吳鑫雨，苗成林，孫麗艷，孫新秀

(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 淮南 232001)

近年來，“冷鏈物流”一詞在物流行業(yè)成為熱點(diǎn)詞匯，其發(fā)展相當(dāng)迅速。目前來說，其效率相比于發(fā)達(dá)國(guó)家卻仍然滯后，據(jù)前瞻網(wǎng)數(shù)據(jù)：果蔬流通率和運(yùn)輸率與發(fā)達(dá)國(guó)家相比相差60%左右，其貨損率相差20%左右。在生鮮冷凍食品流通量日益擴(kuò)增的今天，對(duì)于專業(yè)性較高的冷鏈物流來說是一種機(jī)遇和挑戰(zhàn)。上市公司作為該朝陽行業(yè)的龍頭企業(yè)，通過對(duì)其經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，有利于幫助冷鏈物流企業(yè)發(fā)現(xiàn)問題、找出差距，及時(shí)調(diào)整企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理模式，以提高冷鏈運(yùn)輸效率，為我國(guó)冷鏈物流健康高速發(fā)展找到捷徑。因此，本文選擇上市公司作為研究我國(guó)冷鏈物流經(jīng)營(yíng)效率的切入點(diǎn)，分析其經(jīng)營(yíng)效率的差異性和動(dòng)態(tài)演化趨勢(shì)，為持續(xù)發(fā)展冷鏈物流行業(yè)提供有效參考。

冷鏈配送及路徑優(yōu)化和冷鏈物流效率評(píng)價(jià)是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究冷鏈物流的兩大熱點(diǎn)。Rakesh D.Raut[1]為了降低由第三方冷鏈物流企業(yè)造成的生鮮食品流通損失，利用一種獨(dú)特的模糊多準(zhǔn)則決策方法，對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)和選擇。Zanoni和Mazzoldi[2]考慮了配送產(chǎn)品的易腐性，構(gòu)建了一個(gè)生態(tài)效率最優(yōu)化的冷鏈?zhǔn)称放渌途W(wǎng)絡(luò)。Mr Shahbaz Khan[3]運(yùn)用DEMATEL方法對(duì)影響冷鏈有效管理的因素進(jìn)行了分析，并對(duì)它們之間的相互關(guān)系進(jìn)行了評(píng)價(jià)研究，結(jié)果顯示：缺乏適當(dāng)?shù)幕A(chǔ)設(shè)施對(duì)冷鏈的有效管理具有較大的影響。王晶等[4]從溫度控制和產(chǎn)品種類兩方面對(duì)生鮮食品冷鏈運(yùn)營(yíng)模式進(jìn)行了創(chuàng)新，在保障食品安全的同時(shí)降低了冷鏈物流運(yùn)輸成本。曹武軍和郝涵星[5]構(gòu)建冷鏈配送系統(tǒng)，量化配送效率指標(biāo)，同時(shí)考慮一些運(yùn)輸過程中的不確定因素，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行分析。鄧延偉和鄔文兵等人[6]將水產(chǎn)品的相關(guān)特殊指標(biāo)加入供應(yīng)鏈模型的參考框架進(jìn)行改進(jìn)，用來評(píng)價(jià)績(jī)效指標(biāo)體系。周靜和孫健[7]以中國(guó)冷鏈物流企業(yè)的效率為研究對(duì)象，選擇AHP-DEA模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算和評(píng)價(jià)，結(jié)果表明冷鏈物流行業(yè)要大力引進(jìn)先進(jìn)的冷鏈技術(shù)以及融合整個(gè)行業(yè)的物流資源。殷鳳朝[8]運(yùn)用方差分析法以凈資產(chǎn)收益率為衡量標(biāo)準(zhǔn)對(duì)冷鏈物流上市公司進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)。

