基于DEA方法的制造企业物流系统效率评价实例分析
基于DEA方法集的物流企业生产效率分析——以沪深股市上市公司为例
ｎｅｉｇｏ ｉｉｇｂ ｓ ｅｓｐｏｅｓａ ｔｌｈ ｒｅｔａｋ ａｅ ｙｌ ｉｉｓ ｎｅ ｒ ｅ ｉ ｔｅｍ ｊ ｔ． ｅｒ ｅ ｓ ｎ ｕｉ ｓ ｒｃｓ ｒ ｓｌ ｔ ｕｇｎ ｓｓｆ ｄｂ ｇ ｔ ｔｒ ｉ ｓ ｎ ｈ ａ ｒｙ ｎ ｆ ｘｔ ｎ ｅ ｉ ｅ ｔ ｃ ｏ ｓｃ ｅ ｐ ｓ ｏ ｉ
技术与方法
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊｉ ｎ １ ０ — １ ２ ２ １ ． ５ ０ ７ ｏ ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ０ ５ ５ Ｘ． ０ ０ １ ． １ ｓ
物流技 ０ 年８ 术２１ ０ 月刊（ 总第２２ ２期）
基 于 Ｄ Ａ方法 集 的物 流 企业 生产 效 率 分 析 Ｅ
— —
以沪深股市上市公 司为例
ｄｘｓｓ ｍ ｅｉ ｅｒｔｄＤ Ａ ｔ ｌ ｔ ｏ ｔｎ ｈ ｒｄ ｃ ｖｙ ｅ ｙｔ ａ ｃｎｔ ｔ ｕ ｙ ｅｌ ｔｈｉｐｏｕｔ ｉ ｎ ｅ ， ｍ ｌ ｇｔ ｔ ａ Ｅ ｏ ｉ， ｂａ ｓｔｅｐｏ ｕｔ ｉ ｅ ｈ ｒｈ ｌ ｅ ｒ ｖｙ ｈ ￣ ｈ ｎｇ ｅ ｏｋ ｉ ｉｔ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｎ ｖｅ ｆ ｈ ｔｆ ｉ ｆ ｅ ｓ ｅｓａ ｄ ｏｈ ｒｅ ｏ ｏ ｃ ｄ ｔ ｆ ｏ ｉ ｉｓｅ ｔ ｒ ｒ ｅ ，ｔ ｅ ｐ ｐ ｒｆｒ ｌｔｓ ａ ｎ ｓ ｒ ｃ ：Ｉ ｉｗ ｏ ｅ ｓａｆ ｚ ｉ ｄ ａ ｓ ｔ ｎ ｔｅ ｃ ｎ ｍｉ ａ ａｏ ｇｓ ｃ ｎ ｅｐ ｓ ｓ ｈ ａ ｅ ｍｕ ａｅ ｎ ｉ— ｔ ｓ ｅ， ｘ ｌ ｔ ｉ ｏ
Ｌｉｔ ｄ ｉ ｓｅ ｎ Ｓｈａ ｇ ｉａ ｄ ｈｅ ｚ ｅ ｏ ｋ Ｍ ａ ｋ ｔ ｎ ｈａ ｎ Ｓ ｎ ｈ ｎ Ｓｔ ｃ ｒ ｅ
Ｗ ＡＮＧ Ｓ ｕ—ｈ ｎ ＯＮ Ｍａ一１ 。 ｈ ｏ ｇ ，Ｓ Ｇ ｉ ｎ
（ ．Ｓｈ ｏ ｏ ｃｎ ｍｃ ， ａｋ ｉ ｎｖｒｉ ， ｉ ｊ ００ １ ｃｏｌ ｆ ｏｏ ｉ Ｎ ｎ ａ Ｕ ｉｅ ｔ Ｔａ ｉ ３０ ７ ； Ｅ ｓ ｓｙ ｎｎ １ ２ ｃｏｌ ｆ ｔ ｉｉ ．Ｓｈｏ ｏ ａｓ ｃ Ａ ｐｉｄＭａｈｍａ ｃ， ｎ ｕ Ｕ ｉ ｒ ｔ ｏ ｉａ ｃ ， ｅ ｇｕ２ ３ ３ Ｃ ｉａ Ｓ ｔｔ ｓ＆ ｐ ｌ ｔｅ ｔｓ Ａ ｈｉ ｎｖ ｓｙｆ Ｆｎｎｅ Ｂ ｎｂ ３００， ｈｎ ） ｅ ｉ ｅ ｉ
DEA模型物流业效率之议
DEA模型物流业效率之议
DEA (Data Envelopment Analysis)模型是一种常用的评估物流业效率的方法，通过比较不同供应链单位的输入与输出来确定其效率水平。
在物流业中，DEA模型可以帮助衡量运输、仓储、物流管理等方面的效率。
DEA模型可以将物流业的各项指标进行量化，并将其转化为数学模型。
通过对输入和输出进行有效的分析，可以确定哪些单位是最高效的，哪些是相对低效的。
这有助于物流企业找到改进效率的关键领域，并提出相应的改进措施。
然而，DEA模型在评估物流业效率时也存在一些限制。
首先，该模型假设各单位的生产技术和效率水平相同，忽略了单位间可能存在的差异。
其次，DEA模型是一种相对效率评估方法，无法给出具体的效率水平。
综上所述，DEA模型是评估物流业效率的一种重要工具，可以帮助企业定位其在供应链中的竞争优势和改进方向。
然而，为了更全面地评估效率，需要结合其他评估方法和指标，以便更好地了解物流业效率的各个方面。
基于DEA模型的上市物流企业经营效率评价
纯技术效率评价结果
1 2
纯技术效率均值
纯技术效率均值为0.92，说明上市物流企业在 技术应用、流程优化等方面表现良好，但仍存 在一定提升空间。
纯技术效率标准差
标准差为0.12，说明各上市物流企业在技术应 用、流程优化等方面存在一定差异。
3
纯技术效率最大值
最大值为1，说明个别上市物流企业在技术应用 、流程优化等方面达到了最优状态。
DEA模型以相对效率为基础，适用于评价具有多输入和多输出的复杂系统，如企业、项目或政策等。 在物流领域，DEA模型可用于评估上市物流企业的经营效率。
DEA模型基本原理
DEA模型的基本原理是将每个DMU的实际输入（如人力、物力、财力等）与实际输出（如产量、效益等）进行比较，得出相 对效率值。
DEA模型通过构建生产前沿面，将所有DMU的输入和输出进行比较，找出效率最高的DMU，并将其作为标杆，衡量其他 DMU的相对效率。
推进物联网技术的应用
物流企业应积极推进物联网技术的应用，实现物品的实时跟踪和 监控，提高企业的服务质量和运营效率。
规模层面效率提升策略
扩大市场份额
物流企业应积极扩大市场份额，提高市场占 有率，以实现规模经济和降低成本。
加强合作伙伴关系
物流企业应积极与上下游企业建立合作伙伴关系， 实现资源共享和互利共赢，提高企业的竞争力。
05
基于DEA模型的上市物流 企业效率评价研究结果分 析
总体效率评价结果
总体效率均值
根据所选取的上市物流企业样本，总体效率均值为0.85，说明上 市物流企业的经营效率较高，但仍有提升空间。
总体效率标准差
标准差为0.12，说明各上市物流企业的经营效率存在一定的差异 。
总体效率最大值
