基于DEA-Tobit兩階段模型的我國物流企業(yè)運(yùn)營績效研究

摘 要：我國物流企業(yè)運(yùn)營的關(guān)鍵是提升物流效率，而提升其效率的第一步是需要明確究竟哪些因素影響了物流效率。論文以此為目的，選取我國60多家物流上市企業(yè)為決策單元，收集2016—2018年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA-Tobit兩階段模型，對我國物流上市企業(yè)的“投入-中間產(chǎn)出-最終產(chǎn)出”的兩個過程進(jìn)行DEA效率測算，并用Tobit回歸對影響運(yùn)營績效的因素進(jìn)行了分析，進(jìn)而打開影響物流企業(yè)運(yùn)營績效的黑箱。研究發(fā)現(xiàn)，有一半以上的物流企業(yè)在兩個階段中的投入有很大部分是無效的，并且導(dǎo)致我國物流企業(yè)整體運(yùn)營效率低下的原因很可能出在第二階段的運(yùn)營上，而且也實(shí)證驗(yàn)證了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地區(qū)物流周轉(zhuǎn)效率、企業(yè)高學(xué)歷員工和負(fù)債率對物流企業(yè)運(yùn)營績效的影響。根據(jù)研究結(jié)論，分別從政策和企業(yè)層面提出了優(yōu)化我國物流企業(yè)資源配置和提高運(yùn)營效率的策略建議。

關(guān)鍵詞：DEA兩階段模型；Tobit模型； 物流企業(yè)；運(yùn)營效率測評

中圖分類號：F253 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Research on Operation Performance of Logistics Enterprises in China Based on Two-Stage DEA-Tobit Model

KONG Hewei1 XIE Jiaping2 CHEN Qinan2 LIANG Ling3

（1. School of Economics and Management，Shanghai Open Univercity，Shanghai 200433，China；2. College of Business， Shanghai University of Finance amp; Economics， Shanghai 200433，China；3. School of Management， Shanghai University of International Business and Economics， Shanghai 201620，China）

Abstract：The first step to improve logistics efficiency which is the key to the operation of logistics enterprises in China is to clarify the influencing factors of logistics efficiency. This paper selects more than 60 listed logistics enterprises in China as the decision-making unit， collects the panel data from 2016 to 2018， uses the DEA Tobit two-stage model to calculate the DEA efficiency of the two processes， and uses Tobit regression to analyze the factors affecting operation performance. It is found that more than half of the logistics enterprises' investment in the two stages is ineffective， and the reason for the low overall operation efficiency of China's logistics enterprises is likely to lie in the operation of the second stage. The paper also empirically verifies the impact of regional economic development level， regional logistics turnover efficiency， highly educated employees and debt ratio on the operation line efficiency of logistics enterprises. According to the research conclusions， this paper puts forward strategic suggestions to optimize the resource allocation and improve the operation efficiency of China's logistics enterprises from the policy and enterprise levels.

Key words： two-stage DEA model；Tobit model；logistics enterprise， operation efficiency evaluation

0 引言

隨著我國加速市場化進(jìn)程，服務(wù)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中所占的比重越來越大，物流業(yè)作為其中的支柱性行業(yè)，受到了社會中各利益相關(guān)者的普遍關(guān)注。2010年至2018年，我國社會物流總額從125.4萬億元上升至283萬億元（2018年《中國物流年鑒》），每年約有10.5%的復(fù)合增長率，物流總額的GDP占比從17.8%下降至14.8%?？梢?，在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，隨著物流需求的增長，物流效率也在提升。橫向比較看，發(fā)達(dá)國家的效率水平普遍低于10%，由此可見，我國的物流企業(yè)尚有較大的提升空間。

