生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率評(píng)價(jià)研究

秦小輝，趙晨曦

（1.廣西民族大學(xué)管理學(xué)院，廣西 南寧 530006；2.廣西民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣西 南寧 530006）

經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展促進(jìn)了人們消費(fèi)水平的提升，在食物消費(fèi)方面，人們的需求實(shí)現(xiàn)了從滿(mǎn)足溫飽向追求飲食新鮮度、多樣化和營(yíng)養(yǎng)價(jià)值的轉(zhuǎn)變，生鮮農(nóng)產(chǎn)品也因其豐富的營(yíng)養(yǎng)成分深受人們的喜愛(ài)，對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求量在近幾年有了很大的提升。但在供給方面，生鮮農(nóng)產(chǎn)品由于具有易腐爛變質(zhì)的特性，其價(jià)值受新鮮度的影響較大，儲(chǔ)藏及運(yùn)輸過(guò)程中對(duì)溫度和時(shí)間的控制要求較為嚴(yán)格，傳統(tǒng)的物流模式無(wú)法達(dá)到生鮮農(nóng)產(chǎn)品的運(yùn)輸標(biāo)準(zhǔn)，只有通過(guò)冷鏈物流才能保證生鮮農(nóng)產(chǎn)品的可靠質(zhì)量，因此，冷鏈物流在近年來(lái)逐漸得以發(fā)展。對(duì)各省區(qū)市生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)的效率測(cè)度，對(duì)于分析我國(guó)區(qū)域生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題具有重要意義。

生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率的測(cè)度以物流產(chǎn)業(yè)效率測(cè)度為基礎(chǔ)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data envelopment analysis,DEA）及其改進(jìn)方法對(duì)物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行研究。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法最早由運(yùn)籌學(xué)家Charnes等[1]提出，用于測(cè)算多投入多產(chǎn)出情況下每個(gè)決策單元的效率值。Fried等[2]構(gòu)建了三階段DEA模型，剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響，以更準(zhǔn)確地估計(jì)生產(chǎn)者績(jī)效。但國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)物流效率研究對(duì)象的選取有所差異。國(guó)外學(xué)者主要集中于對(duì)微觀物流企業(yè)的效率及測(cè)度，如Petiot等[3]以132家第三方物流企業(yè)為樣本，對(duì)其生產(chǎn)績(jī)效和效率決定因素進(jìn)行了分析。國(guó)內(nèi)學(xué)者大多從宏觀角度對(duì)區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。汪文生等[4]基于三階段DEA模型，構(gòu)建了環(huán)渤海地區(qū)城市物流效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，分析了區(qū)域內(nèi)城市之間物流效率時(shí)空差異及發(fā)展質(zhì)量。曹炳汝等[5]采用DEA模型測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省級(jí)層面的物流產(chǎn)業(yè)效率，并結(jié)合空間自相關(guān)分析法探究物流效率時(shí)空演化規(guī)律。龔雪等[6]采用DEA-Malmquist指數(shù)評(píng)價(jià)模型，對(duì)我國(guó)31個(gè)省區(qū)市的物流投入產(chǎn)出效率進(jìn)行靜態(tài)分析，并運(yùn)用Malmquist指數(shù)法對(duì)我國(guó)物流效率的發(fā)展進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。

對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率進(jìn)行測(cè)度，研究重點(diǎn)集中在效率評(píng)價(jià)指標(biāo)和效率評(píng)價(jià)模型兩個(gè)方面。在評(píng)價(jià)指標(biāo)方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者魏新軍[7]將七大指標(biāo)（冷鏈物流企業(yè)數(shù)量、冷鏈物流貨運(yùn)總量、冷鏈物流貨運(yùn)總額、冷鏈物流總費(fèi)用、冷鏈物流總收入、冷鏈物流業(yè)增加值和冷鏈物流固定資產(chǎn)投資）納入農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)的績(jī)效評(píng)價(jià)體系進(jìn)行影響因素分析。Negi等[8]在因素分析的基礎(chǔ)上添加了冷鏈物流效率的3個(gè)因素，即業(yè)務(wù)費(fèi)用、勞動(dòng)力和資源。鄧延偉等[9]結(jié)合水產(chǎn)品特性在供應(yīng)鏈模型中加入相關(guān)指標(biāo)，用于測(cè)度水產(chǎn)品供應(yīng)鏈效率。在評(píng)價(jià)模型方面，原雅坤等[10]利用三階段DEA模型，在約束碳排放量的情況下對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率進(jìn)行測(cè)度。在此基礎(chǔ)上，Qi等[11]運(yùn)用模糊分析法對(duì)我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流企業(yè)的績(jī)效進(jìn)行測(cè)度，并在模型中加入綠色供應(yīng)鏈相關(guān)指標(biāo)。周靜等[12]運(yùn)用AHP-DEA模型評(píng)價(jià)我國(guó)冷鏈物流企業(yè)效率，結(jié)果表明，先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展有利于我國(guó)冷鏈物流行業(yè)的進(jìn)步。

