【摘要】本文采用三階段DEA模型對(duì)我國37家物流上市公司的投入產(chǎn)出效率進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明，我國物流企業(yè)的綜合效率整體較高；國民經(jīng)濟(jì)、企業(yè)規(guī)模、內(nèi)部激勵(lì)及所有權(quán)屬性是對(duì)物流企業(yè)投入產(chǎn)出效率具有重要影響的外部環(huán)境因素，管理者應(yīng)據(jù)其調(diào)整人力資本、固定資本、運(yùn)營成本以及管理費(fèi)用的要素投入，以進(jìn)一步提高運(yùn)營效益。
【關(guān)鍵詞】物流企業(yè) 投入產(chǎn)出效率 三階段DEA模型
作為一個(gè)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)動(dòng)性極強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)，物流業(yè)已成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“加速器”與新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，它在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式和增強(qiáng)國民經(jīng)濟(jì)競爭力等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整步伐的加快，在提高效益和效率的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)總量的平穩(wěn)較快發(fā)展，已成為物流業(yè)健康發(fā)展的必然要求。因此，科學(xué)評(píng)價(jià)物流活動(dòng)的投入產(chǎn)出效率無疑對(duì)物流企業(yè)調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略、提高運(yùn)營績效有重要意義。
一、研究方法概述
不少學(xué)者對(duì)中國物流業(yè)企業(yè)效率評(píng)價(jià)問題進(jìn)行了研究，主要的研究方法有主成分分析法（PCA）、隨機(jī)前沿分析法（SFA）與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）等，本文采用三階段DEA法對(duì)我國物流業(yè)上市公司的效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，該方法的優(yōu)點(diǎn)是其能夠同時(shí)調(diào)整外部與隨機(jī)誤差等因素對(duì)效率的影響，使得所計(jì)算出來的效率值能更客觀地反映企業(yè)的內(nèi)部管理水平。其基本思路如下：
第一階段：傳統(tǒng)DEA模型。本文使用的是投入導(dǎo)向的可變規(guī)模收入的BCC模型，得到各企業(yè)的效率值與投入松弛量。因BCC是目前理論與實(shí)踐均較成熟的DEA模型，故其原理不再贅述。
第二階段：運(yùn)用SFA模型分解第一階段的松弛值。第一階段得到的各投入變量的松弛變量由環(huán)境影響、管理無效率和統(tǒng)計(jì)噪音三部分構(gòu)成。傳統(tǒng)DEA模型將所有對(duì)效率前沿面的偏離都視為非效率，忽視了決策單元（DMU）所處的環(huán)境因素。因此本階段運(yùn)用SFA模型來分解以上三個(gè)因素對(duì)松弛值的影響。
假設(shè)有p個(gè)可觀察到的環(huán)境變量zk=［z1k，…，zpk］，則對(duì)于m項(xiàng)投入，就可以得到m個(gè)回歸方程，即：
Sik=fi（zk，?茁i）+?淄ik+uik，
i=1，…，m；k=1，…，n（1）
式中：n為DMU個(gè)數(shù)；Sik為第k個(gè)DMU在第i項(xiàng)投入的松弛量；?茁i為待估參數(shù)；?淄ik為統(tǒng)計(jì)噪聲，即隨機(jī)誤差；uik反映管理無效率；?淄ik與uik獨(dú)立，并假設(shè)?淄ik ～ N（0，?滓2vi），uik ～ N+（0，?滓2ui），即在0處截?cái)嗟陌胝龖B(tài)分布；fi（zk，?茁i）表示環(huán)境變量對(duì)投入松弛量的影響方式，是確定可行的松弛前沿；fi（zk，?茁i）+?淄ik為隨機(jī)的可行松弛前沿，本文采用簡單的線性SFA形式。采用極大似然法將式（1）中的未知參數(shù)?茁i、?滓2u、?滓2v估計(jì)出來后，可得出管理無效率的估計(jì)值，即：
uik=E（uik|uik+?淄ik）
=■［■+■］（2）
式中，?姿=?滓u/?滓v，?滓2=?滓2u+?滓2v，?準(zhǔn)與?椎分別為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的密度與分布函數(shù)。