DEA作為一種效率評價方法，與Tobit的結(jié)合使用也備受國內(nèi)外學(xué)者的青睞。羅俊浩等采用了DEA-Tobit兩階段模型對我國的上市物流企業(yè)、港口和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的運(yùn)營效率進(jìn)行了評價，并利用資產(chǎn)、職工薪酬、職工人數(shù)和原材料等作為投入指標(biāo)，以利潤總額、營業(yè)收入、產(chǎn)品數(shù)量和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等作為產(chǎn)出指標(biāo)，并選取上市年限、當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)形勢和資產(chǎn)負(fù)債率作為內(nèi)外部影響因素。李蘭冰和劉秉鐮運(yùn)用DEA-Malmquist模型研究了物流企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營效率，最后利用Tobit回歸模型識別了影響企業(yè)效率的重要因素。由此可以看出，DEA-Tobit模型在國外的應(yīng)用已經(jīng)較為廣泛，研究者不僅可以利用DEA模型測量效率，也可以運(yùn)用Tobit回歸模型解釋內(nèi)外部因素對效率的影響機(jī)制。

本文采用DEA-Tobit兩階段法對我國物流企業(yè)進(jìn)行評價研究，第一階段計算所選定的上市物流企業(yè)運(yùn)營效率值，并詳細(xì)分析各公司的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率；第二階段將計算出來的效率值作為因變量，使用Tobit回歸模型對我國上市物流企業(yè)運(yùn)營效率的影響因素進(jìn)行分析。

1 構(gòu)建物流企業(yè)經(jīng)營效率評價指標(biāo)體系

國內(nèi)外的研究主要根據(jù)決策目標(biāo)設(shè)計相應(yīng)的指標(biāo)體系，本文在此基礎(chǔ)上采用R分析匯總了物流企業(yè)的評價指標(biāo)，并對每個指標(biāo)出現(xiàn)的頻率進(jìn)行匯總，如圖1所示。

根據(jù)網(wǎng)格圖的描述，文獻(xiàn)中投入產(chǎn)出指標(biāo)體系的選取主要采用企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)，頻率較高的有主營業(yè)務(wù)成本、各項(xiàng)費(fèi)用（銷售費(fèi)用、管理費(fèi)用、財務(wù)費(fèi)用等）、固定資產(chǎn)凈值、職工人數(shù)、職工薪酬。而在物流企業(yè)的DEA效率評價分析中，較少采用培訓(xùn)投資、倉儲空間、設(shè)備數(shù)量作為決策單元的投入指標(biāo)，其主要原因是這方面的投入指標(biāo)數(shù)據(jù)難以獲取、準(zhǔn)確度較低。產(chǎn)出指標(biāo)較高的有主營收入、凈利潤、每股收益以及顧客滿意度，然而財務(wù)產(chǎn)出指標(biāo)如應(yīng)收賬款凈額、現(xiàn)金凈流量盡管數(shù)據(jù)便于收集，但因?yàn)椴皇瞧髽I(yè)經(jīng)營績效評價的最終產(chǎn)出，所以不作為對物流企業(yè)做效率評價分析時的產(chǎn)出指標(biāo)。

本文根據(jù)文獻(xiàn)中投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)頻率并結(jié)合物流企業(yè)的特征選取7個相適宜的評價指標(biāo)，固定資產(chǎn)凈額、營業(yè)成本、職工薪資和管理費(fèi)用為第一階段的投入指標(biāo)，應(yīng)收賬款凈額和主營成本為兩階段的中間指標(biāo)，凈利潤為第二階段的產(chǎn)出指標(biāo)，如表1所示。

2 經(jīng)營過程效率評價及結(jié)果分析

由于物流企業(yè)的投入產(chǎn)出存在滯后性等特征，本文將采用投入導(dǎo)向的滯后兩階段DEA-Tobit模型進(jìn)行分析。

2.1 數(shù)據(jù)來源及樣本選擇

根據(jù)2018年新修訂的《上市公司行業(yè)分類指引》，本文從鐵路、道路、水上、航空四種運(yùn)輸業(yè)，以及裝卸搬運(yùn)和其他運(yùn)輸代理行業(yè)，同時加入倉儲業(yè)、郵政業(yè)等具有較強(qiáng)代表性的行業(yè)中篩選出主營業(yè)務(wù)以物流、運(yùn)輸為主的企業(yè)的物流數(shù)據(jù)。由于樣本數(shù)據(jù)要使用兩個模型進(jìn)行處理，為保證評價效果的準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)分析的可行性，剔除三年數(shù)據(jù)存在缺失、停牌或者數(shù)據(jù)出現(xiàn)復(fù)制的企業(yè)，并按照 DEA 的要求，滿足DMU數(shù)量大于投入與產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量和的2倍，最終得到60個研究樣本，如表2所示。

