基于Logistic模型的貴州省物流業對經濟發展影響實證分析

李倩倩+王茂春

內容摘要：為了探索貴州省物流業與經濟發展的關聯性，本文首先通過Stata軟件對貴州省GDP和貨物周轉量作了相關性和回歸分析，其次基于Logistic模型，構建了貴州省GDP與貨物周轉量之間的線性方程，最后對物流業與GDP之間的邊際效應和彈性效應進行分析，探索了貴州省物流業在不同階段對貴州經濟發展的影響。結果顯示貴州物流業與GDP之間存在較強的關聯性，物流業促進了貴州經濟的發展，但其發展速度滯后于經濟發展速度，且物流業對經濟發展的帶動作用趨于減弱狀態，如不引起重視，未來可能難以繼續為貴州經濟的快速發展起到推動作用。

關鍵詞：物流業 GDP Logistic模型 關聯性

引言

相較于中部地區，貴州省物流業的發展較為緩慢。初期，貴州省物流業發展較緩慢的主要原因為基礎設施、物流人才等因素的限制。近幾年，隨著高新技術的引進和貴州省政府加大對物流基礎設施的投資建設，基礎因素對貴州省物流業的限制逐漸得到緩和。近年來，在國家政策支持下，貴州省經濟處于快速發展階段，而物流業作為服務供給性產業，其快速發展對貴州省經濟發展起著強勁的推動和影響作用。

本文對貴州省2005-2014年的GDP和貨物周轉量作實證研究，繪制出兩者的散點圖并進行定性分析。一方面通過借助Stata軟件做出相關性分析，發現貴州物流業與經濟發展之間存在很強的關聯性，另一方面構建物流業與GDP之間的Logistic函數模型，發現GDP與貨物周轉量之間的正相關關系，物流業的發展對經濟發展起著拉動作用。針對物流業對經濟發展的強關聯作用，通過定量的邊際效應分析和彈性效應分析，發現當前貴州物流業的發展滯后于本地經濟發展，貴州物流業有必要進行一定的轉型升級，才能在未來更好地服務于貴州經濟的發展。

相關文獻綜述

關于物流業發展與經濟快速發展的關系，許多國內外學者從國家層面和區域層面兩個方面進行了研究，提出物流業發展對經濟發展影響較大的結論。紀國濤（2016）基于Logistic模型，運用SPSS軟件對遼寧省物流產業的成長階段進行了分析，并利用拐點分析法對每個成長過程進行了研判。孟慶春、黃偉東、馬碩（2014）基于Logistic函數和脈沖響應，分析研究了我國物流業對國民經濟的影響，得出物流業與國民經濟發展之間存在著非常緊密的相關關系。李全喜、劉巖和劉佳琳（2012）應用Logistic模型對我國物流產業發展的關鍵點進行了研究，并定量分析了我國物流產業成長的生命周期和發展階段。王珍、謝五洲（2012）運用Logistic模型，并借助Eviews軟件來分析三峽地區物流產業發展與經濟增長之間的關系，以宜昌市為例作實證分析，最后提出三峽區域物流業轉型升級的策略。周君（2006）運用Logistic模型對天津市物流業與經濟增長之間的定量關系進行了實證研究，通過一定的量化分析，得出物流業在不同階段的發展對策。孫玉妮、伍艷艷和張實桐（2010）分別利用投入產出模型和脈沖響應，從靜態和動態兩個層面辯證地分析了物流業與經濟增長之間的關系，物流業增長對經濟增長具有較強的拉動作用，但經濟增長對物流業發展水平的沖擊力較小。

綜合以上所述，本文發現很多學者都運用Logistic模型來對物流產業各方面進行研究，說明運用Logistic函數模型來分析物流業對經濟發展的影響是切實可行的。但大多數學者都是對經濟發展較好的省市進行實證研究，針對西部欠發達城市進行的實證研究較少。本文則通過Logistic模型對貴州省物流業對經濟發展的影響進行實證研究，找出貴州物流業對不同階段經濟發展的影響力，發現物流業影響經濟發展的實質原因，從而提出相應對策建議。

基于Logistic模型分析物流業對經濟發展影響的可行性

Logistic模型是種群生態學的核心理論之一，描述種群“S”型增長，可以表征種群的數量動態，可用來描述某一研究對象的增長過程（余愛華，2003）。現代物流業的發展過程，其增長趨勢類似于“S”型的增長狀態。物流業發展初期，增長速度比較緩慢，接著快速增長，然后減速增長并趨于飽和狀態。物流業“S”型的增長速度符合Logistic函數模型。設其表達式為：

（1）

式（1）中y表示因變量，x表示自變量，K、a、b均為未知常數，且K>0，a>0，0

根據Logistic模型，隨著自變量x的增長，因變量y先緩慢增長，后快速增長，接著減速增長并趨于飽和狀態。貴州省物流業對貴州經濟發展的作用也呈現“S”型特征。作為自變量，物流業發展初期，由于基礎設施等因素的限制，發展較緩慢，后隨著高新技術的應用，物流業自身快速發展并拉動經濟發展，達到一定規模后，物流業對經濟發展的拉動作用趨于飽和狀態。因此，運用Logistic函數模型來研究物流業對經濟發展的作用，具有很強的現實意義，較科學合理。

