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基于DEA模型下物流业与制造业协调创新研究①

2013-05-25浙江商业职业技术学院牟子颖

中国商论 2013年10期
关键词:物流业浙江省制造业

浙江商业职业技术学院 牟子颖

制造业物流是我国物流业的重要组成部分。制造业为物流业的发展提供设施和技术基础,物流业为制造业提供生产性服务。制造业物流发展的程度和水平,直接关乎制造企业的效率和效益,是提高制造业核心竞争力的关键所在,因而制造业与物流业之间的融合渗透、协调创新,是调整产业结构、转变经济增长方式的重要途径。

浙江省作为中国东部的经济大省,其制造业占据了国民经济的绝大部分。加快浙江省产业结构的优化升级是浙江省制造业在当前的新形势下面临的重要课题。同时,作为另一个重要经济子系统的物流业与制造业的协调创新,对于优化产业结构、优化服务效应、促进制造业升级、达到可持续发展等方面都可以起到至关重要的作用。可见,研究浙江省物流业与制造业的协调创新,对于浙江省制造业的转型升级和物流业服务水平的提高都有着重要的意义。

目前学术界对物流业与制造业之间协调创新的研究主要集中在企业这一微观层面,即制造业各产业链上的物流活动,而对制造业与物流业在宏观层面的关联度研究则比较少,而且主要侧重于定性分析。总体而言,目前的研究系统性不强,实证研究不多,大多只是定性地提出一些促进两者协调创新的粗略建议,而对于两者在不同地区协调创新状况的具体评价则很少,对于协调与不协调的具体表现也少有提及。本文拟从投入产出以及相对效率的角度,将DEA(数据包络分析)方法应用到浙江省物流业与制造业所组成的系统中,对两者发展的协调性作出定量评价,并据此对浙江省物流业与制造业的协调性进行分析。

1 浙江省物流业与制造业协调创新研究模型

1.1 DEA(数据包络分析)模型

1978年,由著名的运筹学家A. Charnes(查恩斯)、W. W.Cooper(库伯)和E. Rhodes(罗兹)首先提出了一个被称为数据包络分析(Data Envelopment analysis, 简称DEA模型)的方法。该方法的原理主要是通过保持决策单元(DMU,Decision Making Units) 的输入或者输出不变,借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面,将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上,并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。

DEA分析方法的优点主要在于,该模型自行计算权重,可避免一般的研究在确定权重时的主观性;可同时对决策单元的多项投入和多项产出计算相对效率且不受计量单位的影响; DEA方法又是一种统计分析方法,它把评估对象的评估指标值作为观测值,形成相对有效前沿面,以此作为评估的标准;提供决策者如何改善决策单元的信息。

1.2 输入输出子系统的选择

在现代产业链中,物流业与制造业的关系可以表示成如图1的形式:即现代物流业为制造业提供先进的服务,推动制造业技术结构升级;制造业为现代物流业提供先进的装备和技术水平,同时制造业发展也释放了物流需求,可以说两者是互为输入与输出。因此本文将物流业与制造业分别作为系统的输入与输出,认为只有在两种情况下都为DEA有效时,系统才是协调的。

图1 制造业与物流业的关系

1.3 研究指标的选取

物流业系统和制造业系统都属于多层次、多目标、多因素的复杂系统,因此对于这两者之间协调创新水平的评价必须能够反映两个行业各个方面的基本情况,所以应该是由若干个单项指标构成的有机整体。本文在总结前人研究成果的基础上所建立的物流业与制造业协调创新的评价指标,从不同方面较为综合地考虑了某地区物流业与制造业的发展情况。本文初步选定的评价指标体系如表1所示。

