田昌奇

[摘 要] 以往國內(nèi)學(xué)者針對三者的關(guān)系進(jìn)行了定性與定量分析。通過利用陜西省1989-2015年的數(shù)據(jù)，構(gòu)建VAR模型對陜西省物流業(yè)與進(jìn)出口貿(mào)易的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。協(xié)整檢驗(yàn)表明物流業(yè)與進(jìn)出口貿(mào)易之間存在長期協(xié)整的關(guān)系。格蘭杰因果檢驗(yàn)表明進(jìn)口貿(mào)易是物流業(yè)的格蘭杰原因，物流業(yè)是出口貿(mào)易的格蘭杰原因。脈沖響應(yīng)分析和方差分解表明，進(jìn)口貿(mào)易和出口貿(mào)易都能促進(jìn)物流業(yè)發(fā)展，進(jìn)口貿(mào)易對物流業(yè)的貢獻(xiàn)值大于出口貿(mào)易對物流業(yè)的貢獻(xiàn)值。物流業(yè)與進(jìn)出口貿(mào)易相輔相成，相互促進(jìn)，因此提升陜西省物流業(yè)和進(jìn)出口貿(mào)易的發(fā)展水平可以助力陜西省經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

[關(guān)鍵詞] 物流業(yè)；進(jìn)出口貿(mào)易；協(xié)整理論；VAR模型

[中圖分類號] F259.27；F752.8 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號] 1009-6043（2018）08-0034-03

一、引言

對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力之一，對外貿(mào)易可以帶來直接或者間接的利益，因此對外貿(mào)易的發(fā)展水平是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要指標(biāo)之一，改革開放以來我國對外貿(mào)易發(fā)展迅猛，對經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了重要的推動(dòng)作用。2015年陜西省進(jìn)出口貿(mào)易總值達(dá)到1895.66億元，同比增長了12.8%，高出全國19.8個(gè)百分點(diǎn)，增速位列全國前列，其中進(jìn)口977.2億元，同比增長18.4%，出口918.5億元，同比增長7.4%，實(shí)現(xiàn)進(jìn)口、出口雙增長。

從以往的研究來看，國內(nèi)學(xué)者針對三者的關(guān)系進(jìn)行了定性與定量分析。張寶友采用回歸分析法研究了中國物流業(yè)與進(jìn)出口貿(mào)易之間的相互關(guān)系，得出物流業(yè)對進(jìn)出口貿(mào)易的影響程度大于進(jìn)出口貿(mào)易對物流業(yè)的影響程度的結(jié)論[1]；周琨采用相關(guān)性分析和彈性分析研究了浙江省物流業(yè)對進(jìn)出口貿(mào)易的影響，得出浙江省物流業(yè)對進(jìn)出口貿(mào)易有較大推動(dòng)作用的結(jié)論[2]；彭勇利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)方法和計(jì)量分析方法確定了物流業(yè)與進(jìn)出口貿(mào)易的關(guān)聯(lián)性關(guān)系[3]；孔原、劉覽利用協(xié)整性檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)分析和方差分解研究了我國主要港口外貿(mào)貨物吞吐量與進(jìn)出口貿(mào)易之間的關(guān)系，得出我國進(jìn)出口貿(mào)易對我國國際物流發(fā)展拉動(dòng)效應(yīng)微弱的結(jié)論[4]；夏芳、杜紅梅、劉文麗運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法比較了我國五種運(yùn)輸方式的貨物周轉(zhuǎn)量對進(jìn)出口貿(mào)易總額的影響，現(xiàn)代物流業(yè)對我國進(jìn)出口貿(mào)易有顯著的影響的結(jié)論[5]；金芳芳根據(jù)彈性理論分析浙江省物流業(yè)與進(jìn)出口貿(mào)易的關(guān)系，研究顯示物流業(yè)發(fā)展水平每提高1%，進(jìn)出口貿(mào)易額平均提高2.90%[6]；戴雅娜利用協(xié)整理論和誤差修正模型分析了江蘇省區(qū)域物流與對外貿(mào)易的關(guān)系，研究結(jié)果顯示兩者之間存在協(xié)整關(guān)系，且物流業(yè)對外貿(mào)易影響顯著[7]；沈焰運(yùn)用相關(guān)性分析和彈性分析對華北地區(qū)的面板數(shù)據(jù)分析，研究表明各區(qū)域物流的發(fā)展對進(jìn)出口貿(mào)易有同向的促進(jìn)作用[8]。下文通過以1989-2015年的陜西省數(shù)據(jù)借助VAR模型對物流業(yè)與進(jìn)出口貿(mào)易的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析并得出相應(yīng)結(jié)論。

