基于非期望产出SBM区间DEA模型的第三方物流供应商评价
基于DEA的我国物流行业上市公司财务绩效评价研究
2023年3月第26卷第6期中国管理信息化China Management InformationizationMar.,2023Vol.26,No.6基于DEA的我国物流行业上市公司财务绩效评价研究杨宇婷，乔 阳（佳木斯大学，黑龙江佳木斯154000）［摘 要］随着互联网、大数据等技术手段与物流的深度融合，物流行业在生产制造、贸易流通中发挥着越来越重要的作用，发展速度较快。
物流企业的财务绩效与行业的发展速度是否存在协同效应引人关注。
因此，文章以申万行业下我国物流行业内55家上市公司为研究对象，选用数据包络分析法（DEA）中的相关模型并选取适合物流行业的财务指标来构建物流行业财务绩效的评价体系，从而对物流上市公司财务绩效进行评价。
分析结果表明：我国物流行业在纯技术效率和综合效率以及规模效率方面普遍具有优势，在资源配置方面存在短板，投影分析显示，营运能力波动较大。
物流公司应合理控制资源的投入，减少重复投入，避免资源过度消耗给环境带来不利影响。
［关键词］物流行业；上市公司；财务绩效评价；数据包络分析法doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.06.025［中图分类号］F224；F259.23 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）06-0076-030 引 言近年来，我国物流行业从最初的劳动密集型发展模式逐渐转为以技术为主导的智慧型物流发展模式，在社会上的影响力显著提高。
但随着经济的快速发展，物流行业的财务绩效问题逐渐凸显，如整体的经营成本占比较大、营业利润较低、盈利与产出不匹配等。
2021年，我国提出力争在2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和的目标，这使物流行业在智慧型物流的基础上再整合新的理念，向绿色物流转变，但这也给物流行业带来不小的经营压力。
因此，物流企业想要在行业快速发展中实现稳定且健康的发展，应科学且合理地评价自身的财务绩效。
本文查阅大量财务绩效的相关文献，发现学者也针对这个问题展开了讨论。
基于SBM模型的省级物流产业效率评价
作者： 丁斌[1];王琨[1]
作者机构： [1]中国科学技术大学管理学院,合肥230026
出版物刊名： 统计与决策
页码： 64-67页
年卷期： 2014年 第14期
主题词： 非期望产出;物流产业效率;SBM模型;影响因素
摘要：文章考虑非期望产出对于物流产业效率的影响，使用SBM模型和2003～2011的面板数据计算全国各省的物流产业效率，同时以安徽省为例对影响物流产业效率的影响因素进行实证检验。
结果表明作为非期望产出的道路噪声对于物流产业效率影响较大。
粗放式的发展以及各项物流要素短缺及成本增高使得近几年多数省份物流产业效率降低。
同时区域经济水平，产业结构，对外开放程度和政府规制对于物流产业效率有显著影响。
基于DEA的城市物流效率评价模型及实证
r=1
i=1
s
m
Σ Σ s.t. Uryrk/ Vixij≤1，j=1，2，…，n
（2）
r=1
i=1
Ur≥ε>0，r=1，2，… ，s
Ur≥ε>0，i=1，2，… ，m
（1）式 即 为 DEA 方 法 中 的 CCR 模 型 ， 其 中 Xij 代 表 第 j
个 DMU 的 第 i 个 投 入 值 ，yrj 代 表 第 j 个 DMU 的 第 r 个 产 出
锡分别为 17.2%、16.69%、16.89%。 选择江苏省为实证对象更
具有典型性。 在这里，我们选取了江苏省 13 个地级市作为决
策单元，将南京、无锡、……、宿迁 13 城市看作相应的 DMU1、
DMU2、……、DMU13，分析 13 个城市物流的相对有效性。 物流
输入输出指标具体数据见表 2。
…，xmj)T，产出为 Yj=(y1j，…，ysj)T。 输入指标的权向量 V=(v1，…，
vm)T,输 出 指 标 的 权 向 量 U=(u1，… ，us)T，则 第 k 个 城 市 物 流 相
对绩效 hk 可以通过求解以下分式规划问题得出：
s
m
Σ Σ maxhk= Uryrk/ Vixik
（1）
输入指标 民用汽车拥有量 X2 万辆 反映城市物流的主要交通工具
交通运输、仓储及邮
一定程度上反映物流行业从业人员
电通信业从业人员
X3
万人 的数量
