粵北山區(qū)物流業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)證分析

殷 銳

(河源職業(yè)技術(shù)學(xué)院 工商管理學(xué)院， 廣東 河源 517000)

0 引 言

2018年廣東省經(jīng)濟(jì)總量達(dá)到9.73萬億元，連續(xù)30年位居全國第一。但接近80%的經(jīng)濟(jì)總量集中在珠三角經(jīng)濟(jì)區(qū)9市，粵北山區(qū)(清遠(yuǎn)、韶關(guān)、河源、梅州、云浮，共5市)及粵東粵西共三個經(jīng)濟(jì)區(qū)12個市只占了20%左右，區(qū)域發(fā)展不平衡問題突出。長期以來，粵北山區(qū)與其他區(qū)域發(fā)展失衡一直是廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展最大的問題所在。對粵北山區(qū)的物流業(yè)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系進(jìn)行研究，有利于粵北山區(qū)物流業(yè)及經(jīng)濟(jì)水平的提高，從而縮小粵北與其他區(qū)域的差距，實(shí)現(xiàn)廣東省各區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)平衡發(fā)展。

目前，國內(nèi)外研究物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展兩者關(guān)系的文獻(xiàn)有很多，理論方法主要集中在層次分析法、熵值法、數(shù)理公式模型、計量經(jīng)濟(jì)分析等方面。如，藍(lán)婷等(2016)運(yùn)用協(xié)整分析方法和誤差修正模型,并結(jié)合Granger因果檢驗(yàn)對廣東省物流產(chǎn)業(yè)與GDP關(guān)系進(jìn)行了探討[1]；關(guān)春燕(2016)采用區(qū)位熵法和灰色關(guān)聯(lián)法對山西省物流業(yè)和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行分析，結(jié)果證明二者的關(guān)聯(lián)度不顯著[2]；葉海燕等(2017)通過構(gòu)建物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的聯(lián)立方程模型，對安徽省物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析[3]；毛文富(2017)采用計量分析和空間分析相結(jié)合的方法對我國四大區(qū)域2004～2015年期間的物流產(chǎn)業(yè)及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況進(jìn)行定量分析，并構(gòu)建了物流產(chǎn)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的理論框架[4]；高康等(2018)以泛珠江三角洲內(nèi)地9 省的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建基于序參量的區(qū)域經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)與區(qū)域物流子系統(tǒng)的耦合協(xié)同度模型，對區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)與物流發(fā)展耦合協(xié)同度進(jìn)行定量研究[5]；田越等(2019)運(yùn)用VAR模型，綜合采用格蘭杰因果檢驗(yàn)及脈沖響應(yīng)分析，對山西省1996～2016 年面板數(shù)據(jù)物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長相互關(guān)系進(jìn)行了研究[6]。

上述研究表明，對物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系研究已經(jīng)有了深入的定性和實(shí)證分析，其中以計量分析方法的運(yùn)用最為廣泛。因此，本文擬用回歸分析、單位根檢驗(yàn)、脈沖函數(shù)分析、格蘭杰因果檢驗(yàn)方法等對粵北山區(qū)2002～2017年的物流業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)有關(guān)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析，并為粵北山區(qū)物流業(yè)及區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供相關(guān)建議。

1 粵北山區(qū)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)證分析

1.1 數(shù)據(jù)來源與選取

參考當(dāng)前學(xué)者分析物流業(yè)的常用指標(biāo)，同時根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，選取物流業(yè)產(chǎn)值(x1) 、貨物周轉(zhuǎn)量(x2) 和物流業(yè)固定投資(x3)作為粵北山區(qū)物流產(chǎn)業(yè)衡量指標(biāo)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)采用粵北山區(qū)地區(qū)國民生產(chǎn)總值GDP(Y) 作為衡量指標(biāo)。具體數(shù)據(jù)見表1 所示。

