基于DEA模型的 “一带一路”沿线省份的物流效率分析

谢彩虹 刘胤谷

摘要：文章采用DEA分析法，对2013～2017年“一带一路”沿线18个省份的物流效率进行实证评价，结果显示：沿线18个省份中普遍存在资源浪费的问题，而规模效率低下是导致该现象的主要原因。因此，提高规模效率迫在眉睫，另外还应该因地制宜完善物流基础设施的建设，减少物流资源在生产中的浪费，充分发挥区位优势，提高物流产业的密集程度。

关键词：“一带一路”;物流效率;DEA;Malmqusit指数

2013年，我国最高领导人习近平提出了“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的概念，简称“一带一路”。“一带一路”重点圈定了18个省市自治区作为建设计划的终极版图，这18个省市自治区分别是：西北的新疆、陕西、甘肃、宁夏、青海、内蒙古;东北的黑龙江、吉林、辽宁;西南的广西、云南、西藏;以及上海、福建、广东、浙江、海南、重庆。物流业在互联网经济盛行的环境中有着举足轻重的作用，互联网经济盛行，线上交易逐年增加，物流业的发达程度直接影响着国民经济的发展，物流业发达程度越高，越有利于推动国民经济更好更快发展。效率是衡量某行业运行状况的重要指标，效率的高低直接体现出物流业的发展水平。

随着2013年“一带一路”概念的提出，我国对“一带一路”沿线地区的物流业效率的相关研究也越来越丰富。李忠民等（2014年）等人将我国“一带一路”沿线中的九个省份作为研究对象，通过建立DEA-Malmqusit模型对其物流交通基础设施效率进行了实证评价，结果表明：研究的九个地区在近十几年来的物流设施效率呈下降趋势。连兆大等（2017）分析了2014 年我国“一带一路”重点18 省物流的投入产出效率。王博等（2019）运用三阶段DEA方法，对2010～2016年 “一带一路”沿线区域及其他地区的物流业效率进行分析和对比。

在物流业快速发展的大环境下，如何提高物流效率成为了当下需要研究的问题。通过查阅相关资料，发现很多研究都只针对了一年间的数据进行分析，而物流的生产过程是漫长的，因此本文从2013～2017年的数据作为研究对象，来分析“一带一路”沿线省份物流发展的静态及动态效率。

一、模型构建

数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）具体运算理论为：通过线性规划得出一个包含全部观察变量的生产可能性边界，即效率前沿面，然后通过对单独决策单元在该面内的位置与效率前沿面的距离评价它的相对有效性。目前最具代表性的是规模报酬不变的单投入、单产出的CCR效率模型模型和规模报酬可变的BCC 模型，文章采用的是BCC模型。BCC模型主要探讨的是用整体效率判断决策单元是否有效，而整体效率等于纯技术效率和规模效率两部分的乘积。对于“一带一路”沿线省份的物流效率分析，DEA方法也具有其独特的优势。首先，就物流业而言，涉及多产业多部门，具有复杂的投入与产出关系，难以用函数公式来表示，而DEA方法不需要确定投入与产出间具体函数关系。其次，物流效率的研究涉及不同单位的投入产出指标，如对数据进行量纲统一处理是十分困难的，而DEA方法不需要进行数据的单位统一处理。最后，运用DEA方法无须加入主观权重，不仅能计算相对效率值，还能计算出投入冗余率与产出不足率，可以作为改进的参考资料，因而计算出来的结果更客观性更全面。综上所述，本文将选取数据包络分析法，建立DEA模型来研究“一带一路”沿线省份的物流效率。

二、指标的选取及数据来源

参考孟魁（2014）、袁丹（2015）、张竟轶等（2016）等文献，确定投入产出指标，其中投入指标包括：物流业就业人数、物流业财政支出、运输线路长度，产出指标包括：物流业生产总值、货运周转量、货运量。文章数据来自于《中国统计年鉴》。

三、物流资源配置效率总体情况分析

根据从《中国统计年鉴》收集的“一带一路”沿线18个省份2013～2017年物流业相关数据，通过Deap2.1软件采用DEA分析法中的BCC模型进行实证分析，可以得到“一带一路”沿线省份在2013～2017年的各个效率数值。具体分析见表1。

