基于VAR模型的中国公路物流运价指数与宏观经济关系实证研究

罗莹 李悦

摘   要：中国公路物流运价指数作为反映我国货运市场和经济走势的先行经济指标，与我国宏观经济景气状况具有紧密联系。基于此，从直接、间接两方面入手，分析公路物流运价指数与我国宏观经济之间的影响机理，通过选取CPI、PPI宏观经济指标，基于VAR模型理论，对中国公路物流运价指数与宏观经济指标之间的关系进行定性与定量研究，得出二者之间的作用机理，以期为我国宏观经济调控及政策制定提供一定的参考。

关键词：中国公路物流；运价指数；宏观经济；VAR模型

中图分类号：TP391       文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2023）13-0023-03

中国公路物流运价指数是由中国物流信息中心正式对外发布的一套运价指数，该指数是以公路物流运价为基础，可对公路运输业以及我国宏观经济产生较强的预警功能。公路物流业在我国经济发展中占有重要地位，2020年我国公路货运量为342.64亿吨，同比下降26.4%，占全国总货运量的72.4%。利用大数据、云计算等信息化手段，分析公路物流运价指数与我国经济发展之间的关系，有利于提高公路货运市场运行监测分析能力，积极引导、合理调控市场运力，助推公路物流业向绿色、高质量方向发展。本文通过分析中国公路物流运价指数与宏观经济之间的关系，基于计量经济学理论，构建VAR模型，对两者之间的关系开展探索研究。

一、影响机理分析

第一，直接影响。公路货物运输对国民经济发展具有较强的推动作用。中国公路物流运价指数的建立，是大数据发展的客观要求，通过借助大数据理念，运用“云计算”等现代信息技术手段，实时监测公路货运市场的动态变化。公路物流运价指数体系的建立，可以反映真实的公路货运需求情况和运价水平，在一定程度上可为国家宏观经济调控以及相关政府部门制定政策和法规提供有效的数据支撑，更好地促进我国社会经济的发展。

第二，间接影响。公路货物运输对我国货运市场的发展具有促进作用。建立中国公路物流运价指数是我国货运市场发展的客观要求，可以分析价格和成本对行业运行的影响方向及程度，研判未来发展的变化和趋势，充分发挥价格信息对市场的导向作用，调节市场供需之间总量与结构的平衡，引导公路物流市场健康有序平稳发展。公路货物运输涉及机械设备制造、基础设施建设、电子信息、综合物流等多个国民经济支柱产业和领域，在公路运输跨越式发展的带动下，与其相关产业也将得到快速发展，从而在一定程度上能够有效地支持国民经济的快速发展。

二、模型构建与实证分析

（一）指标选取

消费者价格指数（CPI）和生产价格指数（PPI）作为国家宏观经济指标，均为制定相关经济政策和国民经济核算提供了重要的参考价值。为充分验证中国公路物流运价指数与宏观经济之间的相互关系，本文选择CPI、PPI指标作为描述其与中国公路物流运价指数动态关系的变量，通过使用Eviews进行数据分析与模型构建，深入分析研究中国公路物流运价指数与该经济指标之间的影响作用机理。

（二）数据检验

1.平稳性检验。首先，需对选取的三个时间序列变量进行平稳性检验以消除影响，检验方法采用ADF单位根检验法，检验结果如下页表1所示，可以看出，CPI、PPI和中国物流运价指数在5%的显著性水平检验下均为平整序列。

2.协整检验。为进一步考察中国公路物流运价指数和宏观经济指标之间的长期稳定关系，本文采用Johansen检验方法对所选取的三个指数指标进行协整检验与分析，并基于迹统计量与最大特征值统计量对CPI、PPI和中国公路物流运价指数进行检验，输出结果如下页表2所示。

根据上表中所示，协整检验的迹统计量为0.0428833＜

3.841466，最大特征值检验统计量也为0.0428833＜3.841466，两者均接受原假设，即CPI与中国公路物流运价指数、PPI与中国公路物流运价指数之间均存在协整关系，且三个变量之间的关系长期且稳定，得到协整检验长期均衡方程如式（1）、（2）、（3）所示，ε为标准误差项。

