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    基于三階段DEA的供應(yīng)鏈試點城市物流產(chǎn)業(yè)效率研究

    2021-06-01 06:28:44
    物流技術(shù) 2021年5期
    關(guān)鍵詞:環(huán)境變量物流業(yè)試點

    (安徽大學(xué) 商學(xué)院,安徽 合肥 230601)

    0 引言

    隨著經(jīng)濟(jì)全球化不斷深化,供應(yīng)鏈在競爭中占有優(yōu)勢地位已經(jīng)成為一個國家經(jīng)濟(jì)競爭力的一個重要標(biāo)志。為加快供應(yīng)鏈的創(chuàng)新與應(yīng)用,2018 年商務(wù)部等8部門確定了55個供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點城市(以下簡稱供應(yīng)鏈試點城市)。而物流作為支持供應(yīng)鏈體系正常運轉(zhuǎn)的動脈,是一項將運輸、倉儲、郵政等諸多產(chǎn)業(yè)結(jié)合起來的復(fù)合型服務(wù)產(chǎn)業(yè)[1],研究供應(yīng)鏈試點城市的物流產(chǎn)業(yè)效率問題對于試點城市的良性發(fā)展有著重要作用。

    目前學(xué)術(shù)界采用了不同的方法測算物流效率,主流方法為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)及其改進(jìn)方法。李存斌,等[2]建立物流效率評價指標(biāo)體系,分析了城市物流效率低的原因。李勇輝,等[3]在DEA、因子分析法和熵權(quán)法的基礎(chǔ)上,提出了城市物流二階段理論框架。實證結(jié)果證明,績效高的城市具備更高的競爭力和效率。劉小平[4]用DEA 方法測算出湖北省物流規(guī)模效益仍需改進(jìn),并給出了對策建議。龔雪[5]建立以物流業(yè)規(guī)模和質(zhì)量產(chǎn)出為指標(biāo)體系的DEAMalmquist 指數(shù)模型,對中部六省物流效率進(jìn)行了評估。李雷[6]分析蘭州市物流效率時,加入了Tobit回歸模型,考慮單個影響因素對效率值的影響。

    以上文獻(xiàn)都從投入和產(chǎn)出的方面分析了城市物流效率,但是忽略了資源投入過程中環(huán)境的影響。為了考慮環(huán)境因素,馬明,等[7]選取了包含碳排放量非期望產(chǎn)出的指標(biāo),證明提質(zhì)增效和節(jié)能減排需要共同發(fā)展。李丹,等[8]運用了含非期望產(chǎn)出的DEASBM 模型和面板數(shù)據(jù)回歸,對物流效率進(jìn)行了測算和分解。王育紅,等[9]采用了Super-SBM 模型對長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省市的物流效率和影響因素進(jìn)行了刻畫,分析地區(qū)差異和時間演化特點。王書靈,等[10]應(yīng)用三階段DEA,對我國江浙滬地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行分析,得出在改善純技術(shù)效率的同時,規(guī)模因素也值得關(guān)注的結(jié)論。羅丹,等[11]從供應(yīng)鏈角度出發(fā),創(chuàng)新性地運用超效率三階段DEA評估港口物流績效。

    供應(yīng)鏈水平作為衡量地區(qū)或者國家經(jīng)濟(jì)競爭力的標(biāo)準(zhǔn)之一,近年來越發(fā)重要。測算和評估供應(yīng)鏈試點城市的物流績效有助于加快供應(yīng)鏈試點城市建設(shè)步伐,推動國家發(fā)展戰(zhàn)略實施。在已有的相關(guān)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中,運用DEA 方法對此進(jìn)行分析的文獻(xiàn)幾乎空白。因此,本文嘗試采用具有客觀性和系統(tǒng)性的三階段DEA模型,消除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響,對國家供應(yīng)鏈試點城市的物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行測算和評價,為未來的供應(yīng)鏈長遠(yuǎn)發(fā)展提供對策建議。

    1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

    1.1 三階段DEA模型

    為克服傳統(tǒng)DEA 模型的缺點,本文使用Fried,等[12]提出的三階段DEA模型。這種新的效率評價模型利用傳統(tǒng)DEA模型松弛變量,通過調(diào)整投入(或產(chǎn)出),將所有的決策單元調(diào)整到同等外部環(huán)境情況下,再次運用傳統(tǒng)DEA模型測算效率值,從而剔除外部環(huán)境變量與隨機(jī)誤差的影響。下面具體介紹三階段DEA模型。