基于DEA的我国现代物流效率分析
基于DEA的我国现代物流效率分析作者：张振颖来源：《现代经济信息》2017年第04期摘要：本文以2015年我国31个省份为样本，运用DEA测度了物流效率进行。
结果表明，我国各省的物流运输效率水平处于低水平状态。
仅安徽、宁夏和湖南3个省的综合技术效率为1，达到了DEA的最高有效值，相对于其他省的物流投入取得了最佳效益。
各省应根据自身情况进投入产出环节的相应调整，具体问题具体分析，以达到投入资源的利用最大化，促进全国整体物流水平的发展。
关键词：物流效率；DEA；截面数据一、引言物流是指为了满足客户的需求，以最低的成本，通过运输、保管、配送等方式，实现原材料、半成品、成品或相关信息进行由商品的产地到商品的消费地的计划、实施和管理的全过程。
现代物流同时考虑从生产者到消费者的货物配送问题和从供应商到生产者对原材料的采购。
简而言之，测评我国各省的物流运输效率，对认识我国物流行业的发展状具有重要作用。
二、实证分析DEA（数据包络分析）作为一种多目标线性规划方法，避免了主观I生的权重假设，可实现对样本中具有多个投入、产出变量的效率评价。
本文采用考虑规模报酬变动的BCC模型对2015年全国31省物流效率进行测度。
本文采用Deap 2.1软件对研究样本的效率值进行测量。
将我国2015年31个省份的公路货运量、道路运输业人数、公路营运汽车数量（载货）和交通运输社会固定资产投资数据作为测量的投入变量。
以上数据均来自国家统计局2016数据年鉴。
表1展示了2015年全国各省物流运输的技术效率、纯技术效率、规模效率以及规模效率的增减情况。
其全国平均的综合效率为0.60，纯技术效率为0.70，规模效率为0.87，说明2015-2016年全国31省的物流运输效率在整体上处于低水平状态。
安徽、宁夏和湖南3个省的综合技术效率为1，达到了DEA的最高有效值，说明这3个省相对于其他省的物流运输投入取得了最佳效益。
西藏、广东和海南3个省的纯技术效率为1，做到了完全有效，但其综合效率并未做到完全有效，主要原因是综合效率不仅受到纯技术效率的影响，同时也受到规模效率的影响。
基于DEA的贵州省物流效率评价及提升建议
基于DEA的贵州省痢效率评价及^升建议
♦马艳玲唐江龙
摘要：本文从贵州省的基础建设、物流业发展现状、物流政策环境分析了贵州省物流业发展的情
况，运用DEA模型和Deap2.1软件结合2010至2019年的贵川省交通运输、仓储和邮政业的六项经济指标#
算出三个效率评价指标，分析结果得出贵川省的平均综合效率高，但规模效率偏低，投入不足导致产出 没有达到最合理化，根据投入冗余和产出不足的情况给出相应的调整，并为贵川省的物流效率在未来的 发展能有所提升提供相应的提升建议。
算，相应的效率计算结果和产出投入冗余表如表3和
表4所本次序
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 平均值
综合效率 crste 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.935 0.945 0.967 1.000 1.000 0.985
和贵州省2010至2019年年度统计公报并整理得出。 （二）DEA模型 DEA,即数据包络分析，用于评价具有相同类型的
多投入、多产出的决策单元是否技术有效的一种非参数
统计方法⑸。DEA的综合效率评价指标代表着投入资源
的使用情况，也是对决策单元的是否有效地判断依据。 决策单元的资源利用情况，并做出相应的调整，以达到 最佳的投入和最合理的产出。
二、贵州省物流业现状分析
（一）贵州省交通发展现状 物流业的发展依赖于配套完善的交通基础设施，因 此基础设施建设就不能落后。便利的交通能大大降低运 输难度、缩短从产地到消费地之间的运输距离、减少运 输时间、降低运输投入的成本以及提高物流业的工作效 率。至2019年，贵州省公路线路里程达到204723公里， 比上年增长了 4.0%；高速公路里程达到7005公里，比上 年增长了&6%；铁路营业里程3753公里，其中包括复线 里程达到2129公里，比上年增长了 9.7%；高速铁路营运 里程1337公里，比上年增长18.6%；作为非水网省内河 航运里程也达到了 3755公里，比上年增长了 0.3%。大数 据中心的落户和立体交通运输网络的全面覆盖，打破了 贵州省现实交通以及信息化交通不便的局面，有利于促 进省内区域经济协调发展，通过高速网把各市区县连接 成一个围绕中心城市的经济圈。
基于DEA的我国物流企业绩效评价
基于 ＤＥ Ａ的 我 国物 流企 业 绩效 评价
口 全春 光 ，程 晓娟
（ ． 南科 技 大 学 管 理 学 院 ，湖 南 湘 潭 １湖
【 摘
４ １０ １ ２ １；２湖 南 科 技 大 学 工 业工 程 系 ，湖 南 湘 潭 ．
４ １０ １ ２ １）
要 】以 ２ ０ ０９年 沪深 两 市 ２ ４家物 流 上 市公 司为 研 究对 象 ，运 用 数 据 包络 分 析 （ Ａ 方 法 ，对 其 经 营 绩 效进 ＤＥ ）
ｔ ｏ ｒａ ｎｇ ｆｆｉ ｉｅ ｙ ｈｅ ｐｅ ｔｉ ｅ ｃ ｎｃ ｏｆ ｏｇ ｔｉ ｃ ｍｐ ｌ ｉｓ ＣＳ ｏ ａｎｉ ． ｅｓ
【 ｅ ｏ ｄ 】Ｌ ｇ ｓ ｉ ｓ Ｃ ｍ ａ ｉ ｓ Ｅ ；Ｐ ｒ ｏ ｍ ｎ ｅ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ Ｋ ｙ ｗ ｒ ｓ ｏ ｉ ｔ ｃ ｏ ｐ ｎ ｅ ；Ｄ Ａ ｅ ｆ ｒ ａ ｃ ：Ｅ ａ ｕ ｔ ｏ
