基于DEA-Tobit兩階段模型的我國物流企業運營績效研究

摘 要：我國物流企業運營的關鍵是提升物流效率，而提升其效率的第一步是需要明確究竟哪些因素影響了物流效率。論文以此為目的，選取我國60多家物流上市企業為決策單元，收集2016—2018年的面板數據，運用DEA-Tobit兩階段模型，對我國物流上市企業的“投入-中間產出-最終產出”的兩個過程進行DEA效率測算，并用Tobit回歸對影響運營績效的因素進行了分析，進而打開影響物流企業運營績效的黑箱。研究發現，有一半以上的物流企業在兩個階段中的投入有很大部分是無效的，并且導致我國物流企業整體運營效率低下的原因很可能出在第二階段的運營上，而且也實證驗證了地區經濟發展水平、地區物流周轉效率、企業高學歷員工和負債率對物流企業運營績效的影響。根據研究結論，分別從政策和企業層面提出了優化我國物流企業資源配置和提高運營效率的策略建議。

關鍵詞：DEA兩階段模型；Tobit模型； 物流企業；運營效率測評

中圖分類號：F253 文獻標識碼：A

Research on Operation Performance of Logistics Enterprises in China Based on Two-Stage DEA-Tobit Model

KONG Hewei1 XIE Jiaping2 CHEN Qinan2 LIANG Ling3

（1. School of Economics and Management，Shanghai Open Univercity，Shanghai 200433，China；2. College of Business， Shanghai University of Finance amp; Economics， Shanghai 200433，China；3. School of Management， Shanghai University of International Business and Economics， Shanghai 201620，China）

Abstract：The first step to improve logistics efficiency which is the key to the operation of logistics enterprises in China is to clarify the influencing factors of logistics efficiency. This paper selects more than 60 listed logistics enterprises in China as the decision-making unit， collects the panel data from 2016 to 2018， uses the DEA Tobit two-stage model to calculate the DEA efficiency of the two processes， and uses Tobit regression to analyze the factors affecting operation performance. It is found that more than half of the logistics enterprises' investment in the two stages is ineffective， and the reason for the low overall operation efficiency of China's logistics enterprises is likely to lie in the operation of the second stage. The paper also empirically verifies the impact of regional economic development level， regional logistics turnover efficiency， highly educated employees and debt ratio on the operation line efficiency of logistics enterprises. According to the research conclusions， this paper puts forward strategic suggestions to optimize the resource allocation and improve the operation efficiency of China's logistics enterprises from the policy and enterprise levels.

Key words： two-stage DEA model；Tobit model；logistics enterprise， operation efficiency evaluation

0 引言

隨著我國加速市場化進程，服務業在國民經濟中所占的比重越來越大，物流業作為其中的支柱性行業，受到了社會中各利益相關者的普遍關注。2010年至2018年，我國社會物流總額從125.4萬億元上升至283萬億元（2018年《中國物流年鑒》），每年約有10.5%的復合增長率，物流總額的GDP占比從17.8%下降至14.8%。可見，在社會經濟發展過程中，隨著物流需求的增長，物流效率也在提升。橫向比較看，發達國家的效率水平普遍低于10%，由此可見，我國的物流企業尚有較大的提升空間。

DEA作為一種效率評價方法，與Tobit的結合使用也備受國內外學者的青睞。羅俊浩等采用了DEA-Tobit兩階段模型對我國的上市物流企業、港口和農產品冷鏈物流的運營效率進行了評價，并利用資產、職工薪酬、職工人數和原材料等作為投入指標，以利潤總額、營業收入、產品數量和資產周轉率等作為產出指標，并選取上市年限、當地經濟形勢和資產負債率作為內外部影響因素。李蘭冰和劉秉鐮運用DEA-Malmquist模型研究了物流企業的生產經營效率，最后利用Tobit回歸模型識別了影響企業效率的重要因素。由此可以看出，DEA-Tobit模型在國外的應用已經較為廣泛，研究者不僅可以利用DEA模型測量效率，也可以運用Tobit回歸模型解釋內外部因素對效率的影響機制。

本文采用DEA-Tobit兩階段法對我國物流企業進行評價研究，第一階段計算所選定的上市物流企業運營效率值，并詳細分析各公司的綜合技術效率、純技術效率和規模效率；第二階段將計算出來的效率值作為因變量，使用Tobit回歸模型對我國上市物流企業運營效率的影響因素進行分析。

