长三角地区物流业发展与经济增长的互动关系研究

2022-05-07孙鑫姚正海

物流科技 2022年2期

孙鑫姚正海

摘要：物流业作为国民经济的基础产业，其发展与经济增长有着一定的互动关系。文章以长三角地区三省一市为样本，利用熵值法分别对物流业发展和经济增长进行测度和分析，并基于格兰杰因果检验、PVAR模型研究二者之间的互动关系。研究结果表明，长三角地区物流业发展与经济增长互为格兰杰原因;物流业的发展与经济增长之间存在着良性的互动关系;物流业的发展对经济增长的促进作用大于经济增长对物流业发展的促进作用。基于此，本文提出三点建议：促进区域内协调发展，形成良好合作互动;合理规划，齐头并进;把物流业发展提升到战略层面。

关键词：长三角;物流业;经济增长;互动关系;PVAR

中图分类号：F259.27 文献标识码：A

Abstract： As the basic industry of national economy， the development of logistics industry has a certain interactive relationship with economic growth. Taking three provinces and one city in the Yangtze River Delta region as the research object， this paper uses entropy method to measure and analyze the development of logistics industry and economic growth respectively and studies the interactive relationship between them based on Granger causality test and PVAR model. The results show that the two factors are Granger causes. There is a positive interaction between the development of logistics industry and economic growth. The development of logistics industry promotes the economic growth more than the economic growth promotes the development of logistics industry. Based on this， this paper puts forward three suggestions： promoting harmonious development within the region， forming a good cooperation and interaction; planning rationally， going hand in hand; promoting the logistics industry to the strategic level.

Key words： Yangtze River Delta; logistics industry; economy growth; interactive relationship; PVAR

0 引言

2020年，我国GDP总量达1 015 986亿元，较上年增长2.3%。其中，第三产业增加值553 977亿元，占GDP的比重为54.5%[1]。物流作为第三产业的重要环节，其发展水平已经作为权衡一个国家或区域综合实力、经济运行质量的重要指标之一。我国物流业产值从2010年的18 738.6亿元上涨到2020年的41 561.7亿元，除2020年受疫情影响有所回落，均保持逐年递增的状态。物流业连接国民经济各部门使之成为一个有机整体，在世界范围内已成为一个充满活力和发展潜力的新兴产业。同时，物流业作为国民经济的基础和先导产业，不仅因为其“第三利润源”的特质受到企业的高度重视，还以其兼具劳动密集型、资金密集型与技术密集型的特点得到了政府的大力支持。一方面，物流业随着经济全球化进程与世界经济的高速发展、互联网等技术发展和应用普及而快速发展。另一方面，地区经济的快速发展不仅为物流业的发展提供了强大的资金支持，同时给区域内物流需求量带来了较大幅度的提升，两者之间存在相互影响、相互促进的关系。本文以长三角地区三省一市为研究对象，探索物流业发展与经济增长的互动关系，为促进物流业发展与经济增长之间的良性互动提供参考。

1 研究方法

本文首先采用熵值法分别计算物流业发展和经济增长各指标的权重，在此基础上计算各指标的得分，综合计算得出长三角三省一市2010～2019年的指数，以此为基础借助格兰杰因果检验、PVAR模型研究二者之间的互动关系。

1.1 熵值法

（1）各项指标的无量纲化处理

1.2 面板数据向量自回归

VAR模型是一种常见的计量经济学模型，广泛应用于多系统之间的交互影响关系。PVAR模型是对VAR模型的拓展，兼具面板数据分析和VAR模型的優点。本文研究的是物流业发展与经济增长之间的互动关系，二者之间相互影响，可能会存在一定的内生性问题。PVAR模型不仅把自身变量的滞后期纳入模型中，同时考虑到其他变量的滞后期，在保持各变量独立性的前提下，研究各变量之间的相互作用关系。近年来，PVAR模型被广泛应用于经济管理研究领域[2-4]，并取得了良好的实证结果，具体模型如下：

2 实证分析

2.1 指标体系的构建

物流行业是保证社会生产和社会生活供给的行业，主要由运输行业、仓储行业、通信行业等行业组成。物流业发展主要包括物流投入和物流产出两个部分。狭义的经济增长指的是GDP增长，从广义上来看，投资、消费、净出口是拉动经济增长的“三驾马车”。

