上市公司冷鏈業(yè)務經(jīng)營效率研究
——基于16家上市公司的DEA模型分析

張 偉 董苗苗

湖南工業(yè)大學

商學院

湖南 株洲 412007

1 研究背景

冷鏈物流是我國農產(chǎn)品產(chǎn)銷鏈的關鍵支撐環(huán)節(jié)，在構建以國內大循環(huán)為主體，國內國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局中具有重要作用。在國家及行業(yè)政策的推動、消費升級需求拉動的共同作用下，近年來冷鏈物流行業(yè)發(fā)展勢頭迅猛。據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院預測，2021年我國冷鏈物流行業(yè)市場規(guī)模將突破4117億元，同比增長將超10%。但由于我國冷鏈物流起步較晚、產(chǎn)業(yè)投入較低等原因，冷鏈物流產(chǎn)業(yè)與發(fā)達國家相比差距還較大，行業(yè)整體盈利能力有限。開展冷鏈業(yè)務的上市公司是冷鏈物流行業(yè)的排頭兵，它們的經(jīng)營效率很大程度上影響行業(yè)的發(fā)展質量。因此，從多個角度研究影響冷鏈業(yè)務龍頭企業(yè)經(jīng)營效率的因素，發(fā)現(xiàn)和分析其中的作用機制，提出改善冷鏈企業(yè)經(jīng)營效率的途徑，對于推動冷鏈物流行業(yè)的高質量發(fā)展具有積極意義。

梳理近年來物流上市公司冷鏈物流業(yè)務經(jīng)營效率的相關研究成果發(fā)現(xiàn)，研究一般上市物流公司經(jīng)營績效的文獻較多，且大多基于數(shù)據(jù)包絡分析（data envelopment analysis，DEA）法展開討論。如吳小衛(wèi)[1]選取15家上市物流公司數(shù)據(jù)，通過考查動力因素、經(jīng)營和效益數(shù)據(jù)，結合DEA模型進行實證檢驗，得出資源獲取能力、產(chǎn)業(yè)環(huán)境、企業(yè)管理能力、企業(yè)文化和創(chuàng)新水平，對上市物流公司有最強影響的結論。褚衍昌等[2]選取了12家上市物流公司數(shù)據(jù)，通過DEA-Malmquist法測算了企業(yè)物流服務的效率以及影響的關鍵因素，得出其正向影響與負向影響作用，并提出相應的改進建議。但也有少數(shù)選取了因子分析等其他方法，如梅利等[3]選取了26家上市物流公司，從盈利、發(fā)展、營運和債券方面，選出12項財務指標，基于因子分析對企業(yè)的經(jīng)營績效進行了強弱評定。陳思元等[4]以2016—2018年4家物流上市公司為例，結合相關指標通過數(shù)據(jù)對比法，研究了企業(yè)經(jīng)營績效問題。

相比上市物流公司，學者們對上市公司冷鏈物流業(yè)務經(jīng)營績效研究的關注度則稍顯不足。馮澤源[5]利用模糊綜合評價法與層次分析法，研究了冷鏈物流上市企業(yè)的經(jīng)營效率。Li X. J. 等[6]將團隊推理與模糊 DEA 相結合來計算團隊的整體效率。Xu M. D. 等[7]基于區(qū)間直覺貝葉斯網(wǎng)絡，應用DEA評價模型，提出了不同的公司績效評估模型，并帶入6家規(guī)模不同的企業(yè)測試之后，發(fā)現(xiàn)其能對定性或者缺失的數(shù)據(jù)進行細化。以上研究選取了常用的主營業(yè)務收入與支出等營業(yè)數(shù)據(jù)，在當今冷鏈物流研發(fā)與智能化創(chuàng)新迅速發(fā)展的條件下，忽略了企業(yè)的研發(fā)狀況因素。

以上國內外學者對一般物流上市公司經(jīng)營效率研究所獲得的成果，無論是方法采用、指標選取和內容分析，均對上市公司中冷鏈物流業(yè)務經(jīng)營效率的進一步研究打下了堅實基礎。同時，相對于政策的重視和行業(yè)規(guī)模的持續(xù)增大，對冷鏈物流業(yè)務經(jīng)營效率的研究稍顯滯后。因此，本文選取國內有冷鏈物流相關業(yè)務且具有代表性的上市公司作為研究對象，結合投入產(chǎn)出指標和DEA模型分別從綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率對其實際經(jīng)營效率進行分析，對影響相關公司冷鏈物流業(yè)務經(jīng)營效率存在的關鍵因素和問題進行探討，并為冷鏈物流業(yè)務經(jīng)營效率的提升提出綜合性建議。