输出指标
公路货物运输量 城市 GDP
Y1 万吨 反映公路完成的物流运输量
物流的发展带动 GDP 的增长，该 指
X2
亿元 标近似反映城市总体物流发展水平
2 江苏省 13 城市物流效率评价实证分析
基于GEEFDEA模型的省际物流业碳排放效率评价
基于GEEFDEA模型的省际物流业碳排放效率评价作者：许文芳林萍朱卫未来源：《物流科技》2024年第03期文章编号：1002-3100（2024）03-0030-05摘要：物流行业作为能源消费和碳排放大户，是经济高质量发展与“低碳”战略的重要助推器、平衡杠杆，科学客观评价物流活动中碳排放效率是物流业低碳转型顺利进行的前提。
文章借鉴已有研究成果构建物流碳排放效率评价指标体系，考虑碳排放作为非期望产出时总量固定的要求，采用GEEFDEA模型对我国30个省份2016—2020年间碳排放效率进行评价。
结果显示：物流业整体碳排放效率较好，5年间的效率值呈现出先上升后下降的趋势；碳排放效率与地区的经济发展水平、产业布局密切相关。
积极推动能源技术创新、数字化转型是提升物流业碳排放效率的重要途径。
关键词：物流业；数据包络分析；碳排放效率中图分类号：F403.3 文献标志码：A DOI：10.13714/ki.1002-3100.2024.03.007Abstract： As a major consumer of energy and carbon emissions， the logistics industry is an important booster and balance lever for high-quality economic development and the "low-carbon" strategy. Scientific and objective evaluation of carbon emission efficiency in logistics activities is the prerequisite for the smooth implementation of the low-carbon transformation of the logistics industry. This paper uses the existing research results for reference to build the logistics carbon emission efficiency evaluation index system， and takes into account the requirement that the total amount of carbon emissions is fixed when the carbon emissions are not expected output， and uses the GEEFDEA model to evaluate the carbon emission efficiency of 30 provinces in China from 2016 to 2020. The results show that the overall carbon emission efficiency of the logistics industry is good，and the efficiency value in the past five years shows a trend of rising first and then falling; carbon emission efficiency is closely related to regional economic development level and industrial layout. Actively promoting energy technology innovation and digital transformation is an important way to improve the carbon emission efficiency of the logistics industry.Key words： logistics industry; DEA; carbon emission efficiency0 引言面對复杂环境，国家政策支持引导力度持续强化，物流发展支撑体系不断健全，有力地支撑了产业链供应链循环畅通，有效保障了民生顺畅有序。