2.2 樣本數(shù)據(jù)分析

以該60個上市物流企業(yè)2016—2018年的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)對應(yīng)的基礎(chǔ)財務(wù)數(shù)據(jù)，按照時間序列進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)，各個上市物流企業(yè)的職工薪資變化差異較小，主營業(yè)務(wù)成本普遍呈現(xiàn)穩(wěn)定增長的趨勢，而各企業(yè)的凈利潤變化則較大。物流企業(yè)間對比發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)凈額差異最大，且各指標(biāo)的離散程度都很高，這表明上市物流企業(yè)之間具有較大的規(guī)模差異，一定程度反映了物流企業(yè)的經(jīng)營管理水平。在選取數(shù)據(jù)時，去掉了包含負(fù)數(shù)的決策單元，保證各指標(biāo)都具有同向性，因此運(yùn)用Eviews軟件對所選指標(biāo)進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析，結(jié)論如表3所示。

上述相關(guān)性檢驗(yàn)為Plt;0.01水平下的雙側(cè)檢驗(yàn)，表3中的檢驗(yàn)結(jié)果顯示各投入產(chǎn)出指標(biāo)之間均具有正相關(guān)關(guān)系，滿足DEA模型建立評價指標(biāo)的要求。

2.3 效率分析

接下來采用DEAP2.1軟件進(jìn)行效率分析，采用投入導(dǎo)向的滯后DEA-BCC模型對我國上市物流企業(yè)的經(jīng)營效率進(jìn)行分析，計算出上市物流企業(yè)的純技術(shù)效率、規(guī)模效率以及兩階段綜合技術(shù)效率。

2.3.1 第一階段效率

首先對2016年我國60家上市物流企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行第一階段的處理。在BCC模型中，當(dāng)純技術(shù)效率小于1或規(guī)模效率小于1時，都說明企業(yè)具有技術(shù)無效性。從分析結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)綜合技術(shù)效率有效的僅有11家，僅占總樣本企業(yè)數(shù)的18.3%，均值為0.677。其中：規(guī)模效率有效的11家，均值為0.857；純技術(shù)效率有效的21家，占比35%，均值為0.789。此外，有17家物流企業(yè)的綜合技術(shù)效率得分小于0.5，說明這些公司的資本投入有一半以上沒有得到有效利用，說明我國上市物流企業(yè)的運(yùn)營效率有待提高。

從行業(yè)來看，鐵路運(yùn)輸行業(yè)中綜合技術(shù)效率有效的有三家企業(yè)，它們上市較早，發(fā)展較為成熟，因此企業(yè)在前期通過運(yùn)營與管理已逐漸形成了一套完整的經(jīng)營體系；公路運(yùn)輸行業(yè)綜合技術(shù)效率有效的有6家，占了整個物流企業(yè)技術(shù)有效的54.5%，而海運(yùn)、空運(yùn)以及倉儲類企業(yè)得分為1的情況很少。從規(guī)模報酬分析結(jié)果來看，有36家企業(yè)是因?yàn)橥度氩蛔愣斐梢?guī)模遞增（drs），13家企業(yè)因?yàn)橥度脒^多而規(guī)模遞減（irs）。由于物流企業(yè)早期基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需要大量的投入，形成完整成熟的物流供應(yīng)鏈也需要整合大量的時間和資源，但待完成并開展業(yè)務(wù)后邊際成本大幅度下降，因此遞減的平均成本使企業(yè)實(shí)現(xiàn)了規(guī)模報酬遞增和規(guī)模經(jīng)濟(jì)。另一方面，上市物流企業(yè)呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞減的現(xiàn)象主要因?yàn)楝F(xiàn)代物流企業(yè)大多都經(jīng)過企業(yè)合并或者企業(yè)經(jīng)營多種業(yè)務(wù)影響企業(yè)的管理效率，同時也跟投入的生產(chǎn)要素有關(guān)。

