孫 妮，張康宇，劉 旭，鄒亞南

(安徽新華學(xué)院商學(xué)院，安徽 合肥 230088)

0 引言

中國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，“十三五”期間，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)取得重大進(jìn)展，鄉(xiāng)村振興實(shí)現(xiàn)良好開(kāi)局，“十四五”期間，解決發(fā)展平衡與充分的問(wèn)題，重點(diǎn)難點(diǎn)在“三農(nóng)”。黨的十九屆五中全會(huì)審議通過(guò)的《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二○三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中指出，到2025年，農(nóng)業(yè)質(zhì)量效益和競(jìng)爭(zhēng)力明顯提升，這對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)效率提出了新的要求。高效的農(nóng)產(chǎn)品物流體系是農(nóng)業(yè)質(zhì)量效益和競(jìng)爭(zhēng)力得以提升的重要保障，農(nóng)產(chǎn)品物流是影響農(nóng)業(yè)效益的關(guān)鍵因素，但由于受到農(nóng)產(chǎn)品物流投入資本、勞動(dòng)力、環(huán)境、技術(shù)等因素影響，區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流效率存在較大差異。安徽是一個(gè)農(nóng)業(yè)大省，深入研究安徽地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流效率問(wèn)題，以安徽省16市為研究對(duì)象，以2009—2019年面板數(shù)據(jù)為樣本，使用DEA-Malmquist模型從投入產(chǎn)出角度量化分析并提出對(duì)策建議對(duì)振興安徽地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展意義深遠(yuǎn)。

從研究主體來(lái)看，目前物流效率的研究主要集中于企業(yè)、行業(yè)、區(qū)域3個(gè)領(lǐng)域，針對(duì)企業(yè)物流效率多集中于企業(yè)效率、績(jī)效評(píng)價(jià)、綠色低碳視角等方面的研究。針對(duì)行業(yè)的研究則圍繞物流行業(yè)效率展開(kāi)研究，從不同視角出發(fā)，使用因子分析法、熵權(quán)法、DEA方法或者組合方法對(duì)物流行業(yè)的效率進(jìn)行分析。針對(duì)區(qū)域物流效率研究則是目前研究學(xué)者比較熱衷的方向，如吳春尚[1](2020)通過(guò)構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品電商物流評(píng)價(jià)體系，從基礎(chǔ)設(shè)施、信息技術(shù)、經(jīng)營(yíng)、環(huán)境支撐4個(gè)方面選取15個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，并以廣東省為例，使用因子分析法進(jìn)行實(shí)證分析；陳月明[2](2020)則使用CCR、BCC模型、超效率模型和Malmquist指數(shù)模型，從投入產(chǎn)出角度構(gòu)建三級(jí)指標(biāo)體系來(lái)評(píng)價(jià)佛山市低碳物流效率；張麗鳳等[3](2021)則使用DEA-Malmquist指數(shù)模型對(duì)東北地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

從研究方法來(lái)看，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流效率的研究方法包括因子分析法、DEA方法、隨機(jī)前沿分析法(SFA)、灰色關(guān)聯(lián)分析法等。李晉紅等[4](2021)使用DEA-Malmquist模型對(duì)中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品物流效率進(jìn)行研究，表明需要加強(qiáng)區(qū)域合作、整合資源、加快技術(shù)創(chuàng)新才能促進(jìn)中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品物流持續(xù)健康發(fā)展；汪旭暉等[5](2015)，則使用基于省際面板數(shù)據(jù)的SFA分析對(duì)我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品物流效率極其區(qū)域進(jìn)行差異分析。

目前，針對(duì)安徽省的農(nóng)產(chǎn)品物流效率，僅有余利娥[6](2015)對(duì)皖北6市的農(nóng)產(chǎn)品物流效率進(jìn)行評(píng)估,僅使用2014年這1年的數(shù)據(jù)做靜態(tài)研究。因此本研究從動(dòng)態(tài)角度出發(fā)，建立DEA-Malmquist模型，依據(jù)2009—2019年面板數(shù)據(jù)對(duì)安徽省16市農(nóng)產(chǎn)品物流效率進(jìn)行分析。

