(北京物資學(xué)院 北京 100000)
2018年中央發(fā)布了《中共中央國務(wù)院關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》文件,內(nèi)容涉及農(nóng)村物流和金融的內(nèi)容,“實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,必須解決錢從哪里來的問題”。農(nóng)業(yè)作為我國的大產(chǎn)業(yè),農(nóng)產(chǎn)品物流為農(nóng)產(chǎn)品的運(yùn)輸提供了保障。近年來,農(nóng)業(yè)金融的發(fā)展使得農(nóng)產(chǎn)品物流產(chǎn)生了一些新的物流金融模式,例如存貨融資、應(yīng)收賬款融資、訂單融資等,并且這些模式在實(shí)踐中逐步得到完善。所以,擴(kuò)大金融資金支持范圍是我國農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的條件之一,也是完善農(nóng)產(chǎn)品物流金融服務(wù)體系的路徑之一。若想使得農(nóng)業(yè)金融對農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)揮更有效的作用,就要深入分析農(nóng)業(yè)金融對農(nóng)產(chǎn)品物流有何影響,本文擬采用協(xié)整分析、格蘭杰因果檢驗(yàn)等方法對農(nóng)業(yè)金融與農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的長期動態(tài)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。
國外學(xué)者在物流金融模式方面研究較多。Albert(1948)和Eisenstadt(1966)對應(yīng)收賬款融資和存貨質(zhì)押融資的各個(gè)方面進(jìn)行了總結(jié)[1,2]。Zhou L,Jiang J,Liu B(2012)對物流金融的模式進(jìn)行了比較分析[3]。
國內(nèi)學(xué)者對農(nóng)產(chǎn)品物流金融研究在模式及風(fēng)險(xiǎn)等方面有較多研究,沈莉莉(2012)建議創(chuàng)新農(nóng)產(chǎn)品物流金融模式、培育壯大物流主體、強(qiáng)化保障設(shè)施建設(shè)[4]。龐燕,潘永婷(2013)介紹了代客結(jié)算模式和基于第三方物流的融通倉模式,并對融通倉模式的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行了闡述[5]。在定性定量相結(jié)合之后,李韞繁(2017)以期找到主要風(fēng)險(xiǎn)因子,降低農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)面臨金融風(fēng)險(xiǎn)的可能性[6]。
(1)農(nóng)產(chǎn)品物流總額(APL)。通過借鑒相關(guān)論文中關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平的指標(biāo),采用農(nóng)產(chǎn)品物流總額表示農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展水平。
(2)農(nóng)業(yè)金融發(fā)展水平(AFDL)。通過借鑒相關(guān)論文中關(guān)于農(nóng)業(yè)金融發(fā)展水平的指標(biāo),采用農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資表示農(nóng)業(yè)投資水平,農(nóng)村居民人均純收入表示農(nóng)村居民收入情況。另外,在本文中新加入財(cái)政農(nóng)林水支出和農(nóng)業(yè)貸款兩個(gè)指標(biāo)。財(cái)政支農(nóng)資金是我國農(nóng)業(yè)投資的主要力量;農(nóng)業(yè)信貸機(jī)構(gòu)作為主要的農(nóng)業(yè)金融部門,在支持農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面發(fā)揮著很大的作用,農(nóng)業(yè)貸款投入不足將會影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
2.模型和數(shù)據(jù)
農(nóng)業(yè)金融發(fā)展水平影響著農(nóng)產(chǎn)品物流業(yè)發(fā)展水平,農(nóng)業(yè)金融可以作為投入要素來影響農(nóng)產(chǎn)品物流。本文將代表農(nóng)業(yè)金融發(fā)展水平的各項(xiàng)指標(biāo)作為自變量建立VAR模型,來研究農(nóng)業(yè)金融對農(nóng)產(chǎn)品物流的影響。為減少數(shù)據(jù)的波動以及變量間的多重共線性,本文對各變量求對數(shù),構(gòu)建VAR模型如下:
lnAPLt=α+β1lnAIt+β2lnRHPIt+β3lnAFEt+β4lnALt+μt
其中,lnAPLt是農(nóng)產(chǎn)品物流總額的對數(shù)值;lnAIt是農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資的對數(shù)值;lnRHPIt是農(nóng)村居民家庭人均純收入的對數(shù)值;lnAFEt是財(cái)政農(nóng)林水支出的對數(shù)值;lnALt是農(nóng)業(yè)貸款的對數(shù)值;μt為隨機(jī)擾動項(xiàng)。
本文所選取的數(shù)據(jù)取自相關(guān)年度的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國金融年鑒》、《中國物流年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》,選取樣本區(qū)間為1991-2015年。
體育課堂上“主動性”可以通過學(xué)生的言行舉止表現(xiàn)出來,注意觀察你可以了解到:微笑、贊同、專注、興奮、交流、接受等課堂表現(xiàn)是主動情緒的體現(xiàn),熱情、積極、投入是主動的態(tài)度,主動行為則表現(xiàn)出愿意交流、自愿討論、接受評價(jià)、好問等等。缺少這些表情和情緒,缺乏這些態(tài)度和行為,可以說學(xué)生“主動性”沒有被調(diào)動或沒有調(diào)動起來。
1.各項(xiàng)指標(biāo)序列的單位根檢驗(yàn)
為了避免非平穩(wěn)性時(shí)間序列建立偽回歸模型,采用Eviews9.0中ADF法對序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)得到表1。由表可知,原序列都是非平穩(wěn)的。一階差分后,各變量為一階單整,可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)和因果關(guān)系檢驗(yàn)。

