基于VAR模型的中国航运业与制造业联动研究

文/陈晓倩

近年来，在全球金融危机和欧债危机等一系列国际经济形势的影响下，中国航运业遭受了前所未有的重创。在这样的情况下，从制造业需求拉动到航运业服务推动的转变将成为促进航运业发展的重要契机。鉴于此，本文将对中国航运业与制造业的产业关联问题作出研究。

一、国内外文献综述

在以往国内外学者的研究中，几乎没有找到针对中国航运业与制造业联动的研究，因此笔者扩展了论文检索的范围，总结了关于航运业的研究成果及与航运业有关的产业关联研究成果。

1.航运业相关研究

根据航运业的发展经验及文献的查阅结果可知，航运业发展状况的研究主要从两方面入手，一是包括与航运业相关的港口、码头建设的硬实力；二是包括航运金融、服务等软实力。

从文献检索的情况来看，国内外学者的研究角度略有不同。国内学者对航运金融的研究较多，国外学者对高新技术在航运业的运用更感兴趣。由此看出，航运金融是目前国内航运业发展的热点，而国外航运金融相对成熟，国外学者更重视高新科技在航运业中的运用。

2.航运业相关产业关联研究

在与航运业有关的产业关联研究方面，国外文献检索的收获如下;

Seung-Jun Kwak等[1]采用投入产出发得到韩国航运业静态短期发展投入研究框架。研究结果表明，航运业与32个产业有联动效应、生产诱导及就业诱导效应。在港口业与制造业的发展问题研究上，孙家庆等[2]构建关键因素模型，筛选出影响我国港口业和制造业联动发展的因素；朱文涛[3]研究了港口物流促进产业结构优化升级的方法.

国内外文献中对航运业的产业关联研究没有显著成果。本文对中国航运业与制造业的联动研究，是对航运业相关产业关联研究的深化。

二、实证研究

产业联动实证研究的一般方法有投入产出分析法、灰色关联分析法、结构方程、因子分析法、向量自回归模型等。在此，鉴于数据和研究方向的影响，笔者选用向量自回归模型（VAR）与脉冲响应函数来分析中国航运业与制造业的联动关系。

1.数据来源介绍

出口规模是衡量制造业发展程度的重要标杆，本文采用出口交货值来代表制造业的发展情况。在下面的实证研究中，使用的工业出口交货值是从2006年1月至2013年12月的每月当期值。为了保证数据的准确性，此分析中所用的数据均来自于中国国家统计局。

各运输方式的数据均采用货物周转量。水运分类中同时包含远洋航运与内河航运，数据显示，水运货物周转量中的内河货物周转量只占到7～8%，所以用水运货物周转量数据是可靠的。

分析中以工业出口交货值代表制造业出口情况，同时也反映制造业的发展情况，用OUTPUT来表示。水运周转量用WT表示，公路周转量用HW表示，铁路周转量用RW表示，民航周转量用AW表示。首先为了使时间序列数据的趋势线性化并消除异方差，对数据做对数处理，得LNOUTPUT、LNWT、LNHW、LNRW、LNAW。

2.单位根检验及协整检验

为了防止伪回归，需要通过平稳性检验确定各变量的平稳性。这里采用ADF检验的方法对序列的平稳性进行考察。在进行单位根检验前，依据赤池信息准则 （AIC） 确定最优滞后变量的阶数。在Eviews软件中，很容易得到此处的AIC最优滞后阶数为1。

通过观察时序图，可以发现在对数化后的时间序列中，水运货物周转量的上升趋势比较显著，并在2008年存在一个较大的波动；其他变量的上升趋势不显著。因此，运用Eviews软件进行单位根检验时，水运货物周转量选择用模式2，即同时存在截距项和趋势项，其他变量选用模式1，即存在截距项不存在趋势项。

表1 时间序列的单位根检验结果

利用Eviews软件对上述时间序列分别做单位根检验，检验其平稳性，得到结果如表1。结果显示，五组序列都是不平稳序列。对它们分别做一阶差分后，皆为平稳序列，即它们满足一阶单整I(1)，符合建立模型的条件。

另外通过协整检验，可知五组序列中存在协整方程，各变量之间存在一种长期均衡关系。

3.VAR模型的构建

要分析随机扰动对时间序列数据的动态影响情况，先要建立VAR模型。由于最优滞后阶数为1，这里只做滞后一阶的VAR模型。基于上述平稳性检验结果，建立关于LNOUTPUT的VAR(1)模型

同理，可建立关于LNWT、LNAW、LNHW、LNRW的VAR(1)模型。

根据Eviews的计算结果，得VAR方程

图1 LNOUTPUT对各变量单位冲击的响应曲线

五组序列对应调整后的R2为(0.8774840.8060630.7965950.81249803983128)T，可决残差协方差的值为1.67E-12，对数似然值为636.9553，AIC准则值为-12.38203，SC准则值为-10.89393。从上述结果来看，模型整体效果较好，可以作为下一步脉冲响应分析的依据。

4.脉冲响应函数诊断

在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图进行检验。在AR根图中，点都落在单位圆内，说明VAR模型满足稳定性条件，能够做脉冲响应分析。脉冲响应图是指对某个变量施加一个单位脉冲时，另一个变量的变化情况。横轴代表时间，纵轴代表累积效应。

