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物流業(yè)的調(diào)整和振興是國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速健康發(fā)展的必要保證, 這也促進(jìn)了政府對物流業(yè)的大力支持和投入, 隨之而來的便是如何能科學(xué)合理地配置有限的物流資源、降低物流成本, 提高物流效率, 這對于解決當(dāng)前物流業(yè)所面臨的問題無疑具有重要的意義。倉儲作為物流過程中舉足輕重的環(huán)節(jié), 其占用了大量的資源, 常常伴隨著物流倉儲活動(dòng)而產(chǎn)生大量的費(fèi)用, 物流成本的高低往往取決于倉儲成本的大小。

企業(yè)生產(chǎn)分析應(yīng)用最重要的方面在于其對成本與利潤效率的分析, 目前無論對與成本效率還是技術(shù)效率的測量使用比較廣泛的還是前沿分析法, 該方法是根據(jù)已知的投入產(chǎn)出觀察值, 構(gòu)造生產(chǎn)可能集, 通過估計(jì)生產(chǎn)前沿面, 測算各個(gè)決策單元與前沿面之間的距離來計(jì)量其技術(shù)或者成本效率。根據(jù)生產(chǎn)函數(shù)中的參數(shù)是否需要估計(jì), 該方法可分為非參數(shù)法和參數(shù)法兩類。

根據(jù)文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì), 目前考察國內(nèi)物流企業(yè)效率時(shí), 使用較多的還是非參數(shù)形式的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法 (DEA) , 其基本思想起源于Farrell對生產(chǎn)率的研究, 該研究沒有綜合考慮決策單元 (Decision Making Units, DMU) 多種投入和多種產(chǎn)出的情況, 存在諸多局限性。DEA方法以其獨(dú)有的特點(diǎn)受到了廣泛的關(guān)注, 已經(jīng)成為多投入多產(chǎn)出情況下決策單元相對有效性和規(guī)模收益等方面應(yīng)用最為廣泛的數(shù)理方法之一。本文將建立基于DEA方法的成本效率分析模型, 并結(jié)合我國9家上市倉儲企業(yè)的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù), 選取營業(yè)成本、勞動(dòng)力成本、固定資產(chǎn)作為投入指標(biāo), 營業(yè)收入和利潤總額為產(chǎn)出指標(biāo), 對我國倉儲行業(yè)成本效率進(jìn)行相關(guān)分析。

假設(shè)存在n個(gè)同類決策單元, 每個(gè)決策單元有m個(gè)投入和s個(gè)產(chǎn)出變量, 決策單元DMUj的投入xj= (x1j, …, xmj) ∈Rm≥0, 產(chǎn)出yj= (y1j, …, ysj) ∈Rs≥0, J={}1, …, n﹜。定義DMUj的產(chǎn)出和收入非負(fù)價(jià)格向量 (cj, pj) , 為投入成本和產(chǎn)出收入, 其中, *表示向量相乘。

技術(shù)效率是從投入產(chǎn)出之間的數(shù)量關(guān)系來衡量企業(yè)效率, 技術(shù)效率高僅僅是企業(yè)獲得良好經(jīng)濟(jì)效益的必要條件, 并不是充分條件。提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益還要考慮投入要素的資源配置效率。

成本效率的研究在成本前沿的基礎(chǔ)上既要考慮投入與產(chǎn)出之間的技術(shù)效率 (TE) , 又要考慮價(jià)格因素所帶來的配置效率 (AE) , 根據(jù)投入與產(chǎn)出是否考慮價(jià)格因素定義以下四種生產(chǎn)可能集:

若投入產(chǎn)出均考慮了價(jià)格因素, 并且屬于同類型數(shù)據(jù), 則生產(chǎn)可能集定義為:

若只有產(chǎn)出考慮了價(jià)格因素且屬同類型數(shù)據(jù), 但投入并沒有考慮價(jià)格因素, 則定義生產(chǎn)可能集如下:

若只有投入考慮了價(jià)格因素且屬同類型數(shù)據(jù), 但產(chǎn)出并沒有考慮價(jià)格因素, 則定義生產(chǎn)可能集如下:

若投入和產(chǎn)出均未考慮價(jià)格因素, 則定義生產(chǎn)可能集如下:

假設(shè)每個(gè)生產(chǎn)可能集都滿足平凡性公理、無效性公理、凸性公理和最小性公理, 那么生產(chǎn)可能集在規(guī)模收益可變 (VRS) 假設(shè)條件下用非參數(shù)DEA模型表示如下:

在DEA生產(chǎn)可能集構(gòu)建過程中使用規(guī)模收益可變假設(shè)的原因有三:

