江平 路歡歡

摘要：以2001～2018年物流行業(yè)GDP、運(yùn)輸線路長度、貨運(yùn)量、平均就業(yè)人數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化水平等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)樣本數(shù)據(jù)，建立物流領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效益分析多元線性回歸模型。通過Eviews統(tǒng)計(jì)分析軟件，對回歸方程進(jìn)行估計(jì)并檢驗(yàn)，分析標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施對物流行業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的邊際影響。結(jié)果表明，標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施對物流行業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，標(biāo)準(zhǔn)化水平每提高1個單位，GDP將增長0.03%。

關(guān)鍵詞：多元線性回歸模型 物流 標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效益評價

Abstract： Based on the statistical data of GDP， length of transportation routes， freight volume， average number of employed person and standardization level of logistics industry from 2001 to 2018 as the basic sample data， this paper establishes a multiple linear regression model for the benefit analysis of logistics standards implementation. In Eviews software， we tried to estimate and test the regression equation of the model. Then we evaluated the marginal impact of standard implementation on the economic development of logistics industry. The results show that： the implementation of standards has a significant positive correlation with the economic development of logistics industry， and the GDP will increase by 0.03% for one unit increase of standardization level.

Key words： multiple linear regression model， logistics， evaluation of standards implementation benefit

1 引言

標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施可有效提高行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化水平，為行業(yè)發(fā)展帶來切實(shí)的經(jīng)濟(jì)效益[1-2]。我國從實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化改革以來非常重視標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施評價，開展對標(biāo)準(zhǔn)的評價研究將成為未來標(biāo)準(zhǔn)化工作的一個重要組成部分。

物流行業(yè)是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的重要組成部分，發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是增加工業(yè)附加值、優(yōu)化社會資源配置的重要途徑，也是實(shí)現(xiàn)向技術(shù)進(jìn)步和效率提升驅(qū)動的集約式經(jīng)濟(jì)增長轉(zhuǎn)型的重要因素[3-5]。因此，本文以物流行業(yè)為例，研究物流領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的經(jīng)濟(jì)效益，可以使物流行業(yè)組織機(jī)構(gòu)、企業(yè)等直觀地看到標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施帶來的好處，有利于標(biāo)準(zhǔn)的貫徹實(shí)施，擴(kuò)大標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施范圍，提升標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施力度，促進(jìn)整個物流行業(yè)更好更快地發(fā)展。

2 多元線性回歸模型

2.1 模型概述

多元統(tǒng)計(jì)分析是運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法來研究多變量（多指標(biāo)）問題的方法。本文選取合適的變量構(gòu)建多元線性回歸模型，來量化分析在其他解釋變量保持不變的情況下，物流領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的邊際影響：

式中，Y表示被解釋變量，即物流業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度;X表示解釋變量，即物流業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素;β表示偏回歸系數(shù)，即表示當(dāng)其他解釋變量相同（保持其他解釋變量不變）時，特定解釋變量對被解釋變量的邊際影響（貢獻(xiàn)）。

2.2 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

衡量回歸方程的擬合優(yōu)度最簡單常用的方法是采用判定系數(shù)R2。R2的取值區(qū)間為0≤R2≤1，R2的值越接近1，表明回歸方程的擬合優(yōu)度越好。但是，當(dāng)在特定方程中新增了一個完全不敏感的解釋變量后，R2值也不會減小。即解釋變量更多的方程將總是有更高或相同的判定系數(shù)R2。而調(diào)整后的判定系數(shù)R2考慮了自由度，并對在回歸方程中增加新的自變量施加懲罰[6]。因此，本文采用調(diào)整了自由度之后的判定系數(shù)R2作為檢驗(yàn)回歸方程擬合優(yōu)度的指標(biāo)。

2.3 F檢驗(yàn)

R2度量了回歸方程的整體擬合優(yōu)度，還需對整個回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。通常采用F檢驗(yàn)對所建立的回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)[7]。通過Eviews統(tǒng)計(jì)分析軟件計(jì)算得到F統(tǒng)計(jì)量，并與相應(yīng)自由度下的臨界值Fa相比較，若F>Fa，說明回歸方程顯著。

