基于DEA的省级区域物流产业相对效率评价

魏华

（武汉长江工商学院，武汉，430065）

摘要 本文阐述了数据包络分析（DEA）的原理与方法，并用该方法对2010年我国31个省市、自治区物流产业发展相对效率进行了评价。结果表明，有8个省市达到了物流产业投入产出的有效性；另外23个省市、自治区的物流产业未达到DEA有效。同时，通过投影分析，找出了非DEA有效区域物流产业存在的问题，提出了相应的改进建议，为其物流产业的良性发展提供了参考依据。

关键词DEA；物流产业；相对效率；省级区域

一、引言

物流业是国民经济发展的“助推器”和“加速器”[1]，区域物流是经济发展的重要标志[2]。物流产业集群作为经济发展到一定阶段的产物而逐渐兴起，在区域物流系统中发挥着整合物流需求、集约物流资源、提高经济运行效率的作用[3]。国务院于2009年3月出台了《物流业调整和振兴规划》（国发[2009]8号），将物流业列入了十大调整振兴产业之一，我国物流业迎来了一次大发展的契机。在这种背景下，地方政府抓住机遇，相继出台了物流产业振兴规划，加快了物流产业发展的步伐。然而，在发展的过程中，由于盲目投资，导致了物流产业效率的低下。因此，对物流产业效率进行评价具有重要的现实意义。

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种以投入—产出数据为基础，评价同类型部门之间相对有效性的十分理想且卓有成效的方法，在评价各领域的效率问题中具有广泛适用性。本文运用DEA模型对2010年我国31个省市、自治区的物流产业投入产出效率进行定量评价，可以比较不同区域物流产业发展效率的相对差别，找出影响物流产业发展的制约因素，明确改进的方向。

二、DEA模型

数据包络分析法（DEA）是由著名运筹学家Charenes和Copper等于1978年首创的用来评价部门间相对有效性的系统分析方法。DEA方法对具有相同类型的部门或单位（称为决策单元DMU）进行评价。其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据。输入数据是指决策单元在某种活动中需要耗费的某些量；输出数据是指决策单元经过一定的输入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量。根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣，即所谓评价部门（或单位）间的相对有效性。

DEA模型有多种形式，本文采用运用较广泛的C2R模型。该模型可用来评价具有多个输入、多个输出的决策单元同时为“规模有效”与“技术有效”。假设有n个决策单元（DMU），每个决策单元DMUj（j=1,2,…,n）都有m种输入以及s种输出。分别用输入Xj和输出Yj表示，则：Xj=（x1j, x2j, …, xmj)T, Yj=（y1j, y2j, …, ysj)T, j=1,2, …, n。

对于某个选定的DMU0，判断其有效性的C2R模型的对偶规划可表示为：

（一）变量说明

在C2R模型中，θ表示该决策单元DMU0的有效值，即投入相对于产出的有效利用程度；λj为相对于DMU0重新构造一个有效DMU组合中第j个决策单元DMUj的组合比例；S+, S-为松弛变量。

（二）有效性分析

1．当θ=1且S+=S-=0时，则决策单元j0为DEA有效，即在这n个决策单元组成的系统中，决策单元j0在原投入X0的基础上所获得的产出Y0已达到最优。

2．当θ=1且S+≠0或S-≠0时，则决策单元j0为弱DEA有效，即在这n个决策单元组成的系统中，决策单元j0的投入量X0可减少S-而保持产出Y0不变；或在保持投入X0不变的情况下可将产出在Y0的基础上增加S+。

3．当θ<1时，则决策单元j0为非DEA有效。

（三）规模收益分析

设k=∑λj，则k称为DMU0的规模收益值。

1．当k＞1时，表示规模收益递减，表明对DMU0投入量的增加不会带来产出更高比例的增加，反而使投入产出比例减少。

2．当k＜1时，表示规模收益递增，表明若DMU0在原有投入的基础上增加适当投入量会带来产出更高比例的增加。

3．当k=1时，表示规模收益不变，此时，DMU0已达到最佳规模收益点。

（四）投影分析

对于DEA无效的决策单元，可以通过其在相对有效平面上的投影来进行改进，使其转化为DEA有效，即在不减少输出的前提下，减少原来的输入；或者在不增加输入的前提下，使原来的输出有所增加。

设θ0, S0-, S0+, λ0是决策单元j0对应的C2R模型的最优解，令

称（，）为决策单元j0对应的（x0, y0）在DEA的相对有效面上的“投影”，它相对于原来的n个决策单元来说是DEA有效的。

三、实证分析

（一）决策单元与评价指标的选择

DEA模型是用来评价同类型部门（或单位）的相对有效性的，从经验和技术要求上，选取的决策单元个数应不少于输入输出指标总数的2倍。在本文的研究中，选取了我国31个省市、自治区作为决策单元，通过横向比较我国各省市、自治区之间物流产业发展的相对效率，同时对物流业投入产出的合理性进行分析，找出区域物流产业发展的优劣势。

在选取指标的过程中，考虑到物流产业发展的复杂性，以及科学性、可比性、可操作性的原则，从众多指标中选取了6个具有代表性的指标作为输入输出指标。输入指标有：运输线路长度（千米）X1、交通运输仓储和邮政业从业人数（万人）X2、交通运输仓储和邮电业固定资产投资（亿元）X3；输出指标有：交通运输业货物周转量（亿吨千米）Y1、交通运输业货运量（万吨）Y2、地区生产总值（亿元）Y3。这些输入输出指标能较全面地反映一个地区物流产业的耗费与收益情况。

