我國提出“十四五”規(guī)劃以來，調(diào)整國民經(jīng)濟結(jié)構(gòu)已成為發(fā)展重點。物流業(yè)是支撐國民經(jīng)濟健康可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性、先導性產(chǎn)業(yè)，大力發(fā)展物流業(yè)不僅可以大大提高服務(wù)業(yè)在國民經(jīng)濟中的占比，還有利于縮減其他行業(yè)的運營成本和流通費用[1]。然而，由于過去的粗放式發(fā)展，物流企業(yè)存在經(jīng)營規(guī)模小、網(wǎng)絡(luò)分散、服務(wù)功能少、市場份額低等一系列問題[2]，正受到海外大型物流企業(yè)的沖擊。同時，物流企業(yè)在利用知識、技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)等新資源促進可持續(xù)發(fā)展的過程中，也遇到了一定的困境[3]。在競爭激烈、瞬息萬變的市場中，實施服務(wù)創(chuàng)新是物流企業(yè)提高物流服務(wù)質(zhì)量、增強核心競爭力，以及實現(xiàn)快速發(fā)展的有效途徑，也是解決我國物流企業(yè)當前所面臨的現(xiàn)實困境的關(guān)鍵[4]。
目前，物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的研究總體上滯后于現(xiàn)代物流業(yè)的快速發(fā)展[5]。研究對象主要集中于港口和平臺[6]，缺乏對企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的研究。在物流業(yè)快速發(fā)展的背景下，物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的成效如何?近年來，一些學者開始從經(jīng)濟和社會效益兩方面探討該問題，認為物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新頗有成效，揭示了其實施的必要性[7]。然而，隨著物流企業(yè)的發(fā)展，服務(wù)創(chuàng)新效率低下的問題日益顯現(xiàn)：一方面，低層次物流服務(wù)創(chuàng)新水平已不能滿足企業(yè)
物流服務(wù)和其他產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的需要；另一方面，不合理的資源配置導致服務(wù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化過于緩慢，長久以往將阻礙物流企業(yè)創(chuàng)收增效、形成核心競爭力[8]。
然而，多數(shù)學者關(guān)注物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新效益，忽略了效率問題、從技術(shù)創(chuàng)新維度進行分析，忽略了物流企業(yè)的整體服務(wù)創(chuàng)新水平。本文基于DEA-BCC模型測算2017—2021年我國35家上市物流企業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新效率，將個體企業(yè)和細分領(lǐng)域緊密結(jié)合，從創(chuàng)新研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個階段對中國物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新現(xiàn)狀進行整體評估，了解其類型分布，有的放矢地提高物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新效率。
1 研究方法
DEA-BCC模型可具體描述為如下過程：假設(shè)有n個決策單元，決策單元的集合為：DMU=(DMU1，DMU2，…，DMUi，…，DMUn)。其中，DMUi包括投入向量Xi=(X1i，X2i，…，Xmi) T與產(chǎn)出向量Yi=(Y1i，Y2i，…，Ysi)T，m為輸入指標數(shù)目，s為輸出指標數(shù)目。每個DMU的技術(shù)效率值可以借助如下的線性規(guī)劃模型進行求解：
其中，X0和Y0為決策單元的投入和產(chǎn)出向量，γ是相對于DMU0重新構(gòu)造一個有效DMU組合中n個決策單元的組合比例；θ是效率值，為決策單元投入相對于產(chǎn)出的有效利用程度。
2 指標選擇與數(shù)據(jù)說明
2.1 指標選擇
本文以熊彼特創(chuàng)新理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建了服務(wù)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出指標。一方面，物流服務(wù)創(chuàng)新離不開企業(yè)的資源投入，本文選取研發(fā)費用、員工人數(shù)、管理費用、固定資產(chǎn)作為投入變量的測量指標。另一方面，本文僅研究上市物流企業(yè)這一微觀層面，故從產(chǎn)品創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、資源配置和組織創(chuàng)新構(gòu)建服務(wù)創(chuàng)新產(chǎn)出指標。在產(chǎn)品創(chuàng)新方面，最終的產(chǎn)出成果將反映在知識產(chǎn)權(quán)等無形資產(chǎn)上。在物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新過程中，人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用程度可反映技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出。此外，合理的資源配置和有效的組織創(chuàng)新相輔相成，可以降低成本、提高生產(chǎn)效率、擴寬市場，為企業(yè)提供更高的凈利潤。
