基于DEA方法的物流企業甩掛運輸效益評價

李 丹，曹 俊，邸歡歡

（1.重慶機電職業技術學院 工商管理學院，重慶 402760；2.重慶科技學院 工商管理學院，重慶 400000；3.上海藍書信息科技有限公司，上海 200000）

1 引言

物流企業開展甩掛運輸不僅關注與甩掛運輸市場相聯系的制度政策、基礎設施，更關注甩掛運輸能帶來的切實效益。以2016年為界，在此之前對甩掛運輸效益的研究集中在經濟效益上，之后集中在社會效益和低碳效益上，這與近幾年國家倡導發展綠色低碳循環經濟相吻合。通過整合已有的評價指標，發現評價指標存在不統一、評價體系不完善等問題。

在評價內容和方法上，先前研究強調同傳統運輸相比，甩掛運輸所能帶來的輸出效益。如李洋（2015）和高帆（2017）發現甩掛運輸較傳統運輸更能帶來好的經濟效益。裘天翔（2017）指出甩掛運輸可帶來運輸成本的降低、運量增加和能耗減少。然而，從經濟學角度看，恰當合理的效益分析應當包括投入和產出兩部分，即對物流企業投入一定資金、技術等資源后，其產出效益，包括經濟、社會效益的相對有效性評價。

2 評價方法的選取

常見的效益評價方法有參數法和非參數法。數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）是非參數評價法中公認的評價效益的最好方法。數據包絡分析法利用線性規劃建立模型，通過求解評估多投入多產出決策單元的相對效益。該方法被頻繁應用于管理科學、系統工程和決策分析等領域，取得較好的效果。DEA最具代表性的模型有CCR、BCC、FG和ST模型。其中，CCR實質是使用線性規劃和統計數據，在保持決策單元輸入或輸出不變的情況下，比較決策單元投影的偏離程度，以此來評價它們的相對有效性。CCR是對多個輸入、多個輸出進行分析的理想模型。

物流企業的甩掛運輸是一個復雜的多輸入多輸出系統，而CCR-DEA正好適用于多投入多產出的復雜結構體系；其次，甩掛運輸效益的評價指標較多，指標計量單位多樣，而CCR-DEA不受計量單位限制，能夠處理不同類別的數據；再者，CCR-DEA不僅可以預測體系是否有效，還可以找到影響效果的關鍵因素或薄弱環節，能夠給出具體的改進方向。因此，本文擬采用該方法。

3 DEA評價的CCR模型的建立

CCR-DEA的基本模型如下：

其中：θ為物流企業 j0甩掛運輸效益評價指數；λj為相對于物流企業 j0重新建立一個相對有效的甩掛運輸組合中物流企業 j的甩掛運輸的組合比；S-,S+為松弛變量。

通過求解D模型，得到λ、θ、S-、S+的最優解，這四個指標反映物流企業在投入一定資源的基礎上開展甩掛運輸的總體運行效益。CCR模型的有效性定義見表1。

表1 CCR模型的有效性定義

通過求解模型，得到第j個物流企業甩掛運輸的輸入指標冗余率和輸出指標虧空率分別為通過增加或減少輸入、輸出指標可以找到導致DEA無效的關鍵所在。θj(D)和θj(Di)指物流企業j在新舊指標集合下甩掛運輸效益的評價指數，那么導致DEA無效的公式為

4 指標體系的建立

結合甩掛運輸的組織技術特點，以及發達國家的發展經驗，在現有評價指標的基礎上，確定了本文的評價指標體系，見表2。

食品科學與技術行業相關專家表示，中國食品工業要提質增效就要走出去，“一帶一路”增加了我國食品走向世界的機會，食品的全球化將有效推動食品產業向規模化、集約化發展，有助于我國食品企業更好地掌握全球食品需求動態，掌握食品產業現狀，促進企業發展。

4.1 輸入指標的選擇

（1）貨運場站。李紅啟（2014）、盛玉奎（2017）、李鑫雅（2018）等都在研究中指出，場站是開展甩掛運輸的必要條件，是評價甩掛運輸效益的重要基礎設施。本文對場站的考量進行了細分，詳見表2。

（2）運營成本。投入成本影響甩掛運輸的效率和效益。李洋（2015）、熊晨宇（2015）指出甩掛運輸的成本主要包括車輛購買與維護費、稅金等。龔麗麗（2018）發現，現有牽引車與掛車車型不匹配，企業開展甩掛運輸時要進行技術改進或重購，這帶來了巨大的運營成本。對運營成本的考量詳見表2。

（3）物流技術。周萬枝和李菊俠（2013）指出，甩掛運輸需要信息共享。盛玉奎（2017）也指出，甩掛運輸舉步維艱的重要原因是缺乏信息化網絡化平臺。在此基礎上，李鑫雅（2018）又指出，甩掛運輸對管理水平也有較高要求。因此，對物流技術的考量主要從信息化程度和甩掛運輸管理水平兩方面入手。

4.2 輸出指標的選擇

（1）車輛運用率。它是衡量甩掛利用率和效益的重要指標。孫少杰（2014），林坦（2015）研究發現，在車輛利用率、里程利用率、噸位利用率方面，甩掛運輸也都優于傳統運輸。對車輛運用率的考量詳見表2。

