一、问题的提出及文献梳理

随着互联网技术的迅猛发展,平台经济作为一种新兴经济形态,正深刻改变着传统产业的生产方式和流通模式｡农产品批发市场作为连接农户与消费者的重要桥梁,其全要素生产率的提升对于促进农业高质量发展具有重要意义｡平台经济的兴起为农产品批发市场带来了新的发展机遇,通过搭建线上线下相结合的交易平台,可以有效降低交易成本,提高信息透明度,促进农产品高效流通｡因此,深入探究平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率的影响具有重要的现实意义｡

农产品批发市场作为农产品流通体系的关键节点,其发展状况及效率直接关乎农业产业链的整体运行与食品安全保障｡在现有文献中,学者们从不同角度对农产品批发市场的发展及其影响因素进行了深入研究｡在农产品批发市场发展方面,张磊(2022)指出随着市场化改革的推进和信息技术的发展,农产品批发市场经历了从传统集市到现代交易平台的转变｡这一过程中,市场的硬件设施､交易方式､信息服务等方面都得到了显著提升,有效促进了农产品流通效率提升｡然而,齐红艳(2022)指出农产品批发市场在发展过程中仍面临着硬件设施落后､交易规则不完善､信息不对称等问题,制约其进一步发展｡关于农产品批发市场效率的研究,文献主要集中在市场运行效率､交易效率以及信息效率等方面｡其中,市场运行效率主要受到市场结构､交易规则､政府监管等因素的影响;交易效率则与市场参与者的交易行为､交易成本等因素密切相关(刘洋,2022);信息效率则取决于市场信息的透明度､传播速度以及信息处理能力｡樊立惠(2019)认为提高农产品批发市场的效率需要从多维度入手,包括优化市场结构､完善交易规则､加强政府监管､降低交易成本以及提升信息处理能力等｡在影响因素方面,普遍认为农产品批发市场的发展及效率受到技术因素的影响｡徐丹丹(2018)认为信息技术､物流技术等因素的相互作用,共同影响农产品批发市场的运行和效率｡

随着互联网技术的发展,平台经济发展在农产品批发市场中的应用逐渐受到关注｡杨肖丽(2023)认为平台经济促进了我国农产品流通模式的转变,并通过技术､组织､渠道､业态等多方面进行变革｡鉴于理论研究滞后于现实实践的现状,本文在已有学者研究的基础上,通过理论和实证分析,探究平台经济发展与农产品批发市场全要素生产率之间的内在联系,以期揭示平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率的作用机制,为推动农产品流通领域的持续创新和高质量发展提供理论支撑和实践指导｡

二、理论分析与研究假设

(一)平台经济与农产品批发市场全要素生产率

平台经济作为新经济形态的代表,以其独特的商业模式和高效的信息流通能力,正逐步成为推动农产品批发市场全要素生产率的关键因素｡具体从以下几个方面来看:

一是信息流通机制的完善｡平台经济借助大数据､云计算等先进信息技术,实现了农产品信息的实时更新与高效传播,不仅减少了信息不对称现象,提高了市场透明度,而且为农产品批发市场参与者提供了更为准确､及时的信息支持,有助于农产品批发市场实现更高效的资源配置,进而推动全要素生产率的提升｡二是供应链管理的升级｡平台经济通过整合线上线下资源,优化供应链管理流程,为农产品批发市场提供了更为便捷､高效的物流､仓储等配套服务,并为市场参与者创造了更大价值空间｡同时,供应链管理的升级也促进了农产品批发市场在流通环节的技术创新与应用｡三是市场竞争格局的优化｡平台经济的兴起加剧了农产品批发市场的竞争态势,促使市场参与者更加注重技术创新与提升｡为在激烈的市场竞争中脱颖而出,市场参与者需不断加大技术研发投入,推动农产品批发市场的技术创新,而这种由市场竞争格局优化引发的技术革新是平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率提升的重要体现｡四是服务模式的创新｡平台经济以用户需求为导向,推动农产品批发市场服务模式的创新｡通过运用大数据､人工智能等技术手段,平台能够深入挖掘用户需求,为用户提供更加个性化､定制化的服务体验｡这种服务模式的创新不仅提升了用户满意度和忠诚度,还促进了农产品批发市场在服务环节的进步与升级｡五是资源配置效率的提升｡平台经济具有强大的资源整合与配置能力,能够通过数据分析与挖掘实现资源的精准匹配与高效利用｡在农产品批发市场中,平台能够根据供求双方需求进行精准匹配,提高资源配置效率,推动农产品批发市场实现更高效运营｡

综上所述,本文提出以下假设:

H1:平台经济发展通过完善信息流通机制､升级供应链管理､优化市场竞争格局､创新服务模式以及促进资源配置效率推动农产品批发市场全要素生产率的提升｡

(二)平台经济､农业产业聚集与农产品批发市场全要素生产率

本文认为农业产业聚集在平台经济提升农产品批发市场全要素生产率过程中发挥重要的中介作用,具体来看:

一方面,平台经济为农业产业聚集提供了强大的技术支持和市场拓展能力｡通过平台经济发展,农业生产者可以更加精准地掌握市场需求信息,实现与消费者的直接对接,从而推动农业生产向市场化､专业化方向发展;另一方面,农业产业聚集为平台经济提供了丰富的农产品资源和产业基础｡聚集区内的农业生产者通过平台经济,可以将农产品销售到全国各地甚至国际市场,进一步扩大了农产品销售范围和市场份额｡

这种相互促进的关系对农产品批发市场全要素生产率产生了积极影响｡首先,农业产业聚集为农产品批发市场提供了丰富的农产品资源和市场需求,推动了市场规模的扩大和交易的活跃;其次,农业产业聚集强化了市场竞争,促使农产品生产者提高产品质量和技术含量,以满足市场需求,进而推动农产品批发市场效率提升;最后,聚集区内的农业生产者通过平台经济获取更多市场信息和技术支持,加速了新技术的传播和应用,提高了资源利用效率,为农产品批发市场全要素生产率提供了有力支撑｡

表1农产品批发市场全要素生产率评价指标体系

综上所述,本文提出以下假设:

H2:农业产业聚集在平台经济提升农产品批发市场全要素生产率过程中发挥重要的中介作用｡

三、研究设计

(一)样本选取与来源说明

鉴于数据的客观性和可得性,本文选取2011-2022年我国30个省区市(剔除港澳台地区､西藏)作为研究样本,相关统计指标数据来源于《中国统计年鉴》《中国商品交易市场统计年鉴》《中国农村统计年鉴》,相关缺失数据采用插值法进行处理｡

(二)变量设定

1.被解释变量:农产品批发市场全要素生产率｡本文参考杨入一(2023)的研究方法,从投入产出视角构建农产品批发市场全要素生产率评价指标体系,如表1所示,并采用超效率SBM模型进行测定,记为TFP｡

2.解释变量:平台经济发展｡现有学术界对平台经济发展水平尚未形成统一界定,也鲜有权威机构对平台经济进行合理测度｡部分文献提出平台经济是以新型基础建设为基础,由数据驱动､平台支撑､网络协同的经济活动单元所构成的新经济系统｡因此,本文参考王彦苏(2021)的研究成果,从基础设施建设､平台化交易和平台产品产出三方面构建平台经济发展水平评价指标体系,如表2所示,并采用熵值法进行测度,记为pla｡

3.中介变量:农业产业聚集｡本文借鉴程琳琳(2018)的研究方法,通过农业产值区位熵来计算农业产业聚集水平,具体测度如下所示:

其中,Agriit表示研究省域i在第t年的农业产业聚集水平,Agrit､Gdpit分别表示研究省域i在第t年的农林渔牧业总产值和GDP｡

4.控制变量｡为最大程度减少遗漏变量引致的偏误,本文选取以下相关控制变量:经济发展水平采用各省域人均GDP对数值进行衡量,并记为PGDP;产业结构水平采用各省域第二产业与第三产业占GDP比值进行衡量,并记为ind;城镇化水平采用各省域城镇人口数量与年末总人口数量比值进行衡量,并记为Ur;农产品贸易开放度采用各省域农产品进出口贸易总额对数值进行衡量,并记为Open｡

(三)模型设定

1.基准模型｡为验证前文研究假设H1,首先构建平台经济对农产品批发市场全要素生产率影响的基准模型,如下所示:

其中,TFPit表示研究省域i在第t时期的农产品批发市场全要素生产率,plait表示研究省域i在第t时期的平台经济发展水平,X表示相关控制变量,μi､λt分别表示不随省域及时间变化的固定效应,εij表示随机干扰项｡

2.中介效应模型｡在前文假设H2和中介变量设置的基础上,为深入探究平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率的间接效应,本文从农业产业聚集这一中介效应进行考察

四、实证分析

(一)基准回归分析

表3表示平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率的基准回归结果,从列(1)结果来看,平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率具有显著促进作用｡列(2)-(5)加入控制变量后,平台经济发展的估计系数分别为0.432､0.413､0.347､0.367且均在1%水平下显著｡从列(5)结果来看,当平台经济发展水平每提升一个单位时,农产品批发市场全要素生产率提高0.367个标准单位,进一步验证了前文假设H1｡

