基于DEA和熵值法的華東地區物流業效率分析

孫倩倩

(安徽理工大學經濟與管理學院，安徽 淮南 232001)

一、引言

物流業是整合倉儲業、通信業等多個行業的復合型服務產業，直接制約社會生產力要素的流動，是國民經濟發展的重要支撐。華東地區是中國工商業最活躍、最繁榮的區域，有著巨大的物流需求。地區物流業規模逐年擴大，物流業效率的提高速度卻滯后于規模的發展速度。提高物流業效率有利于華東地區經濟的可持續發展，因此評價分析華東地區物流業效率，并挖掘出影響因素，有助于提高華東地區物流業效率。

結合國內外眾多學者研究發現，針對物流業效率的研究方法主要為數據包絡分析(DEA)。熵值法能夠確定各指標的影響權重大小，也能夠準確評估出影響物流業效率的因素。因此將從人力、物力和財力角度出發，在物流業中選取相關投入產出指標，結合實際發展狀況找出影響華東地區物流業效率的因素，構建DEA模型，同時運用熵值法得到各影響因素的權重值，根據權重大小判斷主要影響因素。

二、研究方法與數據說明

采用投入導向型規模報酬可變模型，將投入產出指標進行數據包絡分析。

數學表達式如下:

其中，

x

和

y

分別為投入和產出指標，

s

和

s

分別為松弛和剩余變量，

λ

為權變系數:若

δ

＝1，

s

＝0，

s

＝0，則決策單元DEA純技術有效；若

δ

＝1而

s

≠0或

s

≠0，則決策單元為弱DEA純技術有效；若

δ

＜1，則決策單元無效，技術無效。

采用熵值法分析影響華東地區物流業效率的因素，數學公式如下:

原始數據選自2015～2019年《中國統計年鑒》。根據歷年統計年鑒數據計算，結合我國大多數研究者對物流業的界定，用交通運輸、倉儲及郵政業代表物流業。以物流業就業人員數、固定資產投資總額和網絡里程數作為投入指標，其中物流業網絡里程是物力投入的主要表現，以公路里程作為標準值，鐵路和內河按效率比轉化，求和得出最終網絡里程。同時選取貨物周轉量、貨運量與物流業總產值作為產出指標。

三、實證結果分析

(一)DEA測算結果分析

使用DEAP2.1測算分析2015～2019年華東地區的物流業效率，測算結果見表1，華東地區物流業五年的技術效率(TE)、純技術效率(PTE)和規模效率(SE)均值分別為0.885、0.931和0.952，平均純技術效率較低。上海和安徽在五年內的技術效率都為1，達到技術效率前沿面。

表1 2015～2019年華東各省市物流業效率評價結果

從圖1可知，江蘇的技術效率出現浮動是因為規模效率的影響。江蘇這幾年間受國際貿易環境和運輸航線調整影響，水路貨運增長速度減緩，運輸方式之間缺乏聯絡，同時不夠重視物流園區的建設規劃，土地集約化程度較低，造成物流資源不夠集中無法滿足當今實際市場需求，但隨著國家的降本增效政策的實施，相關問題得到緩解，2018年之后規模效率逐漸回升。

圖1 華東各省市物流業效率評價結果變化趨勢

浙江物流業效率最低主要是純技術效率不高而導致的，為應對浙江物流業的快速發展，后期建設中加大了對復合型物流管理人才的擴充，為新興、高端的物流業務提供人才基礎，促使管理和技術水平開始逐年提高。2017年后浙江的規模效率出現下跌現象，說明資源配置方面出現問題。隨著物流業高速發展，貨運活動頻繁，極其依賴公路運輸，配送節點等基礎設施不夠完善，造成了城市物流堵塞的問題。內河港口資源和生產活動不夠緊密，未充分發揮其發達的內河航運優勢。

福建的技術效率較低主要是因為純技術效率的下降，2015～2017年緩慢增長，然而2017年后開始回落。考慮到經濟發展背景和國家政策支持，前期投入的物流資源總量較大，后期各類物流資源沒有很好地進行整合連接，尚未形成覆蓋全省的物流網絡體系，對公路、鐵路、水運的綜合交通體系也未完全建成。此外物流業現在缺少國內外的高級管理人才，各大物流企業對在職的就業人才的再培訓力度也較小，使管理水平較弱，技術水平很難大幅提高，導致福建連續幾年的純技術效率小幅降低。

綜上，華東地區的技術效率主要受純技術效率的影響，但總體呈現增長趨勢。在后期物流業建設中，需要彌補管理、技術水平和規模上的缺陷，使資源配置最優化，提高物流業效率較低省市的純技術效率和規模效率，加快華東地區物流業向效率驅動轉型的速度。

