长株潭地区物流企业的综合可持续发展评价研究
【摘 要】物流是社会再生产中的重要一环，物流过程中不仅有物质循环利用、能源转化，而且有价值的转移和价值的实现，物流涉及了经济与生态环境两大系统。在资源约束、环境问题日趋严重的情况下，物流企业的可持续发展已经成为学术界的焦点之一。论文在分析可持续发展理念的基础上，基于数据包络分析模型，针对长株潭地区的物流企业，构建了其综合可持续发展评价的指标体系，并针对其特征，明确了评价模型的应用流程。
【关键词】长株潭；物流企业；可持续发展评价
1.引言
随着全球变暖与环境污染问题日益严重，各国政府与广大民众对于企业的可持续发展越来越重视。因此，企业的可持续发展问题已成为目前学术界研究的热点和难点之一。对于企业的可持续发展，国内外学者尚未形成统一的认识。目前，研究者主要从两个角度探讨企业的综合可持续发展：一是研究企业如何科学地进行管理，保持持续、快速、健康的成长；一种是认为企业作为宏观经济的微观主体，其发展目标应与国民经济的可持续发展相一致，努力实现人与自然的和谐统一。因此，企业综合可持续发展的评价也从两方面展开，一是从企业的绩效方面考虑，以财务指标来衡量可持续发展能力。如以净资产收益率、销售净利润率、每股净利润、应收账款周转率等指标来衡量；另外一种是除企业绩效指标外，考虑人力资本指标、环境指标等综合指标来构建评价体系。
2.物流企业的综合可持续发展评价方法选择
物流是社会再生产中的重要一环，物流过程中不仅有物质循环利用、能源转化，而且有价值的转移和价值的实现，物流涉及了经济与生态环境两大系统。物流企业的综合可持续发展是关键。物流企业指从事物流活动的经济组织，至少从事运输或仓储一种经营业务，并能够按照客户物流需求对运输、储存、包装、配送等基本功能进行组织和管理，具有与自身业务相适应的信息管理系统，实行独立核算、独立承担民事责任的经济组织，因此，其综合可持续发展十分重要。目前国内尚未对物流企业的综合可持续性发展评价进行过专门研究，尤其是长株潭地区作为全国资源节约型和环境友好型社会建设综合配套改革试验区，其物流企业的综合可持续性发展进行合理评价就更加具有理论价值和实践意义。
物流企业综合可持续发展是一个国家或地区物流业可持续发展的微观基础，其评价处于核心地位。目前，物流企业可持续发展的模型和方法较多。主要有[1]：
第一种方法为比率法，即用产出与投入的简单比例关系来表示投入产出绝对效率的高低，该方法简单易用，但是它仅适用于单指标的投入产出效率分析。
第二种方法为参数法，该方法主要适用于单产出和多投入的相对效率测算，其最大优点是通过估计产出函数对投入产出的过程进行描述，从而使对投入产出的效率估计得到控制，其中随机前沿分析(SFA)是较为常用的一种方法。
第三种为非参数法。相比较参数方法，非参数方法无须估计投入产出的生产函数，从而可以避免因错误的函数形式所带来的问题。数据包络分析(DEA)就是最常用的一种非参数方法。DEA是数据包络分析(data envelopment analysis)的简称，是由美国著名运筹学家A.Charnes与W.W.Cooper等于1978年在“相对效率评价”基础上发展起来的一种系统评价方法。该方法在处理具有相同性质的决策单元进行多输入、多输出的比较方面存在很大的优势，它可以用线性规划的方法来判断决策单元间的相对有效性，所对应的点是否位于生产前沿面上，并确定有效部门与非有效部门的差距。
物流企业综合可持续发展系统是一个多环节多层次的复杂系统输入和输出之间存在某些复杂的关系，各子系统之间相关性强，整个系统很难统一描述。采用传统的评价方法如统计法、层次分析法、模糊评价法等，都会受到诸如缺乏连续性的数据、主观偏好过强等问题的制约，无法得出科学的结论。而数据包络分析方法避开了对这些交互作用与关系影响的显性表示，它通过确定“有效前沿面”中被评价对象的相对有效性对其定位，保证以最小的投入获得最大的产出水平。因此，本文尝试采用DEA方法，从经济效率、社会效率、环境效率三个方面综合系统化的对物流企业可持续发展能力进行实证研究。
