趙丹華　劉家順

摘 要：基于時間序列分析方法，基于河北省物流產(chǎn)業(yè)與河北省第三產(chǎn)業(yè)增長的關(guān)系來構(gòu)建一元相關(guān)模型，選擇脈沖響應函數(shù)和方差分析和Granger結(jié)果分析方法，剖析物流業(yè)增長對第三產(chǎn)業(yè)的影響。成果表明，河北省物流業(yè)的發(fā)展對第三產(chǎn)業(yè)的促進作用十分有限。

關(guān)鍵詞：時間序列；物流業(yè)；第三產(chǎn)業(yè)

中圖分類號：F260 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）19-0079-06

引言

區(qū)域經(jīng)濟可否連續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，在一定程度上取決于第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平。第三產(chǎn)業(yè)的首要組成部分就包括物流業(yè)，所以有物流度上會影響業(yè)的發(fā)展勢必會影響到第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，分析和研究物流業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的關(guān)系具有一定的經(jīng)濟意義。當前，物流系統(tǒng)的量化問題尚未形成，全面而又系統(tǒng)地反映物流指數(shù)的變化與發(fā)展的指標尚未存在。貨物周轉(zhuǎn)量是運輸部門或運輸企業(yè)一定時期內(nèi)運輸工作量的指標，反映的是物流的流動速度，全社會客運量一定程度上反映了物流的總承載力。選取貨物周轉(zhuǎn)量和客運量來代表物流業(yè)的發(fā)展水平，河北省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的分析指標，從數(shù)量經(jīng)濟學的角度，即定量的去探討河北省物流業(yè)的發(fā)展對第三產(chǎn)業(yè)的影響。

一、指標與模型的選擇

（一）指標選取與確定

要對河北物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長做計量分析，首先需要確定計量分析的數(shù)據(jù)指標，通過確立的物流指標和經(jīng)濟指標構(gòu)建兩者之間的計量經(jīng)濟模型，然后對建立起的計量模型進行分析研究。

物流業(yè)作為一種介于生產(chǎn)與消費之間的服務經(jīng)濟，與國民經(jīng)濟互為影響，目前中國尚未確立衡量物流發(fā)展水平的統(tǒng)一指標。迄今為止，學者大多采用物流管理能力、交通運輸能力和倉儲配送能力來衡量其發(fā)展水平。為直觀反映河北省物流業(yè)發(fā)展水平，結(jié)合國內(nèi)外研究文獻，兼顧數(shù)據(jù)的可得性，選取1990—2011年河北省經(jīng)濟年鑒中貨運量以及客運量來衡量河北地區(qū)物流業(yè)發(fā)展的水平。選取河北省地區(qū)生產(chǎn)總值中的第三產(chǎn)業(yè)總值作為被解釋變量。

（二）模型的選擇

由于物流業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)之間并不具有確定性的統(tǒng)計關(guān)系，但是二者之間又具有一定的相關(guān)關(guān)系，所以本文選取一元線性回歸模型對河北省的物流業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系進行研究。

二、模型的建立

（一）模型的設定與樣本數(shù)據(jù)說明

模型將采用多元線性回歸方程，在解釋變量存在滯后項的基礎(chǔ)上建立 VAR 模型，并對 VAR 模型進行 ADF 單位根、Jonhansen 協(xié)整檢驗、脈沖響應函數(shù)以及方差分解檢驗，以及Granger 結(jié)果分析。

模型指標數(shù)據(jù)采用 1990—2011 年的時間序列數(shù)據(jù)。本文的基本回歸方程為：

y = C + ax1+bx2 +u （1）

其中，C 為常數(shù)項，u 為隨機誤差項，解釋變量為河北省年度貨物周轉(zhuǎn)量、全社會客運量等。X1、X2分別代表河北省年度貨物周轉(zhuǎn)量和年度全社會客運量，用以衡量河北省物流業(yè)的發(fā)展情況。a、b、分別為解釋變量X1 、X2 的系數(shù)，并代表 2 個解釋變量對被解釋變量y的影響程度。被解釋變量 y 選取河北省地區(qū)生產(chǎn)總值里面的第三產(chǎn)業(yè)總值。本文模型指標的樣本數(shù)據(jù)主要來自于《河北省統(tǒng)計年鑒》。