行 了评 价 。研 究发 现 ，我 国物 流 上 市 公 司总 体 绩 效 并 不 理 想 ，平 均 绩 效 值 只 有 Ｏ８９ ．１ ；造 成 绩 效 不 高的 原 因主要 是 规
模 无 效 率 。 同 时 结合 分 析 结果 ，提 出 了提 高企 业 经营 效 率 的 对 策 。
【 键 词 】物 流 企 业 ； Ａ；绩 效 ；评 价 关 ＤＥ
评 价 或 处 理 共 他 多 目标 决 策 问题 。其 基 本 思 路 是 ：把 每 一 个
被 评 价 单位 作 为 一 个 决 策 单 元 （ ｃｓｏ ｋ ｎ ｉ，筒 Ｄｅ ｉｉｎＭａ ｉ ｇＵｎｔ
记 ＤＭｕ） ，再 由众 多 ＤＭｕ 构 成 被 评 价 群 体 ，通 过 对 投 入 和 产 出 比率 的综 合 分 析 ， 以 ＤＭ ｕ 的各 个 投 入 和 产 出 指 标 的权 重 为 变 量 进 行 评 价 运 算 ，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 ， 定 各 ＤＭＵ 是 否 ＤＥ 确 Ａ 有 效 ； 同 时应 用投 影 方 法 指 出非 ＤＥ 有 效 或 弱 ＤＥ 有效 Ａ Ａ
基于DEA方法的智慧物流公司绩效评价研究
引言。
智慧物流是以信息化为主要依托，得益于物联网等技术的不断进步，在物流价值链上的六项基本环节实现实时系统感知和数据收集的智能型物流系统。
目前经济全球化进程加快，电子商务飞速发展，新业态、新模式不断涌现，社会生产生活对物流行业提出了更高的发展要求，物流业正面临亘古未有的机遇和挑战，行业急需利用数字化、智能化实现物流产业智能化发展。
2018年国家发改委在《国家物流枢纽布局和建设规划》中强调“要求顺应现代物流业发展新趋势，加强现代信息技术和智能化、绿色化装备应用，打造绿色智慧型国家物流枢纽”。
随着物流产业结构的变化、贸易结构变化和供需双方结构的变化，以信息技术为基础的智慧物流正在以惊人的速度发展。
智慧物流公司的发展是智慧物流行业发展的重要组成部分，随着智慧物流产业市场规模逐步扩大，物流领域企业纷纷布局智慧物流行业。
在此智慧物流的公司绩效衡量问题成为智慧物流行业发展体系下的重要研究问题，能够激励智慧物流公司可持续快速发展，并为提高智慧物流行业的发展水平提供经验。
目前，关于智慧物流公司的绩效研究较少。
本文在梳理已有文献的基础上，收集了2016年至2020年十个上市智慧物流企业年报中关于智慧物流的资金投入和经营情况数据，构建智慧物流公司绩效的评价指标，运用效率评价方法中的数学包络分析方法（D E A），从综合效率、纯技术效率、规模效率和规模收益四个角度探讨智慧物流的布局对企业绩效的影响，并在已有研究的基础上，为智慧物流企业的智慧化升级提供建议。
一、文献综述。
智慧物流是在传统物流的基础上利用大数据技术、智慧系统对物流各流程数据进行实时收集并处理，实现可视化智能监控、优化、管理，从而降低经营成本、提高生产效率、推动服务增值的先进物流管理模式，本质是一种人与物之间的信息交互，是数字经济与物流业的融合，是一种高层次的物流形态[1]。
与传统模式不同的是，通过数据的获取、传输、存储、运用等交互步骤，智慧物流朝着网格化、全面化、数字化和精细化方向发展，并逐渐与多种业态融合，产生新的模式和业态[2]。
基于DEA方法的重庆市物流产业效率评价指标体系的构建
基于DEA方法的重庆市物流产业效率评价指标体系的构建随着我国经济的快速发展，物流产业在国民经济中的地位日益重要。
作为支撑和推动国民经济发展的重要产业，物流业的发展水平和效率直接影响着国家和地方经济的竞争力和可持续发展能力。
因此，对物流产业的效率进行评价和指导是非常必要的。
评价物流产业效率的方法有很多，其中最常用的是基于效率分析的数据包络分析（DEA）方法。
DEA方法可以根据输入和输出指标来评价物流产业的效率，并提供改进建议。
本文将基于DEA方法构建重庆市物流产业效率评价指标体系。
首先，我们需要确定物流产业的输入和输出指标。
物流产业的输入指标可以包括固定资产投资、员工人数、运输设备数量等。
而输出指标可以包括货物流通量、运输效率、客户满意度等。
其次，我们需要确定参评物流企业。
可以选择一定数量的具有代表性的物流企业作为参评对象，确保评价结果的可靠性和有效性。
然后，我们需要收集数据并进行数据处理。
收集相关物流企业的输入和输出数据，并进行数据标准化处理，以消除指标间的量纲差异。
接下来，我们可以利用DEA方法进行效率评价。
DEA方法属于一种非参数方法，可以通过模型计算得出每个物流企业的效率得分。
在进行效率评价时，需要同时考虑输入和输出指标的权重，以确保评价结果更加准确和合理。
最后，我们可以根据评价结果提出改进建议。
通过对评价结果的分析，可以找出效率较低的物流企业，并提出相应的改进建议，以提高物流产业的整体效率。
除了上述步骤，评价指标体系的构建还需要考虑一些特殊因素，例如区域经济差异、物流业特点等。
不同地区的物流产业可能存在一些差异，因此在构建评价指标体系时，需要考虑这些差异，并制定相应的评价标准和方法。
总之，构建基于DEA方法的重庆市物流产业效率评价指标体系需要明确输入和输出指标，选择适当的参评物流企业，收集和处理数据，应用DEA方法进行效率评价，并提出改进建议。
