基于dea的我国各省物流效率评价实证研究

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基于DEA的我国各省物流效率评价实证研究张建钦三亚学院管理学院，海南三亚，572022摘要通过整理建立与物流效率相关的投入产出指标体系，收集各省的统计年鉴指标相关数据，应用数据包络分析（DEA）模型，对2010年我国14个省、市、自治区的物流效率进行对比分析。研究表明，样本中DEA总体无效的省、市共有7个，物流投入产出平均总体效率、平均纯技术效率、平均纯规模效率分别为0.868，0.943，0.918，并进一步应用投影分析，对非DEA有效单元的省市从物流投入指标的冗余量和产出指标的不足度两个方面分析了各决策单元在物流效率上存在的主要问题，提出相应发展建议。关键字DEA模型；投入指标；产出指标；物流效率中图分类号F252文献标识码ALogisticsEfficiencyAnalysisforChinaBasedonDEAModelZhangJianqin（Schoolofmanagement,Sanyacolleage,SanyaChina，572022）【Abstract】Logisticsefficiencyinput-outputevaluationsystemisestablished,whichbasedonDEAmodeltoanalyzethelogisticsinput-outputefficiencyof14provinces,citiesandautonomousof2010.Resultshowsthatthereare7provincesarenotDEAoveralleffective,andtheaverageoverallefficiencyoflogisticsinput-output,averagepuretechnicalefficiencyandaveragepurescaleefficiencyare0.868,0.943,0.918.Italsousedprojectionfrominputredundancyandoutputdeficiencytoanalyzethemainreasonoflowerlogisticsefficiencyunitsandgavethedevelopmentsuggestion.【Keywords】DEAmodel;inputindex;outputindex;logisticsefficiency0前言物流在全球都处在一个高速发展的状态，而物流水平也成为一个国家或地区发展综合实力的重要标志。目前 我国物流水平与国外发达国家还存在较大差距，进行物流效率评价，有利于加快物流技术进步，改善物流相关管理，合理配置资源，减少浪费，对促进我国物流业健康和可持续发展存在重大现实意义。我国是个资源相对紧缺的国家，对物流效率进行评价，必须考虑投入产出问题，DEA方法正是基于这种思路的评价方法。国内外基于DEA方法研究物流效率等相关领域的文献有很多。惠玉蓉等[1]对数据包络分析方法进行了详细的研究，并从物流业的研究现状出发,论证了DEA方法用于物流业发展评价的可行性。陈芝等[2]以制造企业为背景，以数据包络分析方法为模型，通过实证分析对制造企业供应物流系统效率进行了合理的评价；刘满芝等[3]收集了江苏省13个城市2006年的物流相关统计数据，应该DEA模型对这13个城市进行了物流效率评价，并应用投影分析非DEA有效单元的城市物流存在问题，为该省各个城市的物流发展提供参考建议。柳键等[4]收集了全国31个省、市、自治区2008年统计年鉴中物流相关指标的数据，并基于DEA模型分析了物流投入产出效率，进行了投入冗余和产出不足分析，总结了非DEA有效的主要原因及发展建议。Min和Joo[6]等对美国典型的第三方物流企业进行了详细的分析，并运用了DEA方法进行了该类企业的综合竞争力对比分析。而本文采用2010年各省统计年鉴中物流相关统计指标，整理出投入变量和产出变量作为评价的指标体系，将以上指标体系统计数据齐全的14个省份为研究单元，应用DEA模型进行物流效率研究。1研究方法数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，简称DEA）是于1987年由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等学者首先提出的一种方法，用于对多投入多产出的多个决策单元进行相对有效性的评价。DEA的第一个模型被命名为C2R模型，可用于评价决策单元DMU（DecisionMakingUnits）的技术有效性和规模有效性，是应用最广泛和成熟的模型之一。其中“技术有效”是指通过合理的管理企业各项技术，使企业投入得到最充分的应用。所谓“规模有效”，即指使用一定规模的资源投入所能达到的最佳产出。在DEA评价模型中，假设有n个部门或单位作为被评价单位，其中第j个决策单元记为DMUj（。每个决策单元都有m种“投入”（x）以及s种“产出”（y），表示该决策单元对“资源”的消耗量和消耗完“资源”之后所产生“结果” 的数量。并设定Vi为对第i种输入的权重，Ur为对第r种输出的权重(i＝1,2,…,m；r=1,2,…,s)。