山东省农业与物流业因果关系分析

郭婧婧　王颖纯

摘要：随着农产品电商物流的发展，农业经济发展已经离不开物流业的发展。通过EViews对山东省农业和物流业在投入、发展和产出方面因果关系的分析，探索农业和物流业之间的相互联系。结果发现，在投入和产出方面，山东省农业和物流业互为因果关系，在发展方面，不互为因果关系。

Abstract： With the development of e-commerce logistics of agricultural products， agricultural economic development has been inseparable from the development of logistics industry. The relationship between agriculture and logistics is explored through EViews' analysis of the causal relationship between the input， development and output of agriculture and logistics in Shandong Province. The results show that in terms of input and output， agriculture and logistics in Shandong Province are mutually cause-and-effect， but not in terms of development.

關键词：农业;物流业;因果关系

Key words： agriculture;the logistics industry;causal relationship

中图分类号：F259.27;F327                           文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）05-0043-02

1  研究意义及现状

山东省2018年农业总产值9397.39亿元，总产值为全国第一;物流货运量为354019万吨，排名第三。综合我国农业和物流业总体的发展，山东省作为研究对象具有指导性的意义。

早在1826年，冯·杜能[1]（Johan H.von Thuncn）就提出了农业与运输之间收益的关系，他认为，在寻求最大收益的前提下，生产者生产什么农作物的决策是由其所在地和市场之间的距离决定的。李文顺[2]（2004）使用协整和误差修正模型对中国1952-2002年间的物流增量和GDP增量间的长期和动态关系进行了研究，研究发现，GDP增量和物流增量间存在着可靠的协整关系。谭清美[3]（2005）以江苏省物流经济为研究对象，证明区域经济是区域物流存在的基础，对物流能力具有推动效应;区域物流是区域经济的主要构成要素，对经济增长具有拉动效应。曾倩琳[4]（2016）基于VAR模型研究农业与物流业之间的联系，结果证明，农业与物流业长期存在着动态联系，但彼此之间的依存程度很低，互相拉力不足，产业融合不显著。

2  研究方法

两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为：若变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因[5]。在进行格兰杰因果关系检验之前要先用单根检验法对时间序列的平稳性进行检验，如若时间序列平稳，再对自变量与因变量进行协整检验，检验两者之间是否存在稳定的平衡关系。当时间序列平稳且自变量与因变量存在稳定的平衡关系时，才能保证因果关系检验时不出现虚假回归。

2.1 单位根检验

比较常见的单位根检验法有ADF、DFGLS、PP、ERS和NP检验。本文采用ADF检验法，可以满足误差项存在的自相关性的情况。ADF检验是通过下面三个模型完成的。

其中模型（1）没有截距项（常数项）和趋势项，模型（2）没有趋势项，实际检验先从模型（3）开始，然后模型（2），模型（1）。在检验过程中是否拒绝原假设，依据的是单位根的建立者迪克（Dickey）和福勒（Fuller）编制的tδ统计量的临界值表，表中的t值已经不是传统的t值，称为τ统计量。

2.2 协整检验

本文采用的协整检验是两变量检验，即检验两变量xt、yt是否协整，或者说检验二者之间是否存在长期的均衡关系。首先，经过单位根检验，若两变量是平稳的，则采用传统回归方法;若两变量是非平稳的则求出两变量单整的阶数，如果单整的阶数不同则不协整，如果单整的阶数相同则可以做协整检验。用ADF法检验残差序列et是否平稳，用方程：进行检验。检验假设：，则接受原假设H0，et非平稳序列，也就是说yt与xt不协整;若，则拒绝原假设H0，et为平稳序列，即yt与xt协整。

