我国中小零售企业物流系统运营效率研究

      随着中国经济的发展，通过节约物资消耗和提高劳动生产率来降低生产成本的做法已开始转向非生产领域，尤其是物流领域。但中国物流业总成本居高，严重制约企业经济效益的提高。而对于零售企业来说，只有较高的整体物流系统效率，才可以为企业带来较高的利润率。目前我国中小企业零售物流发展较快，但物流作业附加值不高，物流活动水平低，不能适应零售业激烈竞争的需要[1]。本文运用数理分析法DEA 来研究18 家中小零售企业物流系统实际运营水平，以期为我国中小零售企业物流效率的提高提供建议。

      一、DEA方法及评价指标的确定

      数据包络分析法(DEA)是一种效率评价方法，用于多输入多输出同类决策单元(Decision Making Unit，DMU)有效评价。它应用数学规划模型评价多输入多输出单位的相对有效性，依据观察到的DMU数据，判断DMU是否位于DEA前沿面，进而比较DMU偏离DEA前沿面程度来评价相对有效性，这种非参数方法在避免主观因素、减少误差方面有独特优势[2]。本文采用DEA的模型和模型。前者判断各DMU规模有效和技术有效的总体有效性，后者判断各DMU纯技术有效性。两模型组合使用，相辅相成，相互补充，使评价具有全面性、客观性、准确性。

      1.模型

      

      

      3.评价指标的确定

      结合现代物流系统的特点，为使所选指标能全面反映评价目的，以下准则应为依据。

      (1)目的性。能够实现对本地区零售企业物流系统效率评价的目的。(2)全面性。能全面反映评价目的，对物流系统评价目的有较大影响的指标。(3)代表性。考虑投入指标与产出指标间联系。所选指标对零售物流系统来说是重要的且不能互相取代。(4)多样性。考虑零售物流系统投入/产出指标体系的多样性。(5)精简性。物流效率评价指标应尽量精简，输入/输出指标总数不宜超过决策单元数量的1/3。

      为此确定投入指标为：从业人数、使用面积、作业成本、流动资金；产出指标为：经营利润、销售总额。

      二、实例分析

      根据我国各地中小零售企业经营情况，选取了18家中小型零售企业物流系统单元作为决策单元(DMU)，以此为例，运用DEA方法对中小零售企业物流业发展状况进行评价。以选取样本2011年的企业物流运营统计数据为基础，运用LINGO建模语言，通过编写程序求解，得到分析数据见表1。

      

      1.样本企业物流系统运营的技术效率、纯技术效率、规模效率和规模效益分析

      (1)有8家零售企业物流系统为技术有效。即在当前的技术和管理水平条件下，处在零售物流的技术效率、纯技术效率、纯规模效率前沿面上的企业为DMU14，DMU5，DMU6，DMU8，DMU9，DMU10，DMU15，DMU16。上述8家企业在现有条件下达到了最小投入，使得理想产出与实际产出相等。排序结果可作管理部门评价企业物流系统经营效率的重要参考。

      (2)整体观察零售企业物流系统规模效益状况：8家企业处在规模效益不变阶段，6家企业处在规模效益递增阶段，4家企业处在规模效益递减阶段，即78％的企业处于规模效益不变或递增，表明中小零售企业物流领域具有较强的市场潜力。

      (3)观察非技术有效企业的无效率来源：一类为技术效率=1时规模无效率，共有6家：DMU17，DMU18，DMU13，DMU11，DMU4，DMU12，其中DMU11，DMU12，DMU17，DMU18，DMU13规模报酬递增，即系统规模效益发挥不足，需要通过增加运营规模挖掘系统潜力，逐渐减少低效率状态；规模报酬递减是DMU4，即此企业物流系统在现有生产条件下资源投入过多，整体规模臃肿，应考虑压缩投入以降低作业成本消耗，提高系统生产效率。一类为规模无效率和纯技术无效率，有DMU3，DMU2，DMU1，DMU7，决策单元规模无效率和纯技术无效率均小于1，基本上呈现规模报酬递减，只有DMU7物流系统规模报酬递增，说明必须同时改善其投入产出比率才能提高物流系统经济效益。

      值得注意的是，有10家小规模物流系统没有经营规模效率，占了样本总体的55.56％。特别有4家物流系统纯技术效率和规模效率均不足，其中DMU7浪费约68％(=1-0.317)的物流资源投入，物流系统资源配置很不合理。本文选用样本中一半以上企业物流系统规模不大且技术效率无效，这深层揭示出必须关注中小零售企业物流系统资源配置效率，调整系统资源投入与使用结构，提高整体效率。物流规模不足不等于效率低下，数据表明，尽管小规模企业的物流系统规模效率较差，但通过提高系统管理水平可以改善技术效率。如表1中规模效率小于1的6家企业，纯技术效率为1。这对如何改善中小零售企业物流效率是很好的启示。