物流業(yè)在國內(nèi)消費需求的戰(zhàn)略地位和相關(guān)發(fā)展戰(zhàn)略研究

朱志祥 （廣東東軟學(xué)院，廣東 佛山528225）

ZHU Zhi-xiang (Neusoft Institute Guangdong, Foshan 528225, China)

1 問題提出

經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程沒有很順利地實現(xiàn)，目前正面臨著一些較為嚴(yán)重的障礙和阻力，既有戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)政策問題上的，又有市場發(fā)展和成熟度的問題上的，以及消費水平和消費結(jié)構(gòu)問題上的。其中，國內(nèi)消費水平在國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要地位越來越被人們所認(rèn)識和接受，地方政府也越來越重視地方的消費規(guī)模、消費深度和消費廣度。一個成熟的消費市場涉及當(dāng)?shù)氐娜司杖胨健a(chǎn)品技術(shù)水平、消費環(huán)境、稅收政策、社會保障制度、文化傳統(tǒng)等一系列社會經(jīng)濟(jì)和政治文化因素。

物流產(chǎn)業(yè)涉及各類運輸、郵政快遞、工業(yè)生產(chǎn)、貿(mào)易服務(wù)、信息處理等不同部門，產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度比較高，屬于需求性基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著重要的作用。物流業(yè)連接著生產(chǎn)部門和貿(mào)易部門、消費部門，為經(jīng)濟(jì)部門提供第三方的支持和終端服務(wù)。所以，它與消費者的消費習(xí)慣和消費方式存在一定的相關(guān)關(guān)系。本文通過對國內(nèi)的部分產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和國內(nèi)消費產(chǎn)值的時間序列進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系分析和建立具體的誤差修正模型，來確定物流業(yè)和國內(nèi)消費之間的相互關(guān)系，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型提供一定的依據(jù)。

2 實證數(shù)據(jù)分析

因為平穩(wěn)的時間序列具有良好的統(tǒng)計特性，有利于序列間的統(tǒng)計分析和回歸分析，所以對時間序列數(shù)理分析前，需要進(jìn)行時間序列的穩(wěn)定性檢驗，以確定數(shù)據(jù)是否可以使用。在與國內(nèi)消費水平發(fā)展相關(guān)的因素選擇方面，筆者選擇國家統(tǒng)計局發(fā)布的統(tǒng)計年鑒關(guān)于工業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)、金融產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、交通郵政業(yè)數(shù)據(jù)和代表國內(nèi)消費的零售批發(fā)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，用于格蘭杰因果關(guān)系分析。

2.1 時間序列穩(wěn)定性檢驗

根據(jù)單位根檢驗理論，通過檢驗自回歸序列的方程特征根是否處于單位圓之內(nèi)，進(jìn)而檢驗該時間序列的平穩(wěn)性。ADF 檢驗方法分為三大類：一是有常數(shù)均值和時間趨勢項的；二是僅有常數(shù)均值項的；三是沒有常數(shù)均值和時間趨勢項。其檢驗過程是從一類檢驗到第二類檢驗，再到第三類檢驗。一般只要滿足平穩(wěn)性檢驗，就可以不需要進(jìn)一步的檢驗。

表1 數(shù)據(jù)顯示，物流產(chǎn)業(yè)對數(shù)和國內(nèi)消費對數(shù)在原時間序列層面上具有不穩(wěn)定性，說明該兩個變量不能通過原序列的ADF檢驗。此時尚不能線性回歸分析，還需要進(jìn)行變量一階差分的序列的ADF 檢驗。

表1 原序列單位根檢驗表

表2 一階差分序列單位根檢驗表

表2 統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)說明了在一階差分時間序列形式上，物流業(yè)對數(shù)和國內(nèi)消費對數(shù)ADF 值在（C,T,1）模式下時間序列具有同價的穩(wěn)定性，即LGJT～I(xiàn)（1），LGPF～I(xiàn)（1）。

在圖1 中可以看出，兩者之間存在著一個長期穩(wěn)定的關(guān)系。同樣對1979 年至2012 年的國家統(tǒng)計局統(tǒng)計的工業(yè)產(chǎn)值、金融產(chǎn)值進(jìn)行單位根檢驗，均能在1 階差分序列檢驗平穩(wěn)。

