论文中国区域物流绩效改进是关于本文可作为相关专业区域物流论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文区域物流评价论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要：在2015年中国31个省际物流投入产出指标数据的基础上,运用超效率CCR-DEA对我国省际区域物流业效率进行了实证评析.得到效率测算结果后,基于Context-dependent DEA对所有决策单元进行分层,引入吸引值和改进值这两个评价指标找到落后单元向先进单元发展的最佳路径,并重点分析了北京市2015年区域效率发展路线,为今后中国各省市制定正确的城市发展战略和路线提供参考.
关键词：超效率DEA；Context-dependent DEA；区域效率
中图分类号：F259.27 文献标识码：A
Abstract： Based on the data of China"s 31 provinces in 2015, this paper makes an empirical analysis on the effciency of China"s inter provincial logistics by using super-efficiency DEA. After obtainint the result of efficiency measurement, we can rank DMUs by utilizing the Context-dependent DEA, and find the bast path to improve peformance by attactiveness and progress. Also the paper focuses on the analysis of the regional effciency development route of Beijing in 2015, and provides a reference for the future development of China"s provinces and cities to develop the correct urban development strategy and route.
Key words： super-efficiency DEA； context-dependent DEA； regional efficiency
0 引 言
物流業集运输、仓储、调度、现代化管理和一体,对我国国民经济的发展起着至关重要的作用.现代物流业作为新的经济增长点,不再仅仅对转变经济增长方式和促进经济持续发展有推动作用,更是成为降低生产和经营成本,提升劳动生产率以外的重要利润源泉.因此加快我国各地区的物流业发展,对提高国民经济竞争力、转变发展方式有重要意义.
目前,学者对物流效率问题的关注也比较多.一方面是对物流上市公司的效率研究,如邓学平、王旭等（2008）筛选了8家上市公司,发现总体呈上升态势,综合效率和纯技术效率有所下降,规模效率上升[1]；李晓梅、白雪飞（2016）基于超效率CCR-DEA对国有物流企业绩效进行实证分析,发现总体绩效不高但呈现出增长的趋势[2].另一方面是对区域物流效率的研究,如贺竹磐、孙林岩（2006）研究了我国31个省市区域物流的相对有效性,发现物流效率在不同地区存在着明显的差异,非有效区域大多处于规模收益递增阶段[3]；张雪青（2016）以“一带一路”战略重点涉及省份为研究对象,分析了2009～2013年间区域物流效率变动和差异的主要原因[4].现有文献的重点在于评析测算结果背后形成的原因,很少涉及关于如何改进绩效方法的探讨,针对这一点本文综合考虑了客观性和实用性,采用超效率CCR-DEA方法对2015年我国31个省市的区域物流效率进行实证研究,再运用Context-dependent DEA方法引入吸引值和改进值[5]两个评价指标找出最佳路径,并比较2015年我国各省市物流绩效发展的变化趋势.
1 模型选取
1.1 超效率CCR-DEA
Andersen等（1993）为例弥补传统DEA模型不能对有效决策单元进行进一步区分高低的缺陷,提出了“超效率CCR
-DEA”模型.基本思想是在评价某一决策单元时,将本身去除,使用其他所有和决策单元的线性组合代替[6].因为在该模型中可以保持效率不变而使得有效单元的投入按比例增加,这个增加的比率就是超效率的评价值,所以超效率CCR-DEA模型能够找出效率为1的决策单元之间的差别,从而对有效单元进一步排序.
1.2 Context-dependent DEA模型
虽然超效率DEA可以对有效的决策单元进行排序,但是超效率DEA是以同一层次有效前沿面上的其余决策单元作为评价的背景,而Context-dependent DEA中不仅可以将高层次的有效前沿面作为评价背景,还可以将低层次的有效前沿面作为评价背景,并以此来计算对应的改进值和吸引值.模型具体如下：
当l等于1时,模型（1）为产出导向的CRS-DEA模型,此时可以得到E ,表示第一层次的有效前沿面,当l等于2时得到的有效前沿面可以通过移除第一次计算中的有效决策单元再次运用软件计算得到,以此类推,可以对所有决策单元进行分层[7].
为了得到改进值和吸引值,在模型（1）的基础上进行改进得到如下的模型（2）和模型（3）,模型（2）用于计算吸引值,模型（3）用于计算改进值[8].
2 实证研究
2.1 数据选择
本文的样本数据来自2016年《中国统计年鉴》,综合考虑区域经济差异、物流业发展和环境变化之间的联系,本文选择的投入指标为国内生产总值、居民消费能力、固定资产投资、从业人员数；产出指标为：货运量、货运周转量.
2.2 各省市绩效分层
本文按照公式（1）运用DEA excel solver将2015年中国各省市按照全部有效、局部有效、次局部有效等进行分层,分层结果如下：第一层次：河北、上海、安徽；第二层次：辽宁、浙江、山东、广东、山西、内蒙古、河南、湖南、广西、宁夏；第三层次：福建、海南、江西、湖北、四川、贵州、云南、陕西、甘肃；第四层次：天津、江苏、重庆、新疆；第五层次：吉林、黑龙江、青海；第六层次：北京.
总结:本论文为免费优秀的关于区域物流论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
参考文献：
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