物流竞争力与经济增长关系的实证研究—以四川省1997-2013年数据为例

刘 莉，邓云芳

（湖南工业大学 财经学院，湖南 株洲 412007）

物流竞争力与经济增长关系的实证研究—以四川省1997-2013年数据为例

刘 莉，邓云芳

（湖南工业大学 财经学院，湖南 株洲 412007）

以四川省为研究对象，根据1997-2013年度相关数据，建立了物流竞争力与经济增长评价指标体系，运用因子分析、相关分析、回归分析以及格兰杰因果检验对四川省物流竞争力与经济增长关系进行实证分析，并提出可行性建议。

物流竞争力；经济增长；评价指标体系；实证分析；四川

1 引言

随着市场经济的发展，物流业已由过去的末端行业，上升为引导生产、促进消费的先导行业，物流与经济的关系也越来越紧密，提高各国各地区的物流竞争力愈发重要。自实施西部大开发战略以来，西部地区经济地位显著提升，2016年两会期间李克强总理关于“一带一路”，对制定实施西部大开发“十三五”规划作出了重要指示，西部地区发展的战略地位进一步提升，四川省属于西部地区的重要省份，是西部大开发和内陆开放的重要“桥头堡”，在区域位置上具有举足轻重的地位。近年来，四川省物流发展迅速，全省社会物流总额大幅度增加，省政府相继制定了《四川省五大新兴先导型服务业发展工作推进方案》以及《物流业发展的中长期规划》（2015-2020），因此研究四川省物流竞争力与经济增长的关系具有重要的现实意义。

从理论上来说，目前我国对物流竞争力的研究大多以东部沿海发达地区以及正在崛起的中部地区为主，西部地区的研究则较少；而且，理论界对物流竞争力的研究相对丰富，但主要集中在物流竞争力的概念、评价方法以及物流竞争力与经济之间相互关系三个方面的研究。对于物流竞争力的概念，国内外目前尚无统一的定义，但总体上是从区域物流与竞争力两个方面结合进行研究，例如谭观音［1］，薛东前［2］等分别从这两个方面定义物流竞争力的概念。物流竞争力评价方法的研究，主要是以计量经济学、AHP法、特尔斐法以及模糊综合评价

法等定性和定量方法相结合进行评价分析，如刘南［3］，张毅［4］等运用格兰杰、复合系统模型对我国不同区域物流竞争力进行综合评价。近年来，由于物流业成为国民经济支柱型产业，物流与经济的关系日益紧密，使得物流竞争力与经济相互关系的研究变得越发重要，但大部分以省份、区域经济、经济带为主，如杨明华［5］等以江苏省为例，张广胜［6］以京津冀、长三角、珠三角经济圈为对象研究物流竞争力与经济之间的相互关系。

因此本文以四川省为研究对象，建立物流竞争力评价指标体系，运用因子分析、相关分析、回归分析以及格兰杰因果检验，依据1997-2013年的相关数据，对四川省物流竞争力与经济增长的关系进行实证研究，以期为提高四川省物流竞争力和发展四川省经济提供可行性建议。

2 评价指标体系的确立

2.1 物流竞争力的内涵

关于物流竞争力的概念，本文引用袁敏学者提出的概念，将物流竞争力定义为物流产业发展中表现出的争夺物流资源、获取物流发展要素、开拓占据市场以及获取增长动力的能力［7］。并在此基础上从物流供给能力、物流需求能力、物流发展成效三个方面来定义物流竞争力。

2.2 评价指标体系的构建

根据上文对物流竞争力的定义，在遵循科学性、可比性、代表性、可操作性的原则下选取指标，并考虑指标统计口径的一致性和连贯性，从物流供给能力、物流需求能力、物流发展成效三个维度选取代表物流竞争力的12个指标；经济增长选取具有代表性的地区生产总值等7个指标，建立四川省物流竞争力与经济增长评价指标体系，见表1。

2.3 评价指标体系数据来源

本文所有数据，包括四川省物流竞争力的12个指标以及经济增长所选取的7个指标均来源于EPS数据平台、四川省统计年鉴以及新中国60年统计资料汇编。由于1997年正式设立重庆直辖市，因此本文所采用的数据为四川省1997-2013年的相关数据。

