吉林省农业与物流业耦合协调发展研究

杨 帆 王柏谊

吉林省是我国的农业大省，农业在吉林省经济发展中的地位举足轻重。为促进吉林省农业进一步向现代化与高端化发展，就要保证农业与物流业的协调、耦合发展，因此，探析吉林省农业与物流业的协调发展关系，对吉林省的农业物流发展和区域经济增长、对发挥吉林省比较优势具有重要的现实意义。

本文以吉林省物流业与农业的耦合发展为研究对象，首先利用时变参数VAR模型测算物流业与农业的联动性特征。相比于普通VAR模型，时变参数VAR模型可以刻画物流业和农业发展过程中二者之间的相互影响。在此基础上，通过建立空间Tobit模型，进而从数量研究的角度揭示了影响吉林省物流业与农业耦合发展的因素。通过相应的指标测度与实证检验，得出促进吉林省农业与物流业协调发展的建议。

一、吉林省物流业与农业联动性的时变VAR模型分析

向量自回归模型(Vector Autoregressive Model，VAR)最初是美国著名经济学家Sims(1980)提出的一种分析宏观经济变量之间动态影响特征的计量经济学模型。[1]VAR相比于其他一些常见的量化分析方法，其优势在于：不用对模型进行先验的理论设定，对模型施加大量不现实的约束条件，就可以分析模型中变量之间可能存在的动态影响特征。

(一)指标选取及平稳性分析

本实证研究利用时变VAR模型对吉林省管辖8市1州的物流业和农业联动性关系是否存在进行量化分析和统计检验。在具体的模型构建中选择农林牧渔业总产值水平衡量地区农业发展水平(YA)，选择交通运输、仓储和邮政业增加值衡量物流业发展水平(YL)。本文收集了2010—2021年吉林省管辖8市1州的农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)序列作为研究样本，数据来源于相关年份的《吉林统计年鉴》及长春市、吉林市、四平市、辽源市、通化市、白山市、松原市、白城市、延边朝鲜族自治州的统计年鉴。

本文首先对吉林省管辖8市1州的农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)序列及其差分序列进行平稳性检验，检验结果见表1。

表1 变量的平稳性检验结果

表1中变量的平稳性检验结果表明，吉林省8市1州的农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)序列的水平值序列为非平稳序列，而农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)序列的差分值序列为平稳序列，说明吉林省管辖的8市1州的农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)序列是1阶单整序列。

(二)协整检验及时变VAR模型滞后阶数的判定

通过上述长春市、吉林市、四平市、辽源市、通化市、白山市、松原市、白城市地区、延边朝鲜族自治州吉林省管辖8市1州的农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)序列平稳性检验结果可以发现吉林省管辖8市1州的农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)序列均为1阶单整序列，并不具有平稳性。如果不考虑农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)序列不满足平稳性的要求，直接建立时变VAR模型则模型有关的推断结论则无法说明结论的可信性，可能是假性回归(spurious regression)结果的一种外在表现。

为了说明借助非平稳序列——农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)序列，建立时变VAR模型，分析吉林省各地区农业发展和物流业发展联动性具有合理性和科学性，本文首先对吉林省管辖8市1州的农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)序列进行协整检验。现代时间序列计量经济学的理论研究结果表明，如果非平稳变量之间存在协整关系，则说明这些非平稳变量之间确实存在稳定的均衡关系，可以利用回归模型等类似的方法去进一步推断变量之间所存在的相互影响关系，不存在假性回归(spurious regression)的问题。表2是吉林省管辖8市1州的农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)序列进行Johansen(1991)协整检验的结果[2]。

表2 变量的Johansen协整检验结果

表2变量协整关系的Johansen协整检验结果表明，不管是最大特征根检验还是迹检验的结果，长春市、吉林市、四平市、辽源市、通化市、白山市、松原市、白城市、延边朝鲜族自治州的农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)之间存在显著的协整关系。协整检验结果也从非平稳变量建模的角度说明本文后续建立的时变参数VAR模型具有一定的合理性。

