浙江现代物流业与经济增长的互动关系研究

李绩才,吴 坚

(1.浙江师范大学 a.行知学院;b.经济管理学院,浙江 金华 321004;2.华南理工大学 工商管理学院,广东 广州 510641)

●浙江经济

浙江现代物流业与经济增长的互动关系研究

李绩才1a,2,吴 坚1b

(1.浙江师范大学 a.行知学院;b.经济管理学院,浙江 金华 321004;2.华南理工大学 工商管理学院,广东 广州 510641)

根据单位根检验、协整检验和因果关系检验等计量方法,利用浙江省自改革开放 30多年来物流业和国民经济发展的年度经济数据,对浙江省物流与经济增长的关系进行了实证分析。实证结果表明:浙江省经济的快速发展有效促进了物流周转量、物流业固定资产投资额、物流业产值的不断增加;但现代物流业仍处在初级阶段,对经济发展的推动作用不显著,应进一步寻求物流产业的整合集聚和优化升级。

协整;格兰杰因果关系;物流;经济增长

按照美国供应链管理专业协会 (Council of Supply Chain Management Professional,简称 CSCMP)于 2002年对现代物流 (modern logistics)的最新解释:物流是“供应链过程的一部分,它是为满足顾客需求而对物品、服务及相关信息从供应点到消费点之间高效率、高效益的正向和反向的流动和储存进行规划、实施和控制的过程”[1]。

在国际上,物流产业被普遍认为是国民经济发展的动脉和基础产业,其发展程度和水平已成为衡量一个国家或地区现代化水平和综合竞争力的重要标志,被喻为经济发展的加速器。同时,经济的发展又影响着对物流的需求和对物流的投入,决定着物流业的发展。浙江省作为我国东部沿海经济发达的省份,具有发达的外向型经济特征和相当规模的内需、外销和中转的物流量。所以,对浙江省物流发展与经济发展的互动关系及时做出分析,研究如何协调好浙江物流业发展与当前保持着快速增长的浙江宏观国民经济,有着重要的意义。

本文试图运用处理非平稳时间序列的经济计量分析方法——单位根检验 (Unit Root Test)、协整检验 (Cointegration test)与基于向量自回归模型 (Vector Autoregression,VAR)的格兰杰因果检验,对浙江省 1978—2009年的国民经济和物流业发展的年度经济数据进行分析,为浙江省今后的现代物流发展提供实证依据和政策建议。

一、指标及数据选取说明

本文根据 1978—2009年浙江省国内生产总值、物流需求量指标、物流投入量指标和物流产出量指标的数据对浙江物流和经济增长的互动关系进行实证分析。

(一)主要指标变量

1.区域经济增长指标

经济增长是一个十分复杂的经济现象,经济增长的原因和机制不是简单就能说清楚的。经济增长既体现在“量”的方面,也体现在 “质”的方面;前者如国内生产总值(GDP)的增加、经济增长的速度,后者如经济增长的平稳程度、地区发展的均衡性、人民的平均生活质量等。本文考虑到数据的可得性,仅从“量”的角度对经济增长状况进行考察,选取某一地区的国内生产总值作为区域经济增长的衡量标准。

2.区域物流发展规模指标

区域物流发展规模指标反映了某一区域内物流产业发展和物流服务的需求与供应等情况,即物流需求、供应总量的大小和水平,它是政府和企业决策者进行物流产业发展规划决策的基础。可以从不同的角度来设置区域物流发展规模的指标:(1)从货运规模角度:货运量、货运周转量;(2)从物流费用角度:社会物流总成本、物流成本占 GDP的比重;(3)从固定资产投资的角度:物流业固定资产投资总额;(4)从物流效益角度:物流业增加值、物流业增加值占 GDP的比重;(5)从产业人员角度:物流相关行业从业人数及其占就业总人数的比例等[2]。本文中,从统计数据的可得性、复杂性和有效性等考虑,选取货运周转量 (反映公路、铁路和水路运输的总和)、物流业固定资产投资总额、物流业增加值 (即交通运输和仓储业、邮电通讯业产值)作为衡量区域物流发展规模的指标,他们分别对应于区域内物流业的需求总量、供应总量和物流业发展的效果[3]。

