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        福建省港口物流與工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展關系研究

        2018-04-08 03:11:46趙慧達華僑大學工商管理學院福建泉州362021
        物流科技 2018年3期
        關鍵詞:周轉量貨運量第二產(chǎn)業(yè)

        趙慧達?。ㄈA僑大學 工商管理學院,福建 泉州 362021)

        ZHAO Huida (School of Business Administration,Huaqiao University,Quanzhou 362021,China)

        港口作為交通樞紐中心,對于拉動區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展有著較強的作用,是物流活動過程中重要的節(jié)點和環(huán)節(jié)。港口物流通過利用自身的獨特優(yōu)勢,以先進的軟硬件條件作為發(fā)展的基礎,有利于強化港口周邊城市的物流發(fā)展,整合市場資源,從而形成綜合的港口物流體系,帶動區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展。國內外港口物流發(fā)展經(jīng)驗表明,區(qū)域經(jīng)濟的增長與港口物流的發(fā)展存在著較為密切的關系。

        1 文獻回顧

        對于物流業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展關系的討論,在國際上最早是從航空運輸業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟的影響分析開始的,如Debbage[1]從當?shù)爻鞘泻娇者\輸業(yè)為研究內容,考慮當?shù)爻鞘薪?jīng)濟發(fā)展和變化過程中會從某種程度上影響航空運輸業(yè)的發(fā)展,存在著某種因果關聯(lián);而在后續(xù)的研究中,Button和Taylor[2]在其基礎上研究發(fā)現(xiàn)了經(jīng)濟增長可以較好地促進航空運輸業(yè)的發(fā)展,由此建立了區(qū)域航空物流和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的數(shù)學關系模型;再之后,Lee和Yang[3]通過分析航空運輸業(yè)和區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展關系,為韓國仁川國際機場提供了若干發(fā)展戰(zhàn)略。

        近年來,學者們關于區(qū)域物流與經(jīng)濟方面的研究主要包括以下方面的內容:以港口物流和當?shù)貐^(qū)域經(jīng)濟發(fā)展為研究內容,如朱坤萍(2013)[4]以河北省對外貿易和港口物流作為研究對象,通過實證分析較為清晰刻畫了港口物流與經(jīng)濟發(fā)展之間的互動效應,指出了積極發(fā)展外向型經(jīng)濟對港口物流發(fā)展的積極作用;謝京辭(2011)[5]通過建立VAR模型定量分析和探討了山東省三大港口物流對于經(jīng)濟發(fā)展的關系;王耀中(2009)[6]通過實證分析檢驗得出我國沿海港口在物流業(yè)的增長對于經(jīng)濟的增長有著較高的貢獻度,且具有一種長期穩(wěn)定的均衡關系;將現(xiàn)代物流與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展為研究內容進行分析,如宋琪(2016)[7]通過建立VAR模型分析并檢驗了我國物流業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的關系,指出物流業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟發(fā)展有一定地促進作用;萬紅燕(2014)[8]從物流能力要素的角度,應用主成分分析法和VAR模型等方法檢驗分析了影響物流能力要素對經(jīng)濟增長之間的短期互動關系,并依據(jù)檢驗結果提出若干政策建議;歐陽小迅(2012)[9]通過構建VAR與VEC模型,分析了我國物流業(yè)、國內貿易和對外貿易三者之間的協(xié)整關系,結論指出相較于對外貿易,物流業(yè)對于國內貿易有著較強地推動作用,其效果較為顯著,聯(lián)動作用較為突出。

        綜上所述,物流業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展之間有著相互作用的關系。本文在文獻內容的基礎上,通過應用VAR檢驗模型對福建省第二產(chǎn)業(yè)總值、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值、港口水運的貨運量、貨物周轉量和港口貨物吞吐量進行定量分析,以期找出變量之間的關系,并結合現(xiàn)實狀況提出若干發(fā)展意見。

