田慧麗（湖北大學 商學院，湖北 武漢 430060）

TIAN Hui-li (School of Business,Hubei University,Wuhan 430060,China)

區(qū)域經(jīng)濟是指在一定的區(qū)域空間內(nèi)進行的各種經(jīng)濟活動的總和，是按自然地域、經(jīng)濟聯(lián)系以及社會發(fā)展需要形成的經(jīng)濟聯(lián)合體，是社會經(jīng)濟活動專業(yè)化分工與協(xié)作在空間上的反映。區(qū)域物流是指區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間的物資流動，是區(qū)域經(jīng)濟的重要組成部分，在優(yōu)化區(qū)域資源配置、促進區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和促進經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展方面具有重要的作用。

1 指標的選取和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

1.1 區(qū)域經(jīng)濟與區(qū)域物流衡量指標

根據(jù)研究慣例，在研究區(qū)域經(jīng)濟與區(qū)域物流時，通常選取國內(nèi)或地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）作為衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的指標。國內(nèi)生產(chǎn)總值（Gross Domestic Product，GDP）是指在一定時間內(nèi)（一個季度或一年），一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟中所生產(chǎn)出的全部最終產(chǎn)品和勞務(wù)的價值，常被公認為衡量國家經(jīng)濟狀況的最佳指標。某些研究考慮了數(shù)據(jù)的真實性和可靠性，選取研究起始年為基數(shù)，采用歷年居民消費價格字數(shù)對各年度GDP和物流產(chǎn)值進行價格剔除，得到不變價格的GDP和物流產(chǎn)值。但是對GDP和物流產(chǎn)值等數(shù)據(jù)剔除物價因素后可能會扭曲相關(guān)信息，同時目前沒有一個綜合物價指數(shù)可供參考，大多數(shù)研究中只考慮GDP賬面數(shù)字，而不考慮通貨膨脹的因素。

物流產(chǎn)值是代表區(qū)域物流水平的主要指標，物流產(chǎn)值包括交通運輸、倉儲和郵政業(yè)年產(chǎn)值等衡量指標，目前國內(nèi)對于倉儲、郵政等產(chǎn)值缺乏統(tǒng)一的統(tǒng)計標準和真實的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，研究中很少直接用區(qū)域物流產(chǎn)值作為衡量區(qū)域物流發(fā)展水平的指標。區(qū)域物流發(fā)展水平的衡量一般用貨運量或貨物周轉(zhuǎn)量代替。貨運量是指運輸企業(yè)在一定的時期內(nèi)實際運送的貨物數(shù)量，反應(yīng)運輸?shù)纳a(chǎn)成果，體現(xiàn)運輸業(yè)為國民經(jīng)濟服務(wù)的數(shù)量。貨運周轉(zhuǎn)量指標不僅包括了輸運對象的數(shù)量，還包括了運輸距離的因素，能夠全面地反應(yīng)運輸生產(chǎn)成果。一般學術(shù)研究中用貨物周轉(zhuǎn)量作為衡量區(qū)域物流發(fā)展水平的指標。

1.2 綜合評價指標

崔國輝等（2010）認為，選擇GDP、物流產(chǎn)值、區(qū)域貨物周轉(zhuǎn)量作為衡量經(jīng)濟與物流發(fā)展的指標比較片面，研究中可能出現(xiàn)以偏概全的錯誤，提出建立區(qū)域經(jīng)濟與區(qū)域物流的綜合評價模型，利用層次分析法計算出區(qū)域經(jīng)濟和區(qū)域物流發(fā)展實力綜合得分，對區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展相關(guān)性和協(xié)調(diào)性進行深入廣泛研究。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平評價體系包括經(jīng)濟總量規(guī)模、經(jīng)濟增長速度、經(jīng)濟效益水平、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿徒?jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)度等6個方面。區(qū)域物流發(fā)展實力評價指標反應(yīng)在區(qū)域物流需求服務(wù)規(guī)模、物流供給物質(zhì)基礎(chǔ)、物流從業(yè)人員保障、物流信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和物流產(chǎn)出成效水平等5個評價子體系。

2 區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟定量研究方法

2.1 格蘭杰（Granger）因果關(guān)系檢驗

1978年，諾貝爾經(jīng)濟學獎得主恩格爾和格蘭杰提出了協(xié)整理論，用于分析經(jīng)濟變量之間的因果關(guān)系。在時間序列情形下，兩個經(jīng)濟變量X,Y之間的格蘭杰因果關(guān)系定義為：若在包含了變量X,Y的過去信息的條件下，對變量Y的預測效果要優(yōu)于只單獨由Y的過去信息對Y進行的預測效果，即變量X有助于解釋變量Y的將來變化，則認為變量X是引致變量Y的格蘭杰原因。檢驗步驟為：

（1）時間序列平穩(wěn)性檢驗

經(jīng)濟序列有平穩(wěn)與非平穩(wěn)之分，從經(jīng)濟意義上講，平穩(wěn)時間序列是短記憶的，它的當前值不受以前值的影響，只受近期值的影響。平穩(wěn)序列就好比有一條無形的引力線使其不斷地向引力線回歸，有明顯的上下波動，形成一條圍繞均值不斷波動的曲線（曾嘉，2007）。非平穩(wěn)序列則受以前值的影響較大，很久以前的一次沖擊會對變量的當前值產(chǎn)生重要的影響。非平穩(wěn)序列有明顯趨勢，一般不會返回某個固定值。