决策单元DEA是否有效判断标准为：当纯技术效率=1且规模效率=1，则DEA有效;當纯技术效率≠1且规模效率也≠1，则DEA非有效，如两者都小于1时，表明较小者是导致非DEA有效的主要原因;当纯技术效率或规模效率有且仅有一个=1，则DEA弱有效。

由表1可知，“一带一路”沿线共18个省份没有DEA有效地区，宁夏、内蒙古、辽宁、上海、重庆为DEA弱有效，其他地区均为DEA非有效。这些地区中没有较明显的效率低下问题，但也普遍存在资源浪费，效率没有最大化的问题。新疆、陕西、甘肃、青海、黑龙江、吉林、广西、云南、西藏、广东、浙江等地情况类似，都为前期DEA有效，中期资源配置进行调整，导致了效率变动，从而导致DEA弱有效或非有效，后期又趋于稳定，变为DEA有效。除西藏、浙江、海南外，其余地区的规模效率都成“递增”（irs）的状态，表明在物流业发展过程中，随着投入规模的扩大，资源调度得到了更好的调整，配置更合理，有效性得到提高。西藏、浙江、海南三地则稍显复杂，西藏前两年的规模效率呈“递减”（drs）状态，第三年开始有所好转，后变为DEA有效，这就表示其物流业发展过程中曾出现了资源浪费现象，2015年开始有所好转。浙江在2013年规模效率呈“递减”状态，接下来的两年变为“递增”状态后，趋于稳定。海南则是由“递增”态变成了“递减”态，最终也变为DEA有效。

综上所述，“一带一路”沿线地区的物流效率受资源利用程度的影响，资源利用率越高，其物流效率越高，反之，效率降低。

四、结论与展望

通过使用DEA模型，将2013～2017年间收集到的相关物流业投入和产出指标作为样板数据，分析物流效率得到结论如下：“一带一路”沿线省份中仍有大部分省份存在物流资源分配不合理，导致物流效率偏低的情况。18个省份中，存在13个DEA非有效省份。这13个省份要根据各自不同的产出结果，调整资源的投入量，扩大资源的有效利用率，来使其物流效率达到有效水平。

根据以上分析，可从以下几个方面来提高物流效率。

1.提高规模效率。经上述分析可见，物流效率低下主要是由于技术效率低下导致的，而分析结果中导致技术效率低下的主要是规模效率，所以应主要提高物流业的建设程度，可以适当扩大物流园区的建设。

2.完善物流基础设施的，提高物流资源利用率。根据各省的省情，确立扩张规模，防止盲目投资，产生不必要的资源浪费。也可以加大第三方物流的发展力度，调整资源配比，将发展重心倾向第三方物流。

3.充分利用区位优势。依凭各地的地理位置，制定针对性的发展计划，增加物流业密集程度，提升该地区的物流业竞争力，进而为物流业发展提供良好的经济基础。

参考文献：

[1]李忠民，夏德水.我国丝绸之路经济带物流设施效率分析——基于DEA模型的Malmqusit指数方法[J].西安财经学院学报，2014，27（05）：71-77.

[2]连兆大，程德通.基于DEA模型的“一带一路”重点省份物流效率分析[J].商业经济研究，2017（04）：80-82.

[3]王博，祝宏辉，刘林.我国“一带一路”沿线区域物流效率综合评价——基于三阶段DEA模型[J].华东经济管理，2019，33（05）：76-82.

[4]熊偉.运筹学[M].机械工业出版社，2016：65-72.

[5]孟魁.基于三阶段DEA方法的中部六省物流效率评价[J].统计与决策，2014（02）：57-60.

[6]袁丹，雷宏振.丝绸之路经济带物流业效率及其影响因素[J].中国流通经济，2015，29（02）：14-20.

[7]张竟轶，张竟成.基于三阶段DEA模型的我国物流效率综合研究[J].管理世界，2016（08）：178-179.

[8]BANKER R D，CHARNES A，COOPER W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science，1984，30（09）：1078-1092.

*基金项目：湖南省教育厅项目（18C0493）。

（作者单位：湖南工业大学商学院）