（二）實證分析

在進行實證分析時，考慮到 20 世紀八九十年代河北省地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展比較緩慢，生產(chǎn)總值數(shù)量較少，為了使實證檢驗的結(jié)果較為理想，我們將模型中的被解釋變量y 取對數(shù)，因此，本文的基本回歸方程變?yōu)椋?/p>

Lny= C + ax1+bx2 +u （2）

為了避免“偽回歸”首先用ADF檢驗法對我們選取的數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果（見下頁表 1）。

結(jié)果說明：t檢驗統(tǒng)計量值為-3.439658小于5%和10%兩個顯著性水平下的單位根檢驗的Mackinnon的值，即：-3.0400和-2.6608。表明取對數(shù)后的第三產(chǎn)業(yè)總值的2階差分序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。如果時間序列y的2階差分序列是平穩(wěn)序列，則稱時間序列y是2階單整，也稱I（2）序列。所以，被解釋變量y即是2階單整。同樣道理再對解釋變量X1與X2分別進行自相關(guān)的平穩(wěn)性檢驗。結(jié)果（見表2與表3）。

結(jié)果說明：t檢驗統(tǒng)計量值為-3.798524小于5%和10%兩個顯著性水平下的單位根檢驗的Mackinnon的值，即：-3.5210和-2.6672。表明解釋變量1即河北省貨物周轉(zhuǎn)量的2階差分序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。

結(jié)果說明：t檢驗統(tǒng)計量值為-4.025628小于1%，5%和10%三個顯著性水平下的單位根檢驗的Mackinnon的值，表明解釋變量2即河北省全社會客運量的2階差分序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。

為了分析第三產(chǎn)業(yè)與貨物周轉(zhuǎn)量和客運量的關(guān)系，我們先做回歸，然后檢驗回歸殘差的平穩(wěn)性。如表4是回歸分析：

估計的回歸模型為y=-1 452.359+0.899995X1+0.01 4814X2+et （3）

回歸殘差平穩(wěn)性檢驗（如表5所示）。

結(jié)果說明：t檢驗統(tǒng)計量值為-5.368934小于1%，5%和10%三個顯著性水平下的單位根檢驗的Mackinnon的值。表明resid殘差（殘差是指回歸分析得到的實際值與估計值之差）序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列，說明Y、x1、x2之間存在協(xié)整關(guān)系。

第三產(chǎn)業(yè)和物流業(yè)之間存在協(xié)整，表明兩者之間存在長期均衡關(guān)系。但從短期來看，可能會出現(xiàn)失衡，為了增強模型的精度，可以把協(xié)整回歸式中（3）的e看作均衡誤差，通過建立誤差修正模型把第三產(chǎn)業(yè)總值變化的短期行為與長期變化行為聯(lián)系起來。誤差修正模型的結(jié)構(gòu)如下：

