丁一楠 鄭喜娟 朱白雪

(信陽學(xué)院商學(xué)院，河南 信陽 464000)

引言

河南省農(nóng)業(yè)高速、高產(chǎn)、高質(zhì)量發(fā)展是促使區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要途徑，而近些年來產(chǎn)業(yè)融合是治理河南省“三農(nóng)”問題的重要方法之一，在此背景下，關(guān)于農(nóng)業(yè)和物流業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展研究大量涌現(xiàn)。丁一楠等[1]將河南省農(nóng)業(yè)和物流業(yè)的相關(guān)影響指標(biāo)進(jìn)行逐步分解，計(jì)算二級(jí)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度，證明兩業(yè)之間相互影響、協(xié)調(diào)發(fā)展。褚偉等[2]用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對(duì)湖北省兩業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性進(jìn)行效率評(píng)價(jià)，為實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。河南省是我國農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)大省同時(shí)也是我國農(nóng)產(chǎn)品的出口大省，其主要表現(xiàn)在大數(shù)量及多種類的產(chǎn)品在市場(chǎng)流通，但發(fā)展中也出現(xiàn)諸多問題，如物流基礎(chǔ)差、轉(zhuǎn)運(yùn)效率低、營運(yùn)成本高、產(chǎn)品耗損嚴(yán)重，目前農(nóng)產(chǎn)品物流還沒有發(fā)揮出應(yīng)有優(yōu)勢(shì)水平，反而使農(nóng)產(chǎn)品在市場(chǎng)中喪失了原有競(jìng)爭力。因此，如何解決運(yùn)輸中耗損問題，如何降低運(yùn)營成本，如何提升農(nóng)產(chǎn)品物流效率，對(duì)于推動(dòng)河南農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展具有重要意義。

歸納現(xiàn)有研究成果，關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品物流效率的研究還不是很多，研究視角主要基于研究區(qū)域不同。伍星華[3]以武陵山片區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流為研究對(duì)象，運(yùn)用問卷調(diào)查和實(shí)地訪談法2種研究方法進(jìn)行調(diào)研，分析影響農(nóng)產(chǎn)品物流效率的諸多因素并進(jìn)行總結(jié)。賈圣強(qiáng)[4]研究中部地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流效率時(shí)，結(jié)合超效率-Tobit模型進(jìn)行詳盡的實(shí)證分析，研究表明，我國中部地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品物流規(guī)模報(bào)酬遞減、物流效率下降。陳玲[5]利用改進(jìn)的DEA模型測(cè)算了國內(nèi)31個(gè)省份的農(nóng)產(chǎn)品物流效率，研究發(fā)現(xiàn)，不同省際、不同地區(qū)之間的物流效率差距大，進(jìn)而分析其原因。還有的研究致力在研究方法上達(dá)到創(chuàng)新，利用灰色關(guān)聯(lián)模型、隨機(jī)前沿法等，但上述研究方法不能從動(dòng)態(tài)角度分析農(nóng)產(chǎn)品物流效率的變化。經(jīng)上述研究總結(jié)，本文利用DEA模型從靜態(tài)角度展開分析，并結(jié)合Malmquist指數(shù)從動(dòng)態(tài)角度展開分析，全面研究河南省農(nóng)產(chǎn)品物流效率的變化，并探析與中部其它省份效率差異的原因，為河南省農(nóng)產(chǎn)品物流的長足進(jìn)步和發(fā)展提供針對(duì)性建議。

1 研究方法與理論基礎(chǔ)

1.1 DEA模型

DEA模型(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法)是一種能夠線性規(guī)劃在較多投入和產(chǎn)出指標(biāo)情況下的分析工具，其模型計(jì)算原理主要依靠將目標(biāo)決策單元與其它單元相比較得到計(jì)算結(jié)果，此模型是由美國學(xué)者提出，現(xiàn)應(yīng)用在多個(gè)研究領(lǐng)域。DEA模型排除人為因素的干擾和統(tǒng)一指標(biāo)量綱化的指定，在模型構(gòu)建中不需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行人為主觀賦權(quán)重假設(shè)，使實(shí)證過程更簡便、結(jié)果更客觀。

