张玲玉 霍佳震

摘  要：随着人们对生活品质的追求，对于冷链市场的需求也不断扩大。文章以2015年至2019年的冷链市场上市公司为研究对象进行冷链市场的效率探究。首先基于2015

～2019年每一年的上市公司营业情况运用SBM模型对冷链市场每一年的静态变化进行探究。接着基于Malmquist模型对2015～2019年的冷链市场变化情况进行分析比较。同时，基于分层SBM模型对新进入冷链行业的企业提供了分层决策。研究结果表明：以冷链物流为主营业务的上市公司竞争激烈，仍旧处于快速扩张期;而以制冷材料与制冷设备为主营业务的上市公司则主要需要提高对于投入产出资源配置的有效性。

关键词：冷链市场;SBM模型;Malmquist模型;分层决策

中图分类号：F272    文献标识码：A

Abstract： With people's pursuit of quality of life， the demand for the cold chain market is also expanding this paper based on the information of listed companies in the cold chain market from 2015 to 2019 to explore the efficiency of the cold chain market. The paper first uses the SBM model to explore the static changes of the cold chain market each year based on the business conditions of listed companies in each year from 2015 to 2019. Then based on the Malmquist model to analyze and compare the changes in the cold chain market from 2015 to 2019. At the same time， based on the hierarchical SBM model， it provides hierarchical decision-making for new companies entering the cold chain industry. The results of the study show that： listed companies with cold chain logistics as their main business have fierce competition and are still in a period of rapid expansion; while listed companies focusing on the refrigeration materials and refrigeration equipment need to improve their input-output resource allocation.

Key words： cold chain market; SBM model; Malmquist model; hierarchical decision

0  引  言

随着人们生活水平的提升，对于生鲜产品品质的要求也在逐步提高。而冷链物流作为实现生鲜产品远程运输的新型运输方式，需求也在随之不断增大。2019年2月19日，中央一号文件提出对冷链物流发展的要求。同年7月30日，冷链物流发展被写进中共中央政治局会议。在中共中央、国务院的大力倡导下，冷链物流呈现出很强的增长趋势。根据中国物流与采购联合会冷链物流专业委员会的测算，2019年我国的冷链市场规模为3 391.2亿元，同比增长17.60%，处于高速发展阶段[1]。

与传统物流相比，冷链物流相关仓储设施的成本较高，产业的投资往往较大[2]。虽然近年来我国的冷链物流发展取得了很大的进展，但是仍旧存在资源利用不合理的问题，存在使用效率不高与资源浪费的现象。因此对冷链市场的效率进行分析，提出效率改进的有效措施就显得尤其重要。

目前很多学者也对冷链市场的效率进行了探究。其中，数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）作為一种有效的效率测定方法，在冷链市场效率测定中运用较多，主要分为对各地区冷链市场的探究或对各个以冷链物流为主营业务的上市公司的效率探究：如对江苏省11个城市的生鲜食品效率分析[3]和对东北地区冷链物流效率[4]以及张旭[5]对广东省和原雅坤[6]等对长江经济带冷链效率的探究。而对冷链上市公司效率的探究主要包含方凯[7]对11家冷链公司的探究以及高伟艳[8]对19家冷链上市公司效率的比较分析。

在以上探究中，运行的过程中均忽略了投入的冗余变量，对具有资源浪费的冷链市场与不具有资源浪费的冷链市场没有加以区别地进行研究。对于冷链市场的初期而言，往往是冷链资源供不应求。直至目前冷链市场仍旧处在规模继续扩张阶段[9]，资源逐渐增多，若出现供过于求，则可能会产生资源的浪费，这些模型也会导致所做决策发生偏差。为了解决以上问题，本文将非径向SBM（Slack-Based Measure）运用于对冷链市场的效率研究中。