Δy=ɑ+β1Δx1+β2Δx2+γet-1+εt （4）

在Eviews中，點擊Genr功能鍵，分別生成差分序列endprint

DYt=Δy=yt-yt-1

Dx1t=Δx1=x1t-x

1（t-1）

Dx2t=Δx2=x2t-x

2（t-1）

然后以DY為被解釋變量，以DX1和DX2以及et-1為解釋變量，估計回歸模型如方程式（5）結(jié)果（見表6）：

Δ=184.4094+0.515017Δx1+0.000653Δx2+0.244957et-1 （5）

t=（3.321115） （6.803525） （1.943939）

R2=0.734684 DW=0.782226

上述估計結(jié)果表明：第三產(chǎn)業(yè)總值的變化不僅取決于物流業(yè)的變化，而且還取決于上一期第三產(chǎn)業(yè)總值的變化對均衡水平的偏離，誤差項et-1估計的系數(shù)是0.244957體現(xiàn)了對偏離的修正，上一期偏離越遠，本期修正的量就越大，即系統(tǒng)是存在誤差修正機制。誤差修正系數(shù)為0.244957，即表明河北省每年實際形成的第三產(chǎn)業(yè)總值與其長期均衡值的偏差中的24.4957%被修正?；貧w方程經(jīng)過修正后的檢驗結(jié)果中 D·W 值為 0.782226，因此修正后的回歸方程殘差序列可以近似地認為不存在序列相關(guān)，并且回歸方程數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度為73.468%認為是較好的。

（三）脈沖函數(shù)分析

一般的 VAR（P）模型數(shù)學表達式如下：

Yt=C+A1Yt -1+A2Yt -2+…+AkYt-k+BXt+εt t=1，2…T （6）

其中，Yt是 m 維內(nèi)生變量，Xt是 n 維外生變量，C 是m 維常數(shù)向量，k 是滯后階數(shù)，T 是樣本個數(shù)。矩陣 A1，…，Ak和矩陣 B 是要被估計的參數(shù)矩陣，εt是 m 維擾動向量。脈沖響應函數(shù)（ Impulse Response Function）是用來衡量隨機擾動項的一個標準差沖擊對其他變量當前和未來取值的影響軌跡，它能夠比較直觀地刻畫出變量之間的動態(tài)交互作用及效應。通過脈沖響應函數(shù)的下頁圖1所示，我們看到隨著時間的推移，x1對y呈穩(wěn)定的正向影響，而 x2 對 y 主要呈負向影響，并且影響幅度較大；而 x1 對x2主要呈現(xiàn)負影響，而x2對x1 呈波動式的影響，且影響幅度適中。由下頁圖1可知，圖中實線表示1單位脈沖沖擊的脈沖響應函數(shù)的時間路徑，兩邊的虛線表示2個標準差的置信區(qū)間。下頁圖1里面的第一個圖表示lny自身的響應函數(shù)的時間路徑，其脈沖影響在第一期大約為50，以后逐漸上升，說明第三產(chǎn)業(yè)總值的增長會引起后面各時期第三產(chǎn)業(yè)總值的增長，且增長的彈性系數(shù)呈現(xiàn)變大的規(guī)律。第4個圖為x1對lnY實施沖擊，lnY的響應函數(shù)時間路徑，響應路徑一直為正但是波動相對較明顯，說明x1貨物周轉(zhuǎn)量夠引起后面各時期第三產(chǎn)業(yè)總值的增長，但是這種增長波動較明顯。所以，我們將用方差分解（variance decomposition）方法進行分析，結(jié)果（見P83圖 2）。

P83圖2中實線為方差分解的時間路徑。下頁圖1為lny對自身的方差分解時間路徑，時間路徑一直為正且不斷下降，這說明當期的第三產(chǎn)業(yè)總值對后面各時期的第三產(chǎn)業(yè)總值的貢獻率越來越小，隨后各期間中自身變動的貢獻率維持在75%以上。圖為lny對x1的方差分解時間路徑，時間路徑一直為正，而且先下降又上升回到60%左右，說明，lny對x1的貢獻率大約維持在50%～60%。圖為lny對x2的方差分解時間路徑，時間路徑一直為正且小幅下降后逐漸回升，說明lny對x2的貢獻率大約維持在20%～35%。

（四）Granger 結(jié)果分析

最后，進行Granger 結(jié)果分析（如表7所示）。

根據(jù)表7數(shù)據(jù)顯示，X1不是Y的Granger原因的概率是0.12671，說明x1貨物周轉(zhuǎn)量對Y第三產(chǎn)業(yè)總值的增長有一定的推動作用，但這種作用并不十分明顯；同理，Y不是x1的Granger原因的概率是0.00345，說明Y的增長會刺激x1的增加而且這種刺激作用是很明顯的。同理分析x2不是Y的原因的概率是0.25393，說明x2社會客運量對y第三產(chǎn)業(yè)總值增長有一定的推動作用，但是，這種推動作用不明顯。

