福建省物流業與第三產業經濟增長的長、短期關系
——基于協整理論和誤差修正模型檢驗

李新光，黃安民

(1.武夷學院商學院，福建武夷山 354300;2.華僑大學旅游學院，福建泉州 362021)

福建省物流業與第三產業經濟增長的長、短期關系
——基于協整理論和誤差修正模型檢驗

李新光1，黃安民2

(1.武夷學院商學院，福建武夷山 354300;2.華僑大學旅游學院，福建泉州 362021)

運用協整理論定量研究福建省物流業發展與第三產業經濟增長的互動關系，研究結果表明，福建物流業與第三產業經濟增長之間存在一種長期穩定的協整關系;同時通過建立誤差修正模型，分析其長、短期影響關系。在此基礎上，提出完善基礎設施等發展物流業的措施。

物流業;第三產業;協整理論;誤差修正模型

一、文獻回顧與選題意義

物流業對經濟增長的貢獻的研究成為學術界研究的重要議題。目前，已有相當一部分學者對福建省物流業發展作了研究，如吳水森［1］對福建省物流發展與經濟增長進行了協整分析，就物流對經濟增長的短期與長期作用得出了重要結論。江恒［2］分析了區域經濟與區域物流發展的辯證關系，最后提出發展福建地區經濟的相關建議;陳曉玥［3］對福建區域經濟與區域物流關系進行了協整分析，得出了福建省物流業與區域經濟增長之間的定量關系，并對模型進行了分析和解釋;陳由谷［4］對福建區域物流平臺SWOT發展戰略進行了探討;邱偉杰［5］分析了“鼠標”時代的海西區物流業發展的關系問題;林小蝦［6］分析了福建省第三方物流供應鏈能力戰力匹配問題;吳哲敏［7］分析了平潭建設對福建物流的增益作用;劉丹［8］分析了福建省區域生鮮蔬果物流中心的構建;周雄［9］對福建現代農產口物流的發展進行了分析;李權［10］分析了福建物流業發展面臨的挑戰與策略。

另外，國內許多學者著重研究了其他省市物流業與經濟發展的關系問題。如陳虎、楊勇攀［11］通過對四川攀枝花市的區域經濟發展狀況與物流水平之間關系運用Granger因果關系檢驗及協整分析加以研究，在此基礎上，為地方的政策制定提供建議。吳杰［12］利用計量經濟學方法對廣州市物流業與區域經濟發展進行了實證分析;李虹［13］運用層次分析法分析了我國區域物流發展現狀及其對區域經濟的影響;田振中［14］對河南省物流業發展與經濟增長關系進了實證分析;張敏［15］對惠州物流業與經濟發展作了相關性分析;邵玲［16］利用單位根據檢驗對FDI與三大產業結構的關系進行了研究;邱冬陽［17］運用單位根檢驗、Granger因果檢驗、協整、誤差修正模型等方法對重慶市1980—2008年金融發展和產業結構升級的指標數據，進行實證研究，系統分析了二者的內在聯系。可見，國內學者對其他省份物流業與經濟發展的關系作了許多的研究。

可見，從現有文獻資料來看，研究福建省物流業的發展的情況可以分為兩種:一類學者集中運用了定性分析方法，這類學者占有大多數;第二類是少部分學者運用定量分析的方法，但是大多都是集中研究物流業與經濟增長的關系。而重點對第三產業與物流業發展關系進行研究的學者非常少，從國內目前的文獻來看，僅有學者采取邊際分析與彈性分析方法分析了福建省物流業對第三產業影響(陳曉玥［18］)，該文主要是運用了邊際分析與彈性分析的西方經濟學方法。可是，福建省物流業與第三產業發展之間到底存在一個怎樣的關系，這種關系的產生究竟是由什么原因導致，兩者在發展過程中是否存在一種長、短期的影響關系，卻付之闕如。由此看來，實證分析并準確把握物流業與第三產業之間的發展關系具有重要的理論和現實意義。據此，本文運用計量經濟學的協整理論及誤差修正模型對第三產業與物流業的發展關系進行定量分析，為推動第三產業與福建物流業的發展制定決策提供一定的科學依據。

二、數據分析、模型建立與實證檢驗

(一)數據分析與數據說明

1.指標的選取

(1)第三產業產值指標:本文采用第三產業產值來衡量福建省第三產業的發展程度，記為SC。

(2)區域物流能力發展的指標:由于國內對于物流的有關標準與統計方法的缺乏，在作物流統計的時候無法查詢一個專門物流產值指標。根據國內許多學者的做法，本文選擇福建省統計年鑒中的“貨物周轉總量”作為衡量區域物流能力發展水平的指標，記為WL。

