董海林（甘肃政法大学 商学院，甘肃 兰州 730070）

党的十九大提出实施乡村振兴战略，是建设现代化经济体系的重要基础，是新时代做好“三农”工作的总抓手。如何持续有效地加强农产品的流通体系建设，提升农产品的流通效率，实现农民增收、农业增效是我国“三农”问题的重要议题，也是实施乡村振兴战略的内在要求。随着西部大开发战略的实施，西部地区的农业经济得到了快速发展。然而，近年来西部地区出现了农产品滞销、 “低买高卖”等流通困境， “谷贱伤农”、 “丰产欠收”的现状频频上演，严重挫伤了农产品生产者的积极性。为了提升流通效率，充分释放经济发展新动能，国务院办公厅发布了《关于深入实施“互联网+”流通行动计划的意见》，提出在农产品流通领域要探索农产品流通新模式，强化产销衔接，润滑流通链条，提升流通效率。因此，文章以我国西部地区12个省、市、自治区为例，利用SBM-Malmquist模型测算其2009~2018年的农产品流通效率，并提出具体对策，以促进西部地区现代农业的高质量发展。

1 相关文献回顾

农产品的流通效率是农业经济可持续发展的重要内容。因此，对农产品流通效率及影响因素的测度与评价引起了学术界的广泛关注。何小洲等（2018）、程书强等（2017）、吕建兴和叶祥松（2019）、李丽和胡紫容（2019）基于2010~2015年我国31个省的面板数据，利用DEA-BCC模型对农产品的流通效率，并利用Malmquist指数对不同年度的效率增减变动趋势进行动态分析。王家旭等（2015）也利用上述方法对黑龙江2005~2012的农产品的流通效率进行评价，并利用回归分析法分析了影响农产品流通效率的相关因素。张永强等（2017）、王利国等（2019）利用PCA-DEA模型对我国农产品的流通效率进行测度，并探讨其发展趋势。武孟飞等（2019）则利用熵权法和模糊综合评价方法测算了河南省2010~2016年的农产品流通效率及变化趋势。田刚等（2018）通过对生鲜电商企业的问卷调查，利用Super-SBM模型对被调查企业的技术效率进行测度，并基于TOE（技术—组织—环境）理论分析了影响技术效率的因素，并进行Tobit回归分析。唐国斌等（2020）利用SEM方程模型对农产品流通效率的影响因素进行分析。王磊、张娜（2016）在分析流通效率影响的基础上，基于产业链视角提出了提升农产品流通效率的逻辑脉络和实现路径。黄梓轩、陈菲（2019）PCA-DEA-Malmquist指数分析法对长江经济带2007~2016年的农产品的流通效率进行测算并分析了时空差异。张文剑（2020）利用SE-DEA模型对区域农产品流通效率测度。王春豪、袁菊（2019）利用非径向超效率三阶段模型对西部地区现代流通业的效率及时空差异进行分析。胡青华（2020）从新经济地理学视角，利用Malmquist分析了长江经济带农产品的流通效率，认为长江经济带农产品的流通效率呈逐年上升的趋势，但是各省级之间的空间差异较大，并利用空间杜宾模型分析了影响农产品流通效率的影响因素。

综上所述，现有的文献对农产品流通理论的进一步完善和成熟起到了积极的促进作用，但也存在一些不足之处：较多文献从定性的角度对农产品流通中如何降低成本提升效率的影响机理进行分析；虽有学者从定量的角度分析了农产品的流通效率，但是大多数的文献所采用的方法是传统的主成分分析法、CCR模型或BBC模型、Malmquist指数等方法进行测度，评价方法上具有一定的局限性，且对西部地区农产品的流通效率及影响因素的文献较为鲜见。因此，文章选用SBM-Malmquist模型对西部地区农产品的流通效率进行测度，以期为西部地区农产品流通效率提升提供决策参考。

2 模型选择及指标体系构建

2.1 农产品流通效率的模型

2.1.1 DEA-SBM模型

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一种基于被评价对象间相对比较的非参数技术效率的分析方法，是对同质的决策单元确定其相对有效性的一种数学规划方法。传统的基于规模收益不变的CCR模型和基于规模收益可变的BCC模型，对于无效DMU的改进方式为所有投入（产出）等比例缩减（增加），故而也被称为径向DEA模型。对于无效的DMU来说，其当前状态与强有效目标值之间的差距，除了等比例改进部分之外，还包括松弛的改进部分。而松弛的改进部分在效率值的测量中并未充分体现。鉴于此，Tone Kaoru（2001）提出了SBM模型（Slack Based Measure,SBM）。

