基于DEA的泉州市制造業與物流業協同發展研究

林巧麗

（閩南科技學院 商學院，福建 泉州 362332）

0 引言

制造業和物流業是區域經濟發展的兩大重要支撐產業，兩者之間有著密不可分的關系，制造業的發展需要物流業的支撐，物流業的發展也依賴于制造業。一方面，物流業是生產性服務業，可以為制造業提供一整套綜合物流服務，使制造業可以集中精力發展核心業務，從而提高核心競爭力。因此，物流業的快速發展有利于實現制造業的轉型升級。另一方面，物流業實現現代化所需的各種設備和技術也需要由制造業提供，因此制造業的發展同樣對物流業有著重要的影響。制造業與物流業的協同發展，有利于促進兩業快速發展，對于促進區域經濟的發展具有重要意義。為此，2007年國家發展與改革委員會組織的首屆全國制造業與物流業聯動發展大會在上海召開，第一次為制造業和物流業企業搭建了交流與合作的平臺。2009年國務院把“制造業和物流業聯動發展”列為振興物流業的9 大重點工程之一。2010 年溫家寶總理在政府工作報告中強調了要加快發展生產性服務業，以促進服務業與現代制造業的有機融合。2020年8月國家發展改革委會同工業和信息化部、交通運輸部等13個部門和單位聯合印發《推動物流業制造業深度融合創新發展實施方案》（發改經貿[2020]1315號，簡稱《實施方案》），提出到2025年，物流業在促進制造業高質量發展等方面的作用將顯著增強，《實施方案》的制定對推動制造業與物流業融合和高質量發展具有重要意義。

泉州市是海峽西岸經濟區的主體，作為制造業大市和民營經濟大市，成為第二批“中國制造2025”的試點示范城市。為了使“泉州制造2025”戰略得以順利實施，2016年泉州市印發了《“十三五”現代物流業發展專項規劃》（泉政辦〔2016〕88號），規劃強調必須加快泉州市制造業與物流業的協同發展，積極推進制造業物流基地的建設并大力打造制造產業物流帶。2017年制定的《泉州市創建“中國制造2025”城市試點示范實施方案》（泉政文〔2017〕39號）中把推進制造業與物流業聯動發展作為主要任務之一。

目前，學術界對于泉州市制造業與物流業協同發展的研究相對較少，李征使用灰色關聯分析法對泉州市制造業與物流業的發展數據進行分析，結果顯示，泉州市“兩業”協同發展水平處于瀕臨協調、不甚協調的狀態，協調度呈逐步上升趨勢。黃菲菲以互動論為視角，通過與廈門市的對比，分析泉州生產性服務業的發展現狀，并探討泉州生產性服務業與制造業互動發展的有效途徑。研究均表明泉州市制造業與物流業發展目前僅處于瀕臨協調階段，與充分協調仍然有一定距離。因此，深入探討泉州市制造業與物流業的協同發展具有重要的現實意義。本文通過建立CR-DEA模型，以泉州市制造業與物流業互為輸入和輸出，對泉州市制造業與物流業協同發展的情況進行評價，進而提出促進泉州市制造業與物流業協同發展的優化策略，以期實現泉州市制造業與物流業深度融合發展。

1 基于DEA的物流業與制造業協同發展評價模型

1.1 DEA模型簡介

數據包絡分析方法（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）是由美國著名運籌學家W. W. Cooper、E.Rhodes、A. Charnes 在1978 年首次提出，是通過建立相應的數學規劃模型，對具有多個輸入和多個輸出的“部門”或“單位”（稱為“決策單元”（Decision Making Units），簡稱DMU）的相對有效性或效益進行評價的一種定量分析方法。DEA模型的基本原理是保持輸出和輸入的決策單元不變，通過建立相應的數學規劃模型，從而確定一個較為有效的生產“前沿面”，然后觀察每組DMU 偏離“前沿面”的程度。其中，有效點的效率值標為1，指的是在“前沿面”上的點；而無效點的效率值則是介于0-1之間，指的是在“前沿面”以外的點。DEA模型可以分為CR模型、BC模型和DEAMalmquist指數模型三種。在CR模型中，規模報酬被假定為恒定量，主要用來測量技術效率。

DEA 的CR 數學模型表達如下：設有n 個DMU（1 ≤j ≤n），每個DMU 都有m 種輸入和s 種輸出，DMU的輸入、輸出向量分別為：

在對DMU進行評價時，需要賦予每個輸入和輸出恰當的權重：

以第j（1 ≤≤n）個決策單元的效率指數最大化為目標函數，以包括第j個決策單元在內的全部決策單元的效率指數為約束條件，設DMU的輸入和輸出為（x,y），則評價DMU相對有效性的CR 模型為：

