基于DEA分析法的兵團物流業效率評價研究

王 蕾 陳 飛 劉雨婷

（1石河子大學經濟與管理學院，新疆石河子832000；2石河子大學黨校辦，新疆石河子832000）

一、引言

物流業作為融合運輸、倉儲、信息等產業的復合型服務業，是支撐國民經濟發展的基礎性、戰略性產業，是經濟發展的動脈與基礎產業［1］，是優化供給端資源配置、提升供給端效率的重要樞紐，是技術創新運用最集中、科技要素支撐最明顯的一個領域，能夠真正發揮行業輻射和產業融合的重要作用［2］，促進新的產業形態形成［3］，被喻為區域經濟發展的加速器［4］。

區域物流業是區域社會經濟發展的戰略基礎，是各類產業及消費者之間相互連接的紐帶，沒有物流業作為保障必然造成區域經濟發展的停滯［5］。“十三五”時期物流業將進入以轉型升級為主線的發展新階段［6］，現代物流產業的效率直接反映了資源配置的效率［5］。物流業的發展水平主要是通過物流業效率的高低來衡量的，而進一步降低物流成本，提高物流效率，也是“十三五”時期物流業發展的總基調［7］。“一帶一路”戰略的提出，使新疆兵團作為“絲綢之路”經濟帶核心區的作用更加凸顯，李克強總理提出，新疆要立足區位，以通道建設為依托，擴大對外開放，發展現代物流。由此，對新疆生產建設兵團（以下簡稱“兵團”）核心區建設及物流業發展提出了新的要求。

物流效率的研究要從投入角度并且結合技術進步和生產效率進行分析，通過創新物流技術，提高資源配置效率，是提升物流效率的根本之道［8］。魏翔和虞義華［9］利用DEA分析法對我國中部六省以及廣東省社會物流效率進行分析，認為閑暇效應對經濟產出和技術效率具有顯著的影響；王金鳳和翟雪琪［10］等用 Malmquist指數對煤礦業生產物流動態效率進行評價，結果表明該礦區煤礦生產物流效率的增長趨勢主要來源于技術效率的提高而非技術前沿變動。郭曉平和張岐山［11］運用DEA分析法對我國2005年的物流產業效率進行了分析，選定了物流業固定資產投資量、物流業從業人員數量為投入指標，各地區的物流業生產總值、物流業從業人員的工資總額為產出指標。劉秉鐮和余泳澤［12］運用DEA分析法和托賓模型，利用省際面板數據對我國物流業地區間的效率及其影響因素進行了實證研究。選取各地區交通運輸、倉儲和郵政業從業人員為模型中勞動（L）數據，選取各地區交通運輸、倉儲和郵政業固定資產投資額為資本（K）基本數據，選取各地區交通運輸、倉儲和郵電業增加值數據為產出指標（Y），最終結果顯示我國區域物流業整體效果不高。王琴梅和張玉［13］運用DEA模型從總體效率、純技術效率和規模效率三方面整體和分國別、分省區評價了絲綢之路經濟帶“核心區”2004－2014年的物流業效率，發現＂核心區＂的物流業總體效率偏低且呈W型的變動趨勢。魏國辰等［14］運用超效率DEA模型對長江經濟帶省域間2010－2015年物流產業的效率進行分析，選取的投入指標為從業人員、固定資產投入和物流網絡里程數，輸出指標為貨運量和物流業產值增加值，結果顯示長江經濟帶省域間物流產業效率存在較大差異。

本文運用DEA分析法對2008－2017年新疆兵團物流業的運營效率進行科學系統的分析，從而客觀評價兵團物流產業發展現狀及區域物流產業發展的差異，最終為兵團調整和優化物流業提供決策支持。

二、研究方法及數據來源

（一）研究方法

數據包絡分析法，簡稱DEA分析法，根據決策單元的投入產出指標的統計數據來確定生產前沿面，使用客觀的統計數據進行運算得到決策單元的權重，避免了由于人為主觀確定權重從而導致分析不準確的現象。同時由于DEA分析法考量的是各個生產決策單元之間的相對效率，因此不必對數據做無量綱化處理。運用DEA分析法對決策單元進行分析，不僅能對DMU是否有效進行分析，還可根據投入冗余狀況，規模收益狀況，定量的改進一些非有效的指標數值，分析是哪些因素導致DMU無效，并判定如何提升DMU的有效性。

常用的DEA模型主要有兩種，C2R模型和C2GS2模型。C2R模型的運用是假定DMU的規模報酬是不變的，主要用于評價技術有效性和規模有效性。技術有效是指在現有資源投入水平下，區域物流系統實現了最大的產出效益；而規模有效是指區域物流系統的規模收益不變，當資源的投入擴大了M倍時，區域物流系統的效益也會相應地擴大M倍。在現實社會中，經濟環境、產業政策和不完全競爭等因素的存在，導致決策單元保持規模報酬不變的狀態是很難的。C2GS2模型的運用是假定DMU的規模報酬是可變的，在實際的數據分析中，剔除規模效率和技術效率共同混雜的影響，從而可以更有效地評價DMU的效率相對技術有效性。

