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我國各地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率研究

時間:2022-10-23 17:44:24 畢業(yè)論文范文 我要投稿
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我國各地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率研究

  近年來,我國物流業(yè)取得了長足的發(fā)展,如高速公路、港口碼頭、高速鐵路等基礎設施建設,但是目前物流產(chǎn)業(yè)整體效率仍然較低,而且東部經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)與中西部地區(qū)物流效率并沒有明顯的差距,說明我國物流的技術水平、管理水平普遍較低,,但是發(fā)展空間還是很大的,下面是小編為大家整理的物流管理畢業(yè)論文范文,歡迎參考~
 

我國各地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率研究

  我國各地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率研究

  摘要:物流業(yè)在社會經(jīng)濟發(fā)展中的作用越來越大,正確認識、評價物流產(chǎn)業(yè)的效率也越來越重要,利用DEA方法分析我國各地區(qū)物流效率,結果發(fā)現(xiàn)我國物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率較高,絕大多數(shù)省市處于規(guī)模報酬遞增階段,純技術效率偏低,導致物流技術效率較低,經(jīng)濟發(fā)展水平與物流效率無關。我國物流效率低下的主要原因是管理問題,應在注重提高物流技術水平的基礎上改進管理,優(yōu)化物流資源配置。

  論文關鍵詞:物流,綜合效率,純技術效率,規(guī)模效率

    近些年來,我國物流業(yè)發(fā)展迅速,逐漸成為各地區(qū)新的經(jīng)濟熱點,而如何使剛興起的物流業(yè)健康、有序的發(fā)展,成為當前需要迫切解決的問題。而對各個地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)進行效率評價,能過正確判斷該地區(qū)物流業(yè)發(fā)展的優(yōu)勢和劣勢,以及和其他地區(qū)的區(qū)別和差距,對各地區(qū)物流業(yè)的規(guī)劃和發(fā)展都有一定的啟示作用。

    二、DEA理論及DEA模型簡介

    數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis,簡稱DEA)是評價具有多個輸入和多個輸出的決策單元之間的相對效率的數(shù)學規(guī)劃方法,是運籌學、管理科學、系統(tǒng)科學和數(shù)理經(jīng)濟學交叉研究的一個新的領域[1]。其實質(zhì)是利用數(shù)學規(guī)劃模型,根據(jù)一組關于輸入輸出的觀察值,計算每個DMU的觀察值與效率前沿面的距離來估計有效生產(chǎn)的前沿面,再將各DMU與此前沿做比較,從而進行效率的比較。,若DMU觀察值落在此效率前沿面上,DMU具有完全效率,效率值為1。觀察值若不落在此效率前沿面上,DMU為相對無效率,效率值為0到1之間,其間的差距則代表無效率程度。DEA還可以判斷各個DMU的投入規(guī)模的適合程度,給出各DMU調(diào)整其投入規(guī)模的方向和程度。DEA模型具有與其他目標評價方法不同的優(yōu)勢:不必先對各類數(shù)據(jù)進行無量綱化處理,即輸入和輸出數(shù)據(jù)不受計量單位的影響;不需要主觀確定權重,這就避免了主觀因素對結果的影響;更重要的是無需知道各輸入指標和輸出指標之間的函數(shù)關系,可以同時計算多輸入和多輸出指標。

    1957年Farrell[2]在Debreu和Koopmans研究的基礎上,提出了多投入、多產(chǎn)出的DMU效率測度方法,在規(guī)模報酬不變的情況下,將經(jīng)濟效率分為技術效率和配置效率,技術效率反映的是在給定投入的情況下企業(yè)可以獲取的最大的產(chǎn)出能力,配置效率是分析如何以最優(yōu)的要素投入組合生產(chǎn)最優(yōu)的產(chǎn)品組合,技術效率與配置效率的乘積等于總的經(jīng)濟效率。

