An Empirical Analysis of Hainan Logistics Industry and Primary Industry Based on Multiple Regression

FENG David" （School of Management， Guizhou University， Guiyang 550000， China）

摘" 要：第一產(chǎn)業(yè)是人類的生存之本，是其他產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的前提條件，“民以食為天”，糧食是人類最基本的生存資料，農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中占有最重要的基礎(chǔ)性地位。物流業(yè)作為近年來高速發(fā)展的新興服務(wù)行業(yè)，為第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了重要?jiǎng)恿?，對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步起著不可忽視的作用。文章利用多元回歸模型，取用2002—2020年海南省的第一產(chǎn)業(yè)增加值與進(jìn)出口總額、農(nóng)產(chǎn)品快遞量、交通運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人數(shù)以及公路貨物周轉(zhuǎn)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析，所得到的模型方程擬合程度較好，線性關(guān)系顯著，能夠在一定程度上預(yù)測實(shí)際發(fā)生值，預(yù)測精度較高，可以預(yù)測海南省第一產(chǎn)業(yè)未來的發(fā)展情況，為物流業(yè)以及第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展政策提供一定參考。

關(guān)鍵詞：海南?。晃锪鳂I(yè)；第一產(chǎn)業(yè)增加值；多元回歸

中圖分類號：F259.27文獻(xiàn)標(biāo)志碼：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.19.023

Abstract： The primary industry is the survival of human beings， is the premise of other production， \"the people depend on food\"， food is the most basic survival information of human beings， agriculture in the national economy occupies the most important basic position. As a new service industry with rapid development in recent years， logistics industry has brought an important driving force for the development of the primary industry and plays an important role in the progress of agricultural economy. In this study， multiple regression model was used to analyze the data of the added value of the primary industry and the total import and export volume， the express volume of agricultural products， the number of employees in the transportation industry and the turnover volume of highway goods in Hainan Province from 2002 to 2020. The model equation obtained has a good fitting degree and a significant linear relationship， which can predict the actual occurrence value to a certain extent. The prediction accuracy is high， which can predict the future development of the primary industry in Hainan Province， and provide some reference for the logistics industry and the development policy of the primary industry.

Key words： Hainan Province; logistics industry; value added of the primary industry; multiple regression

0" 引" 言

第一產(chǎn)業(yè)增加值是指產(chǎn)品直接取自自然界的部門（包括種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)和漁業(yè)等），在這個(gè)清算周期（一般以年計(jì)）比上個(gè)清算周期的增長值。近些年，物流業(yè)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)相互作用的關(guān)系日益顯著，為了提高第一產(chǎn)業(yè)的增加值，提高應(yīng)對競爭激烈的市場環(huán)境的能力，促進(jìn)農(nóng)業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展，分析農(nóng)業(yè)增長與物流業(yè)之間的關(guān)系尤為重要。

關(guān)于物流業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)之間的發(fā)展關(guān)系，國內(nèi)許多學(xué)者進(jìn)行了研究。侯媛媛利用因子分析法，對物流設(shè)施、技術(shù)水平、物流運(yùn)營、要素保障、經(jīng)濟(jì)環(huán)境5個(gè)方面進(jìn)行評價(jià)，共提出了21個(gè)三級指標(biāo)，分析了海南省生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商物流的能力[1]。張金艷分析了農(nóng)產(chǎn)品物流與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的互動(dòng)關(guān)系，從冷鏈物流技術(shù)、優(yōu)化物流環(huán)節(jié)等幾個(gè)方面探討了如何通過農(nóng)產(chǎn)品物流推動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[2]。江建秧從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、政策和管理措施等方面尋找了農(nóng)產(chǎn)品物流與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制[3]。王明嚴(yán)、巫世珍利用回歸分析及相關(guān)檢驗(yàn)，選取交通、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)的產(chǎn)值和周轉(zhuǎn)量作為物流發(fā)展的指標(biāo)與生產(chǎn)總值進(jìn)行研究，提出了物流業(yè)對經(jīng)濟(jì)具有拉動(dòng)作用以及經(jīng)濟(jì)也對物流業(yè)的發(fā)展具有一定的推動(dòng)作用[4]。Alston and Pardey指出，在產(chǎn)品損耗、品質(zhì)提升、食物及時(shí)供給等方面，完善農(nóng)產(chǎn)品物流能起到很大的作用[5]。熊偉和黎明將湖北省的GDP與物流業(yè)相關(guān)經(jīng)濟(jì)因素進(jìn)行多元回歸分析，結(jié)果顯示變量之間的相關(guān)性強(qiáng)，得到的預(yù)測模型預(yù)測誤差小、精度高[6]。綜上，現(xiàn)有的研究主要集中在農(nóng)產(chǎn)品物流與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系，大多是針對農(nóng)產(chǎn)品物流的現(xiàn)狀提出問題，并給予解決建議。

