物流金融效率的組合測度研究
——基于DEA-TOPSIS-Malmquist三步法

唐建榮，馬潔純

（江南大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 無錫 214122）

物流金融效率的組合測度研究
——基于DEA-TOPSIS-Malmquist三步法

唐建榮，馬潔純

（江南大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 無錫 214122）

文章以12家具有典型物流金融業(yè)務(wù)內(nèi)容的上市物流公司為樣本，運(yùn)用DEA方法測算其2007-2012年間的靜態(tài)效率，通過TOPSIS法區(qū)分DEA有效的樣本效率差異，最后測算了各公司跨期動(dòng)態(tài)效率變化的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。實(shí)證分析結(jié)果表明：物流金融業(yè)務(wù)已經(jīng)成為物流公司發(fā)展的“新引擎”，規(guī)模效率是影響技術(shù)效率的主要?jiǎng)右?；各公司物流金融效率差異顯著，其中中儲股份、中海海盛與深赤灣A達(dá)到物流金融效率前沿，五礦發(fā)展和中集集團(tuán)物流金融效率較低；2007-2012年間物流金融效率呈現(xiàn)“先抑后揚(yáng)”的發(fā)展趨勢，其受宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)影響較大；物流金融業(yè)務(wù)TFP主要得益于技術(shù)進(jìn)步的“增長效應(yīng)”，技術(shù)效率的“水平效應(yīng)”相對不足。通過進(jìn)一步的比較分析，從智慧物流金融變革、物流動(dòng)態(tài)聯(lián)盟構(gòu)建等方面提出了改善物流金融效率的可行性措施。

物流金融；DEA；Malmquist指數(shù)；TOPSIS；效率

據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會統(tǒng)計(jì)，2012年中國社會物流總額177.3萬億元，同比增長9.8%，物流業(yè)已經(jīng)成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的加速器，其在國民經(jīng)濟(jì)中舉足輕重的地位不容忽視。但是，物流業(yè)普遍存在的高投入低產(chǎn)出、高污染低效能發(fā)展特點(diǎn)已成為制約物流行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的最大瓶頸；轉(zhuǎn)變發(fā)展模式，提高物流行業(yè)運(yùn)作效率已經(jīng)迫在眉睫。UPS總經(jīng)理陳學(xué)淳指出：“物流業(yè)未來決勝在于金融服務(wù)，誰能掌握金融服務(wù)，誰就能成為最終的勝利者?！盵1]不言而喻，物流金融業(yè)務(wù)是破解中小物流企業(yè)資金匱乏困局和提高物流業(yè)效率的有力武器。本文采用DEA-TOPSIS-Malmquist三步組合測度法對物流金融效率進(jìn)行系統(tǒng)研究，可以較為正確評價(jià)物流金融業(yè)務(wù)的相關(guān)作用，同時(shí)更能為物流企業(yè)改善物流金融效率和增強(qiáng)競爭力提供政策建議。

