新旧动能转换下山东省农产品物流影响农业经济发展的实证研究

（山东管理学院，山东 济南 250357）

1 引言

随着互联网经济的飞速发展，人们的物质生活越来越丰富便捷，消费升级使人们不仅关注价格的差异，更加注重产品的品质、服务的质量与物流的速度。作为老百姓生活的基础，农产品因季节性、地域性等特点，导致了农产品消费的时空矛盾；同时我国农村物流发展相对滞后、运营效率低下、配送成本较高、基础设施建设薄弱，导致农产品滞销以及食品安全等问题频繁发生，严重影响农业经济的增长。随着国家农业结构性改革的提出，山东省高度重视农业发展，农业经济规模不断扩大；同时2018年1月3日国务院正式批复的《山东新旧动能转换综合试验区建设总体方案》，给山东省农业经济发展带来新的契机。山东是农业大省，新形势下质量兴农必须要科技与创新引领三产融合发展。2018年7月，山东省人民政府印发的《山东省新旧动能转换现代高效农业专项规划（2018-2022年）的通知》指出，积极发展农业“新六产”，推进全省智慧农业发展，加快农产品流通效率。农业物流与农业经济的协调发展有助于加快农业发展方式转变，推进农业经济结构调整[1]。为此，研究农产品物流和农业经济之间的关系十分重要。

2 文献综述

目前，许多专家学者对农业物流与农业经济发展等问题进行了研究。杨平等提出农业物流可以降低农产品成本和增加附加价值，并利用价格需求弹性理论性分析了农业物流对农业经济的影响。张广胜等从产出、投入、生产能力及农民生活等方面选取第一产业增加值、农林牧渔业产值、农村居民家庭生产性固定资产等指标，分别利用熵权法、模糊物元分析法测评了农村经济水平；并利用协整理论等探讨了农产品物流对经济的影响及二者之间的因果关系。王静从供给与需求角度选取物流网络里程、货运周转量、交通仓储及通信业的总产值等指标，运用现代计量经济学方法和分析软件，对我国西部农产品物流与农村经济关系进行了分析，指出西部农产品物流还处于积累阶段，与经济关系失调。孙良涛以云南为例，选取客运量与农业总产值两个指标，利用协整等理论分析出云南经济促进农产品物流的发展。杨贵梅等利用层次分析与因子分析法，从区域经济环境、供给与需求、社会发展水平、农业投入与产出选取24个指标，对全国31个省市自治区进行分析，根据结果对农产品物流与农业经济水平划分成高、中、低3个层次，又依据两者之间的协调度分了6种类型。张建军等选取农业生产总值、农产品物流增加值、农业机械总动力、农业固定资产投资4个指标，采用协整分析、误差修正模型等方法研究我国农业物流与农业经济发展的互动关系。我国学者对农产品物流的研究起步较晚，且相关数据不够健全，研究体系也不够完善，特别是与山东省农产品物流相关的研究比较匮乏，因此本文在当前新旧动能转换背景下研究山东省农产品物流与农业经济发展具有重要的实践价值。

3 山东省农产品物流与农业经济发展的实证分析

3.1 指标选取与研究方法

根据山东省农村物流数据情况，本文在指标选取方面，依据数据获得可行性和代表性，选取从2009-2016年的农产品物流总额（WL）作为物流衡量指标，农产品物流总额是农业生产部门的农产品商品产值，一般指经过社会物流服务到达消费者的部分。农村经济衡量指标选取农林牧渔业增加值（NGDP），代表各单位生产经营的最终成果。增加值是计算国内生产总值的基础，能客观反映企业单位或行业的投入、产出、效益、速度和收入等情况。增加值和总产值相比较，一个最大的优点在于增加值避免了中间产品的重复计算，消除了总产值计算时的重复因素，计算结果是社会最终产品的价值[2]。研究数据来源于《山东国民经济和社会发展统计公报》、《中国物流年鉴》（中国物资版社，2009-2016），《山东省农业厅农业统计》（2010-2016），见表1。

表1 数据指标

研究方法是利用Eviews9.0软件，对选用的数据时间序列进行单位根检验，在此基础上采用EG两步法进行协整分析，再利用误差修正模型，最终分析出山东省农产品物流与农业经济之间的互动关系，为未来山东省农产品物流建设提供思路。

3.2 单位根检验过程

为了避免存在较大的数据波动现象，在检验模型前，要变换两个指标的时间序列，最终得到LNGDP、LNWL。从图1可知，LNGDP、LNWL的时间序列变量呈现出非平稳状况；两者发展趋势基本呈稳定增长趋势，变动方向和步调较为一致，农产品物流相对波动性大。

