基于数据包络分析探讨北京回收快递包装物效率

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基于数据包络分析探讨北京回收快递包装物效
要: 基于北京市快递包装物在充分得到回收且合理的处置的情况下, 结合 DEA 分析法中
Cost-C 模型对北京市近三年来采取相应投入回收快递包装物的效率进行分析, 结果显示对快递
包装物进行回收后, 人员、设备的投入与发电量、纸浆的产出为有效单元。因此需要鼓励多方
积极参与, 共筑绿色物流发展。
 1 、 研究背景
近年来, 快递业务量持续递增, 已居现代服务业前列, 成为我国新经济的亮点。据北京市邮政局
统计, 2016 年人均快递使用量为 90.22 件。快速增长的快件背后, 数量庞大的快递包装垃圾不容
忽视。作为常驻人口 2100 万的特大城市, 2016 年北京市日均垃圾生产量约为 2.38 万吨。垃圾处
理厂主要采用卫生填埋和焚烧的方式进行垃圾处理, 在投入使用的垃圾焚烧厂 28 , 有将近一
半的处理厂使用卫生填埋的方式处理垃圾, 年消耗 500 万亩以上的土地。而采用焚烧的方式进
行垃圾处理, 以鲁家庄垃圾处理厂为例, 每焚烧一吨垃圾可发电 2871 度。赵守香等人以北京市
为例, 分析了快递包裹所造成的过量垃圾问题, 提出应用绿色可回收包装袋、统一纸箱规格、建
立网点回收机制、提高人们的环保意识等以此来改善物流包装的二次利用和环境压力[1];
筱、李玉琴则通过循环经济理论 3R 原则构建快递包装回收体系并探讨了其经济效益和社会效
[2]
2 、 研究方法及模型原理
2.1    、 数据包络分析 (DEA) 原理
 数据包络分析 (data envelopment analys is, DEA) , 即根据已知数据, 使用 DEA 模型得到相应的生
产前沿,   以评价具有多输入和多产出的决策单元 (DMU) 之相对有效性的一种方法。DEA 最初由
A.Charne s, W.W.Coope r 等人提出, 能够对多投入、多产出的决策单元进行相对有效性的判断, 
而且不需要提前设定具体的生产函数, 也不需要预先估计参数, 在实际操作中有着简化运
少误差, 因而被广泛应用于多个科学领域本文选DEA 包络数据模型中的 DEA-Cos t-
V效率模型和 CCR-I 模型进行数据处理分析。技术效率是从投入产出之的数量系来
量生产的效率, 技术效率高仅是此方案获良好经济效益的基, 而提高其相应的经济效益
考虑投入要素资源置效率。成效率研究在成前沿的基, 既考虑投入与产出之
技术效率, 考虑价格所来的置效率
 
2.2  DEA 运行模型结果解读
家统计, 均每快递包装箱的量为 0.2kg, 可以粗略的计出日产生量为 756.51 , 由于
回收的纸箱自身, 被商直接使用, 所以我们将回收到的纸箱直接纸箱加工
进行再加工, 因此车载量为 10 吨的车辆进行运输。在实际的回收过, 20%左右的包
装箱可直接投入使用, 出于对意外损失考虑, 本文避开二次直接流入快递市, 只考虑全
部再, 考虑阶段增速高的人设备车辆的投入成
此处考虑的垃圾主要是指快递包装袋、快递填充物和胶带纸等一系列不可二次使用的包装
, 能运垃圾进行处理, 通过中回收的方式可简化分作业, 降低。据统计, 
快递袋的量为 13g, 2017 年每天废弃快递袋的量约为 27 , 车载量为 3吨的车辆
垃圾, 所即仓库, 此处不予考虑。出于此品存储环境要相对较低,
摘要:

基于数据包络分析探讨北京回收快递包装物效率摘  要: 基于北京市快递包装物在充分得到回收且合理的处置的情况下, 结合DEA分析法中Cost-C模型对北京市近三年来采取相应投入回收快递包装物的效率进行分析, 结果显示对快递包装物进行回收后, 人员、设备的投入与发电量、纸浆的产出为有效单元。因此需要鼓励多方积极参与, 共筑绿色物流发展。 1 、研究背景近年来, 快递业务量持续递增, 已居现代服务业前列, 成为我国新经济的亮点。据北京市邮政局统计, 2016年人均快递使用量为90.22件。快速增长的快件背后, 数量庞大的快递包装垃圾不容忽视。作为常驻人口2100万的特大城市, 2016年北京市日均垃...

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