表1 物流竞争力与经济增长的评价指标体系

3 实证分析

3.1 因子分析

本文对物流竞争力与经济增长关系的研究不是简单的选取货运量、货运周转量、铁路营业里程、GDP等物流与经济指标进行分析，而是创新性地通过构建评价指标体系进行降维分析，提取物流竞争力及经济增长的主成分因子，得到因子得分，在此基础上运用因子得分进行相关分析、回归分析以及格兰杰因果分析。

首先对物流指标进行因子分析，运用SPSS20.0对标准化后的数据进行分析。在KMO检验中，KMO的统计量为0.763，Bartlett的球形度检验中，近似卡方为392.350，伴随概率为0.000，说明研究变量适合进行因子分析，同时Crobach’s a系数达到0.979，显示了很好的内部一致性信度。采用主成分分析法提取主因子，运用最大方差法进行正交旋转，以特征根大于1，旋转后的因子载荷值大于0.5且不能出现跨因子负荷现象为标准，旋转所得因子载荷矩阵见表2。因子分析共提取2个因子，累计解释方差达到92.83%，分别命名为物流发展规模和物流基础支撑，由于公路里程指标出现跨因子负荷现象予以去除。

其次，将经济增长指标体系按上述思路进行因子分析，得到1个因子，为经济增长因子，其中在KMO检验中，KMO的统计量为0.848，Bartlett的球形度检验中，近似卡方为418.664，伴随概率为0.000，Crobach’s a系数

为0.973，说明研究变量适合进行因子分析。

表2 因子正交旋转载荷矩阵

3.2 相关分析

上文通过因子分析分别得到了物流竞争力与经济增长的因子得分,为了分析两者的关联程度，本文进一步计算物流竞争力的2个因子与经济增长的相关系数，其中X1代表物流发展规模，X2代表物流基础支撑，Y代表经济增长。

由相关分析可知X1（物流发展规模）与经济增长Y的相关系数为0.891（P＜0.01），X2（物流基础支撑）与经济增长Y的相关系数为0.441（P＜0.01），由此看出物流发展规模、物流基础支撑与经济增长呈现显著的正相关关系。

3.3 回归分析

在相关分析的基础上，本文进一步对物流竞争力的2个因子与经济增长的因子得分做回归分析，在回归分析中，必须对序列进行多重共线性检验、序列相关性检验以及异差方性检验，以消除对检验结果的不良影响。在多重共线性检验中，VIF值小于10，因此不存在多重共线性。在序列相关检验中，dL＜DW≤dU属于不能判定是否有自相关的范围内，本文将继续对序列进行LM检验，检验结果表明，在1%显著水平下TR2＜χ2α（p），由此判断序列不存在自相关。在进行回归分析中为消除异方差的不良后果，本文采用异方差稳健标准误法进行分析，得到结果见表3。

根据表3中的数据，模型估计的结果为：

表3 物流发展规模与物流基础支撑对经济增长的回归分析结果

模型估计结果说明，在假定其他条件不变的情况下，物流发展规模每增加一个单位，四川省经济将增加0.891个单位；物流基础支撑每增加一个单位，四川省经济将增加0.441个单位。同时通过表3可以看出，当变量全部进入回归的情况下，R2为0.988，修正可决系数-R2为0.987，回归模型拟合程度高。在给定显著性水平α=0.05下，t统计值分别为26.708、13.327，F统计量为586.983，均大于相应的临界值，说明回归方程总体显著。

3.4 格兰杰因果检验

虽然相关分析和回归分析说明物流竞争力与经济增长具有密切的关系，但却无法辨别因果关系是否长期稳定。为此，本文采用格兰杰因果分析方法进行检验。3.4.1 平稳性检验以及最优滞后期选择。在这里采用ADF检验考察上述时间序列的平稳性，由于序列整体在0均值上下波动，本文选择不包含常数和时间趋势项的检验模型。对于最优滞后期的选取，有多种方法可供选择，在这里选择一种常用的方法即Akaike信息准则，运用EViews8.0计量经济软件分析,得出结果见表4。

表4 各时间序列的平稳性检验

由表4可以看出，各时间序列的原序列ADF统计量、一阶差分的ADF统计量均大于相对应的临界值，说明各时间序列是非平稳序列，一阶非平稳序列。但各时间序列的二阶差分ADF统计量都小于该差分序列的临界值，说明四川省物流竞争力与经济增长的时间序列均为二阶平稳序列。

