基于DEA模型的 “一帶一路”沿線省份的物流效率分析

謝彩虹 劉胤谷

摘要：文章采用DEA分析法，對2013～2017年“一帶一路”沿線18個省份的物流效率進行實證評價，結果顯示：沿線18個省份中普遍存在資源浪費的問題，而規模效率低下是導致該現象的主要原因。因此，提高規模效率迫在眉睫，另外還應該因地制宜完善物流基礎設施的建設，減少物流資源在生產中的浪費，充分發揮區位優勢，提高物流產業的密集程度。

關鍵詞：“一帶一路”;物流效率;DEA;Malmqusit指數

2013年，我國最高領導人習近平提出了“絲綢之路經濟帶”和“21世紀海上絲綢之路”的概念，簡稱“一帶一路”。“一帶一路”重點圈定了18個省市自治區作為建設計劃的終極版圖，這18個省市自治區分別是：西北的新疆、陜西、甘肅、寧夏、青海、內蒙古;東北的黑龍江、吉林、遼寧;西南的廣西、云南、西藏;以及上海、福建、廣東、浙江、海南、重慶。物流業在互聯網經濟盛行的環境中有著舉足輕重的作用，互聯網經濟盛行，線上交易逐年增加，物流業的發達程度直接影響著國民經濟的發展，物流業發達程度越高，越有利于推動國民經濟更好更快發展。效率是衡量某行業運行狀況的重要指標，效率的高低直接體現出物流業的發展水平。

隨著2013年“一帶一路”概念的提出，我國對“一帶一路”沿線地區的物流業效率的相關研究也越來越豐富。李忠民等（2014年）等人將我國“一帶一路”沿線中的九個省份作為研究對象，通過建立DEA-Malmqusit模型對其物流交通基礎設施效率進行了實證評價，結果表明：研究的九個地區在近十幾年來的物流設施效率呈下降趨勢。連兆大等（2017）分析了2014 年我國“一帶一路”重點18 省物流的投入產出效率。王博等（2019）運用三階段DEA方法，對2010～2016年 “一帶一路”沿線區域及其他地區的物流業效率進行分析和對比。

在物流業快速發展的大環境下，如何提高物流效率成為了當下需要研究的問題。通過查閱相關資料，發現很多研究都只針對了一年間的數據進行分析，而物流的生產過程是漫長的，因此本文從2013～2017年的數據作為研究對象，來分析“一帶一路”沿線省份物流發展的靜態及動態效率。

一、模型構建

數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）具體運算理論為：通過線性規劃得出一個包含全部觀察變量的生產可能性邊界，即效率前沿面，然后通過對單獨決策單元在該面內的位置與效率前沿面的距離評價它的相對有效性。目前最具代表性的是規模報酬不變的單投入、單產出的CCR效率模型模型和規模報酬可變的BCC 模型，文章采用的是BCC模型。BCC模型主要探討的是用整體效率判斷決策單元是否有效，而整體效率等于純技術效率和規模效率兩部分的乘積。對于“一帶一路”沿線省份的物流效率分析，DEA方法也具有其獨特的優勢。首先，就物流業而言，涉及多產業多部門，具有復雜的投入與產出關系，難以用函數公式來表示，而DEA方法不需要確定投入與產出間具體函數關系。其次，物流效率的研究涉及不同單位的投入產出指標，如對數據進行量綱統一處理是十分困難的，而DEA方法不需要進行數據的單位統一處理。最后，運用DEA方法無須加入主觀權重，不僅能計算相對效率值，還能計算出投入冗余率與產出不足率，可以作為改進的參考資料，因而計算出來的結果更客觀性更全面。綜上所述，本文將選取數據包絡分析法，建立DEA模型來研究“一帶一路”沿線省份的物流效率。

二、指標的選取及數據來源

參考孟魁（2014）、袁丹（2015）、張竟軼等（2016）等文獻，確定投入產出指標，其中投入指標包括：物流業就業人數、物流業財政支出、運輸線路長度，產出指標包括：物流業生產總值、貨運周轉量、貨運量。文章數據來自于《中國統計年鑒》。