目前國內(nèi)較少研究關(guān)注區(qū)域性特別是海南省物流業(yè)對第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關(guān)關(guān)系，缺乏海南省物流業(yè)對農(nóng)業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)的研究分析。數(shù)據(jù)明確顯示，隨著海南物流行業(yè)的不斷完善，第一產(chǎn)業(yè)增加值也在不斷上升，兩者之間可能具有一定的互動(dòng)關(guān)系。本文基于多元回歸模型，對海南省物流業(yè)對第一產(chǎn)業(yè)增加值發(fā)展的影響進(jìn)行實(shí)證研究，為海南省第一產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展提供建議。

1" 模型構(gòu)建

1.1" 指標(biāo)以及數(shù)據(jù)選取

（1）在第一產(chǎn)業(yè)方面，由于第一產(chǎn)業(yè)增加值是年總金額減去上年的總金額所獲得的差額，能夠較好地反應(yīng)產(chǎn)業(yè)的增長情況，故本文主要選取了海南省的第一產(chǎn)業(yè)增加值（以下簡稱TI）作為因變量。

（2）在物流業(yè)方面，考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性和有用性，本文主要選取了經(jīng)營單位所在地進(jìn)出口總額（以下簡稱IE）、農(nóng)產(chǎn)品快遞量（以下簡稱ED）、交通運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員數(shù)（以下簡稱NT）、公路貨物周轉(zhuǎn)量（以下簡稱HV）四個(gè)因素作為自變量。數(shù)據(jù)主要來源于2002—2020年的海南省統(tǒng)計(jì)年鑒以及國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。

其中，農(nóng)產(chǎn)品快遞量=海南省第一產(chǎn)業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值*總快遞量。交通運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員數(shù)包括了鐵路、公路、航空、水上運(yùn)輸業(yè)就業(yè)人員數(shù)以及郵政業(yè)就業(yè)人員數(shù)。公路貨物周轉(zhuǎn)量=實(shí)際運(yùn)送貨物噸數(shù)*貨物平均運(yùn)距，反映了公路運(yùn)輸工具實(shí)際運(yùn)送以及卸載完的貨物總量。

1.2" 構(gòu)建模型

根據(jù)多元線性回歸的一般式可以將方程設(shè)置為TI=βIE+βED+βNT+βHV+ε，其中β， β， β， β是未知的回歸常數(shù)，ε是隨機(jī)誤差。TI是被解釋變量，IE、ED、NT、HV是解釋變量。

2" 對海南省物流業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)增加值關(guān)系的實(shí)證分析

2.1" 研究思路

第一產(chǎn)業(yè)一直是國家和政府重點(diǎn)關(guān)注的方面，許多學(xué)者對第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)行了許多研究。本文通過總結(jié)前人的研究，找出影響海南第一產(chǎn)業(yè)增加值的因素，并用SPSS軟件建立多元回歸模型，對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。在分析過程中，先建立初次多元回歸模型，在運(yùn)用逐步回歸法、模型殘差分析對結(jié)果進(jìn)行修正，得出最終的模型方程。

2.2" 數(shù)據(jù)收集

從表1數(shù)據(jù)可以看出，海南省第一產(chǎn)業(yè)增加值和物流業(yè)的各項(xiàng)指標(biāo)在2002—2020年間均呈現(xiàn)隨年份緩慢逐步增長的趨勢。物流業(yè)除了公路貨物周轉(zhuǎn)量在2019、2020兩年疫情期間出現(xiàn)一定程度的波動(dòng)，其余變量都與第一產(chǎn)業(yè)增加值呈現(xiàn)同步增長的關(guān)系，說明物流業(yè)對第一產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有促進(jìn)作用。

2.3" 初次多元回歸分析

運(yùn)用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析，結(jié)果如表2至表4所示。

（1）擬合優(yōu)度：調(diào)整后R方為0.978，表示預(yù)測變量可以解釋97.8％的被預(yù)測變量，僅有2.2％的變量不被解釋，擬合優(yōu)度高。

（2）F檢驗(yàn)：在ANOVA圖中，顯著性檢驗(yàn)的概率小于顯著性水平0.05，F(xiàn)=204.001，說明解釋變量和被解釋變量關(guān)系顯著。

（3）t檢驗(yàn)：系數(shù)表中，取α=0.1，解釋變量p值均未超過0.1，最大p值接近0.05，通過t檢驗(yàn)。

（4）多重共線性檢驗(yàn)：解釋變量的VIF的值均小于10，容差均大于0.1，且標(biāo)準(zhǔn)化殘差的正態(tài)P-P圖（見圖1）服從正態(tài)分布，德賓-沃森值為1.908，故不存在多重共線性問題。

綜上，可以建立如下回歸方程：

TI=1.888E-5IE+0.202ED+0.004NT+1.770HV+10.657

2.4" 逐步回歸結(jié)果及分析

由于各個(gè)自變量和因變量之間都呈現(xiàn)正相關(guān)，考慮到進(jìn)出口總額、農(nóng)產(chǎn)品快遞量、交通運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人數(shù)以及公路貨物周轉(zhuǎn)量之間的線性關(guān)系可能會(huì)顯著，自變量之間的混雜干擾可能會(huì)影響回歸模型運(yùn)算結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸分析，得出以下結(jié)果如表5、表6所示。

