原创《我国物流上市公司的运营效率与影响因素》
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摘 要：我国物流业为应对新时期转变发展方式需要,也在进入“新常态”发展阶段.为了提高行业发展水平,本文基于区域物流环境视角,通过DEA-Tobit模型对我国9家物流上市公司运营效率及影响因素进行分析.最后,通过对实验数据进行验证分析,得出对我国物流上市公司运营效率有显著影响的因素以及存在的问题.此结论对于我国物流上市公司进行选址和提高营业效率具有一定的参考价值.
关键词：物流上市公司；运营效率；地区物流环境差异
1.引言
当前,针对企业物流和区域物流运营效率分析占据了物流业效率研究的中心舞台.特别是在区域物流环境差异方面,现有研究主要集中在区域物流效率方面,鲜有研究将企业物流的运营效率与企业所处的区域环境相结合进行系统分析.本文选取与物流相关的区域物流环境,即地区经济发展水平、区位条件、外贸条件、物流基础设施建设、信息化程度、能源消耗进行分析.通过用DEA~Tobit二阶段法,在对我国物流上市公司运营效率测评的基础上,研究区域物流环境对物流企业运营效率的影响,以期为推动物流业更好的发展和管理实践提供帮助.
2.DEA模型的构建及效率测评
2.1DEA模型
DEA是一种评价一组具有多投入和多产出的同质决策单元（DMU）相对效率值的非参数数学规划方法.具有无需事先确定投入和产出之间的函数关系、无需主观确定投入和产出权重及评价结果不受量纲化的影响等优点.
本文选取物流及物流相关业务占其主营业务70%的公司,除掉那些上市不足六年及数据缺失严重的公司,共选择9家物流上市公司作为实证研究样本公司,选取2009年~2014年数据,数据主要来源于在线数据库和上市公司发布的年报.
结果表明：我国上市物流公司综合效率和纯技术效率值均未达到有效,还有一定改进和发展的空间.综合分析可以看出：
整体综合效率平均值变化趋势在（除2010和2011年外）逐年上升.我国物流上市公司在2009~2014年间综合效率较低,较综合效率值而言,我国物流上市公司纯技术效率值较高.规模效率值较稳定,表明我国物流上市公司规模扩张速度需要稳中求增.
3.Tobit模型的构建与分析
3.1Tobit模型
用DEA模型计算的效率值是离散的,并且数值在0~1之间.如果用普通最小二乘法进行回归系数分析,则参数估计值会出现有偏且不一致的情况.为避免这种情况的发生,Tobit提出了采用极大似然法的截取回归模型,又称Tobit模型：
本文采用Eviews5.0对上述所建立的Tobit模型进行回归,结果如表2所示：
回归结果说明：（1）我国物流上市公司效率值与所在地区能源消耗总量呈-0.056010的负相关,即能源消耗量越大,效率越低,显著性较高；（2）地区外贸水平与物流公司效率呈0.084756正相关,区域的进出口总额越大,效率越高显著性也较高；（3）物流基础设施建设与物流公司效率呈0.072525正相关,即公司所处地区物流基础设施建设越完善,物流公司效率越高；（4）信息化水平与物流公司效率呈正相关,但显著性较低,信息化水平没有给予物流产业发展提供足够的支持；（5）区位条件与物流上市公司效率值呈正相关,但显著性较低.
4.结论
本文首先选用DEA模型对我国9家物流上市公司2009~2014年的营业效率进行评价,发现我国物流上市公司整体综合效率值和纯技术效率值较低,表明我国物流上市公司在规模扩张方面需谨慎,且应集中精力提高纯技术效率,注重其效益和质量.然后用Tobit模型,从物流上市公司所在区域物流环境角度,对影响物流上市公司效率的因素进行相关性分析.根据实证结果,我国物流上市公司应该在保证纯技术效率有效的基础上再扩大投入规模,并且物流上市公司在选址时应充分考虑区域外贸水平,利用区域外贸优势推进上市公司业务经营.最后,针对物流业能源消耗量较大的问题,物流上市公司可以从运输线路规划、空载率和绿色物流技术不过硬等方面着手解决.
（作者单位：北京信息科技大学）
上市公司论文参考资料：
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