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        物流上市企業(yè)技術(shù)效率分類測(cè)度及影響因素分析

        2020-09-10 07:31:52李衛(wèi)忠湯宇曦
        物流技術(shù) 2020年8期
        關(guān)鍵詞:平均值規(guī)模物流

        李衛(wèi)忠,湯宇曦

        (江門職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣東 江門 529090)

        1 引言

        近年來,我國(guó)物流業(yè)取得快速發(fā)展,物流規(guī)模持續(xù)快速擴(kuò)大。2017年,我國(guó)實(shí)現(xiàn)社會(huì)物流總額252.8萬億元,比2010年增長(zhǎng)101.6%,年均增長(zhǎng)近11個(gè)百分點(diǎn);物流業(yè)總收入8.8萬億元,比上年增長(zhǎng)11.5%。物流業(yè)吸納就業(yè)人數(shù)快速增加,2017年我國(guó)物流崗位從業(yè)人員數(shù)為5 369萬人,成為人員增長(zhǎng)最快的行業(yè)之一,已經(jīng)占到全國(guó)就業(yè)人員6.5%??梢姡锪鳂I(yè)在近幾年取得了巨大的突破,物流業(yè)的快速發(fā)展也使其逐漸成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的支柱產(chǎn)業(yè)。在我國(guó)物流業(yè)實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)的背后,物流也同時(shí)面臨著產(chǎn)業(yè)集約度不高、資源浪費(fèi)、效率較低等問題。2017年,社會(huì)物流總費(fèi)用與GDP的比率為14.6%,實(shí)現(xiàn)“五連降”,但仍高于主要發(fā)達(dá)國(guó)家8%-9%和新興經(jīng)濟(jì)體11%-13%的水平[1]。十九大報(bào)告中明確指出,我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,必須堅(jiān)持質(zhì)量第一、效益優(yōu)先,提高全要素生產(chǎn)率。因此,本文選擇我國(guó)物流上市企業(yè)作為研究對(duì)象,以技術(shù)效率衡量物流企業(yè)的效率狀況,探討股權(quán)結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模等因素對(duì)物流上市公司技術(shù)效率的影響,為促進(jìn)我國(guó)物流行業(yè)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型提供參考。

        目前已有部分學(xué)者從不同角度對(duì)物流產(chǎn)業(yè)或者物流企業(yè)的效率水平進(jìn)行了測(cè)度,如艾小輝[2]利用DEA模型對(duì)我國(guó)19家物流上市企業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析,研究表明我國(guó)物流企業(yè)的效率普遍不高,很多物流企業(yè)未達(dá)到規(guī)模經(jīng)濟(jì)的狀態(tài)。胡慧嫣[3]利用DEA Malmquist生產(chǎn)效率變化指數(shù),發(fā)現(xiàn)廣東物流企業(yè)生產(chǎn)效率發(fā)展呈下降趨勢(shì),其中技術(shù)變動(dòng)是影響廣東物流企業(yè)效率下降的主要因素。孟魁[4]使用DEA方法對(duì)我國(guó)中部地區(qū)在能耗和碳排放約束條件下的物流效率問題進(jìn)行了研究,結(jié)果表明中部六省的物流產(chǎn)業(yè)存在非技術(shù)效率和非規(guī)模效率,而R&D投入和教育事業(yè)支持力度影響了這些非效率。莊玉良等[5]采用DEA和Malquist生產(chǎn)力指數(shù)模型,以16家物流上市公司為樣本進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果表明我國(guó)物流業(yè)TFP平均增長(zhǎng)率為4.7%,技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新是生產(chǎn)率提升的主要原因。曹國(guó)[6]采用貝葉斯面板數(shù)據(jù)隨機(jī)前沿方法對(duì)32家物流上市公司的生產(chǎn)效率進(jìn)行研究,結(jié)果表明在2000-2007年間我國(guó)物流企業(yè)的平均生產(chǎn)效率變化較小,呈現(xiàn)小幅度增長(zhǎng)趨勢(shì),而2008-2013年間效率大幅度下滑,投入與產(chǎn)出比例嚴(yán)重失衡,生產(chǎn)無效率增加。總體來看,關(guān)于技術(shù)效率關(guān)系方面的研究雖然取得了一定的研究成果,研究結(jié)論和政策建議對(duì)物流行業(yè)效率提升具有一定的啟示作用,但大部分研究所得到的效率值未將外部因素及隨機(jī)要素進(jìn)行剝離分析,因此測(cè)算的效率值會(huì)有一定偏差,故本文采用三階段DEA模型,選擇我國(guó)37家物流上市企業(yè)2013-2017年的面板數(shù)據(jù),對(duì)這一時(shí)期物流企業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)算,并將物流企業(yè)分為海運(yùn)、公路、倉(cāng)儲(chǔ)等不同類型,分析不同類型物流企業(yè)效率發(fā)展的規(guī)律及差異。最后從股權(quán)集中度、公司規(guī)模、公司屬性等角度探討對(duì)物流企業(yè)技術(shù)效率的影響。

