消費、投資、出口與物流供給的關系——基于VECM的實證研究

李建軍，舒 輝

(1.江西財經大學 信息管理學院，江西 南昌 330013；2.江西師范大學 數學與信息科學學院，江西 南昌 330022）

一、引 言

消費、投資和出口這“三駕馬車”是促進經濟持續快速增長的重要力量，同時也是導致經濟周期性波動的重要因素。眾多學者對消費、投資、出口與經濟發展之間的關系進行頗有意義的研究，由于研究方法和角度不同得出的結論也不盡相同。比較普遍的觀點認為，消費、投資、出口與經濟增長之間有著長期的穩定關系，消費、投資和出口在不同時期、不同地區都會在一定程度上促進經濟的增長，而經濟增長反過來也會促進消費、投資和出口［1-2］。不少學者還認為，自改革開放以來，我國是粗放型經濟增長模式，投資是促進經濟增長的主要力量，但今后相當一段時間內，我國經濟增長方式應由投資驅動型轉向消費拉動型［3-4］。

理論界普遍認為現代物流是經濟發展的“加速器”，現代物流的發展伴隨著物流供給能力的提高，而物流供給能力的提高能夠促進經濟的增長。反過來，經濟的快速增長必然對物流產生巨大需求，使物流供給出現短缺，進而導致物流價格提升，推動現代物流產業的發展。現代物流業的發展可以降低企業的運行成本，提高區域物流資源配置效率，增強市場反應能力，強化企業市場核心競爭力，調整優化區域產業結構，促進區域產業的發展，進而促進區域經濟的發展［5］。現代物流正朝向綠色化和閉環化方向發展，從而直接、間接地為區域經濟可持續發展做出了貢獻［6］。也有一些學者對物流與經濟增長的關系進行了定量研究。劉南，李燕（2007）從供給推動和需求拉動兩個角度分析了現代物流和經濟增長的相互關系，并應用Granger因果檢驗對浙江省數據進行實證，結果表明浙江省現代物流與經濟增長互為因果關系［7］。卜祥智,許壘（2007）利用我國1952—2005年相關數據，通過實證發現我國經濟發展與物流業發展之間存在雙向Granger因果關系，物流給經濟發展帶來了增長空間，同時經濟增長對物流發展產生了迫切需求，因而也帶動了物流發展，經濟增長與物流業發展呈現出相互促進、共同發展的勢態［8］。邵揚（2009）依據空間面板模型，針對經濟發展的不同階段，對物流與省際經濟增長之間的空間相關關系進行了估計。分析結果表明，各地區GDP和物流都有顯著的空間相關特征和明顯的空間溢出效用，物流對各地區的GDP增長具有顯著的影響［9］。

從以上分析中我們發現了一個尚未研究但卻值得研究的問題，既然三駕馬車和物流都能夠在一定程度上促進經濟增長，那么它們促進經濟增長的方式有何不同？它們之間有著什么樣的關系？能否從定量的角度對它們之間的關系進行實證分析？

二、模型構建與實證分析

三駕馬車當中，消費和投資屬于內需，出口屬于外需，也就是說，促進經濟增長是通過擴大內需和外需來實現的。而物流本質上是指物的流動，物流運作的過程實際上就是物質實體的流動供給過程，如果沒有物流供給就不會有物流對區域（國家）經濟的“增長極效應”和對三大產業的“波及效應”［10］，區域（國家）經濟的基本運轉就難以實現。

本文認為，由于三駕馬車通過擴大需求促進經濟增長，而物流則通過物流供給促進經濟增長，因此，物流促進經濟增長的過程不是直接的，而是通過物流供給對物流需求的滿足間接實現的，而消費、投資和出口需求就是物流需求產生的直接和根本原因，物流供給使消費、投資、出口需求得到滿足，進而間接促進經濟增長；反過來，經濟增長也會促進消費、投資和出口需求，投資需求的滿足，必將增強物流供給的能力，消費和出口需求的滿足，必將使物流供給的壓力減少。由此可見，三駕馬車和物流在促進經濟增長的方式上是不同的，那么三駕馬車和物流在促進經濟增長的過程中是否有著長期均衡關系呢？它們之間是否存在著某些因果關系？這是本文要重點研究的內容。

