华东地区冷链物流集群“雏形期”识别研究

吕杨+李晓雪+董尹

摘 要：冷链物流是物流领域重要的分支行业，所以同样需要形成集群效应带来低成本、高效率等方面的综合竞争优势。在对我国冷链物流发展现状和集群研究对其重要性概述的基础上，从相关研究文献综述入手，梳理物流集群识别方法，提出用于冷链物流集群“雏形期”辨识的“双因子标准”方法和研究方案，并对华东地区冷链物流集群进行了识别，得出5条结论。最后，分析了此次研究中的不足，给出进一步的研究方向。

关键词：冷链物流；物流集群；集群识别；双因子标准

中图分类号：F259.27 文献标识码：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年以来，随着城镇化和现代化进程持续加快、居民总体收入逐级稳定攀升，我国居民消费结构得到进一步优化。水果、蔬菜、肉禽类、水产品、速冻食品和乳制品等一系列农特产品的需求和产量逐年上升，特别是跨境电商和生鲜电商的兴起与快速发展，也不断刺激着人们对高品质生鲜产品的需求。与此同时，上海福喜“臭肉门”、山東“毒疫苗”等一系列冷链安全事件给我们敲响警钟。但总体上，经过10多年的发展之后，国家和地方政府开始注重政策环境的建设以及具体政策的落地，将主导权逐步交还给企业，加强自身的监管职能；另一方面，企业也不再执着于冷库等基础设施的建设和冷藏车辆等设备的购置，而是更多的从战略层面思考，增强运营能力，拓展思路寻求转型升级。由此，本文选取我国经济较为发达的华东地区作为研究区域，用集群视角，探索可能业已存在的冷链物流集群雏形，为后期的研究奠定基础。

1 我国冷链物流发展现状

冷链物流是随着现代科学技术的进步和制冷技术的发展而建立起来的，它以冷冻工艺学为基础，以制冷技术为手段，需要特别的运输工具，是生产、加工、预冷包装、贮存、运输配送、销售等环节始终处于合适的低温环境，是流通成本占总成本比例非常高的一种特殊供应链[1]。

在我国，“冷链”的概念从无到有，冷链物流行业也步入快速发展期，目前已初具规模。截止2016年6月，据不完全统计，全国冷藏车增长约17 000辆左右，冷藏车保有量突破9.4万辆；全国冷库新增390万吨，冷库总保有量达到3 710万吨，同比增长11.76%；果蔬、肉类、水产品的冷链流通率分别达到22%、34%、41%，冷藏运输率分别为35%、57%、69%，各项指标都达到发改委《农产品冷链物流发展规划》中制定的目标并略有超出。但是，长足的进步并不能掩饰住当前冷链行业依然问题多多的现状，总结起来，有以下几个方面：

（1）地域发展不平衡。受地域、天气、消费能力、生活习惯等因素影响，中部和东部对于物品冷藏、冷冻的需求增长较快，东北和西北则相对较慢，冷链物流市场化水平和集中度总体仍处于较低水平。

（2）人才缺口大。冷链物流行业需要大量有专业知识的人才，国内相关人才无论是管理人员还是司机和冷库作业人员都相继匮乏，因此难以在短时间内降低人力和管理成本，也造成在新技术研发的进程上推进较慢。

（3）高价位的冷链消费习惯仍未形成。冷链物流相对于其他物流分支行业有着较高的成本，特别是在生鲜电商领域，目前更多的还是靠价格战和补贴来获得短期客户。

（4）冷链标准落实不到位。尽管在国标委、发改委等标准主管部门的牵头下，冷链物流的标准门槛已初步建立，但在实施过程却受到不同程度的阻碍，因为全程冷链标准的实施必然带来成本的提升，使得许多中小型企业失去了在价格上的竞争力，所以造成许多企业并未按国家标准执行冷链运作。

（5）第三方冷链易断裂。目前国内大部分第三方冷链物流企业主要从事仓储和运输环节，从原产地到消费者手中未能完成一体化配送，冷链环节过多导致运输效率低下。同时，整条冷链上的两端“最先一公里”和“最后一公里”还未得到很好的重视，生产或采摘后的预冷技术和低温环境下的等级划分、包装加工等冷链技术尚未充分普及。

2 冷链物流集群研究对于冷链物流发展的重要性

现如今，集群理论已在不同领域得到了广泛的应用与发展，在许多国家集群被作为一种政策工具广泛应用在不同的社会经济情境之中[2]。同样，冷链物流作为物流产业中越来越重要的分支行业，对其进行集群研究也是重要的理论和应用研究课题。

