朱超才（安徽國際商務(wù)職業(yè)學(xué)院，安徽　合肥　231131）

基于DEA分析的中部六省物流產(chǎn)業(yè)效率比較

朱超才
（安徽國際商務(wù)職業(yè)學(xué)院，安徽合肥231131）

該文以DEA原理為基礎(chǔ)，構(gòu)建了中部六省物流產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出指標體系，運用投入導(dǎo)向型變動規(guī)模報酬DEA模型，對其物流產(chǎn)業(yè)效率進行分析。對中部六省2009－2014年物流產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的研究結(jié)果顯示，中部六省物流產(chǎn)業(yè)的總技術(shù)效率排名從高到低依次是安徽、湖南、河南、江西、山西和湖北。同時，通過對純技術(shù)效率、規(guī)模效率以及規(guī)模收益分析，探討有關(guān)省份物流業(yè)短板并給出相應(yīng)對策建議，為推進中部六省物流業(yè)發(fā)展提供參考。

中部六?。晃锪餍?；DEA分析

一、引言

中部六省包括河南、湖北、湖南、安徽、江西、山西六個相鄰省份，是我國內(nèi)地的陸路和水路運輸樞紐，也是我國的經(jīng)濟腹地和重要市場，在區(qū)域地域分工中扮演著重要角色。物流產(chǎn)業(yè)作為新興產(chǎn)業(yè)，不僅在經(jīng)濟社會發(fā)展中占有十分重要的位置，也是帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的重要驅(qū)動力。中部地區(qū)的物流業(yè)發(fā)展逐漸興起的同時，隨之而來的物流效率問題已經(jīng)成為影響中部地區(qū)經(jīng)濟的關(guān)鍵因素，物流效率的高低會對物流業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生重要影響。

對于物流產(chǎn)業(yè)效率的分析主要有兩類方法[1]：一類是參數(shù)分析方法。這類方法以計量分析為代表，注重解釋變量之間的關(guān)聯(lián)性，無法準確描述多個投入變量和產(chǎn)出變量的比率關(guān)系；另一類是非參數(shù)分析方法，DEA就是其中之一。DEA的最大優(yōu)勢是利于對多個產(chǎn)出變量和投入變量之間關(guān)系的技術(shù)處理，在衡量物流產(chǎn)業(yè)效率方面具有以下優(yōu)勢[2]：（1）物流產(chǎn)業(yè)是一個具有多投入與產(chǎn)出指標的復(fù)合型系統(tǒng)，并且各指標間很難確定具體函數(shù)關(guān)系，DEA適用于多個輸入輸出體系且各指標間不需確定具體函數(shù)關(guān)系的情境；（2）由于評價物流產(chǎn)業(yè)效率的多個指標的量綱不統(tǒng)一，而DEA方法在處理數(shù)據(jù)時也正好不用考慮量綱，因此評價過程較為客觀；（3）由于物流產(chǎn)業(yè)中存在規(guī)模效應(yīng)，DEA方法中的變動規(guī)模報酬模型可以用來分析物流產(chǎn)業(yè)中的規(guī)模效應(yīng)；（4）DEA方法可以具體分析出技術(shù)效率偏低是由投入要素冗余導(dǎo)致還是由于產(chǎn)出不足導(dǎo)致的，運用DEA方法分析區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率可以了解到導(dǎo)致該區(qū)域技術(shù)非有效的具體原因。基于此，本文擬采用DEA分析法來分析和比較中部六省的物流效率，并在此基礎(chǔ)上提出一些對策建議。

二、DEA的模型與選擇

（一）固定規(guī)模報酬模型（CCR模型）

假設(shè)有n個被評價的同類部分，稱為決策單元DMUj=(DMU1，DMU2，…，DMUk，…，DMUn)，每個決策單元（DMUk）均有m個投入變量和s個產(chǎn)出變量。于是，可以得到輸入輸出矩陣和一組權(quán)系數(shù)：輸入矩陣：Xj=（X1j，X2j，…，Xmj），輸出矩陣：Yj=（Y1j，Y2j，…，Ymj）

