摘 要：生鮮農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量直接關(guān)系到國計(jì)民生。為提升生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率，識(shí)別并解決其中的潛在問題，進(jìn)而輔助政府做出更加精準(zhǔn)的決策，文章構(gòu)建了冷鏈物流效率綜合評(píng)價(jià)體系，該體系涵蓋資金、勞動(dòng)、技術(shù)三大核心要素。本文采用超效率SBM與Malmquist指數(shù)模型，分析了全國30個(gè)省區(qū)市（不含港澳臺(tái)、西藏）的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率及時(shí)空變化。根據(jù)研究結(jié)果，本文將研究對(duì)象分為四類，并提出針對(duì)性的改進(jìn)建議，旨在促進(jìn)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流行業(yè)的持續(xù)優(yōu)化升級(jí)。

關(guān)鍵詞：生鮮農(nóng)產(chǎn)品；冷鏈物流效率；超效率SBM；Malmquist指數(shù)；時(shí)空分析

中圖分類號(hào)：F326.6;F323.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2025）02（b）--05

1 引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展與消費(fèi)者偏好的深刻變革，食品市場的關(guān)注點(diǎn)正悄然發(fā)生變化?，F(xiàn)代消費(fèi)者將關(guān)注重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到食品的品質(zhì)安全以及健康屬性方面。這一趨勢促使生鮮農(nóng)產(chǎn)品成為消費(fèi)者餐桌上的新寵。本文聚焦于冷鏈物流體系下生鮮農(nóng)產(chǎn)品的流通效率問題，深入探討我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展現(xiàn)狀與潛力。

通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）及其衍生模型在物流效率評(píng)估領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的應(yīng)用價(jià)值[1]。國內(nèi)外學(xué)者在這一領(lǐng)域的研究成果豐碩，為本文提供了豐富的參考與啟示。例如，Long等（2020）[2]利用Super-SBM模型和Malmquist指數(shù)，細(xì)致分析了11個(gè)省市的物流生態(tài)效率，揭示了區(qū)域間的差異與改進(jìn)空間。Rashidi等（2019）[3]則通過DEA方法，對(duì)OECD成員國的物流配送績效進(jìn)行了跨國比較，強(qiáng)調(diào)了可持續(xù)性在物流配送中的重要性。在國內(nèi)，李麗與胡紫容（2019）[4]針對(duì)京津冀地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品流通體系，采用DEA-Malmquist指數(shù)法進(jìn)行了動(dòng)態(tài)評(píng)估，并深入剖析了影響流通效率的關(guān)鍵因素。李勝和張思雨（2023）[5]則進(jìn)一步拓展了研究范圍，利用包含非期望產(chǎn)出的SBM模型結(jié)合Malmquist指數(shù)，全面分析了我國北部地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電商物流的效率變遷及其背后的驅(qū)動(dòng)力?；谏鲜鲅芯炕A(chǔ)，文章選取我國大陸地區(qū)30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市作為研究樣本，運(yùn)用超效率SBM模型與Malmquist指數(shù)法，對(duì)我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的效率進(jìn)行全面、系統(tǒng)的測算與分析。

2 研究方法

2.1 超效率SBM模型

為了克服傳統(tǒng)的DEA模型會(huì)出現(xiàn)多個(gè)決策單元為1，從而失去了相互之間的區(qū)分度的情況，Anderson與Peterson（1993）[6]創(chuàng)新性地提出了超效率方法。隨后，Tone在這一基礎(chǔ)上，結(jié)合超效率方法與Slack-Based Measure（SBM）模型的優(yōu)勢，開發(fā)了超效率SBM模型[7]。這一模型不僅繼承了SBM模型在處理非徑向和非比例松弛方面的優(yōu)勢，還通過引入超效率概念，增強(qiáng)了在效率評(píng)價(jià)上的精度與深度。

本文以規(guī)模報(bào)酬固定條件下的超效率SBM模型為研究基礎(chǔ)展開進(jìn)一步分析。首先，明確研究對(duì)象，決策單元的數(shù)量，設(shè)為n個(gè)。其次，界定投入與產(chǎn)出的關(guān)鍵指標(biāo)，分別記投入指標(biāo)數(shù)量為a，產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量為s。在此框架下，使用數(shù)學(xué)符號(hào)表示投入與產(chǎn)出的具體要素，同時(shí)引入時(shí)間變量k以反映生產(chǎn)過程的動(dòng)態(tài)性。對(duì)于特定的投入和產(chǎn)出決策單元，本文分別用和進(jìn)行標(biāo)識(shí)，并定義松弛變量和，以量化實(shí)際表現(xiàn)與最優(yōu)狀態(tài)之間的差距。最后，權(quán)重向量的引入，為模型優(yōu)化提供了必要的靈活性。具體模型構(gòu)建方法如公式（1）所示，該公式綜合考慮了上述所有因素，旨在精準(zhǔn)評(píng)估各DMU在給定條件下的超效率水平。

