吳盛漢++張潔梅

基金項目：福建省教育廳A類“龍巖市工程機械產業(yè)發(fā)展研究”（JA12307S）

中圖分類號：F713.1 文獻標識碼：A

內容摘要：本文在總結已有研究資料與文獻的基礎上，選擇新的樣本數據，以隨機前沿分析方法（SFA法）為研究工具，從兩個角度實證研究了我國的農產品流通效率：流通量與流通產值。與此同時，文章還分析了影響農產品流通效率的關鍵要素，并以此為依據給出了提高我國農產品流通效率的政策建議。

關鍵詞：SFA 農產品 流通量 流通產值 流通效率

相關文獻綜述

李春海（2005）指出，導致我國農產品流通效率較低的主要原因包括信息不對稱、渠道結構不穩(wěn)定以及成本較高等，為創(chuàng)新農產品流通模式指明方向；孔德樹（2008）基于DEA法構建評價指標體系，并測算農產品流通效率；余鵬（2009）選取三類指標評價我國農產品流通效率，并指出周轉率、效益性與規(guī)模性指標對其影響顯著；趙大偉（2013）以黑龍江省為研究對象，對該省農產品流通效率進行實證分析，結果發(fā)現市場體系、流通渠道以及流通計劃是限制農產品流通效率提高的三大主因；呂丹（2013）構建農產品流通效率評價指標體系，并對影響流通效率因子的重要性進行排序。不難發(fā)現，農產品流通效率問題已經得到了學術界一定的關注，但很少有學者對影響農產品流通的因素進行系統(tǒng)分析?；诖?，本文以已有理論與研究成果為基礎，實證研究了影響我國農產品流通效率的關鍵要素，以期為相關領域的研究提供一些新思路。

我國農產品流通效率的衡量與基本屬性

（一）隨機前沿法（SFA法）

第一，基礎模型。在初期研究中，SFA法主要用于截面數據，SFA基礎模型為：

Yi=f（x，β）exp（vi）exp（-ui），i=1，2，…，N （1）

上式中，Yi為產出要素，xi為投入要素，β是與投入要素對應的參數，vi為隨機誤差，ui為流通無效率項（ui>=0）。ui、vi、xi彼此完全獨立。

第二，計算過程。根據式（1），可以用下式計算SFA流通效率：

（2）

在已知Ui分布的條件下，流通效率均值TE=E[exp（-Ui）]，此時無法得到所有Ui與Vi的估計值。本文參考李棟（2013）的研究思路，將流通效率設為TEi=exp[-E（Ui|εi）]，基于指數分布原理推導求解E（Ui|εi），以此估算每個樣本點的流通效率。

（二）數據樣本選取

本文旨在通過SFA法，以農產品流通量與流通產值為主要變量，估計出以下兩個效率指標：流通非效率U和流通效率TE。研究所用的數據樣本取自《中國統(tǒng)計年鑒》、互聯網信息中心以及《國家發(fā)展報告》，在研究過程中對部分數據進行必要的處理。流通量方面，選取2007-2016年我國25個省份的統(tǒng)計數據；流通產值方面，選取2009-2016年我國25個省份的統(tǒng)計數據。

現階段，學術界尚未就影響農產品流通效率的投入與產出指標達成一致?；诳虏?道格拉斯生產函數的理念，產出取決于資本、技術以及投入的勞動力，本文結合課題研究的實際需要以及數據的可得性，認為可以將資本與投入的勞動力定義為影響流通效率的投入要素，將流通量與流通產值定義為影響流通效率的產出要素，并運用SFA法依次對其進行分析。投入與產出要素指標如表1所示。

（三）模型構建

本文建立的模型為：

（3）

Ln（Y1）為Y1的對數，其中Y1為農產品流通量，i代表省份，t代表第t個年度，t=2007，2008，...，2016。Ln（x1），....，Ln（x3）為x1，....，x3的對數。Dj為第j個年度的調整項，j=2008，2009，...，2016。

