史安玲,朱萬里
(蘭州財經(jīng)大學隴橋?qū)W院,甘肅蘭州 730101)
當前,保產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈穩(wěn)定已成為中國共識,產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈的穩(wěn)定不僅指企業(yè)的生產(chǎn)領(lǐng)域,也覆蓋了流通領(lǐng)域。解決“三農(nóng)”問題,打贏脫貧攻堅戰(zhàn),實現(xiàn)全面小康離不開農(nóng)民收入的穩(wěn)定化和持續(xù)化。在農(nóng)業(yè)供給側(cè)沒有較大變動時,農(nóng)民持續(xù)增收主要靠農(nóng)產(chǎn)品流通交易成本的下降和物流效率的提升來維系。
甘肅作為經(jīng)濟發(fā)展較為落后的西部省份,如何從農(nóng)產(chǎn)品價值實現(xiàn)視角出發(fā),保證農(nóng)民持續(xù)增收是實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、追趕發(fā)達省市的重要突破口。本文以甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率提升為切入點,洞悉金融體系和農(nóng)產(chǎn)品物流效率內(nèi)在的動態(tài)關(guān)系,探究金融體系助力甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率的有效路徑。
國內(nèi)外學者針對農(nóng)產(chǎn)品物流效率做了大量有益的研究,張建軍,趙啟蘭(2019)[1]構(gòu)建了電子商務(wù)物流能力評價指標體系,并使用熵權(quán)的模糊物元歐式貼近度法設(shè)定權(quán)重,測算了農(nóng)產(chǎn)品物流效率;賈圣強(2019)[2]使用DEA方法對我國中部地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流效率進行了測算,研究表明除了湖北省外,其他五個省份都處在DEA非有效狀態(tài);樊俊花(2019)[3]從內(nèi)部環(huán)境、外部組織和全行業(yè)利潤三個緯度出發(fā),測算了我國農(nóng)產(chǎn)品物流效率,并提出了切實可行的對策建議;劉亞楠(2018)[4]使用SE-DEA及DEA-malmquist指數(shù)模型研究了我國農(nóng)產(chǎn)品物流的區(qū)域異質(zhì)性,發(fā)現(xiàn)我國東中西農(nóng)產(chǎn)品物流效率依次遞減,并對其影響因素做了進一步分解;李爽,祖歌言(2020)[5]以中俄農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易為研究視角,對兩國的出口貿(mào)易潛力和農(nóng)產(chǎn)品物流效率進行了測度,發(fā)現(xiàn)中俄農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易潛力空間較大,發(fā)展前景較好。
關(guān)于金融支持農(nóng)產(chǎn)品物流方面,王紅莉,賈晉(2019)[6]從定性視角,簡單分析了金融支持農(nóng)產(chǎn)品物流良性健康發(fā)展問題;而江文(2019)[7]則以廣西為例,研究了金融支持對農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)發(fā)展的影響,他認為需要構(gòu)建企業(yè)層面的征信體系,不斷創(chuàng)新金融產(chǎn)品,進一步發(fā)揮金融支持對農(nóng)產(chǎn)品流通的作用;范靜(2017)[8]從銀行信貸、政策性金融以及資本市場三個方面研究了農(nóng)產(chǎn)品綠色流通的金融體系構(gòu)建問題,構(gòu)建的思路有:完善銀行信貸體系、鼓勵直接融資,加快保險業(yè)發(fā)展等。
已有的研究成果多集中在農(nóng)產(chǎn)品物流效率的測度,甄別影響農(nóng)產(chǎn)品物流效率的關(guān)鍵因素等領(lǐng)域,研究的空間范圍多為全國層面。鮮有金融發(fā)展和農(nóng)產(chǎn)品物流之間關(guān)系的研究,為數(shù)不多的金融與農(nóng)產(chǎn)品物流的研究文獻里,研究方法多為定性分析,沒有對金融體系的結(jié)構(gòu)做進一步分解,對兩者關(guān)系的論證缺乏實證支撐。因此,本文以甘肅省2000-2017年的數(shù)據(jù)為樣本,通過VAR模型實證研究金融體系與農(nóng)產(chǎn)品物流效率之間的動態(tài)關(guān)系,進一步豐富該領(lǐng)域的研究成果。
向量自回歸模型(VAR)把所有經(jīng)濟變量都當作內(nèi)生變量處理,為了保證本文的研究框架更為清晰,仍需把變量區(qū)分為被解釋變量和解釋變量。被解釋變量是甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率,解釋變量是金融體系。
