河北省物流業(yè)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)影響的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究

趙丹華　劉家順

摘 要：基于時(shí)間序列分析方法，基于河北省物流產(chǎn)業(yè)與河北省第三產(chǎn)業(yè)增長的關(guān)系來構(gòu)建一元相關(guān)模型，選擇脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分析和Granger結(jié)果分析方法，剖析物流業(yè)增長對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的影響。成果表明，河北省物流業(yè)的發(fā)展對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用十分有限。

關(guān)鍵詞：時(shí)間序列；物流業(yè)；第三產(chǎn)業(yè)

中圖分類號(hào)：F260 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2014）19-0079-06

引言

區(qū)域經(jīng)濟(jì)可否連續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，在一定程度上取決于第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平。第三產(chǎn)業(yè)的首要組成部分就包括物流業(yè)，所以有物流度上會(huì)影響業(yè)的發(fā)展勢(shì)必會(huì)影響到第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，分析和研究物流業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的關(guān)系具有一定的經(jīng)濟(jì)意義。當(dāng)前，物流系統(tǒng)的量化問題尚未形成，全面而又系統(tǒng)地反映物流指數(shù)的變化與發(fā)展的指標(biāo)尚未存在。貨物周轉(zhuǎn)量是運(yùn)輸部門或運(yùn)輸企業(yè)一定時(shí)期內(nèi)運(yùn)輸工作量的指標(biāo)，反映的是物流的流動(dòng)速度，全社會(huì)客運(yùn)量一定程度上反映了物流的總承載力。選取貨物周轉(zhuǎn)量和客運(yùn)量來代表物流業(yè)的發(fā)展水平，河北省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的分析指標(biāo)，從數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度，即定量的去探討河北省物流業(yè)的發(fā)展對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的影響。

一、指標(biāo)與模型的選擇

（一）指標(biāo)選取與確定

要對(duì)河北物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長做計(jì)量分析，首先需要確定計(jì)量分析的數(shù)據(jù)指標(biāo)，通過確立的物流指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)構(gòu)建兩者之間的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，然后對(duì)建立起的計(jì)量模型進(jìn)行分析研究。

物流業(yè)作為一種介于生產(chǎn)與消費(fèi)之間的服務(wù)經(jīng)濟(jì)，與國民經(jīng)濟(jì)互為影響，目前中國尚未確立衡量物流發(fā)展水平的統(tǒng)一指標(biāo)。迄今為止，學(xué)者大多采用物流管理能力、交通運(yùn)輸能力和倉儲(chǔ)配送能力來衡量其發(fā)展水平。為直觀反映河北省物流業(yè)發(fā)展水平，結(jié)合國內(nèi)外研究文獻(xiàn)，兼顧數(shù)據(jù)的可得性，選取1990—2011年河北省經(jīng)濟(jì)年鑒中貨運(yùn)量以及客運(yùn)量來衡量河北地區(qū)物流業(yè)發(fā)展的水平。選取河北省地區(qū)生產(chǎn)總值中的第三產(chǎn)業(yè)總值作為被解釋變量。

（二）模型的選擇

由于物流業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)之間并不具有確定性的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，但是二者之間又具有一定的相關(guān)關(guān)系，所以本文選取一元線性回歸模型對(duì)河北省的物流業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系進(jìn)行研究。

二、模型的建立

（一）模型的設(shè)定與樣本數(shù)據(jù)說明

模型將采用多元線性回歸方程，在解釋變量存在滯后項(xiàng)的基礎(chǔ)上建立 VAR 模型，并對(duì) VAR 模型進(jìn)行 ADF 單位根、Jonhansen 協(xié)整檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)以及方差分解檢驗(yàn)，以及Granger 結(jié)果分析。

