DEA模型物流業(yè)效率之議
時(shí)間:2022-09-07 04:58:00
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摘要:本文對(duì)物流業(yè)效率建立了一個(gè)科學(xué)且切實(shí)可行的評(píng)價(jià)體系;利用dea模型,結(jié)合2003年-2008年全國(guó)31個(gè)省市物流產(chǎn)業(yè)投入與產(chǎn)出的實(shí)例,對(duì)各省市的物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行分析。
物流產(chǎn)業(yè)作為我國(guó)的支柱產(chǎn)業(yè),被列為國(guó)家十大產(chǎn)業(yè)振興計(jì)劃之一,今后必然在中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中成為一個(gè)新的增長(zhǎng)點(diǎn)?,F(xiàn)階段,在物流產(chǎn)業(yè)效率研究中,研究視角多以研究物流企業(yè)為主,從物流產(chǎn)業(yè)總體效率分析的研究也大多以主要大型上市物流公司的財(cái)報(bào)表現(xiàn)來代表整個(gè)物流行業(yè)。但物流業(yè)涉及范圍廣,存在各種類型的企業(yè),其中民營(yíng)企業(yè)占很大比重,僅僅將少數(shù)大型上市物流公司代表物流業(yè)的研究欠妥當(dāng)。本文運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)的理論為基礎(chǔ),分別從規(guī)模效率、純技術(shù)效率和綜合效率方面分析全國(guó)各省市的物流效率狀態(tài),并指出各省在物流投入和產(chǎn)出方面的問題,希望為決策者對(duì)物流產(chǎn)業(yè)決策和規(guī)劃提供理論依據(jù)。
1DEA模型介紹
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法是由AChames,W.W.Cooper等美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家提出的,用于評(píng)價(jià)具有多個(gè)投入和多個(gè)產(chǎn)出的決策單元(DMU)間的相對(duì)效率的一種系統(tǒng)分析方法。在運(yùn)用這一方法進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),決策單元(DMU)作為決策對(duì)象,將所有決策單元的有效性作為評(píng)價(jià)結(jié)果,最后根據(jù)每個(gè)單元的DMU輸入和輸出,通過利用一定的模型得出這一單元(DMU)的輸入輸出相對(duì)其他決策單元來說是否是最優(yōu)的;結(jié)果如果是最優(yōu)的,則稱為該決策單元有效,否則稱決策單元弱有效或者無效。
DEA評(píng)價(jià)方法的第一個(gè)模型,也是使用最廣泛的模型是C2R模型。本文用這一模型來判斷各個(gè)地區(qū)物流的效率。判斷某個(gè)決策單元DMU(有m個(gè)投入X個(gè)產(chǎn)出Y)其有效性的模型C2R,其對(duì)偶規(guī)則可表示為:
其中,ε為非阿基米德無窮小,θ表示決策單元的效率指數(shù),xj為第j個(gè)決策單元的輸入指標(biāo),yj表示第j個(gè)決策單元的輸出指標(biāo),sj-為第j個(gè)決策單元的輸入指標(biāo)的松弛變量,sj+表示第j個(gè)決策單元輸出指標(biāo)的松弛變量,sj-和sj+分別表示投入冗余和產(chǎn)出不足,第j個(gè)決策單元的決策變量由λj表示。在此模型基礎(chǔ)基礎(chǔ)上,可以判斷出DMU的DEA有效性,并且可以根據(jù)DEA有效性更深一層的經(jīng)濟(jì)含義,判斷決策單元的生產(chǎn)活動(dòng)是否同時(shí)滿足技術(shù)有效和規(guī)模有效。當(dāng)θ=1,sj-=0,sj+=0時(shí),為DEA有效;當(dāng)θ=1,sj-≥0,sj+≥0時(shí)為弱DEA有效,在這種情況下,雖然經(jīng)濟(jì)活動(dòng)綜合效率最佳,但是不是同時(shí)技術(shù)效率最佳和規(guī)模效益最佳;若θ<1,則DMUj0非DEA有效,決策單元DMUj0的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)技術(shù)效率和規(guī)模效率都不是最佳狀態(tài)。
2建立指標(biāo)體系
傳統(tǒng)生產(chǎn)理論認(rèn)為,生產(chǎn)投入要素主要包括人力、物力和財(cái)力三類;產(chǎn)出主要的項(xiàng)目包括各種商品或服務(wù)等。本文選取的物流產(chǎn)業(yè)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,選取交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)從業(yè)人員人數(shù)代表物流產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員人數(shù)作為物流人力方面的主要投入;選取物流網(wǎng)絡(luò)里程作為物力投入要素指標(biāo),限于數(shù)據(jù)的可得性和有效性,本文只選取鐵路、內(nèi)河航道和公路三種物流網(wǎng)絡(luò)中最主要的三種方式,并將三者簡(jiǎn)單加總來度量物流網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r;選取了各地區(qū)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資額代表物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額作為物流業(yè)的財(cái)力方面的投入。