INDEX=-7.7478PPI-20.0256CPI+ε（1）

PPI=2.5847CPI-0.1291INDEX+ε（2）

CPI=0.3869CPI-0.0500INDEX+ε（3）

（注：INDEX为中国公路物流运价指数）

可以看出，CPI和PPI指标的变化会对公路货运市场带来正向影响。我国居民消费水平和社会生产力的提升一般预示着社会经济的整体进步，客观上可以一定程度带动我国货运市场发展。同时，运价政策实施等相关因素引起的运输市场环境改变，也会影响社会生产力水平、居民消费水平等国家宏观经济指标。

（三）模型建立

1.滞后阶数的选择。由上述协整检验结果可以看出，CPI、PPI与中国公路物流运价指数之间存在长期且稳定关系。本文利用CPI与中国公路物流运价指数、PPI与中国公路物流运价指数之间的协整关系建立平稳的VAR模型。在构建VAR模型之前，为了充分完整地展示模型的动态特征，使滞后阶数足够大，尽可能地减少模型自由度的损失，需先确定模型的最优滞后阶数，得出CPI、PPI与中国公路物流运价指数的VAR模型最佳滞后阶数结果，如表3、表4所示，FPE、AIC、SC和HQ四个评价指标均认为滞后阶数为2较为合理。

2.构建模型。CPI、PPI分别与中国公路物流运价指数之间所构建的VAR模型如式（4）（5）（6）（7）所示，可以看出，上两期的中国公路物流运价指數对自身和CPI、PPI均存在正向影响，结果说明了CPI、PPI与公路物流运价指数之间存在相互影响的传导机制。随着公路货运市场的逐步发展与扩大，公路物流运价指数对未来公路货运企业自身及社会经济水平和生产力发展趋势均起到一定的预测作用。公路运价指数上涨，表明未来一段时间内公路货运规模将逐步增大，折射出我国社会经济走势向好；当公路货运价格指数走弱时，预示着公路货运市场运价水平及运量出现下降趋势，同时，社会经济水平及生产力的发展也会受到相应的阻碍，将出现经济不景气现象。

（1）CPI与中国公路物流运价指数模型

CPI=1.0250CPI（-1）-0.1794CPI（-2）+0.0003Index（-1）-0.0042Index（-2）+16.2402（4）

Index=0.2482CPI（-1）-0.1751CPI（-2）+0.9612Index（-1）-0.0505Index（-2）+1.1721（5）

（2）PPI与中国公路物流运价指数模型

PPI=0.0087Index（-1）+0.0024Index（-2）+1.5123PPI（-1）-0.5584PPI（-2）+3.4589（6）

Index=0.9782Index（-1）-0.06555Index（-2）+0.0226PPI（-1）-0.0506PPI（-2）+11.3667（7）

3.稳定性检验。通常情况下，为保证CPI、PPI与中国公路物流运价指数VAR模型具有稳定性，需进行稳定性检验，利用Eviews作出CPI、PPI分别与中国公路物流运价指数的VAR（2）模型AR根图，检验结果表明，全部根的倒数值都落在单位圆内。因此，本文所构建的VAR模型是稳定有效的。

（四）检验结果分析

通过对中国公路物流运价指数与CPI、PPI之间进行协整检验分析，验证了中国公路物流运价指数与CPI、PPI之间具有长期稳定相互促进的关系。通过VAR模型及脉冲响应分析得出，也验证了中国公路物流运价指数与宏观经济指标之间具有较为显著、延续较长的正相关关系。

三、结束语

笔者通过对中国公路物流运价指数与宏观经济指标之间的关系进行定性与定量研究，得出了公路物流运价指数的上升能够折射出公路货运市场经济走势向好，在一定程度上对我国宏观经济产生促进作用这一结论。同时，可根据公路物流运价指数的走势对我国未来经济的整体走势做出合理预测，为我国宏观经济调控及政策制定提供一定的参考价值。在当前激烈的货运市场竞争环境下，一方面，公路运输企业可通过强化公路物流运价指数数据分析工作，使得社會各方时刻有效掌握物流市场动态和运行状况，对企业生产和大众消费起到一定的引导作用；另一方面，可积极应用大数据、云计算、数据挖掘等新技术，与相关指标间构建适当的模型，加强对大数据背景下的物流市场运行和经济发展规律的研究，有效增强运价指数的实际应用价值。对公路物流企业来说，有助于提升经济利润，增强内部软实力；对政府部门来说，可以为政府管理部门对公路运输市场的宏观调控提供科学依据，同时对制定行业政策和发展规划也能起到积极作用。

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[责任编辑   刘   瑶]