基于DEA的福建省物流与经济协调关系评价

吴桐雨，吴少雄

（1.福州大学　经济与管理学院，福建　福州　350108；2.福建工程学院　交通运输学院，福建　福州　350108）

基于DEA的福建省物流与经济协调关系评价

吴桐雨1，吴少雄2

（1.福州大学经济与管理学院，福建福州350108；2.福建工程学院交通运输学院，福建福州350108）

运用DEA的CCR模型和CCGSS模型，根据福建省9个城市2014年物流业以及经济方面的数据，利用Lingo数据处理软件对物流产业与经济发展的协调关系进行实证研究。结果表明：厦门、莆田的物流与经济发展协调程度偏低，漳州、泉州的协调度较高。

物流产业；经济；DEA模型；协调度；福建

1　引言

一定的经济基础能够为物流活动的物资位移或是仓储保管等服务提供相应的物质基础，随着一个地区的商贸业或制造业等的发展，经济规模会带动对物流服务相关需求的增长，影响着该地区的物流规模。经济越是发达的地区，对物流的要求将越高，与此同时，良好的经济基础也能够为物流服务的发展提供物质上或是技术上的支持，向更高水平、更高层次发展。物流业则是经济发展的“助推器”和“加速器”［1］，一个地区的物流发展是经济发展的重要标志［2］。总体看来，物流与经济之间存在着一种相辅相成的协调关系，这种关系可能是相互促进的，也有可能是相互抑制的。

因此，对一个地区进行物流与经济之间的协调关系评价具有重要的现实意义。在目前的研究方法中，有运用区位熵法［3］、或者是智能评价方法例如人工神经网络法［4］、模糊数学方法［5］等对物流与经济之间的关系进行评价，也有运用DEA方法对物流产业的效率进行实证研究［6］。各种评价方法可能存在主观性强、评价指标过于复杂、数据难以获取等缺陷，所以需要采用一种简便易于操作的评价方法。鉴于此，本文选用数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，以下简称DEA）的CCR模型和CCGSS模型，运用Lingo软件对福建省的物流与经济之间的协调关系进行实证研究。

2　DEA模型及经济含义

2.1CCR模型和CCGSS模型

CCR模型是DEA最基本的模型，主要用来综合分析评价对象的输入以及输出指标，其评价模型是由一个分式规划问题经过变换得到的等价的线性规划问题，再经过对偶变换得出以下求最小值的问题：

（1）DMUj0是弱DEA有效的充要条件是D1最优解θ*的值为1；

（2）DMUj0是DEA有效的充要条件是D1最优解θ*的值为1，且对于θ*每一个最优解λ*，都有 s*-=θ，s*+=θ。

2.2模型经济含义分析

物流与经济的协调度θ'为：

其中，θ是CCR模型的解，σ是CCGSS模型的解。协调度越高，表示物流与经济二者的发展具有越高的相互促进的性质；协调度越低，表示二者的发展并不具有促进的性质，相反，二者是相互抑制的，可能存在经济发展超出物流的支撑能力，也可能是经济发展滞后于物流的发展等情况。

规模收益指标k'为：

则DMU0的规模收益与k'之间的关系为：

（1）当k'=1时，DMU0具有恰当投入的规模，规模收益不变；

（2）当k'＞1时，DMU0的规模收益递减；

（3）当k'＜1时，DMU0的规模收益递增。

3　基于DEA的福建省物流与经济协调关系实证研究

3.1评价指标的选取及数据采集

本文选取福建省9个城市作为研究对象，看作是9个决策单元。评价指标的选取考虑到能够反映福建省物流产业的发展以及经济发展水平，同时也是具有一定内在联系的指标。因此确定指标体系见表1。

表1　物流与经济协调关系评价指标体系

根据以上选取的指标，参考《福建统计年鉴-2015》［7］的相关数据，以福建省2014年的物流以及经济发展情况为例，进行物流与经济协调关系评价。本文选取的数据见表2。