在估计时变参数VAR模型之前，本文先利用似然比检验方法(LR)、赤池信息准则(AIC)、Schwartz准则(SC)确定模型的具体滞后阶数。表3是模型中变量最优滞后阶数的确定结果。

表3 模型最优滞后阶数的确定

从表3的结果可以看到，根据赤池信息准则(AIC)、Schwartz准则(SC)的计算结果可以判断，吉林省管辖8市1州的模型中变量最优滞后阶数均为滞后1阶。

(三)基于时变系数的Granger因果检验

为了检验吉林省农业与物流业发展的联动性，本文利用2010—2021年吉林省管辖8市1州的农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)序列作为研究样本，利用贝叶斯方法估计如下的时变参数VAR模型：

(1)

在具体的估计过程中，本文采用马尔科夫蒙特卡洛模拟方法(Markov Monte Carlo Simulation Method，MCMC)对模型进行模拟和估计，MCMC设定次数为5 000，表4是时变参数VAR模型的估计结果。

表4 时变参数VAR模型估计结果

从表4的估计结果中可以看到，模型时变参数后验均值均位于95%的置信区间之内，模型时变参数估计的标准差较小。上述结果说明了模型设定和参数估计的有效性。

在时变参数VAR模型估计结果的基础上，利用Granger因果检验方法对吉林省管辖8市1州的农业发展水平(YA)和物流业发展水平(YL)进行检验，检验结果见表5。

表5 吉林省物流业与农业发展的联动性检验

从表5的检验结果可以看到，长春市、四平市、通化市这三个地区的物流业与农业发展具有双向影响关系，所以这三个地区的物流业与农业发展具有显著的联动性。吉林市、松原市、延边朝鲜族自治州的物流业发展对农业发展具有显著的影响，但是农业对物流业的影响并不显著。辽源、白山、白城的物流业与农业发展不具有显著的影响。

二、吉林省物流业与农业耦合协调性的综合评价

前述研究是从产业发展的联动性角度对吉林省管辖8市1州的物流业与农业发展进行研究，揭示吉林省物流业与农业发展的联动性特征。下面从产业耦合协调性的角度对吉林省物流业与农业发展的耦合协调性进行综合评价。

(一)评价指标体系构建

在构建指标体系时，本文借鉴了现有的研究成果，例如戎陆庆和魏锋(2018)、梁雯等(2018)、穆晓央等(2020)的指标体系构建方法[3-5]，同时结合吉林省相关统计数据的可得性、完整性，构建如下指标体系以衡量吉林省物流业和农业的发展。

对于物流业的发展来说，本文从物流业的投入水平L1、产出水平L2以及规模水平L3三个不同的角度衡量吉林省物流业的发展。具体来说，本文利用物流业的固定资产投资额L11、劳动力投入L12、物流仓储用地面积L13、民用车辆拥有量L14这4项指标衡量吉林省物流业的投入水平；利用物流业总产值L21、物流业贡献率L22(物流业总产值与第三产业总产值的占比)衡量吉林省物流业的产出水平；利用货运量L31、货运周转量L32、社会消费品零售总额L33、邮电业务总量L34、进出口贸易总额L35衡量吉林省物流业的规模水平。

对于农业的发展来说，本文同样是从农业的投入水平A1、产出水平A2以及规模水平A3三个不同的角度衡量吉林省农业的发展。具体来说，本文利用农业固定资产投资额A11、农业从业人员数A12、农业机械总动力A13、农业化肥施用量A14、农业用电量A15、水库数量A16、农业灌溉总面积A17衡量吉林省农业的投入水平；利用农业总产值A21、主要农作物产量A22衡量吉林省农业的产出水平；利用农作物总播种面积A31、年末耕地面积A32衡量吉林省农业的规模水平。

