基于“农超对接”的S集团生鲜农产品流通渠道效率及影响因素研究

杨怀珍

内容摘要：本文基于“农超对接”的视角，以生鲜农产品流通渠道为研究对象，运用数据包络分析法对S集团生鲜农产品各种流通渠道效率进行分析和评价，并利用Tobit回归模型探究合作社经济发展水平、区位因素、物流基础设施水平和物流资源利用率对流通渠道效率的影响。研究结果表明，S集团生鲜农产品流通渠道效率总体水平较好，合作社经济发展水平、物流资源利用率、区位因素和物流基础设施水平对流通渠道效率有正向影响。最后基于实证结果，提出了农超对接下农产品流通效率的相关政策建议。

关键词：农超对接 生鲜农产品 流通渠道效率 DEA模型 Tobit回归

引言

自2010年商务部实施“农超对接”试点以来，生鲜农产品流通中“农超对接”模式被广泛应用。“农超对接”是农户和商家签订意向性协议书，由农户向超市、便民店等直供农产品的新型流通方式，在国外称之为“订单农业”。其可以有效降低农产品流通费用，实现农户、超市和消费者三方共赢。目前，农户与超市对接模式下，生鲜农产品流通主要涉及农户、专业合作社、连锁超市和消费者。本文涉及的S集团是一家大型连锁超市，门店已经超过2千家，其农产品主要由批发商、供货商和专业合作社供货。

从超市层面上，人们倾向选择在连锁超市购买生鲜农产品，而且生鲜农产品在超市所占的比例逐年上升，如何提高生鮮农产品的流通效率是其关心的重要问题；从农户层面上，降低生鲜农产品流通损耗，改善流通渠道以获取更大利润是其关心的重要方面；从消费者层面上，其更为关注生鲜农产品的新鲜安全。本文基于“农超对接”的视角，以S集团为例，拟通过对生鲜农产品各种流通渠道效率进行分析，并利用Tobit回归模型评价流通渠道效率与各影响因素之间的相关性，进一步探讨提高流通渠道效率的具体对策，以促进“农超对接”顺利实现。近年来，农产品流通渠道建设逐渐成为制约农产品流通及“农超对接”实现的关键因素。因此，研究生鲜农产品流通渠道效率及影响因素，对解决“三农”问题和加快“农超对接”的开展具有重要意义。

文献回顾与问题的提出

随着农超对接的开展，生鲜农产品流通渠道效率备受关注。关于生鲜农产品流通渠道效率的研究，目前检索到的研究成果较少，主要集中在两个方面：其一，关于生鲜农产品流通渠道效率的内涵。李晓晟等（2014）认为生鲜农产品流通渠道效率表现为生鲜品由生产地向消费地流通过程中，一定量的渠道投入所产生的销售量和利润额。其二，关于流通渠道效率评价方法及实证分析研究。缪梦丹等（2015）基于DEA交叉模型对我国31个省的农产品流通效率进行交叉评价。杨宜苗等（2011）采用多案例比较研究的方法，分析不同流通渠道下农产品流通成本和效率，并以锦州市葡萄流通为例进行实证分析。吴自爱等（2013）将因子分析与超效率数据包络分析方法相结合，对我国皖江城市带中的七个城市农产品流通效率进行评价。黄桂红等（2015）分析了基于农户对流通渠道选择的视角，运用DEA模型构建生鲜农产品流通效率测度指标，并指出流通效率偏低。

通过以上文献可知，关于生鲜农产品流通渠道效率的研究正在深入，同时也可看出学者对生鲜农产品流通渠道的研究各有千秋。内容上，侧重于研究流通渠道单个环节的流通效率、农户视角研究流通渠道效率和不同流通渠道效率；方法上，评价流通效率主要运用定性的数据包络分析法。本文在借鉴以上成果的基础上，基于农超对接视角，以S集团的流通渠道为研究对象，一方面运用DEA模型，从流通渠道整体角度评价生鲜农产品流通渠道效率；另一方面利用Tobit回归模型进一步分析流通渠道效率影响因素相关性，从而为“农超对接”的顺利实现提出相关建议，促进农业现代化发展。

基于DEA模型的生鲜农产品流通渠道效率评价

（一）模型选择

目前研究效率评价的方法主要有参数效率评价（多投入-单产出）和非参数效率评价（多投入-多产出）。本文选取的是非参数评价方法中常见的数据包络分析（Data Envelopment Analysis），其最初由美国运筹学家W.Cooper等人提出，简称DEA，其通过线性规划法评价决策单位（DMU）有效性。DEA方法的评价结果客观性强而且不受人为主观因素的影响，其输入、输出的函数关系不需要提前假定，也不需要考虑量纲同一化和事先估计参数问题，在减少误差等方面优越性较强。DEA不需要事先确定生产函数的形式，能够很好地计算相对效率，因而学者们将其广泛应用于生产、物流等领域。