設(shè)Yrj為第j個決策單元對第r種輸出的產(chǎn)出量；Xij為第j個決策單元對第i種輸入的投入量；Ur為對第r種輸出的一種度量(或稱權(quán))；Vi為對第i種輸入的一種度量（或稱權(quán)）。

CCR模型為：

設(shè)上述問題的最優(yōu)解為λ*，s*-,s*+,θ*，則有如下結(jié)論：

（1）若 θ*=1，且 s*-=s*+=0，則 DMUj0為 DEA有效。此時技術(shù)有效，并且規(guī)模有效，決策單元已經(jīng)達到最佳組合和最大產(chǎn)出；

（2）若θ*=1，且s*-，s*+不全為0時，則DMUj0為弱DEA有效。此時決策單元或者技術(shù)無效，或者規(guī)模無效；

（3）若θ*<1，則DMUj0為DEA無效。

（二）DEA的可變規(guī)模報酬模型（BCC模型）

CCR模型在規(guī)模收益不變的假設(shè)下，得出最優(yōu)值θ*的綜合技術(shù)效率，它是對決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價。但事實上，規(guī)模的變化會導(dǎo)致決策單元的效率的變化。BCC模型與CCR模型不同，不再假設(shè)規(guī)模因素對生產(chǎn)效率沒有影響，增加了約束條件

當上述問題的最優(yōu)解為λ*，s*-,s*+,θ*，則有如下結(jié)論：

（1）若θ*=1，且s*-=s*+=0，則DMUj0為DEA純技術(shù)有效，決策單元達到最佳組合和最大產(chǎn)出；

（1）若θ*=1，且s*-，s*+不全為0時，則DMUj0為弱DEA純技術(shù)有效，此時決策單元技術(shù)效率非最佳；

（3）若θ*<1，則DMUj0為DEA純技術(shù)無效。

在DEA中，可以利用BCC模型計算純技術(shù)效率，通過CCR模型計算綜合技術(shù)效率，則規(guī)模效率等于綜合技術(shù)效率除以純技術(shù)效率。若規(guī)模效率為1，則規(guī)模效率有效，規(guī)模報酬不變；若規(guī)模效率不為1，那么當λ*與θ*比值小于1時，規(guī)模報酬遞增；當λ*與θ*比值大于1時，規(guī)模報酬遞減。

（三）DEA模型的選擇

DEA模型的選擇對于結(jié)果的準確性至關(guān)重要。固定規(guī)模報酬模型（CCR）沒有考慮規(guī)模的大小對效率造成的影響，但各種因素的存在使規(guī)模報酬不變的情況比較難以實現(xiàn)。當決策單元并沒有達到最優(yōu)規(guī)模時，在固定報酬模型下，很難區(qū)分是由技術(shù)進步引起的效率變化還是由規(guī)模效應(yīng)引起的效率變化。因此，應(yīng)當選擇BCC模型進行DEA效率的計算。BCC模型又分為投入導(dǎo)向型與產(chǎn)出導(dǎo)向型，投入導(dǎo)向模型是假設(shè)在產(chǎn)出不變的情況下，使投入最小化的運籌學(xué)問題。產(chǎn)出導(dǎo)向模型是假設(shè)在投入不變的情況下，使產(chǎn)出最大化的運籌學(xué)問題[3]。在物流系統(tǒng)中，投入要素更容易控制，因此本文采用投入導(dǎo)向型DEA模型來對中部六省物流產(chǎn)業(yè)效率進行比較分析。

三、中部六省物流產(chǎn)業(yè)效率實證研究

（一）研究對象及數(shù)據(jù)來源

本文以中部六省為研究樣本，包括河南、山西、湖北、湖南、安徽、江西。研究中采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是2009－2014年中部六省物流產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出指標的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于2010－2015年 《中國統(tǒng)計年鑒》。選擇2009－2014年的數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)的原因包括兩方面：一方面，由于物流產(chǎn)業(yè)從投入到產(chǎn)出需要經(jīng)過一定的時間延遲，如果要評價一個地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出的相對效率，不僅要考慮到當年的發(fā)展情況，更重要的是要對它較長時間內(nèi)的發(fā)展情況有個把握[4]。另一方面，物流產(chǎn)業(yè)于2009年被國家列為十大振興產(chǎn)業(yè)之一。因此，對2009－2014年間的中部六省物流產(chǎn)業(yè)效率進行分析具有重要意義。由于物流產(chǎn)業(yè)為綜合性產(chǎn)業(yè)，統(tǒng)計年鑒中并無物流產(chǎn)業(yè)的概念，本文選用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)之和來代替物流產(chǎn)業(yè)。