表1 DEA模型指標選取 導出到EXCEL
服務(wù)創(chuàng)新階段 一級指標 二級指標 解釋說明
創(chuàng)新研發(fā) 投入指標 資金投入 研發(fā)費用
人力投入 員工人數(shù)
產(chǎn)出指標 技術(shù)創(chuàng)新 年報中數(shù)字化技術(shù)的使用頻率
產(chǎn)品創(chuàng)新 無形資產(chǎn)凈額
成果轉(zhuǎn)化 投入指標 組織投入 管理費用
物質(zhì)投入 固定資產(chǎn)凈額
產(chǎn)出指標 資源配置組織創(chuàng)新 凈利潤標準化
為減少或消除企業(yè)規(guī)模差異帶來的影響，本文對投入指標進行對數(shù)化處理。此外，由于凈利潤存在負值，DEAP軟件無法直接求解，所以對凈利潤進行無量綱化處理：
其中，表示第i家企業(yè)凈利潤標準化結(jié)果，Mi為凈利潤最大值，mi表示凈利潤最小值。
2.2 數(shù)據(jù)說明
本文選取2017—2021年中國證監(jiān)會新行業(yè)分類中交通運輸、倉儲和郵政業(yè)所公布的上市物流企業(yè)作為樣本企業(yè)，在剔除ST以及數(shù)據(jù)缺失嚴重的企業(yè)后，最終選取35家上市物流企業(yè)作為研究樣本。效率評價中技術(shù)創(chuàng)新指標數(shù)據(jù)根據(jù)年報統(tǒng)計得到，其他變量來源于國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。此外，由于DEA模型在測算服務(wù)創(chuàng)新效率時，要求投入與產(chǎn)出指標具有同向性。故采用Pearson相關(guān)系數(shù)法，對投入與產(chǎn)出指標進行相關(guān)性檢測，結(jié)果顯示其相關(guān)程度較高且顯著(見表2)，說明本研究投入產(chǎn)出指標的選取較為科學合理，可在此基礎(chǔ)上開展進一步研究。
表2 投入產(chǎn)出指標相關(guān)性分析 下載原圖
3 實證及結(jié)果分析
3.1 整體效率評價
本文使用DEAP 2.0軟件，選擇以產(chǎn)出為導向且規(guī)模可變的DEA-BCC模型。當效率為1時，物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新效率達到 DEA有效狀態(tài)，反之則為DEA非有效。
2017—2021年，綜合技術(shù)效率的平均值為0.940，表明服務(wù)創(chuàng)新效率處于較高水平。從單年來看，2020年綜合技術(shù)效率平均值最高，為0.954，2021年平均值最低，為0.897。2021年服務(wù)創(chuàng)新效率較2017年有所下降，整體呈現(xiàn)倒“N”型趨勢。2017年TE=1的公司數(shù)量有12家，而2021年僅有8家。此外，上述各年的效率值均在0.8～1內(nèi)，平均每年11家企業(yè)處于DEA有效，大部分企業(yè)仍未達到最優(yōu)的服務(wù)創(chuàng)新水平。截止到2021年，道路運輸企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新有效的最多，但水上運輸企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新更具有發(fā)展空間。本文選取的8家水上運輸企業(yè)中有2家達到有效值，4家屬于短期易改善企業(yè)(0.9<規(guī)模效率<1且0.9<技術(shù)效率<1)。2021年上半年，隨著疫情好轉(zhuǎn)，更多的私家車出行令高速公路收費業(yè)務(wù)增加，使得高速公路經(jīng)營類企業(yè)的業(yè)績提升。相比之下，水上運輸企業(yè)的經(jīng)營效率和績效最低，尤其是港口服務(wù)類上市企業(yè)。服務(wù)創(chuàng)新不僅是企業(yè)深入了解消費者的契機，還能借此形成績效效果。經(jīng)營績效良好的水上運輸企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新往往有效，而績效較差的水上運輸企業(yè)也大多屬于服務(wù)創(chuàng)新易改善企業(yè)。因此，水上運輸企業(yè)急于在短期內(nèi)加快服務(wù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化，從而獲得更多的效益回報。
表3 整體效率評價結(jié)果 導出到EXCEL
效率類型 均值及公司數(shù) 年份 均值
2017 2018 2019 2020 2021
綜合技術(shù)效率 均值 0.949 0.947 0.952 0.954 0.897 0.940
TE=1 12 10 11 13 8 11
