我國提出“十四五”規劃以來，調整國民經濟結構已成為發展重點。物流業是支撐國民經濟健康可持續發展的基礎性、戰略性、先導性產業，大力發展物流業不僅可以大大提高服務業在國民經濟中的占比，還有利于縮減其他行業的運營成本和流通費用[1]。然而，由于過去的粗放式發展，物流企業存在經營規模小、網絡分散、服務功能少、市場份額低等一系列問題[2]，正受到海外大型物流企業的沖擊。同時，物流企業在利用知識、技術和網絡等新資源促進可持續發展的過程中，也遇到了一定的困境[3]。在競爭激烈、瞬息萬變的市場中，實施服務創新是物流企業提高物流服務質量、增強核心競爭力，以及實現快速發展的有效途徑，也是解決我國物流企業當前所面臨的現實困境的關鍵[4]。
目前，物流企業服務創新的研究總體上滯后于現代物流業的快速發展[5]。研究對象主要集中于港口和平臺[6]，缺乏對企業服務創新的研究。在物流業快速發展的背景下，物流企業服務創新的成效如何?近年來，一些學者開始從經濟和社會效益兩方面探討該問題，認為物流企業服務創新頗有成效，揭示了其實施的必要性[7]。然而，隨著物流企業的發展，服務創新效率低下的問題日益顯現：一方面，低層次物流服務創新水平已不能滿足企業
物流服務和其他產業轉型升級的需要；另一方面，不合理的資源配置導致服務創新成果轉化過于緩慢，長久以往將阻礙物流企業創收增效、形成核心競爭力[8]。
然而，多數學者關注物流企業服務創新效益，忽略了效率問題、從技術創新維度進行分析，忽略了物流企業的整體服務創新水平。本文基于DEA-BCC模型測算2017—2021年我國35家上市物流企業的服務創新效率，將個體企業和細分領域緊密結合，從創新研發和成果轉化兩個階段對中國物流企業服務創新現狀進行整體評估，了解其類型分布，有的放矢地提高物流企業服務創新效率。
1 研究方法
DEA-BCC模型可具體描述為如下過程：假設有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與產出向量Yi=(Y1i，Y2i，…，Ysi)T，m為輸入指標數目，s為輸出指標數目。每個DMU的技術效率值可以借助如下的線性規劃模型進行求解：
其中，X0和Y0為決策單元的投入和產出向量，γ是相對于DMU0重新構造一個有效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出的有效利用程度。
2 指標選擇與數據說明
2.1 指標選擇
本文以熊彼特創新理論為基礎，構建了服務創新投入和產出指標。一方面，物流服務創新離不開企業的資源投入，本文選取研發費用、員工人數、管理費用、固定資產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這一微觀層面，故從產品創新、技術創新、資源配置和組織創新構建服務創新產出指標。在產品創新方面，最終的產出成果將反映在知識產權等無形資產上。在物流企業服務創新過程中，人工智能、云計算、大數據等數字化技術的應用程度可反映技術創新的產出。此外，合理的資源配置和有效的組織創新相輔相成，可以降低成本、提高生產效率、擴寬市場，為企業提供更高的凈利潤。
表1 DEA模型指標選取 導出到EXCEL
服務創新階段 一級指標 二級指標 解釋說明
創新研發 投入指標 資金投入 研發費用
人力投入 員工人數
產出指標 技術創新 年報中數字化技術的使用頻率
產品創新 無形資產凈額
成果轉化 投入指標 組織投入 管理費用
物質投入 固定資產凈額
產出指標 資源配置組織創新 凈利潤標準化
為減少或消除企業規模差異帶來的影響，本文對投入指標進行對數化處理。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家企業凈利潤標準化結果，Mi為凈利潤最大值，mi表示凈利潤最小值。
2.2 數據說明