一、文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外學(xué)術(shù)界近年來對物流金融的關(guān)注度持續(xù)升溫。Fenmore[2]等對物流金融運(yùn)行模式進(jìn)行了有益的探索，通過對物流金融新興的訂單融資業(yè)務(wù)進(jìn)行詳細(xì)分析，認(rèn)為訂單融資可以解決季節(jié)性或不規(guī)律現(xiàn)金需求情況下沒有額外資產(chǎn)融資的問題；Dada和Hu[3]基于經(jīng)典報(bào)童模型分析了具有資金約束且給定融資利率條件下的物流金融庫存管理策略；Rutberg[4]以UPS公司為例介紹物流金融創(chuàng)新模式的主要特征；陶經(jīng)輝[5]等就物流金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了系統(tǒng)研究，基于主成分分析法確立風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用模糊綜合評價(jià)法得出質(zhì)押物風(fēng)險(xiǎn)和融資企業(yè)資質(zhì)評價(jià)是物流金融的主要風(fēng)險(xiǎn)影響因素；袁光珮[6]對第三方物流企業(yè)開展物流金融過程中的風(fēng)險(xiǎn)、成本與收益進(jìn)行建模優(yōu)化分析，為參與該業(yè)務(wù)的物流企業(yè)提供最優(yōu)選擇；何明珂[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建了物流金融風(fēng)險(xiǎn)評估模型，歸納研究了管理型和財(cái)務(wù)型風(fēng)險(xiǎn)處理方法，為銀行、融資和物流企業(yè)規(guī)避物流金融風(fēng)險(xiǎn)提供借鑒；張璟[8]則構(gòu)建了基于可拓相似系數(shù)法的灰色多層次預(yù)警模型，以融通倉為例進(jìn)行預(yù)警等級分析，為物流金融的突發(fā)事件預(yù)警提供了一種有效方法；唐連生[9]通過分析“CAFTA共生圈”物流金融面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)，提出了建立共生型網(wǎng)絡(luò)資本系統(tǒng)等防范物流金融合作與風(fēng)險(xiǎn)的措施。

但是，無論是學(xué)術(shù)界或企業(yè)界，關(guān)于物流金融效率的研究則是鳳毛麟角。本文使用組合測度方法對2007-2012年12家典型物流公司的金融效率進(jìn)行系統(tǒng)研究，以比較分析物流金融效率的差異，進(jìn)而通過物流金融效率縱向動(dòng)態(tài)分析和橫向差異分析，積極探索提高物流金融效率的途徑。

二、DEA-TOPSIS-Malmquist三步法簡介

傳統(tǒng)DEA模型采用的是數(shù)學(xué)規(guī)劃方法，無須建立變量之間嚴(yán)格的函數(shù)關(guān)系，應(yīng)用相對靈活，且不需要預(yù)先估計(jì)參數(shù)，具有較強(qiáng)的客觀性，所以廣泛應(yīng)用于多投入多產(chǎn)出的效率測度[10]。但由于傳統(tǒng)DEA對投入產(chǎn)出指標(biāo)具有相同重要性程度的假設(shè)，具體的指標(biāo)權(quán)重根據(jù)自己最有利的原則來選取，這樣存在多個(gè)有效決策單元，導(dǎo)致DEA對有效決策單元不能進(jìn)行排序[11]；另外，其只能就同一期間的決策單元作橫向分析，不能探討決策單元在不同期間經(jīng)營效率的變動(dòng)[12]。為了更全面有效地分析物流金融效率，本文在DEA有效測度靜態(tài)效率的基礎(chǔ)上，融入TOPSIS方法在區(qū)分有效決策單元上的優(yōu)越性及Malmquist在效率動(dòng)態(tài)變化分析上的可行性，建立了DEA-TOPSIS-Malmquist三步法的組合模型，對物流金融效率進(jìn)行縱向動(dòng)態(tài)分析和橫向差異分析。

傳統(tǒng)DEA和Malmquist方法在效率測度上使用廣泛，理論比較成熟，在此不再贅述。而TOPSIS方法在效率測度上并不多見，其基本思想是：首先，對指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；其次，構(gòu)造各指標(biāo)的最優(yōu)解和最劣解，令：則最優(yōu)點(diǎn)集為：最劣點(diǎn)集為：其三，計(jì)算每個(gè)方案到理想方案的相對貼進(jìn)度分別表示方案Ai與最優(yōu)方案X+、最劣方案X-之間的歐式距離，di的大小反映第i個(gè)決策單元偏離最劣點(diǎn)的程度，其值越大，偏離越遠(yuǎn)，評價(jià)結(jié)果越優(yōu)[13]。為了測度物流金融效率，首先采用TOPSIS方法得到每個(gè)公司的投入指數(shù)，然后測度產(chǎn)出指標(biāo)，得到每個(gè)公司的產(chǎn)出指數(shù)，最后將標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)出指數(shù)除以標(biāo)準(zhǔn)化的投入指數(shù)，就得到了各個(gè)公司的物流金融效率。