(二)稳健性检验

为使前文研究结果更为可靠,本文分别采用主成分分析法､剔除直辖市和系统GMM方法分别进行稳健性分析｡

1.主成分分析法｡由于不同测度方法获得平台经济发展水平的结果存在差异,为增强研究结果的可靠性,本文采用主成分分析法重新测度各省域平台经济发展水平并再次进行回归分析,结果如表4列(1)所示｡在重新进行主成分分析法测度后,平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率仍起显著正向促进作用,与前文结论较为一致｡

2.剔除直辖市｡考虑到直辖市具有明显的政治､经济､文化等政策优势,本文进一步剔除北京､上海､重庆和天津四个直辖市再进行回归分析,如表4列(2)所示｡从研究结果来看,平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率仍起显著促进作用,说明本文结论具有稳健性｡

3.系统GMM法｡为缓解遗漏变量､因果关系导致的潜在内生性问题,本文延续基准模型的研究思路,采用动态面板系统GMM法进行估计,并在模型中加入农产品批发市场全要素生产率指数滞后一期作为工具变量｡从表4列(3)结果来看,AR(1)的P值小于0.1且AR(2)的P值大于0.1,表明工具变量选取有效｡农产品批发市场全要素生产率滞后一期的估计系数为0.347且在1%水平下显著,表明系统GMM法评估较为合理,且平台经济发展的估计系数仍显著为正,证明前文研究结论可靠｡

(三)中介效应检验

中介效应检验结果如表5所示｡列(1)表明,平台经济发展pla的回归系数显著为正,说明平台经济发展对农业产业聚集水平具有正向促进作用｡将平台经济发展和农业产业聚集同时纳入研究模型中,列(2)表明,农业产业聚集水平Agri的回归系数为0.370且在1%水平下显著,说明农业产业聚集可以显著推动农产品批发市场全要素生产率的提升;而且,平台经济发展pla的回归系数仍显著为正,且较表3列(5)的回归系数有所降低｡以上结果表明,农业产业聚集不仅带来了农业生产成本的降低,还促进了农业产业链各环节之间的紧密合作与信息共享｡因此,农业产业聚集与平台经济之间存在紧密的互动关系,为农产品批发市场全要素生产率提供了有力支撑｡可见,农业产业聚集在平台经济发展与农产品批发市场全要素生产率之间发挥重要的中介作用,假设H2得以证实｡

表2平台经济发展水平评价指标体系

表3基准回归结果

表4稳健性分析

(四)地区异质性分析

由于我国地区辽阔,各省域农业资源要素禀赋具有一定差异,因此本文将研究省域所在地区划分为东部､中部与西部三大区域,进一步剖析平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率影响的区域差异,结果如表6所示｡东中部地区平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率的估计系数分别为0.478和0.105,且均在1%水平下显著,说明东中部地区平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率能够起显著促进作用;西部地区平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率的估计系数为0.035,未能通过显著性检验｡造成这一现象的原因在于,东中部地区具有更为发达的经济基础和更高效的资源配置能力,使得东中部地区大部分省域平台经济发展具有更好的应用场景,从而推动农产品批发市场全要素生产率的提升;而西部地区由于经济基础相对薄弱,资源配置效率较低,平台经济对农产品批发市场全要素生产率的影响相对有限｡

五、启示

一是深化平台经济与农产品批发市场融合发展｡建议政府进一步出台相关政策,促进平台经济与农产品批发市场的深度融合｡例如,可以鼓励农产品批发市场借助电子商务平台拓宽销售渠道,优化供应链管理,降低交易成本,提高市场运行效率｡同时,加强农产品质量安全追溯体系建设,利用平台数据资源提升农产品质量监管水平,从而增强农产品批发市场整体竞争力｡

表5中介效应检验结果

表6地区异质性检验结果

二是推动农业产业集聚,强化平台经济效应｡建议各地政府结合本地农业资源禀赋和产业发展实际,积极规划农业产业集聚区,引导农产品批发市场向集聚化､规模化方向发展｡同时,加大对农业产业集聚区内企业的扶持力度,鼓励企业之间合作与创新,通过产业集聚效应进一步强化平台经济对农产品批发市场全要素生产率的提升作用｡

三是实施差异化政策,促进区域协调发展｡建议政府在制定相关政策时充分考虑区域差异性｡对于东中部地区,可以进一步加大平台经济建设的投入力度,推动农产品批发市场与电子商务､大数据等技术的深度融合,实现市场高效运作和创新发展;对于西部地区,则应在加强基础设施建设､提升农产品质量等方面给予更多支持,为西部地区农产品批发市场的发展创造有利条件,从而促进全国农产品批发市场的协调发展｡

参考文献:

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基金资助:2022年度河北省社科基金项目“河北省数字乡村建设与农业全产业链融合发展研究”(编号:HB22YJ078);

文章来源:王益芳,刘琦.平台经济发展对农产品批发市场全要素生产率的影响效应[J].商业经济研究,2025,(05):92-95.