中国物流业景气指数的趋势周期分解及其经济含义

刘晓梅

中图分类号：F061 文献标识码：A

内容摘要：中国物流业景气指数是反映我国物流业发展运行总体情况的优良指标，该指数与主要宏观经济指标之间具有关联性。本文使用H-P滤波法、B-P滤波法，对物流业景气指数进行趋势、周期分解，并对两种方法的趋势、周期成分给出比较分析。研究结果显示，两种序列分解方法得到的周期序列基本都满足0均值的序列平稳性条件，但 H-P滤波分解的周期序列波动性较大。除此之外，本文将物流业景气指数与采购经理人指数、居民消费价格指数的趋势、周期特征相比较，并探讨其中的经济含义。

关键词：物流业景气指数 H-P滤波 B-P滤波 序列分解

引言

物流产业是国民经济的动脉系统，它连接经济的各个部门并使之成为一个有机的整体，同时物流业也是国民经济的重要组成部分，其发展程度成为衡量一个国家现代化程度和综合国力的重要标志之一。随着我国经济的高速发展，我国的现代物流业也得到迅猛发展。

中国物流业景气指数（LPI）是由中国物流与采购联合会和中国物流信息中心发布的用以反映我国物流业发展运行总体情况的重要指标。物流业景气指数的发布为研究分析、预测物流业运行发展趋势，研究物流业与国民经济的关联提供了优良的指标工具（中国报告网，2013）。由于物流业与宏观经济、国民经济各个行业紧密关联并受其影响，物流行业自身也存在一定的运行规律，因此物流业景气指数往往受到各种因素冲击呈现长期趋势与周期波动并存的状态。那么能否以现代统计方法为工具，区分、度量和分析物流业景气指数序列的长期趋势和周期波动特征？该指数序列的运行特征有何经济含义？物流业景气指数与重要宏观经济指标存在怎样的关联关系？本文就这些问题进行探讨。

对时间序列进行分解的性能评估主要标准：一是在剔除掉序列的长期趋势成分的情况下，是否使得剩余的序列周期成分符合0均值的平稳过程；二是在分离趋势成分后剩余残差的大小（刘金全、刘志刚，2004）。本文将在这两个标准下，使用H-P滤波法和B-P滤波法对物流业景气指数进行长期趋势和周期波动成分的分解，比较两种方法对序列趋势分解性能，最后分析物流业景气指数重要宏观经济指标的关联性，并解释以上研究结果的经济含义。

物流业景气指数序列数据描述和序列分解模型

中国物流业景气指数体系主要由业务总量、新订单、从业人员、库存周转次数、设备利用率、平均库存量、资金周转率、主营业务成本、主营业务利润、物流服务价格、固定资产投资完成额、业务活动预期12个分项指数和一个合成指数构成。其中合成指数由业务总量、新订单、从业人员、库存周转次数、设备利用率5项指数加权合成，这个合成指数称为中国物流业景气指数（中国物流信息中心，2013）。

本文以中国物流业景气指数、业务总量指数、新订单指数、从业人员指数、库存周转次数指数、设备利用率指数月度数据作为研究数据，样本区间为2011年11月至2015年11月，共48个月度观测。

如图1、表1所示，从统计图表直观上看，2011年12月2015年10月其他主要分项指数，在长期趋势上均围绕指数均值附近波动，在周期性上，出现持续扩张和持续收缩的变化过程，各项指数均经历大致五次幅度较小的周期循环，平均长度约为8个月，目前正处在新一轮向上周期。五次循环周期呈现下列特点：所有指数的趋势结构和周期循环结构大体类似；从业人员指数波动较其他指数而言最为剧烈；周期循环长度长短不一；在每一个循环周期内，呈现出上升期长，下降期短。

本文将采用时间序列构建分解模型。经济时间序列分为平稳性与非平稳性两类，非平稳时间序列可能包含以下几种成分：趋势成分、周期成分和不规则成分。测定序列趋势的方法有许多，比较常用的方法有回归分析、移动平均、HP滤波、BP滤波等，由于H-P滤波、B-P滤波在序列趋势和循环要素分解上有优势，分别是时间序列状态域分解和时频域分解的方法代表，故本文分别采用这两种方法对物流业景气（LPI）指数进行分解。