模型指標(biāo)數(shù)據(jù)采用 1990—2011 年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。本文的基本回歸方程為：

y = C + ax1+bx2 +u （1）

其中，C 為常數(shù)項(xiàng)，u 為隨機(jī)誤差項(xiàng)，解釋變量為河北省年度貨物周轉(zhuǎn)量、全社會(huì)客運(yùn)量等。X1、X2分別代表河北省年度貨物周轉(zhuǎn)量和年度全社會(huì)客運(yùn)量，用以衡量河北省物流業(yè)的發(fā)展情況。a、b、分別為解釋變量X1 、X2 的系數(shù)，并代表 2 個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量y的影響程度。被解釋變量 y 選取河北省地區(qū)生產(chǎn)總值里面的第三產(chǎn)業(yè)總值。本文模型指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)主要來自于《河北省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（二）實(shí)證分析

在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)，考慮到 20 世紀(jì)八九十年代河北省地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展比較緩慢，生產(chǎn)總值數(shù)量較少，為了使實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果較為理想，我們將模型中的被解釋變量y 取對(duì)數(shù)，因此，本文的基本回歸方程變?yōu)椋?/p>

Lny= C + ax1+bx2 +u （2）

為了避免“偽回歸”首先用ADF檢驗(yàn)法對(duì)我們選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果（見下頁表 1）。

結(jié)果說明：t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為-3.439658小于5%和10%兩個(gè)顯著性水平下的單位根檢驗(yàn)的Mackinnon的值，即：-3.0400和-2.6608。表明取對(duì)數(shù)后的第三產(chǎn)業(yè)總值的2階差分序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。如果時(shí)間序列y的2階差分序列是平穩(wěn)序列，則稱時(shí)間序列y是2階單整，也稱I（2）序列。所以，被解釋變量y即是2階單整。同樣道理再對(duì)解釋變量X1與X2分別進(jìn)行自相關(guān)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。結(jié)果（見表2與表3）。

結(jié)果說明：t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為-3.798524小于5%和10%兩個(gè)顯著性水平下的單位根檢驗(yàn)的Mackinnon的值，即：-3.5210和-2.6672。表明解釋變量1即河北省貨物周轉(zhuǎn)量的2階差分序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。

結(jié)果說明：t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為-4.025628小于1%，5%和10%三個(gè)顯著性水平下的單位根檢驗(yàn)的Mackinnon的值，表明解釋變量2即河北省全社會(huì)客運(yùn)量的2階差分序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。

為了分析第三產(chǎn)業(yè)與貨物周轉(zhuǎn)量和客運(yùn)量的關(guān)系，我們先做回歸，然后檢驗(yàn)回歸殘差的平穩(wěn)性。如表4是回歸分析：

估計(jì)的回歸模型為y=-1 452.359+0.899995X1+0.01 4814X2+et （3）

回歸殘差平穩(wěn)性檢驗(yàn)（如表5所示）。

結(jié)果說明：t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為-5.368934小于1%，5%和10%三個(gè)顯著性水平下的單位根檢驗(yàn)的Mackinnon的值。表明resid殘差（殘差是指回歸分析得到的實(shí)際值與估計(jì)值之差）序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列，說明Y、x1、x2之間存在協(xié)整關(guān)系。

第三產(chǎn)業(yè)和物流業(yè)之間存在協(xié)整，表明兩者之間存在長期均衡關(guān)系。但從短期來看，可能會(huì)出現(xiàn)失衡，為了增強(qiáng)模型的精度，可以把協(xié)整回歸式中（3）的e看作均衡誤差，通過建立誤差修正模型把第三產(chǎn)業(yè)總值變化的短期行為與長期變化行為聯(lián)系起來。誤差修正模型的結(jié)構(gòu)如下：

