基于DEA模型的上海物流業(yè)與制造業(yè)投入產(chǎn)出效果分析

李 杰，王 坤，駱溫平

（上海海事大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，上海 200120）

0 引言

關(guān)于制造業(yè)與物流業(yè)的研究國內(nèi)的文獻(xiàn)有不少，基本上都是圍繞雙邊聯(lián)動(dòng)來進(jìn)行探究的。主要是分為兩個(gè)方面：一是物流業(yè)與制造業(yè)聯(lián)動(dòng)的模式研究，二是物流業(yè)與制造業(yè)的政策研究。王珍珍，陳功玉從博弈雙方有限理性的假設(shè)前提出發(fā)，構(gòu)建制造企業(yè)與物流企業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展的演化博弈模型。在此基礎(chǔ)上，引入了政府行為，構(gòu)建制造企業(yè)與物流企業(yè)在政府補(bǔ)貼機(jī)制下的演化博弈策略以及政府與企業(yè)之間的演化博弈模型并通過數(shù)值模擬描述了具體的演化路徑及影響因素。合作競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系貫穿著聯(lián)動(dòng)發(fā)展的始末，政府應(yīng)“因勢(shì)利導(dǎo)”，實(shí)現(xiàn)制造企業(yè)與物流企業(yè)在聯(lián)動(dòng)發(fā)展過程中供給和需求的匹配。王曉艷主要利用博弈的理論解釋了合作的外包方式和具體的外包模式。王軍，曹麗新，徐蕾艷從研究物流業(yè)和制造業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展的意義著手，以八迭一杭鋼聯(lián)動(dòng)發(fā)展的案例為例分析了物流業(yè)和制造業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展的具體對(duì)策。洑建紅，汪標(biāo)梳理了自2006年以來物流業(yè)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展有關(guān)的理論研究觀點(diǎn)，對(duì)近年來兩業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展的主要研究成果進(jìn)行了評(píng)述，指出了研究中的一些不足，并對(duì)今后的研究方向進(jìn)行了展望。

無論是模式研究還是政策研究都研究了怎樣將物流業(yè)和制造業(yè)更好地聯(lián)動(dòng)發(fā)展而展開的，并沒有涉及到物流業(yè)和制造業(yè)的內(nèi)部效率。本文從物流業(yè)和制造業(yè)的內(nèi)部效率的角度，研究各自的內(nèi)部效率達(dá)到何種程度，在此基礎(chǔ)上，提出相關(guān)的政策建議。進(jìn)而為以后的聯(lián)動(dòng)研究做為基礎(chǔ)性的參考。

1 上海市制造業(yè)、物流業(yè)、零售業(yè)現(xiàn)狀

1.1 制造業(yè)現(xiàn)狀

上海是我國的大型工業(yè)城市，也是我國制造業(yè)的重要基地，工業(yè)生產(chǎn)總值一直位于全國前列。在全國貿(mào)易中心的帶動(dòng)下，近年來工業(yè)的發(fā)展迅速，特別是我國加入WTO后，一些大型跨國公司的生產(chǎn)基地相繼落戶上海，并形成了成套產(chǎn)業(yè)群。隨著上海國際金融中心、國際航運(yùn)中心、國際貿(mào)易中心的建設(shè)，上海工業(yè)進(jìn)入結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的步伐中，工業(yè)繼續(xù)發(fā)揮對(duì)經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)拉動(dòng)作用。全年實(shí)現(xiàn)工業(yè)增加值7 230.57億元，比上年增長(zhǎng)7.5%。其中，規(guī)模以上工業(yè)增加值6 798.28億元，增長(zhǎng)7.4%。在規(guī)模以上工業(yè)增加值中，輕工業(yè)增加值2 046.98億元，增長(zhǎng)9.4%；重工業(yè)增加值4 751.3億元，增長(zhǎng)6.5%。全年工業(yè)總產(chǎn)值33 834.44億元，比上年增長(zhǎng)6.6%。其中，規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值31 987.44億元，增長(zhǎng)6.4%。貢獻(xiàn)率達(dá)到40%。

隨著上海高新技術(shù)人才的不斷增加，全力打造高端制造業(yè)的新高度。隨著技術(shù)革命速度的加快，制造業(yè)正在發(fā)生一場(chǎng)制造模式的變革，上海市要適應(yīng)也必須適應(yīng)現(xiàn)代化的發(fā)展要求，加強(qiáng)自主創(chuàng)新能力，不斷提高技術(shù)水平。