        2 研究方法及模型建立

        目前有關(guān)物流效率的研究有很多,國(guó)內(nèi)外評(píng)價(jià)物流效率的方法主要有:指標(biāo)樹法、層次分析法、模糊評(píng)價(jià)法、隨機(jī)前沿分析法(SFA)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)等[7]。前3種方法主觀性太強(qiáng),隨機(jī)前沿分析法(SFA)屬于參數(shù)法,需要事先設(shè)定嚴(yán)格的函數(shù)形式及分布假設(shè),計(jì)算較為復(fù)雜。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)是基于線性規(guī)劃,適用于多輸入多輸出決策單元的相對(duì)效率值的一種非參數(shù)方法。但傳統(tǒng)DEA模型認(rèn)為所有與前沿值的偏差都是管理無效造成的,未將決策單元所處的外部環(huán)境和不可控變量等因素考慮在內(nèi),導(dǎo)致其測(cè)算值會(huì)有一定偏差。因此本文采用Fried等提出的一種將傳統(tǒng)DEA方法與隨機(jī)前沿法(SFA)相結(jié)合的非參數(shù)方法,即三階段DEA模型,測(cè)算物流企業(yè)技術(shù)效率,利用此方法將影響物流企業(yè)技術(shù)效率不可控的外部環(huán)境因素進(jìn)行剝離,得到更加科學(xué)、準(zhǔn)確的物流企業(yè)效率值。

        2.1 三階段DEA模型理論

        三階段DEA模型的步驟如下:第一階段采用傳統(tǒng)的DEA對(duì)原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行分析;第二階段采用SFA方法對(duì)松弛變量中的環(huán)境影響因素、隨機(jī)干擾和低效項(xiàng)進(jìn)行區(qū)分,然后調(diào)整投入產(chǎn)出數(shù)據(jù);第三階段運(yùn)用DEA分析方法再次分析調(diào)整后的投入和產(chǎn)出數(shù)量[8]。

        第一階段:根據(jù)具體的分析目的,可以選擇DEA模型中的投入導(dǎo)向或產(chǎn)出導(dǎo)向。從文獻(xiàn)分析可知,大多數(shù)三階段DEA模型選擇投入導(dǎo)向的BCC(規(guī)模報(bào)酬可變)模型。對(duì)于任何決策單元,投入導(dǎo)向下對(duì)偶形式的BCC模型可表示為:

        若θ=1,S+=S-=0,則表示決策單元DEA有效,說明當(dāng)年投入與產(chǎn)出已達(dá)到最優(yōu)匹配,且不存在產(chǎn)出虧空、投入冗余;

        若 θ=1,S+≠0,或S-≠0,則決策單元弱DEA有效;

        若θ<1,則決策單元非DEA有效,說明在技術(shù)和管理投入方面存在偏差,對(duì)于企業(yè)投入存在浪費(fèi)現(xiàn)象,投入產(chǎn)出匹配還沒有達(dá)到最佳值。

        BCC模型能夠計(jì)算各個(gè)決策單元的效率值,定義為技術(shù)效率(TE),技術(shù)效率(TE)可以分解為純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE),TE=PTE*SE。