2.3.2 第二階段效率

在“中間產(chǎn)出—最終產(chǎn)出”的第二階段，以主營業(yè)務(wù)收入、應(yīng)收賬款凈額作為第二階段的投入指標(biāo)，凈利潤作為產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行計算。從整體平均得分結(jié)果分析，綜合技術(shù)效率為0.205、純技術(shù)效率為0.382、規(guī)模技術(shù)效率為0.538，第二階段在同樣的投入產(chǎn)出比例下，企業(yè)的投入分別至少可以降低61.8%和46.2%，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的管理水平和生產(chǎn)規(guī)模。從單個企業(yè)的得分情況看，在技術(shù)效率前沿面上的企業(yè)只有鹽田港和山東高速兩家企業(yè)，占DMU總數(shù)的3.3%，它們?nèi)?xiàng)得分均為1。其余企業(yè)的效率結(jié)果都不理想，并且多數(shù)企業(yè)的綜合技術(shù)效率處在0.1～0.2區(qū)間范圍內(nèi)，說明第二階段的企業(yè)綜合技術(shù)效率整體偏低。相比于第一階段，大部分物流企業(yè)在第二階段的運(yùn)營效率較低，除了規(guī)模報酬為1的兩家企業(yè)，有4家上市物流企業(yè)的規(guī)模報酬遞減，其余企業(yè)的規(guī)模報酬遞增，這些都有可能降低物流企業(yè)整體階段的效率。

2.3.3 綜合階段效率

由兩個階段的綜合效率得分可知，有一半以上的企業(yè)綜合效率得分低于0.5，且樣本的綜合效率均值只有0.441，表明它們在兩個階段中的投入有很大部分是無效的，并且結(jié)合兩個子過程的得分情況來看，導(dǎo)致我國物流企業(yè)整體運(yùn)營效率低下的原因很可能出在第二階段的運(yùn)營上?？傮w而言，我國上市物流企業(yè)各項(xiàng)投入指標(biāo)的實(shí)際值和產(chǎn)出值間存在較大的差距，當(dāng)產(chǎn)出水平既定時企業(yè)投入的資源則顯得相對擁擠，從而無法充分利用投入的資源，造成資源浪費(fèi)并導(dǎo)致第二階段中綜合技術(shù)效率值過低。此外，現(xiàn)代各物流企業(yè)的經(jīng)營項(xiàng)目不單單集中在物流服務(wù)行業(yè)，也會涉及其他領(lǐng)域，這也會對企業(yè)綜合技術(shù)效率產(chǎn)生影響。

3 效率影響因素實(shí)證檢驗(yàn)

3.1 研究假設(shè)

通過第三節(jié)的DEA效率分析，本文創(chuàng)新性提出了四種內(nèi)外部影響因素，分別為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地區(qū)物流周轉(zhuǎn)效率、企業(yè)高學(xué)歷員工數(shù)量和企業(yè)負(fù)債率，并依據(jù)這四種影響因素提出4個假設(shè)。

3.1.1 地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 （GDP）

任何企業(yè)、個人都是在一定的經(jīng)濟(jì)、政治、文化等制度環(huán)境下成長和發(fā)展起來的，已有的文獻(xiàn)也驗(yàn)證了地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對企業(yè)成長有著顯著正向影響作用，如鄧學(xué)平等實(shí)證檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對旅游業(yè)有顯著促進(jìn)作用。因此，本文提出以下假設(shè)：

H1：地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對物流企業(yè)運(yùn)營效率有正向影響。