再由下式估計(jì)?淄ik：
?淄ik=E（?淄ik|uik+?淄ik）=Sik-zk?茁i-uik （3）
然后對(duì)原始投入按照下式進(jìn)行調(diào)整：
xik=xik+［maxk｛zk?茁i｝-zk?茁i］+［maxk｛?淄ik｝-?淄ik］，
i=1，…，m；k=1，…，n （4）
其中，xik、xik分別為調(diào)整后與調(diào)整前的投入量，第一個(gè)中括號(hào)代表將所有的DMU調(diào)整于相同環(huán)境，第二個(gè)中括號(hào)表示將所有DMU的統(tǒng)計(jì)噪聲（即面臨的運(yùn)氣）調(diào)整為相同情形。
第三階段：調(diào)整投入后的DEA模型。本階段利用調(diào)整后的投入和原始產(chǎn)出重新運(yùn)行DEA，得到剔除了環(huán)境因素和隨機(jī)擾動(dòng)影響的效率。
二、物流企業(yè)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)
1. 數(shù)據(jù)來源。本文選取我國37家物流業(yè)上市公司2011年年報(bào)數(shù)據(jù)作為樣本，數(shù)據(jù)來源于CCER中國經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫及深交所、上交所網(wǎng)頁公布的上市企業(yè)年報(bào)。
37家物流上市公司中，主營物流業(yè)務(wù)的9家，即渤海物流、外高橋、外運(yùn)發(fā)展、中國中期、成城股份、中儲(chǔ)股份、新寧物流、保稅科技、長江投資；港口碼頭、集裝箱類9家，即鹽田港、天津港、深赤灣Ａ、營口港、上港集團(tuán)、錦州港、北海港、振華重工、中集集團(tuán)、重慶港九、蕪湖港、連云港；遠(yuǎn)洋、近海運(yùn)輸類7家，即中遠(yuǎn)航運(yùn)、中海海盛、寧波海運(yùn)、中海發(fā)展；鐵路運(yùn)輸類3家，即鐵龍物流、大秦鐵路、廣深鐵路；其余為航空機(jī)場類9家。從各上市公司從事物流活動(dòng)的內(nèi)容來看，幾乎涵蓋了倉儲(chǔ)、運(yùn)輸、配送、包裝加工、代理、信息服務(wù)等物流全過程。
2. 投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取。目前，學(xué)術(shù)界對(duì)測度物流企業(yè)效率的指標(biāo)體系還存在分歧。張赫等（2005）利用貨物完好率、運(yùn)輸及時(shí)率和AHP的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)作為產(chǎn)出變量，以物流成本作為投入變量。張寶友（2008）等以總資產(chǎn)、業(yè)務(wù)成本和行業(yè)相對(duì)競爭力作為投入變量，以凈利潤和業(yè)務(wù)收入作為產(chǎn)出變量。馬強(qiáng)（2002）從企業(yè)物流財(cái)務(wù)績效、客戶績效、市場績效、業(yè)務(wù)績效和學(xué)習(xí)績效五個(gè)方面選取18個(gè)二級(jí)指標(biāo)運(yùn)用PCA模型進(jìn)行了效率評(píng)價(jià)。
本文選取固定資產(chǎn)總值、應(yīng)付職工薪酬、營業(yè)成本、管理費(fèi)用作為投入指標(biāo)，營業(yè)收入、凈利潤作為產(chǎn)出指標(biāo)。本文所選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，包括人力資本、固定資本、運(yùn)營成本以及管理費(fèi)用這四個(gè)主要方面，比較全面，能夠較準(zhǔn)確地反映投入產(chǎn)出率。同時(shí)收入與利潤作為產(chǎn)出指標(biāo)可以較準(zhǔn)確地反映企業(yè)發(fā)展水平和內(nèi)部管理水平。
3. 環(huán)境變量的選取。本文在第二階段考慮如下幾個(gè)環(huán)境變量對(duì)松弛值進(jìn)行分解：①宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，選取當(dāng)年國內(nèi)GDP反映企業(yè)所處的經(jīng)濟(jì)環(huán)境；②企業(yè)規(guī)模的影響，選取該企業(yè)當(dāng)年總資產(chǎn)（scale）反映企業(yè)規(guī)模；③內(nèi)部激勵(lì)的影響，選取員工薪酬（salary）反映企業(yè)內(nèi)部激勵(lì)制度對(duì)運(yùn)營效率的影響，即應(yīng)付職工薪酬/員工人數(shù)；④所有權(quán)屬性的影響，通過設(shè)置虛擬變量反映企業(yè)的所有權(quán)屬性：國家控股為0，國有法人控股為0.5，自然人控股為1。
三、實(shí)證結(jié)果分析
