李鐘石，文 華，袁嘉葆，李丹丹

（延邊大學 經(jīng)濟管理學院，吉林 延吉133002）

0 引言

物流是我國國民經(jīng)濟發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，從我國國務院印發(fā)的《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃(2014-2020年)》中可以看出，未來我國物流業(yè)占GDP的比重將逐年增加。互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展促進了物流產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，同時物流具有的帶動效應也牽動著其他行業(yè)的發(fā)展。物流已經(jīng)成為現(xiàn)代化發(fā)展中的重要產(chǎn)業(yè)，成為今后經(jīng)濟發(fā)展中不可忽視的增長點。根據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會的數(shù)據(jù)，2019年全國物流總收入達到10.3萬億元，物流總額達到298萬億元，全年社會物流總額同比增長5.9%。2016-2018年社會物流總額的增速均保持在6%以上。物流業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重由2005年的6.6%提高到2013年的6.8%，占服務業(yè)總體增長比重的14.8%。我國物流業(yè)從業(yè)人員數(shù)已經(jīng)超過了5 000萬人，占全國就業(yè)總?cè)藬?shù)的6%以上，可以看出物流業(yè)已成為當今的朝陽產(chǎn)業(yè)。物流業(yè)在不斷擴大產(chǎn)業(yè)集群的同時優(yōu)化了我國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，調(diào)整了企業(yè)的經(jīng)營方式。但是，物流業(yè)在不斷壯大的同時也出現(xiàn)了物流成本增加、效率與產(chǎn)出不成正比等一系列的相關(guān)問題，物流業(yè)的整體效率評價和今后產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向是現(xiàn)階段亟待解決的問題。

許多學者從不同的角度對物流業(yè)的績效水平進行了測度研究。李曉梅，等運用超效率CCR-DEA數(shù)據(jù)包絡分析法分析了國有物流企業(yè)總體績效水平不高但呈現(xiàn)增長的趨勢，認為純技術(shù)無效率是影響國有物流企業(yè)綜合績效的主要根源[1]。韓東亞，等運用SFA模型對我國2013-2017年的物流業(yè)效率水平進行測度，認為東部地區(qū)企業(yè)的平均技術(shù)效率值優(yōu)于西部地區(qū)，且比中部地區(qū)略高[2]。陳焰，等認為物流上市企業(yè)的總體技術(shù)效率、純技術(shù)效率逐年增加，規(guī)模效率先增后降，大部分物流企業(yè)處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)[3]。秦雯認為粵港澳大灣區(qū)物流業(yè)的效率總體上呈持續(xù)遞增狀態(tài)，政府支持對粵港澳大灣區(qū)物流業(yè)效率的影響較大[4]。

本文根據(jù)DEA模型中的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率三個維度，對具有代表性的我國24家物流業(yè)上市企業(yè)的財務報表數(shù)據(jù)進行分析和推算，從微觀上剖析物流產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營情況，并結(jié)合計算和評定給出提高物流經(jīng)營效率的相關(guān)建議。

1 DEA評價模型

數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是根據(jù)多項投入指標和多項產(chǎn)出指標，利用線性規(guī)劃的方法，對具有可比性的同類型單位進行相對有效性評價的一種數(shù)量分析方法。DEA方法是由美國著名運籌學家A.Charnes，W.W.Cooper和E.Rhodes于1978年提出的，其模型按照規(guī)模是否變化可以分為規(guī)模報酬不變假設下的CCR和規(guī)模報酬可變假設下的BCC兩種模型。

規(guī)模報酬不變是CCR模型的假設，運用此模型時,需要有n個決策單元（DMU），而且每個決策單元含有m個輸入指標和s個輸出指標。決策單元的輸入向量和輸出向量分別為Xj=［x1j，x2j，…，xij］T和Yj=［y1j，y2j，…，yrj］T,j=1,2,3,…,n。其中，xij和yrj分別表示第j個決策單元的第i個輸入量和第r個輸出量，且i=1,2,…,m，r=1,2,…,s，xij>0，yrj>0。

將輸入指標的權(quán)向量記為v=(v1，v2，…，vm)T，輸出指標的權(quán)向量記為u=(u1，u2，…，us)T。以第j個決策單元的相對績效hj為目標，所有決策單元的效率指數(shù)為約束，建立線性規(guī)劃數(shù)學模型:

ε為阿基米德數(shù)（一般設定為10-6）。

從經(jīng)濟學的角度分析，通過設置λj使各個基礎(chǔ)點有效地連接起來，并引入非零的松弛變量s+(不足量)、s-（過剩量）使其前沿面沿水平和垂直方向延伸，可以形成有效的包絡面。為了簡化運算和方便數(shù)據(jù)的處理，把公式轉(zhuǎn)換成如下所示的對偶形式：