1 構建物流企業經營效率評價指標體系

國內外的研究主要根據決策目標設計相應的指標體系，本文在此基礎上采用R分析匯總了物流企業的評價指標，并對每個指標出現的頻率進行匯總，如圖1所示。

根據網格圖的描述，文獻中投入產出指標體系的選取主要采用企業的財務數據指標，頻率較高的有主營業務成本、各項費用（銷售費用、管理費用、財務費用等）、固定資產凈值、職工人數、職工薪酬。而在物流企業的DEA效率評價分析中，較少采用培訓投資、倉儲空間、設備數量作為決策單元的投入指標，其主要原因是這方面的投入指標數據難以獲取、準確度較低。產出指標較高的有主營收入、凈利潤、每股收益以及顧客滿意度，然而財務產出指標如應收賬款凈額、現金凈流量盡管數據便于收集，但因為不是企業經營績效評價的最終產出，所以不作為對物流企業做效率評價分析時的產出指標。

本文根據文獻中投入指標和產出指標頻率并結合物流企業的特征選取7個相適宜的評價指標，固定資產凈額、營業成本、職工薪資和管理費用為第一階段的投入指標，應收賬款凈額和主營成本為兩階段的中間指標，凈利潤為第二階段的產出指標，如表1所示。

2 經營過程效率評價及結果分析

由于物流企業的投入產出存在滯后性等特征，本文將采用投入導向的滯后兩階段DEA-Tobit模型進行分析。

2.1 數據來源及樣本選擇

根據2018年新修訂的《上市公司行業分類指引》，本文從鐵路、道路、水上、航空四種運輸業，以及裝卸搬運和其他運輸代理行業，同時加入倉儲業、郵政業等具有較強代表性的行業中篩選出主營業務以物流、運輸為主的企業的物流數據。由于樣本數據要使用兩個模型進行處理，為保證評價效果的準確性和數據分析的可行性，剔除三年數據存在缺失、停牌或者數據出現復制的企業，并按照 DEA 的要求，滿足DMU數量大于投入與產出指標數量和的2倍，最終得到60個研究樣本，如表2所示。

2.2 樣本數據分析

以該60個上市物流企業2016—2018年的投入指標和產出指標對應的基礎財務數據，按照時間序列進行對比發現，各個上市物流企業的職工薪資變化差異較小，主營業務成本普遍呈現穩定增長的趨勢，而各企業的凈利潤變化則較大。物流企業間對比發現，固定資產凈額差異最大，且各指標的離散程度都很高，這表明上市物流企業之間具有較大的規模差異，一定程度反映了物流企業的經營管理水平。在選取數據時，去掉了包含負數的決策單元，保證各指標都具有同向性，因此運用Eviews軟件對所選指標進行Pearson相關性分析，結論如表3所示。

上述相關性檢驗為Plt;0.01水平下的雙側檢驗，表3中的檢驗結果顯示各投入產出指標之間均具有正相關關系，滿足DEA模型建立評價指標的要求。

2.3 效率分析

接下來采用DEAP2.1軟件進行效率分析，采用投入導向的滯后DEA-BCC模型對我國上市物流企業的經營效率進行分析，計算出上市物流企業的純技術效率、規模效率以及兩階段綜合技術效率。

2.3.1 第一階段效率

首先對2016年我國60家上市物流企業數據進行第一階段的處理。在BCC模型中，當純技術效率小于1或規模效率小于1時，都說明企業具有技術無效性。從分析結果中可以發現企業綜合技術效率有效的僅有11家，僅占總樣本企業數的18.3%，均值為0.677。其中：規模效率有效的11家，均值為0.857；純技術效率有效的21家，占比35%，均值為0.789。此外，有17家物流企業的綜合技術效率得分小于0.5，說明這些公司的資本投入有一半以上沒有得到有效利用，說明我國上市物流企業的運營效率有待提高。

從行業來看，鐵路運輸行業中綜合技術效率有效的有三家企業，它們上市較早，發展較為成熟，因此企業在前期通過運營與管理已逐漸形成了一套完整的經營體系；公路運輸行業綜合技術效率有效的有6家，占了整個物流企業技術有效的54.5%，而海運、空運以及倉儲類企業得分為1的情況很少。從規模報酬分析結果來看，有36家企業是因為投入不足而造成規模遞增（drs），13家企業因為投入過多而規模遞減（irs）。由于物流企業早期基礎設施建設需要大量的投入，形成完整成熟的物流供應鏈也需要整合大量的時間和資源，但待完成并開展業務后邊際成本大幅度下降，因此遞減的平均成本使企業實現了規模報酬遞增和規模經濟。另一方面，上市物流企業呈現規模報酬遞減的現象主要因為現代物流企業大多都經過企業合并或者企業經營多種業務影響企業的管理效率，同時也跟投入的生產要素有關。