        Fried認(rèn)為,管理無效率、環(huán)境因素和統(tǒng)計(jì)噪聲這三種因素影響決策單元的效率,故這三種因素的影響需進(jìn)行分離[9]。

        第二階段:建立SFA模型,將環(huán)境因素、管理因素和隨機(jī)誤差作為自變量,松弛變量作為因變量。

        具體函數(shù)形式:

        其中,Sni是第i個(gè)決策單元第n項(xiàng)投入的松弛值;Zi是環(huán)境變量,βn是環(huán)境變量的系數(shù);νni+μni是混合誤差項(xiàng),νni表示隨機(jī)干擾,μni表示管理無效率。

        第三階段:運(yùn)用調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量再次運(yùn)行DEAP2.1測(cè)算各決策單元的效率,此時(shí)的效率已經(jīng)剔除隨機(jī)因素和環(huán)境因素的影響,從而更客觀地表現(xiàn)各決策單元管理無效率的狀況。

        2.2 技術(shù)效率測(cè)度的投入產(chǎn)出指標(biāo)及數(shù)據(jù)來源

        根據(jù)我國(guó)證監(jiān)會(huì)《上市公司行業(yè)分類指引》,將主營(yíng)業(yè)務(wù)為交通運(yùn)輸業(yè)和倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)的上市公司界定為物流企業(yè)。按照主營(yíng)業(yè)務(wù)含交通運(yùn)輸業(yè)和倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)篩選樣本,剔除成立時(shí)間不足5年的公司,最終得到了37家主營(yíng)物流的上市公司樣本。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)、東方財(cái)富網(wǎng)、巨潮資訊等,研究時(shí)間為2013-2017年。

        對(duì)物流企業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),為了全面客觀地反映物流上市企業(yè)的實(shí)際效率,本文在已有研究的基礎(chǔ)上,篩選出主營(yíng)業(yè)務(wù)成本、固定資產(chǎn)凈值、應(yīng)付職工薪酬等3個(gè)指標(biāo)作為投入指標(biāo),將主營(yíng)業(yè)務(wù)收入這一指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)。

        2.3 技術(shù)效率測(cè)度的環(huán)境變量選取

        Fried等認(rèn)為第一階段測(cè)度值與前沿值的差額將受到3個(gè)因素的影響,即內(nèi)部管理因素、外部因素以及隨機(jī)不可控因素。如果不剔除外部因素對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的影響,會(huì)使處于環(huán)境惡劣的決策單元的最終效率測(cè)度值偏低,評(píng)價(jià)結(jié)果缺少公平性。

        本文將從經(jīng)濟(jì)和政策層面選取環(huán)境變量因素。從物流業(yè)發(fā)展特性看,物流業(yè)運(yùn)作效率水平受地區(qū)社會(huì)消費(fèi)品零售額、地區(qū)居民消費(fèi)水平影響,從政策層面看,物流業(yè)效率水平受當(dāng)?shù)卣С至Χ扔绊?,因此選擇地區(qū)社會(huì)消費(fèi)品零售額、地區(qū)居民消費(fèi)水平、運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)支出占當(dāng)?shù)刎?cái)政支出的比重3個(gè)變量作為環(huán)境變量。

        3 實(shí)證分析

        3.1 物流上市公司技術(shù)效率分析

        運(yùn)用Deap2.1軟件對(duì)第一階段DEA模型進(jìn)行求解,然后采用SFA模型將第一階段得到的各企業(yè)的投入松弛變量作為被解釋變量,將環(huán)境變量作為解釋變量進(jìn)行回歸分析,再根據(jù)調(diào)整方法對(duì)投入變量進(jìn)行調(diào)整,重新計(jì)算技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率值,得到結(jié)果見表1。