（一）研究思路

為了從數量上分析三駕馬車和物流的長期均衡關系和因果關系，本文在Johansen協整檢驗的基礎上，采用Engle和Granger(1987)提出的基于向量誤差修正模型（VECM）的因果關系檢驗方法對上述各經濟變量之間的關系進行實證檢驗。Johansen協整檢驗技術是比較成熟的對非平穩時間序列進行計量分析的有效技術，它為多變量模型系統的協整分析提供了方便有效的分析工具。基于VECM的因果關系檢驗不僅考慮了兩個(或兩個以上)變量間的短期因果關系，而且能考慮了各變量間由協整關系所形成的長期因果關系。另外，VECM不是對所有的單個序列建模，而是通過對一個向量時間序列建模來估計聯合內生變量的動態關系，它不帶任何事先約束條件，考慮了變量之間所有可能的關系。

本文整理出1978—2008年全國消費、投資、出口和物流供給的相關經濟變量數據，在分析消費、投資、出口和物流供給之間存在協整關系的基礎上，建立VECM，基于該VECM從短期和長期來分析各變量之間的Granger因果關系及因果關系的方向，并提出相關的政策建議。

（二）數據與變量選取

本文所使用的樣本取自1978—2008年全國年度數據，數據來源于《新中國60年統計資料匯編》、《中國統計年鑒》。用貨物周轉量（TURR）表示物流供給，貨物周轉量不僅反映了物流供給的規模，同時反映了一個國家在一定時期內的物流供給能力和物流發展的水平。用社會消費品零售總額（CONS）表示消費，社會消費品零售總額不涉及非物質性服務，反映一定時期內一國人民對社會消費品的需求規模。用全社會固定資產總額（INVT）表示投資，全社會固定資產總額反映一定時期內一國固定資產投資規模。用出口總額（EXPT）表示出口，出口總額反映一定時期內本國出口貿易需求狀況。由于GDP平減指數能更全面地反映一個國家或地區一般價格水平的變化,可以更好地測度通貨膨脹［11］，所以本文用GDP平減指數(1978=100)對社會消費品零售總額、全社會固定資產投資、出口總額這三個變量數據進行平減，以消除物價變動對各變量的影響。

另外，由于數據的自然對數變換不改變原來的協整關系，并能消除變量數量級不同和數據異方差性的影響，所以對貨物周轉量、社會消費品零售總額、全社會固定資產投資、出口總額進行自然對數變換，對數變換后的變量分別用LTURR、LCONS、LINVT、LEXPT表示。

（三）協整分析

協整分析涉及的是一組經濟變量，盡管就單個變量而言是非平穩的，但是多個變量的線性組合卻可能是平穩的，即它們之間存在長期均衡關系。

在進行協整分析的過程中，我們首先對時間變量序列及其差分序列的平穩性進行檢驗，確定變量的單整階數；然后檢驗變量間協整關系，構建協整方程；協整分析之后，建立協整變量與均衡誤差之間的VECM；最后基于VECM進行變量間Granger因果關系檢驗。

（1）時間序列的平穩性檢驗。對于非平穩變量而言，只有被解釋變量的單整階數不高于任何一個解釋變量的單整階數，變量之間才可能存在協整關系。因此在檢驗LTURR、LCONS、LINVT、LEXPT的協整性之前，首先用ADF單位根檢驗方法來檢驗時間序列的單整階數。時間序列LTURR、CONS、LINVT、LEXPT的平穩性檢驗結果見表1。

由表1可見，各時間序列經過一階差分后平穩，所以它們都是一階單整序列，滿足進行協整檢驗的前提條件。

（2）協整檢驗與協整方程。雖然時間序列LTURR、LCONS、LINVT、LEXPT是非平穩的一階單整序列，但在它們構成的經濟系統內部四者之間卻可能存在某種平穩的線性組合。這個線性組合反映了變量之間長期穩定的比例關系，即協整(Co-integration)關系。本文使用Johansen(1995)多變量系統極大似然估計法對多變量時間序列進行協整檢驗。Johansen協整檢驗是一種基于向量自回歸模型（VAR模型）的檢驗方法，因此，在進行協整檢驗之前，必須首先確定VAR模型的結構，即明確協整檢驗VAR模型的滯后期，確定模型是否包含常數項、截距項和趨勢項。

