基于VAR模型的中國航運業(yè)與制造業(yè)聯(lián)動研究

文/陳曉倩

近年來，在全球金融危機和歐債危機等一系列國際經(jīng)濟形勢的影響下，中國航運業(yè)遭受了前所未有的重創(chuàng)。在這樣的情況下，從制造業(yè)需求拉動到航運業(yè)服務推動的轉(zhuǎn)變將成為促進航運業(yè)發(fā)展的重要契機。鑒于此，本文將對中國航運業(yè)與制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)關聯(lián)問題作出研究。

一、國內(nèi)外文獻綜述

在以往國內(nèi)外學者的研究中，幾乎沒有找到針對中國航運業(yè)與制造業(yè)聯(lián)動的研究，因此筆者擴展了論文檢索的范圍，總結了關于航運業(yè)的研究成果及與航運業(yè)有關的產(chǎn)業(yè)關聯(lián)研究成果。

1.航運業(yè)相關研究

根據(jù)航運業(yè)的發(fā)展經(jīng)驗及文獻的查閱結果可知，航運業(yè)發(fā)展狀況的研究主要從兩方面入手，一是包括與航運業(yè)相關的港口、碼頭建設的硬實力；二是包括航運金融、服務等軟實力。

從文獻檢索的情況來看，國內(nèi)外學者的研究角度略有不同。國內(nèi)學者對航運金融的研究較多，國外學者對高新技術在航運業(yè)的運用更感興趣。由此看出，航運金融是目前國內(nèi)航運業(yè)發(fā)展的熱點，而國外航運金融相對成熟，國外學者更重視高新科技在航運業(yè)中的運用。

2.航運業(yè)相關產(chǎn)業(yè)關聯(lián)研究

在與航運業(yè)有關的產(chǎn)業(yè)關聯(lián)研究方面，國外文獻檢索的收獲如下;

Seung-Jun Kwak等[1]采用投入產(chǎn)出發(fā)得到韓國航運業(yè)靜態(tài)短期發(fā)展投入研究框架。研究結果表明，航運業(yè)與32個產(chǎn)業(yè)有聯(lián)動效應、生產(chǎn)誘導及就業(yè)誘導效應。在港口業(yè)與制造業(yè)的發(fā)展問題研究上，孫家慶等[2]構建關鍵因素模型，篩選出影響我國港口業(yè)和制造業(yè)聯(lián)動發(fā)展的因素；朱文濤[3]研究了港口物流促進產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級的方法.

國內(nèi)外文獻中對航運業(yè)的產(chǎn)業(yè)關聯(lián)研究沒有顯著成果。本文對中國航運業(yè)與制造業(yè)的聯(lián)動研究，是對航運業(yè)相關產(chǎn)業(yè)關聯(lián)研究的深化。

二、實證研究

產(chǎn)業(yè)聯(lián)動實證研究的一般方法有投入產(chǎn)出分析法、灰色關聯(lián)分析法、結構方程、因子分析法、向量自回歸模型等。在此，鑒于數(shù)據(jù)和研究方向的影響，筆者選用向量自回歸模型（VAR）與脈沖響應函數(shù)來分析中國航運業(yè)與制造業(yè)的聯(lián)動關系。

1.數(shù)據(jù)來源介紹

出口規(guī)模是衡量制造業(yè)發(fā)展程度的重要標桿，本文采用出口交貨值來代表制造業(yè)的發(fā)展情況。在下面的實證研究中，使用的工業(yè)出口交貨值是從2006年1月至2013年12月的每月當期值。為了保證數(shù)據(jù)的準確性，此分析中所用的數(shù)據(jù)均來自于中國國家統(tǒng)計局。

各運輸方式的數(shù)據(jù)均采用貨物周轉(zhuǎn)量。水運分類中同時包含遠洋航運與內(nèi)河航運，數(shù)據(jù)顯示，水運貨物周轉(zhuǎn)量中的內(nèi)河貨物周轉(zhuǎn)量只占到7～8%，所以用水運貨物周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)是可靠的。

分析中以工業(yè)出口交貨值代表制造業(yè)出口情況，同時也反映制造業(yè)的發(fā)展情況，用OUTPUT來表示。水運周轉(zhuǎn)量用WT表示，公路周轉(zhuǎn)量用HW表示，鐵路周轉(zhuǎn)量用RW表示，民航周轉(zhuǎn)量用AW表示。首先為了使時間序列數(shù)據(jù)的趨勢線性化并消除異方差，對數(shù)據(jù)做對數(shù)處理，得LNOUTPUT、LNWT、LNHW、LNRW、LNAW。

