(北京大学光华管理学院 北京 100871)

1 引言

传统的物流企业是劳动密集型企业，物流上市企业的规模相对于中小型的物流企业更加庞大，改革开放初期，中国的劳动力成本较低，在运输、搬运、仓储、包装等环节可以大规模的使用劳动力进行作业，但随着中国社会的不断发展、人民生活水平的不断提高，劳动力成本也在不断提高，通过大规模投入劳动力来保证物流效率的方法已经不可行。随着物流需求的提高，人力作业的弊端逐渐显现出来：包裹损坏率高、错误率高、分拣效率低。推动有效的自动化物流系统和搭建高效的物流信息系统成为了必然之举。

Charnes和Cooper等(1978,1999,2013)在数据包络分析方法(DEA)的理论和应用方面做了大量理论和应用方面的研究，建立了第一个DEA模型，并编制了最初的求解DEA的计算机软件。[1-3]汪旭晖等(2009)采用DEA模型中的超效率CCR模型，对24家在我国上市的物流公司的效率进行了评价，他认为：这些物流公司中，大约有50%的企业技术效率较高，运输类物流上市公司比港口类上市公司的综合技术效率、纯技术效率和规模效率更突出；大多数技术无效的企业是因为纯技术效率低下[2]。钟祖昌(2011)采用三阶段DEA的方法，实证分析了28家物流上市公司在2001—2008年的运营效率。结果表明：如果这些企业无法控制随机冲击和外生环境变量的影响，物流企业的技术效率值会被低估，而规模效率会被高估，且这种高估的程度远远高于纯技术效率[3]。徐顽强等(2012)运用DEA方法中的CCR模型和BBC模型评价了绩效，研究对象是40家建材行业上市企业，文章测算了各个公司的综合技术效率、纯技术效率和规模效率，该文章还对不在生产前沿面的企业指出了改进的路径，提出了改进的方法[4]。……