被喻为经济增长“加速器”和“第三利润源”的物流业,已经逐渐发展成为一个国家现代化水平与综合国力的重要标志,并且成为促进国民经济增长和转变经济增长方式的关键因素。物流业的发展不仅能够降低制造业生产和经营成本,还能提高劳动生产率,节约劳动成本,创造可观的价值,可以说物流业的发展对经济的促进作用愈加明显。因此研究物流效率就成为物流领域的一个重点。对于物流效率的问题研究者大多以物流企业代表某地区的物流效率,或者研究某区域形成的物流系统效率,研究某个地区物流效率的文献比较少。且目前文献中用于研究物流效率的方法主要集中于数据包络分析法(DEA)、随机前沿分析法(SFA)、因子分析法等。随着研究的深入,传统DEA等方法显示出一定的弊端,本文所使用的超效率DEA充分克服了传统DEA的弊端,对同时有效的决策单元能够进一步分析。论文在概述有关物流效率提升相关文献的基础上,综合运用区域经济学、物流管理学、产业经济学、数理经济学和计量经济学等学科,对广东省物流效率进行了全面系统分析。论文的基本步骤如下:首先从广东省整体物流效率情况出发,利用超效率DEA模型对其2001年到2014年物流效率变化情况进行分析。结果表明广东省2001年至2014年技术效率均值达到0.970,纯技术效率均值得到0.977,规模效率均值达到0.993。广东省整体物流效率较高,发展较好。但2001年至2014年广东省物流超效率值波动较明显,其中2004年差距最大,表明广东省物流业发展过程是不稳定的。其次选择广东省21个地级市为研究主线,对2010年到2014年广东省内21个地级市的面板数据进行省内物流效率分析,结果表明:广东省21个地级市物流业基本处于良性发展状态,纯技术效率相对平稳,总体效率小于0.900。规模效率无效是导致广东省整体物流无效的主要原因,此外广东省21个地级市间物流业发展存在不平衡,地区差异性较大。最后利用上文分析结果,选取适当影响指标,运用SFA方法分析影响广东省物流效率的因素,研究表明:广东省GDP、产业结构、信息化水平能够促进广东省物流效率的提升。短期内城镇化水平、在校人数对物流效率有一定程度的抑制作用。本文创新性的采用超效率DEA法结合SFA方法对广东省物流业效率进行研究,构建物流效率的评价指标体系,得到广东省整体物流效率和省内物流效率相关结论并针对实证结果分析了影响因素,最后提出相关合理建议,对我国物流效率研究进行了补充,希望为我国各省物流效率的提高和物流业转型升级提供相关理论和实践支持。