結(jié)論

在物流成長的初級階段，物流業(yè)對第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展推進作用尚不明顯，對第三產(chǎn)業(yè)的作用只是表現(xiàn)出平緩增長趨勢。即河北省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與物流業(yè)的發(fā)展存在著正相關(guān)的關(guān)系，但是，通過構(gòu)建一元回歸模型以及通過脈沖函數(shù)和Granger 結(jié)果分析卻表明了河北省物流業(yè)的發(fā)展對第三產(chǎn)業(yè)的促進作用已經(jīng)非常有限。這是因為，為了使模型具有可操作性和數(shù)據(jù)可得性，本文僅選取貨物周轉(zhuǎn)量以及全社會客運量作為物流業(yè)發(fā)展的指標，而貨物周轉(zhuǎn)量和客運量反映的是一個地區(qū)的物流需求量，物流業(yè)的發(fā)展應該還包括物流供給等相關(guān)因素的共同發(fā)展。物流服務主要是靠資金和勞動力投入來獲得，物流供給仍處于低端，因此，貨物周轉(zhuǎn)量的增加沒有更大地推動第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而處于停滯不前的狀態(tài)。所以河北省要以物流業(yè)的發(fā)展來大力推進第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，反過來第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展再拉動物流業(yè)的發(fā)展。

參考文獻：

[1] 劉南，趙成鋒，陳遠高.現(xiàn)代物流與經(jīng)濟發(fā)展理論、方法與實證分析[M].北京：中國物資出版社，2007.

[2] 龐皓.計量經(jīng)濟學[M].北京：科學出版社，2006：277-372.

[3] 河北年鑒編委會.河北統(tǒng)計年鑒[K].北京：中國統(tǒng)計出版社，2009.

[4] 董云耀，楊望書.基于時間序列的趨勢模型的應用與研究[J].杭州電子科技大學學報，2008，（1）：64-68.

[5] 李莉，張建華.物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展與國民經(jīng)濟整體水平提升的相關(guān)性分析[J].中國機械工程，2003，（10）：15-18.

[6] 李克寧.談物流成本與GDP[J].中國流通經(jīng)濟，2002，（4）：11-13.

[7] 張中強，宋學峰.物流總成本及其構(gòu)成與 GDP 關(guān)系的分析[J].科技導報，2005，（10）：38-41.

[8] 張曉峒.Eviews 使用指南與案例[M].北京：北京機械工業(yè)出版社，2007：66.

[9] 李萬青.中國降低社會物流總費用的難題及策略[J].物流工程與管理，2009，（4）：4-6.

[責任編輯 陳麗敏]endprint

DYt=Δy=yt-yt-1

Dx1t=Δx1=x1t-x

1（t-1）

Dx2t=Δx2=x2t-x

2（t-1）

然后以DY為被解釋變量，以DX1和DX2以及et-1為解釋變量，估計回歸模型如方程式（5）結(jié)果（見表6）：

Δ=184.4094+0.515017Δx1+0.000653Δx2+0.244957et-1 （5）

t=（3.321115） （6.803525） （1.943939）

R2=0.734684 DW=0.782226

上述估計結(jié)果表明：第三產(chǎn)業(yè)總值的變化不僅取決于物流業(yè)的變化，而且還取決于上一期第三產(chǎn)業(yè)總值的變化對均衡水平的偏離，誤差項et-1估計的系數(shù)是0.244957體現(xiàn)了對偏離的修正，上一期偏離越遠，本期修正的量就越大，即系統(tǒng)是存在誤差修正機制。誤差修正系數(shù)為0.244957，即表明河北省每年實際形成的第三產(chǎn)業(yè)總值與其長期均衡值的偏差中的24.4957%被修正?；貧w方程經(jīng)過修正后的檢驗結(jié)果中 D·W 值為 0.782226，因此修正后的回歸方程殘差序列可以近似地認為不存在序列相關(guān)，并且回歸方程數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度為73.468%認為是較好的。