（二）研究變量指標選取

（1）投入變量的選取。Strassner E.H（2005）從產(chǎn)業(yè)視角來衡量提出了KLEMS衡量方法，該方法認為初始投入包括勞動、資本以及中間投入（材料、能源和服務(wù)）。然而，指標的選取需要考慮數(shù)據(jù)的可得性[4]。本文僅選取資本與勞動作為輸入變量，不再考慮中間投入。

（2）產(chǎn)出變量的選取。就整個物流產(chǎn)業(yè)而言，其產(chǎn)出變量的實用價值表現(xiàn)形式是貨運量，而價值的表現(xiàn)形式則是物流產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值。本文綜合已有文獻，充分考慮數(shù)據(jù)的代表性與可得性，選取物流產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與貨運量作為衡量物流產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的指標。以上兩指標分別從質(zhì)量和數(shù)量兩方面反映物流規(guī)模。

（三）樣本數(shù)據(jù)及變量描述性統(tǒng)計

通過對《中國統(tǒng)計年鑒》的樣本數(shù)據(jù)進行整理分析，在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上[5]，本文對2009－2014年中部六省物流產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員人數(shù)、物流產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資額、貨運量、物流產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值這四個變量作統(tǒng)計性分析。

表1　投入產(chǎn)出指標描述性統(tǒng)計

由表1可知2009～2014年投入產(chǎn)出指標的平均值情況，物流業(yè)從業(yè)人數(shù)這一投入指標在2009年與2012年比較穩(wěn)定，2013年開始有一個大幅增加的變化；而固定資產(chǎn)投資額在2009－2014年間均是穩(wěn)步增長。產(chǎn)出指標如貨運量與物流業(yè)產(chǎn)值的平均值在2009－2014年間都處于增長趨勢。從各指標的最大最小值可以看出，不同年份各省均存在較大差別。

（四）中部六省物流產(chǎn)業(yè)效率分析

根據(jù)前述DEA分析模型和方法，以及評價物流產(chǎn)業(yè)效率的投入產(chǎn)出指標體系[6]，利用DEAP2.1軟件對中部六省物流產(chǎn)業(yè)的總技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、規(guī)模報酬分別進行測算。DMU個數(shù)為6，投入與產(chǎn)出指標個數(shù)均為2，選取的導(dǎo)向為投入導(dǎo)向，輸入2009－2014年樣本數(shù)據(jù)。通過對比分析各省物流產(chǎn)業(yè)效率數(shù)值的結(jié)果，得出中部各省物流產(chǎn)業(yè)效率的總體狀況。

（1）總技術(shù)效率分析?？偧夹g(shù)效率即技術(shù)效率是當某個決策單元的產(chǎn)出保持既定不變時，以樣本中最優(yōu)決策單元為標準，該決策單元所能達到的最小投入。總技術(shù)效率小于1，表明該組織沒有達到技術(shù)有效，當前投入產(chǎn)出組合點離最優(yōu)投入產(chǎn)出組合有一定距離，在現(xiàn)有技術(shù)水平下仍有提高產(chǎn)出的可能性。

總技術(shù)效率包括兩部分，即純技術(shù)效率和規(guī)模效率，并且是純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積。純技術(shù)效率是組織由于管理和操作技術(shù)等因素影響的效率，而規(guī)模效率是由于組織自身規(guī)模因素影響的效率。本文通過考察中部六省物流產(chǎn)業(yè)2009－2014這五年的總技術(shù)效率值，反映了六省份當前物流產(chǎn)業(yè)整體效率。具體結(jié)果如表2所示：

