現(xiàn)代物流對經(jīng)濟(jì)增長影響的實證分析

陶云凱

安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽蚌埠，233030

1 提出問題與相關(guān)研究

網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的普及和網(wǎng)購的熱潮已經(jīng)遍布全國，物流業(yè)帶動經(jīng)濟(jì)增長的作用也越來越明顯?，F(xiàn)代物流和傳統(tǒng)物流截然不同，它是借助新型的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和科學(xué)的運輸網(wǎng)絡(luò)給消費者提供便捷、高效的物流服務(wù)[1]。現(xiàn)代物流的發(fā)展需要大量勞動力和技術(shù)的支撐,從而引起人力資本的積累和新技術(shù)的開發(fā)，它是對現(xiàn)有資源的有機(jī)整合與運用。因此物流業(yè)既是社會分工的產(chǎn)物，也是一個融合勞動和技術(shù)的行業(yè)，其良好的發(fā)展會給經(jīng)濟(jì)帶來一定的刺激作用[2]。由此可見，現(xiàn)代物流作為一個綜合性的行業(yè)，其良好的運轉(zhuǎn)能夠有力地帶動其他行業(yè)的增長。因此，物流的健康運行對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)繁榮有著不可忽視的作用，探究它們之間的關(guān)聯(lián)有著重要的意義。

經(jīng)濟(jì)增長的本質(zhì)是實際總產(chǎn)出的不斷增加，強(qiáng)調(diào)的是所生產(chǎn)出來的價值總和的持續(xù)上漲[3]。當(dāng)前，現(xiàn)代物流業(yè)的飛速發(fā)展已經(jīng)對我國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了不容忽視的影響。最新的數(shù)據(jù)顯示，物流業(yè)的增加值幾乎占到了我國GDP的6%，專家估計這一數(shù)值將會進(jìn)一步擴(kuò)大，到2020年可能會達(dá)到7.5%。2017年全國的社會物流總額達(dá)到了252.8萬億元，短短7年的時間里有著10.53%的增長率。目前，我國的物流行業(yè)處在穩(wěn)步增長的時期。經(jīng)過對相關(guān)數(shù)據(jù)的研究，發(fā)現(xiàn)物流與經(jīng)濟(jì)之間的發(fā)展是相互促進(jìn)的。近20年來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的平均速度是在9.3%左右，相應(yīng)的物流業(yè)的增長速度大約是14.7%。而2009年經(jīng)濟(jì)增長幅度下降的時候，物流業(yè)也處在不景氣的時期。2002年的經(jīng)濟(jì)漲幅高達(dá)10%，同年的物流漲幅就達(dá)到了17%。雖然由于各種歷史原因?qū)е挛覈锪鳂I(yè)開始發(fā)展的時間比較晚，一直到20世紀(jì)90年代才慢慢興盛，但是后期的發(fā)展特別迅速。最新的數(shù)據(jù)顯示，2017年，我國的物流總產(chǎn)值竟有246萬億元，總收入有8.4萬億元。目前，我國處在社會轉(zhuǎn)型時期，外部宏觀環(huán)境的變化促使現(xiàn)代物流業(yè)將進(jìn)一步與經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展[4]。

目前，我國學(xué)者在物流對經(jīng)濟(jì)增長影響方面的研究普遍運用理論與實證相結(jié)合的方法。胡繼育采用Logistic模型對湖南省的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，物流業(yè)的良好運行對該省的經(jīng)濟(jì)有明顯的助推作用[5]。龍宇以長江經(jīng)濟(jì)帶為研究樣本，實證分析后認(rèn)為二者有互相促進(jìn)的關(guān)系[6]。李晨陽和賈義婷通過對京津冀的研究，得出了物流業(yè)對經(jīng)濟(jì)有著積極影響的結(jié)果[7]。張麗華和石偉樂運用嶺回歸的方法對山東省現(xiàn)代物流與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行了實證研究，也得出了相似的結(jié)論[8]。本文以全國數(shù)據(jù)為樣本分析二者的關(guān)系，以期對國家制定宏觀政策有一定的指導(dǎo)意義。

