北京市农产品流通效率及其空间相关性分析

张 斌 博士 姜 鹏 博士 通讯作者 程长林 博士

（1.北京市农林科学院农业信息与经济研究所 北京 100097；2.北京物资学院经济学院 北京 101149）

引言

农产品流通是联结农业生产部门与消费者的桥梁，是支撑农产品供给与需求的重中之重。因此，农产品流通效率的高低直接决定了农产品的稳定供给、农民增收、企业生产经营决策以及消费者需求等社会资源的分配。农产品流通效率是整个农产品流通体系建设的重要目标，是进一步深化农产品市场改革，促进关联产业整体升级的热点话题。近年来，中央一号文件多次强调发挥农产品市场的配置作用，加快创建农产品流通设施，大力推进农产品流通现代化建设。然而，长期以来农产品流通的高成本、低效率带来了许多社会问题，其是造成农产品“价格倒挂”、质量安全问题的重要原因。王利国等（2019）在研究中国农产品流通效率中进一步证实了农产品效率并未随着农业现代化步伐的加快而改善，相反流通体系建设滞后，并未释放居民消费需求升级带来的技术改进。在比较中国农产品流通效率及其演变规律中，吕建兴等（2019）通过改进的DEA模型，按照农产品流通的整体、批发零售的环节差异，分别测算各地区农产品流通环节的技术效率，指出了农产品产销两难、大市场与小生产的矛盾，以及生产环节结构性过剩与消费者需求的冲突。宋路平（2019）通过SFA模型对农产品流通效率进行实证分析，认为流通资本、劳动力的提升并不能带来流通效率的提升。

然而，北京市农产品流通体系从业态上已然形成了传统的批发、仓储、零售与现代新零售相结合的多元化体系，尤其在京津冀协同战略实施以来，对提高流通现代化水平，加快传统农产品流通设施改造与优化升级提出了新的要求。对此，李丽等（2019）从农产品流通规模、速度与效益等层面对生产、物流与市场三个重要环节进行效率测算，并对其进行Malmquist分解，从加快体系重构、专业人才培养、品牌塑造等方面提出了对策建议。张喜才（2019）则针对蔬菜流通中供应链主要环节的利益分配问题，指出了京津冀在生产、批发、零售等环节存在的不协调区间，以及利益分配失调对京津冀农产品流通的负面影响。李道勇等（2018）针对北京农批市场，深入分析了功能区疏解背景下北京市农产品流通创新发展方向，对农产品流通的布局优化提出了多种模式借鉴。由此可知，北京市农产品流通存在一定的空间配置的改进余地，空间布局优化对提高北京市农产品流通效率具有一定的影响。基于以上成果，为系统分析两者之间的联系，本文从流通结构、流通效益、资本与劳动力投入等方面构建了投入-产出分析框架，并将农产品流通作为内生变量分析流通效率与空间相关性的内在联系，以期为实现北京市农产品流通体系的提质增效提供对策建议。

研究方法

（一）ESDA-SFA 模型

随机前沿函数是典型的参数法估计技术效率的模型，其能够分解出效率值中随机误差项的影响。因此，采用SFA模型既能较好的测算北京市农产品流通效率，同时还能将北京市农产品流通的空间相关指数作为影响变量加入SFA模型中，从而形成ESDA-SFA组合模型，以更加深入分析农产品流通的空间集聚水平与效率之间的相互影响。采用SFA模型的优点在于模型通过拟合效果检验后，其运算结果与统计量能充分地反农产品流通的内在规律，有助于深入分析农产品流通要素的空间配置与空间相关关系对效率影响的机理。首先，应用GIS分析工具，从全域尺度测算北京市农产品流通的空间相关指数，即Moran’I值，作为农产品流通空间集聚变量。然后，构建SFA模型，测算北京市农产品流通效率，并分析农产品流通的空间相关性对效率的影响。ESDA-SFA模型的建模流程如下：

