基于DEA的北京市物流效率實證分析

趙雷 趙春霞

[摘要]基于DEA模型，通過建立物流效率投入產出指標體系，對北京市2001-2010十年間的物流效率進行了縱向的比較。結果表明，10年間DEA無效的年份共有5個，物流平均綜合效率、純技術效率和規模效率分別為0.970、0.990和0.980。同時發現DEA無效的年份中物流的投入產出存在兩個問題：（1）物流要素投入過多，利用效率較低。（2）物流資源投入對產出指標的貢獻一定程度上出現飽和。

[關鍵詞]北京市；DEA；物流效率

一、引言

物流業是國民經濟發展的基礎產業和重要支撐力量，物流業發展水平的高低、質量的優劣在一定程度上反映了一個國家或地區綜合競爭力的強弱。隨著經濟全球化和區域經濟一體化程度的加深，世界各個國家和地區紛紛把物流產業擺在了突出發展的地位，以期望能降低物流成本和生產成本，提高社會整體效率。近年來，伴隨我國經濟的平穩高速發展和改革開放的不斷加深，物流產業在我國得到了快速發展。2009年，國務院頒布了《物流業調整和振興規劃》，把物流業的發展提升到國家戰略高度。與此同時，北京市也抓住機遇，出臺了一系列的物流產業發展和振興規劃，加快物流業的發展態勢，為本地經濟的更好更快發展保駕護航。因此，對物流業發展以及物流投入產出效率的研究近年來也持續升溫，引起了了越來越多學者的關注。但是，學者們對物流效率的研究往往集中在定性研究和對若干決策單元橫向的簡單定量比較，對物流效率縱向的定量研究鳳毛麟角，這啟示我們對物流效率進行縱向定量研究。

數據包絡分析方法（DEA）不用設置參數、不約束投入產出單位，還可以避免許多的主觀因素，并且其投影思想可以明確的指導對物流系統進行調整，從中找出物流系統效率改進的方向?；跀祿j分析的這些優點，本文嘗試從物流業投入產出效率的角度出發，將北京市2001年~2010年的物流系統效率進行縱向比較，找出問題并進行改進。

二、實證研究

1.物流效率指標和數據的選取

物流業投入產出效率體系指標的選取應堅持科學性、可得性、可比性、代表性和一致性原則。作者綜合相關學者的評價指標體系，從DEA應用角度出發，選擇了交通運輸、倉儲和郵政業投資總額、公路里程和交通運輸、倉儲和郵政業職工人數作為投入指標；選擇地區生產總值、貨物周轉量和貨運量作為產出指標，具體見下表1：

本文主要選取了縱向比較法，將北京市2001年~2010年這十年的物流相對效率作為決策單元DMU1、DMU2、DMU3………、DMU10，具體投入產出數據見下表2：

數據說明：數據來源于中華人民共和國統計局和北京市統計局，其中，為了剔除物價水平的影響，地區生產總值（Y1）是以2001年的價格水平和GDP指數計算得到的實際GDP。

2.DEA模型計算及分析

根據表2的數據，利用MyDEA軟件中的CCR和BCC模型分別計算北京市2001年~2010年間各年份物流綜合效率θ*、純技術效率σ*和規模效率ω*，最終結果見表3和表4。

由表3可知，DEA總體有效（θ*=1）的年份分別是2001年、2002年、2004年、2005年和2010年，這五年的物流投入產出要素達到了最佳的組合，物流發展效率相對較高。DEA總體無效（θ*<1）的年份共有5個，分別是2003、2006、2007、2008和2009年，并且2006年（0.881）、2007年（0.940）和2009年（0.932）物流總體效率低于整體平均水平（0.970）。其中，2006年DEA無效是由于規模無效導致的，且處于規模效益遞減階段；2007年和2008年DEA無效是由于純技術效率以及規模效率較低造成的，并處于規模效益遞減階段；2003年和2009年DEA無效的原因是技術無效和規模無效，處于規模效益遞增階段。