        2 指標說明與數(shù)據(jù)選取

        本文從數(shù)據(jù)的完整性和可得性角度出發(fā),將港口水運的貨運量、貨物周轉量和港口貨物吞吐量作為衡量港口物流發(fā)展的要素進行數(shù)據(jù)收集;將第二產(chǎn)業(yè)總值、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值作為經(jīng)濟發(fā)展的衡量要素進行數(shù)據(jù)收集。考慮到數(shù)據(jù)可得性等方面對分析結果所產(chǎn)生的影響,本文將1990~2015年間的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為樣本,各數(shù)據(jù)均來源于《福建省統(tǒng)計年鑒》。由于數(shù)據(jù)差異較大,故對數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理消除異方差所帶來的影響,數(shù)據(jù)分析采用Eviews 8.0計量分析軟件,所分析數(shù)據(jù)均為處理后的數(shù)據(jù)內容。

        3 模型建立與實證分析

        VAR模型又稱向量自回歸模型,從數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質的角度出發(fā)建立模型,檢測當前變量所在期對所有變量的若干滯后變量進行回歸檢驗,以得出聯(lián)合內生變量的動態(tài)關系模型。其一般的數(shù)學表達式為:

        其中:C為n×1維常數(shù)向量,φi為n×n維的自回歸系數(shù)矩陣。εt為1×n維向量白噪音且滿足以下關系:

        3.1 單位根ADF檢驗

        首先需要先對數(shù)據(jù)進行單位根檢驗,其目的是避免變量間偽回歸的出現(xiàn)。本文采用ADF檢驗法對港口水運的貨運量(SLHYL)、貨物周轉量(SLHWZZL)、港口貨物吞吐量(GKTTL)、第二產(chǎn)業(yè)總值(DECY) 和交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值(JCYZJZ)的原始數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗(結果見表1)。通過分析ADF檢驗值和臨界值的關系可以看出,在給定的各檢驗數(shù)值下各變量均呈現(xiàn)不顯著的狀態(tài),故不可拒絕有單位根的原假設(即時間序列不平穩(wěn)狀態(tài)),之后繼續(xù)對原有變量進行差分檢驗(結果見表2)。結果表明除水路貨運量在給定的臨界值顯著水平下存在顯著水平,其他變量的檢驗結果均不顯著。在二階差分序列的水平下,變量檢驗值拒絕了單位根的檢驗原假設,故二階差分可滿足協(xié)整方程的必要條件。

        表1 ADF檢驗結果

        3.2 Johansen協(xié)整檢驗

        在時間序列平穩(wěn)的前提下對變量數(shù)據(jù)進行Johansen協(xié)整檢驗。由于Johansen協(xié)整檢驗檢驗的內容是全部的協(xié)整狀態(tài),相較于EG檢驗來講,Johansen協(xié)整檢驗更為穩(wěn)定。本文使用Johansen協(xié)整檢驗檢驗第二產(chǎn)業(yè)物流變量之間的關系。利用Eviews8.0的檢驗結果如表3所示。

        從表3中可以看出從1990年至2015年的樣本時間內,第二產(chǎn)業(yè)與物流變量之間存在5個一致性的長期均衡關系。通過表4標準化的協(xié)整系數(shù)以第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值作為解釋變量的協(xié)整估計方程為:

        3.3 Granger檢驗

        Granger檢驗作為一種因果檢驗的方法,主要用以分析經(jīng)濟變量之間的因果關系,其使用前提條件是時間序列具有平穩(wěn)性,否則會出現(xiàn)偽回歸的現(xiàn)象。這種檢驗單一變量變化對另一變量變化的預測關系的方法便稱之為Granger因果檢驗。在平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗的基礎上,利用滯后期2階VAR模型進行對研究變量進行Granger因果檢驗,進一步分析第二產(chǎn)業(yè)與其他物流變量之間的關系(結果見表5)。

        表2 ADF差分檢驗結果

        表3 協(xié)整檢驗結果

        表4 標準化協(xié)整檢驗系數(shù)

