基于DEA和Malmquist的我國上市物流企業運營效率評價

陳 焰，呂 倩

（武漢理工大學 物流工程學院，湖北 武漢 430000）

1 引言

近年來，我國物流業飛速發展，在國民經濟中的基礎性、戰略性、先導性作用顯著增強。與此同時，國家和各級政府陸續出臺了相關政策法規，為物流企業未來的發展指明了方向，為行業和企業“新常態”下的健康持續發展規劃了藍圖。過去十幾年來我國物流業總體發展水平有了提高，但與發達國家相比仍存在一定的差距。近年來，我國社會物流總費用由2013年的10.2 萬億元增長為2017年的12.1萬億元，社會物流總費用占GDP比重也在逐漸增加，說明當前物流業運營效率較低。因此，對我國物流企業運營效率進行研究，能夠及時掌握企業運營水平，進而采取措施提高運營效率和管理水平，從而促進物流業的持續健康良好發展。

“運營效率”是指企業在運營過程中多種資源投入與總產出之間的比率，是衡量企業將投入資源轉化為有效產出能力的重要指標。上市物流企業的運營效率問題實際上是研究決策單元如何實現投入最小化或產出最大化的問題，屬于技術效率范疇。此外，對關于企業運營效率的相關文獻進行研究發現，由于技術效率的全面性和綜合性，學者們一般用技術效率代替企業的運營效率開展研究。因此本文研究的上市物流企業運營效率即為技術效率。由于我國物流業成本高且物流資源分散、分離、整合不足，導致資源缺乏和浪費并存，所以本文研究的是投入導向型的上市物流企業運營效率。

目前國內外關于物流企業運營效率的研究，主要集中在從不同的評價角度和采用不同的評價方法兩個方向。評價角度方面，Ding 等（2015）利用DEA法測算了中國21 個沿海中小型港口的技術效率、純技術效率及規模效率[1]；Hong Gyun PARK 等（2015）也利用DEA 法測算了韓國14 家物流供應商企業2007-2011年間的技術效率、純技術效率和規模效率，然后采用DEA窗口分析和Malmquist指數法計算各企業2007-2011年間的動態效率[2]；李曉梅等（2016）運用超效率DEA 方法對我國16 家國有物流企業綜合效率、純技術效率和規模效率進行計算，結果表明純技術效率是影響企業綜合績效的主要因素[3]。評價方法方面，Jiasen Sun等（2017）以中國上市港口企業為研究對象，采用基于變尺度收益率和方向距離函數的非徑向DEA 偏好模型評價其運營效率[4]；鄒嘉唯等（2017）基于Super-SBM模型對我國20家航空公司2008-2015年間的運營效率逐類進行橫向和縱向評價[5]；劉丹等（2017）采用多時期網絡DEA方法分別對14家港口企業2010-2014年的總體運營效率及各子過程的運營效率進行了評價[6]；馮烽等（2017）運用SBM-DEA 方法對我國17 家港口上市企業運營效率進行評價，結果表明中國港口上市公司整體的運營效率較好[7]。

綜上所述，目前國內外關于物流企業運營效率的評價大多是從靜態角度開展的研究；此外，相關研究中沒有對物流企業進行分類或者對企業類型的劃分比較粗略，不能很好地體現各類企業的特征。因此，本文在以往研究的基礎上，進一步將我國上市物流企業細分為八種類別，并采用DEA和Malmquist指數法分別從靜態和動態兩個角度對其運營效率進行評價，從而使研究對象和研究視角更加全面。

2 研究方法

2.1 DEA方法

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是以相對效率概念為基礎，評價具有多輸入、多輸出的決策單元（Decision Making Unit，DMU）間相對有效性的非參數評價方法。相對于其它評價方法，DEA 具有較鮮明的優點，首先，不需要提前設定指標權重，評價結果更加客觀；其次，DEA 可以評價不同量綱的指標，不需要確定評價指標的關系函數，處理起來更加高效。目前DEA 中應用最廣泛的是CCR 和BCC 模型，其中CCR 模型為基于規模報酬不變假設的效率評價模型，BCC 模型放松了CCR 關于規模報酬不變的假設，并將技術效率進一步分解為純技術效率和規模效率。

