我国上市物流企业绩效评价实证分析

周婷婷，刘名武，张 旭

（重庆交通大学 管理学院，重庆 400074）

0 引言

2009 年 3 月国务院出台《 物流业调整和振兴规划 》，物流业成为我国十大振兴产业之一，物流业发展成为业界和学术界的焦点。中国物流与采购联合会数据显示，2010 年和 2011 年我国社会物流总额分别达到 125.4 万亿元和 158 万亿元，同比增长 15% 和 12.3%。我国物流费用占 GDP 的比重高达18% 左右，比美国、日本，以及欧洲等发达国家高出 8～10 个百分点。提高我国物流企业绩效水平，可以达到降低全社会物流成本的目的。因此，物流企业绩效评价理论与实践成为一个重要课题。

物流企业绩效评价的定量研究方法主要包括层次分析法、作业成本法、模糊综合评价法和数据包络分析法 ( DEA ) 等。在众多的绩效评价方法中，DEA 因其客观性、算法简化等优点被广泛应用。DEA 也广泛应用于物流企业绩效评价，Hokey 等[1]选取 DEA 方法来评价美国第三方物流企业的运行绩效。Hamdan 等[2]选取现有公司中的关键绩效指标作为投入产出数据，通过 DEA 方法研究第三方物流公司的仓储运营的效率。Al-Erari 等[3]采用CCR 模型和改进的 C2GS2模型比较 2000—2005 年间东非和中非地区的货物港口的有效性，并提出改进意见。张宝友等[4]运用 DEA 方法，选取 2002—2005 年间的数据对我国深、沪两市 14 家上市物流公司进行管理绩效评价，认为我国物流行业总体绩效不高，纯技术效率较好而规模效率不佳。杨德权等[5]运用超效率 DEA-IAHP 方法对物流系统进行了综合评价。陈思云等[6]结合 DEA 和主成分分析法( PCA ) 对我国几个具有代表性的港口绩效进行量化分析。综上分析，采用 DEA 方法对我国物流业各细分行业绩效及绩效影响因素进行研究。

1 基于 DEA 理论的物流企业绩效评价指标体系构建

数据包络分析方法由 A.Charnes，W.W.Cooper和 E.Rhodes 在 1978 年首次提出，用于评价相同类型部门或单位间的相对有效性。

有n家待评价的物流企业，即为n个决策单元( DMU )，每个决策单元都有m种投入，s种产出。

其中xj为第j个决策单元的投入量，yj为第j个决策单元的产出量，λj为相对于决策单元DMU0的技术效率，s+，s-是物流企业投入产出的松弛变量。第j个待评价决策单元的效率θ评价模型如下。

若θ= 1 且s+= 0，s-= 0，此时该决策单元为DEA 有效；若θ= 1 且s+≠ 0，s-≠ 0，此时该决策单元为 DEA 弱有效；若θ＜ 1，则此时该决策单元为非 DEA 有效。

DEA 方法的优越性主要体现在多投入和多产出的综合评价。在对我国上市物流企业进行绩效评价时，在评价指标的选取上考虑数据科学性、全面性、可得性和物流行业本身的特点，投入指标包括总资产、固定资产、主营业务成本和职工人数；产出指标包括主营业务收入和每股收益[7-9]。

投入指标中，总资产是上市物流企业的经济规模因素，反映出上市物流企业资源配置优化情况；固定资产是企业产生经济效益的物质基础，固定资产的利用状况将直接对物流企业的经营效率产生重要影响；主营业务成本是主营业务投入、管理费用和经营费用的总和，从上市物流企业内部管理经营效率来考虑，是反映企业效率的主要指标之一；职工人数是上市物流企业经济利益的创造者，是最具有活力而且能够创造更大价值的源泉，也是绩效评价需要考虑的投入指标之一。

产出指标中，主营业务收入是健康而且具有发展潜力的上市物流企业利润的支撑；每股收益反映了企业的股本扩张能力，能较好地反映出企业的经济效益。此外，考虑到数据的可得性，这些指标数据都可以完整地从各家企业的年度报告中获取。

2 实证分析

选取我国沪深两市 27 家上市物流企业为样本，采用 2010—2012 年的年报数据。将 27 家上市物流企业根据主营业务类型进一步划分为仓储物流企业、水路运输物流企业、铁路运输物流企业、公路运输物流企业和航空运输物流企业。

