成都經濟區先進制造業與現代物流業融合發展的研究

周路

摘 要：先進制造業與現代物流業融合發展，是成都經濟區產業結構轉型升級的一個重要趨勢。利用2006—2015年成都經濟區先進制造業與現代物流業的相關數據，構建VAR模型，并運用單位根檢驗、格蘭杰因果檢驗、協整分析及方差分解等計量方法，研究成都經濟區先進制造業與現代物流業融合的問題。研究結果表明，成都經濟區先進制造業與現代物流業間存在長期穩定的均衡關系，兩者之間也存在雙向因果關系。先進制造業增加值的波動主要受到自身沖擊和物流業貨物周轉量的沖擊，而物流業增加值對其影響較小。

關鍵詞：成都經濟區；先進制造業；現代物流業；融合發展

中圖分類號：F253 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2018）18-0044-04

成都經濟區包括成都、德陽、綿陽、遂寧、樂山、眉山、雅安和資陽8個市，2015年成都經濟區完成地區生產總值19 126.4億元，占全省的比重為63.5%，增速比上年增長8.6%，比全省平均水平高0.7個百分點，是全省經濟發展最重要的引擎。隨著經濟和信息技術不斷發展，成都經濟區的先進制造業與現代物流業相互滲透融合趨勢越來越明顯，先進制造業服務化成為成都經濟區制造業發展一種新型模式。因此，探索如何實現先進制造業與現代物流業有效的融合和良性互動，是成都經濟區產業結構轉型升級過程中亟待解決的課題。

一、文獻綜述

物流服務業屬于生產性服務業，有關物流業與制造業關系問題的研究首先應屬于生產性服務業問題研究的范疇。近年來，有關生產性服務與制造業關系問題的研究已經成為一個產業融合的焦點，如 Hansen（1990）認為，制造業的生產創新與生產性服務業的過程創新相互作用、相互依賴，制造業的創新將導致生產性服務業流程創新，生產性服務業的需求又將導致制造業生產創新；Theodore&Jeffery;（2000）研究發現，美國生產性服務業的快速成長給制造業內部服務外包化提供機會，最終帶來了生產性服務業和制造業產業結構變化；周振華（2003）闡述產業間的延伸融合，這種融合表現為服務業向第二產業的延伸與滲透，形成相互之間彼此不分的新型產業體系。產業融合也被研究者認為是生產性服務業與制造業關系發展的最高形式，是實現產業結構高級化的重要途徑。

隨著生產性服務業與制造業研究成為熱點，有些學者也針對物流業與制造業關系的問題進行有益的探索。比如，Colleen Taylor運用實證分析方法，論述了物流業與制造業合作關系是如何有利于增強物流企業與制造企業的核心能力；Hum指出，隨著全球經濟一體化與企業競爭壓力的不斷增大，物流業與制造業融合發展逐漸被認為降低費用與增強服務優勢的有效手段；蘇秦等（2011）利用OECD統一編制的投入產出表，實證分析了中國、韓國等國家的物流業與制造業之間的融合、互動現狀及動態變化規律。研究表明，數國家制造業與物流業之間處于非均衡融合狀態，制造業對物流業融合較大，而物流業對制造業融合較小。但隨著經濟的發展，物流業對制造業融合度逐漸提高，兩產業逐漸向均衡性融合形態轉變的發展態勢。

綜上研究可以看出，目前對制造業與物流業互動融合的研究尚處于探索階段，少有文獻運用經濟計量模型從區域經濟發展角度探究先進制造業與現代物流業融合發展的問題。本文嘗試以成都平原經濟區經濟數據為基礎，運用計量經濟VAR模型研究先進制造業和現代物流業融合發展的動態變化特征，客觀評價成都經濟區先進制造業與現代物流業融合發展的因果關系，為進一步促進其發展提供堅實的基礎。

二、數據來源與實證分析

（一）數據來源

本文研究的數據采用成都經濟區2006—2015年的相關宏觀統計數據，原始數據主要來源于《四川省統計年鑒》和社會經濟發展公報、成都經濟區各市統計年鑒及社會經濟發展公報、網上咨詢獲得數據等。對于原始數據均采取不變的價格進行處理，以保證數據最大程度反映經濟發展的態勢。按照計量經濟學相關理論，時間序列數據可能會存在異方差現象，進而影響到分析結果。為了消除數據的異方差，避免數據的劇烈波動，對時間序列數據取其自然對數，并采用Eviews6.0計量軟件對數據進行分析。

（二）實證分析

1.模型設定及變量選取。本文運用向量自回歸模型（VAR）進行實證分析，VAR模型把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的向量自回歸模型。VAR模型的數學表達式如下：

yt=A1yt-1+A2yt-2+……+Apyt-p+BXt+？著t （t=1，2，3……n）（1）

其中，yt是k維內生變量向量，Xt是d維外生變量向量，p是滯后階數，樣本個數為T。k×k維矩陣A1，……，Ap和k×d維矩陣B是要被估計的系數矩陣。？著t是k維擾動向量，它們之間可以同期相關，但是不與自己的滯后值相關，以及不與（1）式等號右邊的變量相關。