2.數據的來源與處理

(1)數據來源。本文選取了1980—2009年福建省第三產業產值(SC)，“貨物周轉總量”(WL)的年度數據來對福建省第三產業與物流業的發展之間關系進行實證研究，數據來源于福建省統計局《福建統計年鑒2010》。

(2)處理。為了消除物價因素對第三產業產值的影響，本文對福建省統計年鑒中的按當年價格計算的第三產業原始數據作了處理，即以1980年不變價格為基礎進行修正，得出新的數據來代替第三產業的發展水平，記為XSC;貨物周轉量不會受價格指數的影響，故不作修正。

為得到平穩序列，分別對各個變量取自然對數，這種變換能夠消除變量之間的異方差性，并且不改變變量之間的協整關系和短期調整模式，從而提高估計的可靠性;同時，也便于考察物流業增長對第三產業經濟增長的彈性。因此采用XSC、LM的自然對數形式，分別記作 LNXSC、LNWL。本文采用的計量軟件是EVIEWS 6.0。

(二)時間序列的單位根檢驗

如果一個序列在成為穩定序列之前必須經過d次差分，那么這個序列稱為 d階單整(integration)，記為I(d)。在具體應用協整理論進行時間序列分析時，首先必須檢驗被分析序列是否同為I(d)序列，進而才能判別其協整性。很多時間序列具有非平穩性的特征，如果事先不考慮時間序列的平穩性而直接對非平穩性數據進行線形回歸，很可能會出現“虛假回歸”(Spurious Regression)，即變量之間實際上并不存在任何線性關系，但相關的檢驗又都很顯著，從而導致這種回歸模型的結果毫無意義。判別變量時間序列的平穩性檢驗又稱“單位根檢驗”(Unit Root Test)，其方法通常有DF檢驗法、PP檢驗法和ADF檢驗法。由于大部分時間序列數據可能存在高度的自相關，所以在實證中我們通常使用的單位根檢驗方法是ADF檢驗，其模型為:

模型Ⅰ(無常數項、無趨勢項):

模型Ⅱ(有常數項、無趨勢項):

模型Ⅲ(有常數項、有趨勢項):

其中Δ表示一階差分，原假設為:H0:ρ=1，即{yt}為非平穩序列;H1:ρ＜1，即{yt}為平穩序列。檢驗時從模型Ⅲ開始，然后模型Ⅱ，模型Ⅰ，當檢驗結果拒絕零假設，原序列不存在單位根，則為平穩序列，停止檢驗。只要其中一個模型檢驗結果拒絕零假設，就可以認為時間序列是穩定的。否則，就不是穩定的。其中滯后項p的選擇1。從LNXSC、LNWL的趨勢圖(見圖1)，我們可以看出二組數據均明顯存在上升趨勢，這說明LNXSC、LNWL的年時間序列數據都不是由穩定的隨機過程生成，因為它們明顯不具有固定的期望值。因此，在協整分析之前，我們先對變量進行單位根檢驗(unit root test)，檢驗變量是否平穩。只有同階單整的非平穩時間序列之間才可能存在協整關系(Cointegration)。

圖1 LNXSC，LNWL趨勢圖

從表 1 可以看出，變量 WLt、XSCt、LNXSCt和LNWLt原時間序列的ADF統計值都大于10%的臨界值，因此，這三個序列都是非平穩的。而在其一階差分中，dLNWLt三種形式的ADF值都小于相應水平的臨界值，dLNXSCt的(C，0，1)(C，t，1)檢驗形式的ADF值小于1%的臨界值，可以拒絕原假設，所以，兩個一階差分序列都不存在單位根，都是平穩的。因此，LNXSCt和LNWLt時間序列都是一階單整，即LNXSCt～I(1)，LNWLt～I(1)可以進行協整分析。

表1 單位根檢驗表

(三)協整檢驗

雖然時間序列變量通常都是非平穩的，但是在用傳統的單方程線性回歸方程研究某兩個經濟變量的關系時，它們的某種線性組合卻有可能是平穩的。這就將有可能出現偽回歸現象。為了克服該現象的產生，我們必須對變量間的關系進行協整檢驗。本文采用Engle和Granger 1987年提出的E－G兩步法，檢驗LNXSCt和LNWLt之間是否存在協整關系。如果它們是協整的，則它們之間存在著一個長期穩定的均衡關系。