2.3.2 第二階段效率

在“中間產出—最終產出”的第二階段，以主營業務收入、應收賬款凈額作為第二階段的投入指標，凈利潤作為產出指標進行計算。從整體平均得分結果分析，綜合技術效率為0.205、純技術效率為0.382、規模技術效率為0.538，第二階段在同樣的投入產出比例下，企業的投入分別至少可以降低61.8%和46.2%，實現更優的管理水平和生產規模。從單個企業的得分情況看，在技術效率前沿面上的企業只有鹽田港和山東高速兩家企業，占DMU總數的3.3%，它們三項得分均為1。其余企業的效率結果都不理想，并且多數企業的綜合技術效率處在0.1～0.2區間范圍內，說明第二階段的企業綜合技術效率整體偏低。相比于第一階段，大部分物流企業在第二階段的運營效率較低，除了規模報酬為1的兩家企業，有4家上市物流企業的規模報酬遞減，其余企業的規模報酬遞增，這些都有可能降低物流企業整體階段的效率。

2.3.3 綜合階段效率

由兩個階段的綜合效率得分可知，有一半以上的企業綜合效率得分低于0.5，且樣本的綜合效率均值只有0.441，表明它們在兩個階段中的投入有很大部分是無效的，并且結合兩個子過程的得分情況來看，導致我國物流企業整體運營效率低下的原因很可能出在第二階段的運營上。總體而言，我國上市物流企業各項投入指標的實際值和產出值間存在較大的差距，當產出水平既定時企業投入的資源則顯得相對擁擠，從而無法充分利用投入的資源，造成資源浪費并導致第二階段中綜合技術效率值過低。此外，現代各物流企業的經營項目不單單集中在物流服務行業，也會涉及其他領域，這也會對企業綜合技術效率產生影響。

3 效率影響因素實證檢驗

3.1 研究假設

通過第三節的DEA效率分析，本文創新性提出了四種內外部影響因素，分別為地區經濟發展水平、地區物流周轉效率、企業高學歷員工數量和企業負債率，并依據這四種影響因素提出4個假設。

3.1.1 地區經濟發展水平 （GDP）

任何企業、個人都是在一定的經濟、政治、文化等制度環境下成長和發展起來的，已有的文獻也驗證了地區的經濟發展水平對企業成長有著顯著正向影響作用，如鄧學平等實證檢驗了經濟發展水平對旅游業有顯著促進作用。因此，本文提出以下假設：

H1：地區經濟發展水平對物流企業運營效率有正向影響。

3.1.2 地區物流周轉效率

從全局來看，地區良好的基礎設施可以促進區域間物流企業積極協同發展，從而加快當地的物流運轉效率，減少對企業行為的束縛和限制，進一步提高物流企業的運營效率。因此，本文認為地區物流運轉效率對物流企業運營有著重大影響作用，并提出以下假設：

H2：地區物流周轉效率對物流企業運營效率有正向影響。

3.1.3 企業高學歷員工

顏曉暢提出人才戰略對企業的推動作用較為明顯，并且人力資本管理水平的落后嚴重制約了運營效率的進一步提高，可見員工與企業的日常運營息息相關，尤其是具有高學歷的中上層管理者的重大戰略決策和規劃將影響企業的命運和前途。因此，本文提出以下假設：

H3：企業高學歷員工數量對物流企業運營效率有正向影響。

3.1.4 企業負債率

企業可以利用負債增加獲利機會，但若負債過高可能會使企業資金鏈斷裂，嚴重影響企業的正常經營活動。因此，企業的負債率最好保持在合理水平，既能保證企業持續獲得資金支持，又能保障企業安全存續。王琴梅等指出企業資產負債率的降低，提高了國有企業的資產運營效率。因此，本文提出以下假設：

H4：企業負債率對物流企業運營效率有負向影響。

結合國內外文獻，以及Tobit回歸模型適用于受限因變量模型的特點，本文選用了Tobit模型并使用Stata15.0軟件對綜合階段中影響我國物流上市企業的內外部因素進行回歸分析。

3.2 獲取數據與變量描述

影響因素中的地區經濟發展水平（gdp）和地區物流周轉效率（ops）從《中國統計年鑒》獲得，企業高學歷員工（edu）和企業負債率（det）從上市公司年報獲得，時間跨度均為2016—2018，并在數據清洗過程中作算術平均處理。

