乐小兵，幸伟

（1.梧州学院，广西梧州543002；2.南昌大学共青学院，江西共青城332020）

区域物流与经济发展关系的实证研究
——以广西为例

乐小兵1，幸伟2

（1.梧州学院，广西梧州543002；2.南昌大学共青学院，江西共青城332020）

该文利用协整检验、格兰杰因果关系检验以及脉冲响应函数来分析区域物流与广西经济发展的关系。检验结果表明：（1）区域物流与广西的经济发展具有长期的均衡关系，并且区域物流发展与广西经济增长之间存在较强的正向相关性；（2）通过格兰杰因果关系检验发现，现代物流的发展与广西的经济发展存在互为因果的关系，但在短期内广西经济发展与区域物流发展之间的关系处于不稳定。

区域物流；协整；脉冲响应函数；格兰杰因果检验

21世纪以来，随着世界经济的快速发展和现代科学技术的进步，现代物流业作为经济的重要组成部分和工业化进程中最为经济合理的综合服务模式，正在全球范围内得以迅速发展。物流产业也被认为是国民经济发展的动脉和基础产业，其发展水平成为衡量一个国家现代化程度和综合国力的重要标志之一，被喻为促进经济发展的“加速器”。

广西地处东中西三个地带的交汇点，是华南经济圈、西南经济圈和东盟经济圈的结合部，沿海、沿江、沿边，背靠国内广阔腹地，面向东南亚市场，是我国唯一与东盟既有陆地接壤又有海上通道的省区，也是沟通我国与东盟各国最便捷的国际大通道，区位优越，交通便利。2010年度全区生产总值（GDP）11714.35亿元，比上年增长12.3%。其中，第一产业增加值2047.30亿元，增长4.8%；第二产业增加值5736.78亿元，增长17.1%；第三产业增加值3930.27亿元，增长9.4%。第一产业、第二产业、第三产业增加值占全区生产总值的比重分别为17.5%、49.0%和33.5%，对经济增长的贡献率分别为6.9%、65.9%和27.2%。与此同时，广西物流产业也在迅速发展，社会物流总量不断扩大，2010年广西的货物运输总量120841万吨，比2009年增长22.1%。货物运输周转量3097.13亿吨公里，比2009年增长23.3%。交通运输、仓储及邮政业增加值458.67亿元，比2009年增长16.9%。2010年全区社会物流总额约21123亿元，比上年增长9.6%，但低于同期全区GDP12.3%的增长水平，反映出广西物流业仍有较大的发展空间。因此，通过实证研究区域物流产业与区域经济发展的关联性，对于理解两者之间的深层次关系及协调发展具有深远的意义。

一、文献回顾

现代物流对经济发展的影响是近年来一直比较热门的话题。不同的学者基于各种假设采用不同的方法研究现代物流对经济发展的影响，沈忠明、张潜[1]（2012）利用1978～2010年福建省的经济指标时间序列进行协整分析，得出福建区域物流与区域经济增长之间的互动效应：区域物流的发展水平与区域经济增长存在长期均衡关系；刘鹏[2]（2012）从区域物流与经济增长的关系出发，建立VAR模型研究物流对经济增长的促进机制以及经济增长对区域物流的拉动作用，验证了两者互动的协同关系。

针对时间序列数据样本容量不大，统计检验可能失效且有可能存在多重共性的情况，也有学者构建面板数据模型对现代物流与经济发展的关系进行研究，袁怀宇[3]（2012）通过构建面板数据模型，将我国东、中、西部三个区域物流业发展对经济增长的影响进行比较分析。结果发现，物流业发展对经济增长有显著的正向影响，但对三个区域的影响程度存在差异。越是经济发达地区，物流基础设施建设对经济增长的作用越大，而越是经济不发达地区，货运周转量对经济增长的作用越大；杨志梁、张雷、程晓凌[4]（2009）利用中国各省1991～2007年物流发展水平和国内生产总值的年度数据，对中国东部、中部、西部地区的物流和经济增长的关系进行了实证分析。结果表明：三个区域的物流与经济增长均存在协整关系，东部地区两个变量存在双向Granger因果关系，而中部、西部地区两个变量仅存在物流对经济增长单向的Granger原因。廖迎、阮陆宁[5]（2008）基于1978～2006年30个省、直辖市、自治区的面板数据，运用面板单位根和面板协整方法进行实证分析，实证分析表明：区域物流增长与区域经济增长存在面板协整关系，即长期均衡正相关关系。物流基础设施增长和简单的物流数量的增长均不能对经济增长产生较大的影响。邵扬、姚薇娜[6]（2010）以1978～2008年我国物流业与区域经济增长的面板数据为样本，对两者进行了经验检验，证实了物流业与经济增长之间的面板协整关系。基于完全修正最小二乘法，得出我国物流供给规模和物流需求与经济增长之间存在正相关关系。殷辉、倪泽强、李道芳[7]（2011）通过构建panel data(面板数据)模型，对皖中、皖南、皖北地区现代物流发展对经济增长的影响进行了比较分析，结果表明物流对各地区经济增长有显著的正向影响，但其影响效应和经济物流弹性存在较大差异。

