柏寒茁，吳 彪，周 桐，邵明暉

（1.黑龍江工程學院 汽車與交通工程學院，黑龍江 哈爾濱 150050；2.黑龍江工程學院 經(jīng)濟管理學院，黑龍江 哈爾濱 150050）

0 引言

農(nóng)村物流是現(xiàn)代物流業(yè)的重要組成部分，為聯(lián)系城市和農(nóng)村、連接生產(chǎn)和消費起到了很重要的橋梁和紐帶作用，肩負著脫貧攻堅、鄉(xiāng)村振興的重任；縣域經(jīng)濟作為我國國民經(jīng)濟的區(qū)域經(jīng)濟單元，其發(fā)展的方略方式、速度力度、效果效益等對推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有關鍵性作用，是助推鄉(xiāng)村振興的重要突破口[1]。農(nóng)村物流發(fā)展對縣域經(jīng)濟增長存在強拉動效應，非線性影響顯著[2]。因此，在實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下探究農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟發(fā)展的互動關系，從而更好地促進縣域經(jīng)濟發(fā)展，具有重要意義。

農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟增長的關系是物流經(jīng)濟學的重要研究領域之一，已引起專家學者的廣泛關注。鑒于發(fā)達國家鮮有城鄉(xiāng)二元結構，國外就農(nóng)村物流問題的研究較少，大多研究從農(nóng)業(yè)物流的方向開展[3]。Muniafu，等[4]分析了南非農(nóng)村物流發(fā)展現(xiàn)狀，利用仿真模型和協(xié)同原理提出南非農(nóng)村物流與經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展策略。黃明輝[5]運用結構方程和系統(tǒng)動力學等方法，分析了貴州省農(nóng)村物流和區(qū)域經(jīng)濟的互動效應；彭建良，等[6]運用格蘭杰因果關系分析法分析了杭州市涉農(nóng)的7縣（市、區(qū)）的物流與農(nóng)村經(jīng)濟，結果表明農(nóng)村經(jīng)濟對農(nóng)村物流有顯著的促進作用。張旭起[7]在分析銅川農(nóng)村物流與農(nóng)村經(jīng)濟聯(lián)動性發(fā)展現(xiàn)狀的基礎上，提出銅川農(nóng)村物流與農(nóng)村協(xié)同發(fā)展的對策建議。郭玉俠，等[8]利用GM(1，N)灰色模型，分析了安徽省農(nóng)村物流與區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展的互動關系?？琢钜模萚9]基于2007-2016年“一帶一路”沿線18個?。ㄊ?、區(qū)）的統(tǒng)計面板數(shù)據(jù)，運用灰色系統(tǒng)理論和多維灰色系統(tǒng)模型，實證分析了現(xiàn)代物流與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展之間所存在的相關性及協(xié)調(diào)性關系。

Engle，等[10]于1987年提出協(xié)整概念以來，協(xié)整理論在研究物流與經(jīng)濟發(fā)展的互動關系中得到了廣泛應用[11-13]，但有關農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟增長的協(xié)整關系研究較為薄弱?；诖耍疚囊院邶埥‰u東縣2007-2018年農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟增長的時間序列數(shù)據(jù)為基礎，利用協(xié)整理論和計量經(jīng)濟學方法實證分析農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟增長的互動關系，為農(nóng)村物流基礎設施規(guī)劃建設和縣域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考依據(jù)。

本文采用ADF單位根檢驗、Engle-Granger兩步法協(xié)整檢驗、誤差修正模型等計量經(jīng)濟學方法和計量經(jīng)濟軟件Eviews10.0，實證分析農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟增長的協(xié)整關系。首先，利用ADF單位根檢驗農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟增長時間序列數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性；其次，利用Engle-Granger兩步法，驗證農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟增長之間的長期均衡關系；最后，利用誤差修正模型分析農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟增長之間的短期相互影響。

1 變量選取與數(shù)據(jù)處理

1.1 變量選取

農(nóng)村物流產(chǎn)業(yè)作為一個發(fā)展中的新興行業(yè)，對其量化問題還沒有系統(tǒng)化，可考慮物流產(chǎn)業(yè)的實際需求與指標數(shù)據(jù)的可獲取性，選擇近似的替代指標。結合已有研究成果，選取貨物周轉量（FTV）表征農(nóng)村物流發(fā)展水平的指標，作為解釋變量?？h域經(jīng)濟是以縣城為中心、鄉(xiāng)鎮(zhèn)為紐帶、農(nóng)村為腹地的行政區(qū)劃型經(jīng)濟，選取地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）表征縣域經(jīng)濟發(fā)展水平指標，作為被解釋變量。

