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1671-1254(2015)04-0068-08
EvaluatingtheOperationEfficiencyofCityBusEnterprisesBasedonRegressionAnalysisandNetworkDataEnvelopmentAnalysis
GAOZhifang,QINChaochun,PENGDinghong
(InstituteofQualityDevelopment,KunmingUniversityofScienceandTechnologyKunming650093,Yunnan,China)
Abstract:
Urbanbusenterprises,asthemainmanagementbodyofprovidingbusservice,haveanutmostinfluenceonthenormaloperationofthecitythroughthequalityoftheiroperationprocess.Itisofgreatsignificancetohelpbusenterprisesfullyunderstandtheoperationconditionandimprovetheoperationefficiencybyanalyzingtheoperationefficiencyofbusenterprises.Therefore,basedonthenetworkdataenvelopmentanalysistheoryandinlightofthecharacteristicsofcitybusenterprisesoperation,thebusenterprisesoperationprocessisdividedintostepstoanalyzedeeplythekeystepswhichaffecttheoperationefficiencyofbusenterprises.Consideringtheproblemsofunfairefficiencyprocessevaluationcausedbyexternalenvironment,thisarticlepresentamodeltoanalyzetheefficiencyofbusenterpriseswiththehelpofthemultipleregressionanalysisandthenetworkDEAmodelinordertolessentheimpactofexternalenvironmentontheoperationefficiencyevaluation.Finally,theoperationefficiencyofdifferentbusenterprisesfromChinain2011ismeasuredwiththepresentedmodel,andtheanalyzedresultsindicatethatthemethodcannotonlylessentheimpactofexternalenvironmentontheoperationefficiencybutalsoexactlyanalyzetheoperationefficiencyofbusenterprises.
Keywords:
busenterprises;
efficiency;
networkDEA;
externalenvironment
城市公共交通作为维系城市正常运转的基本公共服务之一在促进城市经济发展和提高城市居民生活水平中发挥了重要作用。
随着城市人口数量和汽车拥有量的日益增多交通拥堵、出行不便等城市交通问题日益严重。
相比其他出行方式公共汽车作为城市公共交通的重要组成部分具备了便捷、高效、绿色环保等的优势特点因而大力发展城市公交已成为解决城市交通问题的重要手段之一。
然而,目前许多城市的公交企业运营效率低下导致年年亏损增加了国家财政的负担使得日益增长的公众公交出行需求也无法得到满足。
如何通过对城市公交企业的运营效率进行科学评价以期客观有效地反映城市公交企业运营效率情况对于提高城市公交企业的运营管理,促进城市公共交通系统的持续健康发展具有重要意义。
为此本文将在分析城市公交企业运营特点和相关效率测度模型的基础上构建一套科学、合理的城市公交企业运营效率评价模型进而运用此评价模型对我国2013年22个不同城市公交企业的运营效率评价并在综合分析评价结果的基础上进一步为企业改善运营状况和提高运营效率提出相关建议。
昆明理工大学学报(社会科学版)〖HT5”SS〗第15卷〖SM)〗
第4期高志方覃朝春彭定洪:
基于回归分析与网络DEA的城市公交企业运营效率分析
一、相关文献综述
城市公交企业运营效率评价是指运用一定的方法参照相应的评价准则对公交企业运营过程中的投入产出率的衡量。
数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)由著名的运筹学家Chames和Cooper等[1]第一次提出是一种对多个同类型的具有多输入、多输出的决策单元进行相对效率评价的方法。
由于该方法不需要统一量纲也不需要事先确定权重在处理多输入、多输出问题上比传统的模糊综合评估分析法更具有优势已在城市公交企业效率评价中得到一定应用。
例如:
学者韩艺、葛芳、张国伍分别从经济、时间、客运量、车辆事故和科技等角度设计不同的输入输出组合并利用DEA对11个不同的公交企业的运营效率进行相对有效性测算[2];
Sampaio和Neto等利用DEA对欧洲19个不同的公交系统进行效率评价通过分析和对比这些有效率和无效率的运营体系的特点为无效率的公交体系绩效的改进提供建议[3];
沈小军、陈峻、王晨和杨明、唐攀分别在对南京市和长沙市的公交运营情况分析的基础上[4-5]构建相关评价指标体系并采用DEA进行相应的效率测算。
由于传统的DEA方法将决策单元视为一个黑箱只依据最初的输入和最后的输出来确定决策单元的效率忽略了对输入与输出产生重要影响的中间过程易造成决策信息缺失进而影响效率评价的科学性。
为了能深入剖析决策单元无效率的根源需充分识别影响效率评价的各个环节。
为此,Fare和Grosskopf在改进传统DEA模型基础上进一步提出打开黑箱评价的网络DEA方法[6]。
网络DEA法认为决策单元是一个由多个相互关联的活动过程有机组成的复杂系统每个活动过程有各自的输入输出并通过中间产出相互连接最后形成整个系统的输入与输出因而系统的效率和各个过程效率是相互作用相互影响的。
其后一些学者针对不同的系统类型研究了不同的网络DEA方法如毕功兵、梁?
