安徽省农产品流通效率地区差异分析——基于DEA-Malmquist-Tobit模型

苏耀庭，李 想

（安徽财经大学中国合作社研究院，安徽蚌埠，233030）

一、引言

党的十九大对乡村振兴做出战略部署，贯彻落实新发展理念，明确提出要深化农产品供给侧结构性改革，加快建设现代化农业经济体系。2020年，中央一号文件又提出对现代农产品流通行业设施设备进行强化建设，启动农产品仓储冷链物流工程，加强农产品冷链物流体系建设，采取多层次布局规划。2021年，中央一号文件再次提出要加快农产品物流体系建设，加快实施农产品仓储保险冷链物流设施工程建设，推动冷链物流基地建设。长期以来，我国城乡二元化问题较为严重，农业经济是短板，解决好农产品流通问题对农业经济尤为重要，是缩小城乡差异的重要路径，也是解决“三农”问题的关键［1］。在当前的时代背景下，新一轮的深化改革为农产品流通行业带来了新的机遇和挑战，提高农产品流通效率，推动农产品流通产业高水平发展已经迫在眉睫［2］。

安徽省作为农业大省和长江经济带一员，在我国国民经济发展中占据了重要地位。近几年，安徽省的农产品生产状况呈现良好态势，农产品流通产业链正在逐步完善，但农业经济发展速度慢、流通不畅依然是制约农业经济发展的突出问题。因此，深入探究农产品流通效率，妥善解决农产品流通问题对促进安徽省农业经济发展、城乡融合及加快农业现代化进程具有积极的推动作用。

二、文献综述

随着经济不断发展，农产品流通主体已由最开始自给自足逐渐向细化分工演变，相关利益主体更愿意将重心放在物流体系建设上，以期降低农产品交易成本［3］。根据萨缪尔森的要素禀赋理论，产品生产结构取决于比较优势，进而通过市场进行商品交换。流通是指商品交易过程中所直接或间接相关的物流、信息流和资金流等经济活动的总和［4］。农产品流通效率反映在农产品流通过程中产出与投入之间比较上，是流通环节各效率总合［5］。农产品流通效率是农产品流通中产出与投入的比率［2］。在评价方法上，有因子分析法［6］、熵权法［7］、随机前沿法［8］和数据包络分析［9］等。目前，学者们对农产品流通效率评价较多使用数据包络模型。对于农产品流通相关指标度量，不同学者采取不同度量方法，因数据不完整性，大多都以估算为主。就流通行业从业人员数量而言，部分学者采用流通业相关从业人数中批零业、运输仓储业和信息传递行业总人数直接作为农产品流通从业人数［10］；也有部分学者将流通环节中的仓储、邮政、批发和零售、住宿和餐饮行业人员相加，乘以消费率，再乘以居民消费占消费比重，再乘以恩格尔系数，最终所得结果作为行业从业人数［11］。

基于此，本文采取DEA-Malmquist指数，从投入产出角度对安徽省农产品流通效率进行测度并分析。在指标选取方面，参考以往文献并对其进行改进，使得测量指标更科学，为准确把握安徽省农产品流通效率，发掘各地级市在农产品流通上的潜在发展方向提供决策参考。

三、指标体系构建与计量方法选择

（一）数据来源及评价指标体系

本文所有指标基础数据均来自2015—2020年的《安徽省统计年鉴》。本文从投入产出角度，以投入为导向进行农产品流通综合效率分析。根据地理环境特征，以淮河为界，将淮河以北划分为皖北地区，以长江为界，将长江以南划分为皖南地区，将淮河及长江之间的地区划分为皖中地区。

在投入指标方面，根据科布道格拉斯生产函数思想，将资本和劳动作为投入指标。其中，选取农产品流通从业人数作为劳动投入量，农产品流通业中的政府投资作为资金投入量，二者共同作为投入指标。由于缺乏专项数据，故本文对相关数据进行估算。鉴于各学者统计方式的差异性及各种统计数据不完全性和重复性，本文参考王仁祥的做法并改进了估算方法，即农产品流通从业人数=（城镇相关从业人员数+农村从业人员数）×居民农产品消费/消费总支出，计算得出居民用于农产品消费部分与从业人员相匹配人口数量，以此作为农产品流通从业人数。关于农产品流通资本投入量，本文依旧采用估算方式得出。学者对资本投入量的处理思路各有不同，本文采用年度政府财政支出乘以居民消费比率再乘以农产品消费比率，得出的最终结果作为农产品流通资本投入量。

