基于DEA模型的江蘇物流效率區域比較

周祺 袁小慧

摘? 要：文章采用DEA模型對江蘇省2015～2019年13個地級市物流效率進行分析。研究表明江蘇省物流業區域發展不平衡，蘇南地區較高，蘇中、蘇北地區相對較低，其中技術和管理水平是影響物流效率的主要因素。最后結合江蘇的具體情況，提出發揮政府引導作用、重視技術創新與人才培養、加強區域間合作的對策建議。

關鍵詞：物流效率;DEA模型;江蘇省

中圖分類號：F259.27? ? 文獻標識碼：A

Abstract： This paper uses DEA model to analyze the logistics efficiency of 13 prefecture level cities in Jiangsu province from 2015 to 2019. The results show that the regional development of logistics industry in Jiangsu province is unbalanced. The logistics industry in southern Jiangsu is relatively high， while that in central and northern Jiangsu is relatively low. Finally， combined with the specific situation of Jiangsu province， the paper puts forward the countermeasures and suggestions of giving play to the government's guiding role， paying attention to technological innovation and talent training， and strengthening regional cooperation.

Key words： logistics efficiency; DEA model; Jiangsu province

物流銜接了市場的供求，是支撐國民經濟發展的戰略性產業。“十三五”以來江蘇省社會物流需求快速增長，物流規模不斷擴大，2019年江蘇省物流業增加值5 778.79億元，同比增長5.5%，物流業增加值占全省服務業增加值的比重為11.3%。2020年社會物流總費用14.9萬億元，與GDP的比率為14.7%，五年間降低物流成本的效果顯著，但是與發達國家相比還有一些差距。隨著“長三角一體化”、“一帶一路”等戰略的深入實施，區域間的物流聯動不斷增強，結合目前電子商務快速發展的背景，江蘇省發展現代化物流至關重要。因此，分析江蘇省物流效率對促進產業結構調整、推動經濟社會高質量發展有著重要意義。

1? 模型選取與指標建立

1.1? 模型選取

本文使用數據包絡分析法（DEA），DEA模型是根據已知數據，分析得出相應的生產前緣，以評價具有多輸入和多產出的決策單元（DMU）之相對有效性的一種方法。DEA最有代表性的幾個模型為CCR、BCC、FG和ST模型，其中CCR模型和BCC模型是最常用到的。

CCR模型假設規模收益不變，DMU有效即技術和規模同時有效。BCC模型在CCR模型的基礎上把規模收益不變的假設改為可變的。假設有n個生產決策單元DMUj=1，2，…，n，每個決策單元都有m項投入，X=x，x，…，x，s項產出，Y

=y，y，…，y，則第j個DMU的模型為：。

加入松弛變量后，其對偶模型為：D。

∑λ=1符合規模收益變化的假設，BCC模型可以從技術水平和管理水平對造成生產對象無效率做出解釋，因此BCC相比CCR模型能夠更好地對技術無效率的管理水平進行分析。

1.2? 指標建立與數據來源

本文選取2015～2019年江蘇13個地級市物流行業的統計數據對其物流效率進行實證分析，數據來源于《江蘇統計年鑒》和各市的《統計年鑒》與《國民經濟和社會發展》，使用軟件為DEAP2.1。考慮到物流行業統計體系不夠完善，數據不易獲得，所以選取交通運輸、倉儲和郵政業的數據來對物流行業進行分析。在投入指標上選取物流從業人員數量作為勞動力投入，物流業財政支出作為資本投入，公路通車里程作為物力投入，在產出指標上選取了物流業生產總值和貨物運輸量（公路、水運和民用航空）。具體指標如表1所示。

