農(nóng)產(chǎn)品流通效率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響的實(shí)證研究

張士斌

內(nèi)容摘要：本文基于2005-2014年10年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS21.0統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，構(gòu)建多元線性回歸模型來研究農(nóng)產(chǎn)品流通效率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響。結(jié)果表明：農(nóng)產(chǎn)品流通速率及規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值有較大影響，兩者存在顯著的正相關(guān)關(guān)系；而農(nóng)產(chǎn)品流通收益卻與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值幾乎沒有相關(guān)性，對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響較小。

關(guān)鍵詞：農(nóng)產(chǎn)品 流通效率 農(nóng)業(yè)產(chǎn)值

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，農(nóng)產(chǎn)品流通的作用不斷增強(qiáng)。學(xué)者陳樂一等（2015）認(rèn)為農(nóng)產(chǎn)品流通環(huán)節(jié)的成本過高直接影響農(nóng)民的增收。進(jìn)一步考慮，這也必定影響整個(gè)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)總值。學(xué)者郭艷等（2014）也指出“小生產(chǎn)”與“大市場(chǎng)”、“大流通”之間的矛盾成為制約我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)民增收和農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)者權(quán)益實(shí)現(xiàn)的重要瓶頸。總而言之，農(nóng)產(chǎn)品的流通效率在農(nóng)民增收、農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中發(fā)揮了重要的作用。但是，目前針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品流通效率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響的研究還尚顯缺乏。因此，本文基于2005-2014年10年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用定量分析方法，構(gòu)建多元線性回歸模型來探討農(nóng)產(chǎn)品流通效率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響，并提出相關(guān)對(duì)策建議。

農(nóng)產(chǎn)品流通效率的指標(biāo)構(gòu)成系統(tǒng)

學(xué)界對(duì)農(nóng)產(chǎn)品流通效率指標(biāo)體系的構(gòu)成并沒有一個(gè)統(tǒng)一的共識(shí)，該指標(biāo)體系還需要不斷地完善和發(fā)展。鑒于本文所研究的問題，在這里將農(nóng)產(chǎn)品流通效率的指標(biāo)體系劃分為三個(gè)部分。第一部分為流通速率指標(biāo)。該指標(biāo)借鑒會(huì)計(jì)學(xué)上周轉(zhuǎn)率的相關(guān)概念，其下還包括農(nóng)產(chǎn)品流通業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、農(nóng)產(chǎn)品流通業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、農(nóng)產(chǎn)品流通業(yè)固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、農(nóng)產(chǎn)品流通業(yè)存貨周轉(zhuǎn)率和農(nóng)產(chǎn)品流通業(yè)庫(kù)存率5個(gè)二級(jí)指標(biāo)；第二部分為流通規(guī)模指標(biāo)。由于農(nóng)產(chǎn)品流通的規(guī)模大小與流通成本相關(guān)，故將該指標(biāo)作為衡量農(nóng)產(chǎn)品流通效率的指標(biāo)之一，其下包括農(nóng)產(chǎn)品流通業(yè)集中程度、農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)和零售系數(shù)以及農(nóng)產(chǎn)品零售業(yè)集中程度3個(gè)二級(jí)指標(biāo)；第三部分為流通收益指標(biāo)。流通收益和流通效率存在正相關(guān)關(guān)系，其下包括農(nóng)產(chǎn)品流通業(yè)利潤(rùn)率、農(nóng)產(chǎn)品流通業(yè)購(gòu)銷率、單位營(yíng)業(yè)面積銷售額和每攤位農(nóng)產(chǎn)品銷售額4個(gè)二級(jí)指標(biāo)。

由于目前農(nóng)產(chǎn)品流通制度還不完善，相關(guān)數(shù)據(jù)難以獲得，所以，上述所指流通業(yè)僅包括批發(fā)業(yè)和零售業(yè)而并沒有涉及到餐飲業(yè)、旅游業(yè)等。