在輸出指標(biāo)的選取上,主要從數(shù)量和質(zhì)量?jī)煞矫孢M(jìn)行評(píng)價(jià):選取各交通運(yùn)輸方式的貨運(yùn)量和客運(yùn)量來表示數(shù)量方面的輸出;選取各省交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵電業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)作為質(zhì)量的輸出,但在統(tǒng)計(jì)中包含了電信業(yè)的產(chǎn)值,而我國(guó)只有在國(guó)家層面才有對(duì)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)產(chǎn)值統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),所以,本文采取全國(guó)各省的交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵電業(yè)產(chǎn)值代替物流業(yè)產(chǎn)值。
在數(shù)據(jù)選取上,本文選取2003~2008年全國(guó)31個(gè)省市(包括自治區(qū)和直轄市)物流業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)值的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),主要數(shù)據(jù)來源2004~2019年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。本文選擇6年的數(shù)據(jù)來做考量,這是考慮到物流產(chǎn)業(yè)從投入到產(chǎn)出的時(shí)間延遲性,評(píng)價(jià)一個(gè)地區(qū)物流業(yè)投入產(chǎn)出相對(duì)效率時(shí),只有在較長(zhǎng)時(shí)間過程把握才能做到針對(duì)和客觀評(píng)價(jià)。
3DEA模型的評(píng)價(jià)結(jié)果與分析
本文采用了DEAP2.1軟件測(cè)算全國(guó)31個(gè)省市地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的相對(duì)值,DMU個(gè)數(shù)為31,2003-2008年的時(shí)期數(shù)為6,產(chǎn)出個(gè)數(shù)為3,投入個(gè)數(shù)為3,選取導(dǎo)向?yàn)橥度雽?dǎo)向。將6年的各地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的相對(duì)值取均值,并且按照均值分別排名。結(jié)果分析描述如下所述:
3.1規(guī)模效率分析
規(guī)模效率最好的為北京和西藏,在這6年中的規(guī)模效率均為1,相對(duì)其他省份規(guī)模最有效率,并且規(guī)模報(bào)酬處在不變的狀態(tài);其他省市均處于規(guī)模相對(duì)無效率狀態(tài),但是其中吉林、上海、海南、青海、天津、山西、黑龍江、陜西、甘肅、寧夏這幾個(gè)省市規(guī)模效率在0.8-1之間,這說明在投入和產(chǎn)出方面稍做調(diào)整就能處于規(guī)模有效率的狀態(tài);剩下的其他省市離規(guī)模效率的狀態(tài)還有很大的距離。
值得注意的是在分析2003-2009年各省市的規(guī)模報(bào)酬變化的趨勢(shì)情況下,除了北京、西藏一直處于規(guī)模報(bào)酬不變的情況外黑龍江、上海、青海這三個(gè)省市規(guī)模報(bào)酬逐漸趨于不變的狀態(tài),這說明這幾個(gè)城市在投入和產(chǎn)出方面的不懈努力使物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率不斷增加,接近于規(guī)模效率最優(yōu)的狀態(tài);天津、河北、山西、遼寧、吉林、江蘇、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、山西、甘肅、新疆這幾個(gè)省市的發(fā)展趨勢(shì)是規(guī)模報(bào)酬遞減,這說明物流產(chǎn)業(yè)與其他地區(qū)相比較而言在遠(yuǎn)沒有達(dá)到最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模時(shí)就普遍出現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減,這