拧⒀罘嫣岢隽浇锥瓮?
络DEA模型[7];
Yu和Lin提出一种多活动网络DEA模型[8]。
现实中城市公共交通是一个将多种输入转换成多种输出的复杂系统且其效率易受外部运营环境影响[9]传统DEA方法只考虑系统的最初输入和最后输出来进行效率评价过于简单难以充分反映系统运作的机理易造成重要信息缺失而网络DEA则刚好弥补了其不足之处并使决策单元无效率的原因能够得到详细解释在城市公共交通效率评价方面已经引起人们的重视。
学者Yu和Fan结合公交服务非储存性的特点提出了一个包含生产和消费过程的两阶段网络DEA模型求解公交企业的运营效率[10];
Barnum和Tandon等[11]77、Hahn和Kim等对公交路线的运营特点和影响因素进行分析提出修正外部运营环境影响的网络DEA方法对公交企业的运营路线进行效率评价[12]115;
高莹、李卫东、尤笑宇对我国铁路运输企业生产过程进行分解建立了铁路运输企业效率评价指标体系并构建两阶段网络DEA模型求解铁路运输企业的效率[13];
Hahn和Kim等通过分析影响公交企业运营的外部环境因素采用多元回归分析消除外部环境对效率评价的影响建立了多节点网络DEA模型来分析首尔58家公交企业的运营效率[14]。
由上述研究可知网络DEA方法在处理复杂系统运营效率方面具有独特优势而将网络DEA方法运用到我国城市公交企业运营效率评价的国内文献并不多考虑到我国城市公交企业运营系统的复杂性本文在结合我国城市公交企业运营特点的基础上构建相应城市公交企业效率评价指标体系同时考虑外部环境因素对效率评价的干扰为确保效率评价的公平性构建多元回归分析与网络DEA集成的评估模型并用该模型对我国2013年22个不同城市公交企业的运营效率进行评价分析验证本方法的科学合理性。
二、城市公交企业运营效率评价指标体系的构建
城市公交企业可视为具有多个输入、输出及相互关联的活动过程组成的复杂系统。
其运营效率反映了一定时期内投入与产出比率的合理性效率高意味着能用较小的投入,如人员、车辆、燃料等,获得较高的产出,如营收、运量、车公里等。
对于复杂系统进行效率评价不仅要保证评价结果的科学性、合理性还要使评价结果有助于企业认清自身的运营状况识别运营低效率的原因为其改善自身运营效率提供指导建议。
基于以上分析通过采用网络DEA模型对城市公交企业的运营效率进行评价并将复杂系统分解为若干个相互关联的子过程。
通过分析各子过程的运作效率来衡量该系统的整体运营效率能更深入地剖析导致其效率低下的根源且在评价时注重对每一个决策单元进行优化。
通过既定的投入产出的数据获得最优的权重和相对效率分值从而解决了评价的主观性强的问题使效率评价更客观、科学、合理地展开。
由于城市公交企业提供的服务具有不可储存性即服务的生产和消费同时进行。
因此,城市公交服务的生产和消费过程在时间和空间上同时并存且相互作用。
生产过程是通过公交企业利用各种资源来生产公交服务生产资源的利用情况对公交企业的运营效率产生很大影响。
生产效率则可从投入角度有效反映城市公交企业的运营效率而消费过程则指公交企业提供的服务被利用的情况消费结果直接反映了公交企业运营效果的好坏。
通过衡量消费过程中公交企业所提供的服务有效利用情况即服务效率则可从产出角度有效地反映公交企业的运营效率。
由此可认为公交企业运营效率的高低是生产效率和服务效率共同作用的结果。
为此结合上述分析的城市公交企业运营效率的结构特征和网络DEA模型特点将城市公交企业的运营过程分解为生产和消费两个子过程。
这两个子过程同时进行且通过中间产出来紧密联系即生产过程的输出为消费过程的输入。
此外由于消费过程一部分可由公交企业控制另一部分则是受运营环境的影响。
为保证运营效率评价的客观性和公平性在效率评价前将采用多元回归分析对可能影响城市公交企业运营效率的外部运营环境进行识别并消除外部环境的影响。
鉴于此本文基于网络DEA模型的城市公交企业运营效率评价框架(如图1所示)进行指标体系的构建研究。
张云平1;
S*2;
X*
在使用网络DEA计算相对效率时识别投入、中间产出、最终产出变量非常关键。
因而在上述构建的基于网络DEA模型的公交企业的效率评价框架中需确定相应的输入、中间产出、最终输出指标。
现有关公交效率的评价指标种类繁多、覆盖面广这些指标的选择没有广泛统一的标准不同的研究者会设计不同的投入产出变量组合但从根本上是根据所选用的DEA模型对指标的要求来选取的。