數(shù)據(jù)、變量與方法

（一）數(shù)據(jù)收集處理

本文數(shù)據(jù)收集于2006-2015年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，由于數(shù)據(jù)收集的困難，文中對(duì)上述12個(gè)指標(biāo)的計(jì)算僅采用“食品、飲料和煙草制品”的年度數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)處理過程中，首先，從統(tǒng)計(jì)年鑒中將批零企業(yè)商品購(gòu)進(jìn)額、批零企業(yè)商品銷售額、批零企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、批零企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)成本、批零企業(yè)資產(chǎn)狀況（包括資產(chǎn)總額、流動(dòng)資產(chǎn)和固定資產(chǎn)）等數(shù)據(jù)摘錄；其次，計(jì)算出12個(gè)指標(biāo)的值（保留小數(shù)點(diǎn)后面三位），從而將所有數(shù)值進(jìn)行了無(wú)綱量化；最后，將處理后的10年的數(shù)據(jù)用SPSS21.0統(tǒng)計(jì)分析軟件錄入，為下一步分析做準(zhǔn)備。對(duì)數(shù)據(jù)的信度和效度分析是進(jìn)一步研究問題的基礎(chǔ)。文章對(duì)數(shù)據(jù)的效度分析在后續(xù)的因子分析中給出；而對(duì)于信度分析，本文采用Alpha模型將12個(gè)指標(biāo)帶入模型測(cè)量其內(nèi)部信度。由結(jié)果來看：Tukey的非可加性檢驗(yàn)結(jié)果可以看到Sig.=0.000，說明信度計(jì)算通過原假設(shè)，各變量之間存在典型的交互效應(yīng)。同時(shí)，Alpha統(tǒng)計(jì)量基于標(biāo)準(zhǔn)化的系數(shù)值分別為0.775，表明相關(guān)測(cè)量數(shù)據(jù)具有可靠性并且具有滿意的信度。

（二）變量描述

本文是研究農(nóng)產(chǎn)品流通效率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響，故因變量為“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值”。為了保證計(jì)量口徑的一致以及問題研究的準(zhǔn)確性，對(duì)因變量的數(shù)據(jù)同樣做了無(wú)綱量化處理。對(duì)處理后的因變量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可知，處理后的“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值”均值為3.896，中位數(shù)為3.675，標(biāo)準(zhǔn)差為1.318，數(shù)據(jù)整體較為平穩(wěn)。

對(duì)于自變量，本文把錄入好的12個(gè)指標(biāo)所包含的數(shù)據(jù)用基于主成分的因子分析法提取公因子，并分別命名。將提取出的公因子計(jì)算得分后保存，用提取出的因子來作為自變量進(jìn)入模型分析。成分1和成分2的初始特征值分別為7.053和3.409，兩者累積的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到87.184%。所以，成分1和成分2便是提取出的公因子。具體因子分析結(jié)果如表1所示。

通過表1中的旋轉(zhuǎn)成分矩陣可得：反映農(nóng)產(chǎn)品流通效率的12個(gè)指標(biāo)在進(jìn)行操作之后被聚為2個(gè)新的因子。兩個(gè)新因子的特征值均大于1，且累積的方差貢獻(xiàn)率為87.184%；另外，KMO檢驗(yàn)值為0.795>0.7，Bartlett的球形度檢驗(yàn)結(jié)果為Sig.=0.000。由此可以斷定，適合利用因子提取對(duì)各指標(biāo)變量起作用但不能被直接測(cè)量的公因子。由因子載荷矩陣中各因子在各指標(biāo)上的載荷大小，可以看到，成分1在X1、X2、X3、X9、X10、X11、X12上有較大的載荷，而成分2在X4、X5、X6、X7、X8上有較大的載荷，故文章將提取出的兩個(gè)因子分別命名為：F1（“農(nóng)產(chǎn)品流通速率及規(guī)?！币蜃樱?、F2（“農(nóng)產(chǎn)品流通收益”因子）。

