电子商务视角下的农产品流通效率对比研究
发布时间：2020-10-13 11:16
现阶段我国农产品行业的主要矛盾已完成从生产领域到市场领域的转变。农业工业化的发展不仅从生产阶段提升了农产品的种植与收获效率,更从供应链角度为提升农产品流通效率做出了极大贡献。在计划经济体制向市场化改革的浪潮中,我国农产品流通模式也发生着日新月异的变化,科技发展与商业模式改革为农产品流通提供了新渠道,村淘、农产品电商等新型交易模式的加入日益丰富着我国农产品流通方式。如何衡量与评价我国当前农产品流通效率,是提升农产品流通效率的基础与前提。本文通过文献调查成果,在前人研究的基础上主要致力于下列四个方面的深入探讨:首先,确定以DEA数据包络模型为主的效率测量方法进行数据计算,用DEA—BC~2模型与Malmquist指数模型还原定量研究中数据本身解释力的客观性与科学性;其次,设计并检测符合农产品流通现况的效率指标体系,使更新后的体系更符合现阶段真实状况;第三,对比分析电商因素加入前后的农产品流通效率指数及其分解指数,根据我国东、中、西三地区效率的年度变化、区域差异分析结果倒推原因,并对各省市农产品流通的全要素生产率进行聚类分析,考察表现突出省份的内在动力;第四,以农产品流通效率作为因变量、投入指标数据作为自变量构成回归模型,探索具体因素间的量化关系,为提升农产品流通效率指出了改进的方向。通过上述定量研究,本文发现:第一,在电子商务加入之前,我国农产品流通效率呈东部最高、中部次之、西部垫底的状态,而电商加入后情况发生了巨变,显示出西部效率跃居第一,东部次之,中部垫底的状态;第二,电商加入后,全国平均技术创新指数变动幅度增大,而规模效率和纯技术效率变动幅度减小,最终导致流通效率的全要素生产率变动幅度增大;第三,上海市在电商加入后农产品流通效率排名全国第一,且电商加入使得西部的重庆、新疆、宁夏、青海等省份或直辖市农产品流通效率增大,直接为西部地区效率提升贡献了力量;第四,产生上述变化的原因在于互联网技术本身相对于传统技术,其创新力度更大、创新周期更短、空间限制更弱、维护成本更低。因此,增强农产品流通效率需要持续改进农产品流通业投资结构,增加针对现代科技的投入;拓宽农产品流通渠道,给予从业者更多自由的选择权力;创新农产品流通模式,加大对企业创新和个人创业的扶持力度,持续增进社会创新活力。
【学位单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F724.6;F326.6
【部分图文】：
图 1.1 论文研究框架图Fig. 1.1 Frame diagram of the paper1.4.5 本文研究方法①文献研究法通过大量阅读文献资料，归纳整理国内外学者关于农产品流通效率的论文与政策文件，了解农产品相关研究的历史背景和现状分析，逐步缩小研究范围，通过对比、探究得出学术界研究趋势与现实生活中相切合的研究问题，也发掘出许多本文赖以存在的支撑观点。②定性分析法构建效率衡量的指标体系时，无法通过定量方式得到，只能通过大量阅读前人文献，并结合社会实际变化进行取舍。因此在对新指标进行采用、对旧指标选择放弃时，更多选择学者建议来进行。③定量分析法本文运用 DEAP2.1 软件对 DEA 数据包络模型进行运算，以及 Eviews 软件对面
Charnes 在 CR 模型的基础上采用半无限理论推出 CW 模型和 CWY，再次丰富了 DEA 模型的种类。⑤对 DEA 综合模型的研究对 DEA 综合模型进行深入研究的原因在于，新模型的不断出现给学界界定本性质、求解方法等带来了新的挑战，多次重复的工作也为编程工作的研发用带来浪费与不便。因此学者们注重在前人研究的成果中进行有意识的创新望能完善前人模型而非完全重新开始，例如 Charnes 提出的 C2WY 模型，实包含了四种 DEA 模型，实现了研究者同时处理多种效率比较的愿望。此外，还有针对扩展 DEA 应用空间、单元集、以及考虑随机因素的 EDA等。这些逐渐派生或具有专业用处的 DEA 模型共同组成了 DEA 效率分析强的系统工具，在刻画生产函数、绩效评估、经济效率评价、区域经济比较、资源配置、技术进步和可持续发展等中发挥出强有力的作用。2 DEA 方法应用步骤运用 DEA 模型方法对评价对象进行研究时，一般按照下图所示的步骤进求取客观、精准的结果，在某些环节还会进行多次的检验或重复。
