福建省农产品物流效率评价研究

周 雄， 郑 芳

(福建农业职业技术学院经济管理学院,福建 福州 350007)

“三农”问题事关民生，自2004年以来，中央一号文件连续14年聚焦“三农”发展。2015年中央农村工作会议首次提出“农业供给侧结构性改革”，强调以市场需求为导向，通过对资源的重组有效降低资源错配率，以提高供给的适应性、针对性。在考虑生产环节的同时也将流通加工环节纳入其中，二者协调发展，使农产品适销对路，提高农民收入水平。2016年中共中央政治局会议首次将“积极推进农业供给侧结构性改革”单独列出，既是对过去农业改革进程的认可，也是未来政策关注的焦点。福建省海上资源丰富，生物品种多样，近年来农业发展迅速，福建省农业厅认真贯彻落实中共中央、国务院的决策部署，制定《关于推进农业供给侧结构性改革的实施意见》(以下简称《意见》)，加快农业结构转型升级，加快农业现代化建设，发展特色农业。

《意见》指出，降本增效是扎实推进农业供给侧结构性改革的关键。农产品物流成本居高不下是阻碍农民增收的重要原因，从生产到消费，农产品价格不断提高，但农民的收益没有明显的增加，农产品利润被物流主体层层分享，只有提高农产品物流效率，减少农产品物流冗余环节，降低交易成本，才能有效提高农民收入水平。此外，高效的农产品物流体系可实现市场供求信息在生产者与消费者之间及时、有效的传输，避免农产品生产性结构过剩，也通过农产品价格引导消费者行为，实现农业资源的合理配置。因此，提高农产品物流效率是降低农产品成本、解决农业结构性矛盾，推进农业可持续发展的基础，也成为农业供给侧结构性改革的关键。准确评价福建省农产品物流效率，有针对性地提出合理化建议，对提高农产品物流效率水平、推动农业供给侧结构性改革具有一定的积极意义。

提高农产品物流效率是一项综合性工程，近年来，诸多学者围绕农产品物流效率相关问题展开了深入的研究，取得了丰硕的成果。(1)在概念的界定上，福井清一定义物流效率为“各物流环节中投入与销售价格之比”[1]。在这一概念的基础上，黄福华等将农产品物流效率定义为，一定时期内，农产品物流过程中包括物流成本、资源消耗、消费效应等在内的所有投入与全部产出之比[2]。(2)关于农产品物流效率评价方面，汪旭辉等以2003—2011年我国23个省际面板数据测算农产品物流效率，发现我国农产品物流效率整体水平偏低，且地区差异显著，并提出从加强人才培养、优化资本配置、提高技术创新水平等方面付诸努力[3]。(3)关于农产品物流效率影响因素的研究，Srimanee等探讨了泰国果蔬类农产品“农超对接”模式对农产品物流效率发挥的积极作用[4]。Tan以农产品绿色供应链为指导理论，探索资源损耗对农产品物流效率的影响[5]。Bowen等指出，农产品第三方物流模式是有效提升农产品物流效率的关键[6]。杨军等研究发现，农村城镇化与农产品物流效率存在长期协整关系，说明农村城镇化对提升农产品物流效率具有显著的促进作用[7]。蒋雪林等引进发达国家广泛采用的一种先进物流模式——共同物流，从农产品物流主体组织化程度、收益分配机制、物流信息系统等方面提出相关对策，以达到提高物流效率、降低配送成本、提高服务水平的目的[8]。此外，在评价方法上，现有文献主要采用随机前沿分析法(SFA)、数据包络法(DEA)、Tobit模型等。方凯在研究中指出，DEA没有严格限制评价主体投入产出指标的数量，且无须事先设定投入产出指标之间的关系函数以及各指标的权重，在处理复杂生产关系的决策主体上具有显著的优势[9]。

综上所述，关于农产品物流效率相关问题的研究多为全国范围，缺乏对特定区域的研究；且多以物流模式作为影响农产品物流效率的关键要素，没有从宏观角度深入分析国家政策调控带来的影响。考虑到农产品物流效率评价的复杂性及DEA的特点，本文基于供给侧结构性改革视角，拟采用数据包络分析法测算福建省2007—2016年农产品物流效率，分析其变化趋势，以期客观、准确地了解福建省农产品物流效率情况，分析其在研究期内存在的问题，为福建省农产品物流的发展提供建议。

一、研究方法

数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)是1978年美国运筹学教授W. W. Cooper和A. Charnes在“相对效率”概念的基础上提出的评价多投入、多产出的同类决策单元(DMU)相对有效性的非参数分析方法。其主要思想是研究DMU投入产出的综合比值，通过评价每一个单元的投入产出要素权重，确定一个有效的生产前沿面，以每一个DMU到该生产前沿面的距离作为判断DMU是否DEA有效的依据。利用DEA进行效率评价在一定程度上避免主观因素的影响，使测度结果更加客观真实；同时，DEA方法可以直接使用不同计量单位的指标进行计算，也不需要进行参数估计，在简化运算的同时也提高结果的准确性。DEA模型体系中，最常用的是基于规模报酬不变(CRS)的CCR模型和基于规模报酬可变(VRS)的BCC模型。