3.1.2 地區(qū)物流周轉(zhuǎn)效率

從全局來看，地區(qū)良好的基礎(chǔ)設(shè)施可以促進(jìn)區(qū)域間物流企業(yè)積極協(xié)同發(fā)展，從而加快當(dāng)?shù)氐奈锪鬟\(yùn)轉(zhuǎn)效率，減少對企業(yè)行為的束縛和限制，進(jìn)一步提高物流企業(yè)的運(yùn)營效率。因此，本文認(rèn)為地區(qū)物流運(yùn)轉(zhuǎn)效率對物流企業(yè)運(yùn)營有著重大影響作用，并提出以下假設(shè)：

H2：地區(qū)物流周轉(zhuǎn)效率對物流企業(yè)運(yùn)營效率有正向影響。

3.1.3 企業(yè)高學(xué)歷員工

顏曉暢提出人才戰(zhàn)略對企業(yè)的推動作用較為明顯，并且人力資本管理水平的落后嚴(yán)重制約了運(yùn)營效率的進(jìn)一步提高，可見員工與企業(yè)的日常運(yùn)營息息相關(guān)，尤其是具有高學(xué)歷的中上層管理者的重大戰(zhàn)略決策和規(guī)劃將影響企業(yè)的命運(yùn)和前途。因此，本文提出以下假設(shè)：

H3：企業(yè)高學(xué)歷員工數(shù)量對物流企業(yè)運(yùn)營效率有正向影響。

3.1.4 企業(yè)負(fù)債率

企業(yè)可以利用負(fù)債增加獲利機(jī)會，但若負(fù)債過高可能會使企業(yè)資金鏈斷裂，嚴(yán)重影響企業(yè)的正常經(jīng)營活動。因此，企業(yè)的負(fù)債率最好保持在合理水平，既能保證企業(yè)持續(xù)獲得資金支持，又能保障企業(yè)安全存續(xù)。王琴梅等指出企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率的降低，提高了國有企業(yè)的資產(chǎn)運(yùn)營效率。因此，本文提出以下假設(shè)：

H4：企業(yè)負(fù)債率對物流企業(yè)運(yùn)營效率有負(fù)向影響。

結(jié)合國內(nèi)外文獻(xiàn)，以及Tobit回歸模型適用于受限因變量模型的特點(diǎn)，本文選用了Tobit模型并使用Stata15.0軟件對綜合階段中影響我國物流上市企業(yè)的內(nèi)外部因素進(jìn)行回歸分析。

3.2 獲取數(shù)據(jù)與變量描述

影響因素中的地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（gdp）和地區(qū)物流周轉(zhuǎn)效率（ops）從《中國統(tǒng)計年鑒》獲得，企業(yè)高學(xué)歷員工（edu）和企業(yè)負(fù)債率（det）從上市公司年報獲得，時間跨度均為2016—2018，并在數(shù)據(jù)清洗過程中作算術(shù)平均處理。

3.3 DEA效率影響因素的Tobit回歸分析

本文選取的變量均是截面數(shù)據(jù)，不存在時間序列，并且由于被解釋變量是受限因變量，其取值范圍限定在0～1，因此本文選用混合Tobit回歸模型列出以下回歸方程：

TE=α+β1gdp+β2ops+β3det+β4edu+

PTE=α+β1gdp+β2ops+β3det+β4edu+" " " （式1）

SE=α+β1gdp+β2ops+β3det+β4edu+

本文使用Stata15.0軟件考察各潛在因素對物流企業(yè)兩階段綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率的影響，結(jié)果如表4所示。

從結(jié)果中可以看出，除了個別指標(biāo)的純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率沒有得到驗(yàn)證，其他假設(shè)都通過了顯著性檢驗(yàn)，具體如下：

