物流发展、经济增长与财政收入互动关系研究

2014-03-19茂路

地方财政研究 2014年10期

茂路

（新疆自治区财政科学研究所，乌鲁木齐 830002）

从宏观经济系统的角度来看，物流业作为市场经济的重要基础产业，与经济增长的关系十分密切。一方面，物流业通过自身的发展，不断创造新价值，物流业的增加值直接计入第三产业增加值，并最终计入国内生产总值，成为经济增长的重要组成部分；另一方面，物流业作为基础产业为其他产业提供物流服务，促进商品流动，为其他产业的发展提供支撑，从而间接促进经济增长。因此，政府在制定物流业财税政策时，应尽可能从宏观经济整体的角度，以系统的观点研究制定物流业财税政策。那么，物流业的发展与经济增长以及财政收入三者之间的互动关系究竟如何？本文将结合我国改革开放30多年的经济数据，运用计量经济学的有关方法和工具，对这一问题进行分析研究，为物流业财税政策的研究和制定提供理论依据和数据分析支撑。

一、研究分析方法

我们将构建一个基于我国1978-2013年相关统计数据的向量自回归（VAR）模型，从实证的角度揭示物流业发展、经济增长与财政收入之间的互动关系。VAR模型以当期变量对所有变量的滞后项的回归方程来估计联合内生变量之间的动态关系，该模型不受制于已有的经济理论，直接用非结构性方法建立变量之间的关系。VAR模型的基本思想：模型中的每个变量均被视为全部内生变量滞后项的函数，模型中的每个方程中都是变量对全部内生变量的若干滞后项进行回归，从而估计全部内生变量之间的动态关系。由于其克服了传统经济模型受制于现有经济理论的弊端，因此，近年来VAR模型受到许多经济研究者的青睐，已发展为一个实证研究的重要模型。

VAR模型的一般形式为：

上式中，E（εt）=0，E（εt，Yt-1）=0，i=1，2，3...P；Yt表示n×l维向量组成的同方差的平稳的线性随机过程，βi表示n×n维系数矩阵，Yt-1表示向量Yt的i阶滞后向量，表示随机误差项。

二、指标的选取与数据的预处理

1.模型的假设

为了保证VAR模型的估计能够实现，需要做如下假设：（1）各干扰项之间存在同期相关性。即同期的干扰会同时对经济增长、物流业发展以及财政收入产生影响。比如，同期的国际经济形势、货币政策等会同时影响经济增长、物流业发展以及财政收入。这个假设显然与现实世界是相符的，即本文假设是合理的。（2）各期干扰项之间及其自身不存在跨期相关性。这是一个比较强的假设，也是VAR模型的需要，考虑到我们研究的目的是寻求经济增长、物流业发展以及财政收入之间的动态联系，因此，这样的假设于我们的研究目的并无实质性妨碍。

2.变量的选取

本文选取国内生产总值作为衡量经济增长速度的指标，选取年度财政收入总额（REV）作为财政收入指标。从理论上讲，物流业发展指标应包括很多内容，但由于我国建立物流统计与报表制度较晚，目前还缺乏专门的指标来衡量物流业的发展程度。根据现有文献对物流衡量指标的研究，本文选择以下两个指标来反映物流发展变化情况：货物周转量（FTO）和物流网络里程（LNM）两个指标。其中，货物周转量是指一定时期内，物流部门实际运送的货物吨数和运输距离的乘积，以吨公里为单位，反映物流需求增长状况，本文只考虑三种主要物流方式：公路、铁路和水运；物流网络里程是指各种运输方式的线路长度之和，衡量物流业供给增长状况。

3.数据来源与预处理

模型所选取变量的数据区间为1978年—2013年的年度数据，均来源于历年中国统计年鉴。为了剔除价格因素，我们以1978年居民消费价格指数为基期，通过定基居民消费价格指数剔除国内生产总值和财政收入的价格影响；为消除异方差，我们对各变量的时间序列取自然对数，相应转变为LNGDP、LNREV、LNLNM和 LNFTO。