2 評價方法及指標選取

2.1 評價方法

本文選取的企業(yè)經(jīng)營效率評價方法為DEA，其優(yōu)點是：1）決策單元的最優(yōu)效率指標與投入產(chǎn)出指標值的量綱選取無關，建立模型前無須對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理。2）不需要預先賦予權重值，因此不會受人為主觀因素的影響。3）DEA方法通過對松弛變量的分析，可進一步了解非效率決策單元（decision making unit，DMU）資源使用狀況，并對其非效率的資源用量提出改進建議，從而為決策者提供改善效率的途徑。因此，可以通過DEA檢驗上市公司冷鏈物流業(yè)務以及目前資源投入的產(chǎn)出效率，并指導企業(yè)經(jīng)營非效率部分的完善與改進。DEA方法主要包括規(guī)模報酬不變的C2R模型和規(guī)模報酬可變的BC2模型兩種。其中C2R模型的公式為

BC2模型的公式為

式（1）～（2）中：j為決策單元數(shù)量；

x0、y0為已知數(shù)值；

λj為對偶變量；

xj、yj分別為決策單元的投入、產(chǎn)出變量；

s+、s-分別為松弛變量和剩余變量；

α為反映決策單元投入產(chǎn)出的綜合效率值。

數(shù)據(jù)包絡分析主要采用上述兩種模型之一，根據(jù)可供分析的數(shù)據(jù)是否規(guī)模報酬可變，選取相應的模型。通過求得所選模型中α、λj和s+的最優(yōu)解，判斷決策單元的DEA是否有效[8]。

由所選擇模型可以得到綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率3個數(shù)值。

1）如果α=1，s+≠0或者s-≠0，則表示純技術效率或者規(guī)模效率不為1，即DMU是弱DEA有效，需要提升其經(jīng)營水平。

2）如果α=1，s+=0且s-=0，則表示純技術效率與規(guī)模效率均為1，即DMU是DEA有效，資源配置處于合理狀態(tài)，無需調整生產(chǎn)決策。

3）如0＜α＜1，且s+和s-均不為1，則表示純技術效率與規(guī)模效率均不為1，即DMU是非DEA有效，可以通過調整資源配置與經(jīng)營規(guī)模以提高技術效率。

考慮到實際的經(jīng)營狀況，本文選取規(guī)模報酬可變的BC2模型進行經(jīng)營效率分析。

2.2 指標選取與數(shù)據(jù)來源

2.2.1 指標選取

企業(yè)經(jīng)營效率評價的相關研究表明，學者們多數(shù)從人力、物力、財力3個方面，選取投入產(chǎn)出相關指標作為經(jīng)營效率的評價指標。關于DEA模型中指標選取的原則，主要考慮以下3個方面[9]。

1）全面性。所選衡量指標一定要能足夠代表企業(yè)的實際經(jīng)營水平，又不能過于雜亂、繁瑣，要簡潔且有全面的概括性。

2）可獲得性。評價指標的數(shù)據(jù)來源一定是正規(guī)且易于搜集和操作的，確保能合理反映企業(yè)的實際經(jīng)營狀況，提供正確且合適的建議。

3）明晰性。所選指標之間要有各自明確的代表含義，各指標之間區(qū)別明顯，既能明確代表企業(yè)某一方面經(jīng)營水平，又不會相互之間模糊界限。

考慮到上述指標選取原則，結合我國生鮮冷鏈物流行業(yè)的發(fā)展能力與經(jīng)營現(xiàn)狀，在對冷鏈物流經(jīng)營與服務能力的影響因素進行總結分析的基礎上，選取以下投入產(chǎn)出指標來衡量公司冷鏈業(yè)務的經(jīng)營效率。

1）主營業(yè)務成本。考慮到該指標是多數(shù)企業(yè)正常經(jīng)營的一項基本投入，并且物流企業(yè)是以設施設備類資產(chǎn)投入，以及運輸人工的雇傭作為主要的成本費用。因此作為維持企業(yè)運營的主體，該衡量指標是一個必不可少的選擇。

2）研發(fā)投入。為降低生鮮品的腐壞率，冷鏈物流業(yè)務需要對設施設備和流通環(huán)節(jié)不斷進行技術創(chuàng)新，因此企業(yè)的研發(fā)投入成本可以充分體現(xiàn)企業(yè)服務能力創(chuàng)新程度，從而影響企業(yè)經(jīng)營效率的高低。

