新型城鎮化與物流業互動演進動力機制實證分析

鄒筱++李玉琴

中圖分類號：F062.9 文獻標識碼：A

內容摘要：處于快速發展中的新型城鎮化，正成為中國經濟社會發展的強大驅動力。而物流業在新型城鎮化的發展過程中舉足輕重，二者逐漸呈現互動演進之勢。基于此，本文嘗試在前人基礎上構建新型城鎮化與物流業互動演進的動力機制，再進行實證分析，并以廣東省統計年鑒1978-2014年的有關數據為例，從人口、經濟、社會、空間等方面選取新型城鎮化的指標，通過構建VAR模型，對廣東省新型城鎮化與物流業互動發展進行研究，并根據分析結果提出對應的參考性建議。

關鍵詞：新型城鎮化 物流業 VAR模型 動力機制

本文首先嘗試通過文獻梳理出影響二者互動發展的關鍵因素，再從物流業與新型城鎮化互動的角度探索其動力機制模型，并通過VAR模型進行實證研究，找出新型城鎮化與物流業互動發展過程中產生的不協調因素，為二者長遠發展提供決策參考。

文獻回顧

目前研究新型城鎮化與物流業互動演進的文獻較少，有關互動演進的研究主要體現在產業結構升級、產業集群與新型城鎮化的互動、關聯上，有學者認為產業結構與新型城鎮化的互動發展是基于“技術—要素流動—聚集”動力機制，影響其互動演進的主要因素有要素稟賦、外向程度、制度安排及政策導向等（易善策，2011；樊千，2013），部分則結合實際數據，通過VAR模型驗證產業結構升級與城鎮化間的這種互動機制，發現其未得到充分發揮，需要改進（陳思宇，2015），產業集群與城鎮化的研究方面，Parkinson（1998）、叢瑞雪（2012）認為產業集群不斷成長帶來的就業乘數效應、集聚效應、品牌效應等會促進農村勞動力轉移、產業結構升級和城鎮綜合競爭力提升，進而促進城鎮化。而對于物流業與城鎮化互動演進的研究主要分為理論和實證兩方面：Sirgelman（1978）運用動態研究方法分析了20世紀中期勞動力轉移過程，結果表明城鎮化發展促進了物流業等服務業的發展。鄒筱（2015）在產業結構升級背景下從城鎮化與物流業協同發展的機制、現狀及發展策略等方面優化物流業與城鎮化的發展水平。其他學者則通過對新型城鎮化與物流業內涵的界定，探討了二者的互動發展關系，并得出物流業與新型城鎮化互動發展建議（王海燕，2014；賀興東，2014）。實證研究方面，使用最為廣泛的是計量經濟學VAR模型，部分學者以VAR模型相關理論為基礎，通過綜合測度法，Granger因果檢驗、協整檢驗與脈沖響應分析得出我國新型城鎮化與物流業存在長期協整關系與單向因果關系，新型城鎮化是物流業發展的Granger原因（魏洪茂，2014；梁雯、王媛媛，2014）。其他學者通過VAR模型構建了物流業與城鎮化的融合機制，并從市場、政府、環境、空間布局等層面指出二者互動的主要制約因素，運用ADF檢驗、脈沖響應函數等得出政府政策是主導動力，經濟發展是內生動力，第三產業是核心動力（付東明，2013；紀福波2015）。此外，灰色關聯機制及面板計量模型也被應用于研究二者的關聯性，禹光凱（2015）、梁向東（2015）通過以上兩種方法驗證物流業或者生產性服務業與新型城鎮化之間關聯性并建立關聯機制，即新型城鎮化通過擴大市場規模為物流業提供驅動力，而物流業或者生產性服務業通過要素與生產匹配機制影響城鎮化。

國外有關物流業與新型城鎮化的研究起步較早，且相對比較成熟，已經形成完善的體系。國內關于二者的研究較少，且時間短。大量研究停留在簡單的理論研究層面，定量分析不多。現有關于物流業與新型城鎮化的文獻多是從二者的關系，或者關聯性、協同性方面著手，定性研究較多，即使有一些定量分析，也是通過用定量的方法驗證二者的關聯性與協同性，尚未形成完整的理論體系，而且對問題的探討也不夠深入，目前少有學者從二者互動演進的動力機制的角度進行研究，且將物流業與新型城鎮化歸入到同一個框架下進行研究對我國未來新型城鎮化發展與產業結構的調整具有重要意義。