1 模型構(gòu)建

1.1 DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA) 方法及其模型自1978年由美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper提出以來(lái)，已廣泛應(yīng)用于不同行業(yè)及部門(mén)，它是根據(jù)多項(xiàng)投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)，利用線性規(guī)劃的方法，對(duì)具有可比性的同類型單位進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)的一種數(shù)量分析方法。DEA方法非常適用于多輸入-多輸出的有效性綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題，發(fā)展至今，主要涵蓋CCR 模型、BCC 模型和DEA-Malmqusit 指數(shù)模型3種。CCR模型是利用線性規(guī)劃評(píng)價(jià)相同類型部門(mén)間的相對(duì)有效性。BCC模型是將原來(lái)的技術(shù)效率分成純技術(shù)效率和規(guī)模效率2個(gè)部分，對(duì)于物流效率的研究更加細(xì)致直觀。而DEA-Malmqusit 指數(shù)模型可以測(cè)度決策單元在不同時(shí)期間效率的動(dòng)態(tài)變化，因此常用來(lái)對(duì)面板數(shù)據(jù)(Panel data)進(jìn)行分析。

1.2 DEA-Malmqusit 指數(shù)

Malmqusit指數(shù)不但可以分析不同時(shí)期決策單元的效率演化，而且可以將Malmquist指數(shù)分解為技術(shù)效率變化指數(shù)Ai和技術(shù)進(jìn)步率Ti。

(1)

(2)

(3)

式(1)為技術(shù)進(jìn)步率(techch)計(jì)算方法，式(2)為技術(shù)效率變化指數(shù)(effch)計(jì)算方法，式(3)為全要素生產(chǎn)率(tfpch)計(jì)算方法。

當(dāng)規(guī)模報(bào)酬可變時(shí)：技術(shù)效率變化指數(shù)(effch)=純技術(shù)效率指數(shù)(pech)×規(guī)模效率指數(shù)(sech)；全要素生產(chǎn)率(tfpch)=技術(shù)效率變化指數(shù)(effch)×技術(shù)進(jìn)步率(techch)。

2 指標(biāo)選取

2.1 投入指標(biāo)

根據(jù)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，技術(shù)、勞動(dòng)力、資本為投入要素，而農(nóng)產(chǎn)品物流領(lǐng)域技術(shù)要素難以獲取和量化故而剔除，所以選擇勞動(dòng)力、資本以及物質(zhì)基礎(chǔ)作為本研究投入要素。

2.1.1 等級(jí)道路總里程(km)

鑒于安徽省的實(shí)際地理位置，陸路運(yùn)輸為農(nóng)產(chǎn)品的主要運(yùn)輸方式，故選取等級(jí)道路總里程(km)作為農(nóng)產(chǎn)品物流物質(zhì)基礎(chǔ)指標(biāo)。

2.1.2 農(nóng)產(chǎn)品物流從業(yè)人員數(shù)

該指標(biāo)為勞動(dòng)力投入指標(biāo)，現(xiàn)有資料中僅有交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)從業(yè)人員數(shù)，所以采用李晉紅等[4]的做法，使用系數(shù)γ即居民食品消費(fèi)占總消費(fèi)比重計(jì)算得出。

農(nóng)產(chǎn)品物流從業(yè)人員數(shù)=γ×交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)從業(yè)人員數(shù)，其中，γ=最終消費(fèi)率×居民消費(fèi)率×恩格爾系數(shù)。

2.1.3 農(nóng)產(chǎn)品物流業(yè)固定資產(chǎn)投資

該指標(biāo)為資本投入指標(biāo)，現(xiàn)有資料中僅有交通、運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資，處理方法同農(nóng)產(chǎn)品物流從業(yè)人員數(shù)，即：農(nóng)產(chǎn)品物流業(yè)固定資產(chǎn)投資=γ×交通、運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資。

2.2 產(chǎn)出指標(biāo)

產(chǎn)出指標(biāo)方面，選擇農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量和價(jià)值2個(gè)方面作為產(chǎn)出要素。

2.2.1 農(nóng)產(chǎn)品貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量

處理方式同農(nóng)產(chǎn)品物流從業(yè)人員數(shù)指標(biāo)，即農(nóng)產(chǎn)品貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量=γ×貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量。

2.2.2 農(nóng)產(chǎn)品流通總值

處理方式同農(nóng)產(chǎn)品物流從業(yè)人員數(shù)指標(biāo)，即農(nóng)產(chǎn)品流通總值=γ×交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)生產(chǎn)總值。

3 實(shí)證分析

安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流效率分析測(cè)算基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于2010—2020年《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》、安徽省各市統(tǒng)計(jì)年鑒，借助DEAP2.1軟件進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果如圖1、表1所示。

