DEA方法在我国物流行业绩效评价体系中的应用——以德邦物流为例

文/范昌琳

在当前形势下，怎样提升公司绩效管理水平，扩大市场占有率，从而推动企业进一步发展，已成为目前物流企业所关注的重点问题[1]。本文从介绍DEA方法出发，结合物流行业特点，以德邦物流为例，通过指标体系的构建原则、指标的选择、DEA模型的选择、样本的选择以及评价标准五个方面，重点研究DEA方法对评价企业绩效水平的适用性，以及评价物流行业绩效水平的具体步骤，同时也丰富相关绩效评价方法。

1.DEA方法概述

数据包络分析法（DEA方法）最早由A.Charnes和W.W.Cooper提出，主要是用来评价分析决策单元的投入产出问题，后来随着DEA方法的广泛运用，物流行业的绩效水平评价也逐渐引入了DEA方法。数据包络分析法（DEA）主要是通过选取多个投入和产出指标，对具有可比性的同类型企业或者单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。数据包络分析法首先会确定投入产出指标模型，然后把选择的输入输出指标带入DEA模型中，得出相应投入产出效率，评价样本企业绩效水平。总的来说，DEA方法从投入与产出两个研究角度出发，从模型数据分析中获得的各种最优解集构成了有效生产前沿面为标准，进而评价决策单元的整体绩效水平，并运用投影数据分析的方式，发现问题并进行相关改进。本文使用DEA方法来评价物流行业的绩效水平，首先要明确研究对象是什么，确定主要的研究目的，其次要筛选相应的决策单元，确定合适的投入与产出指标，将数据带入DEA模型中，得出相应结果，判断决策单元是否有效，投入与生产指标是否达到最优化，最后根据结果找出相关企业存在的问题并进行改进。

2.DEA方法在绩效评价中的适用性

DEA方法可以选取多个投入和产出指标。本文通过选取DEA方法在评价德邦物流绩效的适用性进行了深入研究，主要考虑以下几点：（1）德邦物流在资源配置方面和投入产出等要素优化范围的目标值可以通过DEA方法的投影分析来确定。本文使用DEA方法来评价德邦物流的绩效水平，从投入与产出视角分析企业的整体运营管理情况，最后通过投影分析来判断样本企业投入和产出要素的改善方向和范围。在DEA方法中的投入和产出要素的改善方向和范围是确定的，这也是其他绩效评价方法无法实现的。（2）运用DEA方法不但可以研究单个投入与产出要素，还可以研究多个要素。从企业投入产出方面来评价德邦物流的整体绩效水平，易于发现企业在经营管理中存在的问题，例如资源配置是否合理，投入产出比例是否最优等。（3）DEA方法的基本原理，就是把每个决策单元（DMU）的投入与产出指标的权重视为变数，而不是主观的确定指数权重，这样就减少了因主观判断而产生的风险，也使得评价结论更为科学合理[2]。（4）相关样本数据之间的多维度比较使得评价结果更具有一定的参考价值。本文使用DEA方法可以发现德邦物流整体绩效水平存在的问题，从而确定了公司需要提升的方向，并以此推动了公司总体业绩的改善。

3.DEA方法评价德邦物流绩效水平的指标构建

3.1 指标体系构建原则。在构建评价德邦物流企业绩效水平时，通过使用DEA方法以相关投入产出数据来衡量企业绩效水平，并与其他样本公司数据进行对比，并找出企业绩效存在的问题以及与其他相关企业存在的差距[3]。为了数据具有可比性，评价结果准确有效，指标体系的构建有几个方面需要注意：（1）指标数量的适当性。在选择评价指标上，并不是数量越多越好，而是在确定研究对象的基础下，选择适合的投入产出指标，来反应物流企业的重要发展信息，数量一般最多不超过10个。（2）指标选取的独立性。在选择投入产出指标时，应保证内涵清晰，重叠程度不大，对于同一水平的指标，应尽量保证它们之间不重叠，而且它们之间应有一个合理的联系程度。（3）指标选择应具备代表性。指标的选择应具有明显的差异性和可比性，以更好地反映目标企业的发展特点。在物流指标和评价标准的确定上，应该与实际情况保持一致。

