基于PVAR模型的我國物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系計(jì)量分析

■ 廖彩霞（重慶商務(wù)職業(yè)學(xué)院 重慶 400036）

模型描述與數(shù)據(jù)選取

由于VAR模型在應(yīng)用過程中存在很大的局限性，它只有在變量的數(shù)量較少的情況下得出的結(jié)果才真實(shí)可靠，而面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)是能夠大量地采集樣本觀測值，所以，解決VAR模型局限性的有效措施便是把面板與VAR模型進(jìn)行結(jié)合，這就誕生了面板數(shù)據(jù)向量自回歸模型（Panel-VAR）。

近幾年，面板數(shù)據(jù)向量自回歸模型（Panel-VAR）在世界上得到了廣泛的應(yīng)用，特別是在研究經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對全球、各個(gè)國家及各個(gè)行業(yè)的影響等方面做出了重要貢獻(xiàn)。

用具體公式表達(dá)Panel-VAR模型為：

式中，Yit表示隨機(jī)變量，即在t時(shí)段每個(gè)成員i的m個(gè)可檢測的隨機(jī)變量；Xit表示嚴(yán)格外生變量，即在t時(shí)段每個(gè)成員i的m個(gè)可檢測的嚴(yán)格外生變量；γi則是一個(gè)不可檢測的向量，是每個(gè)成員i的個(gè)體固定效應(yīng)向量；Φtl表示被解釋變量Y的滯后l期，Ψtl則表示解釋變量X的滯后l期，即Yi,t-1與 Xi,t-1的 m2階系數(shù)矩陣。Yit、Xit、γi則表示m·1維向量。

文章運(yùn)用PVAR模型深入研究了我國物流業(yè)增長與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，并嘗試多個(gè)滯后階段，最后得出了滯后二階的PVAR模型，它是通過GMM的檢測結(jié)果和脈沖響應(yīng)函數(shù)圖來最終確定。用具體公式表示為：

本文將我國31個(gè)省市作為參考對象，并選用我國交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長值表示我國物流業(yè)的增長值，進(jìn)而詳細(xì)分析了物流業(yè)的增長值和國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP之間的關(guān)系。為了避免出現(xiàn)變量間的異方差性，在進(jìn)行分析之前對所收集的數(shù)據(jù)采取了取對數(shù)的有效處理方式，那么在對原始序列對數(shù)差分進(jìn)行有效處理后所得出的具體數(shù)值則表示物流業(yè)增長率和經(jīng)濟(jì)增長率序列（張江華、李曉晨，2010）。本文的具體數(shù)據(jù)主要由中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫提供，其中選取了1994年至2010年的樣本。

我國物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系檢驗(yàn)

（一）序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

只有確保各變量序列的平穩(wěn)性才能保證PVAR模型的精確度，所以首先要檢測物流業(yè)增加值增長率（logstics）和國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（gdp）的平穩(wěn)性。如果變量能夠通過平穩(wěn)性檢測，則進(jìn)行下一階段分析，如果檢測結(jié)果不合格，則選取一階或二階差分，保證各變量的平穩(wěn)性。

通過表1可以看出，各變量具有平穩(wěn)性，所以運(yùn)用此序列制作PVAR模型可以確保得出數(shù)據(jù)的精確度。

（二）PVAR模型檢驗(yàn)

由表1可以得出物流業(yè)增加值增長率（logstics）和國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（gdp）是平穩(wěn)的時(shí)間序列，由此可以進(jìn)一步得出PVAR模型的參數(shù)估計(jì)值（王珍珍、陳功玉，2010）。文章選用Statal0對物流業(yè)增加值增長率（logstics）和國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（gdp）兩個(gè)變量進(jìn)行全面分析，并進(jìn)行了GMM評估和方差分解，所得結(jié)果見表2和表3。