基于非期望产出SBM模型的长三角地区碳排放效率评价研究
基于非期望产出SBM模型的长三角地区碳排放效率评价研究郭炳南;林基【摘要】本文将碳排放作为非期望产出,采用非径向、非角度的SBM模型测度了1997～ 2014年长三角地区的碳排放效率水平,比较了碳排放效率的动态变化,并计算了碳排放效率的改进空间.研究发现:从效率值来看,上海、江苏、浙江的碳排放效率值存在显著差异,上海的碳排放效率均值接近于DEA有效值,且显著高于江苏与浙江.从投入与产出冗余率来看,长三角地区各省市均存在一定程度的冗余,上海的要素投入冗余率最小,能源配置与劳动力配置冗余是造成江苏与浙江碳排放效率低的主要原因.【期刊名称】《工业技术经济》【年(卷),期】2017(036)001【总页数】8页(P108-115)【关键词】SBM模型;碳排放效率;非期望产出;长三角地区;能源配置;劳动力配置【作者】郭炳南;林基【作者单位】江苏科技大学,镇江212003;浙江财经大学,杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】F205随着经济社会的快速发展，人类社会在创造丰富物质生活的同时，能源消耗与二氧化碳排放也日益增加。
国际能源署最新报告显示，2015年全球碳排放量再创新高，达到321亿吨，并将持续增长。
而早在2007年联合国气候变化委员会就指出，全球气候变暖与气候异常的主要原因是以二氧化碳排放为代表的温室气体排放的大量增加，为此，世界各国都纷纷行动起来共同致力于解决碳排放问题。
作为负责任的大国，中国在2015年巴黎气候大会上向世界承诺到2030年中国的碳排放达到峰值，并争取早日达到。
中国这一表态，提振了全球碳减排的信心，并赢得了国际社会的广泛赞誉。
同时，我们也清楚地认识到，中国作为一个发展中国家，发展仍然是当前的第一要务，碳排放问题必须在发展中解决。
因此，促进节能减排与经济增长的双赢，实现经济又快又好地发展，必须着力提高碳排放效率，减少单位产出的碳排放，实现经济增长方式由高能耗、高排放，低效率向低能耗、低排放，高效率转变，真正达到依靠技术与创新要素驱动经济增长。
基于DEA-Delphi方法的B2C企业对第三方物流供应商的评价与选择
物流 的成本 过 于 昂 贵 ， 加 之 企 业 财 力人 力 资 源 有 限， 面对 激 烈的市 场竞 争 ， 在 我 国除京东 、 当当等个 别Ｂ ２ Ｃ企业 自建 物 流外 ， 绝 大 多数 Ｂ ２ Ｃ电 商选 择 把非核 心 的物流 业务 外包 ， 即选择 第三方 物 流供应
出¨－ ２ ， 技术 层 面 已不 再 是 Ｂ ２ Ｃ电商 面 临 的 最 大
效评 价 。 ， 但得 到 的评 价结 果 行不 能 作 为企 、 ｌ 选 择第 方 物流供 应商 的直接 依据 ， 企业不 能依此 直 接做 出决策 ； 并 且指 标 体 系 不够 完 善 、 评 价 方法 不 够科 学等 问题 一 直 未 得 到 妥 善 解 决 ， 』 、 ， 前的 研
三 方物流供 应 商支付 的 费用 ， 形成 单输入 单输 出型决策 单元 ， 即各 决策单 元 的“ 性 价 比” ， 构成了 套较 为完整 的 Ｂ ２ Ｃ企 业选择 第三方物 流供 应商 的方 法体 系。
一
关键 词 ： Ｂ ２ Ｃ企业 ； 第三 方物 流 ； Ｄ Ｅ Ａ — Ｄ ｅ ｌ ｐ ｈ ｉ 中图分类 号 ： Ｆ ２ ５ ２ 文献标 识码 ： Ａ
商 。合适 的第三 方物 流能 够 通 过不 断 提 高 物 流技
及物流 需求建 立第 三方 物流供 应商综 合评 价指标 ，
建立 Ｄ Ｅ Ａ — Ｄ ｅ ｌ ｐ ｈ ｉ 法进 行 评 价 ， 形 成 一 套 较 为 完 的对第 方 物流 供 应 商 的选 择 体 系 。最后 Ｊ ｆ ｛ 实 例
术水 平 以满足客 户 和经济 发展 的需 要 ， 使企 业在 资 源有 限情 况下 ， 节 约成 本 ， 专 注 于 自己 的核 心竞 争
基于SE-DEA的第三方物流服务供应商的评价选择
基于SE-DEA的第三方物流服务供应商的评价选择
单华夷;成耀荣
【期刊名称】《物流科技》
【年(卷),期】2007(030)004
【摘要】本文采用SE-DEA方法解决第三方物流供应商的评价选择问题,克服了以往常用的评价方法在确定权重方面的不足,为选择第三方物流供应商的企业提供更加客观有效的评价选择方法.本文最后的算例结果和专家评审的结果一致,说明采用SE-DEA方法在评价供应商方面是有效的.
