廖云福

(江西財經(jīng)大學 信息管理學院，江西 南昌 330013)

國家提出經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)以來，中國的經(jīng)濟要求由高速增加進入中高速增長，經(jīng)濟結構不斷優(yōu)化升級，由以前的粗放型逐步轉變成密集型，核心驅動力由原先的要素、投資驅動逐漸向創(chuàng)新驅動轉變，這對中國的經(jīng)濟發(fā)展模式提出更高的要求，國內(nèi)的各行各業(yè)都在經(jīng)濟新常態(tài)下進行自身的優(yōu)化升級，物流業(yè)作為服務業(yè)中的重要組成部分，如何由傳統(tǒng)物流升級轉型成創(chuàng)新型物流是物流產(chǎn)業(yè)亟須考慮的問題?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的提出給物流產(chǎn)業(yè)帶來了新的動力，信息技術作為驅動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)變革的關鍵因素，給物流業(yè)帶來新的技術和發(fā)展理念，學者們紛紛針對互聯(lián)網(wǎng)對物流產(chǎn)業(yè)的影響展開研究，基于此，文章通過收集2001—2016年中國互聯(lián)網(wǎng)和物流產(chǎn)業(yè)相關數(shù)據(jù)，對互聯(lián)網(wǎng)如何影響物流業(yè)效益進行實證分析。

1 文獻評析

國內(nèi)不少學者從實證的視角來論證互聯(lián)網(wǎng)信息技術對物流業(yè)的影響。通過實證研究，能更加直觀地體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)信息技術對物流業(yè)的影響，張立國、李東與龔愛清在DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分析方法基礎上，通過物流業(yè)全要素能源效率的測度模型對中國物流業(yè)能源消耗面板數(shù)據(jù)進行實證測度，從動態(tài)分析、區(qū)域差異方面分析了我國物流業(yè)要素效率情況[1]。李國旗等人對物流熱度指標進行回歸分析，從而對中國物流業(yè)空間格局的現(xiàn)狀及演變趨勢進行研究[2]；周會會則構建了全要素能源效率DEA模型，對中部6省全要素能源效率進行擬合分析，并在此基礎上提出中部6省物流業(yè)的發(fā)展政策[3]；樊元馬和馬麗梅在對全國各省市面板數(shù)據(jù)進行SFA分析的基礎上，對不同區(qū)域的物流效率進行測度，全面分析了橫向和縱向的物流效率結果[4]；顏雙波運用Eviews軟件建立回歸模型對福建泉州物流產(chǎn)業(yè)進行分析，論證了物流業(yè)發(fā)展能夠促進經(jīng)濟增長，促進產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級[5]。趙莉、宋國宇在對我國29個省、自治區(qū)、直轄市的省級數(shù)據(jù)進行回歸分析的基礎上，實證研究了我國省級物流業(yè)發(fā)展水平與區(qū)域經(jīng)濟一體化之間具有很強的相關性[6]；方遠平、謝蔓和林彰平則通過運用因子分析、探索性空間數(shù)據(jù)分析、空間計量模型等實證研究方法，分析得出廣東服務業(yè)創(chuàng)新和信息技術均存在空間正相關性[7]；員巧云、程剛對逆向物流管理與信息技術應用進行了相關研究，實證了信息技術應用水平對逆向物流收益有明顯影響作用[8]；姚英在分析我國物流業(yè)存在的問題的基礎上，對物流公司信息技術投入影響企業(yè)績效的關系進行了實證分析，論證了信息技術投入對物流業(yè)發(fā)展的重要作用[9]。

傳統(tǒng)物流的升級轉型迫在眉睫，從戰(zhàn)略轉型的視角來研究互聯(lián)網(wǎng)對物流產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的刺激作用的學者逐漸增多。如蘇美文在深入了解美國、歐盟等國家的物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展基礎上，分析了聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)對傳統(tǒng)經(jīng)濟理論和商業(yè)模式的沖擊，從而為我國物流業(yè)國際化發(fā)展提供建議[10]；何黎明在分析我國物流業(yè)的新特點、智慧物流發(fā)展特點的基礎上，得出我國智慧物流的時代定位，從而得出我國物流業(yè)向智慧物流升級的相關建議[11]。

