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武夷学院本科毕业论文（设计）开题报告
商 学院 2018 届 商学院 专业
学生姓名 课题名称 黄惠珍 学 号 20144211038 基于三阶段DEA模型的物流上市公司的效率测度研究 一、本课题的研究背景、意义，在国内外的研究现状和发展趋势，尚待研究的问题 1、研究背景及意义 （1）研究背景 2012-2016年期间我国社会物流总费用由9.4万亿元增加到11.1万亿元，虽然占GDP比重有所下降，但幅度极小，至2016年比率为14.9%，仍远高于世界平均水平。如何降低物流成本，提高运营管理效率已成为了物流企业亟待解决的问题。针对我国物流企业如何提高物流效率，本文选取物流上市公司作为研究对象，对其效率测度进行研究，通过评价及研究其效率，找出问题原因，提出对应建议。 （2）研究意义 近年来，我国更加重视物流的发展，已把这个产业单独作为一个支柱产业来抓。如何提升物流实力已成为众多学者的研究课题。上市物流公司的效率在一定程度上代表了物流行业的发展水平，效率测度研究是评价我国物流发展的重要环节。提高我国物流公司的效率，有助于增强国民经济。 自我国加入WTO后，国外物流企业如联邦快递、DHL等相继进入中国市场，抢占了大量市场份额。研究物流上市公司的效率有利于我国物流公司壮大自身实力，提高竞争力，增强效率，才有能力与国内外同类公司竞争，同时抢占国际市场，增强我国在国际市场的地位。 2、国内外研究现状 （1）应用三阶段DEA模型对物流效率的研究 钟祖昌（2010）使用三阶段DEA方法对我国31个省、市、自治区物流产业的运营效率进行了分析[1]；王书灵和袁汝华（2016）运用三阶段DEA方法对江浙沪地区2009-2014年物流产业效率进行研究[2]；李松庆和何琴清（2016）基于三阶段DEA模型的基本原理，测算2013年广东省21个城市的物流业效率[3]；马晓杰和段宗志（2016）利用三阶段DEA 模型对城市的交通物流发展效率进行测度和评价[4]；张竟轶和张竟成（2016）利用三阶段DEA分析我国物流业的效率情况[5]；钱玉琪（2016）根据三阶段DEA模型，对如何提高江苏省的物流效率进行研究[6]；张璇、杨雪荣和王峰（2016）利用三阶段DEA模型分析及对比经济带中国内西部省域和周边国家2009-2014年的物流效率和变化情况[7]；发现在剔除了环境因素和随机变量的影响后，物流效率值相差甚大。 （2）应用DEA模型对物流公司效率的研究 林略和于乐（2011）运用三阶段DEA模型对2008年中国22家物流企业经营效率进行评价研究[8]；黄晗（2013）采用三阶段DEA模型对中国物流业上市公司投入产出效率进行了分析[9]；胡慧嫣（2015）运用DEA方法与DEA Malmquist指数对2009-2013年广东9家上市物流公司进行效率分析[10]；Rabinovic等(2006)利用DEA模型评估美国物流企业的效率[11]；发现环境因素对物流企业的效率影响较大，但是三阶段DEA模型对物流公司效率测度的研究较少，并且其研究样本的选择较少，不是非常全面。 （3）在三阶段DEA相关模型的基础上进行改进的研究 王维国和马越越（2012）结合了三阶段DEA模型与Malquist-luenberger指数方法研究测算了1997-2009年我国30个省级地区的物流产业效率[12]；徐新闻、邓蕾和唐沙沙（2015）利用组合DEA方法分析了2013年我国各个省份物流产业发展状态[13]；范建平，肖慧和樊晓宏（2017）基于改进DEA测算了我国2012年省际物流业的环境、经济与技术效率[14]；罗丹和谢守红（2017）从供应链视角出发，构建港口物流系统绩效评价指标体系，创新性地使用超效率三阶段DEA模型对我国港口物流的运作绩效进行综合评价[15]；CHARNES A等（1978）在FARRELL M J研究的一种计量多种投入对农业生产效率影响的方法的基础上得出了融合管理学、经济学及数学知识的DEA算法[16]；Aigner（1997）利用SFA方法通过估计生产函数对生产过程进行描述将随机扰动项分为环境因素和随机误差两部分[17]；Fried等(2002)提出了利用三阶段数据包络方法(DEA)分析效率的评价模型，构建了BCC-SFA-BCC三阶段分析程序[18]。 3、发展趋势 随着我国现代物流产业规模的快速扩张，物流行业正向着专业化、高效化发展。物流行业供求状况主要受到国民经济发展和波动的影响，行业需求侧来源于实体经济的各行各业，行业需求端的变动带动供给侧的转型。2010-2016年，全国社会物流总额从125.4万亿元攀升至229.7万亿元，实现10.61%的年均复合增长率，总体社会物流需求呈增长态势。但我国物流行业在需求旺盛的情况下，物流总费用规模也不断扩大，这是我国物流业发展的一大瓶颈。此外，自我国加入WTO后，国外物流企业如联邦快递、DHL等相继进入中国市场，抢占了大量市场份额。面对异常激烈的竞争环境，我国物流企业提升物流效率迫在眉睫。