    1.1.1 第一階段SBM模型。傳統(tǒng)的徑向DEA模型并不能消除松弛變量的影響,結(jié)果存在誤差,因此Tone[13]提出了能夠?qū)崿F(xiàn)松弛改進(jìn)的SBM 模型(Slack Based Measure,SBM)。一般的非導(dǎo)向SBM 模型歸納如下:

    根據(jù)試點城市物流產(chǎn)業(yè)效率測算的特點,本文選用投入導(dǎo)向的SBM 模型,將上述模型轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃后只取分子,得到的投入導(dǎo)向數(shù)學(xué)模型如下:

    其中ρ0為評估效率值,0≤ρ0≤1,m 與k 分別為投入要素與產(chǎn)出要素的指標(biāo)數(shù)量,λ為權(quán)重,x0,y0為投入變量與產(chǎn)出變量,s-為投入松弛。由于該方法不能完全消除外部環(huán)境變量的影響,因此本文需要對其進(jìn)行第二階段的SFA回歸分析。

    1.1.2 第二階段SFA 回歸。以投入導(dǎo)向為例,構(gòu)建SFA模型,將第一階段測算得到的投入松弛變量作為SFA模型的被解釋變量,外部環(huán)境變量與隨機(jī)誤差作為解釋變量進(jìn)行回歸分析。

    其中Snk為投入松弛變量;Zk為外部環(huán)境變量;βn為外部環(huán)境變量待估參數(shù),∫n(Zk;βn)表示環(huán)境變量對投入松弛影響的隨機(jī)前沿函數(shù);Vnk,Unk分別表示隨機(jī)誤差項和管理無效率,二者為混合誤差項。

    回歸分析的目的是為了剔除環(huán)境變量與隨機(jī)誤差的影響,將所有的決策單元調(diào)整到同等外部環(huán)境情況,在分離得到環(huán)境因素與隨機(jī)因素后,得到調(diào)整后的投入。調(diào)整公式如下:

    1.1.3 第三階段調(diào)整后的DEA模型。第三階段是以經(jīng)第二階段調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)代替原投入數(shù)據(jù)與原產(chǎn)出數(shù)據(jù)再次使用SBM模型進(jìn)行分析。由于調(diào)整到假定的同等外部環(huán)境情況下,測算得到的效率值將比單獨使用DEA模型得到的效率值更加切合實際。

    1.2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

    1.2.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)與環(huán)境變量。由于物流業(yè)屬于新興行業(yè),我國尚未對“物流業(yè)”的邊界和內(nèi)容進(jìn)行明確的規(guī)定。借鑒大多數(shù)文獻(xiàn)的處理辦法,本文選擇交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的數(shù)據(jù)來反映物流業(yè)的發(fā)展水平[14]??紤]數(shù)據(jù)的可衡量性、完整性,以及本文的研究目的,本文選取人力投入與財力投入作為投入指標(biāo),物流業(yè)產(chǎn)出與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出作為產(chǎn)出指標(biāo)。在外生環(huán)境變量中,本文選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支持力度和政府影響力三個變量作為環(huán)境變量。具體指標(biāo)體系見表1。

    表1 投入產(chǎn)出及環(huán)境變量評價指標(biāo)體系

    1.2.2 樣本及數(shù)據(jù)來源。鑒于數(shù)據(jù)的完整性要求以及部分供應(yīng)鏈試點城市數(shù)據(jù)缺失、滯后,本文選用其中數(shù)據(jù)較為完整的38個供應(yīng)鏈試點城市作為研究樣本。數(shù)據(jù)來源于2008-2019年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、2009-2018 年各供應(yīng)鏈試點城市國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計公報以及中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫,對于少量缺失數(shù)據(jù)采用插值法進(jìn)行補(bǔ)齊處理。

    2 實證分析

    2.1 第一階段SBM模型實證結(jié)果

    在第一階段選用SBM 模型,對于上文確定的原始投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行初始效率測評。運用DEASOLVER5.0軟件得到全國38個供應(yīng)鏈試點城市初始效率值及橫向、縱向的效率均值,由于篇幅限制僅列舉部分城市,計算結(jié)果見表2。

    表2 顯示,在整個樣本時間中,38 個城市綜合效率值普遍較低,大部分城市效率值都低于0.5,總效率均值為0.36,平均效率值最大的DMU為廣安,效率值均達(dá)到1,效率值最低的DMU為昆明,效率均值僅為0.05,二者相差懸殊。其中,北京、太原、哈爾濱、杭州、武漢等城市從2009 年開始物流業(yè)效率值呈上升趨勢,并且在2014-2015年間轉(zhuǎn)為下降趨勢,南京、南寧、廣安、昆明等地在2009—2018年之間物流業(yè)效率值變化幅度較為平緩。