上述模型中，x表示DMU對第i種輸入的投入量，y表示DMU對第r種輸出的產出量，v和u為權重系數，其中v為第i種類型的輸入，u為第r種類型的輸出。

為了方便檢驗DEA的有效性，并分析結果的經濟意義，將以上模型轉變成對偶模型，同時引入松弛變量、剩余變量和具有非Arehimedes無窮小量：

其中?(1，1，，1)∈E，(1，1，，1)∈E。

可以通過CR模型判定技術有效和規模有效是否同時成立：

（1）當1 且s=s=0 時，則DMU 為DEA 有效，DMU的經濟活動同時具有技術有效性和規模有效性；

（2）當1，至少有一個輸入或者輸出大于0時，DMU為弱DEA有效，DMU的經濟活動不同時具有技術有效性和規模有效性；

（3）當1 時，則DMU 為DEA 無效，DMU 的經濟活動既不具有技術有效性，也不具有規模有效性。

1.2 指標體系的構建和數據來源

根據Roll提出的最優決策單元數，鑒于選擇指標的科學性、有效性以及DEA方法適用性的原則，本文選取2011-2020年各年數據組成的10個決策單元，由于DEA方法要求決策單元的選取數量應不少于輸入和輸出總指標數量的2-3倍，因此選取的制造業和物流業的指標總數應在5個以內。綜上，本文選取的物流業指標為：貨物周轉量、物流業增加值；制造業指標為：制造業固定資產投資完成額、規模以上工業增加值。具體指標數據見表1。

表1 泉州市2011-2020年物流業與制造業相關指標數據

2 泉州市制造業與物流業協同發展分析

2.1 以物流業為輸入，制造業為輸出時的DEA有效性分析

將物流業的相關指標數據作為輸入選項，制造業的相關指標數據作為輸出選項，通過軟件DEAP2.1獲得運行后的數據，見表2。根據CR模型判定DEA有效性的方法，只有當技術有效和規模有效同時成立時，才能判定為DEA有效。因此，由表2的運行結果可以得出物流業輸入的有效性分析結果，見表3。由表2和表3可知，在2011-2020年這10個決策單元中，2011年、2012年、2014年、2015年和2016年的綜合技術效率均為有效，表明在這5年中泉州市物流業基本滿足了制造業的需求；2013年、2017-2020年這5年的綜合技術效率均為無效，其中2013年和2019年的技術效率均為無效，說明泉州市物流業的技術水平還達不到制造業的發展要求，導致無法有效促進制造業的發展。從規模收益來看，2013年、2017-2020年這5年的規模收益均出現遞減的情況，這說明泉州市對物流業的投入方式應由原來的粗放式向集約式轉變，利用信息技術對現有的物流資源進行優化整合，提升泉州市物流業的技術水平。

表2 以物流業為輸入的運行結果

表3 物流業輸入的有效性分析

2.2 以制造業為輸入，物流業為輸出時的DEA有效性分析

將制造業的相關指標數據作為輸入選項，物流業的相關指標數據作為輸出選項，通過軟件DEAP2.1獲得運行后的數據，見表4。根據CR模型判定DEA有效性的方法，只有當技術有效和規模有效同時成立時，才能判定為DEA有效。因此，由表4的運行結果可以得出制造業輸入的有效性分析結果，見表5。由表4和表5可知，在2011-2020年這10個決策單元中，只有2011 年、2018 年、2019 年和2020 年的DEA 是有效的，這表明只有這4年泉州市制造業的發展有效地促進了物流業的發展；而2012-2017年這6個年份都屬于DEA無效，說明這6年泉州市制造業的發展并沒有帶動物流業的發展；從這6個無效的年份來看，2014年的技術效率為有效狀態，這說明導致泉州市制造業和物流業發展不協同的原因不僅僅是技術效率。從規模收益來看，除了2014年規模收益下降外，其他年份規模收益均為上升或保持不變，這表明了增加制造業的投入，可以使物流業得到更多的產出，因此制造企業應將更多的物流業務釋放給物流企業。

表4 以制造業為輸入的運行結果

表5 制造業輸入的有效性分析

2.3 泉州市制造業與物流業協同性分析

根據上述研究結果，在兩種投入狀況下，只有DEA同時有效時才能稱之為制造業與物流業協同發展，即只要存在一種投入狀況下的DEA是無效的，那么這一年就不能稱之為“兩業”協同發展。結合表3和表5 的有效性分析，可以得出表6 的結果：在2011—2020 年這10 年間，雖然泉州市的制造業和物流業都在快速發展，但是除了2011年之外，泉州市制造業和物流業發展均未達到協同狀態。

