寧日

?

農(nóng)村物流發(fā)展與農(nóng)村經(jīng)濟增長

寧日

摘要：“互聯(lián)網(wǎng)+”概念的提出為農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展提供了新思路，農(nóng)村物流作為“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”模式的重要基礎(chǔ)條件，其能夠為農(nóng)村經(jīng)濟帶來何種程度的正面效應(yīng)以及目前對該行業(yè)的投資是否合理成為研究的熱點。本文選用農(nóng)村國內(nèi)生產(chǎn)總值衡量農(nóng)村經(jīng)濟增長，將三大主要農(nóng)產(chǎn)品貨運量作為物流發(fā)展的衡量指標，利用1996—2013年度相關(guān)數(shù)據(jù)，分析農(nóng)村物流發(fā)展水平和經(jīng)濟增長間的關(guān)系。實證研究結(jié)果表明，農(nóng)村物流對經(jīng)濟增長有較強的促進作用，但經(jīng)濟增長對物流行業(yè)發(fā)展的貢獻度不足。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村物流；經(jīng)濟增長；投資效果

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”模式的提出，作為該模式運行基礎(chǔ)的農(nóng)村物流成為研究的焦點。農(nóng)村物流主要服務(wù)于農(nóng)產(chǎn)品和農(nóng)村消費品的運輸，其中農(nóng)產(chǎn)品的運輸直接關(guān)系到農(nóng)民創(chuàng)收和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，農(nóng)村物流的發(fā)展能夠控制農(nóng)產(chǎn)品運輸成本，也能帶動農(nóng)村電商的發(fā)展。農(nóng)村物流對農(nóng)村經(jīng)濟到底有多大的促進作用、目前對農(nóng)村物流的投入力度是否合理、效果是否顯著，成為急需了解的首要問題。本文通過對1996—2013年的時序數(shù)據(jù)進行分析，旨在探尋農(nóng)村物流對經(jīng)濟增長的貢獻程度，以及農(nóng)村經(jīng)濟增長對物流業(yè)發(fā)展的促進效率和效果。

一、文獻回顧

目前，國內(nèi)農(nóng)村物流的文獻主要是理論研究，實證研究尚不完善。楊平、喬雯和易法海（2008）指出，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)物流具有降低成本和提升價值兩大功能，根據(jù)價格彈性將農(nóng)產(chǎn)品分為三類，對彈性大于一的，物流主要通過減小成本促進經(jīng)濟增長；而對彈性小于一的產(chǎn)品和商品，物流主要通過提升農(nóng)產(chǎn)品價值促進經(jīng)濟增長。文龍光和潘立軍（2011）提出農(nóng)村物流發(fā)展中中，逆向物流發(fā)展水平低和專業(yè)化不足，應(yīng)當(dāng)致力于綠色專業(yè)化物流體系的建設(shè)。王占霞（2009）認為完善農(nóng)村市場流通能夠優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展，有效緩解城鄉(xiāng)二元化問題。胡愈和許紅蓮（2007）通過灰色關(guān)聯(lián)度分析，指出處于不同發(fā)展階段的農(nóng)村物流，其主要影響因素不同，就我國農(nóng)村物流發(fā)展現(xiàn)狀而言，其水平主要受制于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，同時也受到自然災(zāi)害、農(nóng)民收入、農(nóng)村金融的影響。從以上文獻回顧中可以看出，目前對于農(nóng)村物流和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展間關(guān)系的實證研究較少，且部分研究的實證分析在模型構(gòu)建上尚不全面。

二、實證分析

（一）變量及數(shù)據(jù)選取

本文選取國內(nèi)生產(chǎn)總值衡量農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平，由于目前并無衡量農(nóng)村物流水平的直接指標，考慮到我國農(nóng)村物流的主要服務(wù)對象為農(nóng)產(chǎn)品運輸，農(nóng)產(chǎn)品貨運量的大小能夠有效反映農(nóng)村物流水平的發(fā)展情況，因此，本文選擇糧食、化肥及農(nóng)藥、木材三類主要農(nóng)產(chǎn)品貨運量總額作為農(nóng)村物流發(fā)展水平指標。由于本文采用的數(shù)據(jù)均為時序數(shù)據(jù)，為了消除異方差影響和減少數(shù)據(jù)波動，對GDP和LOGISTICS進行取對數(shù)處理，將LNGDP作為被解釋變量，LNLOGISTICS作為解釋變量，該處理不改變變量間的相關(guān)關(guān)系且能提高模型估計的可靠性。本文研究期間為1996-2013年，樣本數(shù)據(jù)均來源于1996-2013年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

