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    農產品物流供求與成本理論分析

    2017-11-15 22:35:52呂業(yè)清龍璇符毅
    商場現(xiàn)代化 2017年20期
    關鍵詞:運輸成本稟賦高峰

    呂業(yè)清+龍璇+符毅

    摘 要:本文首先構建農產品物流供求模型,通過理論模型研究了農產品物流供求問題,并從農產品運輸成本與倉儲成本兩方面分析了農產品物流成本的特性,量化分析了農產品物流供求與農產品物流成本的最優(yōu)化問題,為農產品物流供給側改革與農產品物流成本節(jié)約與合理控制提供了理論依據(jù)。

    關鍵詞:農產品物流供求模型;農產品物流成本

    一、農產品物流需分析

    1.農產品物流基本模型

    ajn是行向量,代表活動中心個數(shù),比如村莊、學校、醫(yī)院、商店、碼頭、車站;bnj是列向量,代表物流圈j中活動中心市場潛力,比如學?;蜥t(yī)院規(guī)模,車站車輛班次或者碼頭規(guī)模,商場大小;dij是活動中心相互之間距離。

    2.農產品物流需求模型分析

    在這個封閉的農村經(jīng)濟體中消費者(農民)可以選擇的商品只有兩種:農產品與農產品物流,理性的消費者為了實現(xiàn)效用最大化將滿足下面的模型。

    Y是復合商品(包括農產品與內部農產品運輸)增加值,包括ty單位內部運輸量,kY和nY復合商品Y的生產要素資本與勞動力投入。w是消費者的全部財富,包括個人稟賦,如勞動力、資本,以及地區(qū)稟賦,如不堵車、美景、氣候、環(huán)境等。

    就像其他商品的生產與消費一樣,農產品物流同樣可以生產與消費。如同投資可以得到利潤一樣,當?shù)刭Y源稟賦(比如美景)也可以通過進入物流網(wǎng)絡讓人們獲得收入。也就是說w·ρ是全部資源稟賦收入ρ是個人和當?shù)刭Y源稟賦的平均回報率。

    li是倉儲設施存量,平均質量由技術參數(shù)A(c,d)來代表,V代表個人車輛的交通時間,A(c,d)跟擁堵c負相關,擁堵c用限制速度與高峰速度的差距代表。折舊d與設備新舊程度及維護及維護有關。假設平均折舊d保持穩(wěn)定,不受擁堵、設施、個人車輛影響。ai是物流圈i的可達性。

    起初,由于設備新折舊小,物流快,沒有免費搭車,農產品物流設施投入對于物流服務的升級換代是必要的。無疑在這個公式中的可達性是一個物流圈到另一個物流圈的流動。距離相近的活動區(qū)當做一個物流圈。

    高峰時的農產品物流構成主要的農產品物流產出,由于高峰時的個人投入V最多,高峰時的車輛多于非高峰時車輛。

    三、農產品物流成本函數(shù)

    1.基本農產品物流成本函數(shù)

    如前所述農產品物流成本由兩類成本構成:運輸成本與倉儲成本。假定倉儲成本主要有倉庫的空間占用費用構成,那么倉儲成本將隨著庫存物資的增多不斷降低,假定運輸成本隨著倉儲量的增多加速增加。設地區(qū)農產品物流成本TC有兩個因素:運輸成本C(T(l))與倉儲成本X(T(l)),T(l)表示物流量,l表示倉儲設施存量,x是平均倉儲成本。農產品物流總成本可以表示為:

    (8)意味著隨著農產品物流量的增多倉儲設施建設與維護成本不斷降低。不過這是由于我們假設倉儲設施折舊率不變導致的。事實上,倉儲設施的折舊率決定于單車載重而不是物流量。無論如何(8)式是地區(qū)物流成本最小化的必要條件,(8)與規(guī)模經(jīng)濟決定了地區(qū)經(jīng)濟聚合效應。

    通過對農產品物流供求理論與成本理論分析,我們發(fā)現(xiàn)農產品物流需求遵循一般需求理論,即農產品物流需求量與農產品物流價格之間存在著反向變動的關系;擁有較高勞動生產率的農戶傾向于選擇較少的倉儲,擁有較低勞動生產率的農戶傾向于選擇較多的倉儲;在可達性更好以及汽車擁有率更高的物流圈進行倉儲設施投資會有更高的效率;農產品倉儲設施在充分利用的情況下綜合農產品物流成本才能達到最低。

    參考文獻:

    [1]徐杰,難頌東.區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展對地區(qū)物流需求的影響--長江經(jīng)濟區(qū)發(fā)展對安徽地區(qū)物流需求影響的實證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,2003.(4).

    [2]Peter Klaus. Logistics research: A 50 years March of Idea[J]. logistics Research, 2009(1).

    [3]Jose Tongzon, Hong-Oanh (owen) Nguyen. China's economic rise and its implications for logistics;The Australian case[J].Transport Policy, 2009 (16).endprint

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