京津冀乳制品冷链物流效率与影响因素研究

陈吉铭,刘 芳,何忠伟,王 琛

(北京农学院经济管理学院,北京 102206)

京津冀乳制品冷链物流效率与影响因素研究

陈吉铭,刘 芳,何忠伟,王 琛*

(北京农学院经济管理学院,北京 102206)

本文基于京津冀地区具有代表性的14家乳制品企业的调研数据,运用DEA-Tobit模型对京津冀乳制品冷链物流技术效率及其主要影响因素进行分析,以了解当前京津冀乳制品冷链物流发展情况及面临的主要问题.研究表明:2016年京津冀地区乳制品冷链物流综合技术效率均处于较高水平,平均值为95.3%,无效率因素占4.7%.在影响京津冀乳制品冷链物流效率的因素中,低温乳制品加工倾向和冷链仓储成本的影响最为显著,且为正向影响;此外,企业冷库冷藏能力、冷链运输成本和企业管理能力也对乳制品冷链物流的发展具有一定的正向影响;企业冷藏运输能力是制约乳制品冷链物流效率提升的主要因素.

京津冀;乳制品冷链物流;技术效率;DEA-Tobit模型;影响因素

京津冀乳业作为农业现代化发展的组成部分和三地农业协同发展的核心产业之一,在京津冀协同发展战略中具有重要的地位,其中乳业冷链物流发展是促进京津冀乳制品产业更新升级、乳制品优化提升的关键.京津冀地区作为我国经济发展的新增长极和物流现代化示范区域,应积极发挥其区位优势,促进京津冀乳制品冷链物流的一体化发展,形成京津冀三地乳制品冷链物流集成网络,从而有效降低乳制品冷链物流成本,提高乳制品冷链物流服务质量,提升消费者对低温乳制品的消费信心,推动京津冀地区奶业健康持续发展.

从目前农产品冷链物流的研究来看,国内专家和学者大多集中于物流管理问题、物流效率和绩效方面.方凯[1]、马艳秋[2]及王雷[3]对农产品冷链物流发展和管理中面临的问题进行了分析并提出政策建议.孙健[4]分析发现企业规模、第三方冷链物流模式以及良好的合作意愿有利于农产品冷链物流效率的提升.李耀华[5]构建了基于绿色供应链视角的农产品冷链物流企业效率评价体系.罗蓉[6]建立了基于电子商务平台的生鲜农产品冷链物流系统绩效评价指标体系,并运用层次分析法和模糊综合评价法对农产品冷链物流系统绩效进行评价.李金峰[7]、张旭等[8]以及林香等[9]运用DEA模型分别对河南省、广州市和福建省的农产品冷链物流效率进行了研究.高小兰等[10]认为利用农产品流通渠道的扁平化策略,建立信息化运营平台,辅之以先进的冷链运输技术、包装技术等来实现农产品冷链物流成本降低以及冷链物流效率提升的目的.

针对乳制品冷链物流系统评价等方面,宋李玉[11]探讨了长富集团乳制品冷链物流发展的现状以及问题.张建军[12]主张建立以乳制品企业为核心,以第三方、第四方冷链物流为主要组织形式的生鲜乳制品冷链物流模式,以促进乳制品冷链物流效益和服务质量的提升.程文等[13]构建乳制品冷链物流故障树,并评价其安全性,认为冷链运输时间以及配送环节影响系统安全性.阎薪宇等[14]认为共同配送方式是目前解决乳制品冷链运输问题的好办法.

然而,现有研究多关注农产品冷链发展中存在的内在管理问题以及从微观企业的角度评价乳制品冷链物流效率及优化,针对区域性的冷链物流研究较少.本文研究了京津冀地区乳制品冷链物流的技术效率,并分析影响乳制品冷链物流效率的主要因素,以期促进京津冀乳制品冷链物流向标准化、集约化、协同化发展.