1.2 數(shù)據(jù)來源

以黑龍江省雞東縣為研究區(qū)域，實證分析農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟增長的協(xié)整關系。雞東縣位于黑龍江省東部，總面積3 243km2，下轄11個鄉(xiāng)鎮(zhèn)和123個行政村，戶籍人口29.5萬。雞東縣城與省會哈爾濱相隔約500km左右，與雞西市區(qū)相距15km，與當壁鎮(zhèn)、綏芬河、吉祥三個口岸相距分別100km、250km、230km。國家鐵路林密線、201國道、方虎公路和建雞高速公路貫穿東西，雞東縣城距興凱湖機場僅8min車程，構成了鐵路、公路、航空立體式的交通網(wǎng)絡，交通便利，區(qū)位優(yōu)勢明顯，使得雞東縣的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展有一定的保障。

根據(jù)《黑龍江統(tǒng)計年鑒》與雞東縣人民政府網(wǎng)站公布的農(nóng)村公路建設及運營與縣域經(jīng)濟發(fā)展指標數(shù)據(jù)，獲取2007-2018年雞東縣地區(qū)生產(chǎn)總值與貨物周轉量指標數(shù)據(jù)，其變化趨勢如圖1所示。

由圖1可以看出，雞東縣地區(qū)生產(chǎn)總值在2012年之前逐年上升，2013年下降后趨于穩(wěn)定；貨物周轉量在2013年之前穩(wěn)定上升，2014年急劇上升后趨于穩(wěn)定。地區(qū)生產(chǎn)總值和貨物周轉量均隨時間呈現(xiàn)“上升→下降→平穩(wěn)→下降”變化，地區(qū)生產(chǎn)總值與貨物周轉量之間有相對較強的趨勢一致性，但存在一定的延后性。這也從另一個角度說明，農(nóng)村物流發(fā)展水平與縣域經(jīng)濟增長之間有可能存在某些數(shù)量關系，且顯著性較強。

圖1 農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟發(fā)展趨勢

1.3 數(shù)據(jù)處理

為提高各變量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，并消除可能存在的異方差，利用Eviews10.0對地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）和貨物周轉量（FTV）變量時間序列數(shù)據(jù)取自然對數(shù)值，分別記為LnGDP和LnFTV。LnGDP和LnFTV的變化趨勢如圖2所示。

圖2 農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟發(fā)展對數(shù)趨勢

2 協(xié)整分析

2.1 單位根檢驗

為分析農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟增長之間的協(xié)整關系，首先利用ADF單位根檢驗法對貨物周轉量和地區(qū)生產(chǎn)總值時間序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結果見表1。

表1 農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟時間序列的ADF檢驗結果

由表1可知，LnFTV一階差分后，在(0，0，0)情形下ADF統(tǒng)計量小于5%顯著水平臨界值，且P值也小于0.05，可知序列拒絕原假設，即不存在單位根，該序列為不含截距項和時間趨勢項的平穩(wěn)序列；同理，在對LnGDP對數(shù)序列進行一階差分后，得知在(0，0，0)情形下，ADF統(tǒng)計量的值小于5%顯著水平臨界值，該序列為不含截距項和時間趨勢項的平穩(wěn)序列。因此，雞東縣貨物周轉量和地區(qū)生產(chǎn)總值是一階單整序列，二者可能存在協(xié)整關系。

2.2 協(xié)整關系檢驗

采用Engle-Granger兩步檢驗法對LnFTV和LnGDP的協(xié)整關系進行檢驗。首先，利用最小二乘法（Ordinary Least Square，OLS）對 變 量LnGDP和LnFTV進行回歸，得到回歸模型估計結果，見表2。

表2 回歸模型預測結果

從而得到協(xié)整方程：

從協(xié)整方程可以看出，LnFTV的回歸系數(shù)為正值，說明其對因變量LnGDP產(chǎn)生正向影響，即LnFTV增加2.477個單位，LnGDP會增加1個單位，貨物周轉量對地區(qū)生產(chǎn)總值的彈性為2.477。

