基于DEA的青海物流园区企业绩效评价研究，本文主要内容关键词为：青海论文,物流园区论文,绩效评价论文,企业论文,DEA论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
物流园区是我国现代物流发展中出现的新生事物，对物流园区进行绩效评价是非常重要的课题。作为物流园区的重要组成部分，物流企业在物流园区的绩效评价占有举足轻重的作用。目前因物流园区内企业绩效评价的不足，往往导致物流园区出现产出效率较低的问题。本文以青海朝阳物流园区内物流企业为绩效评价对象，通过建立物流企业绩效评价指标体系，运用数据包络方法对青海朝阳物流园区内物流企业进行绩效评价，以期对物流园区和物流企业绩效改进提供理论支撑。
一、相关文献简述
在国内物流企业绩效评价指标体系研究中，孙宏岭、戚世钧[1]从物流活动角度对物流绩效进行分析，包括顾客服务、运输、存货、物流成本控制等。从物流活动角度进行评价，虽能考核物流企业各个部门的相对绩效，但对于整个物流企业而言缺乏系统性。李文静[2]从界定零售企业物流模式的概念框架出发，从物流绩效评价主体、物流绩效评价目标、物流绩效评价客体、物流绩效目标、物流绩效评价指标、物流绩效评价标准、物流绩效评价方法、物流绩效评价结论八个方面构建了物流企业绩效评价指标体系，并深入分析了不同物流模式对零售企业物流绩效评价体系的影响机理。王兴伟[3]从经济绩效指标子系统、运营绩效指标子系统、服务绩效指标子系统与发展绩效指标子系统四个方面构建了企业物流绩效评价指标体系。2005年全国物流标准化技术委员会秘书处组织有关部门和单位制定的《物流企业分类与评价指标》[4]，为物流企业的分类和评价指标的确定提供了科学的依据。张宝友[5]比较系统地综述了物流绩效评价指标体系，认为物流绩效评价指标有微观和宏观两类指标体系。上述文献主要集中研究物流企业绩效评价的通用指标体系。
在物流企业绩效评价方法的研究中，史东成[6]运用
-DEA交叉评价模型，以22家中国物流上市公司为样本进行物流企业绩效评价实证研究。张宝友[7]通过DEA模型对决策单元进行两两绩效比较，运用层次分析法AHP构造判断矩阵，通过AHP计算判断矩阵的最大特征值和相应特征向量，通过实例验证该方法的可操作性和实用性。杨德权[8]综合应用AHP和DEA方法进行物流系统绩效评价，通过实例验证了方法的适用性和可操作性。毕功兵[9]认为数据包括分析中有些变量是不可数量化的、非自由处置的、具有双角色的，在此基础上对有关变量分类进行了系统性评述，对DEA方法的使用具有一定的指导意义。杨峰[10]将传统DEA模型与基于竞争决策单元的DEA模型进行生产前沿面的比较和区分，发现绩效评价时基于竞争决策单元的DEA模型会更有效。上述文献的研究集中针对单个物流企业的绩效评价，但针对物流园区内物流企业的绩效评价的研究较为缺乏。
二、青海朝阳物流园区物流企业绩效评价
青海朝阳物流园区为青藏高原区域首个物流园区，青海大型物流企业集中在该园区，进行青海物流资源的整合，使青海物流工作效率大大提高，也使园区内物流企业的专业化更强。以物流园区为主的物流网络改善了西宁市及周边地区的综合投资环境，物流园区对于青海在吸引投资和扩大融资方面起着非常大的作用，在发展物流园区的同时也使入驻园区的物流企业提高了自身的核心竞争力。
(一)分析方法选择。数据包络分析(Data Envelopment Analysis，简称DEA)是一种线性规划技术，是根据多个投入指标和多个产出指标对决策单元(也即DMU，Decision Making Unit)进行有效性分析的一种方法。DEA是研究具有相同类型的部门(即决策单元)间的相对有效性的工具。通过DEA分析，可以根据决策单元是DEA有效、DEA弱有效或是DEA无效，为主管部门提供更多的管理信息。同时，DEA还能够判断决策单元的投入规模是否恰当，并给出各个决策单元调整投入规模的正确方向和程度。DEA特别适用于具有多投入多产出的复杂系统，这主要体现在以下两点：首先，DEA以决策单元的投入产出数据的权重为变量，从最有利于决策单元的角度进行评价，避免了人为确定指标权重的主观性；其次，DEA作为一种参数统计方法，较回归分析等方法有明显的优点，尤其是在经济学生产函数的确定方面更为突出。另外，DEA方法是纯技术性的，与市场价格无关，与其他评价方法相比，DEA更适合用于物流企业的绩效评价。
(二)绩效评价初始指标体系的建立。本文在物流企业绩效评价通用指标体系[11][12]的基础上，经过对青海朝阳物流园区内具有代表性的物流企业的走访和调查，得到青海朝阳物流园区内物流企业绩效评价初始指标体系，如表1所示。该指标体系主要从物流企业人才体系、运输服务、仓储服务、财务状况和客户服务五个纬度出发，提炼出了14项二级指标。
(三)绩效评价最终指标体系的建立。选取青海朝阳物流园区内符合我国《物流企业分类与评估指标》的10家物流企业，其中AAA级物流企业3家、AA级物流企业7家，根据绩效评价初始指标体系收集其相关数据。按照DEA模型的要求，需要将评价指标分为投入指标和产出指标两大类。本文将数值越小越好的指标作为投入指标，数值越大越好的指标作为产出指标。基于这一原则，其中投入指标用