上述文獻(xiàn)中通過自主構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)用綜合評(píng)價(jià)法作為研究方法進(jìn)行分析，結(jié)果會(huì)包含一定的主觀性，并且對(duì)于冷鏈物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率方面的研究是相對(duì)缺少的。因此，本文建立我國(guó)冷鏈物流上市公司2012-2018年的面板數(shù)據(jù)，從財(cái)務(wù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的角度構(gòu)建指標(biāo)體系，運(yùn)用DEA-Malmquisy模型，首先從整體行業(yè)和個(gè)體企業(yè)角度分析了每年靜態(tài)的技術(shù)效率變化，其次根據(jù)動(dòng)態(tài)結(jié)果進(jìn)一步分解和分析冷鏈物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，發(fā)掘?qū)滏溛锪魃鲜泄靖咝н\(yùn)作產(chǎn)生負(fù)影響的影響因素，為促進(jìn)公司發(fā)展提供有力的客觀依據(jù)。

一、研究方法與數(shù)據(jù)選取

1.Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

由于DEA模型僅能測(cè)算靜態(tài)截面數(shù)據(jù)的局限性，Caves和Christensen等人將Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)應(yīng)用到DEA模型中，可對(duì)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算。其計(jì)算公式為：

(1)

(2)

2.評(píng)價(jià)指標(biāo)及數(shù)據(jù)選取

冷鏈物流包括冷凍加工、冷藏貯藏、冷鏈運(yùn)輸和冷鏈銷售四大過程，以冷鏈物流為主營(yíng)業(yè)務(wù)的上市公司圍繞這四大過程形成了兩大產(chǎn)業(yè)鏈：制冷材料和設(shè)備以及冷凍物流。本文剔除凈資產(chǎn)為負(fù)的相關(guān)公司，最終選擇了16家涵蓋了冷鏈硬件制造、冷鏈倉(cāng)儲(chǔ)和冷鏈運(yùn)輸這三大方面的上市公司作為決策單元，具有較強(qiáng)的代表性。樣本原始數(shù)據(jù)均源于16家冷鏈物流公司所披露的《公司年報(bào)》和《財(cái)務(wù)報(bào)表》。

結(jié)合冷鏈物流上市公司的投入產(chǎn)出特征以及財(cái)務(wù)報(bào)表分析，參考已有文獻(xiàn)[9-11]，本文最終選擇了五個(gè)反應(yīng)冷鏈物流上市公司經(jīng)營(yíng)情況的投入和產(chǎn)出指標(biāo)。投入指標(biāo)分別是：主營(yíng)業(yè)務(wù)成本(元)、平均固定資產(chǎn)凈值(元)和平均職工人數(shù)(人)；產(chǎn)出指標(biāo)分別是：主營(yíng)業(yè)務(wù)收入(元)和凈利潤(rùn)(元)。其中，上市公司期初和期末固定資產(chǎn)凈值存在較大差異，僅選擇一個(gè)作為指標(biāo)來衡量未免會(huì)使測(cè)算結(jié)果產(chǎn)生偏差，因此，本文將各企業(yè)年初與年末的固定資產(chǎn)凈值進(jìn)行相關(guān)處理，計(jì)算方法如表1；職工人數(shù)作為勞動(dòng)投入指標(biāo)，是公司經(jīng)濟(jì)利益的創(chuàng)造者，由于當(dāng)前企業(yè)的人員流動(dòng)率較高，期初與期末人員數(shù)量差距較大，所以本文仍舊選擇平均職工人數(shù)作為指標(biāo)，計(jì)算方法如表1。

表1 部分指標(biāo)計(jì)算方法

由于投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選擇對(duì)DEA模型的準(zhǔn)確性有關(guān)鍵作用，所以應(yīng)對(duì)投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性驗(yàn)證，以此來判斷本文建立的指標(biāo)體系是否合理。本文運(yùn)用SPSS 25.0的Pearson檢驗(yàn)對(duì)2015年的投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果顯示投入與產(chǎn)出的指標(biāo)相關(guān)性顯著，如表2所示。因此，采用DEA模型進(jìn)行分析是較為合理的。