按照規(guī)模報(bào)酬可變與否，DEA模型分為BCC和CCR模型。其中，BCC模型更加適用于對(duì)規(guī)?？勺兊霓r(nóng)產(chǎn)品物流業(yè)中，BCC模型中，純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)二者之積為綜合技術(shù)效率(TE)，這樣的分解方法更便于分析效率低下的原因，因此在靜態(tài)視角方面，文章將建立BCC模型加以詳細(xì)分析。

1.2 Malmquist指數(shù)

通過上面對(duì)DEA模型的測(cè)算原理可知，DEA-BCC模型得出的結(jié)果是在確定時(shí)間范圍內(nèi)的效率值，即目標(biāo)決策單元的靜態(tài)值。DEA-Malmquist指數(shù)彌補(bǔ)上述模型測(cè)量結(jié)果的不足，測(cè)量決策單元的動(dòng)態(tài)效率值，在計(jì)算Malmquist指數(shù)過程中，可將效率變化進(jìn)行分解，在各個(gè)變化的關(guān)系中進(jìn)行判斷，即Malmquist指數(shù)[6]。1953年，Malmquist提出此方法，1994年，經(jīng)Fare R[7]進(jìn)行改進(jìn)，2007年，Zofio J L[8]再次改進(jìn)。所以承接上述的靜態(tài)視角，本文從動(dòng)態(tài)視角方面利用Malmquist指數(shù)分析農(nóng)產(chǎn)品物流效率的動(dòng)態(tài)變化。

本文將TFPch分解為技術(shù)進(jìn)步(TC)與技術(shù)效率變化指數(shù)(TEC)：

式中，x、y為被評(píng)價(jià)對(duì)象的投入產(chǎn)出值；t為時(shí)間；Dt、Dt+1為時(shí)間期內(nèi)的距離函數(shù)。TFPch>1表明農(nóng)產(chǎn)品物流效率有效，物流效率處于上升狀態(tài)，將TFPch進(jìn)行分解，分解后TC>1時(shí)表明農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)和管理水平處于進(jìn)步與提升狀態(tài)；TEC>1時(shí)，表明物流技術(shù)的應(yīng)用效率水平處于提升。再將TEC分解為規(guī)模效率(SEC)與純技術(shù)效率(PTEC)：

式中，SEC>1時(shí)，表明農(nóng)產(chǎn)品物流投入恰當(dāng)、物流規(guī)模效率提高；PTEC>1時(shí)，表明對(duì)于物流技術(shù)和經(jīng)營管理的利用率高，純技術(shù)效率有效[9]。對(duì)Malmquist指數(shù)的層層分解，緊握影響上一級(jí)指數(shù)變動(dòng)的因素再次分解，逐步全面分析出變動(dòng)情況和趨勢(shì)[10]。

2 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

2.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)

2.1.1 投入指標(biāo)

由于農(nóng)產(chǎn)品物流過程的復(fù)雜性，涉及到生產(chǎn)加工、倉儲(chǔ)運(yùn)輸以及物流相關(guān)投資等諸多方面，指標(biāo)選取涉及范圍多，本文選取的投入指標(biāo)盡可能反映出現(xiàn)代農(nóng)產(chǎn)品物流的資源投入情況，所以選取勞動(dòng)力和固定資本作為投入指標(biāo)。在整理相關(guān)文獻(xiàn)和行業(yè)報(bào)告中發(fā)現(xiàn)，交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)增加值的85%以上是物流業(yè)增加值所占份額，多數(shù)學(xué)者在研究與物流業(yè)相關(guān)領(lǐng)域時(shí)，多使用上述3個(gè)產(chǎn)業(yè)替代物流業(yè)[11]。綜上所述，本文用上述三業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量表示所投入的勞動(dòng)力數(shù)量，每年三業(yè)的固定投資額表示所投入固定資本額。

2.1.2 產(chǎn)出指標(biāo)

本文選取河南省農(nóng)產(chǎn)品物流總額為產(chǎn)出，物流總額因在統(tǒng)計(jì)年鑒中無法直接獲取，間接使用公式計(jì)算得到[12]，公式：

2.2 數(shù)據(jù)來源

2011—2019年河南省面板數(shù)據(jù)為樣本，其余5省面板數(shù)據(jù)為對(duì)照，數(shù)據(jù)存在缺失時(shí)，利用增加率計(jì)算出相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行填補(bǔ)。文章使用的數(shù)據(jù)均來自于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國物流年鑒》和6個(gè)省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