【总页数】3页(P104-106)
【作者】单华夷;成耀荣
【作者单位】中南大学,湖南,长沙,410075;中南大学,湖南,长沙,410075
【正文语种】中文
【中图分类】F274
【相关文献】
1.基于关联和反馈结构的第三方物流服务供应商选择模型 [J], 汪传旭
2.基于AHP的第三方物流服务供应商选择 [J], 曹丽霞;王斌;陈凡
3.基于TOPSIS的第三方物流服务供应商选择方法研究 [J], 李学兰
4.基于层次分析法的港口第三方物流服务供应商选择评价研究 [J], 郑宇星
5.基于AHP法的第三方物流服务供应商选择标准探究 [J], 纪茜妮;袁颖;石忆;刘向武;方瑜
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碳排放约束下我国西部地区物流效率实证研究r——基于非期望SBM模型和面板数据分析
碳排放约束下我国西部地区物流效率实证研究r——基于非期望SBM模型和面板数据分析李丹;田利锋;樊璐【摘要】[目的/意义]在资源和环境约束日趋加强的背景下,如何在考虑碳排放约束的情况下对我国物流产业效率进行科学合理的评价,对物流业的绿色可持续发展具有重要意义.[方法/过程]本文运用含非期望产出的SBM模型对我国西部地区2004—2015年的物流效率进行评价,同时采用面板数据对影响物流效率的宏观因素进行实证分析.[结果/结论]研究结果表明:我国西部地区物流效率总体水平偏低,各省物流效率随时间波动较大.基于分析结果,本文提出了改善西部地区物流效率的对策建议:制定合理的减排政策,加大宣传力度;改变靠能耗驱动的粗放式发展方式,提高能源利用效率;将重点放在物流技术创新及管理水平提高等方面,切实提高物流业效率;联合周边各省(区、市)设计合理的物流系统,构建高效的信息平台;制定适合西部地区物流产业发展的针对性政策,促进物流产业绿色可持续发展.【期刊名称】《西部经济管理论坛（原四川经济管理学院学报）》【年(卷),期】2018(029)004【总页数】9页(P11-19)【关键词】物流业;碳排放;西部地区;基础设施;社会消费品零售总额【作者】李丹;田利锋;樊璐【作者单位】贵州大学管理学院贵州贵阳 550025;贵州大学管理学院贵州贵阳550025;贵州大学管理学院贵州贵阳 550025【正文语种】中文【中图分类】F252为了响应《联合国气候变化框架公约》，《公约》缔约方实施了低碳发展战略。
2016年加入《巴黎协定》后，我国低碳发展更是面临新的挑战：到2030年，中国单位GDP二氧化碳排放量要比2005年下降60%～65%。
为了履行承诺，在十三五规划中，我国计划在接下来的五年里将单位GDP二氧化碳排放量降低18%[1]。
物流业作为能源消耗的主要行业之一，其发展状况对能源效率以及低碳经济发展有直接影响。
有研究表明，物流业的经济增长与碳排放和能源消耗之间存在协同增长关系[2]。
非期望产出的DEA效率评价
非期望产出的DEA效率评价摘要将非期望产出作为投入应用到传统DEA模型上，解决了非期望产出生产活动的效率评价问题.结合生产可能集，将非期望产出直接反映到生产可能集中，建立了基于投入导向的径向和非径向两种DEA模型.并对两种DEA模型效率值的大小关系、相对有效性的等价性问题进行了证明，指出非径向DEA 模型更能准确的实现效率定量评价.关键词数据包络分析；非期望产出；相对效率中图分类号F224.31 文献标识码 AEfficiency Measure of Undesirable Outputs in DEA XU Ping ，SUN Yuhua（School of Mathematics and Physics，University of science and technology Beijing，Beijing 100083，China）Abstract This paper regards the undesirable outputs as inputs so that the traditional DEA models can be used. Through it the undesirable output efficiency evaluation activities can be resolved.We established the radial and nonradial inputoriented DEA models based on theproduction possibility set in which the undesirable outputs were indirectly introduced.Then，we give the proofs for the efficiency value size and equivalence of the relative effeciency of two kinds of DEA models.Finally ，It can be concluded that nonradial DEA model is more accurate quantitative evaluation of efficiency than radial DEA model through the above proofs.Key words data envelopment analysis（DEA）；undesirable outputs；relative efficiency1 引言数据包络分析（Data envelopment analysis，简称DEA）是用来评价一组多输入多输出决策单元（Decision Making Units，DMUs）之间的相对效率的数学规划方法.