區域差異視角下農產品流通基礎設施供給效率及影響因素分析

劉萱芝 陳柯潞

摘 要：農產品流通產業想要高效發展，農產品流通基礎設施的發展水平是其中的重中之重，如何進一步完善農產品流通基礎設施體系、提高農產品流通基礎設施的供給效率成為“三農”工作中亟待解決的問題。本文以農產品流通基礎設施的供給效率為分析重點，運用Super-SBM-DEA模型、Malmquist指數和面板模型對我國省級農產品流通基礎設施的供給效率及影響因素展開實證分析。結果表明：（1）農產品流通基礎設施的供給效率并不一定與經濟增長成正比；（2）農產品流通基礎設施供給效率存在著區域差異。此外，人力資本如何引流至農產品流通基礎設施領域也是需要關注的問題。

關鍵詞：農產品流通；基礎設施；供給效率；區域差異

本文索引：劉萱芝，陳柯潞.區域差異視角下農產品流通基礎設施供給效率及影響因素分析[J].中國商論，2023（24）：-022.

中圖分類號：F323 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）12（b）--04

農產品流通產業作為“三農”工作的關鍵環節，是影響農民收入、農業發展、農村振興的基礎性產業。農產品流通產業想要高效運行，農產品流通基礎設施的發展水平就是重中之重。在農業供給側結構性改革和鄉村振興的戰略目標下，中央和地方政府的政策、財政等方面的支持下，農產品流通基礎設施的供給狀況得到明顯改善，但仍存在著消費者需求多層次、高標準、高要求與農產品流通基礎設施質量參差不齊，數量區域不平衡的矛盾，不利于農產品流通產業乃至整個農業經濟的發展。如何進一步完善農產品流通基礎設施體系、提高農產品流通基礎設施的供給效率成為“三農”工作中亟待解決的問題。

農產品流通基礎設施具有公共產品的特質，從現有研究文獻來看，國內外學者主要從需求和供給兩個角度切入分析。（1）需求視角，即以公共產品的需求為導向，以公共產品使用者的滿意度為評價結果，認為農產品流通基礎設施這類公共產品供給的最終歸宿是農產品流通基礎設施使用者，故應從需求端評估供給效率。需求端視角主要以調查問卷獲取的微觀數據進行測度評估，由于微觀主體廣泛且異質性明顯，微觀數據的測度評估在時間上具有一定的局限性，評估結果存在一定的有偏性。滿意度指標是基于主觀感覺的結果，因此被調查者所處的城市經濟發展水平、文化發展水平、地理位置和環境、政府管理能力等因素都會影響其主觀判斷，從而造成評估結果的偏差。（2）供給視角，即以公共產品的供給為導向，從供給端評估其供給效率。農產品流通基礎設施作為具有公共產品特質的物品，政府在供給鏈中有不可忽視的作用。因此，從供給端測算、評估農產品流通基礎設施的供給效率，找到提高供給效率的影響因素和合理配置公共產品資源的模式，對提高我國農產品流通基礎設施的供給績效有著重要的現實意義。供給端視角的研究大多采用DEA方法，不同學者根據不同研究對象運用不同的DEA方法，本文采用SBM超效率模型和Malmquist生產效率指數模型測算我國農產品流通基礎設施的供給效率。

1 我國農產品流通基礎設施供給效率測算

1.1 變量選取和數據來源

本文選擇各省市區農產品流通基礎設施投資額、農產品交易市場面積、農產品流通產業勞動力作為測算農產品流通基礎設施供給效率的投入變量。各省市區農產品流通基礎設施的資本存量、農產品交易市場的成交額、農產品流通產業GDP作為測算農產品流通基礎設施供給效率的產出變量。其中，農產品流通基礎設施的投資額、農產品流通基礎設施資本存量通過計算整理得到。農產品交易市場面積、農產品交易市場成交額來自《中國商品交易市場統計年鑒》；農產品流通產業勞動力、農產品流通產業生產總值來自《中國統計年鑒》《中國農業統計年鑒》。鑒于數據的可得性，計算農產品流通基礎設施的投資額、農產品流通基礎設施資本存量所需的固定資產投資價格指數在2019年以后不再編制，故本文數據時間的選取為2003—2019年，研究對象是中國大陸除了西藏外的30個省份。

