我国农产品物流效率及要素优化调整研究

刘 亚 楠

(渭南师范学院 报刊社，陕西 渭南 714099)

乡村振兴战略的提出对发展农产品物流既是机遇又是挑战。基础设施的完善为农产品物流发展提供了良好的外在条件，但同时对农产品物流也提出了更高要求。农产品物流作为流通的重要环节，其效率的高低对农产品的有效流通至关重要。因此，提高农产品物流效率是实现农民增收、振兴乡村的重要措施。提高农产品物流效率，需要因地制宜，精准发力，针对各地区农产品物流发展存在的问题精准施策，从而提高农产品物流效率，实现农户脱贫和乡村振兴。

1 研究综述

近年来，随着农业的高速发展，农产品的种类更加丰富、品质更好、产量更大，农产品物流的重要性更加突显。农产品物流效率相关问题也成为学者关注的热点：具体包括农产品物流效率评价指标体系及测定方法、效率的含义和不同流通模式、影响因素及提升路径以及在特定条件或背景下农产品物流问题等。

在农产品物流效率含义及流通模式方面，王伟梳理了现阶段我国主要的农产品流通模式，主要分为以超市为主体的农超合作对接、以农产品批发市场为中心和以电子商务为主导的农产品电商平台流通模式，并对已有流通模式进行优化，提出了基于供需对接的新型流通模式。[1]在农产品物流效率评价指标体系及测定方法方面，学者们从不同角度建立了指标框架。张永强、张晓飞和刘慧宇从流通速度、流通规模、流通成本、流通效益四个层面构建了包括8个正向指标和3个负向指标的评价体系，并采用因子分析法对我国农产品物流效率进行实证分析，揭示了农产品流通效率的时空演变特征及其发展趋势，并发现电子商务是农产品流通的重要渠道。[2]在测度方法上，学者们主要采用了DEA法、距离函数、层次分析法、SFA法和因子分析法等测度方法。在农产品物流效率的影响因素和发展途径方面，郭锦墉、黄强和徐磊运用DEA-Tobit两阶段模型，基于江西省202个生鲜农产品合作社的抽样数据，对农民合作社“农超对接”的流通效率及其影响因素进行实证分析。结果表明，信贷支持、当地经济发展、股权结构、市场开拓对合作社“农超对接”的流通效率具有正向显著影响；价格上的垄断权、成员异质性对合作社“农超对接”的流通效率具有负向显著影响。[3]也有部分学者研究在特定条件或背景下农产品物流效率问题。如黄东梅认为物联网技术对果蔬类农产品的有效流通具有重要意义，提出果蔬类农产品应依托物联网技术优化流通模式，构建多层次、高效率的流通渠道。[4]何小洲、刘丹通过DEA-Malmquist指数分析了电子商务环境下我国各地区农产品物流效率，研究发现投入电子商务环境、完成基础设施建设对西部农产品物流效率促进作用最明显。[5]朱万里研究了农业供给侧改革视角下影响农产品物流效率的相关因素，发现农业供给侧改革促进了农产品流通效率的提高。[6]

综上所述，已有研究分别从不同角度对农产品物流效率进行研究，但仍存在以下不足：国内外研究大多基于流通角度，对农产品物流效率的研究不具有针对性；已有研究中运用的实证方法比较单一，仅从定性角度研究效率变化的主要原因。此外，在投入要素配置及效率提升路径方面，大多数文章都是基于规范性分析，少有通过实证方法得出各要素的最优化配置。因此，对农产品物流效率的研究还有进一步深入研究的空间。通过以上分析，本文基于SE-DEA和DEA-Mamlquist指数法，分析全国东中西部农产品物流效率的时空特征及各要素冗余率并提出针对性建议，以促进我国农产品物流效率的提高。

2 模型构建

2.1 SE-DEA模型

DEA模型是基于各决策单元(DMU)投入产出要素的实际值估计有效前沿面，从而测算各DMU的相对效率，常应用于具有多投入多产出的决策问题中。

(1)

2.2 DEA-Malmquist指数

DEA-Malmquist指数法常用来测算t～t+1时期内多个对象的全要素生产率变化。当规模报酬不变时，全要素生产率变化(TFPch)可分解为TC与TEC。

从t～t+1时期的Malmquist指数为：

=TC×TEC。

(2)

其中:TEC在规模报酬可变时可分为SEC与PTEC，即

TFPch=TEC×TC=SEC×PTEC×TC

(3)

