馬萱航?侯瑞環(huán)

摘 要：以新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與物流能力為研究對(duì)象，構(gòu)建兵團(tuán)物流能力對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的不同分位數(shù)條件下的線性回歸模型，實(shí)證分析兵團(tuán)的物流行業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響大小。通過(guò)因子分析選取變量，并計(jì)算各個(gè)變量的綜合得分和排名，從而確定新疆物流和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相關(guān)關(guān)系，為新疆區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供支持。

關(guān)鍵詞：區(qū)域經(jīng)濟(jì);物流;分位數(shù)回歸;預(yù)測(cè)

一、引言

隨著“一帶一路”的推進(jìn)，兵團(tuán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐步走進(jìn)學(xué)者的視野。生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)采用“師市合一”的特殊管理體制進(jìn)行管理，正是特殊的管理方式造成了新疆與其他內(nèi)陸城市發(fā)展的不同。物流是以滿足顧客要求為目的，對(duì)貨物、服務(wù)和相關(guān)信息在產(chǎn)出地和消費(fèi)地之間實(shí)現(xiàn)高效和經(jīng)濟(jì)的正向和反向的流動(dòng)和儲(chǔ)存所進(jìn)行的計(jì)劃、執(zhí)行和控制的過(guò)程。物流能力對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相互促進(jìn)并不僅僅體現(xiàn)在物流能力與經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力相互影響，更為關(guān)鍵的問(wèn)題是當(dāng)物流發(fā)展能力達(dá)到何種程度時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度可以達(dá)到最高。只有當(dāng)物流能力的發(fā)展達(dá)到一定水平時(shí)，才能帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。

諸多專家、學(xué)者注意到區(qū)域物流發(fā)展的重要性并展開相關(guān)研究，對(duì)一些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了較高的參考價(jià)值，但多數(shù)學(xué)者僅僅停留在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與物流能力的相互關(guān)系上，而忽略了其促進(jìn)程度，導(dǎo)致了經(jīng)濟(jì)發(fā)展隨著物流能力的過(guò)快提高反而發(fā)展緩慢。馬傳秀通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)的方法，選取一些特定變量分別代表經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和物流指標(biāo)，得到的結(jié)果為物流發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到促進(jìn)的作用;李績(jī)才等通過(guò)向量自回歸模型實(shí)證分析浙江省物流業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的宏觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，結(jié)果表明，浙江經(jīng)濟(jì)的騰飛是現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展的原因，而現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用并不明顯;劉維林等認(rèn)為區(qū)域物流是實(shí)現(xiàn)地區(qū)物資流動(dòng)、商品流通的重要載體，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的服務(wù)與支撐作用日益突出;王俊通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行論述，得出結(jié)論區(qū)域經(jīng)濟(jì)與區(qū)域物流呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系;唐天偉和江娉婷（2015）從物流業(yè)的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改革方面進(jìn)行分析，對(duì)江西省經(jīng)濟(jì)和物流的關(guān)系進(jìn)行了論證。

以上的研究大多側(cè)重于某一地區(qū)經(jīng)濟(jì)與物流的發(fā)展水平為變量構(gòu)建模型，對(duì)某一特定地區(qū)的研究發(fā)展提供了思路，但并沒有形成區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展的統(tǒng)一概念。為此，在現(xiàn)有的理論基礎(chǔ)上，本文通過(guò)構(gòu)建兵團(tuán)物流與經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用回歸方程擬合模型，對(duì)兵團(tuán)發(fā)展提出合理性評(píng)價(jià)，以期對(duì)兵團(tuán)物流業(yè)的發(fā)展提供幫助，進(jìn)而促進(jìn)兵團(tuán)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

二、數(shù)據(jù)處理與模型構(gòu)建

1.指標(biāo)選取

區(qū)域物流作為一個(gè)基礎(chǔ)性、服務(wù)性和綜合性的第三產(chǎn)業(yè)，其涉及多個(gè)行業(yè)，從不同的角度反映，并在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著至關(guān)重要的作用，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)。本文通過(guò)收集兵團(tuán)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與物流的相關(guān)指標(biāo)，以物流能力對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響力度為線索，建立符合兵團(tuán)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和物流能力發(fā)展的指標(biāo)體系，通過(guò)實(shí)地調(diào)研等方式收集到經(jīng)濟(jì)和物流的數(shù)據(jù)指標(biāo)，如GDP、客運(yùn)周轉(zhuǎn)量等，通過(guò)這些指標(biāo)選取出權(quán)重最大的因素并構(gòu)建相關(guān)模型，指標(biāo)體系具體見表1。