2.1 技术效率结果分析

由于 DEA 评价模型要求指标数据应相差不大且不小于零。因此，首先对 2010—2012 年各上市企业成本效率评价指标原始数据进行变换。处理方法如下：总资产除以 106，固定资产净值除以 104，主营业务成本和主营业务收入除以 105，员工人数除以 103，每股收益以 e ( 约为 2.718 3 ) 为底数进行变换。利用公式⑴对处理后的数据进行计算，得出27 家上市物流企业经营效率值如表 1 所示。

表1 上市物流企业经营效率值

从表 1 可知，27 家上市物流企业的总体绩效不高，只有 0.91。其中，公路运输企业表现最佳，效率值为 1，达到 DEA 有效，仓储类企业次之。水路运输企业表现最差，3 年的平均效率值仅为 0.82。纵观 2010—2012 年的数据，受全球经济危机的影响及其一系列改进措施的结果，我国物流业总体绩效水平呈现缓慢下降又上升的趋势。

水路运输企业经营效率较差，究其原因在于运力过剩、燃油等成本攀升，以及国家政策的影响。与水路运输相比，航空运输企业也存在着相同的原因。仓储企业的总体绩效表现不错，这得益于仓储价格的提高、延伸物流服务的拓展。国家政策的倾斜、完善土地使用税政策等，使占地比较多的仓储类企业获益匪浅。此外，公路运输企业绩效表现也不错，归根结底的原因在于公路货运量稳定而且近年来持续增加，国家也通过降低过路过桥费等新政策大大降低了物流企业的成本，使公路运输企业获利。另外，从表 1 中不难看出，铁路运输企业的效率值较低，这是由于受到全球金融危机的影响滞后而产生的结果，涉及全球贸易的铁路运输比仓储和公路运输的影响更大。因此，与其他企业相比，铁路运输企业相对效率就比较低。

2.2 灵敏度分析

由于 DEA 容易受投入产出指标数据的影响，为使评价结果更具有效性，需要进一步分析投入产出指标变动时对各决策单元的影响程度。由于选择不同的指标对物流企业的经营效率值有一定的影响。因此，为了辨别 DEA 模型对物流企业经营效率投入产出指标的敏感性，评估 DEA 对经营效率分析结果的可靠性，对各种投入产出按照一定的次序进行组合，投入产出指标组合如表 2 所示。2010—2012 年各企业投入产出新组合效率值如表 3至表 5 所示。

（1）组合 1 和原组合比较。组合 1 在原组合的基础上去掉了总资产投入项，纵观 2010—2012 年效率值的变化，投入产出指标重新组合后，除了公路运输企业 2010 年、2011 年效率值不变外，其他各类企业的效率值都减小。2010 年，铁路运输企业效率值下降最多，效率值降低 0.03，其次是航空运输企业和仓储企业，效率值都降低了 0.02。2011 年，总资产对效率值的影响比较大，航空运输企业效率值降低 0.28，水路运输企业和铁路运输企业效率值分别降低 0.12 和 0.14。到 2012年，总资产对铁路运输企业、航空运输企业的效率值影响同样很大，效率值分别降低 0.16 和0.12。由此可见，总资产投入项是效率值降低的企业的优势项，应当适当增加，而且随着时间的推移，对航空、水路、铁路运输企业更为敏感。

表2 投入产出指标组合

表3 2010 年各企业投入产出新组合效率值

表4 2011 年各企业投入产出新组合效率值

表5 2012 年各企业投入产出新组合效率值

（2）组合 2 和原组合相比。组合 2 在原组合的基础上去掉了固定资产投入项。各类企业 2010—2012 年的效率值变化不大，可见固定资产投入项对企业而言不够敏感，当然这其中也不排除存在总资产投入项的协同作用。与其他类企业相比，水路运输企业效率值相对变化较大，可见固定资产是拥有大型船舶等载泊工具的水路运输企业的优势，应该适当增加投入。

（3）组合 3 和原组合比较。组合 3 在原组合的基础上去掉了职工人数投入项，各类企业的效率值普遍减小。2010 年各类企业的效率值变化相对较小。2011 年，铁路运输企业和航空运输企业效率值分别降低 0.10 和 0.11，而公路运输企业仍然保持DEA 有效。2012 年和 2011 年效率变化趋势相同，公路运输企业仍然达到 DEA 有效，而水路运输企业和铁路运输企业效率值下降 0.13，航空运输企业效率值降低 0.18。可见职工人数投入项对于公路运输企业而言并不敏感，相反地对其他企业而言是优势项，应该适当增加，尤其是增加受过高等教育的专业人员。

