基于三階段DEA的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率評(píng)價(jià)

萬鳳嬌，邱志成

(1.江漢大學(xué) 商學(xué)院，武漢 430056；2.武漢城市圈制造業(yè)發(fā)展研究中心，武漢 430056)

2021年，中央一號(hào)文件指出要完善鄉(xiāng)村物流體系，并加快生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流建設(shè)。2022年，中央一號(hào)文件再次強(qiáng)調(diào)要繼續(xù)推動(dòng)農(nóng)村冷鏈物流建設(shè)，提升生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流流通網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力。可見，作為連接供需雙方的流通體系對(duì)穩(wěn)定生鮮農(nóng)產(chǎn)品的供給和農(nóng)民持續(xù)增收具有重要意義[1]。作為農(nóng)業(yè)大國，2020年農(nóng)林牧漁業(yè)的全國總產(chǎn)值達(dá)到137 782.17億元，但生鮮農(nóng)產(chǎn)品的供需關(guān)系還處在失衡狀態(tài)[2]，由于農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)，并未給農(nóng)民帶來更多經(jīng)濟(jì)利益[3]。此外，生鮮農(nóng)產(chǎn)品具有易腐爛、易損耗等特點(diǎn)，在流通過程中需要冷鏈運(yùn)輸，而冷鏈設(shè)備具有高能耗及高碳排放的特點(diǎn)，對(duì)環(huán)境會(huì)帶來不良影響。因此，為解決生鮮農(nóng)產(chǎn)品流通存在的問題，推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施，本文以全國大陸30個(gè)省區(qū)市為研究對(duì)象，引入碳排放指標(biāo)測(cè)度全國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率。

1 文獻(xiàn)綜述

目前，有關(guān)農(nóng)產(chǎn)品物流效率評(píng)價(jià)的研究較多，成果頗豐，大部分學(xué)者主要集中在企業(yè)和區(qū)域兩方面。企業(yè)方面，田剛等[4]對(duì)生鮮電商企業(yè)進(jìn)行調(diào)研后，借助Super-SBM和Tobit模型分析其技術(shù)效率；楊懷珍等[5]分析8種“農(nóng)超對(duì)接”渠道的流通效率后，提出提升農(nóng)超渠道效率的政策建議。區(qū)域方面，李麗等[1]從流通主體、流通載體以及流通環(huán)境3個(gè)方面構(gòu)建投入指標(biāo)，分析京津冀地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品流通效率；盧德嫻等[6]將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析與回歸分析相結(jié)合，研究河北省農(nóng)產(chǎn)品流通效率；原雅坤等[7]研究碳約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生鮮農(nóng)產(chǎn)品的物流效率的測(cè)度問題，并提出提升規(guī)模效率是總體效率提高的重要途徑。國外學(xué)者主要對(duì)某一具體農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行效率分析。Ramos等[8]利用DEA測(cè)度分析巴西大豆的出口運(yùn)輸效率；Xue等[9]分析歐盟各國番茄的供應(yīng)鏈效率，并研究該供應(yīng)鏈溫室氣體的排放情況。還有部分學(xué)者重點(diǎn)研究全國范圍內(nèi)的農(nóng)產(chǎn)品流通效率，如張永強(qiáng)等[10]構(gòu)建涉及流通速度、規(guī)模、成本以及效益4個(gè)層面的評(píng)價(jià)指標(biāo)后，利用因子分析法測(cè)算全國不同階段下的農(nóng)產(chǎn)品效率；呂建興等[11]利用DEA-BCC模型對(duì)所構(gòu)建的農(nóng)產(chǎn)品兩階段流通效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行分析，給出相關(guān)政策建議。