綜述所述，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外學者從實證和戰(zhàn)略理論方面對信息技術影響物流業(yè)發(fā)展做了比較深刻的研究，說明信息技術能促進物流業(yè)的發(fā)展，提升物流產(chǎn)業(yè)的績效，但是很少學者從時間動態(tài)性來研究互聯(lián)網(wǎng)對物流業(yè)發(fā)展的影響。本文在深入理解諸多文獻的基礎上，從時間動態(tài)性的角度研究互聯(lián)網(wǎng)對物流業(yè)的影響，為我國傳統(tǒng)物流業(yè)升級轉型提供一些參考。本文提出以下假設：

假設1：互聯(lián)網(wǎng)有提升物流業(yè)收入的正向刺激作用，技術的革新帶來效益的遞增，從而實現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級。

假設2：互聯(lián)網(wǎng)能有效地降低物流業(yè)管理成本，節(jié)省自身的運營費用，從而促進物流產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級。

2 指標確定及說明

本文選取2001-2016年的互聯(lián)網(wǎng)和物流業(yè)相關數(shù)據(jù)，其中互聯(lián)網(wǎng)相關數(shù)據(jù)來源于《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》和《中國統(tǒng)計年鑒》，物流業(yè)相關數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國物流年鑒》和《第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。具體指標如下：

(1) 社會物流總收入(Rev)。采用物流行業(yè)的各年的物流總收入作為衡量指標，社會物流總收入能很好地反映物流業(yè)每年的規(guī)模程度和發(fā)展狀況。

(2) 社會物流管理費用(Cost)。由中國社會物流管理費用來衡量物流業(yè)的管理成本狀況，作為損耗指標。

(3) 交通運輸、倉儲和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資(Inv)。物流業(yè)的發(fā)展離不開源源不斷的資金和基礎建設的投資，本文選取交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的固定資產(chǎn)投資作為物質資本投入指標。

(4) 互聯(lián)網(wǎng)指標。本文基于主成分分析方法，運用SPSS軟件對互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)、網(wǎng)站數(shù)、移動電話普及率、互聯(lián)網(wǎng)普及率和CN域名數(shù)進行分析，得出相關的成分矩陣，最后根據(jù)相應的成分算出總的互聯(lián)網(wǎng)相關指標。這樣處理的優(yōu)點是綜合考慮互聯(lián)網(wǎng)指標的復雜性。用SPSS軟件進行主成分分析后得到總的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)(Int)，這樣能更加準確地分析互聯(lián)網(wǎng)對物流行業(yè)的影響。

(5) 交通運輸、倉儲和郵政業(yè)就業(yè)人員指標(Emp)。由《第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》可知，物流業(yè)整個行業(yè)由交通運輸業(yè)、倉儲業(yè)、貿(mào)易業(yè)、流通加工、包裝和郵政業(yè)等行業(yè)組成，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)就業(yè)人員占據(jù)物流業(yè)就業(yè)人數(shù)很大的比例，所以用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)就業(yè)人員來描述物流業(yè)的人力資本投入狀況并不失其準確性。

3 雙對數(shù)模型的構建與檢驗

3.1 雙對數(shù)模型的建立

運用Eviews8.0軟件對相關數(shù)據(jù)進行散點圖和趨勢圖分析，發(fā)現(xiàn)社會物流管理費用Cost、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資Inv、互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)Int和交通運輸、倉儲和郵政業(yè)就業(yè)人員Emp與社會物流總收入Rev有很好的線性關系，又考慮到對數(shù)模型能很好地消除異方差，且經(jīng)濟意義更好解釋，再對各變量的對數(shù)進行散點圖和趨勢圖分析，可以看出它們呈現(xiàn)很好的線性關系，最終建立雙對數(shù)模型[12]。

(1)

其中，λi(i=0，1，2，3，4)為回歸系數(shù)，μ為隨機擾動項。對各變量做OLS分析，可得回歸結果如下：

對表1進行相關的分析可知，LnInv和LnEmp參數(shù)的P值均大于0.05，均不能通過顯著性檢驗，但調(diào)整后的R2=0.993說明該模型的解釋程度很高，能解釋社會物流總收入變化的99.289%。綜合分析可知該模型可能存在多重共線性，要對該模型進行多重共線性檢驗。

表1 OLS回歸結果

3.2 多重共線性逐步OLS檢驗

經(jīng)過一系列的回歸修正，最終得到如表2的回歸結果，從表2中可以看出，兩個方程的解釋能力都很好，自變量LnInv和LnInt的P值均小于0.05，又從T值看出回歸結果良好，模型消除了多重共線性。

