華東地區冷鏈物流集群“雛形期”識別研究

呂楊+李曉雪+董尹

摘 要：冷鏈物流是物流領域重要的分支行業，所以同樣需要形成集群效應帶來低成本、高效率等方面的綜合競爭優勢。在對我國冷鏈物流發展現狀和集群研究對其重要性概述的基礎上，從相關研究文獻綜述入手，梳理物流集群識別方法，提出用于冷鏈物流集群“雛形期”辨識的“雙因子標準”方法和研究方案，并對華東地區冷鏈物流集群進行了識別，得出5條結論。最后，分析了此次研究中的不足，給出進一步的研究方向。

關鍵詞：冷鏈物流；物流集群；集群識別；雙因子標準

中圖分類號：F259.27 文獻標識碼：A

Abstract： Cold-chain logistics is one of an important sector in the logistics industry. Therefore， it also needs clustering effect for getting comprehensive competitive advantages such as low cost， high efficiency and so on. Firstly， take the state-of-the-art in Chinese cold-chain logistics and the importance of cluster research on this sector. Then based on literature review， clarify methods of cluster identification. Submit a two-index method and research approach for identifying embryonic stage in cold-chain logistics cluster， particularly， in Eastern China and get five conclusions. Finally， analyze the shortage of this research and give the next step in the future.

Key words： cold-chain logistics； logistics cluster； cluster identification； two-index method

0 引 言

自2010年以來，隨著城鎮化和現代化進程持續加快、居民總體收入逐級穩定攀升，我國居民消費結構得到進一步優化。水果、蔬菜、肉禽類、水產品、速凍食品和乳制品等一系列農特產品的需求和產量逐年上升，特別是跨境電商和生鮮電商的興起與快速發展，也不斷刺激著人們對高品質生鮮產品的需求。與此同時，上海福喜“臭肉門”、山東“毒疫苗”等一系列冷鏈安全事件給我們敲響警鐘。但總體上，經過10多年的發展之后，國家和地方政府開始注重政策環境的建設以及具體政策的落地，將主導權逐步交還給企業，加強自身的監管職能；另一方面，企業也不再執著于冷庫等基礎設施的建設和冷藏車輛等設備的購置，而是更多的從戰略層面思考，增強運營能力，拓展思路尋求轉型升級。由此，本文選取我國經濟較為發達的華東地區作為研究區域，用集群視角，探索可能業已存在的冷鏈物流集群雛形，為后期的研究奠定基礎。

1 我國冷鏈物流發展現狀

冷鏈物流是隨著現代科學技術的進步和制冷技術的發展而建立起來的，它以冷凍工藝學為基礎，以制冷技術為手段，需要特別的運輸工具，是生產、加工、預冷包裝、貯存、運輸配送、銷售等環節始終處于合適的低溫環境，是流通成本占總成本比例非常高的一種特殊供應鏈[1]。

在我國，“冷鏈”的概念從無到有，冷鏈物流行業也步入快速發展期，目前已初具規模。截止2016年6月，據不完全統計，全國冷藏車增長約17 000輛左右，冷藏車保有量突破9.4萬輛；全國冷庫新增390萬噸，冷庫總保有量達到3 710萬噸，同比增長11.76%；果蔬、肉類、水產品的冷鏈流通率分別達到22%、34%、41%，冷藏運輸率分別為35%、57%、69%，各項指標都達到發改委《農產品冷鏈物流發展規劃》中制定的目標并略有超出。但是，長足的進步并不能掩飾住當前冷鏈行業依然問題多多的現狀，總結起來，有以下幾個方面：

（1）地域發展不平衡。受地域、天氣、消費能力、生活習慣等因素影響，中部和東部對于物品冷藏、冷凍的需求增長較快，東北和西北則相對較慢，冷鏈物流市場化水平和集中度總體仍處于較低水平。

（2）人才缺口大。冷鏈物流行業需要大量有專業知識的人才，國內相關人才無論是管理人員還是司機和冷庫作業人員都相繼匱乏，因此難以在短時間內降低人力和管理成本，也造成在新技術研發的進程上推進較慢。

