江蘇省物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長關系的研究

胡 浩，曹從詠

（南京理工大學，江蘇 南京 210094）

HU Hao,CAO Cong-yong

(Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China)

0 引言

物流作為連接生產(chǎn)與消費的紐帶，是當前經(jīng)濟發(fā)展的新鮮血液。進入21 世紀以來，中國物流業(yè)總體規(guī)模快速增長，物流服務水平顯著提高，發(fā)展的環(huán)境和條件不斷改善，因此物流業(yè)迅速上升為與高科技、金融業(yè)并駕齊驅(qū)的三大朝陽產(chǎn)業(yè)之一。我國的物流業(yè)處在逐步上升的過程中，很多學者對物流業(yè)與經(jīng)濟的發(fā)展進行了研究。沈秦偉通過采用多變量建立向量自回歸模型，利用格蘭杰因果檢驗、脈沖響應函數(shù)和方差分解等方法分析了大連港口物流與城市經(jīng)濟增長的動態(tài)相關性和因果關系。王海燕通過單位根檢驗、協(xié)整檢驗、回歸分析以及Granger 因果分析得出武漢市物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系。高闊、甘筱青、李仁良在建立VAR 模型的基礎上，運用脈沖響應函數(shù)和預測方差分解來刻畫現(xiàn)代物流發(fā)展與經(jīng)濟增長關系的相關性。張予川，王海燕，桂華明等利用Logistic 模型對湖北省物流業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟增長關系進行了研究。對于江蘇來講，現(xiàn)代物流業(yè)是一個新興的產(chǎn)業(yè)，一個新的經(jīng)濟增長點，本文以發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟為目的，運用描述經(jīng)濟增長的邏輯曲線模型即Logistic 模型分析了江蘇省物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系。

1 模型與理論

1.1 理論研究

常見的經(jīng)濟分析模型有很多，如一般線性模型、對數(shù)線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型等，本文選取了描述經(jīng)濟增長的邏輯曲線模型即Logistic 模型。邏輯增長曲線模型，俗稱“ S 曲線”，由Verhulst 于1845年提出，當時主要目的是模擬人口的增長，邏輯增長曲線模型的特點是開始增長緩慢，而在以后的某一范圍內(nèi)迅速增長，達到某限度后，增長又緩慢下來。在現(xiàn)實經(jīng)濟生活中，許多指標的增長過程具有這個特點。所以，許多學者利用邏輯增長曲線的載荷信息，對很多社會經(jīng)濟現(xiàn)象，以及動植物的生長發(fā)育或繁殖過程進行預測，并對邏輯增長曲線的擬合進行了廣泛的研究。而在處理預測問題時多采取線性化參數(shù)估計方法或迭代法來進行方程回歸。其常見形式為：

式中，y 表示因變量，x 表示自變量，a,b,M 為未知常數(shù)，a＞0，M＞0，b＞0 且b≠1。要想對模型中的參數(shù)進行估計需將方程變形，對此方程進行變形為：

轉換成（3）式后就可求出a',b' 的值了，對于M 值，由極限定理可知，當x→∞時，M→1/y，但是在現(xiàn)實經(jīng)濟中x 即物流發(fā)展指標不可能無限大，因此y 也不存在飽和值。因此本文取一個預測值，即一個較大的值作為y 的飽和值來進行運算，至此，模型的所有參數(shù)值都可求得。后面還需進行彈性分析，通過彈性分析找出x 對y 的影響率，如公式（4）：

彈性系數(shù)的值應該大于1，才能表示物流業(yè)對經(jīng)濟增長的促進作用，否則物流業(yè)的發(fā)展無法帶動經(jīng)濟的增長。

1.2 指標選取

（1）物流發(fā)展指標。物流產(chǎn)業(yè)的影響因素很多，界定上不完全清晰，因此許多學者選用不同的發(fā)展指標，本文選用了貨物周轉量和物流網(wǎng)絡里程作為衡量物流發(fā)展的指標。

（2）經(jīng)濟增長指標。通常情況下，經(jīng)濟增長指標包括兩個方面，一個是質(zhì)的角度，一個是量的角度，本文主要從量的角度來衡量經(jīng)濟增長，因此選用了大多數(shù)學者都會選用的區(qū)域生產(chǎn)總值（GDP）這樣一個指標。

