交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)中占有舉足輕重的地位，具有基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性的特點(diǎn)。公路運(yùn)輸作為常規(guī)五大運(yùn)輸方式之一，在崎嶇山路、短窄小路及其他運(yùn)輸方式不能到達(dá)的地方等可以發(fā)揮極大的作用，有助于促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。公路運(yùn)輸貨物效率水平體現(xiàn)了各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)水平、資源配置情況及運(yùn)輸規(guī)模高低，直接影響政府對(duì)公路運(yùn)輸發(fā)展制定的相應(yīng)政策，因此，探究公路貨物運(yùn)輸效率是國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展和區(qū)域局部發(fā)展的必要過(guò)程。

一、研究背景

目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)公路運(yùn)輸貨物的效率評(píng)價(jià)已經(jīng)有了一些成果，側(cè)重點(diǎn)及方法各有不同。Debdatta Pal,Subrata K.Mitra利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）中的方向距離函數(shù)，對(duì)2012-2013年印度37家國(guó)有公路運(yùn)輸企業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行了測(cè)算。孫啟鵬、郭小壯、將文靜等以“一帶一路”為背景，利用DEA-BCC模型對(duì)四年的全國(guó)省域貨物運(yùn)輸效率進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，并借助空間數(shù)據(jù)分析探索貨物運(yùn)輸效率時(shí)空演化及關(guān)聯(lián)特征。尉蔚利用AHP-DEA模型對(duì)我國(guó)2017年各省份公路運(yùn)輸效率進(jìn)行了測(cè)度。張璐璐、吳威、劉斌全利用DEA-BCC模型和超效率模型對(duì)長(zhǎng)江三角洲地區(qū)公路交通運(yùn)輸效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，再借助DEA-Malmquist指數(shù)方法全面分析了長(zhǎng)三角地區(qū)公路運(yùn)輸全要素生產(chǎn)率的時(shí)空演變規(guī)律。

盡管上述學(xué)者已經(jīng)對(duì)全國(guó)各省、市、自治區(qū)的公路貨物運(yùn)輸進(jìn)行了分析，但評(píng)價(jià)方法和指標(biāo)數(shù)據(jù)收集方法各有不同。目前少有人對(duì)2017年的公路運(yùn)輸貨物效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，因此本文收集了2017年全國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)的公路運(yùn)輸貨物數(shù)據(jù)，利用DEA-BCC模型對(duì)其進(jìn)行靜態(tài)效率評(píng)價(jià)。

二、模型方法及數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是一種非參數(shù)技術(shù)效率評(píng)價(jià)分析方法，旨在對(duì)決策單元進(jìn)行相對(duì)有效性分析。DEA是通過(guò)多個(gè)決策單元（DMU）計(jì)算出當(dāng)期的效率邊界，再去計(jì)算每個(gè)DMU與效率邊界的距離。DEA方法適用于多投入多產(chǎn)出的問(wèn)題，并且不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。DEA有四個(gè)基礎(chǔ)模型，分別是投入導(dǎo)向的CCR模型、產(chǎn)出導(dǎo)向的CCR模型、投入導(dǎo)向的BCC模型和產(chǎn)出導(dǎo)向的BCC模型。投入導(dǎo)向是在產(chǎn)出既定的情況下，衡量要素投入減少的比例；產(chǎn)出導(dǎo)向是指在投入既定的情況下，衡量產(chǎn)出增加的比例。本文采用投入導(dǎo)向的BCC模型。

1.BCC模型介紹

CCR模型是基于規(guī)模報(bào)酬不變的模型，測(cè)算出的結(jié)果為綜合效率。BCC模型是對(duì)CCR模型的改進(jìn)，基于規(guī)模報(bào)酬可變的模型，其測(cè)算出的效率為純技術(shù)效率，規(guī)模效率為綜合效率與純技術(shù)效率的比值。

表1： 投入產(chǎn)出指標(biāo)

表2： 31個(gè)省域的效率值及松弛變量

2.指標(biāo)的選取與原則

選取的指標(biāo)不同，采集的數(shù)據(jù)方式不同，都會(huì)出現(xiàn)相同的決策單元效率不一致的結(jié)果，因此，對(duì)于指標(biāo)的選取要仔細(xì)慎重，指標(biāo)的數(shù)據(jù)要有明確的說(shuō)明，避免不同的學(xué)者在計(jì)算相同的DMU時(shí)出現(xiàn)差異的情況。為了避免出現(xiàn)絕大多數(shù)甚至全部DMU均有效的情況，按照經(jīng)驗(yàn)法則，DMU的數(shù)量應(yīng)不少于投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量和的3倍，同時(shí)不少于投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量乘積的2倍。