實證分析

對貴州省2005年至2014年的貨物周轉量和GDP進行分析，繪制散點圖，構建兩者之間的Logistic函數模型，分析兩者之間的關聯性。

（一）選取指標

選取貴州省的GDP代表貴州省產業經濟發展水平，一般而言用以反映物流業發展水平的指標通常選取貨運量和貨物周轉量兩個指標。借鑒張毅、陳圻（2010）的研究結果，可知貨物周轉量能更好地反映物流業的發展水平，故而本文決定選取貨物周轉量作為貴州省物流業發展水平指標。

（二）選取數據

根據《中國統計年鑒》繪制圖1，由圖1可看出貴州省物流業發展時間較晚，前期發展速度較緩。從2005年開始，貴州省物流業才正式發展起來，故選取貴州省2005年至2014年之間的貨物周轉量和地區生產總值進行實證研究，如表1所示。

（三）構建模型

第一，分析貴州省貨物周轉量和GDP之間的相關系數。通過Stata軟件對貴州省的GDP和貨物周轉量之間的相關性進行定量分析，得到的分析結果如表2所示。其中，G代表貴州省GDP，Q代表貴州省貨物周轉量。通過定量分析，發現貴州省貨物周轉量與貴州省的地區生產總值之間有很高相關性，相關系數高達0.9920，表明貴州省物流業與經濟發展之間存在很強的關聯性。

第二，繪制散點圖。利用Stata軟件導入數據，繪制貴州省GDP與貨物周轉量之間的散點圖，從而找出兩者之間的線性關系。從圖2可看出，貴州省地區生產總值與貨物周轉量之間呈顯著正相關關系，但由于經歷了2008年的金融危機，所以2009年和2010年相比較之前有明顯的波動，出現了震動期。隨著貨物周轉量的增長，GDP剛開始增長速度較緩慢，然后快速增長，接著增長速度減緩達到平穩狀態，非常符合Logistic函數模型的標準。

第三，建立貨物周轉量和GDP之間的Logistic模型。函數方程轉換：設立的Logistic函數模型為，貨物周轉量和GDP之間的函數模型為非線性方程，需要對其作線性分析，故對該模型的函數關系作以下變換。移項得；兩邊取對數，得到；設，a`=lna，b`=lnb，則原有函數模型（1）轉換成：

y1=a`+b`x （2）

式（2）中y表示貴州省GDP的值，x表示貴州省貨物周轉量的值，a、b、K為未知常數。

K值的確定：要確定y1與x之間的線性關系，則需首先確定K值。因為0

y=803.2403t+1306.638 （3）

從回歸分析結果來看，擬合精度R2=0.9586，調整的判定系數為0.9534，說明GDP與時間基數t的函數模型擬合優度較高。回歸方程統計量F的相伴概率為0，遠小于0.001，說明建立的一元線性回歸模型是顯著的。同時從回歸系數t值和相應P值來看，統計量T的相伴概率值均小于臨界值，通過了t檢驗，說明本方程回歸系數是顯著的。

該線性方程的斜率為803.2403，表明貴州省GDP平均每年增長803.2403，所以可推測貴州省2025年（t=20）GDP的預測值為17373.444億元，將GDP的飽和值取為18000億元，故可以確定K=1/18000。所以得出：

（4）

函數方程的確定：導入數據，借助Stata對y1與x作線性回歸分析。通過構建y1與x之間的線性方程，來確定a`、b`的值，以及確定a、b的值，從而構建貴州省GDP與貨物周轉量之間的線性方程。如表4所示，得出a`=-6.144967，b`=-0.0026387。

通過回歸分析，擬合精度R2=0.9838，調整的判定系數為0.9818，說明模型擬合優度較高，回歸方程統計量F的相伴概率為0，遠小于0.001，說明建立的一元線性回歸模型是顯著的。同時從回歸系數的t值和相應的P值來看，統計量t的相伴概率值均小于臨界值，通過了t檢驗，說明本方程回歸系數是顯著的。故y1與x之間的線性方程為：

y1=-6.144967-0.0026387x （5）

所以，由a`=lna，b`=lnb得出a=0.002144247，b=0.997364778，進而得到貴州省GDP對貨物周轉量的回歸模型為：

且K=1/18000>0，a=0.002144247>0，0

貴州省物流業對貴州經濟增長的作用分析

（一）邊際分析

對貴州省GDP與貨物周轉量進行定量的邊際分析，根據公式（1）得：

由于a>0，lnb<0，bx>0，故>0，表明GDP與貨物周轉量之間是正相關關系，貴州省GDP隨著貨物周轉量增加而增加，同時物流業的增長也能夠較為明顯地帶動貴州經濟的發展。