2.2 Malmquist指數方法

與傳統DEA方法只能測算不同決策單元在同一時期的效率相比，Malmquist 指數分析方法不僅可以從動態角度分析不同時期決策單元的效率變化，而且可以將指數進一步分解為技術效率變化指數（Effch）和技術進步指數（Techch），確定Malmquist 指數值變化的主要來源。規模報酬可變狀態下，技術效率變化進一步分解為純技術效率變化（Pech）和規模效率變化（Sech）。

從t 時期到t+1 時期，測算全要素生產增長的Malmquist指數的表達形式為：

技術效率變化指數衡量的是每個決策單元從t到t+1時期對生產可能性邊界的追趕程度。Effch＞1，說明技術效率提升，反之技術效率降低。Techch＞1，說明技術有所進步，反之技術倒退。M＞1，表示t+1期相對于上一期生產率進步；M=1，表示生產率相對于上一期保持穩定狀態；M＜1，表示 t+1期相對于上一期生產率衰退。

3 評價指標體系構建

3.1 指標選取及數據來源

本文將以往研究中的相關評價指標信息進行匯總，并結合科學性、系統性、可操作性及通用性原則，從人力、物力及財力三方面選取“主營業務成本”、“管理費用”、“職工薪酬”、“固定資產”作為投入指標，“主營業務收入”、“利潤總額”作為產出指標。

目前國家標準化管理委員會將物流企業分為運輸型、倉儲型以及綜合物流企業三類。將物流企業僅分為三類比較粗略，不能全面反映物流企業的特征。為全面反映行業特征，本文根據企業的不同功能、物流企業分類標準以及證監會對行業的分類，將物流企業進一步細分八個類別，共有107家物流企業可作為選擇樣本。此外由于DEA 要求DMU 要保持同質性[8]，且指標數據非負，因此剔除42 家物流業務收入占比低于70%的物流企業，8家存在負值數據的企業，最終選取57 家上市物流企業作為本文的研究對象。企業基本信息見表1。

本文所有數據均來源于EPS 數據平臺、中商產業研究院、巨潮資訊網以及各企業2013-2017年財報，保證數據的真實性和準確性。

3.2 指標相關性檢驗

由于DEA要求投入指標和產出指標之間需滿足同向性的關系（即某個投入指標數值增大時產出指標也增大，反之亦然），所以進行DEA 分析之前對指標進行Pearson 相關性檢驗，以保證指標選取的合理性。本文運用SPSS22.0 進行指標的相關性檢驗，結果表明，產出指標中“主營業務收入”與投入指標主營業務成本、管理費用、職工薪酬和固定資產之間的相關系數分別為 0.997、0.804、0.962 和 0.933 且 P=0.000，在1%顯著相關水平下，“主營業務收入”和四項投入指標之間顯著正相關。產出指標“利潤總額”和四項投入指標的Pearson 相關系數分別為0.713、0.614、0.764 和0.692 且P=0.000，在1%顯著相關水平下，“利潤總額”和這四項投入指標呈顯著正相關。因此，根據Pearson相關性檢驗的結果可知，本文選取的投入產出指標符合DEA模型指標構建的要求。

表1 樣本企業基本信息表

4 實證結果分析

4.1 基于DEA法的運營效率靜態分析

4.1.1 總體運營效率分析。分別將2013-2017年間的截面數據導入DEAP2.1 軟件，利用CCR 模型和BCC 模型求得企業各年間技術效率值（TE）、純技術效率值（PTE）和規模效率值（SE）。為研究我國57家上市物流企業的總體運營效率在2013-2017年間的發展趨勢，分別計算2013-2017年間各效率的均值，并繪制出變化趨勢折線圖，如圖1所示。

由圖1可知，我國上市物流企業技術效率均值在2013-2017年間逐漸增加，且技術效率的增加是由純技術效率增加引起的，總體上我國上市物流企業的運營效率發展趨勢良好但離達到技術有效還有很大的改善空間；2013-2017年間我國上市物流企業純技術效率均值均小于規模效率均值，說明我國上市物流企業目前的發展重點在改善企業規模上，技術水平和管理水平的改善較少，使純技術無效成為造成技術無效的主要因素。我國上市物流企業規模效率均值先增加，在2014年達到最大值再減小然后在2015-2017年間保持不變，說明我國上市物流企業規模效率狀況良好，但實際投入離最優投入還有部分提升的空間。