表1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果
備注:D表示序列的差分
2.協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)
采用Johanson檢驗(yàn)法對各指標(biāo)序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),結(jié)果見表2。由表可知,在5%的顯著性水平上,跡統(tǒng)計(jì)量LR=133.1854>69.81889,且P值小于0.05,所以各時(shí)間序列至少存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系;同理,在“最多三個(gè)”的原假設(shè)中,跡統(tǒng)計(jì)量LR=14.19795<15.49471,P值為0.0777,認(rèn)為存在3個(gè)協(xié)整關(guān)系。因此,可知各時(shí)間序列存在協(xié)整關(guān)系,說明農(nóng)產(chǎn)品物流與農(nóng)業(yè)金融之間存在長期均衡關(guān)系。

表2 Johanson檢驗(yàn)結(jié)果
由上表可知相應(yīng)的協(xié)整方程可以表示如下:
lnAPLt=0.123lnAIt+1.014lnRHPIt-0.526lnAFEt+0.236lnALt
由上式可以得出,APL與AI、RHPI、AL存在正關(guān)系,與AFE成負(fù)關(guān)系。
3.格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)
各變量之間存在協(xié)整關(guān)系之后,進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果如表4,由表可知,AI、AFE、AL在5%的置信水平下是APL的格蘭杰原因,APL不是AI、AFE、AL的格蘭杰原因;APL與RHPI互為格蘭杰原因。

表4 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果
4.基于VAR模型的脈沖響應(yīng)分析
此處探究AI、RHPI、AFE和AL對APL的沖擊效應(yīng)。

圖1 lnAI對lnAPL的脈沖響應(yīng)

圖2 lnRHPI對lnAPL的脈沖響應(yīng)

圖3 lnAFE對lnAPL的脈沖響應(yīng)