三、模型的检验与分析

（一）数据平稳性检验及VAR模型的估计

1.数据平稳性检验

为了避免出现伪回归问题，本文将运用ADF检验方法对各序列的平稳性进行单位根检验，各指标序列及其一阶差分序列ADF检验的结果如表1：

表1 单位根检验结果

从表1可以看出：LNGDP、LNLNM、LNFTO的ADF统计量的绝对值均小于ADF统计量在5%显著水平下的临界值的绝对值，表明上述各变量的时间序列在5%显著水平下均为非平稳序列，但是一阶差分后的序列为平稳序列，而LNREV原序列就是平稳序列；因此，本文以LNGDP、LNLNM、LNFTO的差分和LNREV原序列构建VAR模型。

2.VAR模型滞后阶数的确定

构建VAR模型首先须确定模型的滞后阶数，为了确定VAR模型的最佳滞后阶数，我们采用确定滞后阶数AIC准则，SC准则进行综合筛选，筛选结果见表2，选择滞后1期的VAR模型应是比较稳妥的。

表2 VAR模型滞后阶数的确定

3.VAR模型的估计

本文运用EVIEWS6.0对VAR模型进行参数估计，估计结果见表3。VAR模型的系数往往难以解释其经济意义，VAR模型分析的重点是进行Granger因果检验、脉冲响应和方差分解分析。

表3 物流业发展、经济增长与财政收入的VAR模型回归结果

（二）物流业发展、经济增长与财政收入之间的互动关系

1.因果关系检验分析

物流业发展是否是推动我国经济发展和财政收入增长的原因，反过来，经济发展、财政收入增长又是否是推动我国物流业发展的原因呢？为了揭示上述各变量之间的因果互动关系，本文采用Granger因果关系检验方法，检验结果如表4。

通过Granger因果检验，在滞后1期、5%的显著水平下，可以得出以下几个结论：

第一，货物周转量（FTO）、财政收入（REV）和物流网络里程（LNM）都不是国内生产总值（GDP）的格兰杰原因。这表明改革开放以来我国物流业的增长波动并未显著拉动GDP增长波动。货物周转量反映的是对物流需求的增长状况，它的增长波动反映了物流业为经济提供服务实际能力的提高，但结果显示物流需求的增长波动不能够显著促进经济增长变动。而物流网络里程的增长波动意味着未来物流业为经济服务的潜在能力，分析结果显示其并未显著促进经济增长波动，这是因为物流基础设施对经济的服务能力存在滞后性，并不能对当期经济增长变动产生显著的促进作用。

第二，货物周转量（FTO）、物流网络里程（LNM）都不是财政收入（REV）的格兰杰原因。这表明物流业的发展变动并未对财政收入增长产生显著的促进作用。理论上物流业的发展会提高物流业服务于国民经济其他部门的能力，改善国民经济共同的生产条件，加快商品流通速度，同时改善投资环境，并最终扩大宏观税基，从而对财政收入增长具有促进作用，但实际作用有限。

表4 Granger因果关系检验结果

第三，国内生产总值（GDP）、财政收入（REV）都不是物流网络里程（LNM）的格兰杰原因，但国内生产总值（GDP）是货物周转量（FTO）的强格兰杰原因。这表明经济增长波动、财政收入增长对物流网络里程的增长波动没有产生显著的促进作用。这与经济学理论是不相符的，物流网络里程的增长依赖于公共投入，而公共投入取决于财政收入，财政收入的增长最终决定于经济增长，因此经济增长变动促进财政收入增长变动，财政收入增长变动保证了物流网络里程的增长变动，但实际运行中这种促进作用并未显现。货物周转量的增长变动也在一定程度上促进了物流网络里程的增长变动，这同样是因为货物周转量的增长客观上需要物流网络里程与其需求相适应，因此推动了物流网络里程的增长变动。

2.脉冲响应分析

脉冲响应函数研究来自于随机扰动项的一个单位标准差的冲击对内生变量所产生的影响。本文采用Cholesky分解法，下图1是各序列受到随机干扰项一个单位标准差的冲击后的脉冲响应图，其中，横轴表示冲击作用的滞后阶数，冲击响应图中间的实线表示脉冲响应函数。

