“鄉村振興”背景下西部地區農產品流通效率測度
——基于SBM-Malmquist模型

董海林（甘肅政法大學 商學院，甘肅 蘭州 730070）

黨的十九大提出實施鄉村振興戰略，是建設現代化經濟體系的重要基礎，是新時代做好“三農”工作的總抓手。如何持續有效地加強農產品的流通體系建設，提升農產品的流通效率，實現農民增收、農業增效是我國“三農”問題的重要議題，也是實施鄉村振興戰略的內在要求。隨著西部大開發戰略的實施，西部地區的農業經濟得到了快速發展。然而，近年來西部地區出現了農產品滯銷、 “低買高賣”等流通困境， “谷賤傷農”、 “豐產欠收”的現狀頻頻上演，嚴重挫傷了農產品生產者的積極性。為了提升流通效率，充分釋放經濟發展新動能，國務院辦公廳發布了《關于深入實施“互聯網+”流通行動計劃的意見》，提出在農產品流通領域要探索農產品流通新模式，強化產銷銜接，潤滑流通鏈條，提升流通效率。因此，文章以我國西部地區12個省、市、自治區為例，利用SBM-Malmquist模型測算其2009~2018年的農產品流通效率，并提出具體對策，以促進西部地區現代農業的高質量發展。

1 相關文獻回顧

農產品的流通效率是農業經濟可持續發展的重要內容。因此，對農產品流通效率及影響因素的測度與評價引起了學術界的廣泛關注。何小洲等（2018）、程書強等（2017）、呂建興和葉祥松（2019）、李麗和胡紫容（2019）基于2010~2015年我國31個省的面板數據，利用DEA-BCC模型對農產品的流通效率，并利用Malmquist指數對不同年度的效率增減變動趨勢進行動態分析。王家旭等（2015）也利用上述方法對黑龍江2005~2012的農產品的流通效率進行評價，并利用回歸分析法分析了影響農產品流通效率的相關因素。張永強等（2017）、王利國等（2019）利用PCA-DEA模型對我國農產品的流通效率進行測度，并探討其發展趨勢。武孟飛等（2019）則利用熵權法和模糊綜合評價方法測算了河南省2010~2016年的農產品流通效率及變化趨勢。田剛等（2018）通過對生鮮電商企業的問卷調查，利用Super-SBM模型對被調查企業的技術效率進行測度，并基于TOE（技術—組織—環境）理論分析了影響技術效率的因素，并進行Tobit回歸分析。唐國斌等（2020）利用SEM方程模型對農產品流通效率的影響因素進行分析。王磊、張娜（2016）在分析流通效率影響的基礎上，基于產業鏈視角提出了提升農產品流通效率的邏輯脈絡和實現路徑。黃梓軒、陳菲（2019）PCA-DEA-Malmquist指數分析法對長江經濟帶2007~2016年的農產品的流通效率進行測算并分析了時空差異。張文劍（2020）利用SE-DEA模型對區域農產品流通效率測度。王春豪、袁菊（2019）利用非徑向超效率三階段模型對西部地區現代流通業的效率及時空差異進行分析。胡青華（2020）從新經濟地理學視角，利用Malmquist分析了長江經濟帶農產品的流通效率，認為長江經濟帶農產品的流通效率呈逐年上升的趨勢，但是各省級之間的空間差異較大，并利用空間杜賓模型分析了影響農產品流通效率的影響因素。

綜上所述，現有的文獻對農產品流通理論的進一步完善和成熟起到了積極的促進作用，但也存在一些不足之處：較多文獻從定性的角度對農產品流通中如何降低成本提升效率的影響機理進行分析；雖有學者從定量的角度分析了農產品的流通效率，但是大多數的文獻所采用的方法是傳統的主成分分析法、CCR模型或BBC模型、Malmquist指數等方法進行測度，評價方法上具有一定的局限性，且對西部地區農產品的流通效率及影響因素的文獻較為鮮見。因此，文章選用SBM-Malmquist模型對西部地區農產品的流通效率進行測度，以期為西部地區農產品流通效率提升提供決策參考。

2 模型選擇及指標體系構建

2.1 農產品流通效率的模型

2.1.1 DEA-SBM模型

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一種基于被評價對象間相對比較的非參數技術效率的分析方法，是對同質的決策單元確定其相對有效性的一種數學規劃方法。傳統的基于規模收益不變的CCR模型和基于規模收益可變的BCC模型，對于無效DMU的改進方式為所有投入（產出）等比例縮減（增加），故而也被稱為徑向DEA模型。對于無效的DMU來說，其當前狀態與強有效目標值之間的差距，除了等比例改進部分之外，還包括松弛的改進部分。而松弛的改進部分在效率值的測量中并未充分體現。鑒于此，Tone Kaoru（2001）提出了SBM模型（Slack Based Measure,SBM）。