3）研發(fā)人員占員工總數(shù)的比例。該指標與研發(fā)投入指標相結合，一方面反映物流企業(yè)投資創(chuàng)新業(yè)務的規(guī)模大小，另一方面研發(fā)人員的占比可以反映企業(yè)在日常經(jīng)營過程中的研發(fā)創(chuàng)新效率，這在一定程度上體現(xiàn)了企業(yè)未來創(chuàng)新經(jīng)營的發(fā)展前景。

4）固定資產(chǎn)投入。冷鏈業(yè)務的經(jīng)營離不開冷庫、冷藏車、溫控設備等固定資產(chǎn)的支撐，固定資產(chǎn)投入數(shù)額大小，在一定程度上反映公司提供的業(yè)務服務水平。因此可以作為衡量企業(yè)經(jīng)營績效的一個有效指標。

5）主營業(yè)務收入。主營業(yè)務收入是指企業(yè)在從事主要經(jīng)營業(yè)務的過程中所獲得的收入，該指標可以清晰直觀地反映出企業(yè)經(jīng)營效益的優(yōu)劣程度，以及企業(yè)目前的發(fā)展狀況。因此該指標同主營業(yè)務成本一樣是衡量企業(yè)經(jīng)營績效的一個必不可少的選擇。

6）凈利潤。選取企業(yè)凈利潤作為產(chǎn)出指標，不僅考慮到了企業(yè)主營業(yè)務狀況，也代表一段時間內企業(yè)經(jīng)營的整體盈利狀況，其中包括各種額外性的盈利等。在企業(yè)經(jīng)營效率研究中，常用做產(chǎn)出指標[10]。

2.2.2 數(shù)據(jù)來源

由于DEA模型評估對象的投入產(chǎn)出指標要均為正值，因此凈利潤為負值的企業(yè)首先剔除。其次，不同企業(yè)在年報編寫與數(shù)據(jù)統(tǒng)計等方面存在差異，考慮到指標選取的數(shù)據(jù)可獲得性原則，本文篩選的企業(yè)在所需數(shù)據(jù)上均采用同樣的編寫與計算方式，因此在研發(fā)投入與研發(fā)人員比例方面會篩選掉部分企業(yè)。結合企業(yè)實際經(jīng)營內容以及年度經(jīng)營數(shù)據(jù)的考慮，最終通過篩選確定了16家上市公司為樣本。樣本公司主營業(yè)務中均涉及與冷鏈相關的內容，包括冷凍物流、制冷設備和制冷材料的研發(fā)等。由于近3年中存在樣本數(shù)據(jù)獲取不全，且所選公司中自2016年起存在修改年報數(shù)據(jù)計算方式的現(xiàn)象，因此選擇2016—2019年間的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)來確定投入產(chǎn)出衡量指標。涉及到的相關數(shù)據(jù)均來自萬德數(shù)據(jù)庫。

3 基于DEA的上市公司冷鏈業(yè)務經(jīng)營效率測算

以篩選后的16家上市公司作為樣本企業(yè)，從萬德數(shù)據(jù)庫中獲取其2016—2019年的主營業(yè)務成本、研發(fā)投入、研發(fā)人員占比、固定資產(chǎn)投入、主營業(yè)務收入、凈利潤數(shù)據(jù)作為決策單元的投入產(chǎn)出指標，使用DEAP2.1軟件對16家企業(yè)分別進行綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率以及規(guī)模效益情況分析。

3.1 綜合效率

綜合效率的高低代表企業(yè)資源配置的合理性程度，16家上市公司綜合效率分析結果如表1所示。由表1可知，在16家上市公司中，總體的平均綜合效率為0.950，還有5%的上升空間。從單獨的企業(yè)來看，蘇寧易購、中集集團、廣弘控股、農產(chǎn)品、光明乳業(yè)和萬華化學6家企業(yè)4年的平均綜合效率可以達到1，表明其資源配置效率較高應繼續(xù)保持，同時值得其他企業(yè)學習借鑒。16家公司整體綜合效率值波動不大，表明各企業(yè)的技術發(fā)展水平較為均衡，但是中儲股份和巨化股份這2家企業(yè)綜合效率值最低，均低于0.9，公司在未來經(jīng)營過程中仍然有極大的進步與改善空間，應注意合理調配其技術資源。

表1 2016—2019年16家上市公司冷鏈業(yè)務綜合效率Table 1 Comprehensive efficiency of cold chain business of 16 listed companies from 2016 to 2019

