閩南地區(qū)物流發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)互動(dòng)研究

楊月鋒,賴永波

一、文獻(xiàn)綜述

作為國(guó)內(nèi)十大振興產(chǎn)業(yè)之一，物流業(yè)的發(fā)展對(duì)于促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整具有重要意義。隨著中央“一帶一路”倡議的提出和實(shí)施，福建省物流業(yè)迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇。閩南地區(qū)(含廈門、漳州、泉州三市)作為福建乃至中國(guó)東部地區(qū)最具活力的經(jīng)濟(jì)區(qū)域之一，是福建重要的工業(yè)產(chǎn)業(yè)集群聚集地，其2017年的地區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)到15428億元，占全省生產(chǎn)總值的48%；同時(shí)，閩南地區(qū)是海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)和福建建設(shè)海上絲綢之路的核心區(qū)，物流發(fā)展極具優(yōu)勢(shì)。2017年閩南地區(qū)貨運(yùn)量為68363萬噸，占全省貨運(yùn)總量的52%。地理位置與政府政策的雙重優(yōu)勢(shì)為閩南地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和物流發(fā)展?fàn)I造了良好氛圍和契機(jī)，在此背景下，探討物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)繁榮之間的互動(dòng)關(guān)系有助于促進(jìn)二者的協(xié)調(diào)發(fā)展。

在已有對(duì)物流發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究中，常見的結(jié)論有三種：一是存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，但不存在因果關(guān)系。如王恒(2015)[1]運(yùn)用向量自回歸模型、Granger因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)分析探討了我國(guó)物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)二者間存在長(zhǎng)期的、正向的均衡關(guān)系，但Granger因果關(guān)系不明顯；二是僅存在單向影響關(guān)系，即單方面呈現(xiàn)促進(jìn)關(guān)系，反之則不成立。如湯宇曦(2019)[2]運(yùn)用協(xié)整分析和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)珠三角各城市圈的物流能力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間保持著長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，且物流能力提升對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有單向因果關(guān)系；韓瑞芳(2017)[3]以科布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為模型，對(duì)北京市物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行計(jì)量分析，得出北京市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與物流行業(yè)發(fā)展關(guān)系緊密，且物流行業(yè)中的交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、郵政業(yè)產(chǎn)值對(duì)北京市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響較大；趙曉敏和佟潔(2019)[4]通過建立VAR模型，運(yùn)用Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等方法分析了中國(guó)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是物流業(yè)的單向Granger原因；三是存在雙向互動(dòng)關(guān)系，即二者間是相互促進(jìn)、共生共榮的關(guān)系，如Peter J.和Catherine L.(2018)[5]利用數(shù)據(jù)集，通過控制變化因素，減少空間方面的錯(cuò)誤性，論證了區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在協(xié)同增長(zhǎng)的關(guān)系；Sultan K.和Emrah O.(2014)[6]分別運(yùn)用相關(guān)指標(biāo)分析了印度尼西亞和土耳其物流業(yè)和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的協(xié)同關(guān)系，證實(shí)兩者間存在Granger因果關(guān)系。就閩南地區(qū)的情況來看，閩南地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，整體結(jié)構(gòu)已由“閩南金三角”過渡為“大都市區(qū)”階段，組團(tuán)式發(fā)展使得經(jīng)濟(jì)一體化大有可為；與此同時(shí)，閩南地區(qū)物流業(yè)發(fā)展規(guī)模也在日益擴(kuò)大，目前已在物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上形成互惠共生模式，鐵海聯(lián)運(yùn)、港口物流、農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流等特色明顯。本文對(duì)閩南地區(qū)物流發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行探析，以便能更好地了解和認(rèn)識(shí)該地區(qū)物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及物流與經(jīng)濟(jì)之間是否存在某種程度的影響和促進(jìn)關(guān)系，為實(shí)現(xiàn)閩南地區(qū)物流業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的良性互動(dòng)提供借鑒。

