基于MSBM 模型的中国上市物流企业效率测度

王 惠，乔美华

（1.淮阴工学院，江苏 淮安 223003；2.聊城大学，山东 聊城 252000）

基于MSBM 模型的中国上市物流企业效率测度

王 惠1，乔美华2

（1.淮阴工学院，江苏 淮安 223003；2.聊城大学，山东 聊城 252000）

鉴于中国上市物流企业产出指标存在负值的特点，结合DEA方法进行效率评价的优势和MSBM模型允许指标出现负值的特点，构建中国上市物流企业效率评价模型，并实证研究74家物流企业效率特征。研究发现：总体而言，中国上市物流企业的技术效率水平不高，存在较大的改进空间，不同类型的物流企业技术效率差异性显著；物流企业可以通过提升管理服务水平以改善纯技术效率，杜绝盲目进行规模扩张。

物流企业；效率测度；DEA模型；MSBM

1 引言

在全面深化改革和经济发展新常态背景下，中国加快发展现代物流业的时机日渐成熟，如何降低流通环节中间成本，减轻企业经营负担，成为新时期物流产业发展的重中之重。目前，中国沪深两市物流企业上市公司共计89家，在物流板块、公路铁路运输、机场航运、港口航运和公交五个板块上市，包含运输型物流企业、仓储型物流企业和综合服务型企业。随着原油、劳动力和土地等要素价格上涨，物流企业经营成本也在快速攀升。随着利润的不断萎缩以及竞争威胁的加大，物流行业平均利润率仅维持在3%-5%，对于一些中小物流企业而言，甚至连这一数据也无法实现[1]。多家物流企业陆续出现了市场占有率下降、业务增长缓慢、业务成本高、利润率下降和资金短缺等问题。物流企业必须以质量和利润为核心，寻求企业整合与规划的突破。据此，客观科学地对中国物流企业效率进行评价，探寻物流企业的投入冗余和产出不足，对于培育物流行业竞争优势、增强市场活力，改善物流企业绩效，促进物流业的持续发展有着重要的现实意义。

2 相关文献回顾

物流企业技术效率是指在一定的市场结构下，通过一定的市场行为使某一产业的价格、产量、费用、利润、质量、品种以及技术进步等方面所达到的现实状态，它反映了在特定的市场结构下整个行业的盈利和发展状况[2]。物流企业效率评价是通过建立合适的指标体系，应用先进的技术方法对物流行业效率进行分析研究，以期能够反映真实的绩效水平，并预测未来行业发展前景的管理控制行为[3-4]。

近年来，物流企业的效率研究受到众多国内外学者的关注，开展了许多有益的探索并取得了一定的成果。秦雯[5]综合运用DEA和Tobit模型研究2004-2013年青海的物流行业效率以及影响因素，结果表明青海物流业综合效率较高。于泳泽和武鹏[6]利用随机前沿生产函数测算了中国物流产业的效率。钟祖昌[7]基于三阶段DEA方法，实证评估了2001-2008年中国28家物流上市公司的运营效率，研究发现中国物流企业的技术效率整体水平较低，均值仅为 0.668。史成东等[8]采用DEA交叉评价模型对22家中国物流上市公司绩效准确排序。李兰冰和李春辉[9]利用一阶段数据包络分析法，对52家上市物流企业的总体效率状况进行度量，从产出效率和获利效率的视角探讨物流企业技术效率的成因。李晓梅和白雪飞[10]基于超效率CCR-DEA模型，收集2006-2015年A股上市16家国有物流企业的面板数据，从微观视角实证检验了国有物流企业的纯技术效率、规模效率与技术效率。熊景[11]运用方差分解分析方法研究物流业对宏观经济发展的影响作用，具体确定批发零售物流业对中国宏观经济的影响作用。雷勋平[12]等分别应用DEA-CCR模型和超效率（Super-Efficiency）模型，测度了2008年中国31个省、市、自治区的物流产业绩效。韩剑尘和夏涛[13]在DEA框架下评价45家沪深上市物流企业的技术效率，并从多个维度探究企业技术效率异质性特征。

