長江經濟帶初級農產品批發業技術效率分析

陳 桐，王 寧

（1.黑龍江八一農墾大學 經濟管理學院，黑龍江 大慶 163319；2.衢州學院 商學院，浙江 衢州 324000）

一、前言

2019年5月5日與2021年5月10日財政部、商務部分別發布《關于推動農商互聯完善農產品供應鏈的通知》、《關于進一步加強農產品供應鏈體系建設的通知》，兩通知均明確提出“提高農產品流通效率”的要求。2018年4月26日習近平在《深入推動長江經濟帶發展座談會上的講話》指出“推動長江經濟帶發展是黨中央作出的重大決策，是關系國家發展全局的重大戰略，對實現‘兩個一百年’奮斗目標、實現中華民族偉大復興的中國夢具有重要意義。”同時提出“推動長江經濟帶高質量發展，建設現代化經濟體系，要堅持質量第一、效益優先的要求，推動質量變革、效率變革。”

對于初級農產品流通來說批發是最主要的流通手段，法人單位數量眾多。2019年全國初級農產品批發業法人單位數量為4841個，在30個國民經濟行業中排位第9。現有國內文獻對農產品批發市場技術效率和農產品整體流通技術效率進行了較多研究，前者采用部分批發市場的調研數據，后者采用統計年鑒中農產品批零企業數據，且兩者的主要結論都表現出技術效率偏低。

張萍采用DEA方法實證分析了我國農產品批發市場的流通效率及演進趨勢。張浩等使用2005年中國50家主要農產品批發市場的調查數據，應用DEA方法測算了這50家不同類型農產品批發市場的技術效率，研究結論得出中國農產品批發市場效率偏低。Ebarle通過研究九種不同農產品來衡量棉蘭老島農產品市場總體效率，研究發現8種商品中有7種在農場到零售市場的效率最低。K i m證明首次引入韓國農業批發市場的批發商系統比現有的拍賣系統有更好的操作效率。程書強等運用DEA-Malmquist指數分析法，測算2005-2014年西部地區農產品流通效率，并通過面板數據模型估計了各因素對效率的影響。王仁祥等基于DEA法對我國農產品流通效率進行全面、系統地評價，研究表明我國農產品流通效率雖大體呈穩定增長態勢，卻整體水平偏低。學者們對于長江經濟帶農產品的研究主要也集中在農產品流通效率的測算。

在《國民經濟行業分類》(G B/T4754-2017)國家標準第1號修改單中指出批發業中的農、林、牧、漁產品批發指“未經過加工的農作物、林產品及牲畜、畜產品、魚苗的批發和進出口活動，但不包括蔬菜、水果、肉、禽、蛋、奶及水產品的批發和進出口活動，包括以批發為目的的農副產品收購活動。孫劍在分析1998-2009年農產品流通效率時指出廣義農產品包括農作物、水產品、林產品，狹義的農產品僅指農作物和畜產品，其依據狹義農產品概念，選取食品、飲料及煙草制品的數據來測算農產品流通效率。而《國民經濟行業分類》G B/T4754-2017/2019年修改版)國家標準第1號修改單中“食品、飲料及煙草制品批發是指經過加工和制造的食品、飲料及煙草制品的批發和進出口活動，以及蔬菜、水果、肉、禽、蛋、奶及水產品的批發和進出口活動。”可見，農、林、牧、漁產品批發業和食品、飲料及煙草制品批發業屬于批發業中兩個并列的類別。本文中的農產品指農、林、牧、漁產品。

以已有研究為參考，從初級農產品批發業投入產出價值指標入手，測算長江經濟帶初級農產品批發業技術效率。

二、材料與方法

(一)數據來源

本文選取了2011-2020年長江經濟帶11個省/直轄市初級農產品批發行業數據，數據來源于2011-2020年《中國貿易外經統計年鑒》中限額以上企業數據。以長江經濟帶11個省/直轄市作為決策單元，采用DEA-BCC模型，基于軟件DEA P2.1計算長江經濟帶初級農產品批發業技術效率。

(二)模型與變量說明

1.理論模型

運用數據包絡分析法(DEA)分析法計算技術效率包括固定規模報酬和變動規模報酬兩種前提，分別采用CC R模型和BCC模型。本研究中初級農產品批發業不斷發展，可能處于規模報酬遞增、固定或遞減階段，同時，農產品批發業的投入要素組合也比產出水平容易把控，故依據理論模型選擇DEA-BCC-I模型，公式如下：

決策單元，X，Y分別是投入產出變量。

2.變量說明

采用DEA測算農產品流通效率的投入指標差異較大。王曉東與王詩桪將商品流通劃分為批發和零售兩個階段，選取年平均庫存、銷售費用、管理費用、財務費用為投入變量，商品銷售額為產出變量，測算商品流通效率。謝莉娟等測算了工業、批發業和零售業中的國有企業技術效率，以固定資產凈值和從業人員數作為投入指標，以主營業務收入和資產負債率作為產出指標。陳華以批發業主營業務收入為產出變量，以批發業的年末從業人數和批發業固定資產總值為投入變量。祝耀與劉慶林通過權衡指標間的相關性以及研究對象的經營效率，確定年末從業人數、資產合計、管理費用、營業費用作為投入指標，以主營業務收入、主營業務利潤作為產出指標。

