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1、基于DEA交叉模型的城市物流能力评价吴念蔚1，汝宜红2（北京交通大学 经济管理学院，北京 100044；）摘 要 城市物流是城市和区域经济发展的基础，也是城市竞争实力的重要体现。城市是区域经济贸易的中心，所提供的物流服务应具有较大的综合性和全面性，具有存储能力大、吞吐能力强、辐射范围大、能面向社会服务的物流功能，以适应现代化的生产方式和经营方式的需要。随着城市化速度的加快， 物流中心城市对周边地区的综合服务作用越来越大， 建立一个高效率的城市物流体系就越来越重要。自从国家物流振兴计划实施以来，城市物流发展已经成为区域经济发展的重要环节，高效的城市物流系统能够有效促进城市及其周边区域的快速发展。
2、本文从城市物流能力的内涵分析人手，从物流效率的角度研究城市物流能力评价。结合城市物流能力的特点，构建了城市物流能力评价指标体系。在对比分析了多种评价方法的优缺点之后，针对数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）模型评价城市物流能力时存在多个有效决策单元的问题时，本文通过引入交叉机制，使用每个决策单元的最佳权重去计算其他决策单元的效率值，从而能够得到更加明确的城市物流能力排序，并对柳州市各个县区的物流能力进行了综合评价，为柳州市城市物流规划提供理论支持。关键词 城市物流能力 数据包络分析 交叉评价中图分类号：F205; F253.4 文献标识码：AThe C
3、ross-Evaluation of Urban Logistic Capability based on DEA modelWu-Nianwei1, Ru-Yihong2(School of Economics & Management, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) Abstract：City Logistics is the urban and regional economic development foundation, is also an important manifestation of city c
4、ompetitiveness. City is the regional economic and trade center, it should provide comprehensive logistics services. To meet the needs of modern production and operating, the city should also have the logistic capability with high storage capacity, powerful throughput capability and large range; With
5、 the acceleration of urbanization in China , the key city for logistic will play a more important role in providing comprehensive services to the surrounding areas. Therefore, the city establish a efficient logistics system become more and more important.This paper studies the urban logistics capaci
6、ty assessment form the point of logistics efficiency. Before the evaluate, the paper built a evaluation index system for urban logistic capability. First, the paper make the comparative analysis of advantages and disadvantages of a variety of evaluation methods; then the cross-evaluation is used to
7、calculate the efficiency these cities. At last , this paper use the cross-evaluation based on DEA model to a comprehensive evaluation of Liuzhou and make some suggestions for the logistic programming of Liuzhou.Keywords: Urban Logistic Capability; DEA; Cross-Evaluation1.引言城市物流是城市和区域经济发展的基础，也是城市竞争实力的