3.2 投入产出指标的选择。在投入产出指标的选取方面，应从多个方面出发。首先，成本消耗是判断企业效率好坏的基础，它能够直接反映企业在生产和服务过程中所消耗的资源，可以作为第一投入变量。其次，企业为节省人力物力，谋求低成本、高收益，物流企业也在积极进行创新探索，例如引进智能分拣机和机器人等，进一步带动了行业的转型升级。因此，企业的研发投入也直接影响了公司的效益。研发投入要素包括研发费用、无形资产等，考虑到研发成本能够直接反应资本向生产的转化程度，因此可以选择研发费用作为第二投入变量。再次，我国物流行业目前仍是劳动密集型产业，对于我国物流上市公司而言，劳动力是推动整个物流行业的动力源泉，因此，在选择投入指标时，有必要考虑劳动力指数，可选择的劳动力指数包括员工人数、职工薪酬等。但由于物流行业网点众多，员工人数难以获取，而职工薪酬可以从公司的财务报表中获取，所以第三个投入指标可以选择职工薪酬。最后，管理费用也是一个不容忽视的重要指标，它有利于评价企业的绩效水平。管理费用在企业日常活动中体现，包括差旅费、燃油费等等，因此可以选择管理费用作为第四投入指标。

3.3 DEA模型的选择。当使用DEA方法来评价绩效水平时，需要选择合适的DEA模型来处理样本公司的数据。结合物流企业生产管理活动特点，确定模型指导以及基本计算模型。（1）模型导向的选择。DEAP2.1软件进行数据处理时，有几点需要确定，比如，有多少投入指标、多少产出指标、样本公司数量、模型导向、计算模型等。DEA导向模型可分为投入导向型和产出导向型。投入导向型是从投入角度出发评价企业绩效，在保持产出不变的情况下，改变企业投入，使企业达到最高的绩效水平。产出导向型正好相反，它是从企业产出的角度出发，在保证投入不变的情况下，调整产出使企业达到有效的生产前沿。（2）基本计算模型的选择。DEA方法的两种计算模型可分为CCR模型和BCC模型。CCR模型要保证规模报酬不变，而BCC模型恰恰与之相反。在DEAP2.1软件上处理数据时，一般选择BCC模型。主要是因为CCR模型的所有假定评价研究都是建立在最优生产规模的前提下，但对于现实中的物流行业来说，它并不能保证在最优生产规模，因此无法适用于CCR模型。CCR模型和BCC模型主要从静态评价企业的经营状况，而DEA-Malmquis指数模型可以用来评价企业动态经营状况。

3.4 样本的选取。以德邦股份为主要研究对象，运用DEA方法以多家物流企业所研究年限的数据进行静态行业对比，以近3年德邦股份自身的数据进行动态比较。德邦股份是一家上市物流公司，为了评价其绩效水平，选取的样本公司也需要是物流行业的上市公司。考虑到数据易获取性，绩效易对比的因素。在进行样本公司选择要遵循以下要求：首先，样本公司的主要经营活动必须与物流行业息息相关；其次考虑数据的可获取性，选择上市企业作为样本公司；最后考虑数据的实用性，可以选择3年左右的财务数据。

3.5 评价标准。根据DEA方法的评价原理，决策单元的技术效率有效值为1，说明企业绩效水平较高，处于有效的生产前沿面上。在DEAP2.1软件中输入所选取样本公司的投入和产出指标，会得到样本公司的相关效率值，借此进行对比并分析其绩效水平。在DEAP2.1软件中输入目标值可以得到样本公司的综合效率、纯技术效率和规模效率。综合效率反映企业在生产经营过程中所投入的资源，如果综合效率数值为1，则代表企业在投入资源不变的前提下，企业的实际产出是最优的，反之，则代表实际产出不处于最优状态。纯技术效率可以反映企业的生产技术水平和管理水平，若纯技术效率数值小于1，则代表物流企业的生产技术水平和管理水平偏低。规模效率在评价物流行业的绩效时，可反映企业的资源配置效率，若规模效率数值小于1，代表物流企业需要调整目前的资源配置。

4.总结

物流公司作为配送业务的主要市场主体，应积极改革和参加现代物流服务体系的建立，不断学习新的运营理念，投入研发加强企业技术创新，从而不断扩大市场占有率。现代物流行正处于转型升级的浪潮中，要进一步提高现代快递企业的经营管理理念，从投入产出角度出发，不断改善企业绩效水平。本文从DEA方法在评价物流企业绩效水平的适用性角度出发，以德邦物流为例，着重研究如何使用DEA方法来评价物流企业绩效水平，不仅丰富了相关绩效评价体系，也为评价物流企业绩效水平提供了一种新方法、新思路。

引用出处

[1]张世雯,钟一博.动态能力视角下技术多元化发展与企业创新绩效的互动关系——以物流企业为例[J].商业经济研究,2022,(02):130-133.

[2]杜志平,张盟.跨境电商物流企业绩效评价[J].统计与决策,2020,36(21):181-184.

[3]徐晓敏,谷晓燕.基于DEA-熵权法的区域物流环境综合评价模型[J].公路交通科技,2021,38(05):144-151.