低碳经济下中国省域物流业效率评价——基于三阶段DEA及K-means聚类分析法

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.12.045

湖北农业科学 ›› 2020, Vol. 59 ›› Issue (12): 206-212.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.12.045

低碳经济下中国省域物流业效率评价——基于三阶段DEA及K-means聚类分析法

苏贵影, 乔竹

中北大学经济与管理学院,太原 030010

收稿日期:2019-07-27 发布日期:2020-08-26
通讯作者: 乔竹（1993-）,女,山西晋中人,在读硕士研究生,研究方向为物流工程,（电话）13068001022（电子信箱）494542984@qq.com。
作者简介:苏贵影（1968-）,女,福建永春人,副教授,硕士,主要从事信息管理与信息系统、物流管理等研究,（电话）13835115423（电子信箱）316545475@qq.com
基金资助:
2018年山西省哲学社会科学资助项目

Efficiency evaluation of China's provincial logistics industry under low carbon economy：Based on three-stage DEA and K-means cluster analysis methods

SU Gui-ying, QIAO Zhu

College of Economics and Management, North University of China, Taiyuan 030010, China

Received:2019-07-27 Published:2020-08-26

摘要/Abstract

摘要： 根据2009—2016年全国30个省（市、自治区）物流业数据,基于低碳经济的发展理念,将能源消耗量和碳排放量引入投入变量,采用三阶段DEA模型对物流业效率进行评价。结果显示,全国物流业总体发展水平不高,仍处于规模效率递增阶段,且各地区发展水平存在差异。为有效提高全国物流业效率,以纯技术效率和规模效率为标准对全国30个省（市、自治区）进行K-means聚类分析,并根据不同类别物流业的发展水平,提出相应建议和对策。

关键词: 低碳, 物流业, 效率评价, 三阶段DEA, K-means聚类

Abstract: According to the 2009—2016 national logistics data of 30 provinces （city, autonomous regions）, based on the development concept of low carbon economy, the energy consumption and carbon emissions is input variables, the three-stage DEA model is used to evaluate the efficiency of the logistics industry. The results showed that the overall development level of China was not high, the logistics industry was still in the stage of increasing scale efficiency, there were differences in the development level of different regions. To effectively improve the efficiency of the logistics industry, pure technical efficiency and scale efficiency for the standard, the k-means cluster analysis was carried out for 30 provinces （city, autonomous regions） in China, and put forward corresponding suggestions and countermeasures according to the development level of different types of logistics industry.

Key words: low carbon, logistics industry, efficiency evaluation, three-stage DEA, K-means cluster

中图分类号:

F223

苏贵影, 乔竹. 低碳经济下中国省域物流业效率评价——基于三阶段DEA及K-means聚类分析法[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(12): 206-212.

SU Gui-ying, QIAO Zhu. Efficiency evaluation of China's provincial logistics industry under low carbon economy：Based on three-stage DEA and K-means cluster analysis methods[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2020, 59(12): 206-212.