Δy=ɑ+β1Δx1+β2Δx2+γet-1+εt （4）

在Eviews中，點(diǎn)擊Genr功能鍵，分別生成差分序列endprint

DYt=Δy=yt-yt-1

Dx1t=Δx1=x1t-x

1（t-1）

Dx2t=Δx2=x2t-x

2（t-1）

然后以DY為被解釋變量，以DX1和DX2以及et-1為解釋變量，估計(jì)回歸模型如方程式（5）結(jié)果（見表6）：

Δ=184.4094+0.515017Δx1+0.000653Δx2+0.244957et-1 （5）

t=（3.321115） （6.803525） （1.943939）

R2=0.734684 DW=0.782226

上述估計(jì)結(jié)果表明：第三產(chǎn)業(yè)總值的變化不僅取決于物流業(yè)的變化，而且還取決于上一期第三產(chǎn)業(yè)總值的變化對(duì)均衡水平的偏離，誤差項(xiàng)et-1估計(jì)的系數(shù)是0.244957體現(xiàn)了對(duì)偏離的修正，上一期偏離越遠(yuǎn)，本期修正的量就越大，即系統(tǒng)是存在誤差修正機(jī)制。誤差修正系數(shù)為0.244957，即表明河北省每年實(shí)際形成的第三產(chǎn)業(yè)總值與其長期均衡值的偏差中的24.4957%被修正?；貧w方程經(jīng)過修正后的檢驗(yàn)結(jié)果中 D·W 值為 0.782226，因此修正后的回歸方程殘差序列可以近似地認(rèn)為不存在序列相關(guān)，并且回歸方程數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度為73.468%認(rèn)為是較好的。

（三）脈沖函數(shù)分析

一般的 VAR（P）模型數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

Yt=C+A1Yt -1+A2Yt -2+…+AkYt-k+BXt+εt t=1，2…T （6）

其中，Yt是 m 維內(nèi)生變量，Xt是 n 維外生變量，C 是m 維常數(shù)向量，k 是滯后階數(shù)，T 是樣本個(gè)數(shù)。矩陣 A1，…，Ak和矩陣 B 是要被估計(jì)的參數(shù)矩陣，εt是 m 維擾動(dòng)向量。脈沖響應(yīng)函數(shù)（ Impulse Response Function）是用來衡量隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)其他變量當(dāng)前和未來取值的影響軌跡，它能夠比較直觀地刻畫出變量之間的動(dòng)態(tài)交互作用及效應(yīng)。通過脈沖響應(yīng)函數(shù)的下頁圖1所示，我們看到隨著時(shí)間的推移，x1對(duì)y呈穩(wěn)定的正向影響，而 x2 對(duì) y 主要呈負(fù)向影響，并且影響幅度較大；而 x1 對(duì)x2主要呈現(xiàn)負(fù)影響，而x2對(duì)x1 呈波動(dòng)式的影響，且影響幅度適中。由下頁圖1可知，圖中實(shí)線表示1單位脈沖沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)的時(shí)間路徑，兩邊的虛線表示2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間。下頁圖1里面的第一個(gè)圖表示lny自身的響應(yīng)函數(shù)的時(shí)間路徑，其脈沖影響在第一期大約為50，以后逐漸上升，說明第三產(chǎn)業(yè)總值的增長會(huì)引起后面各時(shí)期第三產(chǎn)業(yè)總值的增長，且增長的彈性系數(shù)呈現(xiàn)變大的規(guī)律。第4個(gè)圖為x1對(duì)lnY實(shí)施沖擊，lnY的響應(yīng)函數(shù)時(shí)間路徑，響應(yīng)路徑一直為正但是波動(dòng)相對(duì)較明顯，說明x1貨物周轉(zhuǎn)量夠引起后面各時(shí)期第三產(chǎn)業(yè)總值的增長，但是這種增長波動(dòng)較明顯。所以，我們將用方差分解（variance decomposition）方法進(jìn)行分析，結(jié)果（見P83圖 2）。

P83圖2中實(shí)線為方差分解的時(shí)間路徑。下頁圖1為lny對(duì)自身的方差分解時(shí)間路徑，時(shí)間路徑一直為正且不斷下降，這說明當(dāng)期的第三產(chǎn)業(yè)總值對(duì)后面各時(shí)期的第三產(chǎn)業(yè)總值的貢獻(xiàn)率越來越小，隨后各期間中自身變動(dòng)的貢獻(xiàn)率維持在75%以上。圖為lny對(duì)x1的方差分解時(shí)間路徑，時(shí)間路徑一直為正，而且先下降又上升回到60%左右，說明，lny對(duì)x1的貢獻(xiàn)率大約維持在50%～60%。圖為lny對(duì)x2的方差分解時(shí)間路徑，時(shí)間路徑一直為正且小幅下降后逐漸回升，說明lny對(duì)x2的貢獻(xiàn)率大約維持在20%～35%。

