）在三阶段DEA模型的基础上，分析了31省的物流产业技术效率，得出了各省物流业综合技术效率较低和各地区物流业发展存在差异的结论[4]。 本文主要关注物流资源的利用效率，从物流资源产出率的角度关注各省区物流资源利用情况。在实证研究中，先通过主成分分析的方法对不同省区的物流资源条件分别打分，进而使用回归分析的方法对全国31省区的物流资源产出率进行横向比较。不仅从数理层次重新说明了物流资源产出率对区域物流发展的意义；而且给出了一种新的衡量区域物流资源利用情况的统计方法，并且以个别省区为例，分析了物流资源产出率对区域物流业生产总值的具体影响。 一、实证研究设计 生产总值是经济主体在一定时期内的生产活动成果，物流业生产总值是依靠各种物流资源条件所创造出的一种价值总和。因此，本文用物流资源产出率说明一个地区的物流资源利用情况，并将物流资源产出率定义为一单位物流资源所能创造出的物流业产值。 在中国统计年鉴和地方统计年鉴中，物流资源总量和物流业生产总值都没有专门的统计数据。因此，在分析中，需要选取合适的指标来分别替代物流业生产总值和物流资源总量。 根据国家统计局和国家标准局制定的国民经济行业分类标准，物流业属于第三产业中的交通运输、仓储和邮电业，本文选用各省的交通运输、仓储和邮电业生产总值来替代各省的物流业生产总值。 在一个区域的物流业发展中，物流资源条件是多方面的。这些资源条件种类繁多，单位不一。为消除由于物流资源单位差异所引起的度量问题，本文选用主成分分析的方法，将不同的单位标准化为得分，用各省的物流资源条件综合得分来替代各省的物流资源总量。 （一）物流资源条件综合得分的确定 物流资源条件由多种资源条件综合决定，因此，本文建立了31省区物流资源条件指标体系。一级指标共五类，具体分为：经济资源条件、人力资源条件、运输资源条件、仓储资源条件和社会环境资源条件。在一级指标体系下，继续建立二级指标。经济资源条件包括：地区生产总值（亿元）、农业总产值（亿元）、工业总产值（亿元）、建筑业总产值（亿元）、批发与零售业总产值（亿元）、商业营业用房销售面积（万平方米）、出口（亿美元）、进口（亿美元）等八项，依序排为X1~X8；人力资源条件为总人口（万人），序号为X9；运输资源条件包括：铁路密度（公里/万公顷）、公路密度（百公里/万公顷）、载货汽车吨位（万吨）、货运量（万吨）等四项，依序排为X10~X13；仓储资源条件为商业营业用房平均销售价格（元/平方米），序号为X14；社会环境资源条件包括：教育经费（万元）；卫生机构床位数（张）；长途电话交换机容量（万路端）；移动电话交换机容量（万户）；互联网接入端口（万个）；社区服务设施数（个）等六项，依序排为X15~X20。 对于以上指标的选择，需要说明以下几点：（1）参照物流工程学中的物流选址理论（不同目标指向的物流园区距资源地的远近不同），自然资源条件被当做外生变量处理。（2）国家发布的物流相关政策往往不存在明显的区域性偏向，因此政策资源条件被当做外生变量处理。