SBM模型采用ρ表示被評價DMU的效率值，它同時從投入和產出兩個角度對無效率狀況進行測量，因此稱為非導向（Non-oriented）模型。在非導向的SBM模型中，投入和產出數據中均不能出現0。在SBM模型中，投入和產出的無效率分別體現為：

如果SBM模型的效率值ρ等于1，即S、S均為0時，被評價的DMU為強有效，不存在徑向模型的弱有效問題。當ρ小于1，即S、S至少有一個不為0，決策單元是無效的，此時有必要對投入或產出進行進一步改進。因此，通過比較效率值ρ的大小可以測度農產品的流通效率，所以，本文采用非徑向非導向的SBM模型來準確測度我國西部地區農產品的流通效率。

2.1.2 Malmquist生產指數

Malmquist生產指數的概念最早由Malmquist提出，F?re R等（1992）最早采用DEA方法來計算Malmquist指數，并將其分解為兩個方面的變化：一是被評價DMU在兩個時期內的技術效率的變化（Technical Efficiency Change，EC）；二是生產技術變化（Technological Change，TC）。F?re R認為從時期到+1的Malmquist指數表示為：

2.2 DEA-SBM模型指標體系構建

關于農產品流通效率的指標體系構建目前還沒有統一的標準。黃梓軒等（2019），王利國、顧煒宇等（2019），武孟飛等（2019），從流通成本、流通規模、流通速度、流通效益四個方面構建流通效率評價的一級指標體系。何小洲等（2018），程書強、劉亞楠等（2017），基于柯布道格拉斯函數，從資本、勞動和技術等方面選取投入指標，以農產品流通業的產值和農產品物流配送的程度作為產出來構建農產品流通效率評價的指標體系。張文劍等（2020）從基礎設施、從業人員、資本存量三個視角構建投入指標，從農產品行業、零售企業購入金額角度構建產出指標體系。吳欣靜（2019）在投入角度除了人員、資本存量、流通設施外還包括市場整合度，并從產品的流通規模角度構建評價指標。因此，本文在堅持指標體系構建的科學性、可行性、真實性的基礎上，從農產品的流通的資本存量、人力資本的投入、基礎設施等角度構建投入指標，以農產品的流通規模為產出指標。考慮到農產品的內涵，本文在借鑒其他學者研究的基礎上，以限額以上農產品批發零售企業的總資產去衡量農產品流通的相關資本存量；以農產品批零從業人員去評價農產品流通的人力資本投入量，其中農產品批零從業人員=批零從業人員合計×（限額以上農產品批零銷售總額/限額以上批零企業銷售總額）；對交通基礎設施的衡量，使用公路里程、鐵路里程、內河和航道里程的加總合計；對于產出角度的農產品流通的規模使用限額以上農產品批零企業銷售總額來評價。具體指標體系構建如表1所示：

表1 DEA-SBM模型指標評價體系

3 實證分析

3.1 數據來源

本文選取2009~2018年西部地區12個省（市、區）為研究對象，即分析了每個地區的農產品的流通效率，也分析了西部地區整體的農產品流通效率及變動趨勢。西部地區主要包括：內蒙古、廣西、四川、重慶、云南、陜西、貴州、甘肅、青海、寧夏、新疆、西藏。各地區的交通總里程、進出口貿易總額、第三產業總產值、各地區GDP、財政支出及郵電業務總量等數據來源于《中國統計年鑒》，其余數據均來源于《中國貿易外經統計年鑒》。根據數據的可得性，并借鑒王利國、顧煒宇（2019）的做法，從農產品的狹義角度，即把農產品限定為食品、飲料、煙草制品，利用農產品批零企業的年度數據，對西部地區農產品的流通效率進行測度。

3.2 農產品流通效率分析

3.2.1 Pearson相關系數分析

數據包絡模型使用的一個重要前提是投入和產出之間存在正相關關系，即投入和產出的同向變動。通過皮爾遜相關系數對農產品流通的投入和產出變量進行檢驗，具體檢驗結果如表2所示。可以發現固定資產投資、從業人數和運輸總里程與限額以上農產品批零企業銷售總額的Pearson相關系數都較大，且在1%的水平下存在顯著正相關，說明測度農產品流通效率的指標體系選取合理，可以使用DEA-SBM模型進行效率測度。