通过这个评价指标体系，可以为重庆市的物流企业提供参考和指导，促进物流产业的高效发展。
基于DEA模型对重庆市物流效率的评价研究
济的不断发展，铁路运输已经成为我国货物运输的主要方式，这也使得铁路运输在很大程度上制约了物流行业的发展。
因此，我们应当不断拓展物流服务范围，这样才能够促进物流行业的发展。
为了能够有效地拓展铁路运输服务范围，我们应当加强铁路运输技术创新，提高铁路运输设施的现代化水平。
目前，我国在铁路货运技术方面还存在着很多问题，这也使得我国的铁路货运质量无法满足人们对其日益增长的需求。
因此，我们应当加强对铁路货运设施和装备的现代化改造，积极引进先进的物流技术和设备，这样才能够提高铁路运输过程中的安全性和可靠性，为人们提供更加安全、快捷、高效的物流服务。
6.完善铁路运输管理体制。
在对物流与铁路运输的协同作用进行研究的过程中，可以看出，物流与铁路运输之间是相互影响，相互促进的，只有两者共同发展，才能够在很大程度上促进物流业的发展。
为此，在进行协同发展策略研究的过程中，我们应当首先从完善铁路运输管理体制入手，这是实现两者协同发展的根本保证。
随着我国社会经济的不断发展，人们在日常生活中对物流服务的需求也在不断增加。
为此，铁路运输企业应当根据市场需求和客户需求来不断调整自己的运输策略。
为了有效满足客户需求，铁路运输企业应当建立以市场为导向的组织机构，对其进行有效管理。
为了促进物流与铁路运输协同发展，我国政府也出台了一些相关政策措施。
在未来的发展中，政府应当加大对物流行业的支持力度，促进物流业与铁路运输之间相互协调发展。
四、结束语本文首先对物流与铁路运输之间的关系进行了分析，然后对物流与铁路运输协同作用进行了探讨，在此基础上提出了相应的措施，希望能够为有关部门提供参考。
在现代社会中，物流业的发展水平是衡量一个国家现代化水平的重要标志之一。
在现代社会中，由于物流业属于一种高成本行业，因此要想使其得到更好的发展就必须从根本上解决物流成本过高的问题。
铁路运输与物流之间存在着密切联系，二者在整个物流活动中都占据着重要地位。
要想有效降低物流成本，就必须加强两者之间的协同作用。
基于DEA的物流行业能源效率评价——以2006年-2008年各省市物流数据为例
Ｋ ｅ ｗｏｒ ｓ ｌｇｓｉｓｎ ｕ ｔｙ ｅ ｅｇ ｆｃｅ ｃ ； ａａｅｅｏ ｍｅ ｔ ｎ ｌｓｓ ｙ ｄ ：ｏ ｉｔ ｄ ｓｒ； ｎ ｒｙｅ ｉｎ ｙ ｄ ｔ ｖ ｌｐ ｎ ａｙｉ ｃｉ ｉ ａ
表 １ １９ — ０７ 中国能源消费的行业构成（ ： ９４ ２０ 年 单位 万吨标准煤）
王舒鸿 ’汝慧萍 ’宋马林 ， ， （． １ 南开大学 经济学院 数 量经济研 究所 ， 天津 ３ ０ ７ ； ００１ ２安徽 财经大学 统计 与应 用数 学学院 ， ． 安徽 蚌 埠 ２ ３３ ） ３ ００
［ 摘 要】 通过 对 ２ ０ ０６年 至 ２ ０ 年各 省市物流业的资源利用效率进行分析 ， ０８ 投人指标选取公路 里程 、 路里程和能源指标 ， 铁 产出指标为各省市物流业产值 ， 用数 据包络分析得出虽然我国物流业的总体效率不高 ， 于能源的利 用效 率来说 ， ２ 个 运 但对 有 ０ 省份已经达到能 源充分利用状态 ， 但北京 、 天津和河北 等省市对能源 的利用仍然存在投入冗余 。 ［ 关键词】 物流业 ； 能源效 率 ； 数据包络分析 ［ 中图分类号】２ ４０ Ｆ２． ［ 文献标识码ｌ Ａ 【 文章￣ － ｏ ５ １２ ２ １ ）７ ０ ６ — ３ ］ ｏ — ５ Ｘ（０ ０ １— ０ ６ ０ １
Ｅｎ ｒ ｙＥｆ ｃｅ ｃ ｅ ｇ ｆ ｉｎ ｙＥｖｕａｉ ｎｏ ｉ ｌ ｔｏ ｆＬｏ ｉｔｃ ｎ ｓｒ ｇｓｉｓＩ ｄｕ ｔｙＢａ ｅ ｎＤＥＡ，ｌ ｔａ ｅ ｗｉｈＰｒ ｖｎ ｉｌ ｇｓｉｓＤａｔ ｒ ｍ ２ ０ ｏ２ ０ ｓ ｄｏ Ｉｌ ｒ ｔ ｕｓ ｄ ｔ ｏ ｉｃａ Ｌｏ ｉｔｃ ａｆ ｏ ０ ６ｔ ０ ８
Ａｂ ｔ ａｃ ： ｈ ａ ｅ ａ ａ ｙ ｅ ｔ ｅｒ ｓ ｕ ｃ ｔ ｉａ ｉｎ ｅ ｃｅ ｙｏ ｔ ｅｌ ｇｓｉ ｓｉ ｄ ｓｒ ｆ ｉ ｅ ｅ ｔ ｒ ｖ ｎ ｅ ｒ ｍ ２ ０ ｏ２ ０ ， ｄ ｗｉ ｓ ｒ ｔ Ｔ ｅｐ ｐ ｒ ｎ ｌｚ ｓ ｈ ｏ ｒ ｅｕ ｉ ｚ ｔ ｆ ｉｎｃ ｆ ｈ ｏ ｉｔｃ ｎ ｕ ｔ ｏ ｄ ｆ ｒ ｎ ｐ ｏ ｉｃ ｓｆｏ ０ ６ｔ ０ ８ ａ ， ｔ ｅ ｌ ｏ ｉ ｙ ｎ ｈ
基于DEA的物流上市企业创新效率分析
基于DEA的物流上市企业创新效率分析李守林;赵瑞;陈丽华【摘要】[目的/意义]物流是国民经济的命脉,当前社会对物流的需求越来越大.传统的物流企业是劳动密集型企业,近年来随着民众对物流服务要求的不断提高,物流企业对技术和管理的创新也提出了新的要求.但不同的物流上市企业在物流创新效率方面存在较大的差距,本文希望通过DEA的方法找到物流上市企业创新效率不高的原因及解决方法.[方法/过程]本文采用DEA的方法,分析了11家物流上市企业在2014—2016年的创新效率,分析了综合技术效率、纯技术效率和规模效率.[结果/结论]可以看到部分企业在2014—2015年没有处在生产前沿面上,效率有待改进,但在2016年实现了效率的优化,实现了DEA有效.部分企业在2014—2015年效率较高,但2016年出现了一些问题,效率有所下降.对于没有处在生产前沿面的企业,甚至是效率下降的企业,需要从政府、行业协会、企业三方面入手来提高效率.