聶岸超，孟利清

（西南林業(yè)大學，云南 昆明 650051）

引言

近年來，“互聯(lián)網+”思潮推廣開來，使得資訊流通更加快速，農產品的運銷雖受時空限制，不如其它工商業(yè)產品利用電商迅速，但物流行業(yè)已推動農產品在運銷上的大革新，目前農產品的運銷以臨近市場土地銷售，發(fā)展生鮮處理場或農產物流中心為主，大多以采購、收購或契約方式集貨，經分級包裝后，銷售至各個單位。然而在農產品運銷過程中，如何在農產物流過程中，以最迅速的時程處理好農產品，進而提高在交通網絡中運輸時效性，農產品物流組織與物流基礎設施就顯得尤為重要。目前，江蘇省基本構建起較為完整的農產品物流組織體系和遍布城鄉(xiāng)的經營服務網絡，培育了一批產供銷一體、線上線下融合發(fā)展的農產品物流主體，在推動農產品出村進城、搞活農產品流通、幫助農民增收致富、擴大城鄉(xiāng)消費等方面發(fā)揮了重要作用，促進農產品物流是發(fā)展現(xiàn)代農業(yè)、促進農民增收的重要抓手[1]。

1 江蘇省農產品物流效率實證研究

1.1 方法選擇

為評估江蘇省農產品物流現(xiàn)狀、效率以及分析各城市資源配置調整方向，采用極具客觀性的DEA（數(shù)據(jù)包絡模型）分析法。除了效率值比較和衍生的相關討論外，還進行規(guī)模報酬分析，最后是農產品物流松弛變量分析。

為搶抓國家加快現(xiàn)代農業(yè)設施建設重大機遇[1]，評估各城市如何減少投入是一個重大課題，本研究是以可能的最小成本為目的，BCC(Charnes,Cooper and Rhodes)是將原來的技術效率分成純技術效率和規(guī)模效率兩部分，對于物流效率的研究更加細致和直 觀[2]。以BCC（Bankers, Charnes and Cooper）投入導向計算各所有決策單位（Decision Making Unit, DMU）的相對效率。

1.2 指標選取

擬對2019年江蘇省13個市農產品物流進行效率研究，將較為傳統(tǒng)的指標與能體現(xiàn)農產品運輸?shù)膭?chuàng)新性指標相結合，根據(jù)經驗法則所選取的決策單元個數(shù)最好為I/0變量總和的兩倍以上，DEA所分析的效率值才有足夠的鑒別力。由于農產品的時效性與銷售地點的靈活性，農產品運輸主要由公路貨運承擔，因此，架構了高速公路里程變量與貨運汽車數(shù)量變量。物流特別是農產品運輸過程中，由于農產品的包裝沒有統(tǒng)一標準，裝卸搬運與包裝過程中機械化程度不高，暫屬勞動密集型產業(yè)，所以選取農產品物流從業(yè)人員這個變量。農產品貨運量反映區(qū)域物流的活躍程度，代表了農產品區(qū)域物流的運行狀態(tài)[3]。并考量資料客觀性、可及性與代表性等因素，選擇最直接且最具代表性的農產品貨運量作為產出變量?；谏鲜龇治鲞x取指標：投入指標為載貨汽車擁有輛，高速公路里程，農產品物流從業(yè)人數(shù)；確認的產出變量為農產品貨運量。

1.3 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要整理于2020年《江蘇省統(tǒng)計年鑒》以及其他13市統(tǒng)計年鑒與《中國統(tǒng)計年鑒》。其中農產品物流從業(yè)人數(shù)由于在各大統(tǒng)計年鑒中沒有相應統(tǒng)計，以農村中交通運輸、倉儲和郵政業(yè)從業(yè)人數(shù)替代[4]，見表1～表3。農產品貨運量各市年鑒亦沒有準確數(shù)據(jù)，以各市公路貨運量替代。

表1 江蘇省13市農產品物流投入、產出指標

表3 江蘇地區(qū)農產品運輸投入產出與變量松弛變量

2 研究結果實證分析

2.1 基本效率分析

DEA模式所評估出的效率值為決策單位間之相對效率值，而非絕對效率值，其越接近1，即代表其相對效率越佳。透過假設為固定規(guī)模報酬的CCR模式可求得決策單元的技術效率。利用假設為變動規(guī)模報酬的BCC模式，則可求得各決策單元的純技術效率。由于技術效率為純粹技術效率與規(guī)模效率之乘積，因此，將所求得的技術效率值除以純粹技術效率，即可獲得規(guī)模效率值的資料。