表2 投入和產(chǎn)出指標(biāo)相關(guān)性

注：**. 在0.01級(jí)別(雙尾)，相關(guān)性顯著，*. 在0.05級(jí)別(雙尾)，相關(guān)性顯著。

二、靜態(tài)差異性分析

利用DEAP2.1軟件，選擇規(guī)模報(bào)酬可變模型對(duì)上述16家公司2012—2018年的綜合經(jīng)營(yíng)效率水平進(jìn)行測(cè)算，得到靜態(tài)相對(duì)效率值，考慮到7年的效率值占據(jù)本文過多篇幅，在此僅選擇2012、2015和2018年的效率值進(jìn)行分析，如表3所示。

表3 16家冷鏈物流上市公司2013—2018效率值

注：crste：技術(shù)效率，vrste：純技術(shù)效率，scale：規(guī)模效率(drs：規(guī)模報(bào)酬遞減；規(guī)模報(bào)酬不變；irs：規(guī)模報(bào)酬遞增)，crste=vrste＊scale．

1.整體情況分析

從表3可以看出：冷鏈物流上市公司在2012—2018年的技術(shù)效率均值為0.909，其中純技術(shù)效率均值和規(guī)模效率均值分別為0.945和0.961，均未達(dá)到有效的生產(chǎn)前沿面，說明冷鏈物流上市公司現(xiàn)有的資源配置存在不合理現(xiàn)象。但是，從2012—2018各年的純技術(shù)效率和規(guī)模效率可以看出：純技術(shù)效率從2012—2016年數(shù)值一直在降低，從2016—2018年數(shù)值開始緩步上升，而規(guī)模效率從2012—2018年整體都呈穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)。

2.個(gè)體情況分析

從表3中可以看出，2012—2018年新大陸、漢鐘精機(jī)和匯鴻集團(tuán)這三家公司的技術(shù)效率值最高，年均值為1，已經(jīng)達(dá)到有效的DEA生產(chǎn)前沿面。而農(nóng)產(chǎn)品股份、冰輪環(huán)境和光明地產(chǎn)的三種效率值雖然在前期呈波動(dòng)狀態(tài)，但是在五年內(nèi)實(shí)現(xiàn)了技術(shù)效率最優(yōu)。英特集團(tuán)、開山股份和鐵龍物流這三個(gè)公司在2012年已經(jīng)達(dá)到DEA有效，但英特集團(tuán)在2018年時(shí)，由于規(guī)模效率降低1%，從而影響了DEA的相對(duì)有效；而開山股份和鐵龍物流在2015—2018年間兩者都達(dá)不到最優(yōu)狀態(tài)，考慮到兩公司的規(guī)模收益近三年都是呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，為此，這兩個(gè)公司應(yīng)當(dāng)在加大投資規(guī)模的同時(shí)注重公司核心技術(shù)的更新。

中集集團(tuán)、廣弘控股和中儲(chǔ)集團(tuán)在2012—2018年間的技術(shù)效率值最低，均未達(dá)到技術(shù)效率最優(yōu)。其中，中集集團(tuán)和廣弘控股的純技術(shù)效率值始終為1，而兩者的規(guī)模效率一直呈下降趨勢(shì)。不同的是，中集集團(tuán)的規(guī)模收益一直呈遞減狀態(tài)，而廣弘控股的規(guī)模收益一直呈增長(zhǎng)狀態(tài)。因此，中集集團(tuán)和廣弘控股這兩個(gè)公司解決投資規(guī)模問題是提高DEA效率的核心。從2014年起，效率值始終為1的中儲(chǔ)集團(tuán)的規(guī)模收益就一直呈遞減階段，公司應(yīng)當(dāng)從控制投入角度入手來提高相對(duì)效率。