3.2数据标准化

由于各项指标所采用的度量单位不同，需要对各数据进行标准化处理，以此避免采用不同的计量单位而造成的偏差。对每组数据进行标准化处理之后再综合各项指标，得出数据见表3。

3.3DEA评价模型计算

本文分别采用CCR和CCGSS模型对数据进行求解，对物流与经济之间的协调关系做出较为全面的评价，提高判断的有效性。运用Lingo系统软件求解得出结果见表4。

表2　福建省2014年物流及主要经济指标数据

表3　福建省物流以及主要经济数据标准量化表

表4　DEA评价模型运行结果

3.4协调度分析以及规模收益分析

将表4的数据代入公式（1），得到福建省9个城市的物流与经济协调度θ'，见表5。

表5　DEA评价模型的协调度θ'

将表4的数据代入公式（2），有k'=θ（CCR）σ（CCGSS），计算得表6。

表6　DEA评价模型的规模收益k'

其中，k1'表示物流对于经济影响的规模效应值，k2'表示经济对于物流影响的规模效应值。

3.5评价结果分析

根据表4和表5的评价结果显示，福建省的9个城市物流产业的发展与经济发展间的协调度呈现一定的差距。

（1）物流产业对于经济发展的有效性分析。根据表4的DEA评价模型结果可知，θ1（CCR）的综合有效值为0.541 5，说明在福建省物流产业的发展对促进该地区经济的发展起到一定的效果，但作用并不明显，其中，莆田、泉州、漳州这三个城市的值是在综合有效值之上，仅达到福建省9个城市的三分之一，说明福建省的物流产业并没有很好地促进经济发展，物流产业仍然有进一步发展利用的空间；θ1（CCGSS）的技术有效性综合值分别是0.503 7，表明福建省物流与经济之间的技术有效性程度处于中等水平，其中，在综合值之上的城市有莆田、三明、漳州、南平、龙岩、宁德，说明这6个城市的物流对于经济更多的是具备技术有效性而不是规模有效性，由此可以推断出三明、南平、龙岩、宁德的物流对于经济的推动作用主要是以技术有效性为主，而泉州是以规模有效性为主，莆田和漳州的技术有效性和规模有效性并不明显。

（2）经济发展对于物流产业的有效性分析。根据表4的DEA评价模型结果可知，θ2（CCR）的综合有效值为0.742 9，表示该地区经济的发展对物流产业的发展起到较大的作用，其中，在综合有效值之上的城市有厦门、三明、南平、龙岩，体现这4个城市的经济能够较好地带动物流业发展。θ2（CCGSS）技术有效性综合值是0.689 9，处于中等偏上水平，在综合值之上的城市有莆田、三明、南平、龙岩、宁德，这个结果大致上与规模和技术有效性的结果相同，推断出莆田和宁德的经济主要以技术有效性推动物流的发展，厦门主要是以经济的规模有效性推动物流的发展。

（3）物流产业与经济发展的协调度分析。根据表5的协调结果可知，9个城市的物流产业与经济发展的协调存在差异，协调一致的程度相对较低，意味着该城市的物流产业与经济发展相对不平衡。厦门和莆田相对较低，协调度为0.37，两者存在类似的发展情况。以厦门为例，结合表4，厦门市的物流对经济的有效值为0.37，但经济对于物流的有效值达到了1.00，厦门市的经济较为繁荣，较好的经济基础带动了物流产业的发展，是物流业发展的主要贡献因素之一，但物流产业并没有很好地服务于经济发展所带来的相关需求，导致了厦门市的物流与经济发展的协调一致程度并不高，所以需要考虑加强对物流产业在技术上、资金上以及政治上的扶持。相比较而言，漳州和泉州的协调度较高，分别是0.99和0.83。以泉州为例，泉州是福建省的经济中心，有着雄厚的经济基础，并且泉州地处东南沿海，是福建省重要的交通枢纽之一，也是我国连接海内外的沿海开放城市，吸引相当一部分物流企业在此建立转运中心并将其置于重要的战略地位，随着“一带一路”战略的提出，泉州市的地位更加凸显，因此，经济的发展促进了物流业的发展，同时物流业的发展也能够推动其经济的发展，二者相互协调发展，但也同样存在着改善的空间。