在DEA输入（输出）导向模型中，输入减少的百分比（输出增加的百分比）一般是比较清楚的，为改善评价非有效DMU的效率提供了方向[1].1978年，Charnes等[2]引入第一个DEA模型―CCR模型，经过30多年的发展，DEA已经成为运筹学、管理科学、系统科学交叉研究的一个新的领域，并在这些领域得到广泛地应用[3].传统的DEA模型，要求投入的越少、输出的越多越好，但实际生产中除了获得期望的输出物，有时不可避免地有非期望产物的产出[4，5].例如在一个造纸厂中，造纸过程不可避免地产出的废水、废气等称之为非期望产出.在对决策单元进行效率评价时若忽略这些因素的存在，仅仅要求期望产出越多越好显然是不合理的.这就需要重新建立具有非期望产出的DEA 模型.国内外一些学者对非期望产出的效率评价进行了研究，目前处理非期望产出的方法有曲线测度法、方向距离函数法、线性转换函数法、污染物投入法等.1989年，Fre等[6]提出用于环境效率评价的曲线测度法，该方法是一种非线性规划方法，在求解上比较繁琐.1997年，Chuang等[7]在DEA模型中引入了方向距离函数法，通过设定固定的方向，决策单元可以在设定的方向上达到期望产出增加，非期望产出减少的要求.Seiford和Zhu[8]于2002年提出线性转换函数法，通过转换将非期望产出转换为期望产出，满足了传统DEA模型求解决策单元效率的情形.但是，方向距离函数法和线性转换法加入了决策者的主观判断，与DEA的客观性不符.文献[9]将非期望产出作为投入，在维持输出不减少的前提下，使投入和非期望的产出越少越好，但是该模型的缺点是要求投入和非期望输出的扩大或减小的倍数相同，在实际应用中具有一定的限制性.本文在前人的基础了做了改进，将非期望产出作为投入，在期望产出不减少的前提下，提出了基于投入的径向和非径向两种DEA模型.并对两种模型效率值的大小关系、有效性的等价性问题进行了证明.2 模型的建立3 结束语本文研究了具有非期望输出决策单元相对有效性的两种DEA模型，模型（I）、（II）为径向DEA模型，模型（III）、（IV）是非径向DEA模型.文中给出了两种DEA模型相对效率值大小关系和决策单元DEA有效性的等价性等问题的证明.由定理4知，非径向DEA 模型的相对效率值小于等于径向DEA的相对效率值，因此，非径向DEA模型更能较好地评价决策单元的有效性.此外，通过非径向模型（III）的不完全投影可以提高模型投影的的灵活性，为管理者提供更多的信息更有效的评价决策单元的行为.因此具有非期望产出的非径向DEA模型具有更广泛的应用前景.参考文献[1] 魏权龄.数据包络分析[M].北京：科学出版社，2004.[2] A Charnes ，W W Cooper， ERhodes.Measuring the efficiency of decision making units[J].European Journal of Operational Research，1978，2 （6）：429-444.[3] W W Cooper ，L M Seiford，J Zhu. Handbook on Data Envelopment Analysis[M].Boston：Kluwer Academic Publishers，2004.[4] 张炳，毕军，黄和平，等.基于DEA的企业生态效率评价：以杭州湾精细化工园区企业为例[J].系统工程理论与实践，2008，20 （4）：159-166.[5] 郭京福，杨德礼.具有非期望输出决策单元相对有效性评价的DEA模型[J].系统工程学报，1999，14 （1）：91-95.[6] Rolf Fare，Shamna Grosskopf，C A K Lovell，et al.Multilateral productivity comparisons when some outputs are undesirable：a nonparametric approach[J]. The Review of Economics and Statistics，1989，71 （1）：90-98.[7] Y H CHUNG，R FRE，S GORSSKOPF. Productivity and undesirable outputs：A directional distance function approach.[J]. Journal of environmental management，1997，51 （3）：229-240.[8] L M Seiford，J Zhu. Modeling Undesirable Factors in Efficiency Evaluation[J]. European Journal of Operational Research，2002，142 （1）：16-20.[9] 王波，张群，王飞.考虑环境因素的企业DEA 有效性分析[J].控制与决策，2002，17 （1）：24-28.（注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）。