DEA模型可以对多投入-多产出复杂问题的相对效率进行评价，本文选取的模型是规模报酬固定假设下多投入-产出C2R模型和规模报酬可变的多投入-产出BCC模型。决策单位的综合技术效率TE通过C2R模型实现，BCC模型可以评价决策单位的纯技术效率PTE，规模效率SE则是两种模型的结合，即SE=TE/PTE，并通过权重系数λj的条件进行规模效率评价。假设有n个决策单位，本文中定义8个决策单位，记为DMUj（j=1，2，…，8），即S集团的8种生鲜农产品流通渠道，每个单位有m个不同投入和s个不同产出。

在模型（2）中，根据P值的大小评价技术有效性，实现对资源合理配置。与C2R模型不同的是，该模型是在农产品流通渠道系统规模报酬可变的情况下进行评价。本文综合运用两个模型评价农超对接下流通渠道系统的整体效率、技术效率和规模效率。规模效率SE表示为Q=θ/P，用表示规模状态，R=1，系统规模收益不变，以此评价规模收益情况和改进流通渠道效率。

（二）指标构建

考虑评价指标的可得性及数据包络模型的要求，基于农超对接视角，从投入-产出角度评价各决策单位流通渠道效率的可行性和有效性。由此，本文在借鉴吴自爱等（2013）研究成果基础上，选取“单位净利润、产销率”为产出指标，“流通时间、流通损坏率、单位流通费用”为投入指标，并构建农户、超市对接的流通渠道效率评价体系框架，如图1所示。

（三）数据收集与整理

本文研究同一时期不同种类的S集团生鲜品流通渠道，分两个时期对S集团南京地区的生鲜农产品流通渠道调查。S集团连锁超市规模较大，在南京及周边地区拥有100多家门店，笔者于2015年8月至9月及2015年11月至12月进行实地调研。S集团的生鲜农产品流通的上游由20家公司供货，其中14家蔬菜、6家水果公司，大多以批发和专业合作社的形式供货。结合实际情况，农超对接下流通环节涉及农户、专业合作社和供货商等，以S集团为核心的生鲜农产品流通渠道主要有8种，如表1所示。

经过调研，结合《南京统计年鉴2012-2015》进行数据核准。本文的研究对象是农户与超市对接过程中不同流通渠道的流通效率，更加侧重于整条流通渠道的效率评价。因此，在数据整理时，是对每条流通渠道各个环节的投入指标（X1、X2、X3）及产出指标（Y1、Y2）加总，再计算每种流通渠道的平均值，并对数据进行无量纲化处理，如表2所示。

（四）实证分析

本文将S集团生鲜农产品的8种流通渠道模式分别作为一个决策单位DMUj（j=1，2，…，8）。根据表2的数据，用C2R-I和BCC-I投入角度模型对8种流通渠道效率评价，采取DEA-Slover软件计算，结果如表3所示。

由DEA模型运行结果可知，以S集团为核心的流通渠道一、四、七的流通总体效率为1，达到DEA的有效生产前沿。可以看出，农户通过专业合作社与超市对接模式下，流通渠道投入得到最大产出，是以后对接的发展方向。渠道二、三、五、六、八为非DEA有效，具体来看，渠道三的DEA无效是由规模效率Q<1导致，又由其规模收益递增侧面反映出其处于发展初期，规模较小但有很大发展空间；渠道二、五、六和八的流通渠道效率偏低，可看出流通環节多而杂，渠道成员的合作力度影响流通效率，说明应合理改善流通渠道，从技术运用和规模上提高流通效率。结合现实情况总体来看，南京地区S集团的流通渠道效率均值为0.95，技术运用和规模收益也达到较高水平，说明S集团的总体流通渠道效率较高。为了更好地改善效率低下的流通渠道，下文进一步分析其与影响因素的相关性。

影响生鲜农产品流通渠道效率的因素分析

（一）模型构建

在“农超对接”视角下，生鲜品流通涉及中间商复杂，影响生鲜流通渠道效率的因素涉及多方面。在综合考虑各条件的基础上，本文选取以下变量：合作社经济发展水平。田野（2016）认为专业合作社的资金、信息化程度和管理等发展水平是影响农产品流通渠道发挥的最重要因素，合作社发展水平与生鲜农产品流通有密切关系，促进了“农超对接”的实现。区位因素。俞彤晖、郭守亭（2014）明确指出区位因素对于提高流通渠道效率有很大助推作用，农产品的有效流通依托良好的区位优势，S集团在南京马群拥有自己的配送中心，地处交通要道。物流基础设施水平。“农超对接”下，物流基础设施是农产品流通渠道业务开展所必须的基础条件，对流通渠道效率有较大影响。物流资源利用率。农产品流通过程中物流投入和产出之间是否平衡，可有效衡量生鲜农产品流通渠道效率的高低，本文选取物流资源利用率作为影响流通渠道效率的重要因素（王琴梅、谭翠娥，2013）。

