基于熵權法和VAR模型的安徽省貨運總量的影響因素分析

余秋菊，劉兆鵬

宿州學院數學與統計學院，安徽宿州，234000

1 相關研究與問題提出

近年來安徽省物流業(yè)發(fā)展飛快，根據《安徽省“十三五”物流業(yè)發(fā)展規(guī)劃》及2018年安徽省統計年鑒可知，物流業(yè)增加值從2010年的670億元上升至2015年的1 280億元，年平均增長率為13.8%；貨運總量從2010年的228 106.2萬噸上升至2015年的345 756.3萬噸，年平均增長率為8.67%。隨著“十三五”規(guī)劃的實施，安徽省經濟發(fā)展進入新常態(tài)，物流業(yè)作為支撐國民經濟發(fā)展的基礎性、戰(zhàn)略性產業(yè)，對實現地區(qū)間資源和貨物互通、貿易暢通、貨幣流通也發(fā)揮著紐帶作用[1]，因此研究貨運量的影響因素對制定積極、適宜的物流產業(yè)政策具有重要意義。近年來，許多學者在研究物流業(yè)發(fā)展問題，相關研究可分為三方面，一是物流產業(yè)的影響因素研究，如文[2]與文[3]均采用空間自相關性對物流業(yè)的影響因子進行判定，得出經濟發(fā)展水平、消費水平、非農業(yè)人口比重等因素對物流業(yè)的影響；二是貨運量的預測研究，如文[4]基于CGE預測模型對貨運量進行預測，并將多種模型的預測結果進行對比分析；三是物流產業(yè)評估問題，如文[5]與文[6]基于雙基點法、灰色關聯法建立城市物流產業(yè)競爭力評價模型。

梳理文獻發(fā)現，前人采用綜合評價及計量模型對貨運量的影響因素研究較少，因此本文從安徽省統計年鑒中選取2000—2017年貨運總量為研究指標，安徽省生產總值、第二、三產業(yè)增加值、社會消費品零售總額、進出口總額、固定資產投資、公路貨運量、水運貨運量、民航貨運量、鐵路貨運量作為影響因素，以綜合熵權法為基礎，建立VAR模型探討各因素對安徽省貨運總量的影響。

2 權數確定

綜合熵權法是一種客觀賦權方法，利用熵值的大小來度量信息無序化程度，熵值越大，信息的無序化程度越高，則提供的影響作用就越大[7]。該法的步驟有：

(1)數據的歸一化處理與熵值計算：

(2)偏差度計算：

gj=1-ej(j=1,2,…,10)

(3)權重計算：

利用Matlab軟件對數據進行處理，得到各指標的權重如表1所示。水運貨運量、進出口總額、固定資產投資、社會消費品零售總額以及公路貨運量的權重較大，最終選取這5個因素研究對貨運總量的影響。

表1 各影響因素的熵權

3 描述性分析

利用上述選擇的5個因素與貨運總量進行相關性分析，其散點圖如圖1所示。

圖1 各指標之間的散點圖

由圖1可知，貨運總量(y)與社會消費品零售總額(x1)、進出口總額(x2)、固定資產投資(x3)、公路貨運量(x4)、水運貨運量(x5)分別呈現正相關，且5個影響因素之間存在兩兩正相關。

4 實證分析

4.1 ADF單位根檢驗

采用ADF法進行單位根檢驗[8]。假設Yt是一個時間序列，檢驗估計的回歸如下：

其中，εt是白噪聲誤差項，在檢驗中原假設是δ=0，表示Yt存在一個單位根，是非平穩(wěn)序列；備擇假設是平穩(wěn)序列。

利用Stata軟件檢驗y、x1、x2、x3、x4、x5序列的平穩(wěn)性，可知在1%、5%、10%的顯著性水平下，y、x1、x2、x3、x5均是不平穩(wěn)序列，而x4是平穩(wěn)序列。因此，對不平穩(wěn)序列進行一階差分，記y1、x11、x21、x31、x51為一階差分序列，結果如表2。