1.2 靜態分析：Super-SBM-DEA模型

本文運用Super-SBM模型的DEA分析方法，選取2003—2019年我國30個?。ㄊ?自治區），即30個決策單元的投入產出變量數據，利用DEA Solver Pro軟件對2003—2019年我國各省農產品流通基礎設施的供給效率進行測算。

（1）我國農產品流通基礎設施供給效率測算結果分析。由測算結果可知，2003—2019年我國省級農產品流通基礎設施供給效率均值為1.206，其中東部地區均值最高（1.706），西部地區均值次之（1.111），中部地區均值隨后為0.788，東北地區均值最低為0.720。2003—2019年，我國農產品流通基礎設施供給效率在2009年達到一個高位（1.387），隨后迅速回落后進入平緩增長期；2015—2017年又進入快速增長期，2018年明顯回落。期間，受到次貸危機和全球金融危機的影響，2010年農產品流通基礎設施供給效率明顯下降?？傮w來說，我國農產品流通基礎設施的供給效率呈上升趨勢。從時間動態變化角度來看，2003—2008年，我國農產品流通基礎設施供給效率變化較??；2009年后有明顯回落，且波動較為明顯。

此外，我國四大地區農產品流通基礎設施的變化也呈現出不同特征。東部地區農產品流通基礎設施供給效率在2003—2008年波動較小，2009年開始有較明顯的波動。其中，受海南地區農產品流通基礎設施供給效率波動的影響較為明顯。2015—2017年東部地區農產品流通基礎設施供給效率明顯高于其他地區，直到2018年回落至1.089，但仍高于全國均值（1.048）。東北地區農產品流通基礎設施供給效率大部分年份在0.5～0.8小幅波動，沒有明顯的增長趨勢。中部地區農產品流通基礎設施供給效率在2005年為最低值（0.527），其他年份保持較小波動幅度。西部地區農產品流通基礎設施供給效率在2003—2008年均低于1，從2007年開始，供給效率值基本高于1（2010年為0.967），且保持著較為穩定的增長態勢。2009年是一個較為明顯的轉折點，可能原因是受到全球經濟危機的影響，供給效率均出現回落，且東部地區回落幅度最明顯，這也與東部地區外貿依存度較大有關。

（2）我國各省農產品流通基礎設施供給效率測算結果分析。Super-SBM-DEA模型相較傳統DEA模型的最大優勢是能夠對效率結果進行排序，更直觀地掌握各省供給效率變化。

從測算結果來看，北京農產品流通基礎設施供給效率在2004年出現大于1的數值后，一直小于1，直到2011年再次踏入大于1的范圍；天津農產品流通基礎設施供給效率在2004年（1.008）大于1，其他年份均小于0.8；河北農產品流通基礎設施供給效率在2003—2010年均小于0.7，2011—2019年均大于1；山西農產品流通基礎設施供給效率在2009—2013年出現明顯下降，從2008年的1.058下降至0.3～0.5，在2014年和2017年出現兩個高位；內蒙古農產品流通基礎設施供給效率在2018年出現最高位1.071，2015年為1.033、2019年為1.050，其他年份的供給效率均未超過0.6。東三省中，吉林農產品流通基礎設施供給效率在2003年（1.035）、2019年（1.024）略大于1，其他年份處在0.4～0.7；黑龍江與吉林比較相似，僅在2012年（1.030）農產品流通基礎設施供給效率大于1，其余年份均小于1，表現相對較好的遼寧省的農產品流通基礎設施供給效率從2012年開始均超過1。上海、江蘇、浙江、山東、廣東、寧夏農產品流通基礎設施供給效率保持穩定態勢，且均大于1；廣西、安徽產品流通基礎設施供給效率則一直小于1；湖南產品流通基礎設施供給效率一直保持較穩定態勢，且大部分年份小于1，只有2018年（1.006）大于1；新疆農產品流通基礎設施供給效率則大部分年份大于1，只有2003年（0.778）小于1。