此時，s+*，s-*，λ*，θ*為式（2）的最優(yōu)解。若θ*=1且s+*=s-*=0時，稱決策單元為DEA模型有效，即決策單元在現(xiàn)有的條件下技術(shù)效率和規(guī)模效率是有效的，且決策單元處于最優(yōu)的工作狀態(tài)，生產(chǎn)過程中所有的投入都不會降低。若θ*=1且至少s+≠0或s-≠0時，稱決策單元為DEA模型一般有效，即決策單元在現(xiàn)有條件下技術(shù)效率和規(guī)模效率可能都不是最優(yōu)的工作狀態(tài)，生產(chǎn)過程中所有的投入將按照一定的比例同時減少。若θ*<1，則決策單元為DEA模型無效。

2 樣本選取

本文數(shù)據(jù)來源于同花順金融終端數(shù)據(jù)庫，樣本的采集區(qū)間為2015-2019年。這些上市企業(yè)都是從同花順的物流業(yè)分類中選取的，主要從事物流、港口、配送、包裝加工、港口信息服務等業(yè)務。為方便數(shù)據(jù)的整合與測算，本文選取2015-2019年的24家物流業(yè)上市企業(yè)的財務報表數(shù)據(jù)并進行了合并。24家物流業(yè)上市企業(yè)的基本情況見表1。

3 變量與數(shù)據(jù)的選取

無論是國內(nèi)還是國外，對物流的投入和產(chǎn)出都沒有一個固定的模式，學術(shù)界也沒有形成一個統(tǒng)一的框架。本文通過大量文獻的查閱和記錄，并借鑒國內(nèi)外多位學者的研究經(jīng)驗，在選取數(shù)據(jù)時，考慮了DEA模型對投入和產(chǎn)出指標所具有的較高要求和敏感性，因此投入和產(chǎn)出指標的選取成本文DEA模型的關(guān)鍵。

表1 24家物流業(yè)上市企業(yè)的基本情況

在研究方法方面，本文參考了熊學華的《基于DEA模型的物流業(yè)上市公司經(jīng)營績效評價》[5]，江建偉、王建建和朱家明的《互聯(lián)網(wǎng)金融背景下的我國銀行業(yè)經(jīng)營效率測度研究——基于DEA-Malmquist模型對17家上市銀行實證分析》[6]以及鐘祖昌的《基于三階段DEA模型的中國物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率研究》[7]中的研究方法。而在數(shù)據(jù)選取方面，為了保證結(jié)果的客觀性和精準性，本文數(shù)據(jù)全部選用物流業(yè)上市企業(yè)的財務報表數(shù)據(jù)。

DEA模型的數(shù)據(jù)指標不能過于密集，否則容易造成數(shù)據(jù)效果的交叉，使得信息過于重復和失真。在現(xiàn)有文獻中，投入指標方面，大部分學者都傾向于選擇資產(chǎn)總額、主營業(yè)務成本、管理費用、所有者權(quán)益、營業(yè)支出和存款總額等指標。產(chǎn)出方面，多數(shù)學者則傾向于使用主營業(yè)務收入、凈利潤、現(xiàn)金流量凈額、貸款總數(shù)和凈利潤。本文對以上投入和產(chǎn)出指標進行調(diào)整和整合，構(gòu)建出自己的投入和產(chǎn)出指標，具體見表2。

基于此，本文針對以上24家上市企業(yè)，將其資產(chǎn)總額（x1）、營業(yè)成本（x2）和管理費用（x3）設為3個總量指標的輸入變量，營業(yè)收入（y1）、凈利潤（y2）和現(xiàn)金流量凈額(y3)設為3個總量指標的輸出變量。

4 基于DEA模型的物流業(yè)上市公司經(jīng)營績效實證分析

4.1 數(shù)據(jù)無量綱化

假設某評價指標為pij（i表示評價指標的序號，j表示決策單元的序號），令Max pij=gi（gi表示第i個評價指標的最大值）[8]，Min pij=hi（hi表示第i個評價指標的最小值）。由于各決策單元的評價指標差距較大，需要將每一個評價指標都轉(zhuǎn)化為pij'=，這樣可以保證數(shù)據(jù)均為正數(shù)，也能清晰地顯示指標之間的差距。

