蔣 丹 蔡冬冬(沈陽工業(yè)大學，遼寧 沈陽 110870)

1. 評價模型選擇

對于系統(tǒng)協(xié)調程度及可持續(xù)發(fā)展的評價方法目前常用的大致有以下幾種:第一類是專家評價法，主要有評分法、優(yōu)序法等;第二類是經(jīng)濟分析法，包括指標評價法、一般費效分析法和可能滿意度方法;第三類是運籌學和其他數(shù)學方法，如多目標決策方法、AHP方法、模糊總體評價法和數(shù)理統(tǒng)計方法等。在這些評價方法中對方案靜態(tài)評價的多，時序性評價的少。

數(shù)據(jù)包絡分析方法是一個交叉學科的研究領域，它匯集了管理學、運籌學、數(shù)理經(jīng)濟學三個學科。根據(jù)多項投入和產(chǎn)出指標，并利用線性規(guī)劃方法，對具有可比性的同類型單位進行相對性、有效性評價。

2. DEA模型

DEA中并非每一種模型都適合目標DMU的相對性評價，一些模型僅適合特殊項目，還有一些模型具有不同的特點，DEA中的CCR模型可用于計算總效率值，表示該企業(yè)的技術創(chuàng)新總體表現(xiàn)，而BCC模型可用于求解規(guī)模效率。

具體到本文，采用DEA方法中的基本模型CCR對遼寧省物流業(yè)與制造業(yè)的協(xié)調性進行評價。CCR模型用來評價決策單元是否同時達到技術有效和規(guī)模經(jīng)濟狀態(tài)，同時無效單元的改進方案是應用CCR模型在生產(chǎn)前沿面上的投影完成的。

由以上的分析，可得CCR模型如下:

則X0與Y0是調整后滿足DEA技術有效性的新的投入和產(chǎn)出資源數(shù)量。

3. 運用DEA 進行具體分析

3.1 指標選擇

在用DEA方法進行評價時一般要求DMU數(shù)量不要少于輸入輸出指標總數(shù)的2-3倍，本文選取2004-2014年的數(shù)據(jù)組成11個DMU，故制造業(yè)和物流業(yè)指標的總數(shù)應不超過5個。因此，為了方便分析，物流業(yè)和制造業(yè)可以各選取兩個指標。為此選取物流業(yè)指標為:A貨物周轉量(億噸·公里)，B物流業(yè)增加值(億元)。選取制造業(yè)的指標為:C固定資產(chǎn)投資完成額(億元)，D制造業(yè)增加值(億元)。

3.2 協(xié)調狀況分析

在選擇輸入輸出系統(tǒng)時，本文將物流業(yè)與制造業(yè)分別取做系統(tǒng)的輸入與輸出，選用DEA模型中的式(2-1)進行評價。

(1)選取物流業(yè)的指標作為系統(tǒng)的輸入，制造業(yè)的指標作為系統(tǒng)的輸出，得到如下的結果:

從結果可以看出，在以物流業(yè)為投入，制造業(yè)為產(chǎn)出的情況下，十一個DMU中，有三個是DEA有效的，即2009年，2011年和2013年，說明在這三個年份中物流業(yè)基本上能夠滿足制造業(yè)的需求，通過對制造業(yè)物流投入的增加，制造業(yè)可以獲得同等水平的收入增加。

(2)選取制造業(yè)的指標作為系統(tǒng)的輸入，物流業(yè)的指標作為系統(tǒng)的輸出，得到如下的結果:

從結果可以看出，在以制造業(yè)為投入，物流業(yè)為產(chǎn)出的情況下，十一個DMU中，有四個是DEA有效的，即所選年份的前四年，也即說明在遼寧省開始發(fā)展物流業(yè)的早期，對其設備設施等方面的投入都是基本能滿足其技術需求的，且一定的投入規(guī)模下，也能獲得同等水平的收入即規(guī)模恰當。近七年的七個DEA無效的DMU都是技術無效且規(guī)模遞減的，說明現(xiàn)在對于物流業(yè)的投入要從技術層面有所提高;規(guī)模遞減也告訴我們要改變傳統(tǒng)的粗放式的(如大量基礎設施重復的興建)投資方式，而是應該向著集約式的方向發(fā)展，充分利用己有資源，加大科技含量。遼寧省的實際情況也表明，物流業(yè)基礎設施并不匱乏，只是缺乏有效的整合、統(tǒng)一的管理。

4. 區(qū)位因素影響下的兩業(yè)協(xié)調發(fā)展分析

為了進一步的對遼寧省不同區(qū)域內的物流業(yè)和制造企業(yè)的協(xié)調發(fā)展進行分析，本文充分搜集了遼寧省的沈陽、大連、鞍山、撫順、本溪、丹東、錦州、營口、阜新、遼陽、盤錦、鐵嶺、朝陽、葫蘆島14個地區(qū)或城市，結合2004-2014年的遼寧省的這14個城市的物流業(yè)以及制造業(yè)的相關數(shù)據(jù)，按照上述的步驟進行DEA模型的實證分析，最終得出的實證結果如下所示:

(1)選取物流業(yè)的指標作為系統(tǒng)的輸入，制造業(yè)的指標作為系統(tǒng)的輸出，得到如下的結果:

根據(jù)上表的數(shù)據(jù)分析可知，從整體的趨勢來看，近七年來，除了沈陽之外，其他的城市的DEA模型都是無效的，由此可知近七年，制造業(yè)與物流業(yè)之間的協(xié)調性較差，這可能與遼寧省的近幾年來的物流投入不斷加大有關，另一方面，從2014年的沈陽的DEA模型又回歸有效，說明這幾年的物流投入起到了一定的作用。根據(jù)上述的分析可知，不同的城市的DEA有效性檢驗結果不一致，幾個經(jīng)濟發(fā)達的城市，例如沈陽、大連等城市的DEA模型有效性較好，這與當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展密不可分，其他的一些城市，由于區(qū)位經(jīng)濟處于不斷發(fā)展的形勢下，因此制造業(yè)設備設施等方面的投入都是基本能滿足其技術需求的。

表2-6 區(qū)位因素影響下的兩業(yè)協(xié)調發(fā)展

(2)選取制造業(yè)的指標作為系統(tǒng)的輸入，物流業(yè)的指標作為系統(tǒng)的輸出，根據(jù)上述的數(shù)據(jù)分析可知，從2004年到2008年，遼寧省的所有城市的制造企業(yè)的發(fā)展要優(yōu)于物流企業(yè)的發(fā)展，到2009年開始，沈陽的物流業(yè)獲得了一定程度的發(fā)展，逐漸滿足了制造業(yè)的發(fā)展，到2014年幾乎全部的城市的物流業(yè)都獲得了飛速的發(fā)展，逐漸滿足當?shù)氐闹圃炱髽I(yè)的發(fā)展需求。但是由于不同城市的發(fā)展速度不一致以及針對兩個行業(yè)的相關政策不同，導致物流業(yè)和制造企業(yè)的發(fā)展速度不一致，從而達到協(xié)調狀況的時間也不同。

5. 結論

本章選取DEA分析的方法，從投入產(chǎn)出效率的角度對遼寧省2004-2014年物流業(yè)與制造業(yè)的協(xié)調狀況進行了評價，分析的結果表明到目前為止，兩者的發(fā)展還沒有達到一個協(xié)調的狀況，最主要的問題就是現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展落后于現(xiàn)代制造業(yè)，制造業(yè)物流釋放不足導致供需不暢，以及對物流業(yè)投入方式的粗放性。

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