浅谈基于DEA模型的全国31省市物流业效率

　　3DEA模型的评价结果与分析
　　本文采用了 DEAP2.1 软件测算全国31个省市地区物流产业的综合效率、纯技术效率、规模效率的相对值，DMU个数为31，2003-2008年的时期数为6，产出个数为3，投入个数为3，选取导向为投入导向。将6年的各地区物流产业综合效率、纯技术效率、规模效率的相对值取均值，并且按照均值分别排名。结果分析描述如下所述： 1规模效率分析
　　规模效率最好的为北京和西藏，在这6年中的规模效率均为1，相对其他省份规模最有效率，并且规模报酬处在不变的状态；其他省市均处于规模相对无效率状态，但是其中吉林、上海、海南、青海、天津、山西、黑龙江、陕西、甘肃、宁夏这几个省市规模效率在0.8-1之间，这说明在投入和产出方面稍做调整就能处于规模有效率的状态；剩下的其他省市离规模效率的状态还有很大的距离。
　　值得注意的是在分析2003-2009年各省市的规模报酬变化的趋势情况下，除了北京、西藏一直处于规模报酬不变的情况外黑龙江、上海、青海这三个省市规模报酬逐渐趋于不变的状态，这说明这几个城市在投入和产出方面的不懈努力使物流产业规模效率不断增加，接近于规模效率最优的状态；天津、河北、山西、辽宁、吉林、江苏、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、山西、甘肃、新疆这几个省市的发展趋势是规模报酬递减，这说明物流产业与其他地区相比较而言在远没有达到最优生产规模时就普遍出现规模报酬递减，这不符合物流产业的明显规模收益特征，这是由于这些省市物流产业投入相对过量或者过于分散，造成集中度低，因此在以后的发展中适当放缓增加投入量，主要考虑对投入资源加强管理，更加充分地利用现有的物流资源，以使其达到最大的产出；只有宁夏一个省一直处于规模报酬递增的状态，说明在以后的物流产业规划当中，要不断增加投入并且要吸收其他省份的经验和教训，在加大投入的同时充分做好产业政策协调，避免重复建设，进行全盘的规划，加强产业联动，发挥物流产业集群的加速优势。 2纯技术效率分析
　　所谓纯技术效率分析，就是在排除规模因素的影响下，投入资源的利用情况对综合效率的影响。根据以上数据计算的规模效率值如下表所示：
　　在纯技术效率方面，效率最高的是北京、上海、海南、湖北、广东、云南和西藏七个省市，在6年中的纯技术效率为1，这说明这些省市的物流产业已经达到投入与产出的最佳，不存在投入冗余或者产出不足的现象。而其他省市的纯技术效率都小于1，这一数据说明在这些地区物流业发展过程中出现投入冗余或者产出不足，要解决这些问题必须通过加强内部管理、引进先进技术设备、提高从业人员素质等方式。 3综合效率分析
　　根据数据计算的各省市的综合效率值如下表所示：
　　综合效率方面，效率最高的是北京和西藏两个省市，它们在这6年中总综合效率均为1，两个地区技术有效；在剩下的几个省市中，黑龙江、云南、甘肃、上海、青海的DEA值都处于0.8－1.0之间，表明这五个省份处于边缘非效率，要想达到技术有效率状态，只需对投入产出方面稍作调整即可；其它地区的综合效率值小于0.8，这说明与上述省份对比来说，这些省市在物流业投入的资源并没有得到充分的利用，也没有达到最优化产出，物流供给能力存在剩余，物流资源并没有得到充分利用，不仅如此它们的效率值明显低于0.8，想要提高存在很大困难，这需要调整和优化投入和产出中多个指标。
　　值得注意的是，在比较发达的地区例如北京和上海，物流产业效率较高，这个结果符合常规判断，在这些省份物流产业发展过程中，投入大，相应的产出也大，这表明在这些发达地区由于经济环境宽松，经济基础良好，物流产业发展较迅速，效率较高。但是在一些欠发达的地区物流产业的经济运行效率也达到有效值。以西藏为例，各产出指标的绝对值均是排在全国倒数，但是相对于它的投入指标来分析，西藏地区的产出相对于投入来说是有效率的。西藏物流产业投入较少但产出较多，这说明在这一地区投入的有限资源得到了最优配置，浪费较少，在投入资源优化配置方面，其他省份应该多多借鉴。