基于DEA和因子分析的我國西部地區的物流效率評價研究

田利鋒

摘要：文章在DEA模型基礎上結合因子分析方法，對我國西部地區的物流效率進行評價分析。首先，利用DEA的方法對西部地區的物流進行總體效率、純技術效率和規模效率的分析；其次，運用因子分析法對西部地區物流發展的影響因素進行分析；最后，根據分析結果提出相應的發展策略與改進措施。

關鍵字：DEA；因子分析法；物流效率

一、引言

近年來，在市場經濟全球化的背景下，物流作為新興的產業，得到了迅猛發展，在現代經濟中所扮演的角色也越來越重要，物流產業的發展也逐漸成為中國經濟發展中一個重要的增長點和“加速器”。進入21世紀以來，雖然物流產業的關注度明顯提升，但是目前物流產業依舊存在運行效率不高、費用大等問題，又因為物流在優化資源配置、產業競爭、投資環境和經濟等方面具有極大的促進作用，整個產業的物流效率不僅會影響本產業的發展，而且對能夠促進地區的經濟發展，所以，對地區的物流效率和影響物流發展的因子進行分析評價是十分有必要的。

目前，許多國內外學者都對物流效率和影響物流發展因子進行研究。Shoji Maruyama（2002）對20個發達國家郵政業的技術效率及全要素生產率進行了評估；（鐘祖昌，2010；王舒鴻，2010；周葉，2015等）針對我國物流行業的技術效率、能源效率、生態效率等方面分別進行了研究；田剛、李南（2011）在隨機前沿生產函數模型的基礎上結合外生性影響因素，對中國各省物流業技術效率進行測算；陳玲（2014）運用改進DEA模型測度我國農產品物流效率；張誠等（2013）對中部六省物流業效率進行了縱向分析，通過計量回歸分析發現物流業效率受第三產業和居民消費水平影響顯著；王琴梅（2012）分析了西安市物流效率，利用Tobit回歸模型評價了各影響因素與物流效率的相關性；潘濤（2015）對河南省物流效率進行了評估。這些文章從不同的角度對物流效率和影響物流發展的因子進行了分析評價，但是西部地區因其獨特的資源優勢，具有強大的物流需求，同時又面臨著物流效率偏低的困境。因此，如何評價并改進西部地區物流效率成了亟待解決的課題。文章以西部各省份的物流產業作為研究對象，首先通過DEA分析，尋找物流效率不足的省份，然后運用因子分析法對物流發展的影響因子進行定量分析，為相關問題的解決提供可靠的支持。

二、DEA模型及實證分析

（一）DEA的C2R模型

數據包絡分析法（data envelopment analysis，DEA）是由著名的運籌學家Charnes和Cooper在1978年以“相對效率”為基礎，設計出的一種針對多指標投入和多指標產出問題的一種全新的有效性評價方法。模型的分析對象為多個投入與產出的指標，通過線性規劃化求解每一個評價對象的相對指標，基于產出不變，從較小投入的角度構造初始投入的效率評價模型。具有非阿基米德無窮小量的C2R模型

（二）實例分析

1. 評價指標體系的建立

DEA分析評價的前提是要有確定DMU決策單元和評價指標體系。由于物流產業在目前各國的產業統計分類體系中均未獨立設置，所以想直接獲取投入與產出數據較為困難。通過查閱文獻與相關資料發現，大多數國內學者將貨物運輸、倉儲業和郵政業三個部門界定為物流業，所以本文亦采取相同的界定。

指標選取原則應該遵循以下三點。

（1）指標要能夠反映物流業的競爭力和物流產業效率評價的需求。

（2）DEA評價單元數應該是投入與產出指標和的兩倍以上。

（3）在選取指標時應該注意所選指標的重要程度和數據的可獲得性。根據以上原則建立以下的評價指標體系。

考慮數據可得性與權威性，本文選取2015年西部各省份作為決策單元，分別以物流業固定資產投資、物流業從業人數和能源消費量為投入指標，物流業增加值和碳排放量為產出指標，利用DEA方法對2015年西部省份物流效率做進行分析。數據源于《中國統計年鑒》及《中國能源統計年鑒》。

2. DEA計算及結果分析

運用DEAP2.1軟件計算結果如表1所示。

從表1可知，我國西部10省的物流綜合效率的平均值為0.979，綜合效率值為1分別為貴州、云南、寧夏、新疆這四個省份，說明這4省的DEA模型CCR有效，即它們的物流投入要素處于最佳狀態；剩余的地區只有重慶、廣西的綜合效率值高于整體綜合效率的平均值，四川省是西部各省中綜合效率最低的省份；廣西、甘肅兩省的綜合效率均在0.9～1之間，即技術無效狀態，所以都存在不同程度的物流資源冗余，它們均可通過對投入產出的調整使DEA模型CCR有效。

雖然重慶、四川、陜西、青海四省的綜合效率無效，但它們均處于純技術有效的狀態，即當投入量既定時，生產活動能夠獲得最大的產出，因此4省的綜合效率無效是由規模效益沒有達到最優造成的。上述4省除青海的規模經濟為遞增外，其余3省均為遞減狀態，這說明它們的物流投入和產出均未達到最佳比例，物流規模處于不足或飽和狀態，應該合理調整物流投入。雖然廣西的規模效益不變，但是純技術效率是無效的，所以應該改善物流技術方面的投入，從而提升本省的物流效率。甘肅無論規模效率還是純技術效率均無效，且規模經濟處于遞增狀態，這說明甘肅的物流投入與產業規模均不足。

