0 引 言

陸海新通道利用鐵路、公路、水運、航空等多種運輸方式，北接絲綢之路經濟帶，南連21 世紀海上絲綢之路，通達新加坡及東盟主要物流節(jié)點，以物流協同創(chuàng)新驅動沿線城市經濟高質量發(fā)展。西部陸海新通道的大規(guī)模建設能夠在較短時間內彌補西部地區(qū)交通基礎設施資本存量不足的劣勢。通過提高物流運輸效率、降低運輸和貿易成本可以使西部地區(qū)獲得更快增長從而使區(qū)域趨于均衡發(fā)展。社會物流需求增加，但物流增速卻持續(xù)放緩。2019 年1～11 月，全國社會物流總額為272 萬億元，同比增長5.8%。全年社會物流總額近300 萬億元，同比增長5.2%左右，增速較上年下滑約0.6 個百分點。為了加快我國西部陸海新通道城市物流產業(yè)發(fā)展，本文收集了西部陸海新通道40 個城市2004～2018 年貨運量、固定資產投資、互聯網人數等相關數據，對西部陸海新通道城市與物流產業(yè)發(fā)展的協整動態(tài)關系進行了檢驗分析。

目前，針對物流產業(yè)發(fā)展及陸海新通道建設要求，已有許多學者開展相關研究。薛勇軍等通過建立時間序列數據模型、截面數據模型和面板數據模型進行實證研究，發(fā)現基礎設施的完善對經濟增長有促進作用。錢曉英和馬傳秀認為我國固定資產投資與物流發(fā)展水平之間存在單向因果關系，即固定資產投資的增加會帶動物流的發(fā)展，同時由于物流的發(fā)展是中國經濟質量提升的外在表現，因此固定資產投資正在帶動中國整體經濟質量的提高。童孟達研究發(fā)現，我國約90%的國際貿易貨物是通過海運實現的。隨著我國經濟高質量發(fā)展的深入，科技水平和產品價值的提高，數量型出口、低價值型物流將向質量型出口、高價值型物流轉變，鐵路和航空的物流比重將逐步提高。袁偉彥基于2017 年統計數據，發(fā)現西部地區(qū)人口占全國總人口數的27.2%，但居民人均可支配年收入僅為20 130.3 元，相比全國平均值低6 000 元左右。西部陸海新通道戰(zhàn)略的實施，對于充分發(fā)揮西部地區(qū)連接“一帶”和“一路”的紐帶作用，具有重大現實意義和深遠歷史意義。如廣西，作為西部陸海新通道通海的地區(qū)，據統計，到2019 年底北部灣港完成貨物吞吐量突破2.5 億噸，集裝箱吞吐量382 萬標準箱，同比增長34.6%，增速位居全國前列；班列到發(fā)合計1 960 列，同比增長119%，西部陸海貿易新通道鐵路發(fā)送貨物162.89 萬噸，同比增加106.17 萬噸，增長187.2%。廣西將持續(xù)推進“鐵、公、機、水”基礎設施建設，補齊對外交通短板，積極推進北部灣港一體化發(fā)展，加快西部陸海新通道建設。原云霄和王寶海采用固定效應截面?zhèn)€體加權變系數模型對我國31 省市的1992～2015 年GDP 與貨運量年度數據進行建模分析，認為區(qū)域經濟GDP 增加0.1303 億元，貨運量對其GDP 有正向作用，每增加1 單位貨運量可以帶動GDP 提升的范圍在6%～50%。王東方認為政府政策是城市物流空間結構演化的外來推力，但部分政策并未達到預期目標，物流產業(yè)的發(fā)展和政府政策的干預密切相關。徐勝分析2003～2015 年相關統計數據，分析了陸域經濟對海域系統資源、環(huán)境、空間的促進效率，海洋經濟對陸域系統資金、科技、勞動力的反饋效率，認為陸海兩系統穩(wěn)步發(fā)展、相輔相成，其中陸域經濟系統年均增長相對較高。何黎明等使用2004～2018 年相關統計數據，以GDP 和固定資產投資衡量經濟，以貨運量和物流從業(yè)人員衡量交通基礎設施，分析得出交通基礎設施與經濟增長之間存在長期均衡關系。

