基于DEA模型的全国31省市物流业效率分析- 首页

企业新闻 | 2021-02-11

威尼斯欢乐娱人城 :摘要:本文对物流业的效率建立了科学可行的评价体系。 利用DEA模型,融合了2003~2008年全国31个省市物流产业的投入和产量实例,分析了各省市的物流产业效率。 关键词:物流业效率缉毒物流产业作为我国的支柱产业,被列入国家十大产业大发展计划之一,今后必将成为中国经济快速增长中的新增长点。

现阶段,在物流产业效率研究中,研究的视点多是研究物流企业,来自物流产业整体效率分析的研究也多是在主要的大型上市物流公司的财务报告中代表整个物流行业。 但是物流业涉及广泛,不存在各种类型的企业,其中民营企业占有相当大的比重,意味着少数大型上市物流公司代表物流业的研究不够充分。 本文以数据正弦分析(DEA )的理论为基础,从规模效率、显技术效率和综合效率方面分析全国各省市的物流效率状态,考虑各省物流投入和产量方面的问题,以期为决策者的物流产业决策和计划提供理论依据。

1DEA模型讲义数据正弦分析(DEA )方法是由A Chames、W.W.Cooper等美国著名运输学家明确提出的,作为评价多个投入和多个产量决定单元(DMU )之间相对效率的系统分析方法在用该方法展开评价时,决定单元(DMU )成为决定对象,将所有决定单元的有效性作为评价结果,最后根据每个单元的DMU输出和输入,以一定模型得出结论的单元(DMU )的输入输出与其他决定单元进行比较如果结果拟合,则该决定单元有效,否则决定单元是弱有效性或违宪的。 毕业论文网http://www.lw54.com DEA评价方法的第一个模型,最普遍的模型是C2R模型。

利用该模型判别了各地区物流的效率。 判别某个决定单元DMU (有m个投入x个产量y )的有效性的模型C2R,是非阿基米德无限小,响应决定单元的效率指数,xj是第j个决定单元的输出指标,yj是第j个决定单元的输入指标,sj-是第j个基于该模型,可以判别DMU的DEA有效性,根据DEA有效性更深的经济意义,可以判别决定单元的生产活动是否符合技术有效性和规模有效性两者。 =1,sj-=0,sj=0时DEA有效。

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=1,sj-0,SJ0时非常弱的DEA是有效的,这种情况下经济活动的综合效率是最佳的,但同时技术效率不一定是最佳的,规模效率也是最佳的。 如果<1,DMUj0除了DEA以外是有效的,决策单元DMUj0的经济活动技术效率和规模效率都不是最佳状态。

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2根据建立指标体系的传统生产理论,生产投入要素主要包括人力、物资和财力三种。 产量的主要项目还包括各种商品和服务等。 本文选择的物流产业效率评价指标体系选择了交通运输、仓库和邮政业的职工人数代表物流产业的职工人数作为物流人力方面的主要投入。

选择物流网络行驶距离作为物资投入要素的指标,仅限于数据的求法和有效性,本文选择了铁路、内河航线和公路三种物流网络中最主要的三种方式,将三种非常简单地相加来测量物流网络的发展状况各地区的交通运输、仓库和邮政业的固定资产投资额代表物流业的固定资产投资额选择为物流业的财力方面的投入。 毕业论文网http://www.lw54.com在输入指标的选择上,主要从数量和质量两方面展开评价:选择各交通运输方式的货物运输量和旅客运输量来应对数量的输入。

选择各省的交通运输、仓库和邮政业的产值数据作为质量的输入,但统计资料中包含了通信业的产值。 中国只有国家一级有交通运输、仓库和邮政业的产值统计数据。 因此,本文采用全国各省的交通运输、仓库和邮政业的产值交换物流业的产值。

在数据筛选中,选择了2003~2008年全国31个省市(包括自治区和直辖市)物流业投入生产指标值的统计数据,主要数据来源为2004~2019年的《中国统计资料年鉴》。 本文自由选择并考虑六年的数据。

这是考虑到物流产业从投入到产量的时间延迟性,在评价某地区物流业投入生产的相对效率时,只能在长时间的过程中完成的。。

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