（3）高價位的冷鏈消費習慣仍未形成。冷鏈物流相對于其他物流分支行業有著較高的成本，特別是在生鮮電商領域，目前更多的還是靠價格戰和補貼來獲得短期客戶。

（4）冷鏈標準落實不到位。盡管在國標委、發改委等標準主管部門的牽頭下，冷鏈物流的標準門檻已初步建立，但在實施過程卻受到不同程度的阻礙，因為全程冷鏈標準的實施必然帶來成本的提升，使得許多中小型企業失去了在價格上的競爭力，所以造成許多企業并未按國家標準執行冷鏈運作。

（5）第三方冷鏈易斷裂。目前國內大部分第三方冷鏈物流企業主要從事倉儲和運輸環節，從原產地到消費者手中未能完成一體化配送，冷鏈環節過多導致運輸效率低下。同時，整條冷鏈上的兩端“最先一公里”和“最后一公里”還未得到很好的重視，生產或采摘后的預冷技術和低溫環境下的等級劃分、包裝加工等冷鏈技術尚未充分普及。

2 冷鏈物流集群研究對于冷鏈物流發展的重要性

現如今，集群理論已在不同領域得到了廣泛的應用與發展，在許多國家集群被作為一種政策工具廣泛應用在不同的社會經濟情境之中[2]。同樣，冷鏈物流作為物流產業中越來越重要的分支行業，對其進行集群研究也是重要的理論和應用研究課題。

冷鏈物流集群形成可以帶來低成本、高效率的綜合競爭優勢。同時，在其成長過程中，規模經濟性還有助于形成技術、知識、金融等多方面的外溢效應，由此觸發和推動更大規模的集聚、更多的創新以及更大范圍的多元化冷鏈產業發展；而集群規模的擴大和發展水平的不斷提升，又能進一步增強集群內各類型企業的競爭優勢。所以，對冷鏈物流開展集群研究可以幫助其逐步地向多方面發展，包括：成為經濟增長引擎的一部分；成為擴大就業和改善人力資源結構的“蓄水池”；成為支撐經濟結構調整升級的“基石”；成為創新創業的“孵化器”；成為綠色發展的“示范區”以及成為促進全球化的“扁平器”。

3 相關文獻綜述

3.1 冷鏈物流相關研究

冷鏈物流是《物流業發展中長期規劃2014-2020年》中“農產品物流工程”的關鍵支撐點之一。馮健（2015）在搜集我國冷鏈物流產業相關專利、期刊和學位論文等文獻資源的基礎上，運用知識圖譜、定量測度和文獻計量等數據可視化分析方法，將該產業的歷史演化規律和發展趨勢形象化的呈現，也反映出我國冷鏈物流產業主要是在農產品和食品冷鏈兩大領域具備一定的集中優勢；而在國家長期的物流政策扶持下，相關研究文獻數量和冷鏈物流技術都實現了跨越式增長，基礎理論研究主要來自于科研院所和高校，而對知識產權的保護和技術的創新也開始引起企業大量的關注[3]。自冷鏈概念興起之后，諸多學者分別對不同省、市、地區的冷鏈物流產業現狀和發展影響因素進行了剖析，并給出相應的發展對策[4-13]。其次，對于冷鏈物流的評價、決策、成本、配送模式等方面的研究也引起學者們的關注，如冷鏈物流企業的績效評價[14]、冷鏈物流配送的績效評價[15]、冷鏈物流的外包決策[16]、冷鏈物流配送聯盟的利益分配[17]、京東的冷鏈物流成本控制[18]、生鮮電商的冷鏈物流配送模式[19]、基于BP神經網絡的西北地區冷鏈物流中心選址模型構建[20]。第三，冷鏈物流的技術研究依舊保持平穩的增長，國內外學者都有對冷藏冷凍技術[21]、冷鏈的實時監控[22]、節能降耗[23]、服務平臺構建[24]、RFID和WSN的應用[25-26]等問題開展研究。第四，冷鏈物流的研究也呈多元化發展，對于冷鏈的金融模式[27]、冷鏈集群的產業形成機理[28]、網絡優化[29]、標準化體系構建[30]等問題均有涉獵，同時在冷鏈物流基礎上形成的一種特定類型的供應鏈管理——“冷鏈管理”也開始引起國內外學者的注意。

