郭海兵 朱鵬程 潘家樂 周朗 劉玥明
摘 要:近年來,在“一帶一路”倡議下,隴海蘭新經濟帶沿線城市以此為機遇,發揮各自的區位優勢,展現各自特色,在區域物流協同發展方面取得了成效。本文運用DEA模型和層次分析法(AHP),從內生因素和外生因素,對隴海蘭新經濟區的各城市物流效率進行評價,結合兩種方法形成綜合評價模型,最后提出物流效率提升策略。
關鍵詞:城市物流效率綜合評價模型;DEA模型;層次分析法;物流效率
本文索引:郭海兵,朱鵬程,潘家樂,等.基于DEA和AHP模型的隴海蘭新經濟帶區域物流效率綜合評價[J].中國商論,2021(19):-078.
中圖分類號:F259.22 文獻標識碼:A 文章編號:2096-0298(2021)10(a)--03
1 引言
2013年國家主席習近平在出訪中亞和東南亞國家期間提出了共建“絲綢之路經濟帶”和“21世紀海上絲綢之路”的重大倡議,即“一帶一路”,其中隴海蘭新線作為由隴海線與蘭新線組成貫穿我國東西的一條鐵路“大動脈”,如何讓沿隴海線經濟帶在“絲綢之路經濟帶”建設中更好地發揮作用,促進區域協同發展,把大陸橋沿線打造成橫貫東西、輻射南北的物流、資金流、技術流、信息流“大動脈”,成為“絲綢之路”經濟帶最具輻射帶動力的經濟走廊,是隴海蘭新沿線城市踐行國家“一帶一路”倡議所面臨的重大議題。
就目前形勢而言,國外對區域物流的研究相對較少,其中Teodor(2009)針對區域物流規劃中資源運營和管理的短期計劃問題,提出區域物流系統組成的一般模型和公式,并識別出比較好的解決方法。DeMarco(2007)以意大利西北部區域為研究對象,構建系統動力學模型,輔助進行交通基礎設施投資決策。而國內理論研究的重點大多集中在“一帶一路”東部沿海開放城市、長三角經濟區、珠三角經濟區等開放程度較高、經濟發展較成熟的區域物流發展方面,對于以隴海蘭新經濟帶骨干城市為對象的新亞歐大陸橋經濟走廊研究很少。本文此為背景,以隴海蘭新經濟帶中江蘇(連云港、徐州)、河南(鄭州、開封、洛陽、焦作)、陜西(西安、咸陽、寶雞)、甘肅(蘭州、武威、酒泉、嘉峪關)、新疆(烏魯木齊、吐魯番)等沿線城市作為研究對象,以區域物流協同發展效率為突破口,運用DEA模型(數據包絡分析方法),對隴海蘭新經濟帶區域物流協同發展效率建立合理的指標評價體系,指出制約隴海蘭新經濟帶區域物流發展的洼地和薄弱環節。在區域一體化發展和國家“一帶一路”背景下,為促進隴海蘭新經濟帶沿線城市更好地融入國家發展戰略,在區域物流協調發展方面提出相應的對策建議。
2 模型介紹
2.1 DEA模型
DEA模型是一種基于線性規劃,用于評價同類型組織工作績效的相對有效性的工具。衡量同類組織效率的高低,通常需要采用投入產出比這個指標,利用數據歸一化,排除量綱的影響后,計算出各自的投入產出比并按照大小進行績效排序。
2.2 層次分析法(AHP)
層次分析法是一種簡便、靈活而又實用的多準則決策方法,是對一些較為復雜、模糊的問題作出決策的簡易方法,特別適用于難以完全定量分析的問題。針對問題,本文借鑒了層次分析法中各層次權重的計算,通過構造判斷矩陣,算出績效評價模型中各個準則的權重。
3 實證研究
3.1 指標的選取與數據來源
依據賀盛瑜等(2020)在《區域物流效率評價研究綜述》中關于投入產出指標選取,本文選取的衡量物流效率指標是投入和產出,在投入指標下設物流業投資額(物流業固定資產投資額)和物流業資本(物流業從業人員數和平均工資等);在產出指標下設物流業產值(第三產業生產總額和快遞業務量)、物流業產值增長(進出口總額增長量)和貨運量(貨運量及貨物周轉量)。本文所有數據源自國家統計局、各地方統計局2018年、2019年統計年鑒。
3.2 區域物流效率有效性評價
根據隴海蘭新經濟區15個城市依次建立線性規劃模型:
(1)
使用Python軟件求解得到15個城市的值,根據DEA模型的結果,DEA有效的城市有:連云港、鄭州、西安、咸陽、嘉峪關、吐魯番六座城市,即這6座城市的物流效率好于其他城市。另外,根據值大小給非DEA有效的9座城市的物流效率進行排序,物流效率從高到低依次是:烏魯木齊(0.9467)、洛陽(0.9269)、徐州(0.8977)、蘭州(0.8830)、開封(0.7051)、焦作(0.5126)、酒泉(0.2979)、武威(0.2842)、寶雞(0.2444)。
DEA模型雖然可以基于各個城市對物流業的投入產出比做出評價,并給出各個城市物流效率的排序,但是同為DEA有效的城市無法比較,且給出的排名沒有考慮到環境因素的影響,具有一定的主觀性,所以本文又采用層次分析法給出每個城市物流效率的評分。
采用層次分析法(AHP)得到模型中各個變量的權重,對于變量的選取,不僅依靠投入、產出指標,還應考慮環境指標。所以選取的指標要能綜合反映一個地區的物流效率高低,即物流業投資額、物流業資本、物流業產值、貨運量,地區GDP、全社會固定資產投資額。
考慮到現有數據集有量綱因素的影響,不利于本文對指標的變化量進行分析,所以在進行6個變化量的計算之前,本文采用歸一化方法對原始數據集進行歸一化處理。歸一化數據的公式為:
(2)
其中,為歸一化后的數據,為這個指標的最小值,為這個指標的最大值。選取投入指標和產出指標進行數據歸一化處理見表1。
本文采用Saaty等人建議的方法確定變量權重,具體方法為:對因子進行兩兩比較建立成對比矩陣,即每次取兩個因子和,以表示和對的影響大小之比,全部比較結果用矩陣表示,為之間的成對比較判斷矩陣(簡稱判斷矩陣)。容易看出,若與對的影響之比為,則與對的影響之比應為,再結合參考文獻,討論6個變量之間的相互關系及重要程度,進行有效對比判斷,按重要程度,從大到小梳理出順序分別是:(1)物流業資本(記為input1);(2)物流業投資額(記為input2);(3)物流業產值(記為output1);(4)貨運量(記為output2);(5)地區GDP(記為environment1);(6)全社會固定資產投資額(記為environment2)。