    1978年Charnes,Cooper和Rhodes[3]提出規(guī)模報酬不變模型,這是最基本DEA模型,因此也稱為CCR模型。用不變規(guī)模報酬模型進行效率評價時,必須假定各決策單元是位于最佳生產(chǎn)規(guī)模,否則所測的效率值中,就包含規(guī)模效應的影響。為測算生產(chǎn)單元的純技術效率水平,Banker,Charnes 和Cooper[4]在1984提出了可變規(guī)模報酬(BCC)模型。

    三、基于DEA的物流效率評價指標體系

    (一)輸入指標主要從人力、物力、財力三方面考慮,人力方面選取交通運輸、倉儲和郵政業(yè)從業(yè)人員人數(shù)代表物流產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員人數(shù)(萬人);物力方面選取物流網(wǎng)絡里程的度量(公里),理論上講應該是五種運輸方式按實現(xiàn)的價值增加額的加權和,但限于數(shù)據(jù)的可得性和有效性,本文只考慮物流網(wǎng)絡里程中最主要的鐵路、內(nèi)河航道和公路三種方式,并以其簡單加總后的總和來度量物流網(wǎng)絡發(fā)展狀況;財力方面選取了各地區(qū)交通運輸、倉儲和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資額代表物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額(億元)。

    (二)輸出指標主要從數(shù)量和質(zhì)量兩方面進行評價,在數(shù)量方面,我們選取各交通運輸方式的貨運量(萬噸)來表示;在質(zhì)量方面我們選取了各省交通運輸、倉儲和郵電業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù),在統(tǒng)計中包含了電信業(yè)的產(chǎn)值,而我國交通運輸、倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)值只有在國家層面有統(tǒng)計數(shù)據(jù),因此,本文采取全國各省的交通運輸、倉儲和郵電業(yè)產(chǎn)值代替物流業(yè)產(chǎn)值(億元)。

    四、我國各省物流效率實證分析

    使用DEAP2.1軟件進行分析,所有數(shù)據(jù)均來自2011年中華人民共和國統(tǒng)計年鑒(2010年的數(shù)據(jù)),在可變規(guī)模報酬和產(chǎn)出不變假設情況下,即在使用DEAP2.1軟件時選擇投入主導的BCC模型,將技術效率(TE)分解為純技術效率(PTE)與規(guī)模效率(SE)。純技術效率說明的是我國各省級行政單位的物流投入資源配置、技術進步及管理的總體情況,反映了在產(chǎn)出不變條件下投入最小的能力。規(guī)模效率反映了我國各省級行政單位物流發(fā)展規(guī)模及增長潛力情況,本質(zhì)上也是管理水平的反映。

    2010年中國各省級行政單位物流產(chǎn)業(yè)效率的評價結果如表1所示,從總體上看,我國物流效率偏低,平均技術效率也即綜合效率僅為0.712,平均純技術效率為0.775,平均規(guī)模效率較高,為0.929,而技術效率是純技術效率和規(guī)模效率的乘積,而2010年我國的物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率較高,說明我國物流效率偏低除了總體水平不高之外,主要是由于純技術效率偏低造成的。因此,我國物流業(yè)在資源配置及管理上,在人員、設備及物流生產(chǎn)理念上,都存在不少問題。


 