在产出方面，从流通规模、流通速度和流通效益三个方面［12］选取指标进行评价。在流通规模方面，选取农业生产总值直接作为农产品流通总量；在流通速度方面，选取批零行业销售额乘以农产品消费占比得到农产品流通商品值；在流通效益方面，选取批零行业产值和物流行业产值加总乘以居民消费率再乘以农产品消费占比得到农产品流通行业总产值。如表1所示。

表1 安徽省农产品流通效率测量指标

（二）计量模型选择

通过传统DEA模型对效率进行测算，该模型根据已知数据得到相应的边缘函数来评价具有多投入和多产出决策单元相对有效。DEA模型包括投入导向型和产出导向型，鉴于农产品流通特性，本文选择投入导向型。从规模报酬是否可变角度来看，DEA模型可以分为规模报酬可变模型和规模报酬不变模型。在规模报酬可变模型中，综合技术效率可分解为纯技术效率和规模效率。为了分析安徽省农产品物流效率水平及其影响因素，选择在规模可变假设下投入导向的DEA模型，对农产品物流从技术效率和规模效率上进行相应分析。

设模型最优解为θ、λ、s+、s－，判定是否同时技术有效和规模有效有如下结论：（1）如果θ=1，s+=0，s－=0，则有效，技术效率和规模效率同时有效。（2）如果θ=1，但某决策单元输入或输出松弛量大于0，则弱有效，而技术效率和规模效率不是同时有效。（3）如果θ*＜1，则非有效，而技术效率和规模效率都未达到最佳。

2.Malmquist指数

Malmquist指数是在DEA基础上提出的，主要用于计量决策单元在多个时期里产出与投入的动态变化状态，本文用Malmquist指数来分析面板模型，以测算安徽省农产品流通效率的动态变化。

四、计量结果及分析

本文基于Deap2.1软件，在规模可变的假设下，侧重于从投入角度对2014—2019年安徽省农产品流通效率模型进行分析。

（一）静态效率分析

在此对2014年度和2019年度安徽省农产品流通静态效率进行比较分析，结果如表2所示。

表2 2014年、2019年安徽省农产品流通静态效率比较

可以看出，2019年安徽省各地区农产品流通的技术效率均值相对2014年增长0.055，纯技术效率均值增长0.060，规模效率均值下降0.001，总体效率水平大幅度提升。

本文重点从如何利用企业信息化管理手段来规范混合所有制企业治理的角度来论述信息化在混改企业规范治理的作用。当然这只是混合所有制企业规范治理的一个方面，再同时配合其他的规范治理手段就能够更好地发挥作用。

农产品流通技术效率2014年的均值为0.876，2019年的均值为0.931，较2014年提升了0.055，提升幅度相当可观，这体现出安徽省整体技术水平处于上升趋势，技术效率提升是促进农产品流通效率提高的重要影响因素。相对2014年，2019年增加了2个农产品流通技术效率实现了有效配置的地级市，其他绝大多数地级市的技术效率都有一定幅度增加，说明安徽省各地区的资源利用度都有所增加，虽然流通基础较为薄弱，但潜力在逐渐显现。皖南地区技术效率普遍处于较低水平，这可能是地理环境因素对流通效率的影响，皖北和皖中主要属于平原地区，交通更发达，对农产品流通更加有利，而皖南地区经济发展水平落后于其他地区，同时受地理环境限制导致流通效率低下。

2014年农产品流通纯技术效率均值为0.918，2019年纯技术效率均值为0.978，较2014年提升了0.060，决策单元DEA有效个数由7个增加为11个，这11个城市在资金和人力配置上均处于最优状态，整体而言，安徽省农产品流通行业管理水平有大幅度提升。2019年有4个城市处于非DEA有效，其中安庆市最低，为0.792，表明城市农产品流通行业的资金投入存在缺口，或劳动力利用率较低，存在人员管理问题，应从资金和人力资源方面着手，完善管理系统，全面提升农产品流通效率。

2014年农产品流通规模效率均值为0.954，2019年规模效率均值为0.953，相比较2014年变动幅度不大，仅降低0.001。2014年实现决策单元DEA有效个数5个，皖北地区有合肥市、淮北市和宿州市，皖南地区有六安市和马鞍山市。2019年，皖北地区淮北市、宿州市、蚌埠市和滁州市达到DEA有效，皖中地区仅有合肥市达到DEA有效，皖南地区马鞍山市、芜湖市和宣城市达到DEA有效。虽然规模效率均值变动幅度很小，但整体水平仍然处于上升趋势，究其原因可能是城乡融合发展的推动和运输业基础设施建设的加强。从规模效率方面看，皖南地区发展程度较落后于其他地区，物流运输整体实力需要进一步提升。