参考文献

[1] CHARNES A,COOPER W W,RHODES E.Measuring the efficiency of decision making units[J]. European journal of operational research,1978,2(6):429-444.
[2] FRIED HO, 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(1-2):157-174.
[3] 王博,祝宏辉,刘林. 我国“一带一路”沿线区域物流效率综合评价——基于三阶段DEA模型[J]. 华东经济管理,2019,33(5):76-82.
[4] 王琴梅,谭翠娥. 对西安市物流效率及其影响因素的实证研究——基于DEA模型和Tobit回归模型的分析[J]. 软科学,2013,27(5):70-74.
[5] 李永林. 基于DEA的我国低碳物流效率研究[J]. 中国市场,2014(27):23-25.
[6] 孟魁. 基于三阶段DEA方法的中部六省物流效率评价[J]. 统计与决策,2014(2):57-60.
[7] 唐建荣,卢玲珠. 低碳约束下的物流效率分析——以东部十省市为例[J]. 中国流通经济,2013,27(1):40-47.
[8] 汪首元,崔玉姣,马伟中,等. 基于K-均值聚类的沥青路面使用性能评价[J]. 公路交通科技(应用技术版),2019,15(2):16-18.
[9] 董骐瑞. k-均值聚类算法的改进与实现[D]. 长春:吉林大学,2015.
[10] 李国俊,张娜. 基于灰色聚类分析的新疆区域物流发展水平评价研究[J]. 铁道运输与经济,2015,37(2):37-42.
[11] 王道平,李锋,程蕾. 我国农产品物流模式的实证研究——基于各省市的聚类分析法[J]. 财经问题研究,2011(2):108-113.
[12] 金芳芳,黄祖庆,虎陈霞. 长三角城市群物流竞争力评价及聚类分析[J]. 科技管理研究,2013,33(9):183-187.
[13] 高学东,谷淑娟,白尘,等. 考虑物流配送路网结构及配送量约束的客户聚类算法[J]. 系统工程理论与实践,2012,32(1):173-181.
[14] 张诚,喻琴,张志坚. 低碳环境下中国物流业效率评价研究[J]. 铁道运输与经济,2015,37(1):72-79.
[15] 董锋,徐喜辉,韩宇. 低碳约束下的全国省际物流业效率研究[J]. 华东经济管理,2016,30(5):86-91.
[16] 张惠琴,尚甜甜. 高校科研创新效率对比分析——基于全国30个省份的面板数据[J]. 科研管理,2015,36(S1):181-186.
[17] 张娇,殷群. 我国企业孵化器运行效率差异研究——基于DEA及聚类分析方法[J]. 科学学与科学技术管理,2010,31(5):171-177.

低碳经济下中国省域物流业效率评价——基于三阶段DEA及K-means聚类分析法

Efficiency evaluation of China's provincial logistics industry under low carbon economy：Based on three-stage DEA and K-means cluster analysis methods

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[1]	张荣兵, 曹钟鑫, 叶苗, 罗煜, 尹双双, 李璇. 十堰市畜牧业碳源碳汇测算及低碳发展的技术路径和生态策略[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(11): 34-40.
[2]	孙吴婕, 王蕾. 考虑非期望产出与外部管理环境下的农业生产效率及其地区分异研究[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(11): 214-220.
[3]	杜雯. 基于熵值法的长江经济带低碳农业发展水平评价[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(10): 234-239.
[4]	彭文治. 生态旅游经济和低碳绿色发展水平的耦合协调发展研究——以C省为例[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(3): 180-184.
[5]	曹斌, 李炳军. 基于系统动力学的河南省农业碳排放研究[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(24): 64-69.
[6]	王紫薇, 徐辉. 乡村振兴背景下小农户生产经营影响因素实证分析——以江汉平原为例[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(23): 222-228.
[7]	尚丽. 低碳视角下陕西省粮食生产率评价及影响因素研究——基于Malmquist-Luenberger指数模型[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(10): 192-198.
[8]	卢华杉, 吴丹, 毛德华. 华容县土地利用结构碳效应核算与低碳优化[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(3): 50-55.
[9]	梅延拓, 黄灵海. 中国海洋经济绿色发展效率评价研究[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(2): 189-196.
[10]	张鲁云, 孟祥金, 郑炫, 杨怀君. 大功率拖拉机配套犁具减租降耗机理分析[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(14): 129-132.
[11]	花菲菲. 基于“三生同步”的陕西省乡村旅游低碳化路径研究[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(13): 181-183.
[12]	张颂心. 中国农业碳排放量测算及影响因素分析——基于省级面板数据的研究[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(1): 60-64.
[13]	陈聪聪, 马向平. “一带一路”沿线省际科技创新效率评价及影响因素分析[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(6): 198-202.
[14]	李小军. 城镇化水平对能源消费结构的作用机制研究[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(22): 193-198.
[15]	郭瑞洁, 石薛桥, 段宇洁. 山西省低碳竞争力实证评价研究[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(3): 125-131.