DEA分析法在全国公路运输效率分析

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摘要:2020年，受到新冠肺炎疫情的影响，我国的交通运输行业受到了很大的起伏。在经历了2020年1月至3月很大幅度的下跌后，从2020年5月到2021年的现在，运输行业持续得到“回温”。该论文主要运用dea(数据包络分析法)方法，从投入和产出两个方面，建立运输效率模型，以此来评价指标体系。并采用全国31个省份的投入和产出数据进行分析。计算得到并提出了稳定并提高公路运输发展的效率的建议。

关键词:运输效率;公路运输;DEA方法

在“十三五”———“十四五”规划期间，交通运输业得到了高速发展，而交通运输在综合体系中的主导地位也得到了进一步稳定。公路运输行业是我们国家经济发展的基础、服务行业，它的效率不仅可以看到人们享用社会物质、文化的高低，还约束着现代综合交通运输体系的建造。所以，对公路运输进行合理规划，对各个省份经济的发展起着至关重要的作用。

1全国公路发展现状

1.1公路里程

2015年至2019年，我国的公路运输总里程不断上升。截止到2019年，国家公路运输长度为501.25万km，与2018年相比较后发现增加16.60万km。全国公路密度从2018年的50.58km/百km2增加到52.21km/百km2，同比增长3.38%。提前完成我国在“十三五”规划下制定的一些关于建设公路的目标。在2020年召开的国新办新闻发布会上，运输部部长李小鹏指出在2020年，全国公路总里程在2019年的基础上，预期增加到510万km。

1.2客货营运车辆数

2015年—2019年，全国客车营运车辆数出现了下降的发展状态，同样带来的的结果是:客位也相应地。2019年的全国客车营运车辆数是77.67万辆，比2018年的79.66万辆少了1.99万辆，下降的比率为2.22%，客位数从2018年的2048万减少到2019年的2003万，同比减少2.20%。从2016年，我们国家的公路运输的客运人数慢慢开始走向饱和。截止到2019年年底，我国现有货车营运车辆数为1087.82万辆，与2018年的1355.82万辆相比，降低了19.77%。但是货车吨位比2018年上涨了5.5个百分比，共13587吨位。其中普通、专用货车使用减少，而牵引车和挂车拥有量增加。由此可以看出，全国货车营运车辆数保有量降低［1］。

1.3从业人员

现如今，因为经济的发展和行业模式的转换，导致愈来愈多的人开始追求高工资的工作。全国交通就业人数在2017年开始急剧下跌，下跌数为5142人，但公路运输从业人员也受到了直接冲击。从2015—2019年持续下跌的总人数中，公路运输人员在2019年有些许上升。由此可知，在整个行业波动中，公路运输受到的“伤害”最大。

1.4旅客周转量

据国家统计局数据说明:2019年，我国预计完成的旅客量为176亿人，与2018年相比较，下降了1.9%，在这数据中，包含公路运输130.1亿人，约下降了4.8%，占总比重的73.9%。所以公路运输在全国交通运输中占据主导地位。由图5可以得知，受到旅客流量的影响，旅客周转量也相应的减少。在如今社会，公路运输出现了一定程度的饱和，且它渐渐的被高铁等快速的运输工具所代替［2］。

1.5货运周转量

从2015年开始，我国货物量渐渐上升，但是上升速度缓慢。2019年，货运量为4160640亿吨，比上一年增长5.1个百分比，货物周转量在2015—2018这四年间都为增长趋势，带了2019年出现小幅下降，下降率为16.3%。而在2020年年初开始，由于全国受到疫情的影响，导致货物运输量出现了一定的减少。到2020年5月份，又开始恢复稳定。货物周转量的减少很大的原因是因为物品之间的距离减少，有时为了追求速度快，对于长距离的货物人们会选择航空等方式，最后一公里配送中才会选择公路运输［3］。