依照回歸結(jié)果顯示，ANOVA統(tǒng)計(jì)表中，F(xiàn)=221.535，顯著性小于0.001，回歸方程顯著。各個(gè)因變量顯著性均小于0.05，均能通過T檢驗(yàn)，且數(shù)據(jù)優(yōu)于初次回歸的結(jié)果，模型具有顯著擬合優(yōu)度，依照以上數(shù)據(jù)可以建立如下回歸方程：

TI=2.399E-5IE+0.148ED+0.005NT+65.463

模型結(jié)果說明，經(jīng)營單位所在地進(jìn)出口總額IE每增加一個(gè)單位，第一產(chǎn)業(yè)增加值TI增加2.399E-5個(gè)單位；農(nóng)產(chǎn)品快遞量ED每增加一個(gè)單位，第一產(chǎn)業(yè)增加值TI增加0.148個(gè)單位；交通運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員數(shù)NT每增加一個(gè)單位，第一產(chǎn)業(yè)增加值TI增加0.005個(gè)單位。

2.5" 相關(guān)性分析

將TI、IE、ED、NT四個(gè)變量進(jìn)行雙變量相關(guān)性分析，從表7中可以看出，各個(gè)變量均呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，除IE與ED和NT呈現(xiàn)強(qiáng)正相關(guān)，其余的變量都呈現(xiàn)極強(qiáng)正相關(guān)，即自變量與因變量之間存在著高度的線性相關(guān)性。

2.6" 模型預(yù)測結(jié)果分析

基于模型方程TI=2.399E-5IE+0.148ED+0.005NT+65.463，對2002—2020年的第一產(chǎn)業(yè)增加值TI進(jìn)行預(yù)測，計(jì)算出實(shí)際值與預(yù)測值之間的殘差，結(jié)果如表8所示。

表8、圖2數(shù)據(jù)顯示，預(yù)測值與實(shí)際值的線性相關(guān)關(guān)系較強(qiáng)，殘差基本滿足方差齊性和正態(tài)分布，模型能夠較為正確的預(yù)測出實(shí)際的數(shù)值，故模型精度高，誤差小。

3" 結(jié)論以及建議

3.1" 結(jié)" 論

根據(jù)逐步回歸結(jié)果分析修正后的模型可知，第一產(chǎn)業(yè)增加值TI受到經(jīng)營單位所在地進(jìn)出口總額IE、農(nóng)產(chǎn)品快遞量ED、交通運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員數(shù)NT的影響，而且均為正相關(guān)。從結(jié)果上看，經(jīng)營單位所在地進(jìn)出口總額對第一產(chǎn)業(yè)增加值的影響幅度較大。

3.2" 建" 議

（1）加強(qiáng)海南省農(nóng)產(chǎn)品對外出口的能力，政府扶持、鼓勵(lì)外向型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)的發(fā)展，形成農(nóng)產(chǎn)品外銷規(guī)?；纳a(chǎn)鏈，加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品的國際營銷，打造屬于海南農(nóng)產(chǎn)品的品牌，以擴(kuò)大國外需求來帶動(dòng)第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

（2）通過物流業(yè)推動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。對于農(nóng)產(chǎn)品的運(yùn)輸問題，企業(yè)可以加大對冷鏈農(nóng)產(chǎn)品物流技術(shù)的投入[7]，完善物流的基礎(chǔ)設(shè)施，提高農(nóng)產(chǎn)品的物流運(yùn)輸能力，優(yōu)化物流環(huán)節(jié)增值農(nóng)產(chǎn)品，推動(dòng)海南省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級轉(zhuǎn)型。

（3）將“互聯(lián)網(wǎng)+”的思想帶入農(nóng)產(chǎn)品物流行業(yè)里，提高物流行業(yè)的信息化水平，提升物流運(yùn)作的效率，加強(qiáng)物流方面專業(yè)人才的培養(yǎng)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 侯媛媛，金琰. 海南省生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商物流能力評價(jià)[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2021，49（13）：19-24.

[2] 張金艷. 農(nóng)產(chǎn)品物流與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的互動(dòng)關(guān)系解讀[J]. 中國商論，2019（12）：3-4.

[3] 江建秧. 農(nóng)產(chǎn)品物流與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制探尋[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2018（12）：138-140.

[4] 王明嚴(yán)，巫世珍. 海南現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)性分析[J]. 特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2022（9）：87-90.

[5]" ALSTON J M， PARDEY P G. Agriculture in the global economy[J]. Joumal of Economic Perspectives， 2014，28（1）：121-146.

[6] 熊偉，黎明. 湖北省物流業(yè)對GDP的影響分析[J]. 湖北大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2016，43（1）：136-140.

[7] 程新智. 農(nóng)產(chǎn)品物流和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系[J]. 農(nóng)業(yè)工程，2018，8（8）：144-146.