文章编号：1004-8308(2011)06-0079-12 调整和振兴物流业是国民经济持续快速发展的必要保证[1]，在物流市场全面开放且受金融危机影响的背景下，降低成本、提高效率不仅是物流企业自身的需要，更是宏观经济发展对物流业的要求[2].随着运输服务业体制改革的不断深化，提高物流企业成本效率将逐渐成为我国经济快速平稳发展的重要因素.因此，对中国上市物流公司成本效率进行测度具有十分重要的现实意义. 本文目的是研究近年来中国上市物流公司成本效率的变化发展情况，进而寻求应对挑战的有效措施，为相关部门制定政策提供实证依据. 1 文献回顾 现有文献中，无论对效率还是成本效率的测度使用较多的是前沿分析法，根据前沿面函数中的参数是否需要估计，可以分为参数分析方法和非参数分析方法两大类.参数法沿袭了传统生产函数的估计思想，首先设定前沿生产函数，然后根据投入产出观察值，利用统计方法估计前沿生产函数中的参数，并考虑随机误差对决策单元效率的影响.非参数方法不必对参数进行估计，而是采用线性规划技术，从现有实际观测点中找出位于前沿面上的相对有效点，以此来构造效率前沿面. 1.1 物流企业效率研究 相关研究近几年开始出现Min和Joo[3]利用DEA模型对美国物流企业的效率做了评价，分析了物流企业服务绩效及服务广度对生产效率的影响.匡海波[4]运用超效率的CCR-DEA模型对港口上市企业2004-2005年成本效率(实际是技术效率)做了研究.张宝友等[5]研究了国内上市物流企业的技术效率问题，发现其总体绩效不佳，有下滑趋势.邓学平等[6]考察了8家上市物流公司五年的情况.他们[7]还研究了企业规模与效率的关系，发现物流企业生产成本是影响企业生产效率的主要因素.Lam等[8]运用DEA模型，考虑外部宏观经济与价格因素，分析了2001-2005年亚太主要机场运营效率问题，发现各国国情导致主要机场的成本效率差距较大. 1.2 成本效率研究 在市场经济体制下，生产过程中必须充分考虑到成本、价格等因素.因此将前沿方法应用于成本、收益等分析，资源配置有效的程度成为众多学者研究的方向. 在Farrell[9]、Fare等[10]研究的基础上，国外学者开始了对相关行业的成本效率研究.Ray和Kim[11]应用DEA方法对美国钢铁行业1958-1986年的生产数据进行了分析，结果发现，如果消除技术无效和分配无效，即使以现有技术，美国钢铁生产商的竞争力也会大大加强.Goto和Tsutsui[12]使用DEA方法测评并横向比较了1984-1993年日本和美国电力行业的成本效率和技术效率.结果显示，日本企业成本效率高于美国企业，分配无效是日本电力企业成本无效的主要原因.Cummins等[13]使用DEA方法对美国寿险业公司1988-1995年的成本效率和收益效率进行了测评和分析，发现成本效率高于收益效率，但结果不显著. 何枫等[14]在对数型柯布—道格拉斯生产函数的基础上，以各省市GDP为应变量，劳动投入和资本存量为自变量，运用随机前沿分析模型对我国改革开放以来20年间的技术效率变迁进行了测算.迟国泰等[15]运用超越对数成本函数对我国商业银行的成本效率进行研究，发现国有商业银行的成本额效率明显低于股份制商业银行，贷款质量是决定这一差异的最主要因素.刘玲玲和李西新[16]运用SFA方法分析了我国商业银行的成本效率，发现成本效率水平较低，成本浪费较为严重.刘志迎等[17]利用随机前沿分析方法对我国16家财险公司1999-2004年的成本效率进行了测算，并分析了影响财险公司成本效率的主要因素.研究表明，随着中国保险市场的开放，外资财险公司的成本效率提升明显，而中资公司提升幅度较小；公司规模对财险公司的经营效率有显著的负面影响；中资财险公司的成本效率普遍低于外资财险公司，老公司的成本效率要优于新公司.杨青青等[18]也基于柯布—道格拉斯生产函数，采用随机前沿生产函数模型根据1993-2007年数据测算了我国服务业的生产效率，并考察了人力资本、信息化、市场化和社会资本对我国服务业技术效率的影响作用.韩晶[19]应用SFA方法对中国高技术产业创新效率进行了实证分析，其模型同样也是借鉴了Battese和Coelli[20]设定的模型，即柯布—道格拉斯生产函数. 上述文献为本文提供了重要借鉴，与之相比，本文在以下方面做出拓展. 1)已有文献缺乏物流企业成本效率视角.技术有效本身并不等于资源合理分配.因为决定成本的不仅有所购买的输入量，还包括输入的价格，所以基于成本效率视角来分析物流企业竞争优势的问题显然具有重要的理论意义和实践价值. 2)传统前沿方法的假设中回避了我国经济发展中的一个关键问题——区域经济发展不均衡.20世纪90年代以来，我国区域差距扩大的非常明显[21]，形成了显著的地区差距.主要是两个原因造成：投入因素和效率因素.在投入要素方面，刘生龙和胡鞍钢[22]基于增长模型的分解结果表明：不同省份交通基础设施的差异导致了它们在经济发展中的差异；中国东部沿海地区和中部沿长江地区交通基础设施发达，而西部地区和北部地区交通基础设施落后，这成为阻碍经济增长的不利条件.石风光、李宗植[23]的实证结果表明，全要素生产率是造成中国省际经济差距更为主要的原因.李国璋等[24]也发现全要素生产率的作用不断提高，将成为未来地区差距的主要决定因素.
