徐帥 王劍輝 王博

摘 要：航空物流業(yè)是濟(jì)南市發(fā)展的產(chǎn)業(yè)之一，采用VAR模型探討航空物流與影響因素之間的關(guān)系，通過(guò)脈沖響應(yīng)和方差分解分析，得出進(jìn)出口總額沖擊較大并且貢獻(xiàn)率較高，而城鎮(zhèn)人均可支配收入和社會(huì)消費(fèi)零售總額帶來(lái)的沖擊不明顯且貢獻(xiàn)率較低，向量自回歸模型較好的表現(xiàn)了影響因素與航空物流的關(guān)系，并根據(jù)ARIMA模型預(yù)測(cè)之后到2022年濟(jì)南機(jī)場(chǎng)的航空物流吞吐量，具有一定的實(shí)踐意義。

關(guān)鍵詞：VAR模型 影響因素 航空物流業(yè) 預(yù)測(cè)

一、引言

作為實(shí)施“十三五”規(guī)劃的重點(diǎn)和供給側(cè)改革關(guān)鍵時(shí)期，濟(jì)南機(jī)場(chǎng)經(jīng)濟(jì)區(qū)航空物流業(yè)也迎來(lái)了發(fā)展的黃金機(jī)遇。濟(jì)南遙墻國(guó)際機(jī)場(chǎng)2018年完成了12.7萬(wàn)次起降航班和11.4萬(wàn)噸貨物吞吐量，比2017年分別增長(zhǎng)9.8%和19.4%。航空網(wǎng)絡(luò)的連通性和結(jié)構(gòu)得到了顯著改善，包括條件優(yōu)越的位置，便利的航線(xiàn)，經(jīng)濟(jì)水平，還有更多的政府扶植和政策優(yōu)勢(shì)。

為了更合理準(zhǔn)確的優(yōu)化濟(jì)南臨空經(jīng)濟(jì)區(qū)航空物流業(yè)的發(fā)展路徑，本文將會(huì)通過(guò)客觀(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，得出影響航空物流業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵指標(biāo)因素。在研究物流影響因素時(shí)，薛鳳旋、鄭艷婷（2007）重點(diǎn)論述了國(guó)際航空貨運(yùn)樞紐港的概念及設(shè)計(jì)特征;徐君紅（2007）提出航空公司在航空物流發(fā)展過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)抓住各個(gè)關(guān)鍵要素，對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行準(zhǔn)確定位;賈曉寧（2017）從人才、交通和物流資源方面對(duì)鄭州航空物流發(fā)展中存在的問(wèn)題進(jìn)行了歸納，并且針對(duì)這些問(wèn)題給出了相應(yīng)的措施[1];魯永峰（2014）分析研究了航空物流的發(fā)展趨勢(shì)，通過(guò)與其他的非航空的運(yùn)輸方式進(jìn)行對(duì)比，研究出影響貨運(yùn)定價(jià)的因素。大部分學(xué)者都會(huì)運(yùn)用系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析法、多元線(xiàn)性回歸等方法進(jìn)行研究，這些方法都是運(yùn)用專(zhuān)家打分作為考察標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行定量分析，這樣會(huì)導(dǎo)致結(jié)果客觀(guān)性變?nèi)鮗2]。本文將會(huì)采用向量自回歸模型? 以濟(jì)南遙墻國(guó)際機(jī)場(chǎng)為例對(duì)沖擊航空物流的影響因素進(jìn)行分析。

二、模型與方法

向量自回歸模型描述在同一樣本期間內(nèi)的多個(gè)變量（內(nèi)生變量）可以作為它們的過(guò)去值的函數(shù)，是處理多個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分析與預(yù)測(cè)的模型之一，不帶有任何事先約束條件，用來(lái)估計(jì)聯(lián)合內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

①式①中，yt是k維的內(nèi)生變量向量，p是滯后階數(shù)，T是樣本個(gè)數(shù)，Bxt作為外生變量向量。Ai是n*n矩陣，et是n*1誤差向量。其中誤差項(xiàng)的均值為0，并且不存在自相關(guān)。

