[DOI]10.3969/j.issn.1007-5097.2016.03.015 当前，物流产业发展水平高低已经成为衡量国家综合国力的一个重要标志。在此背景之下，本文将基于多个维度，采用数据包络分析(DEA)方法对2007-2013年间我国45家物流上市公司的生产效率进行深入分析，系统考察生产效率的异质性特征与动态变化趋势，帮助物流企业准确定位自身存在的薄弱环节与不足之处，并提出相应的改进对策与措施，为物流企业生产效率的提升以及相关政策优化提供较为充分的理论依据与信息支持。 国外关于物流企业生产效率的研究起步较早，并已经取得了丰硕的研究成果。其中，代表性的文献包括，Anthoy and Cornelia[1](2002)利用DEA方法对配送企业生产效率进行了深入分析；Michel and Murphy[2](2004)基于DEA方法测度了物流企业的生产效率并揭示其影响机制，并从用户的角度出发，将影响因素区分为直接因素与间接因素；Borenstein et al.[3](2004)利用DEA模型对巴西邮局的生产效率进行了测算，在此基础上考察效率的影响因素与作用机制，并据此提出了相关改进建议与措施；Trujillo and Tovar[4](2007)根据随机前沿分析(SFA)模型对英国22家港口企业的运营效率进行了对比分析；Hamdan and Rogers[5](2008)通过利用非限制性DEA模型对美国某物流企业下属的19家仓储中心的生产效率进行了研究。相比较而言，国内关于物流企业效率的研究虽然起步较晚，但近年来也逐渐成为研究热点，涌现出一批具有重要理论与实践价值的研究成果。张宝友等[6](2008)选取了职工人数、固定资产净值、主营业务费用与管理成本为投入指标，纯利润与主营业务收入为产出指标，利用DEA方法对我国14家第三方物流企业的效率进行了评价；邓学平等[7](2008)基于Malmquist指数对2001-2006年间我国8家物流上市公司的全要素生产率进行了分析，并将其分解为技术效率变化指数与技术进步指数以揭示其驱动机制；汪旭晖等[8](2009)运用超效率DEA模型对我国18家第三方物流企业的生产效率进行了系统分析；王舒鸿等[9](2010)将员工数量、主营成本、固定资产等作为投入指标，将利润总额作为产出指标，对我国沪深上市物流企业的效率进行了评价，并系统考察了效率的异质性特征；周霞[10](2013)实证测算了2004-2010年间我国20家沪深上市物流企业的投入产出效率，并揭示了效率的动态变化趋势与影响机制。 上述文献对物流企业生产效率及其相关问题进行了深入分析，得出了一系列具有重要启发意义的研究结论与对策建议。然而，已有研究仍然存在以下局限性与有待改进之处，主要表现在现有文献对物流企业效率的评价总是停留在某一个角度上，评价角度不够全面化，研究层次较为单一。为此，本文将从多个维度出发，基于DEA框架立体化、多层次的深入研究我国物流企业的生产效率及其异质性的特征。相比于已有研究，本文将更加重视效率测度方法以及投入产出指标的选择，从而为提升我国物流企业生产效率水平以及相关政策制定提供定量依据与数据支撑。 二、研究方法 数据包络分析(DEA)是一种涉及管理学、数学、运筹学等多个学科领域的研究方法，用来衡量同类型多投入产出变量决策单元的相对效率，是一种非参数前沿分析方法[11]。DEA方法的优点在于无须参数估计，在效率评价时不需要人为确定投入产出指标的权重以及设定具体的生产函数形式，整个评价过程中不易受到人为因素的干扰，具有很强的真实性与客观性。目前，DEA方法已经广泛应用于技术创新、资源配置、环境保护以及公共管理等各个领域之中[12-15]。在所有的DEA模型中，最为经典的两个模型是CCR和BCC。运用这两种模型能够把生产效率分解为纯技术效率和规模效率，从而可以定位决策单元(DMU)生产效率的主要制约因素。由于这两种模型的应用最为广泛，考虑到文章篇幅，其原理本文不再赘述。 为了实现我国物流上市公司效率的多维度分析，本文还将使用一种扩展的DEA模型，即DEA windows模型[16-18]。选择理由主要在于两个方面：一是为了不出现当期决策单元数目不多，数据稀疏而无法构造近似光滑的前沿面，产生线性规划无解的问题；二是该模型将不同时间点的同一决策单元视为不同决策单元进行效率对比，不仅可以反映同期内各单元效率的差异性，还能对同一决策单元不同时点效率进行纵向对比，从而实现多维度的效率分析。
三、实证分析 (一)样本选择与数据处理 在参考已有文献研究的基础上，结合物流上市公司的特点，本文选取4个投入指标，分别为企业固定资产、员工薪酬、管理费用、主营业务成本，选取利润总额作为产出变量。在实际分析过程中，利润总额会出现负数，即亏损的情况，这不符合DEA模型投入产出数据的要求。因此，有必要对投入产出指标原始数据进行无量纲化处理，使所有的变量都转化为非负数，具体方法如下：