通過文獻(xiàn)梳理可知，針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流效率的研究已經(jīng)取得了一定成果，但仍有一些地方需要進(jìn)一步探討：①大多數(shù)學(xué)者測(cè)度農(nóng)產(chǎn)品物流效率，但并未界定農(nóng)產(chǎn)品與生鮮農(nóng)產(chǎn)品之間的差異，并且大多采用傳統(tǒng)DEA模型，未把外部環(huán)境和隨機(jī)擾動(dòng)因素考慮在內(nèi)，使用三階段DEA模型測(cè)度效率可以彌補(bǔ)這一缺陷。②現(xiàn)有文獻(xiàn)更多地將研究視角聚焦在區(qū)域或企業(yè)上，對(duì)全國整體情況及發(fā)展趨勢(shì)研究較少，同時(shí)大多并未考慮碳排放。因此，本文選取全國30個(gè)省區(qū)市為研究對(duì)象，借助三階段DEA，在投入指標(biāo)中引入碳排放后，參考《中國冷鏈物流發(fā)展報(bào)告》的生鮮農(nóng)產(chǎn)品統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)其冷鏈物流效率進(jìn)行測(cè)度。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

三階段DEA模型是Fried等[12]改良傳統(tǒng)方法后，于2002年提出計(jì)算效率的新方法。其主要步驟為：第一階段采用傳統(tǒng)DEA-BCC模型計(jì)算效率值；第二階段借助隨機(jī)前沿分析方法(SFA)消除外部環(huán)境和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，得到新投入；第三階段對(duì)調(diào)整后的新投入值再次運(yùn)用DEA-BCC模型，計(jì)算出效率值，此時(shí)的效率值已不受環(huán)境因素及隨機(jī)因素的干擾。

2.2 指標(biāo)的選取和數(shù)據(jù)來源

2.2.1 三階段DEA評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建

為保證科學(xué)有效的計(jì)量結(jié)果，在遵循科學(xué)合理性和數(shù)據(jù)收集易用性原則基礎(chǔ)上，參考原雅坤等[7]和姚山季等[13]構(gòu)建的指標(biāo)體系，并結(jié)合生鮮農(nóng)產(chǎn)品特性，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

2.2.1.1 投入變量

X1：參考柳鍵等[14]將CO2排放量引入以投入為導(dǎo)向的DEA-BCC模型中，希望盡可能少的排放CO2。為了考慮數(shù)據(jù)的科學(xué)性，借鑒文獻(xiàn)[7]引入生鮮農(nóng)產(chǎn)品的運(yùn)量占物流總運(yùn)量的比率(K)，并用該比率乘以各投入變量來近似表示生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的實(shí)際輸入，其中生鮮農(nóng)產(chǎn)品貨運(yùn)量是指利用冷鏈物流進(jìn)行運(yùn)輸?shù)霓r(nóng)產(chǎn)品，采用各地區(qū)禽蛋、水產(chǎn)品、蔬菜、肉類、水果、茶葉、牛奶產(chǎn)量加總來表示，該統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)來源于《中國冷鏈物流發(fā)展報(bào)告》。

X2：物流業(yè)固定投資主要是政府對(duì)運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)的投資。將比率K與其相乘表示生鮮農(nóng)產(chǎn)品固定資產(chǎn)投資額投入。

X3：物流行業(yè)從業(yè)人員數(shù)量選擇運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政行業(yè)3個(gè)行業(yè)的員工數(shù)量之和。

X4：物流網(wǎng)絡(luò)里程數(shù)是指公路里程、鐵路營業(yè)里程以及內(nèi)河里程相加得出。將比率K與其相乘表示生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流從業(yè)人數(shù)投入。

2.2.1.2 產(chǎn)出變量

Y1：生鮮農(nóng)產(chǎn)品貨運(yùn)量，指各地區(qū)禽蛋、水產(chǎn)品、蔬菜、肉類、水果、茶葉、牛奶產(chǎn)量的加總。

Y2：生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)值則選取地區(qū)交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)生產(chǎn)的總產(chǎn)值乘以生鮮農(nóng)產(chǎn)品的運(yùn)量占物流總運(yùn)量的比率(K)。

2.2.1.3 環(huán)境變量

選取國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)和政府支持作為環(huán)境變量。

Z1：選擇國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)作為反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境變量。

