趙慧達(dá)　（華僑大學(xué) 工商管理學(xué)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(duì)于拉動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著較強(qiáng)的作用，是物流活動(dòng)過(guò)程中重要的節(jié)點(diǎn)和環(huán)節(jié)。港口物流通過(guò)利用自身的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，以先進(jìn)的軟硬件條件作為發(fā)展的基礎(chǔ)，有利于強(qiáng)化港口周邊城市的物流發(fā)展，整合市場(chǎng)資源，從而形成綜合的港口物流體系，帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。國(guó)內(nèi)外港口物流發(fā)展經(jīng)驗(yàn)表明，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)與港口物流的發(fā)展存在著較為密切的關(guān)系。

1　文獻(xiàn)回顧

對(duì)于物流業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的討論，在國(guó)際上最早是從航空運(yùn)輸業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響分析開(kāi)始的，如Debbage[1]從當(dāng)?shù)爻鞘泻娇者\(yùn)輸業(yè)為研究?jī)?nèi)容，考慮當(dāng)?shù)爻鞘薪?jīng)濟(jì)發(fā)展和變化過(guò)程中會(huì)從某種程度上影響航空運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展，存在著某種因果關(guān)聯(lián)；而在后續(xù)的研究中，Button和Taylor[2]在其基礎(chǔ)上研究發(fā)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可以較好地促進(jìn)航空運(yùn)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(jì)發(fā)展的數(shù)學(xué)關(guān)系模型；再之后，Lee和Yang[3]通過(guò)分析航空運(yùn)輸業(yè)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展關(guān)系，為韓國(guó)仁川國(guó)際機(jī)場(chǎng)提供了若干發(fā)展戰(zhàn)略。

近年來(lái)，學(xué)者們關(guān)于區(qū)域物流與經(jīng)濟(jì)方面的研究主要包括以下方面的內(nèi)容：以港口物流和當(dāng)?shù)貐^(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展為研究?jī)?nèi)容，如朱坤萍（2013）[4]以河北省對(duì)外貿(mào)易和港口物流作為研究對(duì)象，通過(guò)實(shí)證分析較為清晰刻畫(huà)了港口物流與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的互動(dòng)效應(yīng)，指出了積極發(fā)展外向型經(jīng)濟(jì)對(duì)港口物流發(fā)展的積極作用；謝京辭（2011）[5]通過(guò)建立VAR模型定量分析和探討了山東省三大港口物流對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系；王耀中（2009）[6]通過(guò)實(shí)證分析檢驗(yàn)得出我國(guó)沿海港口在物流業(yè)的增長(zhǎng)對(duì)于經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)有著較高的貢獻(xiàn)度，且具有一種長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系；將現(xiàn)代物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展為研究?jī)?nèi)容進(jìn)行分析，如宋琪（2016）[7]通過(guò)建立VAR模型分析并檢驗(yàn)了我國(guó)物流業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，指出物流業(yè)的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有一定地促進(jìn)作用；萬(wàn)紅燕（2014）[8]從物流能力要素的角度，應(yīng)用主成分分析法和VAR模型等方法檢驗(yàn)分析了影響物流能力要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的短期互動(dòng)關(guān)系，并依據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果提出若干政策建議；歐陽(yáng)小迅（2012）[9]通過(guò)構(gòu)建VAR與VEC模型，分析了我國(guó)物流業(yè)、國(guó)內(nèi)貿(mào)易和對(duì)外貿(mào)易三者之間的協(xié)整關(guān)系，結(jié)論指出相較于對(duì)外貿(mào)易，物流業(yè)對(duì)于國(guó)內(nèi)貿(mào)易有著較強(qiáng)地推動(dòng)作用，其效果較為顯著，聯(lián)動(dòng)作用較為突出。

綜上所述，物流業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間有著相互作用的關(guān)系。本文在文獻(xiàn)內(nèi)容的基礎(chǔ)上，通過(guò)應(yīng)用VAR檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)福建省第二產(chǎn)業(yè)總值、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值、港口水運(yùn)的貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量和港口貨物吞吐量進(jìn)行定量分析，以期找出變量之間的關(guān)系，并結(jié)合現(xiàn)實(shí)狀況提出若干發(fā)展意見(jiàn)。

