基于DEA-Malmquist指數的我國物流企業(yè)投資效率評價

宋鋮佳，宋良榮 （上海理工大學 管理學院，上海 200093）

0 引 言

隨著我國物流基礎設施及信息技術的逐步完善，物流業(yè)已成為支撐國民經濟發(fā)展的先導性產業(yè)。有效投資是保證企業(yè)再生產順利進行的重要手段。投資效率的提升是謀求最高經濟效益的前提。從成本端看，物流企業(yè)需要在人力、物力、財力方面進行大量投資；從收入端看，物流行業(yè)競爭激烈，成本上漲短期內難以傳遞至價格層面，主要依賴于企業(yè)內部消化。因此，提高投資效率是物流企業(yè)高質量發(fā)展的驅動力。

孔訸煒等（2021）利用DEA方法對國內外24家物流企業(yè)的運營效率進行分析測算[1]。王文寅等（2021）從兩個方面分析物流企業(yè)的融資效率[2]。楊軍等（2020）利用DEA-Tobit模型探究我國物流企業(yè)的技術效率及其影響因素[3]。崔媛等（2020）利用交叉DEA模型研究我國上市物流公司的投資效率[4]。

總結現有文獻，學者對物流企業(yè)的研究大多數圍繞運營效率、技術效率等方面，鮮有學者從動態(tài)、靜態(tài)對投資效率進行研究。因此，本文利用DEA-Malmquist指數，選取50家物流上市企業(yè)作為樣本，利用2017—2021年這5年的數據對其投資效率進行分析，并針對性地提出意見，以期提高我國物流企業(yè)的投資效率。

1 研究方法

1.1 DEA模型

DEA模型是以多個投入指標和多個產出指標為根據，利用線性規(guī)劃方法對數個決策單元的相對效率進行評價的數量分析方法。DEA模型可以減少權重設置的主觀性，減輕主觀因素帶來的影響，亦可以對非效率的決策單元提供改進途徑。本文選擇投入導向的BCC模型。

1.2 Malmquist指數分析法

Malmquist指數分析法是建立在DEA模型基礎上的對全要素生產效率進行動態(tài)描述的分析方法，可以分解為技術效率變化指數和技術進步變化指數。在規(guī)模報酬可變的情況下，技術效率變化指數還可以分解為純技術效率變化指數和規(guī)模效率變化指數。該方法的優(yōu)點在于能夠對影響全要素生產效率的因素進行細分，從而分析導致變化的不同來源。

2 評價指標體系構建

2.1 指標選取

指標選?。ㄒ姳?）。

表1 物流企業(yè)資源配置效率評價指標體系

2.1.1 投入指標

物流企業(yè)的投資是對人力、物力、財力的投資。本文構建了包含資本投入、應付職工薪酬、營業(yè)成本的投入指標體系。資本投入是構建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金，此類資產是能為物流企業(yè)創(chuàng)造價值的重要資產。從某種意義上講，物流企業(yè)屬于勞動密集型企業(yè)，能否合理安排員工的工作內容將直接影響企業(yè)的效益，因此選擇應付職工薪酬來衡量人力投入。營業(yè)成本是物流企業(yè)經營過程中各類成本的總和，也歸屬為投入指標。

2.1.2 產出指標

企業(yè)投資的最終目的是實現經濟效益最大化。本文選取營業(yè)收入和利潤總額作為產出指標來衡量經濟效益。前者可以衡量企業(yè)日常生產經營活動產生的收入，后者則是衡量企業(yè)財務業(yè)績的重要指標。

2.2 數據來源及相關性檢驗

根據物流企業(yè)的定義和國泰安數據庫中證監(jiān)會2012版行業(yè)分類，本文選擇交通運輸、倉儲和郵政業(yè)下的50家物流企業(yè)作為決策單元。相關數據均來源于國泰安數據庫。

利用DEA模型進行測算需要滿足以下條件：首先，決策單元（DMU）的數量應超過投入指標與產出指標之和的2～3倍，本文決策單元個數符合要求。其次，為滿足投入、產出指標的非負要求，本文對存在負值的指標進行了標準化處理。此外，模型要求滿足“同向性”假定，本文利用Stata16.0軟件對樣本數據進行Pearson相關性檢驗，結果如表2所示，各變量之間存在顯著的相關性。

