基于DEA的我国现代物流效率分析

张振颖

摘要：本文以2015年我国31个省份为样本，运用DEA测度了物流效率进行。结果表明，我国各省的物流运输效率水平处于低水平状态。仅安徽、宁夏和湖南3个省的综合技术效率为1，达到了DEA的最高有效值，相对于其他省的物流投入取得了最佳效益。各省应根据自身情况进投入产出环节的相应调整，具体问题具体分析，以达到投入资源的利用最大化，促进全国整体物流水平的发展。

关键词：物流效率；DEA；截面数据

一、引言

物流是指为了满足客户的需求，以最低的成本，通过运输、保管、配送等方式，实现原材料、半成品、成品或相关信息进行由商品的产地到商品的消费地的计划、实施和管理的全过程。现代物流同时考虑从生产者到消费者的货物配送问题和从供应商到生产者对原材料的采购。简而言之，测评我国各省的物流运输效率，对认识我国物流行业的发展状具有重要作用。

二、实证分析

DEA（数据包络分析）作为一种多目标线性规划方法，避免了主观I生的权重假设，可实现对样本中具有多个投入、产出变量的效率评价。本文采用考虑规模报酬变动的BCC模型对2015年全国31省物流效率进行测度。

本文采用Deap 2.1软件对研究样本的效率值进行测量。将我国2015年31个省份的公路货运量、道路运输业人数、公路营运汽车数量（载货）和交通运输社会固定资产投资数据作为测量的投入变量。以上数据均来自国家统计局2016数据年鉴。

表1展示了2015年全国各省物流运输的技术效率、纯技术效率、规模效率以及规模效率的增减情况。其全国平均的综合效率为0.60，纯技术效率为0.70，规模效率为0.87，说明2015-2016年全国31省的物流运输效率在整体上处于低水平状态。安徽、宁夏和湖南3个省的综合技术效率为1，达到了DEA的最高有效值，说明这3个省相对于其他省的物流运输投入取得了最佳效益。西藏、广东和海南3个省的纯技术效率为1，做到了完全有效，但其综合效率并未做到完全有效，主要原因是综合效率不仅受到纯技术效率的影响，同时也受到规模效率的影响。从规模报酬来看，规模报酬不变的有安徽、湖南和宁夏3个省，说明这3个省的规模达到了最优规模。规模报酬下降的有河北、内蒙古、吉林、黑龙江、江苏、浙江、山东、河南、湖北、广东、广西、四川、贵州、云南、甘肃和新疆等16個省，说明这16个省的物流规模数值大于最优规模，应适当调整物流运输投入规模。规模递增的有北京、天津、山西、辽宁、上海、福建、江西、海南、重庆、西藏、陕西、青海等12个省，说明这12个省物流规模偏小应加强对物流运输的规模投入。规模效率是社会生产的规模大小与投入产出资源是否匹配的一个数据。其规模效率为1的省份有辽宁、安徽、湖南、陕西、宁夏和新疆等6个省份，说明规模有效，生产成本最低，产出达到了最佳规模。

总体看来，全国各省的物流运输效率差别很大，综合效率值最高的能达到1，而最小的综合效率值仅只达到0.24。安徽、宁夏和湖南3个省都在综合技术效率上达到了最优，而北京、天津、吉林等省却未达到0.5，省与省之间的差距显而易见。同时部分省份物流效率较低，其可能是因为当地的不合理利用资金，盲目投入扩大规模，未能使资源实现一个最优配置，导致资源冗余。

三、结语

综上，本文利用DEA分析法研究了2015年全国各省份的物流效率，主要得到以下结论：

第一，总体上来看，我国物流综合效率为0.60，纯技术效率为0.70，规模效率为0.87，说明全国物流发展过程中的基础设施建设和技术创新还存在提升空间。

第二，纯技术效率方面：安徽、湖南、广东、西藏和宁夏的投入产出比例已经达到最佳比例，无需进行改进。剩余的省份存在投入过多或者产出不足的现象，需进行调整，在投入方面或者产出方面。

第三，由于各省之间的水平差异较大，各省应根据自身情况进投入产出环节的相应调整，具体问题具体分析，以达到投入资源的利用最大化，促进全国整体物流水平的发展。