内容摘要：物流企业效率评价对提高物流企业效率具有基础性作用，目前对物流企业绩效评价的研究较为成熟，而物流企业效率的研究相对较为缺乏。本文从物流企业效率评价入手，从评价对象和评价方法两个方面对现有文献进行了梳理，在此基础上对现有研究特点和局限性进行系统分析，以期为今后研究提供参考。

　　关键词：物流企业效率评价评价对象评价方法

　　近年来，我国物流业发展迅猛，然而，我国物流业在快速发展的同时，长期以来粗放发展所累积的矛盾也日益突出，物流企业的效率低下一直是阻碍我国物流业发展的重要瓶颈。根据中国仓储协会2000-2005年所做的5次《中国物流市场调研报告》显示，仓库的平均利用率为83.64%，而铁路专线的平均利用率只有59%，社会物流总费用与GDP的比率平均比发达国家高出1倍左右，如图1所示。因此，为了进一步提高物流企业效率，学者们进行了广泛的研究。其中，物流企业效率的评价对提高物流企业效率具有基础性作用，本文将从评价主体、评价方法两个方面对物流效率评价的研究现状进行总结。

　　物流企业效率评价对象

　　从物流效率的评价对象上看，涉及到规模效率、成本效率、技术效率、全要素生产率方面，主要体现在对物流效率的静态测度与动态测度上。

　　对物流效率的静态测度上，李兰冰等（2011）先用一阶段数据包络法评价2008年52家上市物流企业的总体效率情况，又依据价值链模型，将物流企业的生产过程分为产出-获利两个阶段，进而从产出效率和获利效率的视角探讨物流企业综合技术效率的成因，结果发现，从全过程视角，与产出能力相比，获利能力低下是物流企业发展的主要瓶颈。

　　一些学者创新性的拓展了物流企业的效率研究层面。匡海波（2007）以固定资产净值、净资产、主营业务成本、员工数为投入指标，以主营业务收入、净利润、每股收益为产出指标，并建立了基于超效率CCR-DEA的成本效率评价模型。张毅等（2011）等首次运用NEW-COST-DEA模型对17家上市物流公司2007-2009年间的成本效率进行了测评。

　　对物流效率的动态测度方面，为了评价上市物流企业效率的持续性，张福明等（2010）运用超效率DEA方法分析了我国上市物流企业的效率变化情况，同时计算了马姆奎斯特TFP指数，分析了其效率的动态变化趋势，实证结果认为物流企业在追求规模扩张的同时要增加技术投入。雷勋平等（2012）对安徽省2003-2010年区域物流业全要素增长率的增长来源、区域差异和变化差异进行测度，发现各市物流业普遍存在规模无效率。

　　由上述研究可见，对物流企业效率的研究多集中于全要素生产率、规模效率、技术效率、成本效率等，但是从所搜集到的文献来看，仍存在一些缺陷，具体如表1所示。

　　从表1不难看出，尽管大多数文献对物流企业效率的研究都集中于这几个方面，但是研究结果却不尽相同。从数据来源方面，考虑到数据的可获得性，大多数研究都是针对物流企业上市公司而言的，尽管研究中针对的年份区间不同，但关于总体效率的变化情况，结论较为一致，普遍认为所研究期间物流企业效率较低。然而，在关于各类型物流企业的效率高低方面各个学者的结论却不一致。汪旭晖、徐健（2009），景保峰、周霞等（2012），景保峰（2011）认为运输类物流上市公司的总体技术效率大于港口类物流上市公司，而钟祖昌（2011）的研究结果却表明不同类型物流企业的效率存在较大差异，仓储企业的综合技术效率最高。关于物流企业规模与效率之间的关系问题，大部分学者认为物流企业规模与物流企业的效率具有显著的正相关关系，而邓学平等（2009）则通过实证分析表明：我国物流企业不存在显著的规模效率差异，中国物流企业的固定资产规模大小与生产效率没有必然联系，企业管理层没有必要将扩大企业规模作为公司的发展目标，而更应该把企业的发展战略重心放在技术的改进与服务质量的提升上。

　　物流企业效率评价方法

　　国内外学者运用SFA模型侧重于用对物流技术效率进行测度。Trujillo（2007）、Tongzon和Heng（2005）以及Estache等（2002）都运用了SFA方法，分别对港口企业的技术效率进行了测度，并建立了随机前沿生产函数模型。国内学者林坦等（2003）运用SFA方法对27个省市2003-2006年间的物流生产效率进行了测度，并分析影响因素；田刚（2011）考虑了外生性影响因素并结合随机前沿生产函数模型测算了中国各地区物流业技术效率，并结合外部环境因素考查了对物流业技术效率的影响。

