長江經濟帶農產品流通效率影響因素實證分析
——基于新經濟地理學視角

胡青華

（重慶大學城市科技學院 重慶 402167）

引言

長江經濟帶覆蓋上海、江蘇、浙江等11個省市，總面積占全國的21.4%，人口與經濟總量均超過全國的40%。長江經濟帶地貌資源豐富，農產品經濟優勢較為明顯，其農產品流通發展必然對全國農產品市場的提升發展具有重要示范帶動作用。《全國農產品市場體系發展規劃》明確了要結合長江經濟帶戰略部署，積極打造全國農產品流通骨干網絡。而在大區域戰略下，區域空間聯系日益緊密，對一個區域各經濟主體的發展產生積極作用。根據經濟學家保羅·克魯格曼（Paul Krugman）提出的新經濟地理學理論，經濟活動和區位空間的結合是研究經濟活動空間集聚和區域增長動力的新視角。由此，本文基于新經濟地理學視角，研究長江經濟帶農產品流通效率的影響因素，挖掘農產品流通效率提升動力所在。

農產品流通效率的影響因素理論分析

（一）基礎影響因素選取

投入層面。從生產力要素來看，勞動力和資本是主要的基礎要素，同時技術也是影響效率提升的重要因素。本文選取農產品流通勞動力投入、農產品流通資本投入，分別指代勞動力和資本要素的因素。對于技術因素，考慮到指標獲取較難，因此本文對技術方面的因素不予細化考慮。從流通載體來看，主要可以通過農產品流通市場規模集聚效應來體現對農產品流通效率的影響，本文選取農產品流通市場集聚水平體現流通載體因素。

外部環境層面。從消費環境來看，消費規模的提高會倒逼農產品流通效率提升，以適應市場需求。從基礎設施環境來看，農產品流通需要外部交通設施和公共服務設施作為支撐，因此，基礎設施是否完善，是影響農產品流通效率的一個重要因素。從政府支持看，政府對于農產品生產以及農村基礎設施完善方面提供財政支持，對于農產品流通效率提升的作用也有待考證。因此，本文選取消費環境、基礎設施環境和政府支持力度三個因素作為外部環境層面的因素。

（二）新經濟地理學視角下的影響因素解釋

根據新經濟地理學理論，主要選取三類影響因素，分別是區位效應、運輸成本效應和產業外部性。

區位效應。新經濟地理學認為，一個經濟體或者說一個區域內的某個產業發展，都與它所處的區域位置存在關系。如果一個區域靠近原料地，那么可以節省大量原料運輸費用，當然對于農產品而言，除了上游種子外可能不會涉及其他原料，因此這一方面可以近似忽略。但農產品對于市場的訴求較大，若靠近消費市場，那么一方面減少運輸成本，另一方面也能使農產品供給者更加貼近市場而掌握更多市場信息。

運輸成本效應。新經濟地理學認為中心-外圍空間格局形成的重要原因之一就是運輸成本。一般而言，若一個地區某產品對外運輸成本較高，那么就不容易提高流通效率，也就不容易形成集聚。同時，若該產品運輸成本較低，那么也能帶動供應鏈上下游形成較大關聯，進一步提高其流通效率。對于農產品而言，該觀點也應該是適用的，除了農地自身條件以外，農產品企業一般也傾向于集中在運輸成本較低的區域，從而不易形成交易壁壘。

產業外部性。新經濟地理學將產業外部性作為影響經濟活動的一個重要因素。對于農產品流通企業而言，如果一個區域內該方面的企業集中越多，那么市場也就越為開闊，從上游農產品供給者獲取資源的便捷性也就越強，農產品流通在供應鏈或是價值鏈上的前后向關聯也就越緊密。從這一視角來說，預期產業外部性對農產品流通效率的提升也有重要促進作用。

理論模型與變量設計

（一）農產品流通效率影響因素的理論模型

本文借鑒陳路、孫博文和謝賢君（2019）的方法，基于新經濟地理學的分析視角，構建反映農產品流通效率影響因素的空間杜賓模型：

其中，i表示省際橫截面，t表示時間，EFF表示農產品流通效率，NL、NK分別為勞動力和資本要素投入，NJ為農產品流通市場集聚效應變量，XF、JC和ZF分別表示消費環境、基礎設施環境、政府支持環境變量，YS表示運輸成本效應變量，DB表示產業外部性變量，W為空間權重矩陣。對于W里面的元素wij，若第i個省市與第j個省市相鄰，那么賦值為1，否則賦值為0。

將1號機發電機高壓油泵出口壓力開關拆除并進行校驗，發現壓力開關整定值已發生一定的漂移(整定值從10.0 MPa變化至10.71 MPa，返回值從8.0 MPa變化至8.44 MPa，見圖2所示)，從而印證了對上述問題的相關分析，整定值發生漂移是導致高壓油泵發生自動切泵等故障發生的直接原因。