（三）脈沖函數(shù)分析

一般的 VAR（P）模型數(shù)學表達式如下：

Yt=C+A1Yt -1+A2Yt -2+…+AkYt-k+BXt+εt t=1，2…T （6）

其中，Yt是 m 維內(nèi)生變量，Xt是 n 維外生變量，C 是m 維常數(shù)向量，k 是滯后階數(shù)，T 是樣本個數(shù)。矩陣 A1，…，Ak和矩陣 B 是要被估計的參數(shù)矩陣，εt是 m 維擾動向量。脈沖響應函數(shù)（ Impulse Response Function）是用來衡量隨機擾動項的一個標準差沖擊對其他變量當前和未來取值的影響軌跡，它能夠比較直觀地刻畫出變量之間的動態(tài)交互作用及效應。通過脈沖響應函數(shù)的下頁圖1所示，我們看到隨著時間的推移，x1對y呈穩(wěn)定的正向影響，而 x2 對 y 主要呈負向影響，并且影響幅度較大；而 x1 對x2主要呈現(xiàn)負影響，而x2對x1 呈波動式的影響，且影響幅度適中。由下頁圖1可知，圖中實線表示1單位脈沖沖擊的脈沖響應函數(shù)的時間路徑，兩邊的虛線表示2個標準差的置信區(qū)間。下頁圖1里面的第一個圖表示lny自身的響應函數(shù)的時間路徑，其脈沖影響在第一期大約為50，以后逐漸上升，說明第三產(chǎn)業(yè)總值的增長會引起后面各時期第三產(chǎn)業(yè)總值的增長，且增長的彈性系數(shù)呈現(xiàn)變大的規(guī)律。第4個圖為x1對lnY實施沖擊，lnY的響應函數(shù)時間路徑，響應路徑一直為正但是波動相對較明顯，說明x1貨物周轉(zhuǎn)量夠引起后面各時期第三產(chǎn)業(yè)總值的增長，但是這種增長波動較明顯。所以，我們將用方差分解（variance decomposition）方法進行分析，結(jié)果（見P83圖 2）。

P83圖2中實線為方差分解的時間路徑。下頁圖1為lny對自身的方差分解時間路徑，時間路徑一直為正且不斷下降，這說明當期的第三產(chǎn)業(yè)總值對后面各時期的第三產(chǎn)業(yè)總值的貢獻率越來越小，隨后各期間中自身變動的貢獻率維持在75%以上。圖為lny對x1的方差分解時間路徑，時間路徑一直為正，而且先下降又上升回到60%左右，說明，lny對x1的貢獻率大約維持在50%～60%。圖為lny對x2的方差分解時間路徑，時間路徑一直為正且小幅下降后逐漸回升，說明lny對x2的貢獻率大約維持在20%～35%。

（四）Granger 結(jié)果分析

最后，進行Granger 結(jié)果分析（如表7所示）。

根據(jù)表7數(shù)據(jù)顯示，X1不是Y的Granger原因的概率是0.12671，說明x1貨物周轉(zhuǎn)量對Y第三產(chǎn)業(yè)總值的增長有一定的推動作用，但這種作用并不十分明顯；同理，Y不是x1的Granger原因的概率是0.00345，說明Y的增長會刺激x1的增加而且這種刺激作用是很明顯的。同理分析x2不是Y的原因的概率是0.25393，說明x2社會客運量對y第三產(chǎn)業(yè)總值增長有一定的推動作用，但是，這種推動作用不明顯。

