基于DEA模型的廣州市生鮮農產品冷鏈物流效率分析

張旭+張文峰

摘 要：本文結合廣州市生鮮農產品冷鏈物流的現狀，查閱相關資料，選取了2014-2016年的面板數據，構建生鮮農產品冷鏈物流效率評價體系，采用DEA方法，利用DEA solver 9.0軟件對廣州市3年的生鮮農產品冷鏈物流效率進行了評價，并提出了相關建議。

關鍵詞：冷鏈物流；數據包絡分析；效率分析

中圖分類號：F323.7 文獻標志碼：A 文章編號：1008-2697（2017）02-0033-04

近幾年來，為了提高廣東省農產品的流通率，滿足廣大人民對高品質生鮮農產品以及食品安全的要求，促進農民增收，廣東省高度重視以生鮮農產品冷藏保鮮、低溫倉儲與貨運為核心的農產品冷鏈物流系統發展，和這一冷鏈物流相關的建設成為新型的投資熱點，良好的投資環境吸引了外資冷鏈物流公司的進駐，其發展規模持續擴展，該省這一產業迎來了全新的發展時期。而廣州市由于便利的交通條件使其成為廣東省重要的商品集散中心，但由于冷鏈物流技術的不成熟等原因也存在著許多制約其發展的因素。其中，怎么樣對農產品冷鏈物流的效率進行評價是個重要的問題。目前，大多數學者是通過層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）等較為主觀的方法進行評價，且當指標過多時其權重也難以確定。而數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）則是一種較為客觀的效率評價方法，利用DEA分析法可以更加直觀的分析投入產出的效率問題。

一、研究方法與指標選取

（一）研究方法

數據包絡分析（DEA）是一種非參數技術效率研究法，是1976年英國的Cooper、Rhodes及Charnes這三位研究學家第一次創建出來的以“相對效率評估”為研究條件，重點用于評估系統效率的研究手段。自DEA誕生以來，其理論與方法發展迅速，應用范圍不斷擴展，應用數量持續增長。其中最為廣泛使用的是基于規模報酬不變（Constant Returns to Scale，CRS）的CCR模型和基于規模報酬可變（Variable Returns to Scale，VRS）的BCC模型，為了更好的計算純技術效率和規模效率，本文運用CCR模型可以得出綜合效率（Technical Efficiency，TE），再借助BCC模型得出純技術效率（Pure Technical Efficiency，PTE），規模效率（Scale Efficiency，SE）就利用關系式SE=TE/PTE得出。故選擇CCR模型和BCC模型進行研究，假設每個決策單元（DMU）中有種投入和中產出，則CCR模型的規劃式為：

BCC模型是由CCR模型的基礎上增加了約束條件所構成。由模型的規劃式可以看出，如果某個DMU的φ值為1則代表此年廣州市生鮮農產品冷鏈物流在規模報酬可變的BCC模型中處于效率的前沿面，是純技術效率有效的。

（二）指標選取

指標的選取是運用DEA模型的關鍵，選取合理的指標才能有效反應各DMU的效率，DEA模型對投入指標的選取有三個基本的原則：一是投入指標和產出指標應具有高度相關性；二是各項投入指標之間、各項產出指標之間不能有過高的相關性；三是各項投入產出指標的可獲得性。考慮到在具體的生鮮農產品交易過程中，生鮮農產品冷鏈物流的各個環節如，采后預冷、初加工和運輸等對冷鏈都存在極其嚴格的規定，所以，對生鮮農產品冷鏈物流效率造成干擾的要素極其復雜。本著滿足DEA模型對數據的要求，且能夠準確而又科學地分析廣州市生鮮農產品冷鏈物流效率的問題，提高效率水平進行分析研究的目的，遵循DEA模型投入產出指標選取的原則，也遵循著目的性、系統性、代表性、可比性和可操作性原則，本文確定了以下投入產出指標（表1）。

一些學者在做DEA分析時提出由于投入與產出指標數據單位不統一，不符合DEA模型數據的運算規則，必須首先對元數據進行無量綱化處理。其實在使用MAX Dea或者DEA solver 9.0等軟件時，是不需要對各項指標的單位做無量綱化處理。這也是DEA方法得到廣泛應用的優點所在。

二、模型建立與分析

選取2014-2016年為3個DMU，分別為DMU1、DMU2和DMU3。選取投入和產出指標的相關數據，數據主要來源于《廣東省統計年鑒2014》、《廣東省統計年鑒2015》、導師相關項目提供。將投入指標（I）和產出指標（O）輸入到DEA solver9.0中選取CCR-I和BCC-I模型進行處理，計算出三條廣州市冷鏈物流系統的TE、PTE和SE（表2）。