（二）實證研究

1.描述性統(tǒng)計分析

表1描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

最大值　最小值　平均值　標準差　樣本數(shù)GDP　56966　14015.4 26970.93 14180.05 18 LOGISTICS 22352.33 13985　18856.07 2956.237 18 LNGDP 10.9502　9.5479 10.0841 0.4891　18 LNLOGISTICS　10.0147 9.5457　9.8322　0.1647　18

描述性統(tǒng)計分析結(jié)果表明，經(jīng)過取對數(shù)處理后，經(jīng)濟增長指標和物流發(fā)展指標方差較小，穩(wěn)定性增強。同時，經(jīng)濟增長水平波動較物流發(fā)展更大，LNGDP標準差為LNLOGISTICS的3倍，說明農(nóng)村經(jīng)濟增長幅度大于物流發(fā)展速度。通過初步分析，可以得出在農(nóng)村經(jīng)濟增長的同時，物流行業(yè)并未實現(xiàn)等速提升。

2.變量的單位根檢驗

單位根檢驗是指通過判斷是否存在單位根，以檢測時序數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)。在時序數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析中，要求數(shù)據(jù)平穩(wěn)，否則會產(chǎn)生虛假回歸，影響分析結(jié)果。因此首先對LNGDP和LNLOGISTICS兩變量進行單位根檢驗，本文采取ADF檢驗方法檢驗數(shù)據(jù)平穩(wěn)性。檢測結(jié)果見表2

表中C表示方程的常數(shù)項，T表示方程的趨勢項，K表示方程的滯后階數(shù)，T為0代表方程不含趨勢項，滯后階數(shù)按照AIC最小原則確定。從該表可以看出，LNGDP 與LNLOGISTICS的ADF值在1%的極高顯著性水平上大于對應(yīng)臨界值，兩變量本身均存在單位根，為非平穩(wěn)序列。LNGDP的差分的ADF值在10%的顯著性水平上大于臨界值，且該結(jié)果接近5%顯著性水平下的臨界值，因此LNGDP的一階差分DLNGDP為平穩(wěn)序列。LOGISTICS的一階差分的ADF值在三類顯著性水平上小于臨界值，因此DLNLOGISTICS為平穩(wěn)序列。綜上，LNGDP與LNLOGISTICS均為一階單整序列，即I（1）。

表2 ADF檢驗結(jié)果

3.協(xié)整檢驗

如果兩個平穩(wěn)序列為同階單整，則二者可能是協(xié)整的，協(xié)整的序列能夠采用經(jīng)典回歸模型。因此，對變量進行協(xié)整檢驗，以判斷兩個序列間是否協(xié)整。協(xié)整檢驗主要有Engle-Granger兩步法和Johansen檢驗兩種方法，其中EG兩步法主要應(yīng)用于兩變量的協(xié)整檢驗，根據(jù)以上方法選取原則，本文利用EG兩步法對兩變量進行協(xié)整檢驗。

第一步，對LNGDP和LNLOGISTICS直接進行最小二乘回歸并計算非均衡誤差。

得到回歸方程的估計結(jié)果為：

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著

由以上結(jié)果可知，該方程的R2和Adjusted R2較低，擬合效果并不理想，且D.W=0.2284值較低，具有較強的一階自相關(guān)性，因此考慮在方程中加入滯后項后得到以下方程：

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著

以上估計的回歸方程R2和Adjusted R2均接近于1，且F值遠高于臨界值，D.W值較接近于2，說明擬合水平高。

第二步，對加入滯后項的方程殘差ECM的平穩(wěn)性進行檢驗，檢驗結(jié)果見表3。

從表3的分析結(jié)果可知，加入滯后項的方程殘差序列ECM的ADF值小于1%高顯著性水平下的臨界值，ECM為平穩(wěn)序列，故LNGDP與LNLOGISTICS存在協(xié)整關(guān)系。

