物流信息化全要素生产率分析-基于DEA的Malmquist指数分析法
dea-malmquist指数法
dea-malmquist指数法DEA-Malmquist指数法，是基于数据包络分析（DEA）和Malmquist指数方法相结合的一个绩效评价方法。
通过DEA模型来测度每个单位的技术效率，然后利用Malmquist指数方法来评估单位在不同时间的绩效变化。
DEA模型是建立在弱相对效率概念基础上的一种评估技术效率的方法，其中相对效率指的是一个单位的输出与输入比值相对于其他单位的效率水平。
DEA模型基于一组单位之间的比较，采用线性规划技术，寻求在存在固定要素和技术环境下，如何最大化输出量和最小化输入量。
Malmquist指数方法是一种用于比较两个时间点间单位技术效率变化的方法，依据每个单位在两个时间点上的生产前沿变化，计算出其技术进步率和技术效率变化率之比，即Malmquist指数。
该指数既考虑了产品产出和因素投入的变化，又考虑了技术进步和效率变化的影响。
在DEA-Malmquist指数法中，首先需要建立DEA模型，计算出每个单位的技术效率，并对效率进行排名。
然后，根据每个单位在两个时间点上的技术效率得到其技术进步率和效率变化率，计算出Malmquist指数。
最后，将每个单位的Malmquist指数进行比较和分析，得出不同单位在不同时间点上的绩效变化情况和趋势。
1. 可以评估单位在不同时间点上的技术效率变化情况。
该方法不仅考虑了生产效率和生产率的改进，还同时考虑了技术进步和效率变化的影响。
因此可以更全面地评估单位的绩效变化。
2. 可以评估不同单位的绩效变化情况。
该方法采用相对效率概念，不会受到单位规模、产业特征差异等因素的干扰，可以将不同单位之间的技术水平进行比较，从而评估其绩效变化情况。
3. 可以发现单位绩效变化的主要原因。
该方法将技术进步率和效率变化率分解开来，可以分析不同因素对单位绩效变化的影响。
在实际应用中，DEA-Malmquist指数法可以用于评估企业、行业、地区等单位的绩效变化情况，帮助管理者了解单位的技术水平、管理水平和市场竞争力，制定合适的战略和政策，促进单位的可持续发展。
我国高技术产业自主创新能力评价——基于DEA的Malmquist生产率指数分析
吕 品 ， 家 琦 范
（ 江理工大学 经济管理学院， 州 ３０１） 浙 杭 １方 法 ， 算 了 １ ９－ ２０ 本 Ｅ 计 ９ ５ ０ ７年 １ ３年 间 我 国 高 技 术 产 业 １ ７个 行 业 全 要 素 生 产 率 的
Ｍａ ｕｓ 指 数 ， 对 全 要 素 生产 率 进 行 分 解 研 究 ， ｌ ｉ ｍｑ ｔ 并 结合 Ｒ ＆Ｄ 强 度 这 一 指 标 综 合 反 映 高技 术 产 业 的 自主 创 新 能 力 。 最后 得 出主要 结论 ： 国 高技 术 产 业 技 术 进 步 率 低 ， 我 自主 创 新 能 力较 弱 ， 发 达 国 家相 比 存 在 很 与
技资 源有 着重要 的现实 意义 。
展过程 中技 术效率和总量增 长 的情 况 。结 果表 明 ， 造
力 。本 文采用 的数 据 为 我 国高新 技 术 产 业 中 １ ７个
行业 １ ９ － ２ ０ 年 １ ９５ ０ ７ ３年 的面板 数据 。通 过考察 技 术效 率改 进 和技术 进步对 Ｔ Ｐ增长 的影 响 ， Ｆ 以及 当
第 ２ ９卷
２１ ０ ０年
第 ７ 期
７月
技 术 经 济
Ｔｅ ｈ ｃ ｎｏｌ ｙ Ｅｃ ｏ ｉｓ ｏｇ ｏｎ ｍ ｃ
Ｖｏ１ ９。Ｎ ｏ ．２ ．７
Ｊ ｌ ，２ １ ｕｙ ０ ０
我 国 高 技 术 产 业 自主 创 新 能 力 评 价
—
—
基 于 ＤＥＡ 的 Ｍａｍｑ ｉｔ 产 率指 数 分析 ｌ ｕｓ 生
针 以来 ， 国科技 发 展 战 略开 始 了从 模仿 创 新 到 自 我
主创新 的重 大转 变 和 调 整 。从 国 际 经验 看 ， 技 术 高 产业是 自主 创新 的 活跃 区域 ， 创 新 能力 的提 升 将 其 带动 一大批 相关产 业创 新能 力 的提升 。从 我 国工 业
基于DEA—Malmquist指数法中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析
基于DEA—Malmquist指数法中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析摘要：本文利用数据包络分析（DEA）和Malmquist生产率指数方法，对中国小麦主产区的全要素生产率进行分析。
通过对2000-2019年的数据进行分析，发现了中国小麦主产区全要素生产率的变化特征，并对其产生的影响因素进行了分析和讨论。
研究结果显示，小麦主产区的生产率总体呈现出较好的增长趋势，但存在着一些地区生产率增长较快，而有些地区却呈现出生产率下降的情况。
影响生产率变化的因素包括技术水平、管理水平、资源配置等，需要进一步研究和优化。