非DEA有效的決策單元在生產前沿面上的投影是DEA有效的，通過計算物流投入冗余額和產出不足額，進而調整DEA無效單元的投入和產出，可以使得決策單元達到DEA總體有效。

由表4可知，在物流投入指標中，北京市交通運輸、倉儲和郵政業投資總額平均冗余額為80.47億元，公路里程平均冗余額為1195.17公里，交通運輸、倉儲和郵電通信業職工人數平均冗余額為40496人。物流產出指標中，地區生產總值平均不足額為185.82億元，貨物周轉量不足額為14.30億噸公里，貨運量不足額為2754.99萬噸。這說明，北京市在物流資源配置方面存在較嚴重的投入浪費現象，物流產出還有較大的提升空間。與此同時，過多的物流資源投入并沒有充分促進地區生產總值的增長，這要求北京市應盡快轉變物流業的發展模式，調整物流產業結構，合理配置物流資源投入，促進本市經濟的要好又快發展。

3.問題和建議

通過DEA運算結果的分析，我們發現在北京市物流效率DEA無效的5個年份中存在兩個方面的問題：

（1）物流要素資源投入過多，存在較嚴重的浪費現象。一定規模的物流資源投入對物流業的發展是必要的。但是忽視地區經濟的實際情況，盲目追求物流業規模擴張，打腫臉充胖子，與其他省份進行攀比，加上物流業管理水平、運作方式相對落后，很容易出現投入資源利用率不高、產出不足，偏離投入和產出的最佳匹配狀態。

（2）物流要素投入對產出的貢獻在一定程度上出現飽和。盡管北京市一直以來都在扶持物流產業的快速發展，把物流產業提升到了城市綜合競爭力的戰略高度。但是，在有的年份中出現了物流投入對地區生產總值和貨運量貢獻的飽和現象，這將成為制約北京市物流業發展的新的瓶頸，應當給予足夠的重視。

為了破解以上兩個難題，應從北京市實際情況出發，并借鑒發達國家和物流發展較好的省份的經驗，從提高物流純技術效率和規模效率兩個方面入手。

首先，針對投入較大，利用效率不高的問題，應當加強統籌規劃，特別是重大物流公共基礎建設項目（比如：公路鐵路建設、車站、物流園區的建設）。嚴格防止盲目攀比性建設、重復建設，保持合理的投入規模，避免資源浪費，充分挖掘物流資源內部潛力，提高物流業發展的規模效率。

其次，加強資源整合，協調各種運輸方式，構建綜合運輸體系。應該把倉儲、郵政通信、商貿、交通等資源加以聯合、兼并，改造和提升物流資源，進一步完善其功能，發揮資源整合后的整體效率。充分協調各種運輸方式，對于同一種運輸方式內部以及不通運輸方式之間，形成合理分工，實行聯合經營、合作經營，開展多式聯運，把不通運輸方式的優缺點進行融合，實現優勢互補，提高運輸業的整體效率，進而促進物流業的平穩快速發展。

最后，還應該提高物流業的純技術效率。加強物流業信息化建設，提高物流產業信息化水平，加強與其他行業的信息交流和聯系。同時制定物流產業發展規劃和有關的優惠政策，積極的嘗試物流供應鏈管理，使物流軟技術和硬技術都得到優化。物流產業發展不僅要有總量的擴大，也要有質量的提高，在擴大物流業規模的同時注重技術改造和更新，提高物流產品和服務的質量和檔次。此外關注物流人才的培養、提升物流業管理的科學性和高效性、降低物流成本也是重要方面。

三、結論

本文建立了新的物流效率投入產出指標體系，根據北京市2001-2010年物流投入產出數據，運用DEA模型中的CCR模型和BCC模型，對這10年間的物流效率進行了縱向比對，突破了以往學者只注重對物流決策單元相對效率的橫向比較，拓寬了DEA方法的運用領域。文章最后提出，北京市在今后發展物流業的過程中應重點關注物流資源的利用，做好物流發展的科學規劃，保持物流業的投入-產出平衡，從物流純技術效率和物流規模效率兩方面入手，提高物流業的總體效率。

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