研究我國交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長值增長率對經(jīng)濟(jì)增長的影響結(jié)果，從表2中可以得出相關(guān)結(jié)論。表2第三列反映出國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（gdp）的滯后一期值積極地影響了物流業(yè)增加值的增長，但其顯著性檢測并不合格，當(dāng)它的滯后二期值在達(dá)到10%的水平時(shí)對物流業(yè)增加值的增長產(chǎn)生了更為深遠(yuǎn)的影響，其影響系數(shù)更是達(dá)到0.4585。從一定程度來講，物流業(yè)增加值的增長與自身之間存在著不穩(wěn)定的關(guān)系，從表2可以看出，滯后一期的影響系數(shù)是0.5092，滯后二期的影響系數(shù)是0.0193，二者的檢測結(jié)果均未合格。在表2第一列中顯示了物流業(yè)增加值的增長和經(jīng)濟(jì)增長本身對國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（gdp）的影響，其滯后一期的參數(shù)值為-0.0712，它的負(fù)作用在1%的水平下較為突顯，同樣，其滯后一期的影響系數(shù)為-0.1018，在1%的水平上也較為顯著（張快娟，2011）。而且，經(jīng)濟(jì)增長的滯后期數(shù)值和當(dāng)期數(shù)值同樣有著較強(qiáng)的穩(wěn)定性，其滯后一期的影響系數(shù)為-0.3167，滯后二期的影響系數(shù)為-0.2416，并且都在1%的水平下顯著。

表1 變量的單位根檢驗(yàn)

表2 GMM評估后得出的PVAR模型參數(shù)值

表3 PVAR方差分析結(jié)果

為了能夠更加深入地反映出我國交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長值（logstics）和經(jīng)濟(jì)增長（gdp）之間的緊密關(guān)系，文章通過PVAR方差分解的結(jié)果來進(jìn)一步論證，進(jìn)而得出了方差貢獻(xiàn)率。

通過表3可知10個(gè)、20個(gè)和30個(gè)預(yù)測期的方差貢獻(xiàn)率幾乎相同，這表明系統(tǒng)在經(jīng)過10個(gè)預(yù)測期后基本處于穩(wěn)定狀態(tài)。業(yè)界認(rèn)為，物流業(yè)增加值增長率與國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率的波動(dòng)都主要來自于自身。針對于增加值，可以看出每個(gè)預(yù)測期增加值對自身的影響都處于0.9400以上，而物流業(yè)增長率的貢獻(xiàn)都穩(wěn)定在0.0600；針對于經(jīng)濟(jì)增長，可以看出每個(gè)預(yù)測期經(jīng)濟(jì)增長對自身的波動(dòng)貢獻(xiàn)都穩(wěn)定在0.8647，而物流業(yè)增長率的方差貢獻(xiàn)則穩(wěn)定在0.1353。通過上述論證可以得出如下結(jié)論：物流業(yè)增加值增長率與國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率的方差貢獻(xiàn)率是存在偏差的，物流業(yè)的增長可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長，但經(jīng)濟(jì)的增長對物流業(yè)的增長所起到的作用卻是非常有限的（倪蔚穎，2008）。綜上所述可以看出，物流業(yè)增加值增長率與國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率的方差貢獻(xiàn)率絕非對稱性。因此交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長能夠有效推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長，而經(jīng)濟(jì)的增長對物流業(yè)增長的推動(dòng)作用卻是有限的。

（三）GDP與增加值的沖擊響應(yīng)分析

文章通過詳細(xì)研究Panel-VAR模型，制作出變量間正交化沖擊響應(yīng)函數(shù)曲線圖和經(jīng)濟(jì)增長（gdp）與交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長（logstics）之間的沖擊響應(yīng)圖（圖1至圖4）。從圖中可以得出結(jié)論：交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長與經(jīng)濟(jì)增長之間相輔相成，相互作用，并且這種關(guān)系存在一定的滯延性（梁朋，2011）。

