連兆大+等

內(nèi)容摘要：本文運(yùn)用DEA模型分析了2014年我國“一帶一路”重點(diǎn)18省物流的投入產(chǎn)出效率，結(jié)果顯示內(nèi)蒙古、西藏、遼寧、上海、福建、廣東、浙江省的物流投入產(chǎn)出DEA有效，其它省份非DEA有效。我國一帶一路經(jīng)濟(jì)帶，在地區(qū)分布上呈現(xiàn)出沿海省份與非沿海省份物流發(fā)展的不平衡現(xiàn)象，建議根據(jù)各省純技術(shù)效率、規(guī)模效率水平，有針對性地調(diào)整物流發(fā)展戰(zhàn)略與方式，解決物流短板，提升“一帶一路”物流通道的整體效率。

關(guān)鍵詞：DEA模型 一帶一路 物流效率

引言

2015年3月，國家發(fā)展改革委、外交部、商務(wù)部經(jīng)國務(wù)院授權(quán)聯(lián)合發(fā)布了《推動(dòng)共建絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶和21世紀(jì)海上絲綢之路的愿景與行動(dòng)》，規(guī)劃了框架思路、合作重點(diǎn)、合作機(jī)制等，形成我國“一帶一路”沿線各地開放態(tài)勢，明確了西北地區(qū)、東北地區(qū)、西南地區(qū)、沿海和港澳臺(tái)地區(qū)、內(nèi)陸地區(qū)在“一帶一路”的定位，充分發(fā)揮國內(nèi)各地區(qū)比較優(yōu)勢，實(shí)行更加積極主動(dòng)的開放戰(zhàn)略，加強(qiáng)東中西互動(dòng)合作，全面提升開放型經(jīng)濟(jì)水平。重點(diǎn)涉及的18個(gè)省份（含自治區(qū)、直轄市），包括西北地區(qū)的新疆、陜西、甘肅、寧夏、青海、內(nèi)蒙古6省，東北地區(qū)的黑龍江、吉林、遼寧3省，西南地區(qū)的廣西、云南、西藏3省，內(nèi)陸地區(qū)的重慶，沿海的上海、福建、廣東、浙江、海南5省。而實(shí)現(xiàn)高效率的物流運(yùn)行是這些重點(diǎn)省份在“一帶一路”建設(shè)中發(fā)揮作用的重要基礎(chǔ)。但是，在物流規(guī)劃與建設(shè)實(shí)踐中，各省物流發(fā)展不均衡，物流資源不足，發(fā)展較慢的省份容易形成“一帶一路”物流短板，而一些省份過多注重物流基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模化建設(shè)，不注重提升物流運(yùn)行的效率，造成投入產(chǎn)出效率低下的問題。因此，關(guān)注重點(diǎn)省份物流均衡發(fā)展，提升物流運(yùn)行效率，對我國“一帶一路”系統(tǒng)工程建設(shè)具有重要的作用。基于此，本文以18省份為研究對象，探討其物流效率問題，并提出有針對性的解決措施。