本文選取2017—2021年中國證監會新行業分類中交通運輸、倉儲和郵政業所公布的上市物流企業作為樣本企業，在剔除ST以及數據缺失嚴重的企業后，最終選取35家上市物流企業作為研究樣本。效率評價中技術創新指標數據根據年報統計得到，其他變量來源于國泰安CSMAR數據庫。此外，由于DEA模型在測算服務創新效率時，要求投入與產出指標具有同向性。故采用Pearson相關系數法，對投入與產出指標進行相關性檢測，結果顯示其相關程度較高且顯著(見表2)，說明本研究投入產出指標的選取較為科學合理，可在此基礎上開展進一步研究。
表2 投入產出指標相關性分析 下載原圖
3 實證及結果分析
3.1 整體效率評價
本文使用DEAP 2.0軟件，選擇以產出為導向且規?？勺兊腄EA-BCC模型。當效率為1時，物流企業服務創新效率達到 DEA有效狀態，反之則為DEA非有效。
2017—2021年，綜合技術效率的平均值為0.940，表明服務創新效率處于較高水平。從單年來看，2020年綜合技術效率平均值最高，為0.954，2021年平均值最低，為0.897。2021年服務創新效率較2017年有所下降，整體呈現倒“N”型趨勢。2017年TE=1的公司數量有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，平均每年11家企業處于DEA有效，大部分企業仍未達到最優的服務創新水平。截止到2021年，道路運輸企業服務創新有效的最多，但水上運輸企業服務創新更具有發展空間。本文選取的8家水上運輸企業中有2家達到有效值，4家屬于短期易改善企業(0.9<規模效率<1且0.9<技術效率<1)。2021年上半年，隨著疫情好轉，更多的私家車出行令高速公路收費業務增加，使得高速公路經營類企業的業績提升。相比之下，水上運輸企業的經營效率和績效最低，尤其是港口服務類上市企業。服務創新不僅是企業深入了解消費者的契機，還能借此形成績效效果。經營績效良好的水上運輸企業服務創新往往有效，而績效較差的水上運輸企業也大多屬于服務創新易改善企業。因此，水上運輸企業急于在短期內加快服務創新轉化，從而獲得更多的效益回報。
表3 整體效率評價結果 導出到EXCEL
效率類型 均值及公司數 年份 均值
2017 2018 2019 2020 2021
綜合技術效率 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
純技術效率和規模效率在2017—2020年穩步上升，2021年降至最低點，趨勢與綜合技術效率相似。2017—2018年，國家積極推動供應鏈創新與應用試點，多家物流企業納入試點單位，物流企業服務創新發展趨勢明顯。2020年，物流企業服務創新效率仍不斷上升，主要有以下兩點原因：一方面，順應疫情下的特殊物流市場，物流企業不斷加大服務創新力度，以保障自身正常運營[9]。另一方面，新冠疫情期間國內對部分特殊產品需求驟增、客戶態度的驟變和其他行業的發展，都在倒逼物流服務呈現新亮點[10]。2021年，雖然我國政府出臺了促進物流企業服務創新的政策，但物流業在國際嚴峻環境和國內外新冠疫情等多重考驗下，僅頭部企業服務能力有所提升，而其他中小物流企業因抗風險能力不足，難以持續進行服務創新。整體而言，純技術效率和規模效率波動并不劇烈且有上升空間。小型物流企業服務創新要素流入困難，大型物流企業服務創新速度放緩。因此，物流企業需要加強研發、管理、組織以及制度的創新投入，還需要有明確的戰略定位，避免短期內過度改變資金投向，形成適當的發展規模。同時，一些企業在達到最佳規模效率后，也要避免過度擴張。此外，本文需要將樣本企業和細分領域的服務內容聚焦，真正做到物盡其用。
3.2 階段效率評價
3.2.1 兩階段服務創新效率
