浙江物流業與經濟增長

[摘 要]現代物流業作為第三產業的一部分，在經濟增長中發揮著重要的作用。本文運用協整分析、格蘭杰因果關系檢驗和誤差修正模型對浙江省1978年—2008年物流業的統計數據進行實證分析，以研究物流業在經濟增長中的作用。研究結論表明:從短期來看，浙江省每年GDP與其長期均衡值的偏差中的7.0069%被修正;從長期來看，浙江經濟增長和物流業的增長存在協整關系，因此有必要采取一些措施，保持二者的協調發展。

[關鍵詞]物流業 經濟增長 誤差修正模型

自20世紀70年代中國實施改革開放戰略以來，浙江的經濟獲得了突飛猛進的發展。1978年浙江省GDP總量僅為123.72億元，到2008年已經達到21486.92億元，平均年增長速度為14.04%。伴隨著經濟的發展，浙江物流業也一步步崛起，1978年，浙江省貨運總量為8460萬噸，2008年貨運總量達到158770，年平均增長速度達到60.50%。物流業的發展與地區經濟的發展存在著相互促進的關系，例如，當經濟快速發展時，會對物流業產生巨大的需求，進而促進與物流相關的交通運輸、倉儲配送和郵電通信等基礎設施的發展，而這些基礎設施的完善，又反過來進一步推進經濟的增長方。因此本文研究的是浙江省物流業和經濟增長的關系。

一、文獻回顧

從2000年以后，國內開始關注物流業的發展，但研究的主要對象為物流的基本理論、物流與信息系統的開發應用、企業物流管理、相關的政策以及物流法規的建設等。關于經濟增長與物流的關系的研究近年來也頗多，比如李紅啟、劉凱基于物理學場論和區域經濟學的知識，建立了一個宏觀性物流場模型。潘瑞玉基于1978年—2003年浙江省的相關數據研究了現代物流業對浙江經濟增長的貢獻，認為物流業對浙江省GDP增長貢獻很大。孫敬水、黃蕾結合浙江省1985年—2006年的數據運用因子分析法和計量分析的方法論證了物流業與經濟增長之間的關系，認為，物流業對經濟增長雖然有著正向的推動，但是效果不及勞動力投入明顯。張紅波、彭焱以長株潭地區為例，運用動力學方法構建物流與經濟發展的系統動力學模型確定現代物流業與地區經濟增長的數量關系后進行線性回歸分析，得到現代物流對區域經濟增長有促進作用，但是作用有限。王惠萍、張敏結合1985年—1999年的數據，建立了上海經濟增長與現代物流業的數學模型，就上海物流業對其經濟增長的貢獻做了實證分析，認為現代物流業的發展對促進上海經濟增長起到了重要的作用。本文主要基于浙江省1978年—2008年的相關數據運用誤差修正模型研究浙江經濟增長和物流業之間存在的關系。

二、數據和模型

本文所使用的數據是浙江省1978年—2008年的GDP和貨運總量(包括鐵路、公路和水運三個部分)，數據來源于2009年浙江統計年鑒。

1.建立誤差修正模型

誤差修正模型又稱為DHSY模型，它能夠有效的避免時間序列帶來的虛假回歸和變量的多重共線性問題，同時又能夠保證數據信息的完整，并且可以用經典回歸方法對其修正項進行回歸分析。因此，它是處理時間序列數據一種非常重要的方法。在本模型中，我們選取的被解釋變量為浙江省生產總值的對數(億元)，解釋變量為浙江省的貨運量的自然對數(萬噸)，從二者在長期中二者基本上存在線性相關關系，于是建立回歸方程:。短期中，我們建立如下誤差修正模型:。其中和分別為和的一階差分。

2.時間序列的單位根檢驗

時間序列數據分析中首先遇到的問題是時間序列的平穩性問題。對時間序列單位根的檢驗就是對時間序列平穩性的檢驗，非平穩時間序列如果存在單位根，則一般可以通過差分的方法來消除單位根，得到平穩序列。為了檢驗本文中使用數據的平穩性，分別對 、、、分別進行單位根檢驗，其中檢驗類型中的c，t，l分別代表常數項、時間趨勢和滯后期限。如果非平穩序列的一階差分是平穩的，那么時間序列就是具有一個單位根的一階單整過程，同理可推二階單整，三階單整等等。由表(1)的檢驗結果可知、的一階差分序列是平穩的。