結(jié)論

在物流成長的初級階段，物流業(yè)對第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展推進作用尚不明顯，對第三產(chǎn)業(yè)的作用只是表現(xiàn)出平緩增長趨勢。即河北省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與物流業(yè)的發(fā)展存在著正相關(guān)的關(guān)系，但是，通過構(gòu)建一元回歸模型以及通過脈沖函數(shù)和Granger 結(jié)果分析卻表明了河北省物流業(yè)的發(fā)展對第三產(chǎn)業(yè)的促進作用已經(jīng)非常有限。這是因為，為了使模型具有可操作性和數(shù)據(jù)可得性，本文僅選取貨物周轉(zhuǎn)量以及全社會客運量作為物流業(yè)發(fā)展的指標，而貨物周轉(zhuǎn)量和客運量反映的是一個地區(qū)的物流需求量，物流業(yè)的發(fā)展應該還包括物流供給等相關(guān)因素的共同發(fā)展。物流服務主要是靠資金和勞動力投入來獲得，物流供給仍處于低端，因此，貨物周轉(zhuǎn)量的增加沒有更大地推動第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而處于停滯不前的狀態(tài)。所以河北省要以物流業(yè)的發(fā)展來大力推進第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，反過來第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展再拉動物流業(yè)的發(fā)展。

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[6] 李克寧.談物流成本與GDP[J].中國流通經(jīng)濟，2002，（4）：11-13.

[7] 張中強，宋學峰.物流總成本及其構(gòu)成與 GDP 關(guān)系的分析[J].科技導報，2005，（10）：38-41.

[8] 張曉峒.Eviews 使用指南與案例[M].北京：北京機械工業(yè)出版社，2007：66.

[9] 李萬青.中國降低社會物流總費用的難題及策略[J].物流工程與管理，2009，（4）：4-6.

[責任編輯 陳麗敏]endprint

DYt=Δy=yt-yt-1

Dx1t=Δx1=x1t-x

1（t-1）

Dx2t=Δx2=x2t-x

2（t-1）

然后以DY為被解釋變量，以DX1和DX2以及et-1為解釋變量，估計回歸模型如方程式（5）結(jié)果（見表6）：

Δ=184.4094+0.515017Δx1+0.000653Δx2+0.244957et-1 （5）

t=（3.321115） （6.803525） （1.943939）

R2=0.734684 DW=0.782226

上述估計結(jié)果表明：第三產(chǎn)業(yè)總值的變化不僅取決于物流業(yè)的變化，而且還取決于上一期第三產(chǎn)業(yè)總值的變化對均衡水平的偏離，誤差項et-1估計的系數(shù)是0.244957體現(xiàn)了對偏離的修正，上一期偏離越遠，本期修正的量就越大，即系統(tǒng)是存在誤差修正機制。誤差修正系數(shù)為0.244957，即表明河北省每年實際形成的第三產(chǎn)業(yè)總值與其長期均衡值的偏差中的24.4957%被修正?；貧w方程經(jīng)過修正后的檢驗結(jié)果中 D·W 值為 0.782226，因此修正后的回歸方程殘差序列可以近似地認為不存在序列相關(guān)，并且回歸方程數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度為73.468%認為是較好的。