对每个决策单元在实际评价中常用的模型是对CCR模型引入阿基米德无穷小概念后，转化了的对偶线性规划模型，即为：（1）其中，为非阿基米德无穷小量。(1)根据如下的基本定理来判断决策单元j。的有效性：若目标函数的最优值=1且对每个最优解都有，则DMUj。为DAE有效，此时DMU为规模且技术有效。若()的最优值=1且S*+和S*-不全为0时，DMUj。为弱DAE有效，需要对投入产出进行调整；否则为非DEA有效。(2)根据西方经济学中所说的“边际报酬递减规律”若存在λj*，使=1，则生产处于最佳规模，规模收益不变；若对于CCR模型，<1，表示该省市的物流规模收益在递增，即在原有投入的基础上，再适当增加投入量，能更高比例的增加产出量；若>1，表示该省市的物流规模收益递减，即表示在DMU原有的投入量的基础上，再增加投入量，产出也不可能有更大比例的提高，因此没有必要再增加决策单元投入。(3)对于非DEA有效的决策单元通过投影分析的调整可以转换为DEA有效，该调整针对决策单元投入指标和产出指标量。非DEA有效的决策单元j。，存在 着两种可能情况：投入量的冗余或产出量的不足。令变量和变量分别为评价模型中各非零分量投入和产出所对应的冗余量与产出不足量，表示决策单元进行投影分析调整后的转化为DEA有效的指标投入量和产出量。则可以通过如下公式的调整来寻找各省市物流效率非有效的原因和提升的方向：（3）2我国各省物流效率评价指标体系的建立通过对国内外物流效率评价相关文献分析总结的基础上，结合各省统计年鉴中物流相关指标的代表性和可得性,笔者建立的评价指标体系如下表所示：表1物流效率评价输入、输出指标体系指标类型指标名称变量单位指标说明输入指标交通运输、仓储和邮政业从业人员数量万人反映了各单位实际参加生产或工作的全部劳动力交通运输、仓储和邮政业固定资产投资总额亿元一定程度反映物流行业建造和购置固定资产的有关费用总和交通运输、仓储和邮政业耗能量万吨标准煤反映一定时期内，该行业所消耗的能源总量输出指标交通运输、仓储和邮政业总产出亿元指按市场价格计算的该地区所有该行业常住单位在一定时期内生产活动的最终成果各类运输货运总量万吨反映各类物流运输方式所完成的货物运输总量各类运输货运周转量亿吨公里指在一定时期内，由各种运输工具运送的货物数量与其相应运输距离的乘积之总和3.全国14个省市的物流效率评价与分析3.1指标数据收集与整理本文采用在2010年统计年鉴中上述指标体系数据齐全的14个省份，应用DEA模型进行这些省市的物流效率相对有效性的横向比较。表22010年各省物流输入输出指标数据 决策单元省份投入指标产出指标X1X2X3Y1Y2Y3DMU1福建省15.211016.25700.47751.42582312477.46DMU2江苏省27.72886.661254.11423.251609665154.46DMU3广东省51.181766.552472.161595.341797224942.83DMU4辽宁省31721.471474.72790.56139541.37793.8DMU5天津34.97662.89428.23471.014355410102DMU6江西73.98381.04387.43394.9857182350.9DMU7山东245.11018.0924111742.3328446310955.69DMU8河南207.69583.89896823.571696366146.09DMU9北京46.94827.91025.24556.622017441.23DMU10广西17.52831.88691.9378.75950762365.62DMU11山西21.28786.49863.89523.381098832100.07DMU12湖南163.061027.13833.79704.831285822505.27DMU13吉林15.09396.96479.95341.76389601283DMU14黑龙江74.5625.42538.3430.157045.61655.8数据来源：以上各省2010年统计年鉴电子版本文使用MATLAB7.0通过编程对上述指标数据进行DEA模型的计算，MATLAB是由美国Mathworks公司发布用C语言编写主要面对科学计算的高级软件，具有强大的矩阵运算能力和直观、方便的编程功能，已经成为世界上诸多科技领域的基本应用软件。3.2有效性分析14个省份的DEA有效性分析结果如下：表3各省物流效率DEA有效性评价评价单元综合效率纯技术效率纯规模效率∑λ评价结论福建省0.96210.9620.528非DEA有效，规模递增江苏省1111DEA有效，规模不变广东省0.60710.6071.121非DEA有效，规模递减辽宁省1111DEA有效，规模不变 天津1111DEA有效，规模不变江西1111DEA有效，规模不变山东1111DEA有效，规模不变河南1111DEA有效，规模不变北京0.4780.5940.8060.391非DEA有效，规模递增广西1111DEA有效，规模不变山西0.9580.9930.9650.387非DEA有效，规模递增湖南0.8010.8460.9471.310非DEA有效，规模递减吉林0.62810.6280.236非DEA有效，规模递增黑龙江0.7190.7720.9310.245非DEA有效，规模递增由表3可以看出，14个省市当中，有江苏、辽宁、天津、江西、山东、河南、广西7个省市DEA值等于1且根据计算结果投入产出的松弛变量也皆为0，反映出这些省份是总体效率有效的，同时投入和产出各项指标实际值与投影值完全相同，相应调整量均为0，表明该地区的投入水平和产出水平均达到相对最佳利用状态。