农产品流通效率对农业产值影响的实证研究—基于2005-2014年的面板数据

■ 张士斌（西南财经大学中国西部经济研究中心 成都 611130）

农产品流通效率对农业产值影响的实证研究—基于2005-2014年的面板数据

■ 张士斌（西南财经大学中国西部经济研究中心 成都 611130）

本文基于2005-2014年10年的面板数据，运用SPSS21.0统计分析软件对数据进行实证分析，构建多元线性回归模型来研究农产品流通效率对农业产值的影响。结果表明：农产品流通速率及规模对农业生产总值有较大影响，两者存在显著的正相关关系；而农产品流通收益却与农业产值几乎没有相关性，对农业产值的影响较小。

农产品 流通效率 农业产值

随着我国经济社会的发展，农产品流通的作用不断增强。学者陈乐一等（2015）认为农产品流通环节的成本过高直接影响农民的增收。进一步考虑，这也必定影响整个农业的生产总值。学者郭艳等（2014）也指出“小生产”与“大市场”、“大流通”之间的矛盾成为制约我国农业发展、农民增收和农产品消费者权益实现的重要瓶颈。总而言之，农产品的流通效率在农民增收、农业发展过程中发挥了重要的作用。但是，目前针对农产品流通效率对农业产值影响的研究还尚显缺乏。因此，本文基于2005-2014年10年的面板数据，运用定量分析方法，构建多元线性回归模型来探讨农产品流通效率对农业产值的影响，并提出相关对策建议。

农产品流通效率的指标构成系统

学界对农产品流通效率指标体系的构成并没有一个统一的共识，该指标体系还需要不断地完善和发展。鉴于本文所研究的问题，在这里将农产品流通效率的指标体系划分为三个部分。第一部分为流通速率指标。该指标借鉴会计学上周转率的相关概念，其下还包括农产品流通业总资产周转率、农产品流通业流动资产周转率、农产品流通业固定资产周转率、农产品流通业存货周转率和农产品流通业库存率5个二级指标；第二部分为流通规模指标。由于农产品流通的规模大小与流通成本相关，故将该指标作为衡量农产品流通效率的指标之一，其下包括农产品流通业集中程度、农产品批发和零售系数以及农产品零售业集中程度3个二级指标；第三部分为流通收益指标。流通收益和流通效率存在正相关关系，其下包括农产品流通业利润率、农产品流通业购销率、单位营业面积销售额和每摊位农产品销售额4个二级指标。

由于目前农产品流通制度还不完善，相关数据难以获得，所以，上述所指流通业仅包括批发业和零售业而并没有涉及到餐饮业、旅游业等。

数据、变量与方法

（一）数据收集处理

本文数据收集于2006-2015年的《中国统计年鉴》，由于数据收集的困难，文中对上述12个指标的计算仅采用“食品、饮料和烟草制品”的年度数据。在数据处理过程中，首先，从统计年鉴中将批零企业商品购进额、批零企业商品销售额、批零企业主营业务收入、批零企业主营业务成本、批零企业资产状况（包括资产总额、流动资产和固定资产）等数据摘录；其次，计算出12个指标的值（保留小数点后面三位），从而将所有数值进行了无纲量化；最后，将处理后的10年的数据用SPSS21.0统计分析软件录入，为下一步分析做准备。对数据的信度和效度分析是进一步研究问题的基础。文章对数据的效度分析在后续的因子分析中给出；而对于信度分析，本文采用Alpha模型将12个指标带入模型测量其内部信度。由结果来看：Tukey的非可加性检验结果可以看到Sig.=0.000，说明信度计算通过原假设，各变量之间存在典型的交互效应。同时，Alpha统计量基于标准化的系数值分别为0.775，表明相关测量数据具有可靠性并且具有满意的信度。

（二）变量描述

本文是研究农产品流通效率对农业产值的影响，故因变量为“农业生产总值”。为了保证计量口径的一致以及问题研究的准确性，对因变量的数据同样做了无纲量化处理。对处理后的因变量数据进行统计可知，处理后的“农业生产总值”均值为3.896，中位数为3.675，标准差为1.318，数据整体较为平稳。

对于自变量，本文把录入好的12个指标所包含的数据用基于主成分的因子分析法提取公因子，并分别命名。将提取出的公因子计算得分后保存，用提取出的因子来作为自变量进入模型分析。成分1和成分2的初始特征值分别为7.053和3.409，两者累积的方差贡献率达到87.184%。所以，成分1和成分2便是提取出的公因子。具体因子分析结果如表1所示。

通过表1中的旋转成分矩阵可得：反映农产品流通效率的12个指标在进行操作之后被聚为2个新的因子。两个新因子的特征值均大于1，且累积的方差贡献率为87.184%；另外，KMO检验值为0.795＞0.7，Bartlett的球形度检验结果为Sig.=0.000。由此可以断定，适合利用因子提取对各指标变量起作用但不能被直接测量的公因子。由因子载荷矩阵中各因子在各指标上的载荷大小，可以看到，成分1在X1、X2、X3、X9、X10、X11、X12上有较大的载荷，而成分2在X4、X5、X6、X7、X8上有较大的载荷，故文章将提取出的两个因子分别命名为：F1（“农产品流通速率及规模”因子）、F2（“农产品流通收益”因子）。