2.3 因果关系检验

构造统计量F，并将带有y滞后项的残差平方和RSS1与xt的单元自回归残差平方和无约束残差平方和RSS0比较。

模型（4）：

如果F1大于分布的5%的临界值，则y是x的格兰杰原因;反之，F1小于分布的5%的临界值，则拒绝y是x的格兰杰原因。

3  数据分析

表1为各指标数据。其中物流业投入的数据选取为“固定资产投入（WG）”，发展方面的数据选取为“物流业增加值（WZ）”，产出方面的数据选取为“物流货运量（WC）”;农业投入的数据选取为“农业固定资产投入（NG）”，发展方面的数据选取为“农业GDP增加值（NZ）”，产出方面的数据选取为“农业产量（NC）”。

对以上数据分别进行单位根检验、协整性检验，最后进行因果检验。得到表2所示的检验结果。当滞后长度为2的时候拒绝两个原假设，在10%的显著性水平下，物流固定资产变化是农业固定资产变化的格兰杰原因，农业固定资产变化也是物流业固定资产变化的格兰杰原因，二者互为因果关系。当滞后长度为1时，在5%的显著性水平下拒绝“WC不是NC的格兰杰原因”。当滞后长度为2时，在5%的显著性水平下拒绝原假设“NC不是WC的格兰杰原因”。因此，物流业货运量和农业产量直接互为格兰杰因果关系。而物流增加值和农业GDP增加值在1～4的滞后长度中，无论是在5%的显著性水平下还是10%的显著性水平下，都不拒绝原假设。由此可知，物流业增加值和农业增加值不存在单向的因果关系，二者也不互为因果关系。

從以上检验结果得出，农业和物流业在投入和产出方面互为格兰杰因果关系，但是在发展方面不互为格兰杰因果关系。因此，我们认为山东省的物流业和农业再投入和产出方面存在着长期稳定的依赖关系。

4  结果分析

根据对农业和物流业投入、发展和产出三项指标的格兰杰因果关系检验，发现农业和物流业的发展存在相互促进的关系。也就是说山东省整体对物流固定资产的投入增加会导致对农业固定资产投入的增加;物流货运量增加的原因，有一部分是因为农业总产量的增加;而物流业增加值的增长不会导致农业GDP增加值的增长，农业GDP增加值的增长也不会导致物流业增加值的增长。

因此，应该增加农业和物流业双向投资。对农业固定资产的投入，包括基础设施、前期人力物力的投入，从而带动物流业的发展。增加物流业固定资产的投入，包括硬件基础设施的建设，促进农业经济的发展。

实现农业科技化、现代化、集约化。通过对农业和物流业的格兰杰因果关系分析，可以看出，物流业增加值和农业GDP增加值不互为因果关系，因此，要加强农业跟随物流业的步伐实现协调发展，就要实现农业的现代化、集约化。首先，要摒弃传统的只靠人力、畜力进行劳动耕作，把现代化机械运用于耕作，用机械结合人力来代替传统的劳动方式，不仅可以提高产量，还可以提升效率。其次，对农业产业进行科学的经营和管理，提升农业产品质量和服务质量，实现农业生产集约化。

加强人才培养。农业的科技化和现代化需要的不再是传统的大量劳动力，而是会操控机械、会经营管理、能提供优质服务的高素质人才;物流业的智慧化发展，对人才的需求也进一步扩大，传统的分拣、搬运、装卸已经可以交给机器来做，我们需要的可以操控机器、控制系统运行的人。

参考文献：

[1][德]冯·杜能.孤立国同农业和国民经济的关系（中译本） [M].北京：商务印书馆，1997.

[2]李文顺，刘伟，周宏.1952-2002年中国物流增量和GDP增量的协整分析[J].中国软科学，2004（12）：45-49.

[3]谭清美，王子龙.区域经济物流弹性研究[J].统计与决策，2005（10）：56-57.

[4]曾倩琳，孙秋碧.我国现代农业与物流业耦合关联的实证研究[J].统计与决策，2016（08）：94-97.

[5]叶阿忠，吴相波，陈婷，汪晓恒，朱松平.计量经济学软件EViews操作和建模实例[M].北京：经济科学出版社，2017.