一、引言小麦是中国的主要粮食作物之一，对于国家的粮食安全和农业经济发展具有重要意义。
随着农业生产技术的不断进步和中国农业结构的不断调整，小麦的全要素生产率也在不断变化。
对中国小麦主产区的全要素生产率进行分析和研究，对于指导农业生产、提高农业效益具有积极的意义。
二、DEA—Malmquist指数法简介数据包络分析（DEA）是由Charnes, Cooper和Rhodes于1978年提出的一种评价农业生产效率的方法，它主要用于衡量农业生产中各种资源的利用效率。
而Malmquist生产率指数方法则是由Malmquist在1953年提出的，主要用于分析产出和投入之间的变化趋势，从而得出总体生产率的变化趋势。
DEA—Malmquist指数法是将DEA和Malmquist生产率指数结合在一起，通过计算各个农业生产单元的效率得分和生产率指数，从而得出某一时间段内各个农业生产单元的全要素生产率的变化情况。
三、中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析1. 数据来源和选取本文选取了2000-2019年中国小麦主产区的各个生产单元的生产数据，包括小麦种植面积、产量、投入资源等，共计20年的数据。
通过对这些数据进行处理和整理，得出了每个生产单元在不同年份的生产效率得分和生产率指数。
利用DEA方法对各个小麦主产区的生产效率进行计算，得出各个生产单元在不同年份的生产效率得分。
全要素生产率变动的分解 基于Malmquist生产力指数的实证分析
然而，本研究仍存在一定限制。首先，我们在计算全要素能源效率时，并未考 虑环境因素和资源约束条件。未来研究可以引入环境变量和资源约束条件，更 加准确地衡量全要素能源效率。其次，本次演示未考虑到政策变化对全要素能 源效率的影响。未来可以进一步探讨不同政策背景下全要素能源效率的变化趋 势及其影响因素。
最后，本次演示主要了省际层面的全要素能源效率及其影响因素，对于城市和 行业层面的研究尚不充分。未来可以拓展到城市和行业层面，更全面地研究全 要素能源效率问题。
参考内容
摘要
本次演示旨在分析中国省际全要素能源效率变动的内在原因和影响因素。通过 运用Malmquist指数，我们将全要素能源效率分解为技术进步、纯效率变化和 规模效率变化，并实证分析这些因素对中国省际全要素能源效率的影响。研究 发现，技术进步是推动全要素能源效率提升的主要因素，而纯效率变化和规模 效率变化的贡献相对较小。此外，我们发现各省份的全要素能源效率存在较大 差异，并且呈现出一定的空间分布特征。
结论
本次演示基于Malmquist指数方法，对中国省际全要素能源效率变动进行了分 解和分析。研究发现，技术进步是推动全要素能源效率提升的主要因素，而纯 效率变化和规模效率变化的贡献相对较小。各省份的全要素能源效率存在较大 差异，并且呈现出一定的空间分布特征。在影响因素方面，产业结构、技术进 步、投资、政府干预、市场化程度等因素对全要素能源效率具有不同程度的影 响。
结果与讨论
1.全要素能源效率变动整体情况
研究发现，2000-2017年中国省际全要素能源效率整体上呈现波动上升趋势， 但各省份的全要素能源效率存在较大差异。从Malmquist指数的平均值来看， 全要素能源效率的年均增长率为2.5%。
2.影响因素分析
基于DEA—Malmquist模型的省际经济全要素生产力分析
基于DEA—Malmquist模型的省际经济全要素生产力分析作者：秦春艳来源：《商业经济》2017年第07期[摘要] 选取1990-2014年全国和各省份面板数据，首先利用柯布道格拉斯生产函数模型和索罗经济增长方程测算资本、劳动力和科技进步对经济增长的贡献率，再利用DEA-Malmquist 指数方法，测算各省份全要素生产力数值，结果表明样本期间内，科学技术贡献率EA=40.5%，资本贡献率EK=53.87%，劳动力贡献率EL=5.62%，资本投入仍然是经济发展最主要动力，东部地区明显高于西部地区，全要素生产力地区发展不平衡，并且呈下降趋势。
[关键词] TFP；DEA-Malmquist模型；索罗经济增长方程；经济增长贡献率[中图分类号] F062.1 [文献标识码] AAbstract： Selecting 1990-2014 panel data of the whole country and every province in China，the study calculating the contribution rates of capital， labor force， technological progress of economic growth with Cobb-Douglas production function and Solow' economic growth equation. Then the DEA-Malquist method is used to figure out the numerical value of