趙佳欣 宋良榮

摘 要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展催生了新的商業(yè)模式和增長(zhǎng)動(dòng)力，重塑了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)格局。企業(yè)的創(chuàng)新水平逐漸成為生存和發(fā)展的重要因素。物流業(yè)作為流通企業(yè)的分支，有效運(yùn)用創(chuàng)新技術(shù)能夠改善企業(yè)管理效率形成現(xiàn)代化組織。通過(guò)運(yùn)用五力模型詳細(xì)分析快遞行業(yè)現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，利用先進(jìn)科技創(chuàng)新技術(shù)助力其降本增效，已成為物流企業(yè)努力打造的新競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。接著對(duì)快遞行業(yè)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，發(fā)現(xiàn)關(guān)于快遞行業(yè)的創(chuàng)新效率研究相對(duì)較少。引入數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平作為投入變量，采用DEA方法探究快遞企業(yè)創(chuàng)新效率現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)行業(yè)整體創(chuàng)新效率較低。最后提出快遞行業(yè)提升創(chuàng)新績(jī)效的措施，為物流企業(yè)創(chuàng)新技術(shù)和業(yè)務(wù)模式、建設(shè)成為現(xiàn)代物流提供參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)字技術(shù)；創(chuàng)新效率；快遞企業(yè)；五力模型；DEA

中圖分類(lèi)號(hào)：F253；F49文獻(xiàn)標(biāo)志碼：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.10.012

Abstract： The development of the digital economy has given rise to new business models and growth drivers， reshaping the traditional industrial landscape. The innovation level of enterprises has gradually become an important factor for survival and development. Logistics being a branch of the distribution enterprise， the effective use of innovative technology can improve enterprise management efficiency to form a modern organisation. This paper uses Five Forces Model to analyse the current situation of the express delivery industry in detail， and finds that the industry is highly competitive， that using advanced scientific? and technological innovations to help it reduce costs and increase efficiency has become a new competitive advantage that the logistics enterprise strives to create. Then the paper sorts out the relevant literature on the express delivery industry and finds that there are relatively few studies on the innovation efficiency of the express delivery industry. Introducing the level of digital technology application as an input variable， the DEA method is used to explore the current situation of innovation efficiency of express delivery enterprises， and it is found that the overall innovation efficiency of the industry is low. Finally， the measures to improve the innovation performance of express industry are proposed to provide references for logistics enterprises to innovate technology and business model and to become modern logistics.

Key words： digital technology; innovation efficiency; express enterprises; Five Forces? Model; DEA

0? ? 引? ? 言

當(dāng)前處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，電子商務(wù)、人工智能、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用不斷推動(dòng)物流業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。2022年5月國(guó)務(wù)院發(fā)布《“十四五”現(xiàn)代物流發(fā)展規(guī)劃》，是現(xiàn)代物流領(lǐng)域首份國(guó)家級(jí)的五年規(guī)劃，表明推動(dòng)物流行業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)具備國(guó)家戰(zhàn)略意義。流通領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新是流通現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵[1]，物流業(yè)作為流通企業(yè)的一個(gè)分支，有效運(yùn)用創(chuàng)新技術(shù)能夠改善企業(yè)管理效率形成現(xiàn)代化組織。隨著我國(guó)電子商務(wù)的高速發(fā)展，快遞服務(wù)也迎來(lái)了高速的發(fā)展時(shí)期，然而對(duì)于大部分物流企業(yè)而言，如何充分將創(chuàng)新投入有效轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出，仍是亟待解決的問(wèn)題。國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者采用DEA及其衍生模型對(duì)物流企業(yè)效率開(kāi)展測(cè)度。史成東等[2]、李曉梅等[3]、采用CCR-DEA評(píng)價(jià)物流企業(yè)的綜合績(jī)效；Min等[4]采用DEA對(duì)第三方物流企業(yè)績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。徐廣姝等[5]運(yùn)用DEA-ANP模型，從主觀和客觀的角度，研究?？谑锌爝f企業(yè)營(yíng)業(yè)效率[5]。江兵等[6]運(yùn)用拓展的DEA模型對(duì)合肥市物流企業(yè)的能源利用效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。目前大多數(shù)物流企業(yè)的效率評(píng)價(jià)集中在綜合效率，少數(shù)文獻(xiàn)研究其服務(wù)效率、營(yíng)業(yè)效率和能源利用效率，對(duì)物流企業(yè)創(chuàng)新效率的評(píng)價(jià)較少，因此本文結(jié)合行業(yè)宏觀環(huán)境對(duì)快遞企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