剩下四個(gè)公司分別是大冷股份、澳柯瑪、錦江投資和交運(yùn)股份，這四個(gè)公司的技術(shù)效率均低于技術(shù)效率平均值分別為：0.836、0.830、0.759和0.793。大冷股份2012年的技術(shù)效率值最高為0.951，其純技術(shù)效率是影響技術(shù)效率高低的主要因素，所以公司應(yīng)當(dāng)把建設(shè)重心放在技術(shù)效率提升當(dāng)中。澳柯瑪?shù)募兗夹g(shù)效率從2012年的0.891下降至2018年的0.830，而規(guī)模效率值一直在增長(zhǎng)且最后達(dá)到效率有效，所以公司只需考慮如何提升純技術(shù)效率來達(dá)到DEA效率有效。錦江投資和交運(yùn)股份在16家公司中技術(shù)效率最低，從2012年到2018年兩公司的技術(shù)效率分別下降了5%和7.4%。這兩個(gè)公司效率低下最關(guān)鍵的原因在于純技術(shù)效率的低下，且規(guī)模收益始終呈遞減狀態(tài)。因此，公司應(yīng)盡可能在縮小規(guī)模的同時(shí)對(duì)技術(shù)進(jìn)行革新。

三、動(dòng)態(tài)演化趨勢(shì)分析

利用DEAP2.1測(cè)算16家冷鏈物流上市公司2012-2018年的TFP及各分解指標(biāo)，結(jié)果見表4和表5。

表4 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)和各分解指標(biāo)的整體變動(dòng)情況

從總體來看，TFP大于1的冷鏈物流上市公司占62.5%，且TFP平均增長(zhǎng)率為2%，說明研究期內(nèi)我國(guó)冷鏈物流行業(yè)整體具有較好的發(fā)展態(tài)勢(shì)。具體來看，在影響TFP指數(shù)高低的因素中，只有純技術(shù)效率平均值小于1，說明Malmquist指數(shù)主要受純技術(shù)效率影響，即我國(guó)冷鏈物流上市公司目前更關(guān)注對(duì)于企業(yè)本身投資規(guī)模的調(diào)整，從而忽略了創(chuàng)新技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，導(dǎo)致了新技術(shù)的變革與運(yùn)用滯后于企業(yè)的規(guī)模擴(kuò)大，最后導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)效率較低。

1.技術(shù)進(jìn)步

由表2可知，TC平均值為1.023，僅有2017—2018年的數(shù)據(jù)小于1。從表5可以看出，TC大于1的冷鏈物流上市公司占81.25%，說明冷鏈物流公司的技術(shù)進(jìn)步、組織創(chuàng)新等方面能力都得到了極大的提高，冷鏈物流行業(yè)在不斷調(diào)整技術(shù)發(fā)展策略。同時(shí)結(jié)合其他效率要素來看，TC的平均增長(zhǎng)率是最高的，說明技術(shù)進(jìn)步對(duì)于冷鏈物流上市公司的經(jīng)營(yíng)效率貢獻(xiàn)最大。觀察圖1可知，TC曲線整體呈“下降—上升—下降”趨勢(shì)，2015年之所以會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)折，原因在于2015年正處于“十二五”時(shí)期的最后階段，該時(shí)期正是新一輪科技革命孕育時(shí)期，例如智能溫控及冷鏈流通技術(shù)、終端溫控查詢體系和區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)在我國(guó)冷鏈物流行業(yè)的推廣和應(yīng)用進(jìn)一步深入，使得TC變化值得以回升。但是，通過圖1我們可以得出技術(shù)進(jìn)步總體呈不斷下降的趨勢(shì)，因此，冷鏈物流企業(yè)應(yīng)當(dāng)要加快技術(shù)更新，以適應(yīng)當(dāng)下變化莫測(cè)的市場(chǎng)技術(shù)環(huán)境。