3.2 純技術效率

純技術效率代表了企業(yè)的管理水平與技術水平對企業(yè)經(jīng)營狀況的影響，反映出了決策單元在最優(yōu)投入規(guī)模時的生產(chǎn)效率。16家上市公司純技術效率分析的具體結果如表2所示。

表2 2016—2019年16家上市公司冷鏈業(yè)務純技術效率Table 2 Pure technical efficiency of cold chain business of 16 listed companies from 2016 to 2019

由表2可知，2016—2019年間，四方科技、中儲股份、蘇寧易購等10家企業(yè)的純技術效率值一直為1，表明這幾家企業(yè)一直保持著較好的管理方式和技術水平，后續(xù)發(fā)展要繼續(xù)吸取經(jīng)驗。純技術效率的平均值為0.975且多數(shù)企業(yè)的在區(qū)間[0.9, 1.0]內，表明大多數(shù)企業(yè)的管理水平與技術水平相對較好，但是還可以繼續(xù)提升。而巨化股份的純技術效率值不足0.9，相對于其余企業(yè)來說其管理水平與技術水平有待提升，企業(yè)應從這兩方面探究其經(jīng)營效率的不足之處，以待改進。

3.3 規(guī)模效率

規(guī)模效率代表企業(yè)實際的規(guī)模狀態(tài)與最優(yōu)規(guī)模狀態(tài)的差距。企業(yè)的規(guī)模效率值越接近于1時，其規(guī)模效率越好，若值為1，則代表達到最優(yōu)規(guī)模效率。當企業(yè)規(guī)模效率小于1時，又分為規(guī)模報酬遞增和規(guī)模報酬遞減兩種情況：irs代表規(guī)模報酬遞增，當企業(yè)規(guī)模處于此種狀態(tài)時，表明隨著企業(yè)規(guī)模與資本投入的擴大，其經(jīng)營效率會逐漸提升，此時企業(yè)應繼續(xù)擴大投入以提升經(jīng)營水平。drs代表規(guī)模報酬遞減，當企業(yè)規(guī)模處于此種狀態(tài)時，表明隨著企業(yè)規(guī)模與資本投入的擴大，企業(yè)的經(jīng)營效率會逐漸降低，此時已超出企業(yè)正?？沙惺艿慕?jīng)營范圍，應縮小其生產(chǎn)規(guī)模以提升經(jīng)營效率[11]。16家上市公司規(guī)模效率分析的具體結果如表3～4所示。

表3 2016—2019年16家上市公司冷鏈業(yè)務規(guī)模效率Table 3 The scale efficiency of cold chain business of 16 listed companies from 2016 to 2019

由表3可知，蘇寧易購、中集集團、廣弘控股、農產(chǎn)品、光明乳業(yè)和萬華化學6家公司4年的規(guī)模效率平均值為1，其他公司的都小于1，這表明這6家公司的經(jīng)營規(guī)模一直是最優(yōu)狀態(tài)，其余企業(yè)都應繼續(xù)調整目前經(jīng)營規(guī)模與投入規(guī)模。整體的平均規(guī)模效率雖有波動，但最終變化是降低趨勢，因此冷鏈行業(yè)目前應注重調整其企業(yè)規(guī)模與資本投入的協(xié)調，以免造成資源的不必要浪費。

從表4可知，各企業(yè)的實際規(guī)模狀態(tài)，在發(fā)展至2019年時，在未達到規(guī)模最優(yōu)狀態(tài)的年份中，四方科技、松芝股份和澳柯瑪3家公司是呈規(guī)模報酬遞增的狀態(tài)，需要繼續(xù)擴大生產(chǎn)投入規(guī)模以提升經(jīng)營效率；而中儲股份、順豐控股和巨化股份則呈現(xiàn)出規(guī)模報酬遞減的狀態(tài)，已無法承擔目前的實際經(jīng)營規(guī)模，應適當縮減投入、調整經(jīng)營規(guī)模，以獲得更高效率的經(jīng)營產(chǎn)出。

表4 2016—2019年16家上市公司冷鏈業(yè)務規(guī)模效率趨勢Table 4 The scale efficiency trend of cold chain business of 16 listed companies from 2016 to 2019

3.4 冷鏈物流業(yè)務投入產(chǎn)出狀況分析

上文對16家上市公司4年的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率分別進行了分析，在時間動態(tài)上展示了企業(yè)的經(jīng)營效率變化，可為每一家企業(yè)未來的發(fā)展方向提供參考。2016—2019年間，16家公司投入產(chǎn)出情況如表5所示，DEA模型分析的綜合情況如表6所示。

