宋山梅 謝會強

摘 要:為了研究區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的關系,文章通過對貴州在1978-2007年期間經(jīng)濟增長和物流業(yè)的時間序列進行協(xié)整分析與因果關系檢驗,建立了二者之間的誤差修正模型,并進行脈沖響應函數(shù)和方差分解。研究結果表明:貴州經(jīng)濟增長與物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間具有長期穩(wěn)定的協(xié)整關系,貴州物流業(yè)是經(jīng)濟增長的granger原因,經(jīng)濟增長不是物流業(yè)發(fā)展的granger原因;從脈沖響應函數(shù)可以看出物流發(fā)展的一個正向沖擊使GDP增長逐漸上升,GDP正向沖擊對物流的影響為負;方差分解表可以看出物流產(chǎn)業(yè)對GDP的影響和貢獻較大, GDP對物流產(chǎn)業(yè)的影響不顯著。

關鍵詞:物流業(yè) 經(jīng)濟增長 協(xié)整分析 脈沖響應函數(shù) 方差分解

中圖分類號:F207 文獻標識碼:A

文章編號:1004-4914(2009)11-267-02

區(qū)域物流發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展相互依存、相互促進。當經(jīng)濟獲得長足發(fā)展的時候,會對物流業(yè)產(chǎn)生巨大的需求,促使與物流相關的交通運輸、倉儲配送和郵電通信業(yè)等都有較快的發(fā)展,同時,物流業(yè)的發(fā)展也促進了地區(qū)經(jīng)濟的增長。國內(nèi)有關區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟增長的定量研究大多用貨運量或貨運量與客運量表示物流水平,GDP表示經(jīng)濟增長,研究區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟的關系主要運用計量經(jīng)濟學的模型有:(1)回歸模型;(2)經(jīng)濟增長趨勢的邏輯(Logistic)模型;(3)協(xié)整理論分析;(4)面板數(shù)據(jù)分析。譚清美,馮凌云,葛云(2003)對江蘇省1956一2001年國內(nèi)生產(chǎn)總值、物流能力、固定資產(chǎn)投資、從業(yè)勞動力和無形科技進步進行研究,建立廣義最小二乘回歸方程,計算出物流能力對江蘇GDP增長的貢獻率。武志惠,虞巧穎,申金升(2008)采用邏輯增長(Logistic)模型確定區(qū)域物流業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的數(shù)量關系,并以三大經(jīng)濟圈為例,利用邊際分析和彈性分析計算出三大經(jīng)濟圈物流業(yè)的單位增長帶來的區(qū)域經(jīng)濟的貢獻。陶良虎,辛潔(2008)運用協(xié)整理論、Granger因果檢驗定量分析了湖北物流業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展之間的關系。廖迎,阮陸寧(2008)基于1978-2006年30個省、直轄市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù),運用面板單位根和面板協(xié)整方法,實證分析表明:區(qū)域物流增長與區(qū)域經(jīng)濟增長存在面板協(xié)整關系,物流基礎設施增長和簡單的物流數(shù)量的增長均不能對經(jīng)濟增長產(chǎn)生較大的影響。

雖然對物流業(yè)與經(jīng)濟增長關系的研究已有大量成果,但大多是針對物流發(fā)達省份的研究,對西部不發(fā)達省份物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長關系的研究較少,并且很少用定量分析方法研究西部地區(qū)物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長關系。本文以西部省份貴州為例,以貴州在1978-2007年期間經(jīng)濟增長和物流業(yè)有關數(shù)據(jù)為樣本,運用協(xié)整理論和誤差修正模型對貴州物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長間關系進行分析。

一、變量與數(shù)據(jù)說明

本文選用貴州貨物周轉(zhuǎn)量L表示物流業(yè)發(fā)展水平,全省GDP表示經(jīng)濟增長,數(shù)據(jù)來源于《貴州統(tǒng)計年鑒2008》。為剔除價格因素對分析結論的影響,地區(qū)生產(chǎn)總值GDP以1978年為基準,按可比價格進行調(diào)整,時間跨度為1978-2007年。為了將指數(shù)趨勢轉(zhuǎn)化為線性趨勢,同時將誤差由絕對誤差變?yōu)橄鄬φ`差,減少數(shù)據(jù)的波動,避免可能存在的異方差,本文將對變量取其對數(shù)分別用lnL,lnGDP表示。本文使用的分析軟件為Eviews6.0.數(shù)據(jù)見表1。

