内容提要：本文采取三阶段DEA方法，分析2007年我国31个省市物流产业的运营效率。结果显示：（1）如果外部环境和随机因素的影响不加以控制，各省市纯技术效率值被低估，规模效率值被高估，且高估程度大于纯技术效率被低估的程度，导致综合技术效率被低估；（2）我国各省市物流业的综合技术效率值较低，平均为0.44，而出现低效率主要原因是由于规模效率不足引起的；（3）我国各地区的物流业发展存在明显的差异，东部地区最优，中部次之，西部最差。
关键词：物流业效率；三阶段DEA；环境效应；随机误差
中图分类号：F270.3 文献标识码：A
一、引言
为应对全球金融危机，2009年初，国家出台了《十大振兴规划》，而物流业是服务业中唯一入选的产业，可见物流业在国民经济发展中的重要地位。物流业是融合运输业、仓储业、货代业和信息业等的复合型服务产业，是国民经济的重要组成部分，涉及领域广，吸纳就业人数多，促进生产、拉动消费作用大，在促进产业结构调整、转变经济发展方式和增强国民经济竞争力等方面发挥着重要作用。进入新世纪以来，我国物流业总体规模快速增长，服务
水平显著提高，发展的环境和条件不断改善。2008年，全国社会物流总额达89.9万亿元，比2000年增长4.2倍，年均增长23%；物流业实现增加值2.0万亿元，比2000年增长1.9倍，年均增长14%。同时，一些制造企业、商贸企业开始采用现代物流管理理念、方法和技术，实施流程再造和服务外包；传统运输、仓储、货代企业实行功能整合和服务延伸，加快向现代物流企业转型；一批新型的物流企业迅速成长，形成了多种所有制、多种服务模式、多层次的物流企业群体。全社会物流总费用与GDP的比率，由2000年的19.4%下降到2008年的18.3%，物流费用成本呈下降趋势，促进了经济运行质量的提高。物流业在国民经济中作用越来越大。
但是，我国物流业在快速发展的同时，长期以来粗放发展所累积的矛盾也日益突出。主要表现在：我国物流业的总体水平仍然偏低，还存在一些突出问题。一是全社会物流运行效率偏低，根据中国仓储协会在2000-2005年所做的5次《中国物流市场调研报告》显示，仓库的平均利用率为83.64%，而铁路专业线平均利用率只有59%，社会物流总费用与GDP的比率高出发达国家1倍左右。二是社会化物流需求不足和专业化物流供给能力不足的问题同时存在，“大而全”、“小而全”的企业物流运作模式还相当普遍；三是物流服务仍然停留在附加值的传统服务，企业的物流服务创新能力不足，物流服务效率较低，存在较大的资源浪费。根据《物流业调整与振兴规划》，物流业要以创新服务方式、兼并重组、优化布局、新技术开发与应用、提高信息化水平、加强物流基础设施建设的衔接和协调等为重点，着力培育一批具有国际竞争力的大型综合物流企业集团，初步建立起布局合理、技术先进、节能环保、便捷高效、安全有序并具有一定国际竞争力的现代物流服务体系。因此，如何提高我国物流业的生产效率是我国物流学者面临的重要课题。本文运用三阶段DEA模型对2007年我国31个省市的物流产业的运营效率进行系统的研究，以客观评价我国物流产业目前的发展状况及区域物流发展的差异，为物流业的调整和优化提供决策支持。
二、文献回顾
目前国内外对物流产业效率的研究相对较少。Gordon（1993）是较早探讨交通业生产率的研究者之一，Oum等（1992）探讨了交通业生产率的概念，并针对不同的问题提出不同的测算方法。鞠颂东等（2003）采用横截面数据，通过对西部物流总量、物流业投资、人力资源、物流企业、物流技术进步、物流管理水平等的分析，实证评估了西部物流效率的现状。李文顺等（2004）采用协整和误差修正模型对中国物流增量和GDP增量间的长期均衡关系进行了研究。余思勤等（2004）对中国交通各部门1990-2000间每一年的生产率进行了测算，但由于受数据时段的限制，没有对交通全行业生产率趋势变动进行分析。郭晓平、张岐山（2007）利用改进的DEA模型实证分析了2005年我国各地区的物流业效率，投入指标为：物流业固定资产投资量、物流业从业人员数量，产出指标为：各地区的物流业生产总值、物流业从业人员的工资总额。张兴远(2007)用DEA方法从宏观角度对物流业发展能力进行实证评估。