基于DEA模型的河南省農產品物流配置效率研究

Research on the Allocation Efficiency of Agricultural Products Logistics in Henan Province Based on DEA Model

LI Ruonan，" CHEN Yu" （School of Finance and Economics， Gansu Agricultural University， Lanzhou 730070， China）

摘" 要：作為農業生產大省，河南省農產品產量位居全國前列。農產品物流效率成為推進農村經濟高速發展和影響產業融合的重要環節。文章以河南省18個地市2011—2020年的農產品物流數據為研究樣本，運用數據包絡法（BCC-DEA模型）進行效率測算研究。結果顯示，河南省在農產品物流領域技術存在創新能力低，物流人才培養機制不健全，服務意識差和交通基礎設施不完善等問題。最后提出了相應的對策與建議，如促進物流基礎信息與應用等。

關鍵詞：DEA模型；農產品物流效率；河南省

中圖分類號：F259.27文獻標志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.19.008

Abstract： As a major agricultural production province， Henan's agricultural production ranks among the top in the country. The efficiency of agricultural products logistics has become an important link in promoting the rapid increase of rural economy and affecting industrial integration. This paper takes the agricultural product logistics data of 18 cities in Henan Province from 2011 to 2020 as the research sample， and uses the data envelopment method（BCC-DEA model）to measure the efficiency. The results show that there are some problems in the field of agricultural product logistics in Henan Province， such as low innovation ability， imperfect logistics personnel training mechanism， poor service awareness and imperfect transportation infrastructure. Finally， the corresponding countermeasures and suggestions are put forward， such as promoting the basic information and application of logistics.

Key words： DEA model; logistics efficiency of agricultural products; Henan Province

0" 引" 言

2021年中央一號文件指出在實施鄉村振興戰略中，要加快推進完善 “快遞進村”和“農產品進城”工程，明確提出現代物流在農村經濟中的重要性。現代物流體系中農產品物流逐漸成為縮短城鄉消費和提高農民收入的重要內容，同時也是促進農村經濟發展的重要手段，因此農產品物流在助力鄉村振興環節中備受關注。河南省身為“中原糧倉”，平原廣泛農產品生產規模大且種類豐富，因此農產品銷售周期和運輸成本的高低直接影響產品質量和經濟效益。近年來，農產品物流緊跟“互聯網+”的時代背景，不斷更新的現代物流智能設備，使物流信息化取得巨大發展。雖然農產品物流相比以往取得了一定的發展，但是農產品物流技術因為起步晚，技術發展緩慢，所以并不能滿足目前的貨運需求。另外農產品物流具有季節性、多樣性、差異性等特點導致河南省農產品物流運輸的發展面臨挑戰[1]。因此深入研究河南省農產品物流運輸流通效率，對降低農產品流通成本，提高農民產業收益，推動鄉村振興具有重要意義。

1" 河南省農產品物流現狀

1.1" 河南省農產品產量和需求

河南省作為中原糧倉，氣候宜人、土地肥沃、種植經驗豐富，農產品產量常年位居全國前列。2020年河南省農業總產值在全國排名第二。糧食總產達1 365.16億斤，占全國糧食產量的10.19%，對全國糧食增產貢獻率達23.07%。糧食播種面積

16 108.19萬畝，較上年增加6.38萬畝，主要糧食作物良種覆蓋率達到98%以上。表1為2011—2020年河南省主要農產品產量，可以發現農產品產量逐年呈上升趨勢，主要農產品小麥、玉米和油料均連續十年全國排名第一。其中2020年小麥產量

3 753.13萬噸，較上年增加11.33萬噸，增長0.3%。玉米產量除2014年受干旱影響有所下降和2016年受價格影響下降外，其他年份均保持穩定增長。2020年油料產量672.57萬噸，較上年增加27.12萬噸，增長4.2%。水果、禽蛋、肉類、蔬菜雖有波動，但總產量始終處于全國前列。作為商品由于農產品的特殊性，可以發現河南省對農產品物流的需求量巨大。

1.2" 農產品物流流通現狀

隨著鄉村振興的有效實施，截止2020年底河南省交通基礎建設得到很大改善，形成“鐵路、水路和公路”的運輸網絡。農產品跨區域流通量也隨之快速增加。表2為2020年河南省和全國運輸貨運量及線路里程。可以發現2020年河南省總貨運量為219 939萬噸，占全國4.65％。交通線路里程為278 130公里占全國總量的5.1％。通郵行政村實行全面覆蓋，所有行政村全部實現通郵[2]。因此，河南省要充分發揮現有交通基礎設施的作用，繼續加大對農村基礎設施的建設，為農產品物流的發展提供堅實的物質基礎[2-3]。