模型(2)中，TFPch表示t～t+1时期各DMU的农产品物流效率的变化值，当农产品物流效率升高，TFPch>1，反之则TFPch<1；TEC为技术效率指数，反映在不变规模报酬前提下，农产品物流技术的应用水平，当技术效率提升，则TEC指数>1；TC为技术进步指数，反映农产品物流的技术创新情况，当农产品物流技术进步，则TC指数>1，否则技术退步；公式(3)中，SEC为规模效率变化指数，反映各DMU是否在合适的投入规模下进行农产品物流活动，当规模效率提高，则SEC>1，即农产品物流投入要素比例较合理。PTEC为纯技术效率变化指数，反映DMU在不考虑SEC的影响后农产品物流技术的应用水平。[7]

2.3 指标选取与数据来源

借鉴已有研究，本文将物流从业人员、物流固定资产投资和交通基础设施作为上述模型中的投入指标(X)，农产品物流增加值作为产出指标(Y)。其中：从业人员指标使用《中国统计年鉴》中的交通运输与仓储邮政业的从业人数减去城市公共交通与管道运输从业人数来表示；农产品物流固定资产投资总额具体数值为交通运输、仓储及邮政业的固定资产投资额总和；交通基础设施投入用各地区水路、公路、铁路和航空线路长度乘以各自货运量占总货运量的比重来表示。农产品物流增加值用物流增加值表示。本文选择2012—2016年全国(除去西藏、香港、澳门、台湾)各省、市、自治区的相关数据为样本，主要来源于2013—2017年全国各省市统计年鉴和《中国农村统计年鉴》。

由于农产品物流发展缓慢等原因，农产品物流数据还没有被专门统计，借鉴已有研究，对上述指标数据进行一定加工，使其更加科学地代表农产品物流相关数据。具体处理方法如下：引入各地区居民食品消费占总消费的比重Q(Q=X1×X2×E，其中：X1表示最终消费率，X2表示居民消费率，E表示恩格尔系数)。对上述数据分别乘以Q再带入效率评价模型中，使得基础数据更加真实反映农产品物流的发展情况。

3 结果分析

3.1 静态效率分析

基于上述模型，运用Mydea 1.0软件分别对2012—2016年全国农产品物流的相关数据进行测算，得出各省农产品物流平均效率值，见表1。

从全国综合效率看，2012—2016年我国农产品物流效率没有达到DEA有效，由此可以看出，当前大部分省份的农产品物流效率还比较低，相关技术水平、管理能力以及资源配置亟须进一步提高。表1显示，全国农产品物流效率平均值仅为0.772。其主要原因可能是我国物流业起步较晚，发展水平较低。这一点在农产品物流领域尤其显著，由于大多数省份农产品物流的体制机制还不完善，发展水平明显落后于发达国家。从效率构成看，2012—2016年全国农产品物流平均纯技术效率为0.902，规模效率值为0.899。表明规模效率与纯技术效率均未达到有效，其共同导致了我国农产品物流效率的低下，而效率值大小表明主要原因是规模效率的低下。

表1 2012—2016年全国农产品物流平均效率值

分地区看，我国东中西部地区农产品物流效率依次降低。从表1可看出，东部地区平均效率值为1.019，中西部地区农产品物流效率低于东部地区且在全国平均水平以下，西部地区效率值仅为0.535。按照2012—2016年的综合效率平均值排名看，前5位省份农产品物流达到DEA有效，效率值均在1.098以上，表明在考察期间这5个省份的农产品物流效率相对较高；排名末5位的省份均位于西部地区，分别为广西、甘肃、四川、青海和云南，其中云南农产品物流效率最低，效率值仅为0.240。

从各地区效率构成看，东中西部地区农产品物流效率较低的主要原因各不相同。对于东部地区，农产品物流效率主要受规模效率低下的影响，说明东部地区农产品物流相关投入要素配置不合理，存在资源浪费情况，东部地区农产品物流效率高于中西部地区的主要原因在于其纯技术效率较高；而中部地区效率低下的主要原因是纯技术效率较低，说明中部地区在引进国内外农产品物流先进技术的同时，没有注重提高新技术的应用能力，造成其纯技术效率低下，从而影响了农产品物流效率；对于西部地区，造成其农产品物流效率较低的主要原因是纯技术效率低下，但其规模效率也起到一定的阻碍作用，由表1可以看出，西部地区的规模效率虽然大于其纯技术效率，但仍低于东中部地区。总体来看，各地区均没有兼顾农产品物流的纯技术效率与规模效率的共同提高。

