基于DEA-Malmquist模型四川省农产品物流效率研究分析.pdf
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1、粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工23年第48卷第5期粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工鄢基金项目:高校智慧商业生态建设研究项目(ZNZL2023A09)收稿日期:2023-03-07作者简介:张世杰(1999-),男,硕士,研究方向:农产品物流与供应链管理。通信作者:黄星(2001-),男,研究方向:电子商务。中国是农产品出产大国,农产品的物
2、流量十分巨大。2022年中央一号文件中指出做好“三农”工作的首要任务就是抓好重要农产品的有效供给,只有稳住农产品的生产供给才能够真正全面推进乡村振兴和实现国家战略部署。但是由于农产品市场体系与物流组织体系不健全,物流技术水平落后,农产品物流基础设施薄弱,农产品物流相关人才培养较少,物流运输操作模式不成熟等原因,我国农产品物流损耗严重,农产品物流效率低下1。这不仅导致了农产品资源的无端耗费,而且在一定程度上损害了农产品供给者或终端销售者经济利益,降低了农产品的市场竞争力,还阻滞了中国全面推进乡村振兴进程。四川省是我国中西部地区最具有代表性的农业大省,不仅以水稻、玉米、红薯、油菜等粮食为农作物代表
3、,而且龙泉驿水蜜桃、攀枝花芒果、浦江猕猴桃、安岳柠檬等特色农产品也闻名国内外。农业的良好发展不仅是社会经济稳固的支柱,而且关乎市民的“菜篮子”和农民的“钱袋子”,农产品物流效率的提升会直接带动当地农产品种植的经济效益。因此,通过测算四川省近11年来的农产品物流运输效率并找出制约农产品运输发展的原因,提出在运输质量安全的前提下提高农产品物流运输效率的建议。基于 DEA-Malmquist 模型四川省农产品物流效率研究分析鄢张世杰,施莉,黄星(成都信息工程大学,成都610100)摘要:以20102020年四川省18市的面板数据为样本,使用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型测度农
4、产品物流效率,从静态和动态的角度进行实证分析,测算了影响四川省各个地市农产品流通全要素生产率的因素。研究表明:在Malmquist指数模型测算下,四川省有近一半城市的全要素生产率指数低于全省平均水平,但全省技术效率变化指数平均值达到有效,根据结果提出通过加强农产品物流技术投入,加强农产品物流技术管理效率,提高政府对农产品物流重视等方式提升四川省各市农产品技术效率。关键词:四川省;DEA-Malmquist;DEA-BCC模型;规模效率;农产品;物流效率中图分类号:F326.6文献标识码:A文章编号:1007-6395(2023)05-0136-051综述近年来,国内外关于农产品物流效率的研究较
5、多,我国大部分学者集中于研究国内各省份之间农产品效率。也有学者将范围缩小至具体省份,但目前为止还未有学者针对四川省内的农产品物流效率进行测算。从现有文献来看,针对区域物流效率研究则是目前学者比较热衷的研究方向,如张泽华等2采用超效率DEA模型和Malmquist指数对20102019年长江经济带11个省份分别从静态和动态视角进行实证研究,分析农产品物流发展效率,最后利用Tobit模型得出该11个省份影响物流效率的因素及影响程度。王家旭3运用DEA-Malmquist指数模型对全要素生产率指数进行分解,通过全要素生产率指数测算分析了影响黑龙江省各个地市农产品流通因素。聂岸超4以数据包络分析模型建
6、立多投入单产出的总体衡量模式,运用数据,构建江苏地区农产品物流产业投入与产出效果的评估模式,并对所得数据结果综合分析。刘升学5使用DEA-Malmqusit指数模型对湖南省农产品物流效率进行综合论证,找出安徽省农产品物流效率总体呈下降趋势的原因是其主要受农产品物流技术进步缓慢的限制,亟需通过加强农产品物流技术投入,提高农产品物流技术管理效率,学习先进经验,加强区域合作等方式提升安徽省各市农产品物流效率。从研究方法来看,对农产品物流效率的研究方法包括因子分析法(FA)、数据包络分析法(DEA)、随机前沿分析法(SFA)、灰色关联分析法(GRS)等。徐良培等6对我国20002011年30个省、市、
7、自治136粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工23年第48卷第5期粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工区的面板数据为观测样本,采用随机前沿方法对各地区的农产品物流的技术效率进行测算,探讨因外部环境方面因素对物流效率带来的差异。为改善和提高
8、我国的农产品物流效率提供了具体的对策建议。鄢曹政等7以我国34个省(自治区、直辖市)20162020年面板数据为依据,利用区位熵法和数据包络分析模型探析物流业对我国全要素生产率的影响机制,分析我国农业绿色全要素生产率的波动因素。陈玲8使用改进的DEA-IDEA模型定量地测算我国2011年农产品物流效率水平,并对大陆地区31个省、市、自治州的农产品物流效率差异的产生原因进行分析。综上所述,我国现有区域研究农产品物流效率主要分为三类,第一类是以全国所有省份为对象进行物流效率测算,对每个省份之间的效率进行差异性分析;第二类是以特定区域内数个省份为研究对象进行效率评价,研究几个省份的物流效率测算提出针