2.單位根檢驗及協(xié)整檢驗

為了防止偽回歸，需要通過平穩(wěn)性檢驗確定各變量的平穩(wěn)性。這里采用ADF檢驗的方法對序列的平穩(wěn)性進行考察。在進行單位根檢驗前，依據(jù)赤池信息準則 （AIC） 確定最優(yōu)滯后變量的階數(shù)。在Eviews軟件中，很容易得到此處的AIC最優(yōu)滯后階數(shù)為1。

通過觀察時序圖，可以發(fā)現(xiàn)在對數(shù)化后的時間序列中，水運貨物周轉(zhuǎn)量的上升趨勢比較顯著，并在2008年存在一個較大的波動；其他變量的上升趨勢不顯著。因此，運用Eviews軟件進行單位根檢驗時，水運貨物周轉(zhuǎn)量選擇用模式2，即同時存在截距項和趨勢項，其他變量選用模式1，即存在截距項不存在趨勢項。

表1 時間序列的單位根檢驗結果

利用Eviews軟件對上述時間序列分別做單位根檢驗，檢驗其平穩(wěn)性，得到結果如表1。結果顯示，五組序列都是不平穩(wěn)序列。對它們分別做一階差分后，皆為平穩(wěn)序列，即它們滿足一階單整I(1)，符合建立模型的條件。

另外通過協(xié)整檢驗，可知五組序列中存在協(xié)整方程，各變量之間存在一種長期均衡關系。

3.VAR模型的構建

要分析隨機擾動對時間序列數(shù)據(jù)的動態(tài)影響情況，先要建立VAR模型。由于最優(yōu)滯后階數(shù)為1，這里只做滯后一階的VAR模型。基于上述平穩(wěn)性檢驗結果，建立關于LNOUTPUT的VAR(1)模型

同理，可建立關于LNWT、LNAW、LNHW、LNRW的VAR(1)模型。

根據(jù)Eviews的計算結果，得VAR方程

圖1 LNOUTPUT對各變量單位沖擊的響應曲線

五組序列對應調(diào)整后的R2為(0.8774840.8060630.7965950.81249803983128)T，可決殘差協(xié)方差的值為1.67E-12，對數(shù)似然值為636.9553，AIC準則值為-12.38203，SC準則值為-10.89393。從上述結果來看，模型整體效果較好，可以作為下一步脈沖響應分析的依據(jù)。

4.脈沖響應函數(shù)診斷

在進行脈沖響應函數(shù)診斷之前，需要先檢驗VAR模型的平穩(wěn)性，用AR根圖進行檢驗。在AR根圖中，點都落在單位圓內(nèi)，說明VAR模型滿足穩(wěn)定性條件，能夠做脈沖響應分析。脈沖響應圖是指對某個變量施加一個單位脈沖時，另一個變量的變化情況。橫軸代表時間，縱軸代表累積效應。

（1）由圖1可知，LNOUTPUT受到自身的脈沖響應要強于其他幾個序列對其的脈沖響應。當在本期給LNOUTPUT一個標準差的沖擊后，LNOUTPUT立刻有強響應，增加了0.08，之后在4個滯后期內(nèi)快速下降至0.016，隨后逐期下降至0。可以看出 LNOUTPUT對其自身在短期內(nèi)呈現(xiàn)顯著的正效應，時滯期為4期，但在長期無明顯效應。從圖上看，LNOUTPUT對LNWT脈沖響應在即期為0，而后逐漸產(chǎn)生正效應，在第4期達到峰值0.042，而后逐漸下降，影響逐漸變小。LNWT的沖擊對LNOUTPUT短期波動較大，呈現(xiàn)明顯的正效應，長期正效應逐漸減弱，甚至呈現(xiàn)微弱的負響應，就總體響應而言，LNWT對LNOUTPUT的影響相比LNAW、LNHW、LNRW要更為劇烈。從經(jīng)濟意義上來說，水路貨運量的變動對出口有著正向影響，且影響程度比其他幾種貨運方式要大。

圖 2 LNWT對各變量單位沖擊的響應曲線

（2）圖2顯示了LNWT對各個變量的單位沖擊的響應情況。由上圖可知，LNWT受到自身的脈沖響應要強于其他幾個序列對其的脈沖響應。當在本期給LNWT一個標準差的沖擊后，LNWT增加了0.066，之后在第2個滯后期下降至0.034，在第4期前略有回升，而且逐期下降至0。通過LNWT對自身的響應曲線可以看出，LNWT的變動對其自身的影響在短期內(nèi)呈顯著的正效應，時滯期為2期，在長期無明顯效應。LNOUTPUT對LNWT脈沖響應在即期為0.039，而后逐漸下降至0。LNOUTPUT的沖擊對LNWT短期波動較大，呈明顯正效應，長期正效應減弱，甚至呈微弱負效應；LNAW、LNHW、LNRW對LNWT的沖擊使其在短期呈現(xiàn)負效應，符合經(jīng)濟意義。