二、陜西省物流業(yè)與進(jìn)出口貿(mào)易關(guān)系的實(shí)證研究

向量自回歸模型（vector autoregressive model，簡稱VAR模型）由諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者西姆斯（C.A.Sims，1980）提出。VAR模型不以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)而采用多個(gè)方程聯(lián)合的形式，聯(lián)合方程中的每一個(gè)方程中，內(nèi)生變量對該模型中所有的內(nèi)生變量的滯后值進(jìn)行回歸，從而對模型內(nèi)所有內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行評估。

VRA模型是基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來構(gòu)建模型的，由此可以將單個(gè)變量的回歸模型推廣至多元時(shí)間序列變量構(gòu)成的向量自回歸模型，西姆斯推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)分析的大量應(yīng)用，使VAR模型成為現(xiàn)代主流的應(yīng)用分析模型之一。

一般的VAR模型描述在同一樣本期間內(nèi)的n個(gè)變量（內(nèi)生變量）可以作為它們過去值的線性函數(shù)。其模型如下：

其中，yt是k維內(nèi)生變量向量，xt是d維外生變量向量，Ai是帶估計(jì)的參數(shù)矩陣，c是常數(shù)項(xiàng)，p是自回歸滯后階數(shù)，T是樣本個(gè)數(shù)，B是常系數(shù)，ui是k維機(jī)擾動(dòng)向量。

（一）數(shù)據(jù)的選取與處理

通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)得知衡量物流業(yè)發(fā)展的相關(guān)指標(biāo)有運(yùn)輸倉儲(chǔ)郵電業(yè)增加值、社會(huì)物流總額、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量等，衡量進(jìn)口貿(mào)易的常用指標(biāo)有外貿(mào)依存度、進(jìn)出口貿(mào)易額等。為了研究物流業(yè)與進(jìn)出口貿(mào)易的關(guān)系，考慮數(shù)據(jù)的相關(guān)性、可獲取程度以及衡量指標(biāo)的綜合性原則，選取了貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量（ZZL）作為衡量陜西省物流業(yè)發(fā)展水平的指標(biāo)，出口額（EXPO）進(jìn)口額（IMPO）作為衡量陜西省對外貿(mào)易的評價(jià)指標(biāo)，將進(jìn)出口額（億美金）乘以當(dāng)年的平均匯率。數(shù)據(jù)來源1990-2016年的《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》、2016年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，為了消除異方差性，對上文提到的變量取自然對數(shù)，分別用LZZL、LEXPO、LIMPO表示。運(yùn)用Eviews8.0對數(shù)據(jù)做出LZZL、LIMPO、LEXPO的趨勢圖，如圖1所示。

從圖1中觀察發(fā)現(xiàn)，圖中三個(gè)變量同時(shí)呈現(xiàn)出變化的趨勢，并且增長變動(dòng)方向和變動(dòng)步調(diào)比較一致。所以，我們可以猜測LZZL、LEXPO、IMPO之間可能存在較強(qiáng)的線性關(guān)系，對變量的相關(guān)性進(jìn)行分析。

從上表可以看出，LZZL與LIMPO之間的相關(guān)系數(shù)為0.958，LZZL與LEXPO之間的相關(guān)系數(shù)為0.968，說明貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量與進(jìn)口額、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量與出口額之間有著很強(qiáng)的線性相關(guān)性。下面將進(jìn)一步對他們之間的關(guān)系做出分析。

（二）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

大部分經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列是非平穩(wěn)的，因此在對變量做回歸之前需要對經(jīng)濟(jì)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，否則很可能出現(xiàn)“偽回歸”的現(xiàn)象，采用ADF方法對LZZL、LIMPO、LEXPO三個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

原變量LZZL、LIMPO、LEXPO在1%、5%顯著水平下都含有單位根，序列不平穩(wěn)，故不好判斷數(shù)據(jù)的協(xié)整關(guān)系。一階差分后DLZZL、DLIMPO、DLEXPO在5%顯著水平下拒絕原假設(shè)，接受不存在單位根，即三個(gè)變量屬于平穩(wěn)序列，屬一階單整序列，滿足進(jìn)行協(xié)整性檢驗(yàn)的條件。

（三）VAR模型建立與估計(jì)

