农产品流通数字化水平演进趋势、地区差距及收敛性研究

杨海丽,邹剑涛,丁方伟,罗越月

(1.3.5.重庆工商大学 长江上游经济研究中心,重庆 400067;2.4.重庆工商大学 经济学院,重庆 400067)

2021年中央一号文件《中共中央 国务院关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》指出,要“推进公益性农产品市场和农产品流通骨干网络建设”“发展智慧农业,建立农业农村大数据体系,推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合。”(1)2021年2月21日《中共中央 国务院关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》发布于中华人民共和国中央人民政府网站:https://www.gov.cn/zhengce/2021-02/21/content_5588098.htm(来源:新华社)。近年来,以区块链、大数据、物联网等新一代数字技术为核心基础的数字经济不断渗透到经济社会和生产生活各方面,颠覆性地改变了居民的生产方式、生活节奏、消费理念,提高了居民对于生活质量的追求及其享受型消费支出的占比[1]。因此,与居民联系最为紧密的农产品被赋予了高品质、多样化、新鲜安全、绿色健康等新要求。而农产品尤其是生鲜农产品具有非标准、易腐性、易损性、变质性、季节性、地域性、周期性等迥异于工业品的特殊属性[2],需要更为高效畅通的农产品仓储保鲜冷链物流体系和全过程全时段监控溯源技术为支撑,这要求我国整体流通体系加速向现代化、数字化、智慧化方向建设,着力解决农产品流通成本高、产品损耗大、堵点环节多、产业链衔接不畅[3]、信息不对称、标准化程度低等突出问题,使其成为有效衔接从生产到消费各环节的“大动脉”[4]。

数字技术在农产品流通数字化转型的过程中起到了关键支撑作用,平台电商的崛起使得以盒马鲜生、每日优鲜等为代表的不同业态模式开始切入农产品流通领域,在打造农产品流通全渠道销售格局的同时深入挖掘农产品的需求潜力[5],助力大山深处的优质农产品携带品牌价值走向全国乃至海外,在一定程度上改变了我国农产品流通依赖以批发市场为主导的传统流通渠道的情况[6],从而提高商流、物流、信息流的协同化水平。农产品流通已然成为农村经济发展的重要指示器和推动力[7],而农产品流通数字化作为农业农村数字化的重要组成部分,既是稳定农产品价格、保障粮食安全的重要抓手,又是推动农业增效、农户增收[8-9]、乡村振兴[10]的有效途径。

从已有文献来看,国内诸多学者对农产品流通的研究主要涉及三个方面:一是对农产品流通效率的指标构建与评价测度[11-13];二是对我国农产品流通体系现状的审视及提出的应对措施[14-16];三是基于国内外典型案例展开的农产品流通相关分析[17-19]。已有研究尽管取得了富有建设性的成果,但具体到农产品流通数字化领域则仍然存在一定的扩展空间。多数文献缺乏对农产品流通数字化更为客观、深入、细致的系统性探究和认识,对其分布动态、内部流向、空间差异、区域差距、收敛性质等具体特性的科学揭示与分析不足,难以全面精准把握近年来中国农产品流通数字化水平的发展现状及其基本特征。

本文的边际贡献主要体现在三个方面:第一,通过引入核密度估计方法和Markov链直观刻画了农产品流通数字化的绝对差异演变规律及其区域转移特质;第二,采用Dagum基尼系数及其分解法测算出中国四大经济区域的相对差异并揭示其差异来源;第三,从收敛、空间收敛和俱乐部收敛三个层面对农产品流通数字化水平的收敛性特征进行了全面检验。

一、农产品流通数字化水平指标体系构建与数据说明

(一)农产品流通数字化水平指标体系构建

借鉴相关文献的做法[20-21],本文选择了农村信息化水平、农产品电商发展水平、农村数字产业化水平3个二级指标与9个三级指标,构建农产品流通数字化水平测度体系(具体见表1)。