第一步:運用OLS法進行協整回歸，分別得到協整方程(長期均衡方程)。

存在明顯的正自相關性，故運用廣義最小二乘法進行修正:

運用廣義最小二乘法，得到修正后的協整方程為:

由檢驗結果可知，修正后的協整方程不存在異方差和自相關現象，協整模型效果良好。

第二步:檢驗上述回歸方程殘差序列的平穩性。記(2)式回歸方程殘差為e。協整關系存在的一個重要條件就是協整回歸方程的殘差序列是平穩的。若殘差序列是平穩的，則變量之間的關系是協整的。反之則不是協整的。所以必須對殘差序列的平穩性進行檢驗。檢驗方法也采用單位根檢驗(ADF檢驗)。檢驗結果見表2。

表2 ADF檢驗結果

可見，殘差序列e的三種形式的單位根檢驗統計量均小于顯著性水平1%的臨界值，從而可以認為殘差序列e是平穩的，即e～I(0)。表明變量LNXSCt和LNWLt之間存在協整關系，即物流業與第三產業經濟增長之間存在長期穩定的均衡關系。這也證明上述長期均衡模型的變量選擇是合理的，回歸系數具有經濟意義。從協整方程(2)可以看出，貨物周轉總量(自然對數)的系數為0.985 85，即貨物周轉總量關于第三產業XSC產值的長期彈性為 0.985 85，說明從長期來看，貨物周轉總量每增加1個百分點，XSC產值便會增加0.985 85個百分點。可見，貨物周轉總量與第三產業之間是顯著正相關關系，物流業的發展能促進第三產業經濟增長。

(四)因果關系檢驗

協整檢驗顯示變量之間存在長期均衡關系，但是變量之間是否具有因果關系，還需要進一步檢驗。如果變量x有助于解釋y，即根據y的前期值對y進行回歸時，如果再加上x的前期值，能夠顯著地增強回歸的解釋能力，則稱x是y的Granger原因，否則稱為非Granger原因。

由表3可以得出，從長期來看，在5%的置信水平下，不是論是對LNXSC與LNWL，還是XSC和WL的檢驗，第三產業不是貨物周轉量的Granger原因，而貨物周轉量是第三產業經濟增長的Granger原因。

表3 變量的Granger因果關系檢驗結果

(五)誤差修正模型

誤差修正模型(ECM)也是由Engle和Granger于1987年提出的，是一種具有特定形式的計量經濟模型。其基本思想是如果變量之間存在協整關系，則表明這些變量之間存在著長期均衡的關系，而這種長期均衡的關系是在短期波動過程的不斷調整下得以實現的。也就是說，大多數經濟時間序列具有長期的均衡關系是因為有一種調節機制——誤差修正機制——在起作用，防止了長期均衡關系出現較大的誤差。既然 LNXSCt和LNWLt之間存在協整關系，我們可以建立D(GLNXSCt)和 D(GLNWL)的誤差修正模型。D(GLNXSCt)和 D(GLNWLt)的誤差修正模型如下:

不存在自相關。Heteroskedasticity Test:White=4.945 501，Prob.Chi-Square(14)=0.986 6，不存在異方差。該式考慮了物流周轉量本期，誤差項，滯 后 一 期 及 滯 后 二 期 的 影 響，ECMt－1、D(GLNWLt－1)、D(GLNWLt－2)等 系 數 分 別 通 過1%，10%，5%的檢驗，只有D(GLNWLt)項勉強通過10%的檢驗。考慮到F統計量通過5%檢驗，所以該誤差修正模型各項系數顯著通過總體性檢驗，模型整體的對數似然函數值較大，AIC與SC相當小，說明模型整體解釋力較強;但是模型的修正Adj－R2偏小，這說明模型的標準誤差較大，這也說明了還有一些因素影響了第三產業經濟增長的波動，這也符合事實，畢竟物流業只是第三產業中一個很小的部分。誤差修正項ECMt－1通過了1%顯著水平的檢驗，且誤差修正項ECMt－1系數為負，符合反向修正機制:負的誤差修正項系數表明ECMt－1的修正機制是當 ECMt－1＞ 0 時，ECMt－1對D(GLNXSCt)有減小的作用;反之，當 ECMt－1＜0時，ECMt－1對D(GLNXSCt)有增加的作用。

