基于DEA方法的河南省物流效率分析與評價

陳建華 孫賞 李虎

摘 要：作為第三利潤源的物流業對我國經濟發展發揮著極其重要的促進作用，對河南省經濟發展的促進作用也不可忽視。但是目前河南省各個地區物流業的發展水平不一，部分地區物流產業效率低下。因此本文根據相關統計數據，使用DEA方法對河南省18個地市的物流效率進行分析與評價。結果證明使用DEA方法的研究結果符合當地的實際情況，可以為決策者在決策時提供理論指導。

關鍵詞：DEA方法；物流效率；理論指導

中圖分類號：F259.27 文獻標識碼：A

Abstract： As the third profit source， logistics industry plays a very important role in promoting the economic development of our country. At the same time， the promotion of the economic development of Henan province can not be ignored. But at present， the development of logistics industry in various regions of Henan province is different， and the efficiency of logistics industry is low in some areas. So this paper based on the relevant statistical data， using the DEA method to analyze and evaluate the logistics efficiency of the 18 cities in Henan province. The results show that the results of the DEA method are consistent with the actual situation in the local area， which can provide theoretical guidance for decision makers in decision-making.

Key words： DEA method； logistics efficiency； theoretical direction

0 引 言

今年是“十三五規劃”的開局之年，也是河南省加快經濟轉型和升級的關鍵期，隨著國家“一帶一路”戰略的實施、中原經濟區的建設，以及制造產業逐步向中西部地區的轉移，使得河南省的經濟發展迎來了一次不可多得的時機，而物流產業作為經濟的重要組成部分，更是對河南省的經濟提升發揮非常大的作用。最近幾年河南省的物流業飛速發展，但同時也存在很多問題，如地區間發展不均衡，資源配置不合理，信息化程度不高、產業效率低下等。

近幾年有很多學者對物流產業的效率進行了研討，田麗采用非參數DEA方法對河南省2004～2012年各年的物流產業效率進行了測算[1]；張媛以DEA模型為理論基礎，對湖南省各個地市的物流效率進行了分析[2]。本文借鑒前人的研究成果，以DEA方法為基礎，系統地對河南省18個省轄市2014年的物流產業效率進行詳細的分析與評價。

1 相關理論及指標選取

1.1 DEA方法介紹

DEA方法是由查恩斯等人提出的用于研究存在多個投入和多個產出的決策單元[3]（DEA方法中把被用來衡量效率的組織或者部門稱為決策單元，簡稱DMU）相對效率的一種方法，該方法可以根據決策單元的投入指標和產出指標，計算出部門相對效率，其模型被稱為CCR模型[4]。

DEA方法的原理是保持DMU的投入指標或產出指標不發生變化，根據數據統計與合理的數學規劃，確定相對有效的生產前緣，在DEA生產前緣上將所有DMU投影出來，最后根據決策單元偏移DEA前緣的程度來評價它們的相對有效性。決策單元的效率值只能夠分布在0到1之間，效率值是1的決策單元處在DEA生產效率前緣。

1.2 DEA方法的數學原理

1.3 決策單元與投入、產出指標的選取

（1）決策單元的選取。本文選擇河南的鄭州、開封、洛陽等18個省轄市，設定為本文DEA模型的決策單元，其中：DMU1用來表示鄭州市，DMU2表示開封市，DMU3表示洛陽市，DMU4表示平頂山市，DMU5表示安陽市，DMU6表示鶴壁市，DMU7表示新鄉市，DMU8表示焦作市，DMU9表示濮陽市，DMU10表示許昌市，DMU11表示漯河市，DMU12表示三門峽市，DMU13表示南陽市，DMU14表示商丘市，DMU15表示信陽市，DMU16表示周口市，DMU17表示駐馬店市，DMU18表示濟源市。

（2）投入指標與產出指標。一般來說，生產投入指標主要分為人力、物力和財力這三大部分，產出指標主要包括提供的服務和生產出的產品等[8]。DEA方法的指標選取有如下標準：第一，對于每一個DMU，全部的投入指標和產出指標都不能是空的，而且不能是負數。第二，投入、產出的指標必須能夠反映出本文關注的重要元素。第三，投入的指標值越小越好，產出的指標值應該是越大越好。第四，不相同指標的單位可以是不一樣的。

本文根據DEA方法指標選取標準以及前輩的經驗，選取交通運輸、倉儲及郵政業的固定資產投資、從業人數、等級公路里程數及民用汽車私有量作為生產投入指標，選取河南省各省轄市2014年的國內生產總值（GDP）、公路貨運量及公路貨運周轉量作為產出指標，具體如表1所示：