1.C2R 模型。C2R 模型是 A.Charnes，W.W.Cooper和E.Rhedos提出的第一個DEA模型，可用于評價技術有效性和規模有效性。假設有j個決策單元（DMU），DMUj投入、產出變量分別為：

通過模型變換，引入松弛變量的C2R線性規劃形式為：

物流業中投入要素的使用情況與區域物流的規模有直接的聯系，物流設備具有通用性，隨著物流規模的擴大，會進一步提高物流投入要求的利用率，但是由于物流中存在“效益背反”現象，物流成本與物流服務之間是反向存在的，因此，在對區域物流規模效益分析時，需要選擇DEA評價方法中的模型來分析規模收益狀況，并給出具體建議。

（二）評價指標選取及數據來源

在中國國家標準局編制和發布的《國民經濟行業分類與代碼》以及各國的產業體系分類中，幾乎都沒有單獨的劃分“物流產業”，從中國歷年的統計年鑒中的統計數據分析，交通運輸、倉儲及郵政業占據了整個物流產業增加值的83%以上，因此，這一指標在很大程度上能夠反映整個物流產業的發展狀況。對國內研究物流的相關文章進行了梳理后發現，學者基本都是將物流業界定為貨物運輸業、倉儲業及郵政業三個部門，因此，本文也運用相同的界定。

在指標的選取時，首先考慮指標是否能夠反映物流業效率評價的要求；其次，按照DEA方法對效率進行評價的通常經驗，輸入輸出指標個數之和應小于決策單元個數之和；最后，要充分考慮到指標數據的可得性。在以上三個原則的指導下，對兵團現代物流業效率評價構建指標體系。

通過兵團公路貨物周轉量和鐵路貨物周轉量的統計數據可以看出，兩種方式的貨物周轉量相差不大，但是貨運量有很大的差距，通過簡單的計算發現有近75%的貨物是通過公路運輸進行輸送的。因此，本文選取等級公路里程及民用汽車年末保有量作為基礎設施的投入指標。人力投入應當結合就業人數、勞動效率、勞動種類等，但由于統計年鑒中并沒有這些數據的科學統計，無法對以上數據進行科學的度量，故本文以各師年末第三產業的就業人數作為勞動力的投入指標。物流業投資反映了物流基礎設施投資規模、速度、比例關系和使用方向的一個綜合性評價指標，本文用交通運輸、倉儲和郵政業投資代替。

在產出方面，貨物周轉量和貨運量反映的是物流運輸能力。物流產業生產總值表明了區域物流所產生的直接經濟效益，本文用第三產業產值表示。物流業增加值，是用來評價物流投入所產生的物流業增長的情況，本文用地區交通運輸、倉儲和郵政業增加值作為物流業增加值的替代指標。運用GDP平減指數對物流業增加值進行相應縮減。

按照以上分析，本文構建了兵團現代物流業效率評價指標體系，如表1所示。

本文選取兵團2008－2017年的數據（DMU）測算兵團連續十年的現代物流業的運營效率變化狀況。分析所用數據來源于2008－2017年《新疆生產建設兵團統計年鑒》。

表1 兵團現代物流業效率評價投入、產出指標體系

三、實證分析

（一）基本效率分析

在構建了物流效率評價投入、產出指標體系后，使用 DEAP 2.1 軟件，對 2008－2017 年兵團物流效率的發展情況進行測算，測算結果包括綜合技術效率（Crste）、純技術效率（Vrste）和規模技術效率（Scale）。

按照DEA分析法模型設定的要求，決策單元DEA有效時效率值顯示為1，而效率值不為1時則說明決策單元DEA無效。通過軟件運算，得出兵團2008－2017年10年間物流業效率值如表2所示。從表2兵團近十年的綜合技術效率值可以看出，平均綜合技術效率不為1，表明近十年兵團現代物流業的綜合效率沒有實現有效。其中，2008年、2012年、2015年和2017年綜合技術效率值為1，表明這四年兵團的現代物流業效率實現有效。其余年份沒有實現有效。通過對比平均綜合技術效率可以看出，2009年、2010年、2011年、2013年和2014年的綜合技術效率值都低于平均綜合技術效率值，說明這五年的物流系統投入產出效率明顯低于其他年份。

表2 兵團現代物流業系統相對效率值

在DEA模型中規定，綜合技術效率是由純技術效率和規模效率共同決定的。兵團現代物流業系統2008－2017年純技術效率值和規模效率值分別為 0.997 和 0.916。2008 年、2012 年、2015 年和2017年四個年份的純技術效率和規模技術效率值都為1，表明在這四年兵團物流投入產出結構是符合兵團現代物流業整體發展的，并且在合理的規模優化下，使物流業效率達到有效的狀態。2013年、2016年純技術效率值為1，規模效率值低于平均規模效率值，說明2013年、2016年整個兵團的物流業投入產出結構是合理的，但是投入產出規模不足，規模水平需要調整。其余年份綜合技術效率無效都是由純技術效率無效和規模效率無效共同決定的，其中規模效率值普遍偏低。

