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基于DEA與灰色關(guān)聯(lián)模型的廣東城市物流效率分析

2018-08-06 06:34:48劉聯(lián)輝張萍萍李冬冬五邑大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院廣東江門529020
物流科技 2018年7期
關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)物流效率

劉聯(lián)輝,張萍萍,李冬冬 (五邑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,廣東 江門 529020)

LIU Lianhui,ZHANG Pingping,LI Dongdong (School of Economics&Management,Wuyi University,Jiangmen 529020,China)

0 引言

物流在國民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著重要作用,不僅被稱為當(dāng)代企業(yè)的“第三利潤源泉”,更是國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分和國家發(fā)展的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。眾所周知,經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度,必然追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量與效率,其中物流效率直接決定物流業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量[1]。近年來,物流效率問題成為國內(nèi)學(xué)術(shù)界研究熱點(diǎn)之一。王琴梅等(2013)運(yùn)用DEA模型對西安市2003~2010年的物流效率進(jìn)行分析,并利用Tobit回歸模型評價(jià)物流效率與各個(gè)影響因素之間的相關(guān)性[2]。王蕾等(2014)運(yùn)用DEA分析法對北疆8個(gè)地區(qū)2006~2012年的物流效率進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)物流DEA非有效的地區(qū)間物流效率差異比較大,主要是純技術(shù)效率非有效引起[3]。高詹(2014)運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和空間計(jì)量模型,對河南省18個(gè)地級市城市物流效率的空間結(jié)構(gòu)和效率溢出的影響因素進(jìn)行研究[4]。倪明等(2015)以江西省為例,對2005~2013年物流效率進(jìn)行評價(jià),利用Tobit回歸模型對影響江西省物流效率的因素進(jìn)行分析[1]。張璇等(2016)利用我國新絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略規(guī)劃的西部省域和周邊國家2009~2014物流投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),三階段DEA模型對物流業(yè)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行衡量和評價(jià)[5]。綜上,目前國內(nèi)對與物流效率的研究多為運(yùn)用DEA模型進(jìn)行物流效率評價(jià),或結(jié)合評價(jià)對象的物流效率影響因素進(jìn)行研究討論,而對DEA模型計(jì)算過程中的物流投入指標(biāo)與物流效率之間的關(guān)聯(lián)情況研究較少。本文在對廣東21城市物流效率計(jì)算分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)模型對物流投入指標(biāo)與物流效率的關(guān)聯(lián)情況作出研究。

1 物流效率DEA測度模型構(gòu)建

1.1 物流效率指標(biāo)選取

測度城市物流效率的指標(biāo)包括投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo),在當(dāng)前相關(guān)文獻(xiàn)研究中,物流效率測度的投入與產(chǎn)出指標(biāo)選取具有一定差異性。王琴梅等(2013)對西安市物流效率進(jìn)行測度,基于對物流效率概念的界定和DEA方法的應(yīng)用,結(jié)合實(shí)際情況,選取交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)從業(yè)人員、投資總額、線路運(yùn)輸長度、物流產(chǎn)業(yè)GDP作為投入指標(biāo),貨運(yùn)量、周轉(zhuǎn)量作為產(chǎn)出指標(biāo)[2];孟魁(2014)使用三階段DEA方法研究中部地區(qū)在能耗和碳排放約束條件下的物流效率問題,選取的投入變量為物流從業(yè)人數(shù)、物流固定資產(chǎn)投資額、物流業(yè)能耗當(dāng)量、物流業(yè)碳排放量,產(chǎn)出變量為GDP[6];王蕾等(2014)對北疆8個(gè)地區(qū)物流效率進(jìn)行計(jì)算分析,在對國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)有關(guān)物流業(yè)效率DEA研究的投入、產(chǎn)出指標(biāo)選取進(jìn)行總結(jié),選取的投入指標(biāo)為物流業(yè)投資、公共環(huán)境和社會(huì)保障投資、公路里程,產(chǎn)出指標(biāo)為貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量、物流業(yè)產(chǎn)值[3]。