（4）组合 4 和原组合比较。组合 4 在原组合的基础上去掉了主营业务成本投入项。物流成本居高不下一直是当前我国物流企业普遍存在的问题，合理的成本投入与控制对物流企业效率的提升具有显著的影响。去掉主营业务成本投入项后，各类企业效率值的巨大变化也印证了主营业务成本投入项的敏感性。从效率值的变化可以看出，2010—2012 年，各类企业效率值大幅度降低，2010 年水路运输企业效率值降低 0.45，2011 年降低 0.30，2012 年降低 0.29；铁路运输企业 3 年来效率值同样降低 0.50 左右；公路运输企业也都由 DEA 有效变为 DEA 无效；航空运输企业 2010 年、2011 年和 2012 年效率值分别降低 0.58、0.50 和 0.50。巨大的变化可以看出主营业务成本对企业的敏感性。控制主营业务成本投入可以对企业的效率值造成巨大的影响，各类企业应该在这方面重点关注。

（5）组合 5 和原组合比较。组合 5 与原组合相比投入项未发生变化，而减少了主营业务收入产出项。除了 2010 年和 2011 年的公路运输企业，其他各类企业效率值均减少，并且减小的幅度很大，航空运输企业尤其明显。去掉主营业务收入产出项后，航空运输企业 3 年的效率值都小于 0.1。水路运输企业和铁路运输企业波动也非常大，效率值减小都在 0.6 左右，仓储企业效率值同样减小。可见企业对主营业务收入是非常敏感的，增加收入会使企业的总体效率提高。因此，企业应努力拓宽业务，增加收入。

（6）组合 6 与原组合比较。组合 6 与原组合相比减少了每股收益产出项。纵观 2010—2012 年的效率值变化，各类企业效率值整体呈现减小的状态。公路运输企业 3 年的效率值都由 DEA 有效变为DEA 无效，可见，公路运输企业对每股收益产出项是非常敏感的，增加每股收益可以提高效率。相反的，仓储企业、航空运输企业和铁路运输企业效率值几乎没有变化，说明这几类企业对每股收益不太敏感。对水路运输企业而言，3 年变化相对较小，对每股收益的敏感性在降低。

3 结束语

为实证研究我国物流企业 2009 年以来的绩效发展状况，利用 DEA 方法，对我国 27 家上市物流企业 2010—2012 年发展状况进行绩效评价。研究结果表明，我国物流企业总体绩效不高，还有一定的上升空间。其中公路运输企业和仓储企业表现较好，水路运输企业表现较差。同时，通过对投入产出指标进行灵敏度分析，可以看出总资产、主营业务收入和主营业务成本指标对总体绩效的影响较大，因而应注意这些指标项的增加或减少。研究仅分析了 2009 年之后物流企业的绩效，未与2009 年之前的绩效形成对比，分析《 物流业调整和振兴规划 》对物流业的影响程度应是今后的研究方向。

[1] Min Hokey，Seong J J. Benchmarking the Operational Efficiency of Third Party Logistics Providers Using Data Envelopment Analysis[J]. Supply Chain Management：An International Journal，2006，11(3)：259-265.

[2] Hamdan A，Rogers K J. Evaluating the Efficiency of 3PL Logistics Operations[J]. International Journal of Production Economics，2008，113(1)：235-244.

[3] AI-Eraqi A S，Mustafa A，Khader A T. An Extended DEA Windows Analysis：Middle East and East African Seaports[J].Journal of Economic Studies，2010，37(2)：208-218.

[4] 张宝友，达庆利，黄祖庆. 中国上市物流企业动态绩效评价及对策[J]. 系统工程，2008，26(4)：6-10.

[5] 杨德权，裴金英. 基于DEA-AHP的物流系统绩效评价研究[J]. 运筹与管理，2009(18)：81-86.

[6] 陈思云，彭 俊. 基于PCA和DEA分析法的港口物流绩效评价[J]. 物流工程与管理，2012，34(2)：40-42.

[7] 张宝友，达庆利，黄祖庆. 基于DEA/AHP模型的上市物流公司绩效评价[J]. 工业工程与管理，2008(5)：67-71.

[8] 匡海波. 基于超效率CCR-DEA的中国港口上市公司成本效率评价研究[J]. 中国管理科学，2007，15(3)：142-148.

[9] 曾桂珍，曾润忠. 我国上市物流公司效率分析[J]. 铁道运输与经济，2012，34(7)：62-67.