《表2 SFA模型回归分析》

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《基于三阶段DEA模型的华东地区物流产业效率测度研究》

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注:*、**、***表示数值在10%、5%、1%以下较为显著；括号数值为标准差。

（2）第二阶段，采用Frontier5.1软件，构建SFA模型分解出环境因素、随机干扰项和管理无效率等因素对物流产业效率的影响程度。根据表1中各投入产出及环境指标变量，对因变量和自变量进行SFA回归分析，将产业薪资总额、产业固定资产投资两个指标的松弛变量作为回归函数中的被解解释变量，将公路里程数、社会消费品零售总额、居民消费水平等作为解解释变量，考察三项环境变量对两项投入指标松弛变量的影响。分析结果如表2所示。各似然比参数LR都通过了1%的显著性水平检验，这表明，本文所选取的外部环境变量对物流产业投入松弛变量具有显著影响。另外，σ2值均相对较大，γ值处于0.9以上并且都通过了1%的显著性水平检验，表明该数值在总方差当中占据较大比例，因此相应的经济管理因素所造成的冗余影响将处于主导地位。以上参数也表明，通过SFA模型来剔除其中环境及其他随机因素影响是十分必要的[25]。