表1 农产品流通数字化水平评价指标体系

(二)数据与指标说明

本文研究对象为2010—2022年中国30个省区市(2)考虑到数据的可得性等因素,研究范围未包括西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区。的农产品流通数字化水平。采用的数据主要来源于样本观测期内历年的《中国统计年鉴》和各省区市的统计年鉴、国家统计局官方网站、中国电子商务发展指数报告,以及相关数据分析网站、研究所报告。本文据此构建相应的指标模型,并通过变异系数法测度得到2010—2022年我国30个省区市的农产品流通数字化水平。

二、农产品流通数字化水平的测度结果与分析

为了能够最大程度展现各省区市农产品流通数字化水平的横向差异,并保证评价结果的动态可比性,本文借鉴屈小娥等学者[22]和佟孟华等学者[23]的研究成果,通过定基功效系数法对原始数据进行标准化处理,随后运用变异系数法测算出农产品流通数字化水平。同时为了便于比较和节约制表空间,本文先将测算得出的农产品流通数字化水平乘以100,后用30个省级行政单位的简称代替(3)2016年8月11日《中国行政区划》发布于中华人民共和国自然资源部网站:https://www.mnr.gov.cn/zt/hd/chfxcr/gcdtgltl_29657/gjbtzs/201608/t20160811_2130097.html(来源:国家测绘地理信息局)。,结果如表2所示。

表2 中国各省区市农产品流通数字化水平及排名

总体来看,2010—2022年我国省际农产品流通数字化水平呈现出稳步上升的趋势。农产品流通数字化水平从2010年的9.297提高至2022年的24.217,增幅达160.491%。随后依据国家统计局的分类标准,将30个省区市划分为对应的东部、中部、西部、东北部四大区域(4)统计中所涉及东部、中部、西部和东北地区的具体划分为:东部10省(市)包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南;中部6省包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南;西部12省(区、市)包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆;东北3省包括辽宁、吉林和黑龙江。划分依据来源于2021年2月18日发布的《经济地带是如何划分的?》网址:http://www.stats.gov.cn/zt_18555/zthd/lhfw/2021/rdwt/202302/t20230214_1903926.html(来源:国家统计局)。。分区域来看,东部沿海地区农产品流通数字化水平相对较高,上海、北京、江苏、浙江稳居前列,说明东部沿海地区的农产品流通数字化水平一直处于先导地位。排名靠后的省区有青海、新疆、内蒙古、甘肃,这表明西部地区农产品流通数字化发展较为薄弱,但发展潜力巨大。

为准确掌握各地区整体发展状况及差异,本文借鉴陈国宏等学者的做法,对农产品流通数字化水平进行二次加权[24],得到各省区市农产品流通数字化水平的综合评价值。从表2可以看出,综合评价值最高的是浙江省(41.141),最低的是青海省(9.770),浙江省的农产品流通数字化发展水平约是青海省的4.211倍,这表明在样本观测期内全国农产品流通数字化省际差距较大,发展不均衡的矛盾较为突出。

三、农产品流通数字化水平的动态演进趋势

(一)Kernel密度估计

本文运用Kernel密度估计[25]探究全国整体及四大区域农产品流通数字化水平的分布动态特征(结果如图1所示)。图1(a)展示了样本期内全国农产品流通数字化水平的动态演变趋势。从分布位置来看,总体分布曲线的中心位置和变化范围持续右移,表明农产品流通的数字化水平随着时间的推移不断提高。从分布形态来看,分布曲线主峰高度总体呈持续下降趋势且主峰宽度不断扩张,表明观测期内全国范围农产品流通数字化水平省际绝对差异持续扩大,分化态势显著。从分布延展性来看,分布曲线的右拖尾现象明显并在不断拉长,这意味着全国范围内农产品流通数字化高于均值的省区市较多,且空间差距正在逐步扩大。从分布极化现象来看,全国分布曲线逐渐呈现出微弱的两极分化态势。