表2 LnRev和LnCos最終回歸結果

注：* * *，* *，*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著

綜上所述，可以確定社會物流總收入Rev和物流管理費用Cost的雙對數(shù)模型分別為：

LnRev=4.418+0.570*LnInv+0.359*LnInt

(2)

LnCos=1.733*LnInv-0.787*LnInt

(3)

綜合方程(2)(3)分析得出：互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)Int每提高1%，社會物流總收入Rev增加0.359%，社會物流管理費用Cost就減少0.787%。這說明互聯(lián)網(wǎng)能有效地促進物流業(yè)的發(fā)展，提高社會物流總收入，降低社會物流管理費用，從而證實了假設1和假設2。為了深入研究互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展等各因素對物流業(yè)的動態(tài)影響情況，下面建立VAR模型做進一步分析。

4 VAR模型的建立和分析

VAR模型在經(jīng)濟學中的運用要歸功于西姆斯(C.A.Sims)，該模型以一種非結構化形式呈現(xiàn)，VAR模型的強大在于能分析預測時間序列模型，從而更好地解釋各經(jīng)濟變量的內(nèi)在沖擊影響。

本文構建VAR模型對互聯(lián)網(wǎng)影響物流業(yè)發(fā)展進行實證分析，VAR(P)模型[13]一般表達式如下：

Yt=γ1Yt-1+…+γpYt-p+HXt+ωt

t=1,2,3…T

(4)

其中Yt、Xt分別為N維內(nèi)生變量列向量和M維外生變量列向量，P是滯后階數(shù)，T是樣本個數(shù)。γp和H分別是N*N和N*D維特估計的系數(shù)矩陣，ωt是N維擾動列向量，ωt可以是同期相關，但是不能與自己的滯后值有相關關系，且不能與右邊的變量有相關關系。

4.1 單位根檢驗

VAR模型建立于數(shù)據(jù)平穩(wěn)性基礎上，各個變量之間平穩(wěn)才能進行下一步的模型分析，若存在回歸現(xiàn)象則會使所建模型失去精準性，因此運用Eviews8.0對各變量進行ADF平穩(wěn)性檢驗，其結果如表3所示。

從表3可以分析得出，變量LnRev、LnCost、LnInv、LnEmp在5%的水平上的臨界值P值均大于0.05，則接受原假設，說明變量LnRev、LnCost、LnInv、LnEmp均是非平穩(wěn)向量，均具有單位根，VAR模型的建立前提是需要序列平穩(wěn)，對變量LnRev、LnCost、LnInv、LnEmp做一階差分后發(fā)現(xiàn)，差分后的變量在5%的臨界值都小于0.05，拒絕原假設，一階差分后所有的差分序列都平穩(wěn)，結論證明原序列都是一階單整序列。滿足VAR模型構建的前提條件，可以進行下一步的分析。

表3 ADF單位根檢驗

注：檢驗標準(C,T,K)分別代表截距項、趨勢項和滯后項；N表示沒有相應的項

4.2 脈沖響應與方差分解

4.2.1脈沖響應分析 VAR模型分析的不是一個變量對另一個變量的影響，而是分析模型受到外界沖擊后系統(tǒng)的動態(tài)影響情況，這種方法稱之為脈沖響應函數(shù)方法。根據(jù)SC施瓦茨準則和AIC赤池信息準則，可以確定模型的滯后階數(shù)應為1階，并能建立滯后VAR(1)模型，最后運用Eviews8.0可以得到各指標對物流業(yè)發(fā)展的脈沖響應分析，如圖1、圖2所示。

Response of LNREV to LNINT

圖1 物流總收入的脈沖響應結果

從圖1可以看出，給指標InInt一個正向沖擊后，在前幾期對InRev波動有較大的正的影響,并于第5期達到最大，而后漸漸減弱，最后趨于平穩(wěn)，這說明互聯(lián)網(wǎng)對物流業(yè)發(fā)展有著積極的促進作用，前期傳統(tǒng)物流業(yè)的優(yōu)化升級的作用力很大程度來自于互聯(lián)網(wǎng)技術，在一定時期后互聯(lián)網(wǎng)作用漸漸減弱，并最后趨于穩(wěn)定，這跟實際行業(yè)發(fā)展規(guī)律相符。