3.時間序列的協整檢驗

對于某些非平穩的經濟變量，其非平穩時間序列的組合卻有可能成為平穩的，這是由于這些經濟變量之間可能存在長期均衡的關系。在本文中，雖然時間序列、是非平穩的一階單整序列，但其可能存在某種平穩的線性組合，這種線性關系反映了、之間長期穩定的比例關系，即協整關系。本文使用系統極大似然估計法對多變量時間序列進行協整檢驗，結果如表(2)所示，、之間存在長期的協整關系，至少存在一個協整方程，又由于本文使用的僅一個變量，所以僅存在一個協整方程。

4.時間序列的格蘭杰因果關系檢驗

變量之間存在長期均衡關系并不意味著它們之間也存在因果關系。如果不存在因果關系，那么得出來的結果就無法解釋，該方程就失去了經濟意義。因此，我們需要運用格蘭杰因果關系檢驗法對變量因果關系予以檢驗。檢驗結果如表(3)所示，通過檢驗發現、之間不存在因果關系，但是它們的一階差分序列卻通過了的格蘭杰因果關系檢驗，這表明和互為格蘭杰因果關系，因此我們就GDP與FT建立模型具有較好的經濟學意義。

表(3) 和 的格蘭杰因果關系檢驗

5.時間序列的回歸方程的建立及結果分析

首先，分析GDP和FT的長期協整關系。用Eviews軟件分析得到的回歸方程為:

=0.229412InFT + [ ar (1)=1.682725] + [ ar (2)= -0.673982]

t= (2.909895)(12.01024)(-4.670303)

p= (0.0077) (0.0000) (0.0001)

=0.99523， DW= 1.591610

由以上估計結果可知，方程中各變量都通過了T檢驗，各項系數的P值均小于給定的顯著性水平0.05，可見系數顯著;同時，

根據公式對模型進行檢驗可得到F=5565.226，

通過了F檢驗;另外，擬合系數的值接近1，即99.8657%的的變動都可由來解釋，可見模型的擬合效果很好，故而該方程的總體線性關系顯著成立。從該方程中我們可以看到，在長期中，物流業的發展對經濟增長是起到了比較大的促進作用的，即每增加1萬噸貨運量，會帶來0.229億元的GDP的增加。

盡管與在長期中存在協整關系，但短期內，時間序列不平穩，變量之間并不均衡，需要誤差修正模型來調整。因此，對誤差修正模型進行回歸估算，估計方程如下:

用拉格朗日檢驗檢驗方程的自相關性，得出在滯后期選擇一、二時，模型均不存在自相關性。從此方程中我們可以看出，GDP的變動主要受兩個部分的影響，一是短期FT的影響，即FT每增長1%，GDP將增長0.209969%，物流業對經濟增長的正效應比較顯著;二是偏離長期均衡的影響，誤差修正系數為0.070069，符合反向修正機制，即表明浙江每年實際形成的GDP與其長期均衡值的偏差中的7.0069%被修正。

三、結論及政策建議

本文的研究得到了以下兩點結論:(1)物流業對GDP增長有很大的貢獻，長期中這個貢獻率為22.9%，短期中為20.99%。這是因為現代物流業不是一個孤立的產業，它作為第三產業的一部分，不僅在第三產業內部發揮著重要的作用，而且也推動著第一、第二產業的發展，由鐵路、公路、水運、空運、倉儲、托運等行為為主體，影響其他產業的增長;(2)物流業對GDP的影響還具有滯后效應，即今年物流業的增加量不僅對當年的GDP有影響，而且還對后幾年的GDP有影響。

鑒于物流業對于經濟增長的重要作用，建議:(1)完善相關的政策和法規，營造良好的物流環境。物流業作為服務業的一種，必須要有規范的政策和法規加以規范和約束，否則惡劣的物流環境影響物流業的效率，進而影響物流的需求，阻礙物流業的發展;(2)構建完善的交通運輸網。因為物流的發展離不開交通運輸事業，交通運輸時物流的組成部分。只有交通發達信息流通迅速，才能夠保證物流業的高效率;(3)建設信息網絡和物流技術平臺。現代物流業區別與傳統物流業的重要表現在現代物流業的高度信息化，網絡技術的發展和信息傳遞的便捷，將有利于提高物流業的綜合競爭力。所以，政府要支持企業運用先進的信息技術、現代物流管理的理念和方法，開發應用企業內部的網絡信息系統，實現企業內部、企業之間信息資源的傳輸、交互與共享。

參考文獻:

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