純技術(shù)效率 均值 0.965 0.962 0.966 0.966 0.945 0.961
PTE=1 14 13 17 16 16 15
規(guī)模效率 均值 0.983 0.984 0.986 0.988 0.949 0.978
SE=1 12 10 13 15 8 12
純技術(shù)效率和規(guī)模效率在2017—2020年穩(wěn)步上升，2021年降至最低點，趨勢與綜合技術(shù)效率相似。2017—2018年，國家積極推動供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點，多家物流企業(yè)納入試點單位，物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新發(fā)展趨勢明顯。2020年，物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新效率仍不斷上升，主要有以下兩點原因：一方面，順應(yīng)疫情下的特殊物流市場，物流企業(yè)不斷加大服務(wù)創(chuàng)新力度，以保障自身正常運營[9]。另一方面，新冠疫情期間國內(nèi)對部分特殊產(chǎn)品需求驟增、客戶態(tài)度的驟變和其他行業(yè)的發(fā)展，都在倒逼物流服務(wù)呈現(xiàn)新亮點[10]。2021年，雖然我國政府出臺了促進物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的政策，但物流業(yè)在國際嚴峻環(huán)境和國內(nèi)外新冠疫情等多重考驗下，僅頭部企業(yè)服務(wù)能力有所提升，而其他中小物流企業(yè)因抗風險能力不足，難以持續(xù)進行服務(wù)創(chuàng)新。整體而言，純技術(shù)效率和規(guī)模效率波動并不劇烈且有上升空間。小型物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新要素流入困難，大型物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新速度放緩。因此，物流企業(yè)需要加強研發(fā)、管理、組織以及制度的創(chuàng)新投入，還需要有明確的戰(zhàn)略定位，避免短期內(nèi)過度改變資金投向，形成適當?shù)陌l(fā)展規(guī)模。同時，一些企業(yè)在達到最佳規(guī)模效率后，也要避免過度擴張。此外，本文需要將樣本企業(yè)和細分領(lǐng)域的服務(wù)內(nèi)容聚焦，真正做到物盡其用。
3.2 階段效率評價
3.2.1 兩階段服務(wù)創(chuàng)新效率
本文將從創(chuàng)新研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩階段對服務(wù)創(chuàng)新進行階段分析。由實證結(jié)果可知，2017—2021年，研發(fā)階段的綜合技術(shù)效率始終大于成果轉(zhuǎn)化階段，并且研發(fā)階段綜合技術(shù)效率的態(tài)勢與整體綜合技術(shù)效率的態(tài)勢一致，呈現(xiàn)先增后降的波動趨勢，由此可見在研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩階段中，研發(fā)階段在服務(wù)創(chuàng)新過程中起著更大的作用。并且，我國上市物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化相對薄弱，部分物流企業(yè)存在同質(zhì)化現(xiàn)象，對于用戶的需求缺乏個性化和差異化的服務(wù)創(chuàng)新，無法滿足用戶對于高品質(zhì)、高效率服務(wù)的需求。企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的根本目的是為了創(chuàng)造價值，實現(xiàn)長遠發(fā)展，然而較多的研發(fā)支出卻不能轉(zhuǎn)化為新產(chǎn)品在市場中流通。并且，在成果轉(zhuǎn)化階段還存在市場不健全、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理等問題，嚴重影響了我國物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的成果轉(zhuǎn)化。因此，在提高物流企業(yè)整體服務(wù)創(chuàng)新效率時需要考慮到技術(shù)、市場以及規(guī)模等主要因素。物流企業(yè)需要適應(yīng)市場需求和變化，靈活調(diào)整和優(yōu)化服務(wù)。如果企業(yè)在創(chuàng)新研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化運作之間的銜接不暢，可能會導致企業(yè)無法及時滿足市場需求和客戶期望，無法快速推出創(chuàng)新的服務(wù)解決方案。
3.2.2 企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新效率類型分布