1.2 物流業(yè)現(xiàn)狀

作為服務(wù)業(yè)的主要成分之一，物流業(yè)在上海市的發(fā)展迅速，成為上海市的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)之一，上海市作為全國的航運(yùn)中心、金融中心，也是國際的物流中心。近年來隨著上海服務(wù)業(yè)的迅速發(fā)展，物流業(yè)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。根據(jù)《2011年上海市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》數(shù)據(jù)，全年實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值913.6億元，比上年增長(zhǎng)7.1%。全年各種運(yùn)輸方式完成貨物運(yùn)輸總量93 318.1萬噸，比上年增長(zhǎng)15.2%。全年上海港口貨物吞吐量達(dá)到7.28億噸，比上年增長(zhǎng)11.4%。全年港口集裝箱吞吐量3 173.93萬國際標(biāo)準(zhǔn)箱，比上年增長(zhǎng)9.2%。集裝箱水水中轉(zhuǎn)比例達(dá)到41.1%，比上年提高3.1個(gè)百分點(diǎn)。上海浦東、虹橋兩大國際機(jī)場(chǎng)全年共起降航班57.41萬架次，比上年增長(zhǎng)4.2%；進(jìn)出港旅客達(dá)到7 455.88萬人次，增長(zhǎng)3.7%。其中，國內(nèi)航線進(jìn)出港旅客5 234.84萬人次，增長(zhǎng)2.5%；國際及地區(qū)航線進(jìn)出港旅客2 221.04萬人次，增長(zhǎng)6.7%。軌道交通客運(yùn)量21.01億人次，增長(zhǎng)11.5%；公共汽電車客運(yùn)量28.11億人次，增長(zhǎng)0.1%。日均公交優(yōu)惠換乘和老年人免費(fèi)乘車分別達(dá)到248.6萬人次和57.5萬人次。

隨著經(jīng)濟(jì)全球化和信息技術(shù)的迅速發(fā)展，服務(wù)業(yè)是普遍認(rèn)為的“第三利潤(rùn)源”，是現(xiàn)代化新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。它是現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)發(fā)展表現(xiàn)的重要參考指標(biāo)。上海應(yīng)該在工業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步發(fā)展物流業(yè)。完善物流業(yè)發(fā)展體系，拓寬物流市場(chǎng)。

2 基于DEA模型的構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

1987年查恩斯，庫伯，魏權(quán)齡和黃志明又得到了稱為錐比率的數(shù)據(jù)包絡(luò)模型——C2WH模型。這一模型可用來處理具有過多的輸入及輸出的情況，而且錐的選取可以體現(xiàn)決策者的“偏好”，靈活地應(yīng)用這一模型，可以將C2R模型中確定出的DEA有效決策單元進(jìn)行分類或排隊(duì)。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是運(yùn)籌學(xué)的一個(gè)新的研究領(lǐng)域，查恩斯和庫伯等人應(yīng)用DEA第一個(gè)十分成功的案例，就是評(píng)價(jià)為弱智兒童開設(shè)公立學(xué)校項(xiàng)目的效果。在評(píng)估中，輸出包括“自尊”等無形指標(biāo)；輸入包括父母的照料和父母的文化程度等，無論哪種指標(biāo)都有無法與市場(chǎng)價(jià)格相比較的問題，也難以輕易定出適當(dāng)?shù)臋?quán)重，這也是DEA的優(yōu)點(diǎn)之一。

DEA的優(yōu)點(diǎn)吸引眾多的應(yīng)用者，應(yīng)用范圍已擴(kuò)展到美國軍用飛機(jī)的飛行，基地維修與保養(yǎng)，以及陸軍征兵，城市，銀行等方面。目前，這一方法應(yīng)用的領(lǐng)域在不斷地?cái)U(kuò)大。它也可以用來研究多種方案之間的相對(duì)有效性（例如投資項(xiàng)目的評(píng)價(jià)）；研究在決策之前去預(yù)測(cè)一旦做出決策后它的相對(duì)效果如何（例如建立新廠后，新廠相對(duì)于已有的一些工廠是否為有效）。DEA是對(duì)其決策單元（同類型的企業(yè)或部門）的投入規(guī)模、技術(shù)有效性作出評(píng)價(jià)，即對(duì)各同類型的企業(yè)投入一定數(shù)量的資金、勞動(dòng)力等資源后，其產(chǎn)出的效益（經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益）作一個(gè)相對(duì)有效性評(píng)價(jià)。每個(gè)決策單元的效率評(píng)價(jià)指數(shù)定義為：