圖4 lnAL對lnAPL的脈沖響應(yīng)
圖1顯示AI給APL帶來正向沖擊,在第七期之前增長速度較快,第七期之后處于緩慢增長趨勢,說明AI的增加可以促進(jìn)APL的增加;圖2顯示RFPI對APL帶來正向沖擊,在第五期達(dá)到最大,第九期以后呈現(xiàn)負(fù)向沖擊,說明前期RHPI的增加可以促進(jìn)APL的增加,但是由于RHPI增加不穩(wěn)定,所以導(dǎo)致后期的促進(jìn)效應(yīng)不明顯。圖3顯示AFE給APL帶來正向沖擊,在第四期達(dá)到最大值,一直處于正向沖擊,且沖擊效應(yīng)平穩(wěn),這說明AFE對APL的作用比較平穩(wěn),可以促進(jìn)APL的發(fā)展;圖4顯示AL對APL帶來正向沖擊,在第二期達(dá)到最大值,在第九期以后呈現(xiàn)負(fù)向沖擊,說明前期隨著AL的增加,促進(jìn)了APL的發(fā)展,但是促進(jìn)效應(yīng)趨于平緩,在后期呈負(fù)向反應(yīng),說明近年來非農(nóng)領(lǐng)域占用了一部分農(nóng)業(yè)金融信貸市場份額,農(nóng)業(yè)信貸資金在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)不能很好地發(fā)揮作用,這也說明了這種效應(yīng)確實(shí)在一定程度上限制了農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展。
1.結(jié)論
(1)APL與AI、RHPI、AFE、AL之間的線性組合是平穩(wěn)的,可以認(rèn)為它們之間存在長期穩(wěn)定關(guān)系。從協(xié)整方程可以看出,在長期內(nèi),AI每增加1個(gè)單位,APL將增加12.3%;RHPI每增加1個(gè)單位,APL將增加101.4%;AFE每增加1個(gè)單位,APL將減少52.6%;農(nóng)業(yè)貸款每增加1個(gè)單位,農(nóng)產(chǎn)品物流總額將增加23.6%。實(shí)證分析結(jié)果表明農(nóng)業(yè)金融對農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展有著明顯的影響。
(2)從格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果來看,農(nóng)業(yè)金融發(fā)展促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展,但農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展對農(nóng)業(yè)金融沒有起到拉動作用,說明農(nóng)產(chǎn)品物流有關(guān)的行業(yè)還未與農(nóng)產(chǎn)品物流實(shí)現(xiàn)有機(jī)結(jié)合。
(3)脈沖響應(yīng)的分析來看,農(nóng)業(yè)金融和農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展之間有長期的均衡關(guān)系,AI和AFE對APL一直是正向沖擊作用,說明以上兩個(gè)指標(biāo)對農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展有正向推動作用;RHPI與AL在前幾期一直是正向沖擊,在第九期往后是負(fù)向沖擊,說明以上兩指標(biāo)均有變差趨勢,表明我國存在金融抑制問題,農(nóng)業(yè)金融并非有推動農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的作用,相反,農(nóng)業(yè)金融抑制問題還導(dǎo)致資金在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的流失。雖然農(nóng)業(yè)金融改革正在逐步實(shí)行,但是當(dāng)下的金融抑制現(xiàn)象仍然難以控制。這是當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)金融改革必須重視的工作。
2.建議
(1)完善農(nóng)業(yè)金融服務(wù)體系,擴(kuò)大農(nóng)業(yè)固定資投資和農(nóng)業(yè)貸款。不斷優(yōu)化農(nóng)業(yè)金融服務(wù)體系,對抑制農(nóng)業(yè)金融發(fā)展的主要因素進(jìn)行深入剖析,并解決問題,加快農(nóng)業(yè)信貸資金向農(nóng)產(chǎn)品物流企業(yè)流通。增加對農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)和物流企業(yè)的固定資產(chǎn)投資,提高經(jīng)營能力,使得農(nóng)業(yè)金融機(jī)構(gòu)更加傾向于農(nóng)產(chǎn)品物流業(yè)的投資,促使農(nóng)業(yè)貸款充分流向農(nóng)產(chǎn)品物流企業(yè),增加農(nóng)業(yè)貸款額度,提高金融資金在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的投資效率。
(2)創(chuàng)新農(nóng)產(chǎn)品物流金融產(chǎn)品,增加財(cái)政農(nóng)林水支出。農(nóng)產(chǎn)品物流金融服務(wù)運(yùn)作模式應(yīng)該根據(jù)該區(qū)域的自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和農(nóng)產(chǎn)品特征等因素來選擇;農(nóng)產(chǎn)品物流金融的產(chǎn)品要逐漸向農(nóng)產(chǎn)品物流企業(yè)轉(zhuǎn)變,加大國家財(cái)政農(nóng)林水支出的投入,增強(qiáng)其融資能力,同時(shí)也可以引入外部資金。
(3)加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)與農(nóng)產(chǎn)品物流企業(yè)合作,提高農(nóng)村家庭人均純收入。鼓勵雙方建立戰(zhàn)略聯(lián)盟,提供更多的就業(yè)機(jī)會,提升農(nóng)村居民家庭人均純收入,有機(jī)協(xié)同建立農(nóng)產(chǎn)品物流金融。