物流业与经济增长互动关系实证分析

秦胜杰

摘要：利用协整分析方法，基于2005-2013年的合肥市样本数据，通过建立ECM模型对合肥市物流业与经济增长之间的关系进行研究。研究结果表明：合肥市物流业与经济增长之间存在长期且稳定的均衡关系，在误差修正模型中，当短期发生波动偏离长期均衡时，将会进行反向调整使物流业与经济增长重新回到均衡状态。根据以上结论，为合肥市发展物流业提供一定的对策建议。

关键词：物流业；经济增长；ECM模型

中图分类号：F25

文献标识码：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2016.21.016

1引言

随着全球化趋势进一步深化，信息技术浪潮的澎湃发展，物流在企业间竞争与推动社会经济发展上扮演的作用愈加凸显，建设现代高效的物流业日益受到全社会诸多与之相关行业的重视，如何进行物流业的战略性发展可以说受到国家层面的高度重视，2009年，国务院出台的《物流业调整和振兴规划》中明确指出，物流产业对经济发展推动作用大，加快培育其成为新的经济增长点。2014年，《物流业发展中长期规划》要求加快提高物流业发展水平，重视物流产业在推动国民经济竞争力起到的战略性意义。这些前瞻性规划无一不是体现出国家对发展物流产业的密切关注。实际上，相关资料显示，2014年全国的社会物流总额达到213.5万亿元之多，由此可见，物流行业蕴含的经济效能不可小觑。

面临不断变化的经济发展形势，合肥市积极依托自身得天独厚的地理区位优势与政策赋予的优势，大力发展物流业，为物流产业夯实基础。与此同时，现代化高效物流也是代表城市经济发展水平的重要标志，被喻为促进经济发展的“加速器”。两者之间相互影响。基于此，本文主要利用协整分析方法并且建立ECM模型，以研究合肥市物流业与经济增长之间的互动关系，为提出合肥市物流业今后的发展建议提供实证基础。

2文献综述

经济增长与物流业发展问题受到众多学者的重视，从既有的成果来看，学者们从不同的角度出发予以研究。卢胜基于物流推动论角度，认为物流业的现代化必将成为经济发展的助推器。边荣、杨明华则结合江苏省实际情况认为现代化物流业将会增强当地经济的辐射与聚集作用，显著拉动经济增长。另外，一些学者通过各类计量分析方法研究两者之间的关系，比如田振中学者运用回归分析着重研究物流业发展对经济增长的影响效应。张鹏伟则将河南省物流业与经济增长纳入计量经济模型，进而发现物流对经济的正向作用显著。董晓华等人以重庆市为例，通过构建多元Logistic模型深入分析物流业对经济增长的影响作用。有的研究则是关注物流业发展以经济增长之间的相互关系，蒋卫华等人通过计量经济方法分析经济增长与物流业的相互关系，得出两者之间相互影响与促进。

综上所述，当下虽然已经有经济增长与物流业发展问题的定性与定量探索，但大多数聚焦在国家省层面的研究，对于市层面两者之间关系探索较少，面对不断加剧的区域竞争，在对合肥市的研究上，定量分析物流业与经济增长关系尤为重要，这不仅为提升物流发展水平制定政策提供依据，也指出未来可能存在的新的经济增长点。

3实证分析

3.1指标选取与数据处理

经济增长是个复杂的概念，涉及到经济增长的因素繁多，但从“量”的角度来看，也是表现为社会产出的不断增长，因此，为确保数据的可获得性和精确性，采用国内生产总值GDP代表经济发展水平。而物流产业涉及行业众多，涵盖环节复杂，因此衡量物流业发展水平的指标也多种多样，行业内对采用何种指标表示物流业发展水平也尚未达成一致看法。因此，参考陈赤平学者的研究，本文将以物流增加值指标衡量物流业的发展水平，其中物流业增加值数据由交通运输业、仓储与邮政业（不含电信业）增加值数据表示。并将经济增长与物流业增加值分别用变量GDP与LOG表示。为有效避免可能出现的异方差问题，减少数据的剧烈波动，同时对变量作自然对数变换处理，分别记为lnGDP、lnLOG。

3.2平稳性检验

在对时间序列进行回归分析时，假定此序列是不存在单位根的，但实际上，许多时间序列是不平稳的，如果不进行平稳性检验极易出现伪回归，从而影响分析结果的有效性。因此，对变量lnGDP与lnLOG均做ADF检验分析以判断时间序列是否存在单位根问题。

根据具体的输出结果可知，变量lnGDP与lnLOG的ADF检验值均大于5%的显著性水平下的临界值，表明原序列存在单位根问题，序列此时不平稳，在对变量lnGDP与lnLOG同时进行一阶差分处理后，结果表明此时一阶差分时间序列仍然含有单位根。当变量lnGDP与lnLOG作二阶差分变换后，此时在5%的显著性水平下，变量lnGDP与lnLOG二阶差分序列的ADF检验值小于临界值，此时间序列是平稳的。通过以上的分析可以判断变量lnGDP与lnLOG是二阶单整序列，符合进行协整分析的假定条件。