方案Ai的貼近度為：

三、指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

物流金融是指通過在物流業(yè)的相應(yīng)環(huán)節(jié)應(yīng)用和開發(fā)各種金融產(chǎn)品及衍生品，有效組織和調(diào)劑物流領(lǐng)域中貨幣資金的運(yùn)動(dòng)，包括發(fā)生在物流活動(dòng)中的各種存款、貸款、投資、信托以及金融機(jī)構(gòu)所辦理的各類涉及物流業(yè)的中間業(yè)務(wù)等[14]。

本文所定義的物流金融效率，指的是物流金融業(yè)務(wù)對物流企業(yè)或者社會效率提高的貢獻(xiàn)率。本文選取了在滬深股市擁有公開物流金融業(yè)務(wù)內(nèi)容的物流類上市公司，剔除數(shù)據(jù)不完整的相關(guān)公司，獲得中儲股份、怡亞通、澳洋順昌等物流金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息完整的12家物流公司作為研究樣本進(jìn)行分析。通過物流企業(yè)效率和物流金融效率評價(jià)指標(biāo)文獻(xiàn)的比較分析，結(jié)合指標(biāo)的重要性、數(shù)據(jù)獲取的科學(xué)性和全面性以及物流金融業(yè)務(wù)的特點(diǎn)，本文選取物流金融業(yè)務(wù)收入、營業(yè)成本、固定資產(chǎn)凈值作為投入指標(biāo)，選擇利潤總額、管理費(fèi)用、現(xiàn)金流量凈額作為產(chǎn)出指標(biāo)。

在投入指標(biāo)中，物流金融業(yè)務(wù)收入取自質(zhì)押監(jiān)管、租賃和供應(yīng)鏈金融等收入，其反映了上市公司經(jīng)濟(jì)利益的來源；營業(yè)成本是對公司的投入，反映公司當(dāng)期銷售產(chǎn)品或提供勞務(wù)所含的成本；固定資產(chǎn)凈值是經(jīng)濟(jì)效率最穩(wěn)定的物質(zhì)保障，是公司資源配置優(yōu)化情況的“晴雨表”；在產(chǎn)出指標(biāo)中，選取利潤總額是因?yàn)橐粋€(gè)具有發(fā)展前景的上市公司必有一個(gè)可觀的利潤總額作為后盾；管理費(fèi)用作為產(chǎn)出指標(biāo)則是用來衡量公司的管理水平；現(xiàn)金流量凈額反映公司的盈利能力和水平，是衡量公司產(chǎn)出水平的重要指標(biāo)。各項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源于各公司2007-2012年的年報(bào)。

四、物流金融效率實(shí)證分析

本文以12家擁有公開物流金融業(yè)務(wù)內(nèi)容的物流公司為樣本，通過DEA方法測算了2007-2012年間每年的靜態(tài)效率值；運(yùn)用TOPSIS法有效區(qū)分DEA有效公司物流金融效率的差異；最后應(yīng)用Malmquist指數(shù)方法研究了這12家物流公司的物流金融效率動(dòng)態(tài)變化走向，分析了物流金融效率在不同時(shí)空的變化規(guī)律和特點(diǎn)，并將Malmquist指數(shù)分解為技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)（TEC）和技術(shù)變動(dòng)指數(shù)（TC），以考察物流金融效率增長的主要來源。