相關(guān)研究綜述

國內(nèi)外有許多學(xué)者運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，簡稱 DEA）分析物流效率。Banker（1984）采用DEA方法分析了企業(yè)技術(shù)無效性、規(guī)模無效性。Hokoy Min（2006）利用產(chǎn)出導(dǎo)向法評(píng)價(jià)了美國六家第三方物流企業(yè)的效率，表明資產(chǎn)型物流企業(yè)的盈利能力低于非資產(chǎn)型物流企業(yè)。Reza Farzipoor Saen（2009）運(yùn)用DEA構(gòu)建第三方逆向物流優(yōu)化模型，以篩選最合適的第三方物流供應(yīng)商。雋志才（1994）應(yīng)用DEA模型對公路運(yùn)輸企業(yè)的技術(shù)有效性和規(guī)模有效性進(jìn)行了分析并提出了改進(jìn)建議。云俊與張帆（2006）利用 DEA 模型對寧波港等8大港口物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，提出通過均衡投入提升物流效率等建議。鄧學(xué)平和王旭等學(xué)者（2008）利用DEA Malmquist生產(chǎn)效率變化指數(shù)，分析我國物流企業(yè)2001年至2006年的全要素生產(chǎn)效率問題，提出了解決效率低的途徑。黃勇和徐景昊（2009）利用DEA的C2R模型和C2GS2模型對我國中部6省社會(huì)物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)并提出改進(jìn)建議。余泳澤、武鵬（2010）利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)分析物流產(chǎn)業(yè)的效率并分析了顯著影響因素。田振中（2011）采用DEA模型和Tobit回歸模型分析各省物流業(yè)運(yùn)行效率及其影響因素。張春梅（2011）以2000年到2008年內(nèi)蒙古物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況為實(shí)例分析，對運(yùn)用DEA對物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展縱向評(píng)價(jià)的實(shí)用性進(jìn)行驗(yàn)證；陳松、惠青、郭延江（2013）運(yùn)用 DEA-Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)方法評(píng)價(jià)海南省物流業(yè)的動(dòng)態(tài)效率；孟魁（2014）使用三階段DEA方法研究在能耗和碳排放約束條件下中部地區(qū)的物流效率問題。陳小燕與李穎（2015）用DEA模型對福建省各地區(qū)的物流效率進(jìn)行了分析并提出改進(jìn)措施建議。潘濤（2015）運(yùn)用超效率DEA方法評(píng)估 2003至2013 年的河南省物流業(yè)效率，分析了其效率提升制約因素。張璇、楊雪榮、王峰（2016）借助三階段 DEA 模型對新絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)并分析了影響因素。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）進(jìn)行物流效率的評(píng)價(jià)一直是研究的熱點(diǎn)。研究內(nèi)容方面，大量研究從國家物流、區(qū)域物流等角度對物流效率問題進(jìn)行了探討，積累了較豐富的理論基礎(chǔ)，許多學(xué)者利用DEA模型對其研究范圍的物流效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)，得出了較有價(jià)值的結(jié)論和建議。本研究在“一帶一路”發(fā)展戰(zhàn)略背景之下，以DEA模型為基礎(chǔ)，借鑒已有相關(guān)研究成果，進(jìn)一步完善省域物流效率評(píng)價(jià)的DEA模型指標(biāo)體系，以18個(gè)重點(diǎn)省份為研究對象，對其物流效率進(jìn)行分析，從而發(fā)現(xiàn)各省物流發(fā)展過程中存在的問題，以期為各地物流發(fā)展規(guī)劃決策提供理論參考。

DEA模型及指標(biāo)選取

（一）DEA模型簡介

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）最早由美國運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes，W.W.Cooper 和 E.Rhodes 在1978 年提出，是運(yùn)用數(shù)學(xué)工具評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)生產(chǎn)前沿面有效性的非參數(shù)方法，它適用于多投入多產(chǎn)出的多目標(biāo)決策單元的績效評(píng)價(jià)?；镜臄?shù)據(jù)包絡(luò)分析模型有C2R模型和BC2模型， C2R模型基于決策單元（DMU）規(guī)模報(bào)酬固定的假設(shè)，不考慮規(guī)模大小對運(yùn)行效率造成的影響，可評(píng)價(jià)其綜合有效性。BC2模型基于決策單元規(guī)模報(bào)酬可變的假設(shè)，評(píng)價(jià)其純技術(shù)有效性，均可運(yùn)用投入導(dǎo)向或產(chǎn)出導(dǎo)向來分析效率的高低?？紤]現(xiàn)有物流資源的有效利用，選用產(chǎn)出導(dǎo)向分析各省物流效率。

C2R模型簡介如下：

其中： θ，λj，j=1，2，…，n ，均為對偶變量，m為單位向量e-=（1，1，…，1）∈Em ， s為單位向量e+=（1，1，…，1）∈Es ， S+和S- 均為松弛變量，Xj=（x1j，x2j，…， xmj）T， Yj=（y1j， y2j，…， ysj）T ，X0=（ x1j0， x2j0，…， xmj0）T， Y0=（y1j0，y2j0，…， ysj0）T。

θ*=1，且s*+=0，s*-=0。則決策單元j0為DEA有效，決策單元的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)同時(shí)為技術(shù)有效和規(guī)模有效。θ*=1，但至少某個(gè)輸入或者輸出大于0，則決策單元j0為弱DEA有效，決策單元不同時(shí)為技術(shù)效率最佳和規(guī)模最佳。θ*<1，決策單元j0不是DEA有效，決策單元既不是技術(shù)效率最佳，也不是規(guī)模最佳。

BC2模型簡介如下：

把固定規(guī)模報(bào)酬假設(shè)更改為可變規(guī)模報(bào)酬（variable Returns to Scale，簡記VRS），則DEA模型中的上述約束條件增加：，得到BC2模型：