SBM模型采用ρ表示被评价DMU的效率值，它同时从投入和产出两个角度对无效率状况进行测量，因此称为非导向（Non-oriented）模型。在非导向的SBM模型中，投入和产出数据中均不能出现0。在SBM模型中，投入和产出的无效率分别体现为：

如果SBM模型的效率值ρ等于1，即S、S均为0时，被评价的DMU为强有效，不存在径向模型的弱有效问题。当ρ小于1，即S、S至少有一个不为0，决策单元是无效的，此时有必要对投入或产出进行进一步改进。因此，通过比较效率值ρ的大小可以测度农产品的流通效率，所以，本文采用非径向非导向的SBM模型来准确测度我国西部地区农产品的流通效率。

2.1.2 Malmquist生产指数

Malmquist生产指数的概念最早由Malmquist提出，Färe R等（1992）最早采用DEA方法来计算Malmquist指数，并将其分解为两个方面的变化：一是被评价DMU在两个时期内的技术效率的变化（Technical Efficiency Change，EC）；二是生产技术变化（Technological Change，TC）。Färe R认为从时期到+1的Malmquist指数表示为：

2.2 DEA-SBM模型指标体系构建

关于农产品流通效率的指标体系构建目前还没有统一的标准。黄梓轩等（2019），王利国、顾炜宇等（2019），武孟飞等（2019），从流通成本、流通规模、流通速度、流通效益四个方面构建流通效率评价的一级指标体系。何小洲等（2018），程书强、刘亚楠等（2017），基于柯布道格拉斯函数，从资本、劳动和技术等方面选取投入指标，以农产品流通业的产值和农产品物流配送的程度作为产出来构建农产品流通效率评价的指标体系。张文剑等（2020）从基础设施、从业人员、资本存量三个视角构建投入指标，从农产品行业、零售企业购入金额角度构建产出指标体系。吴欣静（2019）在投入角度除了人员、资本存量、流通设施外还包括市场整合度，并从产品的流通规模角度构建评价指标。因此，本文在坚持指标体系构建的科学性、可行性、真实性的基础上，从农产品的流通的资本存量、人力资本的投入、基础设施等角度构建投入指标，以农产品的流通规模为产出指标。考虑到农产品的内涵，本文在借鉴其他学者研究的基础上，以限额以上农产品批发零售企业的总资产去衡量农产品流通的相关资本存量；以农产品批零从业人员去评价农产品流通的人力资本投入量，其中农产品批零从业人员=批零从业人员合计×（限额以上农产品批零销售总额/限额以上批零企业销售总额）；对交通基础设施的衡量，使用公路里程、铁路里程、内河和航道里程的加总合计；对于产出角度的农产品流通的规模使用限额以上农产品批零企业销售总额来评价。具体指标体系构建如表1所示：

表1 DEA-SBM模型指标评价体系

3 实证分析

3.1 数据来源

本文选取2009~2018年西部地区12个省（市、区）为研究对象，即分析了每个地区的农产品的流通效率，也分析了西部地区整体的农产品流通效率及变动趋势。西部地区主要包括：内蒙古、广西、四川、重庆、云南、陕西、贵州、甘肃、青海、宁夏、新疆、西藏。各地区的交通总里程、进出口贸易总额、第三产业总产值、各地区GDP、财政支出及邮电业务总量等数据来源于《中国统计年鉴》，其余数据均来源于《中国贸易外经统计年鉴》。根据数据的可得性，并借鉴王利国、顾炜宇（2019）的做法，从农产品的狭义角度，即把农产品限定为食品、饮料、烟草制品，利用农产品批零企业的年度数据，对西部地区农产品的流通效率进行测度。

3.2 农产品流通效率分析

3.2.1 Pearson相关系数分析

数据包络模型使用的一个重要前提是投入和产出之间存在正相关关系，即投入和产出的同向变动。通过皮尔逊相关系数对农产品流通的投入和产出变量进行检验，具体检验结果如表2所示。可以发现固定资产投资、从业人数和运输总里程与限额以上农产品批零企业销售总额的Pearson相关系数都较大，且在1%的水平下存在显著正相关，说明测度农产品流通效率的指标体系选取合理，可以使用DEA-SBM模型进行效率测度。