图1 LNNGDP与LNWL的时间序列图

利用非平稳时间序列进行回归，可能会造成虚假回归，为了有效保证分析效果的平稳性，

研究采用ADF法对选取的变量进行单位根检验，以免模型出现伪回归等问题，结果见表2。

表2 ADF单位根检验结果

从表2的检验结果可以看出，序列LNNGDP和LNWL的ADF检验值都大于显著性水平为10%的临界值，拒绝了不存在单位根的原假设，认为序列LNWL和LNNGDP都存在单位根，即为非平稳序列；一阶差分序列LNNGDP和LNWL的ADF检验值，也分别大于显著性水平为10%的临界值，即为不平稳序列；二阶差分序列LNWL和LNNGDP的ADF检验值，都小于显著性水平为1%的临界值，且P值小于0.05，即为平稳序列。

3.3 协整检验

通过单位根检验可知，变量LNNGDP和LNWL均为二阶单整，符合协整检验的条件。协整检验是考察非平稳序列的线性组合是否具有长期稳定均衡关系的方法，主要包括EG两步法和JJ检验法。EG两步法是基于回归残差的检验，通过建立OLS模型检验其残差平稳性，主要是用于双变量小样本的协整检验；JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型，是用于多变量大样本的检验[3]。

3.3.1 建立回归方程。利用EG两步法分析二阶单整序列LNNGDP和LNWL，最终得到协整方程为：

根据式（1）可知，R2值为0.974 888，说明方程的拟合度高。LNWL的系数为正，说明农产品物流总额与农林牧渔业增加值的发展趋势相同。为进一步检验上述最小二乘估计法下残差序列的平稳性，重新命名残差序列为Q，使用EVIEWS软件对残差序列Q进行检验，见表3。

表3 LNNGDP和LNWL残差序列检验

根据表3结果分析，残差序列Q的ADF统计量-3.015 8小于1%显著性水平下的-2.937 2，由此说明残差序列是平稳的，得出时间序列LNNGDP和LNWL之间存在着长期稳定的均衡关系，且为正相关关系，具体表现为山东农产品物流总额每提升1%，农林牧渔业增加值将提高0.79%。

3.3.2 误差修正模型。通过建立误差修正模型（ECM）可以将变量之间长期关系与短期状态联系起来。首先是运用EG两步法对变量进行协整分析，得出变量之间的协整方程即式（1），即长期均衡关系；在此基础上建立短期模型，将误差修正项作为一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起，建立误差修正模型[4]。

修正方程为：

根据式（2）可知，对变量LNNGDP和LNWL进行差分反映了两者短期波动之间的影响。LNNGDP和LNWL短期波动可以分为两个部分：一部分是短期LNNGDP波动的影响，另一部分是偏离长期均衡状态的影响。从模型估计值可以看出，短期弹性系数为0.310 5，说明LNWL增长对LNNGDP增长是正向积极的影响，同时若农产品物流总额增加1%，农业经济增加值将增加0.31%。误差修正项H的系数反映了变量LNNGDP和LNWL在短期波动中，对偏离长期均衡关系的调整程度[5]，因此当变量LNNGDP和LNWL波动在短时间偏离长期均衡，它们将反向调整0.607 2使两个变量回归平衡状态。

4 山东省农产品物流与农村经济关系的评价

通过实证分析可以看出，山东省农业经济增加值与农产品物流总额虽然不具备平稳性，但它们之间存在着长期稳定、正相关的均衡关系。农产品物流总额每提高1%，农村经济增加值短期波动影响为0.31%，说明目前山东省农产品物流发展缓慢，与当前农村经济发展不协调；长期波动影响为0.79%，说明农产品物流对农村经济的影响具有长期积累的效益，但积累速度缓慢，跟不上经济发展的步伐。山东地区农村居民的农产品物流来源仍然处于粗放发展阶段，以个体物流服务为主，农产品流通体系还不完善，缺乏规划与整合，尤其是冷链物流发展缓慢。新旧动能转换背景下农产品物流的发展需从政府、企业、农户角度建立多层次的流通体系，政府要从政策规划与资源整合方面打造核心框架，企业需要从供应到零售之间建立有效的流通渠道，农户需加强对物流与新型零售的认识，同时提升农产品的品质、口碑，扩大销售渠道，最终共同实现产供销的物流一体化运作。