基于数据包络分析的我国华东六省物流效
率评价比较
张静，刘满芝**
作者简介：张静，(1987-)， 女， 主要研究方向：物流与供应链管理
通信联系人：刘满芝，（1978-），女， 讲师， 主要研究方向：物流与供应链管理，营销工程. E-mail:
liumanzhi@126.com
5 （中国矿业大学管理学院，江苏 徐州 221116）
摘要：目前我国物流业发展迅速，对区域经济具有巨大的促进作用，但在不同区域物流行业
的投入产出效率却各不相同，进行物流效率评价，有利于加快技术进步，合理配置资源。本
文通过对物流业评价指标体系构建的探讨，建立物流业评价指标体系及相关模型，根据我国
华东6 省物流业的相关资料及数据，采用数据包络分析方法对6 省的物流效率进行分析与评
10 价，并提出有针对性的改进建议。
关键词：物流效率；数据包络分析；华东六省；评价
中图分类号：F252
 0 引言
30 物流是人类赖以生存和发展的基础，物流水平已成为一个国家或地区综合实力的重要标
志。我国物流水平与国外发达国家还存在着较大差距，进行物流效率评价，有利于加快技术
进步，改善管理，合理配置资源，减少浪费，促进我国物流健康可持续发展。
目前，产业经营效率的衡量方法主要有指数分析法、投入产出法和前沿效率分析法三类。
国内外学术界越来越多地运用“前沿分析法”对行业运行效率进行研究，“前沿分析法”可
35 以分“参数法”和“非参数法”。其中，非参数法又以数据包络分析法(Data Envelopment
Analysis，DEA) 为代表。在物流效率研究方面，张兴远[1]认为把DEA 方法运用到物流业发
展能力评估问题中是符合实际的。Alan Stainer 认为物流效率评价可以分为单因素效率评价
如衡量劳动、资本、技术、管理在物流行为改善中的作用，以及多因素效率评价即评价所有
投入要素与产出之间的关系。[2]还有些学者采用指标体系法对企业物流进行评价，但难以评
40 价效率，其实更多是评价物流水平，而且指标权重确定有存在人为因素，不能用来评价宏观
物流效率。
 我国是个资源缺乏国家,对物流效率进行评价,必须考虑投入产出问题,这是符合中国国
情的,DEA 方法正是这种思路的重要体现。本文选取华东六省对其物流效率进行评价的理由
如下：首先，华东地区经济发达，具备发展现代物流的宏观经济环境；其次，华东地区以工
45 业和商业为主的经济结构，带来巨大的物流量，物流需求活跃；再次，高附加价值产业占据
制造业的主导地位，可为物流行业提供较高的利润保证。本文采用物流业就业人数、物流业
固定资产投资、运输线路长度作为投入变量；货物周转量、物流业生产总值占地区生产总值
的比、货运量作为产出变量，对我国华东六省的物流效率进行评价。
1 基于DEA 的华东六省物流效率评价模型
50 1.1 华东六省物流效率评价的CCR 和BCC 模型
数据包络分析法是由运筹学家Charnes 和Cooper 等人以相对效率概念为基础发展起来
的一种统计方法，它运用线性规划模型评价和研究具有多投入和多产出的若干决策单元
（DMU）的相对有效性。该方法的基本思路是：通过对投入产出数据的综合分析，确定有
效生产前沿面，并根据各DMU 与有效生产前沿面的距离状况，确定各DMU 是否为DEA
55 有效，并指出其他DMU 非DEA 有效的原因及改进的方向和程度。[3]
DEA 的优点是排除了很多主观因素的影响，不必确定输入和输出之间关系的表达式，
即不需要一个预先已知的带有参数的生产函数形式，也不用事先确定权重，因而，具有更强
的客观性。由于拥有这些优点，所以它更适合于效率评价。
假设有n 个省份，每个省份都有m 个投入变量和s 个产出变量。( )T
X j x1 j , x2 j ,..., xmj = 和
( )T
Y j y1 j , y2 j ,..., ysj = 分别为第j 个省份的输入向量和输出向量， ( )T
m v v , v ,...,v 1 2 60 = 和
( )T
s u u ,u ,...,u 1 2 = 分别为输入变量和输出变量的权重向量，则第j 个省份的效率评价指数
 现对第j 个省份进行效率评价，建立如下的CCR 模型：
 利用Charnes-Cooper 变换，可以得到如下的对偶规划模型：
 该模型可以评价DMU 的技术和规模的综合效率。设（3）的最优解为λ* 、θ * 、S*− 和S*+ ，
 θ * 即为第j 个省份的相对效率评价值，有以下结论：[4]
70 ①若θ * = 1，且S *− = 0 ， S *+ = 0 则该省份物流效率为DEA 有效，即它在原输入的基础
上所获得的输出已经得到最优；
②若θ * = 1，且S *− ≠ 0 ， S *+ ≠ 0 则该省份物流效率为弱DEA 有效，即对原输入可以减
少S*− 而保持原输出不变，或在输入不变的情况下可以将输出提高S*+ ；
③若θ * ≠ 1，则该省份为非DEA 有效，其对应的点( , ) 0 0 X Y 在有效生产前沿面上的投影
 X Y 是DEA 有效的。
基于投入的评价物流效率的纯技术效率的BCC 模型为：
 80 BCC 模型用来评价DMU 的纯技术效率，设模型（5）的最优解为σ * 、λ* 、S*− 和S*+ ，
有以下结论：[5]
①若σ * = 1，且S *− ≠ 0 ， S *+ ≠ 0 ，则评价单元DMU 为纯技术弱DEA 有效。
②若σ * = 1，且S *− = 0 ， S *+ = 0 ，则DMU 为纯技术DEA 有效。技术效率可以评价投
入要素是否有效运用，以达到产出最大化。
85 ③若σ * < 1，则物流效率为DEA 纯技术无效。
1.2 基于DEA 的华东六省物流效率评价指标体系
在澳大利亚的社会物流效率指标框架中，将物流效率指标定为物流成本、运输和仓储业
