摘要：随着居民消费升级与数字商贸的快速普及，生鲜电商成为民生消费与零售经济的核心业态，冷链物流损耗控制、供应链协同水平直接决定生鲜电商行业的盈利质量与可持续发展能力。本文基于2013-2022年我国生鲜电商行业、冷链物流及供应链发展面板数据，构建生鲜冷链损耗控制与供应链协同发展评价指标体系，运用耦合协调度模型与障碍度模型，系统剖析二者的协同演化规律及核心制约因素。研究表明：2013-2022年我国生鲜电商冷链损耗控制水平与供应链协同水平整体持续提升，2018年为关键发展分界点；二者协同关系实现从严重失调向优质协调的跨越式升级，供应链协同赋能损耗管控的效应逐年凸显；实证发现，冷链基础设施覆盖率、全链路损耗率、供应链信息共享水平、冷链数字化投入、仓储周转效率是制约二者协同发展的核心障碍因素。提升生鲜电商冷链物流精细化损耗管控能力、构建全链条一体化供应链协同体系，是破解行业高损耗、高成本痛点的核心路径。据此，本文从基础设施建设、数字化转型、供应链协同机制、损耗管控体系四个维度提出优化对策，为生鲜电商行业高质量发展提供参考。

关键词：生鲜电商；冷链物流；损耗控制；供应链协同；耦合协调模型；障碍度模型

一、引言

近年来，我国生鲜电商行业迈入规模化、规范化发展新阶段，生鲜产品作为高频刚需民生品类，市场规模持续扩容，冷链物流体系逐步完善。据中国物流与采购联合会数据显示，2022年我国生鲜电商市场规模突破6800亿元，冷链物流市场规模超4500亿元，成为实体经济与数字经济融合发展的重要增长点。生鲜产品具有易腐烂、保质期短、运输存储条件严苛的特性，其流通环节涵盖采购、仓储、分拣、干线运输、末端配送等多个环节，任一环节的冷链断链、管控疏漏、供应链脱节均会造成产品损耗。

相较于发达国家5%以内的生鲜流通损耗率，我国生鲜电商行业平均损耗率长期维持在12%-25%，远高于传统零售业态，高损耗率、协同低效已成为制约行业盈利升级的核心痛点。随着《“十四五”冷链物流发展规划》落地实施，国家明确提出完善生鲜冷链物流体系、降低流通损耗、推进供应链上下游协同融合的发展要求，为生鲜电商行业提质增效指明了方向。

生鲜电商的核心竞争力集中于冷链物流损耗管控与供应链协同能力，高效的冷链损耗控制能够降低企业运营成本，而供应链上下游的信息、资源、渠道协同，可从源头规避冷链断链、库存积压、配送滞后等损耗诱因，二者形成相互赋能、相互制约的耦合关系。当前行业发展中仍存在冷链基础设施覆盖不均、数字化管控水平不足、上下游信息割裂、损耗管控体系不完善等问题，严重制约二者协同发展。因此，探究生鲜电商冷链物流损耗控制与供应链协同的演化规律、识别核心阻碍因素，对推动生鲜电商行业降本增效、实现高质量发展具有重要的现实意义。

二、相关文献综述

（一）生鲜冷链物流损耗控制研究现状

当前学界关于生鲜冷链物流损耗控制的研究，主要集中在损耗成因分析、管控技术优化、体系构建等方面。在损耗成因研究中，多数研究证实冷链断链、温度波动、仓储管理不规范、配送时效不足是生鲜产品损耗的主要诱因。张莉（2023）通过实证研究发现，生鲜流通环节中温度偏差超过2℃时，产品腐坏损耗概率提升40%以上，末端配送环节损耗占整体损耗的35%[1]。在损耗管控技术研究中，王浩宇（2024）指出，物联网温控监测、智能仓储、预冷保鲜等数字化技术的应用，可有效将生鲜电商综合损耗率降低5%-8%[2]。在管控体系研究中，李欣然（2022）提出，全链路闭环损耗管控模式能够有效解决生鲜采购、存储、运输全流程的碎片化管控问题，显著提升损耗管控精度[3]。整体来看，现有研究多聚焦单一损耗管控维度，较少结合供应链协同视角分析损耗管控的长效机制。

