基于DEA的北京市道路危險貨物運輸效率評價

黃爽，錢大琳，李康

(北京交通大學 交通運輸學院，北京 100044)*

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基于DEA的北京市道路危險貨物運輸效率評價

黃爽，錢大琳，李康

(北京交通大學 交通運輸學院，北京 100044)*

基于DEA理論構(gòu)建北京市道路危險貨物運輸效率的BCC模型，從投入和產(chǎn)出角度選擇指標構(gòu)建評價指標體系，以北京市15個區(qū)縣作為研究對象，對其綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進行計算和評價，對非DEA有效的決策單元進行了投入冗余和產(chǎn)出不足分析，同時，利用嶺回歸分析構(gòu)建綜合效率與評價指標的回歸方程，通過衡量自變量對因變量的貢獻度大小，找出影響綜合效率的關(guān)鍵因素，為企業(yè)提高運輸生產(chǎn)效率提供發(fā)展建議.

DEA方法;運輸效率;指標體系;回歸分析

0 引言

當前北京市道路危險貨物運輸行業(yè)正處于危險貨物運輸發(fā)展的積累階段.在“十二五”期間，北京市強調(diào)“平安交通”理念，大力推進道路運輸科學、安全發(fā)展，道路危險貨物運輸也得到長足發(fā)展，為北京市的化工生產(chǎn)需要提供了有力保障，但與此同時也暴露出了諸如發(fā)展過速等一系列問題，因此，有效評價當前道路危險貨物運輸效率，找出制約行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素，針對具體問題提供相應(yīng)改進的建議具有重要意義.

道路危險貨物運輸效率評價問題是一個涉及到多投入和多產(chǎn)出的復雜系統(tǒng)工程，一方面需要人力、車輛和安全技術(shù)的投入，另一方面又能產(chǎn)生滿足社會需要的運量和周轉(zhuǎn)量等服務(wù)型產(chǎn)出，因此，選擇一種能夠針對多投入、多產(chǎn)出進行效率評價的方法尤其重要，而DEA方法在這方面具有特殊的優(yōu)勢.目前，應(yīng)用DEA方法進行效率評價的文獻越來越多，文獻[1-2]運用CCR模型分別對我國31個省份公路運輸效率和河南省交通運輸效率進行了評價；文獻[3]應(yīng)用BCC模型評價了陜西省的交通運輸效率；文獻[4]將CCR模型與交叉效率評價結(jié)合使用，對五大交通系統(tǒng)效率進行了評價分析；文獻[5]使用超效率DEA模型評價了鋼鐵行業(yè)的運行效率.縱觀文獻可以發(fā)現(xiàn)，目前將DEA方法運用到道路危險貨物運輸領(lǐng)域進行效率評價的研究很少，本文通過構(gòu)建北京市15個區(qū)縣的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析BCC模型，對北京市各區(qū)縣道路危險貨物運輸情況進行評價，同時通過構(gòu)建效率值與投入產(chǎn)出指標的回歸方程，通過分析自變量指標對因變量變異的貢獻大小，找出影響效率值的關(guān)鍵因素，提出改進道路危險貨物效率的有效途徑.

1 模型與方法

1.1 DEA方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)是由美國運籌學家Charnes A.ERhodes和Cooper W W等學者于1978年創(chuàng)建的，是用于評價多輸入多輸出的決策單元相對有效性的一種非參數(shù)方法，在評價多輸入多輸出問題上十分有效.在運用DEA進行效率評價時，不需要明確各個投入與產(chǎn)出之間確定的函數(shù)關(guān)系式，同樣對評價指標量綱的選取也不必統(tǒng)一，具有一種黑箱子方法的特點.DEA方法能夠有效避免主觀因素的影響，在效率評價方面具有絕對的優(yōu)勢.運用DEA方法進行效率評估時可以采取兩個方向，一個是以投入為導向，一個是以產(chǎn)出為導向.投入導向是在產(chǎn)出不變的情況下，衡量要素投入減少的比例；產(chǎn)出導向是在投入不變的情況下，衡量產(chǎn)出增加的比例.本文選擇以投入為導向的BCC模型，對北京市道路危險貨物運輸進行分析評價.