本文可能的貢獻(xiàn)有：第一，運(yùn)用五力模型詳細(xì)分析快遞行業(yè)現(xiàn)狀。第二，結(jié)合企業(yè)深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景，引入數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平作為投入變量，探究快遞企業(yè)創(chuàng)新效率的現(xiàn)狀。第三，針對(duì)性地提出快遞行業(yè)提升創(chuàng)新績(jī)效的措施，為建設(shè)現(xiàn)代物流提供參考。

1? ? 行業(yè)分析

1.1? ? 行業(yè)發(fā)展情況

如圖1所示，我國(guó)快遞行業(yè)主要經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段，首先，2006年隨著電子商務(wù)的產(chǎn)生，不少民營(yíng)快遞打破EMS的壟斷進(jìn)入市場(chǎng)。2011—2020年處于成長(zhǎng)階段，快遞規(guī)模不斷擴(kuò)張，業(yè)務(wù)量不斷增加，競(jìng)爭(zhēng)也更加激烈，不少尾部企業(yè)陸續(xù)退出。2020年至今，行業(yè)集中度持續(xù)提升，頭部企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇。根據(jù)招商證券行業(yè)研究報(bào)告顯示，目前中國(guó)快遞行業(yè)正在從集中階段邁向寡頭壟斷階段。

隨著我國(guó)電子商務(wù)的高速發(fā)展，快遞服務(wù)作為線上交易流程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也隨之迎來(lái)了高速的發(fā)展時(shí)期，2018—2022年快遞業(yè)務(wù)總量增長(zhǎng)較為明顯。根據(jù)國(guó)家郵政局統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，2009年全年我國(guó)快遞業(yè)務(wù)總量為15.58億件，經(jīng)過(guò)十年的發(fā)展，2018年度國(guó)內(nèi)快遞業(yè)務(wù)總量已達(dá)到507.1億件，是2009年的約32.5倍。2022年度國(guó)內(nèi)快遞業(yè)務(wù)總量1 105.8億件，同比增長(zhǎng)2.1%，較前一年的增長(zhǎng)率有較大幅度的下降。同時(shí)，近5年快遞業(yè)務(wù)收入逐年遞增，其中2022年快遞收入實(shí)現(xiàn)10 566.7億元，同比增長(zhǎng)2.3%，占行業(yè)總收入的比重為78.2％，比上年下降了3.5個(gè)百分點(diǎn)。順豐、“三通一達(dá)”等民營(yíng)快遞公司業(yè)務(wù)量占我國(guó)快遞市場(chǎng)總量 90%以上，是我國(guó)快遞市場(chǎng)的主要企業(yè)。

1.2? ? 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析

通過(guò)波特五力模型對(duì)快遞行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)情況進(jìn)行分析。波特五力模型是邁克爾·波特（Michael Porter）于20世紀(jì)80年代初提出的。他認(rèn)為行業(yè)中存在著決定競(jìng)爭(zhēng)規(guī)模和程度的五種力量，這五種力量綜合起來(lái)影響著產(chǎn)業(yè)的吸引力以及現(xiàn)有企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略決策。

通過(guò)對(duì)快遞行業(yè)進(jìn)行五力競(jìng)爭(zhēng)分析（見(jiàn)圖2）發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)較為激烈，上游增量需求趨緩、自身成本下行空間有限，頭部快遞企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度提升。物流企業(yè)需要利用先進(jìn)物流技術(shù)應(yīng)用推動(dòng)客戶供應(yīng)鏈數(shù)字化變革，助力其降本增效，打造新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。Arrow提出市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新[7]。技術(shù)進(jìn)步、資源環(huán)境的變化都使得物流企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)日益頻繁，那么其創(chuàng)新效率又如何呢？本文為解決這一問(wèn)題展開(kāi)研究。

2? ? 文獻(xiàn)綜述

2.1? ? 物流效率相關(guān)研究

國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者采用DEA及其衍生模型對(duì)物流企業(yè)效率開(kāi)展測(cè)度。美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes等1978年首次提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA），這是一種以相對(duì)效率為基礎(chǔ)，利用線性規(guī)劃的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，通過(guò)一個(gè)介于“最壞”（0）和“最好”（1）之間的標(biāo)量對(duì)有可比性決策單元的投入和產(chǎn)出進(jìn)行評(píng)價(jià)，最突出的優(yōu)勢(shì)就是可以處理多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出，同時(shí)在計(jì)算時(shí)非常具有客觀性[8]。

