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    2015~2019年冷鏈上市公司的效率探究

    2021-09-18 17:47:10張玲玉霍佳震
    物流科技 2021年8期

    張玲玉 霍佳震

    摘? 要:隨著人們對(duì)生活品質(zhì)的追求,對(duì)于冷鏈?zhǔn)袌龅男枨笠膊粩鄶U(kuò)大。文章以2015年至2019年的冷鏈?zhǔn)袌錾鲜泄緸檠芯繉?duì)象進(jìn)行冷鏈?zhǔn)袌龅男侍骄?。首先基?015

    ~2019年每一年的上市公司營業(yè)情況運(yùn)用SBM模型對(duì)冷鏈?zhǔn)袌雒恳荒甑撵o態(tài)變化進(jìn)行探究。接著基于Malmquist模型對(duì)2015~2019年的冷鏈?zhǔn)袌鲎兓闆r進(jìn)行分析比較。同時(shí),基于分層SBM模型對(duì)新進(jìn)入冷鏈行業(yè)的企業(yè)提供了分層決策。研究結(jié)果表明:以冷鏈物流為主營業(yè)務(wù)的上市公司競爭激烈,仍舊處于快速擴(kuò)張期;而以制冷材料與制冷設(shè)備為主營業(yè)務(wù)的上市公司則主要需要提高對(duì)于投入產(chǎn)出資源配置的有效性。

    關(guān)鍵詞:冷鏈?zhǔn)袌?SBM模型;Malmquist模型;分層決策

    中圖分類號(hào):F272? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: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

    隨著人們生活水平的提升,對(duì)于生鮮產(chǎn)品品質(zhì)的要求也在逐步提高。而冷鏈物流作為實(shí)現(xiàn)生鮮產(chǎn)品遠(yuǎn)程運(yùn)輸?shù)男滦瓦\(yùn)輸方式,需求也在隨之不斷增大。2019年2月19日,中央一號(hào)文件提出對(duì)冷鏈物流發(fā)展的要求。同年7月30日,冷鏈物流發(fā)展被寫進(jìn)中共中央政治局會(huì)議。在中共中央、國務(wù)院的大力倡導(dǎo)下,冷鏈物流呈現(xiàn)出很強(qiáng)的增長趨勢。根據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會(huì)冷鏈物流專業(yè)委員會(huì)的測算,2019年我國的冷鏈?zhǔn)袌鲆?guī)模為3 391.2億元,同比增長17.60%,處于高速發(fā)展階段[1]。

    與傳統(tǒng)物流相比,冷鏈物流相關(guān)倉儲(chǔ)設(shè)施的成本較高,產(chǎn)業(yè)的投資往往較大[2]。雖然近年來我國的冷鏈物流發(fā)展取得了很大的進(jìn)展,但是仍舊存在資源利用不合理的問題,存在使用效率不高與資源浪費(fèi)的現(xiàn)象。因此對(duì)冷鏈?zhǔn)袌龅男蔬M(jìn)行分析,提出效率改進(jìn)的有效措施就顯得尤其重要。

    目前很多學(xué)者也對(duì)冷鏈?zhǔn)袌龅男蔬M(jìn)行了探究。其中,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA)作為一種有效的效率測定方法,在冷鏈?zhǔn)袌鲂蕼y定中運(yùn)用較多,主要分為對(duì)各地區(qū)冷鏈?zhǔn)袌龅奶骄炕驅(qū)Ω鱾€(gè)以冷鏈物流為主營業(yè)務(wù)的上市公司的效率探究:如對(duì)江蘇省11個(gè)城市的生鮮食品效率分析[3]和對(duì)東北地區(qū)冷鏈物流效率[4]以及張旭[5]對(duì)廣東省和原雅坤[6]等對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶冷鏈效率的探究。而對(duì)冷鏈上市公司效率的探究主要包含方凱[7]對(duì)11家冷鏈公司的探究以及高偉艷[8]對(duì)19家冷鏈上市公司效率的比較分析。

    在以上探究中,運(yùn)行的過程中均忽略了投入的冗余變量,對(duì)具有資源浪費(fèi)的冷鏈?zhǔn)袌雠c不具有資源浪費(fèi)的冷鏈?zhǔn)袌鰶]有加以區(qū)別地進(jìn)行研究。對(duì)于冷鏈?zhǔn)袌龅某跗诙?,往往是冷鏈資源供不應(yīng)求。直至目前冷鏈?zhǔn)袌鋈耘f處在規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)張階段[9],資源逐漸增多,若出現(xiàn)供過于求,則可能會(huì)產(chǎn)生資源的浪費(fèi),這些模型也會(huì)導(dǎo)致所做決策發(fā)生偏差。為了解決以上問題,本文將非徑向SBM(Slack-Based Measure)運(yùn)用于對(duì)冷鏈?zhǔn)袌龅男恃芯恐小?/p>

