基于“農超對接”的S集團生鮮農產品流通渠道效率及影響因素研究

楊懷珍

內容摘要：本文基于“農超對接”的視角，以生鮮農產品流通渠道為研究對象，運用數據包絡分析法對S集團生鮮農產品各種流通渠道效率進行分析和評價，并利用Tobit回歸模型探究合作社經濟發展水平、區位因素、物流基礎設施水平和物流資源利用率對流通渠道效率的影響。研究結果表明，S集團生鮮農產品流通渠道效率總體水平較好，合作社經濟發展水平、物流資源利用率、區位因素和物流基礎設施水平對流通渠道效率有正向影響。最后基于實證結果，提出了農超對接下農產品流通效率的相關政策建議。

關鍵詞：農超對接 生鮮農產品 流通渠道效率 DEA模型 Tobit回歸

引言

自2010年商務部實施“農超對接”試點以來，生鮮農產品流通中“農超對接”模式被廣泛應用。“農超對接”是農戶和商家簽訂意向性協議書，由農戶向超市、便民店等直供農產品的新型流通方式，在國外稱之為“訂單農業”。其可以有效降低農產品流通費用，實現農戶、超市和消費者三方共贏。目前，農戶與超市對接模式下，生鮮農產品流通主要涉及農戶、專業合作社、連鎖超市和消費者。本文涉及的S集團是一家大型連鎖超市，門店已經超過2千家，其農產品主要由批發商、供貨商和專業合作社供貨。

從超市層面上，人們傾向選擇在連鎖超市購買生鮮農產品，而且生鮮農產品在超市所占的比例逐年上升，如何提高生鮮農產品的流通效率是其關心的重要問題；從農戶層面上，降低生鮮農產品流通損耗，改善流通渠道以獲取更大利潤是其關心的重要方面；從消費者層面上，其更為關注生鮮農產品的新鮮安全。本文基于“農超對接”的視角，以S集團為例，擬通過對生鮮農產品各種流通渠道效率進行分析，并利用Tobit回歸模型評價流通渠道效率與各影響因素之間的相關性，進一步探討提高流通渠道效率的具體對策，以促進“農超對接”順利實現。近年來，農產品流通渠道建設逐漸成為制約農產品流通及“農超對接”實現的關鍵因素。因此，研究生鮮農產品流通渠道效率及影響因素，對解決“三農”問題和加快“農超對接”的開展具有重要意義。

文獻回顧與問題的提出

隨著農超對接的開展，生鮮農產品流通渠道效率備受關注。關于生鮮農產品流通渠道效率的研究，目前檢索到的研究成果較少，主要集中在兩個方面：其一，關于生鮮農產品流通渠道效率的內涵。李曉晟等（2014）認為生鮮農產品流通渠道效率表現為生鮮品由生產地向消費地流通過程中，一定量的渠道投入所產生的銷售量和利潤額。其二，關于流通渠道效率評價方法及實證分析研究。繆夢丹等（2015）基于DEA交叉模型對我國31個省的農產品流通效率進行交叉評價。楊宜苗等（2011）采用多案例比較研究的方法，分析不同流通渠道下農產品流通成本和效率，并以錦州市葡萄流通為例進行實證分析。吳自愛等（2013）將因子分析與超效率數據包絡分析方法相結合，對我國皖江城市帶中的七個城市農產品流通效率進行評價。黃桂紅等（2015）分析了基于農戶對流通渠道選擇的視角，運用DEA模型構建生鮮農產品流通效率測度指標，并指出流通效率偏低。

通過以上文獻可知，關于生鮮農產品流通渠道效率的研究正在深入，同時也可看出學者對生鮮農產品流通渠道的研究各有千秋。內容上，側重于研究流通渠道單個環節的流通效率、農戶視角研究流通渠道效率和不同流通渠道效率；方法上，評價流通效率主要運用定性的數據包絡分析法。本文在借鑒以上成果的基礎上，基于農超對接視角，以S集團的流通渠道為研究對象，一方面運用DEA模型，從流通渠道整體角度評價生鮮農產品流通渠道效率；另一方面利用Tobit回歸模型進一步分析流通渠道效率影響因素相關性，從而為“農超對接”的順利實現提出相關建議，促進農業現代化發展。

基于DEA模型的生鮮農產品流通渠道效率評價

（一）模型選擇

目前研究效率評價的方法主要有參數效率評價（多投入-單產出）和非參數效率評價（多投入-多產出）。本文選取的是非參數評價方法中常見的數據包絡分析（Data Envelopment Analysis），其最初由美國運籌學家W.Cooper等人提出，簡稱DEA，其通過線性規劃法評價決策單位（DMU）有效性。DEA方法的評價結果客觀性強而且不受人為主觀因素的影響，其輸入、輸出的函數關系不需要提前假定，也不需要考慮量綱同一化和事先估計參數問題，在減少誤差等方面優越性較強。DEA不需要事先確定生產函數的形式，能夠很好地計算相對效率，因而學者們將其廣泛應用于生產、物流等領域。