關(guān)于物流效率的研究主要涉及以下幾個(gè)方面。使用DEA對(duì)物流綜合效率進(jìn)行評(píng)價(jià)：史成東等[2]、李曉梅等[3]、采用CCR-DEA評(píng)價(jià)物流企業(yè)的績(jī)效；謝文佳運(yùn)用傳統(tǒng)的DEA模型對(duì)我國(guó)5家快遞物流企業(yè)的動(dòng)態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度，分析其無(wú)效的原因并提出對(duì)策[9]；王博等采用三階段DEA對(duì)“一帶一路”附近地區(qū)的物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)[10]；國(guó)外學(xué)者M(jìn)in 等[4]采用數(shù)據(jù)包絡(luò)對(duì)第三方物流企業(yè)的績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。秦雯等運(yùn)用超效率三階段DEA模型測(cè)度珠江西岸物流產(chǎn)業(yè)的效率，并利用隨機(jī)前沿分析探究其效率影響因素[11]。樂(lè)小兵等通過(guò)DEA中的CCR模型測(cè)量廣西省的物流服務(wù)效率[12]；徐廣姝等[5]運(yùn)用DEA-ANP模型，集合主觀和客觀的角度，以海口市快遞企業(yè)營(yíng)業(yè)部為研究對(duì)象，研究其快遞營(yíng)業(yè)效率。江兵等[6]運(yùn)用拓展的DEA模型對(duì)合肥市物流企業(yè)的能源利用效率進(jìn)行評(píng)價(jià)?？芍壳按蠖鄶?shù)關(guān)于物流企業(yè)的效率評(píng)價(jià)集中在綜合效率，少數(shù)文獻(xiàn)研究其服務(wù)效率、營(yíng)業(yè)效率和能源利用效率，對(duì)物流企業(yè)創(chuàng)新效率的評(píng)價(jià)較少。

2.2? ? 創(chuàng)新效率指標(biāo)選擇

創(chuàng)新效率，也被稱(chēng)為創(chuàng)新績(jī)效，被定義為某些經(jīng)濟(jì)體（例如企業(yè)、產(chǎn)業(yè)或者其他部門(mén)）開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)的效率、產(chǎn)出的效果和對(duì)經(jīng)濟(jì)體商業(yè)成功的貢獻(xiàn)[13]。測(cè)量創(chuàng)新效率的方法主要有多指標(biāo)體系法、隨機(jī)前沿分析和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）作為一種非參數(shù)的方法，不受參數(shù)結(jié)構(gòu)約束、數(shù)據(jù)量需求小并且結(jié)果易于理解，因此不少學(xué)者運(yùn)用DEA及其衍生模型對(duì)區(qū)域或產(chǎn)業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新效率的計(jì)量[14]。采用DEA方法最重要的就是要找到恰當(dāng)?shù)漠a(chǎn)出指標(biāo)和投入指標(biāo)。投入指標(biāo)一般從人、財(cái)、資源等方面考慮，參考已有文獻(xiàn)，產(chǎn)出指標(biāo)根據(jù)研究主題盡可能選擇已經(jīng)公認(rèn)的數(shù)據(jù)作為指標(biāo)。如表1所示。

在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，不少物流企業(yè)通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)的管理效率，促使企業(yè)提升和保持核心競(jìng)爭(zhēng)力[15]。參考2016年G20峰會(huì)關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指以使用數(shù)字化的知識(shí)和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動(dòng)力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、營(yíng)銷(xiāo)和渠道等全過(guò)程，不僅指數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，也涉及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化[16]，將新興技術(shù)應(yīng)用于傳統(tǒng)行業(yè)中，推動(dòng)傳統(tǒng)企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值優(yōu)勢(shì)。組織由于數(shù)字技術(shù)的持續(xù)滲透一定程度上能夠促使其他利益相關(guān)者深度參與到創(chuàng)新過(guò)程中，拓寬組織的創(chuàng)新邊界[17]。因此，本文通過(guò)引入數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度作為衡量企業(yè)創(chuàng)新效率的創(chuàng)新投入指標(biāo)。