由式(3)可以看出，貨物周轉量關于第三產業經濟增長的短期彈性為0.18，這說明從短期來看，貨物周轉量每增加1個百分點，GDP便會增加0.18個百分點。誤差修正項系數為負，符合反向修正機制，這反映了第三產業經濟增長受貨物周轉量影響的短期波動規律。誤差修正項系數的大小反映了短期偏離長期均衡的調整力度。誤差修正項系數估計值為－0.55，說明了貨物周轉量的短期波動向長期均衡調整的力度為55%，這表明若出現偏離長期均衡方程的情況，變量重新回歸到長期均衡方程的速度較快，長期穩定關系的失衡對短期LNXSC的影響較大。

三、結論及分析

根據以上實證分析，可以得到以下幾點結論:

(1)從協整分析可以看出，福建省第三產業發展與貨物周轉量之間存在著長期均衡關系，貨物周轉量增加促進了第三產業經濟的增長，但其彈性系數為0.985 85，對第三產業的促進作用并不明顯，說明福建省物流業發展環境還不完善，對第三產業經濟增長的影響很小，這就要求福建物流企業應轉變觀念，完善物流業發展所需要的環境和基礎設施。

(2)從Granger因果檢驗結果來看，福建省第三產業經濟增長不是物流業發展的原因，這是因為，運輸網絡的完善，物流供給能力的提高，將促使物流輻射范圍增大，促進物流業的發展，進而促進GDP增長，而福建省交通、基礎設施建、政策、金融、投資、生產、土地、交通、稅務等各方面環境還有所欠缺，致使經濟的增長無法有效地帶動物流供給能力的提高。而物流業的發展是第三產業經濟增長的Granger原因，認為物流業增長帶動了福建省第三產業的快速增長。因此，要把物流業的發展放在更加重要的位置來考慮，把物流業作為經濟社會發展的重要產業來培育，充分認識物流業對第三產業發展的重要意義;充分發揮物流業對帶動社會就業，增加第三產業產值，刺激消費的重要作用。通過發展物流產業，可以促進產業結構的合理化。產業結構的合理化是以第三產業的發展水平來衡量的，而物流產業是第三產業，它的發展將帶動交通運輸業、商貿業、金融業、信息業和旅游業等多種產業的發展，對第三產業的發展起到積極的促進作用，使地區產業結構得到優化升級，從而促進地區經濟的發展。

(3)從誤差修正模型來看，在短期內，當期GLNXSCt除了受當期的GLNWLt的正向影響外，GLNWLt對GLNXSCt短期平均彈性為0.18;此外，當期GLNWLt的還受到上兩期貨物周轉量GLNWLt－1、GLNWLt－2的反向影響。誤差修正項系數為－0.55，它表示的是調整均衡偏差的幅度，即長期均衡趨勢誤差修正項對均衡偏差的調整幅度為55%，這表明若出現偏離長期均衡方程的情況，變量重新回歸到長期均衡方程的速度較慢其調整力度比較顯著，就是說，長期穩定關系的失衡對短期第三產業的影響較大。此外，和長期相比，短期內貨物周轉量對第三產業的彈性系數小于長期的彈性系數;過去兩期物流產值對第三產業的短期彈性明顯大于其當期彈性，且兩者符號相反，說明變動方向并不一致，這表明福建省的物流業還處于初級階段，未形成一定的規模，因此，在短期內無法推動第三產業的增長，反而對第三產業的增長起了一定的阻礙作用。

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On the Long-term and Short-term Relationship between the Logistics Industry and the Growth of Tertiary Industry in Fujian Province——Based on Cointegration Theory and Error Correction Model

LI Xin-guang1，HUANG An-min2
(1.Business School，Wuyi College，Wuyishan 354300，China;2.School of Tourism，Huaqiao University，Quanzhou 362021，China)

Based on the cointegration theory in econometric，this paper conducts quantitative analysis on the interaction of the economic growth between logistics industry and the tertiary industry in Fujian Province.Results show that there is a long-term and stable cointegration relationship between them.By building error correction model，this paper analyzes its long-term and short-term influencing relationships.Finally，this paper puts forward some measures to develop logistic industry by improving infrastructure facilities.

logistics industry;the tertiary industry;Cointegration Theory;Error Correction Model

F127

A

1674－8425(2011)07－0049－06

2010－11－12;

2011－06－18

李新光(1980—)，男，湖南婁底人，碩士，講師，研究方向:物流經濟學等;黃安民(1964—)，男，湖北新洲人，博士，教授，研究方向:旅游、管理學等。

(責任編輯 鄺坦勵)