關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品物流效率,目前學術(shù)界還沒有達成共識。很多學者從投入產(chǎn)出視角分析。本文的實證設(shè)計以產(chǎn)出為導向。由于統(tǒng)計口徑的不一致和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的缺失,一個看似可行的做法是,使用交通運輸、倉儲、郵政業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)作為農(nóng)產(chǎn)品物流效率的替代變量。但這些指標選取方法過于籠統(tǒng),有較大的偏誤,和真實實際農(nóng)產(chǎn)品物流效率有較大差距。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,以交通運輸、倉儲、郵政業(yè)增加值為研究基準,賦予該增加值一個合適的權(quán)數(shù)w來測度農(nóng)產(chǎn)品物流效率。具體的做法是:第一,計算最終消費率w1(最終消費總額占GDP的比重)。第二,計算居民消費在總消費額中的占比,用w2表示,w1*w2即為居民消費支出占比。第三,計算恩格爾系數(shù)(e),該系數(shù)描述了食物支出在消費支出中所占的比重,食物支出的主要來源多為農(nóng)產(chǎn)品,由此可得,交通運輸、倉儲、郵政業(yè)增加值的最終權(quán)數(shù)為w= w1*w2*e。因此,農(nóng)產(chǎn)品物流效率(agreff)可以表示為:權(quán)數(shù)w乘以交通運輸、倉儲、郵政業(yè)增加值。
通常認為,金融體系是有金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)和金融效率三個方面構(gòu)成。借鑒已有學者的一般做法:金融規(guī)模(fsca)用金融機構(gòu)貸款余額/GDP來衡量,金融結(jié)構(gòu)(fstr)用金融機構(gòu)貸款余額/股票市價總值來衡量,金融效率(feff)用金融機構(gòu)貸款余額/金融機構(gòu)存款余額來衡量。
以上所有解釋變量和被解釋變量的原始數(shù)據(jù)均來自歷年《甘肅發(fā)展年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)業(yè)年鑒》和《中國金融年鑒》以及甘肅省統(tǒng)計局網(wǎng)站。變量的描述性統(tǒng)計見表1。
表1 變量的描述性統(tǒng)計
表2 變量單位根(ADF)檢驗結(jié)果
如表2所示,各變量的ADF檢驗結(jié)果表明,甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率(agreff)、金融規(guī)模(fsca)、金融結(jié)構(gòu)(fstr)、金融效率(feff)的原始數(shù)據(jù)都存在單位根,但經(jīng)過一階差分后,所有變量都變成了平穩(wěn)序列。因此,滿足一階單整,可繼續(xù)檢驗變量間是否存在協(xié)整關(guān)系。
從表3最后一列的伴隨概率可知,協(xié)整檢驗的結(jié)果是:沒有協(xié)整向量的概率值為0.022 8,是小概率事件,因此拒絕沒有協(xié)整的原假設(shè)。同理,在10%的顯著性水平下,拒絕至多存在一個協(xié)整向量的原假設(shè),但無法拒絕至多存在二個協(xié)整向量和至多存在三個協(xié)整向量的原假設(shè),表明經(jīng)濟變量之間存在著穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,需進一步確定最優(yōu)滯后期數(shù)。
表3 變量的協(xié)整檢驗
表4 VAR最優(yōu)滯后期選擇
由表4結(jié)果可知,LR、FPE、AIC、SC、HQ的判斷準則的檢驗結(jié)果一致表明,VAR模型最優(yōu)的滯后期數(shù)為滯后一期。因此,下文報告的所有VAR模型檢驗和估計結(jié)果都是滯后一期的實證結(jié)果。在對模型做參數(shù)估計前,先檢驗VAR模型的穩(wěn)定性。
使用AR特征根方法檢驗VAR模型的穩(wěn)定性,實證結(jié)果表明,所有特征根的絕對值均小于1,都落在了單位圓內(nèi)。因此,滯后一期的VAR模型是穩(wěn)定的。在此基礎(chǔ)上,做VAR模型的參數(shù)估計,最終的VAR模型的實證結(jié)果可以表示為:
本文僅報告解釋變量D(FSCA)、D(FSTR)、D(FEFF)對被解釋變量D(AGREFF)的脈沖響應(yīng)結(jié)果。從圖1可以看出,當D(AGREFF)受到D(FSCA)一個標準差沖擊后,第1期到第5期內(nèi)出現(xiàn)了減、增、減、增的動態(tài)波動,第六期后逐漸穩(wěn)定。當D(AGREFF)受到D(FSTR)一個標準差沖擊后,第1期到第4期內(nèi)同樣出現(xiàn)了增、減、增、減的周期式變動趨勢,第5期后開始穩(wěn)定。當D(AGREFF)受到D(FEFF)一個標準差沖擊后,D(AGREFF)在第一期就出現(xiàn)了上升趨勢,然后逐漸下降,第7期后趨于穩(wěn)定。從脈沖響應(yīng)圖可知,由于經(jīng)濟變量的滯后效應(yīng)結(jié)構(gòu)不同,雖然出現(xiàn)了不同的動態(tài)波動和變化特征,但不管是金融規(guī)模擴大、金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化還是金融效率提高都對甘肅省農(nóng)產(chǎn)品的物流效率產(chǎn)生了正向影響。
