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內(nèi)容摘要:本文運用DEA模型分析了2014年我國“一帶一路”重點18省物流的投入產(chǎn)出效率,結果顯示內(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、商務部經(jīng)國務院授權聯(lián)合發(fā)布了《推動共建絲綢之路經(jīng)濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》,規(guī)劃了框架思路、合作重點、合作機制等,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,實行更加積極主動的開放戰(zhàn)略,加強東中西互動合作,全面提升開放型經(jīng)濟水平。重點涉及的18個省份(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。而實現(xiàn)高效率的物流運行是這些重點省份在“一帶一路”建設中發(fā)揮作用的重要基礎。但是,在物流規(guī)劃與建設實踐中,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設施規(guī)?;ㄔO,不注重提升物流運行的效率,造成投入產(chǎn)出效率低下的問題。因此,關注重點省份物流均衡發(fā)展,提升物流運行效率,對我國“一帶一路”系統(tǒng)工程建設具有重要的作用?;诖?,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。
相關研究綜述
國內(nèi)外有許多學者運用數(shù)據(jù)包絡分析(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)技術無效性、規(guī)模無效性。Hokoy Min(2006)利用產(chǎn)出導向法評價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)運用DEA構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商。雋志才(1994)應用DEA模型對公路運輸企業(yè)的技術有效性和規(guī)模有效性進行了分析并提出了改進建議。云俊與張帆(2006)利用 DEA 模型對寧波港等8大港口物流效率進行評價,提出通過均衡投入提升物流效率等建議。鄧學平和王旭等學者(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省社會物流效率進行評價并提出改進建議。余泳澤、武鵬(2010)利用隨機前沿生產(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)展情況為實例分析,對運用DEA對物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展縱向評價的實用性進行驗證;陳松、惠青、郭延江(2013)運用 DEA-Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)方法評價海南省物流業(yè)的動態(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)的物流效率進行了分析并提出改進措施建議。潘濤(2015)運用超效率DEA方法評估 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)濟帶物流業(yè)效率進行評價并分析了影響因素。
綜上所述,國內(nèi)外學者運用數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)進行物流效率的評價一直是研究的熱點。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行了探討,積累了較豐富的理論基礎,許多學者利用DEA模型對其研究范圍的物流效率進行了評價,得出了較有價值的結論和建議。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,借鑒已有相關研究成果,進一步完善省域物流效率評價的DEA模型指標體系,以18個重點省份為研究對象,對其物流效率進行分析,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模型及指標選取
(一)DEA模型簡介
數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)最早由美國運籌學家A.Charnes,W.W.Cooper 和 E.Rhodes 在1978 年提出,是運用數(shù)學工具評價經(jīng)濟系統(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)出的多目標決策單元的績效評價?;镜臄?shù)據(jù)包絡分析模型有C2R模型和BC2模型, C2R模型基于決策單元(DMU)規(guī)模報酬固定的假設,不考慮規(guī)模大小對運行效率造成的影響,可評價其綜合有效性。BC2模型基于決策單元規(guī)模報酬可變的假設,評價其純技術有效性,均可運用投入導向或產(chǎn)出導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)濟活動同時為技術有效和規(guī)模有效。θ*=1,但至少某個輸入或者輸出大于0,則決策單元j0為弱DEA有效,決策單元不同時為技術效率最佳和規(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)模報酬假設更改為可變規(guī)模報酬(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,則稱被評價決策單元相對技術有效且規(guī)模有效;若θ0=1 ,但 S0-,S0+不同時等于零向量,則稱被評價決策單元為弱DEA有效,這時該被評價的決策單元不是同時技術有效和規(guī)模有效。若 θ0<1,則稱此被評價的決策單元為非DEA有效。
(二)指標選取
通過梳理運用DEA模型研究區(qū)域物流效率的現(xiàn)有相關研究成果,發(fā)現(xiàn)在指標的選擇思路上有著較大的相同點,但在具體指標取舍上存在一些不同。由于我國對于物流業(yè)的界定模糊,物流相關數(shù)據(jù)因歷史統(tǒng)計口徑差異缺乏可比性,大部分研究選擇交通運輸、倉儲及郵政業(yè)相關的就業(yè)人數(shù)、全社會固定資產(chǎn)投資和等級公路里程作為物流投入指標,選擇交通運輸、倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)值指標、貨運量指標、貨運周轉(zhuǎn)量指標等作為物流產(chǎn)出指標。本文在投入指標和產(chǎn)出指標選取時,在已有研究成果的基礎上進行綜合比較,考慮數(shù)據(jù)的可獲得性,力求較全面地反映一個區(qū)域的物流投入和物流產(chǎn)出,但又要避免重復。因此,在投入指標上從人力、物力、財力系統(tǒng)考慮,增加了現(xiàn)有研究成果較少選擇的“交通運輸、倉儲和郵政業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員工資總額”指標,以更全面反映人力、財力的投入。在產(chǎn)出指標上剔除了“貨運量”,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“交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值”和反映地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的“地區(qū)生產(chǎn)總值”形成組合產(chǎn)出指標,具體指標選取詳見表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)出指標體系,根據(jù)國家統(tǒng)計局網(wǎng)站公布的《2015中國統(tǒng)計年鑒》和物流產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺網(wǎng)站,收集并整理了2014年18個重點省份的物流相關數(shù)據(jù)(見表2)。