二、相關(guān)指標(biāo)及數(shù)據(jù)來源

“物流發(fā)展”與“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”一般表現(xiàn)為總量的持續(xù)增加[7]，因此，本文將從總量的角度來考察二者的發(fā)展變化。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的衡量指標(biāo)通常采用地區(qū)生產(chǎn)總值(Y，以下簡(jiǎn)稱GDP)，物流發(fā)展則主要從物流規(guī)模和物流運(yùn)力兩個(gè)方面來描述[8]，選取交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值(X1，以下簡(jiǎn)稱增加值)以及貨物周轉(zhuǎn)量(X2，以下簡(jiǎn)稱周轉(zhuǎn)量)兩個(gè)指標(biāo)。本文考察的時(shí)間范圍是1998—2017年，共20年的時(shí)序數(shù)據(jù)。

上述指標(biāo)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)來源于《福建統(tǒng)計(jì)年鑒2018年》以及廈門、漳州、泉州各市統(tǒng)計(jì)年鑒資料。考慮到GDP與增加值指標(biāo)數(shù)據(jù)會(huì)受通貨膨脹因素的影響，因此將這兩個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)采用定基修正法進(jìn)行平減處理；同時(shí)為消除異方差問題，對(duì)平減后的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，從而得到LNY、LNX1和LNX2。從圖1可以看出，三個(gè)時(shí)間序列的趨勢(shì)大體一致，呈現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

三、VAR模型建立與協(xié)整檢驗(yàn)

(一)序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

時(shí)間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)與否會(huì)對(duì)分析結(jié)果造成較大影響，如果數(shù)據(jù)不平穩(wěn)則會(huì)出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，那么所建立的模型將沒有現(xiàn)實(shí)意義。一般采用ADF單位根檢驗(yàn)的方法對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)[9]。

ADF檢驗(yàn)法假定數(shù)據(jù)序列存在單位根。由表1可知，LNY、LNX1、LNX2三個(gè)序列的檢驗(yàn)值均大于一般置信水平(5%)下的數(shù)值，故接受原假設(shè)，存在單位根，可以認(rèn)為序列是不平穩(wěn)的。將其進(jìn)行一次差分后得到序列DLNY、DLNX1、DLNX2，對(duì)差分后的序列再進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。結(jié)果表明，差分后的序列都具備了平穩(wěn)性。因此，LNY、LNX1、LNX2均為一階單整序列，記為I(1)。

表1 ADF單位根檢驗(yàn)

變量ADF值檢驗(yàn)形式(C,T,K)5%臨界值是否平穩(wěn)LNY-0.3927(0,0,0)-1.9614不平穩(wěn)DLNY-4.0221(C,T,1)-3.7332平穩(wěn)LNX1-0.0932(0,0,0)-3.0299不平穩(wěn)DLNX1-4.9087(C,T,0)-3.6908平穩(wěn)LNX2-1.0648(0,0,0)-2.2194不平穩(wěn)DLNX2-3.9397(C,T,0)-3.6908平穩(wěn)

(二)VAR模型建立

在利用Johansen對(duì)序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)之前，需要先確定VAR模型的結(jié)構(gòu)。模型建立的關(guān)鍵之一是選擇適合的滯后期。本文將依據(jù)信息量最小原則來確定滯后階數(shù)。VAR模型的滯后期檢驗(yàn)結(jié)果如表2，AIC和SC均在第1期達(dá)到最小。由于第1期所含有的最小值數(shù)目最多，故最佳期數(shù)為1，即該模型可表示為VAR(1)。

表2 VAR模型最優(yōu)階數(shù)選擇

LagLogLLRFPEAICSCHQ038.6383—3.03e-06-4.1927-4.0457-4.17811113.2312114.0833?1.39e-09?-11.9096?-11.3214?-11.8511?2122.013210.33181.62e-09-11.8839-10.8546-11.78163126.47263.67253.98e-09-11.3497-9.8793-11.2036

注：*為各信息量取值最小所在期數(shù)

表3是建立VAR(1)模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。其中，三個(gè)回歸函數(shù)的可決系數(shù)分別為0.9997、0.9950和0.9935，均高度接近于1，說明三個(gè)回歸函數(shù)的擬合效果良好。進(jìn)一步通過AR特征根檢驗(yàn)(如圖2)可知，特征根都在單位圓內(nèi)，表明該模型具有良好的穩(wěn)定性。

表3 VAR(1)模型的參數(shù)估計(jì)