圖1 D(AGREFF)的脈沖響應(yīng)圖
表5 方差分解結(jié)果
表5方差分解的結(jié)果再次證明,金融體系對甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率的存在正向的影響效應(yīng)。D(FSCA)對D(AGREFF)的影響在第6期時穩(wěn)定在3.3%,D(FSTR)對D(AGREFF)的影響在第5期時穩(wěn)定在6.1%,D(FEFF)對D(AGREFF)的影響在第7期時穩(wěn)定在5.9%,這和脈沖響應(yīng)圖的實證結(jié)果類似。
表6 VAR格蘭杰因果檢驗
表6的實證結(jié)果顯示,在1%的顯著性水平下,明顯拒絕了D(FSCA)、D(FSTR)、D(FEFF)不是D(AGREFF)的格蘭杰原因,但無法拒絕D(AGREFF)不是D(FSCA)、D(FSTR)、D(FEFF)的格蘭杰原因。這說明金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)和金融效率均是甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率的格蘭杰原因,金融體系的完善都不同程度地提高了甘肅農(nóng)產(chǎn)品物流效率。但反過來,甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率的提高并沒有帶來甘肅省金融體系的優(yōu)化,目前來看,兩者之間僅存在單向的格蘭杰因果關(guān)系。因此,為了進一步提升農(nóng)產(chǎn)品物流效率,相關(guān)的職能部門應(yīng)加強對金融體系構(gòu)建和完善的力度。
本文以甘肅省2000年到2017年的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本,通過構(gòu)建向量自回歸模型(VAR),論證了金融體系對農(nóng)產(chǎn)品流通的影響。實證結(jié)果顯示,不管是金融體系指標,還是農(nóng)產(chǎn)品物流效率指標,都滿足一階單整,經(jīng)濟變量存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。VAR模型的檢驗結(jié)果表明,特征根都落入單位圓中,是穩(wěn)定的,最優(yōu)的期數(shù)為滯后一期。金融系統(tǒng)的三個指標變量都不同程度地提升了甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率,均為被解釋變量農(nóng)產(chǎn)品物流效率的格蘭杰原因,但甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率的提升不是金融體系完善的格蘭杰原因。鑒于此,提出如下建議:
1)完善甘肅省金融體系,發(fā)揮金融體系對農(nóng)產(chǎn)品物流效率提升的助推效應(yīng)。不斷形成多領(lǐng)域、全方位、立體式的金融體系,同時,要增加債券、股票等直接融資方式在整個金融體系中的占比,優(yōu)化金融結(jié)構(gòu)、提升金融效率;2)搭建并改善甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施平臺,讓甘肅省農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和銷售向鏈條化、網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展,通過建立農(nóng)產(chǎn)品流通領(lǐng)域的傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施和新基建,凸顯區(qū)域品牌效應(yīng),形成共生模式,發(fā)揮集聚效應(yīng),不斷降低甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流的交易成本;3)認真審視金融體系和甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率之間內(nèi)在的邏輯關(guān)系,在不同的發(fā)展階段和時間節(jié)點,區(qū)分金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)和金融效率對農(nóng)產(chǎn)品物流效率影響的異質(zhì)性,因時因地的探究金融體系支持甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率提升的有效路徑。