在已經(jīng)獲得的數(shù)據(jù)的客觀(guān)性和可容易獲得影響因素?cái)?shù)據(jù)基礎(chǔ)上，并在相關(guān)學(xué)者的研究的條件上，本文采用濟(jì)南遙墻國(guó)際機(jī)場(chǎng)的2004-2018年的貨郵吞吐量來(lái)表示當(dāng)?shù)啬壳拔锪鞯陌l(fā)展情況，并選取了社會(huì)消費(fèi)品零售總額、濟(jì)南城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、起降架次和進(jìn)出口總額為內(nèi)生變量，把常數(shù)項(xiàng)作為外生變量?？紤]到各個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的單位不同，以此對(duì)各個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)采取對(duì)數(shù)化處理，并給出了數(shù)據(jù)來(lái)源與選擇理由（表1）。

（一）模型檢驗(yàn)

模型檢驗(yàn)是檢驗(yàn)變量是否為平穩(wěn)序列，彼此是否有持續(xù)的動(dòng)態(tài)關(guān)系和向量自回歸模型是否穩(wěn)定等進(jìn)行檢測(cè)，進(jìn)而保證向量自回歸模型的科學(xué)性和穩(wěn)定性[4]。

1.ADF檢驗(yàn)，根據(jù)ADF檢驗(yàn)原理，從表2中可以看出社會(huì)消費(fèi)品零售總額和進(jìn)出口總額的p值拒絕原假設(shè)，因此是平穩(wěn)的，經(jīng)過(guò)一階差分后，除了起降架次序列不平穩(wěn)，其余時(shí)間序列均平穩(wěn)，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

（二）滯后階數(shù)檢驗(yàn)

表3中給出了0-2階VAR模型的5個(gè)評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，得到除了LR指標(biāo)選擇的滯后階數(shù)為1階，其余四個(gè)指標(biāo)的滯后階數(shù)都為2階，根據(jù)多數(shù)原則確定VAR的滯后階數(shù)，所以得到向量自回歸模型的滯后階數(shù)為2階，協(xié)整檢驗(yàn)的最優(yōu)滯后為向量自回歸模型滯后階數(shù)減一，所以最優(yōu)滯后階數(shù)為1階。

（三）協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)的原理是多個(gè)變量單整的階數(shù)相同才可能協(xié)整。通過(guò)ADF檢驗(yàn)確認(rèn)了起降架次都是一階單整序列，并且協(xié)整檢驗(yàn)通過(guò)的最優(yōu)滯后為1階，由表4可知，在p值小于5%社會(huì)消費(fèi)品零售總額、濟(jì)南城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和進(jìn)出口總額存在協(xié)整關(guān)系。

（四）模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)

數(shù)據(jù)變量的平穩(wěn)性是建立VAR模型的基本要求之一，在VAR模型中，將采用AR根的圖表來(lái)檢驗(yàn)，如果所有根的模的倒數(shù)小于1，即全部落在圓內(nèi)（圖1），則證明模型是穩(wěn)定的。

脈沖響應(yīng)函數(shù)可作為系統(tǒng)特性的描述，在VAR中，主要用來(lái)顯示各類(lèi)影響因素對(duì)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)沖擊后來(lái)展現(xiàn)每個(gè)影響因素的影響過(guò)程。將沖擊響應(yīng)期設(shè)定為15期通過(guò)給選定的所有影響因素同時(shí)施加一個(gè)正標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊，得到貨郵吞吐量對(duì)各影響因素沖擊的方差分解結(jié)果（表6）以及脈沖響應(yīng)曲圖（圖2）。

曲線(xiàn)LnJC為航空物流受進(jìn)出口總額的脈沖影響曲線(xiàn)，在1-2期過(guò)程中呈現(xiàn)持續(xù)下降的狀態(tài)，在2-4期呈持續(xù)上升的狀態(tài)并且在第四期達(dá)到峰值。在之后的過(guò)程中一直持續(xù)不斷起伏狀態(tài)，并逐漸趨于平穩(wěn)。整個(gè)過(guò)程中在橫軸上方的影響程度大于其他兩個(gè)影響因子，進(jìn)出口總額對(duì)于航空物流的發(fā)展具有促進(jìn)作用，進(jìn)出口總額對(duì)物流產(chǎn)業(yè)的沖擊主要體現(xiàn)在適合快捷安全的航空物流運(yùn)輸?shù)漠a(chǎn)品和精密儀器上[5]。