（1）由图1可知，LNOUTPUT受到自身的脉冲响应要强于其他几个序列对其的脉冲响应。当在本期给LNOUTPUT一个标准差的冲击后，LNOUTPUT立刻有强响应，增加了0.08，之后在4个滞后期内快速下降至0.016，随后逐期下降至0。可以看出 LNOUTPUT对其自身在短期内呈现显著的正效应，时滞期为4期，但在长期无明显效应。从图上看，LNOUTPUT对LNWT脉冲响应在即期为0，而后逐渐产生正效应，在第4期达到峰值0.042，而后逐渐下降，影响逐渐变小。LNWT的冲击对LNOUTPUT短期波动较大，呈现明显的正效应，长期正效应逐渐减弱，甚至呈现微弱的负响应，就总体响应而言，LNWT对LNOUTPUT的影响相比LNAW、LNHW、LNRW要更为剧烈。从经济意义上来说，水路货运量的变动对出口有着正向影响，且影响程度比其他几种货运方式要大。

图 2 LNWT对各变量单位冲击的响应曲线

（2）图2显示了LNWT对各个变量的单位冲击的响应情况。由上图可知，LNWT受到自身的脉冲响应要强于其他几个序列对其的脉冲响应。当在本期给LNWT一个标准差的冲击后，LNWT增加了0.066，之后在第2个滞后期下降至0.034，在第4期前略有回升，而且逐期下降至0。通过LNWT对自身的响应曲线可以看出，LNWT的变动对其自身的影响在短期内呈显著的正效应，时滞期为2期，在长期无明显效应。LNOUTPUT对LNWT脉冲响应在即期为0.039，而后逐渐下降至0。LNOUTPUT的冲击对LNWT短期波动较大，呈明显正效应，长期正效应减弱，甚至呈微弱负效应；LNAW、LNHW、LNRW对LNWT的冲击使其在短期呈现负效应，符合经济意义。

三、两业联动机制研究

从前一章节的研究结果来看，制造业出口与航运业货运量之间有着很强的正相关性。在航运业与制造业之间，最突出的产业关联在于需求与供给的关系。制造业为航运业带来了巨大的需求支撑，航运业为制造业提供航运物流服务供给。制造业的出口依靠航运业，航运业发展依赖制造业的货源，两者息息相关，互依共存。

由于航运业具有一定的垄断性，所以现实中由航运业主导与制造业的联动发展更为可行。作为生产性服务业，中国的航运业以被动的为制造企业提供服务为主，两业之间的关系为需求拉动型。这样的产业链接形式容易造成航运服务难以满足制造业需求的问题。在现实中，这样的问题也很突出。如运能与揽货量不匹配，经常造成空载或爆仓的问题。需求与供给的不协调可以通过航运企业之间以及两业之间畅通的信息交换来解决。此外，制造业出口产品多样，同质化服务难以满足需求，许多产品需定制化服务。在航运服务中，精细的定制化服务不具有大规模发展的可行性，批量定制化服务应成为航运服务发展的主要方向。在实际案例中，港口码头企业与大型制造业的定制化服务对接比较多见。如上海罗泾码头与宝钢、华能电厂的战略联盟，就是由航运业主导两业联动的成功案例。

航运业与制造业作为中国经济重要的支柱型产业，两业的依存关系也是错综复杂的。除了航运服务与制造出口的需求与供给关系外，船舶制造业、港口机械制造业等更是与航运业直接相关。它们的出口部分依然要依靠航运物流服务，内需部分为航运业的发展提供基础设施保障。中国重型机械制造业对中国航运基础设施的建设起到了不小的作用，也争取到了国际地位，凭借自主知识产权和核心技术，为世界上50多个国家提供了重型港口机械装备。

从产业链优化的角度讲，航运业通过与制造业的合作，既能够提升自身的服务效率，也能培养两者之间良好的合作伙伴关系，为自身带来稳定的货源。制造业通过这样的合作，能向航运企业传达自身的航运服务需求，寻求更加高效的航运物流解决方案。

四、总结

在国内外现有的研究中，针对航运业与制造业的联动关系的研究几乎难觅踪迹。本文通过对宏观数据的分析表明，航运业与制造业有着密切的依存关系，研究两业之间的联动机制与联动方式具有重要的现实意义。本文站在航运业的角度上，得出了两业间的联动应该从制造业需求拉动变为航运业服务推动，根据制造业的运输需求提供批量定制化服务，在提升中国航运服务能力的同时更好地满足制造业的需求，促进中国航运业与制造业的和谐发展。

（上海海事大学经济管理学院）

[1] Seung-Jun Kwak，Seung-Hoon Yoo，Jeong-In Chang.The role of the maritime industry in the Korean national economy:an input-output analysis. Marine Policy，Volume 29，Issue 4，July 2005，Pages 371～383.

[2]孙家庆，蔡静，孙倩雯. 港口物流业与制造业联动发展的关键影响因素研究. 物流技术. 2013年第32卷第1期.

[3]朱文涛. 港口物流业促进产业结构优化升级研究——以苏南地区为例. 特区经济. 2012年第3期.