設(shè)有n個決策單元(DMU)，每個DMU有m種輸入和s種輸出，第j個決策單元的輸入輸出向量分別為：

Xj=(X1j,X2j,…,Xmj)T, j=1,2,…,n;

Yj=(Y1j,Y2j,…,Ysj)T, j=1,2,…,n

其效率評價的BCC模型如下：

①當θ=1且S+=S-=0時，稱DMU0為DEA有效，n個決策單元組成的系統(tǒng)在原投入X0的基礎(chǔ)上所獲得產(chǎn)出Y0已達到最優(yōu);

②當θ=1且S+≠0或S-≠0時，稱DMU0為DEA弱有效，即投入X0可以減少S-使得產(chǎn)出Y0不變或在投入X0不變的情況下，產(chǎn)出Y0可以增加S+;

③當θ<0時，稱DMU0為DEA無效，即可以將原投入X0按照比例θ縮減而保持產(chǎn)出Y0不減.

根據(jù)BCC模型計算得到θ值被稱為純技術(shù)效率，本文之后將其記作PTE，在運用DEAP2.1軟件進行BCC模型求解時，同時會得到純技術(shù)效率(PTE)以及綜合效率(TE)和規(guī)模效率(SE).所謂綜合效率即是反映資源的配置、利用水平和企業(yè)規(guī)模水平的綜合指標，而純技術(shù)效率是對資源的配置、利用水平，是企業(yè)自身的運營服務(wù)能力的體現(xiàn)；規(guī)模效率則反映的是企業(yè)的規(guī)模水平對企業(yè)是否達到最優(yōu)生產(chǎn)的影響.一般認為，綜合效率=純技術(shù)效率規(guī)模效率，即TE=PTESE.

1.2 指標體系的構(gòu)建

運用DEA方法進行效率評價時，需要合理確定模型的輸入輸出指標，所選擇的指標應(yīng)能反應(yīng)北京市道路危險貨物運輸?shù)幕厩闆r.為了全面衡量北京市道路危險貨物運輸企業(yè)的情況，將危險貨物運輸企業(yè)按照區(qū)縣分布，以當前北京市15個區(qū)縣作為決策單元，從人員、車輛和安全技術(shù)三個角度出發(fā)，構(gòu)建評價指標體系.指標體系的構(gòu)建要保證全面性、可靠性、代表性以及數(shù)據(jù)可操作性的原則，因此，在投入過程中以從業(yè)人員數(shù)(X1)、安全管理人員與從業(yè)人員的比例(X2)和核定載重量(X3)作為模型的輸入指標，在產(chǎn)出過程中以運量(Y1)和周轉(zhuǎn)量(Y2)產(chǎn)出作為輸出指標，所選擇指標的具體含義為：

①從業(yè)人員數(shù)(X1)：從業(yè)人員數(shù)量是企業(yè)在人力上投入，從業(yè)人員數(shù)量的多少從某個側(cè)面反映出企業(yè)的規(guī)模大小;

②安全管理人員與從業(yè)人員比例(X2)：危險貨物運輸較普通貨物運輸有許多特殊之處，最重要為一方面在于增設(shè)安全管理人員，增加安全技術(shù)的投入，安全管理人員與從業(yè)人員比例反應(yīng)了企業(yè)通過安全教育培訓在安全方面的投入，同等規(guī)模的企業(yè)其從業(yè)人員數(shù)量大體相當，但是安全管理人員的比例越大則反應(yīng)企業(yè)越重視安全生產(chǎn)，注重運輸?shù)陌踩ぷ?

③核定載重量(X3)：核定載重量是企業(yè)在車輛上的投入，反應(yīng)了投入運營車輛的總噸位，比車輛數(shù)更能反映企業(yè)在車輛方面的投入力度;

④運量(Y1)與周轉(zhuǎn)量(Y2)：運量與周轉(zhuǎn)量是運輸企業(yè)其提供的服務(wù)產(chǎn)品的量化指標，代表其實際完成的工作量.