已有文献中涉及多个决策单元的效率排序时，企业投入产出的样本数据并未出现负数的情况，但是近些年个别企业利润下降，产出指标中出现了负数，传统的DEA模型无法有效进行效率评价。同时，现有的研究聚焦在物流企业的效率区域异质性研究。鉴于此，笔者收集2013-2015年中国74家A股上市物流企业的面板数据，基于MSBM模型度量各个物流企业的技术效率，以期为物流企业效率的改善给予实证支持。

3 实证研究

3.1 研究方法

数据包络分析法（DEA，Data Envelopment Analysis，简称DEA方法），是根据一组关于输入-输出的观察值来估计有效生产前沿面的非参数技术效率分析方法，被广泛地应用于企事业单位的经营效率、各类资源配置效率的研究中。自1978年著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和E.Rhodes首次将DEA方法提出以来，各界学者从不同角度对DEA方法做了大量研究，DEA理论中已包含多种模型，其中应用比较普遍的模型有径向距离函数模型CCR模型和BCC模型、至前沿最远距离模型SBM模型、超效率SE-DEA模型、CCGSS模型和CCW模型等。径向距离函数是DEA距离函数类型之一，常用的距离函数还有至前沿最远距离函数、至强有效前沿最近距离函数、方向距离函数、混合距离函数和成本函数等。MSBM（Modified Slack Based Measure）是由Sharp等（2007）提出的一种SBM模型变种，与SBM模型相比，MSBM模型的优势在于允许投入和产出指标中出现负值，它的目标函数中采用被评价DMU各项投入或产出最大可能的改进值作为计算其无效率程度的分母，即：

上式中，ρ为测量单元效率值，xik和yrk为物流业的投入和产出数据，分子和分母分别表示产出无效率和投入无效率，s-表示投入冗余，s+表示产出不足，λ是权重变量，ρ关于s-和s+严格递减，取值区间为[0，1]。当且仅当投入冗余、期望产出均为0时，该决策单元达到技术有效，当ρ＜1时，可以通过调整投入产出资源配置进行改进。

3.2 变量选择和数据采集

本文选取沪深两市在物流板块、公路铁路运输、机场航运、港口航运和公交五个板块上市的物流企业，参照中国证券监督管理委员会（CSRC）在2001年发布的《上市公司行业分类指引》，物流企业可分为交通运输、仓储业和综合服务三种类型。目前，中国共有89家在沪深两市上市的物流企业（主营物流业务以及经营物流相关业务），考虑到企业归类可取性，查阅上市企业的所在行业板块、行业类别以及企业主要经营范围，筛选出74家物流企业并按照CSRC行业分类标准进行分类，为61家运输类企业、5家综合服务类企业和8家仓储类企业。与此同时，将运输类企业细分为道路运输、铁路运输、水上运输和航空运输四大类，本文覆盖了国内85%以上的物流公司，有效刻画物流行业的技术效率特征。样本数据来自证券交易平台上市公司年报的财务分析报告，考察期为2013年、2014年和2015年。笔者遵循指标体系的全面性、代表性、可取性等原则，结合现有文献的研究和数据可获取性，选取营业成本、管理费用和资产总额三个指标作为投入指标，以营业收入和利润总额作为产出指标，投入产出数据描述性统计见表1。

表1 样本描述统计量

3.3 物流企业技术效率测度

基于MSBM模型，收集2013年、2014年和2015年74家上市物流企业的投入产出数据，利用Max-DEA软件测度物流企业的技术效率、纯技术效率和规模效率，结果见表2。