本文以长三角地区三省一市为研究样本，结合上述物流业发展和经济增长的特征，考虑到数据指标的可靠性和可获得性，借鉴郭胡斌和齐源（2018）、万艳春等（2019）、李宝库和李销（2020）等[5-7]对物流业发展和经济增长指标的设定，分别从物流业投入与产出两个维度选取5个指标测度物流业发展;从经济状况、民生发展、对外开放三个维度选取8个指标衡量经济增长，并据此建立指标体系，如表1所示。

本文以2010～2019年的数据为统计对象，数据来自于《江苏统计年鉴》、《浙江统计年鉴》、《安徽统计年鉴》、《上海统计年鉴》等。

2.2 指标数据处理

本文采用熵值法对各项指标进行赋权，分别得出物流业发展与经济增长各指标的权重，如表2所示。加权计算综合得出2010～2019年江苏、浙江、安徽、上海的物流业发展指数和经济增长指数，如表3所示。

由图1可知看出，除安徽省有个别异常值之外，物流业发展与经济增长趋势大体上存在一致性，总体上都呈上升趋势。

2.3 PVAR分析

（1）单位根检验

PVAR模型仍包含时间序列的特征，因此理论上要求所有的内生变量都是平稳的。本文采用LLS检验、IPS检验、ADF-Fisher检验、PP-Fisher检验四种方法来进行单位根检验，检验结果发现lnL、lnE均是平稳的，如表4所示。

（2）模型滞后期的选择

选择模型的滞后阶数，以保证参数估计的有效性，一般参考信息准则的最小值所在的滞后期数。本文采用MBIC、MAIC、MQIC准则选择最优滞后期，如表5所示。

由表5可知，基于信息准则最小化原则，PVAR模型选择的最优滞后阶数应为1。

（3）格兰杰因果检验

PVAR格兰杰因果检验：如果X是Y的格兰杰原因，则在给定Y的滞后项的前提下，X的滞后项仍有助于解释Y的变动。在本文中采用格兰杰因果检验考察PVAR模型中变量的滞后期对解释变量是否存在显著性影响，检验结果如表6所示。

由表6可知，在1%的显著性水平下，均拒绝原假设，即长三角地区物流业发展是经济增长的格兰杰原因，同时经济增长也是物流业发展的格兰杰原因。二者之间存在相互影响、相互促进的关系。

（4）稳定性检验

稳定的PVAR模型是进行脉冲响应分析和方差分解的基础，对PVAR模型进行稳定性检验，要求特征根的模型小于1。稳定性检验结果：特征根均在单位圆内，表明PVAR模型满足稳定性检验。

（5）脉冲响应分析

脉冲响应研究的是单个变量在某期的变动对自身其他各期以及其他变量造成的冲击，能够较好全面地反映各变量之间的动态关系[8]。本文采用广义脉冲响应函数对PVAR模型进行分析，具体结果如表7所示。

表7分别显示了长三角地区物流业发展一个标准差冲击对自身、经济增长的动态影响路径以及长三角地区经济增长对物流业发展、自身的动态影响路径。当lnE对自身产生冲击时，lnE产生负向效应，在第1期达到最小值-0.258，随后呈现波浪式的动态发展，到第5期趋于稳定。这表明经济增长对自身的影响在前期存在较大的波动，从长远来看，影响并不显著;当lnE对lnL产生冲击时，在第1期达到最大值0.031，随后趋于平稳，到第4期影响不显著;当lnL对lnE产生冲击时，在第1期达到最小值-0.354，在第2期达到最大值0.244，表明lnL对lnE的冲击在前期较为显著，到第5期趋于稳定;当lnL对自身产生冲击时，在第2期达到最小值-0.023，在第三期达到最大值0.023，在第4期趋于稳定。

（6）方差分解

脉冲响应研究的是某个变量的冲击对另一个变量的影响路径，而方差分解则是已知变量的波动，研究波动中自身的冲击以及其他变量冲击的程度大小。由格兰杰因果检验可知，长三角地区物流业发展与经济增长之间互为格兰杰原因，因此本文分别对两个变量进行方差分解，结果如表8所示。