DEA模型可以對多投入-多產出復雜問題的相對效率進行評價，本文選取的模型是規模報酬固定假設下多投入-產出C2R模型和規模報酬可變的多投入-產出BCC模型。決策單位的綜合技術效率TE通過C2R模型實現，BCC模型可以評價決策單位的純技術效率PTE，規模效率SE則是兩種模型的結合，即SE=TE/PTE，并通過權重系數λj的條件進行規模效率評價。假設有n個決策單位，本文中定義8個決策單位，記為DMUj（j=1，2，…，8），即S集團的8種生鮮農產品流通渠道，每個單位有m個不同投入和s個不同產出。

在模型（2）中，根據P值的大小評價技術有效性，實現對資源合理配置。與C2R模型不同的是，該模型是在農產品流通渠道系統規模報酬可變的情況下進行評價。本文綜合運用兩個模型評價農超對接下流通渠道系統的整體效率、技術效率和規模效率。規模效率SE表示為Q=θ/P，用表示規模狀態，R=1，系統規模收益不變，以此評價規模收益情況和改進流通渠道效率。

（二）指標構建

考慮評價指標的可得性及數據包絡模型的要求，基于農超對接視角，從投入-產出角度評價各決策單位流通渠道效率的可行性和有效性。由此，本文在借鑒吳自愛等（2013）研究成果基礎上，選取“單位凈利潤、產銷率”為產出指標，“流通時間、流通損壞率、單位流通費用”為投入指標，并構建農戶、超市對接的流通渠道效率評價體系框架，如圖1所示。

（三）數據收集與整理

本文研究同一時期不同種類的S集團生鮮品流通渠道，分兩個時期對S集團南京地區的生鮮農產品流通渠道調查。S集團連鎖超市規模較大，在南京及周邊地區擁有100多家門店，筆者于2015年8月至9月及2015年11月至12月進行實地調研。S集團的生鮮農產品流通的上游由20家公司供貨，其中14家蔬菜、6家水果公司，大多以批發和專業合作社的形式供貨。結合實際情況，農超對接下流通環節涉及農戶、專業合作社和供貨商等，以S集團為核心的生鮮農產品流通渠道主要有8種，如表1所示。

經過調研，結合《南京統計年鑒2012-2015》進行數據核準。本文的研究對象是農戶與超市對接過程中不同流通渠道的流通效率，更加側重于整條流通渠道的效率評價。因此，在數據整理時，是對每條流通渠道各個環節的投入指標（X1、X2、X3）及產出指標（Y1、Y2）加總，再計算每種流通渠道的平均值，并對數據進行無量綱化處理，如表2所示。

（四）實證分析

本文將S集團生鮮農產品的8種流通渠道模式分別作為一個決策單位DMUj（j=1，2，…，8）。根據表2的數據，用C2R-I和BCC-I投入角度模型對8種流通渠道效率評價，采取DEA-Slover軟件計算，結果如表3所示。

由DEA模型運行結果可知，以S集團為核心的流通渠道一、四、七的流通總體效率為1，達到DEA的有效生產前沿。可以看出，農戶通過專業合作社與超市對接模式下，流通渠道投入得到最大產出，是以后對接的發展方向。渠道二、三、五、六、八為非DEA有效，具體來看，渠道三的DEA無效是由規模效率Q<1導致，又由其規模收益遞增側面反映出其處于發展初期，規模較小但有很大發展空間；渠道二、五、六和八的流通渠道效率偏低，可看出流通環節多而雜，渠道成員的合作力度影響流通效率，說明應合理改善流通渠道，從技術運用和規模上提高流通效率。結合現實情況總體來看，南京地區S集團的流通渠道效率均值為0.95，技術運用和規模收益也達到較高水平，說明S集團的總體流通渠道效率較高。為了更好地改善效率低下的流通渠道，下文進一步分析其與影響因素的相關性。