表1 各時間序列的平穩性檢驗結果

本文使用赤池信息準則（AIC）作為選擇最優滯后階數的檢驗標準，并用Q統計量檢驗殘差序列有無自相關，用懷特(White)檢驗和ARCH統計量檢驗異方差性，用JB檢驗(Jarque-Bera)檢驗殘差的正態性。結果表明，滯后階數為4的VAR模型中各方程擬合優度最好，殘差序列具有平穩性。由于協整檢驗模型實際上是對無約束VAR模型進行協整約束以后得到的VAR模型，其滯后期是無約束VAR模型一階差分的滯后期，因此協整檢驗VAR模型的滯后期為3。另外，通過EVIEW5.0對模型選擇的聯合檢驗，確定協整檢驗VAR模型包含常數項和截距項，不包含趨勢項。基于此，我們可以進行Johansen協整檢驗，協整檢驗的結果列于表2。

表2 Johansen協整檢驗結果

從表2可以看出，無論從跡統計量檢驗還是從最大特征值檢驗來看，結論都是有兩個協整向量。也即在5%的顯著性水平上變量LTURR、LCONS、LINVT、LEXPT之間存在長期穩定的協整關系，協整方程為：

方程（1）括號內的數字表示參數估計的標準誤差。下標t代表年份，ecmt代表均衡誤差(殘差)。對方程（1）的ecmt序列進行ADF檢驗，結果表明它是一個平穩序列，說明方程（1）所顯示的協整關系是顯著的。依據Granger表示定理，如果變量是協整的，則它們之間必然存在長期均衡關系。所以協整方程（1）給出了在樣本區間(1978－2008年)內物流供給與消費、投資、出口之間存在的長期均衡關系的數學表達式。由于協整方程的變量都是對數形式，所以，協整方程(1)的斜率系數的實際意義就是變量LTURR、LCONS、LINVT、LEXPT彈性系數。具體而言，在其余兩變量彈性系數不變的前提下，消費每增加1%，物流供給減少1.08%，出口每增加1%，物流供給減少0.35%，這意味著1%的消費和出口需求得到滿足將分別減輕1.08%和0.35%的物流供給壓力；投資每增加1%，物流供給增加1.70%，這意味著增加1%投資，將增加1.70%的物流供給能力。

（四）VECM的構建

協整檢驗結果證明物流供給與消費、投資、出口之間存在長期的均衡關系，但是這種均衡關系是否構成因果關系還需要進一步驗證。本文利用Engle和Granger(1987)提出的VECM對物流供給、消費、投資、出口進行短期和長期的Granger因果關系檢驗。

由于VECM的滯后期是無約束向量自回歸模型（VAR模型）一階差分變量的滯后期，而無約束VAR模型的最優滯后階數為4，所以確定VECM的滯后期應為3，時間序列仍然使用沒有時間趨勢且協整方程有截距的形式。

用變量LTURR、LCONS、LINVT、LEXPT構造VECM如下：

將VECM參數估計結果寫成方程形式如下：

經檢驗，在5%顯著性水平上，方程（6）、（7）、（8）、（9）的殘差序列滿足正態性，不存在自相關和異方差，從而驗證了VECM模型的有效性，也為下面基于VECM的因果關系檢驗奠定了基礎。

（五）基于VECM的Granger因果關系檢驗

Granger因果關系檢驗實質上是檢驗一個變量的滯后變量是否可以引入到其他變量的方程中。若一個變量受到其他變量的滯后影響，則稱它們具有Granger因果關系。兩個變量之間Granger因果關系的檢驗方程為：

其中μt為零均值非自相關隨機誤差項，α和β為系數，原假設為H0∶βj=0(j=1,…,n)意味著X不是Y 的原因。若原假設H0成立，則有：

令式（10）的殘差平方和為RSS1，式（11）的殘差平方和為RSS2，則應服從自由度為(n,T-m-n-1)的F分布，其中T為樣本數量;m、n分別為Y和X的滯后階數，我們可以根據赤池信息準則(AIC)來決定m和n的值。

上述檢驗方法可以推廣到三個或三個以上的變量之間的Granger因果關系檢驗。我們對VECM回歸方程(6)、(7)、(8)、(9)進行短期和長期的因果關系檢驗。

表3列出了Granger因果關系檢驗的結果。從短期來看，在99%的置信水平下消費和出口均是物流供給的原因，投資短期內不是物流供給的原因；投資和出口分別在90%和95%的置信水平下是消費的原因；由于短期內投資是消費的原因，而消費是物流供給的原因，所以短期內投資是物流供給的間接原因。短期內投資和出口均不受其它變量的影響。

