金融體系對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流效率動(dòng)態(tài)影響的實(shí)證研究

史安玲 朱萬(wàn)里

摘要：利用甘肅省2000-2017年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，構(gòu)建向量自回歸模型（VAR），實(shí)證研究了甘肅省金融體系和農(nóng)產(chǎn)品物流效率之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)變量為一階單整變量，變量之間存在穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，VAR模型是穩(wěn)定的，其最優(yōu)的滯后期數(shù)為一期；金融體系中，金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)和金融效率都是甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率提升的正向影響因素，且金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)和金融效率均為甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率的格蘭杰原因，但反之不成立，金融體系和農(nóng)產(chǎn)品物流之間存在著單向的格蘭杰因果關(guān)系。

關(guān)鍵詞：金融規(guī)模；金融效率；金融結(jié)構(gòu)；農(nóng)產(chǎn)品物流效率；VAR

基金項(xiàng)目：甘肅省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目：“甘肅農(nóng)產(chǎn)品物流的金融支持體系構(gòu)建研究（19YB161）”；蘭州市社科規(guī)劃項(xiàng)目“基于區(qū)塊鏈技術(shù)的甘肅農(nóng)產(chǎn)品物流金融創(chuàng)新研究”（20-004D）。

1 引言

當(dāng)前，保產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈穩(wěn)定已成為中國(guó)共識(shí)，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(wèn)題，打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)全面小康離不開(kāi)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(méi)有較大變動(dòng)時(shí)，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(lái)維系。

甘肅作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后的西部省份，如何從農(nóng)產(chǎn)品價(jià)值實(shí)現(xiàn)視角出發(fā)，保證農(nóng)民持續(xù)增收是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、追趕發(fā)達(dá)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(diǎn)，洞悉金融體系和農(nóng)產(chǎn)品物流效率內(nèi)在的動(dòng)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(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)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(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并使用熵權(quán)的模糊物元?dú)W式貼近度法設(shè)定權(quán)重，測(cè)算了農(nóng)產(chǎn)品物流效率；賈圣強(qiáng)（2019）[2]使用DEA方法對(duì)我國(guó)中部地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流效率進(jìn)行了測(cè)算，研究表明除了湖北省外，其他五個(gè)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(rùn)三個(gè)緯度出發(fā)，測(cè)算了我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品物流效率，并提出了切實(shí)可行的對(duì)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(guó)農(nóng)產(chǎn)品物流的區(qū)域異質(zhì)性，發(fā)現(xiàn)我國(guó)東中西農(nóng)產(chǎn)品物流效率依次遞減，并對(duì)其影響因素做了進(jìn)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(duì)兩國(guó)的出口貿(mào)易潛力和農(nóng)產(chǎn)品物流效率進(jìn)行了測(cè)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(jiǎn)單分析了金融支持農(nóng)產(chǎn)品物流良性健康發(fā)展問(wèn)題；而江文（2019）[7]則以廣西為例，研究了金融支持對(duì)農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)發(fā)展的影響，他認(rèn)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(jìn)一步發(fā)揮金融支持對(duì)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(chǎng)三個(gè)方面研究了農(nóng)產(chǎn)品綠色流通的金融體系構(gòu)建問(wèn)題，構(gòu)建的思路有：完善銀行信貸體系、鼓勵(lì)直接融資，加快保險(xiǎn)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(cè)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(guó)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(xiàn)里，研究方法多為定性分析，沒(méi)有對(duì)金融體系的結(jié)構(gòu)做進(jìn)一步分解，對(duì)兩者關(guān)系的論證缺乏實(shí)證支撐。因此，本文以甘肅省2000-2017年的數(shù)據(jù)為樣本，通過(guò)VAR模型實(shí)證研究金融體系與農(nóng)產(chǎn)品物流效率之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，進(jìn)一步豐富該領(lǐng)域的研究成果。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源和指標(biāo)構(gòu)建

向量自回歸模型（VAR）把所有經(jīng)濟(jì)變量都當(dāng)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。

2.1 被解釋變量：農(nóng)產(chǎn)品物流效率

關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品物流效率，目前學(xué)術(shù)界還沒(méi)有達(dá)成共識(shí)。很多學(xué)者從投入產(chǎn)出視角分析。本文的實(shí)證設(shè)計(jì)以產(chǎn)出為導(dǎo)向。由于統(tǒng)計(jì)口徑的不一致和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的缺失，一個(gè)看似可行的做法是，使用交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、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(biāo)選取方法過(guò)于籠統(tǒng)，有較大的偏誤，和真實(shí)實(shí)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(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、郵政業(yè)增加值為研究基準(zhǔn)，賦予該增加值一個(gè)合適的權(quán)數(shù)w來(lái)測(cè)度農(nóng)產(chǎn)品物流效率。具體的做法是：第一，計(jì)算最終消費(fèi)率w1（最終消費(fèi)總額占GDP的比重）。第二，計(jì)算居民消費(fèi)在總消費(fèi)額中的占比，用w2表示，w1*w2即為居民消費(fèi)支出占比。第三，計(jì)算恩格爾系數(shù)（e），該系數(shù)描述了食物支出在消費(fèi)支出中所占的比重，食物支出的主要來(lái)源多為農(nóng)產(chǎn)品，由此可得，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、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(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、郵政業(yè)增加值。