2 模型求解與結(jié)果分析

2.1 原始數(shù)據(jù)獲取

依據(jù)前文所確定的評價指標，選取的數(shù)據(jù)為筆者參與北京市運管局開展的道路危險貨物運輸企業(yè)調(diào)研所獲得的數(shù)據(jù)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括北京市15個區(qū)縣的危險貨物運輸企業(yè)的從業(yè)人員數(shù)、車輛核定載重量、企業(yè)安全管理人員與從業(yè)人員的比例以及企業(yè)危險貨物年運量和周轉(zhuǎn)量，其中平谷區(qū)的數(shù)據(jù)缺失，將所得的企業(yè)數(shù)據(jù)按北京市15個區(qū)縣進行整合和處理，作為本次研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù).

2.2 BBC模型求解計算

利用15個區(qū)縣的輸入輸出數(shù)據(jù)，以建立的投入導向的BCC模型為基礎(chǔ)，采用DEAP2.1軟件計算得到各區(qū)縣的綜合效率(TE)、純技術(shù)效率(PTE)、規(guī)模效率(SE)、松弛變量S值和投入冗余及產(chǎn)出不足值，結(jié)果如下表1和表2所示.

表1 各區(qū)縣效率值及松弛變量S值

表2 各區(qū)縣投入冗余及產(chǎn)出不足

2.3 結(jié)果分析

將模型計算得到的結(jié)果按照綜合效率的大小進行排序如表1所示，依據(jù)計算所得到的結(jié)果，可以將15個決策單元按照綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率是否達到有效分為三個部分，第一部分是綜合效率有效，即DEA有效.綜合效率是反應(yīng)資源的配置、利用水平和企業(yè)規(guī)模水平的綜合指標，只有當決策單元同時達到技術(shù)有效和規(guī)模有效時，該決策單元才達到綜合有效.從表1的結(jié)果數(shù)據(jù)可以看出，北京市的十五個區(qū)縣中，只有順義區(qū)、海淀區(qū)、燕山區(qū)和大興區(qū)這個四個區(qū)縣達到了DEA有效，說明這四個區(qū)縣在人員、車輛和安全技術(shù)方面的投入以及運量和周轉(zhuǎn)量的產(chǎn)出上達到了最優(yōu)，同時這四個區(qū)縣內(nèi)的企業(yè)規(guī)模也同時達到了最優(yōu).

第二部分是純技術(shù)效率有效，除去綜合效率有效的四個決策單元外，密云縣、延慶縣和石景山這三個決策單元是純技術(shù)有效的.純技術(shù)效率反映的是資源的配置、利用水平，是企業(yè)自身的運營服務(wù)能力的體現(xiàn).結(jié)合表2投入冗余與產(chǎn)出不足數(shù)據(jù)可以看出，上述三個區(qū)縣的人員、車輛和安全技術(shù)投入不存在冗余現(xiàn)象，同時運量和周轉(zhuǎn)量的產(chǎn)出也不存在不足現(xiàn)象，但是上述三個區(qū)縣的規(guī)模效率是無效的，其規(guī)模效益是遞增的，即該三個區(qū)縣危險貨物運輸企業(yè)的運輸規(guī)模小，其企業(yè)規(guī)模是造成綜合效率無效的主要原因，擴大企業(yè)規(guī)模，加大投入能夠為其帶來更大的產(chǎn)出.

