网络零售及物流投资对物流业发展的影响

2019-08-29支海燕

物流工程与管理 2019年8期

□ 支海燕

(贵州大学管理学院，贵州贵阳 550025)

1 前言

现代物流对我国经济增长的具有重要作用，在基础上促进商品流通并与其他行业发展相互促进。网络购物的发展促进了快递物流的发展，而物流的发展提高快递物流的效率，间接促进网络购物的繁荣。交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资是物流业中的重要的一环，交通运输、仓储和邮政业的提升肯定会促进物流业的发展，但对其的投资需要资金，投资资金来源物流发展的收入，所以对其的投资是否是越多越能实现其促进作用呢？所以探索网络购物和物流投资对物流业的发展具有重要现实意义。

2 物流业发展分析

经调查，现代物流已是中国经济中排名第三的利润源。社会物流总额与社会物流总费用，这两个核心指标在物流业的统计和核算中具有重要位置，反映了社会对物流总需求[1]。

2.1 全国社会物流总费用

从图1可以看出我国社会物流总费用是不断增长的。其增长率的波动较大，最低的为1.9，最高的为20.1，从2011年到2015年的下降趋势明显，从2016年后增长率开始回升。

图1 2004—2018年全国社会物流总费用及增长率

2.2 社会物流总额

从图2易知，社会物流总额从2004年的38.42万亿元增长到2018年的283.1万亿元，增长了7.37倍，从样本区间看增长最快的是2007年，增长率为26.2%，最低的则为2015年仅为5.8%，但总体上的增长趋势呈现下降趋势。

两者紧密联系，但从包含内容角度看两者状态关系具有区别：社会物流总费用是静态的概念，而社会物流总额则具有动态性，即在社会化生产过程中，社会物流总额集中反映了其产业活动规模，在某一层面可以体现物流需求的变化。本文选用社会物流总额来代表物流业的发展。

图2 2004—2018年中国社会物流总额及增长率

3 实证分析

3.1 数据选取

出于样本可获得性考虑，网络购物最早的数据只找到了2004年的，选取了样本区间为2004-2018年，被解释变量物流业的发展用社会物流总额(WZ)代替，运输业、仓储业和通信业等多种行业的整合形成了物流业，所以交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资是物流业中的十分重要的一环，解释变量物流业投资和网络购物分别用交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资(TZ)和网上零售额(WL)进行替代，数据来源国家发改委发布的2004-2018年《全国物流运行基本情况通报》、国家统计局和中国电子商务研究中心。具体数据如下：

表1 物流业投资、社会物流总额、网络零售额

3.2 模型设计

3.2.1 单位根检验

物流业投资、网上零售额和社会物流总额都是时间序列数据，在进行实证分析需要对数据的平稳性进行研究，不然容易导致伪回归的发生。为了减小异方差，对数据物流业投资(TZ)、网上零售额(WL)和社会物流总额(WZ)取对数，并分析进行ADF单位根检验。

表2 单位根检验结果

根据表2可知，LNWZ和LNWL都是平稳系列，一阶差分序列也是平稳的，而LNTZ的原序列不平稳，一阶差分序列平稳，所以用LNTZ的一阶差分序列DLNTZ与LNWZ、LNWL进行实证分析。

3.2.2 相关性分析

将LNWL和DLNTZ进行相关性分析，由图3已知，LNWL、DLNTZ和LNWZ呈现线性相关，将模型设计为：LNWZ=β0+β1LNWL+β2DWLTZ+εt

图3 相关分析图

3.2.3 回归分析

由相关性分析图得知，LNWL、DLNTZ和LNWZ呈现线性相关，将三者进行OLS回归，得出结果如表3所示：

表3 回归分析结果

根据表2 的回归结果分析，可以写出回归方程：

LNWZ=11.93792+0.25875LNWL-0.428919DLNTZ+εt

(159.5709) (37.61232) (-2.98317)

由表可知，R2=0.961093，调整后R2为0.960095，均在0.8以上，表明模型拟合效果较好，F=963.3858>F0.05(1,14) =8.86也通过了检验,说明回归方程具有较好的解释意义。表明当其他条件不变时，网上零售额增加1亿元，社会物流总额增加0.2588亿元，对LNTZ进行了一阶差分，则DLNTZ表示的经济含义是交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资的增长率，即表明交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资的每增长1%时，会导致社会物流总额下降0.4289亿元，这也符合现实情况，交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资属于支出率数据，其对社会物流总额的产生的效用不能直接用数据体现，需要借助货物周转量、运输总量等中间变量进行体现。

3.2.4 异方差检验

虽然序列已经去对数减少了异方差，但不意味完全避免了异方差，所以还是要对数据进行异方差的建议，因为是时间序列，对序列进行ARCH异方差检验。结果如表4：Obs*R-squared对应的Prob.Chi-Square大于0.05，不拒绝原假设“序列存在同方差”，即序列不存在异方差。

表4 异方差检验结果

3.2.5 自相关检验

在对数据进行异方差检验会还需进行自相关，避免多重共线性的出现。对数据进行了拉格朗日检验，由结果知Obs*R-squared对应的P值=0.07大于0.05，则序列不存在自相关。

表5 自相关检验

3.2.6 格兰杰检验

格兰杰因果关系检验主要是检验变量之间是否存在时间上的先后关系。为了探索更加明晰的网上零售额、物流业投资和物流业发展的关系，对变量LNWL、 DLNTZ和LNWZ进行格兰杰检验。

表6 格兰杰因果关系检验

由表6可知：LNWZ和LNWL之间存在单向格兰杰因果，即网上零售额是物流业发展的单向格兰杰原因。LNWZ和DLNTZ也是单向格兰杰因果，即物流业的发展会使物流业投资增长。而DLNTZ和LNWL之间存在格兰杰因果关系。

4 结论及建议

4.1 结论

①网上零售额、物流业投资和社会物流发展之间线性相关，LNWZ=11.93792+0.25875LNWL-0.428919DLNTZ，表明当其他条件不变时，网上零售额增加1亿元，社会物流总额增加0.2588亿元，对LNTZ进行了一阶差分，则DLNTZ表示的经济含义是交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资的增长率，即表明交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资的每增长1%时，会导致社会物流总额下降0.4289亿元。

②LNWZ和LNWL之间存在单向格兰杰因果，即网上零售额是物流业发展的单向格兰杰原因。LNWZ和DLNTZ也是单向格兰杰因果，即物流业的发展会使物流业投资增长。