表2 物流業(yè)上市企業(yè)的投入和產(chǎn)出指標

4.2 實證分析

本文利用DEAP2.1軟件導入2015-2019年24家物流業(yè)上市企業(yè)的財務報表數(shù)據(jù)，并通過計算得出了綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率等相關(guān)數(shù)據(jù)，見表3-表5。

表3 是2015-2019年物流業(yè)上市企業(yè)的綜合技術(shù)效率。從表中可以看出，物流業(yè)在2015年的技術(shù)效率平均值是0.946，而2016年的技術(shù)效率平均值是0.951，2016年的技術(shù)效率比2015年要好。但2017-2019年的技術(shù)效率卻在逐年下降，說明這些企業(yè)的技術(shù)效率不穩(wěn)定且存在一定的提升空間。從表中還可以看出，傳化智聯(lián)、廈門象嶼、華貿(mào)物流、新寧物流、瑞茂通和飛力達等企業(yè)的技術(shù)效率都在下降，說明其物流成本過高。雖然近年來我國的社會物流成本占GDP的比重從1991年的18%下降到了2017年的14.6%，取得了長足進步，但依然高于發(fā)達國家的8%-10%的比重[9]，我國物流成本已經(jīng)由快速的下降期轉(zhuǎn)入了平臺期。物流成本偏高主要有3個方面的原因：首先，快速上漲的人工成本是導致物流成本持續(xù)增加的主要原因；其次，物流企業(yè)經(jīng)營成本過高，如各種申報、審批和許可證的獲得都需要投入大量的人力和物力，土地的使用價格更是高于其他工業(yè)項目；最后，由于受到體制機制的制約，相關(guān)政策很難落到實處[10]，如既要求地方政府簡政放權(quán)，又增加對其的各類考核，促使一些地方政府通過地方保護的方式，保證了本地物流企業(yè)的發(fā)展，而限制了外地物流企業(yè)的介入。

我國的物流企業(yè)在這5年的技術(shù)效率均值達到0.945，可以看出我國物流企業(yè)無論是投入效率還是產(chǎn)出效率都處于較高的水平。從音飛儲存、建發(fā)股份、歐浦鋼網(wǎng)、恒基達鑫、澳洋順昌、韻達股份、嘉誠國際和中創(chuàng)物流等8家企業(yè)的技術(shù)效率中可以看出，這些企業(yè)的管理能力、行政能力和技術(shù)水平都與其自身的規(guī)模水平成正比，投入和產(chǎn)出都處于DEA模型的最優(yōu)狀態(tài)。而長江投資、華鵬飛、飛力達、新寧物流、普路通和順豐控股等6家企業(yè)的技術(shù)效率則低于0.9，并未達到投入和產(chǎn)出的最佳效果。另外，2015年技術(shù)效率有效的企業(yè)有11家，2016年也同樣有11家，2017年增加至14家，2018年又回到12家，2019年則降到了11家，連續(xù)4年達到最優(yōu)效率的企業(yè)只有6家，可以看出我國物流企業(yè)的經(jīng)營效率并不太穩(wěn)定，其經(jīng)營效率基本都是迂回式增長。

表4 是2015-2019年物流業(yè)上市企業(yè)的純技術(shù)效率。從表中可以看出，物流業(yè)在2015-2019年的純技術(shù)效率相比技術(shù)效率要好。整體來看，除了恒通股份、長江投資、華鵬飛、飛力達、新寧物流、普路通、傳化智聯(lián)等幾家企業(yè)的純技術(shù)效率低于0.9外，其他企業(yè)的純技術(shù)效率都很集中，大部分差距并不是很大，都接近1或等于1，說明物流業(yè)上市企業(yè)的經(jīng)營管理水平和技術(shù)水平較高。這些企業(yè)開始著眼于長期目標的發(fā)展，迎合線上線下的同時發(fā)展，制定擴大規(guī)模的戰(zhàn)略指導方針，逐步改善技術(shù)水平，快速推動信息平臺的建設，建立物流信息管理系統(tǒng)，避免過度投資和投資浪費。此外，音飛儲存、建發(fā)股份、廈門象嶼、歐浦鋼網(wǎng)、恒基達鑫、嘉誠國際、中創(chuàng)物流和天順股份等企業(yè)的純技術(shù)效率連續(xù)5年都達到了效率有效值1，說明純技術(shù)效率的績效為有效且發(fā)展較穩(wěn)定。