以上成果為本文的研究奠定了基礎(chǔ)，但一般只局限于單獨(dú)對(duì)區(qū)域或企業(yè)物流效率進(jìn)行探討，且少有文獻(xiàn)將冷庫(kù)容量作為投入指標(biāo)，也未考察對(duì)外開(kāi)放程度、信息化水平及創(chuàng)新發(fā)展水平等環(huán)境因素對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率的影響。弗里德（Fired）提出在運(yùn)用傳統(tǒng)的DEA方法對(duì)決策單元進(jìn)行效率測(cè)度時(shí)，環(huán)境因素、隨機(jī)因素等會(huì)對(duì)測(cè)度結(jié)果產(chǎn)生正向或負(fù)向的影響，從而影響結(jié)果的準(zhǔn)確性，在進(jìn)行效率測(cè)度時(shí)，應(yīng)剔除這些因素的影響構(gòu)建三階段DEA模型。因此，本文運(yùn)用三階段DEA模型對(duì)我國(guó)31個(gè)省區(qū)市的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率進(jìn)行研究，以期為我國(guó)冷鏈物流發(fā)展的方針政策提供理論依據(jù)和政策建議。

1 研究方法與指標(biāo)選取

1.1 研究方法

運(yùn)用三階段DEA模型，剔除外部環(huán)境因素影響，對(duì)我國(guó)31個(gè)省區(qū)市的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率進(jìn)行測(cè)度，具體計(jì)算過(guò)程如下：

第一階段：傳統(tǒng)DEA模型。

根據(jù)研究問(wèn)題，采用投入導(dǎo)向的規(guī)模報(bào)酬可變模型（BCC模型）。BCC模型如下：

其中：S-和S+為松弛變量，e1T和e2T分別為S+和S-的單位向量；Xj=（x1j，x2j，…，xsj）T，表示第j個(gè)決策單元的輸入，下標(biāo)s是輸入指標(biāo)的個(gè)數(shù)；Yj=（y1j，y2j，…，ysj）T，表示第j個(gè)決策單元的輸出，下標(biāo)t是輸出指標(biāo)的個(gè)數(shù)；Xj0和Yj0分別為第j0個(gè)決策單元的投入項(xiàng)和產(chǎn)出項(xiàng)；θ表示效率有效值；ε為阿基米德無(wú)窮小，一般取ε=10-6；λj表示權(quán)重系數(shù)。

第二階段：隨機(jī)前沿方法（SFA）回歸模型。

決策單元的效率受外部環(huán)境因素影響，SFA回歸模型可以將環(huán)境因素干擾從模型中分離出來(lái)，只保留管理無(wú)效因素。投入導(dǎo)向的類(lèi)SFA回歸函數(shù)如下：

其中：Sni表示第i個(gè)決策單元的第n個(gè)投入冗余；Zi、βn分別表示環(huán)境變量和環(huán)境變量系數(shù)；vni+μni代表混合誤差項(xiàng)，其中vni，v～N（0），表示統(tǒng)計(jì)噪聲，μni，μ～N+（0），表示管理無(wú)效率。

投入變量調(diào)整公式如下：

其中：X*ni表示調(diào)整后的投入變量值；Xni表示調(diào)整前的投入變量值表示對(duì)環(huán)境因素進(jìn)行調(diào)整，[max（vni）-vni]表示對(duì)統(tǒng)計(jì)噪聲進(jìn)行調(diào)整。

第三階段：調(diào)整后的DEA模型。

該階段將調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)代替原始投入數(shù)據(jù)，產(chǎn)出仍為原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)，再次代入BCC模型中進(jìn)行測(cè)算，得到清除環(huán)境效應(yīng)和統(tǒng)計(jì)噪聲影響的實(shí)際效率值。