（一）H-P滤波分解

在经济分析中，研究者通常关心时间序列组成成分中的长期趋势成分和周期成分等序列特征问题，Hodrick-Prescott滤波法是经济学家研究序列特征时常用的方法。H-P滤波法是时间序列状态域分解法的一种（Hodrick and Prescott，1980）。此处简要介绍该方法的原理如下：

设序列{Yt}是一个包含长期趋势成分和周期成分的时间序列，其中{YtT}、{YtC}分别为该序列的长期趋势成分和周期成分，则该序列可以写作：

H-P滤波将时间序列的周期看成是序列数据对某一缓慢变动路径的偏离，该路径在时间上是单调增加，故为趋势（高铁梅，2012）。

（二）频谱滤波分解（B-P滤波）

B-P滤波是一种谱分析，它将时间序列看成互不相关的周期或频率的叠加，通过研究和比较各组成部分周期波动变化，从中分离出能够体现周期波动特征的波动成分，解释时间序列的频域结构，掌握其主要波动特征。

设序列{Xt}是一个包含长期趋势成分和周期成分的时间序列，BP滤波分解将{Xt}的波动分集为不同的频率周期波动的组合，其中，频率为λ，周期为p，则有λ×p=2π。谱分析就是根据哪种频数的波动具有较大的贡献来解释序列{Xt}的周期波动成分。即当具有各类周期的很多个波包含于序列变动中时，考察哪一个波更为强烈的表现实际的序列波动（高铁梅，2012）。

物流业景气指数序列分解效果比较及经济含义

本文给出H-P滤波法和B-P滤波法对物流业景气指数分解的结果，对物流业景气指数的分解结果得到序列的趋势成分和周期成分，如图2、图3、图4所示。

对于物流业景气指数的趋势成分，H-P滤波法分解出的趋势成分较为平滑，体现了物流业景气指数的长期发展趋势，而和B-P滤波分解出的趋势成分没有平滑特征，但较好的捕捉到指数周期波动变化的每一个时间节点。总体而言，两种方法体现了各自分解的典型特征。

对于指数的周期成分，两种方法分解出的周期成分波动显著。其中通过H-P滤波法分解出的周期成分波动性性更为显著，波动幅度较大，主要原因是该方法分解出的趋势成分较平滑所致。从指数周期波动的可识别性看，B-P滤波分解周期成分较有规律，基于该方法可以清晰的看出物流景气指数自2011年12月至2016年3月经历的两次幅度较大的周期循环，分别是2012年3月至2012年9月、2015年3月至2015年9月。总体而言，直观上看B-P滤波分解得到的周期成分序列更接近平稳时间序列，但最终的结果还有待统计方法检验的证明。

在对两种分解方法定性分析后，接下来本文对两种趋势、周期分解方法得到的周期成分结果进行统计检验并给出比较结果，检验方法有周期序列均值、标准差、偏度系数检验、单位根检验（ADF）、自相关检验（Q-统计量）。

从周期序列均值和标准差的角度看，基于H-P滤波、B-P滤波分解的周期序列均值都非常接近于0，但基于H-P滤波分解的周期序列标准差较大，这说明其波动幅度较大，这一结论也和之前定性分析的结论相一致。

从周期序列偏度系数检验的角度看，偏度系数一般用于描述分析数据的分布与其对称性相偏离程度。当偏度系数为0时，说明该分布左右对称时；当偏度系数大于0时，说明该分布重尾在右侧为右偏；当偏度系数小于0时，说明该分布重尾在左侧为左偏。两种方法分解的周期序列的偏度系数绝对值均非常接近0，说明两个周期序列均为接近左右对称。

从单位根检验的角度看，两种方法分解得出的周期序列，在单位根检验上拒绝序列存在单位根的原假设，这也意味着两个序列都符合为0均值的平稳过程。单位根检验的结论也表明本文的趋势、周期成分分解是有意义的。从自相关性检验的角度看，自相关检验得出的结论是序列存在较弱的相关性。

综上，两种序列分解方法得到的周期序列基本都满足0均值的序列平稳性条件，表明了两种方法的有效性，这也说明在分析物流业景气循环波动以及分析宏观经济政策、物流行业政策对物流行业的影响机制等问题时，通过这两种方法都能得到具有意义的分解结果。两种分解方法的差异在于，基于H-P滤波分解的周期序列标准差较大，这说明对原始序列分解周期成分后，留下来的趋势成分较为平滑，但这一趋势序列对原始序列周期性节点的捕捉能力较差。而基于B-P滤波分解的周期序列标准差较小，得到的趋势序列效果则反之。因此，在实际研究中，如果注重对趋势序列的准确性有较高要求，则应采用基于B-P滤波的分解；如果认为对周期序列的波动幅度的分析较有价值，则应使用基于H-P滤波的分解（见表2）。