        從表1可以看出,排除環(huán)境因素和隨機(jī)因素影響后,物流企業(yè)總體平均技術(shù)效率有所上升,2013-2017年物流企業(yè)技術(shù)效率平均值為0.73,純技術(shù)效率平均值為0.96,規(guī)模效率平均值為0.76。其中處于效率前沿的物流企業(yè)只有上港集團(tuán)1個(gè),技術(shù)效率值為1,既是純技術(shù)效率有效的,又是規(guī)模有效的,說明上港集團(tuán)的要素投入組合合理,決策與管理水平較高。從純技術(shù)效率水平看,37家物流企業(yè)有13家純技術(shù)效率值為1(分別是恒基達(dá)鑫、新寧物流、長(zhǎng)江投資、順豐控股、華貿(mào)物流、申通快遞、韻達(dá)股份、圓通速遞、南京港、上港集團(tuán)、中遠(yuǎn)控股、長(zhǎng)航鳳凰),達(dá)到有效水平。從規(guī)模效率水平看,除了上港集團(tuán),其余物流企業(yè)效率水平均未達(dá)到有效值。

        從規(guī)模收益變化趨勢(shì)看,多數(shù)呈現(xiàn)規(guī)模遞增趨勢(shì),恒基達(dá)鑫、新寧物流等32家物流企業(yè)是處于規(guī)模報(bào)酬遞增的,這些企業(yè)應(yīng)適當(dāng)增加投入,以改善企業(yè)產(chǎn)出效益。而順豐控股、中遠(yuǎn)???家物流企業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬遞減,上港集團(tuán)、皖江物流、寧波港3家處于規(guī)模報(bào)酬不變,這些企業(yè)不應(yīng)再增加投入,重點(diǎn)是調(diào)整要素配置,通過改善內(nèi)部控制和管理來增進(jìn)效益。

        表1 2013-2017年中國(guó)37家物流上市公司效率平均值測(cè)算表

        將37家物流上市公司2013-2017年中每年的技術(shù)效率(TE)平均值、純技術(shù)效率(PTE)平均值、規(guī)模效率(SE)平均值計(jì)算出來,結(jié)果如圖1所示,可以發(fā)現(xiàn),純技術(shù)效率是最高的,五年間的平均值為0.96,而技術(shù)效率平均值僅為0.73,因此規(guī)模效率低下是造成技術(shù)效率不高的主要原因,這也與目前我國(guó)物流業(yè)中小企業(yè)眾多、缺乏有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的龍頭企業(yè)、企業(yè)大而不強(qiáng)的現(xiàn)狀是相吻合的。

        圖1 2013-2017年物流上市公司效率平均值趨勢(shì)圖

        3.2 不同類型物流上市公司技術(shù)效率分析

        為了進(jìn)一步分析不同類型物流企業(yè)的技術(shù)效率差異,本文按照證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn),將37家物流企業(yè)分為公路運(yùn)輸企業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)企業(yè)、海運(yùn)運(yùn)輸企業(yè)3類,測(cè)算2013-2017年不同類型物流企業(yè)的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率,結(jié)果見表2。

        表2 2013-2017年不同類型物流上市公司平均效率

        從技術(shù)效率來看,在3種類型物流企業(yè)中,海運(yùn)類物流企業(yè)效率值最高,平均值為0.76;其次為公路類物流企業(yè),效率平均值為0.71;最差的為倉(cāng)儲(chǔ)類物流企業(yè),效率平均值為0.62。從變動(dòng)趨勢(shì)來看,2013-2017年各類物流企業(yè)的技術(shù)效率具有周期性波動(dòng)的顯著特征,各類物流企業(yè)技術(shù)效率2013-2015年顯著上升,2015-2016年呈現(xiàn)下降趨勢(shì),2016-2017年呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。

        圖2 2013-2017年不同類型物流上市公司技術(shù)效率趨勢(shì)圖

        從技術(shù)效率的拆分來看,3種類型物流企業(yè)純技術(shù)效率值均遠(yuǎn)高于規(guī)模效率值,無論是年度值還是總體平均值,純技術(shù)效率平均值均在0.95以上,而規(guī)模效率的平均值均低于0.8,說明規(guī)模效率低下是造成綜合技術(shù)效率值不高的主要因素,物流企業(yè)投入產(chǎn)出要素配置有待進(jìn)一步調(diào)整,未能體現(xiàn)出規(guī)模效應(yīng)。