1.2 指標(biāo)選擇

本文運(yùn)用三階段DEA模型，以投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)計(jì)算各省區(qū)市生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)效率，并剔除外部環(huán)境因素的影響。因此，從投入、產(chǎn)出、環(huán)境3個(gè)方面構(gòu)建指標(biāo)體系，具體見(jiàn)表1。

表1 我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of cold chain logistics efficiency of fresh agricultural products in China

1.2.1 投入指標(biāo)

選取生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流固定資產(chǎn)投資、勞動(dòng)力投入、冷庫(kù)容量3項(xiàng)指標(biāo)作為投入指標(biāo)。

生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的固定資產(chǎn)投入代表冷鏈物流產(chǎn)業(yè)的資本要素投入，以2012—2019年我國(guó)各省區(qū)市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)整體投資額乘以冷鏈物流貨運(yùn)量在地區(qū)總貨運(yùn)量中的占比表示。

生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的從業(yè)人數(shù)代表冷鏈物流產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力要素投入，以2012—2019年我國(guó)各省區(qū)市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)從業(yè)人數(shù)乘以冷鏈物流貨運(yùn)量在地區(qū)總貨運(yùn)量中的占比表示。

冷庫(kù)是冷鏈物流產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)的重要基礎(chǔ)設(shè)施，保障了生鮮農(nóng)產(chǎn)品倉(cāng)儲(chǔ)過(guò)程的低溫環(huán)境，因此用各省區(qū)市的冷庫(kù)容量代表冷鏈物流產(chǎn)業(yè)物力要素投入。

1.2.2 產(chǎn)出指標(biāo)

選取生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)增加值、生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈貨運(yùn)量和生鮮農(nóng)產(chǎn)品貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量作為產(chǎn)出指標(biāo)。

生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)增加值可以直接反映物流產(chǎn)業(yè)的運(yùn)營(yíng)成果，以2012—2019年我國(guó)31個(gè)省區(qū)市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的綜合年末增加值乘以生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈貨運(yùn)量在地區(qū)總貨運(yùn)量中的占比表示。

貨運(yùn)量反映冷鏈物流產(chǎn)業(yè)運(yùn)輸成果。結(jié)合《中國(guó)冷鏈物流發(fā)展報(bào)告》中對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，將各地區(qū)肉類(lèi)、禽蛋、水產(chǎn)品、蔬菜、水果、牛奶、茶葉產(chǎn)量之和作為生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈貨運(yùn)量。

貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量反映冷鏈物流產(chǎn)業(yè)全面運(yùn)輸成果。以2012—2019年我國(guó)31個(gè)省區(qū)市貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量乘以生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈貨運(yùn)量在地區(qū)總貨運(yùn)量中的占比表示生鮮農(nóng)產(chǎn)品貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量。

1.2.3 環(huán)境指標(biāo)

選取R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出總額/GDP總額、路網(wǎng)密度、外貿(mào)依存度、人均互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)作為環(huán)境指標(biāo)。

R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出總額/GDP總額反映了各省區(qū)市的創(chuàng)新發(fā)展水平。

路網(wǎng)密度是區(qū)域公路里程與行政區(qū)域面積的比值，代表地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。

外貿(mào)依存度是區(qū)域進(jìn)出口總額與該地區(qū)GDP的比值，代表地區(qū)對(duì)外開(kāi)放程度。

人均互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)代表地區(qū)信息化水平。

上述指標(biāo)分別選取2012—2019年我國(guó)31個(gè)省區(qū)市數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局以及各省區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。

2 實(shí)證分析

2.1 傳統(tǒng)DEA模型效率測(cè)算

第一階段僅考慮投入和產(chǎn)出指標(biāo)值，利用DEA中的投入導(dǎo)向模型（BCC）計(jì)算投入目標(biāo)值、松弛變量值，得到我國(guó)31個(gè)省區(qū)市生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)綜合技術(shù)效率（Technical efficiency，TE）、純技術(shù)效率（Pure technical efficiency，PTE）和規(guī)模效率（Scale efficiency，SE）平均值，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)圖1。

