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        區(qū)域經濟與區(qū)域物流定量研究方法探討

        2013-09-03 08:14:38田慧麗湖北大學商學院湖北武漢430060
        物流科技 2013年11期
        關鍵詞:格蘭杰協(xié)整線性

        田慧麗(湖北大學 商學院,湖北 武漢 430060)

        TIAN Hui-li (School of Business,Hubei University,Wuhan 430060,China)

        區(qū)域經濟是指在一定的區(qū)域空間內進行的各種經濟活動的總和,是按自然地域、經濟聯(lián)系以及社會發(fā)展需要形成的經濟聯(lián)合體,是社會經濟活動專業(yè)化分工與協(xié)作在空間上的反映。區(qū)域物流是指區(qū)域內和區(qū)域間的物資流動,是區(qū)域經濟的重要組成部分,在優(yōu)化區(qū)域資源配置、促進區(qū)域產業(yè)結構升級和促進經濟的可持續(xù)發(fā)展方面具有重要的作用。

        1 指標的選取和基礎數(shù)據(jù)

        1.1 區(qū)域經濟與區(qū)域物流衡量指標

        根據(jù)研究慣例,在研究區(qū)域經濟與區(qū)域物流時,通常選取國內或地區(qū)生產總值(GDP)作為衡量經濟發(fā)展水平的指標。國內生產總值(Gross Domestic Product,GDP)是指在一定時間內(一個季度或一年),一個國家或地區(qū)的經濟中所生產出的全部最終產品和勞務的價值,常被公認為衡量國家經濟狀況的最佳指標。某些研究考慮了數(shù)據(jù)的真實性和可靠性,選取研究起始年為基數(shù),采用歷年居民消費價格字數(shù)對各年度GDP和物流產值進行價格剔除,得到不變價格的GDP和物流產值。但是對GDP和物流產值等數(shù)據(jù)剔除物價因素后可能會扭曲相關信息,同時目前沒有一個綜合物價指數(shù)可供參考,大多數(shù)研究中只考慮GDP賬面數(shù)字,而不考慮通貨膨脹的因素。

        物流產值是代表區(qū)域物流水平的主要指標,物流產值包括交通運輸、倉儲和郵政業(yè)年產值等衡量指標,目前國內對于倉儲、郵政等產值缺乏統(tǒng)一的統(tǒng)計標準和真實的統(tǒng)計數(shù)據(jù),研究中很少直接用區(qū)域物流產值作為衡量區(qū)域物流發(fā)展水平的指標。區(qū)域物流發(fā)展水平的衡量一般用貨運量或貨物周轉量代替。貨運量是指運輸企業(yè)在一定的時期內實際運送的貨物數(shù)量,反應運輸?shù)纳a成果,體現(xiàn)運輸業(yè)為國民經濟服務的數(shù)量。貨運周轉量指標不僅包括了輸運對象的數(shù)量,還包括了運輸距離的因素,能夠全面地反應運輸生產成果。一般學術研究中用貨物周轉量作為衡量區(qū)域物流發(fā)展水平的指標。

        1.2 綜合評價指標

        崔國輝等(2010)認為,選擇GDP、物流產值、區(qū)域貨物周轉量作為衡量經濟與物流發(fā)展的指標比較片面,研究中可能出現(xiàn)以偏概全的錯誤,提出建立區(qū)域經濟與區(qū)域物流的綜合評價模型,利用層次分析法計算出區(qū)域經濟和區(qū)域物流發(fā)展實力綜合得分,對區(qū)域物流與區(qū)域經濟發(fā)展相關性和協(xié)調性進行深入廣泛研究。區(qū)域經濟發(fā)展水平評價體系包括經濟總量規(guī)模、經濟增長速度、經濟效益水平、經濟結構、經濟發(fā)展?jié)摿徒洕l(fā)展協(xié)調度等6個方面。區(qū)域物流發(fā)展實力評價指標反應在區(qū)域物流需求服務規(guī)模、物流供給物質基礎、物流從業(yè)人員保障、物流信息網絡建設和物流產出成效水平等5個評價子體系。