（四）Granger 結(jié)果分析

最后，進(jìn)行Granger 結(jié)果分析（如表7所示）。

根據(jù)表7數(shù)據(jù)顯示，X1不是Y的Granger原因的概率是0.12671，說明x1貨物周轉(zhuǎn)量對(duì)Y第三產(chǎn)業(yè)總值的增長有一定的推動(dòng)作用，但這種作用并不十分明顯；同理，Y不是x1的Granger原因的概率是0.00345，說明Y的增長會(huì)刺激x1的增加而且這種刺激作用是很明顯的。同理分析x2不是Y的原因的概率是0.25393，說明x2社會(huì)客運(yùn)量對(duì)y第三產(chǎn)業(yè)總值增長有一定的推動(dòng)作用，但是，這種推動(dòng)作用不明顯。

結(jié)論

在物流成長的初級(jí)階段，物流業(yè)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展推進(jìn)作用尚不明顯，對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的作用只是表現(xiàn)出平緩增長趨勢(shì)。即河北省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與物流業(yè)的發(fā)展存在著正相關(guān)的關(guān)系，但是，通過構(gòu)建一元回歸模型以及通過脈沖函數(shù)和Granger 結(jié)果分析卻表明了河北省物流業(yè)的發(fā)展對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用已經(jīng)非常有限。這是因?yàn)?，為了使模型具有可操作性和?shù)據(jù)可得性，本文僅選取貨物周轉(zhuǎn)量以及全社會(huì)客運(yùn)量作為物流業(yè)發(fā)展的指標(biāo)，而貨物周轉(zhuǎn)量和客運(yùn)量反映的是一個(gè)地區(qū)的物流需求量，物流業(yè)的發(fā)展應(yīng)該還包括物流供給等相關(guān)因素的共同發(fā)展。物流服務(wù)主要是靠資金和勞動(dòng)力投入來獲得，物流供給仍處于低端，因此，貨物周轉(zhuǎn)量的增加沒有更大地推動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而處于停滯不前的狀態(tài)。所以河北省要以物流業(yè)的發(fā)展來大力推進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，反過來第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展再拉動(dòng)物流業(yè)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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[9] 李萬青.中國降低社會(huì)物流總費(fèi)用的難題及策略[J].物流工程與管理，2009，（4）：4-6.

[責(zé)任編輯 陳麗敏]endprint

DYt=Δy=yt-yt-1

Dx1t=Δx1=x1t-x

1（t-1）

Dx2t=Δx2=x2t-x

2（t-1）

然后以DY為被解釋變量，以DX1和DX2以及et-1為解釋變量，估計(jì)回歸模型如方程式（5）結(jié)果（見表6）：

Δ=184.4094+0.515017Δx1+0.000653Δx2+0.244957et-1 （5）

t=（3.321115） （6.803525） （1.943939）

R2=0.734684 DW=0.782226

上述估計(jì)結(jié)果表明：第三產(chǎn)業(yè)總值的變化不僅取決于物流業(yè)的變化，而且還取決于上一期第三產(chǎn)業(yè)總值的變化對(duì)均衡水平的偏離，誤差項(xiàng)et-1估計(jì)的系數(shù)是0.244957體現(xiàn)了對(duì)偏離的修正，上一期偏離越遠(yuǎn)，本期修正的量就越大，即系統(tǒng)是存在誤差修正機(jī)制。誤差修正系數(shù)為0.244957，即表明河北省每年實(shí)際形成的第三產(chǎn)業(yè)總值與其長期均衡值的偏差中的24.4957%被修正?；貧w方程經(jīng)過修正后的檢驗(yàn)結(jié)果中 D·W 值為 0.782226，因此修正后的回歸方程殘差序列可以近似地認(rèn)為不存在序列相關(guān)，并且回歸方程數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度為73.468%認(rèn)為是較好的。