求得最優(yōu)解為 λ0，S0-， S0+，θ0，若 θ0=1，且 S0-=S0+=0，則稱被評(píng)價(jià)決策單元相對技術(shù)有效且規(guī)模有效；若θ0=1 ，但 S0-，S0+不同時(shí)等于零向量，則稱被評(píng)價(jià)決策單元為弱DEA有效，這時(shí)該被評(píng)價(jià)的決策單元不是同時(shí)技術(shù)有效和規(guī)模有效。若 θ0<1，則稱此被評(píng)價(jià)的決策單元為非DEA有效。

（二）指標(biāo)選取

通過梳理運(yùn)用DEA模型研究區(qū)域物流效率的現(xiàn)有相關(guān)研究成果，發(fā)現(xiàn)在指標(biāo)的選擇思路上有著較大的相同點(diǎn)，但在具體指標(biāo)取舍上存在一些不同。由于我國對于物流業(yè)的界定模糊，物流相關(guān)數(shù)據(jù)因歷史統(tǒng)計(jì)口徑差異缺乏可比性，大部分研究選擇交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)相關(guān)的就業(yè)人數(shù)、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資和等級(jí)公路里程作為物流投入指標(biāo)，選擇交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)產(chǎn)值指標(biāo)、貨運(yùn)量指標(biāo)、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量指標(biāo)等作為物流產(chǎn)出指標(biāo)。本文在投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)選取時(shí)，在已有研究成果的基礎(chǔ)上進(jìn)行綜合比較，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，力求較全面地反映一個(gè)區(qū)域的物流投入和物流產(chǎn)出，但又要避免重復(fù)。因此，在投入指標(biāo)上從人力、物力、財(cái)力系統(tǒng)考慮，增加了現(xiàn)有研究成果較少選擇的“交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員工資總額”指標(biāo)，以更全面反映人力、財(cái)力的投入。在產(chǎn)出指標(biāo)上剔除了“貨運(yùn)量”，選用更具代表性的“貨物周轉(zhuǎn)量”反映物流量的產(chǎn)出，與反映物流產(chǎn)值的直接指標(biāo)“交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值”和反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的“地區(qū)生產(chǎn)總值”形成組合產(chǎn)出指標(biāo)，具體指標(biāo)選取詳見表1。

物流效率分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文按表1的物流投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站公布的《2015中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和物流產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)網(wǎng)站，收集并整理了2014年18個(gè)重點(diǎn)省份的物流相關(guān)數(shù)據(jù)（見表2）。

（二）計(jì)算結(jié)果

根據(jù) 2014年18個(gè)重點(diǎn)省份的物流數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析軟件MaxDEA5.0求解，可分析C2R和BC2等模型的技術(shù)有效性、規(guī)模有效性。以每一個(gè)省份作為一個(gè)決策單元（DMU），通過軟件自動(dòng)運(yùn)行計(jì)算，比較各省份物流運(yùn)行相對效率，計(jì)算結(jié)果見表3。對于非技術(shù)有效的決策單元，進(jìn)一步計(jì)算其投入冗余和產(chǎn)出不足的數(shù)量，計(jì)算結(jié)果見表4。

（三）計(jì)算結(jié)果分析

1.綜合效率分析。從表3的計(jì)算結(jié)果來看，“一帶一路”經(jīng)濟(jì)區(qū)的18個(gè)重點(diǎn)省份中有內(nèi)蒙古、西藏、遼寧、上海、福建、廣東、浙江7省的綜合效率值達(dá)到了1，為C2R有效。新疆、陜西、甘肅、寧夏、青海，黑龍江、吉林、廣西、云南、重慶、海南共11省的綜合效率值小于1，沒有實(shí)現(xiàn)C2R有效。從地區(qū)分布統(tǒng)計(jì)，西北、西南、東北地區(qū)，各有1個(gè)省份綜合效率值為1，分別占7個(gè)省份的14.29%；沿海地區(qū)有4個(gè)省的綜合效率值為1，占7個(gè)省份的57.14%。18個(gè)重點(diǎn)省份綜合效率的平均值為0.8562，新疆、陜西、甘肅、青海、云南、重慶、海南共7個(gè)省份的綜合效率值低于平均水平。