（1）地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對我國物流上市企業(yè)的綜合技術(shù)效率有著非常顯著的影響（Plt;0.01），系數(shù)接近0。雖然在系數(shù)方面有所偏差，但與本文的整體假設(shè)呈一致性狀態(tài)，究其原因可能與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平本身數(shù)據(jù)性質(zhì)有關(guān)。GDP是一個宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，而綜合技術(shù)效率是微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，兩者之間的系數(shù)可能損失部分解釋能力。另外，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對純技術(shù)效率和規(guī)模效率均無顯著影響。

（2）地區(qū)物流周轉(zhuǎn)效率對我國物流上市企業(yè)的綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率均有顯著正向影響（plt;0.05；plt;0.01），系數(shù)均接近于0。這也驗(yàn)證了之前提出的假設(shè)，即提高地區(qū)物流周轉(zhuǎn)效率可以促進(jìn)區(qū)域協(xié)同，進(jìn)一步提升企業(yè)運(yùn)營效率。但是，地區(qū)物流周轉(zhuǎn)效率對企業(yè)純技術(shù)效率無顯著影響。

（3）企業(yè)高學(xué)歷員工數(shù)量顯著正向影響我國物流上市企業(yè)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率（plt;0.10；plt;0.01；plt;0.10），系數(shù)均接近于0。值得注意的是，在三個效率中，企業(yè)高學(xué)歷員工對純技術(shù)效率的影響最為顯著。由此可以看出，企業(yè)增加高學(xué)歷員工數(shù)量不僅能夠提升企業(yè)的綜合效率，而且對企業(yè)的管理協(xié)同和技術(shù)提升都有很大的幫助。

（4）企業(yè)負(fù)債率對我國物流上市企業(yè)綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率均有顯著抑制作用（plt;0.05；plt;0.10），其系數(shù)分別為-0.025和-0.0159，說明企業(yè)負(fù)債過高會使企業(yè)“負(fù)重”前行，不僅影響到企業(yè)日常運(yùn)營，也對企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生了負(fù)向影響，但企業(yè)負(fù)債率對規(guī)模效率的影響并不顯著。

4 結(jié)語

本文首先運(yùn)用多階段DEA模型，對我國物流上市企業(yè)的“投入—中間產(chǎn)出—最終產(chǎn)出”兩個過程進(jìn)行測算；而后根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，并結(jié)合現(xiàn)實(shí)情境，本文得出以下結(jié)論和對策建議：

4.1 DEA模型分析的結(jié)論與總結(jié)

根據(jù)“初始投入—中間產(chǎn)出”第一階段的測算結(jié)果來看，綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率三者的均值分別為0.677、0.789、0.857，這說明在各物流企業(yè)投入產(chǎn)出比例不變的情況下，如果要分別達(dá)到最優(yōu)管理水平和生產(chǎn)規(guī)模，投入比例分別可至少降低21.1%和14.3%。其中，有11家企業(yè)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率得分都達(dá)到了1，處在技術(shù)效率前沿面上，占DMU總數(shù)的18.3%，且大部分集中在鐵路、高速等內(nèi)陸運(yùn)輸行業(yè)，海運(yùn)和空運(yùn)相對較少。此外，有17家物流企業(yè)的綜合技術(shù)效率得分小于0.5，說明這些公司的投入資產(chǎn)有一半以上無法發(fā)揮作用。在規(guī)模報酬方面，有36家企業(yè)是因?yàn)橥度氩蛔愣斐梢?guī)模遞增（drs），13家企業(yè)因?yàn)橥度脒^多而規(guī)模遞減（irs）。

根據(jù)“中間產(chǎn)出—最終產(chǎn)出”第二階段的測算結(jié)果來看，綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率分別為0.205、0.382、0.538。也就是說，企業(yè)在第二階段若保持投入產(chǎn)出比例不變來達(dá)到最優(yōu)管理水平和生產(chǎn)規(guī)模，投入比例至少可分別降低61.8%和46.2%。其中，只有鹽田港和山東高速兩家企業(yè)三項(xiàng)得分都為1，處在技術(shù)效率前沿面上，占DMU總數(shù)的3.3%，其余絕大部分企業(yè)均有較大的提升空間。相比于第一階段，大部分物流企業(yè)在第二階段的運(yùn)營效率較低，規(guī)模報酬處于遞增或遞減狀態(tài)，這也有可能降低物流企業(yè)整體階段的效率。