图1 全国及四大经济区域农产品流通数字化水平的分布动态

图1(b)(c)(d)(e)分别描述了样本期内东部、中部、西部、东北地区农产品流通数字化水平的动态演变趋势。首先,从分布位置来看,四大经济区域分布曲线的中心区间与全国总体分布曲线的移动轨迹相一致,均呈向右移动稳步提升趋势。其次,从分布形态上看,东部和西部地区分布曲线的主峰高度表现出波动下降的变动过程,中部地区主峰高度则经历了“持续上升—波动下降—陡然回升”的N型变化轨迹,而东部地区主峰高度呈“持续下降—转向回升—继续下降”的演进历程。再次,从分布延展性来看,西部地区和东北地区并未展现出明显拖尾现象,表明两个区域内部不存在农产品流通数字化水平极高或极低的省区市。而东部地区分布曲线展现出一定的右拖尾现象,说明在东部地区农产品流通数字化整体较高水平中的背景下,仍有个别地区处于绝对领先地位,如上海、北京的农产品流通数字化水平始终居全国前列。而中部地区在观测后期则表现出轻微的左拖尾现象,说明随着时间推移,中部地区农产品流通数字化低于均值的省区市较多。最后,从分布极化的角度来看,东部、中部和东北地区始终保持着单峰状态,而西部地区的分布曲线则演变出更明显的双峰形态,存在两极分化格局。

(二)Markov链分析

为进一步反映我国省级农产品流通数字化的内部流动方向和等级转移特征,本文引入马尔科夫转移概率矩阵进行分析,并将农产品流通数字化水平按四分位数划分为四个等级,其中0～0.25为低水平;0.26～0.50为中低水平;0.51～0.75为中高水平;0.75以上为高水平(结果如表3所示)。可以看出,矩阵中对角线上的要素大于对角线两端的要素,表明四类等级省区市农产品流通数字化发展维持原有水平的概率相对较高。其中,低水平、中低水平、中高水平省区市1年后维持原有水平的概率分别为75.56%、73.86%、78.05%,并且水平转移发生在相邻层次之间,这表明农产品流通数字化水平在不同层次之间相对稳定,很难实现“跨越式”转移。

表3 2010—2022年中国农产品流通数字化水平的马尔科夫转移概率矩阵

同时,低水平、中低水平和中高水平省区市在1年后向上转移一级的概率分别为24.44%、26.13%和21.95%。由此可见,农产品流通数字化水平提高是一个循序渐进的动态发展过程,不同层次的发展水平会面临不同程度的发展困难;但中低水平、中高水平、高水平向下转移的概率为0%,这意味着农产品流通数字化水平基本不存在发展倒退风险。因此,每个省区市都应努力实现农产品流通数字化水平等级向上转移。

(三)空间Markov链分析

已有文献研究表明,农产品流通数字化存在显著的空间关联性[9]。因此,本文基于地理距离矩阵、经济距离矩阵和经济地理嵌套矩阵分别测度了中国农产品流通数字化水平的全局莫兰指数,便于后续检验(具体见表4)。可以看出,无论在采用何种空间权重矩阵的情况下,2010—2022年农产品流通数字水平的全局莫兰指数都显著为正,表明各省区市的农产品流通数字化水平之间存在显著的空间正相关关系。

表4 2010—2022年农产品流通数字化水平的全域莫兰指数

上述结果表明,需要考虑农产品流通数字化水平的空间因素并建立空间马尔科夫转移概率矩阵(如表5所示)。首先,不同空间滞后类型下的四个转移概率矩阵并不相同。说明在相邻省份农产品流通数字化水平存在差异的情况下,本省农产品流通数字化水平转移的概率各不相同。其次,在不同的空间滞后类型下,转移概率矩阵的对角元素并不完全大于非对角元素。这说明农产品流通数字层面“水平锁定”的概率在空间溢出效应影响下有所降低,这种效应主要发生在III类滞后条件下。此外,不同滞后类型对同一水平的影响不同。说明在中高层滞后类型下,从低层向中低层转移的概率为66.67%,显著高于中低层滞后类型下37.50%的转移概率。最后,同一滞后类型对不同水平的影响也各不相同。在中高水平滞后的情况下,实现低水平、中低水平、中高水平向上转移的概率分别为66.67%、38.46%、15%,总体呈下降趋势。这表明转移概率不仅受滞后类型的影响,还需考虑农产品流通数字化初始水平的影响。