(二)計算結果
根據(jù) 2014年18個重點省份的物流數(shù)據(jù),運用數(shù)據(jù)包絡分析軟件MaxDEA5.0求解,可分析C2R和BC2等模型的技術有效性、規(guī)模有效性。以每一個省份作為一個決策單元(DMU),通過軟件自動運行計算,比較各省份物流運行相對效率,計算結果見表3。對于非技術有效的決策單元,進一步計算其投入冗余和產(chǎn)出不足的數(shù)量,計算結果見表4。
(三)計算結果分析
1.綜合效率分析。從表3的計算結果來看,“一帶一路”經(jīng)濟區(qū)的18個重點省份中有內(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,沒有實現(xiàn)C2R有效。從地區(qū)分布統(tǒng)計,西北、西南、東北地區(qū),各有1個省份綜合效率值為1,分別占7個省份的14.29%;沿海地區(qū)有4個省的綜合效率值為1,占7個省份的57.14%。18個重點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個省份的綜合效率值低于平均水平。
2.純技術效率分析。從表3看,18個重點省份中有寧夏、內(nèi)蒙古、西藏、遼寧、上海、福建、廣東、浙江、海南9個省的純技術效率值達到了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,雖然實現(xiàn)了純技術效率最優(yōu),但是其規(guī)模效率值小于1,致使綜合效率值未達到1,未實現(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省純技術效率值小于1。18省中50%的省份純技術效率值達到了1,另外50%省份純技術效率值小于1,呈現(xiàn)地區(qū)間的不平衡現(xiàn)象。以純技術效率值排序,排名最后3位的是青海、新疆、重慶,其純技術效率值分別僅為0.6985,0.6631,0.6479,表明這3個省在物流業(yè)管理技術、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,尚未達到純技術效率最優(yōu),表明對現(xiàn)有物流資源的整合利用不足,應在挖掘現(xiàn)有物流資源潛力、提升物流運作與管理水平的基礎上,擴大物流產(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上,減少0.87億元交通運輸、倉儲和郵政業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員工資總額和6.7萬公里等級公路里程,同時增加2161.79億噸公里貨運周轉(zhuǎn)量。
結論及建議
本文采用DEA模型對我國“一帶一路”18個重點省份(含自治區(qū)、直轄市)物流投入產(chǎn)出效率進行了分析,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、純技術效率值和規(guī)模效率值都達到了1,物流投入產(chǎn)出DEA有效。寧夏、海南物流投入產(chǎn)出的純技術效率有效,對現(xiàn)有的物流資源實現(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個省份的純技術效率值和規(guī)模效率值均小于1,處于規(guī)模收益遞增階段,建議應用先進的物流技術與物流管理方法,提升物流業(yè)運作管理水平,調(diào)整物流投入與產(chǎn)出水平,實現(xiàn)物流效率的提升。云南省的綜合效率、純技術效率、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)整投入結構,適當縮小物流規(guī)模,避免盲目擴大物流規(guī)模。
各地區(qū)物流發(fā)展不平衡。我國“一帶一路”18個重點省份(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、物流管理等資源的協(xié)同效益,提升物流效率。
參考文獻:
1.Banker R.D.,Chmaes A.,Cooper W.W.Models for the estimation of technical and scale inefficies in data envelopment analysis[J].Management Science,1984(30)
2.Hokey Min,Seong Jong JOO.Benchmarking the operational efficiency of third party logistics providers using data envelopment analysis[J].Supply Chain Management,2006(3)
3.Reza Farzipoor Saen.A Mathematical model for selecting third-party reverse logistics providers[J].International Journal of Procurement Management,2009(2)
4.雋志才,金俊武,王景星.DEA方法與運輸企業(yè)技術規(guī)模的有效性[J].公路交通科技,1994(12)
5.云俊,張帆.基于DEA模型的港口物流效率評價[J].統(tǒng)計與決策,2006(19)
6.鄧學平.王旭等.我國物流企業(yè)全要素生產(chǎn)效率分析[J].系統(tǒng)工程,2008(6)
7.黃勇,徐景昊.我國中部6省社會物流效率的分析與評價[J].鐵道運輸與經(jīng)濟,2009(11)
8.余泳澤,武鵬.我國物流產(chǎn)業(yè)效率及其影響因素的實證研究——基于中國省際數(shù)據(jù)的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)分析[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究,2010(1)
9.田振中.我國區(qū)域物流業(yè)運行效率評價及其影響因素[J].商業(yè)經(jīng)濟研究,2011(33)
10.張春梅,王征宇,高俊霞.基于DEA的內(nèi)蒙古物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展有效性評價[J].物流技術,2011(1)
11.陳松,惠青,郭延江.基于DEA-Malmquist的海南省物流業(yè)動態(tài)效率評價[J].鐵道運輸與經(jīng)濟,2013(6)
12.孟魁.基于三階段DEA方法的中部六省物流效率評價[J].統(tǒng)計與決策,2014(2)
13.陳小燕,李穎.福建省區(qū)域物流效率實證研究[J].物流技術,2015(17)
14.潘濤.河南省物流業(yè)效率演化發(fā)展的影響因素[J].社會科學家,2015(8)
15.張璇,楊雪榮,王峰.新絲綢之路經(jīng)濟帶物流效率評價——基于三階段DEA實證分析[J].學習與實踐,2016(5)
16.郝海,顧培亮,盧奇.帶有評價準則的數(shù)據(jù)包絡分析模型[J].天津大學學報,2002(5)