圖1 2009—2019年安徽地區(qū)全要素生產(chǎn)率變化情況

3.1 整體性分析

根據(jù)安徽省整體農(nóng)產(chǎn)品物流效率的動(dòng)態(tài)變化情況來(lái)看，2009—2019年安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流全要素生產(chǎn)率變化波動(dòng)較大(圖1)。2009—2013年安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流效率呈穩(wěn)中有增的變化趨勢(shì)，這可能是因?yàn)椋瑸樨瀼亍秶?guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)物流業(yè)調(diào)整與振興規(guī)劃的通知》(國(guó)發(fā)〔2009〕8號(hào))，安徽省人民政府頒發(fā)系列支持物流發(fā)展的文件，因此，物流基礎(chǔ)設(shè)備設(shè)施得到優(yōu)化，農(nóng)產(chǎn)品物流運(yùn)營(yíng)環(huán)境有所改善，這為農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展提供了優(yōu)良的宏觀環(huán)境；2013—2018年間安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流效率總體呈下降趨勢(shì)，這是因?yàn)?013年以來(lái)，雖然農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展環(huán)境不斷得到改善，但冷鏈物流建設(shè)仍然有限，同時(shí)受到洪澇、低溫等自然災(zāi)害影響，造成其全要素生產(chǎn)率下降；2018—2019年間安徽省整體農(nóng)產(chǎn)品物流效率雖然仍是下降，但變化率略有回升。具體來(lái)看，2013—2019年的安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步率變化指數(shù)均小于1，為負(fù)向拉動(dòng)，這與農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展要素質(zhì)量的提高及科學(xué)技術(shù)的發(fā)展有限有關(guān)。農(nóng)產(chǎn)品物流易受宏觀經(jīng)濟(jì)、氣候環(huán)境和技術(shù)發(fā)展水平的影響，所以雖然部分年份的農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)效率變化指數(shù)大于1，但2013—2019年的農(nóng)產(chǎn)品物流全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)的值仍然小于1，即有所下降。

表1 2009—2019年安徽省16市DEA-Malmqusit指數(shù)分析結(jié)果

從表1的數(shù)據(jù)可知，2009—2019年安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)的平均值為0.966，總體下降了3.4%，也就是說(shuō)安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流效率呈下降狀態(tài)。從具體指數(shù)分解上來(lái)看，安徽省平均綜合效率變化指數(shù)為1.010，平均技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為0.956，故而技術(shù)進(jìn)步緩慢對(duì)安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流效率的發(fā)展起到了抑制作用，而由于安徽省平均純技術(shù)效率指數(shù)為1.006，平均規(guī)模效率指數(shù)為1.004，故而安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流的新技術(shù)管理水平和利用效率都有進(jìn)步，也對(duì)安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流效率的發(fā)展起到了促進(jìn)作用。

從Malmqusit指數(shù)分解和空間角度來(lái)看，2009—2019年皖北6市農(nóng)產(chǎn)品物流的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)的平均值為0.934，未達(dá)到有效；皖中4市農(nóng)產(chǎn)品物流的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)的平均值為0.96，也未達(dá)到有效；皖南6市農(nóng)產(chǎn)品物流的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)的平均值為1.011，高于安徽省均值且達(dá)到DEA有效。其中，皖北地區(qū)和皖中地區(qū)的Malmqusit 指數(shù)分解情況有一些共同特點(diǎn)，其農(nóng)產(chǎn)品技術(shù)效率變化指數(shù)均值大于1，即為正向拉動(dòng)，而農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步率變化指數(shù)均值均小于1，為負(fù)向拉動(dòng)，故而其農(nóng)產(chǎn)品物流效率有所下降；而皖南地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品技術(shù)效率變化指數(shù)均值以及農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步率變化指數(shù)均值均大于1，故而其農(nóng)產(chǎn)品物流效率有所提升。

綜上，安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流的全要素生產(chǎn)率指數(shù)與農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步率變化趨勢(shì)相同，即技術(shù)進(jìn)步顯著會(huì)使得地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流效率提升，技術(shù)進(jìn)步受阻則會(huì)明顯造成農(nóng)產(chǎn)品物流效率下降。

3.2 各市差異性分析

根據(jù)表1中安徽省16市DEA-Malmqusit 指數(shù)分析結(jié)果中全要素生產(chǎn)率變化情況來(lái)看，僅有淮南、安慶、蕪湖、黃山4市的農(nóng)產(chǎn)品物流全要素生產(chǎn)率保持增長(zhǎng)狀態(tài)，其余12市均為降低。其中，皖南6市中的蕪湖市在安徽各市中增幅最大，達(dá)到22.5%，主要得益于農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步；皖中4市中，僅有安慶市的農(nóng)產(chǎn)品物流全要素生產(chǎn)率保持增長(zhǎng)狀態(tài)，其余均為降低；而皖北城市中的蚌埠、淮北、亳州則降幅最大，分別為21%、8.9%和8.6%，主要受農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步負(fù)向拉動(dòng)影響。這說(shuō)明，皖北城市為安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的最短板，皖中城市其次。