1.3 動態分析：基于Malmquist指數

（1）Malmquist指數測算綜合值分析。從測算結果來看，30個省份農產品流通基礎設施供給效率在2003—2019年的Malmquist指數均值為1.036。從整體結果來看，25個省份的指數均大于或等于1，表明我國農產品流通基礎設施供給效率整體基本呈現上升趨勢，平均年增長率為3.6%。結果表明：我國農產品流通基礎設施供給效率整體呈遞增狀態，這與國家供給側改革政策所要求的“增加有效供給”有密切的聯系。此外，從分解結果來看，我國農產品流通基礎設施供給的純技術效率變動指數（1.001）、技術進步指數（1.037）均大于或等于1，且技術進步指數明顯大于綜合技術效率變動指數（0.999）。這表明我國農產品流通基礎設施投入資源利用情況有所改善，且農產品流通基礎設施供給效率提高由技術進步因素帶來，但綜合技術效率變動指數未達到1，仍存在一定的效率提升空間。

從我國各省份農產品流通基礎設施供給效率的具體指數結果來看，海南省農產品流通基礎設施供給的Malmquist指數均值為1.099，增長幅度較大，表明2003—2019年該省農產品流通基礎設施供給的利用率明顯持續提高，即農產品流通基礎設施供給效率有一定程度的提高，呈現出有效發展的情形。遼寧、貴州、福建的Malmquist指數均值分別為1.068、1.068、1.067，表明農產品流通基礎設施供給效率總體向好發展。另外，天津（0.999）、河北（0.991）、山西（0.99）、黑龍江（0.997）、浙江（0.997）、山東（0.984）、河南（0.999）、廣西（0.999）、海南（0.983）、四川（0.987）、甘肅（0.977）、青海（0.99）、寧夏（0.994）這些省份的年均農產品流通基礎設施供給的綜合技術效率未達到1，存在一定的提升空間；其農產品流通基礎設施供給的技術進步指數明顯超過其綜合技術效率變動指標值，表明技術進步因素是以上省份農產品流通基礎設施供給效率提高的重要路徑。30個省份中，規模效率指數較低的省份為河北、山東和海南，其指標值分別為0.989、0.984和0.983，意味著這些省份的農產品流通基礎設施供給效率下降的主要原因是規模效率的相對落后。

（2）Malmquist指數跨期變化分析。從結果來看，2003—2019年我國各省農產品流通基礎設施供給的純技術效率變動指數和技術進步指數變動均值均大于1，且技術進步指數平均值超過綜合技術效率變動的平均值，表明僅依靠傳統的、擴大農產品流通基礎設施供給規模的方式難以有效維持我國農產品流通基礎設施供給的高質量發展，技術層面的相對提高成為提升農產品流通基礎設施供給效率的重要驅動因素。2003—2019年，我國農產品流通基礎設施供給效率的Malmquist指數變化出現了大于1和小于1的情況，說明Malmquist指數出現了幾次波動。2005—2006年、2008—2009年、2011—2012年、2012—2013年、2017—2018年的Malmquist指數均小于1，其他年份的Malmquist指數均大于1。2013—2014年的農產品流通基礎設施供給的技術進步指數小于1，表明農產品流通基礎設施供給的技術相對落后阻礙了Malmquist指數的提高。其他年度Malmquist指數提高的主要原因是農產品流通基礎設施供給的技術相對進步，即技術進步使增長率得到提高、農產品流通基礎設施供給的生產前沿面向外移動。

2 農產品流通基礎設施供給效率的影響因素分析

2.1 影響因素和變量選取

本文借鑒已有學者的研究，選取以下變量分析農產品流通基礎設施供給效率的影響因素：（1）經濟發展水平，本文選擇人均GDP作為該變量指標（pgdp）。（2）受教育水平。本文選擇人力資本數量作為解釋變量，設定為hc。（3）財政支農水平。本文選擇地方財政支農支出占總財政支出的比重衡量財政分權對農產品流通基礎設施供給效率的影響（fiscal）。（4）外貿依存度。本文選擇外貿依存度衡量國際市場的開放程度對農產品流通基礎設施供給效率的影響因素（trade）。（5）信息化水平。信息技術的進步能推動農產品流通基礎設施供給效率的提高，本文選擇信息化指數衡量信息技術對農產品流通基礎設施供給效率的影響程度（t）。