total factor productivity of every province. The result proves that during the sample period， the contribution rates of science and technology， capital， and labor force are respectively EA= 40， 5%， EK=53.87%，andEL=5.62%. Capital investment is still the major driving power of economic growth. It is more obvious in the east region than in the west region of China. The growth of total factor productivity is not even among regions and is declining.Key words： TFP， DEA-Malmquist model， Solow' economic growth equation， contribution rate to economic growth一、引言亚当·斯密的古典经济增长理论和哈罗德—多马模型，分别分析了资本和劳动力对经济增长的贡献，索洛模型将技术进步引入到经济模型中，发现当资金投入增长率等于劳动力投入的增长率时，工业产出增长率大于资金与劳动力增长率。
基于DEA—Malmquist指数法中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析
基于DEA—Malmquist指数法中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析摘要：小麦是中国的重要粮食作物之一，其生产率的提高对于国家粮食安全和农业发展至关重要。
本文基于DEA-Malmquist指数法，对中国小麦主产区的全要素生产率进行了变化特征分析，旨在深入了解中国小麦生产的现状和发展趋势，为小麦生产提供科学依据和政策建议。
一、引言小麦是中国的主要粮食作物之一，在国民经济和人民生活中起着不可替代的作用。
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，对小麦及其制品的需求也在不断增加。
为了满足人民对小麦的需求，提高小麦的产量和质量显得尤为重要。
全要素生产率是衡量生产效率和发展水平的重要指标，对于小麦生产的优化和提高具有重要意义。
二、DEA-Malmquist指数法的理论基础1. DEA（Data Envelopment Analysis）是一种有效率评价方法，它基于线性规划模型，利用数学优化的方法评价各个决策单元的相对效率。
DEA方法能够评估多个输入和输出指标下的生产效率，是一种全要素生产率的评价方法。
2. Malmquist指数是衡量生产率变化的指标之一，它能够反映不同时间段内生产技术的进步和效率的变化情况。
Malmquist指数分解了生产率变化为技术效率变化和技术进步变化两部分，能够全面评价生产率的变化情况。
3. DEA-Malmquist指数法将DEA方法和Malmquist指数相结合，能够综合评价多期生产单位的生产效率和生产率的变化情况，是一种全面而深入的生产率分析方法。
三、中国小麦主产区的全要素生产率变化特征分析1. 数据来源和选取本文选取了中国小麦主产区的若干农场作为研究对象，收集了它们在不同时间段内的生产数据，包括小麦的种植面积、产量、劳动力投入、农药投入、化肥投入等多个指标，构建了生产率评价的数据库。
2. 模型构建和计算利用DEA-Malmquist指数法，构建了小麦生产的全要素生产率评价模型，并对所选取的农场进行了生产率评价。
省际全要素生产率的测算与分解——基于DEA的非参数Malmquist指数法
对 ＋１ ｙ＋ ） （ ，ｔ １ ｖ
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厂 曲 （ｔｌｙ＋ ） 、 粥 （ ， ） ］ ｘ＋ ，ｔ１ ， 丑 亏
Ｌ ｘ ｔｙ １ 一ｄ 丑， ． 对 （ｔ ，＋ ） ｂ （ ） ＋ ｔ ＋ Ｊ
— ＥＦ ＦＣＨ × ｒ ＥＣＨ ＣＨ — ＴＦＰＣ Ｈ
即 ： 要 素 生 产 率 变 化 （ Ｆ ＣＨ） 分 解 为 技 术 效 率 变 全 Ｔ Ｐ 可
化 （ Ｆ ＣＨ） 技 术 进 步 变 化 （ Ｃ Ｅ Ｆ 和 ＴＥ ＨＣＨ） Ｅ Ｆ Ｈ 是 基 于 ，Ｆ Ｃ
可 变 规 模 收益 的 效 率 变 化 指 数 ， Ｅ ＨＣＨ 表 明 了 技 术 的进 Ｔ Ｃ
计 算 索 洛 剩 余 时 遇 到 的 强 假 设 条 件 ， 不 要 求 生 产 处 于 有 既 效 率 的 路 径 之 上 ， 无 需 得 知 要 素 投 入 对 经 济 增 长 贡 献 的 也