從圖2可以知道，先給lnInt一個4正向的沖擊，對InCost有一個負的影響，在第2期左右效果達到最大值，之后開始回升，最后變成正向，由此可證明互聯(lián)網(wǎng)能通過降低管理費用即運營成本促進物流業(yè)的發(fā)展，但是從圖2也可以知道，互聯(lián)網(wǎng)對物流業(yè)管理費用的降低作用是有限的，到后期并不能有效地降低物流業(yè)的管理費用，這就說明發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)技術節(jié)省物流業(yè)管理費用的程度是有限的，物流業(yè)有待進一步探索降低自身成本的方式，以求實現(xiàn)傳統(tǒng)物流業(yè)的優(yōu)化升級。

Response of LNREV to LNINT

圖2 物流管理費用的脈沖響應結果

4.2.2方差分解分析 運用Eviews8.0可以得到指標lnRev和lnCost的方差分解結果如圖3、圖4所示。

Percent LNREV variance due to LNINT

圖3 物流總收入的方差分解結果

從圖3可知，互聯(lián)網(wǎng)對物流產(chǎn)業(yè)的收入提升有著積極作用，指標InInt的方差貢獻度逐漸上升，最后突破40%，這就說明互聯(lián)網(wǎng)因素對物流業(yè)起著舉足輕重的作用，互聯(lián)網(wǎng)的進步和發(fā)展能極大地促進物流業(yè)的發(fā)展，進一步證實了本文前面提出的互聯(lián)網(wǎng)能促進物流業(yè)發(fā)展、提高物流業(yè)總收入的假設1。從圖4分析得出互聯(lián)網(wǎng)對降低物流業(yè)管理費用的貢獻程度趨勢走向，其方差高達30%，也就說明互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展對降低物流業(yè)管理費用有著明顯的效果，新技術的引入會帶來管理方式的變革，從而達到降低成本的作用，證實了本文前面提出的互聯(lián)網(wǎng)能促進物流業(yè)發(fā)展、降低物流管理費用的假設2。

Percent LNREV variance due to LNINT

圖4 物流管理費用的方差分解結果

5 結論及建議

5.1 相關結論

基于以上的雙對數(shù)模型分析、脈沖響應分析和方差分解可得到結論如下：

互聯(lián)網(wǎng)對物流收入的貢獻高達40%，對降低管理費用的貢獻高達30%；互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)每提高1%，社會物流總收入就增加0.359%，物流管理費用就能減少0.787%，這說明互聯(lián)網(wǎng)給物流業(yè)帶來的是積極的促進作用，能提高物流業(yè)的收益，降低物流業(yè)管理費用，從而刺激物流業(yè)的發(fā)展，為產(chǎn)業(yè)轉型升級提供有力的支撐。

5.2 政策建議

首先，培養(yǎng)互聯(lián)網(wǎng)時代新思維、新理念。即在經(jīng)濟新常態(tài)理念下，物流業(yè)要更加注重以人為本的服務理念，做到人性化發(fā)展，個性化發(fā)展。物流企業(yè)應積極引進互聯(lián)網(wǎng)技術，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)時代觀念，充分運用云計算技術。還應積極關注國際物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展動向，積極學習國際先進經(jīng)驗，培養(yǎng)自身的平臺思維、共享思維、開放合作思維和創(chuàng)新思維，從而實現(xiàn)傳統(tǒng)物流向現(xiàn)代物流的轉型升級。

其次，優(yōu)化物流生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈，建立物流新體系。新型市場下的物流企業(yè)可以從多角度著手，將產(chǎn)業(yè)滲透融合到其他領域，如物流業(yè)可以與制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融等行業(yè)進行聯(lián)合互動，將產(chǎn)業(yè)合作層次從基礎層面向更高層面邁進。優(yōu)化物流生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈還應該注重物流政策體系的進一步完善，基礎設施的進一步建設，從而整頓物流市場秩序，實現(xiàn)物流服務價值增值。

最后，以互聯(lián)網(wǎng)技術為支撐，實現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流轉型。由方差分解圖3和圖4可知，互聯(lián)網(wǎng)對物流產(chǎn)業(yè)的總收入提升和管理費用的降低有著很大的貢獻，雙對數(shù)方程(2)、方程(3)結果顯示，互聯(lián)網(wǎng)有著提高物流產(chǎn)業(yè)總收入和降低物流管理費用的顯著作用，物流產(chǎn)業(yè)要實現(xiàn)自身的升級轉型，則必須以互聯(lián)網(wǎng)技術為支撐，提高物流產(chǎn)業(yè)效率，降低物流業(yè)成本，從而促進物流業(yè)實現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流轉型。