论文总字数：15236字

目 录

1 引言 1

1.1研究背景 1

1.2文献综述 1

1.2.1区域物流效率 1

1.2.2数据包络法 1

1.3研究内容和方法 2

2区域物流效率的测度体系与数据 3

2.1体系构建 3

2.2数据来源与处理 3

3区域物流效率的实证分析 4

3.1区域单要素物流效率测度 4

3.2区域全要素物流效率测度 4

3.2.1测度方法 5

3.2.2实证结果与分析 6

4提高区域物流效率的建议 8

4.1推进区域物流协同机制构建 8

4.2完善基础设施建设 8

4.3优化物流产业结构 9

4.4创新物流人才培养 9

5结论与展望 9

参考文献 10

致谢 11

基于数据包络法的区域物流效率研究

许可心

, China

Abstract: Logistics efficiency is an important index to measure the development efficiency of logistics industry. As a national key planning and development of new industries, how to improve the efficiency of the logistics industry to become a hot topic for scholars to discuss. In this paper, through the single factor and total factor measurement and analysis of logistics efficiency in 30 provinces and cities in China in recent eight years, it is concluded that the comprehensive efficiency of logistics in China is increasing year by year, and the unreasonable use of energy and excessive emission of carbon dioxide are Logistics inefficient main source, as a logistics efficiency to enhance the constraints; In addition, the logistics efficiency of the provinces concentrated in the eastern region, the central and western regions have a lot of room for development. Finally, from the synergistic development of regional logistics, the improvement of logistics infrastructure, the upgrading of logistics industry structure and the innovation of logistics talents, the paper provides suggestions for regional logistics promotion efficiency.

Key words: regional logistics; efficiency; data envelopment analysis; Slack-based measure

1 引言

1.1研究背景

在当前开放的经济环境中，物流业的迅速发展使更大范围的物资流动变得畅通。在日益激烈的竞争环境下，区域经济一体化的步伐在加快，信息时代的来临使物流信息的流通与共享成为可能，物流组织效率也有明显改善。作为新的支柱性产业，物流业影响着一个地区的经济状况，对产业结构升级，服务型产业对区域经济发挥作用有着重大的影响。近些年来，我国为扩大物流产业规模，不断加大对物流基础设施的投资力度，出台大量政策提供支持力度，并推进区域物流协调发展。《物流业发展中长期规划（2014-2020年）》中指出建设区域物流一体化是物流发展的重要方向，应当发挥区域特色推动区域物流发展，提高区域物流效率。效率是衡量产业状况的依据，物流业的发展程度体现在物流效率上，改善效率是物流业可持续发展的必要保证。区域物流作为沟通跨区域生产消费的重要承担者，是区域经济中不可或缺的组成部分，对促进区域协调发展、推动区域一体化有着重要意义。

1.2文献综述

1.2.1区域物流效率

经济全球化的环境下，区域经济的协调发展越来越受到重视，区域物流作为区域经济的一个重要组成部分，对地区的快速发展有着不可忽视的作用，区域物流效率即成为研究区域物流的一项重要指标。

在区域物流的研究中，Verter 等（1992）分析了跨区域的物流设施建设选址决策问题，为了促进跨区域内部的良性竞争，说明了各个实体间有效进行协调互动的意义^[1]。Geunes（2002）将经济全球化与区域经济一体化结合起来研究它们与区域物流业和供应链发展之间的相互联系^[2]。我国在2009年物流业被列为十大振兴产业后，物流业的关注度上升才逐渐增加，其中区域物流是研究的一块重要内容。曾刚等（2011）以上海浦东新区与长三角产业联动为案例，分析了长三角区域的产业联动的发展历程与发展现状^[3]。刘维林（2011）运用系统动力学研究方法，以天津滨海新区为实证研究对象，探讨了区域物流系统与济增长间的动态关联关系与耦合作用^[4]。关于物流效率的探讨，学者们用不同的方法进行测度。通常用到的方法有层级分析法，作业成本法，因子分析法等，随机前沿分析法用到的较多，樊元等（2012）用随机前沿分析的框架，对不同区域的物流效率进行测度，对各省市自治区的物流效率结果进行横纵向分析^[5]。数据包络法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是其中运用最广泛的一种方法。Rabinovich等（2006）以美国物流企业为研究对象，运用DEA法测量了物流效率^[6]。贺竹磬和孙林岩（2006）用DEA法评价了我国区域物流效率^[7]。钟祖昌（2010）用三阶段DEA分析中国物流业效率及环境因素^[8]。

1.2.2数据包络法

数据包络分析法由Charnes等（1978）提出，是一种以线性规划为主导思想的非参数统计方法^[9]，可用于多投入、多产出同类决策单元的有效性评价中。DEA 方法的优势是可排除主观因素的干扰，避免使用估计参数产生的误差。它的适用领域较多，运用数据包络分析的研究也不少。林勇等（2010）采用全要素能源效率指数作为能源效率的衡量指标，基于DEA法，利用重庆市直辖以来的经济产出、劳动力、资本存量和能源消费等数据，测算了1997-2008年间的全要素能源效率^[10]。汪东等（2011）基于2003-2008年中国30个省市自治区的面板数据，利用DEA模型对中国各省市区的工业生态效率进行总体的分析和评价^[11]。马军（2012）将DEA法运用到生态效率的实证研究中，对内蒙古地区2001-2009年的生态效率进行测度和评价^[12]。