冷链物流集群形成可以带来低成本、高效率的综合竞争优势。同时，在其成长过程中，规模经济性还有助于形成技术、知识、金融等多方面的外溢效应，由此触发和推动更大规模的集聚、更多的创新以及更大范围的多元化冷链产业发展；而集群规模的扩大和发展水平的不断提升，又能进一步增强集群内各类型企业的竞争优势。所以，对冷链物流开展集群研究可以帮助其逐步地向多方面发展，包括：成为经济增长引擎的一部分；成为扩大就业和改善人力资源结构的“蓄水池”；成为支撑经济结构调整升级的“基石”；成为创新创业的“孵化器”；成为绿色发展的“示范区”以及成为促进全球化的“扁平器”。

3 相关文献综述

3.1 冷链物流相关研究

冷链物流是《物流业发展中长期规划2014-2020年》中“农产品物流工程”的关键支撑点之一。冯健（2015）在搜集我国冷链物流产业相关专利、期刊和学位论文等文献资源的基础上，运用知识图谱、定量测度和文献计量等数据可视化分析方法，将该产业的历史演化规律和发展趋势形象化的呈现，也反映出我国冷链物流产业主要是在农产品和食品冷链两大领域具备一定的集中优势；而在国家长期的物流政策扶持下，相关研究文献数量和冷链物流技术都实现了跨越式增长，基础理论研究主要来自于科研院所和高校，而对知识产权的保护和技术的创新也开始引起企业大量的关注[3]。自冷链概念兴起之后，诸多学者分别对不同省、市、地区的冷链物流产业现状和发展影响因素进行了剖析，并给出相应的发展对策[4-13]。其次，对于冷链物流的评价、决策、成本、配送模式等方面的研究也引起学者们的关注，如冷链物流企业的绩效评价[14]、冷链物流配送的绩效评价[15]、冷链物流的外包决策[16]、冷链物流配送联盟的利益分配[17]、京东的冷链物流成本控制[18]、生鲜电商的冷链物流配送模式[19]、基于BP神经网络的西北地区冷链物流中心选址模型构建[20]。第三，冷链物流的技术研究依旧保持平稳的增长，国内外学者都有对冷藏冷冻技术[21]、冷链的实时监控[22]、节能降耗[23]、服务平台构建[24]、RFID和WSN的应用[25-26]等问题开展研究。第四，冷链物流的研究也呈多元化发展，对于冷链的金融模式[27]、冷链集群的产业形成机理[28]、网络优化[29]、标准化体系构建[30]等问题均有涉猎，同时在冷链物流基础上形成的一种特定类型的供应链管理——“冷链管理”也开始引起国内外学者的注意。

3.2 物流集群相关研究

物流集群与物流产业集群是两个略有区别的概念。物流集群不仅涉及物流产业本身，还包括需要物流服务的加工制造业和商贸流通业，以及与它们相关的金融、教育乃至政府等机构；另一方面，除了与产业集群具有相似的竞争优势之外，物流集群还因其鲜明的服务增值性带来外溢效应，伴随着具有的“正反馈”式放大机制形成了独特的运作优势、产业优势及社会经濟效益[31-33]。物流集群是三种要素的集群，一是物流运作主体、物流装备与技术的集群；二是与物流相关的产学研的集群；三是商流、物流、信息流、资金流、人文流“五流”合一的服务供应链的集群[34]。海峰等（2016）对物流集群的定义和内涵进行了详尽的梳理和辨析，揭示了其特征并对发展趋势进行了预测[35]。Rivera等（2014）运用“双因子标准”对物流集群进行识别，同时借助集群内的就业增长情况进行验证[36]。相类似，Chhetri等（2014）通过研究与物流相关的人员就业情况识别出物流集群在墨尔本西部和南部地区集聚[37]。对Keller等（2014）提出一个预测支持系统概念模型用于促进德国物流集群区域创新[38]。Wang（2015）运用MAEI模型衡量物流集群的聚集水平、与外界资源的关联程度，以及对物流集群核心竞争力的研究，从而达到整合供应链和扩展价值链的目的[39]。

但在国内大多数学者眼中，“物流集群”还是被认为是“物流企业集群”或“物流产业集群”的泛指或是模糊简称[40]。所以，国内大部分的物流集群的研究还是以物流产业集群为主线进行开展，从“产业集群”这个基本概念出发，添加物流产业化“要素”后进行拓展与延伸，从研究视角看其代表性论断大致可归为“区域经济发展视角[41-47]”、“社会物流资源整合视角[48-51]”和“专业或特色物流突出视角[52-58]”三类表达。另外，在产业生命周期的理论框架下，可对整个周期或周期中的单个演进阶段开展研究。多集中在物流产业集群的形成与发展[59-64]、升级和创新[65-69]，以及相关的评价和影响因素分析[70-74]等三个方面。