樣本企業(yè)2017—2021年的創(chuàng)新研發(fā)效率與成果轉(zhuǎn)化效率的均值分別為0.859和0.818，以兩階段效率的均值為分界線，將物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新資源利用方式分成四種類型。結(jié)果表明：Ⅰ型企業(yè)占比最大，為40%。這類物流企業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新研發(fā)效率與成果轉(zhuǎn)化效率通常優(yōu)于該行業(yè)的平均水平，極大推動了物流行業(yè)技術(shù)進步。道路運輸、郵政和航運運輸領(lǐng)域少部分已實現(xiàn)高研發(fā)高轉(zhuǎn)化，而裝卸與運輸代理領(lǐng)域最為薄弱，只有1家企業(yè)位于該象限。因此，物流行業(yè)應(yīng)更加關(guān)注裝卸與運輸代理領(lǐng)域。這部分物流企業(yè)需要加強信息技術(shù)的應(yīng)用，優(yōu)化倉儲布局和配送路線，與供應(yīng)商、物流公司、電商平臺等建立良好的合作伙伴關(guān)系，加強員工培訓與技能提升。Ⅱ型和Ⅲ型企業(yè)數(shù)量在整個樣本中各占20%，并且僅有道路運輸、倉儲、水上運輸這三個領(lǐng)域的企業(yè)位于該象限。為了幫助Ⅱ型企業(yè)更好地將創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值，企業(yè)需要定期進行市場調(diào)研，發(fā)現(xiàn)市場痛點，為成果轉(zhuǎn)化提供針對性地解決方案。此外，相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人才需要負責創(chuàng)新成果的評估和轉(zhuǎn)化計劃的制定，推動創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化和商業(yè)化。Ⅲ型物流企業(yè)重視經(jīng)濟效益，忽略了研發(fā)效率，雖然投入了大量的服務(wù)創(chuàng)新資源，但是獲得的專利產(chǎn)出很少。針對這種現(xiàn)象，一方面，企業(yè)管理層需要意識到投入研發(fā)的長期效益，并將其納入企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃中。另一方面，企業(yè)需要加強知識產(chǎn)權(quán)保護力度，強化自身科技積累，并且建立合理的創(chuàng)新研發(fā)人員激勵政策。Ⅳ型企業(yè)占比為20%，這類物流企業(yè)不僅缺乏技術(shù)和管理人才，還缺乏創(chuàng)新研發(fā)意識能力。
4 對策建議
雖然服務(wù)創(chuàng)新整體進入壁壘較低，但要實現(xiàn)高效率仍非易事，本文提出以下幾點建議：
(1)加強技術(shù)創(chuàng)新，優(yōu)先發(fā)展水運企業(yè)。
物流企業(yè)應(yīng)根據(jù)技術(shù)創(chuàng)新項目的可行性，有效利用資金和人力投入進行技術(shù)創(chuàng)新，特別是在物流核心技術(shù)關(guān)鍵領(lǐng)域，通過實現(xiàn)“產(chǎn)”“學”“研”“用”的精密結(jié)合，盡快解決“瓶頸”技術(shù)問題。此外，政府可以集中資源優(yōu)先對易改善水上運輸企業(yè)進行服務(wù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型。在“一體化”戰(zhàn)略框架下，促進優(yōu)勢企業(yè)的生產(chǎn)要素向其他企業(yè)擴散，最終實現(xiàn)生產(chǎn)要素的自由流動。此外，物流企業(yè)應(yīng)該調(diào)節(jié)物流供應(yīng)鏈成員間的關(guān)系，使各環(huán)節(jié)緊密銜接，帶動各物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新，進而提高服務(wù)創(chuàng)新整體效率。
(2)政企共建，加快倉儲企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化。
一方面，倉儲領(lǐng)域?qū)I(yè)的人才需要負責創(chuàng)新成果的評估和轉(zhuǎn)化計劃的制定，推動創(chuàng)新成果的商業(yè)化。同時，企業(yè)需要定期進行市場調(diào)研，為成果轉(zhuǎn)化提供針對性地解決方案。另一方面，物流服務(wù)創(chuàng)新源于市場化程度提高和市場競爭的加劇。政府應(yīng)總結(jié)各類經(jīng)濟信號，引導物流服務(wù)創(chuàng)新的發(fā)展方向。例如，通過人才引進、投資優(yōu)惠等舉措，促進服務(wù)創(chuàng)新資源的流動和優(yōu)化配置。
(3)實現(xiàn)規(guī)模效益，建立制衡機制，抑制過度擴張。
物流企業(yè)可以通過上市融資、聯(lián)盟、并購等多種方式擴大規(guī)模，吸引更多外部資源。此外，企業(yè)還可以拓展融資渠道，分散投資風險，加快技術(shù)創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化。然而，片面擴張也會帶來組織慣性和創(chuàng)新惰性，因此，
物流企業(yè)需要引入責任追溯制度和重大決策審核制度。同時，鼓勵各物流企業(yè)因地制宜地制定股權(quán)激勵政策，既能實現(xiàn)股東和高管能夠?qū)崿F(xiàn)利益的高度統(tǒng)一，又能分散大股東持股比例過高而做出錯誤決策的風險。
滬公網(wǎng)安備 31011202008041號
