陈建华 孙赏 李虎

摘 要：作为第三利润源的物流业对我国经济发展发挥着极其重要的促进作用，对河南省经济发展的促进作用也不可忽视。但是目前河南省各个地区物流业的发展水平不一，部分地区物流产业效率低下。因此本文根据相关统计数据，使用DEA方法对河南省18个地市的物流效率进行分析与评价。结果证明使用DEA方法的研究结果符合当地的实际情况，可以为决策者在决策时提供理论指导。

关键词：DEA方法；物流效率；理论指导

中图分类号：F259.27 文献标识码：A

Abstract： As the third profit source， logistics industry plays a very important role in promoting the economic development of our country. At the same time， the promotion of the economic development of Henan province can not be ignored. But at present， the development of logistics industry in various regions of Henan province is different， and the efficiency of logistics industry is low in some areas. So this paper based on the relevant statistical data， using the DEA method to analyze and evaluate the logistics efficiency of the 18 cities in Henan province. The results show that the results of the DEA method are consistent with the actual situation in the local area， which can provide theoretical guidance for decision makers in decision-making.

Key words： DEA method； logistics efficiency； theoretical direction

0 引 言

今年是“十三五规划”的开局之年，也是河南省加快经济转型和升级的关键期，随着国家“一带一路”战略的实施、中原经济区的建设，以及制造产业逐步向中西部地区的转移，使得河南省的经济发展迎来了一次不可多得的时机，而物流产业作为经济的重要组成部分，更是对河南省的经济提升发挥非常大的作用。最近几年河南省的物流业飞速发展，但同时也存在很多问题，如地区间发展不均衡，资源配置不合理，信息化程度不高、产业效率低下等。

近几年有很多学者对物流产业的效率进行了研讨，田丽采用非参数DEA方法对河南省2004～2012年各年的物流产业效率进行了测算[1]；张媛以DEA模型为理论基础，对湖南省各个地市的物流效率进行了分析[2]。本文借鉴前人的研究成果，以DEA方法为基础，系统地对河南省18个省辖市2014年的物流产业效率进行详细的分析与评价。

1 相关理论及指标选取

1.1 DEA方法介绍

DEA方法是由查恩斯等人提出的用于研究存在多个投入和多个产出的决策单元[3]（DEA方法中把被用来衡量效率的组织或者部门称为决策单元，简称DMU）相对效率的一种方法，该方法可以根据决策单元的投入指标和产出指标，计算出部门相对效率，其模型被称为CCR模型[4]。

DEA方法的原理是保持DMU的投入指标或产出指标不发生变化，根据数据统计与合理的数学规划，确定相对有效的生产前缘，在DEA生产前缘上将所有DMU投影出来，最后根据决策单元偏移DEA前缘的程度来评价它们的相对有效性。决策单元的效率值只能够分布在0到1之间，效率值是1的决策单元处在DEA生产效率前缘。

1.2 DEA方法的数学原理

1.3 决策单元与投入、产出指标的选取

（1）决策单元的选取。本文选择河南的郑州、开封、洛阳等18个省辖市，设定为本文DEA模型的决策单元，其中：DMU1用来表示郑州市，DMU2表示开封市，DMU3表示洛阳市，DMU4表示平顶山市，DMU5表示安阳市，DMU6表示鹤壁市，DMU7表示新乡市，DMU8表示焦作市，DMU9表示濮阳市，DMU10表示许昌市，DMU11表示漯河市，DMU12表示三门峡市，DMU13表示南阳市，DMU14表示商丘市，DMU15表示信阳市，DMU16表示周口市，DMU17表示驻马店市，DMU18表示济源市。

（2）投入指标与产出指标。一般来说，生产投入指标主要分为人力、物力和财力这三大部分，产出指标主要包括提供的服务和生产出的产品等[8]。DEA方法的指标选取有如下标准：第一，对于每一个DMU，全部的投入指标和产出指标都不能是空的，而且不能是负数。第二，投入、产出的指标必须能够反映出本文关注的重要元素。第三，投入的指标值越小越好，产出的指标值应该是越大越好。第四，不相同指标的单位可以是不一样的。

本文根据DEA方法指标选取标准以及前辈的经验，选取交通运输、仓储及邮政业的固定资产投资、从业人数、等级公路里程数及民用汽车私有量作为生产投入指标，选取河南省各省辖市2014年的国内生产总值（GDP）、公路货运量及公路货运周转量作为产出指标，具体如表1所示：