1 京津冀乳制品冷链物流效率测定

1.1 DEA模型理论 数据包络分析(DEA)方法是由Charnes、Cooper和Rhode于1978年创立的基于相对效率的分析方法,主要利用线性规划和凸函数分析等方法,测算某个经济系统或生产系统多个决策单元(Decision Making Unit,DMU)的相对效率,并依据此效率值对各决策单元进行评价,此种研究方法的适用范围较为广泛,更多用于判断某个经济系统或生产系统投入是否通过生产要素的优化配置来达到最大产出目标,还可以从理论层面帮助经济或生产系统实现"用最优的资源配置达到最大产出"的目标.另外,此研究方法的运用不受投入、产出数据量纲的限制,也不需要建立一个既定的生产函数,是一种简单易行且具有科学性的效率评价方法.DEA方法是研究在多种投入和多种产出情况下经济系统或生产系统综合效率的典型方法.在运用此方法分析实际生产中某个经济系统或生产系统的技术效率时,由于各评价单元的规模是可变的,并非均处于最优生产规模阶段,因此多使用BCC模型进行分析.

1.2 选取变量与数据说明 选取京津冀地区14家低温乳制品加工企业为研究对象,根据2017年6-8月对各企业的调研数据研究14家乳制品企业2016年度在乳制品冷链物流运营过程中投入与产出之间的关系,从而测算2016年京津冀地区乳制品冷链物流的技术效率,选取的目标企业名称及代码见表1.

由于目前国内学术界在冷链物流效率的投入与产出指标的选取上还没有形成统一认识,本文借鉴相关学者的研究经验,建立了京津冀乳制品冷链物流效率评价指标体系,将预冷率Y1、低温乳制品销售量Y2以及低温乳制品价格Y3作为产出指标,将职工人数X1、仓储运输人员X2、冷藏车辆配置X3、职工月平均工资水平X4以及冷库仓储面积X5作为投入指标,具体指标体系见表2.

表1 目标乳制品企业一览表

表2 京津冀乳制品冷链物流系统投入产出指标体系

由表3可知,本文所选取的14家乳制品企业的预冷率指标值处于弱变异程度,职工人数指标值处于强变异程度,仓储运输人员、冷藏车配置等指标值处于中等强度变异程度,表明各企业对乳制品冷链物流过程中的预冷环节的重视程度普遍较高,预冷率达99.43%.但各企业在发展规模、冷链物流硬件设施、职工薪资水平等方面存在一定差距.

1.3 实证分析结果

1.3.1 技术效率 本文采用产出角度的多阶段规模报酬可变(Various Returns Scale,VRS) DEA模型对2016年京津冀乳制品冷链物流技术效率进行测算,其中,本文定义每个目标低温乳制品企业作为一个决策单元.

从表4来看,京津冀乳制品冷链物流综合技术效率均处于较高水平,平均值为95.3%,无效率因素占4.7%,说明实际产出和最大产出仍有差距,投入要素并没有完全得到转化,综合技术效率有待提高.SY、DN等8家企业综合技术效率值为1,达到了技术有效,为DEA有效单元.以上8家乳制品企业纯技术效率与规模效率同时有效,投入产出组合均达到最优,要素配置达到最佳水平.其余6家企业均存在不同程度的综合技术效率损失,其中,WDS综合技术效率损失较大.

表3 投入产出变量的描述性统计

综合技术效率一般受企业管理水平和技术等因素的影响,由技术效率测算结果可以发现,北京地区乳制品企业在管理和技术方面具有优势,三地企业应加强交流,借鉴良好的技术和管理经验,弥补自身不足.此外,综合技术效率的差异还取决于各乳制品企业规模技术效率的不同.

就规模技术效率来看,京津冀三地低温乳制品企业均处于规模报酬不变或递减的状态,通过扩大企业规模增加企业效益的可能性较小,企业应在现有乳制品企业规模的基础上,通过预测和把握乳制品市场未来需求,合理调整产品结构,注重产品升级,实现企业转型升级,提高企业长远效益.

