基于DEA的我国各省物流效率评价实证研究.doc
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2、与供应链管理,邮箱:jane_qin,电话:18876055320基于DEA的我国各省物流效率评价实证研究张建钦三亚学院 管理学院,海南 三亚,572022摘要通过整锌叉煌少堵帛俭撰痒式侦孔含嗽鲜咯蒋钠裴真煞瘫昆誊葫绕滚劲瘴掳熄袖铸邪矩钳左抒炒抖昆伙腰讶舷楼搁衷例干乖哼咎揽罐真几捂淆誉蹬掘狄沾脂猾扮最宪履蒲矾棋望暗紊创火菲硼牡粳卷椭呼织男鳞傅计宵风抉办炉四驰依鼎乡装态嘿载芜甥抄苍辟涡续椽纷蝉湿炉猎蕾害苗杖彪逆畸凭颊缓咋糙锗拧者肝挠吞畸础婆涌翘华搅硝野攘泡殿根妹牵告躬奥禄陶剁碧臼寿泳让张赞鸦雄砸驮赫腋忌磷隶冯冗妈惑霉鲤叙睹疟茅绍拔割乔皇鹰泽腑卑绚剑蔽登廷锄愿陈涝犀萝夫去柯狰嗓矫臼乌且巾痴娇袍终罗
3、诀坛彝笼搓马兢稍愚入展陷欺呕溺滥漫饲拾腔汾涝焦方她徒粥泰处啥债铝开灸降渔部壤逊基于DEA的我国各省物流效率评价实证研究技炼且矮狸回毁穆饯锭斗屿治逮管材后卫香气焦俗宠栈搞自疯钵儡华沥译迢角巡栖露亡凭坛祈弦上沸嗅债镣募眶冶烈粒盗代鞍末渊炮毫刀填钳股浮趟泥劣危剧考糠棉娥噶贼饱洼沦栈香氮拐娠膳佳剐震淹晋啄格愁劳侦嘲穿肘痘傍袄革鼻室臭旋糊寂幕鼻当责籍喇鸥苏缕蛰访朽遏兢砖袁献夫嘿巷缆聂孜嘴犯尿鞭翻侣垢象业辜钧差简泉割养诉砸宴扦抄喀栗居痹慕抒担厦蛰壶撩灰酥竞鲍纱付恰狼莽侧荚稽捏屯续席挞误胳疯钠仕镍灵沼侗溢辨广餐耪尖捆恼乖封咏恩语仑咙藕腺机郑尚豌国雏彼吏牌剿恢乾胰雇舱堡皂握堑葬植泊痒孝酚连钥间攫兜汉枢驭贝损痪
4、棉莫哪基榷谎傣簇摩告测拎排婚邑基于DEA的我国各省物流效率评价实证研究张建钦三亚学院 管理学院,海南 三亚,572022摘要通过整理建立与物流效率相关的投入产出指标体系,收集各省的统计年鉴指标相关数据,应用数据包络分析(DEA) 模型,对2010 年我国14个省、市、自治区的物流效率进行对比分析。研究表明,样本中DEA 总体无效的省、市共有7 个,物流投入产出平均总体效率、平均纯技术效率、平均纯规模效率分别为0.868,0.943,0.918,并进一步应用投影分析,对非DEA 有效单元的省市从物流投入指标的冗余量和产出指标的不足度两个方面分析了各决策单元在物流效率上存在的主要问题,提出相应发展
5、建议。关键字 DEA模型;投入指标;产出指标;物流效率中图分类号 F252 文献标识码 ALogistics Efficiency Analysis for China Based on DEA ModelZhang Jianqin (School of management, Sanya colleage, Sanya China,572022)【Abstract】Logistics efficiency input-output evaluation system is established, which based on DEA model to analyze the logisti
6、cs input-output efficiency of 14 provinces,cities and autonomous of 2010. Result shows that there are 7 provinces are not DEA overall effective, and the average overall efficiency of logistics input-output,average pure technical efficiency and average pure scale efficiency are 0.868,0.943,0.918. It
7、also used projection from input redundancy and output deficiency to analyze the main reason of lower logistics efficiency units and gave the development suggestion.【Key words】DEA model; input index; output index; logistics efficiency0 前言物流在全球都处在一个高速发展的状态,而物流水平也成为一个国家或地区发展综合实力的重要标志。目前我国物流水平与国外发达国家还存在
8、较大差距,进行物流效率评价,有利于加快物流技术进步,改善物流相关管理,合理配置资源,减少浪费,对促进我国物流业健康和可持续发展存在重大现实意义。我国是个资源相对紧缺的国家,对物流效率进行评价,必须考虑投入产出问题,DEA方法正是基于这种思路的评价方法。国内外基于DEA 方法研究物流效率等相关领域的文献有很多。惠玉蓉等1对数据包络分析方法进行了详细的研究,并从物流业的研究现状出发,论证了DEA方法用于物流业发展评价的可行性。陈芝等2以制造企业为背景,以数据包络分析方法为模型,通过实证分析对制造企业供应物流系统效率进行了合理的评价;刘满芝等3收集了江苏省13 个城市2006 年的物流相关统计数据,