本文通過(guò)分析公路運(yùn)輸貨物效率的影響因素，選取2017年全國(guó)31個(gè)省域的公路貨運(yùn)量、公路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量為產(chǎn)出指標(biāo)，固定資產(chǎn)投資總額、公路營(yíng)運(yùn)里程、公路從業(yè)人員數(shù)、公路營(yíng)運(yùn)載貨汽車(chē)為投入指標(biāo)，如表1。

3.數(shù)據(jù)的獲取

本文所有投入產(chǎn)出指標(biāo)變量數(shù)據(jù)均來(lái)自于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?；跀?shù)據(jù)的可獲得性、代表性和真實(shí)性的原則，考慮到個(gè)別指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取的難度大問(wèn)題，在此具體介紹各項(xiàng)數(shù)據(jù)的來(lái)源。固定資產(chǎn)投資總額收集的是按行業(yè)分固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶(hù)）中的交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)數(shù)據(jù)作為表征數(shù)據(jù)；公路從業(yè)人員數(shù)是2017年底分地區(qū)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)就業(yè)人員數(shù)中的道路交通業(yè)、裝卸搬運(yùn)和運(yùn)輸代理業(yè)的從業(yè)人員數(shù)據(jù)；公路營(yíng)運(yùn)里程是2017年底分地區(qū)運(yùn)輸線(xiàn)路長(zhǎng)度中的公路里程數(shù)據(jù)；其它數(shù)據(jù)可從統(tǒng)計(jì)年鑒中直接獲得。

三、模型實(shí)證結(jié)果及分析

采用Deap2.1軟件計(jì)算2017年全國(guó)31個(gè)省域的公路貨物運(yùn)輸情況，基于投入導(dǎo)向的運(yùn)行結(jié)果整理，如表2所示。

1．綜合效率分析

效率值為1的是DEA（弱）有效，如果單一DMU的所有投入與產(chǎn)出松弛變量全為0，則為強(qiáng)DEA有效。從表2看出，一共有10個(gè)DMU的綜合效率值為1，且松弛變量全為0，即我國(guó)32.3%地區(qū)的公路運(yùn)輸貨物達(dá)到了資源配置最高，資源使用效率最優(yōu)的狀態(tài)。天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、上海、安徽、江西、湖南、寧夏均為強(qiáng)有效，其技術(shù)與規(guī)模都達(dá)到最優(yōu)，公路運(yùn)輸貨物效率最高。通過(guò)表2可以發(fā)現(xiàn)，一線(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市不一定公路運(yùn)輸貨物效率高，如北京，而三四線(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不突出的省域，只要其投入資源合理，同樣可以達(dá)到較高的運(yùn)輸貨物效率。另外，綜合效率均值為0.743，表明我國(guó)整體公路運(yùn)輸貨物效率相對(duì)偏低，依然有很大的進(jìn)步空間。

2．純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率為1，說(shuō)明DMU在當(dāng)前的技術(shù)水平下，其投入資源的使用是有效的。從表2分析，除了綜合技術(shù)效率有效的10個(gè)DMU之外，浙江、山東、廣東、海南和西藏的純技術(shù)效率為1，規(guī)模效率不為1，說(shuō)明這5個(gè)省域的管理水平和技術(shù)水平已達(dá)到最優(yōu)，其投入的資源被合理利用，不存在浪費(fèi)現(xiàn)象。綜合效率不為1的主要原因是由于規(guī)模無(wú)效導(dǎo)致的，表明在該技術(shù)水平下，這5個(gè)省域的實(shí)際規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模間存在差距，所以應(yīng)重點(diǎn)發(fā)揮其規(guī)模效益。另外，從表2還可以觀察到，純技術(shù)效率為1時(shí)，其松弛變量全部為0，說(shuō)明投入的資源是完全有效的，不存在任何的冗余。

3．規(guī)模效率與北京市改進(jìn)值分析

規(guī)模效率為1，說(shuō)明投入量既不偏大也不偏小，處于規(guī)模收益不變的狀況，即達(dá)到了規(guī)模效益最佳。除了綜合效率為1的省域外，其它地區(qū)的規(guī)模效率都小于1，說(shuō)明我國(guó)大多數(shù)地方的運(yùn)輸規(guī)模不達(dá)標(biāo)。

