DEA分析法在全國公路運輸效率分析

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摘要:2020年，受到新冠肺炎疫情的影響，我國的交通運輸行業受到了很大的起伏。在經歷了2020年1月至3月很大幅度的下跌后，從2020年5月到2021年的現在，運輸行業持續得到“回溫”。該論文主要運用dea(數據包絡分析法)方法，從投入和產出兩個方面，建立運輸效率模型，以此來評價指標體系。并采用全國31個省份的投入和產出數據進行分析。計算得到并提出了穩定并提高公路運輸發展的效率的建議。

關鍵詞:運輸效率;公路運輸;DEA方法

在“十三五”———“十四五”規劃期間，交通運輸業得到了高速發展，而交通運輸在綜合體系中的主導地位也得到了進一步穩定。公路運輸行業是我們國家經濟發展的基礎、服務行業，它的效率不僅可以看到人們享用社會物質、文化的高低，還約束著現代綜合交通運輸體系的建造。所以，對公路運輸進行合理規劃，對各個省份經濟的發展起著至關重要的作用。

1全國公路發展現狀

1.1公路里程

2015年至2019年，我國的公路運輸總里程不斷上升。截止到2019年，國家公路運輸長度為501.25萬km，與2018年相比較后發現增加16.60萬km。全國公路密度從2018年的50.58km/百km2增加到52.21km/百km2，同比增長3.38%。提前完成我國在“十三五”規劃下制定的一些關于建設公路的目標。在2020年召開的國新辦新聞發布會上，運輸部部長李小鵬指出在2020年，全國公路總里程在2019年的基礎上，預期增加到510萬km。

1.2客貨營運車輛數

2015年—2019年，全國客車營運車輛數出現了下降的發展狀態，同樣帶來的的結果是:客位也相應地。2019年的全國客車營運車輛數是77.67萬輛，比2018年的79.66萬輛少了1.99萬輛，下降的比率為2.22%，客位數從2018年的2048萬減少到2019年的2003萬，同比減少2.20%。從2016年，我們國家的公路運輸的客運人數慢慢開始走向飽和。截止到2019年年底，我國現有貨車營運車輛數為1087.82萬輛，與2018年的1355.82萬輛相比，降低了19.77%。但是貨車噸位比2018年上漲了5.5個百分比，共13587噸位。其中普通、專用貨車使用減少，而牽引車和掛車擁有量增加。由此可以看出，全國貨車營運車輛數保有量降低［1］。

1.3從業人員

現如今，因為經濟的發展和行業模式的轉換，導致愈來愈多的人開始追求高工資的工作。全國交通就業人數在2017年開始急劇下跌，下跌數為5142人，但公路運輸從業人員也受到了直接沖擊。從2015—2019年持續下跌的總人數中，公路運輸人員在2019年有些許上升。由此可知，在整個行業波動中，公路運輸受到的“傷害”最大。

1.4旅客周轉量

據國家統計局數據說明:2019年，我國預計完成的旅客量為176億人，與2018年相比較，下降了1.9%，在這數據中，包含公路運輸130.1億人，約下降了4.8%，占總比重的73.9%。所以公路運輸在全國交通運輸中占據主導地位。由圖5可以得知，受到旅客流量的影響，旅客周轉量也相應的減少。在如今社會，公路運輸出現了一定程度的飽和，且它漸漸的被高鐵等快速的運輸工具所代替［2］。

1.5貨運周轉量

從2015年開始，我國貨物量漸漸上升，但是上升速度緩慢。2019年，貨運量為4160640億噸，比上一年增長5.1個百分比，貨物周轉量在2015—2018這四年間都為增長趨勢，帶了2019年出現小幅下降，下降率為16.3%。而在2020年年初開始，由于全國受到疫情的影響，導致貨物運輸量出現了一定的減少。到2020年5月份，又開始恢復穩定。貨物周轉量的減少很大的原因是因為物品之間的距離減少，有時為了追求速度快，對于長距離的貨物人們會選擇航空等方式，最后一公里配送中才會選擇公路運輸［3］。

