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1、我国各地区物流产业效率的研究ok3entAnalysis,简称DEA)是评价具有多个输入和多个输出的决策单元之间的相对效率的数学规划方法,是运筹学、管理科学、系统科学和数理经济学交叉研究的一个新的领域[1]。其实质是利用数学规划模型,根据一组关于输入输出的观察值,计算每个DMU的观察值与效率前沿面的距离来估计有效生产的前沿面,再将各DMU与此前沿做比较,从而进行效率的比较。,若DMU观察值落在此效率前沿面上,DMU具有完全效率,效率值为1。观察值若不落在此效率前沿面上,DMU为相对无效率,效率值为0到1之间,其间的差距则代表无效率程度。DEA还可以
2、判断各个DMU的投入规模的适合程度,给出各DMU调整其投入规模的方向和程度。DEA模型具有与其他目标评价方法不同的优势:不必先对各类数据进行无量纲化处理,即输入和输出数据不受计量单位的影响;不需要主观确定权重,这就避免了主观因素对结果的影响;更重要的是无需知道各输入指标和输出指标之间的函数关系,可以同时计算多输入和多输出指标。1957年Farrell[2]在Debreu和Koopmans研究的基础上,提出了多投入、多产出的DMU效率测度方法,在规模报酬不变的情况下,将经济效率分为技术效率和配置效率,技术效率反映的是在给定投入的情况下企业可以获取的
3、最大的产出能力,配置效率是分析如何以最优的要素投入组合生产最优的产品组合,技术效率与配置效率的乘积等于总的经济效率。1978年Charnes,Cooper和Rhodes[3]提出规模报酬不变模型,这是最基本DEA模型,因此也称为CCR模型。用不变规模报酬模型进行效率评价时,必须假定各决策单元是位于最佳生产规模,否则所测的效率值中,就包含规模效应的影响。为测算生产单元的纯技术效率水平,Banker,Charnes和Cooper[4]在1984提出了可变规模报酬(BCC)模型。三、基于DEA的物流效率评价指标体系(一)输入指标主要从人力、物力、财
4、力三方面考虑,人力方面选取交通运输、仓储和邮政业从业人员人数代表物流产业从业人员人数(万人);物力方面选取物流网络里程的度量(公里),理论上讲应该是五种运输方式按实现的价值增加额的加权和,但限于数据的可得性和有效性,本文只考虑物流网络里程中最主要的铁路、内河航道和公路三种方式,并以其简单加总后的总和来度量物流网络发展状况;财力方面选取了各地区交通运输、仓储和邮政业固定资产投资额代表物流业固定资产投资额(亿元)。(二)输出指标主要从数量和质量两方面进行评价,在数量方面,我们选取各交通运输方式的货运量(万吨)来表示;在质量方面我们选取了各省交通运输、
5、仓储和邮电业产值数据,在统计中包含了电信业的产值,而我国交通运输、仓储和邮政业产值只有在国家层面有统计数据,因此,本文采取全国各省的交通运输、仓储和邮电业产值代替物流业产值(亿元)。四、我国各省物流效率实证分析&nb[1][2][3][4][5][6]下一页sp;使用DEAP2.1软件进行分析,所有数据均来自2011年中华人民共和国统计年鉴(2010年的数据),在可变规模报酬和产出不变假设情况下,即在使用DEAP2.1软件时选择投入主导的BCC模型,将技术效率(TE)分解为纯技术效率(PTE)与规模效率(SE)。纯技术效率说明的是我国各省级行政
6、单位的物流投入资源配置、技术进步及管理的总体情况,反映了在产出不变条件下投入最小的能力。规模效率反映了我国各省级行政单位物流发展规模及增长潜力情况,本质上也是管理水平的反映。2010年中国各省级行政单位物流产业效率的评价结果如表1所示,从总体上看,我国物流效率偏低,平均技术效率也即综合效率仅为0.712,平均纯技术效率为0.775,平均规模效率较高,为0.929,而技术效率是纯技术效率和规模效率的乘积,而2010年我国的物流产业规模效率较高,说明我国物流效率偏低除了总体水平不高之外,主要是由于纯技术效率偏低造成的。因此,我国物流业在资源配置及管理
7、上,在人员、设备及物流生产理念上,都存在不少问题。表1:中国各省级行政单位物流产业效率评价结果省份crstevrstescale省份crstevrstescale北京0.7930.8040.987irs湖北0.5420.5510.983irs天津1.0001.0001.000-湖南0.7180.7181.000-河北1.0001.0001.000-[6]下一页广东0.7190.9080.791drs山西0.6510.6540.995drs广西0.6730.6
8、760.996irs内蒙古0.9220.9221.000-海南0.6271.0000.627irs