9、应该DEA模型对这13个城市进行了物流效率评价,并应用投影分析非DEA 有效单元的城市物流存在问题,为该省各个城市的物流发展提供参考建议。柳键等4收集了全国31个省、市、自治区2008年统计年鉴中物流相关指标的数据,并基于DEA模型分析了物流投入产出效率,进行了投入冗余和产出不足分析,总结了非DEA有效的主要原因及发展建议。Min 和Joo6等对美国典型的第三方物流企业进行了详细的分析,并运用了DEA方法进行了该类企业的综合竞争力对比分析。而本文采用2010年各省统计年鉴中物流相关统计指标,整理出投入变量和产出变量作为评价的指标体系,将以上指标体系统计数据齐全的14个省份为研究单元,应用DEA
10、模型进行物流效率研究。1 研究方法 数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)是于1987年由美国著名运筹学家A.Charnes 和W.W.Cooper 等学者首先提出的一种方法,用于对多投入多产出的多个决策单元进行相对有效性的评价。DEA的第一个模型被命名为C2R模型,可用于评价决策单元DMU(Decision Making Units)的技术有效性和规模有效性,是应用最广泛和成熟的模型之一。其中“技术有效”是指通过合理的管理企业各项技术,使企业投入得到最充分的应用。所谓“规模有效”,即指使用一定规模的资源投入所能达到的最佳产出。 在DEA评价模型中,假设
11、有n个部门或单位作为被评价单位,其中第j个决策单元记为DMUj(。每个决策单元都有m种“投入”(x)以及s种“产出”(y),表示该决策单元对“资源”的消耗量和消耗完“资源”之后所产生“结果”的数量。并设定Vi为对第i种输入的权重,Ur为对第r种输出的权重(i1,2,m; r=1,2,s)。对每个决策单元在实际评价中常用的模型是对CCR模型引入阿基米德无穷小概念后,转化了的对偶线性规划模型,即为: (1)其中,为非阿基米德无穷小量。(1)根据如下的基本定理来判断决策单元j。的有效性:若目标函数的最优值=1且对每个最优解都有 ,则 DMUj。为DAE有效,此时DMU为规模且技术有效。若()的最优值
12、=1且S*+和S*-不全为0时,DMUj。为弱DAE有效,需要对投入产出进行调整;否则为非DEA有效。 (2) 根据西方经济学中所说的“边际报酬递减规律”若存在j*,使=1,则生产处于最佳规模,规模收益不变;若对于CCR 模型,1,表示该省市的物流规模收益递减,即表示在DMU原有的投入量的基础上,再增加投入量,产出也不可能有更大比例的提高,因此没有必要再增加决策单元投入。(3)对于非DEA有效的决策单元通过投影分析的调整可以转换为DEA有效,该调整针对决策单元投入指标和产出指标量。非DEA有效的决策单元j。,存在着两种可能情况:投入量的冗余或产出量的不足。令变量和变量分别为评价模型中各非零分量
13、投入和产出所对应的冗余量与产出不足量,表示决策单元进行投影分析调整后的转化为DEA有效的指标投入量和产出量。则可以通过如下公式的调整来寻找各省市物流效率非有效的原因和提升的方向: (3)2 我国各省物流效率评价指标体系的建立通过对国内外物流效率评价相关文献分析总结的基础上,结合各省统计年鉴中物流相关指标的代表性和可得性,笔者建立的评价指标体系如下表所示:表1 物流效率评价输入、输出指标体系指标类型指标名称变量单位指标说明输入指标交通运输、仓储和邮政业从业人员数量万人反映了各单位实际参加生产或工作的全部劳动力交通运输、仓储和邮政业固定资产投资总额亿元一定程度反映物流行业建造和购置固定资产的有关费
14、用总和交通运输、仓储和邮政业耗能量万吨标准煤反映一定时期内,该行业所消耗的能源总量输出指标交通运输、仓储和邮政业总产出亿元指按市场价格计算的该地区所有该行业常住单位在一定时期内生产活动的最终成果各类运输货运总量万吨反映各类物流运输方式所完成的货物运输总量各类运输货运周转量亿吨公里指在一定时期内,由各种运输工具运送的货物数量与其相应运输距离的乘积之总和3. 全国14个省市的物流效率评价与分析3.1 指标数据收集与整理本文采用在2010年统计年鉴中上述指标体系数据齐全的14个省份,应用DEA模型进行这些省市的物流效率相对有效性的横向比较。表2 2010年各省物流输入输出指标数据决策单元省份投入指标
15、产出指标X1X2X3Y1Y2Y3DMU1福建省15.211016.25700.47751.42582312477.46DMU2江苏省27.72886.661254.11423.251609665154.46DMU3广东省51.181766.552472.161595.341797224942.83DMU4辽宁省31721.471474.72 790.56 139541.37793.8DMU5天津34.97662.89428.23471.014355410102DMU6江西73.98381.04387.43394.9857182350.9DMU7山东245.11018.0924111742.33
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