2公路运输效率样本指标收集及处理

根据实际情况和内容需求，选取影响交通运输的因素是要考虑全面。在投入指标上，不仅要考虑车辆，人员等外在条件，还应考虑技术等方面的影响。在产出指标上，除了考虑公路自身的产出值，还应考虑如车辆损耗，技术花费，意外事故等外部环境的影响。在考虑了诸多的情况下，和三十一个省份的实际经济基础、投入指标和产出指标的综合考虑，思考之下，针对这篇论文，在投入指标上，我用了公路里程，营运车辆数，从业人数，在产出指标上，用了旅客与货运周转量(见表1)。主要经济含义如下。

2.1投入指标

1)公路里程:各个省份地区范围内公路总长度;2)客货营运车辆数:各个省份拥有货运，客运的公路总人数;3)从业人员:各个省份从事公路运输服务的运输人员总人数。

2.2产出指标

1)旅客周转量:各个省份地区范围内公路完成的旅客周转量;2)货运周转量:各个省份地区范围内公路完成的货运周转量。

3全国公路运输效率的横向测评

主要运用DEA－SOLVER的软件来对全国三十一个省份的技术效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬进行计算。分别选取三十一个DMU，三个投入指标，两个产出指标。在计算时，以投入指标为自己论文研究的导向。因为在实际情况下，投入比产出更容易受到环境、经济等外部与内在环境的改变，所以选择相对容易改变的要素在分析时更具有研究价值［4］。

3.1技术效率

技术效率(TE)主要说的是投入与产出两者之间的最佳状态，全国31个省份之间的技术效率说明了本省的全国各个省份之间的实际产出所占最大产出的比值。如果效率值为1，说明这个省份的技术效率最优，资源配置最好，达到了最大的产出。当技术效率值小于1时，则无效，表示还没有达到当前技术下的最好配置、最大产出［5］。2015—2019年全国各省份公路运输技术效率值的计算结果如表2。由上表可以看到，在DEA－SOLVER软件下的CCR－I模型中，2015年至2019年中DEA有效的省份有六个，分别为:河北省、上海市、江西省、广东省、广西省和贵州省，并且在这五年中，六个省份的技术效率都为1，而DEA无效则有25个省份。在这些无效的省份中，湖南省均是四年技术效率为1和一年边缘有效。天津市、江苏省、内蒙古、安徽省、浙江省、河南省这七个省份在2015年—2019年中存在效率为1的年份，说明已经实现过投入产出最优化，但并没有达到规模最优。在剩下的无效省份中，海南省、甘肃省、北京市等14个省份技术效率比较低，且低于0.8之下，说明了其存在一定的资源浪费［6］。

3.2纯技术效率

纯技术效率(PTE)是指在企业因为管理和技术等对于技术效率的影响。若纯技术效率值等于1，说明在不考虑规模的情况下，所利用的投入已经达到最大，不需要对其进行完善和改进。当效率值小于1时，则表示在除去规模因素影响下，投入无法被最大化的利用。在这时就需要结合实际，来提高投入要素利用率。2015年—2019年全国各省份公路运输纯技术效率值的计算结果如表3。数据来源:中国统计年鉴在表3的计算结果中得出，2015年至2019年以来，天津市、河北省、上海市、江西省、河南省、广东省、广西省、海南省、贵州省、西藏民族自治区、宁夏省十一个省份的纯技术效率为1，在剩下的二十个无效省份中，低于0.8的省份共有十个，分别是甘肃省、福建省、陕西省、重庆市、吉林省、四川省、云南省、山西省、新疆省、黑龙江省。而黑龙江省的纯技术效率值尤为低。因为纯技术效率指的是在除去规模下，公路运输投入资源的利用情况。前期自己选择的投入指标为:公路运输从业人员、公路里程和公路客货营运车辆数，产出指标为:旅客周转量和货物周转量。所以对于纯技术效率低下的省份，应提高工作人员的素质，引进一些高质量人才来减少一些不必要的人员投入，优化整体物流网络，以此提高产量，提高公路运输效率［7］。

