基于dea的我国低碳物流效率研究

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1、基于DEA的我国低碳物流效率研究[摘要]本文将物流业碳排放量和物流业GDP分别作为投入指标和产出指标引入低碳物流效率评价体系,并基于DEA模型对我国31个省(自治区、直辖市)的低碳物流效率进行实证分析。研究发现:我国低碳物流效率水平各地区之间差异明显,且整体水平偏低;我国大部分地区低碳物流高产出主要依赖高投入,而非高技术效率,从而纯技术效率的提升是低碳物流效率提升的关键。最后提出,提高我国低碳物流效率水平的建议。[关键词]低碳物流;效率;投入与产出;DEA[中图分类号]F259[文献标识码]A[文章编号]1005-6432(2014)27-0023-031引言8伴随着全球经济的快

2、速发展,环境问题日益受到人们的关注,低碳革命迅速在全球范围内兴起。物流产业是高能耗产业,降低物流产业碳排放是实现国民经济低碳发展的关键所在,同时低碳物流业的发展在低碳经济发展中也处于关键地位[1-2]。首先,低碳物流能有效降低碳排放,对环境保护起到了较好的促进作用;其次,低碳物流能有效降低能源消耗支出,进一步增加企业的利润;最后,低碳物流理念对人们消费、生产和生活观念的改变影响巨大,伴随低碳物流的发展,低碳理念将会逐步被人们接受、认可和实施[3]。低碳物流是全球经济一体化的必然趋势,同时低碳经济需要现代物流的支撑,这就意味着实行低碳物流发展模式已是社会发展、低碳经济发展的必然要求

3、[4-6]。近来年,许多学者对低碳物流都做出研究,主要分以下两个方面:一方面是在低碳约束或低碳经济下的物流发展分析:唐建荣等指出考虑碳排放的东部十省市物流业技术效率差异明显[7];朱莉认为低碳经济社会中,物流活动需加强碳排放控制[8];徐喜辉等发现我国各省市物流业的平均效率逐年提高,并提出实施差异化低碳物流策略等建议[9]。另一方面则直接对低碳物流进行研究:陈建宏等通过论述得出低碳物流是西部地区物流业调整与振兴的发展方向[10];李丽研究发现京津冀地区的低碳物流能力呈逐年提高趋势[11]。从以上的研究可以看出,近年来我国学者从不同角度对低碳物流进行了研究,但是将物流业能源消耗和由

4、此产生的碳排放引入低碳物流效率评价体系中的研究较少,鉴于此,本文将物流业能源消耗、物流业碳排放量及物流业GDP指标加入低碳物流评价体系中,更加直观有效地对我国低碳物流效率进行实证研究。2指标、数据及研究模型2.1评价指标选取及数据收集8为实证研究2012年中国31个省(自治区、直辖市)的低碳物流效率,从投入与产出角度分别选取了5个和2个指标,其中投入指标有:物流业从业人数、物流业新增固定资产、物流业运输路线长度、物流业能耗当量和物流业碳排放量;产出指标有:物流业货运量和物流业GDP。其中物流业从业人数、物流业新增固定资产、物流业运输路线长度的数据来自2013年中国统计年鉴分行业中

5、交通运输、仓储和邮政业的统计数据(下同),物流业能耗当量数据来源于2013年各省、直辖市统计年鉴中折合成标准煤的能耗统计数据,物流业碳排放量则是在2013年中国能源统计年鉴和各省(自治区、直辖市)2013年统计年鉴中收集物流业的原料煤、燃料油等终端能源消耗数据后,参照联合国气候变化专门委员会(IPCC)2006年的碳排放系数表,折合得到各省(自治区、直辖市)的物流业碳排放量;产出指标中的物流业货运量、物流业GDP由2013年中国统计年鉴整理而来,其中物流业GDP指标不仅反映了该地区物流业经济发展水平,而且也反映了2012年该地区的物流业发展能力。2.2基于VRS的DEA-BCC模

6、型DEA是用来评价具有多投入和产出的决策单元(DMU-DecisionMakingUnit)间的相对有效性,并根据对各个DMU评价结果判断该单元是否为DEA有效。本文选用基于VRS的DEA-BCC模型,将技术效率(TE)分解为纯技术效率(PTE)和规模效率(SE),即有:SE=TE/PTE。83数据处理及实证结果分析3.1投入产出数据的模型处理利用DEAP2.1软件对处理后的数据进行基于VRS的DEA-BCC模型(选择投入导向型模型)计算,得出我国31个省(自治区、直辖市)低碳物流的综合效率值、纯技术效率值和规模效率值,具体处理结果详见下表所示。3.2低碳物流效率的区域分析从下表

7、可以看出,我国低碳物流效率为非DEA有效的省(自治区、直辖市)共23个:其中6个处于规模报酬递减阶段,说明其高产出主要是依赖高投入实现,存在投入资源浪费现象,现应提高其纯技术效率(针对浙江、河南和湖南三省),同时需要调整生产规模,以提高低碳物流效率水平;另17个处于规模报酬递增阶段,说明其低碳物流单位投入增加量小于产出增加量,即存在投入不足的问题,说明该地区应进一步增加要素的投入,同时提高其纯技术效率。8(1)北京、天津、河北、上海、江苏、安徽、江西和宁夏8个地区的低碳物流综合效

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