物流产业效率评价文献综述

物流产业效率评价文献综述物流产业是国民经济的重要组成部分。21世纪以来，随着科学技术的发展和经济全球化的快速推动，作为一个战略性新兴复合型产业。中国物流产业的发展已经推进了一个大的跨度。由于我国从经济、技术、政策等不同层面对物流大力支持，使得我国物流产业逐步地成为了增加就业、促进生产、拉动消费的有效保证。在“十三五”规划当中，我国政府进一步明确了物流产业发展的七大重点，其中包括将物流与信息结合，创造智慧物流以及强化物流信息平台。由此可见，现代物流产业的发展前途相当可观，可为其它相关行业的发展带来极高的经济价值。丁俊发曾经对现代物流产业从经济的角度进行过定位：在国家层面上，物流产业将是一个国家综合国力重要的衡量指标;在市场层面上，物流是整个国家市场中重要组成部分，在整个市场的每个运作环节当中都有物流活动的参与;在层面上，现代物流产业是的第三方利润源，企业在物流成本方面有很大的降低空间;在居民层面上，现代物流产业是提高居民生活质量的有力保障，电子商务加大居民购物的便捷性，但要实现从线上到线下则需要物流的参与可见我国已将现代物流产业提升到了国家战略层面上尽管我国物流产业在经济、政策等各方面的支持下取得了很大的发展，我国物流产业在各个方面的发展仍旧远落后于发达国家，成本居高不下，产业总产值整体偏低，物流市场供大于求的基本态势难以改变基于此，要想提升我国物流产业总产值，提高现代物流发展对我国经济的贡献率，就必须要对物流产业存在的问题进行分析，以提高我国物流产业效率。

二、国内外文献综述

数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis）方法简称DEA，由美国著名运筹学家A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes（1978）在“欧洲运筹学杂志”上发表的一篇论文《Measuringtheefficiencyofdecisionmakingunits》中正式提出。国内使用DEA的时间相对稍晚一些，魏权龄（1988）最先在《评价相对有效性的DEA方法》一书中提到的，而在近些年，DEA在物流产业方面的运用愈发普遍：

王丽萍（2014）采用DEA模型分析了中部六省物流产业的发展水平与各自的优势与不足，并提出了相关政策建议。吴旭晓（2015）运用基于超效率数据包络分析模型的视窗分析模型测算2005-2012年我国五个经济大省物流业效率值，并构建灰色综合关联度模型分析区域物流业效率演化发展影响因素可以发现，不同省份物流业效率演化规律差异显著。王书灵，袁汝华（2016）为探析外部环境因素对江浙沪地区物流产业效率的影响程度，运用三阶段DEA方法对江浙沪地区2009—2014年物流产业效率进行研究。连兆大，程德通（2017）运用DEA模型分析了2014年我国“一带一路”重点18省物流的投入产出效率，结果显示内蒙古、西藏、辽宁、上海、福建、广东、浙江省的物流投入产出DEA有效，其它省份非DEA有效。我国一带一路经济带，在地区分布上呈现出沿海省份与非沿海省份物流发展的不平衡现象，建议根据各省纯技术效率、规模效率水平，有针对性地调整物流发展战略与方式，解决物流短板，提升“一带一路”物流通道的整体效率。周柯，张樾，谷洲洋（2018）运用数据包络分析模型测度郑州航空港经济综合实验区航空物流产业的综合效率、纯技术效率和规模效率，结果表明综合效率无效，主要原因是纯技术无效。通过与纯技术有效的决策单元进行对比发现，纯技术无效的原因是前期投入较大，没能充分利用已有资源。因此，要使郑州航空港经济综合实验区航空物流产业有效发展，当前阶段不必考虑加大投入，重点关注如何充分利用已有投入来增加产出，提高管理水平和人力资本质量，充分利用郑州的交通区位优势和航空港经济综合实验区的产业优势，将郑州市的货物流通有效转变为航空货物运输货源。梁雯，柴亚丽（2018）运用数据包络分析法（DEA）对长江经济带区域物流业与经济发展投入产出效率进行实证分析。分析结果表明，长江经济带区域物流业发展相对滞后于长江经济带地区经济发展;长江经济带各省市物流产业、经济发展状况参差不齐，呈现出一定的地域特征。王东方，关高峰，董千里（2018）利用我国31个省（市、区）2016年的截面数据，采用三阶段DEA和Bootstrap-DEA方法研究了我国物流产业效率的空间差异及其成因，结果显示我国各省（市、区）物流业技术效率较低且地区差异较大，东部最高，中部次之，西部最低;采用SFA方法剔除环境因素和随机误差的影响后，绝大部分地区物流业效率值下降，不同的环境因素对效率的影响方向和影响程度不同;采用Bootstrap-DEA纠偏后发现，区域物流产业效率水平进一步下降，中部、西部地区物流产业效率值下降主要受环境因素的影响，而全国和东部地区物流产业效率值的下降则主要由Bootstrap-DEA纠偏导致。李国栋，尚刘冰（2019）利用三阶段DEA模型对我国2012～2016年航空物流效率进行纵向和横向对比分析，发现我国超出2/3省市的航空物流效率处于规模报酬递增阶段，但仍存在显著的区域不均衡问题，华北、华东、华中、东北、西南、西北、华南地区的航空物流效率呈现出由高到低的区域差异特征。龚雪，荆林波（2019）采用DEA-Malmquist指数模型评价模型，以2007-2016年中国31个省（区、市）物流业为研究对象构建评价指标体系，从综合效率、纯技术效率和规模效率对我国31个省（区、市）的物流业投入产出效率进行静态分析，运用Malmquist指数法从综合效率变动、技术效率变动以及技术进步变动对31个省（区、市）物流效率的发展进行动态分析。研究发现，我国不同区域物流业发展较不平衡，东部地区物流效率情況较好但增速放缓，中西部和东北地区物流效率相对滞后，但有很大的提升空间;从整体来看，技术进步是总效率变动的重要影响因素。马明，唐乐（2019）基于三阶段DEA方法建立物流业技术效率评价模型，以我国2003—2015年30个省级行政区物流业技术效率评价为例，验证评价模型的有效性。针对评价结果提出强化行业整合、发挥供应链协同效应、提升物流业信息化水平等促进我国物流业技术效率提升的对策，对我国物流业良好发展起到积极的促进作用。李娟，王琴梅（2019）基于丝绸之路经济带核心区的面板数据，选用DEA模型，从总体特征、分层次比较、时空演变特征和收敛性四个方面对核心区物流业效率进行了分析。分别采用动态面板固定效应的条件β收敛模型对核心区整体、中亚五国和西北五省区物流业效率的收敛路径进行分析。研究表明经济发展水平、物流专业化程度对核心区整体