（二）指標與數據選取

投入層面。勞動力要素采用農產品流通的行業勞動力人數作為衡量指標，資本要素則以農產品流通的行業資本投入額作為指標。農產品流通市場的規模集聚效應采用億元以上農產品綜合市場數量占批發零售市場數量的比重作為指標。

產出層面。采用億元以上農產品綜合市場成交額作為農產品流通產出指標。

外部環境層面。采用城鄉居民人均主要食品消費量作為消費環境變量的代理指標。農村地區基礎設施主要以公路為主，但由于未能獲取各地農村公路建設相關指標數據，本文采用各地城鄉公路建設指標進行替代。具體地，選擇每平方公里國土面積的公路里程數作為衡量基礎設施環境的指標。政府對農產品流通發展的支持，不僅在于支持農產品流通有關事務活動，同時還包括基礎設施方面的支持。但從獲取數據的角度，沒有直接體現這兩個方面的指標數據，因此本文基于數據的可得性，選取地方政府對于農林水事務支出和交通運輸支出之和占地方財政總支出的比重作為指標進行衡量。

新經濟地理學視角下有關變量的指標。第一，區位效應。目前缺乏能夠直觀體現區位條件的指標，本文借鑒新經濟地理學的相關理論和空間自相關模型原理，通過設置空間權重矩陣，考察空間地理位置的相關性，從而間接考察區位條件對農產品流通效率的影響。第二，運輸成本效應。由于運輸成本預期與農產品流通效率存在負相關，因此需設定負向指標來體現運輸成本。綜合考慮，本文選取地區國土面積與貨運量的比值作為衡量指標。第三，產業外部性。產業外部性一般可用產業溢出效應來衡量，但是鑒于未能獲取充分的指標數據，本文對該指標進行簡化處理，采用地區農、林、牧產品批發商品銷售額占全國農、林、牧產品批發商品銷售額的比重表示。選取該指標，理由是一個地區農產品流通在大區域范圍內的相對規模越高，則越能發揮對周邊的輻射效應，從而產生外部性。

本文以長江經濟帶沿線的11個省市作為樣本，且將時間窗口取為2009-2017年。指標數據主要來源于國家統計局公開數據、中國農村統計年鑒、歷年地方統計年鑒、地方國民經濟和社會發展統計公報、國研網統計數據庫、中經網統計數據庫。

實證結果與分析

（一）長江經濟帶農產品流通效率測算

參考李麗、胡紫容（2019）的經驗，采用Malmqusit指數分析法測算長江經濟帶各省市農產品流通效率指數。限于篇幅，模型方法不再詳細介紹，結果如表1所示。

表1 2009-2017年長江經濟帶各省市農產品流通效率測算結果

首先，從省際農產品流通效率的變化趨勢來看，各個省市農產品流通效率總體上都處于提升過程中。橫向比較發現，上海、江蘇和浙江三個省市農產品流通效率相比其他省市要明顯偏高，而且農產品流通效率的提升狀態也更加顯著。而云南、貴州和江西等地農產品流通效率普遍不高，提升幅度也非常有限。

其次，從省際間農產品流通效率發展差距來看，長江經濟帶農產品流通效率的區域差距有拉大的趨勢。計算歷年變異系數可以發現，2010年各地農產品流通效率指數的變異系數最低，但2017年變異系數達到最高值，顯示變異系數總體上有提高趨勢，因而表明區域間農產品流通效率的橫向差距在拉大。

（二）影響因素實證檢驗

本文對變量進行普通面板數據模型和空間杜賓模型回歸，兩種模型的回歸結果均在表2中體現。可以看到，在空間杜賓模型中，空間系數值ρ為0.5515，且顯著性水平為1%，而且相比普通面板數據回歸結果，空間杜賓模型的變量系數值發生較為明顯的變化，這也說明采用空間杜賓模型是有效的。為此，下文直接采用空間杜賓模型回歸結果進行分析。

基礎因素對農產品流通效率的回歸結果。投入因素。首先觀察兩類生產要素投入的結果。勞動力要素投入對農產品流通效率的影響系數為0.1995，顯著性水平為5%。資本要素投入的影響系數為0.5081，顯著性水平為1%。資本投入也是影響農產品流通效率提升的重要因素，并且其影響效果較之于勞動力要素投入更加顯著。其次，觀察流通載體投入的結果。農產品流通市場集聚水平的回歸系數為0.0938，但是并沒有通過顯著性水平檢驗。可以表明，長江經濟帶農產品流通市場集聚并不能構成農產品流通效率提升的一個因素。出現這種情況的原因，可能是長江經濟帶農產品交易市場多以中小型為主，規模集聚性偏低，不像工業品市場帶有規模集聚特征，因而尚未發揮有效促進作用。

