基于DEA的北京市物流效率实证分析

赵雷 赵春霞

[摘要]基于DEA模型，通过建立物流效率投入产出指标体系，对北京市2001-2010十年间的物流效率进行了纵向的比较。结果表明，10年间DEA无效的年份共有5个，物流平均综合效率、纯技术效率和规模效率分别为0.970、0.990和0.980。同时发现DEA无效的年份中物流的投入产出存在两个问题：（1）物流要素投入过多，利用效率较低。（2）物流资源投入对产出指标的贡献一定程度上出现饱和。

[关键词]北京市；DEA；物流效率

一、引言

物流业是国民经济发展的基础产业和重要支撑力量，物流业发展水平的高低、质量的优劣在一定程度上反映了一个国家或地区综合竞争力的强弱。随着经济全球化和区域经济一体化程度的加深，世界各个国家和地区纷纷把物流产业摆在了突出发展的地位，以期望能降低物流成本和生产成本，提高社会整体效率。近年来，伴随我国经济的平稳高速发展和改革开放的不断加深，物流产业在我国得到了快速发展。2009年，国务院颁布了《物流业调整和振兴规划》，把物流业的发展提升到国家战略高度。与此同时，北京市也抓住机遇，出台了一系列的物流产业发展和振兴规划，加快物流业的发展态势，为本地经济的更好更快发展保驾护航。因此，对物流业发展以及物流投入产出效率的研究近年来也持续升温，引起了了越来越多学者的关注。但是，学者们对物流效率的研究往往集中在定性研究和对若干决策单元横向的简单定量比较，对物流效率纵向的定量研究凤毛麟角，这启示我们对物流效率进行纵向定量研究。

数据包络分析方法（DEA）不用设置参数、不约束投入产出单位，还可以避免许多的主观因素，并且其投影思想可以明确的指导对物流系统进行调整，从中找出物流系统效率改进的方向。基于数据包络分析的这些优点，本文尝试从物流业投入产出效率的角度出发，将北京市2001年~2010年的物流系统效率进行纵向比较，找出问题并进行改进。

二、实证研究

1.物流效率指标和数据的选取

物流业投入产出效率体系指标的选取应坚持科学性、可得性、可比性、代表性和一致性原则。作者综合相关学者的评价指标体系，从DEA应用角度出发，选择了交通运输、仓储和邮政业投资总额、公路里程和交通运输、仓储和邮政业职工人数作为投入指标；选择地区生产总值、货物周转量和货运量作为产出指标，具体见下表1：

本文主要选取了纵向比较法，将北京市2001年~2010年这十年的物流相对效率作为决策单元DMU1、DMU2、DMU3………、DMU10，具体投入产出数据见下表2：

数据说明：数据来源于中华人民共和国统计局和北京市统计局，其中，为了剔除物价水平的影响，地区生产总值（Y1）是以2001年的价格水平和GDP指数计算得到的实际GDP。

2.DEA模型计算及分析

根据表2的数据，利用MyDEA软件中的CCR和BCC模型分别计算北京市2001年~2010年间各年份物流综合效率θ*、纯技术效率σ*和规模效率ω*，最终结果见表3和表4。

由表3可知，DEA总体有效（θ*=1）的年份分别是2001年、2002年、2004年、2005年和2010年，这五年的物流投入产出要素达到了最佳的组合，物流发展效率相对较高。DEA总体无效（θ*<1）的年份共有5个，分别是2003、2006、2007、2008和2009年，并且2006年（0.881）、2007年（0.940）和2009年（0.932）物流总体效率低于整体平均水平（0.970）。其中，2006年DEA无效是由于规模无效导致的，且处于规模效益递减阶段；2007年和2008年DEA无效是由于纯技术效率以及规模效率较低造成的，并处于规模效益递减阶段；2003年和2009年DEA无效的原因是技术无效和规模无效，处于规模效益递增阶段。

非DEA有效的决策单元在生产前沿面上的投影是DEA有效的，通过计算物流投入冗余额和产出不足额，进而调整DEA无效单元的投入和产出，可以使得决策单元达到DEA总体有效。

