基于三阶段DEA-Malmquist模型的黄河流域低碳物流效率

摘要

为探究黄河流域低碳物流效率的时空演化特征，基于黄河流域9个省区2013—2023年的面板数据，采用三阶段数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)模型测算黄河流域低碳物流效率；通过构建包含环境变量的随机前沿分析(stochastic frontier analysis, SFA)模型，剥离环境因素及随机误差影响，结合Malmquist指数模型，从静态与动态维度分析低碳物流效率。结果表明：1)地区人均生产总值、物流业财政支出占比、节能环保财政支出占比等外部环境变量对低碳物流效率影响显著，剥离环境干扰后，综合技术效率均值由0.899降至0.838,纯技术效率均值由0.977增至0.986,规模效率均值由0.922降至0.850,9个省区效率波动更趋真实，更能准确反映低碳物流效率水平。2)9个省区低碳物流效率呈明显区域分异，内蒙古、河南、山东、山西剥离环境干扰前、后均处于效率前沿面，受外部环境影响较小；宁夏、陕西、甘肃剥离环境干扰后效率下降；四川、青海调整后效率提高。3)2013—2023年黄河流域物流业全要素生产率指数整体波动上升，综合技术效率指数的提高幅度大于技术进步指数，综合技术效率的改善主要源于规模效率的贡献，纯技术效率指数年均增长幅度较小。建议内蒙古、河南、山东等强化资源整合与技术创新，四川、甘肃、陕西、山西等分类优化投入结构，青海着力扩大有效规模并强化政策支持。

关键词

黄河流域 / 三阶段DEA模型 / Malmquist指数 / 低碳物流效率