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基于DEA的区域物流投入产出相对效率分析——以淮南市为例

时间:2018-8-28 19:11:05 点击:

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区域物流,即以满足区域发展为目标,而构建出可以顺应区域环境的物流流动体系。物流效率是专门测度物流投入-产出的一种手段,是用以比较现代物流业对投入资源恰当使用、高效产出情况的一种评判方式[1]。

中小型城市发展区域物流,有助于交易效率的提高以及交易成本的降低,进而促进城市内部各区域经济系统间的高效分工,是一种科学化高效率发展的重要手段[2]。

一、文献综述

国内对物流效率的评测有广泛的研究,在此之前已有学者采用DEA法来测算物流效率。黄勇等采用DEA分析法测算广东省六年的物流相对效率,对非有效年份展开投影分析,就投入、产出指标给出了如何增强的提议[3]。廖志高等运用DEA将北部湾的物流相对效率展开剖析,在此基础上还使用GM(1,1)灰色模型来预测北部湾今后数年的物流相对效率[4]。刘子琦等采用DEA方法比较了长江中游经济带五年的区域物流相对效率,并应用Tobit计量经济模型分析投入要素对物流效率水平可能产生的影响[5]。

在诸多期刊文献中,对城市物流的相对效率的评价大多都是利用DEA方法、以时间为跨度展开纵向剖析,以空间为跨度的横向比较也大多为省级单位内多城市间的比较,对于中小型单个城市的下级区县单位的区域物流效率分析还比较缺乏。因此,本文即以淮南市为例,对其下属区县各区域内物流效率进行横向分析,以求发现中小型城市区域物流可能有的通病,就中国大多数中小型城市的现状和区域物流的进展给出若干提议。

二、指标体系及数据采集

区域物流若想在中小型城市中得到高效运转,要求物流资源借助这些要素可以完成合理的优化,也要求在指标建立的同时,考虑数据采集的可行性。

常用的产出指标"货运量和货物周转量"对于区县级单位而言难以采集,故而用其他指标进行代替。综合如上剖析,本文建立出中小型城市区域物流相对效率的指标评估体系。

与此同时采集淮南市统计局的2017年《淮南统计年鉴》中的样本数据,如表2所示。

三、DEA概述

数据包络法(DEA)作为多学科交叉研究中的新领域,其原理是在评估过程中维持生产决策单元的投入-产出量,其权重则都依靠规划求解而非具体计算所求得,具备较强客观性[6]。

CCR模型对各项投入-产出要素进行线性组合,求出了投入-产出的比率,也即集合的相对效率,有效的实现对各个决策单元效率评估[7]。

在此之上BCC模型有了些许改良,把固定规模报酬改为变动规模报酬,弥补了CCR模型难以对一个弱效率的决策单元进行详细分析的缺陷,研讨决策单元基于无效状态下,技术无效对其的影响。。

四、实证评价

在上述基础上,对采集的淮南市8个区域数据进行分析测算,求得各地区物流效率测算结果如表3所示。

1.CCR模型分析

从表4淮南市各区域的纯技术效率值可以看出,纯技术效率为1的区域5个区域,它们的物流投入-产出相对效率在DEA中是有效状态。其余区域物流效率则为非有效状态。其中毛集实验区效率过低,仅有0.244,为明显无效状态,需要宏观政策的调整变动或是资源管理体制的变革才能使其效率重回正轨。而潘集区、大通区的CCR得分均在均值以上,表明区域政府需要制定一定的调整措施,才能达到相对均衡状态。

2.BCC模型分析

由表4可知淮南市规模效率的平均值为0.627。其中谢家集区、八公山区及凤台县这3个地区的规模效率值均有效,

表明这3个地区物流投入-产出结构是协调区域经济发展的,实现了区域物流规模状态的最优,无需进行调整。而剩下5个区域的规模效率值均处于[0.1,0.9],表明区域物流投入-产出规模并未抵达最优状态,物流规模程度的重新调整势在必行。

3.规模效率分析

由表4淮南市8个区域物流投入-产出规模效益可知,淮南市整体物流规模收益表现为递增趋势,其中谢家集区、八公山区及凤台县的规模收益处于不变的状态,区域物流效率的重心应聚集在现有资源如何利用与管理上。大通区和毛集实验区规模报酬递增,表明其物流产出增加的速率明显高于其投入值,故应适当增加物流投入的资源,并采用更加科学的方法加以利用。而其余地区规模报酬递减,,因此这些区域则应进行适当物流投入资源的调整,进一步完善资源分配,增强区域物流的管理水平。

4.投影分析

DEA无效的区域借助投影分析法,剖析物流相对效率无效的原因。

如图可知,田家庵区与寿县并不存在产出不足或是投入冗余的情况,说明其改革更应侧重物流管理机制体系上,以求能够发挥出区域物流的规模效益。潘集区、大通区和毛集实验区同时存在投入冗余和产出不足,尤其是毛集实验区在物流业产值和商品进出口额上均产出不足,而财力、人力投入以及基础设施建设上均出现冗余。对于毛集实验区而言,建议其精简物流从业人员,削减基础设施的固定资产投入以及财力投入,从而提高物流的产出。潘集区、大通区在投入资源上都存在冗余现象,因此应进一步加强物流投入的管理,优化区域物流结构,让物流资源的投入高效地转换为产出。

五、对策及建议

根据模型分析的结果,对淮南市乃至全国中小型城市区域物流的发展,本文提出以下具体建议。

1.多产业联动,实现物流资源分配合理化:坚持发挥市场、政府和企业三方的作用,推进物流产业协同健康的发展[9]。政府应从运输、交通和城市规划等宏观方面进行物流资源配置优化,避免因资源搭配不当而产生的冗余浪费[10]。

2.把握物流要素的应用,适当扩大规模:各区域需依照本身的实际状况,提高人财物投入的效率,完成各方投入资源的统筹兼顾。

3.推进区域间物流信息化建设:加快区域内物流资源共享与信息要素流动,进而合理地减少信息化成本,提高区域物流的投入-产出相对效率[11]。

4.着力培养高水平的电商物流人才:区域物流产出不足的客观原因是缺乏高层次高水平的电商人才进行物流资源的合理分配。因此可以与区域地方高校签订战略协议培养本土高水平人才;另一方面,也可利用优惠政策进一步引进人才,加强区域间的交流合作,使得物流人才发展制度化、系统化。

结语

本文应用数据包络分析法,就中小型城市的区域物流效率展开评估,细化了DEA的应用领域。文章以淮南市下属8个区县为实证对象进行横向对比,运用CCR模型和BCC模型进行淮南市各区县物流效率的评价和分析。当然本文也存在着体系指标、数据准确性等方面的瑕疵,对淮南市各区县物流效率的判断,也缺少物流效率的纵向比较只选取了2017年的数据。文章的最后给出物流效率不足的局部区域物流发展的提议,在某种程度上证实了模型的高效可靠性。

作者:不详 来源:网络
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