由表4可知，在物流投入指标中，北京市交通运输、仓储和邮政业投资总额平均冗余额为80.47亿元，公路里程平均冗余额为1195.17公里，交通运输、仓储和邮电通信业职工人数平均冗余额为40496人。物流产出指标中，地区生产总值平均不足额为185.82亿元，货物周转量不足额为14.30亿吨公里，货运量不足额为2754.99万吨。这说明，北京市在物流资源配置方面存在较严重的投入浪费现象，物流产出还有较大的提升空间。与此同时，过多的物流资源投入并没有充分促进地区生产总值的增长，这要求北京市应尽快转变物流业的发展模式，调整物流产业结构，合理配置物流资源投入，促进本市经济的要好又快发展。

3.问题和建议

通过DEA运算结果的分析，我们发现在北京市物流效率DEA无效的5个年份中存在两个方面的问题：

（1）物流要素资源投入过多，存在较严重的浪费现象。一定规模的物流资源投入对物流业的发展是必要的。但是忽视地区经济的实际情况，盲目追求物流业规模扩张，打肿脸充胖子，与其他省份进行攀比，加上物流业管理水平、运作方式相对落后，很容易出现投入资源利用率不高、产出不足，偏离投入和产出的最佳匹配状态。

（2）物流要素投入对产出的贡献在一定程度上出现饱和。尽管北京市一直以来都在扶持物流产业的快速发展，把物流产业提升到了城市综合竞争力的战略高度。但是，在有的年份中出现了物流投入对地区生产总值和货运量贡献的饱和现象，这将成为制约北京市物流业发展的新的瓶颈，应当给予足够的重视。

为了破解以上两个难题，应从北京市实际情况出发，并借鉴发达国家和物流发展较好的省份的经验，从提高物流纯技术效率和规模效率两个方面入手。

首先，针对投入较大，利用效率不高的问题，应当加强统筹规划，特别是重大物流公共基础建设项目（比如：公路铁路建设、车站、物流园区的建设）。严格防止盲目攀比性建设、重复建设，保持合理的投入规模，避免资源浪费，充分挖掘物流资源内部潜力，提高物流业发展的规模效率。

其次，加强资源整合，协调各种运输方式，构建综合运输体系。应该把仓储、邮政通信、商贸、交通等资源加以联合、兼并，改造和提升物流资源，进一步完善其功能，发挥资源整合后的整体效率。充分协调各种运输方式，对于同一种运输方式内部以及不通运输方式之间，形成合理分工，实行联合经营、合作经营，开展多式联运，把不通运输方式的优缺点进行融合，实现优势互补，提高运输业的整体效率，进而促进物流业的平稳快速发展。

最后，还应该提高物流业的纯技术效率。加强物流业信息化建设，提高物流产业信息化水平，加强与其他行业的信息交流和联系。同时制定物流产业发展规划和有关的优惠政策，积极的尝试物流供应链管理，使物流软技术和硬技术都得到优化。物流产业发展不仅要有总量的扩大，也要有质量的提高，在扩大物流业规模的同时注重技术改造和更新，提高物流产品和服务的质量和档次。此外关注物流人才的培养、提升物流业管理的科学性和高效性、降低物流成本也是重要方面。

三、结论

本文建立了新的物流效率投入产出指标体系，根据北京市2001-2010年物流投入产出数据，运用DEA模型中的CCR模型和BCC模型，对这10年间的物流效率进行了纵向比对，突破了以往学者只注重对物流决策单元相对效率的横向比较，拓宽了DEA方法的运用领域。文章最后提出，北京市在今后发展物流业的过程中应重点关注物流资源的利用，做好物流发展的科学规划，保持物流业的投入-产出平衡，从物流纯技术效率和物流规模效率两方面入手，提高物流业的总体效率。

参考文献：

[1]Braglia M，Zanoni S，Zavanella L．Measuring and benchmarking productive systems performance using DEA:an industrial case[J]．Production Planning&Control，2003，14（6）：542—554

[2]柳键，邱国斌．基于DEA模型的我国物流投入产出效率分析[J]．物流工程与管理，2011，33（1）：6—9

[3]王鑫．四川省物流效率定量实证研究[J]．商场现代化，2011（13）：36—37

[4]肖丹，刘联辉．基于SE-DEA模型的广东城市物流绩效评价分析[J]．物流技术，2011，30（6）：102—103

[5]黄勇，徐景昊．我国中部6省社会物流效率的分析与评价[J]．现代物流，2009，31（11）：78—81