第三部分是除去綜合效率有效和純技術(shù)效率有效所剩下的區(qū)縣，剩余區(qū)縣其規(guī)模效率也沒有達到有效.規(guī)模效率反映的是企業(yè)的規(guī)模水平對企業(yè)是否達到最優(yōu)生產(chǎn)的影響，也就是投入的增長對生產(chǎn)率變化的影響，根據(jù)規(guī)模效率可以判斷各區(qū)縣是處于遞增還是遞減的規(guī)模報酬區(qū)間，進而調(diào)整各區(qū)縣的生產(chǎn)規(guī)模，使其達到生產(chǎn)規(guī)模的

最佳狀態(tài).結(jié)合表2，從投入的角度來看，豐臺區(qū)、朝陽區(qū)和懷柔縣在人、車輛和安全技術(shù)的投入上面均存在著冗余，其投入的冗余是造成其無效的主要原因.通州區(qū)、西城區(qū)、門頭溝、房山區(qū)和昌平區(qū)則既存在著投入的冗余現(xiàn)象同時還存在著產(chǎn)出的不足，這是造成其無效的主要原因.結(jié)合表1上述區(qū)縣的規(guī)模效益都是遞增的可以判斷，首先由于在資源的投入和產(chǎn)出方面存在著大量冗余，造成其生產(chǎn)潛能沒有能夠充分的發(fā)揮，其次，其規(guī)模效益處于遞增階段而投入?yún)s存在著冗余，說明企業(yè)在資源的配置和利用方面存在著問題，調(diào)整企業(yè)的運輸模式，加強企業(yè)管理和技術(shù)等工作將能夠提高其效率.

2.4 關(guān)鍵要素分析

通過對綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的計算，進而對影響各個決策單元效率的原因進行了分析，但是輸入輸出評價指標中究竟哪一個才是影響決策單元效率的主要因素，從DEA計算的結(jié)果中還不能直觀的看出，為此，需要對各輸入輸出指標對綜合效率的貢獻度進行評價.

多元回歸分析通過數(shù)學手段可以確定自變量對因變量貢獻度的大小及方向，通過構(gòu)造因變量為綜合效率，自變量為各個輸入輸出指標的多元回歸模型進而評價各個評價指標對綜合效率的貢獻度.

構(gòu)建多元回歸模型為：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+ε

其中:Y為綜合效率;X1為人員投入;X2安全技術(shù)投入;X3為車輛投入;X4位運量產(chǎn)出;X5為周轉(zhuǎn)量產(chǎn)出;β0為常數(shù);ε為誤差.

表3 各自變量相關(guān)性取值

多元線性回歸模型要求自變量之間不能存在多重共線性.運用spss提供的相關(guān)性檢驗功能，判斷各個自變量之間的相關(guān)性，計算結(jié)果如表3.從表3可以看出，X1和X2、X3和X5、X4和X5之間線性關(guān)系顯著，建立普通的多元線性回歸模型，各個自變量由于多重共線性的影響會造成較大的誤差.

嶺回歸分析是處理多自變量間存在多重共線性影響時的一種有效的有偏估計方法，關(guān)于介紹嶺回歸分析的文獻比較多，本文在此不再贅述.應(yīng)用spss提供的嶺回歸分析模塊，將數(shù)據(jù)輸入spss中進行計算，得到有如圖1所示的嶺跡圖.

圖1 各自變量嶺跡

依據(jù)Hoerl-Kennard-Baldwin(HKB)Estimator(HKB估計)，取嶺回歸分析模型中的K=0.04，自變量的嶺跡圖的嶺跡趨于穩(wěn)定.將K=0.04反代得到嶺回歸模型的關(guān)鍵參數(shù)見表4以及回歸模型的F檢驗值見表5.

表4 嶺回歸模型參數(shù)

表5 嶺回歸模型F檢驗值

從回歸模型的F檢驗值來看，在0.05的顯著水平下，總體上自變量與因變量存在著線性關(guān)系，回歸模型的構(gòu)造是具有統(tǒng)計學意義的，因此建立回歸方程為：

Y=0.57X1+0.088X2-0.84X3+0.264X4+0.77X5

回歸方程中標準化偏回歸系數(shù)絕對值的大小可以衡量自變量對因變量貢獻的大小，其符號則表示對因變量貢獻度的方向.通過回歸方程可以看出，核定載重量對綜合效率的影響最大，且其對綜合效率的影響是反向的，即繼續(xù)擴大車輛的投入反而會對綜合效率的增長產(chǎn)生反向的影響.貢獻度其次的是周轉(zhuǎn)量的產(chǎn)出，其對綜合效率的影響是正向的，即周轉(zhuǎn)量的產(chǎn)出增加仍是今后企業(yè)工作的重點.安全技術(shù)的投入對綜合效率的投入是不顯著的，說明目前國家對于危險貨物運輸安全工作較為重視，尤其是在晉濟高速公路巖后隧道事故發(fā)生以后，國務(wù)院、安監(jiān)總局加強對安全監(jiān)管的力度，使得企業(yè)在安全方面不敢忽視，當前對安全工作的重視在一定程度上使得安全技術(shù)投入并不是影響企業(yè)效率的主要因素.