表2 物流企业技术效率及其分解结果

从表2结果可知，上市物流企业的技术效率均值为0.653，纯技术效率（0.747）低于规模效率（0.873），表明中国物流企业的技术效率尚存在较大的改进空间，纯技术效率低下是制约技术效率改善的主导因素。74家上市物流公司中仅有18家物流公司的技术效率值为1，分别为皖通高速、象屿股份、厦门空港、建发股份、飞马国际、盐田港、东莞控股、福建高速、深高速、吉林高速、宁沪高速、飞力达、音飞储存、山东高速、大秦铁路、华贸物流、上海机场和重庆路桥，这些物流企业同时达到了技术有效和规模有效。技术有效的物流企业中除了4家仓储型和2家服务型物流公司之外，其余12家全部为运输型物流企业。中国国航、白云机场、湖南投资、南京港和恒通股份等企业的纯技术效率值为1，但是由于规模效率没有达到最佳，导致技术无效。

为了描绘不同类型物流企业的技术效率特征，表3列出了2013年、2014年和2015年细分的不同类型物流企业的技术效率值。

表3 不同类型物流企业效率

2013年中国上市物流企业的技术效率均值达到了0.715，2014年下降至0.648，在2015年出现了小幅回升。技术效率不高的主要原因在于纯技术效率持续走低。不同类型的物流企业技术效率变化趋势差异显著，仓储型物流企业的技术效率持续走低，道路运输、航空运输、水路运输、铁路运输和综合服务类型物流企业的技术效率则表现为先下降后上升的“U”型特征。

表4列出交通运输、仓储型和综合服务三种类型物流企业的技术效率均值；表5报告了细分为道路运输、航空运输、水路运输和铁路运输四种类型的运输型物流企业的技术效率值。

表4 三种类型物流企业技术效率均值

表5 四种运输类型物流企业技术效率均值

比较仓储型、综合服务型和运输型三种类型物流企业的技术效率以及分解值后发现，仓储型企业最高（0.740），其次是综合服务型（0.686），运输型的物流企业最低，仅为0.643，纯技术效率不高是引发这三种类型物流企业技术效率低下的深层次原因。

上述四种类型的运输型物流企业中，铁路运输类物流企业的技术效率均值最高，达到0.756，道路运输型物流企业略低于铁路运输型物流企业，水路运输和航空运输型的物流企业技术效率均低于0.650，其中水路运输型物流企业的技术效率仅为0.518，纯技术效率亟待提升，运输型物流企业的规模效率相对较高，均在0.84以上。

为了进一步揭示上市物流企业技术无效的原因，基于MSBM模型进行截面投影分析方法，取2013年74家物流企业投入与产出指标数据均值，获取不同类型的物流企业投入冗余和产出不足，结果分别见表6、表7。

表6 不同类型物流企业投入冗余

除了航空运输型的物流企业营业成本不需要改进，其他类型的物流企业投入均存在不同程度的冗余。其中，各种类型的物流企业营业成本改进值总和占实际营业成本加总的比例较小（指标的目标值与其改进值绝对值的差值即为指标的实际值），管理费用的改进值加总占实际管理费用总和的比例最高，也意味着物流企业的营业成本实际值与目标值最为接近，管理费用的目标值与实际值相差较大，反映出物流企业管理费用投入的合理性亟待提高。仓储型物流企业的投入指标改进值与实际投入的数值差距最小，水路运输型企业的投入指标改进值与实际投入的数值差距较大。

从不同类型的物流企业投入冗余和产出不足数据可以看出，营业收入和利润产出指标的冗余程度存在差异，仓储型、道路运输型、水路运输型、铁路运输型和综合服务型物流企业的营业收入改进值为0，仅航空运输型的物流企业需要调整营业收入。总体而言，物流行业利润总额产出不足的情况较为普遍，水路运输型物流企业的利润总额改进值占实际利润总额的比重最大，相比之下仓储型和铁路运输型物流行业的产出不足比例较小。

表7 不同类型物流企业产出不足

4 结语

考虑DEA方法进行效率评价的优势和MSBM模型允许指标出现负值的特点，本文构建了我国上市物流企业效率评价模型，并通过74家物流企业效率的实证研究得出如下结论和启示：