2 實證分析

本文選用了江蘇省統(tǒng)計局統(tǒng)計出的2000～2013年度的數(shù)據(jù)（見表1），為方便進行下面的計算，本文給與2000～2013年每個年份一個時間序列號1～14。

本文的實證分析主要是通過SPSS19.0 完成的。

表1 物流指標與經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)表

表2 貨物周轉量、物流網(wǎng)絡里程與GDP 的相關系數(shù)表

2.1 相關性分析

由表2 的相關系數(shù)可知，貨物周轉量與江蘇生產(chǎn)總值的相關系數(shù)為0.998，物流網(wǎng)絡里程與江蘇生產(chǎn)總值的相關系數(shù)為0.903，物流網(wǎng)絡里程與貨物周轉量的相關系數(shù)為0.900，所以可見三者兩兩之間在0.01 水平上具有顯著相關性。

2.2 回歸分析

從散點圖初步可以判斷，y 與x 之間存在非線性關系，從其形態(tài)來看，可以采用邏輯增長曲線模型。則據(jù)上文的介紹，y為國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP，對于M 值，根據(jù)國家統(tǒng)計局、江蘇省統(tǒng)計年鑒等數(shù)據(jù)統(tǒng)計，江蘇省物流業(yè)的發(fā)展一直較平穩(wěn)，因此本文取一個預測值，即一個較大的值作為國內(nèi)生產(chǎn)總值的飽和值來進行運算，這里取2020年的江蘇省GDP 預測值。下面分別對GDP 做時間序列分析，對物流網(wǎng)絡里程、貨物周轉量做回歸分析。

（1）GDP 時間序列分析

圖1 GDP 的時間序列散點圖

從圖1 中我們可以看出，GDP 隨時間基本上呈線性增長趨勢。假設GDP 符合模型：y=a+bm，式中y 為GDP，m 為時間序列，a、b為未知常數(shù)，用最小二乘法求得：a=2 540.190，b=3 829.909。所以y=2 540.190+3 829.909m，分 析 結果 表 明R-squared=0.944，說明擬合程度是非常高的，并且查表驗證通過F 檢驗和t 檢驗。由此可見，上面建立的回歸模型是顯著的，方程也是成立的。預測2020年的GDP 為79 138.37億元，所以取M=1/79 000。

（2）貨物周轉量與GDP 回歸檢驗

（3）物流網(wǎng)絡里程與GDP 回歸檢驗（見表3）

表3 物流網(wǎng)絡里程回歸分析

（4）貨物周轉量和物流網(wǎng)絡里程回歸分析（見表4）

由上面的回歸分析結果可知，應選用物流網(wǎng)絡里程作為x 因子，參與下面的計算。

從SPSS 分析結果可知R-squared=0.933，擬合程度極高，并且查表驗證通過F 檢驗和t 檢驗。由此可見，上面建立的回歸模型是顯著的，由此可得a=0.00058，b=0.99998，代入模型表達式即為。從經(jīng)濟學意義方面來檢驗各個參數(shù)，其中a=0.00058＞0,0＜b＜0.99998≠1，符合GDP 隨物流網(wǎng)絡里程增長而增長的經(jīng)濟學規(guī)律。

表4 貨物周轉量和物流網(wǎng)絡里程回歸分析

根據(jù)上式（4）的計算，α=1.987，彈性系數(shù)大于1，說明物流網(wǎng)絡里程每增加一公里，GDP 相應增加1.987億元，說明江蘇省物流業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟增長具有明顯的推動作用。

3 總結

由以上的實證分析，我們可以看出江蘇省物流業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟增長起正向積極作用，且物流業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟增長的促進作用還是比較顯著的，因此政府應大力促進江蘇省物流業(yè)的發(fā)展，做好物流產(chǎn)業(yè)的長期和短期發(fā)展規(guī)劃，加大物流基礎設施的投資和建設，加快物流信息化進程，實現(xiàn)物流業(yè)的優(yōu)化組合，從而促進現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展，推動江蘇乃至全國經(jīng)濟的增長。

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