（二）兵團現代物流系統效率改進分析

為了找出兵團近十年物流系統效率不足的年份物流系統效率無效的原因，從而做進一步的分析。通過運用模型中的Multi－stage模型，得出兵團現代物流系統投入、產出的松弛變量，如表3所示。

投入指標顯示了兵團對物流業發展所投入的人、財、物各種資源，投入冗余只表示投入資源的利用效率。投入冗余越大，表明投入的資源利用率越低，資源沒有得到合理有效的利用，因而導致了嚴重的浪費。2009年、2010年、2011年和2014年各項投入都有一定的剩余，其中民用汽車年末保有量和交通運輸、倉儲和郵政業投資都有較大程度的剩余，表明這兩項投入在資源配置方面存在一定的問題，從而造成資源的較大浪費。

表3 兵團現代物流投入、產出指標的松弛變量分析

產出指標表示兵團物流業在現有的投入狀態下所產生的物流產出。產出不足表示現有投入資源未能有效轉化為有用的產出。通過貨物周轉量產出不足可以明顯看出，在2009年、2010年、2011年和2014年四年，物流投入沒有轉化為有效的物流產出，導致貨物周轉量不足，市場資源利用不足導致資源有效性降低。從貨運量的產出不足可以看出，在2009年、2010年和2011年現有的物流投入沒有實現有效的貨運量的產出。交通運輸、倉儲和郵政業投資僅有2014年產出不足。

（三）決策單元在生產前沿面上的投入、產出調整

在10個被評價的決策單元中，有6個決策單元非DEA有效，可以根據模型中所設定的生產前沿的效率標準，對非DEA有效的決策單元中投入和產出變量進行調整，使其能夠實現DEA有效。

根據投入導向型的C2R中所設定的生產前沿面的效率水平，是指非DEA效率的決策單元要達到DEA效率時的投入水平。由表4可以看出，效率目標平均值要遠小于實際投入的目標值，這說明在給定的投入量的水平下，投入明顯表現出較為擁擠，即投入的資源沒有得到充分的利用，尤其是交通運輸、倉儲和郵政業投資的實際投入量比效率目標下的投入量超出了30.38%，而這30.38%的投入則被浪費了。現有投入水平下，各投入指標分別降低 17.30%、14.38%、13.54%、30.38%的投入量仍然能夠得到現有物流系統的產出水平。

根據產出導向型的C2R中所設定的生產前沿面的效率水平，是指非DEA效率的決策單元要達到DEA效率時的產出水平。從表4中可以看出，在現有的投入水平下，兵團現代物流系統的產出不足，應該得到大幅的提高。尤其是交通運輸、倉儲和郵政業生產值實際效率值僅為目標效率值的一半。現代物流系統有效運作的其中一個目標就是能夠使交通運輸、倉儲和郵政業生產值水平提升，從本文的研究中可以看出，兵團交通運輸、倉儲和郵政業生產值有很大的提升空間。

表4 模型下的效率目標值與實際值對比

四、結論與討論

本文運用DEA分析法對兵團2008－2017年十年間的物流業的效率進行了評價。結果顯示，在這十年間，有四年兵團物流系統效率非DEA有效，非DEA有效的原因包括了技術非有效和規模非有效兩個層面。

兵團物流系統的發展過程中表現出投入過多而產出不足的現象，同時規模無效率也是導致區域物流效率不足的一個重要因素。投入過多和規模無效是一個問題的兩個方面，都說明了兵團物流系統的資源配置不合理。一方面是因為兵團經濟相對于內地來說比較落后，管理水平和技術水平較低，不能將投入有效地轉化為產出，投入比例不夠合理，不能為現代物流的發展提供良好的基礎環境和設施，從而阻礙了現代物流的發展。另一方面，近年來從事物流的個體和企業越來越多，發展水平也參次不齊，在既定的市場需求下，大規模的市場需求被眾多的物流主體分散，加大了物流市場的競爭，而良莠不齊的物流企業水平也打亂了物流市場的秩序。

要想提高兵團物流的整體效益，需要同時提高物流體系的技術效率和規模效率。對于投入冗余量，各師可以通過開展相關項目將投入冗余轉移，提高資本的利用率。各師應加強物流基礎設施建設，抓好物流標準的建設，同時加快物流信息系統建設，為物流的發展提供良好的基礎環境。各師應引導中小物流企業合并，資源共享、利益均攤，共同發展。同時提高現代物流市場的組織程度，改善物流供應鏈的組織模式，培育和發展適合地方經濟特色的現代物流組織。