2 實證分析

2.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

對經(jīng)濟(jì)增長的量化指標(biāo)選取向來都是學(xué)者們探究的熱門話題。這個問題具有一定的復(fù)雜性，筆者通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學(xué)者都是采用GDP作為評估一個國家經(jīng)濟(jì)增長情況的指標(biāo)，本文在這里也采用GDP作為衡量指標(biāo)[9]。

科學(xué)評估物流行業(yè)的運行情況，對完善物流網(wǎng)絡(luò)從而推動該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有著積極影響。在借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文從以下三個方面入手對物流業(yè)的發(fā)展水平進(jìn)行評價：

2.1.1 物流供給能力

物流供給能力的實質(zhì)就是供應(yīng)給消費者服務(wù)的能力。我國有公路、鐵路、水運、航空和管道這5種運載方式，本文選擇這5種形式的貨運量總和(FRE)作為量化指標(biāo)。樣本選擇從1997—2017年的國內(nèi)貨運量，從而可以科學(xué)衡量我國物流業(yè)的供給情況。

2.1.2 物流需求

物流需求其實強(qiáng)調(diào)的是有物資流動并且有付款能力的需求。在借鑒相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，如果將貨運量作為評估指標(biāo)表的話，就沒有將距離這一因素考慮在內(nèi)，因此采用貨運周轉(zhuǎn)量(RFTK)來量化研究物流需求。

2.1.3 物流業(yè)發(fā)展成效

物流成效的評估指標(biāo)不僅要包含相關(guān)公司和物流服務(wù)能力的信息，還要能體現(xiàn)出各種基礎(chǔ)設(shè)施的利用率。本文以物流產(chǎn)值作為基點，用以衡量整個物流結(jié)構(gòu)體系。由于目前還沒有形成規(guī)范科學(xué)的指標(biāo)來衡量物流產(chǎn)值，也沒有統(tǒng)計的數(shù)據(jù)來量化，鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，最終選取交通、倉儲和郵電通信業(yè)的增加值(TWP)作為度量物流產(chǎn)值指標(biāo)，從而評估物流業(yè)發(fā)展成效[10]。

本文的樣本數(shù)據(jù)是從國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、《中國統(tǒng)計年鑒2017》以及一些新聞報道上的相關(guān)資料處理整合得到。樣本的時間跨度從1997—2017年，考慮到數(shù)據(jù)統(tǒng)計的限制性，本文的樣本研究不包含西藏、臺灣及港澳地區(qū)。

2.2 模型的建立

依據(jù)前文對各變量的定義，本文運用多元線性回歸模型分析物流的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)的影響。為了防止模型中出現(xiàn)異方差等因素造成實證結(jié)果的不科學(xué)性，先對各個變量進(jìn)行取對數(shù)處理，結(jié)果如表1。

表1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的結(jié)果

從而得到下面的方程：

LGDP=+β1LFRE+β2LRFTK+β3LTWP+ε

2.3 模型的估計

2.3.1 描述統(tǒng)計分析

貨運量總和、貨運周轉(zhuǎn)量及交通、倉儲和郵電通信業(yè)的增加值用以量化我國物流業(yè)發(fā)展的情況，GDP用以衡量我國的經(jīng)濟(jì)增長的情況，變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2和圖1所示。

表2 1997—2017年間的樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

圖1 樣本數(shù)據(jù)的趨勢圖注：GDP單位：億元；FRE單位：萬噸；RFTK單位億噸公里；TWP單位：億元。

從表2和圖1可以得到以下三個結(jié)論：

(1)從所搜集的樣本數(shù)據(jù)來看GDP、FRE、RFTK以及TWP總體呈上升的趨勢，而且這種趨勢越來越明顯，上升的速度也越來越快。

(2)RFTK明顯比FRE要高，而且RFTK的增長速度也遠(yuǎn)高于FRE。造成這種現(xiàn)象發(fā)生的主要原因是每種運輸方式所運輸?shù)钠骄嚯x比較長。