回歸生成一個新的序列et為回歸方程估計殘差序列，最后對序列et進行ADF單位根檢驗，其檢驗結果詳見表3。

表3 回歸方程估計殘差序列的ADF檢驗結果

由表3可知，ADF檢驗統(tǒng)計量的t統(tǒng)計值為-2.432 1，小于5%水平的檢驗臨界值-1.982 3。因此，可以認為估計殘差序列et為平穩(wěn)序列，即可表明序列LnGDP與LnFTV具有協(xié)整關系，即認為雞東縣農(nóng)村物流水平與縣域經(jīng)濟增長之間存在長期穩(wěn)定的均衡關系。

協(xié)整回歸模型擬合圖殘差和擬合效果如圖3所示。

圖3 協(xié)整回歸模型殘差和擬合效果

2.3 誤差修正模型

誤差修正模型一方面考慮了序列之間的長期均衡關系，同時又兼顧了短期調(diào)節(jié)作用。以LnFTVt-1的一階差分D（LnFTVt-1）和滯后一期的誤差修正項ECM（-1）為自變量，以LnGDPt的一階差分D（LnGDPt）為因變量，即D（LnGDPt）的波動受到了D（LnFTVt-1）和ECM（-1）兩個因素的影響。

借助計量分析軟件EViews10，建立如下誤差修正模型：

式（2）中，各個差分項反映了變量序列之間的波動情況。D（LnGDPt）代表了雞東縣地區(qū)生產(chǎn)總值的自然對數(shù)波動，D（LnFTVt-1）代表了雞東縣農(nóng)村物流貨物周轉量的自然對數(shù)波動，ECM（-1）代表了誤差修正波動，0.041 6為常數(shù)項C。

誤差修正模型檢驗結果見表4。

表4 誤差修正模型結果

由表4可知，誤差修正模型的常數(shù)項C、D（LnFTVt-1）、ECM（-1）回歸系數(shù)的t檢驗統(tǒng)計值分別為0.619 257、0.252 535和-0.590 226，大于相對應的模型回歸系數(shù)，說明回歸系數(shù)顯著，且它的回歸系數(shù)與協(xié)整方程的回歸系數(shù)方向相同，均為正數(shù)。從表4還可以得出，LnFTV序列波動1.0%會使LnGDP序列波動8.496 9%；誤差修正項系數(shù)為-0.185 627，符合誤差修正機制為負反饋過程，表明若變量當期值偏離均衡狀態(tài)，它們便會以相反方向拉回至均衡狀態(tài)。

誤差修正模型擬合結果如圖4所示。

圖4 誤差修正模型的擬合值和殘差

從圖4可以看出，雞東縣地區(qū)生產(chǎn)總值誤差修正模型的殘差大部分落在正負標準差范圍之內(nèi)，擬合值與實際值的吻合程度較好；但在短期內(nèi)，也有部分年份偏離均衡值較遠，例如2013年。

3 結語

本文選取2007-2018年雞東縣農(nóng)村物流和縣域經(jīng)濟增長時間序列數(shù)據(jù)，以地區(qū)生產(chǎn)總值代表縣域經(jīng)濟發(fā)展水平，以貨物周轉量代表農(nóng)村物流發(fā)展水平，利用計量經(jīng)濟學方法進行平穩(wěn)性檢驗、協(xié)整關系檢驗，并建立誤差修正模型，探究了農(nóng)村物流與縣域經(jīng)濟之間的互動關系，主要結論如下：

（1）在5%的顯著性水平下，雞東縣貨物周轉量和地區(qū)生產(chǎn)總值均為一階平穩(wěn)序列，且貨物周轉量和地區(qū)生產(chǎn)總值一階協(xié)整，表明雞東縣縣域經(jīng)濟增長可通過貨物周轉量的增加來解釋。

（2）2007-2018年雞東縣貨物周轉量與地區(qū)生產(chǎn)總值之間表現(xiàn)出一種長期穩(wěn)定的均衡關系，雞東縣貨物周轉量對地區(qū)生產(chǎn)總值的彈性為2.477，表明雞東縣農(nóng)村物流發(fā)展對縣域經(jīng)濟增長具有較大的促進作用。

（3）在建立的誤差修正模型中，誤差修正項系數(shù)為-0.185 627，說明雞東縣貨物周轉量與地區(qū)生產(chǎn)總值之間不僅存在長期均衡的協(xié)整關系，對模型中變量的短期偏離也有18.562 7%的調(diào)整力度。