实 际 份 额 ， 可 以 分 解 为 几 个 有 意 义 的 指 数 的 乘 积 ， 而 能 还 从 得 到 更 为 细致 的 动 态 分 析 结 果 。
（ ｔ ｌ ａ ｔｒｐ ｏ ｕ ｔ ｉ ， ， 术进 步 率 ＴＥ ＨＣＨ 以 及 技 术 效 率 变化 Ｅ Ｆ Ｈ。 除 了江 西 省 的 平 均 增 长 率 小 于 １外 ， 他 Ｔｏ ａ ｆ ｃ ｒ ｄ ｃｉ ｔ ） 技 ｏ ｖｙ Ｃ Ｆ Ｃ 其
省 市 的 均 为正 增 长 ， 东部 地 区 较 中 西部 提 升 较 快 ； 国 各 省 全 要 素 生 产 率 的 增 长 主 要 来 源 于 技 术 进 步 ， 技 术 效 率 的 恶 化 我 而
文 ， 文 统 一 了 生 产 的 经 济 理 论 、 合 生 产 函 数 的 计 量 经 论 拟
中国区域工业创新全要素生产率的实证分析——基于DEA的修正Malmquist指数方法
用 的依 然 是传统 的建立 在 规模 报 酬不 变 前 提假 设 基础 上 ．
仅考虑 投入 或产 出单～ 方面 可变 情 况 的 Ｍａｍ ｕｓ 指 数分 ｌｑ ｉ ｔ
解 方 法 。 于 这 一 规 定 在 现 实 的 创 新 生 产 过 程 中 很 难 满 足 由
因 而也 影 响 了使 用 Ｍａｍ ｕｓ 指 数 方 法 进 行 测 算 的准 确 ｌｑ ｉ ｔ 性 。为 此 ． 文将 采 用 能够 综 合 考虑 规 模 报 酬 因素 以及 本 投 入产 出皆 可变 的修 正 Ｍａｍｑ ｉ 指 数 方 法 ．就 我 国区 ｌ ｕｓ ｔ 域 层 面工 业创 新 的全 要 素生 产 率进 行 计 算 和 分解 ． 以考 察 不 同 区域 工业 创 新 的整体 投人 产 出绩 效差 异
情 况 之 前 ． 定 生 产 可 能 集 的 规 模 收 益 特 征 从 而 选 择 对 确 应 的 距 离 函 数 以解 决 全 要 素 生 产 率 分 析 中 的 规 模 经 济
因素 。 根据 Ｃ ａ ｂ ｒＣ ｕ ｇ＆ Ｆ ｒ （９ ６ １９ ） ｈ ｍ ｅ，ｈｎ ａｅ １９ ，９ ８ 的研 究 。 可 以将 定 向技术 距离 函数 定 义为 如下 形式 ： Ｄ ｘ Ｙ ｇ，，＝ ａ ｛ ： ｙ Ｏ （ ， ，ｘｇ） ｍ ｘＯ ０ ，＋ ∈Ｔ ｝ （） １ 其 中 ０是 常 数 ，＆， ＞ （ ｇ） Ｏ为给 定 的方 向 向量 ，表 示 决策 单 元 向生产 前 沿面 逼 近 的路 径 ． 这种 设 定 避 免 了单
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发展 中的作用越来越 明显 ， ２ ０ ０ ９ 年 国家发布 了《 物流业调整和 振兴规 划》 ， 将 物流业作 为国家重 点发展 的十大产业之 一 ， 提 出物 流业要想 实现跨越式 发展 ， 必须提 高物流信 息化水平 和
物 流信息化效 率 ， 创造性地 将先进 物流技术运 用于物 流业发
ｗ ｅ ｓ ｔ ｅ ｒ ｎ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｒ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ， ａ ｎ ｄ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｅ ｎ ｄ ， ｉ ｓ ｏ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｊ ｏ ｒ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｓ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ．
Ｃｅ ｎＬ ｅ ｉ
（ Ｑ ｉ ｑ ｉ ｈ ａ ｒ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｑ ｉ ｑ ｉ ｈ ａ ｒ １ ６ １ ０ ０ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ，ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ Ｍａ ｌ ｍｑ ｕ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ，ｗｅ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ｏ ｔ ａ ｌ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ
息化水平 的影 响 ， 指 出物流业是现代 服务业 中的重要产业 ， 是 连接生 产和消 费的 中间环节 ， 物流信息 化水平 的高低将决定