上述研究基本闡釋了物流發(fā)展對陸海新通道建設的積極效應。但在數量經濟建模時，學者們通常要求時間序列是平穩(wěn)的。因為若時間序列是非平穩(wěn)的，對其進行普通最小二乘回歸就可能犯了“謬誤回歸”的錯誤；所以需要將非平穩(wěn)數據轉化為平穩(wěn)數據。常用的方法是對非平穩(wěn)序列進行差分，但這樣做會丟失一些有用的長期信息。為此，本文選取貨運量、固定資產、互聯網人數作為研究變量，運用協整理論對我國陸海新通道城市與物流產業(yè)發(fā)展規(guī)模之間的關系進行分析。

1 變量選擇

韓筱和吳蕾芳利用國內生產總值、貨運量、貨運周轉量關于貨運物流與經濟增長的實證分析得出GDP 與貨運量存在協整關系，并且東部的國內生產總值關于貨運量的彈性最大，為1.031，中部和西部的彈性幾乎一樣，分別為0.655 和0.679，也就是說，經濟越發(fā)達，貨運量對國內生產總值的影響越大。王云崗通過研究互聯網發(fā)展水平對物流業(yè)的影響，實證分析得出海南、廣西、貴州、重慶、甘肅和新疆等地區(qū)的互聯網基礎設施與物流業(yè)市場需求之間不存在相關關系，相關系數R 為負數，表明這些地區(qū)的互聯網基礎設施建設對物流市場需求產生的影響較小，以至于在數據上顯示為負相關。鐘昌寶和席少飛運用

2006～2015 年中國30 個省級行政單位的面板數據，通過實證分析得出如下結論：樣本期間，互聯網對技術進步推動型的物流業(yè)全要素生產率具有促進作用。由于互聯網具有網絡效應特征，因此，其對物流業(yè)全要素生產率的影響是非線性的。以網民人口比例作為門檻變量得出互聯網對物流業(yè)全要素生產率存在30.5%和41.2%兩個門檻值。劉小軍和張濱總結出“一帶一路”政策針對跨境電商的關、檢、稅、匯等監(jiān)管，倉儲、物流及支付等配套服務都給予了許多便利。西部地區(qū)陸海新通道通向東盟主要物流點、向新加坡地區(qū)等連接，所以當前可利用政策加國家支持加快發(fā)展。李錦瑩在關于“共建西部陸海新通道共享中國發(fā)展新機遇”中說西部經濟發(fā)展的基本思路將會以交通引領、物流支撐、貿易做大、產業(yè)為本的產業(yè)發(fā)展基本思路，未來中國經濟的增長點將寄托在西部經濟的發(fā)展上。

目前，在對城市物流發(fā)展水平進行評價的眾多方法中，多指標綜合測度法的應用最為廣泛，其次是模型法和編制指數法。根據前人的研究，選取貨運量、固定資產投資、互聯網人數進行協整分析，其他一些國內GDP、人均GDP、在校大學生人數、交通運輸從業(yè)人員進行簡單描述分析。其中貨物總量為被解釋變量，解釋變量為固定投資和互聯網人數；對數模型在一定程度上能夠削弱模型的共線性、異方差和非平穩(wěn)性等問題，而且對數模型中回歸系數與彈性、變化率關系緊密。因此對數據進行對數形式處理。對原始數據簡化形式如表1 所示。原始數據來源于國家統計局數據庫、中經網統計數據庫、中國知網數據庫。

表1 研究變量對數處理結果表

2 實證分析

2.1 單位根檢驗

經典計量經濟分析方法要求時間序列具有平穩(wěn)性，否則會產生“偽回歸”現象。由于現實中的大多數經濟變量時間序列都是非平穩(wěn)序列，在進行計量分析時，應先進行平穩(wěn)性檢驗，即檢驗時間序列是否含有單位根并確定單整階數。單位根檢驗有多種方法，常用的有ADF 檢驗、DG-LS 檢驗、PP 檢驗及KPSS 檢驗等。本文選用ADF 檢驗方法對各變量的水平序列及其差分序列進行單位根檢驗，同時對所有時間序列變量進行檢驗。通過采用計量分析軟件Eviews 進行協整分析，以檢驗各經濟變量之間的長期關系。如表2 所示，貨物總量、固定投資、互聯網人數三個為一階單整。

