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　　现有研究中，学者大多是对国内不同地域的物流业生产率进行测评，很少将国内效率低下的物流业与欧美发达国家高效率的物流业结合到一起进行对比分析。在世界经济一体化背景下，未来应多进行一些国内外物流业生产率的对比分析，找出国内物流业发展与欧美国家的差距及差距产生的原因，明确影响物流业生产率的关键因素，学习国外经验，使国内物流业少走弯路，更好更快地持续健康发展。
　　根据现有研究，影响物流业生产率的因素可以概括为内部因素和外部因素。外部因素主要为经济发展水平、经济增长资产总额、市场化程度、工业化程度几个方面。内部因素主要为企业规模、企业成立年数、企业种类、企业子公司数目、人力资本存量、专业人员数、企业的业务集中度及管理水平等。这些影响因素都是进行物流业生产率评价时需着重考虑的方面，它们关系着最终评价结果的准确性。但进行评价时，要具体问题具体分析，不同问题在因素指标选择上应有所差异。
　　研究方法上，现有研究以DEA方法和随机前沿模型两种方法为主。这两种方法各有优缺点，很难分出孰优孰劣。就DEA方法来说，DEA的评价结果不会被人为因素影响，不需要对参数进行预先估计，不需要考虑量纲影响，可以有效避免主观因素影响而具有很强客观性。该方法有助于简化计算、减少误差等，但同时这也体现了该方法的局限性。因为其计算完全依赖客观数据，以致无法考虑决策者偏好，造成很多与实际情形不符的情况。而且，该模型存在一个不可避免的缺陷：该模型只能得出效率值为1的决策单元，而不能直接比较有效决策单元之间效率的高低。为了弥补上述缺陷，Andersen和Petersen1993年提出了DEA超效率模型。超效率DEA模型最大的贡献就是可以区分有效决策单元效率的高低，但还是存在无法考虑决策者偏好的弊端。所以，有学者开始把DEA模型与其他方法模型如AHP结合，使测评方法能得以互补。将AHP方法与DEA结合在一起进行评价，通过求出各层指标权重，然后再分别对每层指标下的因素使用DEA模型求出各企业的相对效率值，最后将各指标权重和相对效率值结合求出各物流企业的整体效率值并排序。通过AHP法和DEA模型在主观性和客观上各自优势进行有效互补，使得评价结果更全面更符合实际。在应用DEA模型解决问题时，有些学者发现随机前沿模型在很多具体问题上更加合适。在采用面板数据时，应用SFA模型能够得到比DEA方法更好的估计效果，但同时也发现SFA模型在评价多种产出指标上存在很强局限性。在研究方法上，依旧还有很多需要进行研究的方面。研究物流业生产率测评时可将一些方法模型结合在一起进行对比，然后将研究结果与实际对照，从与实际情况的符合程度上判断不同情况下哪种方法的测度更加准确有效。在研究方法上，今后还要进行更多尝试，找出更准确的测评方法。
　　参考文献：
　　1.郭明伟.我国交通运输业要素投入和生产率问题研究[D].东北财经大学博士论文，2010
　　2.邓蕾.中国集装箱港口企业生产率测度研究[D].重庆大学博士论文，2010
　　3.刘蓉.基于ANP-DEA方法的电子商务企业物流网络绩效评价[D].北京交通大学硕士论文，2011
　　4.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）
　　5.覃波.基于DEA模型的我国物流企业经营效率评价研究[D].中南大学硕士论文，2007
　　6.艾小辉.基于DEA的第三方物流产业效率研究[D].厦门大学硕士论文，2008
　　7.杨杰，宋马林.中国物流业静态效率测算与 TFP 动态变化研究[J].广西财经学院学报，2011，24（3）

物流业生产率测评研究综述

2014-09-02 09:04　来源: 互联网作者：李松庆王永康浏览次数 4331

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