1. 首先運(yùn)用Deap2.1軟件對(duì)第一階段DEA模型求解得到各物流企業(yè)的效率評(píng)價(jià)值（限于篇幅結(jié)果未列出，備索）。然后采用SFA模型將第一階段得到的各上市公司的投入松弛值作為被解釋變量，將環(huán)境變量作為解釋變量進(jìn)行回歸分析。表1列出了運(yùn)用Frontier4.1軟件估計(jì)得到的結(jié)果。
由表1可以看出，各投入松弛變量對(duì)環(huán)境變量的回歸系數(shù)在10%的水平上基本是顯著的，且均通過了似然比檢驗(yàn)，表明SFA模型的設(shè)定是合理的。?酌的值處于0和1之間，表明混合誤差同時(shí)受到來自管理無效率和隨機(jī)誤差的雙重影響，即管理無效率在固定資產(chǎn)、職工薪酬、營業(yè)成本、管理費(fèi)用的SFA模型中的貢獻(xiàn)分別為91.0%、97.5%、59.4%、69.6%。當(dāng)回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)時(shí)，表示增加該環(huán)境變量有利于減少松弛變量的投入浪費(fèi)。由表1還可發(fā)現(xiàn)：國內(nèi)GDP的增加有利于減少職工薪酬的投入浪費(fèi)；企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大有利于減少營業(yè)成本、管理費(fèi)用的投入損失；增加內(nèi)部激勵(lì)可以減少固定資本與營業(yè)成本的投入損失；自然人控股相對(duì)于國有法人和國家控股更能減少在營業(yè)成本投入的損失。
2. 根據(jù)式（4）調(diào)整投入變量，再次運(yùn)用Deap2.1軟件求解BCC模型，可得第三階段的物流上市公司的效率值，結(jié)果如表2所示。排除環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響后，綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都較第一階段有所上升。表2顯示，2011年我國物流上市公司的綜合效率均值、純技術(shù)效率均值、規(guī)模效率均值分別為0.911、0.956、0.953。其中處于效率前沿的上市物流公司有14個(gè)（分別是鹽田港、深圳機(jī)場、渤海物流、上海機(jī)場、營口港、外高橋、保稅科技、寧波物流、廈門空港、 大秦鐵路、鐵龍物流、海南航空、成城股份、蕪湖港），它們既是純技術(shù)有效的，又是規(guī)模有效的，這些處于綜合效率前沿的公司超過樣本容量的1/3，比例較高，說明我國物流上市公司的綜合效率總體較好。此外，上港集團(tuán)等10家物流公司的純技術(shù)效率值為1，即共有24家物流上市公司達(dá)到了最優(yōu)的純技術(shù)效率，說明這些物流上市公司的要素投入組合合理，決策與管理水平較高，取得了較好的產(chǎn)出效果。
從規(guī)模報(bào)酬的情況看，有中信海直等8家物流上市公司是處于規(guī)模報(bào)酬遞增的，白云機(jī)場等15家公司是規(guī)模報(bào)酬遞減的，而鹽田港等14家公司是規(guī)模報(bào)酬不變的。
四、結(jié)論
本文采用三階段DEA模型對(duì)我國37家物流上市公司的運(yùn)營效率進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果如下：我國物流上市公司已經(jīng)較好地?cái)[脫了2007年美國次貸危機(jī)引發(fā)的國際金融危機(jī)所帶來的影響，2011年的整體綜合效率較高；國內(nèi)GDP、企業(yè)規(guī)模、內(nèi)部激勵(lì)、所有權(quán)屬性的環(huán)境因素確實(shí)對(duì)物流上市公司的生產(chǎn)效率存在不同程度的影響；盡管我國約有1/3的物流上市公司已經(jīng)處于效率前沿，但仍有相當(dāng)比例物流上市公司的技術(shù)效率與規(guī)模效率有待進(jìn)一步提高。
【注】 本文系國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（編號(hào)：12CJY011）、廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院科研項(xiàng)目（編號(hào)：2012D05）的部分研究成果。
主要參考文獻(xiàn)
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4. 馬強(qiáng).基于PCA 分析的企業(yè)物流績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究.物流技術(shù)，2012；10
【作 者】
黃 晗
【作者單位】
（廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院工商管理學(xué)院 南寧 530003）
