基于DEA的服裝行業供應鏈運行效率研究

李安東，李存斌

（華北電力大學經濟與管理學院，北京 102206）

引言

我國作為世界上最大的服裝產品供銷國，擁有每年近1.4 萬億人民幣的服裝行業營收規模，隨著生產力水平的進步，國內服裝行業之間的競爭也在逐漸加大，同時，伴隨著生活水平的提高，居民的審美要求、個性化需求等會與服裝行業規模化、量產化、對市場反應滯后性等特征產生矛盾。另外隨著原材料、勞動力成本及能源價格的上漲，加之進口品牌的入侵，我國的服裝行業面臨著諸多壓力和挑戰。對服裝行業供應鏈運行效率進行研究，對服裝行業有效運用現有資源，降低企業成本，提升生產效率等具有深遠意義。

數據包絡分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）是由Charnes，Cooper 和Rhodesl 在1978 年提出并且快速發展起來的一種非參數效率評價方法[1]，它基于相對效率概念的觀點，自模型提出以來，相關理論不斷深化和應用。目前，廣泛應用于各大領域的效率研究中，較為典型的比如運用DEA 對區域物流效率進行評價[2，3]，但是在服裝行業供應鏈中還沒有使用DEA研究的范例[4，5]。

本文將運用DEA 模型對服裝行業供應鏈運行效率進行研究，并依據分析結果解決服裝供應鏈中由于信息復雜性和各種費用相互影響的問題，提高供應鏈系統的運行效率，并對整個服裝行業生產模式的升級給出合理的建議。

1 基于DEA 的服裝行業供應鏈運行效率建模

1.1 投入產出指標選取

在使用DEA 模型來研究某供應鏈運行效率時，選擇合理的投入指標和產出指標是非常重要的。指標的選取對評價結果擁有決定性的作用。在進行指標選取時，需遵循以下幾個原則：（1）選取指標的數量要符合分析的要求。依據拇指法則規定[6]，模型必須擁有投入指標和產出指標之和兩倍以上的觀測數據。（2）選取的指標必須客觀，能夠還原真實的生產經營程序。（3）要能取得足夠的數據，模型的最終運算必須依靠最夠的數據支撐。

依據服裝行業供應鏈的特性，同時遵循DEA 模型指標選取的具體原則，本文建立了服裝行業供應鏈效率指標體系如表1所示。其中服裝行業中的銷售費用、管理費用、財務費用作為投入指標，服裝行業中的營業收入作為產出指標。

表1 服裝行業供應鏈效率指標體系Tab.1 Garment industry supply chain efficiency index system

1.2 DEA 模型的構建

DEA 是一種多指標投入和產出評價的研究方法，其應用數學規劃模型計算比較決策單元（DMU）之間的相對效率，對評價對象做出評價。DEA 通過選取決策單元的多項投入和產出數據，利用線性規劃，以最優投入與產出作為生產前沿，構建數據包絡曲線。其中，DEA 相對有效點會位于前沿面上，效率值標定為1，DEA 相對無效點則會位于前沿面外，并被賦予一個大于0 但小于1 的相對的效率值指標。

最常見的DEA 模型為CCR 和BCC，此兩種模型的區別在于是否假定“規模報酬可變”，其中ccr 模型假定規模報酬不變，BCC 模型假定規模報酬可變。本文所研究的服裝行業供應鏈運行效率的主要影響因素是投入資源與產出匹配不合理，另外由于服裝供應鏈運行特性是規模報酬不變，因此本文選用CCR 模型對服裝行業供應鏈運行效率進行分析。

模型構建如下：我們假設其有n 個決策單元；服裝供應鏈每月均使用Q 種投入和P 種產出，一些元素含義如下：

第k 個決策單元記作DMUk，1≤k≤n；

Xij表示第j 個月服裝行業供應鏈的第i 項輸入的投入量，1≤i≤Q；

Yrj表示第j 個月服裝行業供應鏈的第r 項輸出的產出量，1≤r≤P；

Xj表示第j 個決策單元Q 維投入向量；yj表示第j 個決策單元的P 維產出向量；S+為松弛變量，表示達到最優配置需要減少的投入量；S-為剩余變量，表示達到最優配置需要增加的產出量。由此，可以構建模型為

一般情況下，當θ=1 我們將之稱為DEA 有效，當θ<1 時我們將之稱為DEA 的無效。

當θ=1，且S+=0，S-=0 時，那么第k 個決策單元和其他DEA中決策單元相比，其決策單元是相對有效的。代表決策單元k 是一個規模有效，同時又是一個技術有效的單元。這個n 個單元所構建出來的經濟系統中，第k 個決策單元中的各個投入和產出要素都達到了最優的效果。

當θ=1，且S+>0 或S->0 時，那么第k 個決策單元和其他DEA 中的決策單元相比，其決策單元是弱有效的。這代表著第k個決策單元不是技術有效的，或者不是規模有效的單元。說明在原來的產出不變的情況下，可以減少相關投入量，或者在原來的投入量，不變的情況下將原來的產出增加。

當θ<1 時，那么第k 個決策單元和其他DEA 中的決策單元相比，其決策單元是無效的。

利用上述的模型假設對模型進行求解，即可得到在已知投入和產出指標情況下，每個月服裝行業供應鏈運行的效率。

2 基于DEA 的服裝行業供應鏈運行效率實證計算

根據中華人民共和國國家統計局，選取2020 年3～12 月和2021 年3～12 月共計20 個月的統計數據帶入模型進行實證分析，對這20 個月份服裝行業供應鏈中資金投入和有效產出之間的協同關系進行計算，得出決策單元的精確數值即服裝行業供應鏈運行的有效程度。運用SPSSAU 軟件將數據代入上述的運算公式進行運算，得到表2 綜合效益表和表3 松弛變量明細表。

3 服裝行業供運行效率結果分析

由表2 可以看出，僅有3 個月份的綜合效率為1，說明在所有樣本數據中只有三個月份的數據達到了DEA 有效，也說明我國服裝行業供應鏈運行效率總體上還有較大的提升空間。其中從2020 年8 月份開始綜合效率有一個明顯的下降趨勢，說明行業內所投入的銷售費用、管理費用和財務費用并沒有達到最優的產出。根據表3 松弛變量明細表可以看出，沒有達到綜合效率最優的月份全部產生了投入冗余，其中2020 年下半年所投入的銷售費用和財務費用都有較大冗余量，2021 年銷售費用產生了較多冗余量。供應鏈運行效率是不穩定的，容易受到相關因素的影響，要正確處理這些影響因素，增加或減少相關投入，提高服裝行業供應鏈的綜合效率。

表2 綜合效益表Tab.2 Comprehensive benefit table

表3 松弛變量明細表Tab.3 Breakdown ofslack variables

最后根據上述分析，對服裝行業供應鏈出以下幾點建議：（1）合理配置資源，減少資源的浪費；（2）推廣服裝行業物流標準化建設，為行業物流發展提供良好環境；（3）要建立供應鏈協同化體系，實現質量與效率的全面提升。