新型城鎮化與物流業動力機制模型構建

（一）物流業與新型城鎮化互動要素研究

新型城鎮化和物流業間的互動以要素間的流動和共享為基礎，通過對前人研究的梳理得出二者互動要素有以下幾方面：一是政策支持。政策支持為新型城鎮化與物流業的互動提供了政策導向與良好的制度環境。二是產業結構轉換。產業結構調整是生產性服務業高速發展的直接動力，也是城鎮化的核心動力。三是科技水平提高和經濟全球化發展。科技水平提高能為生產性服務業提供技術支撐；經濟全球化發展，促進信息、技術、資金、勞務等要素聚集與流動，促進物流業發展。四是資源稟賦。不同城鎮擁有不同資源稟賦，由此派生出形式各異的工業與配套的生產性服務業，由此不同程度促進城鎮化與物流業等生產性服務業發展。

（二）物流業與新型城鎮化的互動過程與動力機制

新型城鎮化的新，在于其不僅包含人口城鎮化，還含有社會、經濟、空間與生活等的概念。物流業發展過程中通過產業集聚促進高素質人才和技術的聚集，同時還能吸引大部分勞動力，有利于促進人口城鎮化。此外物流業還是專業化分工的結果，通過分工能夠提高生產效率及資源利用率，并促進技術進步和管理創新，從而拉動第一、二產業發展，增強城鎮化的聚集經濟效應，從而促進社會城鎮化。物流園區的建設能夠促使城市交通運輸、金融中介機構等配套基礎設施建設不斷完善，擴大城鎮化規模，改變城市空間布局，從而促進空間城鎮化。隨著物流業的不斷發展，政府會不斷調整政策，逐步優化產業結構，提供更加完善的配套設施、管理制度，進而吸引技術、資金、勞務等要素集聚，從中衍生的外部和溢出效應推動企業和地區間要素共享與交流，以提升人們整體生活品質，最終加速經濟城鎮化進程。反之，新型城鎮化可以通過提供技術支撐與擴大市場規模，為物流業提供驅動力；同時新型城鎮化具有人口和經濟聚集的特征，為物流業的產生和發展提供了所需的市場環境和條件；新型城鎮化還能為物流業的發展提供良好的基礎設施以及制度文化環境，為物流業的發展提供堅實的基礎。綜上，物流業與新型城鎮化互動發展機制如圖1所示。

基于VAR模型對廣東省數據的實證研究

（一）模型的選擇

向量自回歸模型即VAR（Vector Auto Regression），它通過把系統中的每個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值函數來構造模型，常用于預測相互聯系的時間序列系統以及分析隨機擾動對變量系統的動態影響，是處理多個相關經濟指標的分析與預測最易操作的模型之一。VAR模型既可以用于預測相互聯系的事物之間的關系，同時也可以用于分析相互關聯的事物間動態的關聯性及系統的動態影響，本文主要側重于后者。其一般形式如公式（1）所示：

（1）

Yt、Xt-j（j=0，1，2……k）、Yt-j（j=1，2……l）分別為內生、外生變量和滯后內生變量向量；k、l為滯后階數；βj、αj分別為系數矩陣和待估參數矩陣；ut是s維隨機誤差向量。

（二）變量選擇及數據選取

1.變量選擇。物流業指標。目前，物流業發展的相關數據在進行系統匯編時，有部分數據缺失，而且專門的物流統計年鑒數據資料年數較少，不具有代表性。因此結合實際和現有文獻，從數據的代表性、科學性與可得性出發，選取第三產業中的交通運輸、倉儲及郵政業指標的產值（J）來衡量物流業的發展情況。城鎮化指標。目前衡量城鎮化發展水平用的比較多的是城鎮化率，城鎮化率=城鎮人口/總人口，而新型城鎮化包含了經濟、社會、空間、人口等方面，且僅用該單一指標來衡量并不全面，因此本文選取非農人口占總人口比重（M1）、城鎮GDP（M2）、第二、三產業產值所占比重（M3）、城鎮人口密度（M4）作為衡量人口、經濟、社會、空間城鎮化的指標。

2.數據來源及處理。本文選取了新型城鎮化與物流業都比較發達的廣東省為例，由于VAR模型要求使用大樣本，通過查閱廣東省統計局數據庫及統計年鑒獲得其1978-2014年的統計數據。首先對所有數值取自然對數的方式消除異方差，分別記為LJ、LM1、LM2、LM3、LM4，然后通過Eviews6.0軟件構建物流業與新型城鎮化的VAR模型，通過ADF檢驗、穩定性檢驗并運用脈沖響應函數與方差分解分析二者的動態關系。