根據(jù)表1的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用因子分析法對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和物流能力指標(biāo)進(jìn)行降維處理，選取出影響權(quán)重最大的指標(biāo)進(jìn)行分析。因子分析的基本思想是根據(jù)相關(guān)性大小把原始變量分組，達(dá)到組內(nèi)相關(guān)性強(qiáng)、組外相關(guān)性弱的結(jié)果。根據(jù)兵團(tuán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和物流能力的因子矩陣，并運(yùn)用回歸方法計(jì)算求得因子得分矩陣排列得到綜合得分表，如表2所示。

根據(jù)因子綜合得分排序狀況，最終選取民用汽車年末保有量和GDP兩指標(biāo)為物流指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。即新疆2000年-2017年間的GDP為主要的經(jīng)濟(jì)參量作為因變量選取民用汽車年末保有量作為解釋變量。

2.模型的構(gòu)建與評(píng)價(jià)

（1）一元線性回歸

當(dāng)數(shù)據(jù)中因變量受自變量影響時(shí)，可以用傳統(tǒng)的線性回歸模型進(jìn)行擬合，即

式中，y為因變量，x為自變量，β為自變量系數(shù)，ε是滿足正態(tài)獨(dú)立同分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)。其中參數(shù)β是用最小二乘法求解得到的。

對(duì)新疆民用汽車年末保有量與GDP進(jìn)行一元回歸擬合，得到變量的對(duì)應(yīng)關(guān)系，檢測(cè)變量之間的相關(guān)性。在檢驗(yàn)結(jié)果中，民用汽車年末保有量與GDP的線性關(guān)系模型為，為了進(jìn)一步論述驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿M合程度，還需進(jìn)行下一步檢驗(yàn)。利用預(yù)測(cè)殘差圖、QQ正態(tài)檢驗(yàn)圖、位置尺度診斷圖、Cook距離與杠桿圖等方式對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，其結(jié)果如圖1表示。

可以看出，在預(yù)測(cè)殘差圖中，各變量基本處在同一直線上;在QQ圖中，各個(gè)數(shù)值剛好幾乎呈現(xiàn)水平方向45°直線;在位置尺度診斷圖中，散點(diǎn)圖處于均勻隨機(jī)分布;在Cook距離與杠桿圖中，D<0.5說(shuō)明不含異常值點(diǎn)。綜上所述，模型通過(guò)檢驗(yàn)，符合線性回歸模型。

在本文中經(jīng)濟(jì)發(fā)展和物流能力表現(xiàn)出正相關(guān)的關(guān)系，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造的價(jià)值遠(yuǎn)高于物流發(fā)展隨著物流業(yè)的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)能力也在不斷提高。為了進(jìn)一步準(zhǔn)確判斷區(qū)域經(jīng)濟(jì)與物流的相關(guān)關(guān)系，可以采取分位數(shù)回歸對(duì)新疆歷年物流指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。

（2）分位數(shù)回歸

分位數(shù)回歸是用一簇線性回歸直線代替?zhèn)鹘y(tǒng)的一條線性回歸直線，通過(guò)因變量的條件分位數(shù)對(duì)自變量進(jìn)行回歸分析，從而得到多個(gè)回歸模型，使得所得數(shù)據(jù)更加具有代表性可以避免數(shù)據(jù)出現(xiàn)尖峰或者厚尾的分布等情況，很大程度上的減小誤差。如果數(shù)據(jù)中存在強(qiáng)影響點(diǎn)，就會(huì)使模型產(chǎn)生一定的誤差;如果選用中位數(shù)回歸模型，就會(huì)使模型僅受中間值的影響，而并不能代表整體。

在圖中可以得出隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，物流行業(yè)也隨之迅速發(fā)展。在圖中一共表現(xiàn)出8條回歸直線，從上到下依次為0.9，0.95，0.75分位數(shù)下的回歸直線、均值回歸直線、中位數(shù)回歸直線、0.25，0.1，0.05分位數(shù)下的回歸直線。

可以得出，在低分位條件（α=0.05）下，民用汽車年末保有量與GDP的正相關(guān)系數(shù)最大，即隨著物流業(yè)的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)變量的增長(zhǎng)是最快的;在較高的分位點(diǎn)時(shí)，其影響系數(shù)逐漸減少，可見高端物流行業(yè)不利于經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，原因是處于經(jīng)濟(jì)低端的狀態(tài)下，其物流行業(yè)過(guò)快發(fā)展會(huì)造成經(jīng)濟(jì)通貨膨脹，阻礙了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

