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)
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。
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。
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
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
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。
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
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。
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。