區域物流與區域經濟關系的實證分析

陳榮　鮑璐媛

摘 要：文章以安徽省GDP、貨運周轉量、物流網絡里程以及物流產值作為衡量區域經濟和區域物流發展水平的指標，基于VAR模型，運用Granger因果檢驗、脈沖響應函數及方差分解法，對安徽省歷年區域物流的發展和區域經濟增長之間的關系進行了實證研究。結果表明：安徽省區域物流與區域經濟發展之間相互影響，其中物流業產值對區域經濟的發展影響較大。

關鍵詞：區域物流；區域經濟；VAR；Granger因果檢驗；脈沖響應分析

中圖分類號：F259.27 文獻標識碼：A

Abstract： In this paper we takes Anhui province GDP， freight turnover， logistics mileage and logistics output as a measure of the level of regional economic and regional logistics. Based on the VAR model， the relationship between regional logistics and regional economic in Anhui province was empirically studied by using Granger causality test， impulse response function and variance decomposition method. The results show that the regional logistics and regional economic development of Anhui province influence each other， among which the output value of the logistics industry has a greater impact on the development of regional economy.

Key words： regional logistics； regional economy； VAR； Granger causality test； impulse response analysis

0 引 言

隨著全球經濟快速發展，從生產領域到流通領域，物流業的發展都有著不可或缺的影響。區域物流不僅是城市化進程的推進器，也是產業結構升級、優化的動力源[1-2]。《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》中提出，要大力發展物流等服務業，加快轉變經濟發展方式，實現更高質量、更有效率、更加公平、更可持續的發展。探究區域物流與區域經濟增長之間的關系有助于更好地制定物流政策，實現區域物流與區域經濟更好更快的和諧發展。

國內學者對于區域物流與區域經濟增長之間的關系也進行了一些相關的研究，李全喜（2010）等對中國31個省市的面板數據進行了典型相關分析，得到了區域物流能力與區域經濟發展高度相關的結論[3]。張梅芬（2015）等運用灰色關聯度方法，對區域物流需求與區域經濟發展之間的關聯系數進行了量化，結果表明，大連市區域物流需求與區域經濟發展具有較強的相關性[4]。從已有的研究來看，大部分學者采用貨運周轉量作為區域物流發展的衡量指標，由于指標的單一性和片面性，所選擇的指標不能夠全面、科學地反映區域物流與區域經濟之間的關系，最終導致結果的可信度降低。鑒于國內學者在研究中對區域物流的指標選取較為單一，再加上研究者在研究兩者關系時對衡量區域物流的指標選取考慮不夠具體，因此本文基于安徽省的實際數據資料，在構建全面、可行的指標基礎上，對安徽省區域物流與區域經濟的關系進行探索和分析，以期為安徽省制定區域物流發展政策提供理論依據。

1 安徽區域物流與區域經濟關系的實證分析

1.1 指標選擇和數據處理

考慮到數據的準時性和時效性，本文選取安徽省國內生產總值（GDP）作為安徽省區域經濟發展的衡量指標；考慮到影響區域物流發展水平的因素較多，本文從區域物流需求、區域物流供給能力以及區域物流成效三個方面進行指標選取，通過參考相關文獻，選擇貨運周轉量代替區域物流需求，物流網絡里程代替區域物流供給能力，其中物流網絡里程由安徽省鐵路運輸、公路運輸、水路運輸的里程加總獲得，物流產值由交通、倉儲、通信業增加值代替。

本文選取安徽省1979～2015年的數據（見表1）進行實證分析。為了避免時間序列中存在的異方差，對安徽省國內生產總值、貨運周轉量、物流網絡里程、物流產值取對數，并分別命名為LGDP、LHL、LWL、LWC。

1.2 平穩性檢驗

為了避免模型偽回歸的出現，先對所得的時間序列進行平穩性檢驗。本文用ADF法對現有數據進行平穩性檢驗，檢驗結果如表2所示，變量LGDP、LHL、LWL、LWC的ADF檢驗值均大于顯著性水平為5%的臨界值，并且P值均大于0.05，接受存在單位根的原假設，故序列LGDP、LHL、LWL、LWC均為非平穩序列。對序列進行一階差分后，得到的新序列DLGDP、DLHL、DLWL、DLWC的P值均大于0.05，拒絕存在單位根的假設，即得到的新序列為平穩序列。

1.3 VAR模型建立

由平穩性檢驗可知，一階差分后的數據滿足平穩性要求，因此，采用一階差分序列建立VAR模型。

由于數據為年度數據，樣本數量有限，同時考慮到需要使AIC、SC最小，取滯后階數p=2。

從圖1可以看出，模型的數據均位于單位圓內，即VAR模型中所有根的模的倒數都小于1，所以該模型是穩定的。

1.4 Granger因果檢驗

根據實驗結果，確定各變量的滯后階數為2，根據實際情況，基于VAR2模型檢驗時間序列DLGDP、DLHL、DLWL、DLWC的Granger關系，結果如表3所示。從表3的結果可以看出，在5%的顯著性水平下，拒絕物流產值不能引起GDP的原假設，說明物流產值是安徽GDP增長的Granger原因，同時拒絕網絡里程不能引起貨運周轉量的原假設，說明網絡里程是貨運周轉量增加的Granger原因，反之不然。endprint