式（1）中，當(dāng)a≥1時(shí)，代表決策單元相對(duì)有效；alt;1時(shí)，代表決策單元相對(duì)無效，即存在效率損失，可以通過優(yōu)化投入量與產(chǎn)出量來改善物流效率。

2.2 Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)是一種能夠?qū)⒂绊懶首兓母鱾€(gè)因素進(jìn)行分解并判斷各個(gè)影響因素之間是否存在聯(lián)系的方法。針對(duì)我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率評(píng)價(jià)問題，本文引入時(shí)期概念，則時(shí)期t到時(shí)期t+1第r個(gè)決策單元的Malmquist指數(shù)如公式（2）所示：

其中（t=1，2，…，T）表示時(shí)期，（j=1，2，…，m）表示決策單元，xiij（i=1，2，3，4）為時(shí)期t第j個(gè)決策單元的第i項(xiàng)投入，yrj（i=1，2，3，4）為時(shí)期t第j個(gè)決策單元的第r項(xiàng)產(chǎn)出。Dt+1（xtr，ytr）和Dt（xrt+1，yrt+1）分別表示t時(shí)刻決策單元在t+1時(shí)期前沿面下獲得的效率和t+1時(shí)期DMU在t時(shí)期前沿面下獲得的效率。當(dāng)M指數(shù)＞1時(shí)，說明t+1年的物流總效率比t年高；當(dāng)M指數(shù)=1時(shí)，說明t+1年的物流總效率和t年相同；當(dāng)M指數(shù)＜1時(shí)，說明t+1年的物流總效率比t年低[8]。

將Malmquist指數(shù)模型中的全要素生產(chǎn)率指數(shù)（Tfpch）分解可以得到技術(shù)效率指數(shù)（Effch，見式（3））與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（Tech，見式（4）），將技術(shù)效率指數(shù)（Effch）進(jìn)一步分解可以得到純技術(shù)效率指數(shù)（Pech）與規(guī)模效率指數(shù)（Sech），TFP分解結(jié)果如公式（5）所示：

技術(shù)效率指數(shù)：

技術(shù)進(jìn)步指數(shù)：

Tfpch與其分解指數(shù)之間的關(guān)系式：

其中Techch衡量決策單元在t到t+1期之間技術(shù)水平的變化程度，大于1時(shí)表明技術(shù)水平和創(chuàng)新程度都有所提高；Effch衡量決策單元在t到t+1期間的組織管理水平變化程度，其大于1表明組織管理水平有所提高。進(jìn)一步分解Effch可以得到Pech和Sech，Pech大于1表明存在純效率的進(jìn)步，Sech大于1表明隨著規(guī)模的增加，決策單元的效率也會(huì)提高，即存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)。

3 生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流指標(biāo)體系

3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

鑒于當(dāng)前統(tǒng)計(jì)體系在物流產(chǎn)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域的數(shù)據(jù)收集方面尚存不足，眾多學(xué)者傾向于采用交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)的總體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出作為物流產(chǎn)業(yè)活動(dòng)的代理變量，本文同樣遵循了這一被廣泛采納的研究路徑[9]，對(duì)所選指標(biāo)進(jìn)行了相應(yīng)處理，以確保研究的可行性與準(zhǔn)確性。具體見表1所示。

3.2 數(shù)據(jù)來源說明

本文研究數(shù)據(jù)均來自《2013—2022年中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省區(qū)市統(tǒng)計(jì)年鑒、社會(huì)發(fā)展公報(bào)以及《2013—2022中國冷鏈物流發(fā)展報(bào)告》，研究范圍覆蓋了全國范圍內(nèi)的各個(gè)省級(jí)行政區(qū)域，鑒于數(shù)據(jù)的可獲取性，本文未將香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、臺(tái)灣地區(qū)及西藏自治區(qū)納入分析范疇。對(duì)于缺失的數(shù)據(jù)，采取線性插值法進(jìn)行數(shù)據(jù)的補(bǔ)全[9]。

