董 博，段滿珍，李珊珊，軋紅穎

（華北理工大學(xué)?建筑工程學(xué)院，河北?唐山?063009）

基于 DEA 的區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)

董 博，段滿珍，李珊珊，軋紅穎

（華北理工大學(xué)?建筑工程學(xué)院，河北?唐山?063009）

我國(guó)物流業(yè)發(fā)展規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，物流業(yè)碳排放狀況日益嚴(yán)重。在構(gòu)建區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，通過將非期望產(chǎn)出指標(biāo)轉(zhuǎn)為投入指標(biāo)，建立包含非期望產(chǎn)出指標(biāo)的區(qū)域物流低碳績(jī)效?DEA?評(píng)價(jià)模型。以我國(guó)?28?個(gè)省、自治區(qū)和直轄市的區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)為例進(jìn)行計(jì)算，獲得以各區(qū)域?yàn)闆Q策單元的區(qū)域物流低碳績(jī)效的效率值，并結(jié)合評(píng)價(jià)結(jié)果提出區(qū)域物流低碳運(yùn)營(yíng)策略。

區(qū)域物流；低碳績(jī)效評(píng)價(jià)；DEA

全球氣候變暖和能源短缺已經(jīng)成為人類共同面臨的問題和挑戰(zhàn)。在此背景下，低碳經(jīng)濟(jì)應(yīng)運(yùn)而生，成為應(yīng)對(duì)氣候變化、構(gòu)建全球責(zé)任共同體的重要途徑。近年來我國(guó)物流業(yè)發(fā)展快速，已經(jīng)成為繼制造業(yè)之后的第 2 大碳排放大戶[1-2]。低碳經(jīng)濟(jì)背景下，低碳物流指物流活動(dòng)中將環(huán)境作為重要考慮因素，一方面注重運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、流通加工、包裝和廢棄物回收等物流環(huán)節(jié)的低碳化；另一方面，注重物流管理的低碳化，實(shí)現(xiàn)減少碳排放與節(jié)約資源并重，形成一個(gè)與環(huán)境共生的物流系統(tǒng)。構(gòu)建低碳經(jīng)濟(jì)背景下區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)體系，全面衡量區(qū)域物流低碳經(jīng)營(yíng)方式，引導(dǎo)物流業(yè)走低碳發(fā)展之路，對(duì)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)低碳化發(fā)展十分重要。

1基于DEA的區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 (Data Envelopment Analysis，DEA) 模型是由 Charnes，Cooper 和 Rhodes 在 Farrell的效率評(píng)價(jià)理論基礎(chǔ)上提出來的，在實(shí)際問題應(yīng)用中，DEA 方法具有明顯的經(jīng)濟(jì)和管理意義。DEA模型用于評(píng)價(jià)具有多指標(biāo)投入與多指標(biāo)產(chǎn)出特點(diǎn)的相同類型決策單元的相對(duì)效率，所需指標(biāo)少，可以對(duì)無法價(jià)格化甚至難以輕易確定權(quán)重的指標(biāo)進(jìn)行分析，不需要任何變量間的函數(shù)假設(shè)，具有較高的靈敏度與可靠性，適合性質(zhì)相同的決策單元之間的評(píng)估比較。為此，采用 DEA 方法對(duì)區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)進(jìn)行研究。