表2 ADF 檢驗結果分析

2.2 協整檢驗

Engle 與Granger 在1987 年首次提出了協整理論，該理論認為雖然一些經濟變量本身是非平穩(wěn)序列，但是它們的線性組合有可能相互抵消趨勢項的影響而成為一個平穩(wěn)序列，即變量給出的線性組合是I（0） 序列，則變量間是協整的。對于多變量而言，采用基于向量自回歸模型（VAR） 的Johansen 檢驗方法。根據無約束水平VAR 模型確定協整階數。Johansen 協整檢驗是以VAR 模型為基礎，需要建立由貨物總量、固定投資、互聯網人數構成向量自回歸模型，根據各種準則選定的VAR 滯后階數如表3 所示。

表3 Johansen 協整滯后階數檢驗表

確認最優(yōu)滯后階數通過上表發(fā)現為1 階，而LR 和AIC 準則選擇滯后階數為1 階，為了安全起見，選擇最優(yōu)的滯后階數為1 階。在確定了VAR 最優(yōu)滯后階數基礎上，需要進行協整向量個數的檢驗。使用Johansen 的特征根協整檢驗，檢驗時假設含截距項不含時間趨勢項。協整關系檢驗結果如表4 所示，在5%的顯著水平下，變量序列的跡檢驗拒絕了1 個都沒有的假設，但不能拒絕至多1 個的假設；最大特征根檢驗也拒絕了1 個都沒有的原假設，不能拒絕至多1 個的假設，2 種檢驗均說明序列之間存在1 個協整關系。

表4 Johansen 協整關系檢驗(lag=1)

3 誤差修正模型

根據Johansen 協整方程計算結果，各項系數如表5 所示。

如表5 所示，貨物總量1 等于7.63524 的固定投資與-1.359187 互聯網人數，這表明固定投資與貨物總量成正相關，而互聯網人數成負相關。造成負相關的原因在于數據統計不完善，關于物流的官方統計數據只有中國物流與采購聯合會出版的中國物流年鑒，該年鑒主要介紹各個行業(yè)的物流發(fā)展狀況，如工業(yè)、批發(fā)業(yè)、零售業(yè)等，以及對物流相關政策的分析，對于物流行業(yè)相關指標和數據的統計并不完善，比如對于物流總額和物流費用等物流關鍵指標，該年鑒中只有個別幾個省份統計數據不完善，沒有足夠的數據對全國的物流發(fā)展情況進行統計分析，也就不能判斷物流行業(yè)的區(qū)域差異情況。同時互聯網人數很不穩(wěn)定，因此計算結果有一定的誤差。

為了解決誤差的影響，本文進而建立了誤差修正模型，以便實現對物流產業(yè)發(fā)展的動態(tài)分析。在進行書寫向量誤差修正模型前，要首先對VMC 模型進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結果如表6 所示。

表5 協整方程各系數表

表6 VMC 模型進行平穩(wěn)性檢驗結果

該模型根不超過1 說明VMC 向量誤差模型較為穩(wěn)定。

進而，針對主要研究變量，進行向量誤差估計，從而修正協整方程。向量誤差估計結果如表7 所示。

表7 向量誤差估計結果表

研究變量貨物總量的系數是-1.267568，符合反向修正機制，這表示滯后一期誤差以1.267568 從短期非均衡狀態(tài)向長期均衡狀態(tài)調整。因此，三個研究變量符合協整關系，在短期內，固定資產與貨運量之間具備顯著的正相關關系，而互聯網人數與貨運量之間成負相關關系；從長期看，我國陸海新通道城市固定資產投資和貨運量之間存在穩(wěn)定均衡關系，相比于互聯網人數增多，增加固定資產投資對物流產業(yè)發(fā)展的促進效果更為明顯。

4 結 論

本文選取我國西部陸海新通道40 個城市2004～2018 年貨運量、固定資產投資、互聯網人數等相關數據，對西部陸海新通道城市與物流產業(yè)發(fā)展的協整關系進行檢驗分析，利用ADF 單位根檢驗方法、Johansen 檢驗方法對時間序列進行單位根與協整檢驗，運用向量誤差修正模型（VECM） 分析3 個變量之間的動態(tài)關系。通過上面一系列研究分析。得出結論如下。貨物總量1 等于7.63524 的固定投資-1.359187 互聯網人數，固定投資與貨物總量成正相比，而互聯網人數成負相關。變量貨物總量系數是-1.267568 并且符合反向修正機制，表示滯后一期誤差以1.267568 從短期非均衡狀態(tài)向長期均衡狀態(tài)調整。