基于DEA模型的广州市生鲜农产品冷链物流效率分析

基于DEA模型的广州市生鲜农产品冷链物流效率分析
作者：张旭张文峰
来源：《南方农村》2017年第02期
摘要：本文结合广州市生鲜农产品冷链物流的现状，查阅相关资料，选取了2014-2016年的面板数据，构建生鲜农产品冷链物流效率评价体系，采用DEA方法，利用DEA solver 9.0
软件对广州市3年的生鲜农产品冷链物流效率进行了评价，并提出了相关建议。

关键词：冷链物流；数据包络分析；效率分析
中图分类号：F323.7 文献标志码：A 文章编号：1008-2697（2017）02-0033-04
近几年来，为了提高广东省农产品的流通率，满足广大人民对高品质生鲜农产品以及食品安全的要求，促进农民增收，广东省高度重视以生鲜农产品冷藏保鲜、低温仓储与货运为核心的农产品冷链物流系统发展，和这一冷链物流相关的建设成为新型的投资热点，良好的投资环境吸引了外资冷链物流公司的进驻，其发展规模持续扩展，该省这一产业迎来了全新的发展时期。

而广州市由于便利的交通条件使其成为广东省重要的商品集散中心，但由于冷链物流技术的不成熟等原因也存在着许多制约其发展的因素。

其中，怎么样对农产品冷链物流的效率进行评价是个重要的问题。

目前，大多数学者是通过层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）等较为主观的方法进行评价，且当指标过多时其权重也难以确定。

而数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）则是一种较为客观的效率评价方法，利用DEA分析法可以更加直观的分析投入产出的效率问题。

一、研究方法与指标选取
（一）研究方法
数据包络分析（DEA）是一种非参数技术效率研究法，是1976年英国的Cooper、Rhodes 及Charnes这三位研究学家第一次创建出来的以“相对效率评估”为研究条件，重点用于评估系统效率的研究手段。

自DEA诞生以来，其理论与方法发展迅速，应用范围不断扩展，应用数量持续增长。

其中最为广泛使用的是基于规模报酬不变（Constant Returns to Scale，CRS）的CCR模型和基于规模报酬可变（Variable Returns to Scale，VRS）的BCC模型，为了更好的计算纯技术效率和规模效率，本文运用CCR模型可以得出综合效率（Technical Efficiency，TE），再借助BCC模型得出纯技术效率（Pure Technical Efficiency，PTE），规模效率（Scale Efficiency，SE）就利用关系式SE=TE/PTE得出。

故选择CCR模型和BCC模型进行研究，假设每个决策单元（DMU）中有种投入和中产出，则CCR模型的规划式为：
BCC模型是由CCR模型的基础上增加了约束条件所构成。

由模型的规划式可以看出，如果某个DMU的φ值为1则代表此年广州市生鲜农产品冷链物流在规模报酬可变的BCC模型中处于效率的前沿面，是纯技术效率有效的。

（二）指标选取
指标的选取是运用DEA模型的关键，选取合理的指标才能有效反应各DMU的效率，DEA模型对投入指标的选取有三个基本的原则：一是投入指标和产出指标应具有高度相关性；二是各项投入指标之间、各项产出指标之间不能有过高的相关性；三是各项投入产出指标的可获得性。

考虑到在具体的生鲜农产品交易过程中，生鲜农产品冷链物流的各个环节如，采后预冷、初加工和运输等对冷链都存在极其严格的规定，所以，对生鲜农产品冷链物流效率造成干扰的要素极其复杂。

本着满足DEA模型对数据的要求，且能够准确而又科学地分析广州市生鲜农产品冷链物流效率的问题，提高效率水平进行分析研究的目的，遵循DEA模型投入产出指标选取的原则，也遵循着目的性、系统性、代表性、可比性和可操作性原则，本文确定了以下投入产出指标（表1）。

一些学者在做DEA分析时提出由于投入与产出指标数据单位不统一，不符合DEA模型数据的运算规则，必须首先对元数据进行无量纲化处理。

其实在使用MAX Dea或者DEA solver 9.0等软件时，是不需要对各项指标的单位做无量纲化处理。

这也是DEA方法得到广泛应用的优点所在。

二、模型建立与分析
选取2014-2016年为3个DMU，分别为DMU1、DMU2和DMU3。

选取投入和产出指标的相关数据，数据主要来源于《广东省统计年鉴2014》、《广东省统计年鉴2015》、导师相关项目提供。

将投入指标（I）和产出指标（O）输入到DEA solver9.0中选取CCR-I和BCC-I 模型进行处理，计算出三条广州市冷链物流系统的TE、PTE和SE（表2）。