2" 河南省農產品物流效率實證分析

2.1" 實證方法選擇

DEA模型是由運籌學家Charnes和Coope的相對效率概念發展而來，包括CCR模型和BCC模型。CCR模型主要是利用線性規劃評價相同類型部門間的相對有效性[3]。BCC模型則是將原來的技術效率分成純技術效率和規模效率兩部分，對于物流效率的研究更加細致和直觀，是一種不需要具體函數就可以測算效率的方法。該方法設計的一個基本邏輯思想是指將任意一個實際生產制造過程看作為一個生產決策單元（Decision Making units，DMU）。以各個投入數據或產出數據之間的關系權重為主要變量并且進行綜合分析與評價運算。選取決策單元的多項投入和產出數據，利用線性規劃確定出最有效的生產前沿面。分析效率則主要測算純技術效率（技術效率與規模效率的比值），以可變的規模報酬結論為準[4]。如果這一決策單元落在了生產前沿面上，則說明要素效率合理使用，其效率值標定為1。落在前沿面外的決策單元則為無效，給予大于0但小于1的相對效率指標，表明投入產出不合理，該要素效率還有提升空間。其運算單位不會對運算結果產生影響，可通過運算分析的結果調整投入與產出比，為決策人員提供正確的決策單元有效性。所以本文運用DEA-BCC模型進行農產品物流效率分析，以期為河南省農產品物流效率提供參考。

2.2" 指標選取與數據來源

農產品物流是銜接生產者與消費者的橋梁，河南省作為農產品生產和消費大省，對農產品物流發展的分析需考慮數據的可得性和科學性。如表3所示本文在參考相關研究的基礎上，以河南省18個地市的資本投入、勞動力投入、交通基礎設施投入三方面來確定投入指標。農產品物流固定資產投入X1，該指標能直觀反映一個地區對農產品物流資本的投入情況。程書強[5]將交通運輸、倉儲和郵政業資產投資額作為農產品物流固定資產投入額乘以居民食品消費占總消費的比重得到的數據來代表農產品物流固定資產投資額。農產品物流從業人數X2、農產品物流總值Y1均做了同樣處理。各市公路線路里程數X3，直接影響農產品物流運作中的效率。考慮數據的可獲得性和科學性，本文中各市公路線路里程數X3為鐵路、公路、水路營運里程數的總和代表。貨運汽車保有量X4，代表關于物流運輸裝備方面的量化。產出指標由農產品物流總值Y代表。指標數據來自2021年《河南省統計年鑒》、2021年《中國物流年鑒》及2021年《河南省國民經濟和社會發展統計公報》。

3" 河南省農產品物流效率評價

選取河南省18個地市區域的農產品物流效率方面的指標，使用DEAP2.1軟件，采用BCC模型的效率值計算得出河南省各城市農產品物流的綜合效率值TE、純技術效率值PTE和規模效率值SE，結果如表4所示。

3.1" 綜合效率TE分析

綜合效益反映決策單元DMU要素的效率情況，當綜合技術效率值為1時表示DEA有效處在生產前沿面上，投入量等于產出量。此次實證分析結果顯示，河南省農產品物流純技術效率均值為0.886但未達到1，DEA非有效。規模效率均值0.923高于純技術效率均值0.886表明影響流通效率低下的主要原因在于純技術效率的損失。從結果來看2020年河南省綜合技術效率值為1的城市，只有開封市、新鄉市、濮陽市、周口市和駐馬店市達到了DEA有效，其余城市綜合效率均低于1，即DEA非有效。而洛陽市和三門峽市綜合技術效率值不足0.5，因此農產品物流發展還處于較為落后的狀態。表4的結果顯示河南省各地市之間呈現出明顯的發展不平衡趨勢。

3.2" 純技術效率PTE分析

純技術效率值為1時表明DEA有效，處在生產前沿面上，達到最優時的最終效率。從結果來看2020年河南省純技術效率均值為0.886，其中實現DEA有效的地區有開封市、鶴壁市、新鄉市、濮陽市、漯河市、信陽市、周口市、駐馬店市和濟源市，表明以上城市經濟發展速度快，擁有完備的物流體系系統和完善的基礎設施。其余城市均為DEA非有效，其中洛陽市、安陽市和平頂山市效率值不足0.7，說明以上城市要素投入規模不合理，導致規模狀態未能達到最優。

