郑璐

内容摘要：消费需求是农产品流通产业发展的重要动力，人口的城镇化拉动了农产品消费需求，进而推动农产品流通业的发展，同时农产品流通的发展成为城镇化人口扩张的重要保障，二者的耦合性影响着一个地区的经济协调发展水平。本文通过耦合度模型测试了我国农产品流通产业技术效率、全要素生产效率等与城镇化人口扩张之间的耦合度关系，并就分析结果提出提升我国农产品流通产业效率的对策。

关键词：农产品流通   效率提升   人口城镇化   耦合度分析

引言

在传统农业体系中，农产品生产主要是自给自足，流通范围极小，也没有形成流通产业，但随着城市经济繁荣带来的对农产品需求的扩张以及农业现代化带来的农产品生产和消费的分离，为农产品流通业的形成和发展提供了可能，不仅对农业生产形式形成了有效的促进，还可以促进流通业的稳定发展，最终实现让城镇化发展为农产品流通提供有效动力。基于此，本文从人口城镇化角度分析其与农产品流通产业效率提升的耦合度关系。

人口城镇化与农产品流通产业发展存在互相作用关系

人口城镇化与流通产业发展之间是相互促进的关系。城镇化在推动农产品流通业发展的同时，农产品流通业也为城镇化的规模扩张提供了可能，其互相作用的关系如图1所示。

在人口城镇化促进农产品流通产业上，我国全面实现小康社会的重要途径之一就是推动城镇化发展，这也是我国经济发展的驱动力之一。城镇化可以划分为人口以及土地形式的城镇化类型，在发展过程中需要围绕人口城镇化为中心开展工作。人口的城镇化是将原本从事农业生产的人与土地剥离，使之转换为农产品的消费者，这便对农产品流通产生影响。具体来说，这种影响体现在两个方面：一是随着城镇化的发展，城市人口增长，带动了城市农产品需求，成为农产品流通产业发展的重要动力;二是与土地剥离的劳动力熟悉农产品流通中的存储、加工以及运输等环节，而且还可以灵活就业，这为农产品流通产业提供了充足的劳动力资源。另外，城镇化的发展还带来基础设施等的完善，为农产品流通业的发展提供了良好的外部条件。

在农产品流通业发展促进人口城镇化方面，人口城镇化水平提升体现在居民生活水平的提升和城镇产业结构提升两个方面，农产品流通业的发展可以满足城镇居民的生活需求，为之提供更为便利的消费服务，提升城镇人口生活质量，而且农产品流通业的发展也能改变城镇产业结构，提高城镇服务业发展水平。

人口城镇化与农产品流通产业发展效率耦合度研究方法

（一）DEA与Malmquist指数模型

DEA模型主要是通過测试多投入与多产出之间所表现出的相互关系，并仔细分析出其关系中各个决策单元中出现的相对且有效的非参数方法。通过这种测试，可以对整个生产技术效率所具有的实效性进行评估。该模型最常用的为CCR和BCC模型，前者的假设前提是需要针对投入决策单元进行等比例扩大，通过这种假设方式，会让其与实际农产品流通业之间产生较大差距，后者的假定是决策单元的规模报酬可变，这更符合农产品流通业的实际情况，因此本文采用BCC模型。

Malmquist指数模型是用于测试某个产业发展过程中跨期动态生产率。通过此模型能够有效对其产业全要素生产率的产生变化进行有效测试，同时还可以对其相关指导进行分解，从而能够得到具有价值的数据信息。在耦合度分析中，使用该模型可以获取农产品流通产业要素投入效率所发生的一系列变化，并分析出产生变化的主要原因。通过这样的分析，能够分析出变化要素对于产业效率所形成的影响，其测试结果能够为其产业发展的决策提供有价值的参考。Malmquist指数模型为：

在该模型中，xt+1、yt+1、x1、y1所代表的是t+1和t时期的投入产出，d0t、d0t+1表示t时期以技术为参照的不同时期的距离函数值，TC、EF分别为技术进步指数、技术效率变化指数。当假定为可变规模报酬时，EF又可细分为纯技术效率指数PE和规模效率指数SC，其模型如下：

在该模型下，当c为固定规模报酬、v为变动规模报酬、PE>1时，表示纯技术效率指数有所提高，反之则没有提高;当SC>1时，意味着规模效率指数得到提高。

（二）耦合度模型构建

耦合是指两个及以上的系统通过各种相互作用而彼此影响并联合起来的现象，耦合度则是指系统之间的影响程度。耦合度标记为C，其值在0到1之间，本文中测试人口城镇化与农产品流通效率增长率之间的耦合模型为：

