通過包含非期望產(chǎn)出Super-SBM的三階段DEA模型對2009～2018年我國西部10省份的物流效率進(jìn)行測算分析,并對碳約束前后的效率和我國各區(qū)域的效率值進(jìn)行對比,通過計(jì)算可以得出:(1)不考慮碳排放約束和考慮碳排放約束的兩種情況所得出的物流業(yè)效率有顯著不同;(2)剔除影響因素和隨機(jī)誤差能夠得到更現(xiàn)實(shí)的物流效率值;(3)對比各區(qū)域物流效率值,我國西部地區(qū)物流效率總體偏低,且西部各省份的物流效率隨時間變動不大,整體上略有上升,提升空間較大。
【部分圖文】：

從橫向來看，第三階段DEA效率均值計(jì)算結(jié)果相較于第一階段，四川和寧夏由DEA有效變成非DEA有效，其他省份的DEA效率值仍是非DEA有效。在所選區(qū)域中，效率最高的是寧夏，效率值為0.75；物流效率值最低的為青海，效率值為0.21，相差的物流效率較第一階段有所縮小。從縱向來看，西部地區(qū)物流效率值平均值在0.46上下波動，效率值偏低（見圖1）。主要原因是西部地區(qū)對資源的分發(fā)不科學(xué)，前沿的技術(shù)引進(jìn)和研發(fā)沒有受到相應(yīng)的重視，導(dǎo)致物流效率值偏低。在2009～2018年時間段中，西部大部分省份的物流效率表現(xiàn)出緩慢上升的趨勢，其中寧夏物流效率增加幅度最高，由2009年的0.423提高到2018年的0.729；少數(shù)省份物流效率值出現(xiàn)下降，其中下降最大的是重慶，由2009年的1.0下降到2018年的0.459。3.4 碳約束前后的物流效率對比

為了更好地研究低碳約束對計(jì)算物流效率的影響程度，根據(jù)以上模型，將忽略非期望和考慮非期望的物流效率進(jìn)行比較（見圖2）。其中，差值比表示考慮碳約束前后的物流效率差值占之前比例�？梢钥闯觯跍y算物流效率時考慮碳排放約束，各省份的物流效率均值的改變趨勢較統(tǒng)一，且前者總是小于不考慮碳排放的效率。另外各地區(qū)的差值比有明顯的不同，云南、新疆、青海分別達(dá)到30%、28%和25%，說明這3省若能提高物流業(yè)碳排放方面的能力，將對總效率實(shí)現(xiàn)20%的大幅度增加；而寧夏的差值比為15%，說明碳排放對寧夏的物流效率有較弱的影響。由此說明物流業(yè)效率被高估是不考慮非期望產(chǎn)出造成的。因此在低碳視角下進(jìn)行物流效率的測算符合實(shí)際情況。3.5 西部10省份物流效率與其它地區(qū)的對比分析

為了解我國西部的物流效率與其它地區(qū)的差異性，將西部10省份與東部、中部和東北部4個區(qū)域進(jìn)行對比（見圖3）�？梢钥闯觯鞑康貐^(qū)的物流效率落后于其它地區(qū)，在0.23～0.54之間波動；西部地區(qū)和東北地區(qū)物流效率相近，落后全國整體水平。中部地區(qū)的物流效率與我國總體均值相近，近年來物流效率在一定程度上有所下降；東部區(qū)域因外部環(huán)境較優(yōu)越并擁有先進(jìn)的技術(shù)水平，使得其物流效率領(lǐng)先，相比之下，西部的物流效率提升空間較大，需要政府政策的扶持來提高技術(shù)水平和基礎(chǔ)設(shè)施的配置以縮小區(qū)域之間的差距。4 結(jié)論
【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳迅;李廣周;;基于DEA的西部經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展力實(shí)證研究[J];科技管理研究;2009年05期

2 穆旖旎;;變異系數(shù)指標(biāo)權(quán)重約束的DEA改進(jìn)方法[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2009年22期

3 黃利軍;胡同澤;;基于數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA)的中國西部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分析[J];農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究;2006年06期

4 雷孝平;王月紅;劉玉琴;;供應(yīng)商選擇的灰色關(guān)聯(lián)約束錐DEA模型研究[J];商場現(xiàn)代化;2007年06期

5 仲云云;周雨倩;;基于超效率DEA模型的長江經(jīng)濟(jì)帶物流效率實(shí)證分析[J];物流工程與管理;2020年02期

6 黃靜;;基于DEA模型的西部地區(qū)科技進(jìn)步有效性分析[J];商業(yè)研究;2005年22期

7 李婧華;董毅明;;基于DEA模型對天津市物流效率的實(shí)證研究[J];物流科技;2019年12期

8 畢功兵;馮晨鵬;丁晶晶;;考慮環(huán)境屬性約束的平行結(jié)構(gòu)DEA模型[J];中國管理科學(xué);2011年05期

9 黃利軍;胡同澤;;我國西部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率DEA分析[J];農(nóng)業(yè)與技術(shù);2006年03期

10 倪程程;林國龍;;基于DEA模型的上海國際航運(yùn)中心物流效率的比較研究[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版);2012年04期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前9條

1 肖和錄;基于DEA的投資組合績效評價(jià)與策略優(yōu)化研究[D];湖南大學(xué);2017年

2 邱成超;基于含有非期望要素DEA的城市圈資源配置模式研究[D];華中科技大學(xué);2012年

3 李海濤;兩階段博弈DEA模型及應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2017年

4 胡艷;基于非線性前沿面DEA模型的基金績效評價(jià)研究[D];天津大學(xué);2016年

5 李勇軍;基于DEA理論的固定成本分?jǐn)偡椒ㄑ芯縖D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2008年

6 袁際軍;大規(guī)模定制下基于約束的產(chǎn)品配置方法研究[D];湖南大學(xué);2008年

7 吳美琴;基于不確定信息的DEA交叉效率評價(jià)研究[D];山西大學(xué);2017年

8 劉輝;西部地區(qū)村干部勝任力對農(nóng)村發(fā)展的影響研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2012年

9 吳杰;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的交叉效率研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 蔣明燁;基于PCA-三段DEA協(xié)同創(chuàng)新高校效率研究[D];江西財(cái)經(jīng)大學(xué);2019年

2 劉小娜;Pythagorean模糊環(huán)境下基于DEA模型的綠色供應(yīng)商選擇[D];山西大學(xué);2019年

3 錢福友;基于DEA方法的保障性住房項(xiàng)目績效評價(jià)研究[D];揚(yáng)州大學(xué);2019年

4 郭娟;基于網(wǎng)絡(luò)DEA方法的中國沿海地區(qū)民航航線效率評價(jià)研究[D];福州大學(xué);2018年

5 陳玉鳳;基于DEA模型的霧霾排放效率的評估研究[D];南京信息工程大學(xué);2019年

6 孫曉宇;指標(biāo)偏好DEA問題的研究及其應(yīng)用[D];東北電力大學(xué);2019年

7 劉文欽;基于DEA方法的共享單車投放區(qū)域綜合效率研究[D];上海外國語大學(xué);2019年

8 王依萍;基于DEA方法的公路資源使用效率比較研究[D];長安大學(xué);2019年

9 姜震;基于DEA方法的上市證券公司效率研究[D];山東大學(xué);2018年

10 及如男;基于多階段網(wǎng)絡(luò)DEA模型的高鐵運(yùn)營效率國際化比較研究[D];北京交通大學(xué);2017年

本文編號：2867570