虽然国内对于冷链物流的需求不断增大，但是专业化水平较高的企业却不多[10]。随着更多的公司进入冷链市场，效率的提升对公司未来的发展具有重要意义，但是以往对冷链上市公司效率的研究是将所有的决策单元在同一层次进行比较并因此提出对这些冷链公司的效率改进策略。在这种情况下，分层DEA模型具有更加切实可行的实施意义。并且随着市场的进一步发展，不同上市公司之间的竞争逐渐增大。对各个冷链公司而言，效率的定位可以对自身资源的利用情况具有良好的认知。在传统的DEA模型中，有效的决策单元往往较多，无法在有效决策单元之间进行效率的区分，因此本文使用超效率SBM模型作为SBM模型的改进以便在各个上市公司之间进行有效的效率定位。

综上所述，本文以2015～2019年16个以冷链物流为主营业务的上市公司作为研究对象，基于SBM模型对我国冷链市场发展进行静态与动态效率的探究，并根据冷链市场中存在的问题并为现在的冷链市场效率的提升提供方向性的建议。

1  研究方法

1.1  SBM模型

DEA模型作为一种有效的非参数模型，被广泛运用于具有多投入多产出的效率研究中。而超效率SBM模型不仅可以有效对决策单元进行排序，还可以考虑到投入与产出变量的冗余量。假设有n个决策单元（Decision Making Units）均具有m个投入，s个产出。因为对于上市公司而言，投入与产出变量均可变，因此本文使用的非导向SBM模型Tone， 2002，模型如下：

minρ=

s.t.

式中：若ρ≥1，则所得决策单元为有效决策单元，若ρ<1，则所得决策单元为非有效决策单元。

1.2  Malmquist模型

DEA-Malmquist模型被广泛运用于两个时期之间的效率变化评估。与SBM模型类似，本文采取了考虑松弛变量的非径向SBM-Malmquist模型。与径向DEA-Malmquist模型相比，对投入与产出的松弛变量的探究有助于对决策进行改进。公式如下：

Mx，y，x，y=×

式中：D与D分别代表不同时期的距离函数。Malmquist指数M由技术效率指数EC和技术进步指数TC构成，分别代表两个时期之间相对技术效率的变化与两个时期之间生产技术的变化。当Malmquist指数大于1的时候，代表全要素生产率增长;当Malmquist指数小于1的时候，代表全要素生产率下降。当技术效率指数大于1的时候，说明技术效率在增加;等于1的时候，说明技术效率不变;小于1的时候则说明技术效率在降低。同样，1也为技术进步指数的临界值。另外，技术效率指数是规模效率指数SC和纯技术效率指数PTE的乘积。

TC=SC×PTE

1.3  分層SBM模型

而分层DEA模型则可以比较好地解决这个问题：为不同效率范围内的决策单元制定不同层次的目标值。分层DEA模型的思路主要是将这一层次的有效决策单元去除以后再进行下一层次模型的构建。通过构建多个层次的有效前沿面得到不同层次的目标为非有效决策单元提供目标值。

将分层DEA模型与SBM模型结合得到分层SBM模型。首先对全体决策单元进行第一次SBM模型计算，所得效率值为1的有效决策单元位于第一层有效前沿面上;接下来对效率值小于1的决策单元（除去第一层有效决策单元）再次进行SBM模型的计算，所得效率值为1的决策单元处于第二层效率前沿面上;以此类推，分别得到处于多层效率前沿面上的决策单元与非有效决策单元。通过多次独立的SBM模型计算以得到所有决策单元的效率分层结果。

分层有效前沿面示意图如图1所示。

2  实证分析

2.1  指标选取与数据来源

本文选取的研究对象主要是与冷链物流相关的上市公司，参照Wind数据库对这些与冷链物流产业相关的上市公司的划分，主要包括制冷材料、制冷设备与冷冻物流三个方向。剔除利润为负的上市公司与已经停止上市的公司。本文的研究对象主要包括16家与冷链物流相关的上市公司。数据来源于国泰安数据库与各个公司披露的2015～2019年定期报告。参照与上市公司效率研究的文章以及数据的可获性，使用的变量如表1所示。

