胡立文
(吉林财经大学 吉林长春 130000)
1.1 研究背景
随着城市化进程的不断加快及国家“一带一路”倡议的推进，越来越多的农村居民进入城镇工作和居住，使得城乡人口发生重大变化，相对于飞速发展的城市来说，一些农村地区还有着不小的差距。由于城乡居民收入水平及受教育程度等方面的不同，其消费能力、消费行为、消费理念均存在很大差异，这些差异进一步加重了城乡二元结构问题，想要**城乡发展的壁垒，关键在于发展融合。城乡物流一体化使产业结构升级和城镇化、城乡消费水平差异缩小、城乡发展协调与合作进一步增强成为一个不可忽视的问题。因此，对于这些问题的探索有着重大的经济意义，对城乡物流一体化的数据进行分析，可以帮助人们更直观地了解城乡的消费水平、理念和能力上的差距，促进城乡协同发展并快速提升生产力，对城乡发展差距问题提出更有针对性的解决办法，同时进一步加快城乡发展融合是研究的重点。
1.2 研究意义
2021年的《中国统计年鉴》数据显示，城镇家庭月均收入为10958.4元，高出农村家庭4242.8元(158%)；
就月平均消费支出而言，城镇家庭为7561.8元，高出农村家庭3424.8元(122%)。城镇居民家庭月均收入和月均消费支出均高于农村居民家庭，表明城乡差距仍然较大，如何进一步缩小差距显得十分重要。本文通过对我国的物流业发展、城镇化发展及城乡消费差距的研究，为解决城乡发展问题提供帮助。
在经济方面，城市与乡村都为国民经济的重要支柱。通过利用新发展格局下的城乡物流一体化，不仅能为城乡居民的消费支出与地区经济发展带来重大利好，更能为宏观经济发展带来重大贡献。
在社会方面，运用调查数据和结果分析对缩小城乡差距提出了可行性方案。消除贫困、实现共同富裕，更有利于消除不良的地域、阶级等歧视，维护社会稳定。
在民生方面，政府可以更加准确地把握城乡发展动态，及时出台相关的政策并采取相应措施，推进城乡协同发展，缩小城乡之间的发展差距。
本文的主要研究思路是：首先，选取我国2005—2020年关于城乡消费结构差异的相关指标，分析指标因素对中国城乡消费结构性差异的影响；
其次，选取SVAR模型，对城镇化发展、城乡消费差距、物流业发展的统计数据进行分析，同时运用格兰杰因果检验对变量间的相互影响关系进行测算，并针对未来城乡消费结构差异问题与发展方向提出相关的结论与建议。
3.1 物流业发展(DL)
现有的对物流业发展评价指标的构建，大多是用熵值法进行多维度多指标的评价指标体系构建。本文参照魏洪茂(2014)城镇化对物流业发展的影响与对策，选取每单位GDP物流需求系数作为物流业发展的衡量指标。
3.2 城镇化发展(URB)
现有研究多是以城镇化率来衡量城镇化发展水平，某一地区的城镇化率则用该地区城镇人口占该地区常驻总人口的比值表示。因此，本文采用城镇化率作为衡量城镇化发展的指标，记作URB。
3.3 城乡消费差异(URCG)
现有研究大多根据城乡消费比这一简单构建的指标来衡量城乡消费差距，但却因为没有考虑人口因素，导致其存在短板。泰尔指数通过运用信息理论当中的熵指数概念分析区域差异性，因此本文选用泰尔指数表示城乡消费差距，记作URCG，考虑到组内泰尔指数可能出现负值，故用取绝对值的方式进行修正(见表1)。
表1 城乡消费差异系数说明
4.1 平稳性单位根检验
对序列的平稳性进行检验，本文采用ADF方法对变量进行单位根检验。设零假设H0：r=0；
H1：r=1，若ADF检验值大于临界值，则接受零假设，序列存在单位根，为非平稳序列；
反之，不存在单位根，为平稳序列。
建立ADF模型：
只需将tδ统计量的值与临界值进行直接比较，如果tδ统计量的值大于临界值，则不能拒绝存在单位根的原假设；
反之，则拒绝原假设。这不同于一般模型变量显著性t检验的双尾检验。因此，本文采用Eviews软件进行ADF检验，结果如表2所示。
表2 序列及一阶差分的平稳性检验
由表2可知，在显著性水平为5%的条件下，原序列lnURBt具备平稳性，而lnURCGt、LnDLt不具备平稳性，变量ΔlnURCGt、ΔnDL的一阶差分序列可在5%的显著性水平下拒绝H0。因此，三组变量同阶单整，均为一阶单整的时间序列，具备后续的计量建模与协整检验的条件。
4.2 协整检验
本文采用Johansen Test协整检验法判断所选取的三个变量之间是否具有长期稳定的均衡关系。由于Johansen Test协整检验是根据其相应无约束向量自回归模型差分变换的形式而构造，因此协整检验的滞后阶数取2，从0到2检验协整向量的个数，直到H0被接受，分析结果如表3所示。
表3 Johansen Test协整检验结果
协整检验结果显示：在H1和H2的情况下，各个统计量的P值均小于0.05，在5%的显著性水平下拒绝H1和H2；