暫時(shí)還未有廣受認(rèn)可的指標(biāo)衡量企業(yè)的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平，正式文件中某一關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率可能與企業(yè)對(duì)其的重視程度相關(guān)，因此對(duì)上市公司的年報(bào)采用文本分析統(tǒng)計(jì)相關(guān)詞頻[18–20]，以衡量某些不可量化的指標(biāo)[21-22]。陳守明等為了使變量更精確，在統(tǒng)計(jì)累計(jì)詞頻的基礎(chǔ)上除以年報(bào)的總詞數(shù)消除年報(bào)長(zhǎng)度差異性的影響[23]。但是通過(guò)統(tǒng)計(jì)相關(guān)數(shù)字技術(shù)的詞頻反映數(shù)字水平太過(guò)于表面，沒(méi)辦法深入了解實(shí)際的情況。而且簡(jiǎn)單地統(tǒng)計(jì)詞頻可能會(huì)忽略詞語(yǔ)的上下文聯(lián)系和語(yǔ)義含義，導(dǎo)致誤導(dǎo)性的結(jié)論。財(cái)政部于2023年8月1日印發(fā)了《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會(huì)計(jì)處理暫行規(guī)定》，規(guī)范企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會(huì)計(jì)的處理，雖然未對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)給出明確的定義，但也有不少學(xué)者展開(kāi)相關(guān)研究。本文關(guān)于數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平的定義借鑒周洲等[24]、張永珅等[25]、祁懷錦等[16]的做法，以上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露的年末無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)中與數(shù)字技術(shù)相關(guān)部分占企業(yè)資產(chǎn)總額的比例作為其代理變量，其中與數(shù)字技術(shù)相關(guān)部分參考趙宸宇構(gòu)建的企業(yè)數(shù)字化關(guān)鍵詞[26]。 Birch等學(xué)者認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代下，用戶數(shù)據(jù)作為企業(yè)資產(chǎn)也可以為企業(yè)績(jī)效做出貢獻(xiàn)[27]，因此本文將客戶關(guān)系考慮在內(nèi)。具體地結(jié)合郵政業(yè)企業(yè)，當(dāng)無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)目中包含“軟件”“客戶關(guān)系”等時(shí)，認(rèn)為該明細(xì)為“數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)無(wú)形資產(chǎn)”，計(jì)算多項(xiàng)明細(xì)的總和占總無(wú)形資產(chǎn)的比例，即為企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)程度的代理變量。

3? ? 快遞企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)

3.1? ? 模? ? 型

3.1.1? ? DEA-BCC模型

DEA-BCC模型由美國(guó)學(xué)者Banker等在1984年提出[28]，BCC模型是對(duì)CCR模型的改進(jìn)，不僅將固定規(guī)模報(bào)酬的假設(shè)放寬為變動(dòng)規(guī)模報(bào)酬，而且還可以將CCR所求的效率值進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率的乘積，方便找到效率不足的原因[29]。

根據(jù)對(duì)效率的測(cè)量方式不同，DEA模型包含投入導(dǎo)向、產(chǎn)出導(dǎo)向和非導(dǎo)向。投入導(dǎo)向強(qiáng)調(diào)在不減少產(chǎn)出的情況下，最小化投入；產(chǎn)出導(dǎo)向關(guān)注在不增加投入時(shí)，產(chǎn)出最大；非導(dǎo)向模型同時(shí)從投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面測(cè)量。本文選擇投入導(dǎo)向 ，因?yàn)橥度雽?dǎo)向的DEA方法關(guān)注的是企業(yè)將輸入資源轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的能力。在創(chuàng)新效率測(cè)算中，用投入導(dǎo)向的DEA方法能夠幫助我們?cè)u(píng)估企業(yè)在給定資源投入下的創(chuàng)新產(chǎn)出效率。

其中，為第j個(gè)公司DMUj0的效率值，為投入變量，為產(chǎn)出變量，、分別為投入、產(chǎn)出松弛變量，為輸入、輸出指標(biāo)值的權(quán)系數(shù)。

3.1.2? ? Malmquist指數(shù)

Malmquist指數(shù)是一種非參數(shù)的技術(shù)效率變化指標(biāo)，用于測(cè)量單位的技術(shù)效率在時(shí)間間隔內(nèi)的改變。該指數(shù)基于DEA模型，比較了兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)上單位的相對(duì)效率，通過(guò)比較兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的單位生產(chǎn)可能集之間的差異來(lái)評(píng)估單位生產(chǎn)率的變化。

3.2? ? 指標(biāo)及數(shù)據(jù)

3.2.1? ? 指? ? 標(biāo)