2.2 序列Granger 因果關(guān)系分析

對于兩個穩(wěn)定的時間序列變量來說，Granger 因果關(guān)系模型可以表示如下：

μ1t和μ2t是互不相關(guān)的白噪音。假如αi為非零序列，可以說Xt導(dǎo)致Yt；同理，假如δj為非零序列，可以說Yt導(dǎo)致Xt；假如αi、δj為非零序列，可以說Xt、Yt存在反饋關(guān)系，彼此互為對方的原因。在上面的變量的單位根檢驗，確定了物流業(yè)對數(shù)、批發(fā)零售業(yè)對數(shù)、金融業(yè)對數(shù)、工業(yè)對數(shù)等4 個時間序列同在一階差分序列是穩(wěn)定的。所以，首先就其他3 個時間序列對數(shù)與批發(fā)零售業(yè)對數(shù)的Granger 因果關(guān)系進(jìn)行檢驗（見表3）。

在滯后階數(shù)2、3、4，Granger 因果關(guān)系檢驗拒絕物流業(yè)對數(shù)序列不是批發(fā)零售業(yè)對數(shù)序列的Granger 原因，也即是說，交通物流業(yè)能夠在短期和長期范圍內(nèi)Granger 引起批發(fā)零售業(yè)。金融業(yè)對數(shù)序列和批發(fā)零售業(yè)對數(shù)序列在滯后2、3 階數(shù)時互為Granger 原因，在滯后階數(shù)為4 時則彼此不存在Granger 因果關(guān)系。

在時間順序上，前期的物流業(yè)的發(fā)展能夠帶動后期的國內(nèi)批發(fā)零售的興旺，兩者之間存在前后因果關(guān)系。按照經(jīng)驗判斷，一個地區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施平臺建設(shè)能夠提升當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平和一定程度上改善當(dāng)?shù)氐南M結(jié)構(gòu)。

2.3 序列協(xié)整分析

表3 Granger 因果關(guān)系檢驗表

首先，對物流產(chǎn)值對數(shù)和批發(fā)零售產(chǎn)值對數(shù)的水平變量進(jìn)行回歸處理，得到如下的回歸結(jié)果：

回歸結(jié)果看出，雖然常數(shù)項和自變量通過了顯著性檢驗，但D.W.數(shù)值過小，可能存在一階自相關(guān)的情況。為此，需要對變量進(jìn)行廣義差分回歸分析，得如下回歸結(jié)果。

D.W.數(shù)值明顯提高，消除了殘差序列的自相關(guān)問題。而且自變量和AR（1）的t值通過了顯著性檢驗。自變量系數(shù)大于1，可以看出交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和物流平臺建設(shè)對國內(nèi)消費體系的較大的影響彈性。這時可以說，國家交通基礎(chǔ)建設(shè)政策將大幅度地帶動國內(nèi)的消費水平等提高。根據(jù)Engle—Granger 的協(xié)整理論，對殘差進(jìn)行單位根檢驗其穩(wěn)定性，殘差序列平穩(wěn)則存在協(xié)整關(guān)系，并據(jù)之可以通過誤差修正機(jī)制描述變量間的長期關(guān)系。經(jīng)過回歸分析后，得到回歸殘差序列時序圖，初步認(rèn)為該序列是穩(wěn)定的（如圖2 所示）。

現(xiàn)在，對回歸模型的殘差序列進(jìn)行ADF 檢驗。由于回歸模型中已經(jīng)包含了常數(shù)均值項，殘差序列檢驗?zāi)Ｐ蛻?yīng)使用不含常數(shù)均值和時間趨勢項的檢驗方式來進(jìn)行ADF 檢驗。結(jié)果如表4。

從表4 可以看出，殘差序列的ADF 統(tǒng)計數(shù)值（-3.926225）小于顯著性水平5%下的臨界值（-3.562882），拒絕原假設(shè)，該檢驗變量存在協(xié)整關(guān)系。所以可以說，零售批發(fā)對數(shù)對運輸郵政業(yè)對數(shù)回歸的殘差是I（0），即平穩(wěn)的，兩變量的回歸方程是靜態(tài)、長期的。同時，可以通過誤差修正模型表示這兩個變量的長期存在的回歸關(guān)系，以使短期的某些偏離得以修正調(diào)整。

