中國物流產業(yè)效率評價文獻綜述——基于數據包絡分析法

劉翠萍，李武

（1.中國礦業(yè)大學管理學院，江蘇徐州221116；2.江蘇建筑職業(yè)技術學院，江蘇徐州221116；3.加拿大溫莎大學奧德特商學院，安大略溫莎N9B 3P4）

中國物流產業(yè)效率評價文獻綜述——基于數據包絡分析法

劉翠萍1、2，李武3

（1.中國礦業(yè)大學管理學院，江蘇徐州221116；2.江蘇建筑職業(yè)技術學院，江蘇徐州221116；3.加拿大溫莎大學奧德特商學院，安大略溫莎N9B 3P4）

在對物流產業(yè)效率進行研究的文獻中，數據包絡分析法是一種常見的方法，來自中國知網期刊數據庫和美國科學網核心合集數據庫2006—2015年的62篇論文顯示，2009年后對中國物流業(yè)效率研究的文獻迅速增加，早期論文的被引頻次較高；文獻的主要研究內容包括物流業(yè)內部效率以及物流業(yè)與經濟之間的關系。在研究方法方面，以傳統(tǒng)的數據包絡分析模型為主，一些文獻對基本模型進行了拓展，部分文獻將數據包絡分析法與其他方法結合起來應用。通過對相關文獻的梳理，可以發(fā)現在研究方法、模型運用、變量選取、影響因素、資料來源、區(qū)域選擇、時間跨度等方面存在著相應的研究空白，未來的研究可以從相關環(huán)節(jié)進行突破。

數據包絡分析；物流產業(yè)；效率；綜述

一、引言

物流業(yè)是復合型的第三產業(yè)，是中國經濟新的增長點。相對于西方發(fā)達國家來說，中國物流行業(yè)起步較晚。劉曉紅（Liu）［1］認為，對中國物流產業(yè)重要性的認識始于21世紀初政府啟動物流業(yè)發(fā)展的浪潮。近年來，在國家繼續(xù)加強和改善宏觀調控政策的影響下，中國物流業(yè)得到了快速發(fā)展。全國社會物流總額從2004年的38.4萬億元逐年持續(xù)上升，2014年達213.5萬億元。社會物流總費用從2004年的2.9萬億元不斷增長到2014年的10.6萬億元；與GDP的比率從2004年的21.3%下降到2014年的16.6%，但仍遠高于美日德8%左右和全球平均3.6%的水平。在世界銀行發(fā)布的各國物流績效指數（LPI）報告中，2014年德國高居榜首，美國第九，中國大陸第二十八；2007年德國第三，美國第十四，中國大陸第三十。［2］可以看出中國物流業(yè)運行質量在逐步提高，但發(fā)展水平仍然偏低。蔡進［3］分析認為，我國物流業(yè)仍存在需要解決的一些問題。

鑒于此，學術界和實業(yè)界開始關注中國物流行業(yè)的運行狀況，分析物流業(yè)的產業(yè)效率和影響因素，尋求促進中國物流業(yè)發(fā)展的對策。眾多研究者認為，數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一個定量分析物流產業(yè)運行狀況的有效方法。DEA方法是由查恩斯（Charnes）等［4］開發(fā)的一種運籌學方法，以一個優(yōu)化的效率前沿面評價決策單元（Decision Making Unit，DMU）對多輸入多輸出的一組決策業(yè)務的效率。崔鷗曄［5］指出，DEA被廣泛應用于教育、醫(yī)療、金融、零售等不同行業(yè)效率的度量，在物流領域的應用始于21世紀初。本文旨在對數據包絡分析在中國物流產業(yè)中的應用研究進行綜述，根據主題詞檢索、被引次數與摘要閱讀相結合的方法，選取62篇論文作為分析的依據，以期為中國物流產業(yè)發(fā)展理順研究脈絡，為后續(xù)研究提供參考。