表3ECM的ADF檢驗結(jié)果

4.誤差修正模型

前文對兩變量在長期中的相關(guān)關(guān)系進行了研究，接下來對其短期波動進行考察，構(gòu)建誤差修正模型分析短期波動的修正機制：

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著，1.6105 與10%顯著性水平下的t值接近

在以上誤差模型中，ECMt-1的系數(shù)為負，說明模型設(shè)定正確，該系數(shù)反映了對短期波動的修正強度，當(dāng)上一期的值小于均衡值時，本期變化將較均衡狀態(tài)增加，從而使數(shù)值回歸均衡值，反之，上期的值大于均衡值時，本期變化將減少。該模型同時反映了長期變化和短期波動，當(dāng)DLNLOGISTICS變化1%時，DLNGDP將變動0.3338%，DLNGDP受自身上期水平的影響較大，系數(shù)為0.9884，反映了DLNGDP的趨勢性。

5.格蘭杰（Granger）因果檢驗

為了進一步明確兩個變量存在怎樣的因果關(guān)系，本文對LNGDP于LNLOGISTICS進行格蘭杰因果檢驗。格蘭杰提出，若某一變量有助于解釋另一變量的未來變化，則可以認為該變量是導(dǎo)致另一變量變化的原因。格蘭杰檢驗主要用于判定變量間的因果關(guān)系，本文對LNGDP 和LNLOGISTICS進行Granger因果檢驗。

表4格蘭杰因果檢驗結(jié)果

由上表可知，假設(shè)一的P值為0.0617，在10%的顯著性水平下，拒絕原假設(shè)，即LNLOGISTICS為LNGDP的格蘭杰原因。由此可知，我國農(nóng)村物流的發(fā)展是導(dǎo)致農(nóng)村經(jīng)濟增長的原因之一。而假設(shè)二的P值為0.7711，接受原假設(shè)即LNGDP不是LNLOGISTICS的格蘭杰原因，即農(nóng)村經(jīng)濟增長對物流發(fā)展的促進作用并不大。

6.脈沖響應(yīng)函數(shù)

由下圖結(jié)果可知，當(dāng)給LNLOGISTICS一個沖擊后，LNGDP在第一年未作出反應(yīng)，而需要兩年的時間作出反應(yīng)，該反應(yīng)從整體上呈上升趨勢，從第12年開始逐步趨于穩(wěn)定，反映出物流水平的提高對經(jīng)濟增長有持續(xù)性的沖擊作用，且該作用隨著時間增加穩(wěn)步上升，最終趨于相對穩(wěn)定。相反，在給LNGDP一個沖擊后，LNLOGISTICS的反映強度并不大，該結(jié)論與前文的格蘭杰檢驗結(jié)果相呼應(yīng)。

圖1脈沖響應(yīng)結(jié)果圖

三、結(jié)論

本文通過對1996—2013年農(nóng)村物流水平和經(jīng)濟發(fā)展水平的樣本數(shù)據(jù)進行分析，得出農(nóng)村物流能夠有效促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，但農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展對物流的影響作用并不顯著。格蘭杰檢驗的結(jié)果指出，LNLOGISTICS為引起LNGDP變化的格蘭杰原因，而LNGDP并非LNLOGISTICS變化的格蘭杰原因，說明農(nóng)村物流對經(jīng)濟發(fā)展有促進作用，但農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展對物流的發(fā)展作用不大，這體現(xiàn)出農(nóng)村經(jīng)濟中對物流業(yè)的投資程度尚顯不足。最后，脈沖函數(shù)的分析結(jié)果指出，物流對經(jīng)濟有較強的沖擊作用且這種沖擊作用在一定時期內(nèi)不斷增長，并逐步占據(jù)主導(dǎo)地位，最終趨于穩(wěn)定。相反，經(jīng)濟發(fā)展對物流的沖擊作用較小，且并非主導(dǎo)因素。由此得出結(jié)論，農(nóng)村物流行業(yè)的發(fā)展對農(nóng)村經(jīng)濟增長起到了極大的促進作用，但目前我國農(nóng)村對物流的重視程度和投入還不夠，經(jīng)濟增長并未帶動物流業(yè)實現(xiàn)同步增長。

參考文獻：

［1］楊平，喬雯，易法海.現(xiàn)代農(nóng)業(yè)物流對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響［J］.生產(chǎn)力研究，2008（19）：32-33，36.

［2］文龍光，潘立軍.加快發(fā)展我國物流體系［J］.宏觀經(jīng)濟管理，2011（5）：49-50.

［3］王占霞.加快農(nóng)村市場流通促進農(nóng)村經(jīng)濟繁榮［J］.商業(yè)研究，2009（03）：168-169.

作者單位：（中南財經(jīng)政法大學(xué)會計學(xué)院）