由表8可知，長三角地区的物流发展和经济增长主要受自身贡献的影响。现阶段物流业发展对后期物流业发展的贡献率逐渐降低，而后保持稳定，从第1期的100%不断下降到94.5%左右后保持不变，当前经济增长对后期物流业发展的贡献率不断上升后基本保持在5.5%左右，贡献率较低;当期物流业对后期经济增长的贡献率逐渐提高，并保持在49.8%的较高水平，当期经济增长对后期经济增长的贡献率不断降低，从第1 期的77.4%不断下降到50.2%。

3 结论及建议

3.1 研究结论

本文分别从物流投入与物流产出维度构建评价物流业发展指标体系;从经济状况、民生发展、对外开放维度构建评价经济增长指标体系，运用熵值法构建评价指数函数，分别得出长三角地区物流业发展与经济增长指数。在此基础上，建立PVAR模型，通过格兰杰因果检验、脉冲响应分析、方差分解研究长三角地区2010～2019年物流业发展与经济增长的互动关系，得出以下结论：

（1）从长三角地区物流业发展与经济增长指数来看，江苏省物流业发展与经济增长指数均位列第一，且发展较为稳定;浙江与上海物流业指数在前期存在一定的交叉性，近年来，上海物流业发展趋势优于浙江，而经济增长趋势略低于浙江;安徽省物流业发展与经济增长指数存在较大的波动性，且在长三角地区竞争中处于劣势地位。

（2）在1%的显著性水平下，长三角地区物流业发展与经济增长之间存在双向格兰杰原因，两者互相解释。表明长三角地区物流业发展能够推动经济增长，同时经济的增长可以拉动物流业的发展。

（3）根据模型的稳定性检验，所有的特征根均在单位圆内，适用脉冲响应分析。长三角地区物流业发展对自身短期的影响存在正负效应交替的现象，长期来看，起稳定的正向促进作用;长三角地区物流业的发展对经济增长具有相对稳定的积极作用。经济增长对长三角地区物流业的影响在初期呈现出正负交替的现象，从长远来看，经济增长最终会促进物流业的发展;长三角地区的经济增长对自身具有积极和稳定的影响。

（4）方差分解结果表明长三角地区物流业发展水平主要受自身因素的影响，呈现逐年下降的趋势，经济增长对物流业发展的影响较低，说明经济增长对物流业发展有一定的推动作用，且呈现上升的趋势，但就目前而言，推动力处于一个较低的水平;经济增长对自身的贡献率小于物流业发展对自身的贡献率，且呈现下降的趋势，而物流业发展对经济增长的推动呈现上升趋势。总体而言，物流业发展对经济增长的促进作用大于经济增长对物流业发展的作用。

3.2 对策建议

根据上述的研究结论可以看出，长三角地区三省一市物流业发展与经济增长水平存在差异，区域之间发展存在不协调的现象;长三角地区物流业发展与经济增长之间存在着互动关系。物流业的发展能有效地促进经济增长，而经济增长也能促进物流业的发展。物流业的发展对经济增长的促进作用大于经济增长对物流业发展的促进作用。基于此，本文提出以下几点建议：

（1）促进区域内协调发展，形成良好合作互动

促进区域内的协调发展，发扬优势，补齐短板。区域内协调发展不仅有利于加强物流业的联动效应，同时能够极大地促进区域内的经济增长。借助江苏省物流业发展与经济增长优势，带动长三角地区物流业规模效益增长，促进物流产业集聚;同时要重视经济的长期增长目标，带动区域内经济的协同发展。

（2）合理规划，齐头并进

物流业发展与经济增长不是独立的个体，应当充分意识到二者之间的互动关系。一方面，加大物流业投资力度，扩大物流业的投入，以此带动物流业的产出，推进物流业发展的同时带动经济的增长;另一方面，政府要重视经济发展，不仅是“总量”方面，更是“质量”方面，形成长三角地区经济的高质量发展对于推动物流业发展有着一定的积极意义。

（3）把物流业发展提升到战略层面

物流业作为国民经济的基础性产业，同时物流业作为新兴产业，其发展有着巨大的潜力和优势，应当重视物流业在国民经济中的地位，把物流业发展提升到战略层面，加强物流资源整合，形成高效的物流服务体系对于促进经济的增长有着不可忽视的作用。

参考文献：

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收稿日期：2021-07-29