LNYLNX1LNX2LNY(-1)1.28200.91440.6207LNX1(-1)-0.18280.0303-0.1395LNX2(-1)-0.1294-0.05700.5547C-0.2971-1.5902-1.1844可決系數(shù)0.99970.99500.9935

圖2 AR特征根檢驗(yàn)圖

VAR(1)模型的具體表達(dá)式如下：

LNY=1.2820LNY(-1)-0.1828LNX1(-1)-0.1294LNX2(-1)-0.2971

LNX1=0.9144LNY(-1)+0.0303LNX1(-1)-0.0570LNX2(-1)-1.5902

LNX2=0.6207LNY(-1)-0.1395LNX1(-1)+0.5547LNX2(-1)-1.1844

(三)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

為觀察變量間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，需進(jìn)一步對(duì)其做協(xié)整檢驗(yàn)。已知序列LNY、LNX1、LNX2滿足一階平穩(wěn)，符合Johansen協(xié)整檢驗(yàn)的條件[10]，其檢驗(yàn)結(jié)果見表4。當(dāng)假設(shè)LNY、LNX1、LNX2之間不存在關(guān)系、最多存在1個(gè)關(guān)系以及最多存在2個(gè)關(guān)系時(shí)，均拒絕原假設(shè)；當(dāng)假設(shè)變量LNY、LNX1、LNX2之間最多存在3個(gè)關(guān)系時(shí)，接受原假設(shè)。因此，可以認(rèn)為增加值、周轉(zhuǎn)量與GDP之間存在三個(gè)協(xié)整關(guān)系。

表4 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

原假設(shè)特征值跡檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量5%置信值P值None?0.622240.306429.79710.0022At most 1?0.507322.786715.49470.0033At most 2?0.427710.04583.84150.0015At most 30.17583.67843.94210.0522

注：*表示5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)

(四)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)表明了物流發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，為更進(jìn)一步識(shí)別二者間是“誰引起誰變化”，即是物流發(fā)展的變動(dòng)引起經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變動(dòng)，亦或反之，需進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。該檢驗(yàn)通常能分析出被解釋變量與其他變量的先后順序關(guān)系，即被解釋變量的當(dāng)期信息是否受到其他變量前期信息的影響[4]。因此，對(duì)LNY、LNX1、LNX2做Granger檢驗(yàn)，以明確增加值、周轉(zhuǎn)量和GDP之間是否存在一定的Granger因果關(guān)系。

運(yùn)用EViews10.0軟件，得到Granger檢驗(yàn)結(jié)果，見表5。可知，變量LNY、LNX1、LNX2間存在3個(gè)Granger因果關(guān)系，即GDP是增加值和周轉(zhuǎn)量的Granger原因，周轉(zhuǎn)量是GDP的Granger原因。

表5 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

原假設(shè)F值P值結(jié)論LNX1 does not Granger Cause LNY2.81620.1127接受LNY does not Granger Cause LNX113.02990.0024拒絕LNX2 does not Granger Cause LNY11.61170.0036拒絕LNY does not Granger Cause LNX27.61690.0139拒絕 LNX2 does not Granger Cause LNX11.01710.3282接受 LNX1 does not Granger Cause LNX24.43110.0514接受

不難看出，物流業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)之間存在較強(qiáng)的Granger因果關(guān)系，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)的繁榮對(duì)物流業(yè)有一定拉動(dòng)和促進(jìn)作用，而物流業(yè)中僅物流運(yùn)力會(huì)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響，物流規(guī)模作用并不顯著。究其原因，可能是：第一，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在一定的帶動(dòng)效應(yīng)。地區(qū)經(jīng)濟(jì)是物流規(guī)模及物流運(yùn)力的一個(gè)先導(dǎo)指標(biāo)，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展代表著社會(huì)總體財(cái)富的增加，進(jìn)而會(huì)加大對(duì)物流及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的投資力度，帶動(dòng)物流業(yè)的不斷向前發(fā)展。第二，目前，閩南地區(qū)的物流一體化及物流戰(zhàn)略聯(lián)盟尚未完全形成，物流的規(guī)模效應(yīng)也沒有得到很好發(fā)揮，因此物流規(guī)模對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用不明顯，物流效率仍有進(jìn)一步的提升空間。