表1 制造业与物流业联动发展评价指标体系

由于本文研究的是物流业与制造业之间的协调性,不需要影响物流业与制造业发展的所有指标,因此还应对上述指标进行筛选。其中,固定资产投资总额、社会消费品零售总额和城镇居民人均可支配收入指标是物流业与制造业发展的外部环境指标,对两产业的发展都有影响,并且在一定程度上决定了两产业的规模。本文的研究将这些外部环境指标作为DEA模型的外生变量。物流业的基础设施指标(包括载货汽车数、境内公路里数、机动船数量和主要港口吞吐量)和人力资本指标(物流业从业人员数)是物流业发展的投入指标,这些指标决定了物流业的市场规模指标(货物周转量、货物运输量和物流业生产总值)。而货运周转量指标已经包含了货运量,因此在本文的DEA模型分析中,选取货运周转量和物流业生产总值两个指标来反映物流业的发展状况,而物流业生产总值指标则采用交通、仓储和邮电生产总值来替代。同样,有关制造业的指标体系中,只选取了反映制造业价值创造的制造业总产值指标和产品销售收入指标。考虑到数据的可得性,制造业的指标采用《浙江统计年鉴》中按产业分类的第二产业中工业统计的数据来替代。本文研究所选取的指标和数据如表2所示。

表2 物流业与制造业最终选定的相关指标及其数据

1.4 模型的求解

(1)本文首先选取物流业的指标作为系统的输入,制造业的指标作为系统的输出,根据DEA分析模型,对表2 的数据进行分析,参数求解结果及其有效性评价分别如表3和表4所示。

表3 物流业为投入指标时的模型参数求解结果

表4 物流业为投入指标时的有效性评价结果

(2)选取制造业的指标作为系统的输入,物流业的指标作为系统的输出,用同样的方法,对表2 的数据进行分析,参数求解结果及其有效性评价分别如表5和表6所示。

表5 制造业为投入指标时的模型参数求解结果

表6 制造业为投入指标时的有效性评价结果

1.5 模型结果分析

从表4的结果可以看出,在以物流业为投入、制造业为产出的情况下,11个决策单元(DMU)中,有6个是DEA数据包络分析有效的,这说明浙江省在这六个年份中物流业基本满足了制造业的需求。分析其原因,浙江省有相对充足的物流业基础设施条件,具体体现在公路里程数、货运车辆数、港口吞吐量、仓储固定资产投资船只数量等衡量指标上。浙江省进入新世纪以来的十多年中,对宁波、舟山等地的港口建设、公路建设、固定资产等方面的投入力度不断加大,这些物流基础因素的不断改善为浙江省制造业的发展创造了必备的条件,从而体现为分析模型中有六年的物流业相对于制造业DEA分析有效。

另外还可以看出,2009年和2010年两年中DEA是无效的,规模效益都是递减的,其中2009年技术无效,2010年技术有效。虽然按照DEA模型的判断准则判断2009年为技术无效,但是由于2009年的纯技术效率为0.991,接近于1,因此可以判断,实际上2009年也基本上是技术有效的。这就说明这两年中DEA无效的原因不是由技术原因引起的,而是由规模原因引起的。

2009年和2010年的规模效益递减,即投入越多效益越少,说明物流业投入相对过剩。这种过剩是相对的,换句话说不是物流业相对于制造业投入过多。究其原因,可能是2008年以后金融危机对物流业与制造业产生了消极影响。由于制造业首先受到金融危机的影响且影响相对较大,导致其需要的物流服务减少,因而表现为物流业相对于制造业规模效益递减。

此外,从表6的结果可以看出,在以制造业为投入、物流业为产出的情况下,11个决策单元(DMU)中,有6个是DEA有效的。其中2000年至2003年连续四年DEA有效,2004年之后的7年中只有2006年和2009年两年是DEA有效的。这说明在2003年之后,相对于物流业来说,浙江省在制造业的投入不足,而根据浙江省区域经济发展的实际情况来看,也可以解释为这几年中浙江省的物流业比制造业发展更快。制造业相对于物流业发展滞后的原因是多方面的,既有宏观经济层面的原因,也有产业自身的因素。毋庸质疑,物流业作为第三产业的重要组成部分,近几年来在浙江省得到了快速发展。

此外,2007年至2010年间,除了2009年外均表现为规模效益递减,说明近年来制造业的发展并未给物流业带来更多的收益。造成这种现象的原因,一方面是制造业本身的效益问题,制造业必须转型升级才能有效提高自身的产值效益;另一方面是由于物流业相对于制造业的快速发展,目前还只是表现在规模的相对扩张,技术上还有待于改进,从而使其从制造业发展中分配得到的利益相对较少。