式（3）中，εit為復合誤差：

εit=vit-uit （4）

以此類推，農產品流通產值的效率估算模型為：

（5）

Ln（Y2）是Y2的對數，其中Y2為農產品流通產值，其它變量同式（3）。

式（4）中的vit為隨機擾動項，uit為流通無效率項（以下簡記為U），U值越大，意味著效率越低；與之相反，TE值越大，意味著效率越高。

如前所述，本文選取截面數據來估算流通非效率U。估算過程由兩個步驟構成：第一步，通過式（3）與式（5）估計U值，之后橫向對比各省份U值存在的差異；第二步，以U值為被解釋變量，確定影響其變化的外生因素。需要注意的是，上述兩個步驟不分先后，需同時進行。

我國農產品流通效率分析

將數據樣本代入式（3）與式（5）后，可以得到表2中的數據。結合表2以及圖1、2不難發(fā)現：

首先，農產品流通量方面。樣本選取的年度區(qū)間內，U始終呈現出較快下滑趨勢。具體來講，2007年的U值為0.5340，2010年已經降至0.2444，2016年更是降至0.0027，與之對應的TE則呈現出快速升高的趨勢。具體來講，2007年的TE值為0.5850，意味著這一年全國農產品流通量流通效率僅為59%，距離最優(yōu)流通量尚有41%的缺口，效率損失比例很高；2010年的TE值上升至78%，2012年的TE值升至87%，2013年高達91%，2016年的TE值接近99%，代表農產品流通業(yè)與最優(yōu)流通水平的差距已經非常小，流通效率損失可以忽略不計。由圖1可見，2015年后TE曲線是條趨近于1的直線。其次，農產品流通產值方面。樣本選取的年度區(qū)間內，U始終在以較快速度下滑，TE則呈現較快升高的趨勢。具體來講，2009年的U值為0.6633，到2010年時降至0.3814，2016年更是降至0.0391。與之相對應的，2009年的TE值為0.5067，意味著這一年全國農產品產值流通效率僅為51%，距離最優(yōu)流通產值尚有49%的缺口，2013年的TE值接近70%，2016年的TE值高達95%，意味著尚有5%的流通產值未能進行有效流通。最后，流通量流通效率較之流通產值流通效率更高，代表交通運輸、庫存以及人力投入等因素對農產品流通效率的影響越來越小。不過，這些效率在轉變?yōu)樨泿艃r值時，不可避免的損失了一些產值流通效率。endprint

我國農產品流通效率決定因素分析

（一）農產品流通效率的決定因素分析

結合現有研究成果以及筆者的理解，本文將農產品流通效率的決定因素細化為以下四類：基礎設施、組織化程度、信息化程度和城鎮(zhèn)居民收入。鑒于文章篇幅限制，下面僅以基礎設施為例進行分析。

對于農產品流通效率而言，基礎設施是一個不可或缺的重要決定因素。無論是農民自己將農產品拿到市場上出售，還是將農產品賣給收購商，都需要進行一定距離的運輸，自然也就會受到道路的影響。通暢的道路能夠提高農民與外界的農產品交換質量與效率，這無疑有助于提高農產品流通效率。本文選取公路里程這個基礎設施指標來衡量道路因素，將抽象的道路因素量化為可測量的公路里程。將公路里程指標記為z1，公路里程越長，農產品流通效率也越高。將z1分為連續(xù)的5組，分組計算其農產品流通效率。由圖3可見，z1越大，流通量與流通產值的效率也越大。

（二）計量過程

構建模型：

uit=β0+β1*z1it+β2*z2it+β3*z3it+β4*z4it+β5*year+θit （6）

該模型中，z1=公路里程，代表基礎設施水平；z2=流通業(yè)企業(yè)單位占比，代表組織化程度；z3=服務業(yè)中信息化相關崗位就業(yè)人數占比，代表信息化管理水平；z4=城鎮(zhèn)居民人均收入，反映農產品市場購買力；year代表年份區(qū)段，其中2007-2010年的year值=0；2016年的year值=2，其它年份的year值=1。上述變量統(tǒng)計結果如表3所示。