CCR模型评价的是决策单元的综合效率(Technical Efficiency，TE)，表示对DMU(决策单元)要素配置能力及使用效率等方面的综合评价，包涵了综合技术有效性以及规模有效性。假设有n个决策单元，每个决策单元有m种投入和r种产出，设xij(i=1,2,…,m；j=1,2,…,n)表示第j个决策单元的第i种投入量，ysj(s=1,2,…,r；j=1,2,…,n)表示第j个决策单元的第s种产出量，向量Xj,Yj(j=1,2,…,n)分别表示决策单元j的输入和输出向量，则相应的向量分别为：

(1)

引入松弛变量s-、s+，利用Chames-Cooper变换和对偶规划理论将初始DEA模型中分式规划形式的CCR模式转换为等价的线性规划，表达式如下：

min [θ-ζ(eTs-+eTs+)]

(2)

其中，ξ为非阿基米德无穷小；λ为向量参数；θ∈[0，1]为效率评价值，该模型可求的决策单元效率最优解为θ*、λ*、s-0、s+0，θ*=1表示第j0个决策单元为DEA有效，θ*<1则表示第j0个决策单元非DEA有效。

规模效率=综合效率/纯技术效率

(3)

根据公式(3)及CCR模型和BCC模型结果可求得第j0个决策单元的规模效率，评价现有投入规模是否能够达到效益最优。

二、指标选取与数据来源

(一)指标选取

选择合理的指标是运用DEA模型的关键，所选指标既要遵循一般指标选取的基本原则，也要满足DEA模型的要求：(1)投入产出指标间具有高度相关性；(2)各项投入指标和产出指标之间不能有过高的相关性。目前，学术界在投入产出指标的选择上尚未达成共识。综合前人的研究，基于柯布-道格拉斯生产函数，劳动力、资本、技术是影响产出的关键因素，本文选取农产品物流业从业人数作为劳动力投入；选取农产品物流固定资产投资额作为农产品物流资本投入；由于技术在现实中没有统一的指标进行测算，本文不予考虑；此外，鉴于农产品物流过程中对物流基础设施的依赖程度较大，特选取各类运输线长度作为衡量物流基础设施投入情况的指标。在产出指标方面，有学者采用农产品产量作为生产函数的产出变量，鉴于农产品产量有一部分并未进入农产品流通流程，本文增加农产品物流周转量这一产出指标，以便更加直观、准确地反映农产品物流效率的产出水平。

(二)数据来源

本文选取福建省2007—2016年为研究对象，即模型中的DMU，由于金门县统计资料不全，未列入研究范围。所需数据主要来源于2008—2017年的《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》《福建省统计年鉴》，以及2007—2016年的《福建省社会与经济发展统计公报》。

三、福建省农产品物流效率评价实证分析

针对所选取的10个DMU，使用DEA-Solver软件中CCR-I和BCC-I导向模型进行效率分析、投影分析。

(一)综合效率分析

综合效率表示对决策单元资源配置能力及使用效率等多方面能力的综合评价。表1显示，福建省农产品物流综合效率值仅2007、2012、2016年为1，达到DEA有效；其他年份则小于1，未达到生产前沿面，处于非DEA有效。而非DEA有效的年份综合效率值均在0.9以上，且研究期内综合效率均值为0.977，接近1，说明福建省农产品物流处于边缘有效区域，可以通过对投入资源进行微小的调整，使资源配置更加合理，最大限度地发挥资源使用效率，达到DEA有效。

表1 福建省2007—2016年投入产出效率评价结果

(二)纯技术效率分析

纯技术效率反映了在农产品物流固定资产投资额、劳动力规模、交通技术设施建设一定的前提下，农产品物流产业规划合理程度、交通基础设施建设配套程度、固定资产投资比例关系、相关从业人员管理水平及专业素质高低。表1显示，福建省农产品物流纯技术效率均值为0.990，且研究期内4年纯技术效率值为1，即2007、2012、2014、2016年占样本总数的40%，表示大部分年份农产品物流投入水平符合产业发展的需求，在给定的投入情况下产出达到了理想状态。

(三)规模效率分析

规模效率表示在纯技术效率条件一定的前提下，农产品物流规模与投入产出的匹配程度。表1显示，2007—2016年农产品物流规模效率均值为0.986，其中，综合效率有效的年份规模效率均为1；在综合效率非DEA有效的年份中，2014年纯技术效率为1，也就是说，规模效率非DEA有效是导致综合效率非DEA有效的主要原因。