1.1構(gòu)建區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

區(qū)域物流通過資源投入進(jìn)行生產(chǎn)，獲得相應(yīng)的產(chǎn)出及經(jīng)濟(jì)效益，生產(chǎn)過程中消耗的資源與產(chǎn)生的污染物對(duì)環(huán)境產(chǎn)生影響。低碳經(jīng)濟(jì)背景下，區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)要為地方政府和物流企業(yè)決策提供必要的信息和依據(jù)，指標(biāo)選擇應(yīng)突出資源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，體現(xiàn)概括性、動(dòng)態(tài)性、可比性與可操作性原則。根據(jù)區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的基本原則，將評(píng)價(jià)指標(biāo)分為 3 大類。其中，生產(chǎn)過程中消耗的資源被稱為“投入”指標(biāo)，產(chǎn)出的產(chǎn)品和獲得的經(jīng)濟(jì)效益被稱為“期望產(chǎn)出”指標(biāo)，產(chǎn)出的污染物則被稱為“非期望產(chǎn)出”指標(biāo)。結(jié)合投入與產(chǎn)出屬性對(duì)所篩選的區(qū)域物流低碳績(jī)效指標(biāo)進(jìn)行歸類，將固定資產(chǎn)總額、人員總數(shù)、能源消費(fèi)總量、電力消費(fèi)總量 4 個(gè)影響指標(biāo)歸為投入指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)值越小越好；將生產(chǎn)總值、單位碳的綠地密度、綠地覆蓋率、貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量 5 個(gè)影響指標(biāo)歸為期望產(chǎn)出指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)值越大越好；將碳排放總量、碳排放強(qiáng)度、綜合碳排放系數(shù)、固體廢棄物總量 4 個(gè)指標(biāo)歸為非期望產(chǎn)出指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)值越小越好。構(gòu)建區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖 1 所示。

圖1　區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2構(gòu)建基于 DEA 的區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)模型

1.2.1DEA 模型

在對(duì)一組決策單元進(jìn)行效率評(píng)價(jià)時(shí)，DEA 方法需要生產(chǎn)過程的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)，得出輸入、輸出數(shù)據(jù)形成包絡(luò)面的有效部分即生產(chǎn)前沿面，通過構(gòu)建最優(yōu)的生產(chǎn)前沿面，測(cè)算決策單元的相對(duì)效率值[3-4]。Charnes 等基于投入產(chǎn)出分析原理，通過DEA-CCR 模型對(duì)決策單元的有效性進(jìn)行評(píng)價(jià)。基于投入產(chǎn)出的 DEA-CCR 對(duì)偶模型為[5]

式中：θ*目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解，θ*∈?[0，1]；θ 為決策單元的效率值；xij為第 j 個(gè)決策單元的第 i 種投入指標(biāo)的值；yrj為第 j 個(gè)決策單元的第 r 種期望產(chǎn)出指標(biāo)的值；xik為第 k 個(gè)決策單元的第 i 種投入指標(biāo)的值；yrk為第 k 個(gè)決策單元的第 r 種期望產(chǎn)出指標(biāo)的值；λj為第 j 個(gè)決策單元的參考標(biāo)桿系數(shù)；為第 i 種投入指標(biāo)的松弛量；為第 r 種期望產(chǎn)出指標(biāo)的松弛量；m 為投入指標(biāo)個(gè)數(shù)；s 為期望產(chǎn)出指標(biāo)個(gè)數(shù)；n 為決策單元個(gè)數(shù)。

1.2.2基于 DEA 的區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)模型

DEA-CCR 模型能夠解決只涉及投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)的傳統(tǒng)效率評(píng)價(jià)問題[6]。區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中包含投入、期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出3 類指標(biāo)，超出了傳統(tǒng)效率評(píng)價(jià)問題的范圍。通過將非期望產(chǎn)出指標(biāo)作為投入指標(biāo)的方法，對(duì)原有模型添加新的約束條件，將問題轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)效率評(píng)價(jià)問題。將非期望產(chǎn)出指標(biāo)作為投入指標(biāo)處理后得出的效率評(píng)價(jià)模型為

式中：h*為目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解，h*∈?[0，1]；h 為決策單元的效率值；btj為第 j 個(gè)決策單元的第 t 種非期望產(chǎn)出指標(biāo)的值；btk為第 k 個(gè)決策單元的第 t 種非期望產(chǎn)出指標(biāo)的值；為第 t 種非期望產(chǎn)出指標(biāo)的松弛量；t 為非期望產(chǎn)出指標(biāo)個(gè)數(shù)。

2案例分析

2.1數(shù)據(jù)計(jì)算

應(yīng)用基于 DEA 的區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)模型對(duì)全國(guó) 28 個(gè)省、自治區(qū)和直轄市的區(qū)域物流低碳績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，將各省、自治區(qū)和直轄市看成決策單元，根據(jù)區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，選取2002 年、2014 年全國(guó) 28 個(gè)省、自治區(qū)和直轄市的區(qū)域物流投入指標(biāo)、期望產(chǎn)出指標(biāo)和非期望產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用 MaxDEA 軟件進(jìn)行求解[7-8]，得到各地區(qū)物流低碳績(jī)效的效率值數(shù)據(jù)，如表1所示。