Z2：選擇物流業(yè)(運(yùn)輸業(yè)、倉儲(chǔ)業(yè)和郵政業(yè))支出占財(cái)政支出總額的比例作為反映政府對(duì)運(yùn)輸業(yè)支持的環(huán)境變量。

2.2.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于2015—2019年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及各個(gè)省市的地方統(tǒng)計(jì)年鑒。涉及的價(jià)格變量以2014年為基期進(jìn)行平減。

3 實(shí)證分析

3.1 第一階段DEA-BCC分析

應(yīng)用Deap2.1軟件對(duì)全國30個(gè)省區(qū)市2015—2019年的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率進(jìn)行測(cè)度(表1)。

表1 第一階段全國30個(gè)省區(qū)市2015—2019年的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流綜合效率

從整體上來看，2015—2019年，全國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流綜合效率的幾何平均數(shù)整體變化不大，于2016年達(dá)到最高點(diǎn)后，在接下來的幾年小幅下降，均沒有達(dá)到效率前沿面(效率值為1)，DEA效率不高。從區(qū)域來看，全國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的綜合效率為東部[0.89,0.95]-中部[0.86,0.93]-西部[0.69,0.72]-東北[0.52,0.63]，呈現(xiàn)遞減規(guī)律，以上海、河北為代表的東部地區(qū)的效率值高于其他地區(qū)。從各省市綜合效率特點(diǎn)來看，河北、山東、安徽及河南的綜合效率在研究期限內(nèi)都為1，效率有效；北京、天津、上海、江蘇、山西、江西、廣西、寧夏及遼寧的綜合效率除個(gè)別年份外，其效率基本有效；海南、貴州兩省盡管在部分年份物流效率有效，但波動(dòng)幅度較大；其余各省在所研究年限內(nèi)沒有達(dá)到效率前沿，青海、吉林、黑龍江三個(gè)省份效率值排名靠后，效率較低。綜上所述，考慮碳排放下生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率較高地區(qū)主要分布于東部發(fā)達(dá)省市。

3.2 第二階段SFA模型分析

使用Frontier4.0軟件進(jìn)行分析(表2)。從地區(qū)生產(chǎn)總值(Z1)來看，該環(huán)境變量對(duì)4個(gè)投入指標(biāo)松弛值的回歸系數(shù)均為正，地區(qū)生產(chǎn)總值越高，其CO2排放量也會(huì)增加，表明在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)應(yīng)注重生鮮農(nóng)產(chǎn)品低碳物流的發(fā)展；同時(shí)地區(qū)生產(chǎn)總值高說明經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)更易吸引人才和項(xiàng)目投資，一定程度會(huì)造成投入冗余；從政府支持(Z2)這一環(huán)境變量來看，其與投入松弛變量間的回歸系數(shù)均為正，表明政府對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流業(yè)的投資，不利于CO2排放冗余的減少，還造成其他投入變量的過剩，相關(guān)部門應(yīng)制定政策，優(yōu)化投資模式，促進(jìn)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流低碳發(fā)展。

表2 第二階段SFA模型回歸結(jié)果

3.3 第三階段DEA-BCC分析

利用Deap2.1軟件再次計(jì)算效率值，為更加清楚地展現(xiàn)調(diào)整前后各地區(qū)在考慮碳排放下生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率的分布情況，以規(guī)模效率和純技術(shù)效率的年均值(0.90，0.80)作為分界點(diǎn)，對(duì)各省份進(jìn)行分類(圖1)。將第一類命名為“雙高型”，該類型具有較高的純技術(shù)效率和規(guī)模效率，如河南、遼寧和江蘇。這些省份生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展良好，在當(dāng)前發(fā)展的基礎(chǔ)上，可以略微提高投入值，促進(jìn)效率進(jìn)一步提升。將第二類命名為“高低型”，該類型規(guī)模效率較低，如天津、青海，規(guī)模效率分別為0.38和0.23。這些省份可加大對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的投入，在科學(xué)規(guī)劃下擴(kuò)大規(guī)模，實(shí)現(xiàn)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流低碳發(fā)展。將第三類命名為“低高型”，該類型規(guī)模效率較高，但純技術(shù)效率不高，如新疆、陜西、云南等。對(duì)于這一類型省份，應(yīng)提高生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流專業(yè)化水平，引進(jìn)新型冷鏈物流設(shè)備和技術(shù)，促進(jìn)低碳物流效率發(fā)展。將第四類命名為“雙低型”，包括重慶、吉林和黑龍江。該種類型省市要根據(jù)自身發(fā)展?fàn)顩r，擴(kuò)大規(guī)模的同時(shí)引進(jìn)高新技術(shù)，提高生鮮農(nóng)產(chǎn)品流通效率。