表2　2009－2014年中部六省物流產(chǎn)業(yè)總技術(shù)效率及其排名

通過上表，我們可以對2009－2014年間中部六省總技術(shù)效率進行具體分析。

在2009－2014年間，總技術(shù)效率平均值處于上游水平的包括安徽（1.000，排名1）、湖南（0.988，排名2）；處于中游水平的包括河南（0.960，排名3）、江西（0.942，排名4）；處于下游水平的是山西（0.860，排名5）、湖北（0.759，排名6）。由此分析可以看出，中部不同省份物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡，且湖北省在這六個省份中總技術(shù)效率最差，僅為0.759，即產(chǎn)出水平僅為潛在產(chǎn)出水平的75.9%；而湖北作為“中部崛起”戰(zhàn)略中的重要省份，提高其物流產(chǎn)業(yè)效率是必要的也是必需的。

（2）純技術(shù)效率分析。純技術(shù)效率指在不考慮規(guī)模因素的情況下，各地每年能否有效利用生產(chǎn)技術(shù)，使產(chǎn)出最大化，該值表示投入要素的使用效率[7]。為提高投入要素使用效率，可以通過更新思想理念、改進生產(chǎn)技術(shù)等方式來減少各項投入資源的浪費。這里我們考察2009－2014年的中部六省物流產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率，如表3所示：

表3　2009－2014年中部六省物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率及其排名

2009－2014年純技術(shù)效率平均值處于上游水平的有安徽、河南和湖南，江西緊隨其后，山西和湖北屬于下游，尤其是湖北省，其純技術(shù)效率為0.783，表明近5年間其浪費了近20%投入要素資源。湖北省擁有輻射各方的區(qū)位優(yōu)勢，這也是發(fā)展物流產(chǎn)業(yè)的先天優(yōu)勢；但從分析結(jié)果可知，相較于其他地區(qū)，湖北省的純技術(shù)效率并沒有顯示其應(yīng)有的優(yōu)勢，可能原因是由于資源浪費比較嚴重，導(dǎo)致該地區(qū)既有的物流能力得不到充分發(fā)揮。

（3）規(guī)模效率分析。規(guī)模效率指的是各地每年產(chǎn)出與投入的比例是否適當，是否在該規(guī)模下一定投入后產(chǎn)出最大，是否需要增加規(guī)?；蛳鳒p規(guī)模[8]。該值反映的是實際規(guī)模與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模的差距，越高表示規(guī)模越適合，生產(chǎn)力也越大。因此，只有在規(guī)模有效的情況下，獲利性才是最好的，這時的生產(chǎn)成本最低。這里我們考察2009－2014年的中部六省物流產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效率，如下表4所示：

表4　2009－2014年中部六省物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率及其排名

中部地區(qū)2009－2014年規(guī)模效率平均值處于上游水平的有安徽（1.000，排名1）、湖南（0.988，排名2）、山西（0.978，排名3）；處于中游水平的是湖北（0.969，排名4）、河南（0.960，排名5）；處于下游水平的是江西（0.943，排名6）。由此可見，中部各省規(guī)模效率平均值都在0.9以上，說明其整體水平較高。

（4）規(guī)模報酬分析。規(guī)模經(jīng)濟有三種情況：規(guī)模報酬遞增(IRS)、規(guī)模報酬不變(CRS)、規(guī)模報酬遞減(DRS)。這樣我們將對2009-2014年的中部六省物流產(chǎn)業(yè)的規(guī)模報酬狀況進行考察，如表5所示：

表5　2009－2014年中部六省物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模報酬情況表

從表5中易知，在2009－2014期間，安徽與湖南基本處于規(guī)模報酬不變狀態(tài)；江西是規(guī)模報酬遞增→不變；湖北省為規(guī)模報酬遞增→遞減→遞增；河南省為規(guī)模報酬不變→遞減。因此，在考慮提升物流產(chǎn)業(yè)總技術(shù)效率的同時必須要參照各地規(guī)模報酬情況。