        表5 Granger檢驗結果

        首先,第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展與港口的吞吐量存在單向的Granger原因,即在設定的5%的顯著性水平下港口的吞吐量增長是第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Granger原因,但第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展并不是港口吞吐量增長的Granger原因,當然這一檢驗結果也不符合現(xiàn)實情況。港口吞吐量的提升會對第二產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟帶來一定的提升,從而在某種程度上拉動第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展;反之,第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展原因可能是由多種因素所造成的,但并不是僅由港口吞吐量所決定的。因此,第二產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟增長不是港口吞吐量增長的Granger原因。

        其次,交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)之間存在單項的Granger原因,即在5%的顯著水平下,交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值的提升對第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展所帶來的影響較??;相反,第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展卻對交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值有較強地帶動作用。這是由于第二產(chǎn)業(yè)范圍較大,相關行業(yè)對交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的支持較為有利,極大地帶動其快速發(fā)展,有利于促進該類行業(yè)的優(yōu)化升級。

        再次,第二產(chǎn)業(yè)與水路貨物周轉量之間沒有較為明顯的Granger原因,即在5%的顯著水平下第二產(chǎn)業(yè)與水路貨物周轉量的Granger原因表現(xiàn)的不顯著,盡管貨物的周轉量可能受到經(jīng)濟影響,但是對于第二產(chǎn)業(yè)而言,往往更多側重在機械制造較為顯著等方面,與周轉量提升的作用不是很明顯;反之,水路貨物周轉量提升不是第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Granger原因,兩者之間沒有較多聯(lián)系,雖然周轉量會帶動經(jīng)濟的發(fā)展,但是由于物流屬于服務業(yè),周轉量對經(jīng)濟的拉動往往表現(xiàn)在對第三產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟拉動上,這一現(xiàn)象也與現(xiàn)實情況相符合。

        最后,水路的貨運量與第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟總量存在較為明顯的單項Granger原因,即在5%的顯著水平下水路貨運量是第二產(chǎn)業(yè)的Granger原因,而第二產(chǎn)業(yè)不是水路貨運量的Granger原因,該種情況符合現(xiàn)實情況。

        圖1 VAR模型單根檢驗圖

        3.4 VAR模型估計

        對于第二產(chǎn)業(yè)總值、港口水運的貨運量、貨物周轉量、港口貨物吞吐量及交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值之間建立VAR模型,其中模型的滯后階數(shù)為2,單位根小于1,說明VAR模型較為穩(wěn)定(見圖 1)。

        由上述模型分析可以看出,第二產(chǎn)業(yè)總值短期來看受到自身和水路貨運量的影響較大,其中受到自身的影響最大,對于第二產(chǎn)業(yè)來講自身發(fā)展有利于帶動其他物流變量的發(fā)展。

        3.5 脈沖響應分析

        用標準差的大小衡量影響VAR模型中內生變量短期和長期發(fā)展的變化趨勢是脈沖分析的實質(結果見圖2)。

        首先,第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對自身的沖擊隨著時間的推移總體呈現(xiàn)下降趨勢,在滯后期1內上升,之后滯后2期后呈現(xiàn)下降。原因是對于港口物流系統(tǒng)發(fā)展有些不合理的方面,長期結構上呈現(xiàn)較為明顯的正態(tài)效應;對港口的吞吐量影響較大,長期影響相對大;對其他的物流系統(tǒng)測量變量短期沖擊影響較小,長期影響相對平穩(wěn)。其次,港口吞吐量對于自身影響沖擊較大,緩慢上升后至滯后4期,之后下降,產(chǎn)生沖擊負效應,但對于交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值變量來說,在滯后2期前呈現(xiàn)下降趨勢,之后連續(xù)上升,長期影響呈現(xiàn)沖擊正效應;對其他變臉呈現(xiàn)同方向變動趨勢。再次,交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值對于自身的影響沖擊較大,在滯后5期前下降變化較為劇烈,之后較為平緩。對于其他變量來講,均呈現(xiàn)先增后減的變化趨勢,除對于第二產(chǎn)業(yè)變化幅度影響較大外,其他變量影響較小,長期影響相對平穩(wěn)。從此,港口水運的周轉量對于自身的影響沖擊較大,在滯后3期前大幅度下降,之后較為緩慢的提升。對其他變量影響沖擊較大,如對于第二產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟增量來講,在滯后2期前上升,之后下降,長期影響較為劇烈。最后,港口水運的貨運量對于自身的影響沖擊相對其他變量較小,對于港口的吞吐量影響較大,基本呈現(xiàn)與貨運量近似的變化趨勢。