結(jié)合當(dāng)下物流效率測度研究過程中指標(biāo)選取的情況,考慮對城市物流效率具有直接影響作用的影響因素,本研究從物流基礎(chǔ)設(shè)施投入、固定投資、人力資源投入3個(gè)方面考慮,選取了通車?yán)锍獭⒔煌ㄎ锪鳂I(yè)固定投資、交通運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人數(shù)作為投入指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)則考慮與投入指標(biāo)具有直接關(guān)聯(lián),且能夠較顯著地反映城市物流競爭力水平的指標(biāo)變量,結(jié)合廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒中統(tǒng)計(jì)分類結(jié)果,選取為貨物周轉(zhuǎn)量、交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)總值、郵電業(yè)總量3個(gè)指標(biāo)變量,并構(gòu)建廣東省城市物流效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系,如表1所示:

表1 廣東省城市物流效率投入、產(chǎn)出指標(biāo)體系

1.2 物流效率DEA測度模型

1.2.1 基本DEA模型

假設(shè)有n個(gè)決策單元,記為DMU1,DMU2,…,DMUn,每個(gè)決策單元有m種投入和s種產(chǎn)出,第j個(gè)決策單元DMUj的投入和產(chǎn)出向量分別為xj=(x1j,x2j,…,xmj)T,yj=(y1j,y2j,…,ysj)T,j=1,2,…,n。設(shè)有待評價(jià)的決策單元DMUj0的投入產(chǎn)出為 (xj0,yj0)T,這里簡記為 (x0,y0)T,評價(jià)DMUj0有效性的DEA模型為:

其中v=(v1,v2,…,vm)T,u=(u1,u2,…,us)T分別為m種投入和s種產(chǎn)出的權(quán)系數(shù)。為了簡便計(jì)算,利用Charnes-Cooper變換和線性規(guī)劃對偶理論對基本DEA模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換,并引入非阿基米德無窮小量ε,得到模型:

其中:e?=(1,1 , …,1)T∈,e=(1,1 , …,1)T∈。這樣一來,判斷DMU是否為DEA有效的問題可轉(zhuǎn)化為模型的解是否滿足θ0=1,s-=0,s+=0。在C2R模型下計(jì)算的θ值為決策單元的技術(shù)效率值,在時(shí)計(jì)算的θ值為純效率值(記為θp),進(jìn)一步可計(jì)算規(guī)模效率值θs=θ/θp。

1.2.2 SE-DEA模型

在C2R與BC2模型下,很可能出現(xiàn)多個(gè)DMU同時(shí)相對有效而無法作出進(jìn)一步的評價(jià)與比較。Andersen和Petersen(1993)提出了一種超效率模型SE-DEA,其基本思想為在進(jìn)行第j個(gè)DMU效率評價(jià)時(shí),用其他DMU投入和產(chǎn)出的線性組合替代其投入和產(chǎn)出,而將第j個(gè)DMU排除在外。在SE-DEA模型下,一個(gè)有效的DMU可以使其投入按比率增加,而其效率保持不變,其投入增加比率即是其超效率評價(jià)值,其計(jì)算模型如下:

其中:λ= (λ1,λ2,…,λn)及 θse為n+1個(gè)變量,θse為超效率評價(jià)值。

結(jié)合物流效率指標(biāo)選取結(jié)果,將通車?yán)锍獭⒔煌ㄎ锪鳂I(yè)固定投資、交通運(yùn)輸業(yè)人數(shù)3個(gè)指標(biāo)作為投入變量,貨物周轉(zhuǎn)量、交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)總值、郵電業(yè)總量3個(gè)指標(biāo)作為產(chǎn)出變量,即每個(gè)決策單元有3種投入和3種產(chǎn)出,結(jié)合待評價(jià)決策單元的各指標(biāo)數(shù)值,對決策單元的物流技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值、規(guī)模效率值,超效率值進(jìn)行計(jì)算與評價(jià)。