由于绩效评价指标体系中各指标间可能互相相关，从而影响评价结果的科学性。因此，在进行数据包络分析之前，首先通过主成分分析法来简约指标体系，消除相关性高的冗余指标，保证评价结果的科学性和实用性。本文运用SPSS软件，通过主成分分析方法得到各投入指标和产出指标的总方差分解表，如表3和表4所示。
(四)基于DEA的青海朝阳物流园区物流企业绩效评价。DEA评价中常用的模型有模型和
模型。模型主要用于评价决策单元之间的综合相对有效性，包括规模有效和技术有效；而模型单纯用于评价部门或企业间的技术有效性。上述两个模型相互渗透、相互补充，本文应用上述两个模型进行评价。
根据数据包络分析的模型，根据每个决策单元(即待评价的物流企业)的数据，应用Excel软件线性规划模块得到模型的计算结果。在模型中，
(i=1，2，3)为投入指标的松弛变量，
](j=1，2，3，4)为产出指标的松弛变量。θ为第j个决策单元的相对有效性综合评价值。一般0≤θ≤1，当θ=1，说明在这n个决策单元中，第j个决策单元为规模和技术同时有效。对于θ＜1的决策单元，可能是规模非有效或是技术非有效。DMU2的θ值为0.893838＜1；DMU3的θ值为0.976351＜1；DMU4的θ值为0.945697＜1。根据数据包络分析的模型要求θ＜1均属于决策单元DEA非有效，所以在物流园区中物流企业DMU2、DMU3和DMU4决策单元DEA非有效，其余7个企业由于θ=1均属于DEA有效。
由于在上述计算中无法就θ＜1的决策单元的有效性进行详细分析，无法得到各个决策单元是非技术有效还是非规模有效，所以还需进行
模型的计算。本文应用Excel软件线性规划模块得到模型的计算结果。在模型中，(i=1，2，3)为投入指标的松弛变量，(j=1，2，3，4)为产出指标的松弛变量。θ为第j个决策单元的相对有效性综合评价值。σ为第j个决策单元的单纯技术有效性综合评价值。σ＜1属于决策单元非技术有效，σ=1属于决策单元技术有效。物流园区中物流企业DMU2的σ值为0.893838＜1和DMU4的σ值为0.986105＜1，决策单元DMU2和DMU4均属于DEA非技术有效，其余8个企业由于σ=1均可以判定DEA技术有效(见表5)。
从表5中可看出，在该计算年度中，10家物流企业中有两个决策单元DMU2和DMU4属于非技术有效，其余8个决策单元均为技术有效；有7个决策单元属于规模有效，只有DMU2、DMU3和DMU4为非规模有效，并且这三个决策单元表明其规模收益递减；也就是说，在计算年度的投入条件下，增加投入不可能带来更高比例的产出，所以对于物流园区来说，针对这三个决策单元没有必要再对其增加投入。决策单元DMU2和DMU4表现出技术非有效和规模非有效，并且规模收益递减，所以就这两个决策单元来说，物流园区需要在实际运作过程中为其提出相对应的决策方案。技术有效性的改变可以从企业内部进行，而对于规模有效性来说，物流园区需在投资方面慎重，并且找到影响该决策单元DEA非规模有效的主要指标，改进投入产出指标的数量，以便在下一年使得该决策单元的DEA为有效。对于在计算年度中属于DEA技术和规模均有效的决策单元，应保持现有绩效，在下一年中争取更大的经济收益。
三、启示
通过对青海朝阳物流园区内物流企业绩效评价的研究，可得到如下启示：
第一，在物流园区内的企业可以根据自身的优良条件，借助物流园区的大环境，稳步发展自己。例如，从DMU9中可以看到，该企业的设备利用率数值过大，也就是说，该企业的设备属于高度超负荷运转。针对这个问题，物流园区可以在了解该企业的实际情况后，鼓励并支持该企业与其他物流企业整合相关设备和市场资源，使设备得到充分利用而不是超负荷运转。
第二，从整个研究中可以看出，该物流园区的“物流信息系统”功能仍十分薄弱。作为物流系统重要组成要素的物流信息系统功能缺乏，制约了物流园区的现代性和网络性，同时也使基本的物流工作无法在信息共享的条件下完成，使物流园区工作在快捷性和及时性方面的绩效大大降低。
第三，由于该园区的建设是在西宁市原有仓储基地的基础上建设而成，所以园区的整体规划仍有待优化。例如，将物流功能相似性较强的物流企业没有划分在统一的工作区域中，给物流资源整合和物流设备共享带来较大的工作难度，同时会影响物流企业的工作效率。
第四，青海朝阳物流园区由于其地理位置的特殊性和本地经济发展状况，其工作绩效无法和东部沿海城市甚至中部城市的物流园区进行比较。如何合理地反映该物流园区的绩效水平，只能从物流园区本身入手来进行分析。DEA主要反映决策单元的相对有效性，虽然在研究中无法确定相对应的标杆企业，但是可以应用调查的有关数据找到该园区中的相对优秀企业，也为物流园区的有关工作提供可以效仿的模型，使该物流园区的整体工作有更大的提高，为物流园区指导其入驻物流企业工作提供决策支持。同时，也为青海其他地区的物流园区建设与发展提供先验范本。