表1　各地區(qū) 2002 年與 2014 年物流低碳績(jī)效的效率值匯總

為方便進(jìn)行數(shù)值分析，根據(jù)表1數(shù)據(jù)繪制區(qū)域物流低碳績(jī)效的效率值折線圖，如圖2所示。

2.2區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果分析

根據(jù)模型 ⑵，h*∈?[0，1]；h 越小表示投入可以縮減的幅度越大，效率越低。當(dāng) h*= 1 時(shí)說明被評(píng)價(jià)決策單元位于前沿面上，處于有效狀態(tài)。由圖2中 2 條曲線的走向可以看出，2002—2014 年我國(guó)華北、東北、西南、西北地區(qū)物流低碳績(jī)效的效率值波動(dòng)較大。

（1）華北地區(qū)的河北、山西、內(nèi)蒙古 3 省區(qū)2014 年效率值較 2002 年有大幅度降低，表明在這些地區(qū)的區(qū)域物流發(fā)展中，物流低碳績(jī)效降低。該區(qū)域人口密集、重工業(yè)發(fā)達(dá)，作為我國(guó)重要的鋼鐵、煤炭生產(chǎn)及輸出基地，物流運(yùn)輸各環(huán)節(jié)對(duì)環(huán)境影響較大，特別是以煤炭、油料等非再生能源為主的物流能源結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境造成嚴(yán)重影響。因此，該區(qū)域亟待改善物流企業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，通過發(fā)展可再生能源技術(shù)與節(jié)能減排技術(shù)改善能源結(jié)構(gòu)，逐步建立低碳能源系統(tǒng)，推動(dòng)物流企業(yè)低碳化發(fā)展。走低碳發(fā)展之路成為該區(qū)域物流發(fā)展的重點(diǎn)。

圖2　各地區(qū) 2002 年與 2014 年效率值

（2）東北地區(qū)的黑龍江、吉林、遼寧 3 省區(qū)域物流低碳發(fā)展水平不均衡，黑龍江、遼寧 2 省的區(qū)域物流低碳績(jī)效的效率值 2014 年較 2002 年有所下降。東北地區(qū)作為我國(guó)老工業(yè)基地，其物流特點(diǎn)為大進(jìn)大出。近年來東北地區(qū)商貿(mào)物流發(fā)展迅速，潛力較大，但該區(qū)域物流仍處于高成本、低效率的發(fā)展階段，存在物流節(jié)點(diǎn)設(shè)置不合理、物流標(biāo)準(zhǔn)化程度低、多式聯(lián)運(yùn)發(fā)展緩慢等情況。因此，該區(qū)域在物流發(fā)展過程中應(yīng)制定與實(shí)施低碳運(yùn)營(yíng)策略，明確區(qū)域低碳物流發(fā)展目標(biāo)，積極引導(dǎo)區(qū)域低碳物流有序發(fā)展。①優(yōu)化區(qū)域物流節(jié)點(diǎn)設(shè)置。物流節(jié)點(diǎn)對(duì)于整個(gè)物流活動(dòng)具有重要的意義，物流節(jié)點(diǎn)的設(shè)置是否優(yōu)化能夠決定物流系統(tǒng)的運(yùn)作效率。區(qū)域物流節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化不僅有利于實(shí)現(xiàn)物流企業(yè)的低碳化運(yùn)營(yíng)，而且能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。②提高區(qū)域物流標(biāo)準(zhǔn)化程度，推進(jìn)物流標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，提高物流企業(yè)間的聯(lián)合及各物流環(huán)節(jié)的銜接水平。③推動(dòng)多式聯(lián)運(yùn)的發(fā)展，充分利用公路、鐵路、水路、航空等各種運(yùn)輸線路和基礎(chǔ)設(shè)施資源，發(fā)揮不同運(yùn)輸方式的優(yōu)勢(shì)，使物流企業(yè)的集疏運(yùn)更節(jié)約、高效和環(huán)保，在加快物流運(yùn)輸、降低物流成本的同時(shí)實(shí)現(xiàn)低碳目標(biāo)。