图1 脉冲响应图

从图1我们可以得出如下几点结论：

第一，当在本期给货物周转量一个正向冲击后，GDP和财政收入会在滞后1期后对货物周转量的冲击产生负向波动。由于货物周转量反映了物流业对国民经济现实的服务能力，因此，当外界随机干扰项导致对本期物流业的需求提高以后，物流业供给能力短期内无法快速提高，必将对经济增长产生瓶颈，导致经济负向波动。经济决定财政，因此必然对财政收入也产生一定的负向影响，导致财政收入增长波动短期内不增反降。第二，当在本期给物流网络里程一个正向冲击后，对GDP、财政收入增长波动则产生了一定的同向影响，且这种影响具有滞后性。这是因为物流业现实供给能力的改善有利于提高经济增长，通过促进经济增长再传导到财政收入增长上，但是这种供给能力提高并不能被当期市场迅速反映，而是逐步释放，因此GDP和财政收入波动对物流网络里程冲击的反应是滞后的。

3.方差分解分析

方差分解是分析每一个结构冲击对内生变量的变动的贡献度。由于本文选取的样本数据为35期，我们取10期作为方差分解的滞后期数，对上文建立的滞后1期的VAR模型中各变量的增长进行方差分解。

（1）对LNGDP增长的方差分解

从表5可以看出，经济增长波动对自身的贡献度比较明显，平均贡献度为96%。在我们的模型中，货物周转量波动对经济增长波动的贡献度虽然占第二位，但其贡献度也仅为2.03%，且贡献度相对比较稳定。物流网络里程波动对经济增长波动的贡献更低，其对经济增长波动的贡献度平均也仅为1.9%，不过它的贡献度是逐年缓慢提高的。财政收入波动对经济增长波动的贡献度最低。

表5 DLNGDP增长的方差分解表

（2）对LNREV增长的方差分解

从表6可以看出，对财政收入贡献度较大的是财政收入自身和经济增长波动，其次是货物周转量和物流网络里程的波动。货物周转量和物流网络流程波动对财政收入的贡献度在第1期均未显现，这与脉冲响应分析的结论仍然是一致的。但随后贡献度出现，并一直稳步缓慢增长，其原因是我国以流转税为主的税制，在这种税制下，货物周转量反映了市场交易的规模，货物周转量的增加也就意味着市场交易规模和宏观税基的扩大，在税制不变的情况下，流转税的增加就是必然的，也就支撑了财政收入的增加。财政收入对自身的贡献度第1期为82%，但此后逐步衰减，至第10期仅为30%。物流网络里程波动对财政收入的增长也有一定影响，其对财政收入增长的贡献度前2期不明显，但随后逐步缓慢增加，这是因为物流网络里程反映的是物流业为经济系统提供服务的潜在能力，这种潜在能力随着时间的推移逐渐转化为现实能力并对财政收入增长产生贡献。

表6 DLNREV增长的方差分解表

（3）对LNFTO增长的方差分解

从表7可以看出，对货物周转量波动贡献度最大的是其自身，经济增长波动对其增长变动也有一定贡献，而物流网络里程波动、财政收入增长对货物周转量波动的贡献度很不明显。货物周转量波动对自身的贡献在第一期为93%，从第2期开始逐渐下降，至第10期仍高达69%，这表明本期物流业实际供给能力对以后各期的实际供给能力影响很大，或者说各期的实际供给能力更多的依赖于往期的实际供给能力，这与前面得出的潜在供给能力转化为实际供给能力的滞后性有关，短期内潜在供给能力难以转化为实际供给能力，这也启示我们对物流业的发展、物流基础设施的规划要有适度的前瞻性，不能等到其对经济的“瓶颈”效应凸显后再谋改善。财政收入对货物周转量贡献度始终不高，但整体并呈持续稳定缓慢增长态势。这说明随着政府财力的增长，对物流基础设施投入的增加，物流业的潜在供给能力逐渐转化为现实供给能力。

表7 DLNFTO增长的方差分解表

（4）对LNLNM增长的方差分解

从表8可以看出，初期对物流网络里程波动贡献度最大的是其自身，但从第2期开始，这种贡献度迅速衰减，而货物周转量波动对物流网络里程波动的贡献度则从第2期开始迅速提高并稳步增长，至第7期达到16%以上并趋于稳定。这可能是因为货物周转量的增加给现有的物流网络里程造成压力，随着时间的推移，这种压力逐步累积，“瓶颈”效应逐步显现，迫使政府对物流基础设施增加供给。经济增长波动对物流供给增长波动的贡献度呈现逐年稳定增长态势，而财政收入增长对物流供给增长波动的贡献度不到1%，表明经济对物流供给能力的提升正在逐步释放，而财政收入的对物流业公共的投入还很低，需要今后不断加强。