由随机前沿函数的基础模型（Battese，1977）可知：

其中，Y为总产出，f(x)为生产可能性曲线的前沿产出函数，L，K……为生产函数中的要素投入。将式（1）两边同时取对数，可实现生产函数的线形估计，即为：

其中，经对数运算后，式（2）中误差项 （δ-μ）亦可实现线性估计，且均为独立向量，符合正态分布，δ为随机扰动项，μ反映的是效率测算中的非效率项。因此，随机前沿效率是生产函数曲线上，实际产出点与生产前沿面的垂直距离，可表示为：

因此，当μ=0时，CE=1，表示该生产活动单元具有绝对效率；当μ＞0时，CE＜1，说明生产要素的投入存在着非技术效率。同时，为了突破传统的生产函数中对技术进步不变、投入产出率恒定等假设条件的约束，本研究对北京市农产品流通效率的测算将以超越对数函数为基础，更加贴近农产品流通的实际情况，即：

表2 模型检验结果

表1 模型变量与说明

在分析北京市农产品流通效率的样本个体差异，将技术非效率函数和空间相关指数引入到模型的参数估计中，深入分析技术非效率及空间相关性对北京市农产品流通的影响，其中技术非效率函数的表达如下：

（5）式中：C为常数项；M为农产品流通技术非效率的影响因素；δ为系数，τ表示为随机误差项。最后，将北京市农产品流通的空间相关性引入到式（5）中，实现ESDA与SFA模型的组合，而为了综合考虑北京市农产品流通的总体相关性，将全域尺度下的Moran’s I指数引入到式（5）中，即：

（二）指标选取及数据说明

根据技术效率分析框架可知，北京市农产品流通效率的实证模型需建立适度的投入变量与产出变量，而且农产品流通体系复杂，涉及领域广，因此，北京市农产品流通效率的投入产出变量的选择既要考虑整个产业行为的系统性，同时还要突出各变量的可获得性、相关性等原则。

1.投入变量。农产品流通的投入要素中，人力资源（L）和资本（K）是其最主要的两大原始投入。具体而言，人力资源投入选取北京市农产品流通从业人员数量，考虑到北京市16个辖区在农产品流通的差异，在此仅将交通运输、批发零售的从业人员数量作为统一的数据口径。资本投入指标则选取农产品流通资本存量，主要包括批发零售业全社会资产投资、交通运输业固定资产投资，同时为了避免北京市各区农产品批发零售周转率的影响，将北京市各区农产品批发零售的总库存，按市场价值折合后并入资本投入指标。

2.产出变量。通常情况下，农产品流通产出的统计口径可分为流通总量和流通总产值两种形式，而北京市农产品流通的9大类产品中产品流通总量与流通产值存在一定的波动，因此，选取粮、油、果蔬、猪牛羊肉四大类农产品流通产值作为北京市农产品流通总产出。

3.影响因素变量。根据产业组织理论的核心观点，产业结构能够反映生产要素在投入-产出中的配置效率，而且农产品流通过程中产业关联效应较强，涉及的影响因素错综复杂，如经济增长结构、发展质量、规模报酬等。此外，通过引入北京市农产品流通空间相关性指标，作为分析影响农产品流通效率的空间相关性变量。因此，本研究将从北京市农产品流通结构、效益及空间相关性三个层面对流通效率的影响进行分析，具体如表1所示。

表3 未考虑影响因素的估计结果

图1 2002～2018年北京市农产品流通效率

结合各变量所需数据的可获得性与统计口径的一致性，本研究将选取2003～2019年北京市及下辖的16个区级的有关农产品流通的数据，且主要数据来源于《中国统计年鉴》和《北京统计年鉴》。

实证分析

为了比较北京市农产品流通效率测算中纯投入产出变量和考虑其他变量后的差异，本研究将对模型分别进行参数估计。在随机前沿检验估计之前，首先通过广义似然率检验统计量来检验随机前沿生产函数构建形式及模型设定是否合理，是否存在无技术效率项，结果如表2所示。检验结果表明，模型的广义似然λ均大于相应的5%显著水平下混合卡方分布临界值，说明该模型采用超越对数生产函数是可行有效的，因此，后续效率估计及影响因素分析均选取超越对数函数为前沿函数。