图 3.2 决策单元输入输出示意图Fig 3.2 Input and output schematic of decision unit其中， 为第 n 个决策单元对第 m 类输入的投入量， >0； 为第单元对第 s 类输出的产出量， >0； 是对第 m 种输入的一种度量（或； 为第 s 种输出的一种度量（或称为权）。为方便记忆，设： =( ， ， ··· ， ) 表示第 j 个 DMU 的输入指标值，j=1,2，…， = ( ， ， ··· ， ) 表示第 j 个 DMU 的产出指标值，j=1,2，…，对第 个 DMU 进行效率评价的具有非阿基米德无穷小的 BC2模型表示为（ 2） ( ) = V ≥ ， = ， ， ，￠， = ， ≥ ， ≥
【参考文献】
本文编号：2839097
【学位单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F724.6;F326.6
【部分图文】：
图 1.1 论文研究框架图Fig. 1.1 Frame diagram of the paper1.4.5 本文研究方法①文献研究法通过大量阅读文献资料，归纳整理国内外学者关于农产品流通效率的论文与政策文件，了解农产品相关研究的历史背景和现状分析，逐步缩小研究范围，通过对比、探究得出学术界研究趋势与现实生活中相切合的研究问题，也发掘出许多本文赖以存在的支撑观点。②定性分析法构建效率衡量的指标体系时，无法通过定量方式得到，只能通过大量阅读前人文献，并结合社会实际变化进行取舍。因此在对新指标进行采用、对旧指标选择放弃时，更多选择学者建议来进行。③定量分析法本文运用 DEAP2.1 软件对 DEA 数据包络模型进行运算，以及 Eviews 软件对面
Charnes 在 CR 模型的基础上采用半无限理论推出 CW 模型和 CWY，再次丰富了 DEA 模型的种类。⑤对 DEA 综合模型的研究对 DEA 综合模型进行深入研究的原因在于，新模型的不断出现给学界界定本性质、求解方法等带来了新的挑战，多次重复的工作也为编程工作的研发用带来浪费与不便。因此学者们注重在前人研究的成果中进行有意识的创新望能完善前人模型而非完全重新开始，例如 Charnes 提出的 C2WY 模型，实包含了四种 DEA 模型，实现了研究者同时处理多种效率比较的愿望。此外，还有针对扩展 DEA 应用空间、单元集、以及考虑随机因素的 EDA等。这些逐渐派生或具有专业用处的 DEA 模型共同组成了 DEA 效率分析强的系统工具，在刻画生产函数、绩效评估、经济效率评价、区域经济比较、资源配置、技术进步和可持续发展等中发挥出强有力的作用。2 DEA 方法应用步骤运用 DEA 模型方法对评价对象进行研究时，一般按照下图所示的步骤进求取客观、精准的结果，在某些环节还会进行多次的检验或重复。
图 3.2 决策单元输入输出示意图Fig 3.2 Input and output schematic of decision unit其中， 为第 n 个决策单元对第 m 类输入的投入量， >0； 为第单元对第 s 类输出的产出量， >0； 是对第 m 种输入的一种度量（或； 为第 s 种输出的一种度量（或称为权）。为方便记忆，设： =( ， ， ··· ， ) 表示第 j 个 DMU 的输入指标值，j=1,2，…， = ( ， ， ··· ， ) 表示第 j 个 DMU 的产出指标值，j=1,2，…，对第 个 DMU 进行效率评价的具有非阿基米德无穷小的 BC2模型表示为（ 2） ( ) = V ≥ ， = ， ， ，￠， = ， ≥ ， ≥
【参考文献】
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本文编号：2839097
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