我國農產品流通效率評價及影響因素分析

郭艷+王家旭+仲深

內容摘要：本文運用基于數據包絡分析（DEA）的Malmquist指數分析法，利用2000-2011年農產品流通相關省際面板數據，通過距離函數構建生產前沿面，對我國農產品流通效率進行測度。根據Hausman 檢驗，選擇普通最小二乘法（OLS）和固定效應模型對農產品流通效率影響因素進行分析。實證結果顯示，2000-2007年，我國農產品流通效率處于上升階段， 2008年以后呈現出逐漸下降的趨勢，東部地區強于中、西部地區。在農產品流通效率影響因素中，農村農產品流通相關資本存量、農產品流通從業人員數量、政府支持、交通基礎設施水平、農產品消費能力與農產品流通效率正向相關，對提高農產品流通效率意義重大。

關鍵詞：農產品流通 數據包絡分析 Malmquist指數 效率 固定效應模型

引言及文獻綜述

我國是世界上人口最多的國家，農業對國民經濟發展和社會穩定具有舉足輕重的作用，長期以來我國一直在努力實現農業現代化。20世紀90年代，隨著農業科學技術的發展和農產品市場體系的初步建立，我國農產品總量短缺現象基本解決，農產品供求關系發生根本轉變，“賣糧難”問題開始出現，農業發展的主要問題從農產品生產領域轉移到農產品流通領域。“小生產”與“大市場”、“大流通”之間的矛盾成為制約我國農業發展、農民增收和農產品消費者權益實現的重要瓶頸。

近年來，國內外農產品流通的相關研究日益增多。Jill E.Hobbs （2006）以供應鏈理論為基礎，分析了農產品生產者與供應商縱向一體化的變化趨勢，建立了農產品流通的效率評價指標體系。Joha L.kent （2007）認為與單純加強農產品流通市場監管相比，建立農產品流通體系中各個組成部分之間的分工協作機制更能提高農產品流通的整體效率。寇榮、譚向勇（2008） 指出要從總體上對農產品流通進行研究，農產品流通是個復雜的體系，包括多個子系統，各個子系統之間相互聯系，彼此制約，構建了由總體指標和單項指標構成的效率評價指標體系，在此基礎上，對我國農產品流通效率進行了評價。杜輝（2009）提出城市化已經成為我國今后經濟發展的主要動力，在城市化進程中，不應該放松對農產品流通的關注，并以武漢城市群為例，探討了農產品流通的改革方向。張磊（2011）提出農產品流通效率是指農產品流通體系的效率，是農產品流通中產生的成本和產出的比值，無法用單一指標來進行衡量，建立了7大指標體系來衡量農產品流通體系的運行效率。

研究方法與農產品流通效率度量分析

（一）研究方法

Malmquist（1953）和Shephard（1970）提出了各自的距離函數，近些年基于距離函數的分析方法在生產力進步、資源配置效率等方面得到廣泛應用，尤其是基于距離函數，利用數據包絡分析（DEA）的Malmquist指數分析法在效率評價中發揮了重要作用。與其它分析方法相比，基于數據包絡分析（DEA）的Malmquist指數分析法可以分析不同計量單位的投入與產出效率；可以進行多投入、多產出的效率評價，在效率評價中，不用設定函數的具體形式，根據實際觀測數據，采用逐步逼近的方式構建生產前沿面來評價生產單位的有效性，擺脫了層次分析法（AHP）等方法在效率評價中主觀性過強等問題，提高了效率評價的準確性和客觀性。

（二）模型設定

本文采用Chames、Cooper、Rhodes在1978年提出的投入導向模型（input orientation），也就是CCR模型，運用基于距離函數和數據包絡分析（DEA）的Malmquist指數分析法對我國農產品流通效率進行評價。Malmquist 指數是指兩個以上不同時期、不同距離函數的比率，時期t基于投入的距離函數為：

時期t+1基于投入的距離函數為：

在時期t的技術條件下的 Malmquist 指數為：

時期t+1的技術條件下的Malmquist 指數為：

1990年，在假定技術條件不變的條件下，Fare利用Malmquist 指數幾何平均數評價了生產率的變化效率，通過變換，將Malmquist 指數演化為全要素生產率指數（TFP），可以表示為：