网络DEA评价模型中输入、中间产出、最终输出指标确定的基本要求主要有:
指标体系的构建要能体现评价对象的素质特征能全面地反映评价的目的和内容;
所选择的评价指标必须满足综合性和科学性、可获得性以及可度量性、独立性与代表性等原则;
各个子过程的输入输出指标的选择要能体现各子过程间以及子过程与整体系统间的相互作用关系。
为确保城市公交企业效率评价的准确性将在考虑以上指标体系确定的基本要求的基础上全面系统地构建科学合理、可操作的评价指标体系。
该指标体系的构建流程为:
通过相关资料的查阅,提炼城市公交服务的特点分析城市公交企业的运营流程对运营过程进行分解并构建相应的效率评价框架;
在分析相关文献基础上对有关公交企业运营效率评价的相关指标进行汇总结合效率评价框架中各子过程的运营特点和效率评价目的,初步筛选相应的指标;
在与专家讨论的基础上对初选指标进行完善与修改使所构建的城市公交企业效率评价指标体系科学合理。
输入变量是指用于提供公交服务所消耗的资源普遍认为输入指标由资本、能耗和劳动力决定。
在研究中,资本指标通常用投入运营的公交车辆数来表征能源成本一般被用来衡量能源消耗劳动力指全日制工作人员数。
本文以运营车辆数、能源成本和劳动力为生产过程的输入指标。
中间产出是生产过程的输出同时也是消费过程的输入。
考虑公交服务生产和消费是同时进行且密切联系联系的纽带为行驶中的车辆本文以公交车辆运行的车公里数作为中间产出来连接生产和消费过程。
最终输出变量是一些用以衡量公交服务效果的指标以日均客运量、乘客满意度和CO2排放量为输出指标。
公交企业具有商业性和公益性的特点企业性质决定了不能只用一方面的效益来衡量自身的运营效果从公交企业自身获得经济效益、乘客获得服务效益和社会效益三个角度选择输出指标可以实现多个目标的综合运营效率评价体现了公交企业运营的本质特点。
日均客运量作为公交企业获得经济效益的产出是运营收入的表征指标其数量多少直接反映了公交企业的收入情况;
乘客满意度作为乘客获得服务效益的产出主要衡量公交企业能否准时、快速、安全地提供便捷舒适的公交服务是运营质量好坏的一个关键因素;
CO2的排放量是城市公交企业带来的社会效益的产出指标城市公交作为公益性事业也需考虑其带来的社会效益包括空气污染、噪声污染、自然资源的消耗等考虑到数据的可收集性本文从空气污染角度以尾气排放中的主要成分CO2的排放量表示。
影响公交企业运营效率的外部运营环境是指在短期内公交服务生产者难以直接控制的社会经济因素而大部分社会经济因素的复杂影响大体上最终能反映在公交客流的需求变化上。
相关文献[11-12](851123),[14]已表明人口因素对公交客运量存在明显的直接影响人口数量多的地区人们乘坐公交出行的可能性越大这一地区的公交企业的日均客运量就会增多其相对运营效率则有可能会偏高;
反之人口数量少的地区企业日均客运量相对较少相对运营效率则会偏低。
人口因素可在较大程度上反映影响公交企业运营效率的外部运营环境因而本文以地区人口数量指标表征外部运营环境。
综上所述本文所构建的输入指标、中间产出指标、最终输出指标和外部运营环境指标如表1所示:
三、模型构建
在评价公交企业的运营效率时外部环境影响是客观存在的为了消除外部环境因素对效率评价的影响保证效率评价的公平性和客观性通过多元回归分析修正外部运营环境影响将消除外部环境变量影响后的输入输出用于网络DEA的计算。
该方法主要分为两个步骤具体如下:
(一)修正外部环境影响的多元回归分析
xi(i=1,2,3)为本文城市公交企业生产过程的输入变量yj(j=1,2,3)为消费过程的输出变量z1为环境变量中间产出y0既是输入也是输出变量为厘清输出变量与输入变量和环境变量之间的相互关系对每一输出变量在所有输入变量和环境变量上进行多元回归分析则回归模型如下:
yj=α+β1x1+β2x2+β3x3+β4y0+γ1z1,j=0,1,2,3〖JY〗
(1)
将受外部环境因素影响的每一个输出进行调整即:
y′j=yj-γ1z1〖JY〗
(2)
当外部环境变量的影响被消除后输入才能更有效地转化成输出。
(二)构建城市公交企业运营效率评价网络DEA模型〖HTSS〗
从成本效益角度讲以最小的输入获得最大输出,是公交企业追求的最理想运营状态。
本文以同时最小化输入和最大化最终输出为目标采用生产过程为输入导向消费过程为输出导向。
在前文确定的输入、输出指标中由于输出指标CO2的排放量是反向变量其值越小越好为了不与所设目标冲突因此假设在其数值保持不变的情况下使输入最小化并且假设各个阶段都是规模收益不变的。
