基于DEA的吉林省物流產業效率研究

王柏誼　楊　帆

?

基于DEA的吉林省物流產業效率研究

王柏誼楊帆

[摘要]DEA分析方法是研究投入產出相對有效性的分析方法。通過構建科學合理的評價指標體系，整理2005—2014年中國30個省、直轄市物流產業的投入與產出數據，對吉林省物流產業的效率進行橫向和縱向對比分析發現:吉林省物流產業技術平均效率、純技術效率、規模效率處于全國偏下水平。這說明吉林省物流業發展存在一定的低效率和資源浪費現象。吉林省全要素生產率增長緩慢，雖然吉林省的技術進步指數呈現緩慢增長趨勢，但吉林省的物流業技術發展水平還有待進一步提高。為此，吉林省應加強整合已有資源，優化投入產出，提高物流從業人員素質及建設高質量的物流企業，合理配置物流資源，從而構建科學的產業結構。

[關鍵詞]DEA模型；吉林省；物流產業；產業效率；相對效率；技術效率；規模效率

物流產業的顯著特點是多投入、多產出，所以物流產業效率反映的是多投入、多產出下的相對效率，而且物流業投入與產出之間相互影響是多方位、多角度且極其復雜的，難以用確定的函數解析式來表達。筆者運用非參數估計法中的數據包絡分析(DEA)方法對吉林省物流產業效率進行分析評價，以2005—2014年國內30個省、直轄市的物流數據為研究樣本，將吉林省物流產業與其進行橫向與縱向的對比研究和分析，以期為吉林省物流業發展規劃、物流項目投資建設提供理論依據。

一、物流產業效率的DEA模型及指標體系

DEA是由美國運籌學家Chames和Cooper等人于1978年提出的評價相對效率的一種線性規劃方法，是管理科學、系統科學、數理經濟學和運籌學等學科相互交叉的一個新的研究領域。“它將一個經濟系統或者生產過程看成是一個單元在一定的可能范圍內，通過決策而投入一定數量生產要素并產生一定數量產品以期獲得最大收益的活動。”[1]“而這樣的單元被稱為決策單元(Decision Marking Unit，DMU)，因此它可以直接評價具有多個輸入和多個輸出的決策單元之間的相對效率”。[2]

(一) DEA模型

運用DEA方法進行綜合評價，不必事先確定決策單元具體的輸入與輸出函數，并且在測定相對效率時，注重每一個決策單元的優化，所得到的相對效率是其最大值，所得出的權重也是最優的。[3]

利用物流業增長過程中的投入和產出水平構建物流業增長績效測度的模型。首先假設區域物流產業發展過程中有m種投入要素和s種產出。例如，區域物流產業增長過程中的物流業固定資產投資額、公路里程、物流業在崗職工工資等均可以視為物流發展的投入。[4]而物流產業總產值、貨物周轉量、物流產業的增加值等可作為物流業增長過程的產出。可以用xij表示第j個地區物流業發展中對第i種投入要素的投入量，yrj表示第j個地區物流業增長過程中第r種產出的產出量；然后找到一組權重系數v=(v1，v2，…，vm)T，u=(u1，u2，…，us)T，以使各種投入和產出要素能夠具有可加性。這樣地區物流增長決策單元的有效性可表示如下：

(1)

為了便于比較，選取權數向量v及u的值，使得物流業增長決策單元的有效性指標滿足如下條件：

hj≤1，j=1，2，…，n。

(2)

對第j0地區物流增長績效進行有效性評價(1≤j0≤n)，以權系數v及u為變量，以第j0地區物流增長決策單元的有效性指數為目標，以所有的地區物流增長決策單元(也包括j0個地區物流增長決策單元)的有效性指數為約束，就形成了如下的數據包絡分析模型(簡記：X0=Xj0，Y0=Yj0)：

(3)

(二)指標體系

本文在選取吉林省物流產業效率評價的輸入指標時，從人力、財力和物力三方面進行考慮，予以構建輸入指標體系。從數量和質量兩方面構建輸出指標體系，鑒于指標之間的非相關性考慮，從數量方面本文選取物流產業“貨物周轉量”表示各決策單元的運輸能力；從質量方面選取“物流產業生產總值”表示物流業產出，同時釆用各地區的消費價格指數予以處理，消除價格影響，最終確定本研究釆取的物流產業效率評價指標體系如表1所示。

表1　物流產業效率評價指標體系

二、吉林省物流產業效率分析

本文選取2005—2014年全國各省、直轄市的物流產業的投入、產出指標值為樣本數據，數據主要來源于2005—2014年的《中國統計年鑒》及各省統計年鑒。研究樣本中不包括港澳臺地區，由于數據不全，西藏也未包括在樣本中。即本文使用的數據為2005—2014年中國大陸除西藏之外的30個省、直轄市的物流產業投入、產出面板數據。

為了全面和深入研究吉林省物流產業運行效率的發展狀況，除了從橫向對比研究不同省份物流產業效率外，還應縱向研究其全要素生產率隨時間的變化規律。下面從靜態和動態兩個方面對吉林省物流業展開分析，目的在于揭示吉林省物流產業效率現狀及規律，指出產生這一狀況的原因，尋找促進吉林省物流業進一步發展的動力。