2 廣東21個(gè)城市物流效率計(jì)算

2.1 數(shù)據(jù)來源

依據(jù)《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒2016》獲取廣東21個(gè)市物流效率投入產(chǎn)出指標(biāo)變量源數(shù)據(jù),如表2所示:

表2 物流效率投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)

2.2 物流效率計(jì)算結(jié)果與分析

根據(jù)DEA的C2R與BC2模型計(jì)算廣東省21個(gè)市的技術(shù)效率值θ、純技術(shù)效率值θp、規(guī)模效率值θs,根據(jù)SE-DEA模型計(jì)算超效率值θse,運(yùn)用EMS軟件求解,得到廣東省21個(gè)市物流效率測度結(jié)果,按超效率值降序排序,結(jié)果如表3所示:

依據(jù)表3計(jì)算結(jié)果,從技術(shù)效率值來看,深圳、廣州、東莞、韶關(guān)、河源、佛山、陽江7個(gè)城市的技術(shù)效率值為1,說明其物流效率相對有效;汕頭、惠州的技術(shù)效率值分別為0.989、0.947,仍具有一定的提升空間;排名靠后的城市為中山及以下的城市,技術(shù)效率值介于0.750~0.277之間,說明其物流系統(tǒng)效率改進(jìn)與提升的空間較大。從純技術(shù)效率值來看,除去技術(shù)效率值為1的7個(gè)城市外,汕頭、中山、汕尾、珠海的純技術(shù)效率值也為1,說明其物流技術(shù)水平有效,規(guī)模效率低下是影響其技術(shù)效率的主要原因。11個(gè)純技術(shù)效率有效的城市中7個(gè)為技術(shù)效率有效,說明只是擁有良好的物流技術(shù)設(shè)施而沒有良好的物流管理,其物流效率仍不會(huì)達(dá)到最優(yōu)水平。從規(guī)模效率值來看,物流規(guī)模效率有效的城市具有較大的物流量,應(yīng)考慮增加物流資源的投入量;規(guī)模效率值小于1的城市,多數(shù)為經(jīng)濟(jì)水平相對靠后的城市,這些城市存在物流資源過剩的現(xiàn)象,對已投入的物流資源進(jìn)行整合,實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益是其提升物流效率水平的關(guān)鍵。從超效率值來看,深圳的超效率值最高且達(dá)到6.017,比第二位的廣州高出3.381,這與其優(yōu)越的地理位置及發(fā)達(dá)的公路運(yùn)輸網(wǎng)、物流貨運(yùn)網(wǎng)等有直接關(guān)系。廣州、東莞、韶關(guān)、河源、佛山、陽江6個(gè)市的超效率值也都大于1,說明其在物流資源投入與配置上也具有一定的領(lǐng)先。

表3 廣東21個(gè)市物流效率計(jì)算結(jié)果

各城市物流效率值的大小取決于其物流指標(biāo)的投入與產(chǎn)出水平,而物流資源的投入又在很大程度上決定了物流效益的產(chǎn)出,因此可以認(rèn)為物流資源的投入對物流效率值具有較強(qiáng)的影響作用。為了探究兩者間的具體關(guān)聯(lián)情況,在得到21個(gè)市的相關(guān)物流效率值的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步對物流投入與效率間的關(guān)聯(lián)情況進(jìn)行研究。

3 物流投入與效率關(guān)聯(lián)分析

3.1 關(guān)聯(lián)模型構(gòu)建

本文采用灰色關(guān)聯(lián)模型對物流投入與效率進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。灰色關(guān)聯(lián)分析的基本思想是根據(jù)序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密,曲線越接近,相應(yīng)序列之間關(guān)聯(lián)度就越大,反之就越小,其主要步驟為:

(1) 確定分析序列,即參考序列yj和比較序列xj。

(3)產(chǎn)生對應(yīng)差數(shù)列,提取最大與最小差值:對于無量綱處理后的參考序列比較序列進(jìn)行絕對差值計(jì)算:

將通車?yán)锍蹋╔1)、交通物流業(yè)固定投資(X2)、交通運(yùn)輸業(yè)人數(shù)(X3)作為比較序列,技術(shù)效率值(θ)、純技術(shù)效率值(θp)、規(guī)模效率值(θs)、超效率值(θse)作為參考序列,依據(jù)上述步驟計(jì)算序列間關(guān)聯(lián)度,則可以得出物流投入與效率之間的關(guān)聯(lián)度值。

3.2 關(guān)聯(lián)結(jié)果與分析

將表2中X1、X2、X3與表3中各效率值作為比較序列和參考序列的源數(shù)據(jù),通過關(guān)聯(lián)模型計(jì)算,可得物流投入與效率的關(guān)聯(lián)度值,結(jié)果如表4所示:

從表3可以看出,通車?yán)锍獭⒔煌ㄎ锪鳂I(yè)固定投資、交通運(yùn)輸業(yè)人數(shù)3個(gè)指標(biāo)與技術(shù)效率值關(guān)聯(lián)度值差異不大,即技術(shù)效率值受3項(xiàng)指標(biāo)影響較為平均,而技術(shù)效率值反應(yīng)城市的總體物流效率,這也說明其大小更取決于城市的綜合物流投入水平。純技術(shù)效率衡量的是物流技術(shù)水平,通車?yán)锍膛c其關(guān)聯(lián)度值為0.566,相對于交通物流業(yè)固定投資、交通運(yùn)輸業(yè)人數(shù)具有一定的優(yōu)勢,但并無太大差異。規(guī)模效率值反應(yīng)物流資源投入及利用率水平,與規(guī)模效率值關(guān)聯(lián)度值最大的同樣為通車?yán)锍蹋梢哉J(rèn)為通車?yán)锍虒τ谝?guī)模效率值也具有較為顯著的影響。與超效率值關(guān)聯(lián)度值最大的指標(biāo)為交通物流業(yè)固定投資與交通運(yùn)輸業(yè)人數(shù),且相對于通車?yán)锍虄?yōu)勢較為突出,即超效率值的大小受這兩個(gè)指標(biāo)影響較顯著。

表4 物流投入與效率關(guān)聯(lián)度

4 結(jié)論與建議

本文對廣東省21個(gè)城市物流效率進(jìn)行計(jì)算,發(fā)現(xiàn)21個(gè)城市間物流效率存在較大差異,且差異存在的主要原因?yàn)楦鞒鞘形锪髻Y源投入、物流管理、物流裝備與技術(shù)、地理位置與經(jīng)濟(jì)水平等方面層次不一。進(jìn)一步對物流投入與效率指標(biāo)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)進(jìn)行定量計(jì)算,找出了影響城市物流技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值、規(guī)模效率值、超效率值的關(guān)鍵物流投入指標(biāo)。

城市物流效率是衡量城市物流和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一個(gè)關(guān)鍵因素,結(jié)合實(shí)證結(jié)果,本文對城市物流效率的提升提出以下建議:第一,加強(qiáng)物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),滿足物流業(yè)發(fā)展需求。通車?yán)锍獭⒔煌ㄎ锪鞴潭ㄍ顿Y等對城市物流效率的提升起到基礎(chǔ)性支撐作用,要不斷提升已有交通基礎(chǔ)建設(shè)水平和投資額度,加快物流業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)的完善,使其與城市的物流發(fā)展水平相匹配。第二,注重物流管理水平的提高,發(fā)揮物流資源最大效用。良好的物流技術(shù)設(shè)施與物流管理對于城市物流效率的提升缺一不可,要注重物流管理高層次人才的培養(yǎng),規(guī)范物流行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),促進(jìn)物流企業(yè)或與其他行業(yè)間的協(xié)調(diào)與合作,充分發(fā)揮現(xiàn)有物流技術(shù)設(shè)施與裝備的潛力。第三,發(fā)揮比較優(yōu)勢,注重區(qū)域聯(lián)動(dòng)發(fā)展。應(yīng)發(fā)揮各城市或區(qū)域間比較優(yōu)勢,加強(qiáng)區(qū)域間的溝通和合作,從區(qū)域布局的視角完善自身物流資源的投入與配置。

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