在綜合國內外研究成果和已有的測度方法基礎上，我們選取以下指標來反映成都經濟區現代物流業發展狀況，它們分別是貨運周轉量（WL）、物流業增加值（WYZ）、規模以上工業增加值（GYZ），來表征成都經濟區先進制造業發展水平。為了消除異方差，對得到的時間序列數據進行取自然對數處理，對數變換后的變量依次為LWL、LWYZ和LGYZ。為了更好地描述LWL、LWYZ和LGYZ之間的關系，可以建立定量分析模型，如公式（2）：

LWYZ=？琢LWL+？濁LGYZ+？著（2）

其中，？琢，？濁是對應變量的參數，？著是隨機擾動項。

2.時間序列變量的平穩性檢驗。按照經濟學理論，宏觀經濟變量在長期變化過程中是一種非平穩的變量，隨著時間的延續，并受到外界因素的影響，分析變量會重現一定的偽回歸現象，這與計量經濟分析要求數據平穩性不一致。因此，為了確切知道變量的狀態，有必要對經濟變量進行平穩性檢驗。檢驗數據平穩性方法主要有圖示判定法和單位根檢驗法，其中單位根檢驗是目前統計分析中較多應用的方法。本文根據分析的目的和數據特點選擇ADF檢驗對各變量進行平穩性分析，其結果（如表1所示）。

從表1中可以看出，3個變量（LNGYZ、LNWL、LNWYZ）的ADF檢驗統計值都在1%、5%、10%三個顯著水平條件下大于相應的臨界值，所以變量LNGYZ、LNWL、LNWYZ變化均是非平穩狀態。然而，在不同檢驗類型的條件下，變量DLNGYZ、DLNWL、DLNWYZ至少在10%水平條件下其ADF統計值小于它的對應值。這說明，這些變量是一階單整的，它們之間存在協整的可能，即變量之間可能存在長期的均衡關系。

3.協整檢驗。為了進一步檢驗變量間是否存在長期均衡關系，我們對變量進行協整檢驗。協整關系首先由Engle和Granger提出，基本思想是盡管兩個或兩個以上變量為非平穩序列，但是它們的某種線性組合卻可能呈現穩定性。Engle-Granger兩步法通常用于檢驗兩個變量之間的協整關系，而對多個變量之間的協整關系采用Johansen（1998）和Juselius（1990）提出了用一種極大似然法進行檢驗的方法，簡稱JJ檢驗。本文選取JJ檢驗作為協整關系分析的方法，選擇趨勢假設為無確定性趨勢、有截距、無趨勢項對上述4個變量進行檢驗，結果（如表2所示）。

表2顯示，原假設None表示沒有協整關系，該假設下計算的跡統計量值為109.9837，大于臨界值47.85613，且P值為0.0000，可以拒絕原假設，認為至少存在一個協整關系；而在At most 3假設條件，根據計算的跡統計量值、臨界值及概率大小，可以認為存在三個協整關系。通過標準化的協整關系值，可以得到4個變量的協整方程，如式（3）所示。

LNGYZ=0.6038LNWL+0.2554LNWYZ（3）

通過（3）式可以得到成都經濟區先進制造業增加值與現代物流業貨物周轉量、物流業增加值、郵電業總值之間均存在正向的長期均衡關系：先進制造業增加值每上升1%，現代物流業周轉量會上升0.60%；同時，先進制造業增加值變化1%，現代物流業增加值變化0.26%，且變化方向是一致的，這主要是先進制造業引致現代物流業的需求增加。

4.格蘭杰因果關系檢驗。很多情況下，協整關系檢驗只是反映分析變量之間的長期均衡關系，而并不能捕捉全面復雜動態的關系。在實際分析中一般需要知道變量之間的因果關系，以便做更進一步的研究。格蘭杰因果關系可以用來檢驗某個變量的所有滯后項是否對另外一個或幾個變量當期值有影響，是變量間因果關系檢驗的有效計量統計方法，檢驗結果（如表3所示）。

從表3中可以看出，短期內在5%顯著水平條件下，成都經濟區先進制造業增加值與現代物流業的貨物周轉量是存在雙向的因果關系，表明成都經濟先進制造業與物流業融合發展是相互促進，兩者有效融合發展既是先進制造業轉型升級的途徑，也是現代物流業發展趨勢和新的保障。當然，有些變量之間存在單向關系，如LNGYZ與LNWYZ、LNWL和LNWYZ等，或者二者之間不存在任何的因果關系。

5.建立向量自回歸方程（VAR）。通過以上分析，成都經濟區先進制造業與現代物流業的指標數據已經基本上符合建立VAR方程條件，因而可以運用Eviews6.0軟件模擬構建變量之間VAR的估計方程。在確定VAR的估計方程時，必須較好確定方程最佳滯后階數。本文利用FPE、SC、HQ、LR、 AIC 5個指標來確定滯后P的階數，結果（見表4）。