同时,还应增加行业内部技术的投入,提高管理水平,提升行业内部的协同效应,共同提高物流上市企业的效率.【期刊名称】《西部经济管理论坛（原四川经济管理学院学报）》【年(卷),期】2018(029)004【总页数】8页(P55-62)【关键词】DEA;物流;上市企业;创新;效率分析【作者】李守林;赵瑞;陈丽华【作者单位】北京大学光华管理学院北京 100871;北京大学光华管理学院北京100871;北京大学光华管理学院北京 100871【正文语种】中文【中图分类】F2521 引言传统的物流企业是劳动密集型企业，物流上市企业的规模相对于中小型的物流企业更加庞大，改革开放初期，中国的劳动力成本较低，在运输、搬运、仓储、包装等环节可以大规模的使用劳动力进行作业，但随着中国社会的不断发展、人民生活水平的不断提高，劳动力成本也在不断提高，通过大规模投入劳动力来保证物流效率的方法已经不可行。
随着物流需求的提高，人力作业的弊端逐渐显现出来：包裹损坏率高、错误率高、分拣效率低。
DEA及其在企业物流系统评价中的应用
出作 为 变量 ， 点考察 投入 与产 出的 匹配性 以及 各个 子 系统之 间的协 调性 和平衡 性 ， 重 以判 断物 流 系
Hale Waihona Puke ｅ ｔ ｂｉｈ ｄ ｂ ｎ ｆ ｃｕ ｉ ｇ ｅ ｔｒ ｒ ｅ ｎ Ｏ ｆ ｒ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｔ ｒ ｒ ｅ ｌｇｓｉｓ ｓ ｓｅ ｆｒ ｄ ｃｓ ｎ ｓａ ｌ ｅ ｙ ｍａ ｕ ａ ｔ ｒ ｎ ｅ ｐ ｉ ｓ ａ ｄ ｔ ｕ ｔ ｒ ｉ ｒ ｖ ｎ ｅ ｐ ｉ ｏ ｉｔ ｙ ｔｍ ｏ ｅ ｉ ｏ ｓ ｎ ｓ ｈ ｓ ｃ ｉ
第 １ 卷 第 ５期 ５ ２１ ０ ０年 １ Ｏ月
工 业 工 程 与 管 理
Ｉ ｄ ｓ ｒ ｌＥ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ａ ｄ Ｍ ａ ａ ｅ ｎ ｎ ｕ ｔ ｉ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ａ
Ｖｏ ． ５ＮＯ ５ １１ ．
０ｃ＿２ Ｏ ｔ Ｏｌ
文章编 号 ：０ ７５ ２ （ ０ ０ ０ — ０ １ —７ １０ — ４ ９ ２ １ ） ５０ １ ５０
Ｄ Ａ 及 其 在 企 业 物 流 系 统 评 价 中 的应 用 Ｅ
钱 芝 网ｈ 。
（ ． 海理 工大 学 ， 海 ２ ０ ９ ； ． 海 医疗 器械 高等 专科 学校 ， １上 上 ０ ０３ ２ 上 上海 ２ ０ ９ ） ０ ０ ３
摘要 ：为 了便 于制造 企 业正确 判 断所 建 立的 物 流 系统 的相 对有 效 性程 度 ， 为进 一 步 完善 企 业
基于 DEA 模型的广西物流效率分析
基于 DEA 模型的广西物流效率分析作者：招莉莉来源：《中国市场》2019年第13期[摘要]为推动广西区域经济建设和提升物流业竞争力，提高物流资源合理配置，文章通过运用DEA模型以物流业从业人员、物流业固定资产投资和运输线路总里程做为投入指标，物流业产值和货运周转量做为产出指标来构建广西物流效率模型，并收集2009—2016年的指标数据进行实证分析，从综合效率、纯技术效率和规模效率来分析广西物流效率发展情况，表明广西物流效率整体较高，但没有完全达到DEA有效的水平，根据实证分析结果提出了发挥区位优势发展物流业、加快物流信息化建设和加大物流人才培养力度的建议。
[关键词]广西；物流效率；DEA模型[DOI]1013939/jcnkizgsc2019131751前言作为“第三利润源泉”的物流业，已成为促进区域经济增长和转变经济增长方式的主要动力[1]，物流业的发展也越来越受到各级政府部门的重视。
在“一带一路”背景下，中央明确提出要发挥广西与东盟国家陆海相邻的独特优势，加快北部湾经济区和珠江—西江经济带开放发展，构建面向东盟的国际大通道，打造西南中南地区开放发展新的战略支点，形成21世纪海上丝绸之路与丝绸之路经济带有机衔接的重要门户。
[2]这将推动广西区域经济的进一步发展，也给物流业带来了极好的发展机遇。
为了引导广西物流业科学发展，2016年广西壮族自治区政府印发了《广西物流业发展“十三五”规划》，强调发展现代物流业，对提高广西综合竞争力具有重要的战略意义。
现代物流业的发展水平主要通过物流效率反映出来，因此研究广西物流投入产出效率，提高资源合理配置，对推动广西区域经济建设和提升物流业竞争力具有十分重要的意义。
2广西经济与物流业现状2017年广西全区生产总值2039625亿元，比上年增长73%，其中服务业成为广西经济增长的第一动力。
全年全部工业增加值为766371亿元，货物进出口总额386634亿元，其中对东盟国家进出口总额为189385亿元。
基于DEA法的中国上市物流企业效率评价
基于DEA法的中国上市物流企业效率评价随着经济社会的不断发展,物流业在国民经济发展中的地位愈显突出。
物流业涉及领域广,吸纳就业人数多,促进生产、拉动消费作用大,对正处于经济转型期的我国而言,发挥着极其重要的作用。
近些年,政府也在政策上不断支持发展物流产业,给我国物流业的发展提供了良好的环境。
但是在我国物流业取得迅速发展的同时,物流产业成本居高不下,企业管理经营效率不高慢慢成为物流业发展的阻碍。
为了更深入了解我国物流业效率情况,本文选用上市物流企业的效率研究来反映整体物流企业的发展情况,进而对我国物流业发展提出相关建议。
