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認為農產品物流發展實質上就是農產品物流制度的完善過程，其必然受宏觀制度環境的影響。路征等（2015）則通過調研我國五市生鮮農產品物流參與主體，從微觀數據中發現，基礎設施、地理區位、物流主體等因素對生鮮農產品物流發展具有重要影響。王樹祥（2009）等則將關注點轉向農產品本身，其根據不同農產品生產特征探究季節性產出、地域差異、生產組織方式等對農產品物流的影響。王俁含（2018）從動態視角探究新型城鎮化對我國農產品物流發展的作用機制，他認為城鎮化進程引致新的社會空間結構、新的農業生產經營方式和一體化物流技術，這三種因素分階段對我國農產品物流發展起到主導作用。結合已有研究不難發現，雖然學者們探索出的影響因素不盡相同，但農產品物流發展受到多種條件的綜合作用已經成為共識。

研究方法與內容

（一）研究方法。本文使用定性比較分析方法中的模糊集分析（Fuzzy-setsAnalyse）探究農產品物流的影響因素。CharlesC.Ragin在1987年提出定性比較分析方法，他將布爾代數和集理論結合起來，發展出二分變量的QCA技術，這種分析方法適用于中小數量樣本的跨案例分析。近年來，定性比較分析方法逐漸進入管理學領域，為宏微觀管理研究提供了新的思路。QCA方法的優勢在于，其采取整體的案例分析視角，其中每個案例被視為條件變量的組態，在進行定性比較分析時，各條件變量已經被視為互相影響的狀態，這種設定更符合農產品物流影響因素的實際情況。此外，定性比較分析方法結合了定性分析和定量分析的優點，既具備定性分析的深度，又具備定量分析的科學性和外部推廣性。目前定性比較分析方法有清晰集分析、模糊集分析和多值比較分析三類。（二）案例選擇與變量度量。本文案例省份的選取遵循以下原則：選取具有代表性的農業大省；綜合選取東、中、西部省份；考慮數據易獲取性。根據以上原則，挑選廣東、江蘇、山東、黑龍江、河北、河南、湖北、湖南、陜西、四川、廣西、新疆共12個省份作為研究案例。結合已有研究，本文選擇物流基礎設施、物流主體數量、物流技術條件、品牌優勢、人力資本作為條件變量。其中物流基礎設施通過各省物流園區數量、運輸路線長度、載貨汽車擁有量等綜合衡量，數據來源于《2018中國統計年鑒》；各省物流主體數量數據來源于物流產業大數據平臺；物流技術條件通過2018年各省公開物流產業專利數來衡量，數據來源于國家知識產權局重點產業專利信息服務平臺；品牌優勢通過2018年全國物流企業50強排名入選數衡量，數據來源于中國物流與采購聯合會的2018中國年度物流企業50強排名；人力資本通過2017年底各省交通運輸、倉儲、郵政業就業人員數衡量，數據來源于《2018中國統計年鑒》。結果變量即農產品物流發展水平，借鑒已有研究，以農產品生產和消費能力、物流信息化水平、運輸能力作為一級指標，使用主成分聚類分析方法測算12省農產品物流發展水平。條件變量和結果變量均根據各省實際情況，按照“0，0.33，0.67，1”四級賦值，各變量賦值結果見表1。其中I代表物流基礎設施，E代表物流主體數量，T代表物流技術條件，P代表品牌優勢，R代表人力資本，AL代表高農產品物流發展水平，LowAL代表高農產品物流發展水平的反向變量。（三）條件變量必要性檢測。模糊集分析的第一個步驟即對各條件變量進行必要性檢測，其目的是檢驗各條件變量是否構成結果變量的必要條件，若一致性結果（Consistency）大于0.9，則條件變量的必要性成立，覆蓋度（Coverage）則是判斷各條件變量解釋力度的標志。使用fs/QCA3.0軟件分別將AL和LowAL作為輸出結果，得到各變量的一致性數值及覆蓋度，見表2。表2顯示，變量E對于AL的一致性結果高于0.9，表明高物流主體數量是農產品物流發展水平的重要影響因素。變量~E、~T、~P、~R對于LowAL的一致性結果均大于0.9，表明低物流主體數量、低物流技術條件、低品牌優勢和低人力資本是制約農產品物流發展水平的重要因素，其中低物流主體數量（Coverage=0.936330）的負面影響最大。（四）真值表構建。構建真值表的目的在于確定不同因果條件組合下案例的歸屬情況。在表3中，大于0.5的條件變量被賦值為1，小于0.5的條件變量被賦值為0。以組合“1，1，1，0，1”為例，共有3個省份歸屬于該條件變量組合。（五）條件組合分析。條件組合分析是指對于不構成必要條件的單個條件變量，測量其不同組合方式對結果變量的影響。在必要性分析步驟中，高物流主體數量對于高農產品物流發展水平的必要性已經得到驗證，因此不納入條件組合分析。在表3的基礎上，運用fs/QCA3.0軟件的標準分析，將AL作為輸出結果，可得到三種組合方案，包括復合方案（ComplexSolution）、吝嗇方案（ParsimoniousSolution）、中間方案（IntermediateSolution），其中復合方案將所有條件變量納入分析，而吝嗇方案則是變量精簡化的結果，因此一般將中間方案作為分析依據。本案例中，復合方案在剔除符合必要性條件的變量E之后，同中間方案具備一致性。表4中，中間方案中兩種組合的一致性指標均大于0.9，組合T*R*I可以表述為：高物流技術條件、高人力資本和強物流基礎設施條件能夠產生較高農產品物流發展水平。組合T*P*R可以表述為：高物流技術條件、高品牌優勢、高人力資本能夠產生較高農產品物流發展水平。由于第一種組合的覆蓋度（Coverage）更高，因此組合T*R*I的解釋力大于組合T*P*R。根據分析結果，歸納如下結論：高物流主體數量是區域農產品物流發展水平發展的重要助推因素；在物流主體數量水平相當的情況下，擁有高技術條件、高人力資本和較強物流基礎設施的地區和擁有高物流技術條件、高人力資本、高品牌優勢的地區均能夠獲得較高的農產品物流發展水平。其中，組合T*R*I可以歸納為農產品物流發展的“山東模式”，組合T*P*R可以歸納為農產品物流發展的“江蘇模式”。組合T*R*I的解釋力大于T*P*R的原因在于，案例中更多省份依托勞動力規模發展農產品物流行業，而非品牌優勢或技術創新；低物流主體數量、低物流技術條件、低品牌優勢和低人力資本都是制約農產品物流發展水平的重要因素，其中低物流主體數量是首要影響因素。