（一）物流金融DEA靜態(tài)效率分析

以DEA傳統(tǒng)模型分別計(jì)算得到物流金融技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率值（SE），結(jié)果見表1所列。技術(shù)效率用來衡量投入導(dǎo)向下企業(yè)是否有投入要素的浪費(fèi)。從表1數(shù)據(jù)分析可知，六年間DEA均有效的有10家企業(yè)，占樣本量的80%，這10家企業(yè)投入產(chǎn)出都達(dá)到了最優(yōu)狀態(tài)，僅有五礦發(fā)展和中集集團(tuán)技術(shù)效率在0.5～0.8之間，未達(dá)到有效，說明這兩家公司在要素配置方面需要進(jìn)一步完善。純技術(shù)效率反映企業(yè)以既定投入資源提供相應(yīng)產(chǎn)出的能力。從PTE數(shù)據(jù)觀察可知：樣本物流公司中有中儲股份等10家企業(yè)連續(xù)6年均為純技術(shù)DEA有效，占樣本量的80%，這意味著樣本物流公司的純技術(shù)效率處于較高水平，投入要素組合合理，取得了良好的產(chǎn)出效果。規(guī)模效率是指在可衡量投入導(dǎo)向下，企業(yè)是否處于最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模。SE數(shù)據(jù)表明：中儲等10家企業(yè)達(dá)到規(guī)模DEA有效，占樣本量的80%，總體上物流金融業(yè)務(wù)運(yùn)營接近最優(yōu)規(guī)模（總體均值為0.951）。但五礦發(fā)展和中集集團(tuán)存在規(guī)模非效率，說明這兩個(gè)公司需要調(diào)整投入資源以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的產(chǎn)出效益。綜上所述，物流金融業(yè)務(wù)在2007-2012年間發(fā)展迅速，其不僅提高了公司的總體收入，減少了管理成本，而且改善了公司效率，毋庸置疑其已成為物流企業(yè)解決融資困難的一劑良藥。此外，規(guī)模效率與技術(shù)效率的均值及變動(dòng)幾乎吻合，顯而易見規(guī)模效率是影響技術(shù)效率的主要?jiǎng)右颉?/p>

表1 2007-2012年物流企業(yè)物流金融的DEA效率計(jì)算結(jié)果

（二）TOPSIS物流金融效率差異分析

根據(jù)上述分析可知：除中集集團(tuán)和五礦發(fā)展外，其余10家公司物流金融效率均為1。顯而易見傳統(tǒng)DEA模型無法實(shí)現(xiàn)這10家公司物流金融效率差異及其成因分析。因此，為了提高精度和區(qū)分度，本文進(jìn)一步采取了TOPSIS方法，以探索各公司物流金融業(yè)務(wù)參差不齊的現(xiàn)實(shí)狀況：首先，通過TOP?SIS模型計(jì)算得到10家DEA有效公司歷年的產(chǎn)出、投入指標(biāo)的最優(yōu)距離、最劣距離和貼進(jìn)度（由于文章篇幅限制，就不給出具體數(shù)據(jù)結(jié)果）；其次，把評價(jià)結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到物流金融業(yè)務(wù)產(chǎn)出和投入指數(shù)；其三，將產(chǎn)出指數(shù)除以投入指數(shù)，求出各公司每年的TOPSIS物流金融效率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全排序，最終結(jié)果如表2所示。