對于VAR滯后期的選擇根據(jù)AC與SIC最小準(zhǔn)則，當(dāng)兩者不一樣選取LR最小選取如表3，由此VAR模型的最佳滯后期為3。

VAR模型顯示方程的擬合效果較好，因此建立如下的向量矩陣形式：

如果VAR模型所有特征根的倒數(shù)都小于1，即都在單位圓內(nèi)，則該AVR模型是穩(wěn)定的；反之VRA模型不穩(wěn)定，不穩(wěn)定的VAR模型不能做脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，經(jīng)過檢驗(yàn)所有特征根均在單位圓內(nèi)，說明所建立的VAR模型是穩(wěn)定的。

經(jīng)過檢驗(yàn)得知，物流業(yè)與進(jìn)口貿(mào)易、出口貿(mào)易的時(shí)間序列滿足協(xié)整檢驗(yàn)條件?；赩AR模型采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法對變量的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

跡檢驗(yàn)與最大特征值檢驗(yàn)都顯示在顯著水平5%下三個(gè)變量存在協(xié)整關(guān)系，且至少存在2個(gè)協(xié)整方程，其中一個(gè)協(xié)整方程如下：

（四）格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

通過協(xié)整檢驗(yàn)可以看出物流業(yè)與進(jìn)口貿(mào)易、出口貿(mào)易之間存在長期協(xié)整的關(guān)系，但三個(gè)變量之間的這種關(guān)系是否互為因果還需通過格蘭杰因果檢驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。滯后階數(shù)取最佳滯后期，結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出在5%的顯著性水平下，拒絕了LIMPO不是引起LZZ的格蘭杰原因，說明陜西省進(jìn)口貿(mào)易是物流業(yè)的格蘭杰原因，拒絕了LZZL不是引起LEXPO的格蘭杰原因，說明陜西省物流業(yè)是出口貿(mào)易的格蘭杰原因。

（五）脈沖分析

基于建立的向量自回歸模型，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)可以更好地分析物流業(yè)、進(jìn)口貿(mào)易、出口貿(mào)易之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，依據(jù)所建立的VAR（3）模型，做出脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖所示，其中脈沖函數(shù)的橫坐標(biāo)表示變量的追蹤期，縱坐標(biāo)表示脈沖的響應(yīng)程度。

1.物流業(yè)對進(jìn)口貿(mào)易和出口貿(mào)易的影響

物流業(yè)對自身一個(gè)單位的標(biāo)準(zhǔn)化沖擊，其首先在第1期產(chǎn)生了一個(gè)正向的反應(yīng)，第2期呈現(xiàn)緩慢的下降狀態(tài)至趨于平穩(wěn)，長期來看，若沒有其他因素影響，其發(fā)展將趨于平穩(wěn)。

對于進(jìn)口貿(mào)易的沖擊，第1期幾乎沒有產(chǎn)生影響，第2期開始有一個(gè)負(fù)向的沖擊，第3期開始進(jìn)口總額發(fā)展趨勢較為平穩(wěn)，影響幾乎可以忽略不計(jì)，說明未來物流業(yè)對進(jìn)口貿(mào)易的作用效果不明顯。

對于出口的沖擊，第2期開始有一個(gè)明顯的正向反應(yīng)，第3期開始趨于平穩(wěn)，證明從長期來看，物流業(yè)對出口貿(mào)易有一定的沖擊作用，但是影響效果有限。

2.進(jìn)口貿(mào)易對物流業(yè)和出口貿(mào)易的影響

對于物流業(yè)的沖擊，第1期開始有一個(gè)負(fù)向的沖擊，隨后有一個(gè)緩慢的下降趨勢直至處于負(fù)效應(yīng)狀態(tài)，第3期開始有一個(gè)明顯的上升趨勢，第9期達(dá)到峰值0.17，從長期來看，進(jìn)口貿(mào)易對物流業(yè)有著正向的沖擊，且隨著時(shí)間的推移增長幅度趨于穩(wěn)定。

進(jìn)口貿(mào)易對自身一個(gè)單位的沖擊，其在第一期就有一個(gè)正向的反應(yīng)，隨后從第4期開始影響趨于穩(wěn)定，且影響幾乎可忽略不計(jì)，說明長期看來進(jìn)口貿(mào)易對自身的沖擊影響不明顯。