3.2 物流集群相關研究

物流集群與物流產業集群是兩個略有區別的概念。物流集群不僅涉及物流產業本身，還包括需要物流服務的加工制造業和商貿流通業，以及與它們相關的金融、教育乃至政府等機構；另一方面，除了與產業集群具有相似的競爭優勢之外，物流集群還因其鮮明的服務增值性帶來外溢效應，伴隨著具有的“正反饋”式放大機制形成了獨特的運作優勢、產業優勢及社會經濟效益[31-33]。物流集群是三種要素的集群，一是物流運作主體、物流裝備與技術的集群；二是與物流相關的產學研的集群；三是商流、物流、信息流、資金流、人文流“五流”合一的服務供應鏈的集群[34]。海峰等（2016）對物流集群的定義和內涵進行了詳盡的梳理和辨析，揭示了其特征并對發展趨勢進行了預測[35]。Rivera等（2014）運用“雙因子標準”對物流集群進行識別，同時借助集群內的就業增長情況進行驗證[36]。相類似，Chhetri等（2014）通過研究與物流相關的人員就業情況識別出物流集群在墨爾本西部和南部地區集聚[37]。對Keller等（2014）提出一個預測支持系統概念模型用于促進德國物流集群區域創新[38]。Wang（2015）運用MAEI模型衡量物流集群的聚集水平、與外界資源的關聯程度，以及對物流集群核心競爭力的研究，從而達到整合供應鏈和擴展價值鏈的目的[39]。

但在國內大多數學者眼中，“物流集群”還是被認為是“物流企業集群”或“物流產業集群”的泛指或是模糊簡稱[40]。所以，國內大部分的物流集群的研究還是以物流產業集群為主線進行開展，從“產業集群”這個基本概念出發，添加物流產業化“要素”后進行拓展與延伸，從研究視角看其代表性論斷大致可歸為“區域經濟發展視角[41-47]”、“社會物流資源整合視角[48-51]”和“專業或特色物流突出視角[52-58]”三類表達。另外，在產業生命周期的理論框架下，可對整個周期或周期中的單個演進階段開展研究。多集中在物流產業集群的形成與發展[59-64]、升級和創新[65-69]，以及相關的評價和影響因素分析[70-74]等三個方面。

4 冷鏈物流集群識別方法概述

對于冷鏈物流集群“雛形期”的判斷，關鍵是能夠發現在哪些區域存在冷鏈物流活動的集聚現象。從現有的研究來看，對于集群的識別總體上可以有三種思路[75]，十種辨識方法可以選擇運用[76]。但使用較為廣泛的還是那些可以反映產業在地理位置上集中程度的“指標”型方法，如：區位商（Location Quotient，LQ）、橫向聚集區位商（Horizontal Clustering Location Quotient，HCLQ）、空間基尼系數（Locational Gini Coefficient，LGC）、赫芬達爾指數（Herfindahl-Hirschman Index，HHI）、產業地理集中指數（Ellison-Glaeser Index，EGI），等等。Duranton和Overman（2005）也曾將這些“指數”劃分為三代[77]。

LQ的使用始于20世紀40年代，由于其對數據量的需求相對較小和計算簡便，迄今為止仍被國內外研究人員有著不同程度的運用，但該方法無法識別集群的數量、規模和組成，注重的是靜態分析，對不同產業間的互動性和關聯性描述不足，所以難以發現小規模、新興的集群。為此，Fingleton等（2004）提出了HCLQ即在區位商的基礎上給予一個反映規模的指標，體現出集群對于所在區域的相對和絕對重要性，通常考慮采用“就業數量（the number of jobs）”這一指標，觀察實際的產業就業人數是否超過在理論上形成集群所需要的就業人數（即LQ=1時的數量）[78]。

