一、引言 贫困问题是关乎社会稳定和可持续发展的世界性难题。我国自改革开放以来，一直坚持开发式扶贫方针，希望通过贫困地区经济增长，提高贫困人口自我积累和自我发展的能力，从而在根本上摆脱贫困。物流减贫作为开发式扶贫所衍生出的新型扶贫理念，旨在通过物流业的发展，改变区域经济增长方式，促进产业结构优化升级，达到“造血式”减贫的目的。实践证明，物流减贫已成为推动欠发达地区经济社会发展的重要方式，在打赢脱贫攻坚战中发挥了关键作用。2021年，《交通运输部关于巩固拓展交通运输脱贫攻坚成果全面推进乡村振兴的实施意见》明确指出，需提高物流综合服务水平，全面推动县、乡、村三级农村物流节点体系建设，奠定了“后扶贫”时代物流业的重要地位。因此，研究精准扶贫时期物流减贫效率的影响因素，对乡村振兴时期提高物流减贫效率具有现实意义。 近年来，国内外学者从不同角度研究了物流减贫的影响因素。在内部影响因素上，Saidi[1](2020)等以46个发展中国家为例，分析了物流基础设施对当地经济可持续增长的影响；Aggarwal[2](2018)以公路网为例，指出基础设施能促使贫困人口更容易进入劳动力市场，从而产生增加就业和促进资源有效整合等一系列的经济效应；戢晓峰等[3-4](2019)提出了以货物周转量、公路网密度、物流业增加值、货物平均运距等6个表征物流业发展水平指标为解释变量，综合贫困程度为被解释变量的物流减贫测度模型，并以滇西边境山区集中连片特困地区为例进行了实证研究。在外部影响因素方面，Min-Ju Son[5](2022)以韩国为重点，分析了物流水平、国际贸易、经济增长三者的关系；赵珊珊等[6](2017)借助拓展贸易引力模型实证研究“丝绸之路经济带”沿线国家物流水平对新疆国际贸易的影响；李国刚等[7](2012)采用回归分析的方法实证研究区域物流与区域经济的互动的关系，发现相关产业与物流的联动融合能够促进经济显著增长；曾倩琳等[8](2017)利用空间杜宾模型分析全国30个省的物流业全要素生产率，研究发现信息既作为内生变量是促进物流业发展的主要因素之一，又发挥了它在信息经济时代的网络空间特性，影响物流业生产率。总结已有研究发现：在研究内容方面，主要侧重于物流业内部或外部单一角度的影响，对物流业自身以及社会经济综合影响研究不够深入和系统。在评价体系方面，物流减贫测度模型构建还不够完善，未判定物流投入资源的有效配置，不能反映经济、社会、物流等子系统的协调发展程度。 综上所述，针对已有研究的不足，本文运用超效率SBM模型、时空地理加权回归等方法分析2013-2020年我国欠发达地区的物流减贫效率影响因素，探索区域内部各欠发达省份物流减贫效率影响因素的变化差异。首先通过分析物流减贫效率的内涵及影响因素，结合相关研究确定指标体系；其次，采用超效率SBM模型测度2013-2020年欠发达地区物流减贫效率，通过效率分解探索研究时段物流减贫效率的内部影响因素；最后，运用时空地理加权回归测算物流减贫效率的外部影响因素。依据物流减贫效率内外影响因素的分析结果，提出针对性建议，以期总结脱贫攻坚实践经验，为乡村振兴战略下的物流业发展提供参考。 二、研究方法 (一)超效率SBM模型 数据包络分析(DEA)能利用包络线代替生产函数全面体现物流业发展与贫困情况间的内部联系，为物流减贫效率测算提供更为准确的结果。同时可将效率测算结果分解为规模和技术两方面，为物流减贫效率内部影响因素研究提供支撑。 由于在多个评价单元效率均为最优的情况下，传统的数据包络分析难以对决策单元效率水平排序，不利于比较决策单元效率变化。为解决此问题，本文选取Tone[9](2002)提出的超效率SBM模型。此模型可将有效单元排除在外构造新的相对有效生产前沿面，通过衡量单元i偏离新生产前沿面的程度来确定其超效率值，表达式如下：
式中，
表示欠发达省份i的第o项投入，
表示欠发达省份i的第r项产出，u表示投入项的个数，q表示产出项的个数，λ为权重向量。 (二)空间相关性测度 为深入分析不同省份物流减贫效率的外部影响因素，运用Moran's I指数对我国欠发达地区物流减贫效率空间关联格局进行分析，给时空地理加权回归模型运用提供条件。公式为
0。全局Moran’s I指数的取值范围为[-1，1]，其值大于0且越接近1，区域空间正相关程度越强；其值小于0且越接近-1，区域空间负相关程度越强，空间分异越大；其值为0，则表明区域不存在空间关联格局，而呈随机分布。