2　指標(biāo)說(shuō)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(yùn)的貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量和港口貨物吞吐量作為衡量港口物流發(fā)展的要素進(jìn)行數(shù)據(jù)收集；將第二產(chǎn)業(yè)總值、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的衡量要素進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。考慮到數(shù)據(jù)可得性等方面對(duì)分析結(jié)果所產(chǎn)生的影響，本文將1990～2015年間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為樣本，各數(shù)據(jù)均來(lái)源于《福建省統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于數(shù)據(jù)差異較大，故對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理消除異方差所帶來(lái)的影響，數(shù)據(jù)分析采用Eviews 8.0計(jì)量分析軟件，所分析數(shù)據(jù)均為處理后的數(shù)據(jù)內(nèi)容。

3　模型建立與實(shí)證分析

VAR模型又稱向量自回歸模型，從數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的角度出發(fā)建立模型，檢測(cè)當(dāng)前變量所在期對(duì)所有變量的若干滯后變量進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，以得出聯(lián)合內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系模型。其一般的數(shù)學(xué)表達(dá)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(guān)系：

3.1　單位根ADF檢驗(yàn)

首先需要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，其目的是避免變量間偽回歸的出現(xiàn)。本文采用ADF檢驗(yàn)法對(duì)港口水運(yùn)的貨運(yùn)量（SLHYL）、貨物周轉(zhuǎn)量（SLHWZZL）、港口貨物吞吐量（GKTTL）、第二產(chǎn)業(yè)總值（DECY） 和交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值（JCYZJZ）的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)（結(jié)果見(jiàn)表1）。通過(guò)分析ADF檢驗(yàn)值和臨界值的關(guān)系可以看出，在給定的各檢驗(yàn)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(shè)（即時(shí)間序列不平穩(wěn)狀態(tài)），之后繼續(xù)對(duì)原有變量進(jìn)行差分檢驗(yàn)（結(jié)果見(jiàn)表2）。結(jié)果表明除水路貨運(yùn)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(yàn)結(jié)果均不顯著。在二階差分序列的水平下，變量檢驗(yàn)值拒絕了單位根的檢驗(yàn)原假設(shè)，故二階差分可滿足協(xié)整方程的必要條件。

表1　ADF檢驗(yàn)結(jié)果

3.2　Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

在時(shí)間序列平穩(wěn)的前提下對(duì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。由于Johansen協(xié)整檢驗(yàn)檢驗(yàn)的內(nèi)容是全部的協(xié)整狀態(tài)，相較于EG檢驗(yàn)來(lái)講，Johansen協(xié)整檢驗(yàn)更為穩(wěn)定。本文使用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)檢驗(yàn)第二產(chǎn)業(yè)物流變量之間的關(guān)系。利用Eviews8.0的檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

從表3中可以看出從1990年至2015年的樣本時(shí)間內(nèi)，第二產(chǎn)業(yè)與物流變量之間存在5個(gè)一致性的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。通過(guò)表4標(biāo)準(zhǔn)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(jì)方程為：

3.3　Granger檢驗(yàn)

Granger檢驗(yàn)作為一種因果檢驗(yàn)的方法，主要用以分析經(jīng)濟(jì)變量之間的因果關(guān)系，其使用前提條件是時(shí)間序列具有平穩(wěn)性，否則會(huì)出現(xiàn)偽回歸的現(xiàn)象。這種檢驗(yàn)單一變量變化對(duì)另一變量變化的預(yù)測(cè)關(guān)系的方法便稱之為Granger因果檢驗(yàn)。在平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，利用滯后期2階VAR模型進(jìn)行對(duì)研究變量進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，進(jìn)一步分析第二產(chǎn)業(yè)與其他物流變量之間的關(guān)系（結(jié)果見(jiàn)表5）。

表2　ADF差分檢驗(yàn)結(jié)果

表3　協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表4　標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)整檢驗(yàn)系數(shù)

表5　Granger檢驗(yàn)結(jié)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(shè)定的5%的顯著性水平下港口的吞吐量增長(zhǎng)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(zhǎng)的Granger原因，當(dāng)然這一檢驗(yàn)結(jié)果也不符合現(xiàn)實(shí)情況。港口吞吐量的提升會(huì)對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)帶來(lái)一定的提升，從而在某種程度上拉動(dòng)第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(jì)增長(zhǎng)不是港口吞吐量增長(zhǎng)的Granger原因。

其次，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)之間存在單項(xiàng)的Granger原因，即在5%的顯著水平下，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值的提升對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展所帶來(lái)的影響較小；相反，第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展卻對(duì)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值有較強(qiáng)地帶動(dòng)作用。這是由于第二產(chǎn)業(yè)范圍較大，相關(guān)行業(yè)對(duì)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的支持較為有利，極大地帶動(dòng)其快速發(fā)展，有利于促進(jìn)該類行業(yè)的優(yōu)化升級(jí)。

