成都市及其周邊地區蔬菜流通效率和影響因素研究

文/李成洋 謝彤云

一、引言

農產品銷售作為農村農民脫貧攻堅的具有決定性意義的一環，其中農產品的流通效率一直是學者們關注的重點。雖然近年來我國農產品流通模式進行了眾多改進，如：2010年來商務部試點的“農超對接”模式；政府對生鮮農產品“綠色通道”的開設和支持從制度上加快了生鮮農產品的運輸效率；近年來的“互聯網+”等一系列的農產品流通模式。但脫貧攻堅地區的農產品流通效率的真實情況還有待考察。本文選取處于我國西南部挨近大涼山和阿壩等地的“新一線城市”成都及其周邊地區作為調研地點，因與扶貧攻堅地較為接近的同時具有較為發達的交通條件，調研數據具有一定的可靠性，通過對成都市及其周邊的具有較強代表性的農貿市場：雙流白家鎮的白家大市場、彭州濛陽鎮濛陽大市場，周邊各中小型菜市場等的業主進行調研。因此，本文的研究思路為：在實地調研的情況下，通過文獻梳理和調研數據，應用灰色關聯度分析法，重點找出影響當地蔬菜流通效率的主要因素，然后根據這些因素構建傳統農產品流通效率提升模型。

農產品流通效率問題一直是眾多學者關注的重點，并對此有較多的研究成果。金賽美[1]提出交通運輸順暢有利于生鮮農產品流通效率提高；張雯麗[2]認為加強我國農產品批發市場建設能有效提升農產品流通效率；張復宏、霍明[3]等基于對山東省七個地市的蘋果流通效率調研，提出提高農產品生產規模化、經營主體組織化能有效促進果品流通效率的提升；李駿陽、余鵬[4]提出，農產品流通效率主要受流通速度的快慢和資源占有率的高低的影響；陳耀庭、戴俊玉等[3]通過對漳州市香蕉流通的四種模式進行調研，比較了不同流通模式下農產品的流通效率，發現蕉農自銷型流通效率最高。

二、假設和指標體系構建

假設一：商家規模對農產品流通效率有正向影響。商家規模越大，所擁有的運輸條件就越優良，農產品大規模運輸具有規模效應，能夠減少單位運輸成本，提高農產品運輸效率。假設二：物流費用和流通效率呈反方向關系（黃福華、蔣雪林[6]）。從投入和產出的關系來看，物流費用的投入反映了商家的經營情況，商家追求更高的收益，物流費用的減少反映了流通效率的提高。假設三：農產品銷售狀況越好運輸效率越高。對商家而言，在一定時間段里，農產品銷售狀況越好，能夠在很大程度上提振商家的信心和積極性，運輸交易更容易達成，從而提高流通效率。

由此，本文結合國內許多學者對農產品流通效率測評指標的研究，經過變量甄選和考慮收集指標數據的簡便性，最終選定影響因素由表1所示：

三、數據來源與研究方法

（一）數據來源

本文所用數據由四川農業大學管理學院的大學生于2019年暑假期間成都市及其周邊地區的大中型農貿市場商戶、零售商進行實地調查所得。大型市場上選擇雙流白家大市場和彭州濛陽大市場，中型市場選擇成都歷史較長的玉林綜合市場、馬鞍北路農貿市場和蘇坡農貿市場。最后，對回收問卷進行認真審核，得到有效問卷19份。

（二）研究方法

為檢驗調研數據，本文采用克隆巴赫a系數與KMO和巴特利特球體(Bartlett)檢驗來進行信度和效度檢驗。信度檢驗：通過計算得克隆巴赫a系數為0.819，大于0.5，認為該表總體上的信度很高。效度檢驗：由spss分析結果表2可知，KMO值為0.849，大于0.6，表示適合，顯著性概率Sig.=0.000<0.01，說明Bartlett檢驗較為顯著。所以，綜上信度和效度分析的結果，可以得出調研數據可靠且有效的。

（三）.實證分析

本文采用灰色關聯分析模型，其基本思想是通過確定參考數據列和若干個比較數據列的幾何形狀相似程度來判斷其聯系是否緊密。由于灰色關聯分析方法對樣本容量要求較少，對數據無規律同樣適用，因此，應用非常廣泛。

