刍议物流企业效率评价的对象与方法(2)

　　国内外学者运用SFA模型侧重于用对物流技术效率进行测度。Trujillo（2007）、Tongzon和Heng（2005）以及Estache等（2002）都运用了SFA方法，分别对港口企业的技术效率进行了测度，并建立了随机前沿生产函数模型。国内学者林坦等（2003）运用SFA方法对27个省市2003-2006年间的物流生产效率进行了测度，并分析影响因素；田刚（2011）考虑了外生性影响因素并结合随机前沿生产函数模型测算了中国各地区物流业技术效率，并结合外部环境因素考查了对物流业技术效率的影响。
　　运用DEA方法对物流效率问题的研究国内外成果较为丰富。国外侧重于对企业物流效率问题的研究，并分析影响因素，国内更多的采用DEA或其改进的方法研究物流企业效率问题。Hokey（2006）利用DEA模型对美国物流企业的效率进行了分析，发现物流企业的服务网络和业务范围在一定程度上会影响企业的运营效率。Amer（2008）采用限制性DEA模型，并运用美国某物流企业下属19家仓储中心的投入产出数据进行了实证分析，发现货物储存形态、作业通道的大小和仓储中心规模对仓储中心运作效率具有显著的影响。为了克服传统DEA评价无法对效率值为1的单元再排序的弊端，国内学者崔希荣等（2011）采用超效率CCR-DEA对物流企业的效率进行了评价。为了克服传统DEA模型对投影要求的绝对化，李友东等（2012）提出了一种改进的J-K数据包络分析模型，并用36家上市物流公司2008年的数据进行实证。为了排除环境变量和随机因素可能引起的纯技术效率和规模效率被错估的情形，樊敏（2010）运用三阶段DEA构建了均质化效率分析框架，比较了相同环境及随机条件下我国八大经济区域2008年物流产业的实际运作效率水平。然而，各种评价方法仅限于对物流企业效率做出评价，也存在不足之处，接下来从评价方法方面对文献进行了总结（见表2）。
　　虽然目前对物流企业效率的测度主要集中于DEA和SFA方法上，但由于目前学术界对DEA和SFA两种方法的优劣尚未形成定论，因而在进行物流效率评价的过程中要根据研究目的选择合适的方法，才能保证评价结果的可靠性。
　　研究特点及局限
　　从评价对象上看，虽然比较丰富，但评价结果不具有一致性。由表1的统计结果可知，各类物流企业的效率高低以及物流企业规模与效率之间的关系还存在不一致，有待进一步研究；从评价方法上看，国外对物流效率的测度多使用SFA方法、DEA方法，国内研究大多运用DEA方法及其改进的方法，研究方法也逐渐趋于完善。然而，从表2可以看出，虽然各个方法都能做到对某一时期物流企业效率的变化趋势进行评价，但是结果大都仅限于评价，很少有学者继续深究其影响因素。另外，从所掌握的文献来看，从物流企业内部相关指标构建效率评价指标体系的研究仍很缺乏。
　　结论