表6 2011-2020年泉州市制造業與物流業協同性分析結果

3 促進泉州市制造業與物流業協同發展的對策建議

3.1 加大政府扶持力度，構建有利于制造業與物流業協同發展的制度保障

泉州市政府要以“泉州制造2025”戰略實施為契機，積極營造有利于制造業與物流業協同發展的環境，優先扶持制造業與物流業協同發展的項目。首先，應成立制造業和物流業協同發展的專門管理機構，積極探索制造業與物流業協同發展的創新機制和商業模式，制定“兩業”規范標準，建設“兩業”綜合服務平臺，營造制造業與物流業深入融合發展的營商環境。其次，加大金融政策支持力度，積極引導金融機構與制造企業、物流企業加強合作，構建中長期銀企關系。加大對制造企業、物流企業票據融資支持力度，簡化貼現業務流程，提高貼現融資效率，為企業提供無需抵押擔保的訂單融資。同時，制定相關企業獎勵政策，對制造業與物流業深度融合發展的企業給予相應的獎勵，充分發揮政策對龍頭企業在“兩業”協同發展的帶動示范作用。通過政府政策支持、資金扶持、減稅降費等優惠政策的制定，可以為泉州市制造業與物流業的協同發展提供強有力的保障。

3.2 提高制造業的物流外包水平，實現制造業與物流業的深度融合

制造業作為泉州市的支柱型產業，在泉州市經濟中占據極其重要的地位。制造企業生產運作的各個環節都伴隨著物流活動的產生，因此制造業的發展離不開物流業的支持。為保證泉州市制造業能夠持續健康發展，應積極引導制造企業樹立新的供應鏈管理理念，整合優化企業現有的業務流程，將企業生產運作各個環節的物流業務逐步外包給專業的第三方物流企業。通過與專業的第三方物流企業建立長期戰略合作伙伴關系，將企業的非核心業務外包給專業的第三方物流企業，制造企業可以集中精力發展其核心業務，如對產品的研發和創新、智能化生產等，從而實現高效高質量的生產，可以進一步提高制造企業的核心競爭力，有利于推進泉州制造向泉州“智”造的轉變。隨著物流業的快速發展，泉州市制造業應轉變對物流外包的認識，大力提高物流外包水平，進一步推動泉州市制造業與物流業的深度融合。

3.3 大力發展現代物流業，鼓勵物流企業積極參與制造業的生產與流通

本文的數據分析表明，目前泉州市物流業現代化服務水平較低，達不到制造業發展的要求，所以無法有效地促進泉州市制造業的發展。對此，泉州市應充分利用現有的物流業資源，積極響應“十四五”規劃，加大力度發展現代物流業，以智慧物流為重點，加大制造物流企業設施設備投入力度，提升泉州市物流業的現代化水平，以適應泉州市現代制造業發展的要求。一方面，可以充分利用泉州市制造產業所產生的集聚效應，以石獅紡織服裝、晉江鞋服、南安建材、德化陶瓷等產業集群為依托，建立以物流加工配送和集散為主要功能的物流園區，大力提升制造業集聚區的綜合物流服務能力。另一方面，要鼓勵物流企業積極融入制造業，充分了解泉州市不同類型制造業對于物流服務的需求差異，提供定制化服務。物流企業主動參與制造企業的生產與流通環節，可以促進物流企業運營系統與企業生產運作系統高度融合，實現泉州市制造業與物流業的無縫對接，進而促進“兩業”協同發展。

3.4 搭建公共信息平臺，以信息技術助推制造業與物流業協同發展

通過本文分析可知，影響泉州市物流業與制造業協同發展的重要因素之一是技術效率低下，所以應該通過信息技術手段促進泉州市物流業與制造業協同發展。泉州市應積極推動5G、大數據、物聯網、人工智能等現代信息技術與制造業物流全場景融合應用，提升制造業物流全流程、全要素資源數字化水平。而制造業與物流業發展的協同度很大程度上取決于兩者之間是否能進行及時有效的信息交換與信息共享。因此，泉州市應該為制造業與物流業搭建一個公共信息平臺，將過去分散的信息資源連接起來，并積極引導制造企業和物流企業接入平臺，加強公共信息平臺的信息交互與交易。同時，應該建立并完善物流業與制造業之間的物流信息標準體系，實現制造業全產業鏈的物流信息化系統，讓物流業與制造業的信息有效地銜接。通過公共信息平臺，制造企業和物流企業可以及時獲取雙方的相關信息，進一步加強泉州市制造業與物流業的信息融合，有利于推動制造業與物流業的協同發展。

4 結語

作為生產性服務業之一的物流業與制造業之間有著密不可分的內在聯系，制造業與物流業協同發展有利于促進區域經濟快速發展。本文通過建立CRDEA模型，分析2011-2020年泉州市制造業與物流業協同發展的情況，研究結果表明，泉州市制造業和物流業發展并未達到協同狀態。為促進泉州市制造業與物流業協同發展，提出以下幾個方面的建議：一是加強政府的扶持力度，制定相關的政策措施，為泉州市制造業與物流業的協同發展提供強有力的保障；二是提高制造業的物流外包水平，實現制造業與物流業的深度融合；三是大力發展現代物流業，鼓勵物流企業積極參與制造業的生產與流通；四是搭建公共信息平臺，以信息技術助推制造業與物流業協同發展。