基于DEA 模型的陕西省物流基础设施效率评价
（一）陕西省物流基础设施效率评价指标体系的建立
投入指标的选取：人力方面课题选择了陕西省从事交通运输、仓储、邮政业的从业人员，指标代码为X1；财力方面课题选择了陕西省在交通运输、仓储、邮政业的投资总额，指标代码为X2；在物力方面课题选择了通过换算陕西省铁路、公路的运输效率的比值来计算线路运输长度，指标代码为X3。
产出指标的选取：物流业产值，作为衡量物流业发展水平的首要指标，可以充分体现出物流效率的有效性，课题选用陕西省物流产业GDP，指标代码为Y1；交通运输货运量，包括各种交通运输方式的货运量的总和，可以充分体现出一个区域的交通运输水平，课题选取陕西省货运量，指标代码为Y2；货运周转量，货物周转的次数与物流效率有着很大的正相关性，课题选取陕西省货运周转量，指标代码为Y3。具体如表1 所示。
表1 物流业的投入与产出指标
在运用DEA 模型进行效率评价时，选取的时间截面可以是一个时间点也可以是一个时间段，课题将陕西省2008—2016年的每一年作为一个决策单元（即DMU1、DMU2……DMU9），对陕西省物流效率进行同比分析。陕西省物流业发展的投入与产出指标选取中，从业人员数、投资额、物流业GDP、货运量和货运周转量的取数来源为2008—2016年陕西省统计年鉴和中国统计年鉴，而换算后的线路运输长度则先计算陕西省铁路、公路的运输效率，得到这两个运输效率的比值，最后再换算成线路运输长度。经过数据收集与整理，陕西省2008—2016年的物流投入产出数据如表2 所示。
表2 陕西省2008—2016年投入与产出表
（二）实证结果及分析
根据表2 的数据，课题采用winQSB 软件中的Linear and Integer Programming 用CCR 和BBC 模型对陕西省物流效率进行计算分析。结果评价标准为：如果投入因素是决策单元可以决定的，而产出因素是不能决定的时，我们分析就可以考虑投入是否能减少，不管产出是否能增加（因为产出是决策单元不可控的因素），如果产出因素是决策单元可以决定的，而投入因素是不能决定的时，我们分析就可以考虑产出是否能增加，不管投入是否能减少（因为投入是决策单元不可控的因素）。对各年的数据分析如下：(https://www.daowen.com)
表3 各年份DEA 分析结果
续表
上表是2008—2016年的投入与产出指标计算结果，结果表明在2008—2019年、2013—2016年纯技术效率与规模效率都达到1.000 的水平，这说明这几年陕西省物流业投入与产出指标达到均衡，也就是说陕西省物流业所投入的资源在这几年被充分利用，又因为综合效率是纯技术效率与规模效率的乘积，因此在这几年，陕西省的物流综合水平也达到DEA有效水平。陕西省在2010—2012年的资源投入并没有获得足够的产出，投入的资源没有得到有效利用，又因为DEA 无效是由纯技术效率与规模效率无效导致的，此时考虑扩大投入是不明智的，应根据具体问题进行分析，不能盲目对相关投入因素进行更改。