在H3的条件下，统计量和统计量的P值均大于0.05，表明在5%的显著性水平下不拒绝H3。协整检验结果表明，所选取的三个变量向量系统中至少存在两个协整向量，在整体上具有显著的协整关系，这表明三者之间具有长期稳定的均衡关系，进一步证实了各变量间关联性非常密切，存在长期互动和影响的联动性趋势，具有实现协同的基础前提。
4.3 构建SVAR模型
根据以上单位根检验及协整检验结果，在VAR模型的基础上做出结构性解释，引入包含内生变量当期关系的短期约束条件矩阵，对变量建立SVAR模型，已知最优滞后阶数为3，构建估计的SVAR模型结果如下：
式(5)中：Γ0为常数向量，Γ为n×n维且主对角线元素为1的当期结构系数矩阵，Yt是n维内生变量列向量，A1、A2、A3分别是滞后1阶、2阶、3阶的滞后结构系数矩阵，μt是结构式残差向量。
4.4 格兰杰因果检验
对三组变量时间序列进行Granger因果关系检验，用以为SVAR模型的约束条件设定依据，其结果如表4所示。
表4 Granger因果关系检验结果
由表4可知，城镇化建设是物流业发展的单向Granger原因、城乡消费差异是物流业发展的单向Granger原因，表明城镇化发展、城乡消费差异对于物流业的发展变化具有很大的引导力，城镇化建设可以拉动物流业的发展，但物流业的发展对城镇化发展和城乡消费差异的影响较为有限。
4.5 脉冲响应分析和方差分解分析
4.5.1 脉冲响应分析
利用结构因子分解矩阵分析脉冲响应函数，体现了变量之间动态关系系统中各个变量受特定信息结构冲击后动态交互响应的大小程度，利用AR特征多项式根的模的倒数可检验模型的稳定性，因此选择追踪期数为16期，其中横轴代表冲击作用的滞后期数，纵轴表示受到的冲击效应，实线表示受冲击后的脉冲响应。
由图1可知，所有SVAR模型的根都位于单位圆内，即AR单位根的模都小于1，满足平稳性条件，可以看出由此得到的脉冲响应是可靠的。
图1 SVAR模型稳定性检验
4.5.2 方差分解分析
通过方差分解可以分析对模型中的变量产生影响的每个随机扰动项的相对重要信息，进而度量与评估不同结构冲击对变量影响程度所占的比重，以及各个变量间的影响。
图2 方差分解分析
5.1 结论
(1)通过脉冲响应可以得出物流业发展对自身、城镇化、城乡消费差距的影响，短期来看影响并不显著，从长期来看冲击效应会逐渐变大，而且经过16期的累计冲击响应物流业发展对城镇化的累计冲击响应为1.763，反映出随着物流业的不断发展，带来生产要素等的流动聚集与产业提升对城镇化的提高形成的正向溢出影响，有利于打破我国城乡二元结构的尴尬局面，打通城乡经济发展的堵点。此外，物流业发展对城乡消费差距的累计冲击响应为0.532，表明物流业发展会加大城乡消费差距，依据我国物流发展现状，极有可能是由于我国城乡物流发展极度不平衡所致。
城镇化率在自身冲击结构上表现出一定的动态波动性，但累计冲击响应是积极的，说明城镇化发展的推进促进了其发展，而且累计冲击响应达到了-1.96，表明城乡消费差距的扩大会严重阻碍我们的城镇化发展进程，导致城乡二元结构难以破除，造成经济增长上的难点、堵点。
(2)由方差分解分析可以得出城镇化发展在很大程度上是受其本身变化影响而表现出持续性动态发展趋势；
从长期来看，物流业发展约有20%的程度上决定城镇化发展的变动，城镇化发展约有70%的程度上决定物流业的发展，这反映了物流业与城镇化发展间具有较为显著的直接动态互动影响。城乡消费差距的变化对物流业与城镇化的发展及其自身结构变化的影响都十分有限，反之，城乡消费差距变化主要是物流业发展与城镇化发展综合影响下的产物，而前者的影响更大一些。
5.2 建议
(1)注重城镇化建设过程中的物流布局。通过方差分解分析可以得出，从长期来看，城镇化发展约有70%的程度上决定物流业发展的变动。短期内城镇化可能并不会促进物流业发展，甚至还存在抑制作用，但长期而言，城镇化发展会带来巨大的物流需求，为消化巨大物流需求所带来的经济效用，提前做好城镇化物流的布局准备就显得格外重要。
(2)优化居民消费环境，平衡城乡物流业发展。随着近些年电商平台及直播带货的火爆，推动了我国物流业的迅速发展。电子商务可以通过减少搜寻成本，改善消费环境，进而推动农村居民消费。但从现状来看，我国城乡物流发展并不平衡，而且不平衡的物流业发展会持续拉大城乡消费差距。此外，加强农村物流的道路建设，进而扩大农村地区的物流网点数量，打破农村地区长久以来所受到的限制，通过加强农村地区互联网普及和物流建设，促进农村地区消费，对缩小城乡消费差距有着至关重要的意义。
(3)推动新发展格局下城镇化的高质量发展。城镇化能够促进城乡一体化融合，解决城乡二元结构的一系列问题，进而缩小城乡消费差距。随着国家城镇化政策的不断推进，暴露出了一些地方急于求成所产生的潜在危险，所以当地政府应当注重城镇化的合理结构布局，致力于构建社会流动性更合理、更稳定的社会环境，为经济增长夯实基础，也是实现农民长期稳定增收的基础要求。
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