從表2的結果可知，2014年和2015年的TE值<1，表示這兩年生鮮農產品冷鏈物流為非整體效率有效。并且DMU1的SE和PTE值均不為1，說明不具有純技術效率有效和規模效率有效，純技術效率無效和規模效率無效導致DMU1投入產出的整體非效率，并且其規模報酬也是遞減的。但其綜合效率值大于0.9，這表明DMU1處于邊緣有效區域，需要對其投入產出的配置進行稍微調整，造成這種結果的原因可以歸結為該年廣州市生鮮農產品冷鏈物流的資源投入配置不合理，比如政府的投資比例失調，固定資產總額較小等。

對于DMU2，可以看到此年的PTE的值為1，這就說明該年的純技術效率是處于效率的前沿面，代表DMU2是純技術效率有效的，但規模效率確是非有效的，這就造成了此年的綜合效率無效，這就說明需要調整產業規模來使其移動到綜合效率的前沿面，并且此DMU的規模報酬是遞增的狀態，所以可以選擇適當的增大規模來使其獲得規模效率有效，進而獲得綜合效率有效。

對于DMU3，PET、SE和TE的值均達到了1，說明此DMU同時達到了技術效率有效和規模效率有效，即在當前的投入下產出已經達到了最優的狀態。從DMU1到DMU3我們可以看出，從純技術效率和規模效率都是無效的，至純技術效率是有效的、規模效率是無效的，最后到總體綜合效率有效，廣州市生鮮農產品冷鏈物流一直在正向發展，這表示國家政策的支持力度在加大和產業自身正在蓬勃的發展。

三、政策建議

根據2014-2016年對廣州市生鮮農產品冷鏈物流投入產出的效率分析結果，總結出以下建議。

（一）增強政府的引導功能，構建有效的制度法律

該產業是在戰略上和資源上組織協調形成的一個系統工程，多行業、多部門、多區域是它的主要特點，建設完整的冷鏈物流體系、制定完善冷鏈物流的扶持政策與其實施落實是不可能只通過一個的部門來完成，必須靠各個部門之間的相互合作；同時針對該物流系統的基礎設施建設要求高、投入多、回報時間長等特征，廣東省需要按照廣州市的具體情況統一調配生鮮農產品流通中的各方資源；加大對生鮮農產品冷鏈物流企業的扶持力度，積極發展生鮮農產品第三方冷鏈物流企業，為生鮮農產品冷鏈物流的發展創造良好的市場環境。

（二）升級和完善農產品冷鏈物流體系

我國冷鏈物流標準體系缺少貫穿整個物流的行業通用標準，大部分標準為推薦性標準，不去有強制性，約束力極低，對農產品冷鏈物流企業規范和監管的作用十分有限。所以應當積極推行和完善農產品質量安全認證制度，完善生鮮農產品溯源安全管理體系，完善以HACCP為基礎的全程質量控制體系。結合生鮮農產品的特殊性，積極研發推廣先進的蔬菜、水果產后預冷、初加工、儲存保鮮運輸技術，由于運輸的產品不同，每種所需的溫度時間等各項技術指標也有差異，應盡快制定農產品冷鏈物流的行業標準和安全標準。

（三）加強冷鏈物流人才的培養

從分析結果來看，生鮮農產品冷鏈物流的專業人才缺乏，是影響冷鏈物流產業可持續發展的一個重要方面。農產品冷鏈物流業是一個技術和人才密集型產業，優秀的物流人才是發展農產品現代物流的一個關鍵因素，應當建立多元化、多層次人才培養模式，培養復合型的冷鏈物流專業人才。高校方面，開展產學研培養模式，通過雄厚的師資力量和良好的教學環境，培養專業的冷鏈物流技術人才和管理人才，形成良性循環；企業方面，冷鏈物流企業應向新加入的職員提供相關專業知識的培訓，對企業技術人員分部門、分崗位有針對性的進行相關技術的培訓，對企業管理專員實施全新管理觀念、經營技術和運行戰略的培訓，從實質層面來增強參與生鮮農產品冷鏈物流公司職員的專業能力與管理素質。

（四）夯實冷鏈物流基礎設施的建設

針對性地構建生鮮農產品冷鏈物流系統的基本設施，按照各個區域的需求力度進行基礎設施建設，避免因為規劃不合理而造成的浪費；大力建設經濟適用的農產品冷鏈物流預冷系統，發展田間地頭冷庫；構建農產品冷鏈物理信息平臺，促進各方面信息的傳遞，強化信息系統的控制能力，降低產品損耗率，提高運輸效率；開設區域性的大型低溫運輸物流平臺，對農產品冷鏈物流系統的所有過程進行一體化經營與操控，降低各個過程之間的斷續點，真正地增強農產品冷鏈物流的經營效率與管理能力。

參考文獻：

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（責任編輯：陳 勇）