(二)吉林省物流业与农业耦合协调性评价结果

本文利用上述综合评价指标的数据，对2010—2021年吉林省管辖长春市、吉林市、四平市、辽源市、通化市、白山市、松原市、白城市、延边朝鲜族自治州的物流业与农业的耦合协调性进行综合评价。在具体的评价过程中，本文对评价指标进行了标准化处理，并利用熵权法计算各个评价指标的权重系数，计算了2010—2021年吉林省管辖8市1州的物流业与农业的耦合协调系数，表6列出了部分时间段(2011、2013、2015、2017、2019、2021)的计算结果。

表6 部分时间段吉林省各地区物流业与农业耦合协调系数

从表6的2011、2013、2015、2017、2019、2021年吉林省各地区物流业与农业的耦合协调系数的截面平均值来看，平均值从2011年的0.2639提升为2021年的0.600 7，说明2011—2021年吉林省各地区物流业与农业的耦合协调水平呈现出一个不断上升的趋势。另外从吉林省各地区的相应时段物流业与农业的耦合协调系数的跨时平均值来看，长春市、吉林市、四平市、辽源市、通化市、白山市、松原市、白城市、延边朝鲜族自治州分别为0.492 7、0.460 8、0.510 1、0.271 4、0.466 2、0.277 3、0.413 1、0.265 3、0.396 5，从数值上来看四平市最高，辽源市最低。依据耦合协调系数C的数值均匀划分标准，四平市物流业与农业属于弱度协调状态，长春、吉林、通化、松原的物流业与农业属于弱度失调状态，延边朝鲜族自治州物流业与农业属于低度失调状态，辽源、白山、白城的物流业与农业属于中度失调状态。

三、吉林省物流业与农业耦合协调发展影响因素的空间Tobit模型分析

前文分别从产业联动性和产业耦合协调性的角度对吉林省农业与物流业的发展进行研究，那么究竟是哪些因素影响了吉林省农业与物流业的协调发展，这个问题的解答对于今后进一步提升吉林省农业与物流业协调发展的实践活动或者是政策制定都将提供重要的线索。下面就利用量化分析工具——面板Tobit模型(Panel Tobit Model)，深入研究吉林省农业与物流业耦合协调发展的影响因素。

(一)变量选取及空间Tobit模型的形式

由于2010—2021年吉林省管辖8市1州的物流业与农业的耦合协调系数具有空间相关性，以及耦合协调系数具有离散特征，位于区间0和1之间，所以本文将建立空间Tobit模型(Spatial Tobit Model)进一步分析吉林省物流业与农业的耦合协调系数受到哪些因素的影响，其实证结果对于如何进一步提高吉林省物流业与农业的耦合协调水平具有重要意义。

Griffith and Paelink(2011)将空间Tobit模型的设定形式划分为同时空间Tobit模型(SSTM模型)、潜空间自回归Tobit模型(LSAR模型)和潜空间误差Tobit模型(SE模型)三种具体的模型设定形式。[6]

SSTM模型的具体设定形式如下：

(2)

LSAR模型的具体设定形式如下：

(3)

SE模型的具体设定形式如下：

(4)

本文所构建的模型中的被解释变量是前述吉林省各地区物流业与农业的耦合协调系数值(Y)，解释变量本文选择了物流基础设施水平(X1)、物流信息化水平(X2)、物流业高层次人才数量(X3)、物流业发展的政策支持(X4)。样本数据来源于相关年份的《吉林省统计年鉴》《中国物流业白皮书》《吉林蓝皮书：吉林经济社会形势分析与预测》以及吉林物流网所公布的统计数据。

本文利用Kelejian and Prucha(2001)提出的KP检验方法[7]以及Xu and Lee(2012)提出的LM检验[8]，对空间Tobit模型进行设定检验，检验结果见表7。

表7 空间Tobit模型设定检验结果

通过表7模型设定检验结果，对空间Tobit模型的设定形式进行取舍，KP检验和LM检验表明SSTM模型的设定形式最为可取。所以在后续的实证研究中，构建如下模型：

Yit=max(0，β0+λW·Yit+β1X1it+β2X2it+β3X3it+β4X4it+εit)