(1) 假設(shè)有些數(shù)據(jù)可以是負(fù)數(shù), 這些數(shù)可能不能夠定義一個(gè)經(jīng)過原點(diǎn)的有效前沿面, 比如在規(guī)模收益不變下的假設(shè), 該假設(shè)在數(shù)據(jù)為負(fù)的情況下將會失效;

(2) 規(guī)模收益不變的假設(shè)與基于特定方向向量的定向型DEA模型并不保持一致, 而該DEA模型能夠直接處理包括正數(shù)和負(fù)數(shù)在內(nèi)的所有類型數(shù)據(jù);

(3) 規(guī)模收益不變實(shí)際情況中并不總是存在。

若決策單元DMU的潛在行為目標(biāo)是成本最小化, 那作為成本效率測量值的γ0可以由下面的線性規(guī)劃問題的最優(yōu)目標(biāo)值獲得:

式中, C0=Σmi=1ci0xi為可見成本, C*=Σmi=1ci0Xi*是決策單元DMU0的最小成本, γ0被定義成最小成本與可見成本的比率, 因此0≤γ0≤1。

以上模型是基于生產(chǎn)可能集建立的, 然而, 當(dāng)投入變量多樣化, 為了說明由于企業(yè)磋商導(dǎo)致的投入價(jià)格不同或者反映投入資源本質(zhì)上的區(qū)別, 那么生產(chǎn)可能集就應(yīng)該選擇 (Tone 2002) , 基于該生產(chǎn)可能集的成本效率模型表示如下:

式中, 表示決策單元DMU0的可見成本, 此外, 以投入為導(dǎo)向的技術(shù)有效性測量值ρ0IVTE可表示如下:

顯然, 通過以上模型可以得到以下關(guān)系:, 由此定義以投入為導(dǎo)向的資源配置效率AE如下:

根據(jù)上式, 成本效率測量值可以用以投入為導(dǎo)向的技術(shù)效率值TE和資源配置效率值A(chǔ)E表達(dá)如下:

因此, 若決策單元DMU要達(dá)到成本有效, 則其技術(shù)效率和配置效率均要達(dá)到有效。如果γ0CE<1, 企業(yè)成本過高, 則導(dǎo)致其發(fā)生的原因會是不能夠有效利用技術(shù)或者有效的對資源配置。

本文通過查詢國內(nèi)9家上市倉儲企業(yè)2009年至2013年相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù) (來自RSSET/DB) , 選取其中的利潤總額和營業(yè)收入作為產(chǎn)出指標(biāo), 營業(yè)成本、勞動(dòng)力成本、固定資產(chǎn)作為投入指標(biāo), 利用所建立模型對其成本效率進(jìn)行分析, 其中:

固定資產(chǎn)價(jià)格=當(dāng)年固定資產(chǎn)折舊/固定資產(chǎn)原值

營業(yè)成本投入價(jià)格=營業(yè)費(fèi)用/資產(chǎn)總額

勞動(dòng)力價(jià)格=應(yīng)付員工薪酬/資產(chǎn)總額

首先, 在規(guī)模收益可變假設(shè)條件下建立基于投入的不考慮價(jià)格因素的BCC-DEA模型 (帶非阿基米德無窮小變量) 如下:

利用模型 (6) , (7) , (9) , (10) 計(jì)算9家國內(nèi)上市倉儲企業(yè)效率結(jié)果如表1所示。

對以上數(shù)據(jù)進(jìn)行整理, 見表2、表3。

從表1中可以看出, 利用BCC-DEA模型所計(jì)算出來的綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率差別并不大, 比如純技術(shù)效率一項(xiàng), 從2009年至2013年五年間, 只有C600794公司在2010年表現(xiàn)為純技術(shù)效率無效, 其他企業(yè)在五年間均表現(xiàn)為有效, 計(jì)算結(jié)果掩蓋了由于價(jià)格因素導(dǎo)致的成本效率無效的事實(shí), 引入NEW-COST-DEA方法后, 在充分考慮了價(jià)格因素的影響后能夠?qū)Ω鱾€(gè)倉儲企業(yè)的成本效率進(jìn)行更加真實(shí)客觀的評價(jià), 從表1右側(cè)基于NEW-COST-DEA方法得出的結(jié)果中可看出, 2009年至2010年5年間, 能有兩年保持成本效率、技術(shù)效率和配置效率均有效的企業(yè)只有兩家, 其中一家 (C200053) 在5年內(nèi)有兩年保持三項(xiàng)效率均有效, 另外一家 (C600794) 則保持了4年三項(xiàng)效率有效, 企業(yè)C600794應(yīng)作為這九家上市倉儲企業(yè)的標(biāo)桿。2009年~2013年間, 各企業(yè)成本效率、技術(shù)效率和配置效率極差最大是發(fā)生在2011年, 成本效率在0.099到1之間, 技術(shù)效率在0.208到1之間, 配置效率在0.099到1之間。

表1 2009年~2013年國內(nèi)9家上市公司技術(shù)與成本效率     下載原表

注:*表示2009年到2013年各指標(biāo)值的平均值, TE (CRS) 表示Technical Efficiency from CRS DEA, TE (VRS) 表示Technical Efficiency from VRS DEA, SE (SCALE) 表示Scale Efficiency.