2.3.2 技术效率改进策略 由DEA模型的相关理论可知,就径向调整来看,非DEA有效决策单元在生产前沿面上的投影即为DEA有效,因此可以通过调整非DEA有效决策单元的投入或产出,使得投入产出比例达到最优状态.而就松弛调整来看,在生产前沿面上,如果决策单元的投入指标的松弛变量为零,表明该决策单元的投入要素的配置较为合理,反之则表明该决策单元中的投入要素呈现投入过度的状态,投入要素的配置有待于进一步优化.如果决策单元的产出指标的松弛变量为零,表明该决策单元的产出水平达到最优,反之则表明该决策单元需要增加产出;同时,决策单元的投入指标冗余量越大,表明投入要素的配置越不合理,投入要素浪费越严重.产出指标的不足量越大,表明投入要素的有效转化率越低,导致了资源的浪费.

由表4可知,在14家乳制品企业中,部分企业的乳制品冷链物流效率处于无效状态.其中,C3、C8、C9等需要进行径向调整,通过缩减一定比例的投入要素来提高综合技术效率,各非DEA有效决策单元的径向调整量见表5.另外,C8(WDS)、C10(HH)、C12(HBSY)、C13(MN)4个企业存在投入或产出松驰(表6),因此在提高这4个企业的综合效率时,应注意缩减或增加相应的松驰量.

对于综合技术效率改进,此处以C3为例进行说明,其他非DEA有效决策单元综合技术效率改进方案的制定可参照于此进行.首先,从径向调整来看,由表4可知, C3的综合技术效率值为91.5%,存在效率损失,可改进程度为8.5%(投影调整),由于本文采用产出角度的DEA模型,选取的各目标企业的报酬特征均呈现规模报酬不变或递减状态,因此应保持产出不变,减少投入,控制成本.由此可将C3企业的乳制品预冷率、低温乳制品销售量和价格(各产出指标)保持原值不变,并将职工人数、冷藏车辆配置、冷库仓储面积等各投入要素减少8.5%(表5).第二,进行松驰调整.由表6可知, C3投入产出和变量无相应的松驰量,因此不需要继续进行松弛量的调整.经过以上调整,形成C3综合技术效率改进方案(表7),此时决策单元C3评价结果为:综合技术效率为1,达到DEA有效.

2 乳制品企业冷链物流效率影响因素分析--基于Tobit模型

2.1 模型设定 由于DEA模型计算出的效率值均介于0~1,属于受限因变量,为避免使用其他回归模型导致的估计结果偏差,因此在数据可得性的基础上,采用Tobit模型分析以下各个自变量与企业乳制品冷链物流效率值之间的关系,进而较为直观地说明各个自变量对于乳制品冷链物流的效率影响.Tobit模型设定:

表4 2016年京津冀乳制品冷链物流效率评价结果

表5 京津冀地区乳制品冷链物流各投入要素的径向调整量

表6 京津冀地区乳制品冷链物流投入、产出指标的松弛变量均值

其中,Te表示京津冀14家低温乳制品加工企业冷链物流综合技术效率值;β0为常数项;β1~β6为各自变量参数估计结果;M1~M6为自变量,包括冷库冷藏能力(M1),低温乳制品加工倾向(M2),冷链运输成本(M3),冷链仓储成本(M4),企业管理能力(M5)和冷链运输能力(M6);μ为随机误差项.

2.2 变量说明 ①M1:每吨乳制品占有的冷藏仓储面积;②M2:低温乳制品产量占乳制品生产总量的比重;③M3:每吨运输费用;④M4:企业冷库年平均使用费用;⑤M5:企业管理人员数占职工人数的比重;⑥M6:冷链乳制品产量和冷藏车保有量的比值.

2.3 模型计算及研究结论 为避免因数据量纲不同对模型参数估计造成的影响以及为能直接从回归系数判断影响作用的大小,将影响因素变量进行标准化变换,使用极值法进行无量纲化处理,处理结果见表8,Tobit回归结果见表9.