(3)2006年是增速變化的拐點。2006年之前，4個變量的走勢總體比較緩慢；而2006年之后，4個變量都出現(xiàn)了不同程度的增長。這是因為我國工業(yè)化的發(fā)展，各個指標(biāo)都以9%左右的幅度高走。一般而言，在一國工業(yè)化剛開始的階段，運輸需求的漲幅會高于經(jīng)濟(jì)的漲幅；而在進(jìn)入工業(yè)化的成熟和穩(wěn)定期后，運輸需求的漲幅就會緩慢下降[11]。

2.3.2 各變量的相關(guān)性分析

若模型中的變量存在線性關(guān)系，會導(dǎo)致方程擬合度不高，出現(xiàn)偽回歸。為了確保實證結(jié)果的科學(xué)性，需要檢驗?zāi)Ｐ椭械淖兞渴欠翊嬖诰€性關(guān)系，本文運用計量軟件Stata進(jìn)行檢驗，結(jié)果如表3所示。

表3 各變量相關(guān)性分析

表3可知，4個指標(biāo)相關(guān)系數(shù)的絕對值都高于0.9，因此四個變量之間有著很強(qiáng)的線性關(guān)系。

2.3.3 多元回歸分析

本文將經(jīng)濟(jì)增長的量化指標(biāo)作為因變量，F(xiàn)RE、RFTK和LTWP作為自變量，運用Stata 13.0軟件對所搜集的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸，結(jié)果如表4、表5所示。

由表4和表5可知，模型的R2為0.992，調(diào)整后的R2是0.991,意味著擬回歸線與觀測值之間的擬合程度比較好。另外，F(xiàn)檢驗的值是7 510.39，相應(yīng)的P值趨近于0，通過了α等于5%水平下的檢驗,說明模型整體比較顯著。但在上面回歸結(jié)果中，變量LRFTK的t檢驗值是1.02，相應(yīng)的P值是0.322，并沒有通過檢驗。造成這種結(jié)果的原因是由于各個自變量間可能有著多重共線性，因此繼續(xù)對模型進(jìn)行多重共線性檢驗。

表4 回歸模型檢驗(1)

表5 回歸模型檢驗(2)

2.3.4 VIF檢驗

多重共線性會導(dǎo)致實證分析中方差分析同各自變量回歸系數(shù)的檢驗結(jié)果不一致，本文選擇方差膨脹因子(VIF)來對方程進(jìn)行檢驗，結(jié)果如表6所示。

表6 多重共線性檢驗

由表6可以看出，VIF的值都比臨界值10大，所以變量間有著多重共線性。接下來，對模型采用逐步回歸法以消除共線性的影響。

2.3.5 逐步回歸法

通過前文的檢驗發(fā)現(xiàn)，本文所建立的模型有著多重共線性，為了保證實證結(jié)論的科學(xué)有效，采用逐步回歸法進(jìn)行消除，結(jié)果如表7、表8所示。

表7 回歸模型檢驗(1)

表8 回歸模型檢驗(2)

由表7和表8可知，模型在運用逐步回歸法分析，刪去了變量LRFTK，最終只留下了兩個變量，分別是LFRE和LTWP。這意味著，物流需求對經(jīng)濟(jì)的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上物流供給能力、物流業(yè)發(fā)展成效對經(jīng)濟(jì)增長的影響。同時，R2和調(diào)整后的R2的數(shù)值依次是0.999 2和0.999 1，說明模型整體擬合優(yōu)度較好。F檢驗相應(yīng)的P值接近0，表明模型通過了在5%條件下的顯著性檢驗。

2.3.6 異方差檢驗

繼續(xù)進(jìn)行異方差檢驗。在Stata中輸入Whitetst命令得到：White Test的F統(tǒng)計量對應(yīng)的伴隨概率P值等于0.197 9，遠(yuǎn)比0.05大，這意味著在α為5%的條件下該方程已經(jīng)不存在異方差的現(xiàn)象。

2.3.7 自相關(guān)檢驗

進(jìn)一步對方程進(jìn)行自相關(guān)檢驗。先對最后得到的模型進(jìn)行線性回歸，之后運用LM自相關(guān)檢驗法對其采取自相關(guān)檢驗，結(jié)果如表9所示。