三、物流資源配置效率總體情況分析

根據從《中國統計年鑒》收集的“一帶一路”沿線18個省份2013～2017年物流業相關數據，通過Deap2.1軟件采用DEA分析法中的BCC模型進行實證分析，可以得到“一帶一路”沿線省份在2013～2017年的各個效率數值。具體分析見表1。

決策單元DEA是否有效判斷標準為：當純技術效率=1且規模效率=1，則DEA有效;當純技術效率≠1且規模效率也≠1，則DEA非有效，如兩者都小于1時，表明較小者是導致非DEA有效的主要原因;當純技術效率或規模效率有且僅有一個=1，則DEA弱有效。

由表1可知，“一帶一路”沿線共18個省份沒有DEA有效地區，寧夏、內蒙古、遼寧、上海、重慶為DEA弱有效，其他地區均為DEA非有效。這些地區中沒有較明顯的效率低下問題，但也普遍存在資源浪費，效率沒有最大化的問題。新疆、陜西、甘肅、青海、黑龍江、吉林、廣西、云南、西藏、廣東、浙江等地情況類似，都為前期DEA有效，中期資源配置進行調整，導致了效率變動，從而導致DEA弱有效或非有效，后期又趨于穩定，變為DEA有效。除西藏、浙江、海南外，其余地區的規模效率都成“遞增”（irs）的狀態，表明在物流業發展過程中，隨著投入規模的擴大，資源調度得到了更好的調整，配置更合理，有效性得到提高。西藏、浙江、海南三地則稍顯復雜，西藏前兩年的規模效率呈“遞減”（drs）狀態，第三年開始有所好轉，后變為DEA有效，這就表示其物流業發展過程中曾出現了資源浪費現象，2015年開始有所好轉。浙江在2013年規模效率呈“遞減”狀態，接下來的兩年變為“遞增”狀態后，趨于穩定。海南則是由“遞增”態變成了“遞減”態，最終也變為DEA有效。

綜上所述，“一帶一路”沿線地區的物流效率受資源利用程度的影響，資源利用率越高，其物流效率越高，反之，效率降低。

四、結論與展望

通過使用DEA模型，將2013～2017年間收集到的相關物流業投入和產出指標作為樣板數據，分析物流效率得到結論如下：“一帶一路”沿線省份中仍有大部分省份存在物流資源分配不合理，導致物流效率偏低的情況。18個省份中，存在13個DEA非有效省份。這13個省份要根據各自不同的產出結果，調整資源的投入量，擴大資源的有效利用率，來使其物流效率達到有效水平。

根據以上分析，可從以下幾個方面來提高物流效率。

1.提高規模效率。經上述分析可見，物流效率低下主要是由于技術效率低下導致的，而分析結果中導致技術效率低下的主要是規模效率，所以應主要提高物流業的建設程度，可以適當擴大物流園區的建設。

2.完善物流基礎設施的，提高物流資源利用率。根據各省的省情，確立擴張規模，防止盲目投資，產生不必要的資源浪費。也可以加大第三方物流的發展力度，調整資源配比，將發展重心傾向第三方物流。

3.充分利用區位優勢。依憑各地的地理位置，制定針對性的發展計劃，增加物流業密集程度，提升該地區的物流業競爭力，進而為物流業發展提供良好的經濟基礎。

參考文獻：

[1]李忠民，夏德水.我國絲綢之路經濟帶物流設施效率分析——基于DEA模型的Malmqusit指數方法[J].西安財經學院學報，2014，27（05）：71-77.

[2]連兆大，程德通.基于DEA模型的“一帶一路”重點省份物流效率分析[J].商業經濟研究，2017（04）：80-82.

[3]王博，祝宏輝，劉林.我國“一帶一路”沿線區域物流效率綜合評價——基于三階段DEA模型[J].華東經濟管理，2019，33（05）：76-82.

[4]熊偉.運籌學[M].機械工業出版社，2016：65-72.

[5]孟魁.基于三階段DEA方法的中部六省物流效率評價[J].統計與決策，2014（02）：57-60.

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[7]張竟軼，張竟成.基于三階段DEA模型的我國物流效率綜合研究[J].管理世界，2016（08）：178-179.

[8]BANKER R D，CHARNES A，COOPER W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science，1984，30（09）：1078-1092.

*基金項目：湖南省教育廳項目（18C0493）。

（作者單位：湖南工業大學商學院）