刘玉海等（2008）运用DEA的Malmquist指数方法对我国道路运输业在2000-2004年的生产率进行了实证研究，结果显示样本期间我国道路运输业年均生产率在降低，技术水平的下降是主要原因。王亚华（2008）评估了中国交通全行业及四个部门在1980-2005年间的全要素生产率动态变化，结果显示，2000年以后，交通各部门的技术水平有较大的提高，技术效率却持续下降；而2000年以前，交通业全要素生产率指数有所下降，主要是由于技术效率下降的缘故。余泳泽（2010）利用随机前沿生产函数测算了我国物流产业的效率，并考察了物流资源利用率、地区制度变迁、区位优势等因素对我国物流产业效率的影响，结果显示：我国物流业的整体效率不高，但处于稳定上升阶段，区域间的物流业差距有缩小的趋势。
综上所述，目前已有一些学者从不同的角度对物流业的生产率进行了研究，物流业的发展受外部环境的影响较大，如区域经济发展水平、政府政策、市场竞争程度等，但现有大部分研究所得到的效率评估值，并没有将环境因素和随机误差因素对物流产业效率的影响予以剔除，所评估的效率值并不能真实反映我国现阶段物流业的生产效率。因此，本文利用三阶段DEA模型对2007年我国31个省市的物流产业效率进行较为系统的研究，以期能较为准确地评估我国物流业发展的真实状况。
三、研究方法与工具
DEA方法是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域和新方法，它是以相对效率概念为基础，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非参数方法。虽然DEA模型在进行相对效率评价时，具有可处理多项投入、多项产出的问题，评价效率值不受投入产出变量测量单位的影响，评价权重的决定不受人为主观因素的影响等优势。但传统的DEA模型的一个主要缺陷是，它将任何与效率前沿的偏差都看作是管理无效率引起的，而不考虑评估对象所处的外部环境、随机误差及遗漏变量等对效率值的影响。因此，传统的DEA效率得分可能会低估或高估实际的效率水平（Worthington，2000a）。针对这一缺陷，Fried等（2002）对传统DEA方法进行了修正。他们将投入松弛量视为决策单元的机会成本，利用SFA模型，将环境因素对投入松弛量的回归方程中的随机误差项分解为两个部分，一部分是统计误差项，服从标准正态分布；另一个是无效率项，服从半正太分布。因此，这一方法同时将环境变量、随机误差和管理无效率纳入效率分析框架中，能将效率评估过程中的环境因素和随机因素对相对效率的影响有效分离出来。本文将基于三阶段DEA模型，运用2007年我国31个省市的物流业投入产出数据，对我国物流业的效率进行较为准确的评估。现将三阶段模型介绍如下：
第一阶段：传统DEA模型。该阶段运用DMU初始投入产出数据进行传统DEA分析。DEA模型可分为投入导向和产出导向模型两种。投入导向模型是指在产出水平一定的情况下，使投入最小化的规划问题；产出导向模型是在投入水平一定的情况下，使产出最大化的规划问题，两者在本质上是一样的。如果企业为了满足市场需求而可自由调整投入资源，则采用投入导向模式较为合适，反之采取产出导向比较合适。鉴于我国相当一部分物流企业存在企业体制改革不彻底、资源配置能力较差、员工素质低、满目扩张等问题，同时，相比产出量而言，投入量更容易控制。因此，本文选择投入导向的BCC（规模报酬可变）模型作为第一阶段的分析模型。
第二阶段：构建相似SFA分析模型。Fried等（2002）认为，第一阶段DEA分析所得到的投入/产出松弛变量由三部分构成：环境因素、随机因素和管理无效率。传统的DEA模型并未就这三种因素对投入/产出冗余的影响进行区分，而是把所有影响均归于决策单元管理的无效率，因此会存在有些决策单元的外部环境或较好运气而使投入较小，效率值较高，但这并非是决策单元自身较好的经营管理水平所引起的，因而第一阶段所得到的效率值往往是不准确的。为了分离出受外部环境及随机误差因素影响的效率值，必须调整投入量，在第二阶段通过构建类似SFA模型可分别观测出环境因素、随机误差、管理无效率三个因素的影响，从而得出仅是由管理无效率造成的决策单元投入冗余。第一阶段的投入松弛变量如公式（1）所示：