為進一步研究企業規模報酬情況，對每一年的規模報酬情況進行統計，如圖2所示。

圖1 上市物流企業各效率變化趨勢圖

圖2 上市物流企業規模報酬情況

由圖2可知，時間上看規模報酬遞增的企業占比逐漸減少，規模報酬遞減的企業占比逐漸增加，規模報酬不變的企業占比比較穩定。總體上看，我國大部分上市物流企業處于規模報酬遞減的狀態，說明大部分企業存在盲目擴張的現象，造成了投入冗余。改變粗放型發展模式，倡導集約型經濟以提升效率是當今物流業的必然選擇，物流企業應適當減小投入規模，與企業的經營能力相匹配，從而提高企業的規模效率。

4.1.2 不同類型企業運營效率分析。由于不同類型物流企業的規模、行業特點不同，其運營效率也會有所不同。接下來分別對不同類型的物流企業作進一步研究。通過歸類整理，得到2013-2017年間各類型物流企業的各項效率均值，見表2。

表2 不同類型上市物流企業各效率均值

由表2可得出以下結論：（1）公路運輸類物流企業的技術效率值最高。裝卸搬運和運輸代理類物流企業次之，主要是由于這類企業規模較小，投入較小，創收能力強且近年來隨著多式聯運、跨境電商逐漸發展也為其創造了良好的環境。鐵路運輸類和倉儲類物流企業并列第三，發展前景較好，主要是由于鐵路運輸方式相對快捷、低廉，也是遠距離運輸的首選，企業盈利能力較強；倉儲類物流企業投入相對較小且近年來倉儲管理技術不斷發展，倉儲設施設備不斷完善，所以這兩類物流企業運營效率較高。航空運輸類、港口類和水路運輸類上市物流企業平均技術效率低于總體平均水平，這三類物流企業可以借鑒公路運輸類物流企業的運營方式，提高自身技術效率。（2）公路運輸類物流企業純技術效率最高，主要是因為公路運輸類物流企業具有相對優秀的物流專業人才、現代物流技術應用相對廣泛；裝卸搬運和運輸代理類次之，是因為近年來裝卸搬運技術在不斷進步，裝卸搬運設施設備不斷更新完善；航空運輸類、港口類和水路運輸類物流企業平均技術效率低于總體平均水平，這三類物流企業未來需加大物流人才引進、促進技術創新、完善企業管理制度。（3）裝卸搬運和運輸代理類物流企業規模效率最高；公路運輸類物流企業規模效率次之；郵政類、鐵路運輸類、港口類及航空運輸類物流企業規模效率低于總體平均水平，未來這四類上市物流企業應從優化投入產出組合入手，合理調整投入來匹配公司的運營能力，從而提高企業的規模效率。

4.2 基于Malmquist指數法的運營效率動態分析

前一節分別對我國上市物流企業2013-2017年間的運營效率進行靜態分析，但是僅評價靜態效率會存在很多缺陷，無法準確反映企業的效率進步情況。本節將利用DEAP2.1 軟件中DEA-Malmquist 模型計算出我國上市物流企業全要素生產率指數，測度決策單元的效率在時間序列上的動態變化并進一步分析變化來源。具體計算結果見表3。

表3 上市物流企業歷年Malmquist指數及分解

由表3可知，我國上市物流企業的全要素生產率年平均增長2.9%，技術效率年平均增長1.7%，技術進步指數年平均增長1.4%，兩者對全要素生產率作用幾乎相同。從時間上看，2103-2014年全要素生產率增加主要來源于技術效率增加；2014-2015年全要素生產率降低主要是技術進步指數降低造成的；2015-2016年和2016-2017年的數據說明全要素生產率指數增加主要是因為技術在不斷進步。總體來說，技術進步是全要素生產率增長的主要來源，但技術效率的作用也不能忽視，2103-2014年間物流業技術水平呈現倒退的趨勢但技術效率以3.3%的速度增加，彌補了技術水平倒退對全要素生產率造成的消極影響，所以全要素生產率仍呈現增長的趨勢。由表3進一步可知，純技術效率變化指數年均增長1.6%，規模效率指數年均增長0.1%，技術效率指數年均增長1.7%，說明我國上市物流企業技術效率增長主要來源于純技術效率增長，與前文所得出的結論相同。