        4 物流企業(yè)技術(shù)效率影響因素分析

        通過分析看出,2013-2017年物流企業(yè)技術(shù)效率總體水平不高,且趨勢(shì)具有顯著波動(dòng)性。為進(jìn)一步分析物流企業(yè)技術(shù)效率的影響因素,基于效率與企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)所有權(quán)屬性等因素之間的關(guān)系,構(gòu)建多元線性回歸模型。

        4.1 變量與數(shù)據(jù)

        本文將根據(jù)上市公司的特征,選擇股權(quán)集中度、第一大股東性質(zhì)、公司規(guī)模作為技術(shù)效率的影響因素。研究假設(shè)如下:

        假設(shè)1:股權(quán)集中度越高,越易于公司進(jìn)行決策和經(jīng)營(yíng),物流企業(yè)的技術(shù)效率越高。本文用前五大股東持股比例來衡量公司的股權(quán)集中度,用x1表示。

        假設(shè)2:物流企業(yè)公司規(guī)模越大,技術(shù)效率越高。采用物流企業(yè)年末總資產(chǎn)來衡量企業(yè)規(guī)模,用x2表示。

        假設(shè)3:第一大股東屬性為非國(guó)有性質(zhì)物流企業(yè)的技術(shù)效率要高于第一大股東屬性為國(guó)有性質(zhì)物流企業(yè)的技術(shù)效率。設(shè)置虛擬變量x3表示,若x3=0,則為非國(guó)有屬性物流企業(yè);若x3=1,則為國(guó)有屬性物流企業(yè)。

        4.2 回歸分析結(jié)果

        使用SPSS 19.0進(jìn)行線性回歸求解模型,結(jié)果見表3,可以得到以下結(jié)論。

        表3 物流企業(yè)技術(shù)效率影響因素線性回歸結(jié)果

        (1)企業(yè)規(guī)模與物流企業(yè)技術(shù)效率顯著正相關(guān)。物流企業(yè)屬于勞動(dòng)密集型行業(yè),規(guī)模越大,技術(shù)創(chuàng)新能力越強(qiáng),資源配置要素更合理,技術(shù)效率更高,假設(shè)2成立。

        (2)股權(quán)集中度、企業(yè)所有權(quán)屬性與物流企業(yè)技術(shù)效率正相關(guān),但不顯著,假設(shè)1和假設(shè)3不成立。一般來說股權(quán)集中度越高,越能激勵(lì)股東去提高企業(yè)效益,但從表3來看,股權(quán)集中度雖與物流企業(yè)技術(shù)效率正相關(guān),但從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上不顯著;而企業(yè)所有權(quán)屬性與物流企業(yè)技術(shù)效率正相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上更加不顯著,說明無論是國(guó)有性質(zhì)還是非國(guó)有性質(zhì)的物流企業(yè),在技術(shù)效率提升上沒有顯著區(qū)別。

        5 結(jié)論及建議

        本文基于中國(guó)37家物流上市企業(yè)2013-2017年數(shù)據(jù),采用三階段DEA模型從動(dòng)態(tài)時(shí)間研究了此階段物流企業(yè)的技術(shù)效率,并比較分析了公路、倉(cāng)儲(chǔ)、海運(yùn)各類企業(yè)的效率差異性。在實(shí)證分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析了物流企業(yè)技術(shù)效率的影響因素,構(gòu)建了多元線性回歸模型,解釋了技術(shù)效率影響機(jī)制,得到以下幾點(diǎn)結(jié)論:

        (1)從物流企業(yè)技術(shù)效率總體情況來看,2013-2017年物流企業(yè)技術(shù)效率平均值為0.73,且在樣本研究期間物流企業(yè)技術(shù)效率具有明顯波動(dòng)性,呈先上升后下降趨勢(shì)。規(guī)模效率低下是造成技術(shù)效率不高的主要因素。