    雖然國內(nèi)對(duì)于冷鏈物流的需求不斷增大,但是專業(yè)化水平較高的企業(yè)卻不多[10]。隨著更多的公司進(jìn)入冷鏈?zhǔn)袌?,效率的提升?duì)公司未來的發(fā)展具有重要意義,但是以往對(duì)冷鏈上市公司效率的研究是將所有的決策單元在同一層次進(jìn)行比較并因此提出對(duì)這些冷鏈公司的效率改進(jìn)策略。在這種情況下,分層DEA模型具有更加切實(shí)可行的實(shí)施意義。并且隨著市場的進(jìn)一步發(fā)展,不同上市公司之間的競爭逐漸增大。對(duì)各個(gè)冷鏈公司而言,效率的定位可以對(duì)自身資源的利用情況具有良好的認(rèn)知。在傳統(tǒng)的DEA模型中,有效的決策單元往往較多,無法在有效決策單元之間進(jìn)行效率的區(qū)分,因此本文使用超效率SBM模型作為SBM模型的改進(jìn)以便在各個(gè)上市公司之間進(jìn)行有效的效率定位。

    綜上所述,本文以2015~2019年16個(gè)以冷鏈物流為主營業(yè)務(wù)的上市公司作為研究對(duì)象,基于SBM模型對(duì)我國冷鏈?zhǔn)袌霭l(fā)展進(jìn)行靜態(tài)與動(dòng)態(tài)效率的探究,并根據(jù)冷鏈?zhǔn)袌鲋写嬖诘膯栴}并為現(xiàn)在的冷鏈?zhǔn)袌鲂实奶嵘峁┓较蛐缘慕ㄗh。

    1? 研究方法

    1.1? SBM模型

    DEA模型作為一種有效的非參數(shù)模型,被廣泛運(yùn)用于具有多投入多產(chǎn)出的效率研究中。而超效率SBM模型不僅可以有效對(duì)決策單元進(jìn)行排序,還可以考慮到投入與產(chǎn)出變量的冗余量。假設(shè)有n個(gè)決策單元(Decision Making Units)均具有m個(gè)投入,s個(gè)產(chǎn)出。因?yàn)閷?duì)于上市公司而言,投入與產(chǎn)出變量均可變,因此本文使用的非導(dǎo)向SBM模型Tone, 2002,模型如下:

    minρ=

    s.t.

    式中:若ρ≥1,則所得決策單元為有效決策單元,若ρ<1,則所得決策單元為非有效決策單元。

    1.2? Malmquist模型

    DEA-Malmquist模型被廣泛運(yùn)用于兩個(gè)時(shí)期之間的效率變化評(píng)估。與SBM模型類似,本文采取了考慮松弛變量的非徑向SBM-Malmquist模型。與徑向DEA-Malmquist模型相比,對(duì)投入與產(chǎn)出的松弛變量的探究有助于對(duì)決策進(jìn)行改進(jìn)。公式如下:

    Mx,y,x,y=×

    式中:D與D分別代表不同時(shí)期的距離函數(shù)。Malmquist指數(shù)M由技術(shù)效率指數(shù)EC和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TC構(gòu)成,分別代表兩個(gè)時(shí)期之間相對(duì)技術(shù)效率的變化與兩個(gè)時(shí)期之間生產(chǎn)技術(shù)的變化。當(dāng)Malmquist指數(shù)大于1的時(shí)候,代表全要素生產(chǎn)率增長;當(dāng)Malmquist指數(shù)小于1的時(shí)候,代表全要素生產(chǎn)率下降。當(dāng)技術(shù)效率指數(shù)大于1的時(shí)候,說明技術(shù)效率在增加;等于1的時(shí)候,說明技術(shù)效率不變;小于1的時(shí)候則說明技術(shù)效率在降低。同樣,1也為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的臨界值。另外,技術(shù)效率指數(shù)是規(guī)模效率指數(shù)SC和純技術(shù)效率指數(shù)PTE的乘積。