3.2 动态效率分析

基于DEA-Malmquist指数分析法，运用Deap 2.0软件对2012—2016年全国农产品物流相关数据进行分析，结果见表2。

从农产品物流TFPch平均值看，2012—2016年全国农产品物流效率总体呈下降趋势，主要原因是农产品物流技术创新能力不强。表2显示，我国农产品物流TFPch值为0.984，年均下降1.6%。从TFPch增长结构看，我国农产品物流TFPch下降的主要原因是技术进步的阻碍作用。另外，我国农产品物流技术进步和技术效率指数分别为0.976和1.008，技术进步指数年均下降2.4%。从TEC的分解指数看，PTEC的平均值为1.005，SEC平均值为1.003，说明我国农产品物流技术效率在考察年间是逐年升高的，即总体上看，“十二五”以来，我国物流业发展迅速，尤其是农产品物流技术的应用能力逐渐升高，农产品流通逐渐向高质量流通迈进，但在技术创新和新技术研发与引进方面还比较落后，不能适应逐渐复杂的社会环境。

对比东中西部地区农产品物流TFPch值，中部地区下降幅度最大，其主要原因是中部地区农产品物流技术创新程度较低，西部地区地区降低幅度较小，主要原因是国家政策倾斜所带来的物流基础设施的逐步提高和积极引进的农产品物流技术，而东部地区农产品物流效率升高的主要原因是技术效率的升高，表明其对农产品物流新技术及管理方法的应用能力较强。从表2可以看出，中部地区农产品物流TFPch值为0.960，年均下降4%，主要原因来自其技术进步年均下降5.3%，下降幅度高于东西部地区；西部地区农产品物流TFPch值为0.997，主要来自技术进步与技术效率的共同下降，其指数分别为0.976和0.997，但其下降幅度略低于中部地区。

表2 2012—2016年我国农产品物流效率变化及其分解指数

表3 2016年全国农产品物流资本投入要素松弛变量

3.3 投入要素优化分析

通过对上述农产品物流效率评价模型中松弛变量的计算，可分析出各DMU投入要素配置的优化路径。此处列出2016年我国各省市农产品物流效率投入要素的改进量和冗余率，如表3、表4所示，各指标的改进量表示各投入要素的实际投入量与最优投入量的差值，冗余率即为改进量与实际投入值之比。各地区可根据实际存在问题，调整投入要素比例，逐渐提高投入要素的利用率，实现资源的优化配置。

表4 2016年全国农产品物流劳动力和交通基础设施投入要素松弛变量

3.3.1 资本要素改进分析

资本投入方面，我国农产品物流资本投入总体存在较大冗余，中部地区资本利用率较高，东西部地区均有不同程度冗余，西部地区冗余率最高。表3显示，全国各省市资本要素投入总体冗余率为8.5%，平均资本冗余量为12.712单位，表明我国对农产品物流的投入资本存在浪费现象，投入的资本没有得到充分利用。分地区看，东西部地区资本投入冗余率分别为1.3%和21.6%，表明东西部地区农产品物流的资本利用率低于中部地区，且西部地区利用率远低于我国中、东部地区。其主要原因是西部大开发和近年来国家政策的倾斜，西部地区获得大量的资本投入，然而由于基础薄弱和管理水平低下等原因造成投入的资本没有被充分利用。从全国来看，资本冗余率最高的是贵州省，达到47.2%，其次是青海省，冗余率也达到了46.1%，因此，青海、贵州及云南等西部省份必须重视农产品物流相关固定资产以及投入资本的有效利用。

3.3.2 劳动力要素改进分析

劳动力投入方面，全国总体上存在冗余，其主要原因来自于东部地区，而中西部地区农产品物流从业人员得到充分利用。表4显示，全国劳动力投入总体冗余率为1.8%，平均冗余量为596.605单位，表明我国农产品物流劳动力投入存在一定程度上的浪费。分地区看，中西部地区劳动力利用率较高，东部地区劳动力存在较大冗余，其冗余率为3.3%。造成这种现象的主要原因是东部地区较中西部发达，劳动力流入东部地区大于中西部地区，而东部地区现有的农产品物流从业岗位不能满足增加的人员从业需求，因此造成劳动力资源的浪费。从东部地区内部各省冗余率可看出，除北京的其他东部省份劳动力的冗余率均为负值，北京劳动力资源的严重冗余造成了东部地区劳动力冗余较高。因此，除北京外，东部其他省份应加大农产品物流劳动力投入，并提高劳动力资源的利用率，而北京则应适当减少农产品物流劳动力投入。