最后，從兩個階段的綜合效率得分來看，有一半以上的企業(yè)綜合效率得分低于0.5，表明它們在兩個階段中的投入有很大部分是無效的，并且結(jié)合兩個子過程的得分情況來看，導(dǎo)致我國物流企業(yè)整體運(yùn)營效率低下的原因很可能出在第二階段的運(yùn)營上。

4.2 Tobit回歸分析的結(jié)論與總結(jié)

構(gòu)建Tobit模型對影響上市物流企業(yè)整體運(yùn)營效率的內(nèi)外部因素進(jìn)行分析，可以看到外部因素如地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r（GDP）和地區(qū)物流運(yùn)轉(zhuǎn)效率均對物流企業(yè)的運(yùn)營效率有著顯著正向影響。雖然系數(shù)都較小（均小于0.000），但是宏觀制度力量的影響是不容忽視的。內(nèi)部因素如企業(yè)員工學(xué)歷對物流上市企業(yè)的運(yùn)營效率也有著顯著正向影響作用。這也說明，高學(xué)歷的優(yōu)質(zhì)員工對公司成長有很大的助力。而內(nèi)部負(fù)債則嚴(yán)重影響了企業(yè)的日常運(yùn)營，這也驗(yàn)證了公司負(fù)債過多會使企業(yè)“負(fù)重”前行，無法在經(jīng)營過程中大展拳腳。

因此，綜合來看，經(jīng)過兩階段DEA-Tobit的分析，本文得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

（1）上市物流企業(yè)在“投入—中間產(chǎn)出—最后產(chǎn)出”兩階段中，由于第二階段效率普遍偏低導(dǎo)致整體運(yùn)營效率低下；（2）內(nèi)陸運(yùn)輸企業(yè)的運(yùn)營效率高于海運(yùn)或空運(yùn)企業(yè)；（3）外部影響因素如地區(qū)發(fā)展水平和物流運(yùn)轉(zhuǎn)效率對上市物流企業(yè)的整體運(yùn)營效率有著顯著正向促進(jìn)作用；（4）內(nèi)部因素如員工教育水平和企業(yè)負(fù)債率分別對上市物流企業(yè)的整體運(yùn)營效率有著顯著正向和反向促進(jìn)作用。

4.3 政策建議

4.3.1 企業(yè)運(yùn)營建議

（1）分階段優(yōu)化投入要素比例。解決我國上市物流企業(yè)運(yùn)營效率不高的關(guān)鍵在于優(yōu)化配置自身擁有的資源。因此，要注重分析企業(yè)在不同階段存在的投入要素冗余，分析原因、消除冗余，從根源（第一階段）去解決問題，阻止這種不良“蝴蝶效應(yīng)”的擴(kuò)大。另外，也需要注重產(chǎn)出分析，從產(chǎn)出角度尋找不足原因，在深度挖掘現(xiàn)有資源的情況下，創(chuàng)新管理理念和經(jīng)營模式，提高企業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新水平和管理效率，從根本上解決企業(yè)運(yùn)營效率低下的問題。

（2）引進(jìn)高學(xué)歷人才，學(xué)習(xí)先進(jìn)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)。由回歸分析可知，員工教育水平作為內(nèi)部因素對物流企業(yè)整體運(yùn)營效率有著顯著的正向作用，這為企業(yè)實(shí)現(xiàn)效率提升找到了一個突破口。企業(yè)應(yīng)乘著全國各地如火如荼“搶人”計劃的東風(fēng)，為企業(yè)吸納高教育水平人才，引進(jìn)國內(nèi)外高學(xué)歷人才。同時，企業(yè)也應(yīng)加強(qiáng)與行業(yè)中佼佼者學(xué)習(xí)交流，不僅學(xué)習(xí)其領(lǐng)先技術(shù)，也要學(xué)習(xí)其管理模式和管理理念，以進(jìn)一步提高自身的運(yùn)營效率。

