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我国各地区物流产业效率研究

时间:2016-03-04  作者:张晓阳
  表1:中国各省级行政单位物流产业效率评价结果

 

省份

crste

vrste

scale

省份

crste

vrste

scale

北京

0.793

0.804

0.987

irs

湖 北

0.542

0.551

0.983

irs

天津

1.000

1.000

1.000

-

湖南

0.718

0.718

1.000

-

河北

1.000

1.000

1.000

-

广东

0.719

0.908

0.791

drs

山西

0.651

0.654

0.995

drs

广西

0.673

0.676

0.996

irs

内蒙古

0.922

0.922

1.000

-

海南

0.627

1.000

0.627

irs

辽宁

0.844

0.890

0.948

drs

重庆

0.527

0.527

1.000

-

吉林

0.444

0.470

0.945

irs

四川

0.506

0.506

1.000

-

黑龙江

0.398

0.414

0.962

irs

贵州

0.763

0.796

0.959

irs

上海

1.000

1.000

1.000

-

云南

0.314

0.314

0.998

irs

江苏

1.000

1.000

1.000

-

西藏

0.454

1.000

0.454

irs

浙江

0.914

0.956

0.956

drs

陕西

0.503

0.504

0.999

drs

安徽

1.000

1.000

1.000

-

甘肃

0.739

0.832

0.888

irs

福建

0.779

0.810

0.961

irs

青海

0.340

0.801

0.425

irs

江西

0.683

0.701

0.974

irs

宁夏

1.000

1.000

1.000

-

山东

1.000

1.000

1.000

-

新疆

0.403

0.425

0.948

irs

河南

0.830

0.834

0.995

irs

均值

0.712

0.775

0.929

crste不考虑规模收益时的技术效率(综合效率);vrste考虑规模收益时的技术效率(纯技术效率);scale考虑规模收益时的规模效率(规模效率),纯技术效率和规模效率是对综合效率的细分;最后一列irs,---,drs,分别表示规模收益递增、不变、递减。

从综合效率看,天津、河北、上海、江苏、安徽、山东、宁夏都达到了完全技术有效,即纯技术效率和规模效率同时有效。综合效率最低的有云南、青海、新疆等,主要是由于这些省整体经济环境差, 物流业的各项硬件和软件设备都跟不上造成的。

从纯技术效率看,天津、河北、上海、江苏、安徽、山东、海南、西藏都达到了完全有效,这说明近几年西藏、海南的物流业发展健康、有序。物流纯技术效率较低的是云南、新疆、黑龙江等,这些省可以通过引进先进技术设备、加强内部管理、提高从业人员素质等方式来解决的。

从规模效率看,总体上较高,均值为0.929,完全规模有效的有天津、河北、内蒙古、上海、江苏、安徽、山东、湖南、重庆、四川等,规模效率较低的只有西藏和青海,这说明西藏和青海的投入产出没有达到规模最优状态。

从规模报酬看,山西、辽宁、浙江、广东属于规模报酬递减阶段,这说明这些省物流业没必要再增加投入量,而应当考虑加强投入资源的管理,充分利用现有的物流资源,以使其达到最大的产出效果。其他各省都处于规模报酬递增或不变阶段。

五、结论

近年来,我国物流业取得了长足的发展,如高速公路、港口码头、高速铁路等基础设施建设,但是目前物流产业整体效率仍然较低,而且东部经济发达地区与中西部地区物流效率并没有明显的差距,说明我国物流的技术水平、管理水平普遍较低,而且地区间的差距不大,总之,我国物流规模提升还有相当大的空间。


参考文献:
[1]魏权龄,评价相对有效性的DEA方法—运筹学的新领域[M].北京:中国人民大学出版社,1988.
[2]Farrell M J.The Measurement of Productive Efficiency.Journal of the Royal Statistical Society[J].Series A,General,1957.120(3):253-281.
[3]21Charnes A,Cooper W W,Rhodes E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research,l 978(2):429-444.
[4]31Banker R D,Charnes A,Cooper W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science,1984,30(9):1078-1092.

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