首先,本文基于国内外学者对物流企业效率的研究成果,总结现有关于物流企业效率研究方法、指标选择以及影响因素三方面的研究现状。
发现在指标选择、影响因素分析的研究都存在较大的分歧。
在方法选择上,存在非参数法、参数法以及其它相关统计方法;在指标选择上,针对不同的标准、站在不同的角度也有不同指标体系选择;影响因素分析上,国内外学者也存在不同见解,定性分析较多,数据获取难使得影响因素的数据验证较为困难。
其次,为了选取合适的研究方法,本文对上市物流企业效率研究方法进行了深入分析,对比各参数法与非参数法之间的差别,最终选取DEA方法处理上市物流企业多投入-多产出问题。
在指标选取上,本文选取了固定资产净额、员工人数、主营业务成本、管理费用作为投入指标,选取主营业务收入、税后利润总额作为产出指标。
在样本选择上,本文遵循DEA方法对数据的要求,选择了18家上市物流企业进行分析,其中9家企业为港口类,9家为运输仓储类。
再次,通过对数据的描述性统计分析和DEA静态效率分析,对物流企业经营效率情况做一个大致的了解。
再通过纯技术效率和规模效率分析,进一步发现2009年的技术效率平均值明显比其他年份更低。
为了深究其发展趋势,运用Malmquist指数对企业的动态效率进行了测度,发现不仅2009年是一个效率低点,2012年也是一个效率低点,再通过全要素生产率指数及其分解指标的分析,发现两个效率低点分别是由规模效率变动指数下降以及技术进步指数下降导致的。
基于DEA的仓储型上市物流公司的效率研究
基于DEA的仓储型上市物流公司的效率研究仓储型上市物流公司是指以仓储、运输和配送为主要业务的上市公司。
随着电子商务的快速发展和物流行业的不断进步，仓储型上市物流公司在市场上扮演着越来越重要的角色。
为了提高公司的竞争力和效率，需要进行有效的效率研究。
本文将基于数据包络分析（DEA）方法，对仓储型上市物流公司的效率进行研究。
我们需要确定评价指标。
对于仓储型上市物流公司而言，其主要的业务包括仓储、运输和配送。
我们可以选取以下指标作为评价指标：仓储效率、运输效率和配送效率。
仓储效率可以通过衡量仓储容量利用率、仓储设备利用率和仓库作业效率等来评价；运输效率可以通过衡量车辆利用率、运输成本和运输时间等来评价；配送效率可以通过衡量配送准时率和配送成本等来评价。
我们需要收集数据。
为了进行效率评估，需要收集相关的数据。
仓储效率评估需要收集仓储容量、仓储设备数量、仓库作业时间等数据；运输效率评估需要收集车辆数量、运输成本和运输时间等数据；配送效率评估需要收集配送准时率和配送成本等数据。
这些数据可以从公司的财务报表、运营数据和调查问卷等渠道收集而来。
接下来，我们可以利用DEA方法对仓储型上市物流公司的效率进行评估。
DEA是一种非参数的多输入多输出效率评价方法，可以用来评估各个公司的效率水平。
通过对各公司的输入产出数据进行处理，可以得到每个公司的效率评分，进而进行效率比较。
我们可以利用评估结果提出相应的改进建议。
对于效率较低的仓储型上市物流公司，可以通过提高仓库设备和作业效率、优化运输路线和提高运输效率，以及优化配送流程和降低配送成本来改进公司的效率。
可以通过合理配置资源和优化管理方法来提高整体效率。
基于DEA的仓储型上市物流公司的效率研究可以帮助公司了解自身的竞争力和改进空间，并提出相应的改进建议。
通过优化仓储、运输和配送等方面的效率，可以提高公司的综合竞争力，进而在市场竞争中取得更好的表现。
基于DEA的仓储型上市物流公司的效率研究
基于DEA的仓储型上市物流公司的效率研究
随着经济全球化的推进和电商的快速发展，仓储型物流公司在市场中扮演着重要的角色。
为了提高自身竞争力和运营效率，研究公司的效率是非常必要的。
而数据包络分析（DEA）则是评估企业效率的一种常用方法。
DEA是一种相对评价方法，通过比较研究对象在多个输入和输出指标上的表现，评估其相对效率。
在仓储型上市物流公司中，输入指标可以包括固定资产投资、人力资源投入和技术等，而输出指标可以包括货物处理量、客户满意度和运输准确性等。
收集各个仓储型上市物流公司的输入输出数据，这些数据可以从公司的年度报告和相关业务数据中获取。
inputs包括投入的资源数量，outputs包括产出的成果数量。
对于这些数据，需要进行标准化处理，使得各个指标具有可比性。
接下来，通过运用DEA模型计算每个公司的效率值。
DEA模型将考虑各个公司在输入和输出上的相对效率，找出最有效的公司。
通过比较得出的相对效率值，可以给出一个排序，从而评估各个公司的效率水平。
然后，对于效率较低的物流公司，需要进行进一步的分析，找出其效率低下的原因。
这可能包括管理控制不当、资源配置不合理或技术落后等。
针对这些问题，可以提出相应的改进措施。
对于效率较高的物流公司，可以总结其成功的经验，并提出相关的指导意见，以帮助低效率的公司提高其效率水平。
基于DEA的仓储型上市物流公司的效率研究是一个很有意义的课题。
通过对多个物流公司的效率进行评估，可以发现和改进低效率的问题，提高整个行业的效率水平。
这对于提高我国物流产业的竞争力和推动经济发展具有重要意义。
基于DEA的陕西省物流业效率研究
基于DEA的陕西省物流业效率研究作者：马丁胡柯刘健来源：《物流科技》2017年第07期摘要：鉴于传统绩效评价方法的局限性，运用DEA模型对2001～2014年陕西省物流效率进行实证研究。