以上各项研究都是利用定量方法对区域物流与经济增长之间的关系进行研究的，虽然研究方法以及研究视角有所不同，但结论基本一致，基本都表明区域物流与经济增长之间具有正向相关的关系。广西处在西部地区，在新一轮的西部大开发以及东部产业转移的情形下，现代物流能否为经济发展提供保障，广西区的物流与经济发展之间是否也存在正向的相关关系，这正是本文要研究的关键问题。

二、研究方法

研究方法的选择取决于研究的目的及样本数据的选取。本文首先对经济增长和区域物流两类指标数据进行平稳性及协整检验，运用格兰杰因果关系检验分析经济增长与区域物流之间的因果关系，然后运用脉冲响应函数来刻画经济增长和区域物流两个指标之间的影响关系。

（一）格兰杰因果关系检验

在时间序列情形下，两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。格兰杰因果关系检验假设了有关Y和X每一变量的预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。检验要求估计以下的回归：

其中白噪音U1t和U2t假定为不相关的。

式（1）假定当前y与y自身以及x的过去值有关，而式（2）对x也假定了类似的行为。

对式（1）而言，其零假设H0:α1＝α2＝…＝αq＝0

对式（2）而言，其零假设H0:δ1＝δ2＝…＝δs＝0

包括以下四种情形：

1.x是引起y变化的原因，即存在由x到y的单向因果关系。

2.y是引起x变化的原因，即存在由y到x的单向因果关系。

3.x和y互为因果关系，即存在由x到y的单向因果关系，同时也存在由y到x的单向因果关系。

4.x和y是独立的，或x与y间不存在因果关系。

（二）向量自回归模型（VAR）

向量自回归模型是基于数据的统计性质建立模型，模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。VAR模型是处理多个相关经济指标与预测最容易操作的模型之一，并且在一定的条件下，多元MA和ARMA模型也可转化成VAR模型，最一般的VAR模型数学表达式为：

其中Yt是m维内生变量向量，Xt是d维外生变量向量，A1……AP和B1……Br是待估计的参数矩阵，内生变量和外生变量分别有p和r阶滞后期。et是随机扰动项，其同时刻的元素可以彼此相关，但是不能与自身滞后期和模型右边的变量相关。模型（3）中内生变量有p阶滞后，所以可称其为一个VAR（p）模型。

三、实证分析

（一）变量与数据

“物流”这一词在中国于1980年才提出，对于它的量化问题还未系统化，统计数据也没有专门的描述指标。本文主要参考赵艳、张文杰[8]的研究，采用交通、仓储及通信业产值这个指标作为衡量物流产值（TPT）的指标，来衡量物流发展的水平。对经济增长指标的选取主要从“量”的角度对经济发展状况进行衡量，考虑到数据的可得性和有效性，本文选取广西生产总值（GDP）作为衡量经济增长速度的指标。

本研究数据取自《广西2011统计年鉴》。实际GDP样本区间为1978～2010年，单位为亿元，实际TPT样本区间为1978～2010年，单位为亿元，以上两个指标，凡是会受到价格的影响的指标，本文都将其价格因素予以剔除，将其全部转化为1978年不变价格。

（二）序列单位根检验

运用EViews6.0软件，对广西生产总值（GDP）和物流产值（TPT）分别取对数为Lngdp和Lntpt，并对序列Lngdp、Lntpt做单位根检验，检验方程的选取根据相应的数据图形来确定，采用AIC，SC最小准则确定最佳滞后阶数，检验结果如表1。