（三）脈沖函數(shù)分析

一般的 VAR（P）模型數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

Yt=C+A1Yt -1+A2Yt -2+…+AkYt-k+BXt+εt t=1，2…T （6）

其中，Yt是 m 維內(nèi)生變量，Xt是 n 維外生變量，C 是m 維常數(shù)向量，k 是滯后階數(shù)，T 是樣本個(gè)數(shù)。矩陣 A1，…，Ak和矩陣 B 是要被估計(jì)的參數(shù)矩陣，εt是 m 維擾動(dòng)向量。脈沖響應(yīng)函數(shù)（ Impulse Response Function）是用來衡量隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)其他變量當(dāng)前和未來取值的影響軌跡，它能夠比較直觀地刻畫出變量之間的動(dòng)態(tài)交互作用及效應(yīng)。通過脈沖響應(yīng)函數(shù)的下頁圖1所示，我們看到隨著時(shí)間的推移，x1對(duì)y呈穩(wěn)定的正向影響，而 x2 對(duì) y 主要呈負(fù)向影響，并且影響幅度較大；而 x1 對(duì)x2主要呈現(xiàn)負(fù)影響，而x2對(duì)x1 呈波動(dòng)式的影響，且影響幅度適中。由下頁圖1可知，圖中實(shí)線表示1單位脈沖沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)的時(shí)間路徑，兩邊的虛線表示2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間。下頁圖1里面的第一個(gè)圖表示lny自身的響應(yīng)函數(shù)的時(shí)間路徑，其脈沖影響在第一期大約為50，以后逐漸上升，說明第三產(chǎn)業(yè)總值的增長會(huì)引起后面各時(shí)期第三產(chǎn)業(yè)總值的增長，且增長的彈性系數(shù)呈現(xiàn)變大的規(guī)律。第4個(gè)圖為x1對(duì)lnY實(shí)施沖擊，lnY的響應(yīng)函數(shù)時(shí)間路徑，響應(yīng)路徑一直為正但是波動(dòng)相對(duì)較明顯，說明x1貨物周轉(zhuǎn)量夠引起后面各時(shí)期第三產(chǎn)業(yè)總值的增長，但是這種增長波動(dòng)較明顯。所以，我們將用方差分解（variance decomposition）方法進(jìn)行分析，結(jié)果（見P83圖 2）。

P83圖2中實(shí)線為方差分解的時(shí)間路徑。下頁圖1為lny對(duì)自身的方差分解時(shí)間路徑，時(shí)間路徑一直為正且不斷下降，這說明當(dāng)期的第三產(chǎn)業(yè)總值對(duì)后面各時(shí)期的第三產(chǎn)業(yè)總值的貢獻(xiàn)率越來越小，隨后各期間中自身變動(dòng)的貢獻(xiàn)率維持在75%以上。圖為lny對(duì)x1的方差分解時(shí)間路徑，時(shí)間路徑一直為正，而且先下降又上升回到60%左右，說明，lny對(duì)x1的貢獻(xiàn)率大約維持在50%～60%。圖為lny對(duì)x2的方差分解時(shí)間路徑，時(shí)間路徑一直為正且小幅下降后逐漸回升，說明lny對(duì)x2的貢獻(xiàn)率大約維持在20%～35%。

（四）Granger 結(jié)果分析

最后，進(jìn)行Granger 結(jié)果分析（如表7所示）。

根據(jù)表7數(shù)據(jù)顯示，X1不是Y的Granger原因的概率是0.12671，說明x1貨物周轉(zhuǎn)量對(duì)Y第三產(chǎn)業(yè)總值的增長有一定的推動(dòng)作用，但這種作用并不十分明顯；同理，Y不是x1的Granger原因的概率是0.00345，說明Y的增長會(huì)刺激x1的增加而且這種刺激作用是很明顯的。同理分析x2不是Y的原因的概率是0.25393，說明x2社會(huì)客運(yùn)量對(duì)y第三產(chǎn)業(yè)總值增長有一定的推動(dòng)作用，但是，這種推動(dòng)作用不明顯。