圖1表明：在不考慮外界環(huán)境因素和隨機(jī)變量的影響下，2012—2019年，我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流TE值呈先下降后上升的變化趨勢(shì)，由2012年的0.690微降至2015年的0.432，隨后有小幅增長(zhǎng)，2019年增至0.510，總體年均降幅3.7%；SE基本與PTE保持同步，PTE由2012年的0.817微降至2015年的0.564，隨后增至2019年的0.715，總體年均降幅1.3%；SE由2012年的0.847逐年降低至2019年的0.743，整體出現(xiàn)小幅下降，降幅為12.3%；TE與PTE的增減趨勢(shì)相近，因此調(diào)整前的TE值受PTE影響較大，并且3種效率值在研究期間整體都呈現(xiàn)下降趨勢(shì)；我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)總體發(fā)展水平較低，平均TE值僅為0.501，具體來(lái)看SE在[0.743,0.848]范圍內(nèi)波動(dòng)，而PTE低于SE，波動(dòng)范圍是[0.564,0.817]，表明純技術(shù)效率低于規(guī)模效率水平。第一階段DEA測(cè)算結(jié)果與各決策單元的實(shí)際情況有所不符。

圖1 第一階段我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率值Fig.1 Efficiency value of cold chain logistics of fresh agricultural products in China in the first stage

2.2 SFA回歸分析

將R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出占比、路網(wǎng)密度、進(jìn)出口總額及人均互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)這四大環(huán)境變量作為解釋變量，使用Frontier 4.1程序進(jìn)行SFA分析，將投入松弛變量作為被解釋變量，與環(huán)境變量進(jìn)行回歸分析，測(cè)算環(huán)境因素對(duì)投入松弛的影響，結(jié)果如表2所示。表2表明了各環(huán)境變量與投入松弛變量之間的相關(guān)關(guān)系，3個(gè)松弛變量的γ值均接近1，并且似然比（LR）檢驗(yàn)也通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明所選外部環(huán)境因素對(duì)我國(guó)物流業(yè)發(fā)展有顯著影響，適合采用SFA模型進(jìn)行分析。

表2 第二階段SFA回歸分析結(jié)果Table 2 Results of SFA regression analysis in the second stage

2.2.1 創(chuàng)新發(fā)展水平

創(chuàng)新發(fā)展水平對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)固定資產(chǎn)投入冗余、勞動(dòng)力投入冗余以及冷庫(kù)容量冗余均有正向顯著影響（P＜0.05），說(shuō)明創(chuàng)新發(fā)展水平的提升會(huì)導(dǎo)致各項(xiàng)投入資源的浪費(fèi)，從而降低冷鏈物流產(chǎn)業(yè)效率。較高的創(chuàng)新發(fā)展水平會(huì)吸引更多的資金、勞動(dòng)力和冷庫(kù)設(shè)施投入，導(dǎo)致冷鏈物流產(chǎn)業(yè)現(xiàn)有投入需求與供給之間無(wú)法得到平衡，增加冷鏈物流業(yè)的投入冗余量。

2.2.2 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平

以路網(wǎng)密度為代表的地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平對(duì)固定資產(chǎn)投資冗余有正向顯著影響（P＜0.05），對(duì)冷庫(kù)容量松弛變量有負(fù)向顯著影響（P＜0.05）?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的提升會(huì)導(dǎo)致政府對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)環(huán)境的過(guò)度關(guān)注和支持，盲目擴(kuò)大生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，造成資金投入的浪費(fèi)；而基礎(chǔ)設(shè)施水平的提升改善了生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)的外部環(huán)境，促進(jìn)其規(guī)模化發(fā)展，提升了冷庫(kù)利用率，降低冷庫(kù)資源投入冗余。

2.2.3 對(duì)外開(kāi)放程度

外貿(mào)依存度的提升與3項(xiàng)投入變量的冗余量呈負(fù)相關(guān)，說(shuō)明加大對(duì)外開(kāi)放程度可以減少固定資產(chǎn)投資、勞動(dòng)力人數(shù)以及冷庫(kù)容量冗余。在經(jīng)濟(jì)全球化的驅(qū)動(dòng)下，對(duì)外開(kāi)放已成為所有經(jīng)濟(jì)體發(fā)展的必經(jīng)之路。

2.2.4 信息化水平

信息化水平與3項(xiàng)投入變量的冗余量呈負(fù)相關(guān)，對(duì)冷庫(kù)容量冗余有負(fù)向顯著影響（P＜0.05），說(shuō)明地區(qū)信息化水平的提高大大促進(jìn)了生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)發(fā)展。