根據(jù)表2，從空間上觀察，各公司物流金融效率存在較大差距，但空間不均衡呈日漸縮小之勢?？梢愿鶕?jù)TOPSIS效率排名把10家公司分為三大梯隊(duì)，“第一梯隊(duì)”為中儲股份、深赤灣A和中海海盛，其中中儲股份和深赤灣A六年中效率排名都在第一或第二位，緊隨其后排在第三的是中海海盛，這3家公司在物流金融業(yè)務(wù)發(fā)展方面具有率先垂范作用。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，質(zhì)押監(jiān)管業(yè)務(wù)、供應(yīng)鏈金融服務(wù)成了它們的發(fā)展亮點(diǎn)，其他公司應(yīng)大力推廣這些業(yè)務(wù)從而謀求更好的發(fā)展。“第二梯隊(duì)”為澳洋順昌、廈門港務(wù)、富臨運(yùn)業(yè)和*ST國恒，這4家公司的物流金融效率不分伯仲，在10家DEA有效的公司中處于中游水平，在未來有進(jìn)一步的提升空間?！暗谌蓐?duì)”為怡亞通、新寧物流和中國中期，這3家公司涉足物流金融業(yè)務(wù)的動(dòng)力明顯不足，物流金融效率排名居10家公司末席，與“第一梯隊(duì)”相差甚遠(yuǎn)，效率亟待提高，改善物流金融業(yè)務(wù)的工作任重道遠(yuǎn)。從時(shí)間上觀察，深赤灣A在物流金融業(yè)務(wù)發(fā)展中起到引領(lǐng)作用，其效率排名有五年位列10家公司榜首，近年來中儲股份隨著質(zhì)押監(jiān)管業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)大，物流金融業(yè)務(wù)獲得了迅猛發(fā)展，因此在2012年趕超深赤灣A，效率排名晉升為第一。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，深赤灣A、中儲股份與中海海盛的效率排名都十分穩(wěn)定，六年間未曾出現(xiàn)太大的波動(dòng)，說明其物流金融業(yè)務(wù)已形成一定的規(guī)模效應(yīng)。澳洋順昌在2010年和2011年物流金融業(yè)務(wù)發(fā)展不容樂觀，但其在物流金融效率低迷的情況下，能夠迅速調(diào)整業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略，穩(wěn)步追趕，物流金融效率排名節(jié)節(jié)攀高。中國中期在2009年和2010年效率排名上升，但2011年以后排名又下降至第八位。2007年，深赤灣A的效率為100，但是其余9家公司效率在10～30的水平徘徊，與之差距顯著，但隨后幾年物流金融業(yè)務(wù)受到各公司的重視與推廣，取得了跨越式發(fā)展，從而與中儲股份的效率差距日益縮小。

表2 TOPSIS物流金融效率測度結(jié)果

（三）物流金融效率Malmquist動(dòng)態(tài)分析

為彌補(bǔ)上述兩個(gè)步驟只能對同一期間決策單元進(jìn)行水平式分析的缺陷，本文第三步求出各公司物流金融跨期動(dòng)態(tài)效率變化的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，以分析其2007-2012年物流金融效率動(dòng)態(tài)變化情況及變化來源。

根據(jù)表3給出的Malmquist指數(shù)發(fā)現(xiàn)，各公司2007-2012年物流金融效率M指數(shù)變動(dòng)可分為五類：第一類為“先增后減”，包括五礦發(fā)展和富臨運(yùn)業(yè)，其在2010年效率達(dá)到頂峰，隨后又開始下滑，說明加大物流金融業(yè)務(wù)的發(fā)展力度刻不容緩；第二類為“先減后增”，包括中儲股份與中集集團(tuán)，兩者的物流金融效率變動(dòng)趨勢不盡相同，盡管在2008年效率出現(xiàn)小幅下降，但在2011年后得到了大幅提升；第三類為“波動(dòng)遞減”，包括怡亞通、深赤灣A，這兩家公司都是在2008-2009年效率下降，2009-2010效率上升（M＞1），這期間其物流金融業(yè)務(wù)加快了發(fā)展步伐，而在2011-2012年效率又有所回落，表明其物流金融業(yè)務(wù)發(fā)展持續(xù)性有待加強(qiáng)；第四類為“波動(dòng)遞增”，包括澳洋順昌、新寧物流、中國中期、廈門港務(wù)、*ST國恒，這幾家公司在2008-2010年可能受到2008年金融危機(jī)的沖擊，效率顯著降低，但隨后又迅速調(diào)整好公司發(fā)展戰(zhàn)略，物流金融效率又開始回升；第五類為“遞增”，最顯著的是中海海盛，其物流金融效率近年來呈現(xiàn)穩(wěn)中有升的態(tài)勢，說明該公司推動(dòng)物流金融業(yè)務(wù)發(fā)展的工作亦收效顯著。根據(jù)上述分析，就物流金融M指數(shù)變動(dòng)而言，整體呈增長趨勢，從技術(shù)分解和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)角度分析，都是大致呈現(xiàn)先降后升的態(tài)勢，表明技術(shù)是逐年進(jìn)步的。