在非DEA有效的地区共有7个，其中北京、山西、湖南、黑龙江四个省市都属于纯技术效率和规模效率都是无效的。从无效省市的纯技术效率的高低来看，山西最高，北京最低，说明北京对于上述物流指标投入要素没有完全充分合理的利用；综合分析非DEA有效的省市的纯规模效率，可以发现广东排在最后，值为0.607，说明广东省整体物流规模不经济，规模效率低下导致了该省整体物流效率差，进而由上述评价结论得出的广东省的规模效益递减，可以看出广东省物流指标要素投入过大，资源过剩，已经影响了总体效率的有效性，整体的物流规模效率处于递减状态，即投入越大，所能带来的收益越少，应充分利用现有资源，挖掘内在潜力，提高管理水平，优化配置力度，来提高该省的物流整体效率。从规模效益排序看，对于规模效益递增的福建、北京、山西、吉林、黑龙江来说，应加大物流要素投入水平，加快发展物流行业。3.3投影分析表4各省市物流效率投入产出投影分析结果评价单元投入冗余额产出不足额 行业从业人数行业固定资产投资额行业综合耗能量行业总产出各类运输货运量各类运输货物周转量福建省-0.575-548.128-38.355026752.715243.892江苏省000000广东省-20.108-772.681-1066.4230706.947834.873辽宁省000000天津000000江西000000山东000000河南000000北京-36.099-481.148-534.791040933.0621574.560广西000000山西-0.884-32.668-35.883217.82501082.164湖南-70.431-427.318-165.756001143.263吉林-7.752-181.249-178.411000黑龙江-52.557-329.841-151.2400090.289表4根据公式（4）对14个省市进行了投影分析，通过对投入和产出指标的调整，可将非DEA有效的省市转化为DEA有效，进而发现非DEA有效省市物流效率较差的原因和发展提升的方向。下面具体分析7个非DEA有效的省市引起物流DEA无效的原因及成长空间。从投入的角度分析，可以发现这些非DEA有效的地区全都存在投入冗余的现象，在产出不足上各有不同，因此从投入指标和投入量上分析可以发现这些省市非DEA有效的主要原因在于该行业的从业人员数量多，效率偏低，且对获得的投资总额与行业所需的能源量没有充分利用，反映了对物流投入资源的浪费。其中吉林省的各投入指标皆存在冗余，但产出不足额皆为0，说明该省投入的物流资源没有被充分利用，存在浪费现象，而相应的物流产出已经达到了最大值，即将该省的行业从业人数从原来的15.09万人减少7.752万人、行业固定资产投资从原来的625.42亿元减少181.249亿元和行业综合耗能从原来的479.95万吨标准煤减少178.411万吨标准煤，相应的该省所有 物流产出指标将保持不变。因此统筹规划、充分利用及优化配置各种物流资源投入，进而提高物流效率，应是吉林省目前的首要任务。黑龙江、北京、福建、山西、湖南、广东、6个省市，在物流效率投影分析上既存在投入冗余额又存在产出不足额，说明这些省市对物流的投入资源存在不同程度的浪费，没有进行合理有效的优化配置，物流成本较高，同时，其物流产出也较低，都没有达到所应达到的最优值。通过对山西省的投影数据进行分析，可知2010年，对山西的行业从业人数由21.28万人减少0.884万人，行业固定资产投资额由786.49亿元减少32.668亿元，行业综合耗能量由863.89万吨标准煤减少35.883万吨标准煤，相应的该省的产出将变为行业总产出由523.38亿元增加217.825亿元，各类运输货运量为109883万吨保持不变，各类货物周转量由2100.07亿吨公里增加1082.164亿吨公里，此时，山西省的物流效率得到提高，达到了DEA有效。综合分析以上问题，从我国国情出发，在充分借鉴发达国家先进经验基础上，对这些非DEA有效的省、市、自治区提出以下几个方面建议：一是合理利用物流投入要素，充分挖掘内部潜力，提高现有物流人财物投入的效率，加强统筹规划，避免出现资源浪费。二是整合资源，提高产出，进一步提高区域物流整体效率，如协调发展各种运输方式，发展多式联运，使物流业的发展更好的带动GDP增长，促进区域经济的可持续性发展。4结束语本文结合相关文献的研究，建立基于DEA模型的城市物流效率评价输入输出指标体系。并根据2010年主要省市的统计年鉴数据，选取物流投入与产出指标数据，应用数据包络分析（DEA）模型，对14个省市的物流相对效率进行了横向比较，并对非DEA有效的省市进行了分析，提出了物流效率不佳的原因和发展的方向。但本文还存在着很多不足之处，如指标体系选取的依据、数据收集的准确性等，本文主要提供了一种进行物流效率评价的思路和方法，给出一种定量评价的模型并进行了实证分析。参考文献[1]惠玉蓉,董千里.基于数据包络分析(DEA)的物流业可持续发展有效性评价[J].北京交通大学学报(社会科学版),2008,7,(3):65-69. 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