(一)吉林省物流產業效率的橫向測度

本文利用DEAP 2.1軟件測算吉林省物流產業的技術效率、純技術效率和規模效率。決策單元(DMU)為30個，輸入指標為3個，輸出指標為2個。因為研究輸入因素的改變比輸出因素容易且更有指向性，所以本研究選取輸入導向模型進行定量分析，研究結果見表2。

表2　　　　2005—2014年各省物流產業技術效率、純技術效率、規模效率均值

1.技術效率分析

不同地區的技術效率值反映了該地區物流產業在其當前技術水平下的實際產出占全部省份中最大產出效率的比例。當技術效率值等于1時，則該地區技術效率達到最佳，資源得到最優配置，資源達到最佳組合且產出達到最大。當技術效率小于1時，說明該地區技術效率為無效，產出還未達到當前技術水平下的最大水平，有待進一步改進提升。吉林省物流產業技術平均效率值為0.525，在全國排序位于第22位，處于偏下水平，而且低于全國平均值0.788，說明吉林省物流產業發展及其資源的利用還存在一定的問題，資源利用沒有達到最優。

2.純技術效率分析

純技術效率反映的是在去除規模因素影響的情況下，物流產業投入資源的利用情況對技術效率的影響大小。當純技術效率值達到1時，說明去除規模因素的影響下投入資源已達到最大利用。當純技術效率小于1時，說明在去除規模因素的影響下投入資源還未達到最大利用。分析可得，吉林省物流產業純技術效率走勢與其技術效率的走勢基本一致，吉林省純技術效率均值為0.584，在全國排序第23名，遠低于全國平均水平0.758。吉林省物流產業純技術效率低下的原因主要有物流業從業人員、物流網絡里程或物流業固定資產投資額投入冗余，或者貨物周轉量、物流產業生產總值產出不足。

3.規模效率分析

規模效率值反映的是資源配置與產業規模大小是否匹配，資源的投入與產出狀態是否最優。規模效率值等于1時，規模有效，同時生產投入成本最低，獲利最好。規模效率值小于1時，規模效率無效。[5]分析結果為，吉林省規模效率歷年平均值為0.919，位居全國第21位，在全國各省中處于中下游位置。從2009年開始超過全國物流產業平均規模效率，但在東三省中仍位居最后。

4.投入無效分析

上述研究結果可推斷，吉林省物流業發展存在一定的低效率和資源浪費，主要原因是純技術效率過低引起的，純技術效率低意味著存在投入冗余或產出不足的情況。

表3　2005—2014 年吉林省物流產業的DEA運行結果

通過表3計算結果可以推斷：吉林省物流產業效率總體上不高是由于物流產業從業人員投入存在冗余，物流網絡里程未能發揮出相應的效用，同時貨物周轉量存在著一定的產出不足。

(二)吉林省物流產業效率的時間序列測度

為了全面研究吉林省物流產業運行效率隨時間變動情況，還應縱向研究全要素生產率隨時間的變化規律，并從技術效率變化指數和技術進步指數兩方面對全要素生產率指數進一步剖析，分析吉林省物流業發展縱向動態。

本文整理2005—2014年中國30個省、直轄市的物流業投入和產出的相關面板數據，進行2005—2014年中國30個地區物流業增長的動態績效評價，評價結果見表4。

表4　　　　2005—2014年中國區域物流業增長動態有效性測度

續表4

1.全要素生產率指數比較分析

全要素生產率指數(TFP)表示被研究對象的物流產業從T期至T+1期整體生產率的變化程度。若TFP>1，則表示生產率呈上升趨勢；若TFP<1，則表示生產率呈衰退趨勢。

根據表4的計算結果，各省份的全要素生產率均大于1，說明各地區的物流產業生產率均呈現上升趨勢，這與我國目前物流業迅速發展，且其對經濟的拉動作用越來越受到重視是相吻合的。全國的全要素生產率為1.140，吉林省的物流產業全要素生產率為1.101。通過前面分析結果可知，吉林省全要素生產率增長緩慢部分原因是由于吉林省物流產業效率的增速緩慢，因此如何優化資源配置、提升全要素生產率使投入切實高效地轉化為產出是亟待解決的問題。

2.技術效率變動指數比較分析

技術效率變動指數(TEC)表示企業從T期至T+1期的技術效率變動程度，表明非有效的決策單元通過學習關于組織管理等方面的先進技術而帶來的技術效率的改進程度。若TEC>1，表示該決策單元的技術效率在增大，與最優單元的差距在縮小；若TEC<1，則表示該決策單元的技術效率值在降低，其與最優單元的差距在進一步拉大。

根據表4中計算結果，全國的全要素生產率均值為1.013，吉林省的物流產業全要素生產率均值為1.011。吉林省除 2007—2008年偏低以外，其余年份基本維持在1左右，略有升高，說明吉林省物流產業發展在改進提升技術效率方面做出了一定的努力，但由于各種內外因素影響，仍存在投資效率不高，對現有資源潛力挖掘有限的狀況。