基于DEA模型和模糊综合评价的第三方物流企业选择
基于DEA模型和模糊综合评价的第三方物流企业选择李玉民【摘要】It is very important to evaluate and select the TPL enterprise for more and more companies fi）r the reason that they prefer to outsource the logistics operations to the third-party logistics （TPL, third-party logistics） enterprises, which contributes much to reduce the costs and improve the core competitiveness. This paper uses the fuzzy comprehensive evaluation method based on the DEA model, to evaluate and select the TPL enterprises scientifically and reasonably, and to provide important references for enterprises logistics outsourcing and selecting TPL enterprises.%为降低成本、提高核心竞争力，越来越多的企业选择将物流业务外包给第三方物流企业．因此TPL企业的评价选择是非常重要的。
文章提出运用基于DEA模型的模糊综合评价方法，对TPL企业进行科学合理地评价选择，为企业物流外包、选择TPL提供重要参考。
【期刊名称】《物流科技》【年(卷),期】2012(000)008【总页数】4页(P6-9)【关键词】第三方物流企业;数据包络分析;模糊综合评价方法【作者】李玉民【作者单位】郑州大学管理工程学院,河南郑州450001【正文语种】中文【中图分类】F273.7随着我国市场开放度的不断扩大、全球经济一体化的持续发展，各行业的竞争日趋激烈。
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2017年 第5期第39卷总第275期物流工程与管理
LOGISTICS ENGINEERING AND MANAGEMENT物流管理
doi ： 10.3969/j. issn .1674- 4993.2017.05.014基于非期望产出SBM区间DEA模型的
第三方物流供应商评价□樊璐(贵州大学管理学院，贵州贵阳550025)【摘要】文中首先建立了既考虑非期望产出，又考虑非准确区间值的，适合第三方物流供应商评价的，非期望产出 SBM区间DEA模型，然后，基于所提出的模型，并应用改进的区间效率排序方法，对国内某大型汽车制造企业轮胎第三
方物流供应商进行了有效排序，为企业选择最合适的第三方物流供应商提供了决策参考。【关键词】非期望产出SBM区间DEA模型；第三方物流;供应商【中图分类号】F251 【文献标识码】A 【文章编号】1674-4993(2017)05-0034-04The Evaluation of TPL Supplier Based on SBM - undesirable Interval DEA Model
□ FAN Lu(School of Management,Guizhou University,Guiyang 550025,China)
[Abstract] The paper firstly establishes SBM - Undesirable interval DEA model considering both undesirable outputs and
inaccurate interval values for the evaluation of the third - party logistics providers, And then based on the proposed model,using the improved interval efficiency ranking method, effectively sorting for the tire third - party logistics suppliers of a domestic large -scale automobile manufacturing enterprise, The proposed method can provide decision - making reference for the enterprises to choose the most appropriate third - party logistics providers.