4 冷链物流集群识别方法概述

对于冷链物流集群“雏形期”的判断，关键是能够发现在哪些区域存在冷链物流活动的集聚现象。从现有的研究来看，对于集群的识别总体上可以有三种思路[75]，十种辨识方法可以选择运用[76]。但使用较为广泛的还是那些可以反映产业在地理位置上集中程度的“指标”型方法，如：区位商（Location Quotient，LQ）、横向聚集区位商（Horizontal Clustering Location Quotient，HCLQ）、空间基尼系数（Locational Gini Coefficient，LGC）、赫芬达尔指数（Herfindahl-Hirschman Index，HHI）、产业地理集中指数（Ellison-Glaeser Index，EGI），等等。Duranton和Overman（2005）也曾将这些“指数”划分为三代[77]。

LQ的使用始于20世纪40年代，由于其对数据量的需求相对较小和计算简便，迄今为止仍被国内外研究人员有着不同程度的运用，但该方法无法识别集群的数量、规模和组成，注重的是静态分析，对不同产业间的互动性和关联性描述不足，所以难以发现小规模、新兴的集群。为此，Fingleton等（2004）提出了HCLQ即在区位商的基础上给予一个反映规模的指标，体现出集群对于所在区域的相对和绝对重要性，通常考虑采用“就业数量（the number of jobs）”这一指标，观察实际的产业就业人数是否超过在理论上形成集群所需要的就业人数（即LQ=1时的数量）[78]。

LGC是在基尼系数的基础上用于判定某一地区收入分配公平程度的指标，一般使用就业人数或产值进行测算，但它无法判定集聚是来自该地区的产业结构还是自然地理条件。HHI则是用来测量行业内企业市场的集中程度和企业规模的离散程度，能够反映行业内企业的数目和相对规模，但是相关的企业详细数据不易获得，即使得到也存在着含义不够直观的情况，它更多的是一个反映市场集中度的指标。由此可见，从本质上来说，LGC和HHI都不能提供关于集群具体位置的信息，其地理意义不足，所以两者并不适用于冷链物流集群的识别。相对前四种方法，EGI最为复杂，却能够较好地反映某行业地理集中的具体地区以及该行业内企业的分布情况，但是它对数据量的要求较高且只反映地区规模分布的一个方面，不能反映最大几个地区的个别情况，代表企业数量的N取值不同，也会带来不同的结论。

5 研究设计与数据收集

5.1 研究思路

对于冷链物流集群，亦或物流集群的识别，通常可以从以下几个方面进行考虑：（1）能否反映出物流活动的集聚；（2）能否指明集聚的地理位置；（3）能否说明在地理区域范围内集聚的程度；（4）能否确认集聚是由于外部规模经济（external economies of scale）的存在而引起的；（5）所需的数据是可获得的，并且识别过程也是可重复的。Rivera等（2014）就曾提出使用“双因子标准”即“横向聚集区位商（HCLQ）”和“物流机构参与指数（Logistics Establishments Participation index，LEP）”进行物流活动集中度的衡量，HCLQ可以反映物流活动的集聚位置和集中程度，LEP则能确保集群的产生是由于外部规模经济，而且这两个指标计算所需的数据也相对易获得，只需就业人数和物流机构数量。由此，本文在这两个指标的基础上开展对冷链物流集群“雏形期”识别的研究，并根据实际情况做出相应的技术性调整。

5.2 研究方案

根据上述研究思路和研究范围，本文的研究方案如图1所示。一方面，冷链物流作为物流业一个特定的细分行业，仍脱离不了物流业本身的发展，所以本文的研究先从物流集群入手，运用HCLQ方法确定华东地区主要城市中存在的物流集群；另一方面，从冷链物流链条的上、下游来看，上游是冷藏冷冻装备设计和制造商，下游是干线运输、冷库运营、城市配送，所以本文的研究同时运用LEP方法，进一步识别出可能存在冷链物流的城市。HCLQ和LEP的具体阐释和技术性调整如下：

（1）HCLQ

HCLQ用公式可以表示为：

HCLQ■=E■-■■

E■为城市i某产业就业人数，为在理论上城市i某产业形成集群所需要的就业人数（即LQ=1时的数量）。HCLQ■>0意味着城市i某产业在研究区域范围内有着相对较高的就业集中度，其具体差值则反映出集聚的规模。

（2）LEP

冷链物流是物流行业细分的结果，对于有的物流企业来说可能也只是其中的一项业务，所以只通过物流行业就业集中程度还不能充分识别冷链物流的集聚情况，从而需要LEP这个指标做进一步的研究。

LEP用公式可以表示为：

LEP■=■

es■为城市i某产业机构数量，ES为研究区域范围内的某产业机构总数，本文中es■和ES则是指冷链物流上、下游相关机构。LEP的判定值取0.001则是参考Rivera等（2014）和Babbie（2009）[79]的研究经验获得。