3.3 DEA效率影響因素的Tobit回歸分析

本文選取的變量均是截面數據，不存在時間序列，并且由于被解釋變量是受限因變量，其取值范圍限定在0～1，因此本文選用混合Tobit回歸模型列出以下回歸方程：

TE=α+β1gdp+β2ops+β3det+β4edu+

PTE=α+β1gdp+β2ops+β3det+β4edu+" " " （式1）

SE=α+β1gdp+β2ops+β3det+β4edu+

本文使用Stata15.0軟件考察各潛在因素對物流企業兩階段綜合技術效率、純技術效率和規模技術效率的影響，結果如表4所示。

從結果中可以看出，除了個別指標的純技術效率和規模技術效率沒有得到驗證，其他假設都通過了顯著性檢驗，具體如下：

（1）地區經濟發展水平對我國物流上市企業的綜合技術效率有著非常顯著的影響（Plt;0.01），系數接近0。雖然在系數方面有所偏差，但與本文的整體假設呈一致性狀態，究其原因可能與地區經濟發展水平本身數據性質有關。GDP是一個宏觀經濟指標，而綜合技術效率是微觀企業數據，兩者之間的系數可能損失部分解釋能力。另外，地區經濟發展水平對純技術效率和規模效率均無顯著影響。

（2）地區物流周轉效率對我國物流上市企業的綜合技術效率和規模效率均有顯著正向影響（plt;0.05；plt;0.01），系數均接近于0。這也驗證了之前提出的假設，即提高地區物流周轉效率可以促進區域協同，進一步提升企業運營效率。但是，地區物流周轉效率對企業純技術效率無顯著影響。

（3）企業高學歷員工數量顯著正向影響我國物流上市企業的綜合技術效率、純技術效率和規模效率（plt;0.10；plt;0.01；plt;0.10），系數均接近于0。值得注意的是，在三個效率中，企業高學歷員工對純技術效率的影響最為顯著。由此可以看出，企業增加高學歷員工數量不僅能夠提升企業的綜合效率，而且對企業的管理協同和技術提升都有很大的幫助。

（4）企業負債率對我國物流上市企業綜合技術效率和純技術效率均有顯著抑制作用（plt;0.05；plt;0.10），其系數分別為-0.025和-0.0159，說明企業負債過高會使企業“負重”前行，不僅影響到企業日常運營，也對企業的技術進步產生了負向影響，但企業負債率對規模效率的影響并不顯著。

4 結語

本文首先運用多階段DEA模型，對我國物流上市企業的“投入—中間產出—最終產出”兩個過程進行測算；而后根據實證分析結果，并結合現實情境，本文得出以下結論和對策建議：

4.1 DEA模型分析的結論與總結

根據“初始投入—中間產出”第一階段的測算結果來看，綜合技術效率、純技術效率和規模效率三者的均值分別為0.677、0.789、0.857，這說明在各物流企業投入產出比例不變的情況下，如果要分別達到最優管理水平和生產規模，投入比例分別可至少降低21.1%和14.3%。其中，有11家企業的綜合技術效率、純技術效率和規模技術效率得分都達到了1，處在技術效率前沿面上，占DMU總數的18.3%，且大部分集中在鐵路、高速等內陸運輸行業，海運和空運相對較少。此外，有17家物流企業的綜合技術效率得分小于0.5，說明這些公司的投入資產有一半以上無法發揮作用。在規模報酬方面，有36家企業是因為投入不足而造成規模遞增（drs），13家企業因為投入過多而規模遞減（irs）。

根據“中間產出—最終產出”第二階段的測算結果來看，綜合技術效率、純技術效率和規模技術效率分別為0.205、0.382、0.538。也就是說，企業在第二階段若保持投入產出比例不變來達到最優管理水平和生產規模，投入比例至少可分別降低61.8%和46.2%。其中，只有鹽田港和山東高速兩家企業三項得分都為1，處在技術效率前沿面上，占DMU總數的3.3%，其余絕大部分企業均有較大的提升空間。相比于第一階段，大部分物流企業在第二階段的運營效率較低，規模報酬處于遞增或遞減狀態，這也有可能降低物流企業整體階段的效率。

最后，從兩個階段的綜合效率得分來看，有一半以上的企業綜合效率得分低于0.5，表明它們在兩個階段中的投入有很大部分是無效的，并且結合兩個子過程的得分情況來看，導致我國物流企業整體運營效率低下的原因很可能出在第二階段的運營上。

4.2 Tobit回歸分析的結論與總結

構建Tobit模型對影響上市物流企業整體運營效率的內外部因素進行分析，可以看到外部因素如地區經濟發展狀況（GDP）和地區物流運轉效率均對物流企業的運營效率有著顯著正向影響。雖然系數都較小（均小于0.000），但是宏觀制度力量的影響是不容忽視的。內部因素如企業員工學歷對物流上市企業的運營效率也有著顯著正向影響作用。這也說明，高學歷的優質員工對公司成長有很大的助力。而內部負債則嚴重影響了企業的日常運營，這也驗證了公司負債過多會使企業“負重”前行，無法在經營過程中大展拳腳。