2.3 調(diào)整后效率值的測(cè)算

利用公式（3）對(duì)SFA分析結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，可得出調(diào)整后的投入指標(biāo)值，再次將產(chǎn)出指標(biāo)和調(diào)整后的兩個(gè)投入指標(biāo)導(dǎo)入DEAP 2.1軟件中計(jì)算，得到第三階段測(cè)算結(jié)果。

2.3.1 縱向分析

圖2反映了第三階段我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率測(cè)算期間的平均值。結(jié)果表明：我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流TE值呈逐年上升趨勢(shì)，由2012年的0.563微降至2013年的0.538，隨后穩(wěn)步增長(zhǎng)至2019年的0.688，年均增幅3.1%；SE基本與TE保持同步，由2012年的0.589微降至2013年的0.587，隨后穩(wěn)步增長(zhǎng)至2019年的0.740，年均增幅3.4%；PTE由2012年的0.956逐年降低至2015年的0.876，隨后逐年增長(zhǎng)至2019年的0.930，整體出現(xiàn)小幅下降，降幅為2.7%；TE與SE的增減趨勢(shì)相近，因此經(jīng)環(huán)境調(diào)整后的TE值受SE影響較大；與第一階段相比，PTE整體顯著提升，而SE顯著下降，表明被低估的PTE的上升導(dǎo)致了總體冷鏈物流綜合技術(shù)效率的提升。

圖2 第三階段我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率值Fig.2 Efficiency value of cold chain logistics of fresh agricultural products in China in the third stage

2.3.2 橫向分析

表3反映了第三階段我國(guó)各省區(qū)市生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率年平均值。結(jié)果表明：第三階段31個(gè)省區(qū)市2012—2019年農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流TE年平均值為0.583，其中遼寧省、江蘇省、河北省、河南省及廣東省TE年平均值均大于或等于0.8；TE年平均值在0.5～0.8之間的省份數(shù)量最多，占比為54.8%；TE年平均值小于0.5的省份占比29%；各省區(qū)市生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率值在剔除了環(huán)境影響后顯著提升。

由表3可知：在調(diào)查的全國(guó)31個(gè)省區(qū)市中，黑龍江、吉林、上海等22個(gè)省區(qū)市為irs，表明2012—2019年我國(guó)大多數(shù)地區(qū)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，說(shuō)明這些省份應(yīng)加大對(duì)生鮮冷鏈物流產(chǎn)業(yè)的要素投入，大力推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，以提升產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率，從而使整體效率得到提升；山東省、河南省以及內(nèi)蒙古自治區(qū)3個(gè)省區(qū)市為drs，這3個(gè)地區(qū)出現(xiàn)規(guī)模效率遞減的情況，且這3個(gè)省份的純技術(shù)效率值均超過(guò)0.9，說(shuō)明應(yīng)適當(dāng)精簡(jiǎn)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模，以提高其規(guī)模效率；遼寧、江蘇、浙江等6個(gè)省區(qū)市規(guī)模報(bào)酬不變，說(shuō)明這些省份應(yīng)在保持現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)規(guī)模的情況下積極提升技術(shù)水平和管理能力，以提升純技術(shù)效率。

由圖3所示：分區(qū)域看，TE年平均值超過(guò)全國(guó)平均水平的區(qū)域有4個(gè)，分別為華中地區(qū)、華東地區(qū)、華北地區(qū)和華南地區(qū)，其中，華中地區(qū)的TE年平均值最高，但PTE年平均值卻排在七大區(qū)域的最后，這是由于湖北省的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流PTE偏低所致，但較高的SE導(dǎo)致其整體效率的前沿地位。東北地區(qū)、西南地區(qū)和西北地區(qū)的TE年平均值在全國(guó)平均水平之下，并且這3個(gè)地區(qū)的SE年平均值遠(yuǎn)低于其PTE年平均值，由此可以初步判定，這3個(gè)區(qū)域的SE年平均值在一定程度上拉低了整體TE年平均值。

表3 第三階段我國(guó)各省區(qū)市生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率年平均值Table 3 The annual average value of cold chain logistics efficiency of fresh agricultural products in various provinces in China in the third stage

圖3 我國(guó)七大區(qū)域第三階段冷鏈物流產(chǎn)業(yè)效率年平均值Fig.3 The annual average value of cold chain logistics industry efficiency in the third stage in seven major regions of China