2.純技術(shù)效率

從整體變化來看，PTEC的平均效率值為0.997，很接近有效的生產(chǎn)前沿面。但與其他效率指數(shù)相比來看，PTEC卻最低，成為影響TFP的主要因素。根據(jù)表5，PTEC大于1的公司占68.75%，說明公司的技術(shù)創(chuàng)新水平和組織管理能力水平雖然有所提高但是還存在很大的進(jìn)步空間。從圖1可以看出，純技術(shù)效率在研究期內(nèi)整體呈增長(zhǎng)狀態(tài)，從最初的0.975增長(zhǎng)為現(xiàn)在的1.027。2015—2016年間，技術(shù)進(jìn)步效率值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于純技術(shù)效率，說明企業(yè)將技術(shù)進(jìn)步放在發(fā)展生產(chǎn)力的重要位置，忽略了內(nèi)部協(xié)調(diào)管理的重要性，導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)管理未能跟上技術(shù)進(jìn)步的步伐，從而制約了經(jīng)營(yíng)效率的提高。而在2016—2017年間，由于PTEC的增長(zhǎng)幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于TC，說明冷鏈物流企業(yè)從2016年開始改變策略，更加注重企業(yè)內(nèi)部管理和控制，使得其要素配置趨于合理，生產(chǎn)效率大大提升。因此，冷鏈物流企業(yè)要不斷提高自身科技創(chuàng)新能力和科學(xué)管理機(jī)制來保持當(dāng)前純技術(shù)效率的積極發(fā)展態(tài)勢(shì)。

3.規(guī)模效率

SEC從深層次反映了管理水平的高低，即企業(yè)的投入產(chǎn)出配置是否合理。由表4可知，研究期間規(guī)模效率比較好，變動(dòng)指數(shù)值基本都在平均值1上下浮動(dòng)，且浮動(dòng)范圍極小，前兩個(gè)階段的變化率分別為-2.4%和-0.4%，說明我國(guó)冷鏈物流上市公司的規(guī)模建設(shè)和資源配置逐漸變得合理。平均規(guī)模效率不變，說明冷鏈物流上市企業(yè)達(dá)到了最優(yōu)的經(jīng)營(yíng)規(guī)模，對(duì)公司效率改善影響并不大。再由圖1可知，SEC指數(shù)在2014-2015年為最高值1.037，在此之前SEC均低于1，在此之后雖然數(shù)值在不斷減小，但是均大于1。其原因在于，2014年國(guó)家對(duì)冷鏈物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展提出了更高更專業(yè)的要求，要求各地加快建設(shè)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈系統(tǒng)，加強(qiáng)冷藏保鮮、衛(wèi)生、質(zhì)量安全可追溯、檢驗(yàn)、檢測(cè)等設(shè)施建設(shè)。因此，企業(yè)要通過對(duì)投入和產(chǎn)出要素的不斷調(diào)整，提高企業(yè)管理的專業(yè)化水平，來實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?jīng)營(yíng)。

四、結(jié)論及建議

本文應(yīng)用DEA-Malmquist模型測(cè)算了我國(guó)16家具有代表性的冷鏈物流公司經(jīng)營(yíng)效率，可得出如下情況：從靜態(tài)差異性分析可知，上市公司技術(shù)效率的均值保持在0.759-1.000之間，說明冷鏈物流產(chǎn)業(yè)還沒有完全達(dá)到有效的生產(chǎn)前沿；從動(dòng)態(tài)演化趨勢(shì)分析結(jié)果可得到，上市公司全要素生產(chǎn)率總體呈上升趨勢(shì)，說明冷鏈物流行業(yè)有較大的發(fā)展?jié)摿?。?duì)比其他要素效率值，純技術(shù)效率均值相對(duì)較低導(dǎo)致了技術(shù)效率存在不合理性。值得關(guān)注的是，在技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率中，只有純技術(shù)效率變動(dòng)趨勢(shì)一直呈上升趨勢(shì)。所以，企業(yè)不能將目光只放在冷鏈物流技術(shù)的更新和應(yīng)用上，還要重視規(guī)模和運(yùn)營(yíng)組織管理模式之間的不斷優(yōu)化，緊跟科技創(chuàng)新的步伐，為技術(shù)進(jìn)步成果轉(zhuǎn)化提供有利的運(yùn)作機(jī)制，才能使冷鏈物流企業(yè)達(dá)到合理的資源配置。