基于NH-DEA方法的我国东部11省市物流效率评价研究

      “十二五”(2011-2015)时期不仅是我国实现全面建成小康社会目标的关键时期和收官阶段，更是我国审时度势提出要提高经济质量和效益而不一味地追求高增长的实践阶段。物流业不只是作为经济增长的“加速器”，在促进产业结构调整、转变经济增长方式和增强经济竞争力等方面也发挥着重要的作用[1]，是实现上述目标的重要产业。虽然近几年来我国物流业在政府积极政策和物流产业市场作用引导下，已经获得了长足的进步，但是我国物流费用总是居高不下。而提高物流效率可以进一步推动我国经济与物流业的协调发展，是减少物流费用的重要切入点。我国东部地区具有经济发展较快、经济氛围活跃等特点，东部地区物流业发展对我国中西部地区具有示范作用，因此，研究我国东部11省市的物流效率，对提升我国整体物流效率具有很重要的现实意义。

      目前，在物流效率的测算方面，大多数学者采用了两种类型的方法，以随机前沿法(SFA)为代表的参数法和以数据包络分析法(DEA)为代表的非参数法，并取得了一些有价值的成果。在参数法研究方面，如田刚等采用了SFA法，测算了1991-2007年我国29省的物流效率[1]；余泳泽和樊元等则根据SFA模型的基本原理，分别采用了对数性柯布-道格拉斯生产函数和超越对数生产函数对我国省级物流效率进行了评价研究[2-4]。在非参数研究方面，如王蕾等采用DEA分析方法中的模型对新疆北疆8个地区2006-2014年物流效率进行评价[5]；唐建荣等在低碳条件约束下，考虑到非期望产出对物流效率评价研究的影响，把非期望产出作为投入变量，使用三阶段DEA方法测算了东部10省市的物流效率[6]；王琴梅等也采用了基本的DEA模型和Tobit模型对西安市物流效率进行评价和外部影响因素的研究[7]；王维国等基于Malmquist-Luenberger指数的三阶段DEA模型，在考虑了非期望产出的前提下，对1997-2009年我国物流效率进行评价研究[8]。此外也有学者采用非径向DEA法对物流效率进行测算的，如丁斌等采用SBM模型对我国省级物流产业效率进行评价[9]；王育红等以考虑非期望产出的Super-SBM模型测算了2005-2014年长江经济带11省市物流效率，并以此为基础，分析了物流效率差异的时空性[10]。

      分析上述文献可以看出，大多数学者在研究物流效率时，并未考虑物流业能源消耗所产生的对效率的影响，事实上作为物流业生产活动过程中不可避免的非期望产出，在测算效率时不可忽略。另外，相关学者大多采用传统的径向和非径向DEA方法来测算物流效率，但这两种类型的DEA方法忽视了投入产出指标之间的不可分性，使结果都存在着一定的误差。基于此，本文在相关研究的基础上，同时考虑非期望产出和指标间不可分性对物流效率评价研究的影响，通过把投入产出指标分成具有径向特性的不可分离指标和非径向特性的可分离指标，并以作为非期望产出，构建一个基于非期望产出的NH-DEA模型(Nonseparable Hybrid DEA Model)，以此来讨论我国东部11省市物流业发展状况，并给出相关建议。

      一、效率评价模型

      (一)指标体系的构建

      依据Tone[11]240对投入产出指标分类准则，可以把投入产出指标分为可分离指标和不可分离指标两类，具体来讲：对有些投入指标与产出指标之间有不可分离关系的，可以把投入指标分为可分离投入指标和不可分离投入指标；对期望产出与非期望产出之间存在着不可分离关系的，可以把产出指标分为可分离期望产出指标和可分离非期望产出指标以及不可分离期望产出指标和不可分离非期望产出指标。本文基于相关文献，考虑到我国东部地区物流发展现状，选择物流业固定资产投资额(I)和能源投入(E)为投入指标；产出指标则有物流业增加值(A)、货物周转量(T)以及(C)排放量。依照上述准则，对投入产出指标的分类如下。

      第一，物流业固定资产投资额(I)。以货币表现的建设和购置固定资产活动的工作量，反映固定资产投资规模和生产力。物流业固定资产投资额是物流业发展的基础和前提，贯穿着物流业发展的全过程，影响着物流业发展的各个方面。根据上述的准则和物流业固定资产投资额的作用，该指标是可分离的投入指标。