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個省、直轄市和自治區(qū)物流業(yè)效率評價模型和指標體系。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)模效率都達到了最優(yōu)，非DEA有效決策單元的8個省份存在投入冗余和產(chǎn)出不足兩方面的原因，并提出針對性建議。

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

中圖分類號：F259.27 文獻標識碼：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)整體運行效率提高作為發(fā)展目標之一。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）是一種基于被評價對象間相對比較的非參數(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的優(yōu)勢，因此被廣泛運用到宏觀經(jīng)濟、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，2015）。

1 數(shù)據(jù)選取

評價物流業(yè)效率使用的指標在統(tǒng)計年鑒中沒有具體的對應(yīng)數(shù)據(jù)，鑒于我國物流業(yè)增加值統(tǒng)計中交通運輸、倉儲和郵政業(yè)占到了物流業(yè)增加值的83%以上，因此可以使用交通運輸、倉儲和郵政業(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指標的選取需要大致滿足兩個關(guān)系：x能生產(chǎn)y，y是由x生產(chǎn)出來的，同時，DEA模型中指標之間的共線性不會影響分析結(jié)果（成剛，2014）。

本文在文獻研究基礎(chǔ)上，并考慮數(shù)據(jù)可獲得性，選取了交通運輸、倉儲和郵政業(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，貨運量、貨物周轉(zhuǎn)量和交通運輸、倉儲和郵政業(yè)生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出指標。見表1。

2 實證分析

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

（3）模型求解：運用MAXDEA6.6軟件，選擇投入導向（Input-oriented），投入導向關(guān)注的是在不減少產(chǎn)出的條件下，要達到技術(shù)有效率時各項投入應(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，投入對總效率的影響。效率值為1時說明有效，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)出也會增加。需要說明的是，效率值等于1時僅表明決策單元是弱有效，效率值為1同時滿足松弛值均為0時說明決策單元為強有效。

通過表3可以看出，內(nèi)蒙古、廣西、貴州和寧夏4個省份的所有松弛值均為0，表明4個省份的物流業(yè)效率相對其他省份為強有效。對于物流業(yè)物流水平評價為無效的8個省份來說，可參考表2的數(shù)值進行改進，改進方向是減少投入或增加產(chǎn)出。投入指標松弛變量值為負數(shù)，意味著減少投入，產(chǎn)出指標松弛變量值為正數(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)效率強于其他省份，總體效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都達到了最優(yōu)，并且規(guī)模效益處于不變的狀態(tài)，物流設(shè)備、技術(shù)和管理達到了較好的狀態(tài)，物流業(yè)較發(fā)達。

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情況。同時，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：

[1] 王琴梅，譚翠娥. 對西安市物流效率及其影響因素的實證研究——基于DEA模型和Tobit回歸模型的分析[J]. 軟科學，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. 低碳環(huán)境下中國物流業(yè)效率評價研究[J]. 鐵道運輸與經(jīng)濟，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，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：知識產(chǎn)權(quán)出版社，2014.