三、兩業(yè)聯(lián)動機制研究

從前一章節(jié)的研究結果來看，制造業(yè)出口與航運業(yè)貨運量之間有著很強的正相關性。在航運業(yè)與制造業(yè)之間，最突出的產(chǎn)業(yè)關聯(lián)在于需求與供給的關系。制造業(yè)為航運業(yè)帶來了巨大的需求支撐，航運業(yè)為制造業(yè)提供航運物流服務供給。制造業(yè)的出口依靠航運業(yè)，航運業(yè)發(fā)展依賴制造業(yè)的貨源，兩者息息相關，互依共存。

由于航運業(yè)具有一定的壟斷性，所以現(xiàn)實中由航運業(yè)主導與制造業(yè)的聯(lián)動發(fā)展更為可行。作為生產(chǎn)性服務業(yè)，中國的航運業(yè)以被動的為制造企業(yè)提供服務為主，兩業(yè)之間的關系為需求拉動型。這樣的產(chǎn)業(yè)鏈接形式容易造成航運服務難以滿足制造業(yè)需求的問題。在現(xiàn)實中，這樣的問題也很突出。如運能與攬貨量不匹配，經(jīng)常造成空載或爆倉的問題。需求與供給的不協(xié)調(diào)可以通過航運企業(yè)之間以及兩業(yè)之間暢通的信息交換來解決。此外，制造業(yè)出口產(chǎn)品多樣，同質(zhì)化服務難以滿足需求，許多產(chǎn)品需定制化服務。在航運服務中，精細的定制化服務不具有大規(guī)模發(fā)展的可行性，批量定制化服務應成為航運服務發(fā)展的主要方向。在實際案例中，港口碼頭企業(yè)與大型制造業(yè)的定制化服務對接比較多見。如上海羅涇碼頭與寶鋼、華能電廠的戰(zhàn)略聯(lián)盟，就是由航運業(yè)主導兩業(yè)聯(lián)動的成功案例。

航運業(yè)與制造業(yè)作為中國經(jīng)濟重要的支柱型產(chǎn)業(yè)，兩業(yè)的依存關系也是錯綜復雜的。除了航運服務與制造出口的需求與供給關系外，船舶制造業(yè)、港口機械制造業(yè)等更是與航運業(yè)直接相關。它們的出口部分依然要依靠航運物流服務，內(nèi)需部分為航運業(yè)的發(fā)展提供基礎設施保障。中國重型機械制造業(yè)對中國航運基礎設施的建設起到了不小的作用，也爭取到了國際地位，憑借自主知識產(chǎn)權和核心技術，為世界上50多個國家提供了重型港口機械裝備。

從產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化的角度講，航運業(yè)通過與制造業(yè)的合作，既能夠提升自身的服務效率，也能培養(yǎng)兩者之間良好的合作伙伴關系，為自身帶來穩(wěn)定的貨源。制造業(yè)通過這樣的合作，能向航運企業(yè)傳達自身的航運服務需求，尋求更加高效的航運物流解決方案。

四、總結

在國內(nèi)外現(xiàn)有的研究中，針對航運業(yè)與制造業(yè)的聯(lián)動關系的研究幾乎難覓蹤跡。本文通過對宏觀數(shù)據(jù)的分析表明，航運業(yè)與制造業(yè)有著密切的依存關系，研究兩業(yè)之間的聯(lián)動機制與聯(lián)動方式具有重要的現(xiàn)實意義。本文站在航運業(yè)的角度上，得出了兩業(yè)間的聯(lián)動應該從制造業(yè)需求拉動變?yōu)楹竭\業(yè)服務推動，根據(jù)制造業(yè)的運輸需求提供批量定制化服務，在提升中國航運服務能力的同時更好地滿足制造業(yè)的需求，促進中國航運業(yè)與制造業(yè)的和諧發(fā)展。

（上海海事大學經(jīng)濟管理學院）

[1] Seung-Jun Kwak，Seung-Hoon Yoo，Jeong-In Chang.The role of the maritime industry in the Korean national economy:an input-output analysis. Marine Policy，Volume 29，Issue 4，July 2005，Pages 371～383.

[2]孫家慶，蔡靜，孫倩雯. 港口物流業(yè)與制造業(yè)聯(lián)動發(fā)展的關鍵影響因素研究. 物流技術. 2013年第32卷第1期.

[3]朱文濤. 港口物流業(yè)促進產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級研究——以蘇南地區(qū)為例. 特區(qū)經(jīng)濟. 2012年第3期.