1.5 脈沖響應函數

本文在建立四個變量的VAR（2）模型后，分別給予各變量一個正的沖擊，得到相應的脈沖響應函數圖。從圖2可以看出：當給GDP一個正向的沖擊后，GDP產出增加了約0.058億元，但影響的時間不長，到第3期給GDP帶來的作用逐漸減弱，最后回到原來的水平。其他變量在受到GDP沖擊后，在第1期都沒有反應，第2期之后才逐漸表出受到了影響，這表明了GDP的反應具有一定的滯后性。當給物流產值一個正向的沖擊后，在第1期GDP未受影響，在第2期GDP波動有最大的正向影響，然后逐漸變小直至消失。當給貨運量一個正向的沖擊后，在第2期GDP受到了負面影響，并在第4期減弱趨于0，在第5期達到一個正面影響，而后減弱趨于0。當給物流網絡里程一個正向的沖擊后，GDP幾乎未受到其影響。

再給予模型中的GDP一個單位的沖擊，觀察GDP的沖擊對其他變量的影響。由圖3至圖5可以看到，給予GDP一個正向的沖擊后，貨運周轉量在短期快速增加至最大，又迅速回落，在第4期達到一個負的影響，在第6期之后基本消失；物流網絡里程在第1期受到最大影響，在第2期到達一個負的影響，到第3期后影響基本消失；在受到GDP一個正向沖擊后，物流產值在第1期受到最大影響，然后又逐漸回落，直到第8期之后影響基本消除。

1.6 方差分解分析

為進一步分析各變量對GDP的影響，本文對VAR模型進行方差分解分析，結果見表4。方差分解結果顯示，在10期以后除了GDP自身貢獻以外，貨運周轉量對GDP的影響約占7.39%，物流網絡里程對GDP的影響約占1.35%，物流產值對GDP的影響約占19.27%，貨運周轉量和物流網絡里程對GDP的貢獻都比較小。

2 結論及建議

通過以上實證分析結果，可以得到以下主要結論：

（1）安徽省區域物流與區域經濟發展之間相互影響，其中物流業產值對區域經濟的發展影響較大，同時，區域經濟的快速增長較大地促進了區域物流的發展。

（2）Granger因果關系表明，物流產值是安徽GDP增長的Granger原因，網絡里程是貨運周轉量增加的Granger原因。說明從長期看來，物流產值的增長對GDP具有一定的推動作用。

（3）通過脈沖響應函數可以看出，安徽省區域物流與區域經濟發展是相互促進的，從長期看來，安徽省區域經濟對區域物流發展具有較大的影響，而安徽省區域物流對區域經濟的影響存在一定的滯后性。

從長期看來，區域物流的發展對于推動區域經濟增長的作用不容忽視，為了促進安徽省區域物流和區域經濟又好又快發展，現提出以下建議：（1）大力加強物流政策的引導和扶持。安徽省物流業的發展起步較晚，市場監管尚不完善，對物流發展相對落后的地區提供政策支持，有助于修補安徽省區域物流發展的短板，為區域物流的協調發展保駕護航。（2）提高物流業監管水平。在物流水平發展較好的地區，存在物流業發展混亂的情況，許多物流企業在管理、運輸等方面都不規范，容易造成物流業市場秩序的紊亂。提升物流業監管水平，制定科學的準入標準，有助于營造良好的物流業發展環境。（3）加大物流園區的建設。通過專業化和規模化管理，降低物流運營成本，提高物流經營的規模效益，發揮整體優勢，實現地區范圍內的物流產業集聚發展。（4）建設完善的物流信息平臺，確保信息傳輸的及時性和準確性，確保各地區之間的信息溝通和交流，為實現高效率智能化物流提供支持。

參考文獻：

[1] 何萍，張光明. 江蘇省區域物流發展與區域經濟的關系[J]. 工業工程，2011，14（5）：146-149.

[2] 戢曉峰，張雪，陳方，等. 基于多源數據的區域物流與經濟發展關聯特性分析——以云南省為例[J]. 經濟地理，2016，36（1）：39-45.

[3] 李全喜，金鳳花，孫磐石. 區域物流能力與區域經濟發展的典型相關分析——基于全國面板數據[J]. 軟科學，2010，24（12）：75-79.

[4] 張梅芬，張玲. 基于灰色關聯度的區域物流需求與區域經濟發展關系研究[J]. 物流技術，2015，34（9）：183-185.

[5] 高鐵梅. 計量經濟分析方法與建模[M]. 北京：清華大學出版社，2009：277-293.endprint