江苏物流业与经济增长

［摘 要］物流已是影响区城经济增长的重要变量,从数量上验证物流的经济价值至关重要。本文基于江苏省1978―2009年的统计数据,运用协整分析和误差修正模型对江苏区城经济增长与物流的长期和短期关系进行研究。研究结论表明：从短期看,江苏每年货运量与其长期均衡值的偏差中的12.8184%被修正。从长期看,江苏经济增长与物流增长间存在可靠的协整关系,经济增长拉动了物流业的发展,相对于经济对物流的需求来说,江苏物流业是“瓶颈产业”,加快江苏物流产业发展具有非常重要的经济意义。

［关键词］物流；经济增长；误差修正模型

［中图分类号］F259.2 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2011）23-0010-04

现代物流已经成为一个影响一国或地区经济增长的不可忽视的变量,其发展水平直接关系到经济运行的质量和效益,对于优化产业结构、转变发展方式具有重要作用。随着江苏经济发展方式转变,“新一轮”的产业调整升级需要物流业优化升级作为支撑。物流业与制造业的良性互动是经济发展的必然。为此,江苏省政府制定了《江苏省物流业调整和振兴规划纲要(2009―2011)》。那么,江苏省物流业与经济增长之间的关系如何呢？本文通过格兰杰因果检验和误差修正模型的分析,对江苏省1978―2009年物流业与经济增长之间的关系进行检验,以此进一步分析江苏省物流业的发展状况。

1 文献回顾

目前学术界关于物流业与经济增长密切相关的研究有三大观点：物流业推动经济增长的物流推力论；经济增长拉动物流业的经济拉力论以及物流业与经济增长的相互作用论。

国内外众多学者的实证研究证实了物流业与区域经济增长的关系。Michael Quayle(1999)对不同物流指标对经济发展的影响进行了比较研究；Brewer(2001)从供应链角度论述了现代物流对城市经济增长的促进作用；Joong Kun(2001)用数学模型验证了物流能力对区域经济发展的积极作用；张文杰(2002)运用经济学中的区域经济理论与交易费用理论分析了区域经济与物流的相互促进作用；宗刚(2003)利用计量经济模型分析了物流的发展对经济增长的促进作用；王俊(2004)采用回归分析方法对中国物流业发展对经济增长的促进进行了分析；周君(2006)运用logistics模型分析了区域物流业发展所带来的地区经济的增长；冯云(2008)利用年投入产出表和回归技术分析了物流业和经济发展的关系；杨帆、张少杰(2010)利用Markov-switching 模型分析了中国物流业增长对经济非对称影响；孙玉妮、伍艳艳、张实桐(2010)利用投入产出模型,从静态角度分析物流业与其他部门之间存在较强的经济依存关系,物流业的发展对国民经济各部门的生产活动具有巨大的拉动作用,经济增长对物流业发展水平的影响效应非常小。

另外还有一些针对部分省市的各自特点进行的研究。程世平(2006)、刘南(2007)、徐玉林(2007)、彭仁贵(2007)、奚秀兰(2008)、邵扬(2008)、郑慕强(2009)和李克(2010)用计量经济学方法,从不同角度,分别就安徽、浙江、福建、长三角两省一市、四川、吉林、广东、新疆物流业与经济增长的相互关系进行了实证分析,得出不同地区物流业对经济增长的作用不同。

也有一些学者对江苏省物流业与经济发展关系进行了研究。谭清美(2003)以物流通量与江苏省经济发展作了回归实证研究,得出不同时间段物流能力对江苏省经济增长的贡献不同；黄磊(2007)对1978―2004年间江苏省物流业和经济增长之间关系进行了实证检验,发现物流业和GDP存在长期协整关系,江苏省物流能力随时间变化以两次多项式形式增长,江苏省GDP与物流能力呈两次多项式关系,物流能力与GDP之间存在双向因果关系,物流产业的发展对GDP增长起着相当重要的作用；许秀峰(2009)对1990―2007年间江苏物流业与经济发展之间的关系进行了实证分析,发现江苏物流能力随时间变化以三次多项式形式增长,江苏GDP与物流能力之间呈三次多项式关系,物流能力与区域经济之间存在双向因果关系,而且需大力发展江苏物流产业以促进江苏经济增长；常晶、李新春(2010)以江苏省1988―2008年的统计数据,运用统计学中因子分析法、计量经济学分析方法对物流产业与经济增长之间的关系进行实证研究,得出物流产业的发展能推动经济增长的结论,但推动力没有物资资本的推动力大,物资资本仍是目前决定江苏省经济增长的第一要素。

综上所述,物流业与区域经济增长存在相互作用的关系。但是,物流能力是一个复杂的经济现象,目前还没有哪一个研究视角或方法能较全面地反映物流的发展变化,而且,不同地区、不同时间段,物流业与经济增长的关系不同。本文以江苏省1978―2009年的相关数据,基于近年来广泛应用的误差修正模型(Error Correction Model,ECM)研究江苏经济增长和物流业之间存在的关系。

2 实证分析

2.1 数据的选取

本文所用数据为江苏省货运量和生产总值年度数据,时间跨度为1978―2009年,均来自《江苏省统计年鉴2010》。其中,用江苏省GDP表示经济增长,单位为亿元；用FT表示江苏省货运量,单位为万吨。为了消除价格因素和异方差的影响,对名义GDP以1978年为基期的物价指数进行调整(见表1),之后再对GDP、FT取自然对数,分别记为lnGDP1和lnFT。

