基于DEA的我國現代物流效率分析

張振穎

摘要：本文以2015年我國31個省份為樣本，運用DEA測度了物流效率進行。結果表明，我國各省的物流運輸效率水平處于低水平狀態。僅安徽、寧夏和湖南3個省的綜合技術效率為1，達到了DEA的最高有效值，相對于其他省的物流投入取得了最佳效益。各省應根據自身情況進投入產出環節的相應調整，具體問題具體分析，以達到投入資源的利用最大化，促進全國整體物流水平的發展。

關鍵詞：物流效率；DEA；截面數據

一、引言

物流是指為了滿足客戶的需求，以最低的成本，通過運輸、保管、配送等方式，實現原材料、半成品、成品或相關信息進行由商品的產地到商品的消費地的計劃、實施和管理的全過程。現代物流同時考慮從生產者到消費者的貨物配送問題和從供應商到生產者對原材料的采購。簡而言之，測評我國各省的物流運輸效率，對認識我國物流行業的發展狀具有重要作用。

二、實證分析

DEA（數據包絡分析）作為一種多目標線性規劃方法，避免了主觀I生的權重假設，可實現對樣本中具有多個投入、產出變量的效率評價。本文采用考慮規模報酬變動的BCC模型對2015年全國31省物流效率進行測度。

本文采用Deap 2.1軟件對研究樣本的效率值進行測量。將我國2015年31個省份的公路貨運量、道路運輸業人數、公路營運汽車數量（載貨）和交通運輸社會固定資產投資數據作為測量的投入變量。以上數據均來自國家統計局2016數據年鑒。

表1展示了2015年全國各省物流運輸的技術效率、純技術效率、規模效率以及規模效率的增減情況。其全國平均的綜合效率為0.60，純技術效率為0.70，規模效率為0.87，說明2015-2016年全國31省的物流運輸效率在整體上處于低水平狀態。安徽、寧夏和湖南3個省的綜合技術效率為1，達到了DEA的最高有效值，說明這3個省相對于其他省的物流運輸投入取得了最佳效益。西藏、廣東和海南3個省的純技術效率為1，做到了完全有效，但其綜合效率并未做到完全有效，主要原因是綜合效率不僅受到純技術效率的影響，同時也受到規模效率的影響。從規模報酬來看，規模報酬不變的有安徽、湖南和寧夏3個省，說明這3個省的規模達到了最優規模。規模報酬下降的有河北、內蒙古、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、山東、河南、湖北、廣東、廣西、四川、貴州、云南、甘肅和新疆等16個省，說明這16個省的物流規模數值大于最優規模，應適當調整物流運輸投入規模。規模遞增的有北京、天津、山西、遼寧、上海、福建、江西、海南、重慶、西藏、陜西、青海等12個省，說明這12個省物流規模偏小應加強對物流運輸的規模投入。規模效率是社會生產的規模大小與投入產出資源是否匹配的一個數據。其規模效率為1的省份有遼寧、安徽、湖南、陜西、寧夏和新疆等6個省份，說明規模有效，生產成本最低，產出達到了最佳規模。

總體看來，全國各省的物流運輸效率差別很大，綜合效率值最高的能達到1，而最小的綜合效率值僅只達到0.24。安徽、寧夏和湖南3個省都在綜合技術效率上達到了最優，而北京、天津、吉林等省卻未達到0.5，省與省之間的差距顯而易見。同時部分省份物流效率較低，其可能是因為當地的不合理利用資金，盲目投入擴大規模，未能使資源實現一個最優配置，導致資源冗余。

三、結語

綜上，本文利用DEA分析法研究了2015年全國各省份的物流效率，主要得到以下結論：

第一，總體上來看，我國物流綜合效率為0.60，純技術效率為0.70，規模效率為0.87，說明全國物流發展過程中的基礎設施建設和技術創新還存在提升空間。

第二，純技術效率方面：安徽、湖南、廣東、西藏和寧夏的投入產出比例已經達到最佳比例，無需進行改進。剩余的省份存在投入過多或者產出不足的現象，需進行調整，在投入方面或者產出方面。

第三，由于各省之間的水平差異較大，各省應根據自身情況進投入產出環節的相應調整，具體問題具體分析，以達到投入資源的利用最大化，促進全國整體物流水平的發展。