LGC是在基尼系數的基礎上用于判定某一地區收入分配公平程度的指標，一般使用就業人數或產值進行測算，但它無法判定集聚是來自該地區的產業結構還是自然地理條件。HHI則是用來測量行業內企業市場的集中程度和企業規模的離散程度，能夠反映行業內企業的數目和相對規模，但是相關的企業詳細數據不易獲得，即使得到也存在著含義不夠直觀的情況，它更多的是一個反映市場集中度的指標。由此可見，從本質上來說，LGC和HHI都不能提供關于集群具體位置的信息，其地理意義不足，所以兩者并不適用于冷鏈物流集群的識別。相對前四種方法，EGI最為復雜，卻能夠較好地反映某行業地理集中的具體地區以及該行業內企業的分布情況，但是它對數據量的要求較高且只反映地區規模分布的一個方面，不能反映最大幾個地區的個別情況，代表企業數量的N取值不同，也會帶來不同的結論。

5 研究設計與數據收集

5.1 研究思路

對于冷鏈物流集群，亦或物流集群的識別，通常可以從以下幾個方面進行考慮：（1）能否反映出物流活動的集聚；（2）能否指明集聚的地理位置；（3）能否說明在地理區域范圍內集聚的程度；（4）能否確認集聚是由于外部規模經濟（external economies of scale）的存在而引起的；（5）所需的數據是可獲得的，并且識別過程也是可重復的。Rivera等（2014）就曾提出使用“雙因子標準”即“橫向聚集區位商（HCLQ）”和“物流機構參與指數（Logistics Establishments Participation index，LEP）”進行物流活動集中度的衡量，HCLQ可以反映物流活動的集聚位置和集中程度，LEP則能確保集群的產生是由于外部規模經濟，而且這兩個指標計算所需的數據也相對易獲得，只需就業人數和物流機構數量。由此，本文在這兩個指標的基礎上開展對冷鏈物流集群“雛形期”識別的研究，并根據實際情況做出相應的技術性調整。

5.2 研究方案

根據上述研究思路和研究范圍，本文的研究方案如圖1所示。一方面，冷鏈物流作為物流業一個特定的細分行業，仍脫離不了物流業本身的發展，所以本文的研究先從物流集群入手，運用HCLQ方法確定華東地區主要城市中存在的物流集群；另一方面，從冷鏈物流鏈條的上、下游來看，上游是冷藏冷凍裝備設計和制造商，下游是干線運輸、冷庫運營、城市配送，所以本文的研究同時運用LEP方法，進一步識別出可能存在冷鏈物流的城市。HCLQ和LEP的具體闡釋和技術性調整如下：

（1）HCLQ

HCLQ用公式可以表示為：

HCLQ■=E■-■■

E■為城市i某產業就業人數，為在理論上城市i某產業形成集群所需要的就業人數（即LQ=1時的數量）。HCLQ■>0意味著城市i某產業在研究區域范圍內有著相對較高的就業集中度，其具體差值則反映出集聚的規模。

（2）LEP

冷鏈物流是物流行業細分的結果，對于有的物流企業來說可能也只是其中的一項業務，所以只通過物流行業就業集中程度還不能充分識別冷鏈物流的集聚情況，從而需要LEP這個指標做進一步的研究。

LEP用公式可以表示為：

LEP■=■

es■為城市i某產業機構數量，ES為研究區域范圍內的某產業機構總數，本文中es■和ES則是指冷鏈物流上、下游相關機構。LEP的判定值取0.001則是參考Rivera等（2014）和Babbie（2009）[79]的研究經驗獲得。

5.3 數據來源

由于通過查閱多種統計資料發現在我國行業的分類當中，物流產業至今仍沒有被列為獨立的行業，而且在《中國物流統計年鑒》中也缺乏關于物流從業人員的數據。但是交通運輸、倉儲和郵政業是物流產業的核心部分，在我國“交通運輸、倉儲與郵政業”的增加值也達到了整個物流產業增加值的80%，基本能代表我國物流產業的發展狀況，其相關統計數據大致可以反映物流產業發展水平[80]，因此，本文在對HCLQ的計算過程中所使用到的數據主要來自《中國城市統計年鑒（2015）》。LEP計算所需的冷鏈上、下游相關機構的數據則通過《中國物流年鑒（2016）》、《中國冷鏈物流發展報告（2016）》和互聯網等渠道搜集整理獲得。