接下來從企業分類角度分別分析我國上市物流企業運營效率在2013-2017年間的動態變化情況，相關指標數據見表4。

表4 不同類型上市物流企業歷年Malmquist指數及分解

由表4可知：（1）從全要素生產率指數來看，港口類、鐵路運輸類、公路運輸類、水路運輸類、倉儲類及裝卸搬運和運輸代理類的全要素生產率分別年均增長8.5%、12.9%，4.3%、1.5%、9.9%、3.2%，其中鐵路運輸類增幅最大；航空運輸類和郵政類全要素生產率年均降低0.5%，2.7%，說明不同物流企業間全要素生產率差距在不斷擴大。（2）從技術進步指數來看，八類物流企業2015年相對于2014年技術均有所退步，退步幅度較小；大部分物流企業2016和2017年相對于上一年技術進步明顯，主要因為2016年十三五規劃開始實施，積極推動物流業集裝化、網絡化、智能化發展，促進物流業技術水平不斷提高；此外物流行業高端人才引進也促進了技術創新。（3）從技術效率變化指數來看，2016年港口類、公路運輸類、水路運輸類、航空運輸類和郵政類技術效率相對于上一年有所降低，其余類型物流企業技術效率相對上一年增加；2014、2015及2017年大部分物流企業技術效率相對于上一年均有所提升。（4）從純技術效率變化指數來看，除2016年公路運輸類、水路運輸類、航空運輸類、倉儲類和郵政類純技術效率相對于上一年有小幅度的降低外，其余年份絕大部分物流企業純技術效率相對上一年均有所提高，總的來說，近年來我國上市物流企業純技術效率基本呈現逐年增長的趨勢，說明我國上市物流企業的技術水平和管理水平在逐步改善。（5）從規模效率變化指數來看，2016年和2017年分別有五類和六類物流企業規模效率相對上一年有所降低，說明隨著近兩年物流業迅速發展，物流企業盲目擴張，物流企業實際投入與最優投入的距離越來越大，企業資源配置不合理。

5 結論及建議

本文分別運用DEA 和Malmquist 指數分析方法從總體和不同類型物流企業角度對我國上市物流企業2013-2017年間的運營效率進行靜態分析和動態分析，主要可得出以下結論：

（1）2013-2017年間我國上市物流企業總體技術效率、純技術效率逐年增加，規模效率先增后降，規模報酬遞減的企業占比逐漸增加，物流企業總體存在投入冗余情況；從企業分類角度來看，公路運輸類上市物流企業技術效率最高、水路運輸類上市物流企業技術效率最低。

（2）我國上市物流企業全要素生產率增加主要來源于技術進步，技術效率進步速度較慢，且技術效率增加主要來源于純技術效率；此外，不同類型上市物流企業之間全要素生產率也存在著較大差距。

基于上述分析結果，我國上市物流企業未來要進一步提高運營效率可從以下幾方面入手：

（1）提高企業技術水平。由分析可知技術效率主要受純技術效率影響，所以未來物流企業應積極引進現代物流設施設備等提高物流企業集成化和自動化水平；此外物流企業應不斷引進車聯網、物聯網、云計算等技術，將信息技術與物流業進一步融合，提高企業技術水平。

（2）優化管理模式。物流企業應完善企業組織結構、制定科學的管理體制，緩解物流企業各部門分割運營現象，促使企業不同部門及不同企業間有效協調，減少不必要的環節提高管理水平，從而提高運營效率。

（3）輕資產化運營。我國大部分上市物流企業處于規模報酬遞減的狀態，說明當企業投入產出已經達到最優規模時，繼續擴大投入反而會造成投入冗余。企業應適當調整投入規模，投入有限資產來獲取最大產出利益，未來輕資產化是一種必然選擇，也是新時代下企業戰略的新結構。