表2 Pearson相關系數檢驗

3.2.2 基于DEA-SBM模型的農產品流通效率測算

對農產品流通效率的測度是以2009~2018年我國西部地區限額以上農產品批零企業固定資產投資、農產品從業人數、運輸總里程、限額以上農產品批零企業銷售總額數據為樣本。基于非徑向、非導向的DEA-SBM模型，利用MaxDEA8.0測算得出綜合技術效率（）、純技術效率（）和規模效率（）。如表3所示。

從整個西部地區來看，除了2014年，2016年、2017年和2018年技術效率值為1外，其他年份均低于1，說明我國西部地區的農產品流通效率存在投入或產出冗余的問題，因此農產品流通效率還存在較大的提升空間。并且流通效率的技術效率（）在逐年增大，出現這一趨勢的原因在于2015年商務部制定了《“互聯網+流通”行動計劃》，明確提出了以互聯網為載體，打造現代流通體系，其主要目標是推進電子商務進農村、進中小城市、進社區，實現線上線下和跨境電商的深度融合，不斷創新流通方式，提升流通效率，為現代農業經濟發展培育新動能，打造“雙引擎”。從表3可知，2013年農產品流通效率提升到一個新的制高點，這也離不開2013年國家提出的“一帶一路”戰略，西部地區大部分的城市都處在絲綢之路經濟帶上，占有重要的區位優勢，極大促進了西部地區與沿線國家的交流與合作，促進貿易暢通。因此，基于上述國家戰略的大力支持，西部地區的農產品流通效率不斷提升，如圖1所示。

表3 2009~2018年西部地區農產品流通效率

農產品流通的綜合技術效率（）受到純技術效率（）和規模效率（）的共同影響，從圖1中還可以看出，2008~2018年這10年中，除2016年、2017年、2018年外，其余時期西部地區的農產品流通的規模效率（）均低于純技術效率（），規模效率低下是影響農產品綜合技術效率的主要原因。因此，西部地區農產品流通效率的提升，需要著重提升規模效率。

圖1 2009~2018年西部地區農產品的流通效率變動趨勢

分地區來看，可以發現西部地區各省（市、區）的農產品流通效率存在明顯的地域差異。從2009~2018年，除了重慶和新疆兩個地區在這10年之中的效率值均達到1，其余地區的農產品流通效率都較為低下，特別是西藏地區，限于地域條件和薄弱的流通基礎設施，農產品的流通效率相當低下，也影響了西部地區的整體水平。具體如表4所示：

表4 2009~2018各地區的流通效率

3.2.3 基于Malmquist指數的動態分析

為了進一步分析西部地區在2009~2019年農產品流通效率的動態變化趨勢，本文采用Malmquist指數對各地區全要素生產率進行測算和分解，結果如下：

（1）流通效率整體變動分析。從表5、表6可知，2009~2018年西部地區農產品的流通效率均值大于1，說明上述地區農產品的流通效率整體向良好態勢發展。從分解狀況來看，技術進步的均值為1.064，與分解指標的均值均小于1，說明技術進步是帶動農產品流通效率增長的主要動力。

表5 2009~2018年西部地區農產品流通效率的變化

表6 各地區農產品流通效率的Malmquist指數及分解

（2）各地區效率變化對比。2009~2018年，除西藏的Malmquist指數小于1外，其他11個省份流通效率指數均大于1，說明西部地區大部分地區農產品流通效率發展趨勢良好。從驅動因素來看，制約西藏農產品流通效率提升的主要因素是規模效率，因此，該省份應該通過農產品的規模化發展路徑來降低成本，提高流通效率。

4 結論及對策建議

4.1 主要結論

（1）通過DEA-SBM模型分析，發現西部地區農產品的流通效率（）呈逐年遞增趨勢，但地區差異較大，投入或產出冗余普遍，提升空間較大；規模效率低下是影響農產品技術效率的主要原因。（2）通過Malmquist指數分解來看，從2009~2018年，西部地區農產品的流通效率發展趨勢向好，技術進步是驅動流通效率提升的主要動力，而規律效率是制約效率提升的瓶頸因素。

4.2 對策建議

（1）實施農產品流通的規模化發展。西部地區可以通過優化交通網絡，強化基礎設施，有效整合區域農產品資源，構建農產品產業園區等方式有效降低流通成本，提高農產品的流通效率。（2）基于技術驅動，使農產品的流通向可視化、智能化方向發展。西部地區應該強化信息網絡基礎設施的建設，提高農村地區的信息化覆蓋率，充分利用電商平臺，加大營銷力度，暢通優質農產品的流通渠道；強化基于信息技術的農產品的可追溯體系，實現農產品流通全過程的可視化，使人們吃得放心，吃得舒心。

注：①其中EC可以進一步分解為純技術效率變化（）和規模效率變化（），即。