由表9可知,①乳制品企业的低温乳制品加工倾向对乳制品冷链物流效率具有显著的正向影响,且在1%显著性水平下显著.企业对低温乳制品加工的倾向往往体现在企业的运营决策上,企业会进一步加强低温乳制品生产线的建设投入和相关配套产业的建设.企业针对低温乳制品领域的投入力度加大,直接增加了对于乳制品冷链物流的需求,从而促进其快速发展.为保证企业利润最大化,对于冷链物流方面投入产出会进行不断改进,有利于直接提升乳制品冷链的物流效率.

表7 C3(GMJN)综合技术效率改进方案

表8 无量纲化数据结果

表9 乳制品冷链物流影响因素的Tobit回归结果

②企业冷链仓储成本对乳制品冷链物流效率具有显著的正向影响,且在1%显著性水平下显著.由于目前我国冷链物流总体处于初级发展阶段,仓库租金、仓库折旧、设备折旧、装卸费用、货物包装材料费用和管理费等费用水平依然较高,降低仓储费用目前仍然是仓储物流企业的核心目标.

③企业冷库冷藏能力、企业冷链运输成本和企业管理能力在一定程度上能够对乳制品冷链效率产生正向影响,但不显著.冷库冷藏能力、冷链运输成本和企业管理能力的提高将会更好地保障乳制品冷链物流的质量和减少耗损.虽然这些因素在目前冷链物流投入品当中的重要程度并不突出,但是这些因素对降低仓储费用具有积极作用.综合来看,对这些因素的改善最终得以在保障乳制品冷链物流质量的同时,走出一条节本增效的集约化发展路径,是乳制品冷链物流效率提升的保障基础.

④乳制品企业冷藏运输能力与乳制品冷链物流效率均呈现负相关关系,但不显著.这在一定程度上反映出目前乳制品企业的冷藏运输能力是制约乳制品冷链效率提升的重要因素,其中运输批次、品种、周转速度等又是限制冷藏运输能力提高的主要方面.冷藏运输能力不足是目前京津冀乳制品企业在发展低温乳制品产业中面临的主要问题之一,也是未来提升冷链运输行业发展过程中首先要解决的重大问题.

3 政策建议

①京津冀三地之间乳制品冷链物流技术效率存在差异,京津冀乳制品冷链物流发展仍呈现不平衡发展状态,三地乳制品企业应加强相互学习和交流,学习和借鉴好的冷链物流模式和管理经验,促进协调发展,为更好实现乳制品冷链物流一体化发展打下良好基础.

②京津冀地区各乳制品企业应加强对乳制品冷链物流的重视程度,通过引进先进冷链物流设施设备,提高冷链仓储能力和运输能力,加强与第三方冷链物流企业的合作,整合内外部资源,提升乳制品冷链物流效率,保证冷链物流过程的顺利进行.

③政府有关部门应出台政策指引京津冀乳制品冷链物流业朝着标准化发展,并为乳制品企业发展以及第三方冷链物流企业发展提供支持,对冷藏仓库的建立以及冷藏车的购置给予适当的补贴和优惠,促进乳制品企业以及第三方冷链物流企业的发展壮大,从而降低乳制品冷链物流成本.

④乳制品企业以及第三方冷链物流企业应在加强企业员工培训的基础之上,注意引进吸收冷链物流人才,逐步提高企业对冷链物流的管理能力,从而实现节本增效的目标.

[1] 方凯. 我国农产品冷链物流的发展问题研究‐‐基于绿色供应链的农产品冷链物流效率的实证分析[D]. 武汉: 华中农业大学, 2013.

[2] 马秋艳. 河南省生鲜农产品冷链物流发展问题研究[D]. 郑州: 郑州大学, 2015.

[3] 王雷. 天津绿海公司农产品冷链物流管理问题与对策研究[D]. 成都: 西南财经大学, 2013.