　　运用DEA方法对物流效率问题的研究国内外成果较为丰富。国外侧重于对企业物流效率问题的研究，并分析影响因素，国内更多的采用DEA或其改进的方法研究物流企业效率问题。Hokey（2006）利用DEA模型对美国物流企业的效率进行了分析，发现物流企业的服务网络和业务范围在一定程度上会影响企业的运营效率。Amer（2008）采用限制性DEA模型，并运用美国某物流企业下属19家仓储中心的投入产出数据进行了实证分析，发现货物储存形态、作业通道的大小和仓储中心规模对仓储中心运作效率具有显著的影响。为了克服传统DEA评价无法对效率值为1的单元再排序的弊端，国内学者崔希荣等（2011）采用超效率CCR-DEA对物流企业的效率进行了评价。为了克服传统DEA模型对投影要求的绝对化，李友东等（2012）提出了一种改进的J-K数据包络分析模型，并用36家上市物流公司2008年的数据进行实证。为了排除环境变量和随机因素可能引起的纯技术效率和规模效率被错估的情形，樊敏（2010）运用三阶段DEA构建了均质化效率分析框架，比较了相同环境及随机条件下我国八大经济区域2008年物流产业的实际运作效率水平。然而，各种评价方法仅限于对物流企业效率做出评价，也存在不足之处，接下来从评价方法方面对文献进行了总结（见表2）。

　　虽然目前对物流企业效率的测度主要集中于DEA和SFA方法上，但由于目前学术界对DEA和SFA两种方法的优劣尚未形成定论，因而在进行物流效率评价的过程中要根据研究目的选择合适的方法，才能保证评价结果的可靠性。

　　研究特点及局限

　　从评价对象上看，虽然比较丰富，但评价结果不具有一致性。由表1的统计结果可知，各类物流企业的效率高低以及物流企业规模与效率之间的关系还存在不一致，有待进一步研究；从评价方法上看，国外对物流效率的测度多使用SFA方法、DEA方法，国内研究大多运用DEA方法及其改进的方法，研究方法也逐渐趋于完善。然而，从表2可以看出，虽然各个方法都能做到对某一时期物流企业效率的变化趋势进行评价，但是结果大都仅限于评价，很少有学者继续深究其影响因素。另外，从所掌握的文献来看，从物流企业内部相关指标构建效率评价指标体系的研究仍很缺乏。

　　结论

　　对于物流企业效率的评价应该从以下几个方面进行完善：首先，找到影响物流企业效率的关键指标。通过探索影响物流企业效率的微观机理，找出能解析生产效率本质特征的创新指标、综合指标与系统指标。其次，设置科学的物流企业效率评价指标体系。遵循静态评价与动态评价相结合、系统性与独特性相结合的原则，在此基础上建立效率评价指标体系。再次，验证指标体系。对设计好的效率评价指标体系运用到企业的实际经营管理中加以验证，从而使得效率评价体系更加完善，有助于物流企业更好的发现投入冗余、产出不足的问题所在，从而找出改进方法，进一步提高物流企业效率。因此，如何找到影响物流企业投入产出效率的关键因素，从而建立相应的效率评价指标体系是下一步需要研究的问题。

　　1.李兰冰，李春辉.我国上市物流企业生产效率评价-基于数据包络分析法的两阶段分析[J].港口经济，2011（2）

　　2.匡海波.基于超效率CCR-DEA的中国港口上市公司成本效率评价研究[J].中国管理科学，2007.15（3）

　　3.张毅，陈圻.基于NEW-COST-DEA模型的中国上市物流公司成本效率研究[J].华东经济管理，2011.25（4）

　　4.张福明，孟宪忠.我国物流企业效率与效率持续性评价的实证[J].工业工程与管理，2010.15（2）

　　5.汪旭晖，徐健.基于超效率CCR-DEA模型的我国物流上市公司效率评价[J].财贸研究，2009（6）

　　6.崔希荣，崔娥英.基于DEA模型的中国物流企业的效率分析[J].科学技术与工程，2011.11（6）

　　7.樊敏.中国八大经济区域物流产业运作效率分析-基于三阶段DEA模型[J].现代管理科学，2010（2）

 

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