浙江物流业与经济增长

现代物流业作为第三产业的一部分,在经济增长中发挥着重要的作用。本文运用协整分析、格兰杰因果关系检验和误差修正模型对浙江省1978年―2008年物流业的统计数据进行实证分析,以研究物流业在经济增长中的作用。研究结论表明:从短期来看,浙江省每年GDP与其长期均衡值的偏差中的7.0069%被修正;从长期来看,浙江经济增长和物流业的增长存在协整关系,因此有必要采取一些措施,保持二者的协调发展。

物流业 经济增长 误差修正模型

自20世纪70年代中国实施改革开放战略以来,浙江的经济获得了突飞猛进的发展。1978年浙江省GDP总量仅为123.72亿元,到2008年已经达到21486.92亿元,平均年增长速度为14.04%。伴随着经济的发展,浙江物流业也一步步崛起,1978年,浙广州到宜昌物流江省货运总量为8460万吨,2008年货运总量达到158770,年平均增长速度达到60.50%。物流业的发展与地区经济的发展存在着相互促进的关系,例如,当经济快速发展时,会对物流业产生巨大的需求,进而促进与物流相关的交通运输、仓储配送和邮电通信等基础设施的发展,而这些基础设施的完善,又反过来进一步推进经济的增长方。因此本文研究的是浙江省物流业和经济增长的关系。

一、文献回顾

从2000年以后,国内开始关注物流业的发展,但研究的主要对象为物流的基本理论、物流与信息系统的开发应用、企业物流管理、相关的政策以及物流法规的建设等。关于经济增长与物流的关系的研究近年来也颇多,比如李红启、刘凯基于物理学场论和区域经济学的知识,建立了一个宏观性物流场模型。潘瑞玉基于1978年―2003年浙江省的相关数据研究了现代物流业对浙江经济增长的贡献,认为物流业对浙江省GDP增长贡献很大。孙敬水、黄蕾结合浙江省1985年―2006年的数据运用因子分析法和计量分析的方法论证了物流业与经济增长之间的关系,认为,物流业对经济增长虽然有着正向的推动,但是效果不及劳动力投入明显。张红波、彭焱以长株潭地区为例,运用动力学方法构建物流与经济发展的系统动力学模型确定现代物流业与地区经济增长的数量关系后进行线性回归分析,得到现代物流对区域经济增长有促进作用,但是作用有限。王惠萍、张敏结合1985年―1999年的数据,建立了上海韶关到辽阳物流经济增长与现代物流业的数学模型,就上海物流业对其经济增长的贡献做了实证分析,认为现代物流业的发展对促进上海经济增长起到了重要的作用。本文主要基于浙江省1978年―2008年的相关数据运用误差修正模型研究浙江经济增长和物流业之间存在的关系。

二、数据和模型

本文所使用的数据是浙江省1978年―2008年的GDP和货运总量(包括铁路、公路和水运三个部分),数据来源于2009年浙江统计年鉴。

1.建立误差修正模型

误差修正模型又称为DHSY模型,它能够有效的避免时间序列带来的虚假回归和变量的多重共线性问题,同时又能够保证数据信息的完整,并且可以用经典回归方法对其修正项进行回归分析。因此,它是处理时间序列数据一种非常重要的方法。在本模型中,我们选取的被解释变量为浙江省生产总值的对数(亿元),解释变量为浙江省的货运量的自然对数(万吨),从二者在长期中二者基本上存在线性相关关系,于是建立回归方程:。短期中,我们建立如下误差修正模型:。其中和分别为和的一阶差分。

2.时间序列的单位根检验

时间序列数据分析中首先遇到的问题是时间序列的平稳性问题。对时间序列单位根的检验就是对时间序列平稳性的检验,非平稳时间序列如果存在单位根,则一般可以通过差分的方法来消除单位根,得到平稳序列。为了检验本文中使用数据的平稳性,分别对 、、、分别进行单位根检验,其中检验类型中的c,t,l分别代表常数项、时间趋势和滞后期限。如果非平稳序列的一阶差分是平稳的,那么时间序列就是具有一个单位根的一阶单整过程,同理可推二阶单整,三阶单整等等。由表(1)的检验结果可知、的一阶差分序列是平稳的。

