申倩

摘 要：文章采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型，建立了西部地區(qū)12個(gè)省、直轄市和自治區(qū)物流業(yè)效率評(píng)價(jià)模型和指標(biāo)體系。DEA模型結(jié)果顯示，內(nèi)蒙古、廣西、貴州和寧夏物流業(yè)總體效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都達(dá)到了最優(yōu)，非DEA有效決策單元的8個(gè)省份存在投入冗余和產(chǎn)出不足兩方面的原因，并提出針對(duì)性建議。

關(guān)鍵詞：物流業(yè)；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；效率評(píng)價(jià)；西部地區(qū)

中圖分類號(hào)：F259.27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： This paper adopts DEA model to analyze the efficiency difference in the west region， it establishes evaluation model and indicator system. The model reveals logistics industry's overall efficiency， pure technical efficiency and scale efficiency in Ningxia， Inner Mongolia， Guangxi， Guizhou have reached optimal states， non-effective DMUs that exist input-redundancy and output-deficiency two aspects problems. Then the paper propounds some specific proposals.

Key words： logistics； data envelopment analysis； efficiency evaluation； western region

物流業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)中基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，在《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃（2014—2020年）》中，國務(wù)院已將物流業(yè)整體運(yùn)行效率提高作為發(fā)展目標(biāo)之一。西部地區(qū)占全國總面積的71%，占全國總?cè)丝诘?8%，研究西部地區(qū)物流業(yè)效率狀況對(duì)全國物流業(yè)效率的提高具有重要意義。本文采用的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis， DEA）是一種基于被評(píng)價(jià)對(duì)象間相對(duì)比較的非參數(shù)技術(shù)效率分析方法，由于其在多投入多產(chǎn)出的分析中具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，因此被廣泛運(yùn)用到宏觀經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、物流等眾多領(lǐng)域（王琴梅、譚翠娥，2013；Blum H， 2015；Liou J， 2015；張誠、喻琴、張志堅(jiān)，2015）。

1 數(shù)據(jù)選取

評(píng)價(jià)物流業(yè)效率使用的指標(biāo)在統(tǒng)計(jì)年鑒中沒有具體的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，鑒于我國物流業(yè)增加值統(tǒng)計(jì)中交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)占到了物流業(yè)增加值的83%以上，因此可以使用交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)來替代物流業(yè)數(shù)據(jù)（劉秉鐮、余泳澤，2010）。DEA模型中投入x產(chǎn)出y指標(biāo)的選取需要大致滿足兩個(gè)關(guān)系：x能生產(chǎn)y，y是由x生產(chǎn)出來的，同時(shí)，DEA模型中指標(biāo)之間的共線性不會(huì)影響分析結(jié)果（成剛，2014）。

本文在文獻(xiàn)研究基礎(chǔ)上，并考慮數(shù)據(jù)可獲得性，選取了交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)就業(yè)人員數(shù)、固定資產(chǎn)投資和物流里程數(shù)（通過鐵路、公路和內(nèi)河公里數(shù)加總所得）作為投入指標(biāo)，貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量和交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出指標(biāo)。見表1。

2 實(shí)證分析

（1）模型假定：假定西部12個(gè)地區(qū)的物流水平僅受前6個(gè)投入產(chǎn)出指標(biāo)影響，不受其他外部因素的影響。

（3）模型求解：運(yùn)用MAXDEA6.6軟件，選擇投入導(dǎo)向（Input-oriented），投入導(dǎo)向關(guān)注的是在不減少產(chǎn)出的條件下，要達(dá)到技術(shù)有效率時(shí)各項(xiàng)投入應(yīng)該減少的程度。分別使用了Maximum Distance to Frontier SBM模型和Multipier Model模型。

其中，規(guī)模效率值=綜合技術(shù)效率/純技術(shù)效率，純技術(shù)效率值是不考慮規(guī)模效率時(shí)，投入對(duì)總效率的影響。效率值為1時(shí)說明有效，效率值小于1說明無效。規(guī)模效益不變表明物流業(yè)規(guī)模達(dá)到最優(yōu)；規(guī)模效益下降表明物流業(yè)規(guī)模隨著投入的增加，產(chǎn)出會(huì)減少得更快；規(guī)模效益上升表明隨著投入的增加，產(chǎn)出也會(huì)增加。需要說明的是，效率值等于1時(shí)僅表明決策單元是弱有效，效率值為1同時(shí)滿足松弛值均為0時(shí)說明決策單元為強(qiáng)有效。

通過表3可以看出，內(nèi)蒙古、廣西、貴州和寧夏4個(gè)省份的所有松弛值均為0，表明4個(gè)省份的物流業(yè)效率相對(duì)其他省份為強(qiáng)有效。對(duì)于物流業(yè)物流水平評(píng)價(jià)為無效的8個(gè)省份來說，可參考表2的數(shù)值進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)方向是減少投入或增加產(chǎn)出。投入指標(biāo)松弛變量值為負(fù)數(shù)，意味著減少投入，產(chǎn)出指標(biāo)松弛變量值為正數(shù)，意味增加產(chǎn)出。

3 結(jié) 論

總體來看，西部地區(qū)中內(nèi)蒙古、廣西、貴州和寧夏物流業(yè)效率強(qiáng)于其他省份，總體效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都達(dá)到了最優(yōu)，并且規(guī)模效益處于不變的狀態(tài)，物流設(shè)備、技術(shù)和管理達(dá)到了較好的狀態(tài)，物流業(yè)較發(fā)達(dá)。

在非DEA有效決策單元中，西藏的綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率最低，說明西藏總體物流效率最差；四川的純技術(shù)效率最低，四川物流業(yè)應(yīng)提高物流要素投入的合理利用程度。從投入和產(chǎn)出的松弛改進(jìn)值來看，陜西、甘肅、重慶、新疆、云南和四川應(yīng)從減少投入并保持產(chǎn)出的方向提升物流效率，存在物流資源的浪費(fèi)情況。同時(shí)，陜西、甘肅、重慶、新疆、云南和四川的規(guī)模效益遞減，應(yīng)主要開發(fā)內(nèi)部潛力，減少成本，加大對(duì)物流資源的優(yōu)化配置力度，提高物流效率。規(guī)模效益遞增的西藏和青海物流業(yè)發(fā)展有較大空間，應(yīng)加大物流要素投入水平，加快發(fā)展物流業(yè)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王琴梅，譚翠娥. 對(duì)西安市物流效率及其影響因素的實(shí)證研究——基于DEA模型和Tobit回歸模型的分析[J]. 軟科學(xué)，2013（5）：70-74.

[2] Blum H. The economic efficiency of energy-consuming equipment： a DEA approach[J]. Energy Efficiency， 2015，8（2）：281-298.

[3] Liou J. Analyzing the Relationship between CO2 Emission and Economic Efficiency by a Relaxed Two-Stage DEA Model[J]. Aerosol and Air Quality Research， 2015，15：694-701.

[4] 張誠，喻琴，張志堅(jiān). 低碳環(huán)境下中國物流業(yè)效率評(píng)價(jià)研究[J]. 鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)，2015（1）：72-79.

[5] 劉秉鐮， 余泳澤. 我國物流業(yè)地區(qū)間效率差異及其影響因素實(shí)證研究——基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型及托賓模型的分析[J]. 中國流通經(jīng)濟(jì)，2010（9）：18-21.

[6] 成剛. 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法與MAXDEA軟件[M]. 北京：知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社，2014.