根據(jù)表1中DEA-Malmqusit 指數(shù)的分解情況來(lái)看，安徽省16市的農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)效率總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中，安慶市增幅最大達(dá)4.6%，黃山市其次達(dá)4.1%，僅有六安市和池州市為負(fù)增長(zhǎng)，其中六安市降幅為1.8%，池州市降幅為0.8%；滁州市、六安市、合肥市和池州市在純技術(shù)效率和規(guī)模效率方面有負(fù)向增長(zhǎng)趨勢(shì)。綜上，除六安市和池州市外，安徽省各市農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)管理水平呈持平或增長(zhǎng)狀態(tài)，技術(shù)投入結(jié)構(gòu)較合理，規(guī)模效率穩(wěn)中有增。

而從技術(shù)進(jìn)步情況來(lái)看，16市中僅有蕪湖市農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步率為增長(zhǎng)狀態(tài)，漲幅達(dá)到22.5%，其余城市中除安慶市保持持平外均為降低狀態(tài)，其中蚌埠市降幅最大達(dá)21%。同時(shí)根據(jù)表1容易看出，安徽省16市農(nóng)產(chǎn)品物流全要素生產(chǎn)率與物流技術(shù)進(jìn)步率變化情況保持一致，這進(jìn)一步說(shuō)明農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)創(chuàng)新是影響安徽省各市農(nóng)產(chǎn)品物流效率的關(guān)鍵因素。由此可見(jiàn)，除蕪湖市和安慶市外，安徽省各市農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步情況較差，技術(shù)創(chuàng)新水平需要提升，技術(shù)要素質(zhì)量需要提升。

根據(jù)安徽省各市農(nóng)產(chǎn)品物流全要素生產(chǎn)率的分解情況，可以將安徽省16市分成3類，如圖2所示。

圖2 安徽省各式農(nóng)產(chǎn)品物流效率按Malmqusit 指數(shù)分解情況

一類是農(nóng)產(chǎn)品物流綜合技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率都增加(含持平)的城市，包括蕪湖市和安慶市。這類城市在發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品物流時(shí)要素投入合理，技術(shù)更新及時(shí)、引進(jìn)結(jié)構(gòu)合理且管理水平較高。蕪湖市作為皖南門(mén)戶，近年來(lái)現(xiàn)代農(nóng)產(chǎn)品物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，大力加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)和冷鏈物流設(shè)施建設(shè)，打造建長(zhǎng)三角3小時(shí)鮮活農(nóng)產(chǎn)品物流圈；安慶市也不斷支持現(xiàn)代物流體系建設(shè)，如2019年度對(duì)投資額≥2 000萬(wàn)元的冷鏈物流、配送設(shè)施、農(nóng)產(chǎn)品物流設(shè)施等項(xiàng)目，對(duì)固定資產(chǎn)投資(不含土地相關(guān)費(fèi)用)，按投資額的3%給予補(bǔ)助。

二類是農(nóng)產(chǎn)品物流綜合技術(shù)效率增加(含持平)但技術(shù)進(jìn)步率降低的城市，包括淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜陽(yáng)、淮南、滁州、合肥、馬鞍山、宣城、銅陵、黃山，這類城市在農(nóng)產(chǎn)品物流資源有效利用方面卓有成效，但先進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)引入和創(chuàng)新不足。

三類是農(nóng)產(chǎn)品物流綜合技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步率都降低的城市，包括六安市和池州市。這類城市的農(nóng)產(chǎn)品物流要素投入不夠合理，技術(shù)更新不及時(shí)，引進(jìn)結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化且管理水平有待提升。

4 結(jié)論及建議

4.1 結(jié)論

1)受宏觀經(jīng)濟(jì)、氣候環(huán)境和技術(shù)發(fā)展水平的影響，2009—2019年間安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流全要素生產(chǎn)率變化波動(dòng)較大，農(nóng)產(chǎn)品物流效率總體呈下降狀態(tài)。研究發(fā)現(xiàn)主要因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步緩慢對(duì)安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流效率的發(fā)展起到了抑制作用。