74家上市物流公司中仅18家物流公司的技术效率有效。总体而言，技术效率水平不高，仅为0.653，尚存在较大的改进空间，技术效率低下主要是由于纯技术效率不高导致的。因此，建议中国物流企业通过物流业的技术创新和管理水平以推进物流业信息化建设，积极引进先进的信息技术与信息系统，杜绝盲目进行规模扩张。

仓储型、综合服务型和运输型三类物流企业相比较，技术效率最高的为仓储型物流企业，其次是综合服务型，运输型物流企业落后。四种类型的运输型物流企业中，铁路运输类物流企业的技术效率均值最高，水路运输类物流企业则最低。

中国上市物流企业的投入指标均存在不同程度冗余，其中管理费用的冗余比重较大；物流企业的营业收入和利润产出不足的程度也存在显著差异，水路运输型的物流企业利润总额目标值与实际数值差距最大，而铁路运输型和仓储型的物流企业利润总额改进值较小。因此，中国上市的物流企业应当合理配置企业资源，进一步提高管理水平和创新能力，逐步降低企业的管理费用，提升业务产出以提高利润总额。

[1]谢泗薪,帅世耀.供给侧改革下物流企业战略发展路径与策略创新[J].中国流通经济,2017,(2):31-38.

[2]李晓梅,白雪飞.基于超效率的我国国有物流企业绩效实证分析[J].中国流通经济,2016,(4):26-32.

[3]Farrell M J.The Measurement of Productive Efficiency[J].Journal of the Royal Statistical Society,1957,120(3):253-290.

[4]Estache A,González M,Trujillo L.Efficiency Gains from Port Reform and the Potential for Yardstick Competition:Lessons from Mexico[J].World Development,2002,30,(4):545-560.

[5]秦雯.青海省物流效率及其影响因素的实证研究[J].青海社会科学,2016,(1):99-104.

[6]于泳泽,武鹏.我国物流产业效率及其影响因素的实证研究[J].农业经济研究,2010,(1):65-71.

[7]钟祖昌.我国物流上市公司运营效率的实证研究[J].商业经济与管理,2011,(4):19-26.

[8]史成东,陈菊红,张雅琪.物流绩效的DEA交叉评价[J].系统工程,2011,(1):48-52.

[9]李兰冰,李春辉.我国上市物流企业生产效率评价[J].港口经济,2011,(2):33-38.

[10]李晓梅,白雪飞.基于超效率CCR-DEA的国有物流企业绩效实证分析[J].中国流通经济,2016,(4):26-32.

[11]熊景.现代物流对我国宏观经济的影响研究[J].湖南社会科学,2014,(1):144-147.

[12]雷勋平.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.

[13]韩剑尘,夏涛.多维视角下我国物流企业生产效率异质性研究[J].华东经济管理,2016,(3):97-101.

Measurement of Technical Efficiency of Chinese Public Logistics Enterprises Based on MSBM Model

Wang Hui1,Qiao Meihua2
(1.Huaiyin Institute of Technology,Huaian 223003;2.Liaocheng University,Liaocheng 252000,China)

In this paper,considering the existence of negative value with the output index of the technical efficiency of the Chinese public logistics enterprises,and taking advantage of the DEA process in efficiency evaluation and the capability of the MSBM model to allow for negative-valued indexes,we built the Chinese public logistics enterprise technical efficiency evaluation model and applied it empirically to 74 logistics enterprises,finding that the technical efficiency of these enterprises was generally insufficient and there was still room for improvement;logistics enterprises of different types were markedly different in terms of technical efficiency;and logistics enterprises could improve their pure technical efficiency by improving on their management and service level,instead of going blindly for scaleexpansion.

logistics enterprise;efficiency measurement;DEA model;MSBM

F224.0;F253

A

1005-152X(2017)10-0052-05

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.10.012

2017-09-08

江苏省社会科学基金青年项目（15JYC002）；江苏省教育厅高校哲学社会科学基金项目（2017SJB1651）

王惠（1984-），女，江苏涟水人，博士，淮阴工学院馆员，研究方向:低碳经济；乔美华（1977-），女，山东聊城人，博士，聊城大学商学院副教授，研究方向：物流管理。