表3 Granger因果檢驗結果

從長期來看，在90%的置信水平下，消費、投資和出口是物流供給的原因；在95%置信水平下，投資、出口和物流供給是消費的原因；長期內投資和出口仍然不受其它變量的影響，短期和長期Granger因果關系檢驗的結果表明，投資和出口在上述四個變量組成的經濟系統中具有外生性。

三、結束語

1.從協整分析結果來看，物流與消費、投資、出口之間存在著長期的均衡關系。

（1）消費需求和出口需求對物流供給具有負的影響，其彈性系數分別為-1.08和-0.35，這說明，在其它因素不變的前提下，消費和出口需求的滿足將會減輕物流供給的壓力，且消費對物流供給的壓力大于出口對物流供給的壓力，換句話說，物流供給對消費的貢獻大于對出口的貢獻。

（2）投資對物流供給具有正的影響，其彈性系數是1.70，這說明，在其它因素不變的前提下，增加投資勢必改善物流基礎設施、改善物流運輸設備、優化運輸運輸網絡、提升物流信息技術等，從而大大提升物流供給的能力。

2.從Granger因果關系檢驗的結果來看，經濟系統內部部分變量之間有著短期或長期因果關系。

（1）對物流供給而言，消費、出口在短期和長期均是物流供給的原因，消費、出口需求的滿足將使物流供給的壓力減少，持續增加的消費和出口需求，將增加物流供給的壓力；投資短期內不是物流供給的原因，但長期內是物流供給的原因，這主要是因為投資具有滯后效應的結果。

（2）對消費而言，投資和出口能夠促進消費，二者在短期和長期均是消費的原因；物流供給短期內不是消費的原因，但長期內，物流供給和投資、出口一起成為消費的原因。這是因為物流業是一個服務性行業，短期內物流供給只是為消費提供物流服務，但長期內，隨著物流供給服務水平的不斷提高，投資規模和出口規模的不斷擴大，經濟發展水平必定會有明顯提升，人民生活水平也將不斷提高，進而促進了消費需求的增加。

（3）就投資和出口而言，在短期和長期，兩者均不受系統內其它變量的影響，在系統中兩變量具有外生性。

總之，消費、投資、出口和物流以不同的方式促進經濟增長，消費、投資、出口以擴大需求的方式拉動經濟的增長，而物流則以提供物流供給服務以滿足消費、投資、出口對物流的需求的方式促進經濟增長。消費、投資、出口和物流供給之間有著長期均衡關系，并且在這種均衡關系當中蘊含著某些變量之間的短期和長期因果關系，政府決策者要利用這種因果關系，無論在短期和長期，適當加大投資和出口，將有利于增強物流供給的能力、擴大消費需求，而物流供給的能力增強又能更好地滿足消費的需求。

［1］ 李斌.投資、消費與中國經濟的內生增長:古典角度的實證分析［J］.管理世界，2004，(9):13-24.

［2］ 國家統計局課題組.如何實現經濟增長向消費拉動為主的轉變［J］.統計研究，2007，(3):3-12.

［3］ 孫國鋒，王家新.消費、投資、凈出口與經濟增長——基于江蘇省數據的實證分析［J］.財貿經濟，2008，(12):85-90.

［4］ 李占風，袁知英.我國消費、投資、凈出口與經濟增長［J］.統計研究，2009，(2):39-42.

［5］ 谷永芬，何記東.現代物流產業對區域經濟的促進作用［J］.物流科技，2003，(6):1-3.

［6］ 曹瑛.現代物流與區域經濟發展研究［D］.四川:四川大學，2007.

［7］ 劉南，李燕.現代物流與經濟增長的關系研究——基于浙江省的實證分析［J］.管理工程學報，2007，(1):151-154.

［8］ 卜祥智，許壘.中國物流業發展對經濟促進作用的實證研究［J］.汕頭大學學報，2009，(5):60-65.

［9］ 邵揚.物流業對中國經濟增長的影響研究［D］.吉林:吉林大學，2009.

［10］ 宋則，常東亮.現代物流業的波及效應研究［J］.商業經濟與管理，2008，(1):3-9.

［11］ 徐強.GDP縮減指數是測度通貨膨脹的可靠指標嗎［J］.統計研究，2006，(5):7-15.