2.2  2019年冷链市场静态效率比较

首先使用SBM模型对2015～2019年的16家以冷链物流作为主营业务的上市公司做静态效率分析，分别计算基于恒定规模报酬（CRS）与可变规模报酬（VRS）计算各个上市公司的效率值如表2所示。

从表2中可知，16家与冷链物流相关企业的综合效率TE、纯技术效率PTE与规模效率SE总体均呈现上升趋势，并且均在2019年达到了最大值。在2015～2017年期间，综合效率不高的冷链市场受较低的纯技术效率与规模效率同时影响。2017年以后，企业的规模效率提高（达到0.94），综合效率较低的原因在于较低的纯技术效率。

即使在最高点2019年，总体的效率水平仍旧离前沿面较远。说明在2019年冷链物流的市场并没有达到规模有效，仍旧存在效率不高的一些企业。从表2中可以看出，规模报酬递增的上市公司为5家，说明在2019年的冷链市场中还有很大一部分冷链公司需要通过增大生产规模来提高企业的效率，冷链物流行业仍具有较大的市场空间。

同时，处于效率前沿面上的上市公司的数量逐渐增加，在2018年以前处于效率前沿面上的上市公司仅为4家，但是在2019年这个数量增加了一倍，说明2019年与冷链物流相关的上市公司的经营效率有了较大的提升。

从主营业务方面进行分析，从表2中可以看出，主营业务为冷冻物流的企业效率水平较高，有50%的企业在2019年处于效率前沿面上，但是另外50%均为效率较低的上市公司。说明在冷冻物流这一块的竞争较大，效率较高的企业在迅速扩张期。其中，对于小田冷链而言，综合效率低的主要原因是规模效率较低，说明在冷链物流企业中存在一部分企业可以通过增大规模来提高企业效率。

因为在前期数据清除的过程中，大部分冷链物流类的公司均因为存在利润总额为负的情况被从样本数据中剔除。可以看出，虽然冷链市场的需求较大，但是能够因此盈利的冷链物流公司却不多，说明在冷链物流类的公司中竞争很强，一些具有优势的企业在不断扩张，而经营能力较差的企业在逐渐被淘汰。

而在以制冷材料和制冷设备为主营业务的上市公司中，综合效率分布较为均匀，规模效率均处于一个较高的水平，综合效率主要受纯技术效率影响。也就是对于这些上市公司而言，公司规模已经接近较好的水平，主要需要调整的是企业内部资源的配置比例。

2.3  新进入冷链行业的公司分层制定目标

因为冷链市场的热度较高，不断有新的公司进入冷链物流行业。但是对于新进入行业的公司而言，如果一开始就以整个冷链行业中的强势对手为目标进行决策的制定，很容易因为投入较大造成资金流断裂。在数据清洗的过程中，有较多冷冻物流领域的公司出现了净利润为负的情况。对于此种情况，分层的SBM模型可以对新进入冷链物流的公司设立切实可行的决策提出辅助意见。

特别是2019年利润总额为负的上市公司较多，所以若这些公司能够在2018年制定分层有效决策，则可以有效降低资金链断裂的风险。以2018年的冷链行业市场为例，首先基于16家上市公司进行SBM效率计算，如表3所示，得到4个有效决策单元，也就是第一层有效前沿面上有4个决策单元。再使用相同的方法对剩余的非有效决策单元进行SBM模型的构建，可以得到5个第二层有效决策单元。

因为此处样本数据量较小，所以只对样本数据进行了两次分层。但是在实际的运营操作中，冷链行业可以参照的企业较多，包括大量的民营企业。若刚进入冷链市场的企业需要对自设的效率值进行改进，可以先选择处于第二层或者第三层有限前沿面的上市公司作为效率的目标值进行资源配置的改进，避免因为投入过大带来的资金链断裂。

2.4  2015～2019年冷链市场的动态发展

为了对这些上市公司的效率情况进行综合效率评定，本文还对这些公司在2015～2019年的动态效率进行了分析。在考虑规模报酬的情况下使用SBM-Malmquist模型对2015～2019年之间效率的变化进行探究。

