基于ＤＥＡ的中國地區物流效率研究

　　摘要：本文用各省市物流固定資產投資及勞動力作為投入變量，用旅客周轉量和貨物周轉量作為產出，利用DEA方法分析我國物流效率。結果發現我國物流規模效率相對較高，絕大多數省市處于規模報酬遞增階段，純技術效率偏低，導致物流技術效率較低。經濟發達地區與欠發達地區物流效率相差不大，經濟發展水平與物流效率無關。我國物流效率低下的主要原因是管理問題，應在注重提高物流技術進步的基礎上改進管理，優化物流資源配置。
　　關鍵詞：物流；技術效率；規模效率
　　中圖分類號：F252.5 文章標識碼：A
　　
　　一、引言
　　
　　物流是人類賴以生存和發展的基礎，物流水平已成為一個國家或地區綜合實力的重要標志。我國物流水平與國外發達國家還存在著較大差距，進行物流效率評價，有利于加快技術進步，改善管理，合理配置資源，減少浪費，促進我國物流健康可持續發展。
　　我國是個資源缺乏國家，對物流效率進行評價，必須考慮投入產出問題，這是符合中國國情的，DEA方法正是這種思路的重要體現。本文采用物流行業職工人數、物流行業固定資產投資作為投入變量，客運周轉量和貨運周轉量作為產出變量，以我國31個省市為單位進行研究。
　　
　　二、研究方法
　　
　　DEA是一種測算具有相同類型投入和產出的若干系統或部門（Decision Making Unit，DMU）相對效率的有效方法。其實質是根據一組關于輸入輸出的觀察值，采用數學規劃模型，來估計有效生產的前沿面，再將各DMU與此前沿做比較，進而衡量效率。DEA還可以判斷各個DMU的投入規模的適合程度，給出各DMU調整其投入規模的方向和程度。DEA方法具有與其他多目標評價方法不同的優勢：在對DMU進行評價時，它不必考慮指標的量綱，可以避免由于指標量綱不同而需尋求相同度量因素所帶來的許多困難；不需要事先確定指標的相對權重，也不必確定決策單元的各輸入輸出之間的顯式關系，這就排除了許多主觀因素，不僅增強了評價結果的客觀性，而且還會使問題得到簡化。
　　Farrell(1957)[1]在Debreu和Koopmans工作的基礎上，創造性的提出了多種投入、多種產出的DMU效率的一種簡單的效率測度方法。假定規模報酬不變，將經濟效率分為技術效率和配置效率。技術效率反映在給定投入的情況下DMU獲取最大產出的能力；配置效率反映給定投入價格時DMU以適當的比例使用各項投入使其生產成本最低的能力。技術效率與配置效率的乘積等于總的經濟效率。
　　規模報酬不變模型是Charnes，Cooper和Rhodes（CCR，1978）[2]所提出的最基本DEA模型，因此也成稱為CCR模型。為了對DMU的有效性進行較簡單的判別，Charnes和Cooper引入了非阿基米德無窮小量的概念，以便用線性規劃的單純形方法求解模型，對決策單元進行一次性判別。
　　用不變規模報酬模型進行效率測評時，必須假定各決策單元是位于最佳生產規模，否則所測的效率值中，就包含規模效應的影響。為測算生產單元的純技術效率水平，Ban