當M>1時，表示效率進步；M=1時，表示效率不變；M<1時，表示效率下降。

（三）指標選取與數據說明

本文選擇2000-2011年31個省級行政單位相關數據作為面板數據，借鑒歐陽小訊和黃福華（2011）的做法，當樣本觀測數據中某些年份數據缺失時，用缺失數據前后年份數據平均值來代替。運用基于數據包絡分析的Malmquist指數分析法進行效率評價，本文在借鑒國內外相關研究成果的基礎上，考慮數據的可得性，選擇各地區農產品流通數量作為產出指標（由各地區農村居民平均出售的糧、油、水果和蔬菜量乘以當地實際人口數表示），選擇農村農產品流通相關資本數量（由農村家庭固定資本原值中的批發、餐飲、郵政和交通運輸業數值加總得到，為了得到總值，本文將部分原值與當地鄉村戶數相乘）和農產品流通相關勞動力投入量（由與農產品流通相關的批發、信息傳輸、交通行業人員加總得到），對于受價格波動影響較大的變量，本文使用各省相應年份的價格指數進行平減，將名義值折算成實際值。相關指標數據來源為《中國統計年鑒1999-2012》、《中國農村統計年鑒1999-2012》及各地區相關年份統計年鑒。

（四）實證結果分析

為了更加明顯體現出我國農產品流通效率的變化規律及不同區域間農產品流通效率的差異，本文在計算出全國及各省級行政單位農產品流通全要素生產率的同時，將東、中、西部各個省級行政單位農產品流通的全要素生產率（TFP）進行算術平均，得出東、中、西部地區的農產品流通全要素生產率（TFP）。運用DEAP 2.1軟件對相關數據進行運算，具體結果如表1所示。endprint

根據表1顯示的測算結果，得出以下結論：

第一，從總體上看，2001到2011年間我國農產品流通效率變化經歷了兩個階段，第一階段從2001年到2007年，我國農產品流通效率大幅上升，開始進入有序上升狀態。2001年我國加入WTO，農產品關稅大幅下降，國外農產品大量進入國內，加上2001年以后我國糧食連續增產，國內可供流通的農產品數量大幅增加。入世后，我國形成了多種經濟成份、多種經營方式、多種流通渠道并存的市場化、社會化的農產品流通體制，國內農產品流通企業逐步引進了國外先進的農產品流通理念和農產品流通技術，大型農產品連鎖超市、農產品便利店、農產品電子商務逐漸興起。2005年商務部開展了“萬村千鄉市場工程”，引導大型連鎖超市向農村地區延伸，減少了農產品流通環節，節省了農產品流通費用。2006年我國頒布了“農村專業合作社法”，農產品生產和流通的組織化程度逐步提高。2006年我國取消了農業稅，農民生產積極性極大提高，2006年我國農林牧業總產值為42424億元，2007年猛增至48893億元，為了有效釋放農產品需求，商務部啟動了“雙百”工程，國家提供資金和政策支持，改造了100個重點農產品批發市場，培育了100家大型農產品流通龍頭企業，構建現代農產品市場體系和流通體系，大大提高了我國的農產品流通效率。

第二階段從2008年到2011年，我國農產品流通效率開始下降，2008年席卷全球的金融危機爆發，歐、美、日等發達經濟體經濟增長速度下降，甚至出現負增長，對我國農產品需求下降，出口訂單大幅減少。受美元貶值、人民幣升值和國內勞動力成本上升等影響，我國農產品生產成本逐漸上升，加上國內外糧商大肆炒作，部分農產品價格出現了大幅波動，中小農產品流通企業出現利潤減少、資金鏈緊張等現象，甚至破產、倒閉，農產品流通效率開始下降。