结果表明：2001～2014年陕西省整体物流效率较高，但其物流产业效率并非所有年份都达到DEA有效，这说明陕西省物流发展水平还有待进一步提高。
因此，陕西省应加强整合已有资源，优化投入产出，利用陕西省的区位优势，推进物流业的发展。
关键词：数据包络分析（DEA）；陕西省；物流效率中图分类号：F259.27 文献标识码：AAbstract： Given the limitations of traditional evaluation method， this paper using the data envelopment analysis（DEA）method， and took Shaanxi province logistics efficiency for empirical research in 2001 and 2014. The results showed that： Shaanxi province from 2001 to 2014 the overall logistics efficiency is higher， but the efficiency of the logistics industry is not all year to DEA effective， this shows that Shaanxi province logistics development level remains to be further improved. Therefore， Shaanxi province should strengthen the integration of existing resources，optimize the input and output， the use of the geographical advantage of Shaanxi province， to promote the development of logistics industry.Key words： DEA model； Shaanxi province； logistics efficiency0 引言随着社会分工的逐步细化，物流业作为一种新兴产业成为世界经济又一新的增长点，在近年来取得了突飞猛进的发展。
基于DEA的我国物流企业绩效评价
基于DEA的我国物流企业绩效评价随着物流业的蓬勃发展，作为物流中坚力量的物流企业也受到了理论界和实践界的广泛关注。
在物流企业的相关研究中，绩效评价是重要的内容之一。
科学的绩效评价不仅能真实反映物流企业的经营状况及发展趋势，还能帮助企业科学决策，对于企业的健康发展具有重要的现实意义。
为此，学者们运用不同的方法进行了大量研究。
这些方法主要有因子分析法[1]，模糊综合评价法[2]，灰色关联分析法[3]，层次分析法[4-5]，数据包络分析(DEA)法等[6-11]。
现有的评价方法要么主观性较强，要么计算及建模过程复杂，需要较深的数学知识，或者数据的样本量较少，不够新颖。
基于此，文中采用DEA方法，选取2009年我国物流上市公司的最新数据，对物流企业绩效进行评价和分析，为物流企业提高经营效率提供对策和参考。
1DEA的基本原理数据包络分析(Data Envelopment Analysis)简称DEA，也称为非参数方法或Farrell型有效分析法，是1978年美国著名运筹学家A. Charnes, 和E. Rhodes在“相对效率评价”基础上发展起来的一种新的系统分析方法[12]。
此后在实际应用中Charnes、Cooper、Rhodes和我国的魏权龄教授等人进一步发展和完善了该方法[13-15]。
该方法主要应用数学规划模型，对具有相同类型的多个输入和多个输出的“部门”或“单位”进行生产有效性评价或处理其他多目标决策问题。
其基本思路是：把每一个被评价单位作为一个决策单元（Decision Making Unit，简记DMU），再由众多DMU构成被评价群体，通过对投入和产出比率的综合分析，以DMU的各个投入和产出指标的权重为变量进行评价运算，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DEA有效；同时应用投影方法指出非DEA有效或弱DEA有效DMU的原因及应改进的方向和措施。
基于DEA的仓储型上市物流公司的效率研究
基于DEA的仓储型上市物流公司的效率研究摘要：本文以DEA（Data Envelopment Analysis）方法为工具，对仓储型上市物流公司的效率进行研究。
通过收集相关数据，我们对这些公司的生产过程进行了分析，并计算了它们的效率得分。
研究发现，一些公司存在着较低的效率水平，需要采取合适的措施来提高其运营效率。
这对于提升整个物流行业的竞争力和发展有着积极的意义。
关键词：DEA；仓储型物流公司；效率；上市公司2. DE A方法DEA方法是一种用于评估相对效率的管理科学方法，它可以用于评估多输入和多输出的生产过程中的效率水平。
该方法基于线性规划模型，通过比较各个单位在输入和输出方面的相对效率，来评估其整体效率水平。
DEA方法的优势在于可以不受预先设定的权重和效率前提的限制，而是通过比较各单位在同一水平上的相对效率，能够更加客观地评估其运营情况。
3.数据收集和处理本文选择了几家知名的仓储型上市物流公司作为研究对象，通过收集相关数据来进行分析。