3 結(jié)論及對(duì)策建議

本文選取生鮮農(nóng)產(chǎn)品固定資產(chǎn)投資、生鮮農(nóng)產(chǎn)品勞動(dòng)力投入、冷庫(kù)容量為投入指標(biāo)，選取生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)增加值、生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈貨運(yùn)量和生鮮農(nóng)產(chǎn)品貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量為產(chǎn)出指標(biāo)，采用三階段DEA模型對(duì)我國(guó)31個(gè)省區(qū)市2012—2019年生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率進(jìn)行了測(cè)度。研究結(jié)論如下：

（1）我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率總體呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)，大部分地區(qū)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)處于規(guī)模效率遞增狀態(tài)。

（2）信息化水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、對(duì)外開(kāi)放程度及創(chuàng)新發(fā)展水平對(duì)投入冗余產(chǎn)生了顯著的影響。R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出總額/GDP總額對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流3種投入變量冗余均有正向顯著影響；路網(wǎng)密度對(duì)固定投資冗余有正向顯著影響，對(duì)冷庫(kù)容量松弛變量有負(fù)向顯著影響；外貿(mào)依存度的提升與3項(xiàng)投入變量的冗余量呈負(fù)相關(guān)；信息化水平與3項(xiàng)投入變量的冗余量呈負(fù)相關(guān)。

（3）華中、華東、華北和華南地區(qū)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)綜合技術(shù)效率高于全國(guó)平均水平；東北、西南和西北地區(qū)的綜合技術(shù)效率值低于全國(guó)平均水平，主要受到規(guī)模效率偏低的影響。

綜上，為提高我國(guó)各省區(qū)市農(nóng)產(chǎn)品物流效率，提出以下政策建議：

（1）提升生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率

從研究結(jié)果來(lái)看，規(guī)模效率偏低是目前制約我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率提升的主要因素。因此，各省市應(yīng)根據(jù)自身管理水平及能力，選擇適應(yīng)冷鏈物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模，并根據(jù)市場(chǎng)情況及時(shí)進(jìn)行調(diào)整，保證投入資源的合理科學(xué)運(yùn)用，提高資源轉(zhuǎn)化效率。同時(shí)，應(yīng)積極提升企業(yè)的管理能力及水平，以提升冷鏈物流產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率，從而提高整體綜合技術(shù)效率水平。

（2）優(yōu)化生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展環(huán)境

第二階段SFA回歸分析結(jié)果表明，R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出占比、路網(wǎng)密度、外貿(mào)依存度以及信息化程度4個(gè)環(huán)境變量都會(huì)對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率產(chǎn)生影響。據(jù)此，提出以下4點(diǎn)建議：第一，應(yīng)鼓勵(lì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流企業(yè)進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新，加大冷鏈運(yùn)行過(guò)程中先進(jìn)技術(shù)和系統(tǒng)的投入使用；第二，應(yīng)提升基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，促進(jìn)地區(qū)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，形成規(guī)模效應(yīng)；第三，政府應(yīng)積極拓展物流與金融、電商等新商業(yè)形態(tài)的深度融合，幫助生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流企業(yè)更好地搭建國(guó)際貿(mào)易橋梁，推動(dòng)對(duì)外貿(mào)易的發(fā)展；第四，應(yīng)構(gòu)建我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流信息共享平臺(tái)，加強(qiáng)區(qū)域冷鏈物流資源與信息數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)，全面提升發(fā)展生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的信息化水平。

（3）提升區(qū)域生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率

東北地區(qū)應(yīng)調(diào)整粗放的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展模式，合理配置冷鏈物流資源，實(shí)現(xiàn)各投入要素的最優(yōu)組合，以農(nóng)業(yè)合作化的形式實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的規(guī)?；图s化，以規(guī)模效率的提升帶動(dòng)綜合技術(shù)效率的增長(zhǎng)。西南和西北地區(qū)應(yīng)借助陸海通道，加強(qiáng)通道內(nèi)各省份的經(jīng)貿(mào)合作，利用鐵路、公路、水運(yùn)、航空等多種運(yùn)輸方式，實(shí)現(xiàn)與新加坡和東盟國(guó)家的互聯(lián)互通。同時(shí)，西部地區(qū)應(yīng)積極承接華中地區(qū)的溢出效應(yīng)，充分利用其溢出和輻射效應(yīng)縮小區(qū)域發(fā)展差距。