曲線(xiàn)LnZP為航空物流業(yè)受濟(jì)南城鎮(zhèn)居民均可支配收入的脈沖影響曲線(xiàn)。在1-2期過(guò)程中同樣呈現(xiàn)持續(xù)下降的狀態(tài)，2-3期有所上升，3-4期下降，在第5期達(dá)到峰值，可見(jiàn)隨著居民可支配收入的增加，使得居民對(duì)于購(gòu)物以及物流服務(wù)需求得到了有效提升。

曲線(xiàn)Lnls為航空物流業(yè)受社會(huì)消費(fèi)品零售總額的脈沖影響曲線(xiàn)。整個(gè)過(guò)程只有在4-6期處于橫軸下方，其余均在橫軸上方，可以得出它對(duì)航空物流業(yè)的影響時(shí)期處于正向影響，居民的消費(fèi)水平提高，需求的商品種類(lèi)數(shù)量也在增加，使用的快遞方式也越來(lái)越多，對(duì)比公路物流的不斷進(jìn)步，居民更會(huì)選擇快捷省時(shí)的空運(yùn)。

方差分解通過(guò)分析每影響因素對(duì)貨郵吞吐量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同影響因素?fù)舻闹匾?。因此，通過(guò)方差分解可以定量分析出在VAR模型中，航空物流發(fā)展過(guò)程中各個(gè)影響因素的相對(duì)重要性[6]。

依據(jù)表5的方差分解結(jié)果可見(jiàn)，貨郵吞吐量隨著時(shí)間的推移從原先的100%下降到了78.66%，受自身因素的影響較大，而其他的影響因素都有所提高。進(jìn)出口總額由0上升到了13.57%，濟(jì)南城鎮(zhèn)居民人均可支配收入由0上升到了6.61%，社會(huì)消費(fèi)品零售總額由0上升到了1.15%，由此可見(jiàn)這些影響因素對(duì)推動(dòng)航空物流業(yè)作出的貢獻(xiàn)。

三、貨郵吞吐量預(yù)測(cè)

ARIMA模型，是預(yù)測(cè)分析中經(jīng)常使用的平穩(wěn)時(shí)間序列模型，該模型最大的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)一組時(shí)間數(shù)據(jù)繼續(xù)規(guī)律分析，是一種精度較高的預(yù)測(cè)方法。通過(guò)ADF檢驗(yàn)得知貨郵吞吐量數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)后一階差分后平穩(wěn)，因此用一階差分后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

通過(guò)表6，比較AIC、HQ和SC的值，依據(jù)最小原則，選擇ARMA（2，1）擬合度為95.6%，擬合度較好。隨后對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，當(dāng)m<13時(shí)，AC的系數(shù)取正值后幾乎全部小于0.09，表明殘差序列隨機(jī)，檢驗(yàn)通過(guò)。由于A(yíng)RIMA模型是自回歸移動(dòng)平均模型，一般而言預(yù)測(cè)期不宜過(guò)長(zhǎng)，所以選擇預(yù)測(cè)至2022年，將樣本區(qū)間改為2004-2022年，在方程估計(jì)窗口? 選擇Forecast，選擇動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，得到貨郵運(yùn)輸量對(duì)數(shù)預(yù)測(cè)值（圖3），進(jìn)而取指數(shù)，得到預(yù)測(cè)值（表7）.

四、結(jié)論

通過(guò)建立向量自回歸模型，采用方差分解的定性分析方法詳細(xì)的描述了影響濟(jì)南航空物流業(yè)發(fā)展的因素，并深刻探討了影響因素間的相互關(guān)系及其影響程度，運(yùn)用ARIMA模型預(yù)測(cè)了至2022年的貨郵吞吐量數(shù)據(jù)，分析結(jié)果具有一定的意義。目前跨境電商行業(yè)正處于高速上升時(shí)期，要合理分配與調(diào)配各航空物流公司在航線(xiàn)、貨源方面的競(jìng)爭(zhēng)。隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)在航空物流業(yè)的進(jìn)一步應(yīng)用，未來(lái)航空物流業(yè)的信息化集成化將進(jìn)一步完善，運(yùn)行效率也會(huì)更高[7]。

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〔徐帥（通訊作者）、王劍輝、王博，中國(guó)民航飛行學(xué)院空中交通管理學(xué)院〕