結(jié)論

在物流成長的初級(jí)階段，物流業(yè)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展推進(jìn)作用尚不明顯，對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的作用只是表現(xiàn)出平緩增長趨勢(shì)。即河北省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與物流業(yè)的發(fā)展存在著正相關(guān)的關(guān)系，但是，通過構(gòu)建一元回歸模型以及通過脈沖函數(shù)和Granger 結(jié)果分析卻表明了河北省物流業(yè)的發(fā)展對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用已經(jīng)非常有限。這是因?yàn)椋瑸榱耸鼓Ｐ途哂锌刹僮餍院蛿?shù)據(jù)可得性，本文僅選取貨物周轉(zhuǎn)量以及全社會(huì)客運(yùn)量作為物流業(yè)發(fā)展的指標(biāo)，而貨物周轉(zhuǎn)量和客運(yùn)量反映的是一個(gè)地區(qū)的物流需求量，物流業(yè)的發(fā)展應(yīng)該還包括物流供給等相關(guān)因素的共同發(fā)展。物流服務(wù)主要是靠資金和勞動(dòng)力投入來獲得，物流供給仍處于低端，因此，貨物周轉(zhuǎn)量的增加沒有更大地推動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而處于停滯不前的狀態(tài)。所以河北省要以物流業(yè)的發(fā)展來大力推進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，反過來第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展再拉動(dòng)物流業(yè)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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[責(zé)任編輯 陳麗敏]endprint

DYt=Δy=yt-yt-1

Dx1t=Δx1=x1t-x

1（t-1）

Dx2t=Δx2=x2t-x

2（t-1）

然后以DY為被解釋變量，以DX1和DX2以及et-1為解釋變量，估計(jì)回歸模型如方程式（5）結(jié)果（見表6）：

Δ=184.4094+0.515017Δx1+0.000653Δx2+0.244957et-1 （5）

t=（3.321115） （6.803525） （1.943939）

R2=0.734684 DW=0.782226

上述估計(jì)結(jié)果表明：第三產(chǎn)業(yè)總值的變化不僅取決于物流業(yè)的變化，而且還取決于上一期第三產(chǎn)業(yè)總值的變化對(duì)均衡水平的偏離，誤差項(xiàng)et-1估計(jì)的系數(shù)是0.244957體現(xiàn)了對(duì)偏離的修正，上一期偏離越遠(yuǎn)，本期修正的量就越大，即系統(tǒng)是存在誤差修正機(jī)制。誤差修正系數(shù)為0.244957，即表明河北省每年實(shí)際形成的第三產(chǎn)業(yè)總值與其長期均衡值的偏差中的24.4957%被修正?；貧w方程經(jīng)過修正后的檢驗(yàn)結(jié)果中 D·W 值為 0.782226，因此修正后的回歸方程殘差序列可以近似地認(rèn)為不存在序列相關(guān)，并且回歸方程數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度為73.468%認(rèn)為是較好的。

（三）脈沖函數(shù)分析

一般的 VAR（P）模型數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

Yt=C+A1Yt -1+A2Yt -2+…+AkYt-k+BXt+εt t=1，2…T （6）

其中，Yt是 m 維內(nèi)生變量，Xt是 n 維外生變量，C 是m 維常數(shù)向量，k 是滯后階數(shù)，T 是樣本個(gè)數(shù)。矩陣 A1，…，Ak和矩陣 B 是要被估計(jì)的參數(shù)矩陣，εt是 m 維擾動(dòng)向量。脈沖響應(yīng)函數(shù)（ Impulse Response Function）是用來衡量隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)其他變量當(dāng)前和未來取值的影響軌跡，它能夠比較直觀地刻畫出變量之間的動(dòng)態(tài)交互作用及效應(yīng)。通過脈沖響應(yīng)函數(shù)的下頁圖1所示，我們看到隨著時(shí)間的推移，x1對(duì)y呈穩(wěn)定的正向影響，而 x2 對(duì) y 主要呈負(fù)向影響，并且影響幅度較大；而 x1 對(duì)x2主要呈現(xiàn)負(fù)影響，而x2對(duì)x1 呈波動(dòng)式的影響，且影響幅度適中。由下頁圖1可知，圖中實(shí)線表示1單位脈沖沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)的時(shí)間路徑，兩邊的虛線表示2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間。下頁圖1里面的第一個(gè)圖表示lny自身的響應(yīng)函數(shù)的時(shí)間路徑，其脈沖影響在第一期大約為50，以后逐漸上升，說明第三產(chǎn)業(yè)總值的增長會(huì)引起后面各時(shí)期第三產(chǎn)業(yè)總值的增長，且增長的彈性系數(shù)呈現(xiàn)變大的規(guī)律。第4個(gè)圖為x1對(duì)lnY實(shí)施沖擊，lnY的響應(yīng)函數(shù)時(shí)間路徑，響應(yīng)路徑一直為正但是波動(dòng)相對(duì)較明顯，說明x1貨物周轉(zhuǎn)量夠引起后面各時(shí)期第三產(chǎn)業(yè)總值的增長，但是這種增長波動(dòng)較明顯。所以，我們將用方差分解（variance decomposition）方法進(jìn)行分析，結(jié)果（見P83圖 2）。