二、文獻計量分析

2016年1月8日以主題詞“物流（產）業(yè)（Logistics Industry）或區(qū)域物流（Regional Logistics）或城市物流（City Logistics）”并含“數據包絡分析（DEA或Data Envelopment Analysis）”，分別在中國知網（CNKI）期刊數據庫和美國科學網（Web of Science，WOS）核心合集數據庫進行檢索。在WOS中檢索到論文24篇，最早為薩爾基斯（Sarkis）［6］撰寫的關于美國主要機場運作效率的評價，篇名中含有“物流”的論文是哈斯（Haas）等［7］對逆向物流渠道管理效率分析的論文，有3篇論文是對中國物流效率的研究：周根貴（Zhou）等［8］分析中國第三方物流的效率及影響因素，吳華清（Wu）等［9］分析中國物流企業(yè)的運作效率，昊榮（Hao R）等［10］評價中國物流產業(yè)的經濟安全。在中國知網中檢索到論文171篇，最早為帥斌和杜文［11］對物流產業(yè)結構的評價。

采用被引次數與摘要閱讀相結合的方法對上述檢索出的論文進行第二次篩選，最后篩選出62篇，其中CNKI數據庫59篇，WOS數據庫3篇，如表1所示。

表1　所選62篇論文分析

（待續(xù)）

（續(xù)表1）

根據表2列出的基于刊名的論文數及百分比情況可以看出，刊發(fā)“DEA”與“中國物流產業(yè)”論文最多的期刊為《物流技術》，其次為《統(tǒng)計與決策》，再次為《軟科學》和《科技管理研究》，來自這四種刊物的論文占所選論文的41.93%。需要說明的是，《物流技術》是中國物流界較早的期刊之一，關注中國物流理論的研究；探求新方法衡量中國物流產業(yè)的發(fā)展是《統(tǒng)計與決策》的研究范圍；而《科技管理研究》和《軟科學》都強調科技、管理等跨學科的交融，探討中國社會經濟發(fā)展中的熱點和焦點。選自關注國內外流通領域的理論動態(tài)和發(fā)展方向期刊的論文占14.53%，包括《中國流通經濟》《中國市場》《物流工程與管理》《鐵道運輸與經濟》等，發(fā)表在這些期刊上的論文往往注重從新的視角運用DEA方法分析流通領域的問題。除了3篇論文發(fā)表在英文期刊外，其余38.71%的論文分散在經濟管理類刊物中，如《數量經濟技術經濟研究》《華東經濟管理》等。

值得一提的是，遍觀WOS數據庫，只有3篇符合本次檢索要求的論文，這可以從兩方面解釋：一是中國的物流業(yè)水平偏低，政策體系有待完善，需要立足全國、區(qū)域等視角進行宏觀領域的研究；二是歐美發(fā)達國家的物流業(yè)發(fā)展趨于成熟，有完善的保障體系，需要提高的是企業(yè)層面的物流與供應鏈管理，這是大部分外文期刊的關注點。

根據發(fā)表的年份，由表3可知，第一篇文章是2006年賀竹磬和孫林巖［12］發(fā)表在《科研管理》上的用DEA方法評價我國區(qū)域物流效率的論文。此后3年，相關主題方面的文章不多，直到2009年我國制定了物流業(yè)等十大產業(yè)振興規(guī)劃后，學術界對物流業(yè)的關注度快速提高。

判別文章研究價值的一個重要參數為被引頻次，表4為所選論文中被引用次數位居前20的文章，其中被引用最多的是以下幾篇：周根貴（Zhou）等［8］用DEA和分步回歸法分析我國第三方物流（3PLs）效率及影響因素，田剛等［15］用DEA和Malmquist指數分析中國物流業(yè)全要素生產率，劉滿芝等［16］用DEA和投影分析江蘇省城市物流效率，鐘祖昌［19］用三階段DEA分析中國物流業(yè)效率及環(huán)境因素的論文。應該說明的是，早期的論文顯示了較高的被引頻次，如賀竹磬和孫林巖［12］、惠玉蓉和董千里［14］等的論文。