表5 2010—2022年中国农产品流通数字化水平的空间马尔科夫转移概率矩阵

四、农产品流通数字化水平的地区差异

本文选用Dagum提出的基尼系数及其分解方法[26]分析中国农产品流通数字化水平的区域差异及其来源,结果如表6所示。

表6 2010—2022年中国农产品流通数字化的地区差异及其分解结果

整体而言,中国农产品流通数字化水平的总体差异呈波动下降趋势。具体来看,在样本观测期内,中国农产品流通数字化水平的总体基尼系数由2010年的0.278下降至2022年的0.202,降幅达27.338%,说明全国整体农产品流通数字化水平的差异略有减小。组间差异的变化趋势则呈“大幅下降—有所回升—持续下降”的波动性下降趋势;而组内差异相对较小,除了2017年有小幅上扬外,整体呈现下降的趋势,这表明各个区域内差异波动缩小且总体保持稳定;此外,超变密度在观测期内表现为略有起伏的波动性下降趋势,说明不同区域间交叉重叠问题对总体差异的影响小幅削减。虽然在样本观测期内,组内差异、组间差异和超变密度的贡献率各有变化,但组间差异对总体差异的贡献率始终维持在80%以上。通过分析可以得出中国农产品流通数字化水平的空间相对差异主要源自四大经济区域间的差异的结论。

四大区域的组间差异表现则大相径庭,其中地区间差异缩小幅度最大的是西部和东北地区,观测期内整体降幅为47.741%,其次是中部与东北地区,整体降幅为36.506%,这说明我国东北地区和中部、西部地区农产品流通数字化水平的相对差异在不断缩小,区域间协调发展趋势较为明显;但中部和西部地区之间差异则略有扩大,观测期内涨幅为14.899%。从基尼系数值来看,整个观测期内东部和东北地区间农产品流通数字化水平的差异最大,观测期内均值为0.392,远高于其他各地区间的差异;中部和西部地区的组间差异始终是地区间差异最小的,但其整体差异呈现扩大趋势,说明中部地区和西部地区的农产品流通数字化水平尽管绝对差异相对较小,但两地差距略有拉大。

四大区域内部差异的变动趋势存在区域异质性。从变动幅度来看,中部地区组内差异降幅最大,整体降幅达71.540%;东北地区紧随其后,再次为东部地区,而西部地区内部差异则存在一定幅度的上涨,整体涨幅为44.477%。从基尼系数值来看,东部地区组内差异最大,其次为东北地区、西部地区,中部地区内部差异最小,这表明东部地区各省市之间农产品流通的数字化水平存在高度差异,中部、西部地区不同省区市的农产品流通数字化水平相对集中。这可能是因为东部地区不仅覆盖北京、上海、广东等数字化发展先导省市,还包括河北、海南等中坚省份,因此存在显著的内部差异。

五、农产品流通数字化水平的收敛性分析

(一)收敛结果分析

本文运用变异系数分析检验样本观测期内中国农产品流通数字化发展的收敛性。全国整体及四大经济区域的系数如表7所示。

表7 中国农产品流通数字化收敛结果

为便于进一步分析,将表7内容绘制成清晰直观的收敛趋势折线图(具体见图2)。可以看出,全国农产品流通数字化发展的系数大体可以分为“持续稳定下降—陡然转向回升—起伏波动下降”三个演进阶段,鉴于系数的变化趋势并未遵循随时间的推移而逐渐减少的规律,说明全国整体层面的农产品流通数字化发展不存在收敛特征。具体来看,东部地区系数的下降幅度和变动趋势与全国整体变化最为接近,前者在观测期内总体降幅为28.43%,后者为27.90%;而中部地区和西部地区的系数呈温和波动下降趋势,收敛性稍弱;东北地区系数在观测期内表现为持续波动上升的变动趋势,且涨幅最大,2022年东北地区系数相比2010年上涨了85.52%,这意味着东北地区内部农产品流通数字化发展分化态势明显,并未表现出收敛趋势。