研究不同階段貴州物流業對經濟發展的具體作用，求其拐點。將對x進行求導，得到：

令其等于0，得到x=1384.45448，當貨物周轉量為1384.45448時，物流業拉動的經濟增長率最大。當貨物周轉量x<1384.45448時，>0，表明當貨物周轉量小于1384.45448億噸公里時，貴州省GDP的增長率隨著貨物周轉量的增長而增長，這個階段物流業的發展對經濟發展的作用在增大。當x>1384.45448時，<0，表明貨物周轉量大于1384.45448億噸公里時，貴州省GDP的增長率隨著貨物周轉量的增長而減小，這個階段物流業的發展對經濟發展的作用稍微減弱。

（二）彈性分析

對貴州省GDP與貨物周轉量之間的彈性分析，即分析在貨物周轉量增長1%時，所拉動的GDP增長率。GDP對物流業的彈性系數為：

由Logistic函數模型的要求a>0，lnb<0，bx<0，故E>0。貴州省GDP隨著物流業增長而增長，顯著正相關。由此可知，物流業的增長能夠帶動區域經濟水平的增長，因而得到2005-2014年的GDP彈性系數如表5所示。2012年之前，貴州省GDP的增長率隨著貨物周轉量的增長而增長；2012年之后，貴州省GDP的增長率隨著貨物周轉量的增長而降低。

結論及發展策略

貴州省GDP與貨物周轉量之間存在著較強的相關性，且為顯著正相關關系，物流業的發展能夠對貴州省經濟起到明顯的推動作用。彈性系數先呈上升趨勢，后又呈現下降趨勢，表明貴州省物流業對經濟發展的帶動作用由強趨于減弱狀態，最后會達到飽和狀態，符合Logistic函數模型的“S”型特征。綜上所述，貴州省物流業發展對經濟發展影響顯著，是促進貴州經濟發展的重要因素之一，但帶動作用在減弱。貴州省物流業雖仍在快速發展，但物流業發展明顯滯后于經濟發展，未來可能難以支撐貴州快速增長的經濟水平，因此物流業需要加快自身發展步伐，從而滿足貴州省經濟長期穩定高速發展的需求。

第一，加強主體、環境以及平臺建設。物流業的發展依托于物流基礎設施平臺建設以及宏觀環境，因此加強物流業基礎設施設備的建設以及物流業短板建設，能夠極大地促進物流業的發展，使得物流基礎設施建設合理化、集約化以及高效化，以減少物流成本。此外，貴州地處偏遠山區，信息建設和人才引進自然都處于弱勢地位。因此，依托信息平臺，引進外省高新技術和專業物流人才，培養本土物流人才，才能更好地推動物流業轉型升級，進而促進貴州物流業科學合理地發展。

第二，優化產業規模。隨著經濟的發展，物流市場規模在不斷擴大，物流企業呈粗放型增長。過去，這種粗放型的經濟發展方式在我國經濟發展中起到了重要作用，并帶動了生產力的發展。但隨著市場上物流企業的增多，出現了部分資源閑置、占有資源未發揮應有作用等弊端。在經濟新常態的發展階段，要想提高經濟發展質量，需要進一步推進供給側結構性改革。供給側結構性改革的主要任務是“三去一降一補”，即去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板。以供給側結構性改革為背景，減少貴州省在物流業方面的“僵尸企業”，進行行業資源整合，能夠極大推進貴州物流業的轉型升級，提升物流業整體競爭力，使物流業成為貴州省的支柱產業及經濟增長點。

第三，加快產業共生機制。產業聯動發展是產業提升效率、獲得更高利潤的有效途徑，是產業實現社會化、專業化的重要途徑。制造業作為經濟發展的支柱型產業，為經濟發展做出了巨大貢獻。因此，加快物流業與制造業的聯動機制，促進產業之間更好地融合發展，不僅能夠帶動兩業共同發展，而且可以提高物流業自身競爭力。另外，從減少物流成本的角度考慮，加快貴州省多式聯動發展，協調合作機制，能夠減少社會物流成本以及提高物流服務效率。

第四，加大政府扶持力度。科學制定貴州省物流業發展規劃，是促進貴州物流業發展的重要方面，因此政府作為產業間的潤滑劑，應積極發揮主導作用，出臺并實施相關的優惠政策，以帶動物流產業的發展。政府應加大資金扶持力度，完善貴州省交通運輸體系建設，進而推動貴州物流業健康快速發展。

參考文獻：

1.紀國濤.遼寧省物流產業成長的Logistic曲線分析[J].生產力研究，2016（9）

2.孟慶春，黃偉東，馬碩.我國物流業對國民經濟影響的實證研究—基于Logistic函數和脈沖響應分析[J].山東社會科學，2015（7）

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6.孫玉妮，伍艷艷，張實桐.中國物流業與經濟增長關系的實證分析—基于投入產出模型和VAR模型[J].中國物價，2010（6）

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8.張毅，陳圻.中國區域物流業與經濟發展協調度研究—基于復合系統模型與30個省區面板數據[J].軟科學，2010（12）endprint