另外，由表1中的成分得分系數(shù)矩陣，可以得到兩個(gè)因子的得分計(jì)算公式：

F1=0.140X1+0.125X2-0.155X3-0.01X4+0.012X5+0.070X6-0.002X7-0.122X8-0186X9+0.185X10+0.083X11-0.191X12

F2=0.029X1+0.061X2+0.028X3+0.085X4-0.204X5-0.205X6+0.168X7+0.248X8+0.078X9-0.055X10+0.119X11+0.083X12

由以上兩個(gè)得分公式可以將F1（“農(nóng)產(chǎn)品流通速率及規(guī)模”因子）、F2（“農(nóng)產(chǎn)品流通收益”因子）兩個(gè)提取出的自變量得分計(jì)算出來，作為帶入模型的數(shù)據(jù)。在SPSS21.0軟件中，可以直接將得分保存為變量，而不需要人工計(jì)算，這也提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，避免了實(shí)證分析的誤差。

（三）方法與步驟

文章采用在理論基礎(chǔ)上的定量分析方法。首先，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品流通效率的指標(biāo)體系進(jìn)行理論闡述，為后續(xù)的模型化定量分析奠定理論基礎(chǔ)；第二，對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)綱量化處理，并對(duì)反映農(nóng)產(chǎn)品流通效率的12個(gè)初始指標(biāo)進(jìn)行因子分析，以簡(jiǎn)化變量個(gè)數(shù)；最后，對(duì)所提取的自變量和因變量進(jìn)行回歸分析，探求農(nóng)產(chǎn)品流通效率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響機(jī)制，同時(shí)有針對(duì)性地提出一些建議。

實(shí)證結(jié)果分析

（一）模型設(shè)定

本文針對(duì)上述對(duì)變量的處理，建立多元線性回歸模型如下：

其中，F(xiàn)為因變量“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值”；α為常數(shù)值；Z1、Z2分別為自變量“農(nóng)產(chǎn)品流通速率及規(guī)模”和“農(nóng)產(chǎn)品流通收益”；β1、β2為偏回歸系數(shù)值；ε為隨機(jī)誤差。多元線性回歸結(jié)果詳見表2。

（二）結(jié)果分析

由農(nóng)產(chǎn)品流通效率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響回歸結(jié)果可知，調(diào)整的R2值達(dá)到0.950，同時(shí)Sig.=0.000，說明模型擬合效果較好。此外，方差膨脹因子VIF=1.000，說明不存在共線性問題。由常數(shù)值、回歸系數(shù)值（B）和標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)值（Beta），可以建立農(nóng)產(chǎn)品流通效率指標(biāo)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的回歸方程和標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程：

其中，y和Y為因變量“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值”，x1和X1為“農(nóng)產(chǎn)品流通速率及規(guī)?！?，x2和X2為“農(nóng)產(chǎn)品流通收益”。

從表2的回歸結(jié)果來看，農(nóng)產(chǎn)品流通速率及規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的影響非常顯著，且兩者呈正相關(guān)關(guān)系，標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)值（Beta值）也達(dá)到了0.978，說明農(nóng)產(chǎn)品流通速率及規(guī)模每變動(dòng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值就會(huì)變動(dòng)0.978個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位。農(nóng)產(chǎn)品流通效率中速率和規(guī)模指標(biāo)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響較大。與此不同的是，雖然農(nóng)產(chǎn)品流通收益與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值也存在一定的相關(guān)性，但是農(nóng)產(chǎn)品流通收益對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響并不顯著，程度也不高。由此來看，在農(nóng)產(chǎn)品流通效率指標(biāo)中，農(nóng)產(chǎn)品的流通速率和流通規(guī)模要明顯比農(nóng)產(chǎn)品的流通收益重要，要提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，增加農(nóng)民收入，就要抓住主要矛盾，從農(nóng)產(chǎn)品的流通速率和規(guī)模上尋找突破口。