所以研究我国物流上市公司的效率是十分重要的，它有助于提高我国物流企业在国际市场的占有率，同时促进物流朝着一体化、集装化、网络化、社会化、智能化方向发展。 4、尚待研究的问题 虽然近年来，我国学者应用三阶段DEA模型对物流效率的研究越来越多，理论也在不断成熟。但是多数都是针对区域物流的研究，很少有具体针对我国所有物流上市公司效率测度的研究，所以本文针对该问题采用三阶段的DEA模型对我国物流上市公司的效率测度进行研究。把一阶段得到的各物流上市公司的投入松弛值作为第二阶段的被解释变量，环境变量作为解释变量进行回归分析，提出环境因素对物流效率的影响；第三阶段利用调整后的投入和原始产出重新测度，得到了提出环境因素影响的效率，将之与一阶段的效率值进行对比，得出影响我国物流上市公司效率的随机因素，从而提出建议，提高物流效率。 参考文献 [1] 钟祖昌.基于三阶段DEA模型的广东省物流产业效率研究[A].Intelligent Information Technology Application Association.Proceedings of 2011 International Conference on Applied Social Science(ICASS 2011 V5)[C].Intelligent Information Technology Application Association:2011:7. [2] 王书灵,袁汝华.基于三阶段DEA的江浙沪地区物流产业效率[J].铁道运输与 经济,2016,38(10):1-7+12. [3] 李松庆,何琴清.基于三阶段DEA模型的广东省物流业综合效率实证分析[J]. 物流工程与管理,2016,38(03):27-29+33. [4] 马晓杰,段宗志.基于三阶段DEA模型的交通物流发展效率研究[J].洛阳理工 学院学报(自然科学版),2016,26(04):36-40. [5] 张竟轶,张竟成.基于三阶段DEA模型的我国物流效率综合研究[J].管理世界, 2016(08):178-179. [6] 钱玉琪.提高江苏省物流效率的研究——基于三阶段DEA模型[J].农村经济与科技,2016,27(17):97-99. [7] 张璇,杨雪荣,王峰.新丝绸之路经济带物流效率评价——基于三阶段DEA实证 分析[J].学习与实践,2016(05):21-32. [8] 林略,于乐.我国物流企业经营效率的三阶段DEA评价[J].中国商贸, 2011(21):137-139. [9] 黄晗.中国物流业上市公司投入产出效率分析——基于三阶段DEA模型[J]. 财会月刊,2013(12):63-65. [10] 胡慧嫣.基于DEA Malmquist指数的广东上市物流公司效率评价及发展对策 研究[D].贵阳:贵州大学,2015. [11] Elliot R.Logistics service providers in internet supply chains[J].California Management Review,2006,48(4):84-108. [12] 王维国,马越越.中国区域物流产业效率——基于三阶段DEA模型的Malmquist-luenberger指数方法[J].系统工程,2012,30(03):66-75. [13] 徐新闻,邓蕾,唐沙沙.基于组合DEA方法的中国物流产业效率研究[J].世界 科技研究与发展,2015,37(06):776-783+789. [14] 范建平,肖慧,樊晓宏.考虑非期望产出的改进EBM-DEA三阶段模型——基于中国省际物流业效率的实证分析[J].中国管理科学,2017,25(08):166-174. [15] 罗丹,谢守红.供应链视角下的港口物流绩效评价研究——基于超效率三阶段DEA模型[J].物流技术,2017,36(03):152-157. [16] CHARNES A, COOPER W W,RHODES E.Measuring the Ef?ciency?of Decision Making Units [J].European Journal of Operational Research,1978,2(78):429-444. [17] Aigner D,Lovell C A K,Schmidt P. Formulation and estimation of stochastic frontier production function models[J],Journal of Econometrics,1997,6(1):21-37. [18] FRIED H O,LOVELL C A K,SCHMIDT S S,et al.Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Data Envelopment Analysis[J].Journal of Productivity Analysis,2002,17(1):157-174.