（二）DEA相对率评价及结果分析

目前，国内对物流产业的发展状况还没有进行专门的数据统计，因此，本文用交通运输、仓储及邮电业来近似代替物流业。2010年我国31个省市、自治区的统计数据见表1。

运用线性规划软件对表1中的样本数据进行计算，可得到DEA有效性的评价结果见表2。

1．效率分析。总体来看，我国各地区物流产业发展的综合效率存在很大的差距。我国31个省市、自治区中有8个属于DEA有效（θ=1），它们分别是天津、上海、江苏、浙江、安徽、山东、河南、甘肃。说明这8省市物流产业发展相对效率较高，在物流产业投入产出方面达到了最优，暂不存在投入过剩或产出不足问题。其余23个省市、自治区均属于DEA无效（θ＜1），说明这些地区的物流产业未能达到投入产出的最佳组合，在不同程度上存在物流资源配置冗余或产出不足的问题。其中，吉林、黑龙江、湖北、重庆、贵州、云南、西藏、青海、新疆等省市、自治区的综合效率低于0.6，处于较低的水平。

2．规模收益分析。我国31个省市、自治区中，天津、上海、江苏、浙江、安徽、山东、河南、湖北、甘肃等9个省市处于规模收益不变阶段，其投入产出比已达最优。尤其是湖北，虽然它的相对效率处于较低水平，但达到了最佳规模收益点。这表明其各项指标已经达到较优的配置状态，只是由于投入规模未达到最优，如果适当加大物流资源投入，会获得更多的物流产出效益。

处于规模收益递增阶段的有北京、河北、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、福建、江西、广西、海南、重庆、贵州、西藏、陕西、青海、宁夏、新疆等17个省市、自治区，这些地区具有较强的物流产业发展潜力，尚处于物流产业发育成长阶段，如果能适当地加大某些物流资源的投入，必定能促进物流产业的较大发展。

处于规模收益递减阶段的有辽宁、湖南、广东、四川和云南等5个省份，这些地区物流投资规模已经足够大，增加投入不可能带来更多比例的产出，应适当压缩规模，提高投入产出效率，使规模收益变为有效。

（三）非DEA有效地区的投影分析

对非DEA有效的23个省市、自治区进行投影分析，可以为其物流产业发展提供进一步改进建议，运算结果见表3。

从投影分析结果来看，有一点要特别指出，湖北省物流产业虽然未达到DEA有效，但是，它的规模收益已达到最优，也就是其物流产业投入产出比例已达到最佳水平，不存在投入冗余和产出不足问题。

在投入方面，非DEA有效的23个省市、自治区中有18个在投入要素上未达到最佳状态，存在资源浪费现象，而且绝大多数是在“交通运输仓储和邮电业固定资产投资”方面存在冗余，说明这些地区在物流产业上盲目投资，导致固定资产投入规模过大，利用率低，没有发挥应有的作用。在“运输线路长度”方面只有西藏和青海两个自治区存在冗余，而且冗余度非常高，说明这两个地区对铁路和公路等的利用程度远远不够，造成了极大的浪费。在“交通运输仓储和邮政业从业人数”方面，有北京和黑龙江两省市存在劳动力过剩现象，因此，应避免过多的人员投入，应将重心放在提高从业人员的物流技术和水平上，提高人员利用和物流运作效率。

在产出方面，河北、内蒙古、吉林、福建、湖北、青海等5个区域不存在产出不足。另有17个地区在“交通运输业货物周转量”指标上没有达到有效水平，说明在现有的物流投入规模上，这些地区的交通运输货物周转量还有很大的发展空间。“交通运输业货运量”产出不足的地区是北京和西藏。地区生产总值未达到最佳产出水平的地区只有宁夏，表明其物流产业产生的经济效益还有待进一步提高。

四、结论

本文运用DEA模型对我国31个省市、自治区物流产业的相对效率进行了比较分析。结果显示，我国31个省市、自治区物流产业发展的效率水平差距较大。从总体效率来看，只有8个省市、自治区的物流投入产出达到DEA总体有效；从规模效益来看，除了DEA有效的8个地区达到规模效益最佳点外，其余大部分地区投入水平处于规模效益递增阶段，具有较大的发展潜力，应当通过适当增加资金和人员配置，推动本地区的物流产业发展。通过对23个非DEA有效地区进行投影分析，可以发现固定资产方面的投资过大，利用率普遍较低，而交通运输业货物周转量上存在严重不足，现有的物流资源投入没有发挥最大作用。

由此可见，通过DEA模型求解与相关分析，我们不仅可以判断决策单元（省级区域）对应的点是否位于有效生产前沿面上，同时，而且还可获得许多关于省级区域物流产业发展的有用信息，为区域物流产业的良性发展提供参考依据。

参考文献

[1] 崔忠付．中国物流业发展所面临的任务[J]．中国流通经济，2009（06）.

[2] 王圣云，沈玉芳．我国省级区域物流竞争力评价及特征研究[J]．中国软科学，2007（10）.

[3] 李兰冰．物流产业集群的创新机制研究[J]．科学学与科学技术管理，2007（06）.

[4] 吴念蔚，汝宜红．基于DEA交叉模型的城市物流能力评价[J]．物流技术，2010（02）.