上述結果表明，我國西部各省的物流發展急需改善。為了更明確尋得西部物流產業發展的影響因素，本文采用因子分析法進一步分析，并據此提出相應的改善措施。endprint

三、影響我國西部物流產業發展因素的因子分析

我國西部物流發展的影響因素很多，結合相關文獻以及目前西部的實際情況，本文主要選取了建筑業總產值，第二產業總產值，第三產業總產值，貨運周轉量，進出口總額，公路線路長度，人均GDP和載貨汽車擁有量這8個指標，這些指標分別從不同的層面反映了我國西部的物流產業的發展特征。

（一）KMO和Bartlett檢驗

本文運用統計分析軟件SPSS22.0中的因子分析法對8個指標的數據進行分析，數據來源于《中國統計年鑒》。在運用因子分析之前需要進行KMO和Bartlett球度檢驗，以確保數據能夠進行因子分析。檢驗結果顯示KMO值為0.720>0.60，且Bartlett球形檢驗值為72.968，Sig值為0.000<0.05，因此本文選取的樣本適合做因子分析。

（二）公因子提取

由表2可知，前兩個因子的特征值分別為5.301、1.383，按照特征值≥1的標準提取公因子，最終選取了兩個公因子且累積方差貢獻率為85.545%，這兩個公共因子包括了我國西部物流發展的大部分評價信息，他們具有較好的代表性。因子解釋原有變量總方差的情況如表2所示。

（三）因子載荷矩陣分析

采用最大方差法對因子載荷矩陣進行正交旋轉，從而得到旋轉以后的因子載荷矩陣，如表3所示。

通過表3可以看出，建筑業總產值、第三產業總產值、第二產業總增加值、貨運量、汽車擁有量、進出口總額、公路線路長度這7個指標在第一個因子上具有較高的載荷，這表明第一因子主要解釋了這幾個變量，主要體現了西部物流發展的持續性和保障性，因此可以稱之為持續發展保障因子；第二個因子只有人均GDP一個指標，所以稱之為GDP因子。

結合上述分析可以看出，西部物流產業發展影響因素有2個，即：持續發展保障因子、GDP因子。這兩個因子對物流產業發展均提供不同的貢獻，本文以每個主成分的貢獻率作為它們的權重，并計算樣本的最終總得分F：F=65.129%F1+18.416%F2。通過SPSS計算得出詳細的總得分以及排名情況，如表4所示。

根據表4可以看出，我國西部省份的物流發展普遍相對落后，其因子評價得分>0的省份只有4個，而這4個省份的第一、二因子評價得分也相對靠前，這主要歸結于這4個省份的各項指標都優于其他的省份，尤其是在物流基礎設施建設、物流從業人員以及物流產業增加值等幾方面存在明顯的優勢，但是相對于東部省份來說還存在較大的差距。對于綜合評價得分<0的其他省份來說，它們不管是從基礎設施建設還是經濟等各方面與前面的幾個省份存在不小的差距，這也是它們綜合評價得分<0的主要原因，這也符合實際情況。

四、我國西部物流發展策略分析和結論

現代物流已經在多個行業有所滲透，同時它的發展也受到諸多行業多個因素的影響。由上述分析可知，持續發展保障因子和GDP因子是影響我國西部物流產業發展的主要因素，而前者的影響最為重要，其貢獻率高達65.129%，這也符合基本的現實狀況。物流產業的發展受經濟水平的直接影響，而其他的眾多保障因素也是其更好發展的前提，其中貨運量反映了當前市場的基本狀況，而汽車擁有量和公路線路長度不僅反映了基礎設施狀況，也能夠反映了政府對物流發展的政策傾向。

GDP因子反映了地區國民經濟水平對物流產業發展的影響。雖然它對物流產業的貢獻率較低，但是依舊不可忽視GDP所造成的限制與推動作用。

結合上述分析，文章提出了一些物流產業的發展策略。

1. 政府相關政策的扶持。西部地區物流產業發展效率的不足，一是技術水平的不足；二是企業規模問題。這一切都會導致物流資源的配置失衡或者存在一定的浪費，這就要求各省政府進行統一的規劃與平衡。

2. 加快物流產業的管理水平的提升與建設。由DEA結果分析可以看出廣西、甘肅兩地的DEA無效主要是由于純技術效率過低造成的，這就表明這兩個省份的物流產業管理水平和技術狀況都存在問題，所以在今后的發展過程中應該加大對相關方面的提升和建設。

3. 加大物流基礎設施的建設。基礎設施建設利于物流產業的發展，在此過程中一定要合理規劃，讓它最大的發揮作用，以免造成重復建設和盲目建設。

綜上所述，我國西部物流產業發展存在很大不足。要提高西部省份的物流產業發展效率，需要各省份加強物流基礎設施建設，提高物流投入產出效率；此外還應加強物流管理水平和經濟發展。

參考文獻：

[1]潘濤.河南省物流業效率演化發展的影響因素[J].社會科學家，2015（08）.

[2]鐘祖昌.基于三階段DEA模型的中國物流產業技術效率研究[J].財經研究，2010（09）.

[3]何曉群.現代統計分析方法與應用[M].中國人民大學出版社，2003.

[4]張鐵山，肖皓文.中國制造業技術創新能力和效率評價研究——基于因子分析法和數據包絡法[J].工業技術經濟，2015（10）.

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（作者單位：貴州大學管理學院）endprint