浙江現代物流業與經濟增長的互動關系研究

李績才,吳 堅

(1.浙江師范大學 a.行知學院;b.經濟管理學院,浙江 金華 321004;2.華南理工大學 工商管理學院,廣東 廣州 510641)

●浙江經濟

浙江現代物流業與經濟增長的互動關系研究

李績才1a,2,吳 堅1b

(1.浙江師范大學 a.行知學院;b.經濟管理學院,浙江 金華 321004;2.華南理工大學 工商管理學院,廣東 廣州 510641)

根據單位根檢驗、協整檢驗和因果關系檢驗等計量方法,利用浙江省自改革開放 30多年來物流業和國民經濟發展的年度經濟數據,對浙江省物流與經濟增長的關系進行了實證分析。實證結果表明:浙江省經濟的快速發展有效促進了物流周轉量、物流業固定資產投資額、物流業產值的不斷增加;但現代物流業仍處在初級階段,對經濟發展的推動作用不顯著,應進一步尋求物流產業的整合集聚和優化升級。

協整;格蘭杰因果關系;物流;經濟增長

按照美國供應鏈管理專業協會 (Council of Supply Chain Management Professional,簡稱 CSCMP)于 2002年對現代物流 (modern logistics)的最新解釋:物流是“供應鏈過程的一部分,它是為滿足顧客需求而對物品、服務及相關信息從供應點到消費點之間高效率、高效益的正向和反向的流動和儲存進行規劃、實施和控制的過程”[1]。

在國際上,物流產業被普遍認為是國民經濟發展的動脈和基礎產業,其發展程度和水平已成為衡量一個國家或地區現代化水平和綜合競爭力的重要標志,被喻為經濟發展的加速器。同時,經濟的發展又影響著對物流的需求和對物流的投入,決定著物流業的發展。浙江省作為我國東部沿海經濟發達的省份,具有發達的外向型經濟特征和相當規模的內需、外銷和中轉的物流量。所以,對浙江省物流發展與經濟發展的互動關系及時做出分析,研究如何協調好浙江物流業發展與當前保持著快速增長的浙江宏觀國民經濟,有著重要的意義。

本文試圖運用處理非平穩時間序列的經濟計量分析方法——單位根檢驗 (Unit Root Test)、協整檢驗 (Cointegration test)與基于向量自回歸模型 (Vector Autoregression,VAR)的格蘭杰因果檢驗,對浙江省 1978—2009年的國民經濟和物流業發展的年度經濟數據進行分析,為浙江省今后的現代物流發展提供實證依據和政策建議。

一、指標及數據選取說明

本文根據 1978—2009年浙江省國內生產總值、物流需求量指標、物流投入量指標和物流產出量指標的數據對浙江物流和經濟增長的互動關系進行實證分析。

(一)主要指標變量

1.區域經濟增長指標

經濟增長是一個十分復雜的經濟現象,經濟增長的原因和機制不是簡單就能說清楚的。經濟增長既體現在“量”的方面,也體現在 “質”的方面;前者如國內生產總值(GDP)的增加、經濟增長的速度,后者如經濟增長的平穩程度、地區發展的均衡性、人民的平均生活質量等。本文考慮到數據的可得性,僅從“量”的角度對經濟增長狀況進行考察,選取某一地區的國內生產總值作為區域經濟增長的衡量標準。

2.區域物流發展規模指標

區域物流發展規模指標反映了某一區域內物流產業發展和物流服務的需求與供應等情況,即物流需求、供應總量的大小和水平,它是政府和企業決策者進行物流產業發展規劃決策的基礎。可以從不同的角度來設置區域物流發展規模的指標:(1)從貨運規模角度:貨運量、貨運周轉量;(2)從物流費用角度:社會物流總成本、物流成本占 GDP的比重;(3)從固定資產投資的角度:物流業固定資產投資總額;(4)從物流效益角度:物流業增加值、物流業增加值占 GDP的比重;(5)從產業人員角度:物流相關行業從業人數及其占就業總人數的比例等[2]。本文中,從統計數據的可得性、復雜性和有效性等考慮,選取貨運周轉量 (反映公路、鐵路和水路運輸的總和)、物流業固定資產投資總額、物流業增加值 (即交通運輸和倉儲業、郵電通訊業產值)作為衡量區域物流發展規模的指標,他們分別對應于區域內物流業的需求總量、供應總量和物流業發展的效果[3]。