经过收集与整理，河南省各省辖市2014年投入与产出指标数据表格如表2所示（其中S1表示GDP，S2表示公路货运量，S3表示公路货运周转量，M1表示固定资产投资，M2表示从业人数，M3表示载货汽车拥有量，M4表示等级公路里程数）。

2 指标计算以及结果分析

将表2中的统计数据输入到DEAP2.1软件里进行计算，得出了河南省各省辖市物流产业效率的分析结果，所得到的数据如表3所示。

从表3的数据可得，郑州市、开封市、洛阳市、安阳市、焦作市、许昌市、周口市和济源市等8个省辖市物流产业的纯技术效率和规模效率均为1，也就是说这8个省辖市的物流产业效率是相对有效的，说明这些地市的物流产业投入产出配置是合理的。在其余10个省辖市中，漯河市和三门峡市的物流产业的规模报酬是递增的，说明这2个城市可以适当的增大投入来提高物流产业规模。另外，鹤壁市、新乡市和南阳市物流产业的纯技术效率均达到了1，表明鹤壁市、新乡市和南阳市的总体效率没达到1主要是由于它们的规模效率比较低下而导致的，所以应该适当扩大这3个市的物流产业的规模，并优化地区的资源分配。

对计算出的数据进行更深一步的分析，可以得到投入产出指标的有效目标值，根据这些目标值，可以对各省辖市物流产业的投入产出做出更合理的规划设计，从而使物流效率达到最优。使用DEAP2.1分析出的有效目标值如表4所示。

根据表2、表3和表4的数据来分析各个省辖市的情况，从综合效率来看，在非DEA有效的省辖市中，鹤壁市、驻马店市和三门峡市的综合效率相对而言是比较高的，信阳市最低，而且在纯技术效率方面也是信阳市最低，说明信阳市物流产业的产业规模较小，而且资源配置不合理，急需改善；根据统计的原始数据与DEAP2.1软件计算出的有效目标值对比来看，信阳市主要在货运周转量方面产出不足。从投入产出的冗余来看，除了鹤壁市、新乡市和南阳市以外，其余7个非DEA有效的省辖市均存在产出不足和投入冗余的情况，所以这些城市在加大物流产业投入的时候，更应该注重资源的合理分配，使得各项投入能得到最有效的利用。

3 总 结

综合上述统计数据和计算结果来看，在河南省18个省辖市中，除了信阳市、平顶山市和濮阳市的物流产业发展比较落后、物流效率相对低下外，其余城市的物流产业发展比较均衡，物流产业规模和效率相对较高，尤其是以郑州为中心的河南省中部地区发展最好。但从整体看缺点也非常明显，在大部分非DEA有效的省辖市中，几乎都存在大量的投入冗余，尤其是等级公路里程数，说明这些城市对物流产业的投入没有进行合理的利用，大部分城市的基础设施建设已经相当完善，在后续的发展中可以适当的将资源投入向其他方面倾斜。总之，与其他经济发达的省份相比，河南省的物流效率还存在一定的差距，各城市在加大物流产业规模的同时，需要优化投入结构，合理分配资源，争取以最小的投入获取最大的产出，实现物流效率的最大化。

参考文献：

[1] 田丽. 基于DEA模型的河南省物流产业效率评价[J]. 物流技术，2015（1）：161-164.

[2] 张媛，张革伕，解淑青. 一种基于DEA的区域物流效率评价模型及其实证研究——以湖南省14个地市州为例[J]. 物流工程与管理，2013（1）：76-79.

[3] 丁晶晶，毕功兵，梁樑. 并联系统资源和目标配置双准则DEA模型[J]. 管理科学学报，2013（1）：10-21.

[4] 刘必荣. 中国商业银行效率的研究[D]. 重庆：重庆大学（硕士学位论文），2013.

[5] 陈俊霞. 数据包络分析有效性理论的一点探索[J]. 华东经济管理，2006（9）：98-99.

[6] 刘萍. 我国研究与开发机构科技资源配置效率研究——基于DEA方法[J]. 现代商贸工业，2015（22）：6-7.

[7] 闵承鹏，郭峰，蒲天祥. 基于DEA方法的我国房地产企业生产效率与规模效率研究[J]. 房地产导刊，2012（35）：27-30.

[8] 潘玉山. 基于DEA职业学校实训基地建设效率评价研究[J]. 宁波职业技术学院学报，2012（5）：33-36.