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        基于DEA的X省農(nóng)產(chǎn)品物流效率分析

        2018-10-19 15:38:03王珊
        企業(yè)文化 2018年30期
        關(guān)鍵詞:農(nóng)產(chǎn)品物流DEA模型

        王珊

        摘要:我國人口眾多,農(nóng)產(chǎn)品需求量大,但流通存在渠道不暢、效率低、耗損高等問題,而國內(nèi)外針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流效率的研究并不多。本文建立DEA模型,以X省為研究對(duì)象,對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流效率進(jìn)行了靜態(tài)數(shù)據(jù)分析。

        關(guān)鍵詞:農(nóng)產(chǎn)品物流;物流效率;DEA模型

        我國是一個(gè)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、流通和消費(fèi)大國,農(nóng)產(chǎn)品物流在物流體系中占舉足輕重地位,但存在“買難賣難”的流通問題。中央一號(hào)文件連續(xù)聚焦農(nóng)產(chǎn)品流通,提出提高農(nóng)產(chǎn)品流通效率、完善農(nóng)村物流服務(wù)體系和創(chuàng)新流通方式等。對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流效率的研究并不多,且以定性分析居多,因此對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流效率研究具有理論和實(shí)踐意義。本文以農(nóng)產(chǎn)品物流固定資產(chǎn)投資額、物流從業(yè)人員數(shù)量和貨運(yùn)汽車擁有量為輸入,以貨運(yùn)量和物流總額為輸出建立DEA模型,對(duì)X省農(nóng)產(chǎn)品物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,為提高農(nóng)產(chǎn)品物流效率提供依據(jù)。

        一、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

        He H[1]認(rèn)為市場、交通設(shè)施等是影響物流效率的外因,物流中心及成本是內(nèi)因。Merkert R[2]指出提高物流效率要考慮基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和利用率。高慕瑾[3]運(yùn)用DEA構(gòu)建物流效率多投入、多產(chǎn)出體系。崔振洪[4]、汪旭暉[5]分別運(yùn)用Malmquist指數(shù)法、隨機(jī)前沿法對(duì)農(nóng)產(chǎn)品流通效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。李愛軍[6]運(yùn)用DEA對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈發(fā)展效率作了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分析??偟膩碚f,農(nóng)產(chǎn)品物流是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng),國內(nèi)外學(xué)者對(duì)其研究缺乏一定系統(tǒng)性。本文在文獻(xiàn)基礎(chǔ)上對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流效率研究。

        二、研究方法與模型

        (一)DEA模型描述

        規(guī)模報(bào)酬不變(CCR)和規(guī)模收益可變(BCC)是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)的常見模型,BCC將CCR中技術(shù)效率分為規(guī)模效率和純技術(shù)效率。綜合技術(shù)效率受決策單元配置能力等影響,純技術(shù)效率受決策單元管理等影響,規(guī)模效率受決策單元規(guī)模影響。各市環(huán)境有差異,故假設(shè)模型中規(guī)模報(bào)酬可變,選BCC模型。投入導(dǎo)向下BCC模型表示為:

        其中,VD為有效值,xj、yj為投入產(chǎn)出量,s+為松弛變量,s-為剩余變量,λj為組合比例。

        (二)建立DEA模型

        根據(jù)柯布--道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)思想,選農(nóng)產(chǎn)品固定資產(chǎn)投資額為資本投入,農(nóng)產(chǎn)品從業(yè)人員數(shù)量為勞動(dòng)力投入,貨運(yùn)汽車擁有量替代技術(shù)。農(nóng)產(chǎn)品貨運(yùn)量和農(nóng)產(chǎn)品物流總額為產(chǎn)出指標(biāo)。故農(nóng)產(chǎn)品物流固定資產(chǎn)投資額、物流從業(yè)人員數(shù)量、貨運(yùn)汽車擁有量為輸入,農(nóng)產(chǎn)品貨運(yùn)量和物流總額為輸出。

        (三)數(shù)據(jù)來源

        通過統(tǒng)計(jì)年鑒查找X省九市的相關(guān)數(shù)據(jù)。其中農(nóng)產(chǎn)品物流固定資產(chǎn)投資額、物流從業(yè)人員數(shù)量、貨物運(yùn)量沒有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),分別以交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)的固定資產(chǎn)投資額和從業(yè)人員數(shù)量以及農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量代替。

        三、實(shí)證分析

        基于DEA中BCC模型,以投入導(dǎo)向型,利用DEAP 2.1軟件計(jì)算出X省農(nóng)產(chǎn)品物流效率評(píng)估值。結(jié)果表明,X省九市農(nóng)產(chǎn)品物流效率均達(dá)到DEA有效,綜合效率最低值0.608,均值0.880;純技術(shù)效率最低值0.817,均值0.943;規(guī)模效率最低0.684,均值0.931。說明X省農(nóng)產(chǎn)品物流體系發(fā)展較為均衡,投入產(chǎn)出較為合理,農(nóng)產(chǎn)品物流整體發(fā)展態(tài)勢較好。

        四、結(jié)論

        提高農(nóng)產(chǎn)品物流效率是一個(gè)龐大的綜合工程,不僅有助于國家制定和調(diào)整政策,也有利于穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品物價(jià)水平,改善居民生活質(zhì)量。本文以X省為例,基于DEA中BCC模型,建立了包括農(nóng)產(chǎn)品物流固定資產(chǎn)投資額、農(nóng)產(chǎn)品物流從業(yè)人員數(shù)量和貨運(yùn)汽車擁有量3個(gè)輸入指標(biāo),農(nóng)產(chǎn)品貨物運(yùn)量和農(nóng)產(chǎn)品物流總額2個(gè)輸出指標(biāo)的農(nóng)產(chǎn)品物流效率評(píng)價(jià)體系,以X省為例對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

        參考文獻(xiàn):

        [1]He H,Cheng H.Analyzing key influence factors of city logistics development using the fuzzy decision making trial and evaluation laboratory(DEMATEL)method[J].2012,6 (45):11281-11293.

        [2]Merkert R,Mangia L.Efficiency of Italian and Norwegian airports:A matter of management or of the level of competition in remote regions?[J].Transportation Research Part A Policy&Practice,2014,62 (2):30-38.

        [3]高慕瑾.基于DEA的陜西省物流業(yè)效率研究[D].西北農(nóng)林科技大學(xué),2012.

        [4] 崔振洪,王家旭,華振,等 . 我國農(nóng)產(chǎn)品物流效率評(píng)價(jià)及影響因素分析 [J]. 物流技術(shù),2014 (9):114-116.

        [5] 汪旭暉,文靜怡,等.我國農(nóng)產(chǎn)品物流效率及其區(qū)域差異——基于省際面板數(shù)據(jù)的 SFA 分析 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理,2015,37 (1):26-32.

        [6] 李愛軍,黎娜,等 . 基于 DEA 和 Malmquist 指數(shù)模型的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈效率研究 [J]. 統(tǒng)計(jì)與決策,2017 (11):42-45.

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