3 結(jié)果與分析

3.1 靜態(tài)結(jié)果分析

軟件：DEAP2.1；模型：DEA-BCC，且建立投入導(dǎo)向。

測(cè)算2011—2019年數(shù)據(jù)，整理結(jié)果，得出2011—2019年河南省農(nóng)產(chǎn)品物流效率測(cè)度值如表1所示。

表1 2011—2019年河南省農(nóng)產(chǎn)品物流效率測(cè)度值

縱向比較來看，2012年、2014年、2018年、2019年河南省農(nóng)產(chǎn)品物流綜合效率值為1，說明這幾年河南農(nóng)產(chǎn)品物流效率處于生產(chǎn)前沿，在這幾年中，河南省擁有的便捷的物流優(yōu)勢(shì)在農(nóng)產(chǎn)品方面進(jìn)行了合理分配，使得在此期間的投入與產(chǎn)出處于最佳。2013和2017年綜合效率值不到1，甚至均小于0.9，說明在這兩年內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品物流效率有明顯的下滑，物流產(chǎn)業(yè)在農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸方面沒有起到良好的分配，投入與產(chǎn)出的效率值并不處于最優(yōu)，進(jìn)而綜合效率無效。

2011年、2012年、2014年、2018年、2019年純技術(shù)效率值為1，說明在此期間河南省農(nóng)產(chǎn)品物流的需要和發(fā)展足以用現(xiàn)有省內(nèi)的物流技術(shù)予以維持和支撐，純技術(shù)效率有效，其余年份純技術(shù)效率小于1，說明需要對(duì)物流技術(shù)投入資源進(jìn)行調(diào)整。2012年、2014年、2017年、2018年、2019年規(guī)模效率值為1，這幾年河南省農(nóng)產(chǎn)品物流的規(guī)模有效，并且規(guī)模報(bào)酬不變。這說明在這幾年內(nèi)很好規(guī)劃了河南省在農(nóng)產(chǎn)品物流的規(guī)模結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了效益最大化，滿足了發(fā)展需要，其余年份規(guī)模效率值均大于0.9且小于1，說明這些年份內(nèi)河南省農(nóng)產(chǎn)品物流的產(chǎn)業(yè)規(guī)模存在輕微不合理，處于弱有效狀態(tài)。

3.2 動(dòng)態(tài)結(jié)果分析

測(cè)算2011—2019年河南農(nóng)產(chǎn)品物流業(yè)Malmquist指數(shù)，整理結(jié)果，如表2所示。從表2可知，河南省9a內(nèi)tfpch值為0.986，年平均降低1.4%，測(cè)算結(jié)果表明，在測(cè)量的時(shí)間段內(nèi)河南省農(nóng)產(chǎn)品物流的全要素生產(chǎn)率并不理想，呈現(xiàn)出下降狀態(tài)。按照2.2理論中將tfpch進(jìn)行分解，得到的effch和techch，二者值分別為1.000和0.986，此測(cè)算結(jié)果說明techch年平均下降1.4%，究其原因主要是農(nóng)業(yè)物流技術(shù)低下、技術(shù)水平?jīng)]有創(chuàng)新導(dǎo)致tfpch未取得較好結(jié)果，對(duì)effch繼續(xù)進(jìn)行分解得到pech為1.000，sech為1.000，說明河南省農(nóng)產(chǎn)品物流規(guī)模和純技術(shù)效率均為有效狀態(tài)。