國內(nèi)9家上市倉儲企業(yè)在5年內(nèi)的成本效率平均值最高的是C002492公司, 達(dá)到了0.95, 但該公司在5年內(nèi)的成本效率從未在有效前沿面上;2009年~2013年間, 成本效率處在有效前沿面次數(shù)最多的是公司C600794, 總共有4次, 其次為C200053公司, 總共有2次, 其他企業(yè)均未在有效前沿面;特別提到公司C600787, 其成本效率在五年內(nèi)均為9家企業(yè)中最低者, 成本效率最低達(dá)到0.099, 其成本效率提升空間最大;從表3中得知, 9家上市倉儲企業(yè)5年內(nèi)平均成本效率在0.8以上的只有3家, 從一定程度上說明國內(nèi)上市倉儲企業(yè)成本效率還是偏低。

從表2中成本效率一列數(shù)據(jù)看出國內(nèi)上市倉儲企業(yè)的成本效率在2010年陡然下降, 而后又緩慢回升, 導(dǎo)致下降的原因在于受到國內(nèi)經(jīng)濟(jì)大環(huán)境的影響, 而導(dǎo)致其效率回升的原因可總結(jié)為2010年以后國內(nèi)物流和倉儲行業(yè)蓬勃發(fā)展, 在國外物流同行進(jìn)入中國市場后, 在激烈的市場競爭環(huán)境中國內(nèi)物流與倉儲行業(yè)不斷革新技術(shù), 成本效率在整體上有所提升。

表2 2009年~2013年國內(nèi)上市倉儲企業(yè)平均技術(shù)與成本效率     下載原表

表3 國內(nèi)9家上市倉儲企業(yè)2009年~2013年平均技術(shù)與成本效率     下載原表

就技術(shù)效率而言, 基于NEW-COST-DEA模型計(jì)算的結(jié)果顯示, 所有樣本企業(yè)在5年內(nèi)的平均技術(shù)效率并不高, 技術(shù)效率在0.8以上的企業(yè)只有5家, 剛超過樣本數(shù)量的一半;從表2中的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知, 2009年~2013年國內(nèi)上市倉儲企業(yè)的技術(shù)效率呈現(xiàn)下降后回升的趨勢, 說明國內(nèi)物流與倉儲行業(yè)在技術(shù)層面在不斷地創(chuàng)新, 國內(nèi)物流與倉儲行業(yè)在未來有不錯(cuò)的發(fā)展前景。

通過以上面板數(shù)據(jù)對國內(nèi)上市倉儲企業(yè)成本效率的分析, 結(jié)合BCC-DEA和NEW-COST-DEA兩種方法進(jìn)行對比可以發(fā)現(xiàn), 在做成本效率分析時(shí)BCC-DEA方法并不優(yōu)于NEW-COST-DEA方法, 前者所得結(jié)論掩蓋了由于價(jià)格因素導(dǎo)致的成本效率無效的事實(shí), 后者在考慮價(jià)格因素后能夠更加全面客觀地對企業(yè)成本效率進(jìn)行評價(jià), NEW-COST-DEA模型能夠?qū)r(jià)格因素考慮到投入成本中, 不僅能夠?qū)ν度胍氐臄?shù)量進(jìn)行分析, 而且能夠?qū)ν度胍刂杏捎趦r(jià)格變動(dòng)引起的效率問題進(jìn)行分析, 更準(zhǔn)確地找出倉儲企業(yè)運(yùn)行成本效率是由于技術(shù)因素引起的還是由于價(jià)格因素和要素之間的配置引起的, 并能夠給出準(zhǔn)確的值, 為企業(yè)降低成本找出途徑和相應(yīng)的目標(biāo)。根據(jù)NEW-COST-DEA分析結(jié)果, 國內(nèi)倉儲企業(yè)成本效率總體水平不理想, 而且企業(yè)之間差距較大, 在以后的發(fā)展中應(yīng)該注意利用科學(xué)與管理技術(shù)的革新來提高企業(yè)成本、技術(shù)和配置效率。