（三）脈沖函數(shù)分析

一般的 VAR（P）模型數(shù)學表達式如下：

Yt=C+A1Yt -1+A2Yt -2+…+AkYt-k+BXt+εt t=1，2…T （6）

其中，Yt是 m 維內(nèi)生變量，Xt是 n 維外生變量，C 是m 維常數(shù)向量，k 是滯后階數(shù)，T 是樣本個數(shù)。矩陣 A1，…，Ak和矩陣 B 是要被估計的參數(shù)矩陣，εt是 m 維擾動向量。脈沖響應函數(shù)（ Impulse Response Function）是用來衡量隨機擾動項的一個標準差沖擊對其他變量當前和未來取值的影響軌跡，它能夠比較直觀地刻畫出變量之間的動態(tài)交互作用及效應。通過脈沖響應函數(shù)的下頁圖1所示，我們看到隨著時間的推移，x1對y呈穩(wěn)定的正向影響，而 x2 對 y 主要呈負向影響，并且影響幅度較大；而 x1 對x2主要呈現(xiàn)負影響，而x2對x1 呈波動式的影響，且影響幅度適中。由下頁圖1可知，圖中實線表示1單位脈沖沖擊的脈沖響應函數(shù)的時間路徑，兩邊的虛線表示2個標準差的置信區(qū)間。下頁圖1里面的第一個圖表示lny自身的響應函數(shù)的時間路徑，其脈沖影響在第一期大約為50，以后逐漸上升，說明第三產(chǎn)業(yè)總值的增長會引起后面各時期第三產(chǎn)業(yè)總值的增長，且增長的彈性系數(shù)呈現(xiàn)變大的規(guī)律。第4個圖為x1對lnY實施沖擊，lnY的響應函數(shù)時間路徑，響應路徑一直為正但是波動相對較明顯，說明x1貨物周轉(zhuǎn)量夠引起后面各時期第三產(chǎn)業(yè)總值的增長，但是這種增長波動較明顯。所以，我們將用方差分解（variance decomposition）方法進行分析，結(jié)果（見P83圖 2）。

P83圖2中實線為方差分解的時間路徑。下頁圖1為lny對自身的方差分解時間路徑，時間路徑一直為正且不斷下降，這說明當期的第三產(chǎn)業(yè)總值對后面各時期的第三產(chǎn)業(yè)總值的貢獻率越來越小，隨后各期間中自身變動的貢獻率維持在75%以上。圖為lny對x1的方差分解時間路徑，時間路徑一直為正，而且先下降又上升回到60%左右，說明，lny對x1的貢獻率大約維持在50%～60%。圖為lny對x2的方差分解時間路徑，時間路徑一直為正且小幅下降后逐漸回升，說明lny對x2的貢獻率大約維持在20%～35%。

（四）Granger 結(jié)果分析

最后，進行Granger 結(jié)果分析（如表7所示）。

根據(jù)表7數(shù)據(jù)顯示，X1不是Y的Granger原因的概率是0.12671，說明x1貨物周轉(zhuǎn)量對Y第三產(chǎn)業(yè)總值的增長有一定的推動作用，但這種作用并不十分明顯；同理，Y不是x1的Granger原因的概率是0.00345，說明Y的增長會刺激x1的增加而且這種刺激作用是很明顯的。同理分析x2不是Y的原因的概率是0.25393，說明x2社會客運量對y第三產(chǎn)業(yè)總值增長有一定的推動作用，但是，這種推動作用不明顯。

結(jié)論

在物流成長的初級階段，物流業(yè)對第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展推進作用尚不明顯，對第三產(chǎn)業(yè)的作用只是表現(xiàn)出平緩增長趨勢。即河北省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與物流業(yè)的發(fā)展存在著正相關(guān)的關(guān)系，但是，通過構(gòu)建一元回歸模型以及通過脈沖函數(shù)和Granger 結(jié)果分析卻表明了河北省物流業(yè)的發(fā)展對第三產(chǎn)業(yè)的促進作用已經(jīng)非常有限。這是因為，為了使模型具有可操作性和數(shù)據(jù)可得性，本文僅選取貨物周轉(zhuǎn)量以及全社會客運量作為物流業(yè)發(fā)展的指標，而貨物周轉(zhuǎn)量和客運量反映的是一個地區(qū)的物流需求量，物流業(yè)的發(fā)展應該還包括物流供給等相關(guān)因素的共同發(fā)展。物流服務主要是靠資金和勞動力投入來獲得，物流供給仍處于低端，因此，貨物周轉(zhuǎn)量的增加沒有更大地推動第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而處于停滯不前的狀態(tài)。所以河北省要以物流業(yè)的發(fā)展來大力推進第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，反過來第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展再拉動物流業(yè)的發(fā)展。

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[責任編輯 陳麗敏]endprint