(二)數據說明

數據選自 1978年以來浙江省宏觀經濟指標的年度數據,包括國內生產總值 (GDP)、貨運周轉量 (ZZL)、物流業固定資產投資總額 ( INV)、物流業增加值 (ZJZ)。數據由近年《浙江統計年鑒》和《新浙江五十年統計資料匯編》整理所得,樣本期為 1978—2009年[4-5]。

為實現數據的可比性,將上述指標中凡涉及受價格影響的指標,如國內生產總值 (GDP)、物流業固定資產投資總額 ( INV)、物流業增加值 (ZJZ),分別利用 GDP指數、固定資產投資價格指數 (注:因 1978—1992年統計數據不全,這些年份用全省商品零售價格指數替代)、和物流增加值指數對原始數據進行處理,將其價格因素予以剔除,全部轉化為 1978年不變價格進行分析。

由于對每個序列的數據取自然對數并不會改變各序列的協整關系和因果關系,為了使所得數據容易得到平穩的序列,消除時間序列存在的異方差現象,在進行分析前對數據進行了對數處理,在指標代號字母前加上 Ln表示經過對數處理后的相關序列。經處理后的各數據序列如表 1所列。

表1 各變量經處理后的數據序列

二、計量經濟分析與實證結果

(一)單位根檢驗

經濟的高速增長和物流的不斷發展使時間序列數據不再平穩,為檢驗數據的時間序列特征,本文采用ADF單位根檢驗法[6]來檢驗各變量的平穩性。檢驗結果由 EV IEWS6.0軟件[6-7]計算出來,見表 2。

由于可以根據ADF檢驗的 t統計量是否小于臨界值來判斷拒絕或接受原假設,原假設為所檢驗的時間序列存在一個單位根。從表 2中可以發現:以上各變量序列以及各變量的一階差分序列在 1%的顯著性水平上是接受原假設,即存在單位根。而所有變量的二階差分在 1%的顯著性水平上拒絕原假設,即不存在單位根,說明所有的變量都是二階差分平穩序列,也就是說它們都屬于二階單整序列 I(2)。因此,它們滿足進一步做協整分析的基礎。

(二)協整檢驗

多數經濟時間序列是不平穩的,如果一組非平穩時間序列存在一個平穩的線性組合,即該組合不具有隨機趨勢,那么就認為這組序列是協整的,說明這些序列間存在一種長期穩定關系。本文為檢驗兩變量和是否協整,采用了 Engle-Granger兩步檢驗法[8]。如果序列和 都是 d階單整的,選取某一個變量對另一個變量進行普通的最小二乘法回歸,得:

表2 變量的 ADF檢驗結果

從表 3可知,在 1%的顯著性水平上,Ln GDP與 Ln INV之間存在協整關系,表明經濟增長與對物流業的固定資產投資存在著長期均衡關系;而 Ln GDP與 Ln ZZL之間、Ln GDP與 Ln ZJZ之間不存在協整關系,表明了從 1978—2009年 30多年間,浙江省 GDP、貨物周轉量與物流業增加值發展都比較快,但步伐卻是不一樣的,它們之間不存在穩定的比例關系。

表3 協整檢驗 (Engle-Granger兩步檢驗法)結果

(三)因果關系檢驗

為進一步研究浙江省經濟增長與物流業發展之間的關系,本文采用基于向量自回歸 (VAR)模型的格蘭杰因果關系檢驗法進行驗證。使用VAR模型的優點在于,它不需要對模型中各變量的內生性和外生性事先做出假定。實際上,浙江省經濟增長與物流業發展是內生還是外生的本身就是一個很有爭議的問題。相反,使用 VAR模型可以很方便地檢驗變量間的格蘭杰因果關系,對有關變量的外生性進行檢驗。

運用因果關系檢驗時的一個關鍵問題是滯后期的選取,而格蘭杰因果檢驗的結果對滯后期長度的敏感性程度又是很大的,不同滯后期的選擇往往會帶來截然不同的結論,如果在運用因果關系進行檢驗時忽視這個問題,將會對實證結果的可信度產生影響[9]。因此本文根據 Hsiao(1981)[10]的 FPE(Final Predication Error)準則確定滯后階數,可以盡量避免因果關系檢驗時存在著滯后期選擇的任意性的問題。

格蘭杰因果關系的檢驗結果見表 4。

表4 格蘭杰 (Granger)因果關系檢驗結果

從表 4中可知,在 10%的顯著性水平上,浙江省國內生產總值與物流周轉量、物流業固定資產投資額、物流業增加值存在單向的因果關系。從中可以得出如下啟示:

(1)從現代物流需求總量與經濟發展的關系看,浙江省經濟的快速發展是現代物流業需求增加的 Granger原因,但現代物流業需求量的增加不是經濟發展的 Granger原因;

(2)從現代物流業投資供應總量與經濟發展的關系看,浙江省經濟的發展是對物流業增加固定資產投資的 Granger原因,但物流業投資的增加卻沒有很大程度上引起經濟的增長;

(3)從現代物流業發展的效果上看,浙江省經濟的增長引起了物流業產值的增加,但包括郵電通訊在內的物流業產值在 GDP中所占比例不高 (近年來在 5%附近),所以對經濟增長的貢獻不明顯。

三、結論和政策建議

以上通過對 1978—2009年浙江省物流業與經濟發展的實證分析,可以得出如下結論:

(1)改革開放 30多年來,浙江省經濟和物流業都得到了快速的發展,浙江經濟的快速發展引起了物流需求量的增加和對物流業的投資不斷加大,從而帶來了物流業產值的增加;

(2)與國內外現代物流業發展較先進的國家和地區相比,雖然近年來浙江經濟突飛猛進,但現代物流業仍處在初級發展階段,對物流業的投資力度還需加強,整個行業中物流作業技術和效率還較低、成本偏高,致使巨大的物流需求對經濟的推動作用不明顯,物流業作為經濟發展的“加速器”作用在浙江省還未得到很好的體現。

針對以上分析,筆者認為:在今后的經濟工作中,浙江省應進一步加大對物流業的投資,引進或發展先進的物流技術,提高作業效率、降低運作成本,著力培育優質的、有龍頭帶動作用的第三方物流企業,促進現代物流產業的整合集聚和優化升級,從而提高我省現代物流業的整體水平和供給總量,將潛在的巨大物流需求轉化為有效需求,使現代物流業對國民經濟的貢獻度逐步增加。

[1]BowersoxD J,ClossD J,CooperM B.Supply Chain Logistics Management[M].McGraw-Hill/Irwin,2002:4.

[2]何國華.區域物流需求預測及灰色預測模型的應用[J].北京交通大學學報 (社會科學版),2008,(1):33-37.

[3]王常達.上海市物流與經濟關系的時間序列模式[D].上海:上海海事大學,2006.

[4]浙江省統計局.浙江統計年鑒 [M].北京:中國統計出版社,2006-2010.

[5]浙江省統計局.新浙江五十年統計資料匯編[M].北京:中國統計出版社,2000.

[6]易丹輝.數據分析與 Eviews應用 [M].北京:中國統計出版社,2002,(10):143-155.

[7]Pindyck R S,Rubinfeld D L.Econometric Models and Economic Forecasts[M].New York:McGraw-Hill,1998:242-245,489-520.

[8]Engle R F,Granger CliveW J.Co-integration and error correction:representation,estimation and testing[J].Econometrica,1987,55(2):251-276.

[9]Emerson J.Cointegration analysis and the choice of lag length[J].Applied EconomicsLetters,2007,14(12):881-885.

[10]Hsiao C.Autoregressive modeling and money income causality detection[J].Journal of Monetary Economics,1981,7(1):85-106.

[責任編輯:許躍輝]

Study on the Relationship between Modern Logistics and Econom ic Growth in Zhejiang Province

L IJi-cai1a,2,WU Jian1b
(1.a.Xingzhi College;b.School of Econom ics and Managem ent,Zhejiang Nor m al University,Jinhua321004,China;2.School of Business Adm inistration,South China University of Technology,Guangzhou510641,China)

Using the data of logistics and national economic development of Zhejiang Province from 1978 to 2009,this paper analyzes their relation according to Unit root test、Cointegration test and Granger causality test.The result indicates that in Zhejiang Province,the rapid economic growth has promoted the development of logistics significantly,but logistics is still in the pr imary stage and has unobvious promotion effect to economic growth.

co-integration;granger causality;logistics;economic growth

F061.5

A

1007—5097(2011)03—0006—03

10.3969/j.issn.1007-5097.2011.03.002

2010—06—18

浙江師范大學青年基金項目 (SKQN200808);浙江省自然科學基金項目 (Y6080215)

李績才 (1980—),男,安徽桐城人,浙江師范大學講師,華南理工大學博士研究生,研究方向:物流與供應鏈管理,電子商務;

吳 堅 (1978—),男,江蘇無錫人,講師,博士,研究方向:管理科學與決策。