表2 回歸結果

產出因素。農產品流通經營總額的回歸系數為0.2687，顯著性水平為5%。由此可以認為，農產品流通可以從產出規模方面發揮效應，促進流通效率的提升。根據該系數，億元以上農產品綜合市場成交額每提高1%，可以帶動農產品流通效率提升0.2687%。農產品流通市場成交額越高，表明市場規模越大，于是可以發揮規模經濟作用，集聚更多資源要素，為流通效率帶來更多支撐。

外部環境因素。首先，消費環境因素的系數為0.6684，顯著性水平為1%。該系數相比其他系數明顯較高，說明社會消費水平還是影響農產品流通效率的主要因素。農產品消費水平提高，會產生更多農產品流通需求，而一定時間和范圍內，僅靠流通規模的增加難以滿足消費需求增長，因而只能通過提升流通效率來適應消費變化。其次，基礎設施環境的系數為0.2890，顯著性水平也為1%。可見，基礎設施的完善對于農產品流通效率的提升也具有積極推動作用。許多農產品需要冷鏈運輸，對于運輸時效性要求更高，因而基礎設施的完善為農產品運輸時效性的提高提供了更好的基礎。最后，政府支持環境的系數為0.1887，但是并沒有通過顯著性水平檢驗。由此可見，政府對“三農”的支持，并沒有正面顯著帶動農產品流通效率提升。政府的支持對農產品流通規模的增長存在顯著推動作用，但本文結果反饋其對農產品流通效率的推動作用不足，這也從側面反映了政府支持的方式仍需創新。

新經濟地理學視角因素對農產品流通效率的回歸結果。運輸成本效應。該變量的系數值為-0.4118，顯著性水平為5%。由此可以說明，一個地區農產品流通運輸成本與該地區農產品流通效率存在負向關聯。也就是說，該地區農產品流通效率受到運輸成本的負向抑制效應。

產業外部性效應。該變量的系數值為0.0915，但是并沒有通過顯著性水平檢驗。該結果顯示產業外部性效應并不是構成農產品流通效率的有效因素。可能是由于長江經濟帶區域內農產品流通市場游離程度較高，農產品流通企業分布的非均衡性也較大，因此抑制了產業外部性效應的發揮。

區位效應。區位效應可以從帶有空間權重矩陣W的變量進行間接分析。空間權重矩陣W與運輸成本效應和產業外部性效應交互項的系數都是顯著的，這在一定程度上表明了區位效應對農產品流通效率的影響是積極的。W與YS交互項的系數為-0.0029，同時對比兩種模型可以發現，空間杜賓模型中YS的系數為負但絕對值有所下降，說明加入空間因素后，運輸成本對農產品流通效率的抑制效應得到一定改善。通過區域空間的資源協調，可以更加暢通農產品區域間運輸渠道，從而更有利于提高流通效率。W與DB交互項的系數為0.0422，顯著性水平為1%。單獨變量DB的系數本不顯著，但交互項W×DB的系數卻是正向顯著的，說明區位空間效應的存在，可以在一定程度上放大產業外部性效應，從而有利于農產品流通效率再提升。

結論與對策建議

（一）結論

第一，長江經濟帶區域農產品流通效率總體上不斷提升，農產品流通有高效率演進趨勢，但是省市之間農產品流通效率的差距也正處于不斷拉大的趨勢，特別是西部一些地區農產品流通效率明顯滯后。第二，實證結果支持了長江經濟帶農產品流通效率受到多元因素共同影響。從基礎因素來看，農產品流通行業勞動力和資本要素投入、農產品流通產出規模增加，以及消費、基礎設施等外部環境的優化，都是促使農產品流通效率提升的重要因素。從新經濟地理學視角來看，運輸成本對農產品流通效率產生了抑制效應，產業外部性未能充分發揮促進效應，但區位效應的存在，在一定程度上減弱了運輸成本帶來的抑制效應，并在一定程度上使產業外部性效應得到顯現。

（二）對策建議

第一，加快農產品流通市場整合優化提升。長江經濟帶區域農產品流通市場總體上還是以小和散為主要特點，存在有量無勢的問題，規模集聚效應對農產品流通效率提升的作用不強。因此，要加快流通市場內部的優化整合，首先，流通渠道要整合優化，暢通流通環節；其次，市場內運行主體要整合提升，提高經營管理能力；最后，流通業務要創新，利用互聯網等新技術，積極應用電子商務、大數據，促進農產品流通線上線下一體化經營。第二，加快農村基礎設施完善提升。相比城鎮，農村道路和公共基礎設施配套仍不夠完善，不利于城鄉一體化發展，從而也不利于農產品進城。因此，要加快推進長江經濟帶農村基礎設施建設，提高農村道路等級，增強流通承載能力，為農產品流通的高質量發展鋪平道路。第三，促進區域開放合作再提升。從新經濟地理學角度，高昂的運輸成本不利于效率提升，而區位效應又使得空間上的不利因素得到彌補，從而有利于農產品流通。因此，長江經濟帶區域要堅持一體化發展，打破區域貿易合作壁壘，加快推動開放合作，促進資源要素共享，使區位效應的作用得到進一步發揮。