表2 2011-2019年河南省農(nóng)產(chǎn)品物流Malmquist指數(shù)測(cè)量值

在2011—2012年、2013—2014年、2017—2019年這幾個(gè)時(shí)間段內(nèi)，河南省農(nóng)產(chǎn)品物流Malmquist指數(shù)的分指標(biāo)值均大于或等于1，在該階段內(nèi)河南農(nóng)產(chǎn)品物流產(chǎn)業(yè)的技術(shù)和規(guī)模都達(dá)到有效的上升狀態(tài)，規(guī)模的增加并沒有導(dǎo)致資源分配混亂，全要素生產(chǎn)率水平在提高。其余時(shí)間段內(nèi)的測(cè)量結(jié)果顯示河南省農(nóng)產(chǎn)品物流tfpch<1，全要素生產(chǎn)率水平在下降。根據(jù)tfpch分解情況分析，分時(shí)間段看，2012—2013年、2014—2017年間技術(shù)進(jìn)步變化率<1，結(jié)果說明對(duì)于物流技術(shù)的投入不足而導(dǎo)致技術(shù)退步是主要原因。對(duì)比河南省和其它省份的農(nóng)產(chǎn)品物流效率，由表3可知，綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率變化的走勢(shì)并無二樣，本文認(rèn)為純技術(shù)效率的變化會(huì)引起綜合技術(shù)效率變化，并且是影響其變化的關(guān)鍵原因。

表3 中部6省農(nóng)產(chǎn)品物流Malmquist指數(shù)對(duì)比

由表3可知，2011—2019年中部6省的農(nóng)產(chǎn)品物流業(yè)的年均Malmquist指數(shù)均<1，都呈下降趨勢(shì)，且6省的綜合排名為安徽>河南>山西>湖南>湖北>江西。排在前2位的中部地區(qū)是安徽省和河南省，兩省均是農(nóng)業(yè)根基深厚，中部6省交通縱橫交錯(cuò)，形成良好的農(nóng)產(chǎn)品流通運(yùn)轉(zhuǎn)的便利條件，在如今鄉(xiāng)村振興、中部崛起戰(zhàn)略的支持下，中部省份加快農(nóng)業(yè)發(fā)展步伐，朝著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化方向持續(xù)邁進(jìn)。在發(fā)展過程中發(fā)現(xiàn)，河南省相比較于江西省，江西省effch>1，技術(shù)效率提升1.7%，技術(shù)進(jìn)步下降5.6%，想要提升全要素生產(chǎn)率需要盡量依靠技術(shù)進(jìn)步。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文在總結(jié)多位學(xué)者關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品物流效率研究的基礎(chǔ)上，實(shí)證分析研究2011—2019年河南省農(nóng)產(chǎn)品物流效率，得出如下結(jié)論。

本文基于DEA-BCC模型進(jìn)行靜態(tài)層面分析，河南省平均綜合技術(shù)效率為0.995，效率未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，對(duì)于物流資源的管配能力還有待提升。

本文基于DEA-Malmquist指數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)層面分析，觀測(cè)時(shí)間內(nèi)河南省農(nóng)產(chǎn)品物流Mal-mquist指數(shù)均值為0.986，全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)下降狀態(tài)，經(jīng)過層層分解分析，究其原因是農(nóng)業(yè)物流技術(shù)的落后，如物流技術(shù)在投入不足、物流信息技術(shù)受限等。和其余中部5省對(duì)比Malmquist指數(shù)，安徽>河南>山西>湖南>湖北>江西，較高M(jìn)almquist指數(shù)主要是依靠較大規(guī)模的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)，帶動(dòng)了農(nóng)業(yè)物流效率的提升。

4.2 建議

緊抓中部振興戰(zhàn)略契機(jī)，優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品物流空間布局。通過文獻(xiàn)的梳理得知，農(nóng)業(yè)的發(fā)展和現(xiàn)代物流業(yè)之間融合處于上升期，而近9a關(guān)于河南省農(nóng)業(yè)物流效率的測(cè)度由測(cè)算并非達(dá)到快速上升的狀態(tài)，近些年來在各種政策的幫扶下，中部地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品流通逐漸向好，多樣的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)、便捷的交通運(yùn)輸，再加以物流技術(shù)提升農(nóng)產(chǎn)品物流效率，以帶動(dòng)河南省農(nóng)產(chǎn)品物流穩(wěn)定發(fā)展。

加快技術(shù)創(chuàng)新，提高管理水平。以科技創(chuàng)新、信息管理為手段，引入物流技術(shù)與物流管理方法投入農(nóng)村，搭建農(nóng)村電子商務(wù)、直播帶貨平臺(tái)，建成農(nóng)產(chǎn)品分銷轉(zhuǎn)運(yùn)中心，培養(yǎng)現(xiàn)代化農(nóng)民，為更多農(nóng)民解決產(chǎn)供銷問題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興。