2.純技術(shù)效率分析。從表3看，18個(gè)重點(diǎn)省份中有寧夏、內(nèi)蒙古、西藏、遼寧、上海、福建、廣東、浙江、海南9個(gè)省的純技術(shù)效率值達(dá)到了1，表明物流投入資源得到了有效的利用。其中，寧夏、海南2省，雖然實(shí)現(xiàn)了純技術(shù)效率最優(yōu)，但是其規(guī)模效率值小于1，致使綜合效率值未達(dá)到1，未實(shí)現(xiàn)效率最優(yōu)化。黑龍江、吉林、廣西、陜西、云南、甘肅、青海、新疆、重慶9省純技術(shù)效率值小于1。18省中50%的省份純技術(shù)效率值達(dá)到了1，另外50%省份純技術(shù)效率值小于1，呈現(xiàn)地區(qū)間的不平衡現(xiàn)象。以純技術(shù)效率值排序，排名最后3位的是青海、新疆、重慶，其純技術(shù)效率值分別僅為0.6985，0.6631，0.6479，表明這3個(gè)省在物流業(yè)管理技術(shù)、方法等方面相對落后，對物流資源的配置、整合能力存在不足，造成物流資源浪費(fèi)和物流產(chǎn)出效率低下。

3.規(guī)模效率分析。從表3分析，除青海外規(guī)模效率值均大于0.9，青海的規(guī)模效率值偏低，規(guī)模效率值僅為0.6959，處于排名的倒數(shù)第1位。內(nèi)蒙古、西藏、遼寧、上海、福建、廣東、浙江7省處于規(guī)模收益不變的階段。新疆、陜西、甘肅、寧夏、青海，黑龍江、吉林、廣西、重慶、海南10個(gè)省處于規(guī)模收益遞增階段。新疆、陜西、甘肅、青海、廣西、重慶、黑龍江、吉林8個(gè)省，雖處于規(guī)模收益遞增階段，但在現(xiàn)有物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模下，尚未達(dá)到純技術(shù)效率最優(yōu)，表明對現(xiàn)有物流資源的整合利用不足，應(yīng)在挖掘現(xiàn)有物流資源潛力、提升物流運(yùn)作與管理水平的基礎(chǔ)上，擴(kuò)大物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模。云南省處于規(guī)模收益遞減階段，要調(diào)整物流投入，避免盲目擴(kuò)大物流規(guī)模。

4.投入冗余與產(chǎn)出不足分析。從表4看，非DEA有效的省份，存在著投入冗余或產(chǎn)出不足的現(xiàn)象，需要調(diào)整投入量與產(chǎn)出量才能達(dá)到物流效率最優(yōu)。以新疆為例，需要在現(xiàn)有物流資源投入的基礎(chǔ)上，減少0.87億元交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員工資總額和6.7萬公里等級(jí)公路里程，同時(shí)增加2161.79億噸公里貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量。

結(jié)論及建議

本文采用DEA模型對我國“一帶一路”18個(gè)重點(diǎn)省份（含自治區(qū)、直轄市）物流投入產(chǎn)出效率進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)內(nèi)蒙古、西藏、遼寧、上海、福建、廣東、浙江7省的綜合效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值都達(dá)到了1，物流投入產(chǎn)出DEA有效。寧夏、海南物流投入產(chǎn)出的純技術(shù)效率有效，對現(xiàn)有的物流資源實(shí)現(xiàn)了合理的配置和利用，但其規(guī)模效率較低，物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模不夠大，可以通過做大物流業(yè)規(guī)模實(shí)現(xiàn)效率最優(yōu)。新疆、陜西、甘肅、青海、廣西、重慶、黑龍江、吉林8個(gè)省份的純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值均小于1，處于規(guī)模收益遞增階段，建議應(yīng)用先進(jìn)的物流技術(shù)與物流管理方法，提升物流業(yè)運(yùn)作管理水平，調(diào)整物流投入與產(chǎn)出水平，實(shí)現(xiàn)物流效率的提升。云南省的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均小于1，處于規(guī)模收益遞減階段，需要控制物流投入，調(diào)整投入結(jié)構(gòu)，適當(dāng)縮小物流規(guī)模，避免盲目擴(kuò)大物流規(guī)模。

各地區(qū)物流發(fā)展不平衡。我國“一帶一路”18個(gè)重點(diǎn)省份（含自治區(qū)、直轄市）的物流效率狀況呈現(xiàn)出區(qū)域性不平衡。沿海地區(qū)的上海、福建、廣東、浙江、海南5省，除海南省外其余4省的物流投入產(chǎn)出均為DEA有效，其它13個(gè)非沿海省份中，除了內(nèi)蒙古、西藏外，綜合效率值均小于1。這反映出沿海地區(qū)與非沿海地區(qū)物流發(fā)展的不平衡性，特別是西部地區(qū)物流發(fā)展相對落后，容易形成“一帶一路”經(jīng)濟(jì)帶物流通道的短板，從而影響整體通道的物流效率。因此建議合理規(guī)劃物流體系，合理配置物流資源，發(fā)揮物流資金、物流人才、物流技術(shù)、物流管理等資源的協(xié)同效益，提升物流效率。

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