第二，從區域農產品流通效率差異看，我國東部地區農產品流通效率高于全國及中西部地區。東部地區是我國經濟發達地區，擁有較高的城市化水平，東部地區基礎設施較為完善，農產品冷鏈物流、農產品第三方物流等農產品流通新技術和新方式在東部地區發展較快。東部地區農業專業合作社發展水平較高，大大提高了農產品生產和流通的組織化程度，農民通過農業專業合作社、行業協會與農產品流通中介組織或農產品流通終端進行農產品交易與流通。大型連鎖超市等先進的農產品流通業態在東部地區發展較快，大型超市直接與農業專業合作社對接，減少了農產品流通環節，節省了農產品流通時間，提高了農產品流通效率。

中西部地區農產品流通效率較低，經濟發展水平較為落后，基礎設施較差，農產品冷鏈物流、第三方物流等先進的農產品流通技術和流通模式發展較慢，導致中西部地區農產品流通效率較低。但隨著國家更加重視地區間的均衡發展，地區間差異逐漸減少，國內不同地區農產品市場之間聯動趨勢逐漸明顯，相互聯系更加緊密，農產品流通效率區域差異有縮小的趨勢，但差異縮小的速度較慢。

農產品流通效率影響因素分析

（一）指標選取與數據說明

本文運用基于數據包絡分析（DEA）的Malmquist指數分析法對我國農產品流通效率和分地區農產品流通效率進行了度量，對效率變化趨勢、特點及地區間差異進行了初步的定性分析。為了進一步研究影響我國農產品流通效率的因素，根據農產品流通相關理論，借鑒國內外相關研究成果，選擇農村農產品流通相關資本存量zbcl（用農村家庭生產性固定資產原值中的交通運輸郵政業和批發餐飲業加總而得）、農產品流通相關勞動力數量ldsl（用農產品流通相關批發、交通、信息傳輸人員加總而得）、政府對農產品流通的支持程度zfzc（用各地區與農產品交通運輸相關的財政支出表示）、交通基礎設施完善程度jcss（用各地區公路總里程表示）、居民農產品消費水平xfsp（用各地區居民食品支出表示）作為解釋變量，把所有農產品流通全要素生產率（TFP）進行匯總，作為因變量，進行回歸分析。相關變量數據來源為《中國統計年鑒1999-2012》、《中國農村統計年鑒1999-2012》及各地區相關年份統計年鑒。

（二）模型設定與估計

基于2000-2011年31個省級行政單位面板數據，本文采用多元回歸分析方法對影響農產品流通效率的因素進行分析。考慮實證結果的穩定性，在回歸過程中首先采用OLS方法對相關變量進行回歸分析，OLS方法可以得到直觀的結果，但這種方法忽視了地區差異，所以OLS估計值僅作為參考。在此基礎上，通過Hausman 檢驗，選擇固定效應模型或隨機效應模型對相關變量進行回歸分析，可以更加準確反映變量之間的關系。

本文首先運用普通最小二乘法（OLS）對農產品流通效率相關影響因素進行回歸分析，在此基礎上對全國、東、中、西部進行Hausman 檢驗，以確定選用的模型為固定效應模型或隨機效應模型。

通過Eviews6.0對相關數據進行分析，得出相關的Hausman 檢驗結果，具體結果如表2所示。從表2可以看出，全國、東、中、西部在 5%的顯著性水平下拒絕建立個體隨機效應模型的原假設，所以應該選擇固定效應模型。因此，運用Eviews6.0對相關數據進行普通最小二乘法（OLS）分析，并選用固定效應模型，對全國及東、中、西部進行面板數據回歸分析，分析結果如表3所示。

（三）估計結果說明

從表3中可以看出，各估計方程（包括普通最小二乘法方程和固定效應模型方程）都擁有較高的R-squared值，說明回歸的總體效果比較理想。各方程的估計結果普遍達到1%和 5%的置信水平，顯示出農村農產品流通相關資本存量zbcl、農產品流通相關勞動力數量ldsl、政府對農產品流通的支持程度zfzc、交通基礎設施完善程度jcss、居民農產品消費水平xfsp對農產品流通效率具有正向影響作用。由于固定效應模型更能體現出面板數據優勢，因此在實證結果分析中，主要根據全國及東、中、西部固定效應模型方程來分析。endprint