在该模型中，Uit所表示的是第i个样本在第t期人口城镇化中所产生的水平变化，Mit则所表示的是第i个样本在第t期中农产品流通产业技术效率，K则可以作为一个调节系数，在进行本文研究时主要是以两个体系关系研究为主，所以可以考虑将其值定为2。式中α、β代表的是特定权重，这个数据需要按照不同体系的重要性来进行赋值，在进行本文研究时，两个体系都拥有相同的重要性，所以可以把α、β数值均设定为0.5;此外，在C∈[0，1]中，C数值所反应出的数值越大，则代表人口城镇化与农产品流通产业效率之间存在的耦合度越好，两者之间会形成有效的促进关系。

估算结果与分析

本文采取了2005年到2015年10年间的相关数据，数据样本覆盖31个省市。通过DEA的BCC模型测算的人口城镇化与农产品产业技术效率动态分布图如图2所示，而 Malmquistd 的指数计算结果如表1所示。

（一）农产品流通产业的技术效率和人口城镇化关系分析

在数据统计期间，我国的农产品流通业获得快速发展，2006年产值为1677.4亿，到2016年这一数字攀升至4853. 8亿。从区域来看，我国东中西部的农产品流通产业在效率上的增长估计大致相同，各区域在2008-2013年间的增长率都达到了20%以上，其中西部地区的增长最为明显，东部地区的增长率略低于西部地区，中部地区的增长率落后于东西部地区。

从BCC模型来看，我国农产品流通产业在技术效率上并没有明显的提升，大部分省市的技术效率都处于低值区;从区域来看，省域间的技术效率差距较大。但在这一期间，我国的城镇化增长效率呈快速发展态势，其增长率远高于农产品流通产业技术效率的增长速度。从图2可知，本文可以将技术效率增速与城镇化增长率划分为四类：第一类是技术效率高但城镇化增速慢的地区，这主要集中在经济较为发达的北京、上海、天津、广东以及浙江等区域，这些地区本身的城镇化率较高，因此人口城镇化的空间增长缓慢，增速较慢，但这些地区的农产品流通技术效率较高，既有先进的技术设备，也有相应的人力资本;第二类是技术效率与城镇化增长效率都较慢的城市，在测试阶段内，东三省一直属于该区域;第三类是技术效率与城镇化效率都较高的区域，这主要包括江苏、陕西、甘肃和云南这几省;第四类属于技术效率低，但城镇化增长率较高的地区，我国绝大多数省市都属于该类。

（二）农产品流通产业生产率指数变化及分析

首先，对于当前我国农产品流通产业所表现出的生产率是一种持续增长的趋势，从相关研究中可以发现，在此过程中技术因素起到了非常大的作用。从表1可知，全国的Malmquist指数均值较高且变动比较大，对农产品流通业增长的贡献率也越来越大，在2011年到2015年间其贡献率达到60%以上。从全要素生产率角度来看，在测试期间内，技术进步对生产率增长的贡献超过100%，同时技术效率的变化为负，这表明全要素生产效率的提高是因为技术进步而非是技术效率变化而提升。造成这种情况可能有两个方面的因素：一是相较于制造业和生产服务业，我国农产品流通业发展有着明显的后发优势，现代装备和信息技术的应用，大大提高了农产品流通业的效率;二是人口城镇化的增长，促使更为有效的机制和管理制度引入到农产品流通业中而提升了该产业的效率。

其次，区域农产品流通产业效率增速存在一定差异。从全要素生产率变化年均值来看，其从高到低分别为西部地区、东部地区和中部地区，数值对应为1.161、1.140和1.108。具体分解全要素生产率，东部地区和中部地区的技术变化差异不大，前者为1.144，后者为1.140，同时这两个地区的技术效率和规模效率变化小于1，这表明东部和中部地区的生产率增长动力主要为技术进步。西部地区的技术效率和规模效率都大于1，这表明除了技术进步要素外，技术效率和规模效率也较大的推动了该区域的农产品流通产业生产率。

（三）人口城镇化增长率和农产品流通产业效率增长率的耦合分析

天然资源禀赋以及区域发展呈现出不平衡现象，导致人口城镇化率与农产品流通产业效率之间表现出不同耦合度。观察表2可以发现，表2中的CTFP代表的是人口城镇化增长率与全要素生产率耦合值，而CTE、CEF、CPE，、CSE则分别表示技术变化、与技术效率、与纯技术效率、与规模效率的耦合值。本文将耦合度划分为以下几种情况：当0 < C<0.4时，表示耦合度较低;当0. 4

首先，我们可以通过对平均水平进行分析。通过分析后发现，不同区域城镇化增长率和农产品流通产业生产效率之间的耦合度都能达到良好的状态。我国实施的城镇化发展战略对农产品流通产业效率起到了推动作用，在城镇化过程中，大量农村人口与土地剥离进入城市，这充实了城镇服务业人才供应市场，扩大了城镇对农产品的需求，这都要求农产品流通产业不断提高自身效率，因此双方达到了良性耦合状态。