對于進(jìn)口貿(mào)易一個(gè)單位的沖擊，第1期幾乎沒有影響，從第2期開始產(chǎn)生一個(gè)負(fù)向的沖擊，從第3期開影響呈逐漸上升的趨勢，從第4期開始下降并趨于穩(wěn)定，出口額在一定范圍內(nèi)有所提升，因此長期來看進(jìn)口貿(mào)易對出口貿(mào)易沒有產(chǎn)生太大影響。

3.出口貿(mào)易對物流業(yè)對和進(jìn)口貿(mào)易的影響

對于物流業(yè)的沖擊，當(dāng)期明顯有一個(gè)正向的沖擊，到第2期產(chǎn)生一個(gè)負(fù)向的沖擊直至最低點(diǎn)，到第3期開始逐漸呈上升的趨勢，第8期到達(dá)峰值0.12說明出口貿(mào)易對物流業(yè)具有正向持久的沖擊作用。

出口貿(mào)易對自身一個(gè)單位的標(biāo)準(zhǔn)化沖擊，正向效應(yīng)呈現(xiàn)下降的趨勢，直到第7期趨勢保持比較穩(wěn)定，表明陜西省的出口貿(mào)易在長期來看對其自身有一定的促進(jìn)作用。

（六）方差分解

脈沖響應(yīng)函數(shù)指的是隨著時(shí)間的推移，模型中各個(gè)變量對于沖擊的響應(yīng)。需要進(jìn)一步評價(jià)內(nèi)生變量對標(biāo)準(zhǔn)差的貢獻(xiàn)比值需要進(jìn)行方差分解。

從圖3可以看出，忽略物流業(yè)發(fā)展對自身的影響和貢獻(xiàn)，進(jìn)口貿(mào)易對物流業(yè)方差的貢獻(xiàn)值從第2期（約3.14%）開始呈現(xiàn)上升趨勢且漲幅比較穩(wěn)定。出口貿(mào)易對物流業(yè)方差的貢獻(xiàn)值從第2期達(dá)到最大值約2.01%，開始就呈現(xiàn)小幅的下降趨勢幅度較為穩(wěn)定。因此，從整體上來看，進(jìn)口貿(mào)易對物流業(yè)的貢獻(xiàn)值大于出口貿(mào)易對物流業(yè)的貢獻(xiàn)值。

三、結(jié)論

通過以1989-2015年陜西省的貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、進(jìn)口貿(mào)易額和出口貿(mào)易額為數(shù)據(jù)樣本，基于VAR模型實(shí)證分析了陜西省物流業(yè)、進(jìn)口貿(mào)易、出口貿(mào)易三者的關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆治鼋Y(jié)果顯示三者皆非平穩(wěn)序列，皆為一階單整序列且三者存在長期穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)關(guān)系。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果顯示進(jìn)口貿(mào)易是物流業(yè)的格蘭杰原因，物流業(yè)是出口貿(mào)易的格蘭杰原因，說明進(jìn)口貿(mào)易額的提升可以促進(jìn)物流業(yè)的發(fā)展，而物流業(yè)的發(fā)展可以促進(jìn)出口貿(mào)易的發(fā)展，但是出口貿(mào)易對物業(yè)的促進(jìn)和拉動(dòng)作用并沒有很好地體現(xiàn)。

對陜西省物流業(yè)（LZZL）方差分解可以看出，出口貿(mào)易對物流業(yè)的方差貢獻(xiàn)值低于進(jìn)口貿(mào)易對物流業(yè)的方差貢獻(xiàn)值，說明當(dāng)前出口貿(mào)易對陜西省物流業(yè)的促進(jìn)作用還相對較弱。

物流業(yè)與進(jìn)出口貿(mào)易相輔相成，相互促進(jìn)，因此提升陜西省物流業(yè)和進(jìn)出口貿(mào)易的發(fā)展水平可以助力陜西省經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展，基于以上研究，建議如下：為了促進(jìn)陜西省現(xiàn)代化的物流服務(wù)體系的建設(shè)和發(fā)展，需要打造陸空立體交通體系，深度融入“一帶一路”并且能有所作為。陜西境內(nèi)擁有5個(gè)海關(guān)特殊監(jiān)管區(qū)，同時(shí)擁有諸如咸陽國際機(jī)場等重要的物流通道，且與部分中亞國家口岸有較好的直接通行合作機(jī)制，這些獨(dú)特的優(yōu)勢有利于推動(dòng)陜西省物流產(chǎn)業(yè)的集聚發(fā)展，將陜西省打造成絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶的重要物流節(jié)點(diǎn)。

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[責(zé)任編輯：史樸]