（二）动态效率分析

为分析安徽省农产品流通效率变化趋势，本文采用Malmquist指数对效率进行动态效率分析。结果如表3所示，安徽省农产品流通技术效率均值为0.987，技术进步均值为1.015，纯技术效率均值为0.987，规模效率均值为1.000，全要素生产率为1.002。安徽省农产品流通全要素生产率上涨主要取决于技术进步率的上涨，受限于技术效率和纯技术效率。

表3 安徽省各地级市农产品流通效率均值分解

从空间角度而言，皖北地区全要素生产率均值为1.025，皖中地区全要素生产率均值为1.014，皖南地区全要素生产率均值为0.973，皖南地区较落后于其他地区。一共有9个地级市全要素生产效率处于增长状态，占比56.25%，其中皖北地区5个，皖中地区3个，皖南地区仅1个。全要素生产效率增长幅度最大的为六安市，增长幅度约为0.060，这主要源自技术进步效率上涨，全要素生产效率降低最快的为芜湖市，下降幅度约为0.060，这主要源自技术效率和纯技术效率下降。在全要素生产率大于1的地级市中，淮北市、亳州市、宿州市、阜阳市、淮南市、滁州市、六安市和安庆市都是由技术进步效率的提高而引起全要素生产率提高，占比88.88%。由此可以看出技术进步是影响安徽省农产品流通全要素效率最主要的原因，技术进步引起积极效应拉动了农产品流通行业发展。合肥市、蚌埠市、马鞍山市、芜湖市、宣城市、池州市和黄山市在全要素生产率上呈下降趋势，导致全要素生产效率无效的主要原因是技术效率降低，导致技术效率下降的原因是规模效率下降，生产规模不充分、资源配置不合理是其根源。规模效率低下是导致安徽省全要素生产要素下降的原因。在安徽省农产品流通上，应当充分发挥地方资源优势，合理布局，对生产规模需要做一定调整，以便有效提升安徽省全要素生产率。

从时间维度来看（见表4），安徽省全要素生产率呈现先上升后下降趋势。在2014—2017年之间，全要素生产率处于上升阶段，从0.962上涨到1.051，上升幅度为0.089，其原因主要为技术进步效率上升带动全要素生产率上升，这可能是安徽省逐渐加强了农业经济相关产业建设，大量资金投入带动了农产品流通与各行业发展。而2017—2019年，全要素生产率逐年下降，从1.051下降至0.988，期间技术进步也出现大幅度下降趋势，这可能是因为安徽省农产品流通行业整体呈粗放式增长态势，流通效率提升主要依靠资金的投入，技术有待提高。

表4 2014—2018年安徽省农产品流通效率变化及其分解

从全要素生产率变化趋势上来看（见图1），亳州、蚌埠、淮南、芜湖、宣城、安庆、黄山7个地级市，全要素生产率呈现退步趋势。这有可能是技术得不到良好应用和改进导致了技术效率水平下降，从而引起全要素生产率下降。因此在短时间内，安徽省可以通过引进流通先进管理技术等方式来改善农产品流通效率，但从长期来看，若是仅仅关注技术进步有可能会导致技术效率退步，因此，在引进技术同时，还需要注重技术的应用与推广，使流通效率从根本上提高。

图1 2014—2019年安徽省农产品流通效率变化趋势图

（三）影响因素分析

为探究安徽省农产品流通效率影响因素，本文在DEA结果基础上进行回归分析，考虑到技术效率测算值介于0和1之间的特征，采用Tobit回归模型。以2014—2019年安徽省农产品流通效率技术效率作为被解释变量，以劳动投入（X1）、资金投入（X2）、基础设施建设（X3）、行业结构（X4）和对外开放程度（X5）作为解释变量，具体如表5所示。数据来源于《安徽省统计年鉴（2015—2020）》。

表5 解释变量指标表

使用STATA.15进行模型回归处理，结果如表6所示。根据回归结果可知，劳动投入对安徽省农产品流通效率具有积极作用，而资金投入、基础设施建设、行业结构和对外开放并不能有效提高流通效率。

表6 Tobit模型分析结果

资金投入对安徽省农产品流通效率的回归系数为负数，且并不显著，说明资金投入对于农产品流通效率存在负相关关系，投入过多资金并不能有效推动产业进一步发展。在经济较为落后的地区，大量的资金投入可能会推动地方农产品流通效率的提高，但在经济发展较好地区，产业发展已经具备一定规模，资金投入已接近饱和状态，资金投入边际效用较低，而资金流入对产业发展并不会起到理想效果。在行业建设过程中，粗放式的发展在短期内是有效的，在长期反而会抑制产业发展。对于资金的投入，地方应当合理分配资源，既要促进技术创新的积极性，也要控制资金冗余。