2公路運輸效率樣本指標收集及處理

根據實際情況和內容需求，選取影響交通運輸的因素是要考慮全面。在投入指標上，不僅要考慮車輛，人員等外在條件，還應考慮技術等方面的影響。在產出指標上，除了考慮公路自身的產出值，還應考慮如車輛損耗，技術花費，意外事故等外部環境的影響。在考慮了諸多的情況下，和三十一個省份的實際經濟基礎、投入指標和產出指標的綜合考慮，思考之下，針對這篇論文，在投入指標上，我用了公路里程，營運車輛數，從業人數，在產出指標上，用了旅客與貨運周轉量(見表1)。主要經濟含義如下。

2.1投入指標

1)公路里程:各個省份地區范圍內公路總長度;2)客貨營運車輛數:各個省份擁有貨運，客運的公路總人數;3)從業人員:各個省份從事公路運輸服務的運輸人員總人數。

2.2產出指標

1)旅客周轉量:各個省份地區范圍內公路完成的旅客周轉量;2)貨運周轉量:各個省份地區范圍內公路完成的貨運周轉量。

3全國公路運輸效率的橫向測評

主要運用DEA－SOLVER的軟件來對全國三十一個省份的技術效率、純技術效率、規模效率和規模報酬進行計算。分別選取三十一個DMU，三個投入指標，兩個產出指標。在計算時，以投入指標為自己論文研究的導向。因為在實際情況下，投入比產出更容易受到環境、經濟等外部與內在環境的改變，所以選擇相對容易改變的要素在分析時更具有研究價值［4］。

3.1技術效率

技術效率(TE)主要說的是投入與產出兩者之間的最佳狀態，全國31個省份之間的技術效率說明了本省的全國各個省份之間的實際產出所占最大產出的比值。如果效率值為1，說明這個省份的技術效率最優，資源配置最好，達到了最大的產出。當技術效率值小于1時，則無效，表示還沒有達到當前技術下的最好配置、最大產出［5］。2015—2019年全國各省份公路運輸技術效率值的計算結果如表2。由上表可以看到，在DEA－SOLVER軟件下的CCR－I模型中，2015年至2019年中DEA有效的省份有六個，分別為:河北省、上海市、江西省、廣東省、廣西省和貴州省，并且在這五年中，六個省份的技術效率都為1，而DEA無效則有25個省份。在這些無效的省份中，湖南省均是四年技術效率為1和一年邊緣有效。天津市、江蘇省、內蒙古、安徽省、浙江省、河南省這七個省份在2015年—2019年中存在效率為1的年份，說明已經實現過投入產出最優化，但并沒有達到規模最優。在剩下的無效省份中，海南省、甘肅省、北京市等14個省份技術效率比較低，且低于0.8之下，說明了其存在一定的資源浪費［6］。

3.2純技術效率

純技術效率(PTE)是指在企業因為管理和技術等對于技術效率的影響。若純技術效率值等于1，說明在不考慮規模的情況下，所利用的投入已經達到最大，不需要對其進行完善和改進。當效率值小于1時，則表示在除去規模因素影響下，投入無法被最大化的利用。在這時就需要結合實際，來提高投入要素利用率。2015年—2019年全國各省份公路運輸純技術效率值的計算結果如表3。數據來源:中國統計年鑒在表3的計算結果中得出，2015年至2019年以來，天津市、河北省、上海市、江西省、河南省、廣東省、廣西省、海南省、貴州省、西藏民族自治區、寧夏省十一個省份的純技術效率為1，在剩下的二十個無效省份中，低于0.8的省份共有十個，分別是甘肅省、福建省、陜西省、重慶市、吉林省、四川省、云南省、山西省、新疆省、黑龍江省。而黑龍江省的純技術效率值尤為低。因為純技術效率指的是在除去規模下，公路運輸投入資源的利用情況。前期自己選擇的投入指標為:公路運輸從業人員、公路里程和公路客貨營運車輛數，產出指標為:旅客周轉量和貨物周轉量。所以對于純技術效率低下的省份，應提高工作人員的素質，引進一些高質量人才來減少一些不必要的人員投入，優化整體物流網絡，以此提高產量，提高公路運輸效率［7］。