3.长株潭地区物流企业的综合可持续发展指标构建及评价
3.1 评价原则与评价指标构建
评价物流企业的综合可持续发展，一般应坚持的原则有：
（1）科学性原则。物流企业综合可持续发展能力评价指标体系要建立在科学基础之上，评价指标体系结构的安排要科学合理，指标元素的选取、指标数据来源以及评价方法都必须建立在科学基础之上，以客观性、综合性指标准确反映其可持续发展能力。
（2）代表性原则。物流企业综合可持续发展涉及领域广泛、内容丰富，如果想让评价指标囊括全部，这并不现实。因此，在设计评价指标体系过程中，应尽量选取那些具有代表性的可持续发展活动作为入选指标。
（3）可操作性原则。首先，评价指标体系结构要具有相对稳定性，资料获取的公开性、可比性，数据整理间变化，高清晰性。其次，评价指标所涉及到的数据资料应易于获取，获取的数据资料要易于处理。
（4）完备性原则。物流企业综合可持续发展是一个复杂的体系，因此投入产出指标的设计要尽量体现物流企业综合可持续发展的特点，使其能够全面、系统、客观地反映物流企业综合可持续发展的全貌。
一般说来, 综合可持续发展问题的内容不仅局限于技术方面, 同时还涉及到经济环境、社会环境、生态环境、自然环境等，更进一步地还可能涉及到区域的富裕程度和文化价值观念等区域问题。本文认为物流企业综合可持续发展, 可以从经济效益、社会效益以及生态环境效应三个方面进行综合评价。即把物流企业投资、基础设施状况、从业人数和专业技术投入等成本性指标作为系统输入, 将经济效益发展、社会效益发展、生态环境保护三项反映效用性的指标作为系统输出，在此基础上构建物流企业综合可持续发展能力评价的指标体系。
（1）经济效益发展系统。输入指标：物流企业从业人数、物流企业固定资产投资、年平均运输线路长度。物出指标：物流企业产值、物流企业税前利润。
（2）社会效益发展系统。输入指标：信息传输业固定资产投资、物流企业从业人数、汽车拥有数。输出指标：货运周转量、企业提供就业比率（企业提供就业比率=物流企业就业人数/区域就业人数）。
（3）生态环境改善系统。输入指标：物流企业科技比率（物流企业科技比率=物流企业专业技术人员数/物流企业从业人员数）、区域政府科技扶持政策力度（区城政府科技扶持力度=地区科技三项费用+企业挖潜改造资金/地区财政总支出）、物流企业人力资本投入水平（物流企业人力资本投入水平=物流企业人均劳动报酬/地区就业人均劳动报酬）。输出指标：路段嗓音达标率（路段噪音达标率=1-路段噪音超标率）、城市空气达到二级质量的天数。
3.2 评价模型与方法构建
3.2.1 数据包络分析（DEA）的基本概念
数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）为一种生产前沿的非参数估计方法，是使用数学规划模型评价具有多个输入和多个输出的部门或单位间的相对有效性[2]。在DEA方法中，每个部门或单位称为一个决策单元（Decision Making Unit，简记为DMU），同一评价群体中的DMU有相同的输入、输出指标。最初的DEA模型只有C R模型一种，后期人们对DEA方法又进行了丰富和发展，目前DEA模型已有数百种。该方法具有以下特点对处理多输入、特别是多输出的复杂系统问题的能力具有优势方法并不直接对指标数据进行综合, 因而建立模型前无须对数据进行无纲化处理方法无需任何权重假设,每一输入输出的权重不是根据评价者的主观认定, 而是由决策单元的实际数据求得最优权重, 具有很强的客观性[3]。
3.2.2 数据包络分析的基本模型
（1）CCR模式。Charnes, Cooper及Rhodes（CCR）（1978），将Farrell单一产出的测量，扩展为多产出的衡量，且将DEA之分数规划，转为线性规划模式，再配合对偶定理（Duality Theory）之应用，使得模式得到许多具有经济意义的指标，致使CCR之DEA方法广泛应用于实证研究[4]。