8、重要体现。城市物流能力是是指一个城市组织城市物流和对区域物流产生带动的综合能力，包括通过高科技的技术与手段，有效地运用物流资源，合理与高效地组织和协调城市及周边地区的各个物流要素，以达到提高区域整体实力和竞争力目标的能力，是衡量个城市综合实力的重要构成因素。随着我国经济的发展，建立高效的城市物流系统不仅能够促进城市的发展，而且能够提升区域的物流水平。国家物流振兴规划中对于城市物流能力的发展提出了新的要求，在各地区进行城市物流规划时，如何对当前物流能够的评价已经成为重要的问题。目前关于城市物流能力的研究较少，城市物流能力的评价涉及到多方面问题，至今在理论上没有形成一个统一的指标体系和评价方法。李
9、莉使用因子分析法对乌鲁木齐的物流能力进行了评价。陶存新构建了城市物流能力测算的数学模型进行评价，但权重部分由德尔菲法得出，存在主观因素较大的问题。刘清对中心城市的物流能力进行测算评价，但同样存在权重主观性较强的问题。既往的评价方法都有其局限性。经验判断法主观性较强，可靠性不高，尤其在城市物流能力判断上，出现偏差几率较高。人工神经网络法和层次分析法能够实现定性与定量的结合，评价结果更加客观，但是人工神经网络算法复杂，不易掌握，而且对历史数据的要求也比较高，而部分城市存在统计数据缺失的情况，这就导致该方法难以有效实现。层次分析法虽然计算简便、适合于多目标的系统评价，但是其权重的确定存在主观性较强的
10、问题。而数据包络分析能够对所有输入、输出指标进行无量纲处理，不需要事先确定变量的权重，从而提高评价的准确定。基于此，本文认为，城市物流能力主要体现在物流运作投入产出的效率上，以柳州市为研究对象，构建柳州各县区的物流能力评价指标集，并通过DEA交叉模型对柳州市各县区的物流能力进行测算评价，为柳州市物流振兴规划提供理论依据。2. 城市物流能力测算的指标体系影响城市物流能力的因素很多，目前尚无公认的城市物流能力测算指标，本文对城市物流能力测算的主要是从物流效率角度出发，结合城市物流行业发展的实际情况，该指标体系的建立主要考虑到以下几个因素：（1） 输入和输出指标。由于对于城市物流能力测算主要是从物流
11、运作效率角度研究，效率的主要由城市在物流行业的投入、产出两方面来决定的。因此城市物流能力评价需要建立系统的输入和输出指标。（2） 物流行业的发展方向取决于城市的经济类型，发展速度收到城市所创造的物流环境所影响，而发展水平主要由城市对物流产业的投入、 市场规模和物流基础设施。由此确定城市物流系统的输入指标包括产业结构、物流基础设施以及物流行业投入组成。（3） 城市物流行业的发展情况可以从物流行业直接或间接创造的产值来衡量，同时从业环境也表现出城市物流市场的发展情况。由此确定城市物流系统的输出指标包括直接效益、间接效益以及从业环境组成。（4） 城市物流集合涉及了城市经济社会活动的多个领域，应该能够
12、反映其各方面的协调状况，但指标体系却不可能是包罗万象的。有些在统计上无法量化或数据不易获得的指标可暂不列入指标体系中，如与城市物流相关的政策法律法规等基于以上几个要素，本研究建立了由12个指标组成的城市物流能力评价指标集。城市物流能力综合指数测算与评价的指标体系见表1。表 1 城市物流能力评价指标体系城市物流能力评价指标一级指标二级指标三级指标输入经济基础第一产业投资总额第二产业投资总额第三产业投资总额物流行业投入物流行业投资总额信息产业投资总额物流环境运输线路总长互联网接入端口物流行业从业人口输出直接产值货运量客运量物流行业总产值间接产值社会消费品总额邮电业务总量从业环境物流行业人员平均工资
13、3. DEA交叉评价方法城市物流能力评价往往是城市物流规划的前提，需要对城市各区域的物流能力进行评价排序，从而做出相应的政策规划。传统的DEA模型适用面广，但在现实的城市物流能力评价过程中可能出现多个决策单元同时有效的情形，而其对有效的城市不能进一步全排序，只能区分决策单元是有效还是非有效。为了克服数据包络分析方法的缺陷，本文采取了DEA交叉模型，通过引入交叉机制，使用每个决策单元的最佳权重去计算其他决策单元的效率值，从而能够得到更加明确的城市物流能力排序。设有n个决策单元DMUi ，其中设，分别是输入输出的权向量，则DMUi的总输出与总输入之比：以C2R模型为基础： （1）利用Charnes
14、-Cooper变化，将（1）化为等价的线性规划问题： （2）模型（2）具有最优解ui*和vi*，最优值Hi为DMUi的效率值。在计算出效率值之后，引入交叉评价机制，即用每一个DMU的最佳权重去计算其他DMU的效率值，从而得到交叉评价值： （3）其中越大对DMUK越有利，对DMUi的评价越不利。但是由于模型（2）的最优解ui*和vi并不唯一，由模型（3）得出的交叉评价值具有不确定性，为此，采用对抗性交叉评价方法，在保证每一个DMUi得到最大效率值的前提下，使其他DMUK得到尽可能小的交叉评价值。为此，以为第一目标，以作为第二目标，建立交叉评价模型。 （4）由模型（4）可以得到交叉评价值 交叉评价