3.3规模效率

规模效率(SE)是指在企业规模影响下来研究各投入、产出要素之间是否为最佳状态。若效率值为1，则为有效，且成本最低，效率值小于1时，表示无效。2015年—2019年全国各省份公路运输规模效率值的计算结果如表4。根据技术效率和纯技术效率的计算结果可知:规模效率有效的省份一共有六个，分别是:河北省、上海市、江西省、广东省、广西省、贵州省。与技术效率有效的省份相同。在规模效率无效的二十五个省份中，海南省、西藏、青海省的规模效率值低与0.8，最低的青海省为0.536。通过技术效率与规模效率的对比，可以看出DEA无效的省份两者相差不是很多，规模效率绝大一部分的效率值在0.9上下波动，二技术效率的效率值大多在0.8附近徘徊，且最低值在0.4左右。这就表明技术效率是影响公路运输综合效率的主要因素。3.4规模报酬规模报酬(RTS)表示在上述成因不变的情况下，企业内的因素在一定的比例下发生的变化。它包含三种情况，分别为:规模报酬递增，递减和不变。在递增(irs)情况下，提高投入会让产出更快上升，所以企业要在一定量下增加投入;当规模报酬为不变(－)时，可以得知投入与产出前一者增加后一者也会跟着成比例增加;若规模报酬为递减(drs)，表明在增加投入的时候，产出只能进行小幅度增加，此时投入不可继续增加。2015年—2019年全国各省份公路运输规模报酬的计算结果如表5由表5可以看出，北京市、内蒙古、江苏省、浙江省、山东省、湖北省、湖南省、海南省这八个省份在2015年到2019年中规模报酬或为不变，或为增加，说明在某一年已经达到过最佳生产规模。山东省在2018年的规模报酬为递减，其余四年中规模报酬不变。辽宁省在2015年为递减，2016年至2019年规模报酬增加;四川省在2016年为递减，2015年，2017至2019年为增加;云南省和甘肃省都在2015年至2016年两年中规模报酬为递减，2017年－2019年三年为递增。其他省份则在这五年中规模报酬都为递增，说明这些省份的运输规模比较小，还能继续增加投入，来获得高收益。

4研究结论

选择全国三十一个省份的从业人员、公路里程、客货营运车辆数为投入数据，运用SOLVER软件建立DEA模型来总体分析2015年至2019年五年中全国各个省份的技术效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬，得到的结论具体如下:1)十一个省份为DEA有效，十个省份的效率值在0.9，0.8上下浮动，剩下十个省份在0.8之下。在纯技术效率中有一半以上的省份DEA有效或近似有效，这说明地域差异也会影响全国三十一个省份的公路运输效率;2)2015年至2019年，全国有十个省份的规模报酬不变，其余2/3的省份递增或递减，说明过多的增加或减少外部要素的投入，对效率的提高没有积极的影响;3)根据技术效率与规模效率的对比的出，技术效率是影响全国各省份公路运输纯技术效率的主要因素;4)对于效率无效的省份，最大的问题是过多的资源投入，外部、内部其他因素的使用率很低，而有小部分省份存在产出不足的问题。对于上述研究结果，对于三十一个省份所出现的情况，来制定适合本省份发展的措施，以此来提高公路运输效率。对于规模报酬递增，产出少的省份，政府可加大建设公路上的基础设施，增加公路客货营运车辆数等方式提高产出;对于规模报酬减少，投入过多的省份，要控制投入规模，例如:对于车辆、人员来说应改善技术，提高素质，对于公路里程，可在公路等级上进行改变。因为对于出现此类情况的省份，重点要提高各个省份投入量的利用情况，以此提高本省公路运输利用率。

作者:钱婧 陈浩 单位:山西应用科技学院 德才装饰股份有限公司