我们选取了各公司的主要生产指标作为输入和输出指标，包括货物的存储成本、运输成本、仓储面积利用率、货物周转率等。
通过对这些指标的数据进行加工和清洗，得到了每家公司的输入和输出数据矩阵。
4.效率评估和结果分析通过DEA方法对这些公司的生产过程进行评估，得出了它们的效率得分。
我们发现，有的公司存在着较低的效率水平，表现在其在生产过程中存在着资源的浪费和低效的运营方式。
这些公司需要通过优化其资源配置和生产流程，提高其运营效率。
5.改进建议针对效率较低的公司，我们提出了一些改进的建议。
可以通过优化仓储设施的布局和管理，提高仓储面积的利用率，减少存储成本。
可以加强运输管理，提高货物的周转率，减少运输成本。
可以优化人员和设备的配置，提高工作效率。
通过这些改进措施，这些公司可以提高其运营效率，实现更加高效的生产。
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（ 州大学 郑 管理工程学 院 ， 河南 郑州 ４ ０ ０ ） ５０ ０
【 要】 摘 针对制造企业的特点， 设计 了物流系统评价指标体 系， 运用 Ｄ Ａ方法对制造企业物流系统效率评价 问题进行研究 。 Ｅ 通过实例分析 ， 证实 Ｄ Ａ方法对制造企业物流系统效率评 价有较好的应用价值 。 Ｅ 【 词】Ｅ 制造企业物流系统 ； 关键 Ｄ Ａ； 效率评 价 【 中图分类号］ ２ ；２ ２ Ｆ ４Ｆ ７． ２ ５ 【 文献标识码】 Ａ 【 文章编号］ ０ — ５ Ｘ ２ １ ）５ ０ ０ — ４ １ ５ １２ （０ ２ ０ — ２ ６ ０ ０
Ａ ｍｐｒ ａ ｎ ｌｓ ｆ ｆ ｃ ｎ ｙＥ ａｕ ｔ ｎｏ ａ ｕａ ｔｒｒＬ ￣ｓ ｃ ｙｔｍ ａｅ ｎＤＥ ｎＥ ｉｉ ｌ ａｙｉｏ ｉ ｉ ｃ ｖ ｌａｉ ｆ ｎ ｆｃｕ ｅ ｏ ｆ ｓ ｓｅ Ｂ ｓｄｏ Ａ ｃ Ａ ｓ Ｅ ｅ ｏ Ｍ ｉ Ｓ
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够给出具体的改进方 向和改进 目标值。同时 ， 我们还可 以找到
影响结果的关键 因素和薄弱环节 ，为改进经 营管理方 案提供
依据日 。
【 日期１ １— ３ ２ 收稿 ２ ２０— ０ ０ 【 作者简介】 国红 （９ ６ ）男 ， 李 １６ 一 ， 山西长治人 ， 州大学管理工程学院副教授 ， 士生导师 ， 郑 硕 研究方向 ： 管理信息系统与电子商务。
２ 评价方法 的选取
目前 国内外物流系统评价方法有 很多 ， 中一些方法 （ 其 如
Ｄ Ａ方法的优势在于它不受计量单位的限制 ，因此不需要考 Ｅ
虑量 纲同一化问题。 （） Ｅ ３ Ｄ Ａ方法不仅可以很容易 预测 系统是否有效 ， 而且能
德尔 菲法 、 家评价法 等） 重定性分 析 ， 专 侧 主观性较强 ， 但缺乏 定量 分析， 服力不够 ； 说 而另 一些方法 （ 如层次 分析法 、 模糊综 合评价法 、 聚类分析法 、 主成分分析法等） 以定量计算为基 虽然
价制造企业物流系统有效性 方面是具 有可行性 的 ，原因有三
点： （） １物流系统是 一种复杂 的 、 目标 的 、 多 多投入 多输 出的 动态 系统 ， Ｄ Ａ方法正好的评价需要选取指标 的量纲是不同的。 ２
２ — ０６
李国红， 基于 Ｄ Ａ方法的制造企业物流系统效率评价实例分析 等： Ｅ
由此 可见，使用 Ｄ Ａ方法 解决制造企业物流系统 的评价 Ｅ 问题 不仅 是可行 的， 而且 还有其独特 的优势 。
企 业 物 流
ｄ ｉ ．９ ９ ． ｓ ．０ ５ １ ２ ２ １ ．５０ ５ ｏ：Ｏ３ ６ ／ｉ ｎ１ ０ － Ｘ．０ ０ ．６ ｌ ｊｓ ５ ２
物流技术 ２１ 年第 ３ 卷第 ５ 总第 ２０ ０２ １ 期（ ６ 期）
基于 Ｄ Ａ方法 的制造企 业物流系统 Ｅ 效率评价实例分析
企 、所 关 注 。 ｌ
往 不 理想 。
数据包络分析 （ ａ ｎｅ ｐ ｅｔ ｎ ｌ ｉ） Ｄ ｍＥ ｖｌ ｍ ｎＡ ａ ８ 简称 Ｄ Ａ， ｏ ｙｓ Ｅ 是测
算决策单元相对有效性 的一种评价方法 ，是用数学 规划模型
来评价同类型 的具有多种投入和多种产出的“ 单位”称作决策 ｆ 单元 ， 简记为 Ｄ ） ＭＵ间相对有效性 的工具。Ｄ Ａ评价方法在评 Ｅ
（ｃ ｏｌ ｆＭ ｎｇｍ ｎ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｚ ｅ ｇｈｕＵ ｉ ｒｉ， ｈｎ ｚｏ ５ ０ ０ Ｃ ｉａ Ｓｈｏ ｏ ａ ａｅ ｅ ｔ ｇｎｅｉ ， ｈ ｎｚｏ ｎｖ ｓｔ Ｚ ｅｇｈ ｕ４ ０ ０ ， ｈｎ ） Ｅ ｎ ｅ ｙ
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础， 由于实 际问题 的复杂性和不确 定性， 直接运用效果 往 但 若
１ 引 言
随着社会 经济 的发 展 ， 场竞争愈发激 烈 ， 市 与此 同时 ， 制 造企业对于第一和第二利润源的挖掘也愈发枯竭 ， 因此 ， 近些 年物流作为企业 的第三利润源泉 ，已经成为业界所 追捧 的热 点。 如今， 现代大 型制造企业都十分重视建立高效的物流系统 ， 并将其作为企业 战略发展的核心竞 争力。然而， 物流系统构成 复杂 ， 系统之间相互 制约和牵制 ， 各子 且又存在 着“ 效益背反 ” 现象【如何对物流系统的有效性进行客 观合理 的评价 ， １ ］ ， 一直为