(5)

其中Yit是i地区时间t的物流业与农业的耦合协调系数值，X1it是i地区时间t的物流基础设施水平，X2it是i地区时间t的物流信息化水平、X3it是i地区时间t的物流业高层次人才数量、X4it是i地区时间t的物流业发展的政策支持，W是空间权重矩阵，εit是模型的误差项。

(二)空间Tobit模型的估计

本研究利用2010—2021年吉林省管辖8市1州的相关数据在不同的空间权重矩阵(基于地理邻近性空间权重矩阵W1、基于空间距离空间权重矩阵W2、基于社会经济结构空间权重矩阵W3)设定下对模型进行最大似然估计，估计结果见表8。

表8 空间Tobit模型估计结果

表8的估计结果显示，在三种不同的空间权重矩阵设定下，空间滞后系数λ均为正值且显著，说明了吉林省管辖8市1州物流业与农业的耦合协调系数均有显著的正向空间相关性。另外，从要素影响的实证结果来看，物流基础设施水平对吉林省农业物流耦合协调水平具有显著的正向促进作用，农村交通基础设施的完善既是物流企业将布局下沉到农村的必要条件，也是农业现代化的重要基础，没有相对完善的农村交通基础设施的支撑，物流业与农业的耦合协调发展也无从谈起，因此，完善物流基础设施是推进吉林省农业物流协调发展的基础。物流信息化技术也对吉林省农业物流协调发展起到了正向的促进作用，现代农业物流发展中必不可少的一个要素就是信息资源的配置与协调，信息技术的引入与应用，能够更好地对省内物流资源进行整合，促进物流企业之间的合作，并降低协调成本，也能够更好地促进农产品供给与消费者之间的联系，从而更好地加强农产品与物流行业的深度融合。物流业高层次人才数量也对吉林省农业物流业的耦合协调起到了促进作用，这里不过多解释，实际上，任何一个产业的发展都不离不开人才的支撑作用。最后，物流业发展的政策支持也是促进吉林省农业物流业耦合发展的一个重要因素。因此，在未来的发展中，吉林省政府需要进一步加大政策的支持力度，为农业与物流业的耦合协调发展提供良好的发展环境。

四、吉林省农业与物流业耦合协调发展的对策建议

上述研究结果表明，吉林省农业与物流业发展之间的耦合效果不明显。因此，为了更有效地实现农业拉动物流业发展，物流业保障农业发展，吉林省相关部门应积极采取措施促进两业的协调发展。

(一)完善农村物流基础设施配置，促进农业与物流业的耦合协调向深度发展

前面研究结果表明，吉林省基础设施对农业与物流业耦合度的提升具有积极的促进作用，两者具有显著正相关效应。从吉林省农业与物流业耦合程度不高的成因来看，吉林省农村地区基础设施相对落后是十分重要的因素。农村交通基础设施的完善既是物流企业将布局下沉到农村的重要基础，也是农业现代化的重要基础，没有相对完善的农村交通基础设施的支撑，物流业与农业的耦合发展也无从谈起。因此，吉林省地方政府应加大政策支持力度，大力完善吉林省农村基础设施建设，特别是针对强化农产品物流配送为目标的基础设施建设。而在基础设施的投资布局上，需要根据吉林省不同地区的农业发展特点进行空间布局，完善枢纽地区与主干公路的交通衔接，要特别重视多种交通运输方式的对接，形成覆盖省、市、县、乡镇、村的全面农产品物流运输网络体系。同时，还要加强农产品仓储流通基地的建设，包括农产品批发市场、保鲜库、冷藏库等，特别要加强农产品冷链建设，从而促进物流业与农业的耦合向深度发展。