6 數據分析結果

根據研究設計，以及多渠道的數據收集，獲得華東地區主要城市的HCLQ值和LEP值，如表1所示。其中，L■為城市i的交通運輸、倉儲和郵政業就業人數，即E■；L■為城市i所有產業就業人數；L■為華東地區交通運輸、倉儲和郵政業就業人數；L為華東地區所有產業就業人數；L■■為LQ=1時，城市i的交通運輸、倉儲和郵政業就業人數，即■■；es■為城市i冷鏈物流相關機構數量；ES為華東地區冷鏈物流相關機構數量。

根據表1中HCLQ和LEP的計算，以華東地區為研究范圍、地級市作為研究對象，對于華東地區冷鏈物流集群的分析結果與結論如下：

（1）在可獲得數據的78個城市中，有68個城市滿足HCLQ>0，63個城市滿足LEP≥0.001，同時滿足HCLQ和LEP判定值的城市則有59個，可見冷鏈物流的發展目前還處于較為分散的狀態，諸多城市具有形成“雛形期”的潛力。

（2）上海、南京作為全國中心城市有著自身的區位優勢，其經濟水平也較高，冷藏冷凍的市場需求也較大，再配以較完善的基礎設施和豐富的技術與人力等生產要素供給，讓物流產業進行集聚的同時，也促進了冷鏈物流的集中。

（3）副省級城市之間冷鏈物流集聚存在著一定的差異。在同一個省份中，冷鏈物流只在一個副省級城市更具有集聚性，如浙江省的杭州和寧波二者中，杭州的冷鏈物流集聚性強于寧波；山東省的濟南和青島二者中，青島的冷鏈物流集聚性強于濟南。

（4）個別地級市具備較為明顯的冷鏈物流集群成長潛力。如合肥和蘇州，HCLQ值都大于50 000，LEP值都接近0.1，這得益于近些年這兩座城市快速的經濟發展和較為全面的物流規劃。特別是合肥，城市規模的擴大和交通的大幅改善，以及作為農業大省的安徽，也將冷鏈物流工程視為重點工程在“十三五”規劃期間進行打造，這些都為冷鏈物流集群的發展帶來契機。

（5）從整體角度來看，華東地區六省一市物流產業集聚強度（由強至弱）依次為：上海、江蘇、山東、浙江、安徽、福建、江西。相應的冷鏈物流集聚強度（由強至弱）依次為：江蘇、上海、安徽、山東、浙江、福建、江西。但從行業角度看，華東地區的冷鏈物流集聚水平還是處于初級階段，集聚優勢還不明顯。

7 研究展望

在2016年的“中央一號”文件中曾提出構建跨區域冷鏈物流體系，而華東地區冷鏈物流的發展對此有著重要的意義，本文在對華東地區冷鏈物流集聚水平相關數據進行分析的基礎上得到若干發現。但物流集群本身沒有明確的地理邊界，不僅涉及物流產業本身，還涵蓋貿易、金融、信息、能源等相關產業，以及教育、基礎設施投資等公共服務領域，而且基于HCLQ和LEP的“雛形期”識別，只能表明華東地區相關城市有著出現冷鏈物流集群的可能，還不能代表就已經形成了集群優勢。

另一方面，冷鏈物流是我國“農產品物流工程”和溫度敏感型物資流轉的關鍵支撐點，在目前對冷鏈物流集群研究不足，以及冷鏈物流本身還未形成很好的規模效益的情況下，還需要傳統集群分析方法之外的其他方法來進一步驗證集群的存在和動態分析集群的成長。而社會網絡分析（SNA）的引入，彌補了僅注重競爭力分析這一傳統集群研究中的不足，對集群內企業的網絡結構和特性進行分析，更具微觀性和操作性。

由此，在本文研究的基礎上，后期對于冷鏈物流集群的研究將從社會網絡角度出發，視其為復雜的社會網絡，運用相應的分析方法挖掘冷鏈物流集群的形成機理和成長路徑，探索“放大效應”的內在機制，以期為社會資源配置、政府部門以及冷鏈物流相關企業的決策提供依據。

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