比较我国农产品物流效率的地区差异

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比较我国农产品物流效率的地区差异

一、引言

作为农业大国，我国农产品的物流量十分巨大，其中未经深加工的生鲜农产品占据较大比

重。

但是由于农产品市场体系与物流组织体系不完善、农产品物流基础设施薄弱、物流技术水平落

后、物流运作模式不成熟等原因，导致我国农产品物流损耗严重，农产品物流效率低下。据

统计，我国农产品物流环节的损耗率高达 35% ，是美日等发达国家的十倍左右，这不仅在一

“ ” “ ” “ ” 定程度上推高了农产品消费价格，而且诱发了诸如甲醛白菜、蓝矾韭菜、硫磺生姜等

农产品安全事件。所以提高我国农产品物流效率是一件关乎民生的大事，将有利于缓解农产

品小生产与大市场之间的矛盾，稳定农产品价格、保障农产品质量安全。虽然学术界对农产

品物流效率已经开展了一些研究，但是大多是一些描述性研究，少量的实证研究关注了农产

品流通效率部分是在定性的讨论我国农产品物流和农产品物流效率的问题。

鉴于此，众多学者围绕影响我国农产品物流效率的相关问题展开了广泛而深入的研究，主要

可以归结为两大方面：一是对农产品物流效率的测度及指标体系构建。杨宝宏等（2009 ）认

为物流成本、物流损耗、农产品质量和物流速度是反映生鲜农产品物流效率的四个指标；孙

剑（2011 ）建立了我国农产品流通效率测度的指标体系，包括农产品流通速度指标、流通效

益指标和流通规模指标三大类，共 12 项指标。二是关于农产品物流效率影响因素的研究。如

罗必良、王玉蓉等（2000 ）从制度经济学的角度分析并指出农产品物流组织的产权结构、农

产品物流组织对其成员的努力与报酬的计量能力以及农产品物流组织所隐含的制度内容是否与

之相吻合是影响农产品物流效率的主要因素；寇荣、谭向勇（2008 ）的研究发现，农产品物

流模式、物流结构、物流技术、物流网络布局、物流制度等是影响农产品物流效率的重要因

素；欧阳小迅、黄福华（2011 ）的实证研究发现，在农产品流通效率的决定因素中，农村物

流基础设施、农村劳动力质量与农村信息化水平表现出显著正效应，农产品流通专业化水平

目前并未充分显现对农产品流通效率的促进作用；杨军等（2011 ）则探讨了城镇化对农产品

物流效率的影响，发现我国农村城镇化与农产品物流效率存在长期协整关系，短期关系存在

波动，而且不管长期还是短期，农村城镇化对农产品物流效率的提升具有明显的促进作用。

可见，目前围绕农产品物流效率的相关研究已有不少，但是现有研究对我国农产品物流效率

现状的评价并未达成一致结论，而且触及农产品物流效率区域差异分析的实证研究并不多见。

事实上，我国农产品物流的区域发展不平衡性比较突出，发展的阶段也不一样，所存在的问

题也不尽相同。近年来我国各地区相继出台推动农业和物流业发展的政策条例，为缓解农产

品供销矛盾和提高农产品物流效率起到了非常重要的作用。

尽管如此，仍然有很多地区对本地农产品物流效率的实际情况认识不清，制定的政策针对性

不强，无法正确引导地区农产品物流的发展。因此，利用一段时期内的省际面板数据对我国

农产品物流效率及其区域差异进行实证探索，并对农产品物流效率区域差异的根源进行更全

面、更具体的分析有着重要的意义，这将便于有针对性的提出不同区域农产品物流效率提升

的对策。本文将运用随机前沿分析（SFA ）方法，通过对各地方的统计数据来测算我国及其

不同地区农产品物流效率的大小以及演进趋势，比较农产品物流效率的地区差异，进而通过

定量分析来确定制约该区域提高农产品物流效率的瓶颈，从而为各地区制定农产品物流发展政

策提供有的放矢的建议。

二、研究设计

（一）研究方法

在目前衡量物流效率的实证研究中，学者们主要采用两种前沿面方法：一种是通过计量模型