    表2 第一階段2009-2018年各城市綜合效率值

    2.2 第二階段SFA回歸結(jié)果

    為剔除環(huán)境因素和隨機(jī)擾動項對供應(yīng)鏈試點城市物流產(chǎn)業(yè)效率測算的影響,本文在DEA 分析的第二階段,以第一階段測算出的物流業(yè)年末從業(yè)人數(shù)松弛量和物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額松弛量為被解釋變量,以人均GDP、物流業(yè)支出比重、地方財政支出比重為解釋變量,建立SFA 模型,使用Frontier 4.1 軟件進(jìn)行運算。運算得出的回歸系數(shù)為正,表示外部環(huán)境變量的增加會導(dǎo)致各投入變量浪費增加;回歸系數(shù)為負(fù),表示外部環(huán)境變量的增加會降低投入的浪費。SFA回歸結(jié)果見表3。

    從表3 可看出,單邊似然比檢驗LR 值均通過檢驗,表明使用SFA 回歸十分必要。下面對各環(huán)境變量進(jìn)行分析:

    表3 第二階段SFA回歸結(jié)果

    (1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。該變量與物流業(yè)年末從業(yè)人數(shù)松弛量的回歸系數(shù)為正;除2012 年、2013 年以外,物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額松弛量回歸系數(shù)均為正,說明人均GDP 的提高會使得物流業(yè)從業(yè)人員、物流業(yè)固定資產(chǎn)投資的投入出現(xiàn)冗余、浪費增加。反映出在部分發(fā)達(dá)城市,物流業(yè)的人力資源、財力資源相對充裕,投入過多而沒有得到合理的配置,導(dǎo)致綜合效率較低,例如北京、上海、深圳,綜合效率分別僅有0.201、0.217、0.269。

    (2)政府支持程度。在2009-2010 年和2013-2017年,回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù),這表示政府支持力度的提升有助于減少物流業(yè)從業(yè)人數(shù)和固定資產(chǎn)投資額的無效投資,提升資源配置效率;2011-2012 年和2018年,回歸系數(shù)均為正數(shù),這表示政府支持力度并沒有很好地發(fā)揮降低無效投入的作用。綜合十年回歸系數(shù)來看,政府支持程度在短期內(nèi)對物流行業(yè)的建設(shè)和發(fā)展具有促進(jìn)作用,但過多的投入會導(dǎo)致投入浪費,降低物流行業(yè)效率。

    (3)政府影響力。從分析結(jié)果觀察到,政府影響力與物流業(yè)從業(yè)人數(shù)和固定資產(chǎn)投資額之間的回歸系數(shù)絕大多數(shù)為正,表明政府提高物流業(yè)的財政水平,資源的投入水平也會隨之增加,吸引物流行業(yè)的勞動力和加大物流基礎(chǔ)建設(shè)力度。但是一旦資源沒有合理分配,過多的投入會造成資源的冗余,降低物流行業(yè)的管理效率,導(dǎo)致財政支出的浪費和物流業(yè)的發(fā)展緩慢。

    2.3 第三階段調(diào)整后DEA結(jié)果

    在第二階段對2009-2018 年供應(yīng)鏈試點城市的物流業(yè)投入要素進(jìn)行調(diào)整后,再次使用DEA-SOLVER5.0軟件并選用投入導(dǎo)向的SBM模型進(jìn)行測算,得出實際的綜合效率值見表4。

    調(diào)整前和調(diào)整后的綜合效率值有著顯著差異,說明本文選取的環(huán)境變量對城市物流業(yè)效率存在較大影響。對比表1與表4,北京、南京、上海、杭州等供應(yīng)鏈試點城市的物流業(yè)效率幾乎每年在調(diào)整后都有著不同程度的上升,說明這些城市的物流業(yè)效率整體水平被低估;景德鎮(zhèn)、亳州、焦作等供應(yīng)鏈試點城市的物流業(yè)效率幾乎每年在調(diào)整后都有著不同程度的下降,說明這些城市的物流業(yè)效率整體水平被高估;剔除環(huán)境因素后供應(yīng)鏈試點城市效率均值由0.369上升到0.392,提升了6.2個百分點,提升效果較為明顯。物流業(yè)效率提升幅度最高的前三名是北京(提升19 名)、南京(提升19 名)、杭州(提升18 名)。這說明這三個城市與其他城市相比,物流業(yè)效率值受環(huán)境因素影響的程度較大,未來物流業(yè)效率的提升具有較大潛力。物流業(yè)效率下降幅度最大的前三名是亳州(下降23名)、景德鎮(zhèn)(下降21名)、焦作(下降16 名)。這說明這三個城市的物流業(yè)發(fā)展環(huán)境優(yōu)于其他城市,即環(huán)境因素作用于物流業(yè)效率的效果非常明顯。