物流业景气指数与主要宏观经济指数趋势、周期特征比较

制造业采购经理人指数（PMI）是一套月度发布的、综合性的经济监测指标体系，其每项指标均反映了商业活动的现实情况，PMI综合指数则反映制造业或服务业的整体增长或衰退。而CPI是居民消费价格指数，是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。上述两个指标分别代表了整个经济产出和物价水平，是重要的宏观经济指标。因此本文将考查物流业景气指数与这两个指标的关联性。

为了考察物流业景气指数与主要宏观经济指数的关联性，本节使用H-P滤波法分别对PMI和CPI进行趋势、周期分解，这样能够分析物流业景气指数与两个指数之间在趋势和周期上的关联关系，进而判断物流业与宏观经济之间的关联性。

首先看各指数原始数据走势。物流业景气指数与制造业采购经理人指数、居民消费价格指数原始数据走势的序列结构有一定差异。对于LPI与PMI的关系而言，自2011年12月开始，整体而言PMI的走势起伏较LPI更剧烈，两个指数走势可划分为三个阶段：第一阶段是2011年12月至2012年8月，PMI走势完成一个非常剧烈的循环周期；第二阶段是2012年9月至2014年7月，LPI与PMI走势出现一定程度背离，具体反映在PMI缓慢向上波动但LPI走势较平稳；第三阶段是2014年8月至2015年11月，LPI与PMI走势基本一致（见图5、图6）。

接下来，本文使用H-P滤波法，分别对PMI和CPI进行趋势、周期分解，并分别与LPI趋势、周期分解结果进行比较分析（见图7、图8）。经过趋势、周期成分分解后，从各指数长期趋势的角度，LPI与PMI、CPI的发展趋势基本一致，即缓慢向下发展，但LPI向下的速率较PMI和CPI显得更快；从各指数周期循环的角度，能够看出LPI与PMI、CPI各自的周期跨度、幅度均有差异。

根据以上的分析，能够得到以下结论：物流业景气指数与采购经理人指数、居民消费价格指数两个重要的观测宏观经济的指数关联度较高。尤其突出的一点结论是，当采购经理人指数的长期趋势在下行时，物流业景气指数趋势向下的速率更快。出现这一现象的经济含义是，由于采购经理人指数是一个综合指数，按照国际上通用的做法，由五个扩散指数即新订单指数、生产指数、从业人员指数、供应商配送时间指数、主要原材料库存指数加权而成，说明该指数全方位反映的是一个经济体经济活动，订单、生产、就业、配送和库存，而在经济运行实际中，这些方方面面都与物流业发生经济联系。特别的，当采购经理人指数在50%枯荣线以下运行并保持向下趋势时，物流业景气指数向下趋势速率加快。

结论

本文使用H-P滤波法、B-P滤波法，对2011年11月至2015年11月物流业景气指数（LPI）进行趋势、周期分解，并对两种方法的趋势、周期成分给出比较分析。本文的研究结果显示，两种序列分解方法得到的周期序列基本都满足0均值的序列平稳性条件，表明了两种方法的有效性，这也说明在分析物流业景气循环波动以及分析宏观经济政策、物流行业政策对物流行业的影响机制等问题时，通过这两种方法都能得到具有意义的分解结果。两种分解方法的差异在于，基于H-P滤波分解的周期序列标准差较大，这说明对原始序列分解周期成分后，留下来的趋势成分较为平滑，但这一趋势序列对原始序列周期性节点的捕捉能力较差。而基于B-P滤波分解的周期序列标准差较小，得到的趋势序列效果则反之。最后，本文将主要宏观经济指标序列与物流业景气指数的趋势特征进行比较。

参考文献：

1.我国现代物流业发展现状分析.中国报告网，2014-4-24

2.中国物流业景气指数（LPI）正式发布.中国物流信息中心，http：//www.clic.org.cn/yw/197060.jhtml

3.刘金全，刘志刚.我国GDP增长率序列中趋势成分和周期成分的分解[J].数量经济技术经济研究， 2004（5）

4.高铁梅主编.计量经济分析方法与建模—Eviews应用及实例（第二版）[M].清华大学出版社，2012