（二）生鲜电商供应链协同研究现状

生鲜电商供应链协同的研究重点集中在协同模式、协同效率、影响因素等领域。孙博文（2023）认为，生鲜电商供应链涵盖供应商、电商平台、冷链物流企业、终端消费者等多元主体，主体间信息不对称、资源配置失衡是协同低效的核心原因[4]。赵思远（2024）通过案例研究发现，平台主导的一体化供应链协同模式，能够有效整合冷链资源、压缩流通环节、提升整体运营效率[5]。陈雨桐（2021）指出，数字化赋能是提升生鲜供应链协同水平的核心抓手，大数据、人工智能技术可实现需求预测、库存调度、冷链配送的精准匹配[6]。现有研究多侧重供应链协同的单一维度优化，尚未深入探究供应链协同与冷链损耗控制的耦合互动关系。

（三）耦合协同发展研究现状

在产业协同研究领域，耦合协调模型被广泛应用于双系统互动关系研究。刘佳琪（2022）采用耦合协调模型分析冷链物流与生鲜电商的产业适配性[7]。周明宇（2023）运用障碍度模型识别农产品冷链物流发展的制约因素[8]。林晓（2024）结合灰色关联度与耦合模型，探究零售物流与供应链体系的协同演化规律[9]。对比各类研究模型可知，回归模型仅能分析单向影响关系，灰色关联度模型无法量化协同等级，而耦合协调模型可精准测度双系统的互动耦合水平，结合障碍度模型可精准识别核心制约因素，适配本文研究主题。

综上，现有学者已对生鲜冷链损耗控制、供应链协同展开丰富研究，但仍存在研究短板：一是鲜有研究将冷链损耗控制与供应链协同纳入同一研究框架，分析二者的耦合互动关系；二是缺乏基于长时序面板数据的实证分析，对二者协同演化阶段、核心障碍因素的量化研究不足。基于此，本文构建双系统评价指标体系，运用耦合协调度与障碍度模型开展实证研究，弥补现有研究空白。

三、评价体系、数据来源与研究方法

（一）耦合协调评价体系构建

本文遵循科学性、代表性、数据可得性、系统性原则，构建冷链损耗控制系统与供应链协同系统两大一级指标体系，结合生鲜电商行业发展特征，参考现有学者研究成果，细化二级、三级评价指标，全面覆盖两大系统的发展维度。

冷链损耗控制系统从损耗管控成效、冷链基础保障、数字化管控能力3个二级指标出发，选取综合损耗率、仓储损耗率、配送损耗率、冷链仓储库容、冷链运输车辆保有量、全程冷链覆盖率、温控监测设备覆盖率、冷链数字化投入8项三级指标；供应链协同系统从信息协同、资源协同、运营协同、主体协同4个二级指标出发，选取供应链信息共享率、需求预测精准度、冷链资源整合度、仓储周转效率、订单履约时效、上下游合作稳定性、平台协同调度能力7项三级指标，构建完整的评价指标体系。

（二）数据来源

本文选取2013-2022年我国生鲜电商行业年度面板数据，数据均来源于《中国冷链物流发展报告》《中国生鲜电商行业发展年鉴》《中国物流统计年鉴》、中国物流与采购联合会、农业农村部公开数据及行业权威研究报告。部分衍生数据通过公式计算得出，针对少量缺失值、异常值，采用线性插值法进行修正处理，确保数据的真实性、连续性与有效性。

（三）研究方法

本文采用熵权法对原始数据进行无量纲化处理与指标权重赋值，消除量纲差异与主观赋值偏差；运用耦合协调度模型测算2013-2022年冷链损耗控制系统与供应链协同系统的耦合协调水平，分析二者协同演化特征；通过障碍度模型量化各指标、各子系统的阻碍程度，识别核心制约因素。

1. 熵权法

通过极差标准化法对正向、负向指标分别标准化处理，消除数据量纲影响，公式如下：

正向指标：$$X_{ij}'=\frac{X_{ij}-\min(X_j)}{\max(X_j)-\min(X_j)}$$

负向指标：$$X_{ij}'=\frac{\max(X_j)-X_{ij}}{\max(X_j)-\min(X_j)}$$

其中：$$X_{ij}$$为第i年第j项指标原始数据，$$X_{ij}'$$为标准化后数据，$$\max(X_j)$$、$$\min(X_j)$$分别为第j项指标的最大值、最小值。

