农业金融对农产品物流影响的实证研究

(北京物资学院 北京 100000)

一、引言

2018年中央发布了《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》文件，内容涉及农村物流和金融的内容，“实施乡村振兴战略，必须解决钱从哪里来的问题”。农业作为我国的大产业，农产品物流为农产品的运输提供了保障。近年来，农业金融的发展使得农产品物流产生了一些新的物流金融模式，例如存货融资、应收账款融资、订单融资等，并且这些模式在实践中逐步得到完善。所以，扩大金融资金支持范围是我国农产品物流发展的条件之一，也是完善农产品物流金融服务体系的路径之一。若想使得农业金融对农产品物流发挥更有效的作用，就要深入分析农业金融对农产品物流有何影响，本文拟采用协整分析、格兰杰因果检验等方法对农业金融与农产品物流发展的长期动态关系进行实证研究。

国外学者在物流金融模式方面研究较多。Albert(1948)和Eisenstadt(1966)对应收账款融资和存货质押融资的各个方面进行了总结[1,2]。Zhou L，Jiang J，Liu B(2012)对物流金融的模式进行了比较分析[3]。

国内学者对农产品物流金融研究在模式及风险等方面有较多研究，沈莉莉(2012)建议创新农产品物流金融模式、培育壮大物流主体、强化保障设施建设[4]。庞燕，潘永婷(2013)介绍了代客结算模式和基于第三方物流的融通仓模式，并对融通仓模式的优点进行了阐述[5]。在定性定量相结合之后，李韫繁(2017)以期找到主要风险因子，降低农产品企业面临金融风险的可能性[6]。

二、变量选取及模型建立

(1)农产品物流总额(APL)。通过借鉴相关论文中关于农产品物流发展水平的指标，采用农产品物流总额表示农产品物流的发展水平。

(2)农业金融发展水平(AFDL)。通过借鉴相关论文中关于农业金融发展水平的指标，采用农业固定资产投资表示农业投资水平，农村居民人均纯收入表示农村居民收入情况。另外，在本文中新加入财政农林水支出和农业贷款两个指标。财政支农资金是我国农业投资的主要力量；农业信贷机构作为主要的农业金融部门，在支持农业经济发展、调整产业结构等方面发挥着很大的作用，农业贷款投入不足将会影响农业经济的发展。

2.模型和数据

农业金融发展水平影响着农产品物流业发展水平，农业金融可以作为投入要素来影响农产品物流。本文将代表农业金融发展水平的各项指标作为自变量建立VAR模型，来研究农业金融对农产品物流的影响。为减少数据的波动以及变量间的多重共线性，本文对各变量求对数，构建VAR模型如下：

lnAPLt=α+β1lnAIt+β2lnRHPIt+β3lnAFEt+β4lnALt+μt

其中，lnAPLt是农产品物流总额的对数值；lnAIt是农业固定资产投资的对数值；lnRHPIt是农村居民家庭人均纯收入的对数值；lnAFEt是财政农林水支出的对数值；lnALt是农业贷款的对数值；μt为随机扰动项。

本文所选取的数据取自相关年度的《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《中国物流年鉴》、《中国农村统计年鉴》，选取样本区间为1991-2015年。

体育课堂上“主动性”可以通过学生的言行举止表现出来，注意观察你可以了解到：微笑、赞同、专注、兴奋、交流、接受等课堂表现是主动情绪的体现，热情、积极、投入是主动的态度，主动行为则表现出愿意交流、自愿讨论、接受评价、好问等等。缺少这些表情和情绪，缺乏这些态度和行为，可以说学生“主动性”没有被调动或没有调动起来。

三、实证分析

1.各项指标序列的单位根检验

为了避免非平稳性时间序列建立伪回归模型，采用Eviews9.0中ADF法对序列进行平稳性检验得到表1。由表可知，原序列都是非平稳的。一阶差分后，各变量为一阶单整，可以进行协整检验和因果关系检验。

表1 平稳性检验结果

备注：D表示序列的差分

2.协整关系检验

采用Johanson检验法对各指标序列进行协整检验，结果见表2。由表可知，在5%的显著性水平上，迹统计量LR=133.1854>69.81889，且P值小于0.05，所以各时间序列至少存在1个协整关系；同理，在“最多三个”的原假设中，迹统计量LR=14.19795<15.49471，P值为0.0777，认为存在3个协整关系。因此，可知各时间序列存在协整关系，说明农产品物流与农业金融之间存在长期均衡关系。