3.3.3 交通基础设施要素改进分析

交通基础设施投入方面，我国东中西部地区均有不同程度的冗余，中部地区冗余率最高。表4显示，全国各省市交通基础设施投入总体冗余率为10.6%，平均冗余量为1 733.701单位，表明我国对农产品物流的交通基础设施存在浪费现象，已有的交通基础设施没有在农产品物流领域得到充分利用。分地区看，东中西部地区交通基础设施投入冗余率分别为7.1%、20.8%和5.1%，表明东西部地区农产品物流的资本利用率稍高于中部地区。其主要原因是中部地区交通发达，基础设施建设完善，但中部地区农产品物流并没有将良好的交通条件应用在农产品物流领域，例如城镇的交通条件已足够发达，但中部地区乡村交通条件相对薄弱，没有解决农产品运出去的最初一公里问题，从而造成中部地区农产品物流效率较低。从全国来看，交通基础设施冗余率最高的是辽宁省，达到63.4%，其次是安徽省，冗余率也达到了54.7%，说明这两个省份的农产品在运输中没有充分利用较为发达的交通条件。因此，对于辽宁省及中部地区，应加强乡村基础设施建设，重视城镇和乡村道路的连通，从而顺利使农产品运出田间，到达消费者手中。

4 结论与建议

基于SE-DEA、DEA-Malmquist指数对我国东中西部地区农产品物流效率的时空特征及其原因进行分析，并通过要素松弛度分析各投入要素的冗余情况，得出以下结论与建议：

第一，考察期间全国农产品物流效率变化呈下降趋势，主要原因是农产品物流技术创新能力不强。分地区看，中部地区下降幅度最大，其主要原因是中部地区农产品物流技术创新程度较低。因此，加强科技投入是我国尤其是中部地区提升农产品物流效率的重要之举，政府可通过相关措施加大引进农产品物流新技术和物流人才，从而加强农产品物流技术的创新能力。

第二，中部地区内部各省市效率变化及原因差异较大。除山西省农产品物流效率有小幅升高外，其余五省均呈下降趋势，其中安徽省和江西省效率下降最明显，主要原因是安徽省和江西省不仅技术创新程度不高，而且对现有农产品技术的应用能力不强，从而造成两省效率大幅下降。因此，安徽省和江西省要在重视科技投入的同时，还要加大对技术应用水平的提高。

第三，2012—2016年间全国大部分省份农产品物流效率较低，纯技术效率和规模效率均未达到DEA有效，表明农产品物流相关技术的应用水平和物流资源配置水平仍不高，但对比二者大小，规模效率是效率较低的主要原因。分地区看，东中西部农产品物流效率依次递减，东部地区主要受规模效率低下的影响，中西部则来自于纯技术效率和规模效率的共同阻碍。效率排名末五位的省份均处于西部地区，造成西部与全国差距较大主要来自纯技术效率的落后，表明西部地区对农产品物流技术的应用能力不强。因此，农产品物流资源的优化配置对我国农产品物流效率的提高至关重要，另外中西部地区还要同时注重对技术应用水平的提高。

第四，从各指标改进量及冗余率看，我国农产品物流劳动力投入、资本投入和交通基础设施投入均存在不同程度的冗余，其中资本投入和交通基础设施冗余率较高。表明我国农产品物流的资本投入和交通基础设施投入利用率不高，存在投入要素浪费现象。分地区看，西部地区在资本投入和交通基础设施投入方面存在冗余，东部地区的三种投入要素均存在冗余现象，其中交通基础设施冗余率最高，中部地区的交通基础设施投入没有被充分利用。

因此，在资本投入要素优化上，西部地区要格外重视，尤其是青海、贵州及云南等省份必须重视农产品物流相关固定资产以及投入资本的有效利用，充分利用国家政策所带来的资本投入，加强资金分配和管理。在劳动力投入要素优化上，对于除北京之外的东部其他省份应加大农产品物流劳动力投入，政府可制定奖励等相关措施吸引高水平人才从事农产品物流工作，并提高劳动力资源的利用率，而北京则应适当减少农产品物流劳动力投入。在交通基础设施投入优化方面，东中西部地区均要加强交通基础设施投入利用率，尤其是中部地区及辽宁省要把提高交通基础设施利用率放在农产品物流工作的首位，要着力于加强修建乡村公路等农产品物流基础设施建设，营造提高农产品物流效率的外部环境，从而缩短农产品从田间到消费者的周转时间，提高农产品物流效率。