    TC=SC×PTE

    1.3? 分層SBM模型

    而分層DEA模型則可以比較好地解決這個(gè)問題:為不同效率范圍內(nèi)的決策單元制定不同層次的目標(biāo)值。分層DEA模型的思路主要是將這一層次的有效決策單元去除以后再進(jìn)行下一層次模型的構(gòu)建。通過構(gòu)建多個(gè)層次的有效前沿面得到不同層次的目標(biāo)為非有效決策單元提供目標(biāo)值。

    將分層DEA模型與SBM模型結(jié)合得到分層SBM模型。首先對(duì)全體決策單元進(jìn)行第一次SBM模型計(jì)算,所得效率值為1的有效決策單元位于第一層有效前沿面上;接下來對(duì)效率值小于1的決策單元(除去第一層有效決策單元)再次進(jìn)行SBM模型的計(jì)算,所得效率值為1的決策單元處于第二層效率前沿面上;以此類推,分別得到處于多層效率前沿面上的決策單元與非有效決策單元。通過多次獨(dú)立的SBM模型計(jì)算以得到所有決策單元的效率分層結(jié)果。

    分層有效前沿面示意圖如圖1所示。

    2? 實(shí)證分析

    2.1? 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

    本文選取的研究對(duì)象主要是與冷鏈物流相關(guān)的上市公司,參照Wind數(shù)據(jù)庫對(duì)這些與冷鏈物流產(chǎn)業(yè)相關(guān)的上市公司的劃分,主要包括制冷材料、制冷設(shè)備與冷凍物流三個(gè)方向。剔除利潤為負(fù)的上市公司與已經(jīng)停止上市的公司。本文的研究對(duì)象主要包括16家與冷鏈物流相關(guān)的上市公司。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫與各個(gè)公司披露的2015~2019年定期報(bào)告。參照與上市公司效率研究的文章以及數(shù)據(jù)的可獲性,使用的變量如表1所示。

    2.2? 2019年冷鏈?zhǔn)袌鲮o態(tài)效率比較

    首先使用SBM模型對(duì)2015~2019年的16家以冷鏈物流作為主營業(yè)務(wù)的上市公司做靜態(tài)效率分析,分別計(jì)算基于恒定規(guī)模報(bào)酬(CRS)與可變規(guī)模報(bào)酬(VRS)計(jì)算各個(gè)上市公司的效率值如表2所示。

    從表2中可知,16家與冷鏈物流相關(guān)企業(yè)的綜合效率TE、純技術(shù)效率PTE與規(guī)模效率SE總體均呈現(xiàn)上升趨勢,并且均在2019年達(dá)到了最大值。在2015~2017年期間,綜合效率不高的冷鏈?zhǔn)袌鍪茌^低的純技術(shù)效率與規(guī)模效率同時(shí)影響。2017年以后,企業(yè)的規(guī)模效率提高(達(dá)到0.94),綜合效率較低的原因在于較低的純技術(shù)效率。

    即使在最高點(diǎn)2019年,總體的效率水平仍舊離前沿面較遠(yuǎn)。說明在2019年冷鏈物流的市場并沒有達(dá)到規(guī)模有效,仍舊存在效率不高的一些企業(yè)。從表2中可以看出,規(guī)模報(bào)酬遞增的上市公司為5家,說明在2019年的冷鏈?zhǔn)袌鲋羞€有很大一部分冷鏈公司需要通過增大生產(chǎn)規(guī)模來提高企業(yè)的效率,冷鏈物流行業(yè)仍具有較大的市場空間。

    同時(shí),處于效率前沿面上的上市公司的數(shù)量逐漸增加,在2018年以前處于效率前沿面上的上市公司僅為4家,但是在2019年這個(gè)數(shù)量增加了一倍,說明2019年與冷鏈物流相關(guān)的上市公司的經(jīng)營效率有了較大的提升。

    從主營業(yè)務(wù)方面進(jìn)行分析,從表2中可以看出,主營業(yè)務(wù)為冷凍物流的企業(yè)效率水平較高,有50%的企業(yè)在2019年處于效率前沿面上,但是另外50%均為效率較低的上市公司。說明在冷凍物流這一塊的競爭較大,效率較高的企業(yè)在迅速擴(kuò)張期。其中,對(duì)于小田冷鏈而言,綜合效率低的主要原因是規(guī)模效率較低,說明在冷鏈物流企業(yè)中存在一部分企業(yè)可以通過增大規(guī)模來提高企業(yè)效率。