經過收集與整理，河南省各省轄市2014年投入與產出指標數據表格如表2所示（其中S1表示GDP，S2表示公路貨運量，S3表示公路貨運周轉量，M1表示固定資產投資，M2表示從業人數，M3表示載貨汽車擁有量，M4表示等級公路里程數）。

2 指標計算以及結果分析

將表2中的統計數據輸入到DEAP2.1軟件里進行計算，得出了河南省各省轄市物流產業效率的分析結果，所得到的數據如表3所示。

從表3的數據可得，鄭州市、開封市、洛陽市、安陽市、焦作市、許昌市、周口市和濟源市等8個省轄市物流產業的純技術效率和規模效率均為1，也就是說這8個省轄市的物流產業效率是相對有效的，說明這些地市的物流產業投入產出配置是合理的。在其余10個省轄市中，漯河市和三門峽市的物流產業的規模報酬是遞增的，說明這2個城市可以適當的增大投入來提高物流產業規模。另外，鶴壁市、新鄉市和南陽市物流產業的純技術效率均達到了1，表明鶴壁市、新鄉市和南陽市的總體效率沒達到1主要是由于它們的規模效率比較低下而導致的，所以應該適當擴大這3個市的物流產業的規模，并優化地區的資源分配。

對計算出的數據進行更深一步的分析，可以得到投入產出指標的有效目標值，根據這些目標值，可以對各省轄市物流產業的投入產出做出更合理的規劃設計，從而使物流效率達到最優。使用DEAP2.1分析出的有效目標值如表4所示。

根據表2、表3和表4的數據來分析各個省轄市的情況，從綜合效率來看，在非DEA有效的省轄市中，鶴壁市、駐馬店市和三門峽市的綜合效率相對而言是比較高的，信陽市最低，而且在純技術效率方面也是信陽市最低，說明信陽市物流產業的產業規模較小，而且資源配置不合理，急需改善；根據統計的原始數據與DEAP2.1軟件計算出的有效目標值對比來看，信陽市主要在貨運周轉量方面產出不足。從投入產出的冗余來看，除了鶴壁市、新鄉市和南陽市以外，其余7個非DEA有效的省轄市均存在產出不足和投入冗余的情況，所以這些城市在加大物流產業投入的時候，更應該注重資源的合理分配，使得各項投入能得到最有效的利用。

3 總 結

綜合上述統計數據和計算結果來看，在河南省18個省轄市中，除了信陽市、平頂山市和濮陽市的物流產業發展比較落后、物流效率相對低下外，其余城市的物流產業發展比較均衡，物流產業規模和效率相對較高，尤其是以鄭州為中心的河南省中部地區發展最好。但從整體看缺點也非常明顯，在大部分非DEA有效的省轄市中，幾乎都存在大量的投入冗余，尤其是等級公路里程數，說明這些城市對物流產業的投入沒有進行合理的利用，大部分城市的基礎設施建設已經相當完善，在后續的發展中可以適當的將資源投入向其他方面傾斜。總之，與其他經濟發達的省份相比，河南省的物流效率還存在一定的差距，各城市在加大物流產業規模的同時，需要優化投入結構，合理分配資源，爭取以最小的投入獲取最大的產出，實現物流效率的最大化。

參考文獻：

[1] 田麗. 基于DEA模型的河南省物流產業效率評價[J]. 物流技術，2015（1）：161-164.

[2] 張媛，張革伕，解淑青. 一種基于DEA的區域物流效率評價模型及其實證研究——以湖南省14個地市州為例[J]. 物流工程與管理，2013（1）：76-79.

[3] 丁晶晶，畢功兵，梁樑. 并聯系統資源和目標配置雙準則DEA模型[J]. 管理科學學報，2013（1）：10-21.

[4] 劉必榮. 中國商業銀行效率的研究[D]. 重慶：重慶大學（碩士學位論文），2013.

[5] 陳俊霞. 數據包絡分析有效性理論的一點探索[J]. 華東經濟管理，2006（9）：98-99.

[6] 劉萍. 我國研究與開發機構科技資源配置效率研究——基于DEA方法[J]. 現代商貿工業，2015（22）：6-7.

[7] 閔承鵬，郭峰，蒲天祥. 基于DEA方法的我國房地產企業生產效率與規模效率研究[J]. 房地產導刊，2012（35）：27-30.

[8] 潘玉山. 基于DEA職業學校實訓基地建設效率評價研究[J]. 寧波職業技術學院學報，2012（5）：33-36.