而第j0個(gè)決策單元的相對(duì)效率優(yōu)化評(píng)價(jià)模型為：

上述模型中xij,yrj為已知數(shù)（可由歷史資料或預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)得到），vi,ur為變量。模型的含義是以權(quán)系數(shù)vi,ur為變量，以所有決策單元的效率指標(biāo)hj為約束，以第j0個(gè)決策單元的效率指數(shù)為目標(biāo)。即評(píng)價(jià)第j0個(gè)決策單元的生產(chǎn)效率是否有效，是相對(duì)于其他所有決策單元而言的。

這是一個(gè)分式規(guī)劃模型，必須將它化為線性規(guī)劃模型才能求解。為此，令模型（1）轉(zhuǎn)化為：

設(shè)問題的最優(yōu)解為λ*,s*-,s*+,v*，則有如下結(jié)論：

（1）若θ*=1，則DMUj0為弱DEA有效（總體）。

（2）若θ*=1，且s*-=0,s*+=0，則DMU0為DEA有效（總體）。

把單輸入、單輸出的工程效率概念推廣到了多輸入、多輸出的同類型決策單元（DMU）的有效性評(píng)價(jià)中。DEA是應(yīng)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來評(píng)價(jià)具有多個(gè)輸入和多個(gè)輸出的“部門”或“單位”的相對(duì)有效性的。根據(jù)各DMU的觀察數(shù)據(jù)判斷其是否有效，本質(zhì)上是判斷DMU是否位于生產(chǎn)可能集的“前沿面”上。本文用到的是DEA中的C2R模型。

3 上海市制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動(dòng)實(shí)例分析

3.1 指標(biāo)選取

指標(biāo)選取的科學(xué)性直接關(guān)系到評(píng)價(jià)結(jié)果的有效。在選擇物流業(yè)、制造業(yè)的輸入、輸出指標(biāo)集時(shí)，需主要考慮以下幾個(gè)方面：一是體現(xiàn)影響系統(tǒng)演化的主因素的作用；二是反映評(píng)價(jià)目的和評(píng)價(jià)內(nèi)容；三是從技術(shù)上避免輸入（輸出）指標(biāo)內(nèi)部之間的強(qiáng)線性關(guān)系；四是指標(biāo)的實(shí)用性和可獲得性。

本文對(duì)上海市物流業(yè)、制造業(yè)的有關(guān)輸入和輸入指標(biāo)集的選取如下所示，具體見表1、表2。其數(shù)據(jù)來源于2001年至2010年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及《上海市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

表1 上海市物流業(yè)輸入、輸出指標(biāo)集

3.2 產(chǎn)業(yè)內(nèi)部效率分析

根據(jù)表1、表2各產(chǎn)業(yè)的輸入、輸出數(shù)據(jù)用lindo軟件工具進(jìn)行DEA分析，即可得到各產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的技術(shù)效率、規(guī)模效率和綜合效率。這里，取物流業(yè)、制造業(yè)的綜合效率，得到表3。

通過本文的分析可以看到制造業(yè)和物流業(yè)內(nèi)部效果明顯，其中物流業(yè)2005年的效率值最高，可以作為政府出臺(tái)政策的參考，由此推出，根據(jù)交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資和運(yùn)輸線路長(zhǎng)度的比例進(jìn)行投資，會(huì)取得比較高的效率。對(duì)于制造業(yè)來講，政府應(yīng)根據(jù)2010年的投入作為參考，按照制造業(yè)固定資產(chǎn)投資和規(guī)模的個(gè)數(shù)作為比例進(jìn)行加大投入，使資金的投入產(chǎn)出效率最有效。

4 結(jié)束語

為了推進(jìn)上海國際航運(yùn)中心和國際金融中心更快的建設(shè)，政府要加大對(duì)物流業(yè)與制造業(yè)的支持，為二者的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)做基礎(chǔ)，這將促進(jìn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)行升級(jí)，保持制造業(yè)的國際競(jìng)爭(zhēng)力。制造業(yè)、物流業(yè)二者相互影響相互促進(jìn)，為國民經(jīng)濟(jì)做出了很大貢獻(xiàn)，再加上高新技術(shù)的運(yùn)用，將加快我國的制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，增強(qiáng)上海經(jīng)濟(jì)在國際上的競(jìng)爭(zhēng)力。

表2 上海市制造業(yè)輸入、輸出指標(biāo)集

表3

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