在此基础上计算指标权重，确定各指标对系统的贡献度，为后续耦合分析提供数据支撑。

2. 耦合协调度模型

用于测算冷链损耗控制系统（U1）与供应链协同系统（U2）的耦合互动、协调发展水平，核心公式如下：

（1）耦合度计算：$$C=\sqrt{\frac{U_1 \times U_2}{[(U_1+U_2)/2]^2}}$$

（2）综合协调指数计算：$$T=\alpha U_1+\beta U_2$$

（3）耦合协调度计算：$$D=\sqrt{C \times T}$$

其中：C为耦合度，取值[0,1]；T为综合协调指数；D为耦合协调度，取值[0,1]；α、β为权重系数，本文认为损耗控制与供应链协同同等重要，故取$$\alpha=\beta=0.5$$。D值越大，表明两大系统协同发展水平越高。

3. 障碍度模型

通过指标偏离度、权重测算各指标障碍度，精准识别制约协同发展的核心因素，公式如下：

（1）指标偏离度：$$I_{ij}=1-X_{ij}'$$

（2）单项指标障碍度：$$O_{ij}=\frac{W_j \times I_{ij}}{\sum_{j=1}^n(W_j \times I_{ij})} \times 100\%$$

（3）子系统障碍度：$$O_i=\sum O_{ij}$$

其中：$$I_{ij}$$为指标偏离度，$$W_j$$为指标权重，$$O_{ij}$$为单项指标障碍度，$$O_i$$为子系统障碍度。

四、实证分析

（一）子系统发展水平时序分析

通过熵权法测算得出2013-2022年我国生鲜电商冷链损耗控制水平（U1）、供应链协同水平（U2），具体测算结果如表1所示。

由表1数据可知，2013-2022年两大子系统发展水平均呈现持续稳步上升趋势，整体发展态势良好，且呈现明显的阶段性特征，2018年为核心发展分界点。

2013-2018年为低速增长阶段，两大系统发展基数较小、增速平缓。此阶段我国生鲜电商行业处于起步扩张期，冷链基础设施不完善，全程冷链覆盖率不足60%，损耗管控以人工粗放管控为主，数字化水平极低；同时供应链上下游主体分散、信息互通不畅，协同机制尚未建立，导致损耗控制与供应链协同水平提升缓慢。

2018-2022年为高速增长阶段，两大系统增速显著提升。2018年起，国家密集出台冷链物流扶持政策，生鲜电商行业加速数字化转型，物联网、大数据等技术广泛应用于冷链温控、库存调度、订单管理等场景，全程冷链覆盖率大幅提升，行业平均损耗率从25%降至12.5%；同时，头部电商平台牵头整合供应链资源，搭建一体化协同平台，实现供需精准匹配，供应链信息共享、资源协同效率大幅提升，推动两大系统实现快速发展。2020年增速小幅放缓，主要受疫情影响，生鲜流通渠道受阻、冷链调度效率下降，一定程度制约了系统发展。

整体来看，十年间冷链损耗控制水平始终略高于供应链协同水平，表明供应链协同滞后是制约二者同步发展的主要短板，供应链协同升级可进一步释放损耗管控的降本增效潜力。

（二）耦合协调度时序演化分析

结合耦合协调模型公式，测算得出2013-2022年两大系统耦合度、耦合协调度，并参照学界通用标准划分协同等级，具体结果如表2所示。

从耦合度来看，十年间数值始终维持在0.89以上，处于高位稳定状态，表明生鲜冷链损耗控制与供应链协同两大系统的内在关联度极高，具备良好的耦合基础，二者相互影响、相互制约的关系长期存在。

从耦合协调度与协同等级来看，2013-2022年协同水平实现跨越式提升，整体分为三个阶段。第一阶段为2013-2015年严重失调阶段，此阶段行业发展不成熟，冷链损耗管控能力薄弱，供应链各主体独立运营、协同性极差，无法为损耗管控提供支撑，两大系统发展脱节严重。第二阶段为2016-2018年过渡阶段，从轻度失调逐步转向濒临失调，随着冷链基础设施逐步完善、行业规范化发展，供应链协同机制初步建立，二者适配性持续提升，但尚未形成良性互动格局。第三阶段为2019-2022年协调发展阶段，从初级协调稳步升级为优质协调，数字化转型与供应链一体化建设成效凸显，供应链协同有效赋能冷链损耗精细化管控，而低损耗、高效率的冷链体系也反向推动供应链资源优化配置，形成双向赋能的良性协同格局。