通過(guò)第二部分文獻(xiàn)綜述部分，得出本文研究所選的指標(biāo)（如表2所示）。

3.2.2? ? 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的研究對(duì)象是上市郵政業(yè)企業(yè)，考慮到相關(guān)公司的上市時(shí)間和數(shù)據(jù)的可得性，時(shí)間跨度為2018—2022年，數(shù)據(jù)來(lái)源主要包含兩個(gè)部分：用以評(píng)價(jià)快遞行業(yè)創(chuàng)新效率的變量主要來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）和銳思數(shù)據(jù)庫(kù)（RESSET），個(gè)別缺失指標(biāo)通過(guò)整理年度報(bào)告進(jìn)行補(bǔ)齊，企業(yè)當(dāng)年專(zhuān)利申請(qǐng)專(zhuān)利數(shù)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局收集得到。

數(shù)據(jù)內(nèi)含有0、負(fù)數(shù)及數(shù)據(jù)量綱差距過(guò)大的情形，所以先進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法為Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化法，即：0.9*+0.1。

3.3? ? 靜態(tài)效率評(píng)價(jià)

3.3.1? ? 快遞行業(yè)整體角度

如表3所示，2018—2022年我國(guó)5家快遞公司的綜合效率均值小于1，并在整體上呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。具體的，2020年和2022年5家快遞公司均沒(méi)有實(shí)現(xiàn)綜合效率為1，說(shuō)明郵政業(yè)行業(yè)整體創(chuàng)新效率均處于非有效水平，行業(yè)整體的技術(shù)創(chuàng)新水平低，可能原因是創(chuàng)新資源利用不合理，規(guī)模效應(yīng)沒(méi)有得到充分發(fā)揮，快遞企業(yè)在創(chuàng)新效率方面存在較大的改進(jìn)空間。具體見(jiàn)表4。

2018—2022年度，郵政業(yè)企業(yè)技術(shù)效率均值呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，探究其深層次原因，純技術(shù)效率和規(guī)模效率都下降，但是規(guī)模效率是技術(shù)效率下降的主要原因。純技術(shù)效率反映公司技術(shù)水平達(dá)到該行業(yè)技術(shù)水平的程度。當(dāng)純技術(shù)效率小于1時(shí)，說(shuō)明公司處于技術(shù)非有效狀態(tài)，該公司的技術(shù)水平?jīng)]有達(dá)到行業(yè)平均水平。規(guī)模效率的值降低趨勢(shì)明顯，說(shuō)明若增加投入變量，產(chǎn)出變量增加將低于投入變量，規(guī)模不經(jīng)濟(jì)。因此，快遞企業(yè)應(yīng)該根據(jù)規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)適當(dāng)減少研發(fā)投入，提高技術(shù)水平和管理能力，提升創(chuàng)新效率。

3.3.2? ? 個(gè)別公司角度

如表5所示，2018年，申通和圓通快遞實(shí)現(xiàn)了DEA有效；2019年，韻達(dá)和圓通快遞實(shí)現(xiàn)DEA有效；2021年，只有德邦速遞實(shí)現(xiàn)DEA有效；說(shuō)明這些公司的人力和資金投資得到了良性的匹配，實(shí)現(xiàn)了投入要素最大轉(zhuǎn)化，創(chuàng)新水平相對(duì)較高。

通過(guò)比較5家快遞公司近五年創(chuàng)新綜合效率的均值發(fā)現(xiàn)，圓通和德邦的表現(xiàn)相對(duì)較好。

綜上所述，近五年來(lái)，郵政業(yè)整體創(chuàng)新綜合效率水平不佳，在創(chuàng)新效率方面存在很大的改進(jìn)空間，可以從提升純技術(shù)效率和規(guī)模效率方面改進(jìn)。從具體公司角度看，圓通和德邦的創(chuàng)新效率相對(duì)有效，但是仍然存在優(yōu)化空間，可以進(jìn)一步改進(jìn)管理或加大研發(fā)投入。

3.4? ? 動(dòng)態(tài)效率評(píng)價(jià)

DEA-BCC模型只能獲得靜態(tài)創(chuàng)新效率，無(wú)法獲得其變化趨勢(shì)，因此為了了解郵政業(yè)創(chuàng)新效率的變化趨勢(shì)，利用DEA-Malmquist指數(shù)計(jì)算2018—2022年5家快遞公司科技創(chuàng)新的全生產(chǎn)要素變化，并對(duì)其進(jìn)行分解。具體見(jiàn)表6。