（4）物流产业与经济发展的规模收益性分析。根据表6的规模收益结果可知，发展各城市的经济或是物流都会对另一方产生较大的推动作用。物流产业对于经济发展的规模收益从高到低依次为：泉州、福州、厦门、漳州、莆田、龙岩、宁德、南平、三明，意味着如果三明市提高对物流产业的发展投入，也很难刺激到当地经济的发展。经济发展对于物流产业的规模收益从高到低依次为：福州、泉州、厦门、漳州、龙岩、三明、南平、宁德、莆田，这意味着如果莆田市加强对经济的投入，对物流产业发展的作用也相对较小。

4　结论

以上基于DEA的CCR模型和CCGSS模型对福建省9个城市的物流产业与经济发展的协调关系进行了实证分析，表明一个地区的物流与经济发展之间确实存在一定的相互作用，结论如下：（1）厦门市与莆田市物流与经济发展的协调程度较低，其物流产业的发展与经济的发展呈现出单向的促进作用，并不是相互促进协调发展。（2）漳州市和泉州市的协调程度较高，经济的发展能够促进物流业的发展，同时，物流产业的发展也推动其经济的发展，二者呈现出相互协调发展的状态。（3）三明市物流对经济的规模收益较低，提高对物流产业的投入也较难刺激经济的发展。莆田市经济对物流的规模收益较低，经济发展的提高也较难促进该地区物流产业的发展。（4）厦门市和泉州市主要是以规模有效性为主，有可能出现盲目追求规模经济而导致物流资源的不匹配或者是资源浪费等情况。综上所述，要提高物流业与经济发展的协调程度，需要挖掘物流相关的需求，充分利用物流产业的基础设施设备，加强各个城市之间的协作，调整规模效率，大力发展物流产业的同时也应当避免资源的浪费。

［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，（6）:11-13.

［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）:104-110.

［3］刘明菲，孙君军.物流产业集聚度与区域经济关联性分析［J］.铁道运输与经济，2006，30（8）

［4］Xie F，Liu S W，Liu Y，etc.Research of Coupling Relation Between Logistics and Economy Based on Artificial Neural Network［A］.The 5th International Conference on Service Systems and Service Management［C］.New York:IEEE，2008.

［5］Chen H，Luan W X，Wang Y W.Study and Application of Evaluation Method for Harmonious Development of Economy-Logistics System in Port Cities［A］.International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation［C］.New York:IEEE，2008.

［6］雷勋平，Robin Qiu，刘思峰.基于DEA的物流产业效率测度实证研究［J］.华东经济管理，2012，（7）:62-66.

［7］福建省统计局.福建统计年鉴-2015［M］.北京:中国统计出版社，2015.

Evaluation of Collaboration between Logistics and Economy in Fujian Based on DEA

Wu Tongyu1，Wu Shaoxiong2
（1.School of Economics&Management，Fuzhou University，Fuzhou 350108；2.School of Traffic&Transportation，Fujian University of Technology，Fuzhou 350108，China）

In this paper，using the CCR model and the CCGSS model from the DEA process，we analyzed the data concerning the logistics industry and the economy general of nine cities in Fujian for the year 2014 and then used the Lingo data processing program to study empirically the degree of collaboration between the logistics industry and the economic development of the cities.The result indicated that the level of collaboration was low for Xiamen and Putian，and high for Zhangzhou and Quanzhou.

logistics industry；economy；DEA model；collaboration degree；Fujian province

F224；F259.27

A

1005-152X（2016）04-0087-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.04.022

2016-03-07

吴桐雨（1992-），女，福建福州人，福州大学经济管理学院研究生；吴少雄（1962-），男，福建福州人，福建工程学院交通学院教授。