2.2 解釋變量：金融體系

通常認(rèn)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(gè)方面構(gòu)成。借鑒已有學(xué)者的一般做法：金融規(guī)模（fsca）用金融機(jī)構(gòu)貸款余額/GDP來(lái)衡量，金融結(jié)構(gòu)（fstr）用金融機(jī)構(gòu)貸款余額/股票市價(jià)總值來(lái)衡量，金融效率（feff）用金融機(jī)構(gòu)貸款余額/金融機(jī)構(gòu)存款余額來(lái)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(lái)自歷年《甘肅發(fā)展年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒》和《中國(guó)金融年鑒》以及甘肅省統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

如表2所示，各變量的ADF檢驗(yàn)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(guò)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(yàn)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(yàn)的結(jié)果是：沒(méi)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(méi)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(gè)協(xié)整向量的原假設(shè)，但無(wú)法拒絕至多存在二個(gè)協(xié)整向量和至多存在三個(gè)協(xié)整向量的原假設(shè)，表明經(jīng)濟(jì)變量之間存在著穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，需進(jìn)一步確定最優(yōu)滯后期數(shù)。

3.2 最優(yōu)滯后期確定

由表4結(jié)果可知，LR、FPE、AIC、SC、HQ的判斷準(zhǔn)則的檢驗(yàn)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(bào)告的所有VAR模型檢驗(yàn)和估計(jì)結(jié)果都是滯后一期的實(shí)證結(jié)果。在對(duì)模型做參數(shù)估計(jì)前，先檢驗(yàn)VAR模型的穩(wěn)定性。

3.3 VAR模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

使用AR特征根方法檢驗(yàn)VAR模型的穩(wěn)定性，實(shí)證結(jié)果表明，所有特征根的絕對(duì)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(jì)，最終的VAR模型的實(shí)證結(jié)果可以表示為：

D（AGREFF）=0.248984*D（AGREFF（-1））+14.84859*D（FSCA（-1））+0.521598*D（FSTR（-1））+25.30770* D（FEFF（-1））+2.861070

3.4 脈沖分析和方差分解

本文僅報(bào)告解釋變量D（FSCA）、D（FSTR）、D（FEFF）對(duì)被解釋變量D（AGREFF）的脈沖響應(yīng)結(jié)果。從圖1可以看出，當(dāng)D（AGREFF）受到D（FSCA）一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，第1期到第5期內(nèi)出現(xiàn)了減、增、減、增的動(dòng)態(tài)波動(dòng)，第六期后逐漸穩(wěn)定。當(dāng)D（AGREFF）受到D（FSTR）一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)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(dòng)趨勢(shì)，第5期后開(kāi)始穩(wěn)定。當(dāng)D（AGREFF）受到D（FEFF）一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，D（AGREFF）在第一期就出現(xiàn)了上升趨勢(shì)，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(jì)變量的滯后效應(yīng)結(jié)構(gòu)不同，雖然出現(xiàn)了不同的動(dòng)態(tài)波動(dòng)和變化特征，但不管是金融規(guī)模擴(kuò)大、金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化還是金融效率提高都對(duì)甘肅省農(nóng)產(chǎn)品的物流效率產(chǎn)生了正向影響。

表5方差分解的結(jié)果再次證明，金融體系對(duì)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(duì)D（AGREFF）的影響在第6期時(shí)穩(wěn)定在3.3%，D（FSTR）對(duì)D（AGREFF）的影響在第5期時(shí)穩(wěn)定在6.1%，D（FEFF）對(duì)D（AGREFF）的影響在第7期時(shí)穩(wěn)定在5.9%，這和脈沖響應(yīng)圖的實(shí)證結(jié)果類似。

3.5 格蘭杰因果檢驗(yàn)

表6的實(shí)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(wú)法拒絕 D（AGREFF）不是D（FSCA）、D（FSTR）、D（FEFF）的格蘭杰原因。這說(shuō)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(guò)來(lái)，甘肅省農(nóng)產(chǎn)品物流效率的提高并沒(méi)有帶來(lái)甘肅省金融體系的優(yōu)化，目前來(lái)看，兩者之間僅存在單向的格蘭杰因果關(guān)系。因此，為了進(jìn)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(qiáng)對(duì)金融體系構(gòu)建和完善的力度。

4 結(jié)論與建議

本文以甘肅省2000年到2017年的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，通過(guò)構(gòu)建向量自回歸模型（VAR），論證了金融體系對(duì)農(nóng)產(chǎn)品流通的影響。實(shí)證結(jié)果顯示，不管是金融體系指標(biāo)，還是農(nóng)產(chǎn)品物流效率指標(biāo)，都滿足一階單整，經(jīng)濟(jì)變量存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。VAR模型的檢驗(yàn)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(gè)指標(biāo)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(duì)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(shí)，要增加債券、股票等直接融資方式在整個(gè)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(tái)，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(guò)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(rèn)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(shí)間節(jié)點(diǎn)，區(qū)分金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)和金融效率對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流效率影響的異質(zhì)性，因時(shí)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。

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