DEA在区域物流效率测度中的使用也较为普遍。张媛等（2013）基于 DEA构造了一种区域物流效率评价模型，以湖南省2011年14个地州市的物流部门实际数据做了实证研究^[13]。刘曦（2014）利用三阶段数据包络分析方法，对我国各省、市、自治区物流产业的绩效进行实证分析^[14]。刘勇（2014）利用DEA测度了我国物流业全要素能源效率^[15]，倪明等（2015）在构建区域物流效率评价指标体系基础上，以江西省为例，应用DEA模型对其2005-2013年物流效率进行评价^[16]。王硕等（2015）根据我国全国性节点城市所在的省市物流业的相关资料及数据，采用DEA对我国全国性物流节点城市所在的13省4市的物流效率进行分析与评价^[17]。将DEA与其他方法相结合的研究也较多，Zhou G等（2008）用DEA和分步回归法分析我国第三方物流效率及影响因素^[18]。田刚等（2009）用 DEA 和Malmquist 指数分析中国物流业全要素生产率^[19]。刘满芝等（2009）用DEA和投影分析江苏省城市物流效率^[20]。付德强等（2012）将作业成本法与DEA结合，以改进物流成本效率、改善作业成本为目的，验证了该方法的可行性^[21]。胡晓宇（2014）将因子分析法与DEA结合，以安徽省的 16 个地区为研究对象测算物流效率^[22]。

由于数据包络分析不需要假设函数形式以及可对生产率进行分解，许多学者都运用径向的或者角度的DEA来计算方向性距离函数。而各种效率在测度时往往存在很多情况，当存在投入过度或产出不足时，径向的DEA测度会高估评价对象的效率，角度的DEA测度因为片面会使计算结果存在错误。为了克服这两种方法的缺陷，Färe等（2009）在基于松弛的效率测度（Slack-based measure，SBM）上发展出了更加一般化的方向性距离函数，并且采用非径向、非角度的方法^[23]。本文在借鉴王兵（2010）运用SBM方向性距离函数测度考虑资源环境因素的中国区域环境效率的基础上^[24]，对我国区域物流效率进行全要素测度时采用了这种基于SBM的数据包络分析。

1.3研究内容和方法

本文对全国30个省、市、自治区（除西藏、港澳台）近8年的物流效率进行测度，就业人数、固定资产投入、能源投入作为三项投入指标，选取增值产出及二氧化碳产出分别作期望产出及非期望产出，分别以单要素和多要素对区域物流效率进行测度。由于二氧化碳产出实际为不利产出因素，作为分子的效率测度没有很大意义，因此单要素的测度主要将增值产出作分子，分别将三项投入指标以及二氧化碳产出指标作分母，进行效率的测度。数据包络法可用于多种投入与多种产出的效率评估，而且不受投入产出量纲的影响，还具有无需预先赋予权重值，不受主观因素影响的优点，因此选取数据包络分析法进行区域物流效率的全要素测度。最后从产业协同机制、基础设施建设、产业结构升级以及人才培养四方面对提高区域物流效率提出具体建议。

2区域物流效率的测度体系与数据

评价指标的体系构建和数据查询是模型建立与实证分析的基础，要科学地分析区域物流效率首要任务是设计投入与产出的指标体系以及明确指标的数据来源。构建物流效率的指标体系实际上就是利用可量化的指标将物流效率进行具体的描述和评价。

2.1体系构建

效率一般是指产出与各类投资的比值，评价指标一般分为投入指标和产出指标，但对于两种指标具体包含的要素还没有形成完全统一的标准。在生产理论中，投入要素主要为人财物的投入，产出为商品或服务。据此，区域物流效率主要考虑的应当是相关就业人数投入、固定资产投入、能源投入等三项投入；产出主要是物流业的增值产出，这部分是期望产出；由于物流业中交通运输占有很大比例，这与环境的关系十分密切，因此本文将二氧化碳产出作为非期望产出加入到指标体系中，以期通过计算得出物流效率在提升过程中的积极因素和消极因素产生的具体影响。构建的投入产出指标体系如表1所示：

表1 区域物流投入产出指标体系构建

2.2数据来源与处理

按照上述指标体系，所需数据为各省2008-2015年的期望产出、非期望产出和三类投入数据。关于省份范围的确定，由于制度方面的差异，引入港澳台三地的意义不大；根据数据的可得性，又剔除了西藏自治区，因此最终选取了全国30个省、市、自治区作为处理对象。数据的来源：就业人数、固定资产投入以及增值产出数据来源于中国统计局网站，能源投入及二氧化碳产出来源于历年《中国能源统计年鉴》，具体选取的是地区能源平衡表中交通运输、仓储和邮政业的终端消费量。

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