基于DEA模型的中国省级物流效率评价研究开题报告

1. 研究目的与意义

近年来，我国的环境问题日趋严重。中国环境与发展国际合作委员会年会的专题政策研究报告《区域大气污染综合控制研究》中，有专家对我国pm2.5的达标之路做了深刻的剖析，会议指出：“十二五”计划中，so2和nox减排目标分别是8%和10%，即使一次颗粒物和so2、nox、vocs、nh3等污染物排放量在每个五年计划都下降15%，至2025年，仍有超过20%的城市无法达到pm2.5的年均浓度标准。我国政府高度重视雾霾污染的减排控制工作，制订了一系列相关法规政策文件。2015年2月举行的国务院常务会议要求在抓紧完善现有大气治理政策的基础上，推出加快调整能源结构、发挥税收等的激励作用和实施大气污染防治责任考核三大措施。基于上述调查，本文发现物流业对环境的发展起着重要的作用，物流业的能耗在全国能源消费总量中占比约10%。一方面，随着物流业的发展，能源消耗和碳排放每年都在增加，另一方面，低碳物流是低碳经济中占据重要组成部分。随着经济的持续增长和生产专业化的发展，物流业作为国民经济的主导产业，其作用和地位越来越突出。全国各省市在发展物流业方面取得了很大的成就，然而不可否认的是，目前物流业存在许多的问题如：能源消耗多、运行效率低、堂排放及aqi指数较高的问题，严重阻碍了物流业的转型和升级。

本文在借鉴国内外关于物流效率相关研究成果的基础上，通过对全国各省市的物流业发展现状进行分析后，选取了适当的dea投入、产出指标，建立评价指标体系，通过dea法，对全国各省市的物流产业效率值进行计算，分析各省市的物流产业效率值及其变化情况，然后根据第一阶段的冗余值加入环境变量，提出管理无效率及随机变量对结果的影响，最后得到具有更加具有实际意义的数据结果，目的在于揭示我国各省市的物流效率的现状和规律，指出各省市物流业中存在的问题，针对改进全国各省市物流业效率值提出可行的意见和建议。

本文的研究意义主要有：从理论上看，研究物流业产出、投入的效率问题是时代的课题，具有非常重要的学术价值，将dea三阶段方法运用于物流效率的研究，可以进一步完善物流业的测算体系，深化研究。从实践上看，我国物流业属于战略性新兴产业，目前并没有通用的评价指标体系来分析和评价物流业的效率，也无法从定量角度找到提高物流效率是方法。因此，本文在调查研究各省市物流产业的具体情况的前提下，通过采用dea的方法对全国各省市的物流效率进行定量分析，在评价的基础上，结合数据结果，为提高全国各省市的物流效率提出一定的建议和意见。

2. 研究内容和预期目标

本课题根据国内外现有研究成果的分析，从物流效率研究角度，通过对全国31各省市、直辖市的物流业发展现状进行分析后，选取了适当的DEA投入指标（物流业从业人员、载货汽车拥有量、物流业固定资产投资）、产出指标（物流业总产值、快递量、AQI），以及能够影响各省市物流效率的环境变量（经济发展：GDP、政府支持：交通运输支出、 科技水平：科技支出占GDP的比重、 产业结构：第三产业比重），建立评价指标体系，通过三阶段DEA法，对全国各省市的物流产业效率值进行计算，分析各省市的物流产业效率值及其变化情况，然后根据第一阶段的冗余值加入环境变量，提出管理无效率及随机变量对结果的影响，最后得到具有更加具有实际意义的数据结果。

通过课题研究，本文基于数据运行得出的结果，分析比较全国各省市的物流效率，同时由于运算中考虑到环境因素对结果影响，因此我们借助DEA三阶段剔除了随机误差和管理无效率的影响，同时阅读研究相关专业的意见、总结的基础上，提出我国各省市在物流效率方面存在的可能问题，并在查阅、阅读最新出台的相关政策、文件的基础上，提出有针对性的、可操作性的意见和建议。力求结合自己所学的专业知识，以及以上提出的建议与意见，完善全国各省市的物流效率，提高效率水平，使得我国的物流业更加绿色，高效。

3. 研究的方法与步骤

本文将采用文献研究法、定量研究与定性研究相结合、比较分析法与历史分析法相结合，综合实际统计数据与专家经验，围绕各省市的物流效率进行研究。

（1）文献研究法

在前期准备工作中，通过查阅大量书籍资料、统计年鉴、学术期刊与门户网站，总结国内外物流业效率研究成果、研究内容与全国各省市的物流业现状，寻找本文适合的切入点与理论依据，为本文研究奠定了坚实的理论基础。

4. 参考文献

[1]龚雪、荆林波.基于dea-malmquist 模型的中国省域物流效率研究———来自省际面板数据的实证分析[j]. 河北经贸大学学报,2019(5):60-69.

[2]于丽英、施明康、李婧.基于dea-malmquist 指数模型的长江经济带物流效率及因素分解[j].商业经济与管理,2018(4): 16-25.

[3]ke li, boqiang lin.impact of energy conservation policies on the green productivity in china’s manufacturing sector: evidence from a three-stage dea model[j].applied energy.2016. vol.168.

5. 计划与进度安排

1. 2022-2022学年第2学期，第1-4周，收集相关资料，申报课题，下达任务书

2. 2022-2022学年第2学期，第5-8周，前期研究

3. 2022-2022学年第2学期，第9周，开题