表3 物流公司物流金融效率指數(shù)及分解

從M指數(shù)變化幅度來看，根據(jù)圖1描繪的我國物流公司物流金融業(yè)務(wù)2007-2012年Malmquist指數(shù)變動(dòng)的總體輪廓，以2007年為基期，12家物流公司M歷年均值為0.965、0.931、1.002、1.009、1.117。這意味著在六年間物流金融全要素生產(chǎn)率有階段性波動(dòng)特征。總體上來看，2009年后物流金融業(yè)務(wù)受到各公司的重視，其發(fā)展方興未艾，為物流企業(yè)的持續(xù)發(fā)展注入了新的活力。從表4可知：Malmquist指數(shù)均值為1.005，高于100%，效率呈現(xiàn)進(jìn)步性變化，表明2007-2012年間物流公司的物流金融效率保持了年均0.5%的增長速度，總體增速較緩。進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)，這與2008年的金融危機(jī)及宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)密切相關(guān)，2008年的金融危機(jī)給經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了巨大沖擊，物流金融業(yè)務(wù)的發(fā)展及經(jīng)營效率都受到一定的程度的破壞。

圖1物流公司物流金融效率變動(dòng)趨勢

從物流金融效率增長的結(jié)構(gòu)來看，2008年引起整體生產(chǎn)率效率指數(shù)（M）下降的主要原因來自技術(shù)的退步，其指數(shù)為0.963；2009年TC指數(shù)為1.007，TEC指數(shù)卻為0.995，較2008年而言是下降的，這說明M指數(shù)上升的主要?jiǎng)右蜻€是技術(shù)與創(chuàng)新的進(jìn)步；2010-2012年M指數(shù)上升得益于技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的共同推動(dòng)。但是，從表4可知，12家物流公司的技術(shù)效率均值為0.996，總體上說明物流公司的技術(shù)效率呈現(xiàn)小幅下滑，而且從圖1可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)變動(dòng)指數(shù)與M指數(shù)變化如出一轍，其均值都大于1（分別為1.003和1.005），處于進(jìn)步狀態(tài)。從物流金融效率動(dòng)態(tài)變化和增長結(jié)構(gòu)分析，可以得出物流公司的物流金融效率提高主要得益于技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新，其次是技術(shù)效率的改變。未來物流公司應(yīng)從技術(shù)進(jìn)步的角度著手提高物流金融效率。

表4 物流公司物流金融動(dòng)態(tài)效率指數(shù)及分解

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

DEA-TOPSIS-Malmquist組合效率測度，克服了單一DEA效率測度穩(wěn)定性差的缺陷，可以更加全面和精確地反映物流金融效率，結(jié)果表明：

（1）物流金融業(yè)務(wù)對企業(yè)效率的改善具有積極意義。除五礦發(fā)展和中集集團(tuán)效率偏低以外，其余公司物流金融DEA有效，表明物流金融業(yè)務(wù)對企業(yè)效率的提高有推波助瀾的作用。在技術(shù)效率的改善中，純技術(shù)效率的增長相對有限，規(guī)模效率的增長明顯。

（2）各公司物流金融效率差異顯著但存在縮小趨勢。剔除兩家DEA無效的公司后，深赤灣A、中儲股份與中海海盛已達(dá)到物流金融效率前沿，怡亞通、中國中期、新寧物流等物流金融效率較低，存在較大上升空間。另外，2007-2012年大部分物流公司物流金融業(yè)務(wù)發(fā)展穩(wěn)定，只有中國中期和富臨運(yùn)業(yè)波動(dòng)較大，亟待改善。