四、脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解

(一)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)探究了各個(gè)時(shí)序變量間的因果關(guān)系，但其局限性在于未考慮干擾因素的影響。因此，基于所建立的VAR(1)模型，進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，利用白噪聲項(xiàng)隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差并以此沖擊內(nèi)生變量，觀察其對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前值與未來值所產(chǎn)生的影響，以全面了解增加值、周轉(zhuǎn)量和GDP三個(gè)變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系[4,11]。

依前文可知，所建立的VAR(1)模型是穩(wěn)定的，滿足脈沖響應(yīng)函數(shù)分析的前提條件，故利用EViews10.0軟件對(duì)序列LNY、LNX1、LNX2進(jìn)行分析，得到9條脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線。結(jié)合Granger因果關(guān)系的分析結(jié)果，在此只需建立并分析GDP與增加值和周轉(zhuǎn)量之間的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線圖即可，具體見圖3。其中，橫軸表示波動(dòng)持續(xù)時(shí)間，即滯后期數(shù)，以年為單位；縱軸表示標(biāo)準(zhǔn)單位差沖擊對(duì)變量引起的波動(dòng)程度，一般以百分?jǐn)?shù)表示。文中選取最大滯后期數(shù)為10，實(shí)線為1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位差大小沖擊的函數(shù)響應(yīng)路徑，虛線部分表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶，即誤差范圍。

圖3中的(1)(2)(3)分別表示以周轉(zhuǎn)量為脈沖變量對(duì)GDP實(shí)施一個(gè)正向沖擊以及以GDP為脈沖變量分別對(duì)增加值和周轉(zhuǎn)量實(shí)施一個(gè)正向沖擊后各自所呈現(xiàn)出的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。圖3(1)中，GDP的響應(yīng)始終為負(fù)效應(yīng)，且呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，即周轉(zhuǎn)量給GDP帶來的影響長(zhǎng)期處于負(fù)波動(dòng)狀態(tài)。其中，GDP在第1期內(nèi)的響應(yīng)程度為零，第2期開始呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)，直到第7期開始才逐漸趨于平穩(wěn)。圖3(2)中，增加值的響應(yīng)基本為正效應(yīng)，且呈現(xiàn)穩(wěn)定趨勢(shì)，即GDP給增加值帶來的影響長(zhǎng)期處于正波動(dòng)狀態(tài)。其中，增加值在第1期的響應(yīng)為負(fù)，但之后一直處于正向增長(zhǎng)，在第2期開始時(shí)突破零邊界線，直至第3期結(jié)束時(shí)達(dá)到最大值，隨后即保持穩(wěn)定狀態(tài)。圖3(3)中，周轉(zhuǎn)量的響應(yīng)一直是正效應(yīng)，但呈現(xiàn)小幅下降趨勢(shì)，即GDP給周轉(zhuǎn)量帶來的影響長(zhǎng)期處于正波動(dòng)狀態(tài)。其中，周轉(zhuǎn)量在第1期受到的影響為正且最大，以后各期所受影響基本保持平穩(wěn)略降態(tài)勢(shì)。

從脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線可知，閩南地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)物流發(fā)展均表現(xiàn)出正效應(yīng)，有顯著的拉動(dòng)作用，而物流業(yè)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用不明顯，甚至起到了某種程度的抑制作用，這或許與閩南地區(qū)的區(qū)域特點(diǎn)有一定關(guān)系。閩南地區(qū)制造業(yè)較為發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)會(huì)促使制造業(yè)擴(kuò)大產(chǎn)品生產(chǎn)活動(dòng)，進(jìn)而刺激物流運(yùn)輸需求上升，帶動(dòng)物流業(yè)的大力發(fā)展。但這一需求的滿足依賴于強(qiáng)大的物流運(yùn)輸能力，而物流業(yè)的發(fā)展受現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施和交通網(wǎng)絡(luò)的制約，無法在短期內(nèi)滿足物流需求的快速增長(zhǎng)。此外， 閩南地區(qū)雖總體經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)勁，但廈、漳、泉三地經(jīng)濟(jì)發(fā)展步調(diào)不一致，對(duì)物流方面的投資也不均衡，且三地尚未建立起一體化的海陸空綜合運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)[12]，從而使得閩南地區(qū)整體的物流供給能力有限，出現(xiàn)低效率和高成本的局面。物流發(fā)展的滯后性和三地經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡性，導(dǎo)致當(dāng)前的物流運(yùn)力不足，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的助力作用不明顯。