劳动投入的P值为0.017，在0.05的显著性水平下通过了检验，并且是所有指标中最显著的。说明劳动投入对于安徽省农产品流通效率而言影响最大，劳动投入量增加会导致农产品流通效率提高。安徽省虽然在劳动人口上是大省，但劳动力多向上海、浙江等较发达地区转移，劳动力并不充足。在劳动力匮乏地区，劳动投入具有明显影响效果，而安徽省在劳动力资源上需求量依然较大，因此劳动投入量增加对安徽省农产品流通效率具有明显促进效果。

基础设施建设和行业结构对于安徽省农产品流通效率而言，都有一定影响效果，两个变量都能在0.1显著性水平下通过检验。基础设施是农产品流通的载体，较好的基础设施状况更有利于农产品流通，因此对流通效率具有积极作用。行业结构体现了安徽省农产品流通环境状况，构建良好外部环境对促进农产品流通行业发展有着重要影响。

五、结论与建议

（一）结论

本文以2014—2019年安徽省省际面板数据为样本，运用DEA-Malmquist指数分析了安徽省农产品流通效率的动态变化与空间差异，再根据Tobit回归模型对影响因素进行分析，得出了如下结论：

首先，从总体变化趋势来看，在考察期间内，安徽省农产品流通技术进步变动具有上升趋势，规模效率波动幅度不大，而技术效率持续下降，这表明目前流通效率增长主要源于技术进步效率驱动，而技术效率阻碍了全要素生产效率上升。其次，从空间来看，安徽省各地级市流通效率存在较大差异，皖北地区和皖中地区农产品流通效率较皖南地区略高，差异主要源于技术进步，这表明皖北和皖中地区农产品流通技术和管理水平较高，同时经济基础雄厚、人力资源丰富、流通基础设施完善，更拉大了这种差异。再次，从时间上分析，安徽省农产品流通效率主要呈现先上升后下降趋势，下降趋势主要源于技术进步促进作用不够，而技术效率和规模效率在持续下降。最后，劳动投入是影响安徽省农产品流通效率的最主要原因，劳动投入量增加能够有效提高农产品流通效率。

（二）建议

第一，加强农产品流通行业基础设施建设，加快完善现代化物流体系。物流是连接农产品生产基地与消费者市场的重要路径，要促进农业经济发展，改善“三农”问题，提升安徽省农产品物流效率是关键点。推动农产品流通行业的发展，就要加强对农产品流通基础设施的建设，加快完善现代化物流体系。一方面要加强安徽省道路工程设施的建设，加强水陆空为一体的综合交通运输能力，既要提高流通速度，也要注重流通的稳定性。抓住地理优势，合理利用长江三角这一条件，与沿边地区建立紧密联系，共同搭建农产品流通合作交流平台，降低运输成本。另一方面要加快物流仓储体系建设，对城市高效率配送、生鲜冷链物流等新兴物流形式要密切关注，建设完善的农产品冷链物流工程，结合市场需求对物流进行合理的管理和制度安排，改善农产品物流的相关技术。

第二，优化资源投入，促进共同发展。在促进农产品流通基础设施建设的同时，要进一步推动基础设施的利用率，避免盲目建设过多的设施，尽量减少资源的浪费。在行业发展过程中，地区间要加强沟通，相互借鉴新的技术和模式，缩小差距以促进共同发展。鼓励地方积极响应国家政策，协同农户共同构建“合作社+农户”的经营模式，整合资源扩大规模，以达到农产品流通的规模效应。重视劳动资源的投入，劳动资源投入对农产品流通效率具有显著影响，因此，在劳动资源投入中应当使劳动力投入结构更有层次，加大对高端技术人才的引进和培养。

第三，技术进步效率是促进效率提升全要素生产率的核心指标，说明了相关技术在农产品流通中的重要性，所以应高度重视农产品流通技术创新和管理技术创新。积极推动农产品流通技术和管理技术的创新，能够有效改善行业发展状况，为构建现代化农产品流通体系提供良好的外部环境基础。首先，政府应当制定相关支持政策，鼓励相关企业在农产品流通方面的创新；其次，在如今的时代背景下，电商扶贫是农村经济发展的新路径，因此应当借助电商扶贫这一平台，合理改良传统农产品流通方式；最后，构建农产品流通信息服务平台，将市场信息与生产基地相连接，让供给方与需求方信息完全化，形成一个农产品的完全竞争市场，进一步提高农产品流通效率。