我國物流企業(yè)運營效率及其影響因素研究

范志國 張少麟

摘要：近年來，我國物流行業(yè)快速發(fā)展。但是與發(fā)達國家相比，我國物流行業(yè)存在著明顯的效率低的問題。本文將先對2017-2019年的我國20家上市企業(yè)通過DEA模型進行效率的評價，然后對其運營效率的影響因素通過Tobit模型進行分析，得出結(jié)論并提出建議。旨在提高我國物流企業(yè)的運營效率。

Abstract： In recent years， China's logistics industry has developed rapidly. However， compared with developed countries， China's logistics industry has obvious problems of low efficiency. This article firstly evaluates the efficiency of 20 Chinese listed companies from 2017 to 2019 through the DEA model， then analyzes the factors affecting their operational efficiency through the Tobit model， and draws conclusions and makes recommendations. It aims to improve the operational efficiency of China's logistics enterprises.

關鍵詞：物流企業(yè);運營效率;DEA模型;Tobit模型

Key words： logistics enterprise;operation efficiency;DEA model;Tobit model

中圖分類號：F239.4? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）27-0254-02

0? 引言

物流業(yè)是具有基礎性意義，在國民經(jīng)濟中占有先導性地位的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)之一。近年來，我國物流行業(yè)快速發(fā)展。據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2011-2019年，我國物流總額穩(wěn)步增加。截止至2019年全年全國物流總金額達到了298.0萬億元，較2018年累計增長5.9%，更是超過2011年的158.4億元。遠遠超過同期國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長速度，物流產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為國民經(jīng)濟發(fā)展的“助推器”和“加速器”。然而，與發(fā)達國家相比我國物流企業(yè)投入高，效率低，仍有不小的差距。因此，對我國物流企業(yè)進行效率及其影響因素研究，找出效率低下原因，提出合理建議，促進物流行業(yè)整體健康良好發(fā)展。

1? 相關文獻綜述

目前，國內(nèi)外關于物流企業(yè)運營效率的研究主要在于研究方法的不同上。

1.1 以DEA為主要方法的研究

A.chames 和 W.cooper（1978）[1]創(chuàng)立了數(shù)據(jù)包絡分析（簡稱DEA），開始運用該方法對物流企業(yè)進行效率評價。Markovits-Somogyi（2014）[2]對歐洲的多家物流企業(yè)進行了效率評價和影響因素的分析，是通過在 DEA 模型與 DEA-PC 模型相比較的基礎上建立投入指標進行的。徐新聞（2015）[3]等構(gòu)建我國 31 個?。ㄊ小^(qū)）2007-2013年物流產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，提出組合DEA方法分析全國及區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)（TFP）的動態(tài)變化特征、投入產(chǎn)出要素對物流產(chǎn)業(yè)的影響程度及要素利用效率差異。陳焰，呂倩（2019）[4]以我國57家上市物流企業(yè)為研究對象，分別運用DEA法和Malmquist 指數(shù)法對其進行靜態(tài)和動態(tài)的效率研究，得出企業(yè)總體技術效率、純技術效率逐年增加。

1.2 其他方法

Shaik M.N.（2014）[5]主要研究的方向是逆向物流的效率，分析聚類到組中的有效影響因素，運用的方法是聚類分析和線性回歸法。張雅平（2018）對長江經(jīng)濟地區(qū)的物流企業(yè)運營效率進行了評價，運用的方法是主成分分析法和數(shù)據(jù)包絡模型相結(jié)合的方法。

2? 基于DEA模型的效率評價

2.1 DEA模型概況

DEA（Data Envelopment Analysis）也稱數(shù)據(jù)包絡模型法，1978年由美國著名運籌學家A.Charnes和W.W.Cooper提出，已廣泛運用與多個領域。它是一種線性規(guī)劃模型，根據(jù)多項多項投入和輸出指標，可對同類的單位決策單元進行有效的評價。相對于其他的方法（主成分分析法、作業(yè)基礎成本法等），DEA法更具有客觀性，它無須進行投入和產(chǎn)出之間的函數(shù)假設，也不用考慮量綱對其的影響，認為因素無法影響評價的結(jié)果。目前，比較常用的DEA模型有兩種，分別是CCR模型和BBC模型。CCR模型是在假設決策單元在規(guī)模報酬固定的情況下，用來衡量總效率，BBC模型在假設決策單元在規(guī)模報酬變動的情況下，用來衡量純技術效率和規(guī)模效率。本文由于要評價決策單元的綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率，因此將選擇BBC模型對決策單元進行分析。