（3）物流金融業(yè)務(wù)TFP增長呈現(xiàn)明顯的波動(dòng)特點(diǎn)。2008-2009年處于谷底，2011-2012年達(dá)到峰值；由圖1可以反映出物流金融效率呈“先抑后揚(yáng)”走勢。另外，從12家物流公司TFP增長源泉來看，技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)的“增長效應(yīng)”明顯，技術(shù)效率的“水平效應(yīng)”相對不足。

(二)政策建議

針對我國物流金融業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀，本文從智慧物流金融變革等方面提出改善物流金融效率的可行性措施：

（1）倡導(dǎo)“低碳物流金融”新理念。從DEA模型可以發(fā)現(xiàn)：效率優(yōu)化的同時(shí)應(yīng)關(guān)注規(guī)模效率的優(yōu)化。為了改善規(guī)模效率，第一，物流金融業(yè)務(wù)的發(fā)展必須圍繞低碳經(jīng)濟(jì)大趨勢進(jìn)行布局，因勢而為，隨勢而變，物流企業(yè)應(yīng)將物流金融的優(yōu)勢運(yùn)用到低碳物流中，為融資困難的低碳物流供應(yīng)鏈中的企業(yè)提供支持，并且面向低碳物流有針對性地設(shè)計(jì)開發(fā)物流金融產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)“碳期貨”、“碳證券”、“碳基金”等金融衍生產(chǎn)品的創(chuàng)新；第二，在保證規(guī)模報(bào)酬不發(fā)生遞減的情況下，進(jìn)行規(guī)模擴(kuò)張，整合優(yōu)質(zhì)資源，在低碳物流市場份額中占盡先機(jī)，然后借助銀行給予低碳物流一定的信貸傾斜，積極發(fā)展低碳信貸業(yè)務(wù)；第三，物流企業(yè)應(yīng)將低碳物流金融業(yè)務(wù)延伸至經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)，實(shí)現(xiàn)規(guī)模效率的“內(nèi)涵促生”。

（2）構(gòu)建“物流動(dòng)態(tài)聯(lián)盟”新模式。TOPSIS效率分析顯示各公司存在物流金融效率差距。而差距的縮小不僅需要依靠國家和企業(yè)政策的調(diào)控，更需要各公司相互配合及博采眾長[15]。具體來說，中儲股份、深赤灣A和中海海盛物流金融業(yè)務(wù)的發(fā)展在眾公司中處于領(lǐng)先地位，其他公司應(yīng)與之形成相互信任、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)、收益共享的物流伙伴關(guān)系的經(jīng)營模式，構(gòu)建物流動(dòng)態(tài)聯(lián)盟以促成各公司間的相互合作，且需借鑒各自的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，大力推廣質(zhì)押監(jiān)管業(yè)務(wù)、供應(yīng)鏈金融服務(wù)，實(shí)現(xiàn)物流金融效率差距縮小；各公司間的物流動(dòng)態(tài)聯(lián)盟也需與服務(wù)對象互利共贏，形成資金流在金融機(jī)構(gòu)體系內(nèi)部良性循環(huán)的模式，以客戶需求為出發(fā)點(diǎn)，擴(kuò)大可抵押物的資產(chǎn)范圍。

（3）推廣普及“赤道原則”新政策。從DEA模型分析結(jié)果可知：物流金融業(yè)務(wù)已成為物流企業(yè)一個(gè)新的利潤增長點(diǎn)，且根據(jù)動(dòng)態(tài)效率變動(dòng)情況來看，外部宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)對公司物流金融效率水平影響顯著。因此國家需對物流業(yè)和金融業(yè)實(shí)行政策傾斜，不僅要為物流金融業(yè)務(wù)的發(fā)展提供財(cái)政支持，而且要普及“赤道原則”。赤道原則是國際金融機(jī)構(gòu)和物流企業(yè)在項(xiàng)目融資過程中，就如何關(guān)注環(huán)境和社會問題達(dá)成共識的“格林尼治原則”。具體來說，就是為金融機(jī)構(gòu)和物流企業(yè)提供一套有關(guān)物流金融業(yè)務(wù)發(fā)展的整套原則、標(biāo)準(zhǔn)及實(shí)施流程和方法，系統(tǒng)準(zhǔn)確評估管理項(xiàng)目融資過程中涉及的環(huán)境和社會風(fēng)險(xiǎn)，形成社會、環(huán)境和企業(yè)的共同可持續(xù)發(fā)展，從而為物流金融的發(fā)展提供一個(gè)良好的平臺。