從表4的結果可知，選取的所有判斷準側的滯后階數均為1。所以，可以建立VAR（1）模型，模型方程如式（4）所示。

依據模擬結果系數，我們可以看到模型擬合度比較高，模型結構性比較穩定，由此得出的相關研究結論是具有可信度的。

6.方差分析。方差分解是描述系統動態變化的方法，它是將系統的預測均方差分解成系統中各變量沖擊所做的貢獻。方差分解進一步評價各內生變量對預測方差的貢獻度，是分析預測殘差的標準差由不同信息的沖擊影響的比例，也是內生變量對標準差的貢獻比例。為了更加清楚地認識成都經濟先進制造業與現代物流業融合發展過程中的精準關系，本文將通過預測誤差的方差分解，更深層次地分析貨物周轉量、物流業增加值波動對制造業增加值波動的影響，以識別這些因素對成都經濟區經濟發展的相對重要性。各變量方差分解的具體數值（如表5所示）。

從表5中LNGYZ的方差分解可以看出，制造業增加值各期預測誤差主要自身沖擊和物流業貨物周轉量沖擊共同解釋。短期內，制造業增加值的預測誤差主要由自身沖擊所決定，自身沖擊對制造業增加值預測誤差的貢獻率在第一年和第二年分別是100%和61.9%，長期保持在50%以上。物流業貨物周轉量在第二年達到34.2%，以后逐年增加，長期保持在42%左右。這表明，隨著成都經濟區產業結構的升級轉型程度加深，產業間相互影響、相互促進的趨勢越加明顯。因此，成都經濟區要不斷地調整產業結構，以第二產業的發展、工業化水平的不斷提高來帶動第三產業的發展。

在LNWL方差分解中，物流業貨物周轉量的波動主要受到自身和制造業增加值的影響，其中自身沖擊的貢獻率長期保持在50%左右，制造業增加值的貢獻率均在40%以上，而物流業增加值的貢獻率一直很小，長期保持在2%以下。這說明，成都經濟區的物流業發展狀況受到制造業發展水平及規模影響，且影響程度比較大。

在LNWYZ的方差分解中，在短期內，物流業增加值波動的預測誤差由自身沖擊、物流業貨物周轉量沖擊和制造業增加值沖擊共同決定。短期內，特別是第一年其波動主要是來自于本身，貢獻率為為81.7%，隨著時間的推移，其影響的程度以較大強度遞減，到第10期貢獻率僅為2.49%。長期內，物流業增加值的波動受到制造業增加值和物流業貨物周轉量影響較大，在第10期貢獻率分別為47.5%和45.4%。

三、結論與政策建議

（一）主要結論

本文采用2006—2015年成都經濟區先進制造業與現代物流業的相關數據，建立變量間的VAR模型，并運用協整檢驗、格蘭杰因果關系檢驗、方差分解等計量分析方法研究先進制造業和現代物流業融合發展的關系，并得到以下結論。

1.協整檢驗結果顯示，成都經濟區先進制造業增加值、物流業貨物周轉量和物流業增加值之間存在長期的均衡關系。先進制造業增加值每遞增1%，現代物流業周轉量會上升0.60%，物流業增加值增加0.26%。

2.格蘭杰因果關系檢驗表明，成都經濟區先進制造業增加值與現代物流業貨物周轉量之間是雙向因果關系，而先進制造業增加值和物流業貨物周轉量只單方向促進現代物流業增加值的提升。

3.方差分析進一步論證了成都經濟區先進制造業增加值與物流業貨物周轉量之間相互影響，但是這種影響效果會隨著時間的推移逐漸遞減。

（二）政策建議

成都經濟區先進制造業與現代物流業融合（下轉66頁）（上接47頁）發展是經濟發展的必然趨勢。因此，為了有效促進成都經濟區進制造業與現代物流業融合發展，本文提出以下政策建議。

1.大力發展現代物流業，提高現代物流業融合的能力。成都經濟區政府、企業應采取得力的措施促進傳統物流業向現代物流業服務轉型升級，提高物流業服務的水平，提升物流業服務個性化、專業化和準時化的能力，使現代物流業更好為制造業提高其核心能力服務。根據成都經濟區物流業分布的特色，物流業相關部門要從財政、稅收、投資等方面提高現代物流業集聚水平，擴大現代物流業規模效應，最終增強與制造業融合發展能力。

2.提升制造業自主創新能力，增強制造業核心能力，促進產業融合。成都經濟區應充分利用制造業的基礎，加大科研投入，提高科技含量，吸收高新技術，增強自主創新能力，以技術創新支持制造業的優化升級。積極引導先進制造業，轉變傳統觀念，將制造業物流從企業剝離出來，從供應鏈的角度整合企業的物流活動，融合滲透、聯動發展。

3.構建先進制造業與現代物流業融合發展的信息平臺。成都經濟區先進制造業與現代物流業融合發展離不開信息平臺的強有力支持，要建立有利于先進制造業與現代物流業融合的信息平臺。首先，政府應給予政策上的支持和引導，為信息平臺建設提供資金，為基礎設施等方面創造優越條件；其次，不僅要建立政府信息，為先進制造業與現代物流業信息的共享平臺，更要建立先進制造業與現代物流業信息交換和協調的平臺，進一步促進先進制造業與現代物流業的融合，增強成都經濟區的產業競爭力。