3.技術進步指數分析

技術進步指數(TC)是表示生產率邊界的變動情況。物流技術進步速度體現出動態經濟效率，它是衡量物流市場績效的重要指標之一。

表4可見，全國的物流業技術進步指數為1.126，吉林省的物流產業技術進步指數為1.089，全國排名第23位，雖然吉林省的技術進步指數呈現緩慢增長趨勢，但吉林省的物流業技術進步水平還有待進一步提高。結合前面各項指標分析，吉林省物流產業效率增長的兩個重要因素——技術進步與技術效率的增長緩慢一定程度上制約了吉林省物流產業的高效提升與發展。

三、結論及建議

(一)加強整合已有資源，優化投入產出

橫向分析結果顯示，吉林省的物流產業技術效率均值為0.525，在全國排名第22位，處于中等偏下水平。從研究結果可知，吉林省技術效率無效的主要原因來自于純技術效率值過低，吉林省的物流產業純技術效率均值為0.585，位于全國第23名，遠遠低于全國平均水平。而規模效率值為0.919，位于全國第21位，同時吉林省的物流產業規模效益至2011年處于遞增階段，于2012年轉為規模報酬遞減階段。分析原因，這是由于吉林省物流產業投入過于分散，集中度低，造成資源利用率和產出率不高，因此在今后的發展中應適當放緩物流硬件設施的投入，重點考慮對已有資源加強整合管理，可以通過加強物流技術的開發投入和推廣，推廣物聯網技術，實現人、財、物之間的整合，來提高效率以達到最佳的產出狀態。

(二)提高物流從業人員素質，建立高質量物流企業

同時，吉林省物流業發展目前處于純技術效率無效且規模報酬遞增為主的階段，說明吉林省并未充分整合和利用好現有的物流資源，存在著投入資源浪費與產出效率不足問題。進一步通過差額變量分析可知，吉林省目前的投入冗余主要存在于從業人員過多和物流網絡利用率不足，而產出不足體現在貨物周轉量較低。綜合來看，吉林省發展物流產業的當務之急并非擴大或縮小產業規模，而是應大力提高物流產業人員的綜合素質，建設高質量、專業化的物流企業，從而形成高水平、高層次的物流產業；改善物流資源配置不合理、比例不協調的問題；同時提高物流產出，物流基礎設施也應得到更充分、更合理利用。

(三)合理配置物流資源，構建科學產業結構

時間序列上分析，吉林省物流產業的發展速度較為緩慢。吉林省的技術效率變動指數較低，制約了吉林省整體效率的提高；同時存在的投入冗余和產出不足現象，說明吉林省現存的主要問題是物流資源的配置不合理，產業構架不科學，且仍沒有挖掘出現有物流資源應有的能力，吉林省要充分合理利用現有資源，研究構建科學合理的產業結構，以此來推動吉林省整個物流產業的發展。

參考文獻：

[1] 李玉琳，高志剛.區域規劃中產業效率與規模的DEA評價——以新疆區域冶金工業為例[J].新疆財經，2006(6):26-29.

[2] 馬占新.數據包絡分析模型與方法[M].北京：科學出版社，2010(5):175-178.

[3] 徐軍洲，杜濱.數據包絡法在物流企業業績評價上的運用[J].中國儲運，2006(4):47-51.

[4] 楊帆.中國現代物流業對區域經濟的影響分析[D].長春：吉林大學，2011:45-49.

[5] 高慕瑾，雷玲.西部物流效率的實證分析[J].云南財經大學學報(社會科學版)，2012(4):30-34.

【責任編輯于蓬蓬】

[中圖分類號]F259.27；F224

[文獻標識碼]A

[文章編號]1009-5101(2016)02-0112-05

[收稿日期]2016-01-25

[作者簡介]王柏誼，北華大學經濟管理學院副教授，主要從事物流管理研究；楊帆，北華大學經濟管理學院教授，主要從事物流管理研究。(吉林132013)

On Logistics Industry Efficiency in Jilin Province Based DEA

Wang Baiyi，Yang Fan

(EconomyandManageCollegeofBeihuaUniversity，Jilin132013，China)

Abstract：DEA is the analysis method to study the relative efficiency of input and output.We construct a scientific and reasonable system of evaluation index，organize the data of input and output of the logistics industry from 2005 to 2014 about 30 provinces，municipalities directly under the central government，and analyze the efficiency of the logistics industry in Jilin Province from the horizontal and vertical angles.We can discover it is in the offset level in Jilin province，including technology of logistics industry average efficiency，pure technical efficiency and scale efficiency.It indicates that there is a low efficiency and some resource waste for the development of the logistics industry.The total factor productivity growth is slow in Jilin province.Although the technical progress index of Jilin Province has showed a slow growth trend，the logistics industry’s technology progress remains to be further improved in Jilin Province.To this end，Jilin province should strengthen the integration of existing resources to optimize output，improve the quality of logistics practitioners and the establishment of high quality logistics enterprises，reasonably configure our logistics resources to build a scientific industrial structure.

Key words：DEA model；Jilin province；Logistics industry；Industrial efficiency；Relative efficiency；Technical efficiency；Scale efficiency