（三）障碍因素实证分析

通过障碍度模型测算各三级指标十年平均障碍度，筛选出制约两大系统协同发展的核心指标，按障碍度从高到低排序，核心障碍指标结果如表3所示。

从指标障碍度来看，全程冷链覆盖率（11.36%）、供应链信息共享率（10.82%）、全链路综合损耗率（9.75%）为排名前三的核心制约因素。其一，全程冷链覆盖率不足是损耗管控的首要短板，我国县域及下沉市场冷链基础设施薄弱，分段冷链、冷链断链问题频发，直接导致生鲜产品损耗偏高，制约协同发展。其二，供应链信息共享率偏低，上下游供应商、物流企业、电商平台信息割裂，需求预测偏差、库存积压、配送错配等问题频发，间接推高冷链损耗。其三，全链路综合损耗率居高不下，仓储、分拣、末端配送多环节管控疏漏，尚未形成全流程闭环管控体系。

从子系统障碍度来看，冷链损耗控制系统整体障碍度均值为42.35%，供应链协同系统整体障碍度均值为38.52%，表明冷链损耗管控短板是制约二者协同发展的核心因素，同时供应链协同低效的制约作用同样突出，二者需同步优化、协同升级。

五、结论及建议

（一）研究结论

本文基于2013-2022年生鲜电商行业长时序面板数据，通过耦合协调度模型、障碍度模型实证分析冷链物流损耗控制与供应链协同的耦合演化规律及核心制约因素，得出以下结论：

1. 2013-2022年我国生鲜电商冷链损耗控制水平与供应链协同水平持续稳步提升，呈现显著的阶段性特征，2018年为行业发展关键分界点，2018年后两大系统增速大幅提升，数字化、政策赋能成效显著。

2. 两大系统内在耦合关联度长期处于高位，协同发展水平实现跨越式升级，从2013年严重失调逐步演进至2022年优质协调，完成从发展脱节到双向赋能的良性转变。

3. 全程冷链覆盖率、供应链信息共享率、全链路综合损耗率、冷链数字化投入、仓储周转效率、订单履约时效是制约二者协同发展的六大核心因素，其中冷链基础设施短板、供应链信息不对称是最主要制约痛点。

4. 冷链损耗控制系统的制约程度略高于供应链协同系统，提升冷链精细化损耗管控能力、完善全链条供应链协同机制，是推动二者高质量协同发展的核心着力点。

（二）发展建议

1. 完善冷链基础设施布局，提升全程冷链覆盖水平

针对下沉市场冷链短板，依托国家冷链物流骨干网络规划，加大县域、乡镇冷链仓储、预冷设施、低温运输设备投入，补齐产地、仓储、末端配送冷链断点，实现生鲜流通全流程闭环冷链覆盖。标准化冷链设备配置与温控管控流程，统一生鲜仓储、运输、分拣温度标准，杜绝温度波动引发的产品损耗，从硬件层面夯实损耗管控基础。

2. 搭建一体化信息共享平台，强化供应链信息协同

由行业龙头企业牵头，联合供应商、冷链物流企业、电商平台搭建生鲜供应链数字化协同平台，打通上下游数据壁垒，实现需求预测、库存数据、冷链运力、订单信息的实时共享。运用大数据算法优化需求预测精度，精准匹配供需关系，减少库存积压、滞销损耗，通过信息协同带动流程协同、资源协同，提升供应链整体运营效率。

3. 加大数字化技术投入，构建全链路损耗管控体系

推广物联网温控监测、智能仓储、AI分拣、冷链溯源等数字化技术应用，实现生鲜产品从产地采购到末端配送的全流程动态监测、智能管控。建立损耗分级管控机制，针对仓储、分拣、配送不同环节的损耗成因制定差异化管控方案，精准降低各环节损耗率，推动损耗管控从人工粗放式管理向数字化精细化管理转型。

4. 健全供应链协同机制，优化资源配置效率

建立生鲜电商供应链上下游常态化合作机制，明确各主体权责分工，深化平台、供应商、物流企业的战略合作，实现冷链运力、仓储资源、渠道资源的整合共享。优化仓储周转、订单履约流程，压缩流通时效，提升供应链整体运营效率，以高效供应链协同赋能冷链损耗管控，形成“协同提效、降损增效”的良性发展格局。

5. 强化政策引导与行业规范，推动行业高质量发展

政府持续出台冷链物流与生鲜电商扶持政策，加大数字化转型、基础设施建设专项补贴力度，完善生鲜冷链损耗管控、供应链协同行业标准。鼓励校企合作、产学研融合，培育冷链物流、供应链管理专业人才，为行业提质增效提供人才支撑，推动生鲜电商行业实现低成本、低损耗、高效率的可持续发展。