處于規(guī)模報酬遞增階段，增加物流投入可以極大地提升地區(qū)物流產(chǎn)出。當?shù)貐^(qū)處于規(guī)模報酬遞增階段，理論上可以通過擴大規(guī)模提高規(guī)模效率，以提升總技術(shù)效率。規(guī)模報酬遞減是指投入一定的輸入變量之后，輸出變量將小于之前投入相同量的輸入變量后的產(chǎn)出。當?shù)貐^(qū)處于規(guī)模報酬遞減階段時，不能再繼續(xù)擴大規(guī)模，而要調(diào)整投入結(jié)構(gòu)。改變粗放型發(fā)展模式，改善環(huán)境與提高管理技術(shù)水平來提升純技術(shù)效率，以最終提升物流產(chǎn)業(yè)總技術(shù)效率。

四、研究結(jié)論

中部地區(qū)在我國經(jīng)濟發(fā)展中占有重要的地位，中部六省的物流產(chǎn)業(yè)效率是“中部崛起”的基礎(chǔ)。本文通過使用2009－2014年中部六省物流產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，采用投入導(dǎo)向變動規(guī)模報酬DEA模型，對各省物流產(chǎn)業(yè)效率進行了分析，得出以下結(jié)論：

（1）從總技術(shù)效率來看，安徽、湖南、河南三省排位靠前，物流產(chǎn)業(yè)總體效率較高；江西、山西、湖北三省物流總技術(shù)效率相對較低，尤其是湖北作為九省通衢的戰(zhàn)略要地，物流總技術(shù)效率最低，僅為0.759，提高其物流產(chǎn)業(yè)效率十分必要。

（2）從純技術(shù)效率來看，仍然是江西、山西、湖北分別排在第4名、第5名與第6名，說明以上三個省份的物流效率低下主要由物流純技術(shù)效率不足導(dǎo)致。以上三省份應(yīng)重點考慮物流網(wǎng)絡(luò)、物流節(jié)點、物流科技與物流人才四個影響要素，著手改善物流效率。湖北應(yīng)與周邊17條省際“斷頭路”保持交通的暢通。山西省政府交通運輸系統(tǒng)債務(wù)較多，建議采用BOT或PPP方式引進社會資本。湖北、江西機場建設(shè)，應(yīng)錯位發(fā)展或者通過資本紐帶建立戰(zhàn)略聯(lián)盟。中部地區(qū)應(yīng)當加強區(qū)域信息化建設(shè)，實現(xiàn)區(qū)域物流信息的交流與共享。湖北、山西與江西應(yīng)加大高端物流人才培養(yǎng)與引進力度，為物流效率提升提供智力支持。

（3）從規(guī)模效率與規(guī)模報酬來看，江西省平均規(guī)模效率最低且規(guī)模收益遞增，說明江西物流規(guī)模遠未達到實際需要，應(yīng)當增加物流規(guī)模，建設(shè)物流基礎(chǔ)設(shè)施，增加物流投入以期提升江西省物流效率。河南省物流規(guī)模效率排名第5且規(guī)模收益連年遞減，應(yīng)當適當縮減物流投入。河南全省范圍內(nèi)應(yīng)禁止新建物流基地、物流中心等大型物流基礎(chǔ)設(shè)施，并且疏解部分物流功能以降低物流規(guī)模，提升物流效率。

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（責任編輯：呂增艷）

Efficiency Comparison of Logistics Industry in Six Central Provinces Based on DEA Analysis

ZHU Chao-cai
（Anhui Institute of International Business,Hefei,Anhui 230051,China）

Based on the DEA principle,the paper constructed input-output index system of logistics industry in six central provinces.By using the input-oriented variable return scale DEA model,the efficiency of logistics industry had been analyzed.This paper researched the related data of logistics industry from 2009 to 2014.The results showed that the total technical efficiency of the logistics industry in six central provinces from high to low is Anhui,Hunan,Henan,Jiangxi,Shanxi and Hubei.Through analyzing the pure technical efficiency,scale efficiency and scale income,this paper discussed the short board of logistics industry and gave the corresponding countermeasures,which provided reference for promoting the development of logistics industry in six central provinces.

six central provinces;logistics efficiency;DEA analysis

F505

A

1008—7974(2016)03—0051—05

10.13877/j.cnki.cn22-1284.2016.05.010

2015-10-19

安徽省社會科學(xué)創(chuàng)新發(fā)展研究課題（A2015071）

朱超才，安徽宿松人，副教授。