對(duì)于系數(shù)在其他五個(gè)分位數(shù)水平上都顯著。可見該系數(shù)總體變化不大，但是隨著分位點(diǎn)系數(shù)的提高，相關(guān)系數(shù)逐漸減小。處在低分位點(diǎn)時(shí)經(jīng)濟(jì)能力隨著物流行業(yè)的發(fā)展提高更快。同時(shí)再與均值回歸的系數(shù)對(duì)比得出，均值回歸相關(guān)系數(shù)為78.4，與最優(yōu)狀態(tài)的模型相比，差距較大，說(shuō)明分位數(shù)回歸的擬合分位數(shù)為0.05時(shí)的模型最優(yōu)。

3.模型預(yù)測(cè)

統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法最常用的有德爾菲法、情景預(yù)測(cè)法、線性預(yù)測(cè)法。本文采用最小二乘估計(jì)法、主觀預(yù)測(cè)法和線性預(yù)測(cè)法分別對(duì)經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比得出最優(yōu)結(jié)果。

一元回歸預(yù)測(cè)是指成對(duì)的兩個(gè)變量數(shù)據(jù)分布大體上呈直線趨勢(shì)時(shí)，運(yùn)用合適的參數(shù)估計(jì)方法，求出一元線性回歸模型，然后根據(jù)自變量與因變量之間的關(guān)系，預(yù)測(cè)因變量的趨勢(shì);回歸預(yù)測(cè)法是運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)模型，以一個(gè)或幾個(gè)自變量作為依據(jù)，來(lái)預(yù)測(cè)因變量發(fā)展變動(dòng)趨勢(shì)和水平的一種方法。

假設(shè)民用汽車年末保有量為400000萬(wàn)輛時(shí)，分別采用以上三種方法得到相關(guān)結(jié)果如表3所示。得出以下結(jié)論：0.05分位數(shù)下的線性回歸模型為最優(yōu)模型，得到了預(yù)期中的結(jié)果。

三、結(jié)論與建議

本文基于2000年-2017年兵團(tuán)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、物流系統(tǒng)數(shù)據(jù)面板，首先采用因子分析選取了代表性極強(qiáng)的民用汽車年末保有量和GDP分別代表物流指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，并構(gòu)建物流發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的一元回歸分析和分位數(shù)回歸模型對(duì)兵團(tuán)區(qū)域物流對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響程度和其發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析，得到如下結(jié)論：經(jīng)濟(jì)發(fā)展隨著物流能力的發(fā)展而穩(wěn)步提高。本文利用不同的回歸方法得到的回歸模型系數(shù)均為正數(shù)，且相關(guān)關(guān)系顯著;從不同分位數(shù)條件下的回歸模型可以看出，如果物流能力過(guò)快發(fā)展，可能會(huì)由于運(yùn)輸中產(chǎn)生的消費(fèi)問(wèn)題導(dǎo)致通貨膨脹，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也在提高，但是相比較而言，在物流行業(yè)以適中的速度發(fā)展時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力更強(qiáng)。為了檢驗(yàn)這一點(diǎn)，本文采用了最小二乘估計(jì)法和線性預(yù)測(cè)法相比較，得出結(jié)論物流業(yè)發(fā)展水平處在低分位時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度最快。

針對(duì)新疆物流能力與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)發(fā)展現(xiàn)狀，綜合時(shí)代背景，提出以下建議。

（1）物流業(yè)的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力起著高度的正向影響。區(qū)域部門應(yīng)加強(qiáng)對(duì)物流建設(shè)的投資，擴(kuò)大物流規(guī)模，保障物流運(yùn)轉(zhuǎn)所需要的條件，對(duì)一切為民服務(wù)的物流企業(yè)制定更加適合的政策督促發(fā)展，即加大對(duì)物流產(chǎn)業(yè)的扶持。

（2）物流過(guò)快發(fā)展會(huì)導(dǎo)致輕微的通貨膨脹，主要是由于經(jīng)濟(jì)并不發(fā)達(dá)的時(shí)候物流發(fā)展卻增加了諸多消費(fèi)。兵團(tuán)在制訂長(zhǎng)期發(fā)展物流規(guī)劃的同時(shí)，要充分對(duì)各個(gè)地區(qū)進(jìn)行實(shí)地考察，構(gòu)建成本適中、可以承載較大數(shù)量的物流平臺(tái)。

（3）相關(guān)物流企業(yè)應(yīng)該珍惜政府所制定的優(yōu)惠政策。在當(dāng)今的時(shí)代大背景下，必須堅(jiān)決遵守相關(guān)法律法規(guī)，在一切被允許的范圍內(nèi)擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，同時(shí)也要注意人才引進(jìn)，以此來(lái)促進(jìn)物流業(yè)的發(fā)展，為新疆地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。

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作者簡(jiǎn)介：馬萱航（2000- ），女，本科在讀，從事區(qū)域物流的研究;通訊作者：侯瑞環(huán)（1986- ），男，講師，主要從事統(tǒng)計(jì)模型與非參數(shù)統(tǒng)計(jì)以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究