其次，再通过对区域间差异分析，可以反映出不同地区之间存在的耦合程度也各有区别。我国东部地区所反映出的耦合度明显要超出中部、西部地区。出现这个现象的主要原因是，东部地区农产品流通技术发展较快，加上东部地区的城镇化水平同样超过了中部、西部地区。虽然从差异分析结果中，东部地区略高，但并不代表西部地区的农产品流通效率增长率低，只是在城镇化水平影响因素下，导致其耦合度低于东部地区。

最后，从区域内部发展来看，各省之间的耦合度也存在较大差别。从表2的耦合度值来看，浙江省、天津市以及黑龙江省三地的CTFP分别为0. 851、0. 851、0. 815，在全国各省市中排名前三，其中浙江省和天津市在其他数值上也较为接近且数值较高，两地的农产品流通产业增长速率极快，以2005年为基期，二者的增长速率分别为54.9%和140.9%，两地的城市化率同比增长率分别为15.85%和63.07%，可见其流通业增长速率是城镇化增长速率的2倍之多。另外，从表2中结果可知，北京与上海两地的城镇化增长速率和流通业产业增长速率之间的耦合度很低，这主要是因为北京与上海的城镇化水平较高，都在86%以上，因此其增速较慢，但同时两地的农产品流通业效率增速却保持在110%以上。由此可见，由于两个城市的人口基数较大，农产品流通产业的快速增长依然不能满足其需求，即便农产品价格产生微小波动，也会对城市产生较大影响。

结论与建议

首先，人口城镇化发展与农产品流通产业低技术效率之间产生了相应的矛盾。我国许多地区都表现出了其效率增速缓慢的现象，导致农产品流通产业服务满足不了日益增多的城镇化人口消费需求，这不利于区域的协调发展。这一矛盾在省际间差异较大，主要是因为各省间的城镇化发展水平不一。在北京、上海、天津、浙江等地，其城镇化水平很高，同时这些地区的农产品流通产业的技术效率也很高，这些区域的城镇化水平已经向着社会城镇化的方向发展，从而对相关服务业的发展起到了推动作用。由此可见，人口城镇化对农产品流通产业的技术效率提升有促进作用。

其次，技术进步是农产品流通产业生产率提升的主要动力，而技术效率在其中起到的作用不大。从上文分析可知，我国东部、中部、西部三个区域的农产品流通产业的生产率都获得较快发展，不过每个区域的增长动力因素却不完全相同，其中东部和中部地区农产品流通产业生产率提升主要是因为技术进步，技术效率的波动对其影响不大。在测试时间段内，西部地区农产品流通产业的效率提升是技术进步与技术效率共同作用的结果。但近几年来，产业效率增速缓慢，表明技术进步与技术效率共同提高产业效率的模式具有不可持续性，技术进步仍然是提高农产品流通产业效率的关键要素。总体来说，在区域上，东部地区的人口城镇化水平与农产品流通产业效率的耦合度要高于中部、西部地区，全国范围内各省市的耦合度存在较大差异，而且这种差异高于东中西部的差异。人口城镇化与农产品流通之间存在协同机制，其中一方的发展都能带动另一系统的发展变化。人口城镇化成为农产品流通产业发展的重要动力，而同时后者效率的提高也为人口城镇化发展提供了支撑和保障。

基于以上分析情况，为了更好地协同农产品流通产业效率与人口城镇化发展，提出以下建议：

一是在中低水平耦合地区，由于其区域所表现出人口城镇化水平发展速度相对较快，但农产品流通产业效率发展速率则表现出了滞后，这就需要针对增长缓慢区域，需要加强现代农产品流通体系的构建。具体来说，中低水平耦合地区在人口城镇化实现一定规模后，要注重提高城镇化的水平。具体到农产品流通领域，一方面是要完善农产品流通的基础设施建设，另一方面还要注重引导更多人力、资本等进入该领域，进而提升农产品流通的技术水平和规模水平，缓解人口密集的城镇化地区农产品消费难以得到满足的问题，促使人口城镇化和农产品流通产业效率耦合度的提高。

二是耦合度良好但人口城镇化率和农产品流通效率都不高的地区，在该种状态下，二者协调度较好，但协调水平不高。对于这些区域，依然要推动人口城镇化发展，使之集聚人口达到一定规模，对农产品服务产生需求，进而带动农产品流通产业的效率提升。除此之外，当地还应针对农产品流通业本身出台一系列扶持发展政策，如鼓励新城镇化人口从事与农产品流通相关的工作，这一方面是因为这部分人口熟悉农产品行业，另一方面则是能够为该产业提供丰富的人力资源。另外，还应对农产品流通业从业人员进行专业培训，提升其专业技能，使之掌握产业先进技术，提供产业效率。这些举措能够提升人口城镇化与农产品流通产业效率的耦合度，使得二者形成良好互动。

三是在农产品流通产业中运用互联网技术。在互联网时代，电子商务飞速发展，这弱化了流通产业对城镇化人口的空间依赖性，有利于优化农产品流通环节，提升产业效率。

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