基于三阶段DEA和Malmquist法的安徽省物流效率评价研究
发布时间：2022-01-04 01:14
物流业发展不仅要求解决物流成本和资源整合等问题,更应该提升优质的服务和管理运营水准。安徽省地处中部地区,毗邻长三角以及东部沿海地区,是接收国内外产业转移的重要地区,物流业的需求总量大,有特别高的上升空间。但在安徽省物流业上升的同时,长期以来所累积的生产模式粗放,管理布局单一等矛盾愈发突出,物流效率低下成为急需解决的难题。于是,如何对物流业的投入产出进行评价,对产生的问题进行调整以提高物流业效率,是目前需要解决的重要问题。本文从横向和纵向两个角度对安徽省各地区的物流业效率进行具体的研究,旨在根据研究结果提出政策建议以促进安徽省各地区的物流业高效发展。首先,使用Kendall’s tau＿b非参数相关性检验对安徽省16个地区2009-2016年物流业指标选取的合理性进行分析,使其符合DEA模型的要求,然后采用三阶段DEA方法计算安徽省各地区的物流效率,以填补第一阶段的不足之处,并对调整之后的投入指标进行测算。结果表明:安徽省物流业效率处于递增阶段,但还有很大的进步空间。投入指标调整前后的综合效率、纯技术效率、规模效率水平波动较大,远低于生产前沿面,且调整之后的综合效率和纯技术效率都高于调整...
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
效率分解情况
第二章理论综述11Y进行等产量曲线的描绘，从而反映技术效率和配置效率的变动情况，DD’表示成本，LKJQ为等产量线，与DD’的交点为J。假设在N点进行投入生产，可以看出技术无效率，N点远离等产量曲线并不断在上方移动，假设在K点上投入生产，K点在等产量曲线上，此时可以QK和QN之间的比值关系来表示技术效率：TE=QK/QN=1-KN/QN，取值介于0-1之间。在成本线DD’上，N点的配置效率可以表示为：AE=QM/QK。此时N点的总效率（OE）=QM/QN，即OE=TE*TE。图2.2技术效率和配置效率变动Figure2.2changesintechnicalefficiencyandallocationefficiency同上述假设，对技术效率做分解活动。如图2.3对具体分解活动进行了描绘。PN和JLKR是代表规模报酬不同状态的生产边界，前者表示没有发生变化，后者表示发生了变化。此时，对于生产对象f来说，技术效率TE=aM/af。纯技术效率是企业的活动对象与规模报酬变动曲线上的点之间的距离，因此PTE=aO/af。可以从图中看出PN与JLKR之间的距离就是表示要素匹配的最佳状态，即规模效率SE=aM/aO。图2.3纯技术效率和规模效率Figure2.3puretechnicalefficiencyandscaleefficiency综上所述，技术效率反映生产者在现有的投入情形下，充分利用生产要素，
第二章理论综述11Y进行等产量曲线的描绘，从而反映技术效率和配置效率的变动情况，DD’表示成本，LKJQ为等产量线，与DD’的交点为J。假设在N点进行投入生产，可以看出技术无效率，N点远离等产量曲线并不断在上方移动，假设在K点上投入生产，K点在等产量曲线上，此时可以QK和QN之间的比值关系来表示技术效率：TE=QK/QN=1-KN/QN，取值介于0-1之间。在成本线DD’上，N点的配置效率可以表示为：AE=QM/QK。此时N点的总效率（OE）=QM/QN，即OE=TE*TE。图2.2技术效率和配置效率变动Figure2.2changesintechnicalefficiencyandallocationefficiency同上述假设，对技术效率做分解活动。如图2.3对具体分解活动进行了描绘。PN和JLKR是代表规模报酬不同状态的生产边界，前者表示没有发生变化，后者表示发生了变化。此时，对于生产对象f来说，技术效率TE=aM/af。纯技术效率是企业的活动对象与规模报酬变动曲线上的点之间的距离，因此PTE=aO/af。可以从图中看出PN与JLKR之间的距离就是表示要素匹配的最佳状态，即规模效率SE=aM/aO。图2.3纯技术效率和规模效率Figure2.3puretechnicalefficiencyandscaleefficiency综上所述，技术效率反映生产者在现有的投入情形下，充分利用生产要素，
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国“一带一路”沿线区域物流效率综合评价——基于三阶段DEA模型[J]. 王博,祝宏辉,刘林. 华东经济管理. 2019(05)
[2]现代物流技术对我国物流业发展的促进研究[J]. 刘运来. 现代经济信息. 2019(04)
[3]现代物流与区域经济发展的关系分析[J]. 李娜. 现代营销(下旬刊). 2018(12)
[4]基于DEA-Malmquist指数模型的长江经济带物流效率及因素分解[J]. 于丽英,施明康,李婧. 商业经济与管理. 2018(04)
[5]浅析区域物流与区域经济发展的关系[J]. 高欣. 中国集体经济. 2017(34)
[6]“十三五”规划环境下我国物流发展趋势研究[J]. 洪迪. 河北企业. 2017(08)
[7]基于三阶段DEA模型的我国物流效率综合研究[J]. 张竟轶,张竟成. 管理世界. 2016(08)
[8]基于三阶段DEA模型的广东省物流业综合效率实证分析[J]. 李松庆,何琴清. 物流工程与管理. 2016(03)
[9]产业转移视阈下的安徽物流业现状及其发展策略[J]. 何章磊. 宿州学院学报. 2015(10)