2015年純技術(shù)效率有效的企業(yè)有15家，2016年和2017年有17家，2018年和2019年降到了13家，可以看出我國物流企業(yè)的經(jīng)營效率缺乏穩(wěn)定性，其原因在于我國物流行業(yè)上市企業(yè)的運輸結(jié)構(gòu)尚不完善。由于長距離的貨物運輸都是由公路運輸來承擔，鐵海聯(lián)運、公鐵聯(lián)運的占比非常小，從而抬高了物流成本。一般來說，水路運輸和鐵路運輸都具備運輸距離長、規(guī)模大和成本低的特點，但缺點是靈活性比公路要低，而且鐵路運輸需要大量基礎(chǔ)設施建設才能滿足貨物運輸需求。另外，物流企業(yè)的物流成本每年都會出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況，如人為因素、自然災害等都會增加企業(yè)的物流成本。因此，物流企業(yè)應該通過增加公路基礎(chǔ)建設的投資，調(diào)整運輸結(jié)構(gòu)、優(yōu)化運輸路線，使運輸費用持續(xù)降低。

表3 2015-2019年物流業(yè)上市企業(yè)的綜合技術(shù)效率

表5 是2015-2019年物流業(yè)上市企業(yè)的規(guī)模效率。從表中可以看出，物流業(yè)的規(guī)模效率在2015-2019年中連續(xù)5年都達到1的只有建發(fā)股份、歐浦鋼網(wǎng)、恒基達鑫、嘉誠國際和中創(chuàng)物流等5家企業(yè)，說明這些企業(yè)達到了資源配置的最優(yōu)狀態(tài)，規(guī)模效率較高。5年內(nèi)規(guī)模效率遞減的企業(yè)有怡亞通和順豐控股，說明這2家企業(yè)的投入指標過大。而到了2019年規(guī)模效率出現(xiàn)遞減的企業(yè)有澳洋順昌和飛馬國際，說明這2家企業(yè)不能通過擴大企業(yè)規(guī)模而達到DEA模型績效的最優(yōu)化，需要從企業(yè)自身的角度去分析不能保持最優(yōu)效率的原因，例如企業(yè)的結(jié)構(gòu)是否合理、資源是否得到有效的配置、如何調(diào)整企業(yè)規(guī)模和成本費用等，只有控制好投入和產(chǎn)出的指標才能使規(guī)模效率得以提高。對于規(guī)模效率沒有連續(xù)遞增的企業(yè)，可以考慮擴大企業(yè)規(guī)模實現(xiàn)跨區(qū)域的發(fā)展、增加市場機制的靈活性、適當?shù)卦黾油度氲却胧?，從而增加企業(yè)的產(chǎn)出，提高企業(yè)的整體效率。整體來看，規(guī)模效率的均值是0.983，除了2016年出現(xiàn)下降之外其他年份都呈上升趨勢，說明規(guī)模報酬不變與規(guī)模效率遞減是相對持平的，物流業(yè)正處于規(guī)模改革的關(guān)鍵時期。

表4 2015-2019年物流業(yè)上市企業(yè)的純技術(shù)效率

5 結(jié)語

本文根據(jù)2015-2019年24家物流業(yè)上市企業(yè)的相關(guān)財務報表數(shù)據(jù)，利用DEA模型進行了實證分析。研究表明，2015-2019年24家物流業(yè)上市企業(yè)的技術(shù)效率是迂回式增長的，說明我國物流企業(yè)的經(jīng)營效率并不穩(wěn)定，并未達到最優(yōu)的投入產(chǎn)出效果。但是，24家物流業(yè)上市企業(yè)的純技術(shù)效率平均值是0.961，有不少企業(yè)的純技術(shù)效率接近1，說明物流企業(yè)的純技術(shù)效率都相對集中，且隨著信息的高度發(fā)展，其經(jīng)營管理水平和技術(shù)水平也越來越高。從規(guī)模效率來看，這5年的平均效率是0.983，只有5家企業(yè)的規(guī)模效率一直等于1，說明多數(shù)企業(yè)的投入產(chǎn)出沒有達到最優(yōu)，需要采取相應措施提升規(guī)模效率。另外，多數(shù)企業(yè)的規(guī)模報酬處于遞減狀態(tài)，可以看出大部分企業(yè)由于成本太高造成缺乏后勁，難以維持前幾年的迅猛勢頭。