[4] 孙健. 东北地区农产品冷链效率测度及其影响因素分析--基于合作意愿和合作能力匹配的视角[D]. 沈阳:沈阳农业大学, 2016.

[5] 李耀华. 基于生态经济视角的农产品冷链物流效率评价研究[J].商业经济研究, 2015, (36): 31‐32.

[6] 罗蓉. 电子商务背景下的生鲜农产品冷链物流绩效评价研究[D]. 武汉: 华中农业大学, 2014.

[7] 李金峰. 基于DEA的河南省农产品冷链物流绩效评价[J].知识经济, 2016, (21):26‐28.

[8] 张旭, 张文峰. 基于DEA模型的广州市生鲜农产品冷链物流效率分析[J]. 南方农村, 2017, (2): 33‐36.

[9] 林香, 林清龙, 苏秀英.基于数据包络法的农产品冷链物流效益分析[J]. 中外企业家, 2016, (11):133.

[10] 高小兰, 王址道. 基于流通渠道优化的农产品流通成本和效率分析[J]. 农业经济, 2015, (12): 135‐136.

[11] 宋李玉. 福建闽北地区乳制品冷链物流发展存在问题及解决对策--以福建长富乳品有限公司为例[J]. 中国外资,2012, (20): 159‐160.

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[13] 程文, 孔娟, 孙冰. 基于模糊FTA法的乳制品冷链物流系统安全性评价[J]. 交通科技与经济, 2015, (4): 47‐51.

[14] 阎薪宇, 李崇茂, 聂锐,等.乳制品冷链物流的配送研究[J].中国乳品工业, 2017, (2): 39‐42.

Study on the Efficiency and Influencing Factors of Cold Chain Logistics of Dairy Products in Beijing-Tianjin-Hebei Region

CHEN Ji‐ming, LIU Fang, HE Zhong‐wei, WANG Chen*
(College of Economics and Management, Beijing University of Agriculture, Beijing 102206,China)

This paper is based on the survey data of 14 representative dairy enterprises in Beijing‐Tianjin‐Hebei Region, It uses DEA‐tobit model to analyse the technical efficiency of cold chain logistics of dairy products and the influence factors,

it reflects the current situation and the main problems of cold chain logistics of dairy products in Beijing‐Tianjin‐Hebei Region.The results show that the comprehensive technical efficiency of cold chain logistics of dairy products in Beijing‐Tianjin‐Hebei Region was at a high level, the average value was 95.3%, and the inefficiency factors accounted for 4.7%in 2016. In the factors affecting the efficiency of cold chain logistics of dairy products in Beijing‐Tianjin‐Hebei Region,the influence of low temperature dairy processing tendency and cold chain storage cost are the most significant, and they have a positive effect on the efficiency of cold chain logistics of dairy products. In addition, cold storage capacity, cold chain transportation cost and management ability of enterprises have a positive influence on the development of cold chain logistics of dairy products. The refrigerating transport capacity of enterprises is the main factor that restricts the efficiency of cold chain logistics of dairy products.

Beijing‐Tianjin‐Hebei region; Cold chain logistics of dairy products; Technical efficiency; DEA‐tobit model;influence factors

F252

A

10.19556/j.0258-7033.2017-11-123

2017-10-17;

2017-10-24

2016年度国家社科基金青年项目(16CGL037);2014年度国家自然科学基金面上项目(71473019);2013年度国家自然科学基金面上项目(71373025);北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(CIT&TCD20170310);北京市奶牛创新团队(BAIC06-2017);北京农学院大北农青年教师科研基金(15SK001);2017年北京农学院学位与研究生教育改革与发展项目

陈吉铭(1991-),男,山东泰安人,硕士研究生,主要研究方向为农业技术经济、畜牧业经济,E-mail:1573407994@qq.com

*通讯作者:王琛(1985-),女,山西太原人,博士,讲师,主要研究方向为农业技术经济、畜牧业经济,E-mail:1045822659@qq.com