從表7的結(jié)果可以看出，5家快遞公司創(chuàng)新的全要素生產(chǎn)率除了圓通都呈現(xiàn)出了遞增的趨勢(shì)，韻達(dá)的增幅最大。主要的原因是韻達(dá)有較明顯的技術(shù)進(jìn)步。圓通的全要素生產(chǎn)率下降了3.2%，主要是受技術(shù)進(jìn)步的制約。這5家快遞公司的技術(shù)效率相對(duì)穩(wěn)定，韻達(dá)、順豐、申通的技術(shù)效率略有上升，規(guī)模效率和技術(shù)效率對(duì)其產(chǎn)生影響。

對(duì)于圓通和德邦來(lái)說(shuō)，分析其2018—2022年度的全要素生產(chǎn)率指數(shù)分解指數(shù)，可以看出來(lái)這5年間圓通快遞和德邦速遞技術(shù)效率始終為1，即分解后的純技術(shù)效率變化指數(shù)以及純規(guī)模效率變化指數(shù)均為1，因此全要素生產(chǎn)率主要受技術(shù)進(jìn)步指數(shù)制約，技術(shù)進(jìn)步成為圓通和德邦的創(chuàng)新科技效率變化不大的主要原因，這進(jìn)一步說(shuō)明科技創(chuàng)新資源的配置效率低下以及科技發(fā)展的水平不足不利于德邦和圓通的科技創(chuàng)新[30]。

4? ? 結(jié)論及建議

通過(guò)對(duì)快遞企業(yè)創(chuàng)新效率的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)測(cè)算可以發(fā)現(xiàn)，行業(yè)創(chuàng)新效率較低，有很大的提升空間。相比其他公司，圓通和德邦的靜態(tài)創(chuàng)新效率有一定優(yōu)勢(shì)，但是從時(shí)間維度上看，圓通速遞的全要素生產(chǎn)率卻是減少的，可能的原因是企業(yè)在管理層面存在問(wèn)題，導(dǎo)致資源分配不合理、生產(chǎn)過(guò)程效率低下等阻礙了技術(shù)進(jìn)步的推進(jìn)。

結(jié)合行業(yè)現(xiàn)狀，提出提升快遞行業(yè)創(chuàng)新效率的建議。

1）設(shè)立專(zhuān)門(mén)的研發(fā)部門(mén)：快遞企業(yè)可以設(shè)立專(zhuān)門(mén)的研發(fā)部門(mén)或?qū)嶒?yàn)室，專(zhuān)注于物流技術(shù)、信息系統(tǒng)和配送網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新研發(fā)工作，這樣可以集中資源和專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員，加強(qiáng)對(duì)新技術(shù)、新設(shè)備和新工藝的研究和開(kāi)發(fā)，以提高企業(yè)的創(chuàng)新能力和效率。

2）加強(qiáng)技術(shù)人才培養(yǎng)：快遞企業(yè)可以招聘和培養(yǎng)具有物流和信息技術(shù)背景的人才。這些人才可以帶來(lái)新的思路和技能，推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和效率提升。此外，企業(yè)還可以與高校、科研機(jī)構(gòu)等建立合作關(guān)系，共同培養(yǎng)和引進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域的人才。可以建立激勵(lì)機(jī)制，鼓勵(lì)員工提出創(chuàng)新想法和方案，并給予相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)和認(rèn)可，激發(fā)員工的主動(dòng)性和創(chuàng)造力，促進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)的開(kāi)展。

3）關(guān)注市場(chǎng)需求與反饋：一方面，快遞企業(yè)應(yīng)密切關(guān)注市場(chǎng)需求和客戶反饋，及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新方向。通過(guò)深入了解客戶需求和行業(yè)趨勢(shì)，企業(yè)可以更加精準(zhǔn)地進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，提高創(chuàng)新的針對(duì)性和有效性。另一方面，可以與電商平臺(tái)、供應(yīng)鏈企業(yè)等相關(guān)行業(yè)進(jìn)行合作，共享資源和信息。通過(guò)整合各方的優(yōu)勢(shì)，提高配送效率和客戶體驗(yàn)，進(jìn)一步拓展市場(chǎng)。

綜上所述，快遞企業(yè)可以通過(guò)設(shè)立研發(fā)部門(mén)、加強(qiáng)人才培養(yǎng)、建立創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制、開(kāi)展技術(shù)合作與共享，以及關(guān)注市場(chǎng)需求與反饋等措施來(lái)提升創(chuàng)新效率。同時(shí)，政府和行業(yè)協(xié)會(huì)等也可以提供技術(shù)支持和數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，促進(jìn)企業(yè)之間的合作和合理競(jìng)爭(zhēng)，共同推進(jìn)行業(yè)創(chuàng)新和效率提升。

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