3.4.2 协整检验。由于上述时间序列均为二阶平稳序列,在检验两个变量间的因果关系之前,须对两个变量间的协整关系进行检验,在这里采用常用的Johansen协整检验方法进行检验，分析结果见表5。

表5 各时间序列的协整检验

由以上协整检验可以看出，四川省物流竞争力与经济增长关系之间存在协整关系，因此可以对各序列进行格兰杰因果检验。

（3）建筑工程施工环节应用。BIM技术在建筑项目工程施工中，能够利用其三维成像技术实现建筑项目的虚拟建造，并通过建设过程预演及时发现项目的风险点，及时为相关方跟进、修改提前做好准备，防患于未然。例如，在施工预演时发现建筑结构在后期可能存在碰撞风险时，便可以及时利用BIM技术对该项目的设计数据及施工方案进行修正和调整，确保施工质量，保证施工周期。

3.4.3 格兰杰因果关系检验。下面对X1（物流发展规模），X2（物流基础支撑）及Y（经济增长指标）三个时间序列进行格兰杰因果分析，得到结果见表6。

表6 物流发展规模、物流基础支撑与经济增长的格兰杰检验结果

表6中的P值表示接受零假设的概率，数字越小，表示自变量引起因变量的能力越强。从上述检验结果可以看出，物流发展规模与经济增长之间存在相对较强的相关性，在10%的显著水平下，认为X1和Y互为格兰杰因果关系，在5%的显著水平下，认为X1可以格兰杰引起Y。而物流基础支撑与经济增长的关系，从表6中可以看出，在5%显著水平下，认为X2可以格兰杰引起Y，而同样在10%以及5%的显著水平下，Y都不能格兰杰引起X2。

3.5 综合分析

从以上的相关分析、回归分析以及因果分析可以看出，四川省物流竞争力与经济增长紧密相关，物流对经济的促进作用明显，物流竞争力所提取的2个因子与经济增长相关性显著，分析结果如下：

（1）物流发展规模，通过相关分析、回归分析，其与经济增长的相关系数达0.891，可见发展关系之密切，这与其包含的物流指标的重要性有关，物流发展规模包括交通运输、仓储及邮电通信业投资总额、民用汽车拥有量等6个指标，这些指标是衡量物流竞争力的重要尺度，同时也是影响经济发展的重要因素，这一点可以从两者的格兰杰因果检验结果得到论证；在5%的显著水平下，物流发展规模可以格兰杰引起经济增长，反之，则不成立；在10%的显著水平下，物流发展规模与经济增长互为格兰杰因果。由此可见，在现行经济社会情况下，如果四川省扩大物流发展规模，例如加大对交通运输、仓储及邮电通信业务的投资，普及民用汽车等交通基础设施都能明显的促进经济增长；反之，当经济增长到一定程度时，也能对物流发展规模的扩大起到推动作用，进而提高整个物流的竞争力。

（2）物流基础支撑，与经济增长的相关系数为0.441，相比较而言，虽然与经济增长有一定相关性，但是关联程度远不及物流发展规模，结合二者的格兰杰检验结果，在5%的显著水平下，物流基础支撑能格兰杰引起经济增长，但在5%及10%的显著水平下，经济增长均不能格兰杰引起物流基础支撑，两者关系中，只有物流基础支撑能够单方面的促进经济增长。究其原因，这是由物流基础支撑的性质决定的，如本地电话用户、长途光缆线路长度等因素是物流发展的基础设施条件，但不是核心因素，这就决定了物流基础支撑发展到一定程度能促进经济的增长，但是经济增长却不能显著的促进物流基础支撑的发展。

4 发展对策

由上文物流发展规模与经济增长的格兰杰检验结果可知，二者在10%的显著水平下互为因果，因此物流发展规模在整个物流业以及经济发展中具有重要地位。四川省作为西部地区的重要省份，应充分发挥物流业对经济的促进作用，在结合“西部大开发”、“一带一路”以及长江经济带建设等重大战略的情况下，发挥区域优势，扩大物流发展规模，建议包括：