表2 各變量的平穩(wěn)性檢驗

由表2可知，y、x2、x5一階差分后的序列是平穩(wěn)序列，而x1、x3一階差分后的序列仍為不平穩(wěn)序列。因此，利用y、x2、x5進行協整檢驗。

4.2 協整檢驗

利用Johansen檢驗法對y、x2、x5進行協整檢驗，判斷各變量之間是否存在長期的均衡關系，利用Stata軟件得到輸出結果(見表3)。

表3 常數項與時間趨勢項的協整秩跡檢驗

由表3可知，在5%的顯著性水平下，跡統計量分別為40.088 1、20.598 1、4.367 7，均大于臨界值，因此至少存在三個協整關系。

公攤擅挪作商用成為“糊涂賬”。記者了解到，現實中存在大量開發(fā)商、物業(yè)公司私自將公攤設施賣出或租賃的情況，損傷了業(yè)主權益。開發(fā)商采取的一般做法是先將停車場、樓道等公共面積納入公攤，由全體業(yè)主埋單，再二次出售或出租廣告位牟利。

在構造VAR模型前，對模型的最優(yōu)滯后長度進行確定，軟件輸出結果如表4。

表4 最優(yōu)滯后檢驗表

由表4可知，根據各標準判斷為最優(yōu)滯后長度為3，因此建立的是VAR(3)模型。

4.3 格蘭杰因果關系檢驗

格蘭杰檢驗法主要是確定變量之間的因果關系[8]，究竟是從x到y，還是從y到x，又或者是雙向的因果關系。由于上述對變量的處理已經達到了格蘭杰因果關系的檢驗條件，所以可以對變量進行該檢驗。下面是3階向量自回歸模型檢驗(表5)。

表5 3階向量自回歸模型檢驗

由表5可知，向量自回歸模型中的系數均是顯著的，且殘差是白噪聲序列。因此可對變量進行格蘭杰因果關系檢驗，在格蘭杰檢驗中，選取最優(yōu)滯后3階進行分析(見表6)。

表6 格蘭杰的因果檢驗

從表6可知，在以y為被解釋變量的方程中，檢驗變量x2、x5系數是聯合顯著，其卡方統計量分別為21.254、79.574，相應的P值分別為0，所以認為x2、x5是y的格蘭杰原因。

4.4 VAR模型的構建

根據以上的檢驗結果可得，y與x2、x5的模型為：

Y=0.599Y(-1)+0.165Y(-2)+

0.533Y(-3)-0.012x2(-1)+0.070x2(-2)+0.051x2(-3)-2.058x5(-1)-3.501x5(-2)-0.263x5(-3)

4.5 回歸分析

y和x2、x5序列存在長期協整關系，由Granger因果檢驗得出x2、x5是y的格蘭杰原因，因此建立以x2、x5為解釋變量，以y為被解釋變量的二元線性回歸模型(表7)。

表7 線性回歸檢驗

從回歸結果知，在5%的顯著水平下，模型通過了t檢驗，說明回歸系數顯著。另外，在假定其他變量不變的情況下，進出口總額每增長1個單位，貨運總量平均增加0.07個單位；在假定其他變量不變的情況下，水運貨運量每增長1個單位，貨運總量平均增加0.41個單位。

5 結論與建議

文章通過構建VAR模型研究安徽省貨運總量的影響因素，用Granger因果檢驗法檢驗三個變量之間的關系，得出的結論有：一是社會消費品零售總額、進出口總額、固定資產投資、公路貨運量、水運貨運量對貨運總量的影響較大，且相互之間存在高度正向關系。二是中短期內水運貨運量、進出口總額對貨運總量具有積極促進作用；但中短期內貨運總量對水運貨運量、進出口總額無明顯的積極促進作用。三是長期內，安徽省水運貨運量、進出口總額與貨運總量之間存在協整關系。回歸結果表明，進出口總額、水運貨運量對貨運總量具有顯著正向影響。

因此可提出以下建議：一是增強進出口服務，加快推進安徽省外貿轉型升級，鼓勵多種貿易方式并行；加大出口退稅力度，積極推進中小型企業(yè)發(fā)展，進而加強進出口總額對貨運總量的積極促進作用。二是增強水運建設，政府部門應積極注入建設資金，加大政府扶持力度，逐步使社會認識水運發(fā)展的重大意義，積極發(fā)揮安徽省水運資源，挖掘水運潛力；加強行業(yè)的管理，尤其是水運行業(yè)基礎設施的管理。