影響生鮮農產品流通渠道效率的因素分析

（一）模型構建

在“農超對接”視角下，生鮮品流通涉及中間商復雜，影響生鮮流通渠道效率的因素涉及多方面。在綜合考慮各條件的基礎上，本文選取以下變量：合作社經濟發展水平。田野（2016）認為專業合作社的資金、信息化程度和管理等發展水平是影響農產品流通渠道發揮的最重要因素，合作社發展水平與生鮮農產品流通有密切關系，促進了“農超對接”的實現。區位因素。俞彤暉、郭守亭（2014）明確指出區位因素對于提高流通渠道效率有很大助推作用，農產品的有效流通依托良好的區位優勢，S集團在南京馬群擁有自己的配送中心，地處交通要道。物流基礎設施水平。“農超對接”下，物流基礎設施是農產品流通渠道業務開展所必須的基礎條件，對流通渠道效率有較大影響。物流資源利用率。農產品流通過程中物流投入和產出之間是否平衡，可有效衡量生鮮農產品流通渠道效率的高低，本文選取物流資源利用率作為影響流通渠道效率的重要因素（王琴梅、譚翠娥，2013）。

根據以上對變量的分析，建立回歸模型如下：

Yit=α+β1GDPit+β2LQit+β3INFit+

β4RUit+η （3）

在式（3）中，GDPit為合作社經濟發展水平，本文采用地區的GDP總量表示S集團南京地區的合作社經濟發展水平，《南京統計年鑒》上給出了各區的GDP值。LQit為區位因素，用區位商表示，本文把南京地區的區位優勢作為影響流通渠道效率的重要因素，用南京的區位商來衡量。INFit表示物流基礎設施水平，考慮數據的可取性，用路網密度來衡量，即區域公路及鐵路的長度除以區域面積。RUit代表物流資源利用率，用公路貨運量、鐵路貨運量、貨運周轉量與產業增加值之比來提取物流資源合理利用率，數據取自《南京統計年鑒》。其中α為常數項，η為誤差項，β1、β2、β3及β4分別是各自變量的回歸系數。

（二）實證分析

回歸分析是以S集團生鮮農產品流通渠道效率為被解釋變量，上述4個因素為解釋變量，使用極大似然法的回歸模型-Tobit模型，運用E-Views8.0軟件進行回歸，結果如表4所示。

從表4可知，南京地區生鮮農產品流通渠道效率與合作社經濟發展水平、區位因素、物流基礎設施水平和物流資源利用率呈正相關，其改善均可以增強流通效率，特別是合作社經濟發展水平，回歸系數達到1.1432，說明合作社經濟發展水平的提高，產生大量農產品流通需求，由于規模經濟作用，使流通渠道效率大大提升。這與DEA模型下效率評價的結果是一致的，專業合作社是影響生鮮農產品流通效率的關鍵；區位因素、物流資源利用率與流通渠道效率呈正相關，系數分別為0.0481和0.0782，說明每提高一個單位的區位因素和物流資源利用率，流通渠道效率會明顯改善；物流基礎設施水平對流通渠道效率的影響并不明顯，相關系數僅為0.0083，表明物流基礎設施水平的提高并不能很快提高流通渠道效率，短期內并不是S集團的重要發展方向。

結論

本文選用DEA模型系統評價了農超對接下S集團生鮮農產品的流通渠道效率，并結合農產品流通和S集團特點，采用Tobit回歸模型對S集團南京地區農產品流通渠道的影響因素進行分析。研究表明：S集團流通渠道效率總體上處于較好水平，以專業合作社為核心的三種流通渠道效率處于DEA有效生產前沿，說明農超對接下以專業合作社參與的流通渠道效率最優，是以后農戶與超市對接的發展方向；渠道二、三、五、六、八的純技術效率和規模效率偏低，但規模收益遞增，說明其流通渠道模式處于發展初期，規模較小，S集團要合理配置資源，以達到流通渠道投入-產出最優狀態；對S集團南京地區流通渠道效率較大的因素依次是合作社經濟發展水平、物流資源利用率、區位因素和物流基礎設施水平。

基于以上實證結果分析，為了更好地解決“三農”問題以及實現農超對接，提高生鮮品流通渠道效率要注意以下幾點：第一，提升合作社發展水平，進一步擴大專業合作社規模，積極引導農戶加入合作社，提高以合作社為核心的流通渠道規模效益，從而提高農超對接效率。第二，農戶與超市對接中，流通環節不宜過多，應加強流通渠道成員間的合作力度，合理配置資源，使技術有效性和規模收益達到最優。第三，完善連鎖超市下的農產品配送中心，優化生鮮農產品流通渠道，與供應商、合作社形成戰略聯盟，以提升規模效益為重點，不斷提高流通渠道效率，也是“農超對接”模式順利實現的重要條件。

參考文獻：

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2.李曉晟，郭寧.生鮮蔬菜流通渠道效率評價研究[J].河北企業，2014（1）

3.繆夢丹，黃慧君，孫超.我國農產品流通效率的DEA交叉評價[J].商業經濟研究，2015（15）

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