（4）推動(dòng)“智慧物流金融”新變革。Malmquist實(shí)證結(jié)果表明：技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新催熱了物流金融業(yè)務(wù)的蓬勃發(fā)展，所以企業(yè)應(yīng)當(dāng)重視技術(shù)革新。近年來，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已成為一個(gè)炙手可熱的名詞。因此，首先要把RFID、傳感器、GPS等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過信息處理和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)平臺廣泛應(yīng)用于物流業(yè)、金融業(yè)，減少空載率和低效率的能源消耗；其次，利用物聯(lián)網(wǎng)面向物流企業(yè)提供 “e物流”，為用戶提供實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的車輛貨況相關(guān)信息、物流網(wǎng)絡(luò)與優(yōu)化服務(wù)；最后，以專業(yè)交易市場電子服務(wù)平臺為支撐，鼓勵(lì)發(fā)展新興的“融e倉”模式，集專業(yè)商品供求信息、價(jià)格走勢分析、在線商品形象推廣和物流代理為一體，給客戶提供多元化服務(wù)，以此開創(chuàng)智慧物流金融新時(shí)代。

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［責(zé)任編輯：余志虎］

The paper chooses 12 typical and listed logistics financial companies as samples,using DEA model tomeasure the static efficiency of 2007-2012,through the TOPSISmodel to distinguish the DEA and get the efficiency differences among valid samples.It estimates finally the inter-temporal dynamic Malmquist productive index of efficiency change among 12 companies.The results from the empirical analysis show that the logistics financial business has become a‘new en?gine’for the development of the logistics companies,the scale efficiency is themain cause which influences technical effi?ciency.The efficiencies of logistics finance among different companies differ significantly,ofwhich the CMST Development Co.,China Shipping Haisheng and Shenzhen Chiwan Wharf Holdings Lim ited Co.achieved top logistics finance efficiencies, but the logistics finance efficiencies of Minmetals Development Co.,and CIMC Group were low.The logistics finance effi?ciency between 2007 and 2012 presented the development trend of‘initially declining and then ascending’,which was greatly influenced bymacro economic cycle fluctuation;Logistics finance business TFPwasmainly due to‘growth effect’of technological progress,while the‘level effect’ of technical efficiency is relatively insufficient.The paper puts forward, through further comparative analysis,feasiblemeasures to improve the efficiency of the logistics finance from wisdom logis?tics finance changes,building logistics dynamic alliance and other aspects.

logistics finance;DEA;Malmquist index;TOPSIS;efficiency

A Study on Combined M easurement of Efficiency of Logistics Finance —Based on‘DEA-TOPSIS-M almquist’Three-stageM ethod

TANG Jian-rong,MA Jie-chun
(Schoolof Business,Jiangnan University,Wuxi214122,China)

F250

A

1007-5097（2014）02-0074-05

【DOI】10.3969/j.issn.1007-5097.2014.02.016

2013-07-18

國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目“實(shí)物期權(quán)條件下的公共資源交易問題研究”（08BYJ060）；教育部人文社科基金項(xiàng)目“區(qū)域性碳交易平臺的系統(tǒng)研究”（11YJAZH 084）

唐建榮（1964-），男，江蘇無錫人，教授，博士，研究方向：低碳經(jīng)濟(jì)；

馬潔純（1990-），女，江蘇南通人，碩士研究生，研究方向：物流金融。