    表4 調(diào)整后各供應(yīng)鏈試點城市物流業(yè)綜合效率

    為了體現(xiàn)時間的變動性,對供應(yīng)鏈試點城市每年的綜合效率值進(jìn)行分析,從動態(tài)演化的角度分析全國范圍內(nèi)的物流業(yè)效率發(fā)展趨勢,結(jié)果如圖1所示。

    圖1 2009-2018年供應(yīng)鏈試點城市物流業(yè)綜合效率全國均值變化

    從圖1 可以看出,在調(diào)整投入變量之前,效率值呈現(xiàn)先增長后下降的趨勢,2018年有小幅度的上升;在調(diào)整后,效率值提升效果較為明顯,除2014 年與2018年外物流產(chǎn)業(yè)綜合效率值均呈現(xiàn)不同程度的上升。這一結(jié)果說明環(huán)境因素和隨機(jī)誤差對效率值有顯著影響。在2009-2015 年存在多次波動但波動幅度較小,而在2015 年以后,效率值呈現(xiàn)下降的趨勢,這表明近幾年供應(yīng)鏈試點城市物流業(yè)整體水平有所下降。

    3 結(jié)論及建議

    本文主要的研究結(jié)論有:(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支持程度、政府影響力等環(huán)境變量對物流業(yè)效率有顯著影響。其中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不利于物流業(yè)人力投入、財力投入的冗余減少,具有負(fù)向影響;政府支持在較大程度上有利于資源投入的冗余減少,具有正向影響;政府影響力大體上易引起資源投入浪費,具有負(fù)向影響。(2)將第一、三階段的物流業(yè)效率進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn),綜合效率值有著顯著差異,很多城市的效率值被低估或被高估,這說明使用三階段DEA方法進(jìn)行分析是合理的,在剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差后得到的效率值更加真實可靠。(3)不論是調(diào)整前還是調(diào)整后,供應(yīng)鏈試點城市的物流業(yè)效率值均較低。這說明供應(yīng)鏈試點城市物流業(yè)的整體效率較低,資源配置合理化水平有待提高。

    根據(jù)以上實證分析得出的結(jié)論,提出以下幾點建議:

    (1)合理整合與配置物流業(yè)資源。為提升物流產(chǎn)業(yè)效率,需對行業(yè)資源進(jìn)行合理配置,構(gòu)建互通平臺,減少資源浪費,同時也要防止因某項資源缺乏而影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展。加強(qiáng)物流業(yè)高素質(zhì)人才的培養(yǎng),為物流業(yè)發(fā)展提供新動力。

    (2)加強(qiáng)政府宏觀調(diào)控,明確物流業(yè)發(fā)展方向。政府制定的政策很大程度上影響著物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,政府干預(yù)也是形成產(chǎn)業(yè)特色的基礎(chǔ)。因此各試點城市政府應(yīng)結(jié)合城市現(xiàn)狀,找準(zhǔn)定位和自身優(yōu)勢,制訂一系列提高地方物流業(yè)水平的配套政策,為物流業(yè)的發(fā)展提供良好的外部環(huán)境。

    (3)因地制宜發(fā)揮物流優(yōu)勢,促進(jìn)供應(yīng)鏈降本增效。例如位于東北地區(qū)的試點城市應(yīng)穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品物流與供應(yīng)鏈,在冷鏈物流方面重點投入,位于西部地區(qū)的試點城市應(yīng)促進(jìn)物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),位于長三角地區(qū)的試點城市應(yīng)致力于推動制造業(yè)與物流服務(wù)業(yè)深度融合。

    本文仍存在一定的局限性,所選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)以及環(huán)境變量的數(shù)量較少,在今后的研究中將綜合采用多種研究方法,建立更加科學(xué)合理的指標(biāo)評價體系,以提高結(jié)論的準(zhǔn)確性,為國家供應(yīng)鏈試點城市的物流業(yè)效率評價提供更為完整的政策建議,促進(jìn)供應(yīng)鏈試點城市的實質(zhì)性發(fā)展。

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