基于MSBM模型的中国上市物流企业效率测度

作 者:

作者简介:
王惠,淮阴工学院,江苏 淮安 223003;乔美华,聊城大学,山东 聊城 252000 王惠(1984- ),女,江苏涟水人,博士,淮阴工学院馆员,研究方向:低碳经济;乔美华(1977- ),女,山东聊城人,博士,聊城大学商学院副教授,研究方向:物流管理。

原文出处:
物流技术

内容提要:

鉴于中国上市物流企业产出指标存在负值的特点,结合DEA方法进行效率评价的优势和MSBM模型允许指标出现负值的特点,构建中国上市物流企业效率评价模型,并实证研究74家物流企业效率特征。研究发现:总体而言,中国上市物流企业的技术效率水平不高,存在较大的改进空间,不同类型的物流企业技术效率差异性显著;物流企业可以通过提升管理服务水平以改善纯技术效率,杜绝盲目进行规模扩张。


期刊代号:F14
分类名称:物流管理
复印期号:2018 年 02 期

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       1 引言

       在全面深化改革和经济发展新常态背景下,中国加快发展现代物流业的时机日渐成熟,如何降低流通环节中间成本,减轻企业经营负担,成为新时期物流产业发展的重中之重。目前,中国沪深两市物流企业上市公司共计89家,在物流板块、公路铁路运输、机场航运、港口航运和公交五个板块上市,包含运输型物流企业、仓储型物流企业和综合服务型企业。随着原油、劳动力和土地等要素价格上涨,物流企业经营成本也在快速攀升。随着利润的不断萎缩以及竞争威胁的加大,物流行业平均利润率仅维持在3%-5%,对于一些中小物流企业而言,甚至连这一数据也无法实现[1]。多家物流企业陆续出现了市场占有率下降、业务增长缓慢、业务成本高、利润率下降和资金短缺等问题。物流企业必须以质量和利润为核心,寻求企业整合与规划的突破。据此,客观科学地对中国物流企业效率进行评价,探寻物流企业的投入冗余和产出不足,对于培育物流行业竞争优势、增强市场活力,改善物流企业绩效,促进物流业的持续发展有着重要的现实意义。

       2 相关文献回顾

       物流企业技术效率是指在一定的市场结构下,通过一定的市场行为使某一产业的价格、产量、费用、利润、质量、品种以及技术进步等方面所达到的现实状态,它反映了在特定的市场结构下整个行业的盈利和发展状况[2]。物流企业效率评价是通过建立合适的指标体系,应用先进的技术方法对物流行业效率进行分析研究,以期能够反映真实的绩效水平,并预测未来行业发展前景的管理控制行为[3-4]。

       近年来,物流企业的效率研究受到众多国内外学者的关注,开展了许多有益的探索并取得了一定的成果。秦雯[5]综合运用DEA和Tobit模型研究2004-2013年青海的物流行业效率以及影响因素,结果表明青海物流业综合效率较高。于泳泽和武鹏[6]利用随机前沿生产函数测算了中国物流产业的效率。钟祖昌[7]基于三阶段DEA方法,实证评估了2001-2008年中国28家物流上市公司的运营效率,研究发现中国物流企业的技术效率整体水平较低,均值仅为0.668。史成东等[8]采用DEA交叉评价模型对22家中国物流上市公司绩效准确排序。李兰冰和李春辉[9]利用一阶段数据包络分析法,对52家上市物流企业的总体效率状况进行度量,从产出效率和获利效率的视角探讨物流企业技术效率的成因。李晓梅和白雪飞[10]基于超效率CCR-DEA模型,收集2006-2015年A股上市16家国有物流企业的面板数据,从微观视角实证检验了国有物流企业的纯技术效率、规模效率与技术效率。熊景[11]运用方差分解分析方法研究物流业对宏观经济发展的影响作用,具体确定批发零售物流业对中国宏观经济的影响作用。雷勋平[12]等分别应用DEA-CCR模型和超效率(Super-Efficiency)模型,测度了2008年中国31个省、市、自治区的物流产业绩效。韩剑尘和夏涛[13]在DEA框架下评价45家沪深上市物流企业的技术效率,并从多个维度探究企业技术效率异质性特征。

       已有文献中涉及多个决策单元的效率排序时,企业投入产出的样本数据并未出现负数的情况,但是近些年个别企业利润下降,产出指标中出现了负数,传统的DEA模型无法有效进行效率评价。同时,现有的研究聚焦在物流企业的效率区域异质性研究。鉴于此,笔者收集2013-2015年中国74家A股上市物流企业的面板数据,基于MSBM模型度量各个物流企业的技术效率,以期为物流企业效率的改善给予实证支持。

       3 实证研究

       3.1 研究方法

       数据包络分析法(DEA,Data Envelopment Analysis,简称DEA方法),是根据一组关于输入—输出的观察值来估计有效生产前沿面的非参数技术效率分析方法,被广泛地应用于企事业单位的经营效率、各类资源配置效率的研究中。自1978年著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和E.Rhodes首次将DEA方法提出以来,各界学者从不同角度对DEA方法做了大量研究,DEA理论中已包含多种模型,其中应用比较普遍的模型有径向距离函数模型CCR模型和BCC模型、至前沿最远距离模型SBM模型、超效率SE-DEA模型、CCGSS模型和CCW模型等。径向距离函数是DEA距离函数类型之一,常用的距离函数还有至前沿最远距离函数、至强有效前沿最近距离函数、方向距离函数、混合距离函数和成本函数等。MSBM(Modified Slack Based Measure)是由Sharp等(2007)提出的一种SBM模型变种,与SBM模型相比,MSBM模型的优势在于允许投入和产出指标中出现负值,它的目标函数中采用被评价DMU各项投入或产出最大可能的改进值作为计算其无效率程度的分母,即:

      

       上式中,ρ为测量单元效率值,为物流业的投入和产出数据,分子和分母分别表示产出无效率和投入无效率,表示投入冗余,表示产出不足,λ是权重变量,ρ关于严格递减,取值区间为[0,1]。当且仅当投入冗余、期望产出均为0时,该决策单元达到技术有效,当ρ<1时,可以通过调整投入产出资源配置进行改进。

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