從表5～6可知，中儲股份的純技術效率為1，投入產(chǎn)出均無冗余現(xiàn)象，代表該公司的管理方式與技術水平基本達到最優(yōu)狀態(tài)，在技術方面無需對投入產(chǎn)出進行調整；但其綜合效率值小于1且規(guī)模規(guī)模報酬遞增，代表其規(guī)模與投入產(chǎn)出不匹配，則需要擴大經(jīng)營規(guī)模來提高綜合效率值。順豐控股、冰輪環(huán)境和農產(chǎn)品3家公司的純技術效率小于1且規(guī)模報酬遞減，而且3家公司的投入與產(chǎn)出均存在冗余與不足的現(xiàn)象，未來3家企業(yè)應考慮縮小生產(chǎn)規(guī)模，充分利用投入的資源以達到最大化的利用與產(chǎn)出。其余的12家企業(yè)3個指標數(shù)值均為1且規(guī)模報酬不變，代表企業(yè)已達最優(yōu)經(jīng)營狀態(tài)，只需繼續(xù)保持。

表5 2016—2019年16家上市公司冷鏈業(yè)務投入產(chǎn)出情況Table 5 Input-output of cold chain business of 16 listed companies from 2016 to 2019

表6 2016—2019年16家上市公司冷鏈業(yè)務DEA模型分析結果Table 6 Analysis results of DEA model of cold chain business of 16 listed companies from 2016 to 2019

4 結論與建議

本文通過DEA模型對選取的16家以冷鏈業(yè)務為主的上市公司進行了投入產(chǎn)出指標的相關分析，分別從綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率以及2016—2019年間的綜合經(jīng)營情況進行了指標解讀，對于企業(yè)普遍存在的經(jīng)營問題可得如下結論。

1）技術資源調配不均，技術水平發(fā)展不足。例如巨化股份的綜合效率與純技術效率兩個指標都較低，主要原因是這家企業(yè)的技術資源分配不均，導致企業(yè)技術發(fā)展出現(xiàn)偏差，影響了企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展和企業(yè)發(fā)展的效率。

2）不合理的生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模與資源投入導致企業(yè)經(jīng)營效率無法達到最優(yōu)狀態(tài)。從投入產(chǎn)出狀況指標來看，多家企業(yè)存在投入資源冗余的現(xiàn)象，這不僅導致企業(yè)經(jīng)營效率低下，還造成了資源成本浪費，此時應降低資源投入量，調整至最佳投入產(chǎn)出比。當投入產(chǎn)出配比最優(yōu)時，應根據(jù)規(guī)模收益遞增或者遞減的現(xiàn)狀，進行同比例擴大或者縮減生產(chǎn)規(guī)模。

針對上述問題，提出如下改進意見：

1）提高對物流技術研發(fā)與創(chuàng)新的關注度。企業(yè)的技術水平直接影響企業(yè)的純技術效率，從而極大地影響企業(yè)資源投入的利用率，因此技術發(fā)展是提升冷鏈物流企業(yè)經(jīng)營效率的核心推動力。應堅持創(chuàng)新發(fā)展，引入智能化冷鏈保鮮設備、電子監(jiān)控設備等；同時建立智能化的信息共享平臺，隨時監(jiān)控冷庫、冷藏車等設備的實時狀態(tài)，提升生鮮產(chǎn)品在途運輸?shù)馁|量。

2）合理配置資源投入比例，尋求企業(yè)合適的生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模。投入資源的冗余提高了企業(yè)經(jīng)營的成本、降低了企業(yè)經(jīng)營效率。在企業(yè)經(jīng)營過程中發(fā)現(xiàn)產(chǎn)出率較低時，不要急于加大資源投入，應從多方面入手尋找問題所在，結合企業(yè)技術發(fā)展狀況合理調配企業(yè)資源與服務的投入比例，以免出現(xiàn)資源冗余卻依然產(chǎn)出效率低下的問題。

3）擴大高級人才與科研人員的招納，提升企業(yè)科研管理水平。企業(yè)的高效率經(jīng)營離不開高水平的技能技術，因此要加強對高級科研人才的激勵與管理。高水平人才是企業(yè)創(chuàng)新的源泉，人才引進可為企業(yè)創(chuàng)新效率的提升提供巨大動力。同時還要注重公司現(xiàn)有人才能力的培養(yǎng)與提升，建立健全人才管理機制與人才激勵政策。