本文將從創新研發和成果轉化兩階段對服務創新進行階段分析。由實證結果可知，2017—2021年，研發階段的綜合技術效率始終大于成果轉化階段，并且研發階段綜合技術效率的態勢與整體綜合技術效率的態勢一致，呈現先增后降的波動趨勢，由此可見在研發和成果轉化兩階段中，研發階段在服務創新過程中起著更大的作用。并且，我國上市物流企業服務創新成果轉化相對薄弱，部分物流企業存在同質化現象，對于用戶的需求缺乏個性化和差異化的服務創新，無法滿足用戶對于高品質、高效率服務的需求。企業服務創新的根本目的是為了創造價值，實現長遠發展，然而較多的研發支出卻不能轉化為新產品在市場中流通。并且，在成果轉化階段還存在市場不健全、產業結構不合理等問題，嚴重影響了我國物流企業服務創新的成果轉化。因此，在提高物流企業整體服務創新效率時需要考慮到技術、市場以及規模等主要因素。物流企業需要適應市場需求和變化，靈活調整和優化服務。如果企業在創新研發和成果轉化運作之間的銜接不暢，可能會導致企業無法及時滿足市場需求和客戶期望，無法快速推出創新的服務解決方案。
3.2.2 企業服務創新效率類型分布
樣本企業2017—2021年的創新研發效率與成果轉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，將物流企業服務創新資源利用方式分成四種類型。結果表明：Ⅰ型企業占比最大，為40%。這類物流企業的服務創新研發效率與成果轉化效率通常優于該行業的平均水平，極大推動了物流行業技術進步。道路運輸、郵政和航運運輸領域少部分已實現高研發高轉化，而裝卸與運輸代理領域最為薄弱，只有1家企業位于該象限。因此，物流行業應更加關注裝卸與運輸代理領域。這部分物流企業需要加強信息技術的應用，優化倉儲布局和配送路線，與供應商、物流公司、電商平臺等建立良好的合作伙伴關系，加強員工培訓與技能提升。Ⅱ型和Ⅲ型企業數量在整個樣本中各占20%，并且僅有道路運輸、倉儲、水上運輸這三個領域的企業位于該象限。為了幫助Ⅱ型企業更好地將創新成果轉化為商業價值，企業需要定期進行市場調研，發現市場痛點，為成果轉化提供針對性地解決方案。此外，相關領域的專業人才需要負責創新成果的評估和轉化計劃的制定，推動創新成果的轉化和商業化。Ⅲ型物流企業重視經濟效益，忽略了研發效率，雖然投入了大量的服務創新資源，但是獲得的專利產出很少。針對這種現象，一方面，企業管理層需要意識到投入研發的長期效益，并將其納入企業的戰略規劃中。另一方面，企業需要加強知識產權保護力度，強化自身科技積累，并且建立合理的創新研發人員激勵政策。Ⅳ型企業占比為20%，這類物流企業不僅缺乏技術和管理人才，還缺乏創新研發意識能力。
4 對策建議
雖然服務創新整體進入壁壘較低，但要實現高效率仍非易事，本文提出以下幾點建議：
(1)加強技術創新，優先發展水運企業。
物流企業應根據技術創新項目的可行性，有效利用資金和人力投入進行技術創新，特別是在物流核心技術關鍵領域，通過實現“產”“學”“研”“用”的精密結合，盡快解決“瓶頸”技術問題。此外，政府可以集中資源優先對易改善水上運輸企業進行服務創新轉型。在“一體化”戰略框架下，促進優勢企業的生產要素向其他企業擴散，最終實現生產要素的自由流動。此外，物流企業應該調節物流供應鏈成員間的關系，使各環節緊密銜接，帶動各物流企業服務創新，進而提高服務創新整體效率。
(2)政企共建，加快倉儲企業服務創新轉化。
一方面，倉儲領域專業的人才需要負責創新成果的評估和轉化計劃的制定，推動創新成果的商業化。同時，企業需要定期進行市場調研，為成果轉化提供針對性地解決方案。另一方面，物流服務創新源于市場化程度提高和市場競爭的加劇。政府應總結各類經濟信號，引導物流服務創新的發展方向。例如，通過人才引進、投資優惠等舉措，促進服務創新資源的流動和優化配置。
(3)實現規模效益，建立制衡機制，抑制過度擴張。
物流企業可以通過上市融資、聯盟、并購等多種方式擴大規模，吸引更多外部資源。此外，企業還可以拓展融資渠道，分散投資風險，加快技術創新成果的轉化。然而，片面擴張也會帶來組織慣性和創新惰性，因此，
物流企業需要引入責任追溯制度和重大決策審核制度。同時，鼓勵各物流企業因地制宜地制定股權激勵政策，既能實現股東和高管能夠實現利益的高度統一，又能分散大股東持股比例過高而做出錯誤決策的風險。
滬公網安備 31011202008041號