所有數(shù)據(jù)選自歷年廣東省統(tǒng)計年鑒，部分年份數(shù)據(jù)經(jīng)過整理得到。為避免直接采用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析存在異方差，對所有的原始樣本數(shù)據(jù)先進(jìn)行取對數(shù)處理，處理后的數(shù)據(jù)數(shù)列分別記為: lnY，lnX1，lnX2， lnX3，并結(jié)合軟件Eviews8.0進(jìn)行分析。

1.2 單位根檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)粵北山區(qū)對數(shù)序列是否存在長期協(xié)整關(guān)系，需要進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)。具體檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表1 2002～2017年粵北山區(qū)物流業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)原始指標(biāo)

表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由單位根檢驗(yàn)結(jié)果可知，粵北山區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值、物流業(yè)產(chǎn)值、貨物周轉(zhuǎn)量、物流業(yè)固定投資等指標(biāo)的原始序列ADF統(tǒng)計量顯著性概率P值均大于0.05，未通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)；但粵北山區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值、物流業(yè)產(chǎn)值、貨物周轉(zhuǎn)量、物流業(yè)固定投資的一階差分序列ADF統(tǒng)計量顯著性概率P值均小于0.05，通過了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，說明各變量均為一階差分平穩(wěn)序列。

對一階差分序列進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表3所示。

表3 回歸分析結(jié)果

由回歸結(jié)果可知，粵北山區(qū)物流業(yè)產(chǎn)值的回歸系數(shù)為0.458754，即物流業(yè)產(chǎn)值每增長一個百分點(diǎn)，粵北山區(qū)經(jīng)濟(jì)總量就增長0.458754個百分點(diǎn)；貨物周轉(zhuǎn)量的回歸系數(shù)為0.172955，即貨物周轉(zhuǎn)量每增長一個百分點(diǎn)，粵北山區(qū)經(jīng)濟(jì)總量就增長0.172955個百分點(diǎn)；物流業(yè)固定投資的回歸系數(shù)為0.110811，但未通過顯著性檢驗(yàn)，表明粵北山區(qū)物流業(yè)固定投資對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響作用不明顯，這可能與粵北地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度不高或區(qū)域物流利用效率低有關(guān)。

1.3 最優(yōu)滯后階數(shù)的確定

粵北山區(qū)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的回歸模型最優(yōu)滯后階數(shù)結(jié)果如表4所示。在滯后一期時，LR、FPE、AIC、SC、HQ五個準(zhǔn)則同時達(dá)到最優(yōu)，為此，最優(yōu)滯后為一期。

1.4 穩(wěn)定性檢驗(yàn)

同時需要對建立的回歸模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)。單位圓如圖1所示。由圖可知，4個特征根均位于單位圓內(nèi)，表明建立的回歸模型是穩(wěn)定的。

1.5 格蘭杰因果檢驗(yàn)

為進(jìn)一步研究粵北山區(qū)物流業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)兩者之間的相互關(guān)系，需要對上述指標(biāo)進(jìn)行格蘭杰因果研究。檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

由格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果可知，粵北山區(qū)物流業(yè)產(chǎn)值、貨物周轉(zhuǎn)量、物流業(yè)固定投資均是地區(qū)生產(chǎn)總值的格蘭杰原因，充分說明粵北山區(qū)物流業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長具有直接的影響作用。

圖1 回歸模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

表5 格蘭杰因果檢驗(yàn)

1.6 脈沖響應(yīng)分析

在上述分析基礎(chǔ)上采用脈沖響應(yīng)函數(shù)來觀察粵北山區(qū)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的動態(tài)關(guān)系，脈沖結(jié)果如圖2所示。

圖2 脈沖結(jié)果

粵北地區(qū)物流業(yè)產(chǎn)值、物流業(yè)固定投資對地區(qū)生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)線均在0以上，且最大響應(yīng)程度均為0.02左右，表明粵北山區(qū)物流業(yè)產(chǎn)值、物流業(yè)固定投資對地區(qū)生產(chǎn)總值具有正向促進(jìn)作用；而貨物周轉(zhuǎn)量在第二期為負(fù)響應(yīng)，第四期和第五期轉(zhuǎn)變?yōu)檎憫?yīng)，之后又轉(zhuǎn)變?yōu)槲⑷醯呢?fù)響應(yīng)，說明粵北山區(qū)貨物周轉(zhuǎn)量對地區(qū)生產(chǎn)總值有正影響也有負(fù)影響，但負(fù)影響稍大。