4 生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率實(shí)證研究

文章借助Matlab R2022b軟件系統(tǒng)評(píng)估2013—2022年我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流領(lǐng)域的效率表現(xiàn)。依據(jù)地理位置與經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征，將全國劃分為四大區(qū)域板塊：東部區(qū)域、東北地區(qū)、中部地區(qū)以及西部地區(qū)。表2詳細(xì)列出了基于上述劃分區(qū)域的具體測算結(jié)果。

4.1 生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率現(xiàn)狀分析

由表2可知，我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率領(lǐng)域存在的發(fā)展不均衡與顯著的多層次分化現(xiàn)象。

具體而言，上海市、云南省及河北省在生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率方面脫穎而出，其效率值分別高達(dá)1.394、1.342和1.292，顯著超過全國平均水平，表明這些省份在冷鏈物流體系建設(shè)和運(yùn)營管理上的卓越成效[10]。

另外，黑龍江省、青海省及北京市則位于效率排名的末端，尤其是北京市，其效率值低至0.142，遠(yuǎn)低于有效狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)，凸顯了這些地區(qū)在提升冷鏈物流效率方面所面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

從區(qū)域分布的角度來看，生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率呈現(xiàn)出鮮明的地域特征，整體呈現(xiàn)出“東強(qiáng)西弱”的分布格局，既反映了各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異對(duì)冷鏈物流效率的影響，也表明在推動(dòng)冷鏈物流全面發(fā)展時(shí)，需因地制宜，采取差異化的策略措施[11]。

4.2 生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率時(shí)空演化分析

為了直觀展現(xiàn)我國各省份在生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率方面的動(dòng)態(tài)變化與地域差異，本文基于測算結(jié)果，運(yùn)用Arcgis 10.8軟件繪制了2013年與2022年的全國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率時(shí)空對(duì)比圖。

通過對(duì)比我們可以清晰地觀察到，在過去10年間，遼寧、江西、浙江、廣西、海南及寧夏等省份在生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率方面取得了顯著進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)了效率值跨越不同區(qū)間的增長。這一成就不僅體現(xiàn)了這些省份在冷鏈物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、技術(shù)創(chuàng)新及運(yùn)營管理等方面的積極努力與成效，還為全國其他省份提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)借鑒與啟示。

內(nèi)蒙古、江蘇、湖北、湖南、貴州、甘肅地區(qū)的效率值跨效率區(qū)間減少，其他省份在2013年和2022年生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率值處于比較平穩(wěn)的狀態(tài)，波動(dòng)幅度較小。截至2022年，只有11個(gè)省份處于生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率有效狀態(tài)，各省之間差異較大。

4.3 生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率動(dòng)態(tài)分析

為進(jìn)一步分析全國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率在2013—2022年的變動(dòng)情況，本文繪制出生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)及其分解指數(shù)變化趨勢，如圖1所示。

圖1 生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)及其分解指數(shù)變化趨勢

從時(shí)間演進(jìn)的角度看，圖1直觀展示了2013—2022年全國各省份生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)波動(dòng)情況。這一時(shí)期內(nèi)，該指數(shù)呈現(xiàn)明顯的起伏變化，特別在2015—2016年及2019—2020年兩個(gè)階段，指數(shù)值跌落至1以下，揭示了全國范圍內(nèi)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率的增長放緩態(tài)勢。相反，在其他年份，指數(shù)值均高于1，表明整體生產(chǎn)效率維持在較高水平。值得一提的是，2020—2021年，全要素生產(chǎn)率指數(shù)攀升至整個(gè)研究期的峰值1.145，凸顯了該時(shí)期全國多數(shù)地區(qū)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率的顯著提升[12]。

進(jìn)一步細(xì)分分析，純技術(shù)效率在2014—2019年持續(xù)保持在1以上，這一積極表現(xiàn)說明全國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)在此期間實(shí)現(xiàn)了技術(shù)層面的有效進(jìn)步，推動(dòng)了效率的提升。然而，規(guī)模效率的表現(xiàn)則相對(duì)復(fù)雜，2016—2017年及2021—2022年指數(shù)值均低于1，揭示了產(chǎn)業(yè)規(guī)模配置在這些時(shí)段內(nèi)存在不合理之處，有待進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)整。至于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，在2014—2016年及2018—2019年兩個(gè)區(qū)間內(nèi)未能突破1的門檻，這一現(xiàn)象表明，盡管整體發(fā)展趨勢向好，但我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和進(jìn)步方面仍面臨挑戰(zhàn)，需加大研發(fā)投入，促進(jìn)技術(shù)升級(jí)。