15、矩阵： （5）其中为决策单元的最有效率值，其余元素为交叉评价值，H的第i列是其他单元对DMUi的评价值；H的第i行是DMUi对其他单元的评价值，这些值越小对于DMUi越有利。本文主要选取第i列的平均值最为最终评价值，该值可视为各决策单元对DMUi的总评价，越大说明DMUi越好。4. 算例分析柳州是广西壮族自治区的重要经济中心城市，也是我国西南地区主要交通枢纽和工业重镇，工业基础雄厚、商贸传统悠久，具有连接西南、中南与华南三大经济区的地理条件和区位优势。近年来，国家西部大开发战略向更深层次推进，为柳州经济发展带来难逢的历史机遇；“中国东盟自由贸易区”的建立，更将柳州推向了国际经济发展的前沿地带。
16、为此，柳州提出了“工业立柳、强市富民”的城市经济发展总体思路和在2010年构建“经济繁荣、科技发达、文明富裕、社会服务和保障体系健全、城市功能完善、环境优美、特色鲜明、协调发展的现代化特大城市”的柳州市近期建设规划，可以预见不久的将来，柳州的城市化建设进程将更加快步伐。柳州物流规划直接影响到城市物流行业的发展，而对城市各个县区物流能力的评价是合理物流规划的前提。4.1 原始数据搜集及处理结合城市物流能力评价指标体系，其中第一产业投资总额、第二产业投资总额、第三产业投资总额、运输线路总长、信息产业投资总额、物流行业投资总额、互联网接入端口、物流行业从业人口分别用I1、I2、I3、I4、I5、I6
17、、I7、I8；货运量、周转量、社会消费品总额、物流行业总产值、物流行业人员平均工资、邮电业务总量分别用O1、O2、O3、O4、O5、O6；柳州市各城区的原始数据如表2表3所示：表 2 输入指标输入地区I1I2I3I4I5I6I7I8市区124073656653005035012071136281784683567柳江县173914641610035311853268231638640132柳城县17122659435559123880161596486108鹿寨县 12001770491323621433370686010115127融安县104939242124748575017526152
18、104融水县1726483058131153811034765329544三江县24361248725732964191180663300400表 3 输出指标输出地区O1O2O3O4O5O6市区3347.08117148220233829416294161560柳江县376.2444584.41229202149621496113柳城县814.3910082196182188831888370鹿寨县825.99933181273202184121841102融安县341.0929231.468345212832128359融水县140.2821575.168629209282092866三江
19、县53.485155.4755028209252092536由于指标之间存在一定的相关性，需要对指标进行相关性分析，基于此，对上述原始数据按投入、产出类别进行相关性分析， 其结果显示：投入指标变量相关阵中有2个最大特征值，即5.625和1.615一起解释了总方差的90.497%，说明投入指标中前两个主成分提供了足够的数据信息；输出指标变量中有1个最大特征值，即5.32解释了总方差的88.669%，说明输出指标中第一个主成分提供了足够的数据信息。其中， 投入指标第一因子、第二因子与原始变量之间可用下列线性组合表示：投入指标Y1主要由I1、I2、I3、I5、I7、I8确定，这六项指标主要反映了城市
20、基础建设以及投资情况，即城市经济基础；指标Y2由I4、I6确定，这两项指标主要反映了城市物流投资以及基础设施情况，即物流产业环境。产出指标第一因子与原始变量之间可用下列线性组合表示：输出指标主要由O1、O2、O3、O4、O5、O6确定，这六项指标主要反映了城市物流行业产出情况，即城市物流产出。整理投入、产出指标经因子分析后的结果，可以得出城市物流能力评价指标因子得分，通过极差标准化方法，将各数据标准化结果如表4所示。表 4 标准化结果地区经济基础物流环境物流产出市区0.575543 0.000049 1.000000 柳江县0.103236 0.008392 0.088661 柳城县0.028
21、213 0.007196 0.081586 鹿寨县 0.127612 0.000000 0.103766 融安县0.023526 0.001515 0.052693 融水县0.025017 0.002186 0.046546 三江县0.017612 0.007884 0.034413 4.2 DEA交叉评价将标准化处理后的指标数据进行DEA交叉计算，可以得出柳州市各县区的DEA效率值，进一步进行交叉评价得出交叉评价矩阵，如表5所示：表 5 交叉评价矩阵市区1.0000 0.0010 0.0010 0.5682 0.0032 0.0020 0.0004 柳江县0.8602 0.3738 0.61