        2 區(qū)域物流與區(qū)域經濟定量研究方法

        2.1 格蘭杰(Granger)因果關系檢驗

        1978年,諾貝爾經濟學獎得主恩格爾和格蘭杰提出了協(xié)整理論,用于分析經濟變量之間的因果關系。在時間序列情形下,兩個經濟變量X,Y之間的格蘭杰因果關系定義為:若在包含了變量X,Y的過去信息的條件下,對變量Y的預測效果要優(yōu)于只單獨由Y的過去信息對Y進行的預測效果,即變量X有助于解釋變量Y的將來變化,則認為變量X是引致變量Y的格蘭杰原因。檢驗步驟為:

        (1)時間序列平穩(wěn)性檢驗

        經濟序列有平穩(wěn)與非平穩(wěn)之分,從經濟意義上講,平穩(wěn)時間序列是短記憶的,它的當前值不受以前值的影響,只受近期值的影響。平穩(wěn)序列就好比有一條無形的引力線使其不斷地向引力線回歸,有明顯的上下波動,形成一條圍繞均值不斷波動的曲線(曾嘉,2007)。非平穩(wěn)序列則受以前值的影響較大,很久以前的一次沖擊會對變量的當前值產生重要的影響。非平穩(wěn)序列有明顯趨勢,一般不會返回某個固定值。

        (2)協(xié)整檢驗

        如果一些經濟指標被某些經濟系統(tǒng)聯(lián)系在一起,那么從長遠看來這些變量應該具有均衡關系。協(xié)整檢驗證明時間序列之間是否存在長期均衡關系,是避免假性回歸的有效方法。一般的檢驗協(xié)整關系的方法分為兩種:一是Engeland Granger的二階段分析法(即E-G兩步法);二是Johansen和Juselius提出的多變量協(xié)整檢驗方法。Johansen檢驗是在VAR系統(tǒng)下用極大似然估計來檢驗多變量之間協(xié)整關系的方法,在樣本容量有限且多變量的條件下,運用更為廣泛。

        (3)格蘭杰 (Granger)因果檢驗

        格蘭杰因果關系檢驗假定有關Y和X每一變量的預測信息全部包含在這些變量的時間序列之中,檢驗要求估計以下回歸:

        白噪聲u1t和u2t假定為不相關,(1)式中假定y與y自身以及x的過去值有關,(2)式中假定當前x與x自身以及y的過去值有關。

        (1)的零假設 H0:α1=α2=……=αq=0

        (2)的零假設 H0:δ1=δ2=……=δs=0

        格蘭杰因果檢驗的結果可分4種情況討論:x到y(tǒng)單項因果性;y到x單項因果性;x和y雙向因果性;x和y不存在格蘭杰因果性。

        2.2 一般回歸模型檢驗

        2.2.1 Logistic 模型

        Logistic模型常用于研究區(qū)域物流業(yè)對區(qū)域經濟增長的促進作用。y代表區(qū)域經濟發(fā)展水平,通常以GDP代表,為因變量;x代表區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平,通常以貨運量或貨物周轉量代替,為自變量。在統(tǒng)計分析過程中,為方便使用線性模型參數(shù)估計法,對Logistic模型做如下變換:

        則轉換為:y'=a'+b'x,可用線性模型最小二乘法來估計模型中的參數(shù)a'和b'。

        邊際作用分析。經濟學中邊際是描述一個經濟變量變化1%對另一個經濟變量所帶來的變化額。邊際點的自變量是經濟決策的最佳點。根據(jù)Logistic模型,物流業(yè)對經濟發(fā)展的邊際作用為:

        彈性作用分析。彈性作用是指一個經濟變量變化1%對另一個經濟變量帶來的百分率的變化。根據(jù)Logistic模型,物流業(yè)對GDP的彈性系數(shù)為:

        2.2.2 物流發(fā)展模型

        大多數(shù)研究中以區(qū)域經濟發(fā)展為因變量,以貨運量或貨物周轉量等其他變量作為自變量,研究區(qū)域物流發(fā)展水平對區(qū)域經濟發(fā)展的影響。一個地區(qū)的物流發(fā)展水平一般認為與本地區(qū)的經濟發(fā)展水平、人口和固定資產投資有關,王利等(2012)選取經濟發(fā)展水平(GDP)、人口(Population)、固定資產投資(Investment)和貨運量為指標,建立物流發(fā)展模型,對我國東、中、西部地區(qū)經濟發(fā)展等各因素與物流發(fā)展水平關系進行了實證分析。

        函數(shù)模型:Logistics=F( GD P,P,I)。

        Logistics代表物流發(fā)展水平,以貨運量或貨物周轉量表示,GDP代表經濟發(fā)展水平,P代表人口,I代表固定資產投資。實證分析中可用面板數(shù)據(jù)模型完成回歸檢驗。面板數(shù)據(jù)能夠克服時間序列分析受多重共線性的困擾,提供更多的信息、更少的共線性、更多的自由度和更高的估計效率,是當前比較前沿的統(tǒng)計方法。

        2.2.3 線性回歸分析

        線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析,來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法,運用十分廣泛。按照自變量和因變量之間的關系類型,可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

        一元線性回歸只包括一個自變量和一個因變量,且二者的關系可用一條直線近似表示。一元線性回歸模型為:y=ax+b,a,b為常數(shù)項。

        多元線性回歸中包括兩個或兩個以上的自變量,多元線性回歸的一般形式為:yi=α0+α1x1i+α2x2i+…+αkxki+ui,i=1,2,…,n。

        其中k為解釋變量的數(shù)目,α0為常數(shù)項,αj(j=1,2,…,k)稱為回歸系數(shù)(regression coefficien)t。建立多元線性回歸模型時,為了保證回歸模型具有良好的解釋能力和預測效果,在選擇自變量時,應遵守以下準則:

        (1)自變量對因變量必須有顯著的影響,并呈密切的線性相關;

        (2)自變量與因變量之間的線性相關必須是真實的,而不是形式上的;

        (3)自變量之間應具有一定的互斥性,即自變量之間的相關程度不應高于自變量與因變量之間的相關程度;

        (4)自變量應具有完整的統(tǒng)計數(shù)據(jù),其預測值容易確定。

        多元線性回歸模型的參數(shù)估計與一元線性回歸方程一樣,在誤差平方和Σ()e最小的前提下,用最小二乘法求解參數(shù)。

        [1]曾嘉.新亞歐大陸橋區(qū)域物流發(fā)展與經濟增長關系研究[D].北京:北京交通大學,2007.

        [2]張建升,胡秀忠.區(qū)域物流與區(qū)域經濟的耦合協(xié)調度研究[J].鐵道運輸與經濟,2012(1):50-55.

        [3]崔國輝,李顯生.區(qū)域物流與經濟協(xié)調性的評價方法[J].統(tǒng)計與決策,2010(15):46-48.

        [4]王小葉,洪國彬.物流和經濟增長的協(xié)整關系[J].價值工程,2007(6):16-22.

        [5]劉慶廣.江蘇沿江港口物流與區(qū)域經濟互動關系的實證研究[J].南通航運職業(yè)技術學院學報,2012(6):68-72.

        [6]劉鵬.基于VAR模型的區(qū)域物流與經濟增長的關系研究[J].物流技術,2012(31):218-220.

        [7]沈忠明,張潛.福建省區(qū)域物流與區(qū)域經濟的實證研究[J].中央民族大學學報(自然科學版),2012(5):60-64.

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