以上數據來源于《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國商品交易市場統計年鑒》，時間跨度為2003—2019年全國30個省（市/自治區）的相關數據。為了消除模型的內生性，將所有解釋變量取對數，即模型如下：

SEit=αit+β1lnpgdpit+β2lnhcit+β3lnfiscalit+β4lntradeit+β5lntit+εit

（1）

基于數據的可得性，本文將研究對象設定為除了中國香港、中國澳門、中國臺灣和西藏之外的30個省、自治區和直轄市的省際面板數據，所用數據來自2003—2019年《中國統計年鑒》《中國信息年鑒》、國研網數據庫等。為了降低回歸模型的異方差性等問題，回歸分析模型中所有解釋變量都取對數，相應的回歸系數則為半彈性系數。

2.2 實證分析

基于上文分析，本文運用軟件STATA16對面板數據先后進行OLS、固定效應和隨機效應回歸分析，所得結果如表1所示，通過H檢驗，故選擇固定效應模型進行分析。從表1結果來看，OLS、固定效應和隨機效應模型結果總體保持較好的穩定性，各解釋變量系數正負號保持一致，只在系數大小和顯著性方面存在差異。

具體來看，第一，人均GDP對農產品流通基礎設施供給效率有負向影響，這與我國基于理論預測的影響符號恰好相反。對此的解釋可能是人均GDP高的省份或地區，產業結構更偏向第二產業和第三產業，對第一產業特別是農業不夠重視，說明地方經濟水平的發展速度快，不一定能提高農產品流通基礎設施的供給效率。第二，財政支出占比的回歸系數為正，驗證了財政支農中用于農產品流通基礎設施建設的資金越多，越有利于提高農產品流通基礎設施的供給效率。經濟發達的地區，財政實力雄厚，更有財力投向農產品流通基礎設施領域，從而促進農產品流通基礎設施供給效率的提高。第三，人力資本變量的回歸系數顯著為負，這與理論預測符號相反，可能的解釋是高學歷人才進入農產品流通基礎設施領域占比不高，且需求表達反饋機制不夠完善，難以倒逼農產品流通基礎設施效率提高、質量提高。第四，對外開放程度變量的回歸系數顯著為正，說明國際市場的開放程度越大，越有利于促進農產品流通基礎設施供給效率的提高，特別是“一帶一路”倡議的實施，給農產品流通基礎設施的建設帶來了新的契機和機遇。第五，信息技術水平變量的回歸系數顯著為正，驗證了信息技術水平的發展有助于農產品流通基礎設施供給效率的提高，且系數較大，說明信息技術這一變量的重要性不可忽視（見表1）。

3 結語

本文以農產品流通基礎設施的供給效率為分析重點，運用Super-SBM-DEA模型和Malmquist指數及面板模型，對我國省級農產品流通基礎設施的供給效率及影響因素展開分析，并得出以下結論和啟示。

（1）農產品流通基礎設施的供給效率并不一定與經濟增長成正比。這表明在著力發展經濟的同時，不能忽視農業基礎設施，特別是農產品流通基礎設施的供給效率提高。

（2）農產品流通基礎設施供給效率存在著區域差異。中央政府和地方政府需因地制宜，具體問題具體分析，根據地方經濟、社會、環境等實際發展情況制定差異化政策。

因此，政府應繼續加大財政支農支出的比例，結合有效的供給模式，保障農產品流通基礎設施的供給效率。同時，注重農產品流通基礎設施的均等化。另外，本文認為應在“一帶一路”倡議、“互聯網+”的大背景下，繼續開拓海外市場、打造數字化農業經濟，并思考如何將人才引入農產品流通基礎設施領域，如何培育該領域所需人才。

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