基于DEA的广东省地区物流投入产出效率分析

叶影霞

河源职业技术学院工商管理学院，河源，517000

1 相关研究与问题提出

物流业是支撑经济社会发展的基础性、战略性产业。加快物流业发展是推进供给侧结构性改革及提升国民经济整体运行效率的重要途径之一。改革开放以来，广东省物流业发展迅猛，有效推动了综合运输、现代物流和对外贸易等多方面的发展，为促进广东省经济发展提供了强有力的保障。“十三五”规划之后，广东省将成为“一带一路”及“海上丝绸之路”愈加重要的战略枢纽，在推动海上物流大通道、港珠澳大湾区建设等国家重大举措上发挥重大作用。广东省物流业虽取得了长足进步和突出的成绩，但也存在一些问题。长期以来，广东省辖区21个地市的物流发展极不均衡，因此,针对广东省21个城市进行合理的物流投入产出效率评价,对整个广东省的经济发展有着重要的现实意义。

目前，国内外基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis，简称DEA)方法进行物流效率分析研究的文献有很多，如柳键等利用DEA模型，分析了我国31个省、市、自治区2008年的物流投入产出效率，指出我国物流效率偏低的原因主要是纯技术效率偏低造成的[1]；周兴旺从物流系统角度出发，构建了基于DEA的武汉城市圈物流效率评价模型，度量了武汉城市圈内各城市的物流效率[2]；苏静运用C2R和C2GS2模型分析研究了2012年河南省17个城市物流投入产出效率，并对DEA总体无效的城市发展物流业提出建议[3]；王婷婷运用DEA模型对安徽省16个城市的物流效率进行了评价，分析了各城市物流投入产出效率的差异性，并提出了相应的建议[4]；何新安在DEA模型和Tobit模型基础上，对广东省2005—2015年期间的物流效率进行了评价，并分析了广东省物流效率与各个影响因素之间的相关性[5]。

本文拟用DEA方法对2016年广东省物流效率进行定量分析评价，计算出各个城市物流业的相对有效性值，分析其发展变化特点及原因，从而为区域战略的决策提供依据。

2 研究方法与评价体系

2.1 研究方法

DEA最早由著名运筹学家Charnes和Cooper等在1978年首次提出，它是一种基于相对效率的多投入、多产出分析法[6]。该方法把每一个评价单元看作一个DMU(Decision making unit，简记 DMU)，所有的DMU构成一个评价群体[7]，是一种评价具有多输入多输出的决策单元是否相对有效的非参数方法。

目前，DEA模型的方法有很多，最主要的有两种：固定规模报酬DEA模型(CCR模型)和变动规模报酬DEA模型(BCC模型)。CCR模型是最基本的DEA模型，它假定决策单元(DMU)增加投入可以等比例扩大产出，即规模报酬不变，这是一种理想假设。现实中，规模的变化会导致产出不同，因此，产生了变动规模报酬DEA模型，即BCC模型[8-9]。它衡量的是决策单元的纯技术效率、综合效率和规模效率。本文选用BCC模型对广东省21个城市的物流效率进行分析评价。

假设模型中有n个决策单元(DMU)，其中任一DMU都有m种投入以及s种产出，第j个DMU对第i种投入量记为xij，第j个DMU对第r种产出量记为yrj,则第j个DMU的投入与产出向量可分别表示为：

(1)

Xj，Yj>0，引入松弛变量S-，S+,具体模型可写为：

minθ

(2)

上式中，λj为模型中待求变量，可理解成n个DMU的某种组合系数。求解以上模型，可得到以下结论：

①如果θ=1，且s-=0,s+=0，则表示该DMU有效；

②若θ=1，但是s-，s+两者有一个取值不为0，则说明该DMU为弱有效；

③如果θ<1，则表明该DMU无效，可根据投影分析投入产出冗余情况。

当DMU为非DEA无效时，需要对投入和产出比率进一步分析，确定无效DMU在相对有效平面上的投影，调整非DEA有效的各DMU，使其优化，具体调整公式如下：

(3)

2.2 评价体系构建

2.2.1 评价指标的选取

依据广东省城市物流业发展特点，结合评价指标的代表性、真实性和可得性，从人力、资本、财力角度选取输入型指标，包括交通运输、仓储和邮政业固定资产投资，交通运输、仓储和邮政业从业人员，等级公路通车里程[10]；从社会效益和经济效益角度选取输出型指标，包括城市GDP、公路货运量、公路货运周转量，具体见表1所示。

表1 广东省各地市物流投入产出效率评价指标体系

2.2.2 决策单元(DEU)的确立

依据广东省统计年鉴的划分标准，广东省21个地市分类为4个不同区位城市(珠三角经济区、东翼经济区、西翼经济区、山区经济区)。在时间的选取上，笔者以“十三五”规划的开局之年2016年的数据作为分析对象。因此，为了分析广东省各城市的物流效率，本文将2016年广东省不同区位物流节点城市的投入-产出数据作为决策单元进行分析，数据来源于广东省统计年鉴，具体见表2所示。

表2 2016年广东省各地市物流投入产出数据

2.3 实证分析

对表2中的21个决策单元应用BCC模型和DEAP 2.1软件进行实证分析，得到2016年广东省21个城市的物流效率分析结果。评价结果包括综合效率、纯技术效率、规模效率等三个方面，具体如表3所示。