結(jié)論與建議

本文運(yùn)用實(shí)證分析方法開展農(nóng)產(chǎn)品流通效率對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值影響的研究，由最終的回歸模型結(jié)果可知：農(nóng)產(chǎn)品流通速率和規(guī)模因素對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響較大且較為顯著，“農(nóng)產(chǎn)品流通速率及規(guī)?！币蜃酉掳ǖ某跫?jí)指標(biāo)有X1：農(nóng)產(chǎn)品流通業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X2：農(nóng)產(chǎn)品流通業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X3：農(nóng)產(chǎn)品流通業(yè)固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X9：每攤位農(nóng)產(chǎn)品銷售額、X10：農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)和零售系數(shù)、X11：農(nóng)產(chǎn)品流通業(yè)集中程度、X12：農(nóng)產(chǎn)品零售業(yè)集中程度。這7個(gè)初始指標(biāo)綜合對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值產(chǎn)生較大影響。

針對(duì)實(shí)證結(jié)果，該如何提高流通效率來提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和增加農(nóng)民收入呢？本文認(rèn)為，一個(gè)首要的原則就是需先從農(nóng)產(chǎn)品流通速率和規(guī)模下手。目前，很多農(nóng)村地區(qū)生產(chǎn)的農(nóng)產(chǎn)品，因?yàn)槿狈τ行У牧魍ㄍ緩?，加之沒有形成一定的規(guī)模，大量的農(nóng)產(chǎn)品囤積在農(nóng)戶手中而不能運(yùn)輸?shù)接行枨蟮牡胤?。為了提高農(nóng)產(chǎn)品流通效率，提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，本文提出如下建議：首先，完善農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)流通體系。加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品流通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快推進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)代流通綜合試點(diǎn)，積極構(gòu)建解決農(nóng)產(chǎn)品“賣難”、“買難”問題的長(zhǎng)效機(jī)制。趙鋒等（2014）認(rèn)為各級(jí)政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)體系規(guī)劃布局的宏觀指導(dǎo)，基于多功能發(fā)展目標(biāo)對(duì)新建市場(chǎng)進(jìn)行科學(xué)規(guī)劃，對(duì)現(xiàn)有市場(chǎng)進(jìn)行提質(zhì)改造，以進(jìn)一步完善市場(chǎng)功能，增強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)輻射能力。另外，也要加強(qiáng)信息的引導(dǎo)，建立城鄉(xiāng)市場(chǎng)的監(jiān)測(cè)體系。同時(shí)在各種平臺(tái)上發(fā)布農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格，引導(dǎo)農(nóng)民的生產(chǎn)和流通企業(yè)銷售；另一方面，要進(jìn)一步加強(qiáng)產(chǎn)銷對(duì)接的組織，緩解農(nóng)產(chǎn)品、特別是蔬菜的賣難問題。其次，推進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品流通領(lǐng)域的技術(shù)革新。很多地方農(nóng)民分散生產(chǎn)，難以形成規(guī)模，更不用說知名度。這就需要借助現(xiàn)代技術(shù)，比如目前興起的“互聯(lián)網(wǎng)+”。運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)，通過電商平臺(tái)將農(nóng)產(chǎn)品銷售出去。例如：阿里巴巴的“淘寶村”項(xiàng)目就是“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”的典型創(chuàng)新，極大地提高了農(nóng)民收入、促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增加。最后，培養(yǎng)針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品流通的專門人才，并且組建農(nóng)產(chǎn)品流通組織。前文提到運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，依靠電商平臺(tái)來促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品流通，但這需要培訓(xùn)一部分農(nóng)民熟練使用電腦并懂得相關(guān)技術(shù)。每個(gè)村也可以組建專門負(fù)責(zé)全村農(nóng)產(chǎn)品銷售的組織，通過電商平臺(tái)提高知名度，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品流通。

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