按照本文的理论假定,只有当两种DEA分析都有效时,两种产业才算是协调创新的。但是由于DEA模型有效性判别的条件非常严苛,同时本文只选取了具有综合意义的指标为代表进行模型分析,分析过程中还有一些计算随机误差的存在,因此,本文提出制造业与物流业协调创新的相对非苛刻的判定条件是:当两种DEA分析的综合效率值都有=1时,两者为强协调关系,强协调关系表示两者之间的资源得到充分的平衡,相对之间基本没有浪费的存在;0.95<<1为协调关系,协调关系表示两者之间只是存在很微小的资源浪费;当<0.95时为不协调关系,不协调关系表示两者之间存在比较严重的资源浪费。根据这一假设条件,本文最后得出如表7所示的研究结果。

由表7的结果可以看出,在浙江省近11年来物流业与制造业的发展过程中,2000年和2003年为强协调关系,除2004年和2008年为不协调关系外,其余年份均为协调关系。另外,从这11年两产业之间综合效率的平均值来看,以物流业为投入时的综合技术效率平均值为0.992,以制造业为投入时的综合技术效率平均值为0.976,两者都非常接近于最高值1,根据判定条件也可以判定为协调。综合以上分析,可以认为,在进入21世纪的发展过程中,浙江省物流业与制造业两产业之间总体是相互协调创新的。

表7 2000~2010年浙江省物流业与制造业协调性分析结果

当然,2008年至2010年这三年内,制造业与物流业两者之间主要表现为规模收益递减。这说明两者之间虽然都在发展,但是相互从对方产业获得的收益却减少,这一方面是金融危机对产业发展所造成的深远影响,另一方面也说明这两大产业自身也存在问题。

2 结语

本文通过DEA模型实现了对浙江省物流业与制造业发展协调性的评价,对这两个产业互为投入产出时的技术有效性、规模有效性进行了分析,并对两者之间发展的协调性进行了综合评价。结果表明,进入新世纪的11年来,浙江省物流业与制造业之间是协调创新的,但这种协调创新只是规模上的协调,即制造业规模的扩张带动了物流业的迅速发展,而物流业的发展又带动了制造业规模上的扩张。但是,两者之间的协调关系发展,在2008~2010年的三年中,相互之间主要表现为规模效益递减。这说明两者之间虽然都在发展,但是从彼此获得的收益却在减少,这一方面是金融危机深远影响的表现,另一方面也说明两产业存在自身的问题。这说明浙江省物流业与制造业的发展需要转变新的思路,不能仅仅从规模上扩张,因为规模上的相互促进与扩张并不能为这两个产业带来更多的收益,而应该从技术效率的提高来改进这两个产业发展的内在质量。

对此,本文提出以下建议:第一,浙江省应加快产业结构升级,加速后工业化进程,快速实现与世界发达国家经济发展的接轨,从而提升浙江省制造业水平。第二,应积极响应国家号召,加大力度发展现代物流业,关键是在对现有资源进行有效整合的同时,提高物流业发展的技术含量。

[1]袁克珠.长三角制造业与区域物流联动发展研究——基于灰色关联分析[J].经济与社会发展,2007(10).

[2]刘南,李燕.现代物流与经济增长的关系研究——基于浙江省的实证分析[J].管理工程学报,2007(1).

[3]郑吉昌,夏晴.基于互动的服务业发展与制造业竞争力关系——以浙江先进制造业基地建设为例[J].工业工程与管理,2005(4).

[4]施国洪,赵曼.基于DEA的江苏省物流业与制造业协调发展评价[J].科技管理研究,2010(9).

[5]袁群.数据包络分析法应用研究综述[J].经济研究导刊,2009(19).

[6]魏权龄.数据包络分析(DEA)[C].科学通报,2000(17).

[7]魏权龄.评价相对有效性的DEA方法[M].北京:中国人民大学出版社,1988.

[8]李婷婷,綦晓燕.浙江省物流业与制造业协调发展研究——基于灰色关联分析[J].经济论坛,2010(6).

[9]张快娟.制造业与物流业协调发展的计量分析——以杭州市为例[D].浙江工商大学,2011.

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