P83圖2中實(shí)線為方差分解的時(shí)間路徑。下頁圖1為lny對(duì)自身的方差分解時(shí)間路徑，時(shí)間路徑一直為正且不斷下降，這說明當(dāng)期的第三產(chǎn)業(yè)總值對(duì)后面各時(shí)期的第三產(chǎn)業(yè)總值的貢獻(xiàn)率越來越小，隨后各期間中自身變動(dòng)的貢獻(xiàn)率維持在75%以上。圖為lny對(duì)x1的方差分解時(shí)間路徑，時(shí)間路徑一直為正，而且先下降又上升回到60%左右，說明，lny對(duì)x1的貢獻(xiàn)率大約維持在50%～60%。圖為lny對(duì)x2的方差分解時(shí)間路徑，時(shí)間路徑一直為正且小幅下降后逐漸回升，說明lny對(duì)x2的貢獻(xiàn)率大約維持在20%～35%。

（四）Granger 結(jié)果分析

最后，進(jìn)行Granger 結(jié)果分析（如表7所示）。

根據(jù)表7數(shù)據(jù)顯示，X1不是Y的Granger原因的概率是0.12671，說明x1貨物周轉(zhuǎn)量對(duì)Y第三產(chǎn)業(yè)總值的增長有一定的推動(dòng)作用，但這種作用并不十分明顯；同理，Y不是x1的Granger原因的概率是0.00345，說明Y的增長會(huì)刺激x1的增加而且這種刺激作用是很明顯的。同理分析x2不是Y的原因的概率是0.25393，說明x2社會(huì)客運(yùn)量對(duì)y第三產(chǎn)業(yè)總值增長有一定的推動(dòng)作用，但是，這種推動(dòng)作用不明顯。

結(jié)論

在物流成長的初級(jí)階段，物流業(yè)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展推進(jìn)作用尚不明顯，對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的作用只是表現(xiàn)出平緩增長趨勢(shì)。即河北省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與物流業(yè)的發(fā)展存在著正相關(guān)的關(guān)系，但是，通過構(gòu)建一元回歸模型以及通過脈沖函數(shù)和Granger 結(jié)果分析卻表明了河北省物流業(yè)的發(fā)展對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用已經(jīng)非常有限。這是因?yàn)椋瑸榱耸鼓Ｐ途哂锌刹僮餍院蛿?shù)據(jù)可得性，本文僅選取貨物周轉(zhuǎn)量以及全社會(huì)客運(yùn)量作為物流業(yè)發(fā)展的指標(biāo)，而貨物周轉(zhuǎn)量和客運(yùn)量反映的是一個(gè)地區(qū)的物流需求量，物流業(yè)的發(fā)展應(yīng)該還包括物流供給等相關(guān)因素的共同發(fā)展。物流服務(wù)主要是靠資金和勞動(dòng)力投入來獲得，物流供給仍處于低端，因此，貨物周轉(zhuǎn)量的增加沒有更大地推動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而處于停滯不前的狀態(tài)。所以河北省要以物流業(yè)的發(fā)展來大力推進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，反過來第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展再拉動(dòng)物流業(yè)的發(fā)展。

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