西部地區物流業效率差異的數據包絡分析

申倩

摘 要：文章采用數據包絡分析模型，建立了西部地區12個省、直轄市和自治區物流業效率評價模型和指標體系。DEA模型結果顯示，內蒙古、廣西、貴州和寧夏物流業總體效率、純技術效率和規模效率都達到了最優，非DEA有效決策單元的8個省份存在投入冗余和產出不足兩方面的原因，并提出針對性建議。

關鍵詞：物流業；數據包絡分析；效率評價；西部地區

中圖分類號：F259.27 文獻標識碼：A

Abstract： This paper adopts DEA model to analyze the efficiency difference in the west region， it establishes evaluation model and indicator system. The model reveals logistics industry's overall efficiency， pure technical efficiency and scale efficiency in Ningxia， Inner Mongolia， Guangxi， Guizhou have reached optimal states， non-effective DMUs that exist input-redundancy and output-deficiency two aspects problems. Then the paper propounds some specific proposals.

Key words： logistics； data envelopment analysis； efficiency evaluation； western region

物流業是國民經濟中基礎性、戰略性產業，在《物流業發展中長期規劃（2014—2020年）》中，國務院已將物流業整體運行效率提高作為發展目標之一。西部地區占全國總面積的71%，占全國總人口的28%，研究西部地區物流業效率狀況對全國物流業效率的提高具有重要意義。本文采用的數據包絡分析（Data Envelopment Analysis， DEA）是一種基于被評價對象間相對比較的非參數技術效率分析方法，由于其在多投入多產出的分析中具有較強的優勢，因此被廣泛運用到宏觀經濟、環境、物流等眾多領域（王琴梅、譚翠娥，2013；Blum H， 2015；Liou J， 2015；張誠、喻琴、張志堅，2015）。

1 數據選取

評價物流業效率使用的指標在統計年鑒中沒有具體的對應數據，鑒于我國物流業增加值統計中交通運輸、倉儲和郵政業占到了物流業增加值的83%以上，因此可以使用交通運輸、倉儲和郵政業相關數據來替代物流業數據（劉秉鐮、余泳澤，2010）。DEA模型中投入x產出y指標的選取需要大致滿足兩個關系：x能生產y，y是由x生產出來的，同時，DEA模型中指標之間的共線性不會影響分析結果（成剛，2014）。

本文在文獻研究基礎上，并考慮數據可獲得性，選取了交通運輸、倉儲和郵政業就業人員數、固定資產投資和物流里程數（通過鐵路、公路和內河公里數加總所得）作為投入指標，貨運量、貨物周轉量和交通運輸、倉儲和郵政業生產總值作為產出指標。見表1。

2 實證分析

（1）模型假定：假定西部12個地區的物流水平僅受前6個投入產出指標影響，不受其他外部因素的影響。

（3）模型求解：運用MAXDEA6.6軟件，選擇投入導向（Input-oriented），投入導向關注的是在不減少產出的條件下，要達到技術有效率時各項投入應該減少的程度。分別使用了Maximum Distance to Frontier SBM模型和Multipier Model模型。

其中，規模效率值=綜合技術效率/純技術效率，純技術效率值是不考慮規模效率時，投入對總效率的影響。效率值為1時說明有效，效率值小于1說明無效。規模效益不變表明物流業規模達到最優；規模效益下降表明物流業規模隨著投入的增加，產出會減少得更快；規模效益上升表明隨著投入的增加，產出也會增加。需要說明的是，效率值等于1時僅表明決策單元是弱有效，效率值為1同時滿足松弛值均為0時說明決策單元為強有效。

通過表3可以看出，內蒙古、廣西、貴州和寧夏4個省份的所有松弛值均為0，表明4個省份的物流業效率相對其他省份為強有效。對于物流業物流水平評價為無效的8個省份來說，可參考表2的數值進行改進，改進方向是減少投入或增加產出。投入指標松弛變量值為負數，意味著減少投入，產出指標松弛變量值為正數，意味增加產出。

3 結 論

總體來看，西部地區中內蒙古、廣西、貴州和寧夏物流業效率強于其他省份，總體效率、純技術效率和規模效率都達到了最優，并且規模效益處于不變的狀態，物流設備、技術和管理達到了較好的狀態，物流業較發達。

在非DEA有效決策單元中，西藏的綜合技術效率和規模效率最低，說明西藏總體物流效率最差；四川的純技術效率最低，四川物流業應提高物流要素投入的合理利用程度。從投入和產出的松弛改進值來看，陜西、甘肅、重慶、新疆、云南和四川應從減少投入并保持產出的方向提升物流效率，存在物流資源的浪費情況。同時，陜西、甘肅、重慶、新疆、云南和四川的規模效益遞減，應主要開發內部潛力，減少成本，加大對物流資源的優化配置力度，提高物流效率。規模效益遞增的西藏和青海物流業發展有較大空間，應加大物流要素投入水平，加快發展物流業。

參考文獻：

[1] 王琴梅，譚翠娥. 對西安市物流效率及其影響因素的實證研究——基于DEA模型和Tobit回歸模型的分析[J]. 軟科學，2013（5）：70-74.

[2] Blum H. The economic efficiency of energy-consuming equipment： a DEA approach[J]. Energy Efficiency， 2015，8（2）：281-298.

[3] Liou J. Analyzing the Relationship between CO2 Emission and Economic Efficiency by a Relaxed Two-Stage DEA Model[J]. Aerosol and Air Quality Research， 2015，15：694-701.

[4] 張誠，喻琴，張志堅. 低碳環境下中國物流業效率評價研究[J]. 鐵道運輸與經濟，2015（1）：72-79.

[5] 劉秉鐮， 余泳澤. 我國物流業地區間效率差異及其影響因素實證研究——基于數據包絡分析模型及托賓模型的分析[J]. 中國流通經濟，2010（9）：18-21.

[6] 成剛. 數據包絡分析方法與MAXDEA軟件[M]. 北京：知識產權出版社，2014.