基于DEA方法的物流效率縱向分析及對策研究

朱國翔

摘 要：本文采用蕪湖2007-2017年期間的投入和產(chǎn)出指標的相關數(shù)據(jù)，分別使用DEA-BBC模型和DEA-CCR模型分析安徽省蕪湖市物流的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率，并分析投入與產(chǎn)出指標是否存在冗余和不足的現(xiàn)象，從而在給出的數(shù)據(jù)表中發(fā)現(xiàn)安徽蕪湖市物流行業(yè)在2007—2017年11年間存在的發(fā)展不足問題，同時給出相應的對策，期望為將來的蕪湖市物流效率的提高改善提供參考借鑒意義。

關鍵詞：物流效率;DEA;綜合效率;縱向分析;對策

中圖分類號：F2???? 文獻標識碼：A????? doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.33.007

0 引言

物流是現(xiàn)代經(jīng)濟生活不可或缺的資源配置和價值創(chuàng)造方式，逐漸成為衡量國家現(xiàn)代化程度和綜合國力的重要標志。物流業(yè)是促進經(jīng)濟良性穩(wěn)定增長難以缺失的重要組成部分。2020年1-9月中國社會物流總額達202.5萬億元，預計物流還會良性成長。同時，物流效率的優(yōu)劣對物流業(yè)的成長有著很大的幫助。

國內(nèi)外學者對物流效率進行了大量的分析和評價研究，主要包括數(shù)據(jù)包絡分析、層次分析法、ahp-dea模型、主成分分析法+模糊綜合分析法、三階段dea模型、灰色關聯(lián)度等。梅國平等學者采用三階段DEA對2012-2016年的華東地區(qū)物流效率進行測度。俞恒通過DEA模型對中小跨境電商企業(yè)的物流效率進行分析。陳龍等學者通過SBM模型和Malmquist指數(shù)，考察西部十二省物流業(yè)碳排放效率。王志遠等學者應用AHP-DEA模型動態(tài)研究淮河生態(tài)帶各城市的低碳物流效率。王少芬結合主成分分析和模糊綜合評價方法評價了不同流通方式的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流效率。李雷學者采用共同前言生產(chǎn)函數(shù)測算了中國30個省域的物流效率。張寧等學者構建指標評價系統(tǒng)研究長江大保護區(qū)域19個省市物流產(chǎn)業(yè)，使用三階段DEA模型，對區(qū)域的物流產(chǎn)業(yè)效率進行了縱向和橫向?qū)Ρ确治?采用Tobit計量經(jīng)濟模型，分析外因環(huán)境對物流業(yè)效率的影響程度，采用Malmquist指數(shù)法動態(tài)分析物流效率的發(fā)展現(xiàn)狀。P Bajec等學者使用集成的德爾菲層次分析法-數(shù)據(jù)包絡分析方法評估物流平臺的效率。

綜合以上文獻研究，物流效率的研究方法，包括AHP-DEA模型，三階段DEA，DEA+Malmquist指數(shù)，隨機前沿分析，主成分分析+模糊綜合評價等，研究物流效率的工具方法很多，其中DEA模型及其衍生方法居多。研究目標，包括區(qū)域和省級的物流效率。本文將分別使用DEA-BBC和DEA-CCR模型分析蕪湖市物流的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率，發(fā)現(xiàn)蕪湖市物流行業(yè)在2007—2017年11年間存在的發(fā)展不足問題，同時給出相應的對策。

1 研究方法的介紹

本文研究方法為數(shù)據(jù)包絡分析，是一種多輸入多輸出多決策單元效率評估方法。數(shù)據(jù)包絡分析不僅能用線性規(guī)劃判斷決策單元效率，還能獲得有用管理信息。

1.1 規(guī)模報酬不變DEA-CCR模型

DEA-CCR模型通常被用于分析評價規(guī)模報酬不變的決策單元間的技術有效性，數(shù)學表達式如下：

minθ=θ*∑nj=λjxj+s-=θx0∑nj=λjyj-s+=y0λj≥0j=1，2，3，...，ns+≥0，s-≥0

其中λj是權系數(shù)，s+、s-分別為松弛和剩余變量，xj和yj分別為投入和產(chǎn)出指標：（1）如果θ=1且 s+=s-=0，則決策單元DEA有效，技術和規(guī)模都有效，（2）如果θ=1，s+≠0或s-≠0，則決策單元為弱DEA有效，（3）如果θ<1，s+≠0和s-≠0，則決策單元DEA有效。

1.2 規(guī)模報酬可變DEA-BCC模型

Dea-bcc模型常用來評價決策單元間純技術效率、綜合效率和規(guī)模效率。數(shù)學表達式如下：

minδ=δ*∑nj=λjxj+s-=δx0∑nj=λjyj-s+=y0j=1，2，3，...，ns+≥0，s-≥0λj≥0

其中，xj和yj分別為投入和產(chǎn)出指標，s+和s-分別為松弛和剩余變量，λj為權變系數(shù)：（1）如果δ=1，s+=0且s-=0，則決策單元DEA純技術有效，（2）如果δ=1但s+≠0或s-≠0，則決策單元為弱DEA純技術有效，（3）如果δ<1，則決策單元無效，技術無效。

2 實證研究與縱向分析

2.1 指標的選取與數(shù)據(jù)的來源

物流效率評價中，根據(jù)影響物流效率的因素不同關系以及研究方向，所選指標各種各樣的，但大體不會超出投入和產(chǎn)出指標兩大類。遵循系統(tǒng)性、均衡性、經(jīng)濟性、重要性、可比性、簡潔性、可得性等原則。本文考慮到數(shù)據(jù)可用性原則，選取的投入指標為：物流業(yè)就業(yè)人員數(shù);公路運輸里程數(shù);物流業(yè)固定資產(chǎn)投資。產(chǎn)出指標為：貨運量;貨運周轉量;物流業(yè)生產(chǎn)總值。

2.1.1 投入指標

年底從事物流業(yè)的人數(shù)（人），以變量x1表示，包括從事交通運輸、倉儲和郵政服務的人數(shù)。公路運輸里程數(shù)（公里），設為變量x2，包括公路運輸?shù)娜曛边_里程數(shù)。物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額（億元），以變量x3顯現(xiàn)，包括從事交通運輸以及倉儲和郵政業(yè)等行業(yè)的全社會的固定資產(chǎn)投資。

2.1.2 產(chǎn)出指標

貨運量（萬噸），設為變量y1，包括交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的公路運輸設備的貨運量。

貨運周轉量（萬噸公里），以變量y2表示，包括交通運輸、倉儲和郵政行業(yè)的公路運輸設備的貨運周轉量。物流業(yè)生產(chǎn)總值（億元），以變量y3顯示，包括從事交通運輸以及倉儲和郵政業(yè)的總產(chǎn)值。