表9 自相關(guān)檢驗

由表9可知，三個滯后期的F統(tǒng)計量相應(yīng)的P值分別是0.031 5、0.024 6、0.015 5，都小于0.05，這意味著在α等于5%條件下，模型中有著自相關(guān)。接下來對模型進(jìn)行修正，選擇加入AR(P)來修正模型，消除自相關(guān)現(xiàn)象，結(jié)果表10所示。

從Stata軟件輸出的DW檢驗結(jié)果可以看出，模型在加入AR(1)和AR(2)后，DW檢驗統(tǒng)計量為2.175 533，通過了一階自相關(guān)檢驗，所以最后修正得到的模型是已經(jīng)消除一階自相關(guān)的。

表10 回歸模型的修正

經(jīng)過上面實證的層層檢驗可知，最后得到的模型已經(jīng)消除了共線性、自相關(guān)和異方差等現(xiàn)象，所以最終回歸的結(jié)果是比較理想的。根據(jù)表10的內(nèi)容，可以得到模型的估計方程如下：

LGDP=2.331 79+0.762 170 8LFRE+

0.628 013 3LTWP+0.678AR(1)-0.413AR

(2)

3 結(jié)論及建議

3.1 結(jié) 論

(1)基于物流本身供給的角度來分析。在α等于5%的條件下，F(xiàn)RE前的參數(shù)是一個正數(shù)，及FRE和GDP之間成正比。所以，F(xiàn)RE的增長會帶動GDP的增長，這就意味著物流供給能力的增強(qiáng)會對經(jīng)濟(jì)的增長有著一定的促進(jìn)作用。

(2)從物流發(fā)展成效水平層面來看。在α為5%的條件下，物流產(chǎn)值前的回歸系數(shù)為0.628 013 3，表明其與經(jīng)濟(jì)的增長之間呈正相關(guān)的關(guān)系。因此，TWP的增加會引起GDP的增加，這就意味著我國物流總體發(fā)展的越好就越能刺激經(jīng)濟(jì)的增長。

3.2 建 議

(1)政府要發(fā)揮積極主動的引導(dǎo)作用。在產(chǎn)業(yè)政策的制定中要盡可能地促進(jìn)現(xiàn)代物流業(yè)的運轉(zhuǎn)，進(jìn)一步適度加大建設(shè)相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的力度[12]。另外，做好信息節(jié)點的搭建，從而構(gòu)成連接緊密的物流網(wǎng)，整合各地區(qū)的資源優(yōu)勢，完善企業(yè)之間信息網(wǎng)的搭建[13]?？傊?，提高物流的供給能力，為物流產(chǎn)業(yè)的良性運行提供一個健康的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

(2)加強(qiáng)物流企業(yè)自身的建設(shè)。從技術(shù)層面來看，需要積極引入現(xiàn)代物流技術(shù)，比如條形碼技術(shù)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等[14]。同時，合理充分運用現(xiàn)代物流體系，例如GPS、GIS、電子數(shù)據(jù)系統(tǒng)等。積極建立企業(yè)間的信息交流平臺，形成倉儲、運輸、配送一體化的綜合服務(wù)模式。另外，在提升工作效率的同時，也要提高企業(yè)的服務(wù)意識[15]。提供有特色的服務(wù)來滿足不同客戶對物流的需求。

4 結(jié) 語

物流業(yè)同經(jīng)濟(jì)增長有著密切的關(guān)系，現(xiàn)代物流結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)給人們帶來了高質(zhì)量的服務(wù)，作為經(jīng)濟(jì)增長的重要行業(yè)之一，其良好運作對經(jīng)濟(jì)增長有著積極的助推作用。物流供給能力的增強(qiáng)會對經(jīng)濟(jì)的增長有著助推作用，另外，我國物流發(fā)展的越好就越能刺激經(jīng)濟(jì)的增長。因此，國家在制定相關(guān)政策時需要盡可能地促進(jìn)現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展，適當(dāng)考慮建設(shè)相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施；而相關(guān)企業(yè)也應(yīng)主動加強(qiáng)自身建設(shè)，積極創(chuàng)新提供有特色、高質(zhì)量的服務(wù)。