二、實證分析

1.數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗。對時間序列數(shù)據(jù)進行傳統(tǒng)的回歸分析都隱含地假定所依據(jù)的時間序列是平穩(wěn)的,如果時間序列是非平穩(wěn)的,在這種情況下進行回歸分析容易導致“謬誤回歸”。因而,在對時間序列數(shù)據(jù)進行回歸分析時需要對其進行平穩(wěn)性檢驗,檢查序列平穩(wěn)性的標準方法是單位根檢驗,主要包括DF檢驗、ADF檢驗、PP檢驗、KPSS檢驗、ERS檢驗和NP檢驗等, 本文采用ADF檢驗。在ADF檢驗中, 我們通過圖形觀察來確定是否包含常數(shù)項、時間趨勢,并采用AIC準則(Akaike Information Criterion)來確定給定時間序列模型的滯后階數(shù)。

從上圖以看出兩變量都有一定的時間趨勢,并且顯示兩序列的均值都不為零,所以在進行單位根檢驗時,檢驗類型中應包括常數(shù)項和趨勢項。

對貴州省物流業(yè)和經(jīng)濟增長變量序列的單位根檢驗結果見表2。結果顯示,原序列都是非平穩(wěn)序列,一階差分后序列在1%顯著水平下,都是平穩(wěn)序列,從而具有相同的單整階數(shù), 即都是I(1)序列。

2.協(xié)整檢驗。協(xié)整檢驗從檢驗的對象上可以分為兩種:一種是基于回歸系數(shù)的完全信息協(xié)整檢驗;另一種是基于回歸殘差的協(xié)整檢驗,這種檢驗也稱單一方程的協(xié)整檢驗。本文采用Engle和Granger(1987)提出的協(xié)整檢驗方法,對回歸方程的殘差進行檢驗。

首先構建協(xié)整回歸方程:lnLt=α+βlnGDPt+ut

利用OLS方法對LnL和LnGDP的回歸方程進行估計,回歸結果為

lnLt=2.5855+0.50884lnGDPt

t=(34.62) (40.45)

R2=0.983179 DW=0.3584

對上述方程的殘差進行單位根檢驗,由上式可得:ut=lnLt-2.5855-0.50884lnGDPt,檢驗殘差項ut是否平穩(wěn),即ut是否是I(0)序列。ADF檢驗統(tǒng)計量-2.205862(P=1),小于顯著性水平為5%時的臨界值-1.953381,殘差序列ut為平穩(wěn)序列,即ut是I(0)序列。結果表明,lnLt與lnGDPt之間存在協(xié)整關系,貴州省物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在著長期動態(tài)均衡關系。這種動態(tài)均衡關系說明,改革開放以來貴州省經(jīng)濟增長和物流業(yè)發(fā)展之間呈現(xiàn)出一定的協(xié)調(diào)性。

3.誤差修正模型(ECM)。上述協(xié)整分析給出了lnLt與lnGDPt之間的長期動態(tài)均衡關系,而這種長期穩(wěn)定關系是在短期動態(tài)過程的不斷調(diào)整下得以維持的。因此,任何一組相互協(xié)整的時間序列變量都存在誤差修正機制, 反映短期調(diào)節(jié)行為。建立短期動態(tài)關系,即是建立誤差修正模型,將長期關系模型中的各變量以一階差分形式重新加以構造,并將長期關系模型所產(chǎn)生的殘差序列作為解釋變量引入。誤差修正模型的結構如下:

ΔlnLt=α+βΔlnGDPt+γecmt-1+εt

其中:ecmt-1是均衡誤差,εt為殘差項,γ是誤差修正系數(shù),表明如果變量偏離均衡,會在多大程度上得到修正。

得到誤差修正模型的估計結果為:

ΔlnLt=0.040947+0.245979ΔlnGDPt-0.097003ecmt-1

估計結果表明,貴州省物流發(fā)展水平的變化不僅取決于GDP的變化,而且取決于上年物流發(fā)展對均衡水平的偏離,差項ecmt-1估計的系數(shù)-0.097003,上一期偏差越遠,本期修正的量越大, 即系統(tǒng)存在誤差修正機制。人均GDP的短期波動對物流發(fā)展存在正向影響,每年實際發(fā)生的lnGDP與其長期均衡值的偏差中的9.7%被修正。

4.格蘭杰因果關系檢驗。格蘭杰(Granger)因果檢驗提供了一種考察變量之間因果關系的思路和方法,在進行Granger因果關系檢驗時,通常對不同的滯后期分別進行檢驗,以確信因果關系檢驗中的隨機誤差不存在序列相關來選取適當?shù)臏笃?。本文通過Eviews6.0確定最大階數(shù)滯后期,結果如表3。表3中給出了0-2階模型的LR、FPE、AIC、SC、HQ值,并以“*”標記出依據(jù)相關準則選擇出來的滯后階數(shù),可以看出最后確定的滯后階數(shù)為1階。表4的檢驗結果表明:在滯后1期時,lnL不是lnGDP的granger原因的概率為0.48%,lnGDP不是lnL的granger原因的概率為98.42%,說明貴州省物流與經(jīng)濟增長具有單向因果關系,貴州物流業(yè)對經(jīng)濟增長的有促進作用,而貴州經(jīng)濟增長對物流業(yè)的發(fā)展的促進作用不明顯。