图2 全国整体及四大区域农产品流通数字化的系数演变趋势

(二)空间收敛结果分析

为精确得出农产品流通数字化水平的收敛性特质,本文继续对中国农产品流通数字化水平进行空间收敛检验(结果如表8所示)。表8中的部分(1)汇报了基于空间杜宾模型的全国整体及四大区域空间绝对收敛检验结果。除东北地区外,全国及其他区域的估计系数始终显著为负,说明全国和东中西部地区均存在空间绝对收敛特征。而东北地区若不考虑某些经济社会因素对农产品流通数字化发展的影响,单纯从初始条件出发,则东北三省农产品流通数字化发展随着时间的推移可能会愈发分散,内部省际差距不断扩大。

表8 中国农产品流通数字化的空间收敛检验结果

表8中的部分(2)汇报了全国整体及四大区域空间条件收敛的检验结果。其中,包括东北地区在内的四大区域及全国整体的估计系数均显著为负,说明在考虑政府交通扶持力度(Gov)、教育集聚水平(Edu)等经济社会因素的地区异质性后,东北地区表现出空间条件收敛特质,且这些因素加速了中部、西部和东北地区的收敛速度,缩短了其收敛周期。

(三)俱乐部收敛结果分析

鉴于农产品流通本身具有的空间特质,各地农产品借助日益创新拓宽的流通渠道进行跨区、跨省、跨国销售流通已是常态,因此,我国农产品流通数字化发展很大程度上存在各省区市之间跨区域收敛的可能。为此,本文继续通过对样本观测数据进行俱乐部收敛的识别和检验,更为全面和客观地揭示我国农产品流通数字化发展的收敛性特征。

首先,本文对2010—2022年30个省区市的农产品流通数字化指数进行检验,具体结果见表9。实证结果发现,全国整体样本检验得到的统计量为-6.481 8,远小于5%的显著性界限-1.65,说明在5%的显著性水平下拒绝农产品流通数字化发展整体收敛的原假设。据此判断,就农产品流通数字化发展而言,在样本观测期内30个省区市并没有向同一稳态均衡收敛,但仍不能排除部分省区市间存在发展趋同收敛的可能。

表9 全国范围农产品流通数字化的收敛检验

为进一步识别潜在的农产品流通数字化收敛俱乐部,本文采用Phillips等[27-28]提出的收敛和聚类算法对我国30个省区市进行分析检验,以判断这30个样本地区是全部发散还是形成了某些收敛俱乐部(对样本省区市收敛俱乐部的初始识别如表10所示)。

表10 中国30个省区市农产品流通数字化发展收敛俱乐部初始分类

聚类检验结果显示30个省区市共形成了3个收敛俱乐部和1个发散组。表10列出了3个俱乐部和1个发散组所含成员个数、检验系数及统计量。显然,3个俱乐部检验得到的统计量均大于5%的显著性界限-1.65,说明在5%的显著性水平下均接受存在单个俱乐部内部收敛的原假设。

然而,由于这种聚类机制可以找到比实际数量更多的俱乐部[29-30],因此需要对初始分类的收敛俱乐部进行合并检验。由表11列出的俱乐部合并检验结果可以看出,俱乐部一和俱乐部二合并检验的统计量为-0.610,大于5%的显著性界限-1.65,因而二者可以合并成同一个俱乐部;而其他俱乐部合并检验的统计量均小于-1.65,无法进行俱乐部两两合并。

表11 初始收敛俱乐部的合并检验

借助基于非线性时变因子模型构造的检验和聚类分析检验,本文发现30个省区市在2010—2022年这13年间的农产品流通数字化发展轨迹中形成了2个收敛俱乐部和1个发散组(具体分类见表12)。