    因?yàn)樵谇捌跀?shù)據(jù)清除的過程中,大部分冷鏈物流類的公司均因?yàn)榇嬖诶麧櫩傤~為負(fù)的情況被從樣本數(shù)據(jù)中剔除??梢钥闯觯m然冷鏈?zhǔn)袌龅男枨筝^大,但是能夠因此盈利的冷鏈物流公司卻不多,說明在冷鏈物流類的公司中競爭很強(qiáng),一些具有優(yōu)勢的企業(yè)在不斷擴(kuò)張,而經(jīng)營能力較差的企業(yè)在逐漸被淘汰。

    而在以制冷材料和制冷設(shè)備為主營業(yè)務(wù)的上市公司中,綜合效率分布較為均勻,規(guī)模效率均處于一個(gè)較高的水平,綜合效率主要受純技術(shù)效率影響。也就是對(duì)于這些上市公司而言,公司規(guī)模已經(jīng)接近較好的水平,主要需要調(diào)整的是企業(yè)內(nèi)部資源的配置比例。

    2.3? 新進(jìn)入冷鏈行業(yè)的公司分層制定目標(biāo)

    因?yàn)槔滏準(zhǔn)袌龅臒岫容^高,不斷有新的公司進(jìn)入冷鏈物流行業(yè)。但是對(duì)于新進(jìn)入行業(yè)的公司而言,如果一開始就以整個(gè)冷鏈行業(yè)中的強(qiáng)勢對(duì)手為目標(biāo)進(jìn)行決策的制定,很容易因?yàn)橥度胼^大造成資金流斷裂。在數(shù)據(jù)清洗的過程中,有較多冷凍物流領(lǐng)域的公司出現(xiàn)了凈利潤為負(fù)的情況。對(duì)于此種情況,分層的SBM模型可以對(duì)新進(jìn)入冷鏈物流的公司設(shè)立切實(shí)可行的決策提出輔助意見。

    特別是2019年利潤總額為負(fù)的上市公司較多,所以若這些公司能夠在2018年制定分層有效決策,則可以有效降低資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)。以2018年的冷鏈行業(yè)市場為例,首先基于16家上市公司進(jìn)行SBM效率計(jì)算,如表3所示,得到4個(gè)有效決策單元,也就是第一層有效前沿面上有4個(gè)決策單元。再使用相同的方法對(duì)剩余的非有效決策單元進(jìn)行SBM模型的構(gòu)建,可以得到5個(gè)第二層有效決策單元。

    因?yàn)榇颂帢颖緮?shù)據(jù)量較小,所以只對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了兩次分層。但是在實(shí)際的運(yùn)營操作中,冷鏈行業(yè)可以參照的企業(yè)較多,包括大量的民營企業(yè)。若剛進(jìn)入冷鏈?zhǔn)袌龅钠髽I(yè)需要對(duì)自設(shè)的效率值進(jìn)行改進(jìn),可以先選擇處于第二層或者第三層有限前沿面的上市公司作為效率的目標(biāo)值進(jìn)行資源配置的改進(jìn),避免因?yàn)橥度脒^大帶來的資金鏈斷裂。

    2.4? 2015~2019年冷鏈?zhǔn)袌龅膭?dòng)態(tài)發(fā)展

    為了對(duì)這些上市公司的效率情況進(jìn)行綜合效率評(píng)定,本文還對(duì)這些公司在2015~2019年的動(dòng)態(tài)效率進(jìn)行了分析。在考慮規(guī)模報(bào)酬的情況下使用SBM-Malmquist模型對(duì)2015~2019年之間效率的變化進(jìn)行探究。

    從表4的結(jié)果中可以看出,在16家以冷鏈物流為主營業(yè)務(wù)的上市公司中,有12家上市公司的平均全要素生產(chǎn)變化指數(shù)大于1,說明在2015~2019年期間,整個(gè)冷鏈?zhǔn)袌鎏幱谏仙A段,整個(gè)市場呈現(xiàn)良好的發(fā)展趨勢。其中平均技術(shù)效率指數(shù)與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1,對(duì)全要素生產(chǎn)具有正向作用。但是構(gòu)成技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的規(guī)模效率指數(shù)小于1,說明對(duì)于冷鏈物流而言,雖然技術(shù)進(jìn)步指數(shù)具有正向作用,但是仍舊可以通過增大企業(yè)規(guī)模來提高平均全要素生產(chǎn)變化指數(shù),使冷鏈行業(yè)往更好的方向發(fā)展。