1.變量的無量綱化

由于不同指標變量具有不同的量綱，因此首先對數據進行標準化操作，本文采用初始值法對數據進行無量綱化處理。

表1 生鮮農產品流通效率評價指標

表2 KMO和Bartlett的檢驗表

2.計算兩級絕對差值

絕對差值分為最小差值和最大差值，以及絕對差值是指在列中最大絕對差值，兩級絕對差值是指在列最大（小）差值下，列與列之間最大（小）的差值。

兩級最小絕對差值公式：

兩級最大絕對差值公式：

其中，i表示評價指標，j表示商家，x0（j）表示第j個商家的參考

值，xi（j）表示第j個商家，x0（j）在第i個指標上的數值。

3.求灰色關聯度系數

其中，ξ（j）為第j時刻比較數列與參考數列的關聯系數，ρ 為分辨系數，0<ρ<1，本文ρ=0.5。兩級最大絕對差值0.887，兩級最小絕對差值0.000。

4.求灰色關聯度

灰色關聯度值越大表示被評價數列與參考數列兩者之間相互關聯的程度越大，反之越小。公式中表示灰色關聯度，當ri>0.5時，則表示被評價數列與參考數列兩者之間有較強關聯度。經過計算，成都市及其周邊生鮮農產品物流效率指標關聯度如表3所示：

表3 生鮮農產品流通效率的灰色關聯度表

5.結果分析

從表中結果分析，成都市生鮮農產品物流效率總關聯度均大于0.5，說明評價指標選取較為科學。本文選取生鮮農產品物流效率指標灰色關聯度值排名前五的因素為主要因素，分別是產品利潤、產品售價、運輸時間、公路里程、倉儲費用，其他因素都為次要影響因素。從主要影響因素關聯度來看，產品利潤和產品售價關聯度相對較大，分別為0.734和0.728，其他三個指標分別是公路里程0.688、運輸時間0.686、倉儲費用0.612。從大型市場主要關聯因素來看，排名前五影響因素有產品售價0.892、運輸時間0.847、公路里程0.821、產品利潤0.802和倉儲費用0.780，其中最大影響因素是產品售價。從中型市場灰色關聯度分析結果來看，中型市場的影響因素前五分別是產品售價0.754、公路里程0.726、產品利潤0.711、運輸費用0.706和運輸時間0.694，其中最大的影響因素是產品售價，相較于大型市場影響因素，中型市場各個影響因素關聯度較為均衡，其中運輸費用相較于大型市場影響較大。而零售商的產品利潤、產品售價、運輸時間和公路里程依然是最主要的影響因素，關聯度分別是0.708、0.557、0.547、0.519，其他的影響因素均在0.5以下，這說明在零售商中，批發量、銷售量、運輸費和倉儲費影響較小。所以，總的從大中型市場和零售商分析結果，產品售價、產品利潤、運輸里程和運輸時間貫通三個市場，都是最主要的影響因素，其他的影響因素則為相對次級的影響因素。由此，對于成都市傳統的生鮮農產品流通市場的流通效率優化模型構建，應從這四個主要的影響因素出發。

四、傳統流通模式優化模型構建及建議

基于調查結果研究和書籍資料的整理，目前成都市及其周邊的生鮮農產品流通模式大多是傳統的流通模式，即多層次多中間環節的模式，流通效率較低，這也驗證了吳自愛、王劍程[7]等提出的欠發達地區農產品流通模式效率總體偏低的情況。

從分析結果和調查訪談結果來看，傳統生鮮農產品流通模式主要存在物流流通效率低下和倉儲成本較高等問題。傳統的生鮮農產品流通效率提升主要體現在物流效率的提升和倉儲資源的利用提升上。由此，流通效率模型構建首先要應用互聯網技術胡鈺[8]建設物流倉儲信息共享平臺，通過會員制對成員進行認證接入，并且提供售后和擔保，實現物流資源更高效對接，從而降低物流尋找成本。其次，各個第三方倉儲提供商、個人倉儲提供商以及大中小型批發商和零售商可以倉儲供應和需求信息，提高閑置倉儲利用率，降低倉儲成本費用。最后，對平臺進行嚴格的監管，同時，各方面物流和倉儲資源的整合還需要政府以非市場的手段進行干預，才能更好地提升生鮮農產品的流通效率。

圖1 基于物流倉儲信息共享平臺的流通效率優化模型圖