（1）通过实施加大交通运输仓储、邮电通信业的投资、释放物流需求、做大做强物流企业等发展策略，增加

民用汽车拥有量、货运量、旅客周转量等物流发展重要衡量因素。

（2）加强物流基础设施建设，增加铁路营业里程、公路里程，从而达到扩大物流发展规模，促进经济增长的目的。

4.2 加大物流基础支撑对经济增长的影响力度

由于物流基础支撑是单方面的对经济增长具有正效应，四川省必须充分发挥物流基础支撑的前提与基础作用。根据上文分析，促进物流基础支撑的发展包括物流信息化以及物流人才的培养两个方面，因此本文的建议如下；

（1）推动物流信息化，物流信息化的提升必须加强物流新技术的开发应用，支持物流领域关键技术的攻关，加大北斗导航、物联网、云计算、大数据等新一代信息技术的应用，加快企业物流信息系统建设及全程透明可视化管理，实现物流信息全程可追踪。

（2）加强物流人才的培养，物流人才的培养包括企业内部人才的培养以及高校物流人才的培养。企业内部人才的培养要求企业必须对职工进行定期的有针对性的培训，建立合理的职工管理机制和企业文化，使员工时刻保持积极向上的学习心态；高校人才培养方面，四川省作为教育大省，拥有丰富的教育资源，截止2015年四川省拥有普通高校126所，因此在物流人才培养方面，各高校应重视物流专业的设置以及物流师资队伍的建设，建立物流实践基地以适应物流市场对多样化复合型人才的需求，从而进一步发展物流基础支撑，推动经济的增长。

本文采用1997-2013年四川省相关数据对物流竞争力与经济增长关系进行实证研究，在数据的选择上具有一定的局限，所建立的物流竞争力指标体系还需进一步得到检验，在后续的研究中有待完善。

［1］谭观音,左泽平.海峡西岸经济区城市物流竞争力的动态比较［J］.经济地理,2012,（3）：107-114.

［2］薛东前,郭晶,党淑英.中国内陆中心城市物流竞争力比较研究—以西安与郑州为例［J］.地域研究与开发,2012,（2）：59-62.

［3］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.

［4］张毅,陈圻.中国区域物流业与经济增长协调度研究—基于复合系统模型与30个省区面板数据［J］.软科学,2010,（12）：70-75.

［5］杨明华,张青木.区域物流竞争力与区域经济互动关系实证研究—以江苏省为例［J］.未来与发展,2008,（10）：67-73.

［6］张广胜.物流竞争力对区域经济发展影响机制研究—基于京津冀、长三角、珠三角经济圈实证研究［J］.企业经济,2015,（8）：151-155.

［7］袁敏.城市物流竞争力评价研究［D］.重庆：重庆交通大学, 2009.

［8］刘莉,司文峰.环长株潭城市群物流竞争力评价与比较分析［J］.物流技术,2015,34（18）：43-45.

［9］金芳芳,黄祖庆,虎陈霞.长三角城市群物流竞争力评价及聚类分析［J］.科技管理研究,2013,（9）：183-188.

［10］刘玉美.区域物流竞争力水平分析与评价实证研究—以湖南省为例［J］.物流技术,2013,（1）：200-202.

［11］朱子明,郁鸿胜.长三角核心城市群经济竞争力评价研究［J］.生态经济,2013,（12）：57-60.

Empirical Study on Relationship between Logistics Competitivity and Economic Growth：Based on Statistical Data of Sichuan of 1997-2013

Liu Li,Deng Yunfang
（School of Finance Economics, Hunan University of Technology, Zhuzhou 412007, China）

In this paper, with Sichuan as the object and based on the 1997- 2013 statistical data of the province, we built the indexsystem to evaluate the relationship between logistics competitivity and economic growth, used different approaches to analyze empirically therelationship between the logistics competitivity and economic growth in Sichuan, and at the end proposed some feasible suggestions.

logistics competitivity； economic growth； evaluation index system； empirical analysis； Sichuan

F259.27；F127；F224

A

1005-152X（2016）09-0077-05

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.09.017

2016-07-21

刘莉（1972-），女，湖南宁乡人，湖南工业大学教授，博士，研究方向：物流与供应链管理；邓云芳（1991-），女，四川宜宾人，湖南工业大学硕士研究生。