模型估計。表4是對農產品流通量的SFA估計，其中Wald chi2=179.1，P=0，表明模型具體良好的整體顯著性，自變量與因變量設置合理，由表4中的數據可見：

第一，非效率估計（表中第1行數據）。其中Lnx1、Lnx2與Lnx3的系數均為正值，意味著農產品流通量會隨著投入增加而增加，代表模型自變量與因變量設置合理。舉例來講，Lnx1變量的系數為0.129，代表每增加1%的資本投入，流通量會隨之增加0.129%。

第二，z1與流通非效率U之間存在負相關關系（表中第4列第1行數據）。因為z1的系數為負值，代表在其它條件恒定的前提下，某個區(qū)域的公路里程數越長，農產品流通非效率越低。

第三，z2與流通非效率U之間存在負相關關系（表中第4列第2行數據）。z2變量的系數為-0.014，同時滿足在10%的統(tǒng)計水平上顯著，意味著在其它條件保持恒定的前提下，某個地區(qū)的流通業(yè)企業(yè)單位占比升高1單位，農產品流通業(yè)的U值會降低0.014個單位。換言之，地區(qū)批發(fā)零售業(yè)、物流行業(yè)、倉儲業(yè)的發(fā)展會對農產品流通效率產生積極影響。

第四，z3與流通非效率U之間存在負相關關系（表中第4列第3行數據）。z3變量的系數為-0.114，同時滿足在1%的統(tǒng)計水平上顯著，意味著在其它條件保持恒定的前提下，某個地區(qū)服務業(yè)中信息化相關崗位就業(yè)人數占比越高，農產品流通業(yè)的U值越低。換言之，信息化程度提高能夠在一定程度上促進農產品流通效率的提高，隨著互聯網與軟件開發(fā)技術不斷進步，我國農產品流通效率勢必會越來越高。

第五，z4與流通非效率U之間存在負相關關系（表中第4列第4行數據）。意味著在其它條件恒定的前提下，某個地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均收入越高，農產品流通效率也越高。實際上，城鎮(zhèn)居民是最主要的農產品消費群體，其收入增加不但會增強對農產品的購買力，對農產品的需求也將更加多元化，這無疑會提高市場對農產品流通業(yè)的要求，從而推動其向更加高效的方向發(fā)展。

第六，U值隨著時間推進而越來越小，存在顯著的流通變遷規(guī)律（表中第4列第5行數據）。year的系數為-0.139，同時滿足在5%的統(tǒng)計水平上顯著，意味著在其它條件恒定的前提下，隨著時間推進農產品流通業(yè)非效率呈現出明顯下滑趨勢，代表農產品流通效率隨著時間推進而提高了。

同樣的，本文還估算了農產品流通產值的U值。結果表明，除了z3的顯著性達不到統(tǒng)計學要求之外，其它所有變量的系數均為負值，且滿足統(tǒng)計顯著性要求。這意味著在其它條件保持恒定的前提下，以流通產值為決定因素的農產品流通效率同樣會隨著流通企業(yè)單位占比、城鎮(zhèn)居民人均收入以及流通業(yè)基礎設施水平提高而顯著改善。由此可見，從農產品流通量與農產品流通產值兩個角度進行的估算所得結果具有很高的一致性，這也間接證明了本文模型設置科學合理，估算結果具有良好的可靠性與穩(wěn)定性。

參考文獻：

1.王仁祥，孔德樹.中國農產品流通效率評價模型構建及其應用[J].遼寧大學學報（哲學社會科學版），2016（4）

2.孫金秀.現代流通業(yè)效率指標體系的構建與評價—基于中國30個省際數據的比較分析[J].商業(yè)經濟與管理，2015（6）

3.陳金波，戴化勇.農產品流通效率的評價、影響因素及對策研究[J].湖北農業(yè)科學，2015（6）

4.郭艷，王家旭，仲深.我國農產品流通效率評價及影響因素分析—基于2000-2015年省際面板數據[J].商業(yè)時代，2014（7）endprint