根据以上对变量的分析，建立回归模型如下：

Yit=α+β1GDPit+β2LQit+β3INFit+

β4RUit+η （3）

在式（3）中，GDPit为合作社经济发展水平，本文采用地区的GDP总量表示S集团南京地区的合作社经济发展水平，《南京统计年鉴》上给出了各区的GDP值。LQit为区位因素，用区位商表示，本文把南京地区的区位优势作为影响流通渠道效率的重要因素，用南京的区位商来衡量。INFit表示物流基础设施水平，考虑数据的可取性，用路网密度来衡量，即区域公路及铁路的长度除以区域面积。RUit代表物流资源利用率，用公路货运量、铁路货运量、货运周转量与产业增加值之比来提取物流资源合理利用率，数据取自《南京统计年鉴》。其中α为常数项，η为误差项，β1、β2、β3及β4分别是各自变量的回归系数。

（二）实证分析

回归分析是以S集团生鲜农产品流通渠道效率为被解释变量，上述4个因素为解释变量，使用极大似然法的回归模型-Tobit模型，运用E-Views8.0软件进行回归，结果如表4所示。

从表4可知，南京地区生鲜农产品流通渠道效率与合作社经济发展水平、区位因素、物流基础设施水平和物流资源利用率呈正相关，其改善均可以增强流通效率，特别是合作社经济发展水平，回归系数达到1.1432，说明合作社经济发展水平的提高，产生大量农产品流通需求，由于规模经济作用，使流通渠道效率大大提升。这与DEA模型下效率评价的结果是一致的，专业合作社是影响生鲜农产品流通效率的关键；区位因素、物流资源利用率与流通渠道效率呈正相关，系数分别为0.0481和0.0782，说明每提高一个单位的区位因素和物流资源利用率，流通渠道效率会明显改善；物流基础设施水平对流通渠道效率的影响并不明显，相关系数仅为0.0083，表明物流基础设施水平的提高并不能很快提高流通渠道效率，短期内并不是S集团的重要发展方向。

结论

本文选用DEA模型系统评价了农超对接下S集团生鲜农产品的流通渠道效率，并结合农产品流通和S集团特点，采用Tobit回归模型对S集团南京地区农产品流通渠道的影响因素进行分析。研究表明：S集团流通渠道效率总体上处于较好水平，以专业合作社为核心的三种流通渠道效率处于DEA有效生产前沿，说明农超对接下以专业合作社参与的流通渠道效率最优，是以后农户与超市对接的发展方向；渠道二、三、五、六、八的纯技术效率和规模效率偏低，但规模收益递增，说明其流通渠道模式处于发展初期，规模较小，S集团要合理配置资源，以达到流通渠道投入-产出最优状态；对S集团南京地区流通渠道效率较大的因素依次是合作社经济发展水平、物流资源利用率、区位因素和物流基础设施水平。

基于以上实证结果分析，为了更好地解决“三农”问题以及实现农超对接，提高生鲜品流通渠道效率要注意以下几点：第一，提升合作社发展水平，进一步扩大专业合作社规模，积极引导农户加入合作社，提高以合作社为核心的流通渠道规模效益，从而提高农超对接效率。第二，农户与超市对接中，流通环节不宜过多，应加强流通渠道成员间的合作力度，合理配置资源，使技术有效性和规模收益达到最优。第三，完善连锁超市下的农产品配送中心，优化生鲜农产品流通渠道，与供应商、合作社形成战略联盟，以提升规模效益为重点，不断提高流通渠道效率，也是“农超对接”模式顺利实现的重要条件。

参考文献：

1.殷延海.基于“农超对接”模式的农产品流通渠道创新策略[J].改革与战略，2012（2）

2.李晓晟，郭宁.生鲜蔬菜流通渠道效率评价研究[J].河北企业，2014（1）

3.缪梦丹，黄慧君，孙超.我国农产品流通效率的DEA交叉评价[J].商业经济研究，2015（15）

4.杨宜苗，肖庆功.不同流通渠道下农产品流通成本和效率比较研究[J].农业经济问题，2011（2）

5.吴自爱，王剑程，王丽娟，项桂娥.欠发达地区农产品流通效率评价[J].统计与决策，2013（24）

6.黄桂红，张丽亚. 基于农户视角的生鲜农产品流通效率实证研究[J].物流技术，2015（34）

7.田野.农民专业合作社流通服务功能发挥的影响分析[J].农业技术经济，2016（2）

8.俞彤晖，郭守亭.中国流通效率的区域差异研究[J].河南社会科学，2014（5）

9.王琴梅，谭翠娥.对西安市物流效率及其影响因素的实证研究[J].软科学，2013（5）