不符合物流產(chǎn)業(yè)的明顯規(guī)模收益特征,這是由于這些省市物流產(chǎn)業(yè)投入相對(duì)過量或者過于分散,造成集中度低,因此在以后的發(fā)展中適當(dāng)放緩增加投入量,主要考慮對(duì)投入資源加強(qiáng)管理,更加充分地利用現(xiàn)有的物流資源,以使其達(dá)到最大的產(chǎn)出;只有寧夏一個(gè)省一直處于規(guī)模報(bào)酬遞增的狀態(tài),說明在以后的物流產(chǎn)業(yè)規(guī)劃當(dāng)中,要不斷增加投入并且要吸收其他省份的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn),在加大投入的同時(shí)充分做好產(chǎn)業(yè)政策協(xié)調(diào),避免重復(fù)建設(shè),進(jìn)行全盤的規(guī)劃,加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng),發(fā)揮物流產(chǎn)業(yè)集群的加速優(yōu)勢(shì)。
3.2純技術(shù)效率分析
所謂純技術(shù)效率分析,就是在排除規(guī)模因素的影響下,投入資源的利用情況對(duì)綜合效率的影響。根據(jù)以上數(shù)據(jù)計(jì)算的規(guī)模效率值如下表所示:
在純技術(shù)效率方面,效率最高的是北京、上海、海南、湖北、廣東、云南和西藏七個(gè)省市,在6年中的純技術(shù)效率為1,這說明這些省市的物流產(chǎn)業(yè)已經(jīng)達(dá)到投入與產(chǎn)出的最佳,不存在投入冗余或者產(chǎn)出不足的現(xiàn)象。而其他省市的純技術(shù)效率都小于1,這一數(shù)據(jù)說明在這些地區(qū)物流業(yè)發(fā)展過程中出現(xiàn)投入冗余或者產(chǎn)出不足,要解決這些問題必須通過加強(qiáng)內(nèi)部管理、引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)設(shè)備、提高從業(yè)人員素質(zhì)等方式。
3.3綜合效率分析
根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算的各省市的綜合效率值如下表所示:
綜合效率方面,效率最高的是北京和西藏兩個(gè)省市,它們?cè)谶@6年中總綜合效率均為1,兩個(gè)地區(qū)技術(shù)有效;在剩下的幾個(gè)省市中,黑龍江、云南、甘肅、上海、青海的DEA值都處于0.8-1.0之間,表明這五個(gè)省份處于邊緣非效率,要想達(dá)到技術(shù)有效率狀態(tài),只需對(duì)投入產(chǎn)出方面稍作調(diào)整即可;其它地區(qū)的綜合效率值小于0.8,這說明與上述省份對(duì)比來說,這些省市在物流業(yè)投入的資源并沒有得到充分的利用,也沒有達(dá)到最優(yōu)化產(chǎn)出,物流供給能力存在剩余,物流資源并沒有得到充分利用,不僅如此它們的效率值明顯低于0.8,想要提高存在很大困難,這需要調(diào)整和優(yōu)化投入和產(chǎn)出中多個(gè)指標(biāo)。
值得注意的是,在比較發(fā)達(dá)的地區(qū)例如北京和上海,物流產(chǎn)業(yè)效率較高,這個(gè)結(jié)果符合常規(guī)判斷,在這些省份物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中,投入大,相應(yīng)的產(chǎn)出也大,這表明在這些發(fā)達(dá)地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)環(huán)境寬松,經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)良好,物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展較迅速,效率較高。但是在一些欠發(fā)達(dá)的地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率也達(dá)到有效值。以西藏為例,各產(chǎn)出指標(biāo)的絕對(duì)值均是排在全國(guó)倒數(shù),但是相對(duì)于它的投入指標(biāo)來分析,西藏地區(qū)的產(chǎn)出相對(duì)于投入來說是有效率的。西藏物流產(chǎn)業(yè)投入較少但產(chǎn)出較多,這說明在這一地區(qū)投入的有限資源得到了最優(yōu)配置,浪費(fèi)較少,在投入資源優(yōu)化配置方面,其他省份應(yīng)該多多借鑒。
通過以上對(duì)全國(guó)31個(gè)省市物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率、純技術(shù)效率和綜合效率的分析,指出各省目前物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與問題所在,希望可以作為未來制定相應(yīng)的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和政策依據(jù),以促進(jìn)各省物流業(yè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。