9、对性建议;第三类是测算一个省份内的各个地市农产品物流效率变化趋势和原因。从第三类研究来看,还未有学者针对四川省内各地市的物流效率情况进行测算,本文将以四川省内18个地市20102020年面板数据为样本,通过DEA-BBC模型和Malmquist指数从静态和动态视角进行研究,从而发现制约四川省农业效率的原因并提出建议。2指标选取及数据来源2.1指标选取在指标的选择上将较为传统的物流业指标与农产品运输相结合才能够体现农产品运输的创新性,根据DEA模型的投入产出比法则所选取的产出变量个数最好为投入变量总和的两倍以上,DEA所分析的效率值才有足够的参考性。在关于农产品的投入和产出变量上,由于现有资料中
10、仅有物流业相关数据,为了更好地测算农产品在物流业的比重,参考了程书强等9、李晋红等12的数据选取方法,将农产品的变量通过物流业数据与居民食品消费占总消费比重计算得出。食品消费占总消费比重=最终消费率居民消费率恩格尔系数9。最终农产品物流变量=X/Y食品消费占总消费比重。由于农产品具有地域性、时效性与价格波动性的特性,因此农产品的运输方式和效率关乎到农产品的成本,四川省农产品主要依靠陆路运输方式,投入变量选取公路总里程(km)即四川省各市的公路里程综合包括等级公路里程、高速公路里程及省道乡道里程作为农产品物流物质基础投入指标。其次,物流运输又属于劳动密集型分工协作的一种产业性质,特别是农产品运输
11、过程中,由于大量的人力对产品进行筛选、运输和审查等工作所以选取农产品物流从业人员作为第二个变量10。再次,物流运输业务量的多少往往与运输利益挂钩,运输业务量大成本降低、利益会增大效率就会提高,农产品物流业务量的多少同样能够反应农产品在运输业务里的比重,从而对运输效率做出反应。产出变量方面直接选择大多数学者都采用和最具代表性的农产品货运量、农产品货运周转量作为产出变量。投入产出变量构成如表1。2.2数据来源本研究数据主要来源于 中国统计年鉴四川省统计年鉴 以及四川省各市统计年鉴。本文以20192020两年四川省18个市的数据(不包括3个州)的截面数据为观测样本,借助DEAP 2.1软件进行测算。
12、3实证结果与分析3.1 BCC测算结果及分析通过DEAP 2.1软件进行DEA-BCC模型的整体技术效率值测算,若该组的综合效率值为1,则该城市是相对有效率的,反之则属于相对无效率。纯技术效率值是用来表示各决策单元是否能有效的运用投入项变数以达到产出最佳化,在不考虑资源大小情况下的作业效率数值愈大愈好,而由于造成整体技术无效率的原因可来自于纯粹技术无效率或是规模无效率,所以需对纯技术效率和规模效率分别进行分析11。表2从综合技术效率值来看,四川省18个市综合效率达到1的城市有成都市、自贡市、攀枝花市、广元市、内江市、眉山市、雅安市,全省综合技术效率平均值仅为0.761,表明全省的农产品物流效率
13、并不高。纯技术效率平均值为0.896,低于平均值的城市有4个城市,说明这些地区在今后的发展中应重视,如农产品的精准保鲜、数字物流等先进技术及智慧农业、大数据、物联网在农产品物流中的推广应用。规模效率有效的城市有6个,其平均值为0.857,有表1投入产出变量表指标数据名称指标数据代码投入变量公路总里程/km农产品物流从业人员农产品物流业务总量/万元产出变量农产品货运量农产品货运周转量X1X2X3Y1Y2137粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工23年第48卷第5期粮
14、 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工粮 食 加 工数,分别为1.004和1.011,表明四川省在技术效率变化方面为正向拉动。但是其技术进步指数却未达到有效,全省技术进步平均指数仅有0.932,远低于有效值,说明我省的技术进步仍有发展的空间和潜力,技术的进步与否也是决定农产品物流效率关键所在,这提示今后四川省应注重提高物流技术管理和利用方面以及农产品物流的组织协调水平。由表3可知,20102020年四川省各市农产品物流的tfpch(全要素生产率变化指数)的平均指数为0.935,从静态角度分析来看
15、,四川全省农产品物流效率并不高,绝大部分地市的综合技术效率均未达到DEA有效且各地市州之间发展水平差异较大。从动态角度来看,18个地市的农产品物流发展水平近年波动性较大,距离最近的20192020年间全省综合技术效率方面大多数都是增加的,只有极个别城市呈下降趋势。从具体指数分解上看,四川省平均技术效率变化指数为1.004,平均技术进步指数为0.932,技术进步缓慢对四川省农产品物流的效率发展起到了一定的抑制作用,然而四川省平均纯技表320102020年四川省18市基于DEA-Malmquist指数的效率评价城市effchtechchpechsechtfpch平均值成都市1.0011.0001.
16、0001.0011.0001.0004自贡市1.0010.9100.9991.0020.9110.9646攀枝花1.0000.9561.0001.0000.9560.9824泸州市1.0100.9401.0350.9750.9490.9818德阳市0.9890.9510.9891.0000.9400.9738绵阳市1.0500.9051.0540.9960.9500.9910广元市0.9580.9010.9710.9840.9550.9538遂宁市1.0110.9451.0270.9840.9550.9844内江市1.0470.9061.0451.0020.9490.9898乐山市1.0620
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