表2 Johanson检验结果

由上表可知相应的协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与AI、RHPI、AL存在正关系，与AFE成负关系。

3.格兰杰因果关系检验

各变量之间存在协整关系之后，进行格兰杰因果检验结果如表4，由表可知，AI、AFE、AL在5%的置信水平下是APL的格兰杰原因，APL不是AI、AFE、AL的格兰杰原因；APL与RHPI互为格兰杰原因。

表4 格兰杰因果检验结果

4.基于VAR模型的脉冲响应分析

此处探究AI、RHPI、AFE和AL对APL的冲击效应。

图1 lnAI对lnAPL的脉冲响应

图2 lnRHPI对lnAPL的脉冲响应

图3 lnAFE对lnAPL的脉冲响应

图4 lnAL对lnAPL的脉冲响应

图1显示AI给APL带来正向冲击，在第七期之前增长速度较快，第七期之后处于缓慢增长趋势，说明AI的增加可以促进APL的增加；图2显示RFPI对APL带来正向冲击，在第五期达到最大，第九期以后呈现负向冲击，说明前期RHPI的增加可以促进APL的增加，但是由于RHPI增加不稳定，所以导致后期的促进效应不明显。图3显示AFE给APL带来正向冲击，在第四期达到最大值，一直处于正向冲击，且冲击效应平稳，这说明AFE对APL的作用比较平稳，可以促进APL的发展；图4显示AL对APL带来正向冲击，在第二期达到最大值，在第九期以后呈现负向冲击，说明前期随着AL的增加，促进了APL的发展，但是促进效应趋于平缓，在后期呈负向反应，说明近年来非农领域占用了一部分农业金融信贷市场份额，农业信贷资金在农业领域内不能很好地发挥作用，这也说明了这种效应确实在一定程度上限制了农产品物流的发展。

四、结论与建议

1.结论

(1)APL与AI、RHPI、AFE、AL之间的线性组合是平稳的，可以认为它们之间存在长期稳定关系。从协整方程可以看出，在长期内，AI每增加1个单位，APL将增加12.3%；RHPI每增加1个单位，APL将增加101.4%；AFE每增加1个单位，APL将减少52.6%；农业贷款每增加1个单位，农产品物流总额将增加23.6%。实证分析结果表明农业金融对农产品物流发展有着明显的影响。

(2)从格兰杰因果检验结果来看，农业金融发展促进农产品物流发展，但农产品物流的发展对农业金融没有起到拉动作用，说明农产品物流有关的行业还未与农产品物流实现有机结合。

(3)脉冲响应的分析来看，农业金融和农产品物流发展之间有长期的均衡关系，AI和AFE对APL一直是正向冲击作用，说明以上两个指标对农产品物流发展有正向推动作用；RHPI与AL在前几期一直是正向冲击，在第九期往后是负向冲击，说明以上两指标均有变差趋势，表明我国存在金融抑制问题，农业金融并非有推动农产品物流发展的作用，相反，农业金融抑制问题还导致资金在农业领域内的流失。虽然农业金融改革正在逐步实行，但是当下的金融抑制现象仍然难以控制。这是当前我国农业金融改革必须重视的工作。

2.建议

(1)完善农业金融服务体系，扩大农业固定资投资和农业贷款。不断优化农业金融服务体系，对抑制农业金融发展的主要因素进行深入剖析，并解决问题，加快农业信贷资金向农产品物流企业流通。增加对农产品加工企业和物流企业的固定资产投资，提高经营能力，使得农业金融机构更加倾向于农产品物流业的投资，促使农业贷款充分流向农产品物流企业，增加农业贷款额度，提高金融资金在农业领域的投资效率。

(2)创新农产品物流金融产品，增加财政农林水支出。农产品物流金融服务运作模式应该根据该区域的自然环境、经济发展状况和农产品特征等因素来选择；农产品物流金融的产品要逐渐向农产品物流企业转变，加大国家财政农林水支出的投入，增强其融资能力，同时也可以引入外部资金。

(3)加强金融机构与农产品物流企业合作，提高农村家庭人均纯收入。鼓励双方建立战略联盟，提供更多的就业机会，提升农村居民家庭人均纯收入，有机协同建立农产品物流金融。