基于DEA和熵值法的华东地区物流业效率分析

孙倩倩

(安徽理工大学经济与管理学院，安徽 淮南 232001)

一、引言

物流业是整合仓储业、通信业等多个行业的复合型服务产业，直接制约社会生产力要素的流动，是国民经济发展的重要支撑。华东地区是中国工商业最活跃、最繁荣的区域，有着巨大的物流需求。地区物流业规模逐年扩大，物流业效率的提高速度却滞后于规模的发展速度。提高物流业效率有利于华东地区经济的可持续发展，因此评价分析华东地区物流业效率，并挖掘出影响因素，有助于提高华东地区物流业效率。

结合国内外众多学者研究发现，针对物流业效率的研究方法主要为数据包络分析(DEA)。熵值法能够确定各指标的影响权重大小，也能够准确评估出影响物流业效率的因素。因此将从人力、物力和财力角度出发，在物流业中选取相关投入产出指标，结合实际发展状况找出影响华东地区物流业效率的因素，构建DEA模型，同时运用熵值法得到各影响因素的权重值，根据权重大小判断主要影响因素。

二、研究方法与数据说明

采用投入导向型规模报酬可变模型，将投入产出指标进行数据包络分析。

数学表达式如下:

其中，

x

和

y

分别为投入和产出指标，

s

和

s

分别为松弛和剩余变量，

λ

为权变系数:若

δ

＝1，

s

＝0，

s

＝0，则决策单元DEA纯技术有效；若

δ

＝1而

s

≠0或

s

≠0，则决策单元为弱DEA纯技术有效；若

δ

＜1，则决策单元无效，技术无效。

采用熵值法分析影响华东地区物流业效率的因素，数学公式如下:

原始数据选自2015～2019年《中国统计年鉴》。根据历年统计年鉴数据计算，结合我国大多数研究者对物流业的界定，用交通运输、仓储及邮政业代表物流业。以物流业就业人员数、固定资产投资总额和网络里程数作为投入指标，其中物流业网络里程是物力投入的主要表现，以公路里程作为标准值，铁路和内河按效率比转化，求和得出最终网络里程。同时选取货物周转量、货运量与物流业总产值作为产出指标。

三、实证结果分析

(一)DEA测算结果分析

使用DEAP2.1测算分析2015～2019年华东地区的物流业效率，测算结果见表1，华东地区物流业五年的技术效率(TE)、纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)均值分别为0.885、0.931和0.952，平均纯技术效率较低。上海和安徽在五年内的技术效率都为1，达到技术效率前沿面。

表1 2015～2019年华东各省市物流业效率评价结果

从图1可知，江苏的技术效率出现浮动是因为规模效率的影响。江苏这几年间受国际贸易环境和运输航线调整影响，水路货运增长速度减缓，运输方式之间缺乏联络，同时不够重视物流园区的建设规划，土地集约化程度较低，造成物流资源不够集中无法满足当今实际市场需求，但随着国家的降本增效政策的实施，相关问题得到缓解，2018年之后规模效率逐渐回升。

图1 华东各省市物流业效率评价结果变化趋势

浙江物流业效率最低主要是纯技术效率不高而导致的，为应对浙江物流业的快速发展，后期建设中加大了对复合型物流管理人才的扩充，为新兴、高端的物流业务提供人才基础，促使管理和技术水平开始逐年提高。2017年后浙江的规模效率出现下跌现象，说明资源配置方面出现问题。随着物流业高速发展，货运活动频繁，极其依赖公路运输，配送节点等基础设施不够完善，造成了城市物流堵塞的问题。内河港口资源和生产活动不够紧密，未充分发挥其发达的内河航运优势。

福建的技术效率较低主要是因为纯技术效率的下降，2015～2017年缓慢增长，然而2017年后开始回落。考虑到经济发展背景和国家政策支持，前期投入的物流资源总量较大，后期各类物流资源没有很好地进行整合连接，尚未形成覆盖全省的物流网络体系，对公路、铁路、水运的综合交通体系也未完全建成。此外物流业现在缺少国内外的高级管理人才，各大物流企业对在职的就业人才的再培训力度也较小，使管理水平较弱，技术水平很难大幅提高，导致福建连续几年的纯技术效率小幅降低。

综上，华东地区的技术效率主要受纯技术效率的影响，但总体呈现增长趋势。在后期物流业建设中，需要弥补管理、技术水平和规模上的缺陷，使资源配置最优化，提高物流业效率较低省市的纯技术效率和规模效率，加快华东地区物流业向效率驱动转型的速度。