表12 最终收敛俱乐部分类

具体来看,俱乐部一为农产品流通数字化发展高水平稳态俱乐部,由8个东部省市(北京、上海、天津、海南、广东、江苏、福建、山东)、6个中部省份(山西、湖北、湖南、安徽、河南、江西)、7个西部省区市(宁夏、四川、广西、重庆、陕西、青海、贵州)组成。俱乐部二为农产品流通数字化发展低水平稳态俱乐部,由4个西部省区(内蒙古、新疆、云南、甘肃)和3个东北省份(吉林、辽宁、黑龙江)组成。值得注意的是,东北地区所有省份均收敛于低水平稳态,说明推动农产品流通数字化发展应成为整个东北地区重点关注的问题。而发散组包括河北和浙江两省,说明这两个省份的农产品流通数字化发展特质与其余省区市差异较大,无法被划入其他任意俱乐部。最终收敛俱乐部分类结果进一步表明,按照四大经济区域标准划分进行农产品流通数字化领域的收敛性研究得出的结论可能存在系统性偏差;而俱乐部收敛的检验结果证实了我国农产品流通数字化发展确实存在省份跨区域收敛现象。

六、结论与对策建议

(一)研究结论

本文从农村信息化水平、农产品电商发展水平、农村数字产业化水平3个方面构建农产品流通数字化水平评价指标体系,通过变异系数法对中国30个省区市的农产品流通数字化水平进行测度,并运用Kernel密度估计、Markov链、Dagum基尼系数、收敛、空间收敛、俱乐部收敛等方法对我国整体及四大区域农产品流通数字化的分布动态、地区差异、收敛性进行分析和检验,得出以下结论:第一,从测算结果来看,2010—2022年我国农产品流通的数字化水平大致可分为2014年前的温和上升期和2014年后的快速发展期;同时,2020年后农产品流通的数字化水平呈现东部、中部、西部、东北地区依次递减的梯级分布格局。第二,农产品流通数字化在不同层次间的相对稳定,难以实现“跨越式”转移。第三,从地区差异来看,农产品流通数字化的总体差异呈现波动下降趋势;组间差异始终是我国整体空间差异的最主要来源;除西部地区外,东部、中部、东北地区组内差异均呈一定幅度的缩小弱化趋势。第四,从收敛性的角度来看,全国整体及四大区域的农产品流通数字化水平虽未表现出典型的收敛特征,但普遍存在空间条件收敛特质,而若仅从初始水平出发,则东北地区不存在空间绝对收敛特质。值得注意的是,各省份存在跨区域收敛特性,在观测期内形成了2个收敛俱乐部。

(二)对策建议

基于以上研究结论,本文提出如下对策建议:首先,要认识到经济发展水平和农产品流通数字化水平之间的正相关关系,通过提高各区域的经济发展水平,促进地区农产品流通数字化水平的提升。各地区应进一步挖掘自身优势,努力寻找新的经济增长点,通过产业升级、消费升级、基础设施升级和政府民间资本融资规模的扩大,推动农产品流通数字化水平的提升和发展。第二,由于总体差异形成的最主要来源是区域间差异,且东部与中部、西部、东北地区之间的差距远高于其他地区,基于这一事实,中央政府要适当加大对中部、西部和东北潜力区域的政策倾斜,借助政策优势抵补区域劣势[31],并鼓励不同区域间持续加强信息交流与合作,促进各区域之间的资源要素流动。第三,各省区市要充分掌握本地农产品流通数字化水平的发展现状,积极制定适合本区域的发展战略。西部地区农产品流通数字化水平相对落后,首要任务是学习东部地区的成功发展经验,提高农产品流通数字化的基础设施水平。而东部地区农产品流通数字化水平在全国长期居于领先地位,这也决定了东部地区需要承担更多前沿流通领域的政策实施、投融资方案及试错成本。因此,东部地区要充分发挥农产品流通数字化先导区域的引擎作用,增强其对周边省区市的辐射影响力[32],带动欠发达地区协同发展,防止区域发展不平衡矛盾进一步加重。