表2　按刊名統(tǒng)計所選論文

表3　按年份統(tǒng)計所選論文

三、主要研究內容

由表1可以看出，所選論文的研究內容主要分為兩大類。一是針對物流業(yè)內部的分析，如物流業(yè)靜態(tài)動態(tài)效率及地區(qū)差異、效率影響因素、能源及生態(tài)效率等，相關論文53篇，占比達85.48%，說明中國物流產業(yè)內部存在著大量需要解決的問題，并獲得了學術界較高的關注度；二是對物流業(yè)與經濟之間關系的分析，包括鞏建國等［24］、高詹［56］、賀玉德等［68］關于區(qū)域物流與區(qū)域經濟協(xié)調度的研究，崔曉迪［27］對物流供需系統(tǒng)的協(xié)同度研究，樊敏［22］、施國洪等［23］、蘇秦等［28］、崔曉迪［35］、王軍等［41］對物流業(yè)與制造業(yè)、批發(fā)零售業(yè)關聯(lián)度的分析。

表4　所選論文被引頻次排名前20篇

由表1可知，隨著時間的推移，學者們開始用DEA方法剖析中國物流業(yè)發(fā)展深層次的問題。一是分析物流業(yè)的靜態(tài)效率（包括物流產業(yè)競爭力和可持續(xù)發(fā)展狀況）及地區(qū)差異，包括綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率、投入冗余、產出不足等，這是物流產業(yè)效率研究的基本點，也是深入分析的出發(fā)點。二是分析影響物流業(yè)效率的內部和環(huán)境因素，在周根貴（Zhou）等［8］分析了影響中國物流業(yè)效率的因素后，后續(xù)學者的研究不斷深入。三是分析物流業(yè)動態(tài)效率及地區(qū)差異，如田剛和李南［15］、莊玉良等［17］利用時間序列法分析中國物流業(yè)效率變化，尋找中國物流業(yè)效率差異和變動的原因，提出進行物流資源整合、各地協(xié)調發(fā)展的建議。四是分析物流業(yè)能源效率和非期望產出（碳排放、硫排放）等生態(tài)效率。作為振興中國經濟“十大規(guī)劃產業(yè)”之一的物流業(yè)，在快速發(fā)展的同時，需要進行產業(yè)結構調整，提高運行效率，改變以犧牲環(huán)境為代價的粗放式發(fā)展方式，走低碳化道路，這是近年來的研究熱點。如表1所示，王舒鴻等［26］分析了中國物流業(yè)能源效率，唐建榮等［43］分析了碳約束下的物流業(yè)效率，孟魁［49］、劉勇［52］、張誠等［57］、王玲［59］、周葉等［61］、張立國等［63］、田剛等［70］對中國物流業(yè)能源效率和生態(tài)效率問題進行了深入分析，提出中國物流業(yè)要實現可持續(xù)發(fā)展，節(jié)能減排是發(fā)展方向。五是分析外資對物流業(yè)效率的影響和物流產業(yè)經濟安全。隨著中國“一帶一路”戰(zhàn)略的推進，國際資本逐步注入中國物流產業(yè)，加快中國物流與國際物流的聯(lián)通，在有利于中國物流企業(yè)走向世界的同時，物流產業(yè)的安全問題也顯得越來越重要，如張寶友等［45］、李振杰［65］分析了外商投資對中國物流產業(yè)效率的影響，昊榮（HaoR）等［10］研究了中國物流產業(yè)的經濟安全問題。