(1) (2) (3)圖3 LNY、LNX1和LNX2的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線

(二)方差分解

方差分解用來衡量模型中所有變量對(duì)某一變量變動(dòng)的貢獻(xiàn)度，能夠進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)于內(nèi)生變量的重要程度[11]。對(duì)文中的三個(gè)時(shí)序變量LNY、LNX1和LNX2依次進(jìn)行方差分解，以觀察其波動(dòng)影響來源于其自身和其它兩個(gè)變量的貢獻(xiàn)大小。具體方差分解結(jié)果可見表6、表7和表8。

表6中，GDP波動(dòng)在第1期對(duì)自身的貢獻(xiàn)度為100%，增加值與周轉(zhuǎn)量沒有產(chǎn)生作用，但從第2期開始，二者的貢獻(xiàn)作用顯現(xiàn)。其中，增加值在第2—5期貢獻(xiàn)度不斷上升至最高值17.14%，從第6期開始稍有下降但也基本穩(wěn)定于15%左右；而周轉(zhuǎn)量的貢獻(xiàn)度從第2期開始便呈現(xiàn)快速上升趨勢(shì)，在第20期時(shí)達(dá)到65%。這表明，周轉(zhuǎn)量相較于增加值而言，對(duì)GDP的影響作用更大一些。

表7中，GDP對(duì)增加值的貢獻(xiàn)度在第1期便得以顯現(xiàn)，隨后呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，直到第5期達(dá)到最大值26.97%，隨后即開始回落，最終穩(wěn)定于18%左右。增加值對(duì)自身的貢獻(xiàn)度不斷下降，從第1期的82.8%逐漸減少為第20期的29.77%。而周轉(zhuǎn)量對(duì)增加值的貢獻(xiàn)由第1期的零值快速上升到50%以上，表現(xiàn)出由弱到強(qiáng)的貢獻(xiàn)能力。這表明，周轉(zhuǎn)量產(chǎn)生的效益是增加值的重要組成部分，符合物流理論與實(shí)踐的一般性原理和解釋。

表8中，GDP對(duì)周轉(zhuǎn)量在第1期就有了較為明顯的貢獻(xiàn)能力，且貢獻(xiàn)率不斷上升，在第6期達(dá)到最大貢獻(xiàn)率38.99%，之后開始呈現(xiàn)緩慢下降趨勢(shì)，并穩(wěn)定于26%左右。增加值對(duì)周轉(zhuǎn)量的貢獻(xiàn)度前后期一直保持在較低水平，最高達(dá)到10.03%。可見，周轉(zhuǎn)量的變動(dòng)除去自身的貢獻(xiàn)影響(60%左右)后，GDP的貢獻(xiàn)率占據(jù)了主導(dǎo)地位。

表6 GDP變量的方差分解

期數(shù)LNY貢獻(xiàn)率(%)LNX1貢獻(xiàn)率(%)LNX2貢獻(xiàn)率(%)期數(shù)LNY貢獻(xiàn)率(%)LNX1貢獻(xiàn)率(%)LNX2貢獻(xiàn)率(%)1100001124.9615.7559.29277.3012.1610.541223.8215.5960.59361.7215.9822.301322.8915.4561.66450.8217.0332.161422.1215.3462.54543.1017.1439.751521.4915.2463.27637.5716.9545.481620.9515.1663.89733.5216.6849.801720.5015.0964.41830.4916.4053.111820.1115.0364.86928.1816.1555.671919.7814.9765.251026.3815.9357.682019.4914.9365.58