3.3" 規模效率SE分析

規模效率值為1時表明DEA有效，處在生產前沿面上，農產品物流發展方面規模達到最優，從結果來看濟源市和三門峽市效率值不足0.6，規模效率偏低，存在農產品物流領域技術創新能力不強，物流人才培養機制不健全，服務意識差和交通基礎設施不完善等問題。

從規模報酬來看，規模報酬分為三種情況，“irs”的意思是隨著規模的增大效率會提高，“drs”是投入加大效率反而降低，“-”表示投入無變化。商丘市和南陽市規模報酬drs，表明其沒有達到最優規模效率。信陽市、三門峽市、漯河市。許昌市、焦作市、安陽市、鶴壁市、平頂山市、洛陽市和鄭州市顯示規模報酬遞增，后續應繼續注重加大對從業人員、基礎設施等投入要素的增加。

4" 結論與建議

整體來看河南省農產品物流效率雖未實現DEA有效，整體水平在全國的均值之上。但河南省農產品物流領域自身的管理模式、制度不完善及技術等領域有待提高等因素導致其有規模而無效，綜合效率低下，大量的投入不能獲得最優產出量，規模效率偏低。總體來看河南省存在農村交通基礎設施不完善、物流運輸專業人才素質低、農產品物流信息滯后、農村物流管理水平不到位、因農產品季節性易腐性等特點的運輸方式單一和成本較高等制約農產品流通的問題，嚴重阻礙了河南省農產品物流的發展。

4.1" 促進物流基礎信息與應用

首先鼓勵物流企業設立技術研發部門，積極學習國內外先進的物流供應管理，快速推進物流裝備現代化，結合本地物流特點形成低成本多樣化供應的綜合運輸體系。其次政府支持有潛力的企業和高等院校對物流技術創新方面研究，對創新企業或單位給予獎勵。同時定期開展農產品物流創新交流會，交流借鑒好的創新模式，調整傳統物流產業結構。定點實施農產品物流體系新結構，體系成熟后采用先行者帶動落后者，最終實現河南省農產品物流業整體信息化。打造由單純依賴勞動力資源的運輸模式變成依靠物流管理知識、市場信息以及高素質的人力資源、運輸自動化和供應鏈綠色化的運輸模式。

4.2" 落實現代物流人才培養體系

在“互聯網+物流”的背景下，農產品物流也在與時俱進，大力發展農產品電子商務。農產品物流發展過程中缺乏的不再是單純的運輸勞動力，而是能夠掌握運用新型物流信息技術人才。將本地農產品生產信息及時共享到各物流主體，依靠大數據分析、整理與預測實施農產品物流效率計劃的專業物流管理人才，因此引進新時代綜合性物流管理人才顯得極為重要。具有綜合性物流管理人才對當地農產品物流整合意識較強，豐富的專業知識及管理方法能夠打破傳統農產品運輸模式的限制，為農產品物流工作提出更專業的配置方案，所以河南省需要提高參與涉農資金配置的專業化人才。政府需要出臺政策吸引各地物流、管理等專業大學生和專業人才回鄉支援本地農產品物流體系建設。同時加強綜合性物流管理人才和從事物流行業人才的專業培訓，提升相關人員的農業專業知識和管理技能，加強物流領域從事人員的專業技能和職業操守，建立健全專業人才培養機制。

4.3" 加大運輸基礎設施建設

首先，加大宣傳交通決定農產品運輸的重要性，認識便利的交通能夠降低農產品成本，提高自身收入意識。其次，對于交通閉塞的農村地區擴大村村通的范圍，提高農村農產品運輸路線質量，對農產品物流運輸設施設備定期維護。優化農產品物流和該地區農村電子商務的運輸條件。最后，科學制定本地農產品運輸規劃，指導季節性農產品、易腐爛農產品和需冷藏農產品采用專業化運輸方式，增加綠色通道，降低農產品損耗度。

參考文獻：

[1] 陳國宏. 新型城鎮化視角下河南省農產品物流的發展[J]. 現代營銷（下旬刊），2019（11）：128-129.

[2] 李爽. 鄉村振興視角下河南省農產品流通效率研究[D]. 鄭州：河南財經政法大學，2022.

[3] 葉夢媛. 我國農產品物流效率現狀及評價研究[D]. 杭州：浙江工商大學，2019.

[4] 朱粵，楊振東，劉崇獻. 基于DEA模型的河北省農產品物流效率分析[J]. 物流科技，2019，42（11）：105-108.

[5] 李若男，陳瑜. 甘肅省農村資金配置效率研究[J]. 南方農業，2022，16（20）：140-142.

[6] 程書強，劉亞楠，許華. 西部地區農產品流通效率及影響因素研究[J]. 西安財經學院學報，2017，30（3）：88-94.