陳榮　鮑璐媛

摘 要：文章以安徽省GDP、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、物流網(wǎng)絡(luò)里程以及物流產(chǎn)值作為衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)和區(qū)域物流發(fā)展水平的指標(biāo)，基于VAR模型，運(yùn)用Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解法，對安徽省歷年區(qū)域物流的發(fā)展和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明：安徽省區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間相互影響，其中物流業(yè)產(chǎn)值對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展影響較大。

關(guān)鍵詞：區(qū)域物流；區(qū)域經(jīng)濟(jì)；VAR；Granger因果檢驗(yàn)；脈沖響應(yīng)分析

中圖分類號：F259.27 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Abstract： In this paper we takes Anhui province GDP， freight turnover， logistics mileage and logistics output as a measure of the level of regional economic and regional logistics. Based on the VAR model， the relationship between regional logistics and regional economic in Anhui province was empirically studied by using Granger causality test， impulse response function and variance decomposition method. The results show that the regional logistics and regional economic development of Anhui province influence each other， among which the output value of the logistics industry has a greater impact on the development of regional economy.

Key words： regional logistics； regional economy； VAR； Granger causality test； impulse response analysis

0 引 言

隨著全球經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，從生產(chǎn)領(lǐng)域到流通領(lǐng)域，物流業(yè)的發(fā)展都有著不可或缺的影響。區(qū)域物流不僅是城市化進(jìn)程的推進(jìn)器，也是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、優(yōu)化的動力源[1-2]?！吨泄仓醒腙P(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃的建議》中提出，要大力發(fā)展物流等服務(wù)業(yè)，加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量、更有效率、更加公平、更可持續(xù)的發(fā)展。探究區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系有助于更好地制定物流政策，實(shí)現(xiàn)區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)更好更快的和諧發(fā)展。

國內(nèi)學(xué)者對于區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系也進(jìn)行了一些相關(guān)的研究，李全喜（2010）等對中國31個省市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了典型相關(guān)分析，得到了區(qū)域物流能力與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展高度相關(guān)的結(jié)論[3]。張梅芬（2015）等運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度方法，對區(qū)域物流需求與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行了量化，結(jié)果表明，大連市區(qū)域物流需求與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有較強(qiáng)的相關(guān)性[4]。從已有的研究來看，大部分學(xué)者采用貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量作為區(qū)域物流發(fā)展的衡量指標(biāo)，由于指標(biāo)的單一性和片面性，所選擇的指標(biāo)不能夠全面、科學(xué)地反映區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系，最終導(dǎo)致結(jié)果的可信度降低。鑒于國內(nèi)學(xué)者在研究中對區(qū)域物流的指標(biāo)選取較為單一，再加上研究者在研究兩者關(guān)系時對衡量區(qū)域物流的指標(biāo)選取考慮不夠具體，因此本文基于安徽省的實(shí)際數(shù)據(jù)資料，在構(gòu)建全面、可行的指標(biāo)基礎(chǔ)上，對安徽省區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的關(guān)系進(jìn)行探索和分析，以期為安徽省制定區(qū)域物流發(fā)展政策提供理論依據(jù)。

1 安徽區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)關(guān)系的實(shí)證分析

1.1 指標(biāo)選擇和數(shù)據(jù)處理

考慮到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)時性和時效性，本文選取安徽省國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）作為安徽省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的衡量指標(biāo)；考慮到影響區(qū)域物流發(fā)展水平的因素較多，本文從區(qū)域物流需求、區(qū)域物流供給能力以及區(qū)域物流成效三個方面進(jìn)行指標(biāo)選取，通過參考相關(guān)文獻(xiàn)，選擇貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量代替區(qū)域物流需求，物流網(wǎng)絡(luò)里程代替區(qū)域物流供給能力，其中物流網(wǎng)絡(luò)里程由安徽省鐵路運(yùn)輸、公路運(yùn)輸、水路運(yùn)輸?shù)睦锍碳涌偒@得，物流產(chǎn)值由交通、倉儲、通信業(yè)增加值代替。

本文選取安徽省1979～2015年的數(shù)據(jù)（見表1）進(jìn)行實(shí)證分析。為了避免時間序列中存在的異方差，對安徽省國內(nèi)生產(chǎn)總值、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、物流網(wǎng)絡(luò)里程、物流產(chǎn)值取對數(shù)，并分別命名為LGDP、LHL、LWL、LWC。

1.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為了避免模型偽回歸的出現(xiàn)，先對所得的時間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文用ADF法對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，變量LGDP、LHL、LWL、LWC的ADF檢驗(yàn)值均大于顯著性水平為5%的臨界值，并且P值均大于0.05，接受存在單位根的原假設(shè)，故序列LGDP、LHL、LWL、LWC均為非平穩(wěn)序列。對序列進(jìn)行一階差分后，得到的新序列DLGDP、DLHL、DLWL、DLWC的P值均大于0.05，拒絕存在單位根的假設(shè)，即得到的新序列為平穩(wěn)序列。