的增加值/GDP、就业人数、就业人数缺口量、每个雇员每周超时工作时间、国家港口成本
指数、港口船只、集装箱处理量、港口搬运延误时间占搬运时间比例、单位集装箱处理时间
90 构成比例、交通运输综合指数，以及公路、铁路、水路、航空费率指数[6]；在我国宁波镇海
现代物流发展规划指标体系中，将物流效率指标定为基础设施、社会经济、市场供需、信息
化。[7]综合以上考虑，根据实际情况，归纳出社会物流投入与产出指标如表1 所示。
表1 物流效率评价的投入与产出指标
95 Tab. 1 inputs and outputs index of logistics efficiency evaluation
代号 投入指标 产出指标
1 物流业就业人数（万人） 各地区货物周转量（亿吨/公里）
2 物流业固定资产投资（亿元） 物流业生产总值占地区生产总值的比(%)
3 换算后运输线路长度(万公里) 各地区货运量（万吨）
 2 我国华东六省物流效率评价的实证分析
2.1 数据的收集与整理
本文的样本期为2009 年，选取了华东六省作为样本对其物流效率运用DEA 的方法进行
100 评价，包括江苏、浙江、安徽、福建、江西和山东，样本数据来自《中国统计年鉴2010》。
本文中的物流业包括交通运输、仓储和邮政业。
华东六省物流业发展的投入与产出指标中，物流业就业人数、物流业固定资产投资、各
地区货物周转量、地区物流业生产总值、地区生产总值、各地区货运量等指标的样本数据可
以从《中国统计年鉴2010》中得到。
105 (1)华东六省铁路、公路、水运运输效率的比较
运输效率用每万公里运输能力表示，而每万公里运输能力是货物周转量与运输线路长度
的比值。若用Eij 表示运输效率,Tij 表示货物周转量， Lij 表示运输线路长度，i 为1、2、3 时
分别表示铁路、公路和水路，则运输效率的计算公式为：
 110 对中国各地区铁路、公路、水运运输效率进行计算，以江苏为例，铁路的每万公里运输
能力即332.1/1655.5*10000=2006.1 亿吨； 公路的每万公里运输能力即
971.1/14380.3*10000=67.5 亿吨；水路的每万公里运输能力即3372.1/24224*10000=1392 亿吨。
表2 华东六省铁路、公路、水运运输效率比较表
115 Tab. 2 comparison of railway, highway and waterway conveying efficiency of six provinces
铁路 公路 水运
省份
货物周转
量（亿吨/
公里）
运输线路
长度（公
里）
每万公里
运输能力
（亿吨）
货物周转
量（亿吨/
公里）
运输线
路长度
（公里）
每万公里
运输能力
（亿吨）
货物周转量
（亿吨/公
里）
运输线
路长度
（公里）
每万公里
运输能力
（亿吨）
江 苏 332.1 1655.6 2006.1 971.1 143803 67.5 3372.1 24224 1392.0
浙 江 323.4 1678.2 1926.9 1188.7 106952 111.1 4147.8 9703 4274.7
安 徽 989.8 2849.9 3473.0 4237.2 149184 284.0 1094.8 5596 1956.4
福 建 178.3 2109.7 844.9 507.2 89504 56.7 1785.9 3245 5502.9
江 西 659.1 2712.4 2430.0 1536.5 137011 112.1 138.6 5638 245.8
山 东 1407.9 3685.7 3820.0 6045.0 226693 266.7 3569.3 1012 35262.6
(2)运输线路长度的换算
计算铁路运输效率与公路运输效率的比值，以及水路运输效率与公路运输效率的比值，
并将线路总长度换算成公路的替代长度。计算公式为：
 现以江苏省为例，江苏省铁路每万公里运输能力是公路的2006.1/67.5＝29.71 倍，水路
每万公里运输能力是公路的1392/67.5＝20.61 倍，江苏省换算运输线路长度为（1655.6×29.71
＋24224×20.61＋143803）/10000＝69.23 万公里，依次类推，得到其余省份的换算后运输线
路长度。
 表3 换算后的运输线路长度
Tab.3 Conversion length 130 of transportation routes
省份 铁路与公路运输效率比值 水路与公路运输效率比值换算后运输线路长度(万公里)
江 苏 29.71 20.61 69.23
浙 江 17.34 38.46 50.92
安 徽 12.23 6.89 22.26
福 建 14.91 97.10 43.61
江 西 21.67 2.19 20.81
山 东 14.33 132.24 41.33
（3）华东六省的投入产出数据
经计算整理，华东六省的投入产出数据如表4 所示：
135 表4 华东六省投入产出表
Tab. 4 inputs and outputs of six provinces in East China
地区
物流业就业
人数（万人）
物流业固定资产
投资（亿元）
换算后运输线
路长度(万公
里)
货物周转量
（亿吨/公
里）
物流业生产总
值占地区生产
总值的比(%)
货运量（万
吨）
江 苏 30.7 1020.2 69.23 4675.3 4.13 152581
浙 江 23.9 1008.7 50.92 5659.9 3.86 151566
安 徽 14.7 460.1 22.26 6321.7 4.65 196654
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