22、34 0.6026 1.0000 0.8025 0.5503 柳城县0.6008 0.2970 1.0000 0.6812 0.7745 0.6434 0.5503 鹿寨县 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 融安县0.8602 0.3621 0.7755 0.4026 1.0000 0.7691 0.3734 融水县0.8602 0.3738 1.0000 0.7026 0.7283 0.8025 0.5503 三江县0.6008 0.2970 1.0000 0.3812 0.7745 0.6434 0.6757 其中对角线元素为
23、传统DEA计算得出的结果，即市区、柳城县、鹿寨县、融安县的物流运作效率有效，优于其他县市，进一步计算可得表6：表 6 城市物流能力综合评价物流能力值物流评价市区0.68321柳城县0.62712鹿寨县0.61983融安县0.61154融水县0.52335三江县0.38586柳江县0.24357通过交叉评价可以将处于中处于生产前沿面上的市区、柳城县、鹿寨县、融安县进行甄别、排序，从而能够进一步了解各个县区的物流能力。5. 结论由表五可以将柳州市目前的县区区分为两个部分，其中市区、柳城县、鹿寨县、融安县这四个县区的物流效率要高于其他三个县区，因此属于物流能力较高的部分；而融水县、三江县、柳江县属于
24、物流能力较低的部分。（1） 物流能力的高低同柳州的物流发展定位密切相关；柳州物流的发展定位是是以配套工业制造业为主的区域性物流中心，在城市规划中，工业发展水平较高的县区对于物流行业的投入较大，物流基础设施、物流环境、市场等都已经有了一定程度的发展。而融水县、三江县属于自治县，目前发展仍然以农业为主，柳江县由于工业发展较为缓慢，直接限值了其物流行业的发展。从柳州县区的发展情况来看，短期内促进工业全面发展的难度较大，坚持在全区域以工业物流为发展方向将会延缓部分县区的物流发展速度。目前融水、三江、柳江以及鹿寨县的农业发展较快，但农业物流无法与之配套，导致农产品物流成本高，直接影响到农产品的出口。（2
25、） 柳州市区的物流能力源于工业企业的拉动作用，柳工、柳钢等大型工业企业集中在柳州市区，对物流提出了巨大的需求，尤其是钢材企业、制造企业对于原料以及产成品物流要求高，经济的需求导致柳州市区物流行业的迅速发展，所以市区的物流能力要远高于其他县区；柳城县是柳州市区北向物流的直接出口，随着区域物流协作需求的提升，柳城县的物流发展水平也相应提升，但是柳城县的物流能力主要体现在物流运作效率上，随着柳州市区大力开展内河航运，会导致柳城县物流量的降低。融安县和鹿寨县的物流能力较为突出，主要是由于近几年制造企业开始向这两个县城转移，从而带动了区域物流能力的提升。（3） 融水县、三江县以及柳江县属于物流能力较差的
26、县区。融水县和三江县的物流能力受限于其经济发展水平，这两个县区是国家级贫困县，经济发展缓慢将直接影响到其物流能力的高低。同时融水和三江县的发展主要以旅游业、农业为主，旅游业对物流需求较小，而农业需要进一步发展才能凸显出对于农业物流的需求，直接导致其物流能力较差；柳江县经济发展较快，尤其是工业发展在柳州市各县区处于前列，对于物流行业的投资较多，但是由于行业投资存在一定的滞后作用，目前投资的成效不明显，柳江县的物流行业尚未成型，导致物流运作效率不高，直接影响到县城的物流能力，但是随着时间的推移以及工业需求的增大，对于物流行业的投资将会体现出较大作用，结合国家的经济振兴规划，柳江县的物流能力在短期内
27、将会有较大提升。（4） 从当前柳州市各个县区的物流能力评价结果来看，市区、柳城县、鹿寨县以及融安县物流效率较高，能够有效利用当前的资源提升物流水平，政府在进行规划时应加大对这四个县区的物流投入，保证其物流行业的快速发展；而柳江县、三江县、融水县的物流效率较低，仅仅增加投资只能带来量上的提升，无法从根本上提高这些地区的物流能力，政府在进一步规划时需要对这三个县区的产业结构、物流市场等进行详细的研究，通过调整产业结构，扩大物流市场规划等方法来提高其物流能力，从而实现柳州市的物流振兴计划，促进整个城市的经济发展。通过对柳州市各个县区物流能力的评价，结合柳州市物流振兴计划，能够对薄弱县区进行重点规划，
28、保证对物流行业投资的合理性，而物流能力的提升，是保证柳州城市以及县区经济与城市物流进入良性互动发展状态的关键。从算例分析结果来看，通过交叉评价之后，改善了原DEA模型进行物流能力评价的排序结果，为政府进行物流规划提供了较为精确的方法。但在构建城市物流能力评价指标体系中，限于数据资料的有限性，未涵盖物流政策软环境因素，需要在未来的研究中进一步完善。参考文献1 柳州市统计局.柳州市统计年鉴M.柳州统计出版社，2009.2 刘清.中心城市物流能力的测算与比较研究J.科技进步与对策,2006,(8):172-174.3 因子分析法在乌鲁木齐城市物流能力评价中的应用J.新疆农业大学学报,2008,31(4):95-98.4 李莉,张国庆.区域物流集聚片区划分的聚类分析J.新疆农业大学学报,2 0 0 6, 2 9 (3):101-104.5 何晓群.多元统计分析M.北京:中国人民大学出版社,2008.作者介绍：1. 吴念蔚，男，河南人，硕士研究生，研究方向：供应链管理；2. 汝宜红，女，北京人，教授，博士生导师，研究方向：逆向物流、循环物流、供应链管理；