2.2 評價指標的構(gòu)建

評價指標是否科學合理關乎著評價結(jié)果是否客觀正確，因此考慮構(gòu)建評價指標時應注意評價指標是否具有全面性、科學性、簡潔性、可比性等。

當前，學術界關于評價指標的構(gòu)建沒有統(tǒng)一的標準。但是輸入指標一般基于人力、物力、財力三方面考慮，關于投入指標，處于人力方面考慮為從業(yè)人員數(shù)，物力方面為固定資產(chǎn)總額，財力方面為營業(yè)總成本。輸出指標則定為凈利潤、營業(yè)總收入、主營業(yè)務收入。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文根據(jù)2019年上市公司行業(yè)分類指引所界定的物流上市公司，初步選取了在上交所和深交所上市的多家物流企業(yè)。后剔除了一些缺乏財務數(shù)據(jù)的一些公司，最終確定了20家物流上市公司作為樣本。

2.4 實證結(jié)果與評價

通過DEA中的BBC模型，利用MAXDEA軟件對選取的20家上市物流企業(yè)2017-2019年數(shù)據(jù)進行分析，得到20家上市企業(yè)的綜合技術效率值、純技術效率值、規(guī)模效率值。由結(jié)果可知，2017-2019年我國物流企業(yè)綜合效率仍舊不高，但是發(fā)展呈現(xiàn)出很好的趨勢。期間，不管是綜合效率還是純技術效率都呈現(xiàn)出穩(wěn)定的增長狀態(tài)，盡管增長幅度較小。韻達股份、建發(fā)股份、廈門象嶼等三家企業(yè)純技術效率和規(guī)模效率均達到有效，說明該三家企業(yè)相對于其他企業(yè)效率較高不需要在加大規(guī)模和投入。順豐股份、普路通等五家企業(yè)只在純技術效率上達到有效，但是在規(guī)模效率上未到達有效，需要進一步適當擴大規(guī)模達到有效。

3? 我國物流企業(yè)運營效率影響因素分析

3.1 Tobit模型概況

Tobit模型也稱樣本選擇模型，受限因變量模型，是因變量滿足某種約束條件下取值的模型，是由james tobit在1958年提出的。其模型形式如下，其中？滋j是隨機誤差項，Xj是定量解釋變量，Yj二元選擇變量。Tobit模型一個重要特點就是因變量是受限制的，只能在一定范圍內(nèi)被觀測到，此特點正好與物流企業(yè)運營效率介于0至1相符，因此對物流企業(yè)進行運營效率影響因素的分析可以選擇Tobit模型。

3.2 模型建立

其中i表示年份，j表示公司，β0表示常數(shù)項，β1、β2、β3、β4、β5、β6表示自變量的回歸系數(shù)，u表示回歸方程的誤差項，X1表示企業(yè)所在地區(qū)年能源消耗總量，X2表示企業(yè)的人力資源總量，X3表示企業(yè)所在地區(qū)的外貿(mào)總額，X4表示企業(yè)所在地區(qū)的物流基礎設施建設，X5表示企業(yè)的上市年限，X6表示企業(yè)所在地區(qū)的信息化水平，Y表示企業(yè)的運營效率。

3.3 實證結(jié)果與分析

根據(jù)所選取的指標數(shù)據(jù)，利用Eview6.0軟件對我國物流企業(yè)運營效率影響因素就行回歸分析，結(jié)論如下：①人力資源質(zhì)量，即物流企業(yè)本科生及以上學歷占全員數(shù)量與運營效率成正相關，也就是人力資源質(zhì)量越優(yōu)，物流企業(yè)運營效率越高，但是不顯著。②物流企業(yè)所在地區(qū)貿(mào)易總額與運營效率成正相關，且影響顯著。③物流基礎設施建設與運營效率成正相關，影響顯著。④企業(yè)上市年限與運營效率成正相關，但是未能顯著影響運營效率。這反映了我國物流企業(yè)早期發(fā)展困難，進程緩慢。⑤信息化水平與物流企業(yè)運營效率成正相關，但影響并不顯著。⑥所在地區(qū)的能源消耗量與運營效率成負相關，且影響顯著。