再次，第二產(chǎn)業(yè)與水路貨物周轉(zhuǎn)量之間沒(méi)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(zhuǎn)量的Granger原因表現(xiàn)的不顯著，盡管貨物的周轉(zhuǎn)量可能受到經(jīng)濟(jì)影響，但是對(duì)于第二產(chǎn)業(yè)而言，往往更多側(cè)重在機(jī)械制造較為顯著等方面，與周轉(zhuǎn)量提升的作用不是很明顯；反之，水路貨物周轉(zhuǎn)量提升不是第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Granger原因，兩者之間沒(méi)有較多聯(lián)系，雖然周轉(zhuǎn)量會(huì)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但是由于物流屬于服務(wù)業(yè)，周轉(zhuǎn)量對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)往往表現(xiàn)在對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)上，這一現(xiàn)象也與現(xiàn)實(shí)情況相符合。

最后，水路的貨運(yùn)量與第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量存在較為明顯的單項(xiàng)Granger原因，即在5%的顯著水平下水路貨運(yùn)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(yùn)量的Granger原因，該種情況符合現(xiàn)實(shí)情況。

圖1　VAR模型單根檢驗(yàn)圖

3.4　VAR模型估計(jì)

對(duì)于第二產(chǎn)業(yè)總值、港口水運(yùn)的貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量、港口貨物吞吐量及交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)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(shuō)明VAR模型較為穩(wěn)定（見(jiàn)圖 1）。

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

3.5　脈沖響應(yīng)分析

用標(biāo)準(zhǔn)差的大小衡量影響VAR模型中內(nèi)生變量短期和長(zhǎng)期發(fā)展的變化趨勢(shì)是脈沖分析的實(shí)質(zhì)（結(jié)果見(jiàn)圖2）。

首先，第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)自身的沖擊隨著時(shí)間的推移總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，在滯后期1內(nèi)上升，之后滯后2期后呈現(xiàn)下降。原因是對(duì)于港口物流系統(tǒng)發(fā)展有些不合理的方面，長(zhǎng)期結(jié)構(gòu)上呈現(xiàn)較為明顯的正態(tài)效應(yīng)；對(duì)港口的吞吐量影響較大，長(zhǎng)期影響相對(duì)大；對(duì)其他的物流系統(tǒng)測(cè)量變量短期沖擊影響較小，長(zhǎng)期影響相對(duì)平穩(wěn)。其次，港口吞吐量對(duì)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(fù)效應(yīng)，但對(duì)于交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值變量來(lái)說(shuō)，在滯后2期前呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，之后連續(xù)上升，長(zhǎng)期影響呈現(xiàn)沖擊正效應(yīng)；對(duì)其他變臉呈現(xiàn)同方向變動(dòng)趨勢(shì)。再次，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值對(duì)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(duì)于其他變量來(lái)講，均呈現(xiàn)先增后減的變化趨勢(shì)，除對(duì)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(zhǎng)期影響相對(duì)平穩(wěn)。從此，港口水運(yùn)的周轉(zhuǎn)量對(duì)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(duì)其他變量影響沖擊較大，如對(duì)于第二產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增量來(lái)講，在滯后2期前上升，之后下降，長(zhǎng)期影響較為劇烈。最后，港口水運(yùn)的貨運(yùn)量對(duì)于自身的影響沖擊相對(duì)其他變量較小，對(duì)于港口的吞吐量影響較大，基本呈現(xiàn)與貨運(yùn)量近似的變化趨勢(shì)。