4 結(jié)論與政策啟示

本文構(gòu)建了生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率分析框架，針對(duì)冷鏈物流碳排放量高的特點(diǎn)，在投入變量中引入碳排放指標(biāo)，參考《中國冷鏈物流發(fā)展報(bào)告》中生鮮農(nóng)產(chǎn)品的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，采用三階段DEA模型測(cè)度全國各省區(qū)市生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的效率，得出以下結(jié)論：

1)全國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率差異明顯?？傮w來看，綜合效率按東部地區(qū)-中部地區(qū)-西部地區(qū)-東北地區(qū)依次遞減。在剔除環(huán)境干擾后，中部地區(qū)綜合效率值超過東部地區(qū)。從局部來看，河北、河南、山東、安徽4省生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)發(fā)展較好，效率遠(yuǎn)高于其他省份。吉林、青海兩省效率排在末尾，其效率低的原因是規(guī)模效率不高。

圖1 第三階段全國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率分布

2)環(huán)境因素對(duì)全國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率有影響。首先，第一階段與第三階段DEA測(cè)度結(jié)果有所不同，多數(shù)省份生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率在調(diào)整前后存在差異。其次，第二階段選取的環(huán)境變量對(duì)投入松弛值所產(chǎn)生的影響各有不同，其中地區(qū)生產(chǎn)總值(Z1)及政府支持(Z2)均能造成CO2排放投入的冗余，不利于生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的低碳發(fā)展。

結(jié)合以上研究結(jié)論，為提高全國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率，提出以下建議：

1)調(diào)整生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。首先，冷鏈物流效率較低的兩省——吉林和青海主要受到規(guī)模效率的限制。因此，兩省應(yīng)因地制宜地調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品規(guī)?；l(fā)展。其次，相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)政策的合理引導(dǎo)，優(yōu)化生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流資源配置，促進(jìn)效率低地區(qū)冷鏈物流業(yè)的協(xié)調(diào)、均衡發(fā)展，以高效的生鮮農(nóng)產(chǎn)品流通效率來助力鄉(xiāng)村振興。

2)協(xié)調(diào)不同區(qū)域間效率發(fā)展差異。河北、山東、安徽、河南4省冷鏈物流效率較高，這些省份應(yīng)以競(jìng)爭(zhēng)合作為原則，積極發(fā)揮帶頭作用。而效率偏低省市要充分利用現(xiàn)有的冷鏈物流資源，借鑒高效率地區(qū)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，引導(dǎo)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)向健康、協(xié)調(diào)方向調(diào)整升級(jí)。同時(shí)，各省區(qū)市應(yīng)積極推動(dòng)城鄉(xiāng)融合發(fā)展，加強(qiáng)農(nóng)超對(duì)接、農(nóng)業(yè)合作社等模式建設(shè)，以促進(jìn)農(nóng)民經(jīng)濟(jì)利益提升。

3)促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流技術(shù)革新。受技術(shù)效率低下的影響，新疆、陜西、云南等省綜合效率不高。一方面，政府應(yīng)加強(qiáng)冷鏈設(shè)備的投入，積極與國際合作，引入發(fā)達(dá)國家先進(jìn)的節(jié)能設(shè)施設(shè)備，使這些省份農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流走向一條低能耗、低碳排放的發(fā)展道路；另一方面，還要優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流運(yùn)輸線路，減少由配送、運(yùn)輸?shù)任锪鳝h(huán)節(jié)帶來的能源消耗，從而降低碳排放。