采購經理人指數對物流活動傳遞效應的實證研究

■ 高 詹 博士生（1、東北財經大學公共管理學院 遼寧大連 116025 2、河南工程學院 鄭州 451191）

問題提出

近幾年，在全球貿易量增長和傳統要素紅利下降的背景下，物流活動作為“第三利潤”源泉，越來越多地受到政府和企業的重視。物流活動涉及制造業和非制造業的運輸、包裝、裝卸、倉儲、配送、流通加工等方面，幾乎涵蓋生產和生活的各個領域。由于缺少相關的前瞻性和傳遞性信號，物流活動的預測工作難度很大，不利于我國宏觀經濟的整體有效調控。采購經理人指數（Purchasing Managers,Index，簡稱PMI）是國際上通行的一套月度發布的宏觀經濟監測和預測的指標體系，涵蓋生產和流通，制造業和非制造業等領域。因此深入研究采購經理人指數對我國物流活動的影響，分析其對物流活動的傳導效應，對預測物流活動發展變化，科學合理配置物流資源，減少物流費用具有極其重要的現實意義。

由于我國自2005年才開始發布PMI月度數據，國內對其的相關研究不是很多。已有的文獻多集中在對PMI體系和內容的介紹、PMI月度走勢分析，國內外PMI的差異性研究等方面，較少涉及實證分析的內容。查閱已有文獻，發現PMI作為一個先行指標，與宏觀經濟中工業增加值、產成品庫存和滬深指數變化具有強關聯性。已有學者對PMI進行了有益的探索，為本研究帶來很大的啟發，但是仍需要在以下方面深入討論：第一，應區分研究制造業PMI和非制造業PMI對宏觀經濟影響的傳導路徑和傳導效應，并分析兩者的傳導特點，解釋傳導路徑中存在的障礙。第二，研究制造業PMI和非制造業PMI對實體活動的影響，特別是對物流活動產生的傳導效應，建立物流活動預測和先驗指標體系。在其他學者研究的基礎上，本文試圖分析PMI對物流活動的影響，同時研究制造業PMI和非制造業PMI對物流活動的傳導效應和傳導特點。

采購經理人指數對物流活動影響機理分析

我國的采購經理人指數現分為制造業PMI和非制造業PMI，整套指標體系涵蓋制造業和非制造業的新訂單、產量、雇員、供應商配送、庫存、價格、積壓訂單、新出口訂單等指標。根據物流與供應鏈管理理論，采購經理人指數主要通過兩種路徑對物流活動進行傳導，可以概括稱為“正向推動”和“反向拉動”。

圖1 制造業PMI、非制造業PMI信息沖擊對物流活動的影響

表1 序列的ADF檢驗結果

路徑一：制造企業通過生產訂單正向推動物流活動。制造企業一般是供應鏈的核心節點企業，和上游的原材料供應商以及下游的零售、批發商具有緊密的前向聯系和后向聯系。制造企業根據自身生產情況，以訂單形式推動原材料的采購、半成品、產成品的組裝、倉儲和配送等活動。制造業的生產活動集中反映在制造業的PMI數據上，因此這種路徑也可以稱為“制造業PMI正向推動”。

路徑二：非制造企業通過需求訂單反向拉動物流活動。非制造企業一般處于供應鏈的下游，零售和批發企業根據終端用戶的需求信息制定采購訂單，配送中心和物流中心根據零售和批發企業的訂單，合理計劃倉儲和配送數量，下游非制造企業的需求訂單逐層向上游傳遞，反向拉動各個節點企業的物流活動。非制造業PMI是非制造企業商務活動的體現，這條路徑也可以稱為“非制造業PMI反向拉動”。

從以上理論分析來看，通過兩種路徑采購經理人指數對我國物流活動產生影響，現實經濟中這兩種路徑是否存在，兩種路徑的傳導效應有何特點還需要結合數據進行實證分析。

采購經理人指數與物流活動關聯性實證分析

本文選取2011年3月到2013年3月的制造業PMI和非制造業PMI。其中制造業PMI選取的是綜合指標，非制造業PMI選取新訂單指數，這樣做主要是為了更有效地分析非制造業訂單需求反向拉動的效應。物流活動的月度數據比較缺乏，考慮到數據的可得性和代表性，選取貨物周轉量作為衡量物流活動的指標。

（一）平穩性檢驗

為了提高估計的準確度，首先需要對月度時間序列進行單位根檢驗，本文運用ADF檢驗方法，對制造業PMI、非制造業PMI和貨物周轉量進行平穩性檢驗，見表1。

表2 回歸方程殘差ADF檢驗

結果顯示，制造業PMI、非制造業PMI和物流活動時間序列的水平分析ADF值均大于10%臨界值，不能拒絕原假設，說明3個序列都不是平穩序列。通過進行一階差分變化，3個序列的ADF值均小于10%臨界值，接受原假設，序列平穩。說明制造業PMI、非制造業PMI和物流活動均為一階單整序列。

（二）協整分析

運用E-G兩步法對3個序列進行協整檢驗。第一步，用普通最小二乘法分別對物流活動和制造業PMI以及物流活動和非制造業PMI進行靜態回歸。結果表明，回歸方程各變量的系數都是顯著的。第二步，對兩個靜態回歸方程的殘差進行ADF單位根檢驗（見表2）。