北京作為一線(xiàn)城市，純技術(shù)效率0.864，意味著投入資源存在浪費(fèi)的現(xiàn)象，規(guī)模效率僅為0.496，規(guī)模報(bào)酬處于遞增狀態(tài)，表明公路運(yùn)輸?shù)耐度肱c產(chǎn)出比例相對(duì)于運(yùn)輸規(guī)?？傮w偏低，應(yīng)該引起重點(diǎn)關(guān)注。北京的具體投入產(chǎn)出情況如表3所示，表中詳細(xì)列出了北京所有的投入冗余和產(chǎn)出不足。無(wú)效DMU在前沿上的投影點(diǎn)表示其目標(biāo)值，投入改進(jìn)值用負(fù)數(shù)表示，產(chǎn)出改進(jìn)值用正數(shù)表示，則任一DMU的目標(biāo)值=原始值+徑向改進(jìn)值+松弛改進(jìn)值。在徑向模型中，徑向改進(jìn)值（Radial Movement）是指各項(xiàng)投入（或產(chǎn)出）等比例改進(jìn)的數(shù)量。松弛改進(jìn)值（Slack Movement）是針對(duì)強(qiáng)有效前沿的，在等比例改進(jìn)之后，如果還是弱有效，則需要進(jìn)行松弛改進(jìn)，只有同時(shí)完成比例改進(jìn)和松弛改進(jìn)，被評(píng)價(jià)DMU為強(qiáng)有效。從表3可以看出，北京市的公路運(yùn)輸貨物在投入方面需要進(jìn)行等比例改進(jìn)，完成等比例改進(jìn)后還需要完成松弛改進(jìn)。固定資產(chǎn)投資總額需要減少451.34億元，公路從業(yè)人員應(yīng)減少215286人才能達(dá)到目標(biāo)值。

表3： 北京市公路運(yùn)輸貨物投入產(chǎn)出改進(jìn)值

北京作為我國(guó)超一線(xiàn)城市，其經(jīng)濟(jì)、文化、科技創(chuàng)新等都處于領(lǐng)先地位，然而由于北京的特色，決定了北京的各項(xiàng)固定資產(chǎn)投資總額出現(xiàn)了冗余，不管是政府還是企業(yè)都加大了對(duì)固定資產(chǎn)的投資，使其出現(xiàn)了投入資源過(guò)多、產(chǎn)出不足的問(wèn)題。另外，北京務(wù)工人口眾多，匯集了來(lái)自各個(gè)省、市、自治區(qū)的大量人才，因此出現(xiàn)了公路從業(yè)人員供過(guò)于求的局面，從而導(dǎo)致北京的公路運(yùn)輸貨物投入出現(xiàn)冗余，即相應(yīng)的投入沒(méi)有帶來(lái)預(yù)期的產(chǎn)出。

本文主要研究的是公路營(yíng)運(yùn)運(yùn)輸貨物效率評(píng)價(jià)，從這個(gè)角度出發(fā)，分析北京的人力、物力和投資問(wèn)題。眾所周知，北京的交通極其擁擠，人口密度極大，而營(yíng)運(yùn)公路貨物運(yùn)輸?shù)拇罂ㄜ?chē)數(shù)量也較多，北京市交通局對(duì)大卡車(chē)的出行有很大的限制，綜合以上各種因素，可以得出北京市公路貨物運(yùn)輸綜合效率低下的原因及改進(jìn)措施。

四、結(jié)論

1.2017年全國(guó)公路運(yùn)輸貨物綜合效率整體相對(duì)較高，達(dá)到強(qiáng)DEA有效的省域占被評(píng)價(jià)單元的32.3%，無(wú)效DEA單元占67.7%，從整體上看，我國(guó)公路運(yùn)輸效率還有很大的上升空間，其中規(guī)模效率均值略高于純技術(shù)效率均值，因此純技術(shù)效率無(wú)效是導(dǎo)致綜合技術(shù)效率無(wú)效的主要因素。

2.從北京、江蘇等個(gè)別省域進(jìn)行分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市綜合效率偏低的主要原因是由于規(guī)模無(wú)效導(dǎo)致的。為了平衡區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，應(yīng)針對(duì)省域的具體情況展開(kāi)有效的措施。