對策建議

第一，農產品物流發展水平較弱的區域應首先推進物流企業扶持政策，壯大物流主體規模。物流主體數量和規模一定程度上反映了區域物流行業的生命力和物流市場的活躍程度。對于如新疆、黑龍江、廣西等農產品物流發展水平相對較弱的地區，應將扶持本地物流企業、吸引外地物流企業入駐、壯大物流主體規模作為優先舉措；對于國家認定的5A、4A、3A物流企業和省級重點物流企業給予相應扶持和獎勵；穩步推進物流園區規劃工作，完善農產品物流金融服務；在為本地初創物流主體提供一系列優惠扶持政策的同時，鼓勵全國大型和知名物流企業在當地建立物流中心，為本地農產品物流發展注入競爭活力。第二，具備高物流主體數量的地區可根據實際情況應用“山東模式”或“江蘇模式”。“山東模式”和“江蘇模式”是具備高物流主體數量的區域可以選擇的兩種農產品物流發展模式。其中“山東模式”是指借助較強基礎設施水平和龐大的人力資本，實現農產品物流規模化發展的模式，以山東、河南、四川等省份為代表，這些省份具備龐大的消費需求和就業潛力優勢；“江蘇模式”則是指借助物流主體的品牌優勢和技術創新優勢，助推農產品物流集約化發展的模式，這種模式以較強的教育水平和行業競爭力較強的物流主體為基礎，以江蘇省為代表，其優勢為雄厚的教育資源和良好的技術研發環境。對于物流主體數量相對較高的省份而言，應根據實際情況明確發展目標，選擇適合自身的農產品物流發展方式。第三，創新物流運輸設施設備，提高產業技術水平。較低的物流技術水平阻礙區域農產品物流的發展。現代化物流技術對于農產品物流主體經營管理水平和農產品物流作業效率的提升都具有重要意義。對于物流技術水平較低的區域，需發展物流信息化技術、物流跟蹤與控制技術、自動化設備等一系列現代物流技術。政府部門要為技術創新提供良好的政策環境，鼓勵物流主體和科研機構參與農產品物流技術創新活動。第四，強化物流從業資格認證，加強復合型物流專業人才培養。對于現代農產品物流產業而言，以人才帶發展、以人才促進產業結構調整和優化升級已經成為大勢所趨。現代農產品物流業具備較強的綜合性和操作性特征，從業人員素養也需要與時俱進。具體舉措如引進國際先進物流人才培養系統，根據農產品物流發展實際水平進行調整；推進企業與高校全方位交流合作，實現在校大學生實習、畢業與就業的直接對接；完善農產品物流從業資格認證制度，積極開展相關從業人員再培訓工作；出臺大學生落戶優惠政策，吸引外地物流專業人才就業。

作者:秦立公 朱可可 單位:桂林理工大學商學院