3.6　方差分解分析

通過(guò)建立方差分解模型可以描述變量之間每一變量的更新對(duì)于VAR系統(tǒng)變量影響的貢獻(xiàn)程度，是一種相對(duì)效果的描述模型。用計(jì)量軟件進(jìn)行模型分析得出方差分解的預(yù)測(cè)（結(jié)果見(jiàn)表6至表10）。第二產(chǎn)業(yè)對(duì)于自身處于近似平穩(wěn)下降的趨勢(shì)，對(duì)港口的吞吐量呈現(xiàn)出平穩(wěn)上升的趨勢(shì)，對(duì)于其他變量影響較小，變化較為平緩；港口吞吐量對(duì)于自身和其他變量影響較為平緩；港口吞吐量對(duì)于其他變量之間影響較小，變化較為平緩；交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值對(duì)于自身影響較大，呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，對(duì)于其他變量影響較小，變化較為平緩；港口水運(yùn)的周轉(zhuǎn)量對(duì)于自身的影響較大，呈現(xiàn)減速下降的趨勢(shì)，對(duì)于第二產(chǎn)業(yè)變量來(lái)講，在滯后2期前不斷上升，之后減速下降，對(duì)港口的吞吐量的影響相對(duì)大，在滯后2期后加速上升，在滯后7期后趨于平緩增加，對(duì)于其他變量影響較小，變動(dòng)趨勢(shì)較為平緩；水路的貨運(yùn)量對(duì)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(duì)較大，在滯后2期前，對(duì)第二產(chǎn)業(yè)影響呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，之后緩慢下降，對(duì)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(duì)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值的影響波動(dòng)較小，對(duì)港口水運(yùn)的周轉(zhuǎn)量影響處于緩慢下降的趨勢(shì)。通過(guò)分析相較于前文的分析結(jié)果基本一致。

圖2　VAR脈沖響應(yīng)結(jié)果

4　結(jié)論及其建議

本文利用VAR模型對(duì)福建省1990～2015年第二產(chǎn)業(yè)、港口吞吐量、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值、水路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量和水路貨運(yùn)量之間進(jìn)行了實(shí)證分析，得出以下結(jié)論：首先，福建省的第二產(chǎn)業(yè)、港口吞吐量、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值、水路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量和水路貨運(yùn)量之間存在長(zhǎng)期的穩(wěn)定均衡關(guān)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(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)之間存在單項(xiàng)的Granger原因，第二產(chǎn)業(yè)與水路貨物周轉(zhuǎn)量之間沒(méi)有較為明顯的Granger原因，水路的貨運(yùn)量與第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量存在較為明顯的單項(xiàng)Granger原因；再次，VAR模型估計(jì)了第二產(chǎn)業(yè)總值、港口水運(yùn)的貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量、港口貨物吞吐量及交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值之間隨時(shí)間變化的變動(dòng)軌跡；最后，脈沖響應(yīng)分析了變量之間的相互影響的態(tài)勢(shì)和方差分解分析基本一致。

表 6　Ln（ DEC?。℡ 方差分解預(yù)測(cè)結(jié)果

表 7　Ln（ GKTT　）L方差分解預(yù)測(cè)結(jié)果

表 8　Ln（ JCYZJ ）Z方差分解預(yù)測(cè)結(jié)果

結(jié)合本文分析，提出若干建議：加強(qiáng)物流產(chǎn)業(yè)在港口方面的投入，提升物流技術(shù)水平，拉動(dòng)第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；積極引進(jìn)港口貨運(yùn)量，利用政策引導(dǎo)港口經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，促進(jìn)港口貨物貿(mào)易的發(fā)展；轉(zhuǎn)變港口經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，增進(jìn)港口物流效率和發(fā)展水平；增強(qiáng)港口方面交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)等方面的投入，提升第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量和水平。

表9　Ln（SLHWZZ L）方差分解預(yù)測(cè)結(jié)果

表 10　Ln（ SLHY?。㎜方差分解預(yù)測(cè)結(jié)果

參考文獻(xiàn)：

[1]Debbage K G.Air transportation and urban-economic restructuring:Competitive advantage in the US Carolinas[J].Air Transport Management,1999,5(4):211-221.

[2]Button K,Taylor S.International air transportation and economic development[J].Journal of Air Transport Management,2000,6(4):209-222.

[3]H S LEE,H M YANG.Strategies for a global logistics and economic hub:Incheon international airport[J].Journal of Air Transport Management,2007(9):113-121.

[4]朱坤萍，張喜梅.港口物流與對(duì)外貿(mào)易關(guān)系的實(shí)證分析——基于河北省1990～2011年數(shù)據(jù)[J].河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013(5):106-110.

[5] 謝京辭.山東港口物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系研究[J].山東社會(huì)科學(xué)，2011(3):174-176.

[6] 王耀中，黎謐.中國(guó)沿海港口物流對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用研究[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2009(5):48-51.

[7] 宋琪，王寶海.基于VAR模型的物流業(yè)增加值與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2016(1):142-146.

[8] 萬(wàn)紅燕，汪志東.我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2014(2):7-13.

[9]歐陽(yáng)小迅，黃福華.我國(guó)物流業(yè)與國(guó)內(nèi)外貿(mào)易動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性研究——基于VAR模型和VEC模型的經(jīng)驗(yàn)實(shí)證[J].財(cái)經(jīng)論叢，2012(4):9-14.