3 物流行業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展多元線性回歸模型建立

3.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

物流行業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素很多。本文研究的是物流領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的經(jīng)濟(jì)效益，標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的結(jié)果是標(biāo)準(zhǔn)化水平的提高，因此在模型構(gòu)建過程中，將物流行業(yè)GDP作為被解釋變量，標(biāo)準(zhǔn)化水平作為解釋變量之一。此外，本文結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，根據(jù)物流行業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況，在科學(xué)合理的前提下，并考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選取運(yùn)輸線路長度、貨運(yùn)量、平均就業(yè)人數(shù)等主要影響因素作為解釋變量[8-12]。其中，運(yùn)輸線路長度、貨運(yùn)量、平均就業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)來源于2002～2019年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》;標(biāo)準(zhǔn)化水平用標(biāo)準(zhǔn)研制數(shù)來量化代替，數(shù)據(jù)來源于全國標(biāo)準(zhǔn)信息公共服務(wù)平臺，樣本數(shù)據(jù)見表1。

3.2 模型設(shè)定

根據(jù)所選解釋變量，初步建立物流領(lǐng)域GDP與運(yùn)輸線路長度、貨運(yùn)量、平均就業(yè)人數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化水平之間的多元線性回歸方程，模型可設(shè)定為：

式中：

β——偏回歸系數(shù);

GDPi——物流行業(yè)第i年的GDP;

LTRi——第i年的運(yùn)輸線路長度;

FVi——物流行業(yè)第i年的貨運(yùn)量;

AEi——物流行業(yè)第i年的平均就業(yè)人數(shù);

STAi——物流行業(yè)第i年的標(biāo)準(zhǔn)化水平;

ε ——隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3.3 模型估計(jì)與檢驗(yàn)

運(yùn)用Eviews統(tǒng)計(jì)分析軟件，采用普通最小二乘法和表1中的數(shù)據(jù)來估計(jì)回歸方程，得到分析結(jié)果見表2?？梢缘贸鑫锪餍袠I(yè)GDP、運(yùn)輸線路長度、平均就業(yè)人數(shù)、貨運(yùn)量、標(biāo)準(zhǔn)化水平的多元線性回歸模型：

從Eviews統(tǒng)計(jì)分析軟件得到的分析結(jié)果可以看出：回歸方程的R2值約為0.998，表明回歸方程擬合優(yōu)度好，物流行業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的99.8%可以由運(yùn)輸線路長度、平均就業(yè)人數(shù)、貨運(yùn)量、標(biāo)準(zhǔn)化水平來解釋。

本模型中k=4，N=18，那么分子的自由度為4，分母的自由度為13，查表可知，在1%顯著水平下F的臨界值Fa為5.21。從Eviews統(tǒng)計(jì)軟件得到的分析結(jié)果來看，F(xiàn)=2309.106>F（4，13），說明在1%顯著水平下，回歸方程在統(tǒng)計(jì)上是顯著的。

3.4 結(jié)果分析

從模型的運(yùn)行結(jié)果來看，運(yùn)輸線路長度、平均就業(yè)人數(shù)、貨運(yùn)量、標(biāo)準(zhǔn)化水平對物流行業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展均有著顯著的正相關(guān)關(guān)系。此外，當(dāng)運(yùn)輸線路長度、貨運(yùn)量、平均就業(yè)人數(shù)給定時，標(biāo)準(zhǔn)化水平每增加1個單位，就會使物流行業(yè)GDP增加11.27億元，即標(biāo)準(zhǔn)化水平每提高1個單位，物流行業(yè)GDP將增長0.03%（按2018年物流行業(yè)GDP總量計(jì)）。

4 結(jié)語

本文通過建立物流行業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展多元線性回歸模型，量化分析了物流領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的經(jīng)濟(jì)效益，更直觀地反映出標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)際有效性，可為物流領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)的制修訂及管理提供具體的判斷依據(jù)，為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化政策規(guī)劃的制定提供決策支撐，為政府相關(guān)管理部門標(biāo)準(zhǔn)化工作的開展提供評估依據(jù)，更有效地支撐整個物流行業(yè)的發(fā)展。此外，本文對物流領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效益評價的實(shí)踐探索，可以為其他服務(wù)類行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)評價及實(shí)施管理提供借鑒參考。

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