從表2可以看出，兩個回歸方程的殘差ADF統計值均小于5%和10%水平下的臨界值，接受原假設。雖然制造業PMI、非制造業PMI和物流活動不是平穩序列，但它們的線性組合是平穩的，即存在協整。意味著制造業PMI和非制造業PMI對物流活動具有傳導作用，采購經理人指數和物流活動在長期內存在均衡關系。

（三）脈沖響應函數分析

本文依據赤池信息準則（AIC）最小化原則選擇最優滯后變量的階數，建立向量自回歸（VAR）模型，在擾動項上加一個標準差大小的沖擊，通過制造業PMI、非制造業PMI和物流活動之間的動態聯系，分析給物流活動的當前值和未來值所帶來的影響。判斷當制造業PMI、非制造業PMI發生信息沖擊時，物流活動的動態反映。特別說明的是，脈沖響應函數假定系統在其他變量不變的情況下，只受到一個變量的沖擊。

為了保證結果的可靠性和穩定性，在建立脈沖響應函數前，需要對VAR模型的特征根進行穩定性檢驗。經檢驗VAR模型的特征根沒有在圓外，說明由此得到的脈沖響應函數是穩定的，如圖1所示。圖1中橫軸代表物流活動受到PMI信息影響后的滯后期數，縱軸代表PMI的大小，實線代表物流活動受到沖擊的變化曲線。從圖中，可以看出兩組脈沖效應曲線均收斂于0，說明整個系統長期是穩定的，存在均衡關系。制造業PMI和非制造業PMI對物流活動的傳導特點存在不同。

本期制造業PMI發生一個標準差大小的信息改變后，物流活動獲得0.014個單位的增加，產生正向影響，此后逐漸呈遞減狀態，持續 6個月后減弱為零。本期非制造業PMI發生一個標準差大小的信息改變后，物流活動獲得 0.0059個單位的增加，產生正向影響，此后迅速下調，在第二個月產生負影響，然后再次緩慢上升在第四個月達到峰值，此后逐漸呈遞減狀態，持續 9個月后減弱為零。

通過分析脈沖響應函數可以看出兩種指數對物流活動的傳導特點：

第一，在沖擊力方面，制造業PMI對物流活動的沖擊力強于非制造業PMI，說明制造業PMI的變化對物流活動產生立竿見影的同向變化，制造業生產訂單推動是影響物流活動的主要動力。這反映了在我國目前的物流活動中，主要依靠生產訂單進行產品和要素的實體轉移，需求訂單產生的反向拉動效應較弱。

第二，在波動性方面，非制造業PMI變化對物流活動產生的波動性較大。主要因為非制造業的需求訂單產生一定的“牛鞭效應”，需求訂單數據在供應鏈中被逐層失真而不斷放大，增加了采購、倉儲、運輸、配送等環節的不穩定性。

第三，在持續性方面，非制造業PMI對物流活動的持久影響大于制造業的PMI。非制造業PMI的影響在9個月后逐漸削弱為0，比制造業PMI長3個月。說明最終用戶的需求帶動整條供應鏈的物流、資金流和信息流運動，用戶的需求訂單是物流活動長久持續的源動力。

結論與建議

結合物流和供應鏈管理理論，本文分析了“制造業PMI正向推動”和“非制造業PMI反向拉動”兩種路徑對物流活動的傳導。運用實證分析表明采購經理人指數是影響物流活動的重要因素，采購經理人指數和物流活動在長期內表現為正相關，并且趨于均衡。其中“制造業PMI正向推動”傳導路徑具有沖擊力強、穩定性好、持續性弱的特點，“非制造業PMI反向拉動”傳導路徑具有波動性、弱穩定性、持久性的特點。

基于以上結論，本文提出相關調節我國物流活動有效運行的對策建議：

重視采購經理人指數的變化，及時做好物流的預測、計劃和準備工作。政府和企業根據每月初發布的制造業和非制造業PMI，統籌安排，合理分配物流資源，提高物流設施設備的利用率，減少資源的浪費和閑置。

加強制造企業和物流企業的聯動合作。通過建立契約信任機制，制造企業將非核心業務外包給物流企業，物流企業不斷將傳統的運輸、倉儲等活動進行整合和擴展，提升為制造業服務的能力。通過制造企業和物流企業的聯動，進一步擴大制造業PMI對物流活動的前瞻力和影響力。

積極構建以大中型制造企業為核心節點的供應鏈。充分發揮各級政府政策導向和鼓勵作用，完善物流基礎設施和技術裝備標準化、一體化建設，建立公共信息平臺，營造供應鏈運行環境，為制造業整合外包物流活動和物流企業嵌入制造業供應鏈提供政策支持，增強“制造業PMI正向推動”傳導效應的持久性。

改善非制造企業需求訂單信息失真。利用先進的需求管理系統，減少最終用戶需求信息的傳播途徑，縮短訂貨的提前期，提高各個節點企業快速響應能力，弱化需求訂單傳遞中的“牛鞭效應”，增強非制造業PMI對物流活動傳導的穩定性。

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