表3 2016年广东省各地市物流效率评价结果

由表3可知，2016年广东省物流效率达到DEA总体有效(综合效率值为1)的城市有9个，分别是广州、深圳、东莞、中山、佛山、潮州、揭阳、清远、韶关。这些城市的物流效率较高，处于广东省的物流效率的前列，同时说明这9个城市的物流投入产出要素达到最佳组合，不再需要调整。其他12个城市则为DEA总体无效，说明这12个城市物流业在不同程度上存在资源冗余或不足的问题。此外，在这12个DEA总体无效的城市中，纯技术效率为1的有珠海、惠州、汕头、汕尾、云浮5个城市，说明这5个城市的物流技术效率达到了最佳状态，物流业发展较好。而肇庆、江门、湛江、阳江、茂名、河源、梅州7个城市总体DEA无效，同时纯技术效率为无效，这些城市大部分属于经济欠发达城市，总体物流效率低下，但城市物流系统未来改进和提升的空间很大。此外，这7个城市均需要做下一步的投影分析，其中，江门、湛江、阳江、河源、梅州5市的规模报酬递增，说明这几个城市总体规模经济、当前物流投入可能不足，还可以再加大投入，增加物流投入会带来更大比例的物流产出。而肇庆、茂名2个城市属于规模报酬递减，物流投入可能过剩，导致了产出反而不足。在物流效率无效的 12 个城市中，纯技术效率大于规模效率的城市有珠海、惠州、汕头、汕尾、阳江、河源、云浮，表明这些城市物流综合效率是由技术效率带动的，而规模效率处于“拖后腿”的被动状态，这7个城市应该加强物流资源整合，加强物流基础设施建设，提升物流规模。纯技术效率小于规模效率的城市有肇庆、江门、湛江、茂名、梅州，说明这些城市物流综合效率是由规模效率带动的，而技术效率处于被动的状态，这5个城市应重点提升物流资源的技术应用使用效率。从总体平均值也可以看出，21个城市的纯技术效率均值为0.912，规模效率均值为0.908，纯技术效率无效和规模效率无效联合导致了2016年广东省整体综合效率无效。

按照4大区位对广东省21个城市进行分类，对表3不同区域物流节点城市群物流投入、产出效率进行分析，得到表4。

表4 2016年广东省4大区域物流节点城市群物流效率评价结果

通过对比分析可以看出，广东省各区域物流业发展极不平衡。从三大效率数值上看，珠三角经济区内物流节点城市群明显高于其他三大区域，究其原因，主要是珠三角经济区总体经济发展水平领先，物流企业数量较多，基础设施完善，交通便利，信息技术发达，物流业从业人员素质较高等，其他3大区域落后了一定距离。此外，4大区域的规模效率均低于0.9，未达到1的有效状态，特别是珠三角区域和山区经济区，纯技术效率数值已经达到1。说明这两个区域对物流投入的利用很充分，但需要对物流企业的生产规模作适度调整，实现物流投入资源的有效配置，从而达到规模报酬的提高。从总体上看，4大区域的规模报酬均递减，说明2016年广东省各区域物流业投入、产出均没有达到最佳比例，单纯依靠规模已经不能达到物流产出的递增，同时说明广东省各区域物流业集中程度较低，可能存在各自为政、集成度不高、物流集群发展还不够的共性问题，应当搭建相应的区域物流信息共享平台，加强各区域物流业互动，以此进行资源的优化配置，提高物流效率，带动彼此协调稳健发展。东翼和西翼两大区域三大效率均未达到1，表明其并未实现DEA有效，物流业效率偏低，可能存在物流业投入冗余或产出不足的情况，需要进一步做物流投入或产出方面的调整。

对表3的结果结合公式3的调整方法，进行非DEA有效的决策单元的投影分析，得到物流投入冗余值和物流产出不足值。通过对DEA无效的有关决策单元的物流投入或物流产出的调整，使得决策单元的DEA达到总体有效，具体见表5所示。

由表5可知，DEA总体无效的12个城市中，只有肇庆、江门、湛江、阳江、茂名、河源、梅州这7个城市存在物流投入冗余或产出不足的问题。以肇庆和湛江为例，2016年，肇庆市交通运输、仓储和邮政业固定资产投资冗余额为76.739亿元，交通运输、仓储和邮政业从业人员冗余为0.415万人，等级公路通车里程冗余额达到5 681.397公里。如果将2016年肇庆市的这三项物流投入分别对应减少76.739亿元、0.415万人、5 681.397公里，那么公路货运周转量这项产出量将增加28.586亿吨公里。2016年，湛江市交通运输、仓储和邮政业固定资产投资，交通运输、仓储和邮政业从业人员，等级公路通车里程三项分别减少49.188亿元、0.923万人、6 103.821公里，湛江市物流产出仍可以保持原来的数值。从区域角度看，东翼区和西翼区物流投入都存在一定程度的冗余，说明原有的物流投入没有得到有效利用，导致目前的物流投入过剩。

表5 2016年广东省各地市物流投入产出投影结果

3 结 语

本文利用变动规模报酬DEA模型——BCC模型，构建了广东省各区域的物流投入、产出效率评价体系，选取交通运输、仓储和邮政业固定资产投资，交通运输、仓储和邮政业从业人员、等级公路通车里程作为输入型指标，城市GDP、公路货运量、公路货运周转量作为输出型指标，以2016年广东省21个地市及4个区域统计数据为依据，对其物流投入、产出相对有效性进行了评价。从评价结果来看，广东省21个地市物流发展中投入、产出效率总体呈现出不均衡的局面。珠三角经济区物流节点城市的物流效率整体要高于其他地区，这与珠三角城市群总体经济发展较好有关。山区经济区物流节点城市群对物流资源的技术利用较好，但物流规模稍显落后，应当加大物流资源投入，规范物流体系制度，从而提高城市物流综合效率。东翼经济区物流节点城市群和西翼经济区物流节点城市群应加强物流系统管理，适当加大物流投入，以提高物流效率。