表1　因子分析结果

另外，由表1中的成分得分系数矩阵，可以得到两个因子的得分计算公式：

F1=0.140X1+0.125X2-0.155X3-0.01X4+0.012X5+0.070X6-0.002X7-0.122X8-0186X9+0.185X10+0.083X11-0.191X12

F 2=0.0 2 9 X1+0.0 6 1 X2+ 0.0 2 8 X3+0.0 8 5 X4-0.2 0 4 X5-0.205X6+0.168X7+0.248X8+0.078X9-0.055X10+0.119X11+0.083X12

由以上两个得分公式可以将F1（“农产品流通速率及规模”因子）、F2（“农产品流通收益”因子）两个提取出的自变量得分计算出来，作为带入模型的数据。在SPSS21.0软件中，可以直接将得分保存为变量，而不需要人工计算，这也提高了数据的准确性，避免了实证分析的误差。

（三）方法与步骤

文章采用在理论基础上的定量分析方法。首先，对农产品流通效率的指标体系进行理论阐述，为后续的模型化定量分析奠定理论基础；第二，对指标数据进行无纲量化处理，并对反映农产品流通效率的12个初始指标进行因子分析，以简化变量个数；最后，对所提取的自变量和因变量进行回归分析，探求农产品流通效率对农业产值的影响机制，同时有针对性地提出一些建议。

实证结果分析

（一）模型设定

本文针对上述对变量的处理，建立多元线性回归模型如下：

F=α+β1Z1+β2Z2+ε

其中，F为因变量“农业生产总值”；α为常数值；Z1、Z2分别为自变量“农产品流通速率及规模”和“农产品流通收益”；β1、β2为偏回归系数值；ε为随机误差。多元线性回归结果详见表2。

（二）结果分析

由农产品流通效率对农业产值的影响回归结果可知，调整的R2值达到0.950，同时Sig.=0.000，说明模型拟合效果较好。此外，方差膨胀因子VIF=1.000，说明不存在共线性问题。由常数值、回归系数值（B）和标准回归系数值（Beta），可以建立农产品流通效率指标与农业产值的回归方程和标准化回归方程：

y=3.899+1.288x1+0.099x2

Y=0.978X1+0.075X2

其中，y和Y为因变量“农业生产总值”，x1和X1为“农产品流通速率及规模”，x2和X2为“农产品流通收益”。

从表2的回归结果来看，农产品流通速率及规模对农业生产总值的影响非常显著，且两者呈正相关关系，标准化回归系数值（Beta值）也达到了0.978，说明农产品流通速率及规模每变动一个标准单位，农业生产总值就会变动0.978个标准单位。农产品流通效率中速率和规模指标对农业产值的影响较大。与此不同的是，虽然农产品流通收益与农业产值也存在一定的相关性，但是农产品流通收益对农业产值的影响并不显著，程度也不高。由此来看，在农产品流通效率指标中，农产品的流通速率和流通规模要明显比农产品的流通收益重要，要提高农业产值，增加农民收入，就要抓住主要矛盾，从农产品的流通速率和规模上寻找突破口。

表2　农产品流通效率对农业产值的影响回归模型结果

结论与建议

本文运用实证分析方法开展农产品流通效率对农业生产总值影响的研究，由最终的回归模型结果可知：农产品流通速率和规模因素对农业产值影响较大且较为显著，“农产品流通速率及规模”因子下包括的初级指标有X1：农产品流通业总资产周转率、X2：农产品流通业流动资产周转率、X3：农产品流通业固定资产周转率、X9：每摊位农产品销售额、X10：农产品批发和零售系数、X11：农产品流通业集中程度、X12：农产品零售业集中程度。这7个初始指标综合对农业产值产生较大影响。

针对实证结果，该如何提高流通效率来提升农业产值和增加农民收入呢？本文认为，一个首要的原则就是需先从农产品流通速率和规模下手。目前，很多农村地区生产的农产品，因为缺乏有效的流通途径，加之没有形成一定的规模，大量的农产品囤积在农户手中而不能运输到有需求的地方。为了提高农产品流通效率，提升农业产值，本文提出如下建议：首先，完善农产品市场流通体系。加强农产品流通基础设施建设，加快推进农产品现代流通综合试点，积极构建解决农产品“卖难”、“买难”问题的长效机制。赵锋等（2014）认为各级政府应加强对农产品市场体系规划布局的宏观指导，基于多功能发展目标对新建市场进行科学规划，对现有市场进行提质改造，以进一步完善市场功能，增强农产品市场辐射能力。另外，也要加强信息的引导，建立城乡市场的监测体系。同时在各种平台上发布农产品的市场价格，引导农民的生产和流通企业销售；另一方面，要进一步加强产销对接的组织，缓解农产品、特别是蔬菜的卖难问题。其次，推进农产品流通领域的技术革新。很多地方农民分散生产，难以形成规模，更不用说知名度。这就需要借助现代技术，比如目前兴起的“互联网+”。运用互联网，通过电商平台将农产品销售出去。例如：阿里巴巴的“淘宝村”项目就是“互联网+农业”的典型创新，极大地提高了农民收入、促进了农业产值的增加。最后，培养针对农产品流通的专门人才，并且组建农产品流通组织。前文提到运用互联网技术，依靠电商平台来促进农产品流通，但这需要培训一部分农民熟练使用电脑并懂得相关技术。每个村也可以组建专门负责全村农产品销售的组织，通过电商平台提高知名度，促进农产品流通。

1.陈乐一，喻霞，粟壬波.我国农产品流通效率对农村消费影响的实证分析［J］.商业经济研究，2015（9）

2.郭艳，王家旭，仲深.我国农产品流通效率评价及影响因素分析——基于2000-2011年省际面板数据［J］.商业时代，2014（7）

3.孙剑.我国农产品流通效率测评与演进趋势——基于1998-2009年面板数据的实证分析［J］.中国流通经济，2011（5）

4.赵锋，段风军.1999-2012年广西农产品流通效率及其演进趋势的实证分析［J］.南方农业学报，2014（3）

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