5.脈沖響應函數(shù)。脈沖響應分析不關注一個變量的變化對另一個變量的影響如何,而是分析當一個誤差項發(fā)生變化或者說模型受到某種沖擊時,對系統(tǒng)的動態(tài)影響狀況。圖1-4給出了貴州物流業(yè)和經(jīng)濟增長在一個標準差沖擊下的脈沖響應圖形。在圖1-4中,橫軸表示沖擊作用的期間數(shù),縱軸分別表示貴州物流業(yè)和經(jīng)濟增長的變化程度,曲線表示脈沖的響應函數(shù)。圖1是物流業(yè)對自身信息沖擊的脈沖響應圖。從圖1可以看出,當本期給物流業(yè)自身一個標準差沖擊后,它即刻作出反應,第1期物流業(yè)上升4.6%,第2、3期上升,到第4期以后逐漸遞減。圖2是物流業(yè)對經(jīng)濟增長信息沖擊的脈沖響應圖,可以看出,當在本期給GDP一個標準差沖擊后,物流業(yè)的影響為0,在第2期逐漸遞減,從第4期開始回升。說明經(jīng)濟增長的提升并沒有帶來物流業(yè)的發(fā)展,可能是由于貴州經(jīng)濟增長的同時,并沒有對物流業(yè)給予足夠的投資,使其同步發(fā)展。圖3是經(jīng)濟增長對物流業(yè)信息沖擊的脈沖響應圖,可以看出,GDP逐漸上升,到第7期后趨于平穩(wěn),說明物流業(yè)的發(fā)展促進經(jīng)濟增長。圖4是GDP對自身信息沖擊的脈沖響應圖,從圖中可以看出,在本期給GDP一個標準差沖擊后,GDP從第1期后逐漸下降。此處圖2和圖3揭示的結論與前文格蘭杰因果關系檢驗的結論是一致的,即貴州物流業(yè)的發(fā)展促進經(jīng)濟增長,經(jīng)濟增長并沒有帶來物流業(yè)的發(fā)展。

6.方差分解。脈沖響應函數(shù)是用來描述系統(tǒng)對某個內(nèi)生變量的沖擊(Innovation)所作出的反應;而方差分解則是將這種反應,也就是預測均方誤差(MSE)分解成系統(tǒng)中各個變量所做沖擊的貢獻。通過計算得出物流產(chǎn)業(yè)方差分解表和GDP的方差分解表。

由GDP方差分解表可以看出,物流產(chǎn)業(yè)對GDP的影響和貢獻較大,而且逐漸上升,這充分凸顯了貴州物流業(yè)在經(jīng)濟中的重要性,也與現(xiàn)實中物流產(chǎn)業(yè)的高速度增長帶動GDP增長的實際情況是一致的。GDP對物流產(chǎn)業(yè)的影響不顯著,影響最大時只占2.16%。

三、結論

本文以GDP表示經(jīng)濟增長,以貨物周轉(zhuǎn)量表示物流業(yè)發(fā)展,分析了貴州經(jīng)濟發(fā)展與物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模之間的長期關系,結果表明:貴州經(jīng)濟增長與物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間具有長期穩(wěn)定的協(xié)整關系,貴州物流業(yè)是經(jīng)濟增長的granger原因,經(jīng)濟增長不是物流業(yè)發(fā)展的granger原因;從脈沖響應函數(shù)可以看出物流發(fā)展的一個正向沖擊使GDP增長逐漸上升,GDP正向沖擊對物流的影響為負;方差分解表可以看出物流產(chǎn)業(yè)對GDP的影響和貢獻較大,GDP對物流產(chǎn)業(yè)的影響不顯著。

本文的研究結果說明貴州物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有力地帶動貴州經(jīng)濟的增長,但從總量上來看,貴州物流發(fā)展水平還很低,停留在提供傳統(tǒng)服務的階段,物流基礎設施薄弱,物流服務速度和服務質(zhì)量還有待提高,因此政府應加大對物流基礎設施的建設,經(jīng)濟建設高效率的運輸網(wǎng)絡系統(tǒng),引導物流產(chǎn)業(yè)高水平、高效率增長,使物流產(chǎn)業(yè)成為貴州新的經(jīng)濟增長點和利潤源。

參考文獻:

1.易丹輝.數(shù)據(jù)分析與Eviews應用[M].北京:中國人民大學出版社,2008

2.譚清美,馮凌云,葛云.物流能力對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討,2003(8)

3.武志惠,虞巧穎,申金升.三大經(jīng)濟圈的物流業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟增長的實證分析[J].北京交通大學學報(社會科學版),2008(1)

4.陶良虎,辛潔.湖北物流業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展的實證研究[J].商品運輸與養(yǎng)護,2008(6)

(作者單位:貴州大學管理學院 貴州貴陽 550025)

(責編:賈偉)