(二)数据说明

数据选自 1978年以来浙江省宏观经济指标的年度数据,包括国内生产总值 (GDP)、货运周转量 (ZZL)、物流业固定资产投资总额 ( INV)、物流业增加值 (ZJZ)。数据由近年《浙江统计年鉴》和《新浙江五十年统计资料汇编》整理所得,样本期为 1978—2009年[4-5]。

为实现数据的可比性,将上述指标中凡涉及受价格影响的指标,如国内生产总值 (GDP)、物流业固定资产投资总额 ( INV)、物流业增加值 (ZJZ),分别利用 GDP指数、固定资产投资价格指数 (注:因 1978—1992年统计数据不全,这些年份用全省商品零售价格指数替代)、和物流增加值指数对原始数据进行处理,将其价格因素予以剔除,全部转化为 1978年不变价格进行分析。

由于对每个序列的数据取自然对数并不会改变各序列的协整关系和因果关系,为了使所得数据容易得到平稳的序列,消除时间序列存在的异方差现象,在进行分析前对数据进行了对数处理,在指标代号字母前加上 Ln表示经过对数处理后的相关序列。经处理后的各数据序列如表 1所列。

表1 各变量经处理后的数据序列

二、计量经济分析与实证结果

(一)单位根检验

经济的高速增长和物流的不断发展使时间序列数据不再平稳,为检验数据的时间序列特征,本文采用ADF单位根检验法[6]来检验各变量的平稳性。检验结果由 EV IEWS6.0软件[6-7]计算出来,见表 2。

由于可以根据ADF检验的 t统计量是否小于临界值来判断拒绝或接受原假设,原假设为所检验的时间序列存在一个单位根。从表 2中可以发现:以上各变量序列以及各变量的一阶差分序列在 1%的显著性水平上是接受原假设,即存在单位根。而所有变量的二阶差分在 1%的显著性水平上拒绝原假设,即不存在单位根,说明所有的变量都是二阶差分平稳序列,也就是说它们都属于二阶单整序列 I(2)。因此,它们满足进一步做协整分析的基础。

(二)协整检验

多数经济时间序列是不平稳的,如果一组非平稳时间序列存在一个平稳的线性组合,即该组合不具有随机趋势,那么就认为这组序列是协整的,说明这些序列间存在一种长期稳定关系。本文为检验两变量和是否协整,采用了 Engle-Granger两步检验法[8]。如果序列和 都是 d阶单整的,选取某一个变量对另一个变量进行普通的最小二乘法回归,得:

表2 变量的 ADF检验结果

从表 3可知,在 1%的显著性水平上,Ln GDP与 Ln INV之间存在协整关系,表明经济增长与对物流业的固定资产投资存在着长期均衡关系;而 Ln GDP与 Ln ZZL之间、Ln GDP与 Ln ZJZ之间不存在协整关系,表明了从 1978—2009年 30多年间,浙江省 GDP、货物周转量与物流业增加值发展都比较快,但步伐却是不一样的,它们之间不存在稳定的比例关系。

表3 协整检验 (Engle-Granger两步检验法)结果

(三)因果关系检验

为进一步研究浙江省经济增长与物流业发展之间的关系,本文采用基于向量自回归 (VAR)模型的格兰杰因果关系检验法进行验证。使用VAR模型的优点在于,它不需要对模型中各变量的内生性和外生性事先做出假定。实际上,浙江省经济增长与物流业发展是内生还是外生的本身就是一个很有争议的问题。相反,使用 VAR模型可以很方便地检验变量间的格兰杰因果关系,对有关变量的外生性进行检验。

运用因果关系检验时的一个关键问题是滞后期的选取,而格兰杰因果检验的结果对滞后期长度的敏感性程度又是很大的,不同滞后期的选择往往会带来截然不同的结论,如果在运用因果关系进行检验时忽视这个问题,将会对实证结果的可信度产生影响[9]。因此本文根据 Hsiao(1981)[10]的 FPE(Final Predication Error)准则确定滞后阶数,可以尽量避免因果关系检验时存在着滞后期选择的任意性的问题。

格兰杰因果关系的检验结果见表 4。

表4 格兰杰 (Granger)因果关系检验结果

从表 4中可知,在 10%的显著性水平上,浙江省国内生产总值与物流周转量、物流业固定资产投资额、物流业增加值存在单向的因果关系。从中可以得出如下启示:

(1)从现代物流需求总量与经济发展的关系看,浙江省经济的快速发展是现代物流业需求增加的 Granger原因,但现代物流业需求量的增加不是经济发展的 Granger原因;

(2)从现代物流业投资供应总量与经济发展的关系看,浙江省经济的发展是对物流业增加固定资产投资的 Granger原因,但物流业投资的增加却没有很大程度上引起经济的增长;

(3)从现代物流业发展的效果上看,浙江省经济的增长引起了物流业产值的增加,但包括邮电通讯在内的物流业产值在 GDP中所占比例不高 (近年来在 5%附近),所以对经济增长的贡献不明显。

三、结论和政策建议

以上通过对 1978—2009年浙江省物流业与经济发展的实证分析,可以得出如下结论:

(1)改革开放 30多年来,浙江省经济和物流业都得到了快速的发展,浙江经济的快速发展引起了物流需求量的增加和对物流业的投资不断加大,从而带来了物流业产值的增加;

(2)与国内外现代物流业发展较先进的国家和地区相比,虽然近年来浙江经济突飞猛进,但现代物流业仍处在初级发展阶段,对物流业的投资力度还需加强,整个行业中物流作业技术和效率还较低、成本偏高,致使巨大的物流需求对经济的推动作用不明显,物流业作为经济发展的“加速器”作用在浙江省还未得到很好的体现。

针对以上分析,笔者认为:在今后的经济工作中,浙江省应进一步加大对物流业的投资,引进或发展先进的物流技术,提高作业效率、降低运作成本,着力培育优质的、有龙头带动作用的第三方物流企业,促进现代物流产业的整合集聚和优化升级,从而提高我省现代物流业的整体水平和供给总量,将潜在的巨大物流需求转化为有效需求,使现代物流业对国民经济的贡献度逐步增加。

[1]BowersoxD J,ClossD J,CooperM B.Supply Chain Logistics Management[M].McGraw-Hill/Irwin,2002:4.

[2]何国华.区域物流需求预测及灰色预测模型的应用[J].北京交通大学学报 (社会科学版),2008,(1):33-37.

[3]王常达.上海市物流与经济关系的时间序列模式[D].上海:上海海事大学,2006.

[4]浙江省统计局.浙江统计年鉴 [M].北京:中国统计出版社,2006-2010.

[5]浙江省统计局.新浙江五十年统计资料汇编[M].北京:中国统计出版社,2000.

[6]易丹辉.数据分析与 Eviews应用 [M].北京:中国统计出版社,2002,(10):143-155.

[7]Pindyck R S,Rubinfeld D L.Econometric Models and Economic Forecasts[M].New York:McGraw-Hill,1998:242-245,489-520.

[8]Engle R F,Granger CliveW J.Co-integration and error correction:representation,estimation and testing[J].Econometrica,1987,55(2):251-276.

[9]Emerson J.Cointegration analysis and the choice of lag length[J].Applied EconomicsLetters,2007,14(12):881-885.

[10]Hsiao C.Autoregressive modeling and money income causality detection[J].Journal of Monetary Economics,1981,7(1):85-106.

[责任编辑:许跃辉]

Study on the Relationship between Modern Logistics and Econom ic Growth in Zhejiang Province

L IJi-cai1a,2,WU Jian1b
(1.a.Xingzhi College;b.School of Econom ics and Managem ent,Zhejiang Nor m al University,Jinhua321004,China;2.School of Business Adm inistration,South China University of Technology,Guangzhou510641,China)

Using the data of logistics and national economic development of Zhejiang Province from 1978 to 2009,this paper analyzes their relation according to Unit root test、Cointegration test and Granger causality test.The result indicates that in Zhejiang Province,the rapid economic growth has promoted the development of logistics significantly,but logistics is still in the pr imary stage and has unobvious promotion effect to economic growth.

co-integration;granger causality;logistics;economic growth

F061.5

A

1007—5097(2011)03—0006—03

10.3969/j.issn.1007-5097.2011.03.002

2010—06—18

浙江师范大学青年基金项目 (SKQN200808);浙江省自然科学基金项目 (Y6080215)

李绩才 (1980—),男,安徽桐城人,浙江师范大学讲师,华南理工大学博士研究生,研究方向:物流与供应链管理,电子商务;

吴 坚 (1978—),男,江苏无锡人,讲师,博士,研究方向:管理科学与决策。