四、數據包絡分析方法

DEA是用數學規(guī)劃模型對包括多個相同類型輸入輸出“部門”或“單位”（DMU）間的相對效率進行研究，并根據實際觀測的數據判斷DMU是否有效的一種評價方法，它不需要預先給出權重，結構簡單，使用方便。自1978年被提出以來，不同領域的研究者不斷擴充和完善DEA方法，并將其廣泛應用于不同行業(yè)及部門，物流產業(yè)也是DEA方法的應用領域。關于DEA不同模型及擴展，查勇［71］、庫克和塞福特（Cook&Seiford）［72］做了詳細論述；劉約翰（Liu J S）等［73］對DEA的研究前沿問題做了深入分析，在此不再贅述。

本文主要分析所選論文運用的研究方法，包括DEA模型、模型擴展及與其他方法結合的情況。

（一）DEA模型

用DEA方法評價物流產業(yè)的效率時，首要的問題是選擇什么模型，應依據不同的評價目的和限制條件選取不同的DEA模型。觀察表1可知，62篇論文中有45篇論文（72.57%）用傳統(tǒng)的DEA模型CCR、BCC或兩者并用，4篇論文用Malmquist指數模型，3篇論文用超效率（SUP）模型，使用帶約束錐的DEA（Sam-AHP）和SBM模型的論文各2篇，使用DEA差額變數法、改進型DEA（MDEA）、方向距離函數、環(huán)境DEA、交叉效率DEA、CRITICDEA賦權論文各1篇，這說明在運用DEA方法時，傳統(tǒng)模型占主導地位。而在DEA理論提出后，理論不斷完善，新模型不斷出現。劉約翰（Liu J S）等［73］總結了國際上DEA理論研究主線有十大類，主要的是Bootstrap和兩階段分析模型、非期望因素模型、交叉及排序模型、網絡、動態(tài)和SBM模型。如何把這些新模型用于分析中國物流業(yè)，揭示中國物流業(yè)更深層次的問題，是值得研究的新課題。由此可以提出第一個研究空白：

空白1：選擇合適的DEA新模型用于物流產業(yè)研究，以揭示中國物流產業(yè)更深層次的問題。

在應用傳統(tǒng)DEA模型的45篇論文中，中國物流業(yè)的靜態(tài)或動態(tài)效率、投入冗余及產出不足是其主要的研究內容，同時有26篇論文用CCR和BCC模型分析了物流業(yè)的綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率；在8篇應用CCR模型的論文中，有的獨立應用該模型分析物流業(yè)的單一指標（如綜合效率、與其他產業(yè)的協(xié)調度、生態(tài)效率等），有的與DEA的擴展模型和其他定量評價模型結合分析多項指標；應用BCC模型的11篇論文與此相似，有的分析單一指標，有的結合其他方法分析多項指標。

另外，CCR和BCC模型均包括投入導向和產出導向模型，投入導向模型研究的是在不改變產出數量下如何使投入最??；產出導向模型研究的是在不改變投入要素的條件下如何使產出最大。BCC投入導向和產出導向模型的求解結果不一定一致，因此在計算時需要對導向加以區(qū)分。在所選45篇論文中，同時用投入導向CCR模型和投入導向BCC模型的論文有22篇、獨立應用投入導向CCR模型的論文7篇，獨立應用投入導向BCC的論文10篇，投入導向CCR和產出導向CCR模型并用的論文2篇，獨立應用產出導向CCR模型的論文1篇，1篇論文產出導向CCR和BCC模型并用，有2篇論文沒有說明應用是投入導向還是產出導向模型。這說明以傳統(tǒng)DEA投入導向模型分析中國物流業(yè)問題的論文占比較高，應用產出導向和非徑向模型的論文較少。這主要是由于中國物流產業(yè)仍處于資源整合階段，需要決策者從供給側調整資源投入。由此提出第二、第三個研究空白：

