物流行业上市公司运营效率分析

□文/胡龙腾

（上海师范大学 上海）

［提要］ 本文通过采集我国物流行业上市公司2019年度报告中的相关数据，选取16家物流公司作为分析样本，使用数据包络分析方法，利用R语言对样本公司进行运营效率实证分析。结果表明：我国物流行业仍具有较为广阔的发展前景，但在企业规模、技术运用和资金精细化管理等方面也面临一些难题，对此提出对策建议，以促进我国物流业又好又快发展。

一、引言

近年来，中国互联网发展的速度飞快，规模可谓空前。随之带来的便是电子商务领域的蓬勃发展，也因此催生出中国物流行业日新月异的变化。然而，物流行业在对比其他行业来说相对落后，加上信息化水平较低，行业内原始的野蛮竞争更是激烈，使得许多物流企业面临着巨大的机遇和挑战。因此，在现代信息化技术的影响下，传统行业中的物流行业需要不断的完善自身，追求变革，例如将互联网、大数据、云计算等先进技术运用到企业的生产和管理中，紧跟时代发展步伐，才有机会在激烈竞争中拥有立足之地。

当今时代，在促进产业结构调整、转变经济发展方式和增强国民经济竞争力等方面发挥着重要作用的物流业，同样日益受到政府和诸多学者的研究与关注。基于此，本文将选取物流行业的16家上市公司，运用数据包络分析的方法对其运营效率进行分析与评价就显得十分重要，期望能够找出物流企业发展面临的一些困境和不足，提高我国物流企业的生产效率，为物流企业的效率改进和物流业更好地发展提供决策支持。

二、理论基础

（一）运营效率。在以往的文献研究中，效率和绩效的评价都十分常见，而这两个词又比较容易混淆。但目前国内的相关研究中，这两个词是有所区分的，效率是某个对象或某个事物投入与产出的比例关系，多偏向于经济学领域；而绩效是为了达成企业目标，个人或组织所做出的努力结果，包括个人绩效和组织绩效，多偏向于管理层面。

运营效率一般指企业运用其资源的有效程度，运营效率的高低取决于企业营运状况的好坏及管理水平的高低。企业效率研究在物流企业的相关研究中是很重要的课题，对物流行业的持续健康发展具有一定的现实指导意义。首先，面对当今世界爆炸式的信息增长，运用效率评价的方法对企业进行实证分析，更能使自身在千变万化的市场中保持清醒的头脑；其次，科学的物流企业运营效率评价一方面反映出公司经营状况的好坏，同时能对未来趋势进行一个预测，帮助企业在后续发展中做出更有益于自身的决策；最后，突破以往对企业效率进行评价的理论和方法，改变原有思路对评价机制和内容等方面开始重新思考，提出能改善物流企业发展的措施，以此促进物流业的快速发展。

（二）数据包络分析（DEA）。目前，对物流企业或上市物流公司运营效率评价的研究所采用的方法主要有：主成分分析法、因子分析法、层次分析法、模糊综合评价法、模糊聚类法、灰色关联分析法、熵权和灰关联法、数据包络分析（DEA）法。数据包络分析（DEA）是一种对具有相同类型决策单元（DMU）进行效率评价的方法，这里的相同类型指的是这类决策单元具有相同的投入和产出。即对各同类型的企业投入一定数量的资金、劳动力等资源后，其产出的效益（经济和社会效益）做的一个相对有效性评价。

这些生产的最终目标都是获取最大的利益，期望能够以一定的投入获得最大的产出，或者产出一定的情况下追求最小的投入。如一所高等学校的投入是面积、教学软件硬件、教师和后勤工作人员等，产出则是科研论文、专利成果以及毕业的学生人数等。本文所选择的物流行业16家上市公司具有与此相类似的特点。

DEA方法最早是由Charnes et al.（1978）在规模报酬不变的假设条件下提出的，称为CCR模型。该模型假设所有决策变量的生产技术为规模报酬不变，然后建立线性规划模型，进而计算单个决策单元的相对效率。如果落在前沿面上，我们则称为决策单元DEA有效，其效率值为1；反之，如果没有落在前沿面上，则称其非DEA有效，效率值小于1。本文拟采用该模型对我国物流行业上市公司的经营效率进行分析与评价。

