工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)品物流總額的互動關(guān)系研究
——基于VAR模型

□ 秦羅金

(貴州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

1 引言

我國目前處于工業(yè)化中后期，工業(yè)結(jié)構(gòu)中重工業(yè)比重較大，能源結(jié)構(gòu)以煤炭、石油等化石能源為主，這使得單位工業(yè)生產(chǎn)總值產(chǎn)生的物流實(shí)物量規(guī)模較大。從分產(chǎn)業(yè)的物流需求來看，礦產(chǎn)采掘業(yè)、制造業(yè)提供的實(shí)物形態(tài)工業(yè)品，從生產(chǎn)到消費(fèi)都離不開運(yùn)輸和倉儲，工業(yè)品對運(yùn)輸倉儲的需求量大，物流成本較高，由此可見我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)的重要性，研究全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)品物流總額的互動關(guān)系具有現(xiàn)實(shí)意義。

2 文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)學(xué)者關(guān)于兩個(gè)變量之間互動關(guān)系的研究，以基于VAR模型的文獻(xiàn)居多，其中以工業(yè)經(jīng)濟(jì)變量為主要變量的文獻(xiàn)中，趙慧達(dá)(2018)以福建省港口物流和工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展為例，通過建立VAR模型，分析福建省1990～2015年第二產(chǎn)業(yè)總值、交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)增加值、港口水運(yùn)的貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量和港口貨物吞吐量之間的關(guān)系[1]。張峰等(2015)根據(jù)國內(nèi)1992～2012年工業(yè)生產(chǎn)總值、廢水治理、廢氣治理、固體廢棄物治理和噪聲治理歷史數(shù)據(jù)，基于VAR模型研究國內(nèi)工業(yè)生產(chǎn)總值與工業(yè)企業(yè)環(huán)保責(zé)任之間的動態(tài)關(guān)系[2]。隋建利(2018)運(yùn)用非線性MS-VAR模型，測度中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)污染內(nèi)在關(guān)聯(lián)機(jī)制的周期性[3]。

3 模型設(shè)計(jì)及驗(yàn)證結(jié)果

3.1 指標(biāo)與數(shù)據(jù)說明

工業(yè)產(chǎn)值是直接反映工業(yè)生產(chǎn)能力的貨幣量化指標(biāo)，本研究用全國工業(yè)產(chǎn)值增長率代表全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。工業(yè)品物流總額指在報(bào)告期內(nèi)進(jìn)入需求領(lǐng)域，產(chǎn)生從供應(yīng)地向接受地實(shí)體流動的全部工業(yè)產(chǎn)品價(jià)值總額，即工業(yè)生產(chǎn)部門的銷售產(chǎn)值。

本研究原始數(shù)據(jù)提取自WIND數(shù)據(jù)庫，使用Eviews9.0軟件對所選變量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

3.2 計(jì)量模型的構(gòu)建及檢驗(yàn)

3.2.1 建立VAR模型

1980年西姆斯提出了向量自回歸模型(VAR模型)，它通常用于分析聯(lián)合內(nèi)生變量之間的動態(tài)關(guān)系。在VAR模型中，每個(gè)內(nèi)生變量均對全部內(nèi)生變量的若干滯后值進(jìn)行回歸，為解釋全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)品物流總額變量之間的同期影響關(guān)系，本研究建立的模型如下：

=ct+α1Xt-1+…+αmXt-m+β1Yt-1+…+βmYt-m+μt,μt～I(xiàn)ID(0,Ω)

其中Yt表示t時(shí)期的全國工業(yè)品物流總額，Xt表示t時(shí)期全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，m為滯后階數(shù)，ut為隨機(jī)擾動項(xiàng)，t的時(shí)間范圍為1991～2017年。

3.2.2 ADF單位根檢驗(yàn)

當(dāng)時(shí)間序列為非平穩(wěn)時(shí)，會使模型結(jié)果出現(xiàn)“偽回歸”，為確定研究變量的時(shí)間序列平穩(wěn)性，本研究對全國工業(yè)品物流總額、全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長兩個(gè)變量進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，Xt原序列是平穩(wěn)的，Yt原序列是不平穩(wěn)的，但是Yt變量經(jīng)過一次差分后，其ADF值小于顯著性水平為5%的臨界值，即平穩(wěn)。

表1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

3.2.3 EG協(xié)整檢驗(yàn)

EG協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)芡ㄟ^判斷兩個(gè)變量線性組合的殘差序列的ADF檢驗(yàn)值，以此判斷兩個(gè)變量組成的線性組合平穩(wěn)性。

通過Eviews9.0軟件設(shè)立樣本回歸方程，得到協(xié)整方程輸出結(jié)果：

R2=0.528059,D.W.=0.754349,SE=0.028037

對殘差序列et進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，其統(tǒng)計(jì)量值為-6.030845，由于ADF檢驗(yàn)1%的臨界值為-3.724070，所以et在顯著性水平為1%時(shí)拒絕存在單位根的假設(shè)，殘差項(xiàng)是平穩(wěn)的，說明全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)品物流總額之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

3.2.4 VAR模型估計(jì)結(jié)果

全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)品物流總額之間長期的均衡關(guān)系所體現(xiàn)的相互作用需要進(jìn)一步分析，下面通過建立VAR模型及脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行分析。

根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則AIC和施瓦茲信息準(zhǔn)則SC最小化標(biāo)準(zhǔn)，本研究確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2。由此構(gòu)建的VAR模型估計(jì)結(jié)果如下：

全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長Xt及其滯后一期、二期項(xiàng)與工業(yè)品物流總額Yt及其滯后一期、二期項(xiàng)具有顯著的解釋作用，結(jié)果表明全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)品物流總額之間確實(shí)存在較為明顯的相互作用關(guān)系。

3.2.5 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果

脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠分析VAR模型中某一內(nèi)生變量沖擊對誤差修正項(xiàng)造成的影響，圖1為當(dāng)受到一個(gè)誤差修正項(xiàng)的沖擊后全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)品物流總額的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，中間的實(shí)線為表示沖擊之后的影響，上下兩側(cè)虛線表示上下置信水平。

圖1 全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)品物流總額的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

右上圖表示為受到?jīng)_擊后全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對工業(yè)品物流總額的影響，圖中曲線表示該影響在前3期保持正影響，在第4期后轉(zhuǎn)為負(fù)向影響，在第8期后穩(wěn)定為-0.002831。

左下圖表示為受到?jīng)_擊后工業(yè)品物流總額對全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響，圖中曲線表示該負(fù)向影響逐年減小，在第6期后穩(wěn)定為-0.097841的較低負(fù)向影響。

綜合來看，全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)品物流總額之間存在相互促進(jìn)的影響，全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對工業(yè)品物流總額的影響較為波動，在第4期后由正向影響轉(zhuǎn)為負(fù)向影響，而工業(yè)品物流總額對全國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的負(fù)向影響逐年下降。