    從主營業(yè)務(wù)的角度分析,制冷設(shè)備行業(yè)的增幅較大,為21%;冷凍物流與制冷材料的增幅分別為15%與13.8%。但是因?yàn)樵谇捌跀?shù)據(jù)清洗中,冷凍物流行業(yè)去除的公司數(shù)較多,所以可以看出,相對(duì)制冷設(shè)備與制冷材料行業(yè)而言,冷凍物流行業(yè)雖然呈現(xiàn)樂觀發(fā)展的趨勢,但是全要素生產(chǎn)指數(shù)相對(duì)較低。

    由表5中的結(jié)果可得,16家上市公司在2015~2019年期間全要素生產(chǎn)指數(shù)均大于1,表明冷鏈?zhǔn)袌稣w呈上升趨勢,在2017~2018年的增長趨勢變緩,但在中共中央、國務(wù)院的大力倡導(dǎo)下,2018~2019年期間全要素生產(chǎn)指數(shù)的增長率變?yōu)?2.23%,整個(gè)行業(yè)趨勢往更加樂觀的趨勢發(fā)展。

    雖然2015~2019年間的規(guī)模效率變化指數(shù)小于1,但是從2015~2019年,規(guī)模效率指數(shù)呈現(xiàn)遞增的趨勢,說明市場在不斷正向發(fā)展,冷鏈的需求也在不斷得到滿足。與之相反的是純技術(shù)效率的變化:雖然期間的平均純技術(shù)效率呈現(xiàn)正向作用,但是從2017年起開始對(duì)要素生產(chǎn)指數(shù)起負(fù)向作用。這也體現(xiàn)冷鏈?zhǔn)袌鲭m然得到國家的重視,但是企業(yè)內(nèi)部的資源卻沒有被合理配置。綜上所述,冷鏈物流領(lǐng)域的上市公司應(yīng)該更加注意對(duì)企業(yè)內(nèi)部純技術(shù)效率的改進(jìn),增強(qiáng)投入產(chǎn)出資源配置的合理性。

    3? 研究結(jié)論與政策建議

    本文使用超效率SBM模型與Malmquist模型對(duì)2015~2019年以冷鏈物流為主營業(yè)務(wù)的16家上市公司進(jìn)行靜態(tài)與動(dòng)態(tài)的效率分析。我國的冷鏈物流產(chǎn)業(yè)正處在快速發(fā)展階段,包括主營業(yè)務(wù)為冷凍物流、制冷材料與制冷設(shè)備的行業(yè)均在2015~2019年期間迅速發(fā)展。但是在發(fā)展的過程中卻仍存在一些問題,對(duì)于冷凍物流行業(yè)而言,主要的問題是規(guī)模效率較低;而對(duì)制冷材料與制冷設(shè)備行業(yè),主要的問題在于公司內(nèi)部投入產(chǎn)出資源配置的比例不夠合理,純效率規(guī)模值較低。針對(duì)以上結(jié)論,提出以下政策建議:

    (1)應(yīng)該鼓勵(lì)冷凍物流行業(yè)繼續(xù)擴(kuò)張規(guī)模,滿足社會(huì)對(duì)于冷鏈物流的運(yùn)輸需求并提高公司的效率。同時(shí),隨著冷凍物流公司中兩極分化的逐漸增大,國家和政府應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)中小冷凍物流公司的發(fā)展,促進(jìn)中小冷凍物流公司以提高整個(gè)冷鏈行業(yè)的健康發(fā)展。

    (2)對(duì)于較為成熟的制冷材料與制冷設(shè)備的上市公司,應(yīng)當(dāng)重視公司內(nèi)部的資源合理配置。隨著公司的逐步擴(kuò)大,合理的資源配置比例將成為企業(yè)的核心競爭力,通過提高自身效率從而與新進(jìn)入市場的競爭對(duì)手拉開距離。

    (3)對(duì)于新進(jìn)入市場的小企業(yè)而言,可以根據(jù)不同的效率層次合理制定目標(biāo),逐漸提高上市公司的效率,避免資金鏈的斷裂。

    因?yàn)閿?shù)據(jù)可獲性的原因,本文的研究對(duì)象僅為具有公開財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的冷鏈物流上市公司。但是目前冷鏈物流市場上具有大量的民營企業(yè),未來的研究中可以通過增加這些公司的信息以進(jìn)行更加全面而完整的探究。

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