从表2的结果可知，2014年和2015年的TE值
对于DMU2，可以看到此年的PTE的值为1，这就说明该年的纯技术效率是处于效率的前沿面，代表DMU2是纯技术效率有效的，但规模效率确是非有效的，这就造成了此年的综合效率无效，这就说明需要调整产业规模来使其移动到综合效率的前沿面，并且此DMU的规模报酬是递增的状态，所以可以选择适当的增大规模来使其获得规模效率有效，进而获得综合效率有效。

对于DMU3，PET、SE和TE的值均达到了1，说明此DMU同时达到了技术效率有效和规模效率有效，即在当前的投入下产出已经达到了最优的状态。

从DMU1到DMU3我们可以看出，从纯技术效率和规模效率都是无效的，至纯技术效率是有效的、规模效率是无效的，最
后到总体综合效率有效，广州市生鲜农产品冷链物流一直在正向发展，这表示国家政策的支持力度在加大和产业自身正在蓬勃的发展。

三、政策建议
根据2014-2016年对广州市生鲜农产品冷链物流投入产出的效率分析结果，总结出以下建议。

（一）增强政府的引导功能，构建有效的制度法律
该产业是在战略上和资源上组织协调形成的一个系统工程，多行业、多部门、多区域是它的主要特点，建设完整的冷链物流体系、制定完善冷链物流的扶持政策与其实施落实是不可能只通过一个的部门来完成，必须靠各个部门之间的相互合作；同时针对该物流系统的基础设施建设要求高、投入多、回报时间长等特征，广东省需要按照广州市的具体情况统一调配生鲜农产品流通中的各方资源；加大对生鲜农产品冷链物流企业的扶持力度，积极发展生鲜农产品第三方冷链物流企业，为生鲜农产品冷链物流的发展创造良好的市场环境。

（二）升级和完善农产品冷链物流体系
我国冷链物流标准体系缺少贯穿整个物流的行业通用标准，大部分标准为推荐性标准，不去有强制性，约束力极低，对农产品冷链物流企业规范和监管的作用十分有限。

所以应当积极推行和完善农产品质量安全认证制度，完善生鲜农产品溯源安全管理体系，完善以HACCP为基础的全程质量控制体系。

结合生鲜农产品的特殊性，积极研发推广先进的蔬菜、水果产后预冷、初加工、储存保鲜运输技术，由于运输的产品不同，每种所需的温度时间等各项技术指标也有差异，应尽快制定农产品冷链物流的行业标准和安全标准。

（三）加强冷链物流人才的培养
从分析结果来看，生鲜农产品冷链物流的专业人才缺乏，是影响冷链物流产业可持续发展的一个重要方面。

农产品冷链物流业是一个技术和人才密集型产业，优秀的物流人才是发展农产品现代物流的一个关键因素，应当建立多元化、多层次人才培养模式，培养复合型的冷链物流专业人才。

高校方面，开展产学研培养模式，通过雄厚的师资力量和良好的教学环境，培养专业的冷链物流技术人才和管理人才，形成良性循环；企业方面，冷链物流企业应向新加入的职员提供相关专业知识的培训，对企业技术人员分部门、分岗位有针对性的进行相关技术的培训，对企业管理专员实施全新管理观念、经营技术和运行战略的培训，从实质层面来增强参与生鲜农产品冷链物流公司职员的专业能力与管理素质。

（四）夯实冷链物流基础设施的建设
针对性地构建生鲜农产品冷链物流系统的基本设施，按照各个区域的需求力度进行基础设施建设，避免因为规划不合理而造成的浪费；大力建设经济适用的农产品冷链物流预冷系统，发展田间地头冷库；构建农产品冷链物理信息平台，促进各方面信息的传递，强化信息系统的控制能力，降低产品损耗率，提高运输效率；开设区域性的大型低温运输物流平台，对农产品冷链物流系统的所有过程进行一体化经营与操控，降低各个过程之间的断续点，真正地增强农产品冷链物流的经营效率与管理能力。

参考文献：
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（责任编辑：陈勇）。