1.3 VAR模型建立

由平穩(wěn)性檢驗(yàn)可知，一階差分后的數(shù)據(jù)滿足平穩(wěn)性要求，因此，采用一階差分序列建立VAR模型。

由于數(shù)據(jù)為年度數(shù)據(jù)，樣本數(shù)量有限，同時考慮到需要使AIC、SC最小，取滯后階數(shù)p=2。

從圖1可以看出，模型的數(shù)據(jù)均位于單位圓內(nèi)，即VAR模型中所有根的模的倒數(shù)都小于1，所以該模型是穩(wěn)定的。

1.4 Granger因果檢驗(yàn)

根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，確定各變量的滯后階數(shù)為2，根據(jù)實(shí)際情況，基于VAR2模型檢驗(yàn)時間序列DLGDP、DLHL、DLWL、DLWC的Granger關(guān)系，結(jié)果如表3所示。從表3的結(jié)果可以看出，在5%的顯著性水平下，拒絕物流產(chǎn)值不能引起GDP的原假設(shè)，說明物流產(chǎn)值是安徽GDP增長的Granger原因，同時拒絕網(wǎng)絡(luò)里程不能引起貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的原假設(shè)，說明網(wǎng)絡(luò)里程是貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量增加的Granger原因，反之不然。endprint

1.5 脈沖響應(yīng)函數(shù)

本文在建立四個變量的VAR（2）模型后，分別給予各變量一個正的沖擊，得到相應(yīng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。從圖2可以看出：當(dāng)給GDP一個正向的沖擊后，GDP產(chǎn)出增加了約0.058億元，但影響的時間不長，到第3期給GDP帶來的作用逐漸減弱，最后回到原來的水平。其他變量在受到GDP沖擊后，在第1期都沒有反應(yīng)，第2期之后才逐漸表出受到了影響，這表明了GDP的反應(yīng)具有一定的滯后性。當(dāng)給物流產(chǎn)值一個正向的沖擊后，在第1期GDP未受影響，在第2期GDP波動有最大的正向影響，然后逐漸變小直至消失。當(dāng)給貨運(yùn)量一個正向的沖擊后，在第2期GDP受到了負(fù)面影響，并在第4期減弱趨于0，在第5期達(dá)到一個正面影響，而后減弱趨于0。當(dāng)給物流網(wǎng)絡(luò)里程一個正向的沖擊后，GDP幾乎未受到其影響。

再給予模型中的GDP一個單位的沖擊，觀察GDP的沖擊對其他變量的影響。由圖3至圖5可以看到，給予GDP一個正向的沖擊后，貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量在短期快速增加至最大，又迅速回落，在第4期達(dá)到一個負(fù)的影響，在第6期之后基本消失；物流網(wǎng)絡(luò)里程在第1期受到最大影響，在第2期到達(dá)一個負(fù)的影響，到第3期后影響基本消失；在受到GDP一個正向沖擊后，物流產(chǎn)值在第1期受到最大影響，然后又逐漸回落，直到第8期之后影響基本消除。

1.6 方差分解分析

為進(jìn)一步分析各變量對GDP的影響，本文對VAR模型進(jìn)行方差分解分析，結(jié)果見表4。方差分解結(jié)果顯示，在10期以后除了GDP自身貢獻(xiàn)以外，貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量對GDP的影響約占7.39%，物流網(wǎng)絡(luò)里程對GDP的影響約占1.35%，物流產(chǎn)值對GDP的影響約占19.27%，貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量和物流網(wǎng)絡(luò)里程對GDP的貢獻(xiàn)都比較小。

2 結(jié)論及建議

通過以上實(shí)證分析結(jié)果，可以得到以下主要結(jié)論：

（1）安徽省區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間相互影響，其中物流業(yè)產(chǎn)值對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展影響較大，同時，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速增長較大地促進(jìn)了區(qū)域物流的發(fā)展。

（2）Granger因果關(guān)系表明，物流產(chǎn)值是安徽GDP增長的Granger原因，網(wǎng)絡(luò)里程是貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量增加的Granger原因。說明從長期看來，物流產(chǎn)值的增長對GDP具有一定的推動作用。

（3）通過脈沖響應(yīng)函數(shù)可以看出，安徽省區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展是相互促進(jìn)的，從長期看來，安徽省區(qū)域經(jīng)濟(jì)對區(qū)域物流發(fā)展具有較大的影響，而安徽省區(qū)域物流對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響存在一定的滯后性。

從長期看來，區(qū)域物流的發(fā)展對于推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的作用不容忽視，為了促進(jìn)安徽省區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展，現(xiàn)提出以下建議：（1）大力加強(qiáng)物流政策的引導(dǎo)和扶持。安徽省物流業(yè)的發(fā)展起步較晚，市場監(jiān)管尚不完善，對物流發(fā)展相對落后的地區(qū)提供政策支持，有助于修補(bǔ)安徽省區(qū)域物流發(fā)展的短板，為區(qū)域物流的協(xié)調(diào)發(fā)展保駕護(hù)航。（2）提高物流業(yè)監(jiān)管水平。在物流水平發(fā)展較好的地區(qū)，存在物流業(yè)發(fā)展混亂的情況，許多物流企業(yè)在管理、運(yùn)輸?shù)确矫娑疾灰?guī)范，容易造成物流業(yè)市場秩序的紊亂。提升物流業(yè)監(jiān)管水平，制定科學(xué)的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，有助于營造良好的物流業(yè)發(fā)展環(huán)境。（3）加大物流園區(qū)的建設(shè)。通過專業(yè)化和規(guī)?；芾?，降低物流運(yùn)營成本，提高物流經(jīng)營的規(guī)模效益，發(fā)揮整體優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)地區(qū)范圍內(nèi)的物流產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展。（4）建設(shè)完善的物流信息平臺，確保信息傳輸?shù)募皶r性和準(zhǔn)確性，確保各地區(qū)之間的信息溝通和交流，為實(shí)現(xiàn)高效率智能化物流提供支持。

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