结合本文3个输入变量、1个中间变量、3个输出变量构造如下网络DEA效率评价模型:
设有n个城市公交企业每个企业分别代表一个决策单元DMUk(k=1,2,3,…,n)xki(i=1,2,3),表示第k个决策单元在生产过程中第i个输入量。
其中:
xk1、xk2、xk3分别表示第k个决策单元劳动力、车辆、能源成本投入值,yk0代表第k个决策单元在生产过程中产生被其消费过程消耗的中间产出车公里数,ykj(j=1,23)代表第k个决策单元在消费过程中的第j个输出量其中yk1、yk2、yk3分别表示第k个决策单元日均客运量、乘客满意度、CO2排放量的产出情况则第m个决策单元的运营效率Em可通过以下公式求解:
(二)效率评价过程及结果分析
通过多元回归模型分析每一个输出与所有输入和外部运营环境变量之间的关系如表3所示在5%的显著性水平下所求得的回归系数在统计上是显著的。
然而,外在变量人口数量和最终的产出日均客运量具有一定的相关性,且是正相关。
为了保证评价能在公平的条件下实行进行网络DEA运算时需先消除环境因素对产出带来的影响对最终产出日均客运量进行调整调整方法见公式(4)调整结果如表4所示:
在此阶段上文所述的网络DEA模型将用来求解22个决策单元的效率利用matlab编程求解了4种效率的得分即调整后决策单元的生产效率、调整后的服务效率、调整后的综合效率、未调整前的综合效率然后对结果进行分析比较结果如表5所示:
由表5可知综合效率得分为1,代表决策单元是相对有效的而大于1代表决策单元相对无效。
因为受外部环境的影响调整前后的效率得分有一定的差距。
调整前决策单元8、12、15、18、19是相对有效的调整后为相对无效说明环境因素对其存在着有利影响使其效率提高;
决策单元3、4、10、14、16、21、22在没有消除其环境影响时是相对无效的消除环境对其的不利影响后决策单元的效率则为相对有效。
由此可见,环境因素是一个影响效率评价准确性的重要因素唯有识别并消除主要外部环境对效率评价的影响才能保证效率评价的公平性和准确性。
由表5还可知调整后生产效率分值等于1,则表明该决策单元生产过程是相对有效的大于1则为相对无效。
调整后服务效率分值为1,表明该决策单元的消费过程是相对有效小于1为相对无效。
通过比较调整后的生产效率、服务效率和综合效率我们可以知道:
凡是调整后综合效率值为1的决策单元其生产过程和消费过程都是有效的如决策单元3、4、10、14、16、21、22。
调整后综合效率值大于1的决策单元有三种情况:
一是生产过程有效而消费过程无效如决策单元8、12、18、19;
二是生产过程无效而消费过程有效如决策单元6、13、15;
三是生产过程和消费过程均相对无效如决策单元1、2、5、7、9、11、17、21。
对于第一种情况管理者应该把更多的精力投在提高服务效率上通过提高公交服务质量来提高所生产的服务的使用率提高运营技术来减少污染物的排放进而来提高企业的综合效率;
对于第二种情况管理者应该保持现有的服务水平通过努力减少生产过程的投入来提高生产效率;
对于第三种情况管理者则要两手抓不仅要努力减少生产的投入还要努力提高运营的服务质量。
由此可见相比传统模型把整个系统看成是一个单一的整体网络DEA把系统分解为多个过程组成求解各子过程的运营效率更能详细解释决策单元无效率的原因并能快速制定相应的对策来提高整体运营效率。
五、结论
通过结合公交企业商业性和公益性的特点将公交企业运营过程进行分解并构建了兼顾多方目标的综合评价指标体系使公交企业经营者不仅关注自身的资源利用情况还考虑服务质量的好坏以及污染物排放的社会责任;
同时提出一种多元回归分析与网络DEA相结合的城市公交企业效率分析方法;
最后采用所构建的模型对我国2013年22个不同城市的公交企业进行运营效率测算并通过与未修正环境影响的网络DEA模型对比分析。
分析及比较结果表明,本文所构建的模型能有效减小外部环境对效率评价的干扰结果更为客观真实。
此外该模型通过求解还可进一步分析企业生产过程和消费过程的经营情况对整体运营状况的影响识别出运营相对无效率是生产过程无效还是消费过程无效导致有助于公交企业结合各子过程的效率情况分清主次有重点地制定改善计划来快速提高其运营效率。
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