3.3規模效率

規模效率(SE)是指在企業規模影響下來研究各投入、產出要素之間是否為最佳狀態。若效率值為1，則為有效，且成本最低，效率值小于1時，表示無效。2015年—2019年全國各省份公路運輸規模效率值的計算結果如表4。根據技術效率和純技術效率的計算結果可知:規模效率有效的省份一共有六個，分別是:河北省、上海市、江西省、廣東省、廣西省、貴州省。與技術效率有效的省份相同。在規模效率無效的二十五個省份中，海南省、西藏、青海省的規模效率值低與0.8，最低的青海省為0.536。通過技術效率與規模效率的對比，可以看出DEA無效的省份兩者相差不是很多，規模效率絕大一部分的效率值在0.9上下波動，二技術效率的效率值大多在0.8附近徘徊，且最低值在0.4左右。這就表明技術效率是影響公路運輸綜合效率的主要因素。3.4規模報酬規模報酬(RTS)表示在上述成因不變的情況下，企業內的因素在一定的比例下發生的變化。它包含三種情況，分別為:規模報酬遞增，遞減和不變。在遞增(irs)情況下，提高投入會讓產出更快上升，所以企業要在一定量下增加投入;當規模報酬為不變(－)時，可以得知投入與產出前一者增加后一者也會跟著成比例增加;若規模報酬為遞減(drs)，表明在增加投入的時候，產出只能進行小幅度增加，此時投入不可繼續增加。2015年—2019年全國各省份公路運輸規模報酬的計算結果如表5由表5可以看出，北京市、內蒙古、江蘇省、浙江省、山東省、湖北省、湖南省、海南省這八個省份在2015年到2019年中規模報酬或為不變，或為增加，說明在某一年已經達到過最佳生產規模。山東省在2018年的規模報酬為遞減，其余四年中規模報酬不變。遼寧省在2015年為遞減，2016年至2019年規模報酬增加;四川省在2016年為遞減，2015年，2017至2019年為增加;云南省和甘肅省都在2015年至2016年兩年中規模報酬為遞減，2017年－2019年三年為遞增。其他省份則在這五年中規模報酬都為遞增，說明這些省份的運輸規模比較小，還能繼續增加投入，來獲得高收益。

4研究結論

選擇全國三十一個省份的從業人員、公路里程、客貨營運車輛數為投入數據，運用SOLVER軟件建立DEA模型來總體分析2015年至2019年五年中全國各個省份的技術效率、純技術效率、規模效率和規模報酬，得到的結論具體如下:1)十一個省份為DEA有效，十個省份的效率值在0.9，0.8上下浮動，剩下十個省份在0.8之下。在純技術效率中有一半以上的省份DEA有效或近似有效，這說明地域差異也會影響全國三十一個省份的公路運輸效率;2)2015年至2019年，全國有十個省份的規模報酬不變，其余2/3的省份遞增或遞減，說明過多的增加或減少外部要素的投入，對效率的提高沒有積極的影響;3)根據技術效率與規模效率的對比的出，技術效率是影響全國各省份公路運輸純技術效率的主要因素;4)對于效率無效的省份，最大的問題是過多的資源投入，外部、內部其他因素的使用率很低，而有小部分省份存在產出不足的問題。對于上述研究結果，對于三十一個省份所出現的情況，來制定適合本省份發展的措施，以此來提高公路運輸效率。對于規模報酬遞增，產出少的省份，政府可加大建設公路上的基礎設施，增加公路客貨營運車輛數等方式提高產出;對于規模報酬減少，投入過多的省份，要控制投入規模，例如:對于車輛、人員來說應改善技術，提高素質，對于公路里程，可在公路等級上進行改變。因為對于出現此類情況的省份，重點要提高各個省份投入量的利用情況，以此提高本省公路運輸利用率。

作者:錢婧 陳浩 單位:山西應用科技學院 德才裝飾股份有限公司