3.时间序列的协整检验

对于某些非平稳的经济变量,其非平稳时间序列的组合却有可能成为平稳的,这是由于这些经济变量之间可能存在长期均衡的关系。在本文中,虽然时间序列、是非平稳的一阶单整序列,但其可能存在某种平稳的线性组合,这种线性关系反映了、之间长期稳定的比例关系,即协整关系。本文使用系统极大似然估计法对多变量时间序列进行协整检验,结果如表(2)所示,、之间存在长期的协整关系,至少存在一个协整方程,又由于本文使用的仅一个变量,所以仅存在一个协整方程。

4.时间序列的格兰杰因果关系检验

变量之间存在长期均衡关系并不意味着它们之间也存在因果关系。如果不存在因果关系,那么得出来的结果就无法解释,该方程就失去了经济意深圳到吉首物流义。因此,我们需要运用格兰杰因果关系检验法对变量因果关系予以检验。检验结果如表(3)所示,通过检验发现、之间不存在因果关系,但是它们的一阶差分序列却通过了的格兰杰因果关系检验,这表明和互为格兰杰因果关系,因此我们就GDP与FT建立模型具有较好的经济学意义。

表(3) 和 的格兰杰因果关系检验

5.时间序列的回归方程的建立及结果分析

首先,分析GDP和FT的长期协整关系。用Eviews软件分析得到的回归方程为:

=0.229412InFT + [ ar (1)=1.682725] + [ ar (2)= -0.673982]

t= (2.909895)(12.01024)(-4.670303)

p= (0.0077) (0.0000) (0.0001)

=0.99523, DW= 1.591610

由以上估计结果可知,方程中各变量都通过了T检验,各项系数的P值均小于给定的显著性水平0.05,可见系数显著;同时,

根据公式对模型进行检验可得到F=5565.226,

通过了F检验;另外,拟合系数的值接近1,即99.8657%的的变动都可由来解释,可见模型的拟合效果很好,故而该方程的总体线性关系显著成立。从该方程中我们可以看到,在长期中,物流业的发展对经济增长是起到了比较大的促进作用的,即每增加1万吨货运量,会带来0.229亿元的GDP的增加。

尽管与在长期中存在协整关系,但短期内,时间序列不平稳,变量之间并不均衡,需要误差修正模型来调整。因此,对误差修正模型进行回归估算,估计方程如下:

用拉格朗日检验检验方程的自相关性,得出在滞后期选择一、二时,模型均不存在自相关性。从此方程中我们可以看出,GDP的变动主要受两个部分的影响,一是短期FT的影响,即FT每增长1%,GDP将增长0.209969%,物流业对经济增长的正效应比较显著;二是偏离长期均衡的影响,误差修正系数为0.070069,符合反向修正机制,即表明浙江每年实际形成的GDP与其长期均衡值的偏差中的7.0069%被修正。

三、结论及政策建议

本文的研究得到了以下两点结论:(1)物流业对GDP增长有很大的贡献,长期中这个贡献率为22.9%,短期中为20.99%。这是因为现代物流业不是一个孤立的产业,它作为第三产业的一部分,不仅在第三产业内部发挥着重要的作用,而且也推动着第一、第二产业的发展,由铁路、公路、水运、空运、仓储、托运等行为为主体,影响其他产业的增长;(2)物流业对GDP的影响还具有滞后效应,即今年物流业的增加量不仅对当年的GDP有影响,而且还对后几年的GDP有影响。

鉴于物流业对于经济增长的重要作用,建议:(1)完善相关的政策和法规,营造良好的物流环境。物流业作为服务业的一种,必须要有规范的政策和法规加以规范和约束,否则恶劣的物流环境影响物流业的效率,进而影响物流的需求,阻碍物流业的发展;(2)构建完善的交通运输网。因为物流的发展离不开交通运输事业,交通运输时物流的组成部分。只有交通发达信息流通迅速,才能够保证物流业的高效率;(3)建设信息网络和物流技术平台。现代物流业区别与传统物流业的重要表现在现代物流业的高度信息化,网络技术的发展和信息传递的便捷,将有利于提高物流业的综合竞争力。所以,政府要支持企业运用先进的信息技术、现代物流管理的理念和方法,开发应用企业内部的网络信息系统,实现企业内部、企业之间信息资源的传输、交互与共享。