中部地区农产品物流效率及其影响因素分析——基于超效率和Tobit模型的实证.docx

中部地区农产品物流效率及其影响因素分析——基于超效率和Tobit模型的实证
摘要：
随着农业现代化的推进和市场经济的快速发展，农产品物流问题已经成为制约农业发展和农民收入增长的重要因素。本文采用超效率DEA和Tobit模型，探究中部地区农产品物流效率及其影响因素。实证结果表明：农产品物流效率普遍较低，为0.65；人均消费水平、农业机械化程度、交通网络、信息化程度和政府扶持力度等因素均对农产品物流效率产生显著的影响。
关键词：农产品物流；效率；超效率DEA；Tobit模型；中部地区
1.研究背景和意义
农产品物流是指农产品从生产地到消费地的运输、储存、配送等一系列活动。随着农业现代化和市场经济的快速发展，农产品物流已经成为影响农业发展和农村经济增长的重要因素。尤其是近年来，为了解决农产品销售难、销售贵、利润低的问题，政府和企业纷纷加大对农产品物流的投入，但是效果却不尽如人意，物流效率普遍较低。
本文旨在通过实证研究，探究中部地区农产品物流效率现状及其影响因素，为进一步优化农产品物流提供科学依据。
2.研究方法
本文采用超效率DEA方法和Tobit模型对中部地区的农产品物流效率进行评估和影响因素探究。
超效率DEA方法是一种非参数评价方法，通过比较投入与产出之间的差距，评估单位的效率水平，具有很强的数据自我纠错能力。相比于传统的DEA方法，超效率DEA能够更好地识别和排除非技术性因素对效率评价结果的影响。
Tobit模型是一种常用的有界依赖变量回归模型，通常用于预测和解释因变量存在截断值的情况，如效率值为1。本文通过Tobit模型探究中部地区农产品物流效率的影响因素，包括人均消费水平、农业机械化程度、交通网络、信息化程度和政府扶持力度等。
3.数据来源和变量定义
本文使用的数据来自中部地区各省市的统计年鉴和国家统计局。变量定义如下：
农产品产值：农业总产值减去副业、林业和渔业产值之和
农产品运输成本：农村公路、水路、铁路和航空运输的总成本
人均消费水平：城镇和农村居民人均消费支出
农业机械化程度：农机动力总动力与农业总赋闲人数之比
交通网络：公路密度和铁路密度之和
信息化程度：互联网普及率和手机用户占比之和
政府扶持力度：农业补贴和农业机械化财政补贴占农产品总产值的比例之和
4.实证结果与分析
超效率DEA评估结果显示，中部地区的农产品物流效率普遍较低，平均超效率值为0.65。其中，湖南省的农产品物流效率最高，为0.79；河南省的农产品物流效率最低，仅为0.46。
Tobit模型回归结果表明，人均消费水平、农业机械化程度、交通网络、信息化程度和政府扶持力度等因素均对农产品物流效率产生显著的正向影响。其中，人均消费水平和农业机械化程度对农产品物流效率的影响最为显著，政府扶持力度的影响次之。
5.结论和建议
本文通过超效率DEA和Tobit模型对中部地区的农产品物流效率进行评估和影响因素探究，结果表明农产品物流效率普遍较低，人均消费水平、农业机械化程度、交通网络、信息化程度和政府扶持力度等因素均对农产品物流效率产生显著的影响。
为提高中部地区农产品物流效率，本文提出以下建议：
1.加强农业现代化建设，提高农业机械化水平，推进农业产业化发展，降低农产品运输成本；
2.加强对交通网络和信息化建设的投入，提高农产品物流的信息化、智能化水平，优化物流配送效率；
3.支持政府扶持力度，加大支持力度，完善财政补贴政策，鼓励农民借助农业保险等多种方式提高产值，从而提高农产品物流效率。
参考文献：
[1]张红艳.中部地区农产品物流效率分析[J].国外经济贸易与合作,2017,11:91-92.
[2]杨东湖.中国农产品物流效率比较研究——基于DEA-SBM模型[J].科技资讯,2018,05:161-164.
[3]郑怡.农产品物流发展若干问题探析[J].物流技术,2016,11:48-50.