空白2：缺少基于非徑向模型如加性DEA模型、SBM模型對中國物流產業(yè)效率的研究

空白3：缺少對投入導向、產出導向與非徑向模型的優(yōu)點和不足的比較研究

對于哪種DEA模型最適用于分析中國物流業(yè)能源效率和生態(tài)效率，學術界目前沒有共識。如在相關的10篇論文中，有4篇論文應用投入導向BCC模型、1篇論文應用投入導向CCR模型、1篇論文應用投入導向CCR和BCC模型，1篇論文應用CCR的投入導向和產出導向模型，還有丁斌和王琨［53］應用SBM模型、王玲［59］結合運用序列DEA與SBM模型、張立國等［63］應用投入導向MI模型，其中既有規(guī)模報酬不變模型，也有規(guī)模報酬可變模型。由此提出第四個研究空白：

空白4：評價含期望和非期望產出的物流業(yè)效率時，運用規(guī)模報酬不變或可變模型的關聯(lián)性、優(yōu)點和不足是什么。

分析區(qū)域物流與區(qū)域經濟協(xié)調度的模型有鞏建國等［24］帶偏好錐的DEA、高詹［56］的MI指數、賀玉德等［68］的CRITIC賦權DEA，崔曉迪［27］用CCRI&BCC-I分析了物流供需系統(tǒng)的協(xié)同度；分析物流業(yè)與制造業(yè)或批發(fā)零售業(yè)關聯(lián)度的模型有樊敏［21］的BCC-I模型、施國洪等［23］的CCR-I模型、蘇秦［28］的DEA差額變數法、崔曉迪［35］CCR模型、王軍［41］的CCR&BCC模型。這些都是對物流業(yè)與經濟關聯(lián)的分析，由此可以提出第五個研究空白：

空白5：哪種模型是分析物流業(yè)與經濟之間關系的最好方法。

（二）模型的拓展

如表1所示，有31篇論文針對研究目的對主要模型進行了拓展。在拓展的方法中，有8篇論文用MI法分析物流業(yè)的動態(tài)效率和地區(qū)差異；7篇論文用三階段DEA法（第一、第三階段用BCC-I模型，第二階段用SFA模型）分析影響物流業(yè)效率的環(huán)境因素；6篇論文用PA法分析投入冗余和產出不足；5篇論文用SUP法進行效率排序，其中1篇論文同時用了NIRS規(guī)模報酬分析；1篇論文用WA法分析影響因素和演化因素；1篇論文以DFM法分析松弛變量及無效改進；1篇論文以MDEA法分析松弛變量和效率排序；1篇論文用SBM方向距離函數和共同邊界法分析群組技術效率落差和變動狀況；1篇論文增加約束條件以控制非期望產出。由此提出第六個研究空白：

空白6：用不同拓展方法分析物流業(yè)動態(tài)效率、影響因素、松弛變量及效率排序的優(yōu)點和不足

（三）與其他方法的結合

DEA與其他方法結合分析中國物流業(yè)發(fā)展狀況是近年來趨勢之一，有36篇論文運用了相關方法，這些方法的使用可以分為三種情況：事前法，有11篇論文在用DEA方法之前用其他方法，占30.56%；事后法，有19篇論文在DEA方法之后用了其他方法，占52.78%；組合法，有9篇論文用其他方法與DEA形成的組合模型，占25%。這三種情況累計百分比超過了100%，是由于有3篇論文同時用了兩種方法，如潘濤［69］使用事前和事后法、蘇秦等［28］使用組合和事后法、魏靜等［32］使用事前法和組合法。

事前法主要用于構建輸入輸出評價指標體系。賀玉德和馬祖軍［68］分析指出了DEA模型對評價指標的主要要求。首先，指標數量有一定限制，運用時需要精簡指標，為減少變量的數量，有3篇論文使用主成分法（PCA），1篇論文使用層次分析法（AHP），1篇論文使用因子分析法（FA）；其次，指標間的邏輯關系需要確定，如2篇論文檢驗了指標的同向性，3篇論文分析了指標的相關性，1篇論文用P值和C-D生產函數檢驗了指標的合理性［62］。其中吳念蔚和汝宜紅［25］先對指標進行相關性分析，再進行PCA分析。由此提出第七、第八個研究空白：