(二)熵值法测算结果分析

结合华东地区物流业发展的实际状况，使用GDP总量表示经济发展水平，城镇人口占常住人口比例表示城镇化水平，区位商表示区位优势，互联网用户端口数表示信息化水平，大专及以上人数占地区总受教育人数比重表示劳动者素质，单位运输线路里程通过的货运量表示物流资源利用率。运用熵值法对选择的影响因素进行权重分析，标准化处理指标数据，由此得出各指标的重要性排序，见表2。

表2 各指标对物流业效率的影响权重

由表2可知，区位优势指标所占权重最大，区位优势是影响物流业效率最主要的一个因素，华东地区包含了东部沿海、东南沿海和长江上中游经济区等多个经济区，其中上海、江苏、浙江和山东均有较长的海岸线与优质的码头资源，与国际物流接轨，辅助化工品的原料及产品的物流；安徽处于经济最具活力的长江三角洲腹地，占据中国水陆空立体交通网络的有利地位。华东地区经过长时间的产业集聚，已经形成规模化效应，庞大的聚集效应催生了化工产业链的延伸和补链机制。同时聚集着具有明显优势的人口资源，巨大的人口红利决定了消费底层基础，区位优势成了物流业发展中的重要条件。

经济发展水平和信息化水平指标所占权重排在第二和第三位，说明这两个指标对物流业效率都有较大的影响。经济的高速发展带来大量稳定的资产投入，华东地区经济总量位居全国第一，物流需求庞大，为支撑物流业的快速发展，对基础建设提出更高的要求，完善公路、铁路、机场、码头等物流交通运输建设；推进云计算、大数据等智能化技术的全面运用，将前沿技术融入仓储、运输和配送等环节，推动“互联网＋”的高效物流进程；引进国内外优秀人才，加强物流企业运营管理等，物流业增效建设的各方面都离不开资金的投入与使用。经济的快速发展为物流业奠定了坚实的发展基础，带动了相关企业对物流的需求，大生产方式、专业化分工方式的采用使生产和消费分离的趋势逐渐扩大，因此对物流的需求也就逐渐提高，必然会促进物流业的不断发展。

城镇化水平指标所占权重较小。城镇化是社会体系中重要的组成，是工业、企业、商贸人员集中的中心，也是物流网络当中的关键节点。华东地区部分省市的城镇化发展缓慢，造成基础设施和公共服务产生的需求降低，现代商品流通和人才流动速度减缓，吸引外来资金投入的能力减弱，刺激物流业发展的程度降低。劳动者素质指标所占权重最小。物流业以传统的运输、仓储搬运等为主要业务活动，相关从业者专业素质偏低，缺少高质量复合型物流管理人才，使得人力资源结构不够合理。此外，针对引进的人才规划不合理，缺乏配套制度，造成企业人才资源的浪费，使华东地区物流业的管理和技术水平提高缓慢。

四、结论与建议

本文通过DEA型结合熵值法得出:华东地区物流业效率主要受纯技术效率影响，上海和安徽五年期间技术效率一直处于前沿面，但其他省市的大多数年份的物流效率为DEA无效；区位优势、经济发展水平以及信息化水平三个因素对物流业的效率有较大程度的影响。因此，提出如下建议:

第一，有效利用华东地区各省市的区位优势。华东地区拥有良好的地理位置，四大沿海城市充分利用优质的码头资源，打造枢纽港，发挥港口港线、“水公铁”联运优势。内陆城市应当加强城市核心区之间的物流专用通道建设，更好地承接城市核心区配送中心，促进物流资源的集中，提供增值服务，成为真正的物流集散地。

第二，激发劳动者的潜在价值。物流业是以服务为特征，人力资源是物流业发展的一个重要因素，其中劳动者素质水平指标对物流业效率的影响没有得到充分发挥，因此需要激发潜在价值。各地应当通过相关政策联合当地高校进行物流专业人才的培养，吸引专业人才在当地就业，为各大企业注入年轻力量；对在岗的物流工作人员进行专业技术再培训，使他们了解现行的物流理论知识，熟练操作新型物流设备等；各物流企业应当充分利用各类人才，也应当与时俱进，时刻关注物流行业最新动态，将最新思想、最新技术、最新设备融入企业发展中。

第三，科技是第一生产力，各地应该合理加大科研经费的投入，深入研究人工智能、大数据、数字孪生等科学技术在物流领域的应用，提升物流运作水平和服务的可控性。同时建立科技创新信息交流体系，提供一个及时了解前沿科技的平台，通过信息平台对区域物流行业的运行进行监测和统计，充分掌握物流业发展情况，为各类企业提供协同服务，提升物流业务的办理效率，为政府制定物流发展政策，实施产业扶持措施提供辅助决策支持，进一步实现物流信息共享，互联互通。