2? 實證分析

將江蘇省13個地級市作為決策單元，用軟件DEAP2.1對數據進行整理分析，得到不同決策單元的綜合效率、純技術效率、規模效率以及規模效益情況。

（1）綜合效率分析結果如表2所示：

綜合效率表示在當前的技術、經濟下的最大產出值。從表2可以看出蘇南地區的物流效率總體偏高，其中南京、無錫、蘇州和作為蘇中城市的泰州物流業綜合效率均值為1，說明資源配置和管理比較合理。蘇北城市整體偏低，徐州綜合效率均值為0.9674，排在蘇北最前。常州、鎮江和徐州的綜合效率均值都在0.9以上，說明只要稍微調整一下投入就能達到最佳狀態。效率偏低的是淮安和連云港，與其他地區差距較大，需要借鑒一下其他地區的經驗。

（2）純技術效率分析結果如表3所示。

純技術效率反映的是管理和技術水平在規模不變的情況下對效率的影響，數值小于1的話說明了沒有達到最優水平。蘇南地區純技術效率水平都很高，蘇北的宿遷、徐州的純技術效率均為1說明技術水平足夠，需要調整的是管理和技術水平，在投入相應的資源后便可達到最優生產狀態。連云港效率偏低，而且五年間維持在較差的水平，需要重視對物流業發展的管理。

（3）規模效率分析結果如表4所示。

規模效率反映了生產規模在當前的管理和技術下與最優規模的差距。江蘇省只有4個地區物流規模效率達到了最優，說明整體在物流業投入的資源還不充足。蘇中地區的南通市超過了蘇南的常州和鎮江，排在第五，蘇北地區的徐州和鹽城超過了蘇中地區的揚州。連云港、宿遷的效率雖然有波動但是上升趨勢明顯，說明近幾年在不斷優化。

（4）規模效益情況分析結果如表5所示。

表5中“-”表示規模效益不變，“irs”表示遞增，“drs”表示遞減。規模報酬不變說明這個地區的物流業達到最優的效率，遞增或遞減說明沒有達到最優，遞增需要加大資源要素的投入以擴大生產規模，遞減說明資源過剩需要減少投入。從表5可以看出蘇南地區這五年間基本處于規模報酬不變的階段，而蘇中和蘇北基本處于規模報酬遞增的狀態，說明蘇南物流業發展穩定，蘇中和蘇北有著較好的發展勢頭。宿遷和鹽城調整投入產出后，在2019年達到規模報酬不變，值得其他城市學習借鑒。

3? 結論與建議

本文通過分析2015～2019年江蘇各地區的物流效率，結合江蘇具體情況提出以下幾點建議：（1）發揮政府引導作用。政府要加強對物流業的調控，激發市場的活力。加速落實各項物流政策，繼續開展降本增效的行動，加大對蘇中及蘇北物流業的投入，扶持一批優秀的企業。根據各市的具體發展情況，利用地區優勢資源統籌協調發展，縮小地區之間物流效率的差異。（2）重視技術創新與人才培養，提高管理與技術水平。可以通過運用大數據、物聯網等新興技術，加強信息化建設，發展現代化物流。重視完善高校對物流專業人才的培養，合理增加相關專業的人數比例、提高對實踐教育的重視。注重物流企業和高校以及科研機構間的項目合作，形成產學研良性循環的人才培養的運行機制，同時從國外引進技術人才，為我國的物流業發展提供人才保障。（3）加強區域間的合作，打破物流業區域間的壁壘。現代物流業離不開區域間的合作，蘇中蘇北可以加強與蘇南地區之間的聯系，引導要素資源合理流動，減小省內物流業發展差距。深入實施“長三角一體化”、“長江經濟帶”等戰略，加速設施共建、信息互聯方面的合作，推動物流業區域間聯動發展。

4? 結束語

對江蘇省2015～2019年區域物流效率進行分析，可以看出江蘇省內物流效率存在差異。蘇南、蘇中和蘇北有著不同的經濟基礎，蘇中和蘇北可以提高技術和管理水平，當然最主要的是在物流基礎建設上多投入。蘇南可以在當前的基礎上加速推動物流業轉型，例如智慧物流、綠色物流等。江蘇省可以根據不同地區的特點因地制宜地發展具有特色的物流產業，優化省內物流空間布局，提高江蘇省整體的物流效率，加速發展現代化物流。

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