CCR的DEA方法叙述如下：假设有m个投入(i = 1,…, m)，s个产出(r = 1, …, s)，及n个决策单位（Decision Making Unit, DMU），第j个DMU的效率值，可由下式算出：
*s.t.（1）
其中，；-代表第j个DMU在第i项之投入量；y-代表第j个DMU之第r项产出值；u, v-代表第r个产出项与第i个投入项之权数；-表示第j个厂商之相对效率值；-为极小的正数(一般设定为10)。
因此，DEA模式，求取第j个DMU效率之极大。因效率值最大值为1，所以限制各个DMU之效率（hj*）在0与1之间。根据各个DMU之可行解集合中，寻找对DMU最有利的加权值，尽量使该DMU最有利的指标（hj*）最大，而hj*之最大值为1表示有效率；Ur*、Vi*分别为产出与投入总合之权数，由于每个DMU均有机会进入目标及限制函数中，此将产生n个线性规划模式（n个DMU），而所有的限制条件均相同；因此，DEA方法所得到的各DMU之效率值可互相比较，即所得到的是相对效率。
（2）模型。投入最小化形式是：
Minimize
Subject to ；；；
，j＝1,2,……，n
整个模型的经济含义是：在现有制度、结构和技术水平下，得到目前的产出水平（观察值），投入要素是否可以减少，若可以（模型最优值小于1），则认为生产缺乏效率，存在浪费，亦即：可以用比现有投入更小的投入获得当前产出，因而生产活动处于低效率状态；反之（模型最优值等于1）则认为生产有效率，现有投入得到的产出已是最大产出。所有有效观测点形成包络就是生产前沿面。
3.2.3 数据包络分析的应用步骤
（1）选择合适的决策单元（DMU）。参考集包含的DMU 的个数并非越多越好，虽然这样会使生产前沿面的构成曲面更加光滑，但过多的要求会使DMU 的评价准确度受到影响，所以通常认为参考集元素的个数至少为输入、输出指标总数的二倍。
（2）建立投入产出指标体系。建立合理的投入产出指标体系是DEA 方法的最基本的工作，评价指标体系要能完整系统地反映评价目标，对对象的评价应做到客观、公正。一个指标必须来自于实际，具有普遍性，样才是有意义的，才能起到鉴别评价对象优劣的作用。
（3）选择合适的DEA 模型。一般DEA由CCR模式开始，先假设为固定规模报酬，求其总体效率，然后再运用BCC 模型，考虑变动规模报酬，得到纯技术效率和规模效益。DEA模型还包括基于输入和基于输出两类模型，如何选择要视具体情况而定。
4.结论
本文基于数据包络分析方法，针对物流企业的特征，构建了长株潭物流企业的综合可持续发展评价指标体系及评价分析模型，其模型可广泛应用于物流行业，对其他相关企业和行业也有很好的借鉴意义。但需要指出的是，DEA以能够评价部门间相对有效性为优点，在多种领域受到追捧和广泛采用，但也存在很多不足之处，故本文所得结论仅供参考和借鉴。
参考文献：
[1]王波,张群.考虑环境因素的企业DEA有效性分析[J].控制与决策,2002,16(1):4-28.
[2]Ramanathan,R.An Introduction to Data Envelopment Analysis: A tool for Performance Measurement, Sage Publishing.
[3]Tofallis, C.Combining two approaches to efficiency assessment. Journal of the Operational Research Society,2001,52(11):1225–1231.
[4]魏权龄.评价相对有效性的DEA方法——运筹学的新领域[M].中国人民大学出版社，1988.
本文为湖南省教育厅科研课题（10C0250）——基于环境控制指数下的长株潭低碳经济研究成果。