表7 增加值變量的方差分解

期數(shù)LNY貢獻(xiàn)率(%)LNX1貢獻(xiàn)率(%)LNX2貢獻(xiàn)率(%)期數(shù)LNY貢獻(xiàn)率(%)LNX1貢獻(xiàn)率(%)LNX2貢獻(xiàn)率(%)117.2082.800.001121.6137.4740.92220.3279.190.491220.9435.9243.14324.7371.793.481320.3734.6444.99426.7464.448.811419.8833.5746.55526.9757.9615.071519.4632.6747.88626.3152.5221.161619.0931.9049.01725.3248.1026.581718.7831.2549.97824.2644.5431.201818.5130.6850.81923.2741.6735.061918.2730.2051.531022.3839.3538.272018.0629.7752.16

表8 周轉(zhuǎn)量變量的方差分解

期數(shù)LNY貢獻(xiàn)率(%)LNX1貢獻(xiàn)率(%)LNX2貢獻(xiàn)率(%)期數(shù)LNY貢獻(xiàn)率(%)LNX1貢獻(xiàn)率(%)LNX2貢獻(xiàn)率(%)122.550.1977.251133.278.3458.39228.510.4371.061232.098.7059.21333.421.1965.391331.048.9959.97436.852.2760.881430.119.2360.66538.633.5057.871529.319.4361.27638.994.6956.311628.609.5961.81738.405.7455.861727.999.7362.29837.276.6256.111827.459.8462.71935.937.3356.741926.989.9463.081034.567.8957.552026.5710.0363.40

總體上來看，一方面，閩南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要受物流發(fā)展水平的影響，其自身因素在后期只占兩成不到，而物流發(fā)展的滯后性給地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來了負(fù)效應(yīng)。隨著時(shí)間的推移，物流運(yùn)力的波動(dòng)在后期逐漸成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)波動(dòng)的主要因素，而相較之下，物流規(guī)模的波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響較小，這說明貨物周轉(zhuǎn)量的增加對(duì)現(xiàn)行的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成了一定壓力。這種壓力反映在物流設(shè)施上，即當(dāng)期的物流設(shè)施無法滿足運(yùn)力需求，而新建設(shè)施又需要花費(fèi)較長(zhǎng)時(shí)間，因此，物流發(fā)展的滯后性以及逐漸累積起來的壓力使得閩南地區(qū)的物流波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的比重呈現(xiàn)出增加趨勢(shì)。

另一方面，閩南地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)當(dāng)?shù)匚锪鳂I(yè)發(fā)展起到了重要的促進(jìn)作用，對(duì)物流規(guī)模和物流運(yùn)力的影響均呈現(xiàn)出先上升后下降并最終趨于穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)，總體水平基本保持一致。經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展會(huì)帶來社會(huì)物流需求的增加，進(jìn)而表現(xiàn)為物流業(yè)的軟硬件投入增加。這些投入在前期會(huì)產(chǎn)生明顯的刺激作用，促使物流業(yè)在一定時(shí)期內(nèi)得以迅速發(fā)展，物流規(guī)模不斷壯大，物流業(yè)產(chǎn)值持續(xù)增加。當(dāng)刺激效應(yīng)逐漸減退，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)物流發(fā)展的貢獻(xiàn)程度將保持在相對(duì)穩(wěn)定水平。因此，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)物流發(fā)展的帶動(dòng)作用是積極、正向且平穩(wěn)的。

五、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

本文運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，通過建立VAR模型并進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)以及脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解，實(shí)證考察了閩南地區(qū)物流發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的互動(dòng)關(guān)系。研究結(jié)果顯示，閩南地區(qū)物流發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在雙向的Granger因果關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)該地區(qū)物流業(yè)發(fā)展起到了促進(jìn)和拉動(dòng)作用，而物流發(fā)展的滯后性卻給閩南地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來了一定的負(fù)效應(yīng)。

(二)建議

為進(jìn)一步協(xié)調(diào)閩南地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與物流發(fā)展之間的關(guān)系，促進(jìn)閩南地區(qū)物流業(yè)健康、持續(xù)、穩(wěn)步發(fā)展，跟上新時(shí)期物流運(yùn)輸需求快速增長(zhǎng)的步伐，為閩南地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)助力，基于閩南地區(qū)物流業(yè)現(xiàn)狀，提出以下對(duì)策建議。