2 總結(jié)與建議

本文采用VAR模型對粵北山區(qū)物流業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明，粵北山區(qū)物流業(yè)產(chǎn)值及貨物周轉(zhuǎn)量均直接帶動了粵北經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，粵北物流業(yè)固定投資對經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用不顯著。格蘭杰因果檢驗(yàn)表明粵北山區(qū)物流業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長具有直接的影響作用。通過脈沖響應(yīng)函數(shù)分析表明物流業(yè)產(chǎn)值和物流業(yè)固定投資對粵北經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有正向促進(jìn)作用，貨物周轉(zhuǎn)量對粵北經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正向作用不明顯，長期動態(tài)來看，有少許的負(fù)作用，這可能和貨物周轉(zhuǎn)量的技術(shù)使用效率有關(guān)。

針對以上實(shí)證分析結(jié)論，為進(jìn)一步提高粵北山區(qū)物流業(yè)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提出以下政策建議：

(1)加大對粵北山區(qū)物流業(yè)固資投資，完善物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，實(shí)現(xiàn)粵北山區(qū)物流業(yè)的“硬聯(lián)通”。與珠三角地區(qū)相比，粵北山區(qū)城市物流業(yè)發(fā)展水平整體較為落后，在冷鏈物流、智能倉儲、多式聯(lián)運(yùn)轉(zhuǎn)運(yùn)銜接等方面還存在一定不足。可利用粵北山區(qū)毗鄰珠三角的地理優(yōu)勢，借助廣東省“一核一帶一區(qū)”新發(fā)展格局的構(gòu)建及粵港澳大灣區(qū)全面建設(shè)這一重大國家戰(zhàn)略機(jī)遇，加強(qiáng)粵北山區(qū)不同運(yùn)輸方式的統(tǒng)籌建設(shè)以及多式聯(lián)運(yùn)有效組織，推動粵北交通運(yùn)輸體系與粵港澳大灣區(qū)的互聯(lián)互通，助力粵北山區(qū)城市的經(jīng)濟(jì)長足有效發(fā)展。

(2)推動粵北山區(qū)物流業(yè)信息化平臺建設(shè)，實(shí)現(xiàn)物流業(yè)體系的“軟聯(lián)通”。造成粵北山區(qū)物流信息化落后的原因有兩方面：一方面，粵北山區(qū)物流企業(yè)整體競爭力不強(qiáng)，企業(yè)規(guī)模不大，先進(jìn)的物流設(shè)備及標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)備沒有規(guī)范，服務(wù)功能較為單一，信息化水平相對落后。另一方面，物流業(yè)高技術(shù)人才較多流向廣東省內(nèi)珠三角城市，造成粵北地區(qū)物流專業(yè)人才相對稀缺。未來，粵北山區(qū)政府部門應(yīng)鼓勵物流企業(yè)采用先進(jìn)的智慧物流技術(shù)，引進(jìn)物流領(lǐng)域高端人才，盡快構(gòu)建物流企業(yè)內(nèi)部及之間的信息共建共享平臺。“軟聯(lián)通”與“硬聯(lián)通”雙管齊下，實(shí)現(xiàn)粵北山區(qū)物流業(yè)及經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。

(3)加快對物流業(yè)行業(yè)的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，優(yōu)化粵北山區(qū)物流業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。政府部門引導(dǎo)物流企業(yè)積極創(chuàng)新服務(wù)內(nèi)容，開拓物流業(yè)增值服務(wù)。可通過扶持培養(yǎng)一批物流行業(yè)的標(biāo)桿企業(yè)，帶動其他企業(yè)進(jìn)行體制創(chuàng)新、內(nèi)容整合等。