為確保研究的合理性，以dep2.1版軟件進行CCR、BCC、規(guī)模報酬等模式評估各決策單位于2019年的相對效率。分析CCR 模型的整體技術效率值，若該組的綜合效率值為1，則該城市是相對有效率的，反之則屬于相對無效率。純技術效率值是用來表示各決策單元是否能有效的運用投入項變數(shù)以達到產出最佳化，在不考慮資源大小情況下的作業(yè)效率數(shù)值愈大愈好，而由于造成整體技術無效率的原因可來自于純粹技術無效率或是規(guī)模無效率，所以需對純技術效率和規(guī)模效率進行分析。

從表2可知，江蘇13個市，綜合效率達到1的城市有無錫市、徐州市、鎮(zhèn)江市。拿到最佳純技術效率的有5個城市。純技術效率平均值是0.824。此外在規(guī)模效率值方面，第一階段獲利能力中規(guī)模效率達到1的共有4個城市，規(guī)模效率平均值為0.932。蘇州市的規(guī)模效率顯著低于平均值，但大體而言，其純技術效率值仍與技術效率評分有一定的差距。因此，可以了解造成整體技術效率下降的原因，主要是由于規(guī)模效率的不足，致使其整體技術效率不佳。規(guī)模效率不佳的原因，可解釋為蘇州市農產品物流營運規(guī)模的適當性低于其他城市；揚州市的規(guī)模效率也顯著低于平均值，但與蘇州市不同的是揚州市的純技術效率與綜合效率顯著低于1。因此，揚州市的綜合效率不佳以致影響規(guī)模效率結果，使其顯著低于平均值。究其原因，揚州市此前被拆分為揚州市與泰州市，對揚州市的公路網絡合理性造成了一定的影響。揚州市瀕臨長江與京杭大運河，水網密集，在高速公路設置方面必然有所影響?；窗彩信c南通市的技術效率值＜0.6，考慮地理問題，淮安市與南通市地理位置較差，處于江蘇地區(qū)的邊角，長期交通不發(fā)達，公路網設置極其不合理，致使這兩個城市技術效率值與綜合效率值低。

表2 江蘇省13市農產品物流效率

規(guī)模報酬遞減的城市共有4個，分別為南京市、蘇州市、南通市與鹽城市。這些城市農產品物流的投入資源過剩，應考慮減少投入以達最有效率之規(guī)模；規(guī)模報酬遞增的城市共有5個，分別位為常州市、淮安市、揚州市、泰州市與宿遷市，其農產品物流規(guī)模還有擴充之空間，所以可考慮擴大經營規(guī)模以達最有效率之規(guī)模；規(guī)模報酬不變的城市共有4個，分別為無錫市、徐州市、鎮(zhèn)江市、連云港市，這四個城市處于最適生產規(guī)模階段。

2.2 江蘇地區(qū)農產品物流松弛變量分析

考慮了DEA模型的有關實證分析，輸入指標的松弛變量不為零，表明所對應的決策單元中的投入要素沒有最大限度的表現(xiàn)出理論上的程度。產出變量的松弛變量不是零的情況下，可以得出與之相關的DMU單元在現(xiàn)如今的投入水平下，產出的缺額[3]。

由表3可知，農產品從業(yè)人數(shù)冗余的城市有8個城市，分別為常州市，南通市，連云港市，淮安市，鹽城市，揚州市，泰州市與宿遷市。在13個市占大半，其中有5個城市冗余情況超過平均值1.262，分別為南通市，鹽城市，揚州市，泰州市與宿遷市；高速公路里程冗余的城市有4個城市，分別為南通市，鹽城市，泰州市與淮安市。鹽城市，泰州市，淮安市，南通冗余情況高于平均值，其中泰州市與鹽城市極大的超出平均值；載貨汽車擁有量冗余的城市僅有2個，分別為揚州市與常州市。產出方面，農產品貨運量不足的城市僅有3個，分別為淮安市，揚州市，泰州市。

3 結語

江蘇地區(qū)13個市里有8個市存在大量的從業(yè)者冗余，在這8個城市中卻有3個城市仍舊存在農產品運輸量不足，分別為淮安市、揚州市與泰州市。雖說農產品運輸產業(yè)是屬于勞動密集及規(guī)模經濟的產業(yè)，但也表明未能有效發(fā)揮投入資源，事倍功半，形成人、物力等資源浪費?？梢娊K大部分地區(qū)的農產品物流從業(yè)人員的專業(yè)化程度不高，依賴于大量人力來彌補效率的不足。江蘇地區(qū)許多城市的高速公路與載貨汽車等資源在農產品運輸中存在冗余，缺少了農產品綜合物流中心，必然會降低農產品物流效率。

當今農村電商蓬勃發(fā)展的情況下，農產品物流能否滿足現(xiàn)今電商條件下的農產品需求，需要端視物流績效的高低。應以最少投入，而獲得最大的產值。如何增強投入效能的發(fā)揮，也同樣成為江蘇省農產品物流產業(yè)亟待解決的重大挑戰(zhàn)。