2.4 誤差修正模型的構(gòu)建

根據(jù)上面的分析，將上一期的非均衡誤差加入回歸模型內(nèi)，重新運用最小二乘法建立一個誤差修正模型，結(jié)果如下：

表4 殘差序列ADF 檢驗表

兩個變量通過t檢驗，說明這兩變量與解釋變量之間存在明顯線性關(guān)系的，且誤差修正系數(shù)為負(fù)，符合反向修正機(jī)制。同時，D.W.顯著，P值為0.0688，該誤差修正模型不存在序列自相關(guān)。誤差修正模型由于其短期波動回歸的屬性，有這樣的明顯含義，一是其具有均衡的偏差調(diào)整機(jī)制，對于偏離長期平衡的波動，誤差修正項以（-0.3062）的力度，方向與偏離相反，調(diào)整修正使其回歸至長期趨勢曲線上；二是變量的短期波動影響處理，對于在短時期內(nèi)，物流業(yè)波動每變動1 個單位，國內(nèi)消費量將同向變動0.8414 個單位。就長期趨勢上說，根據(jù)上一個序列回歸模型，物流業(yè)產(chǎn)值正變動會以同向1.0786 系數(shù)帶動國內(nèi)消費的增長。

3 結(jié) 論

在時間序列檢驗過程，雖然兩個部門的產(chǎn)值增長都處于不穩(wěn)定的狀態(tài)，但是彼此存在著較好的協(xié)整關(guān)系。在誤差修正模型中，常數(shù)項的t檢驗沒有通過，只說明模型的開始點存在出入，并不會影響到模型得到的兩個變量系數(shù)。也就是說，誤差修正模型的變量系數(shù)能夠解釋變量間的因果數(shù)量變化。通過一系列的檢驗和模型處理，可以看出，在現(xiàn)階段中交通運輸業(yè)對國內(nèi)消費的水平影響非常顯著。誤差修正模型的結(jié)果說明，無論短期還是長期的階段，物流結(jié)構(gòu)優(yōu)化和合理健康發(fā)展都會引起下一時期的國內(nèi)消費的同向增長。

長期以來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中國內(nèi)消費受困于運輸物流部門的各類環(huán)節(jié)分割化，特別在庫存?zhèn)}儲、區(qū)域配送環(huán)節(jié)尤為突出。由于交通郵政運輸部門產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)涉及多個部門，如果要推動國內(nèi)消費、有效地影響和調(diào)整國內(nèi)消費層次和消費結(jié)構(gòu)，地方部門應(yīng)該在物流基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)建設(shè)做好科學(xué)設(shè)計，合理統(tǒng)籌和規(guī)劃區(qū)域配送體系。地方政府應(yīng)市場需求為導(dǎo)向，認(rèn)真執(zhí)行國家和地方的各項交通管理法律法規(guī)，制定相應(yīng)的扶持政策和管理制度，促進(jìn)當(dāng)?shù)匚锪鳂I(yè)的各要素聚集。大力引進(jìn)物流工程和管理類型的人才，做好地方物流企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營，切實提高物流運行效率和服務(wù)水平。

[1] 周建，李子奈. Granger 因果關(guān)系檢驗的適用性[J]. 清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2004,44(3):358-361.

[2] 曹永福. 格蘭杰因果性檢驗評述[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2006,23(1):155-160.

[3] Chicharro D. On the spectral formulation of Granger causality[J]. Biological Cybernetics, 2011,105(5/6):331-347.

[4] R F Engle, C W J Granger. Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing[J]. Econometrics, 1987(55):251-276.

[5] 呂光明. Granger 因果關(guān)系檢驗的模型選擇與相關(guān)策略研究[J]. 統(tǒng)計與信息論壇，2013,28(3):3-9.

[6] Al-Sadoon, Majid M.. Geometric and long run aspects of Granger causality[J]. Journal of Econometrics, 2014,178(3):558-568.

[7] Tao Yuan, S. Joe Qin. Root cause diagnosis of plant-wide oscillations using Granger causality[J]. Journal of Process Control,2014,24(2):450-459.

[8] Hoda Hassaballa. Testing for Granger causality between energy use and foreign direct investment Inflows in developing countries[J]. Renewable & amp； sustainable energy reviews, 2014,31(3):417-426.