表5 2015-2019年物流業(yè)上市企業(yè)的規(guī)模效率

綜合以上內(nèi)容，本文對我國物流企業(yè)提出兩個方面可借鑒的相關(guān)建議：

第一，提高物流企業(yè)的綜合效率。首先，我國物流企業(yè)應該與時俱進，積極引入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，加快建設智慧物流體系，積極規(guī)劃和實施智慧化的升級戰(zhàn)略[11]。通過提高物流企業(yè)的信息化水平、裝備自動化水平，不斷提高物流系統(tǒng)的綜合運作效率，從而降低人工費和物流成本，提升物流服務水平和質(zhì)量，從而更好地提升物流企業(yè)的技術(shù)效率水平。同時，要進一步改善運輸結(jié)構(gòu)，適當?shù)靥岣哞F海聯(lián)運、公鐵聯(lián)運的比例，合理布局運輸路線，避免過度的投資與資源浪費。其次，我國物流企業(yè)應該合理控制投入的冗余情況，提高資源的有效利用。從規(guī)模效率和規(guī)模報酬來看，過多的投入和產(chǎn)出并沒有帶來更大的效益，反而成為強大的絆腳石[12]。物流企業(yè)應加強對成本的控制，對固定資產(chǎn)過剩的問題加以控制，加強風險防范，避免盲目的跟風投資。通過加快綠色物流體系的建設，實現(xiàn)綠色加工、綠色包裝、綠色運輸，使資源得到充分利用，從而降低物流成本。同時，要進一步加強物流企業(yè)之間的交流與合作，做到整合資源、相互協(xié)作、信息共享，堅持打造好企業(yè)的品牌效應，提高規(guī)模效率。最后，我國物流企業(yè)應該提高員工的整體素質(zhì)，優(yōu)化人員結(jié)構(gòu)，改革招聘程序，由社會招聘轉(zhuǎn)向校內(nèi)招聘，提高員工的整體學歷水平。通過加大新入員工的培訓，提高員工的技術(shù)水平和專業(yè)水平，提高員工的薪金待遇，提高招聘門檻。同時，積極與高校進行合作，形成產(chǎn)學研協(xié)調(diào)發(fā)展的創(chuàng)新體系，把最新的理論與企業(yè)的實踐相結(jié)合，優(yōu)化內(nèi)部管理結(jié)構(gòu)，加強員工素質(zhì)和管理人才的培養(yǎng)。而且，物流企業(yè)應更加注重企業(yè)兼收并購后的人才整合，避免優(yōu)秀員工的流失。

第二，根據(jù)國家的發(fā)展政策制定企業(yè)戰(zhàn)略。在宏觀經(jīng)濟的大背景下，任何一個行業(yè)在宏觀經(jīng)濟下都會受到影響，物流業(yè)也不例外?！笆濉币詠韲裔槍ξ锪鳂I(yè)的升級改造出臺了一系列的相關(guān)政策，要求物流業(yè)應根據(jù)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的需要，深入推進“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略，進一步優(yōu)化調(diào)整運輸結(jié)構(gòu)，全面深化行業(yè)“放管服”改革，促進物流業(yè)降本增效。2020年6月，國務院辦公廳轉(zhuǎn)發(fā)了國家發(fā)展改革委、交通運輸部《關(guān)于進一步降低物流成本的實施意見》，明確提出將推動降低物流成本與新基建相結(jié)合，加快推進新一代國家交通控制網(wǎng)、智慧公路、智慧港口、智慧物流園區(qū)等融合型基礎(chǔ)設施的建設，推廣運用5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術(shù)。物流企業(yè)應充分利用國家的一系列利好政策與優(yōu)惠政策，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，優(yōu)先發(fā)展高新技術(shù)的物流產(chǎn)業(yè)以降低成本。各物流企業(yè)在今后的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中應注重戰(zhàn)略重組，提高規(guī)模效率和集群效應。另外，政府應逐步降低貨車通行和港口運輸成本，并對物流企業(yè)的稅收給予一定的優(yōu)惠政策，讓一些規(guī)模小、集群小的物流企業(yè)能夠充分享受國家優(yōu)惠政策。物流企業(yè)是推動GDP提高的重要環(huán)節(jié)，國家政策的發(fā)布和實施應充分考慮物流企業(yè)的需要，努力打造一個穩(wěn)定、惠民、全面的物流服務體系，讓民眾更能切身體會到政策帶來的好處。

物流企業(yè)的運營效率要想得到穩(wěn)定的提高，就應不斷加強物流業(yè)務創(chuàng)新，提高管理水平，因地制宜地發(fā)揮當?shù)匚锪鳂I(yè)業(yè)務優(yōu)勢。物流業(yè)只有建立更成熟、更穩(wěn)健、效率更高的體系，調(diào)整好內(nèi)部因素，提高應對外部因素帶來的沖擊和物流市場的多重沖擊的能力，才能更好地滿足客戶的全方位要求，為今后高科技物流模式的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。