（2）場站。李紅啟（2014）指出，場站的整體作業能力、內部布局及資源利用率、場站管理水平均對場站作業產生影響。場站效益水平反映甩掛運輸的效益水平。本文對場站的考查主要從場站的經濟效益入手。

（3）社會效益。范蕾（2012）、熊晨宇（2015）、苗新登（2018）均指出，甩掛運輸能節能減排。因此，對社會效益的考量細分為能耗和排放。

（4）時間效益。羅彬和李莉（2016）、劉瑤（2016）均發現，甩掛運輸減少了裝卸等待時間，加速周轉，創造時間效益。也有研究指出，由于車輛和場站的標準化問題，裝卸運輸時間并沒有減少。因此，時間效益值得考量。

（5）企業整體發展水平。李紅啟（2014）指出，甩掛運輸績效主要體現在車輛、場站及整體發展幾個方面。甩掛運輸的效益評價應考慮企業整體發展水平。詳細指標見表2。

（6）區域帶動。楊文秀（2017）指出，有必要發展甩掛運輸的龍頭代表企業，以引領行業發展。李亞凡（2016）在研究中指出，社會效益應該考慮企業的區域帶動，包括區域貨運量的貢獻和行業示范作用。

該指標體系對以往研究的主要指標進行了保留，如場站、運營成本、車輛、社會效益等，增加了物流技術、時間效益、企業整體發展水平、區域帶動指標，完善了邸歡歡（2015）和李亞凡（2016）的研究指標。并對24個指標進行輸入、輸出設計，以對甩掛運輸效益作較全面的分析。

表2 評價指標體系

4.3 指標值的獲取及量化

該指標體系共有9個輸入指標和15個輸出指標，指標值通過問卷調查來確定。由于場站功能區布局效果、物流信息化程度、市場競爭力和客戶滿意度4個指標難以量化，設其量化公式為其中Valuei為第i個指標的量化為指標i的影響因素j的得分；αij為指標i的影響因素j的權重。

5 實例分析

本文選取來自重慶等地的11家甩掛運輸企業作為樣本，11家企業均符合數據包絡法的樣本要求。

5.1 DEA有效性分析

本文采用單純性法進行求解。11家樣本企業甩掛運輸效益評價的最優值以及輸入冗余率、輸出虧空率見表3和表4。

表3 甩掛運輸效益DEA評價計算結果—輸入冗余率

表4 甩掛運輸效益DEA評價計算結果—輸出虧空率

分析表3、表4可知：

（1）對甩掛運輸效益的有效性分析。依據評價指數θ，可以直觀看到11家樣本企業在實施甩掛運輸方面的有效性。評價指數為1的企業有樣本1、4、11，表明這3家企業的甩掛運輸效益已達到DEA有效。其余8家樣本企業θ指數均小于1，表明他們的甩掛運輸效益為DEA無效。

（2）甩掛運輸效益的輸入冗余率、輸出虧空率分析。樣本企業可依據輸入冗余率、輸出虧空率來調整投入或產出，以更好的利用甩掛運輸高效益發展，實現DEA有效。以樣本5為例，公司可嘗試減少12.70%的站點投資，調整功能區16.50%的布局安排等，以實現DEA有效。還可以將掛車噸位利用率提高12%，從而提高甩掛運輸效率。

5.2 輸入指標對甩掛運輸效益的影響程度和DEA無效分析

本文采用增加或減少輸入指標的方式，考量各項指標對物流企業甩掛運輸效益的影響，分析物流企業甩掛運輸效益DEA無效的緣由。結果見表5。

表5 輸入指標對運輸效益的影響系數

分析表5得出如下結論：

（1）輸入指標的影響程度分析。以第6個樣本企業為例，根據影響程度，站內拖掛比>掛車調度距離>甩掛運輸管理水平>場站投資力度>信息化程度>車輛購置費用>功能區布局效果>保險與年檢費>甩掛運輸單位成本。可以看出，對于第6個樣本企業的甩掛運輸效益而言，站內拖掛比對其影響最大，甩掛運輸單位成本影響最小。

（2）甩掛運輸DEA無效原因分析。以樣本企業2為例，S2(x2)、S2(x4)值較高，說明功能區的布局效果和站內拖掛比對甩掛運輸效益影響較大；S2(x6)、S2(x7)值較低，表明保險和年檢費、單位甩掛運輸成本影響較小。因此，樣本企業2要提升功能區布局效果，合理配置拖車、掛車數量。還有必要完善車輛的保險及年檢，降低甩掛運輸的單位成本。

6 結語

在整合和進一步完善現有研究的基礎上，本文建立了一套包含9個輸入指標和15個輸出指標的甩掛運輸效益評價系統。以11個甩掛運輸企業作為樣本，采用CCR-DEA模型對其投入及產出上的甩掛運輸效益進行了評價，并指出了企業發展改善的方向。還應該注意的是，甩掛運輸的發展受多種因素影響，因此企業在選擇輸入、輸出指標時，可根據自身情況和發展的著重點進行靈活調整。