（3）減少企業(yè)負(fù)債，輕資產(chǎn)化運(yùn)營。作為服務(wù)性企業(yè)，特別是與國際業(yè)務(wù)相關(guān)的物流企業(yè)具有較明顯的淡旺季，其業(yè)務(wù)資金的需求和回籠具有一定的周期性，流動資金的不穩(wěn)定則會影響負(fù)債下企業(yè)的償還能力，嚴(yán)重影響其日常運(yùn)營，更有甚者可能會導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)。因此，我國上市物流企業(yè)在運(yùn)營過程中，應(yīng)注重降低負(fù)債率，降低過剩固定資產(chǎn)比例，進(jìn)一步做到輕資產(chǎn)化經(jīng)營。同時，企業(yè)也要依靠自身的核心價值和核心業(yè)務(wù)，構(gòu)建核心競爭優(yōu)勢，而外包非核心業(yè)務(wù)以提高資產(chǎn)利用效率。

4.3.2 地區(qū)政策建議

（1）積極發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟(jì)，營造良好競爭環(huán)境。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r對企業(yè)運(yùn)營有著顯著的正向影響作用，特別是對地方經(jīng)濟(jì)起著重大服務(wù)功能的物流行業(yè)，受惠于也受限于地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此，地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速、穩(wěn)定發(fā)展是保障企業(yè)正常運(yùn)行的關(guān)鍵因素，因此各省份應(yīng)注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也要營造良好的制度環(huán)境，防止惡意競爭行為的出現(xiàn)，發(fā)揮地區(qū)經(jīng)濟(jì)對企業(yè)的輻射、帶動作用。同時，也要注意行業(yè)的競爭氛圍，依法制裁不正當(dāng)競爭行為，保證企業(yè)能夠在良好的市場環(huán)境下快速、健康發(fā)展。其次，要提高辦事效率，精簡辦事程序，提供更加便捷的服務(wù)等，主動從政策、制度層面促進(jìn)和提高企業(yè)運(yùn)營效率和發(fā)展水平。

（2）物流運(yùn)營效率提高需要相關(guān)部門的區(qū)域間協(xié)同合作。通過數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)，地區(qū)貨物流轉(zhuǎn)量是影響物流企業(yè)運(yùn)營效率的關(guān)鍵因素之一，如果政府運(yùn)輸職能部門愿意完善物流相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施，從而提升外部條件的便利程度，進(jìn)而也會對物流企業(yè)這種高度依賴交通設(shè)施的行業(yè)產(chǎn)生深刻影響?；A(chǔ)設(shè)施的投入包括道路、橋梁、鐵路等各方面配套設(shè)施，這些設(shè)施正如支持血液流動的血管，其通暢程度、分布可達(dá)范圍等都直接影響貨物的流轉(zhuǎn)速度、準(zhǔn)確性、準(zhǔn)點(diǎn)率等效率因素。

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基金項(xiàng)目：國家社科基金重點(diǎn)課題“全球貿(mào)易新形勢下我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級路徑與對策研究”（20AJY008）；上海軟科學(xué)重點(diǎn)項(xiàng)目“長三角聯(lián)合推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新與資源共享的實(shí)施路徑研究”（21692102100）

作者簡介：孔訸煒（1979—），女，浙江新昌人，上海財經(jīng)大學(xué)博士，上海開放大學(xué)講師，研究方向?yàn)檫\(yùn)營管理；謝家平（1964—），男，四川安岳人，上海財經(jīng)大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，新疆財經(jīng)大學(xué)天山學(xué)者特聘教授，研究方向?yàn)檫\(yùn)營管理；陳啟楠（1988—），女，上海人，上海財經(jīng)大學(xué)企業(yè)管理研究生，研究方向物流與供應(yīng)鏈管理；梁玲（1978—），女，四川資陽人，上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)副教授，研究方向物流與供應(yīng)鏈管理。