对前沿生产函数的参数进行统计估计，并在此基础上对技术效率进行测定，这种方法被称为

“ ” “ ” 统计方法或参数方法，以随机前沿方法（Stochastic Frontier Approach ，简称 SFA ）

为代表；另一种是通过求解数学中的线性规划来确定生产前沿面，并进行技术效率的测定，

“ ” “ ” 这种方法被称为数学规划方法或非参数方法，以数据包络分析（Data Envelopment

Analysis ，简称 DEA ）为代表。由于 DEA 方法没有考虑统计噪声和随机因素对估计结果的影

响，其表现得对奇异值也相当敏感。而农产品物流过程无疑是一个充满噪声的过程，奇异值

也出现，所以就效率测量的准确性而言，应该倾向于使用 SFA 而不是 DEA 。具体而言，选

取SFA 方法对农产品物流效率进行测量有以下优点：第一， SFA 方法将实际产出分为生产函

数、随机因素和技术无效率，考虑了随机因素对于产出的影响；第二， SFA 方法利用生产函

数和随机扰动项构造出随机生产前沿，并通过极大似然法估计出各个参数的数值，然后将技术

无效率项的条件期望作为技术效率值，其结果更便于对所有决策单元（如本文所研究的农产

品物流效率）进行评价；第三， SFA 方法采用的极大似然估计法充分利用了每个样本的信息

“ ” 并且平等对待每个样本，因此使用该法受异常点的影响较小，计算结果趋于稳定，可比性

更强、可靠性更高。

1. SFA 方法简介 Meeusen 和Broeck（1977）[10]、Aigner 等（1977）、Battese 和Corra

（1977 ）提出了随机型前沿模型（即SFA 方法）。

其SFA 模型如下所示：

Yi=f（xi，β）exp（νi）exp（-μi），i=1 …，，N （1）

其中， Yi 表示产出， xi 表示投入， β 为模型参数。随机扰动 εi 分为两部分：一部分用于表

示统计误差，又被称为随机误差项，用νi 来表示；另一部分用于表示技术的无效率，又被称

为非负误差项，用μi 来表示。模型有如下假设：

① 随机误差项i~N （0 ，σ2v ），主要是由不可控因素引起，如自然灾害、天气因素等等。

② 非负误差项i~N+（0 ，σ2μ ），取截断正态分布（截去<0 的部分），且有 μi 、νi 相互独

立。

μi③ 、νi 与解释变量xi 相互独立。

此后 Battese 和Coelli （1992）[13] 在前人研究的基础上进行了改进，引入了时间的概念，使

SFA 模型可以对面板数据进行效率评价。具体模型如下：

Yit=f （xit，β ）exp （vit）exp （-μit），i ＝1 … ，，N，t =1 …，，T （2）

在式（2 ）中， Yit 是第i 个决策单元的t 时期产出， xit 是第i 个决策单元的t 时期的全部投

入， β 为模型参数，νit 为随机误差项， μit=μiexp（-η （t-T ））为非负误差项， η 为被估计的

参数。

2. SFA 方法的函数选择在测度技术效率的参数法模型中，常用的生产函数主要有柯布-道格拉

斯（Cobb-Douglas ）和超越对数（Translog ）两种形式。

①柯布- 道格拉斯（Cobb-Douglas ）生产函数。

通过估计道格拉斯生产边界来测算是否有效：

ln（Qi）=β0+β1ln（Ki）+β2ln（Li）+（vi-μi），i=1 …，，N（3）

其中， Qi ，Ki ，Li 分别表示产出，资本和劳动，另外 νi 假定服从正态分布，μi 服从半正态

分布。

② 超越对数（Translog ）生产函数。

其模型的一般形式为：

与Cobb-Douglas 函数不同，Translog 函数中的服从正态一截尾正态分布，具有以下两个优

点：

首先，已有大量研究表明超越对数函数可以更好的对数据进行拟合，例如， Altunbas 和