不考虑影响因素情形下的随机前沿函数估计结果（如表3中模型1所示）表明，μ均通过了1%的显著性水平检验，说明非效率因素在北京市农产品流通中是显著存在的，这印证了本文采用SFA方法的合理性。在模型1中，值在1%水平下显著为负，表明北京市农产品流通的投入产出效率随时间变化呈增长之势。由表3可知，lnK、lnL系数均显著异于零，且lnK的系数为负值，而lnL的系数为正值，说明两项指标对北京市农产品流通效率的影响是明显不同的。其中，资本投入对北京市农产品流通的总产出均具有负向影响，表明在考察期内，资本投入的边际效益和规模消息出现减损，最终导致产出效率降低的情况。

究其原因，主要表现在：第一，北京市农产品流通资本投入中交通运输业固定资产投入在总资产投入结构中占比较高，相对于劳动力投入的边际技术替代率递减，其导致了普遍存在的被称为“运菜便宜，卖菜贵”的现象；第二，与农产品批发零售的总库存过多依赖农产品季节性错峰竞争，投入过度分散，农产品流通市场波动频发，使大量的库存流通出现了低效率甚至出现严重的“价值扭曲”的怪相；第三，农产品批发零售资本投入占比相对较低，使得农产品流通终端的配置效率下降，加之农产品流通市场存在的信息不对称现象，综合因素共同影响了农产品流通效率。就人力资源投入而言，该要素对北京市农产品流通效率有正向影响，从而进一步说明了在资本投入的边际技术替代率仍有改进空间。因此，进一步增强物流运输业、批发零售业的劳动力吸纳能力，改善从业人员薪酬结构，加强人力资源管理反馈机制，将更加有利于提升北京市农产品流通的产出效率。

表4 2002～2018北京市农产品流通的空间相关指数

表5 效率影响因素参数估计表

考虑影响因素情况下随机前沿的模型的估计结果（见表3），模型2中μ满足1%的显著性水平假设，lnK、lnL与模型1的结果呈现相同的统计特征，其充分验证了前文结果的稳健性。通过对2002-2018年北京市农产品流通效率求均值，在考察期内，流通效率均值为0.648，其提升空间为35.2%，表明非效率属性仍然存在，与部分农产品流通不畅，价格波动频发的现象基本相符（见图1）。具体而言，2002～2011年随着经济的快速增长，流通业得以不断升级，北京市农产品流通效率出现持续性增长之势。然而，2012～2016年间北京市农产品流通效率整体呈现微弱下滑之势，其原因在于随着首都功能区疏解措施的实施，农产品流通领域进入快速调整期，加之居民对线上消费渠道的认知度不断成熟，线上+线下相结合的流通模式出现市场反馈机制、质量标准等因素的制约，不仅没有降低农产品流通成本，反而因环节的增加造成了流通效率的损失。2017～2018年，随着农产品流通市场调整期的平稳过渡，在高质量发展的倡导下，其间接地促进了北京市农产品流通效率。总体而言，北京市农产品流通效率在考察期内不断向好，流通模式与结构不断优化，与北京市经济社会高质量发展趋势基本保持一致。

为更好解释要素空间配置的均质性对农产品流通效率的影响，同时考虑到数据统计口径的统一性，分析采用全域尺度下的moran’s I值反映北京市农产品流通的资源配置的空间相关性。由表4可知，北京市农产品流通效率空间相关性指数在2002-2018年间Moran’s I值均为正值，且可通过10%的显著性检验，这表明北京市农产品流通在要素的空间配置上具有正向自相关性。因此，投入-产出要素的空间分布与交互作用产生的溢出效应将直接影响随机前沿面上的要素边际转换率，进而影响农产品流通效率；在观测期内，Moran’s I指数值总体上呈收敛性增长趋势，即2002-2014年Moran’s I指数先上升，2015-2018年Moran’s I指数不断趋于稳定，这表明北京市农产品流通的空间异质性不断加强，要素的时空配置直接影响流通效率。因此，为了进一步分析农产品流通要素的空间相关性对效率的影响机理，对考虑影响因素的效率测算模型进行参数估计，以期从要素的空间配置角度提出优化北京市农产品流通效率的思路与建议。