物 流业 的 发 ， 物流和供应链 管理效 率低下 。近些 年， 国家制定 了一些促进 物流业 发展的规划和政策 ， 对物流业
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ ： ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ； ｔ ｏ ｔ ａ ｌ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｐｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ； ＤＥＡ； Ｍａ ｌ ｍｑ ｕ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ
较低 ， 东部地区好 于中西部 地区 ， 通
【 关键词】 物流信息化 ； 全要素生产率 ； Ｄ Ｅ Ａ ； Ｍ ａ ｌ ｍ ｑ ｕ ｉ ｓ ｔ 指数 【 中图分类号］ Ｆ ２ ５ ２ ． ２ 【 文献标识码】 Ａ 【 文章编号】 １ ｏ ｏ ５ — １ ５ ２ Ｘ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ５ — ０ ２ １ ８ — ０ ３
Ｈ ． Ｂ ｏ ｒ ｋ ｏ （ １ ９ ８ ２ ） 提出了物流信 息化效率评价 的信 息利用潜
１ 引言
随 着 我 国逐 步 进 入 工 业 化 发 展 的 中后 期 ， 物 流 业 在 经 济
力 模型 ， 该模 型拥有多个 变量 和层 次 。Ｃ ｏ ｐ ａ ｃ ｉ ｎ ｏ （ １ ９ ９ ７ ） 在《 电 子商务如何 影响物 流》 一 书 中提 出 ， 在 电子商务 背景下 ， 物流 业能够高效运行 ， 已经成为 电子商务能够快速 、 健康发展 的关 键， 要 求用新 的理念来指 导物 流业 的发展 。电子商 务要 求物 流业具有 能够处理 频繁商 品物流的能力 ， 这种能力 的形成要 求较高 的物流信息 化水平 和效率 ， 可见 物流信息化 在电子商 务发展 中的重要 作用 。Ｈ ｕ ｐ ｐ ｅ ￣ ｚ （ １ ９ ９ ９ ） 提出信息技 术一定会 对物流业 发展产生 重大影 响 ， 分 析 了物 流技术发展 对物流信
岑 － ７ 磊 阳
（ 齐齐哈尔大学 ， 黑龙 江 齐齐哈尔 １ ６ １ ０ ０ ６ ）
［ 摘
要】 运用基 于 Ｄ Ｅ Ａ的 Ｍ ａ ｌ ｍ ｑ ｕ ｉ ｓ ｔ 指数分析法测算 出我 国物流信息化全要素生产率 ， 实证 结果 表明 ， 我 国物流信息化效率 Ｍａ ｌ ｍ ｑ ｕ ｉ ｓ ｔ 指数分解找 出我 国物流信息化效率较低的主要原因 。
ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｃｈ ｉ ｎ ａ ． ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｆ ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｗａ ｓ ｓ ｔ ｉ ｌ ｌ ｌ ｏ ｗ ｂ ｕ ｔ ｔ ｈ ｅ ｅ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｎ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍｅ ｄ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｔ ｈ ａ ｎ ｔ ｈ ｅ
Ａ Ｔ０ ｔ ａ ｌ Ｆａ ｃ ｔ ｏ ｒ Ｐ ｒ ｏ ｄ ｕｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ Ｌｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ： Ａ Ｍａ ｌ ｍｑ ｕ ｉ ｓ ｔ Ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＤＥＡ
技 术 与 方 法
ｄ ｏ ｉ ： ｌ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ５ — １ ５ ２ Ｘ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ５ ． ０ ６ ９
物流技术２ ０ １ ４ 年第 ３ ３ 卷第５ 期（ 总第 ３ ０ ８ 期）
物流信 息化全要 素生产 率分析
一
基于 ＤＥ Ａ的 Ｍａ ｌ ｍｑ ｕ ｉ ｓ ｔ 指数分析法
展过程 中， 把“ 物流公共 信息平 台” 作 为物流信 息化 的重要 工 程。 “ 十二 五” 规 划明确提 出 ， 制造业是 我国的支柱 产业 ， 物流 业 作为重要 的服务行业 ， 对 传统制造 业升级 意义重大 。我 国 是 全球 的制造业 大国 ， 但并 不是 制造业强 国， 根本 原因是我国