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基于三阶段DEA的东北三省物流效率研究
孙旭1,2
1吉林大学教育部仿生工程重点实验室，
吉林长春130025
2吉林工业大学电子信息学院，
吉林132021
摘要：本文在调查东北三省物流现状的基础上，根据投入产出指标，建立了投入产出指标体系，处理东北三省18个地区物流投入产出数据。通过三阶段DEA估算东北三省的物流效率，结果表明：（1）东北三省的纯技术效率和规模效率都低于0.9，并且有很大的提高；（2）从纯技术效率来看，东北三省的结果总体呈现年度增长趋势，区域物流效率没有明显差异；（3）从规模效率，三级规模效率来看东北各省总体呈现年度增长趋势，但规模效率水平与理想效率水平之间存在较大差距。这表明东北三省分公司规模效率低的主要原因是规模小；（4）采用三阶段DEA估算效率高于SFA。总体而言，本文研究了三阶段DEA方法考虑的更多环境因素，其效率测量结果比SFA方法更准确。
关键词：DEA；SFA；物流效率
- DEA模型介绍
假设存在n个不同的区域作为决策单元的综合评价，每个决策单元有m种“输入”指标,s种“产出”指标，输入指标和产出指标要评估区域物流系统输入-输出指标[1,2,3]。
基础模型co0072对应决策单元DMUj0（BCC）评估模型可以用一对线性规划来描述双重问题：如果线性规划问题最优解omega;0,mu;0,mu;00满足Vp=mu;0TYj0 mu;00=1，那么DMUj0的DEA（BCC）模型是弱有效的；如果满足omega;0gt; 0, mu;0gt; 0，那么称为DMUj0的DEA有效[4,5]。
Xj=(x1j,x2j,hellip;,xmj)Tgt;0且Yj=(y1j,y2j,hellip;,ymj)Tgt;0,j=1,2,hellip;,n,第一个j0的计算，用DMU非阿基米德序域无穷小的，C2R模型可以被表达为[6,7,8]:
- 指数选择原则与决策
研究东北地区物流，在获取相关信息的基础上，系统分析和评价体系遵循一定的原则：（1）科学与主要结合原则[9]；（2）组合的定量和定性原理[10,11]；（3）与运作阶段原则相当[12,13]；（4）原则的可预测性[14]。
根据DEA的特点，DEA方法不需要人工确定指标权重，而且指标数量要求不高，只有按照数据，包括分析方法的要求才会反映在很多运营效率的指标上，选择参与效率措施的代表性指标即可。本文选取的样本均投入了区域物流结构，产出指标[15,16]，如表1所示。根据东北地区的特点设定物流投入产出系统环境变量如下：（1）人均GDP（ev1）；（2）农业占GDP的比重（LEV2）；（3）区域市场份额（ev3）。
表1：东北地区物流效率评价指标体系
|
投入指标 |
产出指标 |
|
X1 总资产（百万） |
Y 利税总额（百万） |
|
X2 年度运营总成本（百万） |
|
|
X3 就业人数（人） |
-
三阶段分析
- 第一阶段分析
选择本文中的检查信息对东北18区域进行评估，以便于计算和输入每个区域的DMUi，本文的评估数量分别为DMUi18，作为决策单位。
表2：2006-2010年东北物流效率结果
|
指数 |
2006 |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
||||||||||
|
DMU |
TE |
PTE |
SE |
TE |
PTE |
SE |
TE |
PTE |
SE |
TE |
PTE |
SE |
TE |
PTE |
SE |
|
DMU1 |
0.15 |
0.79 |
0.19 |
0.29 |
0.93 |
0.30 |
0.43 |
1 |
0.43 |
0.81 |
1 |
0.81 |
0.44 |
1 |
0.44 |
|
DMU2 |
0.66 |
1 |
0.66 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
DMU3 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
DMU4 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0.87 |
1 |
0.87 |
0.59 |
1 |
0.59 |
0.39 |
1 |
0.39 |
|
DMU5 |
0.49 |
0.59 |
0.83 |
0.23 |
0.24 |
0.93 |
0.36 |
0.41 |
0.90 |
0.18 |
0.19 |
0.93 |
0.28 |
0.31 |
0.95 |
|
DMU6 |
0.17 |
0.49 |
0.36 |
0.09 |
1 |
0.09 |
0.18 |
0.73 |
0.25 |
0.28 |
0.60 |
0.46 |
0.14 |
0.58 |
0.24 |
|
DMU7 |
0.15 |
0.88 |
0.15 |
0.15 |
0.85 |
0.18 |
0.52 |
1 |
0.52 |
1 |
0.56 |
1 |
0.57 |
0.42 |
0.99 |
|
DMU8 |
0.07 |
0.70 |
0.10 |
0.05 |
0.99 |
0.10 |
0.20 |
1 |
0.20 |
0.20 |
1 |
0.20 |
0.23 |
1 |
0.23 |
|
DMU9 |
0.32 |
1 |
0.32 |
0.26 |
1 |
0.26 |
0.86 |
0.96 |
1 |
0.96 |
1 |
0.96 |
0.12 |
0.60 |
0.19 |
|
DMU10 |
0.30 |
0.39 |
0.78 |
0.51 |
0.71 |
0.71 |
0.53 |
0.72 |
0.73 |
0.78 |
0.92 |
0.85 |
0.77 |
1 |
0.77 |
|
DMU11 |
0.13 |
0.22 |
0.62 |
0.21 |
0.30 |
0.99 |
0.36 |
0.36 |
0.99 |
0.37 |
0.38 |
0.97 |
0.31 |
0.33 |
0.94 |
|
DMU12 |
0.15 |
0.90 |
0.17 |
0.19 |
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