4? 結(jié)論

本文通過利用DEA模型對20家物流企業(yè)2017-2019年運營效率的評價和利用Tobit模型對運營效率影響因素的分析，現(xiàn)得出以下結(jié)論：①我國物流企業(yè)綜合運營效率低下，連續(xù)三年均未突破0.9，但是發(fā)展趨勢較好，連續(xù)三年都處于一個穩(wěn)定的增長狀態(tài)。此外，連續(xù)三年的規(guī)模效率都處于一個較高且穩(wěn)定的水準，但純技術效率缺差強人意。由此可以得出，綜合效率低下是由技術效率低下造成的。這表明我國物流企業(yè)在擴大自己規(guī)模的同時要注意質(zhì)量和效益，注重技術方面的發(fā)展。②物流企業(yè)所在地區(qū)貿(mào)易總額、物流基礎設施建設、所在地區(qū)能源消耗量對運營效率影響顯著，其中所在地區(qū)貿(mào)易總額、物流基礎設施建設呈正向影響，所在地區(qū)能源消耗量呈負向影響。企業(yè)上市年限、信息化水平對運營效率影響則不顯著，但是全為正向影響。

5? 建議

①減緩擴張，加大對質(zhì)量和效益的注重。由以上分析，可知影響我國物流企業(yè)總體效率的主要因素是技術效率。我國物流企業(yè)的規(guī)模已經(jīng)發(fā)展到了一個較好的階段，物流企業(yè)應該認清市場形勢，結(jié)合實際情況，把企業(yè)的發(fā)展重心由擴大規(guī)模轉(zhuǎn)移到更加注重對資產(chǎn)、薪酬、技術、管理等方面的改善。②加大人才培養(yǎng)力度，使企業(yè)整體素質(zhì)得到提高。我國物流企業(yè)員工高學歷人員大多存在于高層之中，占全部人比例很低。因此，我國物流企業(yè)首先應加大對人才的招聘，吸引更多的合適的物流人才加入自己的隊伍之中。其次，改善管理制度，剔除復雜多余的智能部門，通過定期的培訓加強高層人員的管理能力和基礎員工的專業(yè)能力，更好的做到人盡其才。③大力推動物流信息化建設，提高運作效率。從物流企業(yè)的發(fā)展來說，信息化可以大大提升物流企業(yè)運作效率，提高服務質(zhì)量。但是當前我國物流企業(yè)信息化建設與發(fā)達國家相比仍是處于原始階段，缺乏物流信息交流公共平臺和具有自主產(chǎn)權(quán)的信息系統(tǒng)。因此，推動信息化建設，培養(yǎng)既懂物流又懂信息的人才，搭建物流公共信息平臺，加強物流信息系統(tǒng)的開發(fā)，對物流企業(yè)提高運作效率尤為重要。④開展綠色物流，發(fā)展低碳經(jīng)濟。在對環(huán)境問題日益重視的今天，發(fā)展綠色物流，降低能源消耗成本不僅對環(huán)境保護有重要意義，更有利于企業(yè)提升運營效率。因此加快綠色物流的基礎設施建設，并且應加大對綠色環(huán)保技術的研發(fā)力度，注重對綠色物流人才的培養(yǎng)。

參考文獻：

[1]Cooper W W ，Charnes A ， Rhodes E . Measuring the efficiency of decision making units[J]. European Journal of Operational Research， 1978， 2（6）：429-444.

[2]Markovits-Somogyi R ，Bokor， Zoltan. Assessing the logistics efficiency of Europeancountries by using the DEA-PCmethodology[J].Transport，2014， 29（2）：137-145.

[3]徐新聞，鄧蕾，唐沙沙.基于組合DEA方法的中國物流產(chǎn)業(yè)效率研究[J].世界科技研究與發(fā)展，2015，37（06）：776-783，789.

[4]陳焰，呂倩.基于DEA和Malmquist的我國上市物流企業(yè)運營效率評價[J].物流技術，2019，38（07）：79-84.

[5]Shaik M N， Abdul-Kader W.Comprehensive performance measurement and causal-effect decision making model for reverse logistics enterprise[J]. Computers & Industrial Engineering， 2014， 68（1）：87-103.

[6]張雅平.基于PCA和DEA方法的長江經(jīng)濟帶物流效率評價研究[J].當代經(jīng)濟，2018（11）：52-57.

[7]馬仄國.管理統(tǒng)計一一數(shù)據(jù)獲取、統(tǒng)計原理、SPSS 工具與應用研究[M].北京：科學出版社，2017：315-326.

[8]顏波，向偉，石平.農(nóng)產(chǎn)品供應鏈中物聯(lián)網(wǎng)技術采納的影響因素分析[J].軟科學，2013，27（3）：22-26.

作者簡介：范志國（1963-），男，天津人，副教授，研究生導師，研究方向為物流管理、企業(yè)營銷戰(zhàn)略、消費者行為和品牌管理;張少麟（1996-），男，河南駐馬店人，碩士研究生，主要研究方向為供應鏈。