【Key words】 SBM - undesirable interval DEA model;TPL;supplier
1引言供应商评价与选择是通过综合比较供应商的生产能力、 产品质量、资金周转以及客户满意度等多方因素，选择出最佳 的供应商的过程，是一个典型的多目标、多准则的决策问题。 合适的第三方物流供应商会通过不断提高自身能力，以满足 客户与自身发展，从而使企业在可用资源有限的情况下，节约 成本，集中发展自己的核心竞争力。由此可见，供应商绩效对 于核心企业乃至整个供应链的绩效有重要影响，所以，建立高 效且符合实际的供应商评价与选择模型很有必要。数据包络分析(DEA)作为一种有效地处理多投人多产出 问题的非参数统计方法，适用于具有多输人输出的相同类型 的有效性评价，在解决供应商选择问题上具有突出的优点，是 应用最广的供应商评价与选择方法。目前，学者对于供应商 评价与选择研究大都集中在用组合DEA方法进行综合效率 评价[3_5];在所有的组合方法中，将DEA与AHP方法进行结 合被应用得最多。由于传统DEA方法局限性之一是评价结 果只有有效与无效之分，并不能对有效结果进行排序，所以， 为了克服这一“伪有效性”的困难，许多学者将层次分析法与 DEA方法进行结合，用AHP方法计算出所有决策单元的全排
序值，以此对评价结果进行有效排序;但由于传统DEA方法 同时存在缺乏考虑指标松弛性的问题，所以，这种组合DEA
方法得到的评价结果不足以作为企业选择第三方物流供应商 的依据，由此做出的企业决策是不科学的;另有一部分学者在 DEA方法的基础上，以优化松弛变量为基本目标，以SBM (slacks based measure,SBM)方法为基本工具，Tone[6]提出了 解决非径向问题的SBM - DEA模型，以优化投人和产出松弛 变量为目标函数，更加精准测算出决策单元（deC1S1〇n makmg
unit, DMU)，因此，基于SM[方法进行供应商评价的文献，相 比基于传统DEA方法的文献来说有所进步。现实生产过程大都带有副产品流出，即不期望得到的产 品，也就是“非期望产出（undesirable output)”，只有使非期望 产出最小才能达到最佳经济效益。非期望产出存在于供应商 的选择过程中，只有尽可能减少非期望产出，才能满足最少投 人产生尽可能多的期望产出的最优效益，比如，制造企业供应 商提供零部件的破损率，木材加工企业供应商提供原木的残 次率等都是第三方物流供应商的非期望产出。将非期望产出 因素引人供应商评价与选择模型中是诸多学者努力研究的方 向。为了解决非期望产出存在的问题，T〇ne[7]将非期望产出
【收稿日期】2017 -04 -04【作者简介】樊璐（1991 一），女，河北衡水人，贵州大学管理学院硕士生，研究方向:物流与供应链、数据包络分析方法及应用第5期樊璐:基于非期望产出SBM区间DEA模型的第三方物流供应商评价35
因素引人SBM模型中，提出了非期望产出SBM模型，不仅解 决了投人产出的松弛性问题，也解决了非期望产出下的效率 评价问题，并最终将该模型应用到某公司供应商评价中，该非 期望产出SBM方法通过非径向角度分析，结合实际生产中产 生的非期望因素，可以更加真实可靠地进行效率评价。以上所提到的DEA模型要求输人输出都是准确数值，这 在现实生产中很难实现。当输人或者输出是区间值时，采用 的DEA方法被称为区间DEA方法[8]，方法中DMU的效率值 是区间数。在现实的供应商评价与选择问题中，由于选择的 指标属性、信息的不完整性以及预测的需要，输人输出数据除 了是准确数值，还有可能是区间值（非准确值包括模糊值、序 数值和区间值，本文只考虑区间值）。研究应用区间DEA方 法进行效率分析的文献[9-12]，大多从其算法和排序方法上进 行改进与优化，或者应用区间DEA方法进行项目投资选择与评价研究。