  表1:中國各省級行政單位物流產(chǎn)業(yè)效率評價結果

    省份

    crste

    vrste

    scale

    省份

    crste

    vrste

    scale

    北京

    0.793

    0.804

    0.987

    irs

    湖 北

    0.542

    0.551

    0.983

    irs

    天津

    1.000

    1.000

    1.000

    -

    湖南

    0.718

    0.718

    1.000

    -

    河北

    1.000

    1.000

    1.000

    -

    廣東

    0.719

    0.908

    0.791

    drs

    山西

    0.651

    0.654

    0.995

    drs

    廣西

    0.673

    0.676

    0.996

    irs

    內(nèi)蒙古

    0.922

    0.922

    1.000

    -

    海南

    0.627

    1.000

    0.627

    irs

    遼寧

    0.844

    0.890

    0.948

    drs

    重慶

    0.527

    0.527

    1.000

    -

    吉林

    0.444

    0.470

    0.945

    irs

    四川

    0.506

    0.506

    1.000

    -

    黑龍江

    0.398

    0.414

    0.962

    irs

    貴州

    0.763

    0.796

    0.959

    irs

    上海

    1.000

    1.000

    1.000

    -

    云南

    0.314

    0.314

    0.998

    irs

    江蘇

    1.000

    1.000

    1.000

    -

    西藏

    0.454

    1.000

    0.454

    irs

    浙江

    0.914

    0.956

    0.956

    drs

    陜西

    0.503

    0.504

    0.999

    drs

    安徽

    1.000

    1.000

    1.000

    -

    甘肅

    0.739

    0.832

    0.888

    irs

    福建

    0.779

    0.810

    0.961

    irs

    青海

    0.340

    0.801

    0.425

    irs

    江西

    0.683

    0.701

    0.974

    irs

    寧夏

    1.000

    1.000

    1.000

    -

    山東

    1.000

    1.000

    1.000

    -

    新疆

    0.403

    0.425

    0.948

    irs

    河南

    0.830

    0.834

    0.995

    irs

    均值

    0.712

    0.775

    0.929

    crste不考慮規(guī)模收益時的技術效率(綜合效率);vrste考慮規(guī)模收益時的技術效率(純技術效率);scale考慮規(guī)模收益時的規(guī)模效率(規(guī)模效率),純技術效率和規(guī)模效率是對綜合效率的細分;最后一列irs,---,drs,分別表示規(guī)模收益遞增、不變、遞減。

    從綜合效率看,天津、河北、上海、江蘇、安徽、山東、寧夏都達到了完全技術有效,即純技術效率和規(guī)模效率同時有效。綜合效率最低的有云南、青海、新疆等,主要是由于這些省整體經(jīng)濟環(huán)境差, 物流業(yè)的各項硬件和軟件設備都跟不上造成的。

    從純技術效率看,天津、河北、上海、江蘇、安徽、山東、海南、西藏都達到了完全有效,這說明近幾年西藏、海南的物流業(yè)發(fā)展健康、有序。物流純技術效率較低的是云南、新疆、黑龍江等,這些省可以通過引進先進技術設備、加強內(nèi)部管理、提高從業(yè)人員素質(zhì)等方式來解決的。

    從規(guī)模效率看,總體上較高,均值為0.929,完全規(guī)模有效的有天津、河北、內(nèi)蒙古、上海、江蘇、安徽、山東、湖南、重慶、四川等,規(guī)模效率較低的只有西藏和青海,這說明西藏和青海的投入產(chǎn)出沒有達到規(guī)模最優(yōu)狀態(tài)。

    從規(guī)模報酬看,山西、遼寧、浙江、廣東屬于規(guī)模報酬遞減階段,這說明這些省物流業(yè)沒必要再增加投入量,而應當考慮加強投入資源的管理,充分利用現(xiàn)有的物流資源,以使其達到最大的產(chǎn)出效果。其他各省都處于規(guī)模報酬遞增或不變階段。

    五、結論

    近年來,我國物流業(yè)取得了長足的發(fā)展,如高速公路、港口碼頭、高速鐵路等基礎設施建設,但是目前物流產(chǎn)業(yè)整體效率仍然較低,而且東部經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)與中西部地區(qū)物流效率并沒有明顯的差距,說明我國物流的技術水平、管理水平普遍較低,而且地區(qū)間的差距不大,總之,我國物流規(guī)模提升還有相當大的空間。

  參考文獻:

  [1]魏權齡,評價相對有效性的DEA方法—運籌學的新領域[M].北京:中國人民大學出版社,1988.

  [2]Farrell M J.The Measurement of Productive Efficiency.Journal of the Royal Statistical Society[J].Series A,General,1957.120(3):253-281.

  [3]21Charnes A,Cooper W W,Rhodes E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research,l 978(2):429-444.

  [4]31Banker R D,Charnes A,Cooper W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science,1984,30(9):1078-1092.

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