本文將2013—2022年各省份生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)進(jìn)行分解，結(jié)果如表3所示。

表3 各省生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)及其分解結(jié)果均值

地區(qū) EC（t-1， t）" " TC（t-1， t） MI（t-1， t）

SEC（t-1， t） SEC（t-1， t）

北京 1.894 1.090 1.139 1.041

天津 1.005 0.919 1.099 0.990

河北 0.985 1.001 1.012 0.995

上海 0.969 1.002 0.984 0.953

江蘇 0.959 0.984 1.082 1.006

浙江 1.012 0.999 1.008 1.017

福建 1.050 1.002 1.025 1.072

山東 1.012 0.995 1.023 1.030

廣東 1.153 0.914 1.098 1.080

海南 1.086 1.048 0.992 1.164

東部地區(qū) 1.112 0.995 1.046 1.035

遼寧 1.144 1.001 1.012 1.154

吉林 0.974 1.092 1.112 0.997

黑龍江 0.907 1.024 1.115 1.003

東北地區(qū) 1.008 1.039 1.080 1.051

山西 0.998 1.031 1.012 1.033

安徽 1.055 1.001 0.938 0.920

江西 1.119 1.071 0.953 1.064

河南 0.980 1.010 1.018 1.004

湖北 0.984 0.994 1.041 1.013

湖南 1.315 0.997 1.024 1.164

中部地區(qū) 1.075 1.017 0.998 1.033

內(nèi)蒙古 0.965 1.014 1.002 0.902

廣西 1.010 1.061 1.013 1.086

重慶 0.953 1.016 1.068 1.013

四川 1.002 0.942 1.094 0.998

貴州 0.899 1.123 1.042 1.036

云南 0.993 1.006 1.001 1.004

陜西 1.350 1.008 1.057 1.403

甘肅 0.955 1.096 1.070 1.040

青海 1.106 0.957 1.141 1.128

寧夏 0.989 1.188 0.982 1.141

新疆 1.030 0.997 1.106 1.060

西部地區(qū) 1.023 1.037 1.052 1.074

全國均值 1.062 1.020 1.042 1.050

分區(qū)域來看，根據(jù)表3的數(shù)據(jù)，東部地區(qū)中，除天津、河北、上海三地的全要素生產(chǎn)率（TFP）未達(dá)理想水平（小于1）外，其他東部地區(qū)省份的TFP均超越基準(zhǔn)值，占比高達(dá)70%。深入剖析TFP未達(dá)標(biāo)的三省市，天津市的癥結(jié)在于規(guī)模效率偏低（0.919），揭示其產(chǎn)業(yè)規(guī)模配置尚待優(yōu)化。河北省則面臨純技術(shù)效率不足（0.985）的挑戰(zhàn)，反映出該省在生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流管理和技術(shù)應(yīng)用上的短板。

在東北地區(qū)，吉林省成為唯一TFP未達(dá)1的省份，與黑龍江、遼寧形成鮮明對(duì)比。吉林省與黑龍江省的純技術(shù)效率分別為0.974和0.907，而規(guī)模效率則分別為1.092和1.024，這一對(duì)比表明，盡管這兩個(gè)省份的規(guī)模效率尚可，但技術(shù)利用效率和創(chuàng)新能力仍有待加強(qiáng)，以推動(dòng)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率的整體提升。

中部地區(qū)表現(xiàn)相對(duì)強(qiáng)勁，八成以上（83.3%）的省份TFP超越了1。然而，安徽省是個(gè)例外，其TFP未達(dá)標(biāo)主要?dú)w因于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的下滑（0.938），這凸顯了該地區(qū)在冷鏈物流技術(shù)創(chuàng)新方面的滯后。

西部地區(qū)同樣展現(xiàn)出積極態(tài)勢，除內(nèi)蒙古自治區(qū)和四川省外，其他省份TFP均超過1，占比81.8%。對(duì)內(nèi)蒙古自治區(qū)進(jìn)行深入剖析，其純技術(shù)效率（0.965）和規(guī)模效率（1.014）均未達(dá)最優(yōu)，尤其是純技術(shù)效率的不足，限制了整體TFP的提升。至于四川省，盡管純技術(shù)效率略高于基準(zhǔn)（1.002），但規(guī)模效率的不合理（0.942）成為制約其TFP增長的關(guān)鍵因素[13]。