（3）西南地區(qū)四川、云南 2 省區(qū)域物流低碳績(jī)效的效率值較低，特別是四川省 2002 年、2014 年的物流低碳績(jī)效效率值均低于 1。這 2 個(gè)省地處西南，人口分布較密集，物流基礎(chǔ)較為薄弱，物流信息化建設(shè)水平低，部分物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)者缺乏低碳運(yùn)營(yíng)意識(shí)。第一，應(yīng)提升物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)者的低碳運(yùn)營(yíng)意識(shí)，積極倡導(dǎo)低碳物流的發(fā)展方式，加快現(xiàn)代物流發(fā)展進(jìn)程，力爭(zhēng)縮小與沿海發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，并在發(fā)展過程中注重對(duì)環(huán)境的影響。第二，應(yīng)重視在流通過程中的低碳化，如運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)等活動(dòng)中主動(dòng)減少?gòu)U氣排放、降低噪聲污染和交通阻塞等問題，讓物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)者意識(shí)到只有經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和生態(tài)效益的同步，才能實(shí)現(xiàn)企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。第三，應(yīng)推進(jìn)區(qū)域物流信息化建設(shè)。物流信息化可以大大地提高物流管理效率和水平，提升物流服務(wù)質(zhì)量，同時(shí)降低物流能源消耗，促進(jìn)物流企業(yè)節(jié)能減排，實(shí)現(xiàn)物流成本節(jié)約，踐行區(qū)域物流低碳運(yùn)營(yíng)要求。

（4）西北地區(qū)的陜西、甘肅、新疆各省區(qū) 2014年較 2002 年區(qū)域物流低碳績(jī)效效率值有所上升，表明該區(qū)域近年來注重發(fā)展低碳物流，已經(jīng)取得良好效果，但由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，仍存在物流經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)、物流發(fā)展不均衡等問題。鑒于西北地區(qū)身居內(nèi)陸，擁有“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”的特殊區(qū)位優(yōu)勢(shì)，應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)區(qū)域低碳物流發(fā)展，完善物流功能，實(shí)現(xiàn)地方政府、內(nèi)陸城市、港口、物流企業(yè)等多方共贏的局面。

3結(jié)束語(yǔ)

在區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)中，將非期望產(chǎn)出指標(biāo)轉(zhuǎn)換為投入指標(biāo)，建立基于 DEA 的區(qū)域物流低碳績(jī)效評(píng)價(jià)模型，并通過區(qū)域物流低碳績(jī)效的效率值分析，驗(yàn)證模型的合理性和科學(xué)性，為區(qū)域物流

(??)(??)低碳發(fā)展提供重要衡量指標(biāo)。各區(qū)域應(yīng)結(jié)合地區(qū)特點(diǎn)和物流發(fā)展實(shí)際情況，在促進(jìn)物流發(fā)展的同時(shí)，兼顧生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)效益的平衡，借鑒各地區(qū)低碳物流發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，探索低碳物流發(fā)展方式，制定和實(shí)施低碳物流發(fā)展策略，走可持續(xù)的低碳物流發(fā)展之路。

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責(zé)任編輯：王 靜

Low-Carbon-Oriented Performance Evaluation of Regional Logistic Activities by DEA Model

DONG Bo, DUAN Man-zhen, LI Shan-shan, YA Hong-ying

(College of Civil and Architectural Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan 063009，Hebei，China)

Low-carbon-oriented logistic performance evaluation causes growing attention as the logistic industry develops fast and its scale increases quickly. Focused on the construction of carbon footprint evaluation indices system on regional logistic activities, the paper establishes the DEA evaluation model which includes unexpected output indices by transforming the unexpected output indices into input indices, and uses the data of 28 provinces which can be regarded as independent decision making units to calculate and measure the efficiency value of regional efforts to decrease the carbon emissions and puts forward regional low-carbon-oriented strategies based on low-carbon-oriented performance evaluation results.

Regional Logistic Activities; Low-Carbon-Oriented Performance Evaluation; DEA

1003-1421(2016)10-0018-04

F259.27

A

10.16668/j.cnki.issn.1003-1421.2016.10.04

2015-12-03

2016-07-29

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51378171；61374157)；華北理工大學(xué)青年基金項(xiàng)目(S201417)