表2 Pearson相关系数检验

3.2.2 基于DEA-SBM模型的农产品流通效率测算

对农产品流通效率的测度是以2009~2018年我国西部地区限额以上农产品批零企业固定资产投资、农产品从业人数、运输总里程、限额以上农产品批零企业销售总额数据为样本。基于非径向、非导向的DEA-SBM模型，利用MaxDEA8.0测算得出综合技术效率（）、纯技术效率（）和规模效率（）。如表3所示。

从整个西部地区来看，除了2014年，2016年、2017年和2018年技术效率值为1外，其他年份均低于1，说明我国西部地区的农产品流通效率存在投入或产出冗余的问题，因此农产品流通效率还存在较大的提升空间。并且流通效率的技术效率（）在逐年增大，出现这一趋势的原因在于2015年商务部制定了《“互联网+流通”行动计划》，明确提出了以互联网为载体，打造现代流通体系，其主要目标是推进电子商务进农村、进中小城市、进社区，实现线上线下和跨境电商的深度融合，不断创新流通方式，提升流通效率，为现代农业经济发展培育新动能，打造“双引擎”。从表3可知，2013年农产品流通效率提升到一个新的制高点，这也离不开2013年国家提出的“一带一路”战略，西部地区大部分的城市都处在丝绸之路经济带上，占有重要的区位优势，极大促进了西部地区与沿线国家的交流与合作，促进贸易畅通。因此，基于上述国家战略的大力支持，西部地区的农产品流通效率不断提升，如图1所示。

表3 2009~2018年西部地区农产品流通效率

农产品流通的综合技术效率（）受到纯技术效率（）和规模效率（）的共同影响，从图1中还可以看出，2008~2018年这10年中，除2016年、2017年、2018年外，其余时期西部地区的农产品流通的规模效率（）均低于纯技术效率（），规模效率低下是影响农产品综合技术效率的主要原因。因此，西部地区农产品流通效率的提升，需要着重提升规模效率。

图1 2009~2018年西部地区农产品的流通效率变动趋势

分地区来看，可以发现西部地区各省（市、区）的农产品流通效率存在明显的地域差异。从2009~2018年，除了重庆和新疆两个地区在这10年之中的效率值均达到1，其余地区的农产品流通效率都较为低下，特别是西藏地区，限于地域条件和薄弱的流通基础设施，农产品的流通效率相当低下，也影响了西部地区的整体水平。具体如表4所示：

表4 2009~2018各地区的流通效率

3.2.3 基于Malmquist指数的动态分析

为了进一步分析西部地区在2009~2019年农产品流通效率的动态变化趋势，本文采用Malmquist指数对各地区全要素生产率进行测算和分解，结果如下：

（1）流通效率整体变动分析。从表5、表6可知，2009~2018年西部地区农产品的流通效率均值大于1，说明上述地区农产品的流通效率整体向良好态势发展。从分解状况来看，技术进步的均值为1.064，与分解指标的均值均小于1，说明技术进步是带动农产品流通效率增长的主要动力。

表5 2009~2018年西部地区农产品流通效率的变化

表6 各地区农产品流通效率的Malmquist指数及分解

（2）各地区效率变化对比。2009~2018年，除西藏的Malmquist指数小于1外，其他11个省份流通效率指数均大于1，说明西部地区大部分地区农产品流通效率发展趋势良好。从驱动因素来看，制约西藏农产品流通效率提升的主要因素是规模效率，因此，该省份应该通过农产品的规模化发展路径来降低成本，提高流通效率。

4 结论及对策建议

4.1 主要结论

（1）通过DEA-SBM模型分析，发现西部地区农产品的流通效率（）呈逐年递增趋势，但地区差异较大，投入或产出冗余普遍，提升空间较大；规模效率低下是影响农产品技术效率的主要原因。（2）通过Malmquist指数分解来看，从2009~2018年，西部地区农产品的流通效率发展趋势向好，技术进步是驱动流通效率提升的主要动力，而规律效率是制约效率提升的瓶颈因素。

4.2 对策建议

（1）实施农产品流通的规模化发展。西部地区可以通过优化交通网络，强化基础设施，有效整合区域农产品资源，构建农产品产业园区等方式有效降低流通成本，提高农产品的流通效率。（2）基于技术驱动，使农产品的流通向可视化、智能化方向发展。西部地区应该强化信息网络基础设施的建设，提高农村地区的信息化覆盖率，充分利用电商平台，加大营销力度，畅通优质农产品的流通渠道；强化基于信息技术的农产品的可追溯体系，实现农产品流通全过程的可视化，使人们吃得放心，吃得舒心。

注：①其中EC可以进一步分解为纯技术效率变化（）和规模效率变化（），即。