Chakravarty（2001 ）证明使用此函数可以进行很好的预测，特别是其能够有效的处理非平衡

的或者说异质类数据，并得到良好的结果；其次，超越对数函数可以反映出解释变量对被解

释变量的交互作用。

因此，本文选用 Translog 函数的随机前沿模型。

（二）模型设定

考虑到投入要素之间的替代效应，本文的模型在超越对数函数的基础上引入一次时间变量以考

察前沿技术进步及投入要素的非中性技术变化，以及二次时间变量以考察非单调的技术变化。

因此，各地区农产品物流效率可以通过以下模型得出：

模型中， Qit 表示地区 i 在第t 年的农产品物流量， β 为生产函数的待估变量系数，xnit 表示

地区 i 在第t 年的第n 个投入变量，在这里n=2 ，即只包括资本投入（k ）和人力资源投入

（l ）， t 表示技术变化的时间趋势，vi 服从正态分布，μit 服从正态一截尾正态分布，为非负

随机变量，表示物流活动中的无效率项。

（三）指标选取与数据来源

运用基于 SFA 方法对农产品物流效率进行测度最重要的就是投入指标和产出指标的选取，然

而，目前学术界对农产品物流投入指标和产出指标的选取还没有形成共识。马士华，陈习勇

（2004 ）认为农产品物流的投入资源包括各种物流机械设备、物流设施、劳动力、资金、信

息等；王新利（2003 “ ” ）从要素的不同角度，总结出农村物流体系的一般要素包括人、物

品、物流信息和资金流。在参考大量文献的基础上，我们认为农产品物流行业的产出是劳动

力投入、资本投入和技术进步 3 个方面共同作用的结果，由于技术在现实中没有统一的指标

进行测算，因此，本文研究剔除技术这个因素。以农村农产品物流量作为各地区农村农产品

物流的产出指标，以农村农产品物流相关资本存量及农村农产品物流相关从业人员为农村农产

品物流的资源要素投入指标。其中，农村农产品物流量用农村居民家庭人均出售主要农产品

（粮、油、水果、蔬菜）数量乘以各地区农村人口表示；农产品物流相关资本存量以农村居

民家庭生产性固定资产原值中交通运输邮政业与批发零售餐饮业加总而得，然后再乘以各地乡

村户数。农产品物流相关从业人员由交通运输、邮政、仓储业从业人员数构成（杨军等，

2011 ；徐良培、李淑华，2013）。

本文研究的基础数据来源于《中国统计年鉴》、《中国农业年鉴》、《中国区域经济统计年

鉴》、《中国农村统计年鉴》、《新中国农业 60 年统计资料》、《改革开放三十年农业统计

资料汇编》、《中国物流年鉴》及各省份历年统计年鉴，并进行了必要的归并和整理。考虑

数据的可得性和可用性，本文首先剔除了香港、澳门、台湾、重庆、广西、西藏、宁夏、

新疆等八个关键性指标缺失或关键数据统计口径存在严重差异的地区，另外，参考欧阳小迅、

黄福华（2011 ）及夏庆利、易法海（2006 ）的做法，没有将黑龙江、吉林和内蒙古选作样

本，黑龙江、吉林两省以农场方式生产经营为主，内蒙古以畜产品生产经营为主，三个地区

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摘要：

比较我国农产品物流效率的地区差异一、引言作为农业大国，我国农产品的物流量十分巨大，其中未经深加工的生鲜农产品占据较大比重。但是由于农产品市场体系与物流组织体系不完善、农产品物流基础设施薄弱、物流技术水平落后、物流运作模式不成熟等原因，导致我国农产品物流损耗严重，农产品物流效率低下。据统计，我国农产品物流环节的损耗率高达35%，是美日等发达国家的十倍左右，这不仅在一“”“”“”定程度上推高了农产品消费价格，而且诱发了诸如甲醛白菜、蓝矾韭菜、硫磺生姜等农产品安全事件。所以提高我国农产品物流效率是一件关乎民生的大事，将有利于缓解农产品小生产与大市场之间的矛盾，稳定农产品价格、保障农产品质量安全。虽然...

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