空白7：哪種方法最適合減少變量的數量。

空白8：DEA法需要判別輸入輸出指標間的哪些邏輯關系。

事后法主要分析兩方面問題，一是影響物流業(yè)效率的因素，二是對效率值的分析。第一個問題所用的方法主要是回歸分析法，有12篇論文使用該方法，其中有6篇論文使用一般多元線性回歸法、3篇論文使用Tobit回歸法、2篇論文使用面板數據回歸法、1篇論文使用VAR和脈沖響應法；其次是C-D生產函數法，有2篇論文使用該方法；1篇論文用灰色系統(tǒng)理論建立動態(tài)驅動模型［69］；1篇論文用灰色關聯(lián)分析法［60］；1篇論文用均值和剔除法［55］。有2篇對影響因素的相關指標進行了皮爾森（Pearson）相關性分析。在效率值分析方面，有2篇論文做了收斂分析（CA），1篇論文進行了正態(tài)性和顯著性檢驗。同時用兩種方法的有：周根貴（Zhou）等［8］用了皮爾森相關分析法和一般多元線性回歸法、王健和梁紅艷［46］應用C-D生產函數和CA法、潘濤［69］應用灰色系統(tǒng)理論和皮爾森相關分析法。由此提出第九個研究空白：

空白9：缺少對影響物流業(yè)效率因素各種分析方法的比較

組合法主要用于分析物流業(yè)與經濟之間的關系。施國洪和趙曼［23］、王軍和曹麗新等［41］用DEA和交叉分析法評價物流業(yè)與制造業(yè)的協(xié)調發(fā)展情況；蘇秦等［28］、崔曉迪［35］用DEA和GRA法分析物流業(yè)與制造業(yè)的聯(lián)動情況；崔曉迪［27］用DEA和復合系統(tǒng)協(xié)調法評價區(qū)域物流供需的協(xié)同；高詹［56］用DEA和重心公式分析物流業(yè)效率與經濟重心演變的關系。有3篇論文用組合法分析物流能力和產業(yè)競爭力，如張寶友等［33］用DEA和單個指標比較法分析蘇浙兩省的物流業(yè)競爭力；魏靜和王江［32］用DEA和BP神經網絡組合模型構建城市物流能力指標體系并進行評價；徐興兵［66］用歐幾里德貼近度和DEA法對黃河中游地區(qū)的物流能力和效率進行比較。

五、決策單元和輸入輸出指標

在選擇具體的DEA模型之前，必須確定決策單元（DMU）和輸入輸出指標，決策單元數量下限一般是所選輸入輸出指標總數的2倍以上。下面分析所選論文的決策單元和輸入輸出指標選取情況。

（一）決策單元分析

選擇決策單元的過程也是確定參考集的過程。決策單元的選取應滿足“同類性”，即具有相同的目標和任務、相同的外部環(huán)境。由表1可知，所選論文決策單元的選取可以從經濟或地理區(qū)域和數據類型兩個維度進行分類。在經濟或地理區(qū)域維度中，以全國為決策單元的論文有30篇（48.39%）、以省域為決策單元的論文有14篇（22.58%）、以經濟區(qū)為決策單元的論文有10篇（16.13%）、以地級市為決策單元的論文有7篇（11.29%）、以滬深上市公司為決策單元的論文有1篇（1.61%）。在數據類型維度中，有32篇論文（51.61%）選取了省域數據、14篇論文（22.58%）選取年份數據、11篇論文（17.74%）選取地市級數據、3篇論文（4.84%）選取企業(yè)數據、1篇論文選取縣域數據、1篇論文選取經濟區(qū)數據；另有48篇論文使用其他類型的數據，其中使用面板數據的論文27篇（43.55%），使用截面數據的論文21篇（33.87%）。根據決策單元相同的外部環(huán)境要求，由此可以提出第十、第十一、第十二個研究空白：