(四)规模报酬情况分析

规模报酬分为不变、递增和递减3种情况。福建省农产品物流规模报酬情况显示，2007、2012、2016年规模效率为1，处于规模报酬不变阶段；其余年份规模效率小于1，其中，2008、2009年处于规模报酬递增阶段，说明投入产出规模是阻碍农产品物流效率提升的瓶颈，因此，可通过适当增加各投入要素投入、扩大农产品物流市场，努力提高农产品产量，加快农产品物流周转量，快速达到规模经济状态。2010、2011、2013、2014、2015年处于规模报酬递减阶段，说明在投入量中存在某一要素或多个要素投入过甚的情况，导致资源浪费，因此，提高要素投入门槛，减少投入要素量，提高投入要素质量，是提升农产品物流效率的有效途径。

(五)投影分析

对非DEA有效的决策单元进行投影分析，在找出决策单元非DEA 有效原因的同时也为实现DEA有效提供依据。表2显示，在非DEA有效的8个决策单元中，福建省农产品物流存在投入冗余和产出不足问题。投入方面，农产品物流业从业人员、固定资产投资、交通运输线等方面均存在超量投入。其中，交通运输线仅2013年出现冗余，说明交通运输基础设施建设与农产品物流规模相匹配；劳动力和固定资产投资在非DEA有效年份均出现冗余。因此，需要调整农产品物流劳动力配置，充分利用剩余劳动力；合理安排固定资产投资，提高资金利用效率。产出方面，农产品产量的松弛变量均为0，即在农产品产量这一产出上不存在不足，产量达到当年最优；而有50%的决策单元在农产品物流周转量方面存在产出不足，需要继续扩大规模，但从松弛变量值来看需要调整的产出量较小。可根据DEA理论，通过适当调整非DEA有效决策单元投入、产出指标的数值使其达到相对有效。根据DEA-solver软件统计结果，使非DEA有效决策单元的农产品物流达到DEA有效的投入、产出目标值如表3。结合图1投入、产出指标改进幅度可知，农产品物流投入、产出规模结构渐趋合理，其中，投入要素中劳动力和资金投入调整幅度最大，产出指标中周转量调整幅度最大。

表2 非DEA有效决策单元投入产出松弛变量

表3 农产品物流投入、产出指标DEA有效目标值

四、结论与建议

本文从农业供给侧结构性改革视角出发，运用投入导向的DEA模型，测算2007—2016年福建省农产品物流效率，分析福建省物流系统投入产出的综合效率、纯技术效率、规模效率、规模报酬，并进行投影分析，得出以下主要结论。

1.纯技术效率是带动福建省农产品物流综合效率提升的主要原因。2007—2016年福建省农产品物流效率整体上处于DEA有效边缘区，仅需要通过资源要素的微小改进即可实现DEA有效。因此，应走集约化和高技术道路,积极发展农产品冷链物流等农产品物流新方式；深入贯彻落实中共中央、国务院发布的《关于落实发展新理念加快农业现代化实现全面小康目标的若干意见》，以“互联网+农业”为驱动，促进先进的网络技术与农产品物流业融合，发展智慧农业、高效农业，催生农产品电子商务等新兴行业，吸纳农产品物流剩余劳动力，为他们提供更好的就业机会，使劳动力投入合理，提高农产品物流效率。

图1 投入产出指标改进幅度

2.要加快转变福建省农产品物流业发展方式，合理分配资源，由“做大”转向“做强”，停止盲目的规模扩大，致力于提高农产品物流现代化水平。2007、2012、2016年农产品物流资源投入得到有效利用；非DEA有效年份中，规模效率与纯技术效率均高于0.9，存在投入产出要素配置不合理的问题，且大部分规模效率非DEA有效年份处于规模报酬递减阶段。在现有的以“农户+公司+超市”“农户+经纪人+公司+超市”等形式为主的农产品物流体系基础上，要充分发挥政府引导作用，提高农产品物流主体组织化、标准化程度，适应现代化农产品物流发展需求；同时，要加快农产品物流基础设施建设，增加农产品集散网点，加大冷库、冷藏车等冷链物流设施的投入量，降低农产品物流腐损率，提高农产品物流效率。

3.要加强农产品物流从业人员的培训，实现劳动力素质的整体提升。投影分析显示，福建省农产品物流发展存在不同程度的投入冗余、产出不足的问题，投入要素中农产品物流业从业人员的冗余成

为影响福建省农产品物流效率的主要因素。因此，在不影响农产品物流运作的情况下， 应适当精简农产品物流从业人员规模，提高企业管理水平，加强核心人才队伍的培养，通过理论知识学习、专业技能培训、制定职业生涯规划等多渠道实现劳动力素质的整体提升，从而提高从业门槛。产出指标上，农产品物流周转量是影响农产品物流效率的主导因素。扩大农产品物流周转量关键在于提高农产品物流主体组织化程度，打破农产品物流各自为政的局面，由小而复杂的组织结构逐渐向第三方农产品物流靠拢，降低农产品物流成本，提高物流设施设备利用率，提升农产品商品化率，改善农产品物流主体组织化水平。

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