3 結(jié)論

本文應(yīng)用投入導向的DEA方法對北京市15個區(qū)縣的危險貨物運輸企業(yè)進行了實例研究，同時應(yīng)用嶺回歸的方法，通過對標準化偏回歸系數(shù)的計算，分析了影響企業(yè)綜合效率的關(guān)鍵要素，有如下結(jié)論：

(1)北京市大部分區(qū)縣的綜合效率是DEA無效的，綜合效率存在地區(qū)性的差異.在DEA無效的區(qū)縣中，規(guī)模無效是造成綜合效率的主要原因，并且無效的區(qū)縣都是規(guī)模效益遞增的，優(yōu)化資源配置，發(fā)揮企業(yè)規(guī)模優(yōu)勢勢在必行;

(2)無效率的區(qū)縣在人員和車輛上存在著冗余，資源投入過度，同時部分區(qū)縣也存在運量和周轉(zhuǎn)量產(chǎn)出不足情況;

(3)影響綜合效率的關(guān)鍵因素是車輛的投入和周轉(zhuǎn)量的產(chǎn)出，并且車輛的過度投入對綜合效率有著負向的作用.

針對當前北京市道路危險貨物運輸現(xiàn)狀，結(jié)合本文的研究結(jié)果，對未來行業(yè)發(fā)展有如下建議：

(1)控制人員和車輛的投入，尤其是車輛的噸位投入上，當前車輛噸位的浪費比較高，提高車輛的利用效率，合理配置運力資源，既可以提升企業(yè)的運輸效率，也可以降低運輸?shù)某杀荆瑫r也應(yīng)當注意控制企業(yè)人員的投入，提高員工的整體素質(zhì)，量才使用，避免人力資源的浪費;

(2)從DEA計算結(jié)果上看，多個區(qū)縣存在著周轉(zhuǎn)量產(chǎn)出不足的問題，而相應(yīng)的運量產(chǎn)出不足則較少，結(jié)合關(guān)鍵因素分析，周轉(zhuǎn)量是影響綜合效率的第二大關(guān)鍵因素，因此，需要企業(yè)拓展長距離運輸業(yè)務(wù)，擴展企業(yè)的經(jīng)營范圍，不能局限于短距離的市內(nèi)運輸，充分發(fā)揮企業(yè)的規(guī)模優(yōu)勢和運力資源.

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Efficiency Evaluation of Beijing Road Dangerous Goods Transportation based on DEA Method

HUANG Shuang，QIAN Dalin，LI Kang

(School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)

A BCC model is established based on Data Envelope Analysis method (DEA) for the Beijing road dangerous goods transportation efficiency. From the angle of transport system input and output characters, the appraisal index system is established by some selected metrics. On the basis of data of the 15 districts of Beijing, the DEA is used to calculate the technical efficiency (TE), scale efficiency (SE) and the pure technical efficiency (PTE) to evaluate their achievements as to the regional difference. Then the input redundancy and output inefficiency of non-DEA effective decision-making units are analyzed. A regression equation is established by using ridge regression theory to find out the key factors affecting the technical efficiency, and some development suggestions are proposed for enterprises to improve the efficiency of their transportation.

DEA method; transportation efficiency; index system; regression analysis

1673- 9590(2017)01- 0001- 06

2016- 01- 18

黃爽(1992-)，男，碩士研究生；錢大琳(1963-)，女，教授，博士，主要從事城市軌道交通的研究

E-mail:14120776@bjtu.edu.cn.

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