因此，綜合來看，經過兩階段DEA-Tobit的分析，本文得出以下幾點結論：

（1）上市物流企業在“投入—中間產出—最后產出”兩階段中，由于第二階段效率普遍偏低導致整體運營效率低下；（2）內陸運輸企業的運營效率高于海運或空運企業；（3）外部影響因素如地區發展水平和物流運轉效率對上市物流企業的整體運營效率有著顯著正向促進作用；（4）內部因素如員工教育水平和企業負債率分別對上市物流企業的整體運營效率有著顯著正向和反向促進作用。

4.3 政策建議

4.3.1 企業運營建議

（1）分階段優化投入要素比例。解決我國上市物流企業運營效率不高的關鍵在于優化配置自身擁有的資源。因此，要注重分析企業在不同階段存在的投入要素冗余，分析原因、消除冗余，從根源（第一階段）去解決問題，阻止這種不良“蝴蝶效應”的擴大。另外，也需要注重產出分析，從產出角度尋找不足原因，在深度挖掘現有資源的情況下，創新管理理念和經營模式，提高企業內部的創新水平和管理效率，從根本上解決企業運營效率低下的問題。

（2）引進高學歷人才，學習先進企業的經驗。由回歸分析可知，員工教育水平作為內部因素對物流企業整體運營效率有著顯著的正向作用，這為企業實現效率提升找到了一個突破口。企業應乘著全國各地如火如荼“搶人”計劃的東風，為企業吸納高教育水平人才，引進國內外高學歷人才。同時，企業也應加強與行業中佼佼者學習交流，不僅學習其領先技術，也要學習其管理模式和管理理念，以進一步提高自身的運營效率。

（3）減少企業負債，輕資產化運營。作為服務性企業，特別是與國際業務相關的物流企業具有較明顯的淡旺季，其業務資金的需求和回籠具有一定的周期性，流動資金的不穩定則會影響負債下企業的償還能力，嚴重影響其日常運營，更有甚者可能會導致企業破產。因此，我國上市物流企業在運營過程中，應注重降低負債率，降低過剩固定資產比例，進一步做到輕資產化經營。同時，企業也要依靠自身的核心價值和核心業務，構建核心競爭優勢，而外包非核心業務以提高資產利用效率。

4.3.2 地區政策建議

（1）積極發展地區經濟，營造良好競爭環境。地區經濟發展狀況對企業運營有著顯著的正向影響作用，特別是對地方經濟起著重大服務功能的物流行業，受惠于也受限于地區經濟的發展。因此，地區經濟快速、穩定發展是保障企業正常運行的關鍵因素，因此各省份應注重經濟發展，也要營造良好的制度環境，防止惡意競爭行為的出現，發揮地區經濟對企業的輻射、帶動作用。同時，也要注意行業的競爭氛圍，依法制裁不正當競爭行為，保證企業能夠在良好的市場環境下快速、健康發展。其次，要提高辦事效率，精簡辦事程序，提供更加便捷的服務等，主動從政策、制度層面促進和提高企業運營效率和發展水平。

（2）物流運營效率提高需要相關部門的區域間協同合作。通過數據分析可以發現，地區貨物流轉量是影響物流企業運營效率的關鍵因素之一，如果政府運輸職能部門愿意完善物流相關的基礎設施，從而提升外部條件的便利程度，進而也會對物流企業這種高度依賴交通設施的行業產生深刻影響。基礎設施的投入包括道路、橋梁、鐵路等各方面配套設施，這些設施正如支持血液流動的血管，其通暢程度、分布可達范圍等都直接影響貨物的流轉速度、準確性、準點率等效率因素。

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基金項目：國家社科基金重點課題“全球貿易新形勢下我國制造業轉型升級路徑與對策研究”（20AJY008）；上海軟科學重點項目“長三角聯合推進技術創新與資源共享的實施路徑研究”（21692102100）

作者簡介：孔訸煒（1979—），女，浙江新昌人，上海財經大學博士，上海開放大學講師，研究方向為運營管理；謝家平（1964—），男，四川安岳人，上海財經大學教授，博士生導師，新疆財經大學天山學者特聘教授，研究方向為運營管理；陳啟楠（1988—），女，上海人，上海財經大學企業管理研究生，研究方向物流與供應鏈管理；梁玲（1978—），女，四川資陽人，上海對外經貿大學副教授，研究方向物流與供應鏈管理。