        (2)從不同類型物流企業(yè)技術(shù)效率的差異性來看,海運(yùn)類物流企業(yè)技術(shù)效率平均值為0.76,要高于公路類物流企業(yè)技術(shù)效率,倉(cāng)儲(chǔ)類物流企業(yè)技術(shù)效率最低,綜合平均技術(shù)效率值僅為0.62。

        (3)從物流企業(yè)技術(shù)效率影響機(jī)制來看,通過構(gòu)建多元回歸模型,發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模與物流企業(yè)技術(shù)效率顯著正相關(guān),股權(quán)集中度、企業(yè)所有權(quán)屬性與物流企業(yè)技術(shù)效率正相關(guān),但不顯著。

        根據(jù)以上實(shí)證分析結(jié)論,為了能夠有效提高物流企業(yè)效率,可以采取如下政策措施:

        (1)提高物流上市公司的資源配置效率。隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)、電子商務(wù)的崛起以及互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段的普遍應(yīng)用,我國(guó)物流行業(yè)得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。物流上市公司應(yīng)該針對(duì)這些有利的市場(chǎng),加大資源投入力度,推動(dòng)企業(yè)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型或升級(jí)。物流上市公司要加強(qiáng)與地方工業(yè)園區(qū)之間的合作,形成一個(gè)全方位的物流網(wǎng)絡(luò),打破條塊分割和地區(qū)封鎖,海鐵聯(lián)運(yùn)、公鐵聯(lián)運(yùn)、陸空聯(lián)運(yùn)等合作模式的運(yùn)用能夠充分發(fā)揮物流上市公司的優(yōu)勢(shì),減少企業(yè)的運(yùn)輸成本及費(fèi)用。另外,物流上市公司應(yīng)通過資產(chǎn)重組等手段促進(jìn)資源的優(yōu)化配置,提高資源配置效率。

        (2)提升物流上市公司的技術(shù)水平和規(guī)模效率。在技術(shù)研發(fā)方面,對(duì)日照港、大連港、中遠(yuǎn)海等技術(shù)效率相對(duì)不高的物流上市公司,要進(jìn)一步加強(qiáng)高科技技術(shù)、設(shè)備在物流作業(yè)中的運(yùn)用,實(shí)現(xiàn)智能化物流,提高工作效率,創(chuàng)造更多更廣的市場(chǎng)成長(zhǎng)空間。另外,倉(cāng)儲(chǔ)類物流上市公司的技術(shù)效率整體水平較低,這類物流企業(yè)應(yīng)加大自動(dòng)化立體倉(cāng)儲(chǔ)、RFID等倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備和技術(shù)的投入。在規(guī)模上,恒基達(dá)鑫、新寧物流等32家物流企業(yè)是處于規(guī)模報(bào)酬遞增的,要加大市場(chǎng)開拓,鞏固業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì),壯大企業(yè)在這方面的業(yè)務(wù)規(guī)模;而順豐控股、中遠(yuǎn)海控2家處于規(guī)模報(bào)酬遞減的物流上市公司,要合理控制業(yè)務(wù)規(guī)模,提高運(yùn)營(yíng)能力,同時(shí),注重企業(yè)和服務(wù)的品牌塑造和名牌效應(yīng),提高客戶物流體驗(yàn),努力提升經(jīng)營(yíng)管理水平。

        (3)加強(qiáng)物流上市公司內(nèi)部管理。物流上市公司的整體規(guī)模效率不高是影響企業(yè)技術(shù)效率水平非常重要的因素,因此,我國(guó)的物流企業(yè)在積極擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模的同時(shí),應(yīng)加強(qiáng)內(nèi)部管理,按現(xiàn)代企業(yè)制度建立合適的管理體制,避免粗放式的規(guī)模擴(kuò)張,重視物流技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用,提高運(yùn)營(yíng)效率。在企業(yè)運(yùn)營(yíng)過程中,應(yīng)注意加強(qiáng)投資風(fēng)險(xiǎn)防范,做好信息溝通與披露,加強(qiáng)物流服務(wù)的檢查與監(jiān)督,提高公司經(jīng)營(yíng)管理水平和風(fēng)險(xiǎn)防范能力,從而促進(jìn)我國(guó)物流上市公司管理效率的提升。

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