从表4的结果中可以看出，在16家以冷链物流为主营业务的上市公司中，有12家上市公司的平均全要素生产变化指数大于1，说明在2015～2019年期间，整个冷链市场处于上升阶段，整个市场呈现良好的发展趋势。其中平均技术效率指数与技术进步指数均大于1，对全要素生产具有正向作用。但是构成技术进步指数的规模效率指数小于1，说明对于冷链物流而言，虽然技术进步指数具有正向作用，但是仍旧可以通过增大企业规模来提高平均全要素生产变化指数，使冷链行业往更好的方向发展。

从主营业务的角度分析，制冷设备行业的增幅较大，为21%;冷冻物流与制冷材料的增幅分别为15%与13.8%。但是因为在前期数据清洗中，冷冻物流行业去除的公司数较多，所以可以看出，相对制冷设备与制冷材料行业而言，冷冻物流行业虽然呈现乐观发展的趋势，但是全要素生产指数相对较低。

由表5中的结果可得，16家上市公司在2015～2019年期间全要素生产指数均大于1，表明冷链市场整体呈上升趋势，在2017～2018年的增长趋势变缓，但在中共中央、国务院的大力倡导下，2018～2019年期间全要素生产指数的增长率变为12.23%，整个行业趋势往更加乐观的趋势发展。

虽然2015～2019年间的规模效率变化指数小于1，但是从2015～2019年，规模效率指数呈现递增的趋势，说明市场在不断正向发展，冷链的需求也在不断得到满足。与之相反的是纯技术效率的变化：虽然期间的平均纯技术效率呈现正向作用，但是从2017年起开始对要素生产指数起负向作用。这也体现冷链市场虽然得到国家的重视，但是企业内部的资源却没有被合理配置。综上所述，冷链物流领域的上市公司应该更加注意对企業内部纯技术效率的改进，增强投入产出资源配置的合理性。

3  研究结论与政策建议

本文使用超效率SBM模型与Malmquist模型对2015～2019年以冷链物流为主营业务的16家上市公司进行静态与动态的效率分析。我国的冷链物流产业正处在快速发展阶段，包括主营业务为冷冻物流、制冷材料与制冷设备的行业均在2015～2019年期间迅速发展。但是在发展的过程中却仍存在一些问题，对于冷冻物流行业而言，主要的问题是规模效率较低;而对制冷材料与制冷设备行业，主要的问题在于公司内部投入产出资源配置的比例不够合理，纯效率规模值较低。针对以上结论，提出以下政策建议：

（1）应该鼓励冷冻物流行业继续扩张规模，满足社会对于冷链物流的运输需求并提高公司的效率。同时，随着冷冻物流公司中两极分化的逐渐增大，国家和政府应当鼓励中小冷冻物流公司的发展，促进中小冷冻物流公司以提高整个冷链行业的健康发展。

（2）对于较为成熟的制冷材料与制冷设备的上市公司，应当重视公司内部的资源合理配置。随着公司的逐步扩大，合理的资源配置比例将成为企业的核心竞争力，通过提高自身效率从而与新进入市场的竞争对手拉开距离。

（3）对于新进入市场的小企业而言，可以根据不同的效率层次合理制定目标，逐渐提高上市公司的效率，避免资金链的断裂。

因为数据可获性的原因，本文的研究对象仅为具有公开财务数据的冷链物流上市公司。但是目前冷链物流市场上具有大量的民营企业，未来的研究中可以通过增加这些公司的信息以进行更加全面而完整的探究。

参考文献：

[1] 中国物流与采购联合会冷链物流专业委员会，国家农产品现代物流工程技术研究中心. 中国冷链物流发展报告（2019）[M]. 北京：中国财富出版社，2019.

[2] 邢碧桐，王强，王天予. 黑龙江省农产品冷链物流发展模式研究[J]. 物流工程与管理，2020，42（12）：107-109.

[3] 姜方桃，杨乃裕，朱慧闽. 基于DEA模型的网购生鲜食品安全供应链效率分析[J]. 金陵科技学院学报（社会科学版），2020，34（2）：15-19.

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