由表5可知，模型报告了除劳动力和资本两大投入要素之外，还包括空间相关性在内的其他变量对北京市农产品流通效率的影响。首先，主营结构（struc）的参数估计显著为正，说明农产品流通领域参与主体的主营结构对效率改进的促进作用较为显著。批发零售作为农产品流通领域的重要环节，是影响农产品流通结构推动效率的改进的重要因素之一。实证结果也进一步验证了批发零售主营收入占比越高，农产品流通就越通畅，批发、仓储、运输、零售等各环节配置就越合理；其次，规模程度（scale）对北京市农产品流通效率的起到了一定的消极影响，即北京市农产品批发规模的增加在一定程度上抑制了流通效率的提升。可见，一味地扩大农产品批发市场规模并不能达到流通效率改进的目的。究其原因在于，当不存在规模经济时，边际规模报酬递减使要素配置效率开始下降，因此批发集中度过高反而抑制了农产品流通的其他途径的发展，尤其是农产品电商发展以及批发市场的集中规模化，这使得市场竞争性逐渐减弱，从而出现类寡头市场的特征，这不利于农产品流通效率提升；流通效益（beni）的参数估计为正，但系数较小，其反映出农产品零售业的营收结构对流通效率的正向影响，表明北京市农产品零售业的发展一方面对冲了农产品批发市场规模的负效应，另一方面还受一定程度的其他线上流通渠道的影响。

最后，空间相关性在模型中的系数估计为0.135，表明农产品流通效率与空间相关性之间存在统计意义的正相关关系，同时，也能反映出农产品流通的空间分布与集聚水平对均衡农产品批发市场规模效应的三大阶段及流通效率的促进作用。然而，农产品流通的空间相关性还表现在人力、资本等资源的虹吸效应和信息流与商流的辐射效应上。由农产品流通效率与空间相关性散点图分布趋势可知，农产品流通效率各阶段变化与空间相关性的散点拟合性较高，总体表现为空间相关性的变化领先于效率走势，揭示了要素的空间配置对农产品流通的作用与效率的影响。

图2 北京市农产品流通效率与空间相关性散点分布图

研究结论

（一）结论

本研究采用随机前沿分析法重新测算了2002～2018年间北京市农产品流通效率，并引入空间相关分析法从全域尺度分析除其他因素外农产品流通效率与空间相关性的内在联系与影响，主要研究结论如下：

第一，在分别考虑影响因素和未考虑影响因素前提下，北京市农产品流通效率在2002～2018年间呈现先增后减再增的小幅波动。在投入-产出分析中，本文从交通运输业固定资产投入、批发零售总库存等角度剖析了效率波动中劳动力与资本要素间存在的边际技术替代规律，其反映了北京市农产品流通中存在的流通环节“价值扭曲”、信息不对称等现象，从而揭示了北京市农产品流通反馈机制、质量标准等因素造成的效率损失。

第二，通过ESDA模型的测算，北京市农产品流通的Moran’s I指数值在2002～2018年间除部分年份存在小幅下降外，总体上呈收敛性增长趋势，其表明北京市农产品流通的空间异质性不断加强，要素的时空配置直接影响流通效率。

第三，从北京市农产品流通效率影响因素看，除规模程度对效率变化带来负面影响外，主营结构与流通效益对农产品流通效率均具有正向推动作用。空间相关性与农产品流通效率不仅呈正相关关系，同时空间相关性的变化领先于效率变化，是诱发效率改进的重要推动力。

（二）建议

综上所述，本文提出以下建议：

第一，鉴于农产品流通的特殊性及重要性，在保证对北京市农产品供需两端保障的前提下，要针对流通效率的提升进一步优化投入方向，加强各环节之间的联系。

第二，在“十四五”期间，随着大数据、云计算及区块链技术的进一步应用，线上线下相结合的流通模式将成北京市农产品常态化流通模式。对此应在资本投入的基础上，进一步加大人力资源的投入，发挥流通产业对就业的吸纳能力，充分调动现有经营主体积极性、创造性和主动性，切实推进城市农产品流通高效化、便利化、快捷化。

第三，根据北京市农产品市场需求的特点，要深入开展北京市农产品流通空间规划，优化流通产业要素布局，强化流通产业的功能定位，加强基础设施建设，形成流通领域的体、面、线、点全局优化的流通空间格局，力争产业链群互融，提高北京市农产品流通效率。