（2）協(xié)整檢驗

如果一些經(jīng)濟指標被某些經(jīng)濟系統(tǒng)聯(lián)系在一起，那么從長遠看來這些變量應(yīng)該具有均衡關(guān)系。協(xié)整檢驗證明時間序列之間是否存在長期均衡關(guān)系，是避免假性回歸的有效方法。一般的檢驗協(xié)整關(guān)系的方法分為兩種：一是Engeland Granger的二階段分析法（即E-G兩步法）；二是Johansen和Juselius提出的多變量協(xié)整檢驗方法。Johansen檢驗是在VAR系統(tǒng)下用極大似然估計來檢驗多變量之間協(xié)整關(guān)系的方法，在樣本容量有限且多變量的條件下，運用更為廣泛。

（3）格蘭杰 （Granger）因果檢驗

格蘭杰因果關(guān)系檢驗假定有關(guān)Y和X每一變量的預測信息全部包含在這些變量的時間序列之中，檢驗要求估計以下回歸：

白噪聲u1t和u2t假定為不相關(guān)，（1）式中假定y與y自身以及x的過去值有關(guān)，（2）式中假定當前x與x自身以及y的過去值有關(guān)。

（1）的零假設(shè) H0：α1=α2=……=αq=0

（2）的零假設(shè) H0：δ1=δ2=……=δs=0

格蘭杰因果檢驗的結(jié)果可分4種情況討論：x到y(tǒng)單項因果性；y到x單項因果性；x和y雙向因果性；x和y不存在格蘭杰因果性。

2.2 一般回歸模型檢驗

2.2.1 Logistic 模型

Logistic模型常用于研究區(qū)域物流業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用。y代表區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平，通常以GDP代表，為因變量；x代表區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平，通常以貨運量或貨物周轉(zhuǎn)量代替，為自變量。在統(tǒng)計分析過程中，為方便使用線性模型參數(shù)估計法，對Logistic模型做如下變換：

則轉(zhuǎn)換為：y'=a'+b'x，可用線性模型最小二乘法來估計模型中的參數(shù)a'和b'。

邊際作用分析。經(jīng)濟學中邊際是描述一個經(jīng)濟變量變化1%對另一個經(jīng)濟變量所帶來的變化額。邊際點的自變量是經(jīng)濟決策的最佳點。根據(jù)Logistic模型，物流業(yè)對經(jīng)濟發(fā)展的邊際作用為：

彈性作用分析。彈性作用是指一個經(jīng)濟變量變化1%對另一個經(jīng)濟變量帶來的百分率的變化。根據(jù)Logistic模型，物流業(yè)對GDP的彈性系數(shù)為：

2.2.2 物流發(fā)展模型

大多數(shù)研究中以區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展為因變量，以貨運量或貨物周轉(zhuǎn)量等其他變量作為自變量，研究區(qū)域物流發(fā)展水平對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響。一個地區(qū)的物流發(fā)展水平一般認為與本地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、人口和固定資產(chǎn)投資有關(guān)，王利等（2012）選取經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）、人口（Population）、固定資產(chǎn)投資（Investment）和貨運量為指標，建立物流發(fā)展模型，對我國東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展等各因素與物流發(fā)展水平關(guān)系進行了實證分析。

函數(shù)模型：Logistics=F（ GD P,P,I）。

Logistics代表物流發(fā)展水平，以貨運量或貨物周轉(zhuǎn)量表示，GDP代表經(jīng)濟發(fā)展水平，P代表人口，I代表固定資產(chǎn)投資。實證分析中可用面板數(shù)據(jù)模型完成回歸檢驗。面板數(shù)據(jù)能夠克服時間序列分析受多重共線性的困擾，提供更多的信息、更少的共線性、更多的自由度和更高的估計效率，是當前比較前沿的統(tǒng)計方法。

2.2.3 線性回歸分析

線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法，運用十分廣泛。按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

一元線性回歸只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示。一元線性回歸模型為：y=ax+b，a,b為常數(shù)項。

多元線性回歸中包括兩個或兩個以上的自變量，多元線性回歸的一般形式為：yi=α0+α1x1i+α2x2i+…+αkxki+ui，i=1,2,…,n。

其中k為解釋變量的數(shù)目，α0為常數(shù)項，αj（j=1,2,…,k）稱為回歸系數(shù)（regression coefficien）t。建立多元線性回歸模型時，為了保證回歸模型具有良好的解釋能力和預測效果，在選擇自變量時，應(yīng)遵守以下準則：

（1）自變量對因變量必須有顯著的影響，并呈密切的線性相關(guān)；

（2）自變量與因變量之間的線性相關(guān)必須是真實的，而不是形式上的；

（3）自變量之間應(yīng)具有一定的互斥性，即自變量之間的相關(guān)程度不應(yīng)高于自變量與因變量之間的相關(guān)程度；

（4）自變量應(yīng)具有完整的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，其預測值容易確定。

多元線性回歸模型的參數(shù)估計與一元線性回歸方程一樣，在誤差平方和Σ（）e最小的前提下，用最小二乘法求解參數(shù)。

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