（三）變量的單位根檢驗

為確定變量的平穩性，避免“偽回歸”現象的發生，采用ADF檢驗法。通過Eviews6.0分別對原變量、變量的一階差分進行檢驗，其結果如下：LJ、LM1、LM2、LM3、LM4原序列的ADF檢驗值均大于10%的顯著水平下的臨界值，所以為不平穩序列，但一階差分處理后，各變量的ADF檢驗值均小于5%顯著水平下的臨界值，呈平穩狀態，因此，各變量屬于一階單整序列，可用于構建VAR模型。

（四）VAR模型估計

1.確定最佳滯后期。一般情況下，解釋變量與因變量間的因果關系經常不會發生于同一時期，通常會有時間滯后，也即解釋變量要經過一段時間滯后才會作用于因變量。因而建立VAR模型之前先確定最佳滯后期K，可以通過表1來判斷：LR（似然比檢驗）、AIC信息準則、HQ信息準則、FPE準則一致顯示，最佳滯后期為4，表1里標“*”的數據表示最佳階數。

2.VAR模型估計。根據模型參數估計結果建立矩陣方程如圖2所示。

其中，圖2中5個方程的擬合優度分別為：

調整之后的擬合優度平均保持在60%以上。F檢驗統計量分別為：

通過比較調整前的擬合優度、調整后的擬合優度以及F檢驗統計量，發現五個方程的擬合程度均比較高，說明方程有比較滿意的統計結果。由VAR（4）方程可知，滯后1-3期，人口城鎮化系數不斷增大為1.234482，到第4期遞減為0.163979，說明物流產業聚集吸引了高素質人才以及勞動力的聚集，二者相互促進，當人口到一定規模則會出現反向作用；經濟城鎮化和空間城鎮化的系數則一直保持上升狀態，說明經濟城鎮化和空間城鎮化對物流業的影響是持續且長期的。而物流業對城鎮化的促進作用則十分明顯，滯后1期物流業對新型城鎮化的促進作用很微弱，甚至有些為負，到滯后4期，物流業對新型城鎮化的影響系數分別增加為0.111885，0.234179，0.034882，0.108358，說明物流業帶動城鎮化的發展是一個長期的過程，物流業通過轉移勞動力、吸引高素質人才促進人口城鎮化，通過專業化分工提高資源利用率和生產效率，促進二、三產業的結構優化促進社會城鎮化，產業的集聚帶動了城鎮交通，基礎設施、金融中介等的建設促進了城鎮經濟的發展，拓寬了區域空間結構，不斷優化城市空間布局。

（五）脈沖響應函數與方差分解分析

進行脈沖響應與方差分解分析前需檢驗VAR模型的穩定性，運用AR根圖檢驗后發現有AR特征根的倒數全都位于單位圓內，說明建立的VAR（4）模型是穩定的，可以繼續對其進行脈沖響應分析和方差分解分析。

1.脈沖響應函數。VAR模型是非結構化的且為多方程模型，因而在分析時不考慮其變量間的相互影響，只分析一個隨機誤差項在產生波動時對整體產生的動態影響，該方法即脈沖響應函數分析法。分別給LH、LM1、LM2、LM3、LM4一個沖擊，得到相應的脈沖響應圖如圖3、圖4所示。

由圖3可知，給物流業一個標準差正向沖擊，經濟和社會城鎮化均呈現正效應，物流業通過專業化分工以及政策支持，促進產業和地區間要素的流動和共享，不斷優化產業結構，從而加速經濟和社會城鎮化的進程。而人口城鎮化和空間城鎮化剛開始均呈現正向變化，在滯后7期后開始呈微弱的負向變化，但在滯后10期時的累積沖擊反應為正，說明物流業對城鎮化的帶動作用具有持久性。在互動演進過程中，由于人口大規模聚集，導致城鎮空間狹小擁堵，降低整體發展效率，對城鎮化的發展具有一定的阻礙，因而在二者發展的過程中要找準平衡點，以保證其互動、協調發展。

圖4是物流業對城鎮化的沖擊反應，在滯后的1-5期，整體呈現微弱的負向變化，但在滯后5期開始，呈現明顯的正效應，其累積效應在最后的滯后期大體呈現正值，說明城鎮化對物流業的作用過程是長期且持續的。城鎮化通過為物流業的發展提供資本、技術、政策支持、市場需求、完善的基礎設施和制度文化環境等基礎性要素，成為物流業不斷發展壯大的強有力的支撐。