對于農產品批發技術效率的相關測算，苑甜甜等選取總攤位數、占地面積為投入變量，年交易額為產出變量研究河北省農產品批發市場效率及其影響因素。祝麗云等將億元以上商品交易市場總攤位數、億元以上商品交易市場營業面積設置為投入變量，億元以上商品交易市場成交額設置為產出變量，從農業供給側改革視角出發評價中國農產品批發市場效率。戚冬梅等選取限額以上農產品批發企業資產總額、限額以上農產品批發企業從業人員、限額以上農產品批發企業主營成本作為投入變量，限額以上農產品批發企業銷售額、限額以上農產品批發企業營業利潤作為產出變量，分析安徽省農產品批發市場流通效率。

借鑒學者們的研究成果，勞動力投入選取應付職工薪酬，由于管理費用中包括企業行政人員的工資，而年末從業人數包括企業中的行政人員。如選用年末從業人數作為投入指標則與管理費用中所包含的企業行政人員產生重疊。在資本投入要素方面，由于資產總計包括流動資產、長期投資、固定資產、無形及遞延資產、其他長期資產等，除流動資產合固定資產外其他資產與投入要素關系較小，故選取流動資產和固定資產合計作為投入指標。同時，行業運行費用不可忽略，將銷售費用、管理費用、財務費用之和也納入投入變量。即投入為應付職工薪酬、資產合計、費用合計。選取商品銷售額作為產出指標。

表1 農產品批發業投入產出指標

三、結果與分析

綜合技術效率(T E)表示農產品批發業以當前技術水平投入相應的資源，投入與產出比達到最大。純技術效率(P T E)是由企業管理和技術等因素影響的生產效率，是在不考慮規模效應的影響前提下，投入生產要素的利用率是否充分。其值的高低，反映了投入生產要素的利用情況。規模效率(SE)就是由于規模變化所引起的決策單元效率的變化，但是增加的投入與產出的變化并非等比例增加。

一個地區上述三種效率越接近于1，則越有效，如果小于1，那么意味著當地在一定的技術水平之下沒有實現投入與產出的最優比例。

(一)綜合技術效率分析

表2 長江經濟帶綜合技術效率、純技術效率、規模技術效率

從表2中可以發現，2010-2019年期間，2014、2015、2016、2019年上海、2018年江蘇、2010、2016、2018年重慶、2010、2011年貴州、2010、2012、2013、2014年云南五個省份綜合效率值都達到了1，說明在這幾個年份中五個省份的技術效率處于有效的狀態，資源得到了最優配置，上海也是長江經濟帶中綜合技術效率最好的直轄市。在這10年間，長江經濟帶的綜合技術效率均值在0.4-0.8之間。在長江經濟帶的11個省市中十年間的綜合技術效率均值都低于0.8，最高的為上海和重慶0.795，最低的為江西0.387，說明在整個長江經濟帶地區之間的效率水平差距較大。

(二)純技術效率分析

由表2可知2010年至2019年期間，長江經濟帶純技術效率最高的是2018年達到0.808，最低為2017年的0.314，表明在這一年間，不考慮規模大小的影響下，長江經濟帶整體的技術、管理有所提高。而這十年間，長江經濟帶中各省份的純技術效率值也未曾達到有效技術1。其中，江蘇、上海、重慶、純技術效率均值為各省份的前三名，分別為0.882、0.878、0.854，十年均值也未達到1。云南在2010-2014年間，連續5年純技術效率為1，表明該省份5年內為有效技術，其投入生產要素得到充分利用；而2015-2019年其純技術效率下滑明顯，因此拉低了十年內平均水平。

(三)規模效率分析

2010-2019年十年間長江經濟帶各省市的效率均值差距并不大，但效率值均小于1，平均都未達到規模有效狀態。不過上海、湖南、重慶、貴州、云南規模效率值都曾達到過1，證明在個別年份，該地的投入產出比配置合理。上海、江西、湖南、重慶、四川、云南6省市10年規模效率的均值接近最佳利用狀態。規模效率平均水平最低的地區是貴州省，比平均規模效率值最高的云南省的效率值低0.274。

四、研究結論與啟示

采用DEA-BCC模型測算長江經濟帶初級農產品批發業在2010-2019年間的綜合技術效率、純技術效率和規模效率。研究結果表明三種效率值整體偏低，且各省份間差異較大。針對以上研究結論，本文提出如下政策啟示：一是以提高純技術效率為重點，提高資源利用率。農產品批發投入主要集中在物質資源和人力資源兩方面。長江經濟帶初級農產品批發業應借助于長三角一體化這一契機，充分利用交通基礎設施、根據崗位需要合理安排人員及有效的績效考評。二是優化初級農產品流通企業規模。行業由企業構成，一般理論支持企業適度規模可促進流通效率的提高，這需要將批零企業的數量、企業規模、企業的運行有機結合。故應合理規劃農產品流通企業數量，優化企業組織、信息、人力資源、營銷管理，注重管理技術應用。

[注釋]

①根據《中國貿易外經統計年鑒》(2020)數據結果計算排序。