综上所述，已有基于DEA方法的供应商评价文献，不但 存在对非期望产出问题考虑不足的现象，而且缺乏输人输出 存在区间值情况的探讨，更缺乏在供应商的选择与评价中同 时考虑两者存在的研究，因此，本文建立非期望产出SBM区 间DEA模型，并应用于某大型汽车制造企业第三方物流供应 商的评价与选择，与以往文献相比，得到的结果更加真实可 靠，更具有科学性。2非期望SBM区间DEA模型的建立根据T〇ne[7]提出的非期望产出SBM模型，假设需要处理 的生产系统具有n个决策单元DMUs,每个DMU均有3个投 人产出向量:投人* e /T、期望产出/ se flsl以及非期望产出/ E/?2,分别定义成向量矩阵:X= (*,) se/T'F = (yf) se 记1)<"及铲=(：^)^疋2><"，1>0，}*>0，浐>0，生产可能集尸 可以定义为：P= j (x,yg,yb)\x^Xk,yg^Ygk,yl^Ylk,k^Q\ (1) 具有非期望产出的SBM模型为：1 m Sr1i + —-—( ysl — + ys2x0 =xx +s~(2)yb〇 =YbX +Sbf〇=r\- sg ^o,sb^o,sg^o,\^o其中，s是松弛变量，A是权重向量，目标函数值p是关于 ■5严格递减的，且0却矣1。由于模型⑵是非线性规划问题，不利于求解效率值，故 根据Charnes - Cooper的转化思想，将模型（2)转化为线性规 划问题，同时，参考文献[15]区间CCR模型的思想，所得评价结 果由每个DMU的最大效率值与最小效率值构成区间效率，由 此构建非期望产出SBM区间DEA模型，其上界模型与下界模型分别为（3)和(4):min pu =t - —
txu0 =XlA+S- ⑶
tyf = A+sb tyf = YgUA - SgA^0,S^ ^0,Sb^0,Sg^0,t^0
模型(3)中考虑到对决策单元（DMU。）最有利的情况，要 求投人要素最小，期望产出最大，非期望产出最小，求解出的 最优值为DMU。的最大效率值，记为被。
■ L . 1min p -i - — l^~r
…+wU；T时1txL0 =XUA+S- ⑷
tyf =YW A +Sb tyf = YgLA - SgA»0,S-»0,Sl»0,Sg»0,t»0
模型(4)中考虑到对决策单元（DMU。）最不利情况，要求 投人要素最大，期望产出最小，非期望产出最大，求解出的最 优值为DMU。的最小效率值，记为甙。通过以上两个模型求 得的最优值为DMU。的相对效率值区间数[甙，被]，称为 DMU。的区间效率。根据Despotis和Smiriis[17]的区间效率分类方法，将所有 分为 3 类：① £++ = | 皿Rl# =1，7 = 1，2，..-，；1}，若 seS+十，则称为区间DEA有效；② S+ = <1，且 < =1，7+ = 1，2，一，；1}，若£)/1«/。 se S+，则称为区间DEA部分有效；③ S= <1，7 = 1，2，一，；1}，若£)；1«/。££1，则称 aw/。为区间DEA无效。鉴于本文是基于第三方物流供应商的选择与评价，需要 将所有DMU效率值进行有效排序，为企业提供选择最优供应 商的参考。根据梁樑和吴杰[1°]对区间DEA的一种改进的充 分排序方法，即可以将同类别效率进行合理排序。3实证分析以国内某大型汽车制造企业为研究对象，该企业为了实 现其供应商的高效管理，在每个合作期（二年）满后会重新选 择更加优秀的供应商进行合作。所以，本文以该企业轮胎供 应商的评价与选择为例，总共有8个有过合作关系的轮胎第 三方物流供应商可供选择，综合设置评价指标，应用非期望产 出SBM区间DEA模型，对8个供应商进行评价，为该企业选
择合适的供应商提供决策参考。