4.4 生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率綜合分析

綜上，本文采用Oringin2021軟件繪制矩陣散點(diǎn)圖，將全國30個(gè)省份分為4類，如圖2所示。

圖2 生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率—全要素生產(chǎn)率ML指數(shù)矩陣散點(diǎn)圖

分類解析顯示，Ⅰ類省份屬于平穩(wěn)型，上海、云南、河北等8省呈現(xiàn)出平穩(wěn)態(tài)勢，其生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率超越均值，但全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)卻低于平均水平。這一特征表明，盡管這些省份在冷鏈物流效率上保持較高水平，但其增長動(dòng)力相對(duì)不足，呈現(xiàn)出緩慢增長的態(tài)勢。Ⅱ類省份屬于上升型，海南、遼寧兩個(gè)省份展現(xiàn)出強(qiáng)勁的增長勢頭，冷鏈物流效率高于均值，全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)同樣領(lǐng)先。這一類別下的省份，在生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了高效與快速發(fā)展的雙重目標(biāo)。Ⅲ類省份屬于萎靡型，涵蓋了內(nèi)蒙古、江西、寧夏等17個(gè)地區(qū)，此類省份的冷鏈物流效率和全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)均未能達(dá)到平均水平，顯示出在提升冷鏈物流質(zhì)量和加速發(fā)展進(jìn)程上均存在顯著障礙。Ⅳ類省份屬于爆發(fā)型，其中湖南、陜西以其獨(dú)特的發(fā)展軌跡引人注目。盡管它們?cè)谏r農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率上尚未達(dá)到全國平均水平，但全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)卻顯著高于均值。這一現(xiàn)象表明，盡管受限于地理位置、自然條件或資源配置等因素，導(dǎo)致整體物流效率不高，但這些省份在冷鏈物流領(lǐng)域的發(fā)展速度不容小覷，具備巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

5 結(jié)論與政策建議

5.1 結(jié)論

本文借助超效率SBM模型與Malmquist指數(shù)模型，對(duì)我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率進(jìn)行了深入剖析，并輔以矩陣散點(diǎn)圖進(jìn)行動(dòng)態(tài)與靜態(tài)相結(jié)合的綜合評(píng)估，得出以下結(jié)論：

（1）通過超效率SBM模型分析，研究揭示出我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率整體處于較低水平，且存在顯著的區(qū)域發(fā)展不均衡現(xiàn)象。具體而言，呈現(xiàn)出“東高西低”的梯度分布格局。

（2）Malmquist指數(shù)分析進(jìn)一步指出，技術(shù)效率的提升與技術(shù)的進(jìn)步共同推動(dòng)了生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流全要素生產(chǎn)率的增長，其中，技術(shù)進(jìn)步成為提升整體效率的關(guān)鍵因素。

（3）基于矩陣散點(diǎn)圖的直觀展示，本文將各省份劃分為四大類型：平穩(wěn)型（如上海、云南等）、上升型（如海南、遼寧）、萎靡型（如內(nèi)蒙古、江西等）及爆發(fā)型（如湖南、陜西）。

5.2 政策建議

（1）構(gòu)建跨區(qū)域物流協(xié)同體系。為打破地方壁壘和市場分割，建議政府主導(dǎo)構(gòu)建跨區(qū)域的物流協(xié)同體系，促進(jìn)區(qū)域間生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的資源共享與優(yōu)勢互補(bǔ)。通過發(fā)揮高效地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用，推動(dòng)周邊及落后地區(qū)的冷鏈物流協(xié)同發(fā)展。

（2）優(yōu)化產(chǎn)業(yè)規(guī)模與資源配置。針對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)存在的規(guī)模不合理問題，政府應(yīng)引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)資源的合理配置，避免過度集聚帶來的擁擠效應(yīng)和低門檻效應(yīng)。促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)鏈完善，降低企業(yè)生產(chǎn)成本，提高整體生產(chǎn)效率。

（3）強(qiáng)化技術(shù)創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化。技術(shù)創(chuàng)新是推動(dòng)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展的關(guān)鍵。政府應(yīng)鼓勵(lì)農(nóng)民與農(nóng)業(yè)科研院所的合作，加強(qiáng)技術(shù)培訓(xùn)與指導(dǎo)。同時(shí)，推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流企業(yè)與政府的深度合作，加快農(nóng)業(yè)科技成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。

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