表2 投入、產出變量之間的Pearson相關系數

3 實證結果分析

3.1 靜態(tài)效率分析

通過DEAP2.1軟件得到2017—2021年各物流企業(yè)綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率的均值（如表3所示）。

表3 2017—2021年物流企業(yè)投資效率各項均值

續(xù) 表

從綜合效率看，50家物流企業(yè)的綜合效率值在0.493～1范圍內波動，波動幅度較大，最小值為春秋航空，說明其投資效率較低，需要調整投資投入以獲得最大投資效益。只有山西路橋、恒基達鑫、天順股份處于DEA有效狀態(tài)，多數企業(yè)處于DEA弱有效狀態(tài)且距離生產前沿面有一定的差距。對于不同的企業(yè)來說，純技術效率和規(guī)模效率均會對綜合效率產生影響。原因在于，我國物流行業(yè)形勢向好，企業(yè)紛紛涉足此領域，部分企業(yè)無限投資擴大規(guī)模以求獲得較高的市場占有率，結果適得其反；部分企業(yè)在擴大規(guī)模的同時忽略了經營管理模式和新技術的運用，導致投資結果不容樂觀，投資效率低下。

從規(guī)模報酬的角度看，2017—2019年期間，有60%～70%的物流企業(yè)處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，20%左右的物流企業(yè)處于規(guī)模報酬不變狀態(tài)，鮮有物流企業(yè)處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)。多數物流企業(yè)5年內均為規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，山西路橋、恒基達鑫、天順股份3家企業(yè)在5年內均處于規(guī)模報酬不變狀態(tài)，這意味著其投資狀況較穩(wěn)定，產生的經濟效益等于其投入要素的增加比例，應在保持現有優(yōu)勢的基礎上參考行業(yè)標桿對投資項目和投資規(guī)模進行優(yōu)化。從整體來看，物流企業(yè)的投資效率低下，存在投入冗余，應根據實際情況適當調整投資規(guī)模，避免盲目投資。圖1為2017—2019年物流企業(yè)規(guī)模報酬變動情況。

圖1 2017—2019年物流企業(yè)規(guī)模報酬變動情況

3.2 動態(tài)效率分析

物流企業(yè)2017—2021年投資效率動態(tài)變化指數如表4所示。分析全要素生產效率指數（tfpch）可知，2017—2021年物流企業(yè)全要素生產效率呈現先上升后下降的趨勢，除最后一年外全要素生產效率的值均小于1，5年內均值為0.980，投資效率下降2%，說明我國物流企業(yè)的投資效率整體呈現下降趨勢，未達到理想狀態(tài)。全要素生產效率值可以分解為技術效率變化指數（effch）和技術進步指數（techch）。分析二者的動態(tài)變化趨勢可知，前者呈現先上升后下降再上升的趨勢且均值大于1，后者呈現先下降后上升再下降的趨勢且均值小于1，說明技術進步指數是制約全要素生產效率的最重要因素，由此推斷，提高全要素生產效率的關鍵是提高技術進步指數。技術效率變化指數為純技術效率變化指數與規(guī)模效率變化指數之積，從整體來看，兩項指數的均值均大于1，說明物流企業(yè)在技術管理方面較為合理，能夠促進技術效率提升。

表4 2017—2020年我國物流企業(yè)Malmquist指數及分解情況

4 結論及建議

本文從靜態(tài)和動態(tài)兩個方面對我國50家物流企業(yè)2017—2021年的效率水平和演進趨勢進行研究，結果顯示：我國物流企業(yè)投資效率低下，絕大部分企業(yè)處于DEA無效及規(guī)模遞減狀態(tài)，只有極少數物流企業(yè)處于規(guī)模遞增狀態(tài)。建議如下。

4.1 提升投資水平，避免盲目投資

物流企業(yè)的規(guī)模效率與純技術效率會對其投資效率產生影響，過度投資與投資不足都會導致物流企業(yè)出現投資效率低下等問題。因此，物流企業(yè)管理者應在投資項目選擇方面下功夫，避免盲目投資。

4.2 合理規(guī)劃網點，優(yōu)化人員數量

國內部分物流企業(yè)存在規(guī)模效率遞減等問題，物流企業(yè)應摒棄通過擴大企業(yè)規(guī)模來創(chuàng)收的思維，管理者應高效合理地利用現有資源，精簡團隊，增強企業(yè)員工的業(yè)務能力。