2)安徽省皖北城市為安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的最短板，皖中城市其次；皖南地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)與當(dāng)?shù)剞r(nóng)產(chǎn)品物流的需求匹配度較好，但皖北和皖中地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品物流要素投入沒(méi)能有效轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出；皖北、皖中、皖南農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)效率變化指數(shù)均值均為有效，即農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)管理水平都在提升。

3)安徽省16市中，除六安市和池州市外，其余各市農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)管理水平呈持平或增長(zhǎng)狀態(tài)；除蕪湖市和安慶市外，安徽省各市農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步情況較差。究其原因，農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)管理水平呈持平或增長(zhǎng)狀態(tài)的城市，技術(shù)投入結(jié)構(gòu)較合理，故而規(guī)模效率穩(wěn)中有增；物流技術(shù)進(jìn)步情況較差的城市，技術(shù)創(chuàng)新水平需要提升，技術(shù)要素質(zhì)量需要提升；而安徽省物流技術(shù)進(jìn)步率增幅高的城市，均在農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)發(fā)展和技術(shù)提升方面有政策支持。

4)不管是從整體數(shù)據(jù)還是區(qū)域數(shù)據(jù)都顯示，安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流的全要素生產(chǎn)率指數(shù)與農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步率變化趨勢(shì)相同，也就是說(shuō)，技術(shù)進(jìn)步顯著會(huì)使得地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流效率提升，技術(shù)進(jìn)步受阻則會(huì)明顯造成農(nóng)產(chǎn)品物流效率下降。

4.2 建議

結(jié)合以上研究結(jié)論，為促進(jìn)安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流健康發(fā)展，提升安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流效率，本研究提出建議如下。

1)加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)投入，加快技術(shù)創(chuàng)新。由研究結(jié)論可知，安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流的全要素生產(chǎn)率指數(shù)與農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步率變化趨勢(shì)相同，故而要想提升安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流效率，需要從物流技術(shù)進(jìn)步著手，不斷提升農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)水平；此外，根據(jù)研究結(jié)果可知安徽省各市農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)進(jìn)步情況較差，技術(shù)創(chuàng)新水平較低，要素質(zhì)量需要提升。因此，要以技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)創(chuàng)新為目標(biāo)，增強(qiáng)技術(shù)投入，加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用?，F(xiàn)階段，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、冷鏈物流技術(shù)、5G通信技術(shù)等新技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品物流領(lǐng)域不斷以新面貌新特性發(fā)揮力量，安徽地區(qū)應(yīng)積極加強(qiáng)以上新技術(shù)以適當(dāng)形式與農(nóng)產(chǎn)品物流融合應(yīng)用，進(jìn)而提升農(nóng)產(chǎn)品物流效率。

2)加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)管理效率，實(shí)現(xiàn)要素優(yōu)化配置。由研究數(shù)據(jù)可以，雖然安徽省大部分地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)效率變化指數(shù)≥1，即農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)管理水平呈持平或增長(zhǎng)狀態(tài)，技術(shù)投入結(jié)構(gòu)較合理，規(guī)模效率穩(wěn)中有增，但增長(zhǎng)幅度較小，有待提升。良好的技術(shù)管理水平會(huì)促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品物流與先進(jìn)技術(shù)的融合，因此，在加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)投入的同時(shí)，也應(yīng)增強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)管理效率，實(shí)現(xiàn)全要素優(yōu)化配置。要想實(shí)現(xiàn)以上目標(biāo)，安徽地區(qū)應(yīng)通過(guò)減少農(nóng)產(chǎn)品物流冗余環(huán)節(jié)、加速物流環(huán)節(jié)有效銜接、進(jìn)一步發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)?；图s化、提升農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)指導(dǎo)水平以及引進(jìn)專業(yè)物流人才等方法，逐步提升農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)管理效率。

3)學(xué)習(xí)先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，加強(qiáng)區(qū)域合作。根據(jù)研究結(jié)果，安徽省農(nóng)產(chǎn)品物流效率總體較低，各市農(nóng)產(chǎn)品物流效率參差不齊，皖北、皖中、皖南區(qū)域發(fā)展不均衡。因此，在因地制宜的基礎(chǔ)上，應(yīng)加強(qiáng)各區(qū)域間的交流與合作，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品要素的合理流動(dòng)，學(xué)習(xí)農(nóng)產(chǎn)品物流效率高的城市的管理經(jīng)驗(yàn)和農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)引進(jìn)投入方法，以高效帶動(dòng)低效，揚(yáng)長(zhǎng)補(bǔ)短，達(dá)到區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展共同進(jìn)步的目的。