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基于DEA-Malmquist模型的 安徽省物流效率分析 ♦韩笑顾东悦董亚军 摘要:采用DEA-Malmquist指数模型评价方法,以2011-2018年安徽省16个地市物流 北为研究对象建立评价指标体系。结果表明,安徽省物流效率水平较高,但发展的稳定性 相对偏弱,技术进步是影响效率变动的重要因素。针对安徽省物流效率分析的结果,提出 了相应的对策和建议,为安徽省物流效率的提高提供参考。 关键词:数据包络分析方法(DEA)Malmquist指数法物流效率 1引言2研究方法与指标体系构建 2019年12月1日,《长江三角洲区域一体化发2.1研究方法 展规划纲要》正式出炉。安徽省融入长三角区域,2.1.1DEA模型。CCR模型是DEA最基本的模 对于安徽省的交通基础设施和商贸物流业的发展型,本文利用CCR模型,假设在既定的规模报酬 具有较大的影响和推动作用,加入长三角也是安下,以安徽省2011-2018年的物流整体作为DMU, 徽省物流行业发展提升和转型的重要机遇。对安总计8个DMU,来测算安徽省物流效率。CCR模 徽省物流效率的分析可以有效评估长三角一体化型用公式可表示为: 将为安徽省的物流效率带来哪些影响,分析物流min6-e(e+5'+e+s+)] 资源的投入和产出效率,为安徽省物流效率的提6,A 升提供依据,可对全省融人长三角区域起到促进n 作用。i=i 在过去的一个时期里,我国在研究物流效率的n S.t.^iXy+s* 问题时,通常着重于区域物流以及行业(或企业)i-I 物流等,所得结果促进了我国物流效率水平的进一A,^0;s-^0 步提高。长期以来,有大量学者运用数据包络分析i=l,2,---,n;j=l,m;r=l,2,---,s 法(DEA)分析研究物流效率。式中/i代表决策单元的具体数目,1m是输 根据已有资料,用DEA分析法和Malmquist出及输人变量所对应的数目,%(其中_/=1,2,…,m) 指数法相结合的分析方法对安徽省物流效率的分析和Tv(r=l,2,…,s)代表相关的投人及产出要素,0 与评价仍有较大的研究空间。本文在现有关于物流代表DMU0(也就是决策单元)所对应的有效值, 效率研究的基础上,采用DEA-Malmquist进行静若知1,同时有s_s+=0,则意味着DEA是有效的; 态和动态评价,明确安徽省物流发展的优势和劣若0=1,且s+#0或s-_0,则意味着DEA为弱有 势,并结合当前国家针对物流行业的政策、规划,效;而若0<1,则意味着非DEA有效性。 提出有效的建议和对策。2.1.2Malmquist指数模型。根据i时期以及《+1时 2021-0159 现代栩流 odernLogistics 期各(M的技术公式,获得其指数公式的具体表达形3计算结果与分析 式为:3.1安徽省物流效率的静态分析 )通过2.1对安徽省物流在2011-2018年 pW①DEAP > [y(x1,y间的规模效率、纯技术效率以及综合效率等展开分 丨_wu,+,,丨)②析,详见图1、表2。 /),+丨uw) 可基于Fisher关于理想指数方面的基本理论, 对其几何平均数进行定义,由此得到相关的综合生 产力指数: m(x1,y,x'+',y+l) m 八,).+丨(,丨,,丨)广⑶ 〇•(^,y)w,y) 将③式进一步指数分解可以得到:图12011-2018年安徽省各地市 (a:,+1,y+1)物流综合效率、纯技术效率、规模效率均值折线图 d1(x1,y) 通过静态分析可知,安徽省有着较高的总体物 T D'ixW)流效率水平,然而并未达到DEA有效,此外其发 =EFFCH-TECH④ D^'{x',Y)'*'(',) Dxy展的稳定性也偏弱。由图〗可知,纯技术效率的均 ④式中,EFFCH』:,?:,体现了效值在2011-2013年间均为1,其余年间均小于1。 u{xf) 在2011-2018年间物流规模效率均值和综合效率 率方面的变化情况,可分解为纯技术效率变化指数 均值在0.91到0.99间波动,其中,在2014-2016 (PFFCH)与规模效率指数(SEFFCH)。TECH= 年间,规模效率有明显的下降趋势,说明安徽省物 --.-).,) pUyuuvf体现出技术方面所发流业规模和投入产出不匹配,应适度调整产业规模 D'+](x',y)Dl+'(x',Y)' 以适应物流业的发展。 生的变化情况,若r£c//>i,则表示技术发生了一 此外,安徽省各个地市物流效率发展不太均 定程度的进步;若rec//<i,则技术发生了退步。 衡。由表2和图1可知,2011-2018年,合肥市、 若#/>丨,则全要素生产率增加;反之,全要素生 芜湖市、蚌埠市、铜陵市、安庆市、阜阳市、亳 产率降低。 州