[10]基于交叉效率DEA和熵IAHP对物流企业绩效评价[J]. 杨德权,薛云霞. 运筹与管理. 2015(03)
硕士论文
[1]我国省域物流产业效率及其影响因素研究[D]. 赵雷.北京交通大学 2014
[2]以安徽省为例分析区域物流与经济增长关联性[D]. 陈文.上海师范大学 2014
[3]基于DEA和Malmquist法的物流企业效率评价研究[D]. 李欣.天津理工大学 2014
[4]基于三阶段DEA模型的我国第三方物流企业效率评价研究[D]. 于乐.重庆大学 2011
本文编号：3567349
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
效率分解情况
第二章理论综述11Y进行等产量曲线的描绘，从而反映技术效率和配置效率的变动情况，DD’表示成本，LKJQ为等产量线，与DD’的交点为J。假设在N点进行投入生产，可以看出技术无效率，N点远离等产量曲线并不断在上方移动，假设在K点上投入生产，K点在等产量曲线上，此时可以QK和QN之间的比值关系来表示技术效率：TE=QK/QN=1-KN/QN，取值介于0-1之间。在成本线DD’上，N点的配置效率可以表示为：AE=QM/QK。此时N点的总效率（OE）=QM/QN，即OE=TE*TE。图2.2技术效率和配置效率变动Figure2.2changesintechnicalefficiencyandallocationefficiency同上述假设，对技术效率做分解活动。如图2.3对具体分解活动进行了描绘。PN和JLKR是代表规模报酬不同状态的生产边界，前者表示没有发生变化，后者表示发生了变化。此时，对于生产对象f来说，技术效率TE=aM/af。纯技术效率是企业的活动对象与规模报酬变动曲线上的点之间的距离，因此PTE=aO/af。可以从图中看出PN与JLKR之间的距离就是表示要素匹配的最佳状态，即规模效率SE=aM/aO。图2.3纯技术效率和规模效率Figure2.3puretechnicalefficiencyandscaleefficiency综上所述，技术效率反映生产者在现有的投入情形下，充分利用生产要素，
第二章理论综述11Y进行等产量曲线的描绘，从而反映技术效率和配置效率的变动情况，DD’表示成本，LKJQ为等产量线，与DD’的交点为J。假设在N点进行投入生产，可以看出技术无效率，N点远离等产量曲线并不断在上方移动，假设在K点上投入生产，K点在等产量曲线上，此时可以QK和QN之间的比值关系来表示技术效率：TE=QK/QN=1-KN/QN，取值介于0-1之间。在成本线DD’上，N点的配置效率可以表示为：AE=QM/QK。此时N点的总效率（OE）=QM/QN，即OE=TE*TE。图2.2技术效率和配置效率变动Figure2.2changesintechnicalefficiencyandallocationefficiency同上述假设，对技术效率做分解活动。如图2.3对具体分解活动进行了描绘。PN和JLKR是代表规模报酬不同状态的生产边界，前者表示没有发生变化，后者表示发生了变化。此时，对于生产对象f来说，技术效率TE=aM/af。纯技术效率是企业的活动对象与规模报酬变动曲线上的点之间的距离，因此PTE=aO/af。可以从图中看出PN与JLKR之间的距离就是表示要素匹配的最佳状态，即规模效率SE=aM/aO。图2.3纯技术效率和规模效率Figure2.3puretechnicalefficiencyandscaleefficiency综上所述，技术效率反映生产者在现有的投入情形下，充分利用生产要素，
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国“一带一路”沿线区域物流效率综合评价——基于三阶段DEA模型[J]. 王博,祝宏辉,刘林. 华东经济管理. 2019(05)
[2]现代物流技术对我国物流业发展的促进研究[J]. 刘运来. 现代经济信息. 2019(04)
[3]现代物流与区域经济发展的关系分析[J]. 李娜. 现代营销(下旬刊). 2018(12)
[4]基于DEA-Malmquist指数模型的长江经济带物流效率及因素分解[J]. 于丽英,施明康,李婧. 商业经济与管理. 2018(04)
[5]浅析区域物流与区域经济发展的关系[J]. 高欣. 中国集体经济. 2017(34)
[6]“十三五”规划环境下我国物流发展趋势研究[J]. 洪迪. 河北企业. 2017(08)
[7]基于三阶段DEA模型的我国物流效率综合研究[J]. 张竟轶,张竟成. 管理世界. 2016(08)
[8]基于三阶段DEA模型的广东省物流业综合效率实证分析[J]. 李松庆,何琴清. 物流工程与管理. 2016(03)
[9]产业转移视阈下的安徽物流业现状及其发展策略[J]. 何章磊. 宿州学院学报. 2015(10)
[10]基于交叉效率DEA和熵IAHP对物流企业绩效评价[J]. 杨德权,薛云霞. 运筹与管理. 2015(03)
硕士论文
[1]我国省域物流产业效率及其影响因素研究[D]. 赵雷.北京交通大学 2014
[2]以安徽省为例分析区域物流与经济增长关联性[D]. 陈文.上海师范大学 2014
[3]基于DEA和Malmquist法的物流企业效率评价研究[D]. 李欣.天津理工大学 2014
[4]基于三阶段DEA模型的我国第三方物流企业效率评价研究[D]. 于乐.重庆大学 2011
本文编号：3567349
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