表1 规模效率值（e）与技术效率值（te）一览表

表2 投入冗余（sx）一览表

表3 产出冗余sy一览表

三、物流行业上市公司DEA实证分析

（一）样本选取及数据收集。本文从我国物流行业的上市公司中选取了16家公司作为分析样本，选取了5个指标分别为营业总成本（x1）、销售费用（x2）、管理费用（x3）、财务费用（x4）以及资产减值损失（x5），将其作为投入指标；另外，选取营业总收入（y1）、营业利润（y2）、利润总额（y3）和净利润（y4）共4个指标作为产出指标。

（二）结果分析

1、效率值分析。在R软件中，运用lpSolveAPI、Benchmarking和ucmich数据包，将上述数据录入后可得到16家物流公司的规模效率值（e）和技术效率值（te），进而对其进行分析，详细数据如表1所示。（表 1）

因为所选取的16家公司均为物流行业排名居于前列且具有一定代表性的上市企业，所以样本公司的效率值普遍较高，平均规模效率与技术效率均达到了97.65%，说明近年来伴随我国经济的平稳优质增长，物流行业取得了长足的进步，普遍具有较高的整体效率。

由表1可以看出，16家企业中有12家的规模效率值与技术效率值均为1，属于DEA有效的公司，分别是顺丰控股、建发股份、韵达股份、申通快递、圆通速递、厦门象屿、易见股份、怡亚通、安通控股、瑞茂通、澳洋顺昌和广汇物流，占到样本数量的75%。从规模报酬来看，这12家企业也都处于规模报酬不变的状态，从而反映出公司能够最大限度地利用投入要素，并同时达到最高产出，具有良好的运营效率。

传化智联、德邦股份、皖江物流与华贸物流这4家企业的两种效率值均没有达到1，属于非DEA有效的公司。从规模报酬来看，它们也都处于规模报酬递减的状态。由此可以说明，一方面由于企业的经营规模未达到最优而致使其规模效率无效；另一方面由于技术水平未更新换代而导致技术效率无效。如果企业想达到DEA有效，可以考虑从改善公司规模以及技术革新两个方面着手。

2、松弛变量分析。用R软件分析16家公司的投入冗余（sx）与产出冗余（sy），运行得到的详细数据如表2、表3所示。（表2、表3）

表中，sx1表示营业总成本，sx2表示销售费用，sx3表示管理费用，sx4表示财务费用，sx5表示资产减值损失；sy1表示营业总收入，sy2表示营业利润，sy3表示利润总额，sy4表示净利润。

由表2及表3可以看出，无论是在投入要素还是产出要素方面，传化智联、德邦股份、皖江物流和华贸物流都存在一定要素冗余。

具体表现在销售费用、管理费用和财务费用投入过多，同时营业利润、利润总额和净利润方面仍具有较大提升空间。其中，管理费用只有皖江物流一家存在要素冗余，但是财务费用在4家企业间普遍存在冗余，说明物流企业需要进一步提高资金精细化管理，加快资金周转并提高资金利用效率。产出要素方面，传化智联、德邦股份、皖江物流和华贸物流这四家企业都存在利润松弛，说明在此方面物流行业也存在非常大的提升空间。

四、结论及对策

通过对以上16家物流行业上市公司的DEA实证分析，我们可以发现，在中国经济飞速发展与互联网日益成熟壮大的大背景下，我国物流行业确实已经取得了不错的成绩。但是，上述分析结果同时表明了一些不足，即造成我国物流企业运营效率不佳的主要原因是规模无效率和技术革新缓慢，加上资金运用效率上的粗放，缺少精细化管理。

因此，为促进物流企业实现更优质发展，我们提出以下对策：第一，物流企业要适时调整公司经营规模，密切关注市场动态，争取达到最优规模以获得规模效率；在技术更新迭代方面，充分利用大数据、云计算等先进的数据分析与处理技术，引进无人仓和机械臂等技术，实现企业技术的“高精尖”转化以获取技术效率。第二，企业要及时监控资金利用效率，减少不必要的财务等费用花销，往精细化管理方向迈进，加快资金周转，提升利润空间。