圖1-圖4是經(jīng)濟(jì)增長（gdp）與交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長（logstics）之間的沖擊響應(yīng)圖，它們是利用蒙特卡洛模擬在95%的置信區(qū)間下計(jì)算500次得出的數(shù)據(jù)。圖1和圖2是交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長（logstics）對自身以及經(jīng)濟(jì)增長（gdp）的沖擊響應(yīng)函數(shù)圖，從圖中可以看到物流業(yè)增加增長值對本身的脈沖響應(yīng)是逐步遞減的，假設(shè)給其物流業(yè)增加值一個(gè)正向脈沖，那么物流業(yè)增加值會馬上有一個(gè)正面響應(yīng)，并迅速到達(dá)0值，接下來的時(shí)段它會由正轉(zhuǎn)負(fù)，并在第三時(shí)段做出最大負(fù)向響應(yīng)，接下來這種響應(yīng)會逐步遞減，最后歸為0值。同樣，假設(shè)給經(jīng)濟(jì)增長一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的脈沖，那么物流業(yè)增加值會馬上做出由負(fù)轉(zhuǎn)正的遞加響應(yīng)，并迅速達(dá)到最大數(shù)值，隨后這種響應(yīng)會由正轉(zhuǎn)負(fù)到達(dá)谷底，最后向上上升歸結(jié)為0值。從圖中可以進(jìn)一步看出在前6期中物流業(yè)增加值對經(jīng)濟(jì)增長的脈沖響應(yīng)有正有負(fù)，但是最后的總效應(yīng)則為正，由此可以得出，經(jīng)濟(jì)增長（gdp）與交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長（logstics）相輔相成，互相推動(dòng)。圖3和圖4則表示經(jīng)濟(jì)增長（gdp）對自身以及物流業(yè)增加值增長（logstics）的沖擊響應(yīng)函數(shù)圖，經(jīng)濟(jì)增長（gdp）對物流業(yè)增加值增長（logstics）具有很強(qiáng)的波動(dòng)性，從圖中可以看到，第一時(shí)期和第二時(shí)期脈沖響應(yīng)是負(fù)向，而且在第二時(shí)期響應(yīng)值到達(dá)谷底，此后逐步上升，由負(fù)轉(zhuǎn)正，到第五時(shí)期數(shù)值歸結(jié)為0值，經(jīng)濟(jì)增長（gdp）對物流業(yè)增加值增長（logstics）的脈沖響應(yīng)總體為負(fù)，因此，物流業(yè)增加值增長（logstics）對經(jīng)濟(jì)增長（gdp）存在著負(fù)面影響。如圖所示，在前面三期經(jīng)濟(jì)增長（gdp）對本身的脈沖響應(yīng)有正有負(fù)，但到第四期則逐漸接近于0，且持續(xù)穩(wěn)定。從圖2和圖4可以看出，經(jīng)濟(jì)增長（gdp）對物流業(yè)增加值增長（logstics）有著積極的推動(dòng)作用，而物流業(yè)增加值增長（logstics）對經(jīng)濟(jì)增長（gdp）影響效果并不大。

結(jié)論

本文詳細(xì)分析了經(jīng)濟(jì)增長（gdp）與交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長（logstics）之間存在的密切聯(lián)系，并運(yùn)用PVAR模型對分析結(jié)果進(jìn)行全面論證，得出以下結(jié)論：首先，在滯后二期中，經(jīng)濟(jì)增長對我國物流業(yè)增加值的增長具有積極的推動(dòng)作用，每當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長上升1單位時(shí)，物流業(yè)增加值增長率就可以上升0.4585，然而經(jīng)濟(jì)增長不能對我國物流業(yè)增加值的增長產(chǎn)生積極、穩(wěn)定的影響，其滯后一期的積極影響效果并不明顯（黃憲臣，2007）。圖中顯示，經(jīng)濟(jì)增長受我國物流業(yè)增加值增長的負(fù)面影響明顯，但通過分析可以得出其影響非常微弱。因此，經(jīng)濟(jì)增長與我國物流業(yè)增加值增長的聯(lián)系主要體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)增長單向推動(dòng)了我國物流業(yè)增加值的增長（梁華立，2010）。所以，要想促進(jìn)我國物流業(yè)的持續(xù)、健康發(fā)展，必須合理調(diào)整我國物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，繼續(xù)優(yōu)化市場結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)其可持續(xù)發(fā)展，從而充分發(fā)揮其對我國經(jīng)濟(jì)增長的積極推動(dòng)作用。

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