1.強(qiáng)化物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以提高物流供給能力。目前閩南地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展滯后不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，其中物流運(yùn)力不足占主要因素，因此應(yīng)加強(qiáng)物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升物流運(yùn)力。由于廈漳泉地理位置的差異性以及發(fā)展政策的不同步，三地的交通基礎(chǔ)設(shè)施狀況不一，在運(yùn)輸、通信等方面尚未形成有效的綜合匹配和協(xié)調(diào)發(fā)展。因此，首先應(yīng)做好廈漳泉三地物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的統(tǒng)籌規(guī)劃工作，進(jìn)行區(qū)域物流資源整合和優(yōu)化配置，發(fā)揮合力作用；其次要加快閩南地區(qū)路網(wǎng)、空網(wǎng)及港口建設(shè)，合理規(guī)劃和布局物流節(jié)點(diǎn)及物流園區(qū)位置，優(yōu)化現(xiàn)有物流運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，提升多式聯(lián)運(yùn)效率；此外，充分利用閩南地區(qū)豐富的港口資源優(yōu)勢(shì)，發(fā)展港口物流、集裝箱運(yùn)輸?shù)龋瑫r(shí)提高物流設(shè)施和配套設(shè)備的機(jī)械化和智能化程度，保障物流供給水平，滿足物流需求。

2.建設(shè)區(qū)域物流信息一體化以促成物流產(chǎn)業(yè)升級(jí)。廈、漳、泉三地雖有多數(shù)物流企業(yè)已經(jīng)建立了內(nèi)部的物流管理信息系統(tǒng)，但企業(yè)物流信息化水平還有待提高，且信息資源整合效果欠佳，難以實(shí)現(xiàn)跨企業(yè)間物流信息的互聯(lián)互通和高度共享。物流企業(yè)要提供一體化的服務(wù)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)升級(jí)，統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、覆蓋面廣的公共物流信息平臺(tái)建設(shè)必不可少。因此，閩南地區(qū)應(yīng)以區(qū)域物流融合發(fā)展為指導(dǎo)，搭建標(biāo)準(zhǔn)化、網(wǎng)絡(luò)化和自動(dòng)化的智慧物流信息平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)物流信息的高效對(duì)接，促進(jìn)企業(yè)間物流業(yè)務(wù)的協(xié)調(diào)運(yùn)作，提高物流作業(yè)過程效率。同時(shí)，要引導(dǎo)和扶持三地物流企業(yè)積極開展信息化、智能化建設(shè)，建立信息共享機(jī)制，迎合物流發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)需要，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)信息流與物流同步發(fā)展，滿足互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代對(duì)社會(huì)物流的巨大需求潛力。

3.互補(bǔ)對(duì)接廈、漳、泉三地產(chǎn)業(yè)以完善物流供應(yīng)鏈。深化產(chǎn)業(yè)、提質(zhì)增效是經(jīng)濟(jì)一體化的核心要素，閩南地區(qū)目前處于“大都市區(qū)”階段，廈、漳、泉三地在同城化環(huán)境下，應(yīng)充分發(fā)揮區(qū)域經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，帶動(dòng)物流產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。但由于三地產(chǎn)業(yè)分工不同，且物流資源稟賦和物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在差異[13]，閩南地區(qū)產(chǎn)業(yè)間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和無縫對(duì)接還需推進(jìn)，先進(jìn)的和完善的物流與供應(yīng)鏈服務(wù)體系也有待建立。對(duì)此，綜合考慮廈門、漳州、泉州分別在航運(yùn)和國(guó)際物流、農(nóng)業(yè)和農(nóng)產(chǎn)品物流以及制造業(yè)和電子商務(wù)物流等方面的優(yōu)勢(shì)和特色，打造一條服務(wù)于農(nóng)產(chǎn)品、工業(yè)品、紡織品等進(jìn)出口業(yè)務(wù)的貿(mào)易+物流供應(yīng)鏈，實(shí)現(xiàn)企業(yè)物流供給與社會(huì)物流需求的有效對(duì)接，促進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)和物流間形成良好的互補(bǔ)與合作關(guān)系，為廈、漳、泉物流業(yè)營(yíng)造一個(gè)和諧共生的良性發(fā)展環(huán)境。