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低碳視角下西部地區農產品冷鏈物流效率研究

2019-06-18 08:34:08原雅坤
財訊 2019年13期
關鍵詞:低碳

摘 要:本文以2014-2016年西部地區11個省、市、自治區的面板數據為樣本,利用DEA模型對各地農產品冷鏈物流效率進行測算分析。結果顯示:西部地區各省市之間農產品冷鏈物流效率差異較大;多數省市農產品冷鏈物流處于DEA無效狀態,但從整體來看具有波動增長趨勢。

關鍵詞:低碳;農產品;冷鏈物流;數據包絡分析

2010年國家發改委發布《農產品冷鏈物流發展規劃》,將農產品冷鏈物流發展提升至前所未有的高度,自此我國農產品冷鏈物流的發展日漸起色。近年來,隨著改革開放的持續推進,人民群眾生活水平的逐漸提高,對食品安全愈加重視,農產品冷鏈物流需求日趨旺盛,農產品冷鏈物流進入快速發展的黃金時期。但由于我國冷鏈物流的發展起步較晚,且基礎設施相對落后,目前農產品冷鏈物流發展還存在腐損率較高、專業化程度低等諸多問題,因此對農產品冷鏈物流的研究具有重要的現實意義。本文在低碳視角下利用數據包絡分析法針對西部地區農產品冷鏈物流效率進行了測算和分析。

一、研究方法與指標選取

(1)研究方法

數據包絡分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)最早由Charnes、Coopor和Rhodes在1978年提出,主要是借助數學規劃與統計數據將各決策單元投映到DEA的生產前沿面上,再根據對比每個決策單元偏離DEA生產前沿面的程度來評價其相對有效性。在現有文獻中廣泛使用的DEA模型主要有規模報酬不變的CCR模型和規模報酬可變的BCC模型。二者的區別在于BCC模型可以將CCR模型得出的綜合技術效率(TE)進一步分解為純技術效率(PTE)和規模效率(SE)的乘積(即:TE=PTE×SE),進而可以得出引起綜合技術效率低下的真正原因。結合農產品冷鏈物流實際運作情況,本文采用BCC模型對西部地區2014年-2016年的農產品冷鏈物流效率進行研究。投入導向下對偶形式的BCC模型可表示為:

其中,i=1,2,…,n,j=1,2,…,m,k=1,2,…,s,n、m、s分別表示決策單元、投入變量和產出變量的個數;xij表示第i個決策單元的第j個投入變量;yik表示第i個決策單元的第k個產出變量; 表示決策單元的效率值,若 ,且 ,說明該決策單元處于效率前沿面,為DEA有效,若 ,但 、 不同時等于0,則該決策單元為弱DEA有效,若 ,則該決策單元為非DEA有效。

(2)指標選取

投入變量:為準確反映西部地區農產品冷鏈物流效率,在指標選取時應保證指標的設置可以全面反映農產品冷鏈物流的實際投入與產出。在查閱已有文獻的基礎上,本文選取從業人員數、碳排放量、固定資產投資額、政府對環境保護的重視程度四個指標為投入變量。考慮到物流業主要由交通運輸、倉儲、運輸、流通加工等構成,故采用交通運輸、倉儲及郵政業的數據表征物流業。其中,從業人員數由物流業城鎮單位就業人員數與城鎮私營企業和個體就業人員數加總而成;碳排放量由各地物流業對原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油的終端消耗量換算成標準煤以后再乘以相應的碳排放系數得出;固定資產投資額由物流業全社會固定資產投資表征,并采用相應價格指數做平減處理;政府對環境保護的重視程度由地方財政環境保護支出表征。鑒于以上數據皆是選自物流業,無法表征農產品冷鏈物流的實際投入,將上述數據乘以各地冷鏈農產品的產量占總貨運量的比重以此近似代表農產品冷鏈物流運作中的實際投入。本文參考《中國冷鏈物流發展報告》中將肉類、禽蛋、水產品、蔬菜、水果、牛奶、茶葉作為冷鏈農產品。

產出變量:本文選取各地冷鏈農產品產量作為產出指標,更能準確的反映出各地農產品冷鏈物流的實際產出。

數據來源:考慮到西藏自治區能源消耗量不可得,本文選擇2014-2016年西部地區其他11個省、市、自治區的面板數據為樣本,數據主要來源于各地當年的統計年鑒、《中國能源統計年鑒》、國家統計局。

二、模型建立與分析

以DEAP 2.1軟件為工具,選用投入角度對上述數據進行處理,得出西部地區11個省、市、自治區的農產品冷鏈物流效率如表1。

由表1可知,廣西、寧夏兩地連續三年綜合技術效率值、純技術效率值、規模效率值均為1,位于技術效率前沿面。2014年,內蒙古、四川、貴州、陜西、青海五地規模效率低于純技術效率,引起綜合技術效率值小于1的主要原因是規模效率較低;重慶、云南、甘肅、新疆四地規模效率高于純技術效率,引起綜合效率值小于1的主要原因是純技術效率較低。2015年,隨著云南省冷鏈物流業的技術升級,純技術效率有所上升達到DEA有效,而規模

效率有所下降,云南與內蒙古、四川、貴州、陜西、青海相同規模效率值均小于純技術效率值;重慶、甘肅、新疆三地純技術效率值小于規模效率值,純技術效率無效仍是導致綜合技術效率值小于1的主要原因。隨著西部大開發戰略的持續推進以及國家對西部地區農業發展的支持,到2016年內蒙古地區三項效率值均為1,達到技術效率前沿面;四川、貴州、云南、陜西、青海五地在農產品冷鏈物流的技術水平較高,除云南外其他四省純技術效率均為1,而規模效率相對偏低,政府應針對性的調整產業規模使規模效率達到有效;重慶、甘肅、寧夏、新疆四地純技術效率值仍小于規模效率值,政府應加大技術水平革新力度提升生產效率。

三、結論與不足

本文運用DEA模型測算并分析了西部地區11個省、市、自治區農產品冷鏈物流的效率。結果顯示:西部地區各省市之間農產品冷鏈物流效率差異較大,重慶、甘肅、青海三地2016年綜合技術效率值均低于0.6,而廣西、寧夏兩地綜合技術效率值連續三年為1;多數省市農產品冷鏈物流處于DEA無效狀態,但從整體來看具有波動增長趨勢。

本文選取冷鏈農產品的產量作為產出變量,在此忽略了各地冷鏈農產品的商品化率而將全部冷鏈農產品產量歸于商品流通中,使得DEA測出的效率值偏大。因此,今后的研究重點是如何找出更加準確的產出變量。

參考文獻

[1]朱慧,周根貴,任國巖.制造業與物流業的空間共同集聚研究——以中部六省為例[J].經濟地理,2015,35(11):117-124.

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[3]程書強,劉亞楠.西部地區農產品物流效率及省際差異動態研究——基于DEA-Malmquist指數法[J].統計與信息論壇,2017,32(04):95-101.

[4]李佳玲,廖志高.低碳約束下的西部11省市物流效率分析[J].廣西科技大學學報,2015,26(03):99-105.

作者簡介:原雅坤(1993-),女,漢族,河南新鄉人,管理學碩士,研究方向:冷鏈物流。

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