(二)以促进农产品物流信息化为目标，加快乡村地区信息化建设

信息化、数字化程度是影响吉林省物流业与农业耦合度的重要指标。信息技术的深入发展为众多行业的转型升级提供了十分重要的机遇。特别是随着近年来信息技术的深入发展，大数据、云计算以及区块链等先进信息技术的应用更是为农业与物流业的融合发展提供了十分重要的技术支持。信息技术对农业与物流业耦合发展的作用主要体现在以下两个方面：第一，信息技术的引入与应用，能够更好地对省内物流资源进行整合，促进物流企业之间的合作。例如，对相同地区的农产品运输可以采取联合运输、成本共担的方式来降低物流成本，优化市场机制，并促进物流信息的公开透明性。第二，信息技术的引入与加强，能够更好地促进农产品供给与消费者之间的联系，使得消费者对农产品真实信息等有详细的了解并获得知情权，也能够使得农产品从生产到销售，再到消费者手中各个环节都公开、透明，从而更好地加强农产品与物流行业的深度融合。因此，在推进吉林省农业与物流业耦合发展的过程中，需要加强农村信息化的发展，以互联网技术为基础开发农产品物流信息系统，充分发挥电子商务与互联网通讯的优势，保证农产品在整个物流链条中的快速、及时与透明。同时，还要加强数字化建设，通过大数据平台对地区农产品物流信息的搜集与整合，可以归纳出最优的物流策略，提高物流效率，降低物流成本，从而更好地实现农业与物流业的协调发展。

(三)重视人才管理，加快农业物流人才队伍建设

人才是所有行业能够向前发展的基础，同样，农业与物流业的融合发展也离不开人才的培养和引入。特别是，关于农产品物流方面的复合型人才的培养，更是吉林省农业与物流业耦合协调发展能否成功的关键。面临农业物流领域人才的短缺，吉林省可以从多方面入手来培养相关领域人才。第一，为了促进农业物流的发展，首先要培养大批 “新农民”，提高现有农民的综合素质，培养农民对农产品市场的了解以及信息搜寻能力，培养农民对简单的信息化技术的应用能力。利用高校的师资对农民进行有针对性的培训。第二，政府部门可以考虑设立专项基金，与大学建立联合培养机制，针对相关领域、高层次紧缺人才进行专门培养；第三，除了省内自身对相关领域人才进行培训以及培养外，还要积极采取措施，引进外来人才。例如，政府可以遵循市场原则，完善人才引入机制，对农业物流方面紧缺人才的引入提供一定的财政补贴等。第四，相关的第三方物流企业也可以通过对内部员工提供培训，或者与领域内知名企业进行人才交流等方式加强学习。

(四)加大农业物流业耦合发展的政策支持力度

吉林省农业与物流业的耦合发展也是离不开政府支持的，前文实证检验的结果即证实了这一点。政府的宏观调控以及政策支持，对于地区农产品物流业的发展具有十分重要的作用。因此，在未来的发展中，吉林省政府需要进一步加大政策支持力度，为农业与物流业的耦合协调发展提供良好的发展环境。具体来说，可以从以下几个方面入手：第一，省政府以及各级政府应该针对农业与物流业的融合发展做好顶层设计，做好行业发展的战略规划，针对相关政策法规、管理体制进行梳理，对于界定不清，或者不完善的规章制度，应该将其补充完整，为未来的发展提供良好的发展环境与政策支持。第二，加大政策性资金的投入力度，特别是在与农产品物流相关建设用地、投资、贷款以及人员培训方面要加大支持力度。同时，对于高端的农业物流形式，如冷链运输的构建，可以给予企业一定的补贴，鼓励企业发展冷链运输。第三，政府要引导行业协会充分发挥作用，促进产业内不同农产品物流企业之间资源的有效整合与充分利用，并借助协会的影响力，促进物流企业与规模农户之间的沟通与合作，打造一种长期合作共赢的关系。第四，采取金融支持以及税收激励等手段支持和培育农产品物流领域龙头企业的形成与发展，通过龙头企业的崛起来带动并促进整个农产品物流市场的发展，而政府在这个过程中应该制定出农产品物流市场的相应标准，为农产品物流行业的有序发展提供必要的立法和监管。