(二)熵值法測算結果分析

結合華東地區物流業發展的實際狀況，使用GDP總量表示經濟發展水平，城鎮人口占常住人口比例表示城鎮化水平，區位商表示區位優勢，互聯網用戶端口數表示信息化水平，大專及以上人數占地區總受教育人數比重表示勞動者素質，單位運輸線路里程通過的貨運量表示物流資源利用率。運用熵值法對選擇的影響因素進行權重分析，標準化處理指標數據，由此得出各指標的重要性排序，見表2。

表2 各指標對物流業效率的影響權重

由表2可知，區位優勢指標所占權重最大，區位優勢是影響物流業效率最主要的一個因素，華東地區包含了東部沿海、東南沿海和長江上中游經濟區等多個經濟區，其中上海、江蘇、浙江和山東均有較長的海岸線與優質的碼頭資源，與國際物流接軌，輔助化工品的原料及產品的物流；安徽處于經濟最具活力的長江三角洲腹地，占據中國水陸空立體交通網絡的有利地位。華東地區經過長時間的產業集聚，已經形成規模化效應，龐大的聚集效應催生了化工產業鏈的延伸和補鏈機制。同時聚集著具有明顯優勢的人口資源，巨大的人口紅利決定了消費底層基礎，區位優勢成了物流業發展中的重要條件。

經濟發展水平和信息化水平指標所占權重排在第二和第三位，說明這兩個指標對物流業效率都有較大的影響。經濟的高速發展帶來大量穩定的資產投入，華東地區經濟總量位居全國第一，物流需求龐大，為支撐物流業的快速發展，對基礎建設提出更高的要求，完善公路、鐵路、機場、碼頭等物流交通運輸建設；推進云計算、大數據等智能化技術的全面運用，將前沿技術融入倉儲、運輸和配送等環節，推動“互聯網＋”的高效物流進程；引進國內外優秀人才，加強物流企業運營管理等，物流業增效建設的各方面都離不開資金的投入與使用。經濟的快速發展為物流業奠定了堅實的發展基礎，帶動了相關企業對物流的需求，大生產方式、專業化分工方式的采用使生產和消費分離的趨勢逐漸擴大，因此對物流的需求也就逐漸提高，必然會促進物流業的不斷發展。

城鎮化水平指標所占權重較小。城鎮化是社會體系中重要的組成，是工業、企業、商貿人員集中的中心，也是物流網絡當中的關鍵節點。華東地區部分省市的城鎮化發展緩慢，造成基礎設施和公共服務產生的需求降低，現代商品流通和人才流動速度減緩，吸引外來資金投入的能力減弱，刺激物流業發展的程度降低。勞動者素質指標所占權重最小。物流業以傳統的運輸、倉儲搬運等為主要業務活動，相關從業者專業素質偏低，缺少高質量復合型物流管理人才，使得人力資源結構不夠合理。此外，針對引進的人才規劃不合理，缺乏配套制度，造成企業人才資源的浪費，使華東地區物流業的管理和技術水平提高緩慢。

四、結論與建議

本文通過DEA型結合熵值法得出:華東地區物流業效率主要受純技術效率影響，上海和安徽五年期間技術效率一直處于前沿面，但其他省市的大多數年份的物流效率為DEA無效；區位優勢、經濟發展水平以及信息化水平三個因素對物流業的效率有較大程度的影響。因此，提出如下建議:

第一，有效利用華東地區各省市的區位優勢。華東地區擁有良好的地理位置，四大沿海城市充分利用優質的碼頭資源，打造樞紐港，發揮港口港線、“水公鐵”聯運優勢。內陸城市應當加強城市核心區之間的物流專用通道建設，更好地承接城市核心區配送中心，促進物流資源的集中，提供增值服務，成為真正的物流集散地。

第二，激發勞動者的潛在價值。物流業是以服務為特征，人力資源是物流業發展的一個重要因素，其中勞動者素質水平指標對物流業效率的影響沒有得到充分發揮，因此需要激發潛在價值。各地應當通過相關政策聯合當地高校進行物流專業人才的培養，吸引專業人才在當地就業，為各大企業注入年輕力量；對在崗的物流工作人員進行專業技術再培訓，使他們了解現行的物流理論知識，熟練操作新型物流設備等；各物流企業應當充分利用各類人才，也應當與時俱進，時刻關注物流行業最新動態，將最新思想、最新技術、最新設備融入企業發展中。

第三，科技是第一生產力，各地應該合理加大科研經費的投入，深入研究人工智能、大數據、數字孿生等科學技術在物流領域的應用，提升物流運作水平和服務的可控性。同時建立科技創新信息交流體系，提供一個及時了解前沿科技的平臺，通過信息平臺對區域物流行業的運行進行監測和統計，充分掌握物流業發展情況，為各類企業提供協同服務，提升物流業務的辦理效率，為政府制定物流發展政策，實施產業扶持措施提供輔助決策支持，進一步實現物流信息共享，互聯互通。