图1 lnGDP1与lnFT的时间序列图

从图1可以看出,序列lnGDP1和lnFT具有相似的波动趋势,两者之间可能存在长期稳定的均衡关系。2.2 变量的平稳性检验

对变量指标进行协整分析及格兰杰因果检验之前,必须对变量的平稳性进行检验。因此,需要对lnGDP1、lnFT进行单位根检验。如果非平稳序列Xt的一阶差分Xt是平稳的,那么时间序列Xt就是具有一阶单位根的一阶单整过程。由表2的检验结果可知,在5%显著性水平下,lnGDP1、lnFT这两个序列都只存在一阶单位根,说明它们都是一阶单整的,即lnGDP1、lnFT的一阶差分序列是平稳的,从而我们可以在此基础上继续检验这些序列之间的协整关系。

2.3 协整检验

虽然时间序列lnGDP1、lnFT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,这种线性组合反映了变量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lnGDP1、lnFT时间序列进行协整检验,如表3所示,lnGDP1、lnFT之间存在一个协整关系,表明二者之间存在长期均衡关系。

2.4 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也存在因果关系。如果不存在因果关系,那么得出的结果就无法解释,该方程就失去了实际经济意义。因此,我们需要运用格兰杰因果关系检验法(Granger Causality Test)对变量因果关系予以检验,如表4所示。

从表4可以看出,原假设“lnGDP1不是lnFT的格兰杰原因”的P值小于0.05,故拒绝原假设,即lnGDP1是lnFT的格兰杰原因；原假设“lnFT不是lnGDP1的格兰杰原因”的P值大于0.05,没有理由拒绝原假设,故lnFT不是lnGDP1的格兰杰原因。这表明1978―2009年间江苏省存在经济增长到物流业发展的单向因果关系,即经济增长拉动了物流业的发展,说明江苏物流业发展严重滞后于经济增长,还没有起到推动经济发展的作用。

3 回归方程的建立及误差修正模型

根据FT和GDP的长期协整关系,用Eviews软件分析得到的回归方程为：

lnFT=7.563560934+0.5032876885×lnGDP1+［AR(1)=1.166754655,AR(2)=-0.3559258597］

t=(14.49533) (7.371139)

(7.145602) (-2.385937)

p=(0.0000)(0.0000)(0.0000)(0.0246)

R2=0.989948,DW=2.316488,F=853.4951

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,所有系数都显著；同时,决定系数R2的值接近1,即98.99%的lnFT变动都可由lnGDP1来解释,可见模型的拟合效果很好。另外,根据F检验可知模型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,江苏经济增长对物流业的发展起了大的拉动作用。

尽管lnFT与lnGDP1在长期中存在协整关系,但短期内,变量之间存在不均衡关系,因此,需用误差修正模型(ECM)来调整。在误差修正模型中,滞后期数对模型参数的估计具有重要影响。误差修正模型滞后期应与VAR模型滞后期数相同,所以,本文根据lnFT与lnGDP1的VAR模型滞后期数的检验结果设置误差修正模型的滞后期数(见图2)。从图2可以看出,所有关于VAR模型滞后期数的统计检验或信息准则都表明其滞后期数为1,因此误差修正模型的滞后期数同样取为1期。

利用Eviews软件对误差修正模型进行回归估算,结果如图3所示,第一部分是对协整方程的拟合。在把lnFT的系数标准化为1后,lnGDP1的系数为-0.337298,表明二者之间呈正相关关系。如果lnGDP1增加0.337298个单位,则lnFT会增长1个单位。图3的第二部分是对误差修正模型的估计,误差修正系数为-0.128184,符合反向修正机制,反映了对偏离长期均衡的调整力度,即表明江苏每年实际形成的货运量与其长期均衡的偏差中的12.8184%被修正。

4 结论与相关建议

4.1 结论

运用单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验以及误差修正模型等计量经济学工具,对江苏省1978―2009年间物流业发展和经济增长之间的关系进行了研究,结论如下：①单位根和协整检验表明lnFT和lnGDP1都是一阶单整序列,两者之间存在长期均衡关系；②格兰杰因果检验表明经济增长是物流业发展的格兰杰原因,而物流业发展不是经济增长的格兰杰原因,表明作为经济强省的江苏,随着经济的增长,拉动着物流业的发展,也说明江苏物流业发展严重滞后于经济增长,具有较大的发展空间。因此,相对于经济对物流的需求来说,江苏物流业是“瓶颈产业”；③误差修正模型表明误差修正项对经济增长和物流业发展的长期均衡具有调节作用。

4.2 相关建议

为突破江苏物流产业对经济的“瓶颈”限制,必须加快物流产业发展。根据目前物流发展所面临的一些问题以及经济发展对物流业提出的要求,政府和企业以及相关机构可以采取制定明确的产业政策,统一规划物流业发展,加快物流基础设施建设,构建和完善物流信息平台,加强物流产业管理体制和法规的研究,探索第四方物流的实现形式,规范物流主体的经济行为,以及加强物流专业人才的培养等措施使经济与物流进入更加良性互动的状态。

参考文献:

［1］刘南,李燕.现代物流与经济增长的关系研究――基于浙江省的实证分析［J］.管理工程学报,2007(1):151-154.

［2］王纪勋.物流产业发展与江苏经济增长［J］.价值工程,2007(3):69-71.

［3］张晓峒.计量经济学软件 Eviews使用指南［M］.北京：机械工业出版社,2010.

［4］程世平,彭其渊.安徽物流业对经济增长作用的实证分析［J］.交通标准化,2006(Z1):186-189.

［作者简介］刘翠萍(1971―）,女,安徽潜山人,中国矿业大学管理学院博士,江苏建筑职业技术学院副教授,研究方向：物流与供应链管理、网络营销。

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