3.3协整分析

通过单位根检验分析，结果表明变量lnGDP与lnLOG符合协整分析的假定条件，为了进一步确定合肥市物流业与经济增长之间是否存在长期协整关系，采用1987年Engle和Granger提出的两步检验法对两者之间的协整关系进行回归分析。

本文利用Eviews 7.0软件在lnGDP是自变量，lnLOG作为因变量的条件下建立线性回归方程，具体结果为：

lnGDPt=1.3342+1.3672lnLOGt（1）

R-squared=0.9977，Adjusted R-squared=09974，D.W.=2.4283

从式（1）中，回归结果表明变量lnGDP与lnLOG之间存在线性关系，其中，回归方程的边际系数代表着每当变量lnLOG增加1%时，lnGDP随之增加13672%，合肥市物流业增加值提高1%，合肥国内生产总值便会提升1.3672%。

从式（1）中得到残差序列ut=lnGDPt—1.3342—13672lnLOGt，并重新规定残差序列为ecm，对式（1）中的残差进行单位根检验，具体检验结果见表1所示。

从表3中的ADF检验结果来看，在5%的显著性水平下，ecm的ADF检验值是-3.808912小于临界值-3.259808，此时残差序列ecm是不含有单位根的，因此，可以判断时序lnGDP与lnLOG之间存在长期且稳定的协整关系，即合肥市物流业与经济增长之间存在长期的协平衡关系。

3.4误差修正模型

通过协整分析得出变量lnGDP与lnLOG具有长期均衡关系，但在短期波动中变量lnGDP与lnLOG之间是否可以保持这种长期均衡的关系却并未涉及，因此，考虑建立误差修正模型（ECM）以研究此问题。将式（1）中得到的残差序列ecm定义为误差修正项，利用最小二乘回归法，得到具体模型结果为：

ΔlnGDPt=00209+12023ΔlnLOGt-11702ECMt-1（2）

t（0.6591）（5.5956[DK3]***）（-2.8699[DK3]***）

R-squared=0.8394，AdjustedR-squared=07858，D.W.=0.9022（其中[DK3]***、[DK2]**、*表示为在1%、5%、10%的显著性水平下系数通过检验）

从模型结果来看方程的可决系数较高，能够较好地反映变量lnGDP与lnLOG在短期波动中的变动。其中ΔlnMa的系数为正，表明物流对GDP为正向影响，在短期波动中当本期的物流业增长率提高1%时，相应的合肥市GDP增长率提高1.2023%。误差修正项系数则反映物流业增加值与合肥市国内生产总值在短期波动中偏离长期均衡关系的程度，当短期发生变化而偏离长期均衡时，误差修正项会以-1.1702的力度反向调整使之两变量回到均衡状态。

4结论与建议

本文以2005-2013年的合肥市相关数据为基础，利用协整分析方法着重研究合肥市经济增长与物流业之间的具体关系，得到以下结论：

合肥市物流业与经济增长之间存在长期且稳定的均衡关系，在误差修正模型中，当短期发生波动偏离长期均衡时，将会进行反向调整使物流业与经济增长重新回到均衡状态。

总之，合肥市经济的快速发展带动着物流业向现代化之路迈进，但是另一方面，合肥市物流业整体实力仍显不足，制约了物流业对市场的服务能力。因此，依据以上结论给出提升物流服务能力的相关对策。对物流企业来说，加强与国内外知名物流企业的交流，着力提高本企业的服务水平，从企业信息化水平、物流标准、物流业务流程以及物流资源整合问题上入手，提升自身的专业化水平，切实能够将潜在的物流需求转化为有效需求。鼓励物流行业加强与农产品行业、快消业、制造行业等关联性行业合作，释放潜在物流需求，增强物流业的经济效能。政府部门需要在外部环境上持续优化，重视物流基础建设与物流行业的现代化发展，尤其是信息技术的推广运用等，引导和树立如农产品物流、冷链物流等示范类项目，培育具有特色、高水平的现代化物流企业。

参考文献

[1]卢胜.现代物流业对城市经济的影响及对策[J].经济体制改革，2003，（02）：131134.

[2]边荣，杨明华.江苏省物流业对经济增长的影响[J].山西师大学报（社会科学版），2011，（S3）：3334.

[3]田振中.我国物流业发展对经济增长作用的实证分析[J].物流科技，2011，（05）：4546，137.

[4]张鹏伟.物流业对河南经济增长的实证分析[J].生产力研究，2011，（04）：8082.

[5]董晓华，侯建.物流业对经济增长作用的实证分析——以重庆市为例[C].中国信息经济学会.2012中国信息经济学年会会议论文集，中国信息经济学会，2012：7.

[6]蒋卫华，赖盛中.物流产业发展新路径及其与经济增长互动实证分析[J].商业经济研究，2015，（34）：3940.

[7]陈赤平，杨茂富，杨欢.制造业与物流业联动发展关系研究——以湖南省为例[J].湖南社会科学，2014，（04）：125128.

[8]易丹辉.数据分析与E-views应用[M].北京：中国人民大学出版社，2008.