5.3 数据来源

由于通过查阅多种统计资料发现在我国行业的分类当中，物流产业至今仍没有被列为独立的行业，而且在《中国物流统计年鉴》中也缺乏关于物流从业人员的数据。但是交通运输、仓储和邮政业是物流产业的核心部分，在我国“交通运输、仓储与邮政业”的增加值也达到了整个物流产业增加值的80%，基本能代表我国物流產业的发展状况，其相关统计数据大致可以反映物流产业发展水平[80]，因此，本文在对HCLQ的计算过程中所使用到的数据主要来自《中国城市统计年鉴（2015）》。LEP计算所需的冷链上、下游相关机构的数据则通过《中国物流年鉴（2016）》、《中国冷链物流发展报告（2016）》和互联网等渠道搜集整理获得。

6 数据分析结果

根据研究设计，以及多渠道的数据收集，获得华东地区主要城市的HCLQ值和LEP值，如表1所示。其中，L■为城市i的交通运输、仓储和邮政业就业人数，即E■；L■为城市i所有产业就业人数；L■为华东地区交通运输、仓储和邮政业就业人数；L为华东地区所有产业就业人数；L■■为LQ=1时，城市i的交通运输、仓储和邮政业就业人数，即■■；es■为城市i冷链物流相关机构数量；ES为华东地区冷链物流相关机构数量。

根据表1中HCLQ和LEP的计算，以华东地区为研究范围、地级市作为研究对象，对于华东地区冷链物流集群的分析结果与结论如下：

（1）在可获得数据的78个城市中，有68个城市满足HCLQ>0，63个城市满足LEP≥0.001，同时满足HCLQ和LEP判定值的城市则有59个，可见冷链物流的发展目前还处于较为分散的状态，诸多城市具有形成“雏形期”的潜力。

（2）上海、南京作为全国中心城市有着自身的区位优势，其经济水平也较高，冷藏冷冻的市场需求也较大，再配以较完善的基础设施和丰富的技术与人力等生产要素供给，让物流产业进行集聚的同时，也促进了冷链物流的集中。

（3）副省级城市之间冷链物流集聚存在着一定的差异。在同一个省份中，冷链物流只在一个副省级城市更具有集聚性，如浙江省的杭州和宁波二者中，杭州的冷链物流集聚性强于宁波；山东省的济南和青岛二者中，青岛的冷链物流集聚性强于济南。

（4）个别地级市具备较为明显的冷链物流集群成长潜力。如合肥和苏州，HCLQ值都大于50 000，LEP值都接近0.1，这得益于近些年这两座城市快速的经济发展和较为全面的物流规划。特别是合肥，城市规模的扩大和交通的大幅改善，以及作为农业大省的安徽，也将冷链物流工程视为重点工程在“十三五”规划期间进行打造，这些都为冷链物流集群的发展带来契机。

（5）从整体角度来看，华东地区六省一市物流产业集聚强度（由强至弱）依次为：上海、江苏、山东、浙江、安徽、福建、江西。相应的冷链物流集聚强度（由强至弱）依次为：江苏、上海、安徽、山东、浙江、福建、江西。但从行业角度看，华东地区的冷链物流集聚水平还是处于初级阶段，集聚优势还不明显。

7 研究展望

在2016年的“中央一号”文件中曾提出构建跨区域冷链物流体系，而华东地区冷链物流的发展对此有着重要的意义，本文在对华东地区冷链物流集聚水平相关数据进行分析的基础上得到若干发现。但物流集群本身没有明确的地理边界，不仅涉及物流产业本身，还涵盖贸易、金融、信息、能源等相关产业，以及教育、基础设施投资等公共服务领域，而且基于HCLQ和LEP的“雏形期”识别，只能表明华东地区相关城市有着出现冷链物流集群的可能，还不能代表就已经形成了集群优势。

另一方面，冷链物流是我国“农产品物流工程”和温度敏感型物资流转的关键支撑点，在目前对冷链物流集群研究不足，以及冷链物流本身还未形成很好的规模效益的情况下，还需要传统集群分析方法之外的其他方法来进一步验证集群的存在和动态分析集群的成长。而社会网络分析（SNA）的引入，弥补了仅注重竞争力分析这一传统集群研究中的不足，对集群内企业的网络结构和特性进行分析，更具微观性和操作性。

由此，在本文研究的基础上，后期对于冷链物流集群的研究将从社会网络角度出发，视其为复杂的社会网络，运用相应的分析方法挖掘冷链物流集群的形成机理和成长路径，探索“放大效应”的内在机制，以期为社会资源配置、政府部门以及冷链物流相关企业的决策提供依据。

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