空白10：在所選62篇論文中，只有3篇論文的數據來自企業(yè)，其他都來自統(tǒng)計部門的統(tǒng)計年鑒，這一方面是由于數據的可得性，另一方面說明基于企業(yè)數據研究的欠缺。

空白11：考慮到中國各省市區(qū)經濟發(fā)展水平、技術水平不同，選擇哪種經濟或地理區(qū)域更合適。

空白12：單純的截面數據只能反映物流業(yè)靜態(tài)效率；而所用面板數據、時間序列的時間跨度涵蓋2年至14年不等，要求既能反映物流業(yè)動態(tài)效率，又滿足相同技術條件，那么什么是合適的時間跨度。

（二）輸入輸出指標

輸入輸出指標的選取要考慮到能夠實現評價的目的，并且全面反映評價目的，此外，指標的聯(lián)系性及多樣性也要考慮。在表1中，有18篇論文（29.03%）選取了環(huán)境指標以分析物流業(yè)效率的影響因素。特別說明兩個方面：一是有10篇論文（16.13%）的決策單元數小于輸入輸出指標總數的2倍；二是關于物流業(yè)生態(tài)效率的碳排放指標，既有視其為投入指標，又有視其為產出指標，各3篇論文。由此提出第十三、第十四個研究空白：

空白13：當決策單元數小于輸入輸出指標總數的2倍時，是否能真實反映評價目的。

空白14：缺少對碳排放指標作為投入還是產出指標的定性分析。

六、結論

DEA是一種定量分析物流產業(yè)運行狀況的有效方法。所選62篇論文用不同的DEA模型或結合其他方法，分析了中國物流業(yè)內部、物流業(yè)與經濟之間關系情況。通過對所選論文的文獻計量分析、主要研究內容、DEA模型以及決策單元和輸入輸出指標的梳理，得出了14個研究空白，這需要研究者們的后續(xù)努力，以便更好地促進中國物流業(yè)發(fā)展。

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責任編輯：方程

The Literature Review on Efficiency Evaluation of the Logistics Industry in China using the Data Envelopment Analysis

LIU Cui-ping1，2and Kevin W LI3
（1.China University of Mining and Technology，Xuzhou，Jiangsu221116，China；2.Jiangsu Vocational Institute of Architectural Technology，Xuzhou，Jiangsu22116，China；3.OdetteSchoolofBusiness，UniversityofWindsor，Windsor，ON，CanadaN9B 3P4）

Data envelopment analysis（DEA）is a well-known and effective method for carrying out analysis on the efficiency of logistics industry.The authors conduct a literature review on recent research that has applied the DEA to assess and analyze the logistics industry in China.By searching the databases of CNKI and Web of Science，the authors examine 62 articles from the following dimensions:bibliometric，research content，DEA models and interfaces with other techniques，decision making units（DMUs）and input/output indices.It is found that，there are increasingly more literature focused on the efficiency of logistics industry.And，in terms of research method，the application of model，the choose of variables，the influencing factors，the sources of materials，the choose of region and time span，there are some gaps needed by be filled in by further research.

data envelopment analysis（DEA）；logistics industry；efficiency；review

F250

A

1007-8266（2016）11-0012-10

2016-08-27

國家自然科學基金“供應鏈管理中企業(yè)社會責任的戰(zhàn)略和運作決策理論與方法研究”（71572040）；江蘇省高校哲學社會科學基金“基于產業(yè)升級的江蘇區(qū)域物流資源整合策略研究”（2012SJB630014）

劉翠萍（1971—），女，安徽省潛山縣人，江蘇建筑職業(yè)技術學院副教授，中國礦業(yè)大學管理科學與工程專業(yè)博士生，主要研究方向為物流與供應鏈管理、區(qū)域物流等；李武（Kevin W Li）（1971—），男，河南省沁陽市人，加拿大溫莎大學奧德特商學院教授，主要研究方向為決策理論與方法、供應鏈管理、沖突分析與建模。