        3.6 方差分解分析

        通過建立方差分解模型可以描述變量之間每一變量的更新對于VAR系統(tǒng)變量影響的貢獻程度,是一種相對效果的描述模型。用計量軟件進行模型分析得出方差分解的預測(結果見表6至表10)。第二產(chǎn)業(yè)對于自身處于近似平穩(wěn)下降的趨勢,對港口的吞吐量呈現(xiàn)出平穩(wěn)上升的趨勢,對于其他變量影響較小,變化較為平緩;港口吞吐量對于自身和其他變量影響較為平緩;港口吞吐量對于其他變量之間影響較小,變化較為平緩;交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值對于自身影響較大,呈現(xiàn)下降趨勢,對于其他變量影響較小,變化較為平緩;港口水運的周轉量對于自身的影響較大,呈現(xiàn)減速下降的趨勢,對于第二產(chǎn)業(yè)變量來講,在滯后2期前不斷上升,之后減速下降,對港口的吞吐量的影響相對大,在滯后2期后加速上升,在滯后7期后趨于平緩增加,對于其他變量影響較小,變動趨勢較為平緩;水路的貨運量對自身的影響相較于第二產(chǎn)業(yè)和港口吞吐量變化較小,較其他變量相對較大,在滯后2期前,對第二產(chǎn)業(yè)影響呈現(xiàn)上升的趨勢,之后緩慢下降,對港口吞吐量影響較為劇烈,在減少后至滯后2期不斷上升,對交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值的影響波動較小,對港口水運的周轉量影響處于緩慢下降的趨勢。通過分析相較于前文的分析結果基本一致。

        圖2 VAR脈沖響應結果

        4 結論及其建議

        本文利用VAR模型對福建省1990~2015年第二產(chǎn)業(yè)、港口吞吐量、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值、水路貨運周轉量和水路貨運量之間進行了實證分析,得出以下結論:首先,福建省的第二產(chǎn)業(yè)、港口吞吐量、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值、水路貨運周轉量和水路貨運量之間存在長期的穩(wěn)定均衡關系;其次,第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展與港口的吞吐量存在單向的Granger原因,交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)之間存在單項的Granger原因,第二產(chǎn)業(yè)與水路貨物周轉量之間沒有較為明顯的Granger原因,水路的貨運量與第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟總量存在較為明顯的單項Granger原因;再次,VAR模型估計了第二產(chǎn)業(yè)總值、港口水運的貨運量、貨物周轉量、港口貨物吞吐量及交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值之間隨時間變化的變動軌跡;最后,脈沖響應分析了變量之間的相互影響的態(tài)勢和方差分解分析基本一致。

        表 6 Ln( DEC )Y 方差分解預測結果

        表 7 Ln( GKTT?。㎜方差分解預測結果

        表 8 Ln( JCYZJ )Z方差分解預測結果

        結合本文分析,提出若干建議:加強物流產(chǎn)業(yè)在港口方面的投入,提升物流技術水平,拉動第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展;積極引進港口貨運量,利用政策引導港口經(jīng)濟的發(fā)展,促進港口貨物貿易的發(fā)展;轉變港口經(jīng)濟發(fā)展方式,增進港口物流效率和發(fā)展水平;增強港口方面交通運輸、倉儲等方面的投入,提升第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展質量和水平。

        表9 Ln(SLHWZZ L)方差分解預測結果

        表 10 Ln( SLHY?。㎜方差分解預測結果

        參考文獻:

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