表1 Lngdp、Lntpt单位根检验表

经过ADF检验，从表1可知，Lntpt、Lngdp的原序列和一阶差分序列在10%的显著水平下均接受原假设，即存在单位根，序列△2Lntpt和△2Lngdp在1%的显著水平下拒绝“存在单位根的原假设”，即Lntpt、Lngdp的二阶差分都不存在单位根，为平稳时间序列，所以，Lntpt、Lngdp均为二阶单整I（2）。

（三）协整检验

由单位根检验可知变量均为二阶单整，符合协整检验的条件。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法，其中协整是指两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。协整检验主要有EG两步法和JJ检验，其中EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性，主要针对双变量的协整检验，JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型，多变量可以采用此检验方法，本文只有两个变量，因此采用EG两步法。

第一步：建立回归方程如下：

根据1978-2010年的数据对模型（3）进行OLS估计，令回归后的残差序列为et。

第二步：检验上述模型的残差项et是否为平稳序列，即检验残差序列et是否存在单位根。通过对残差序列et做ADF检验，检验结果如表2所示，结果表明残差序列et在1%的显著水平下拒绝“存在单位根”的原假设，这表明残差序列et为平稳序列，根据EG两步法原理可知Lnus与Lnuw之间存在协整关系，并且表明他们之间存在长期的均衡关系。

表2 残差单位根检验

（四）格兰杰因果关系检验

根据上述协整检验结果可知，广西TPT与GDP之间存在长期的均衡关系，但这均衡关系是否构成因果关系，即对于广西TPT与GDP增长之间的关系而言，是属于什么情况还需要进一步验证。本文主要采用格兰杰因果关系检验来验证两者之间的因果关系，检验结果如表2所示。

表2 格兰杰因果关系检验

由表2可以观察到：滞后期数为1、5的Lngdp是引起Lntpt增长变化的原因，滞后期数为2、3、4的Lngdp不是引起Lntpt增长变化的原因；滞后期数分别为1、2、3、5的Lntpt是引起Lngdp变化的原因。滞后期数为1、5的Lngdp是引起Lntpt增长变化的原因，同样Lntpt也是引起Lngdp变化的原因。因此，可以说，在短期内，Lngdp发展会对Lntpt增长产生直接的影响，但处于不稳定的趋势中。但在一定滞后期数上，Lngdp发展促进了Lntpt的增长，同时Lntpt的增长有助于Lngdp的推进，两者具有双向因果关系。

（五）向量自回归模型

由单位根检验知序列△2Lngdp、△2Lntpt都不存在单位根，是平稳的。因此，采用序列△2Lngdp、△2Lntpt的数据来建立VAR（P）模型，并利用脉冲响应函数对其进行解释。根据AIC和SC取值最小的准则，经过多次试验我们将变量滞后区间确定为1至2，采用OLS估计该模型。运行结果见以下方程：

注：括号内的数据为t统计量

从以上模型的回归结果可以看出，模型的拟合度较高，达到0.93以上。

根据VAR（2）模型，采用脉冲响应函数对由误差所带来的冲击效果进行分析。脉冲响应函数分析方法是用来描述一个内生变量对由误差项所带来的冲击的反应，即在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后，对内生变量的当期值和未来值所产生的影响程度。先对两变量作特征根检验，结果如图1所示，可以看到所有特征根均落在单位圆内，表明这是一个平稳的模型，可以进行脉冲响应分析。

图1 VAR模型的特征根位置

图2 脉冲响应函数曲线

将响应函数的追踪期数设定为10期。相关变量之间的脉冲响应函数如图2所示（横轴表示响应函数的追踪期数，纵轴表示被解释变量对解释变量的响应程度）。

从图2可以看出，当在本期给区域物流一个正冲击后，所带来的经济增长在第3期达到最高点，然后两者保持一个同向的波动。这表明区域物流的某一冲击会给经济发展带来同向的冲击，即对区域物流投入在当年就会对经济产生拉动作用，并在3年后达到最高峰。

四、基本结论

根据广西1978～2010年统计数据资料的实证分析，可以得出以下几个结论。

（1）现代物流与广西经济增长的长期均衡关系。通过单位根和协整检验发现，现代物流与广西的经济发展具有长期的均衡关系，从长期来看，现代物流对于广西的经济发展具有推动作用，因此为响应新一轮的西部大开发，应加大物流基础设施投资，提高物流效率，为广西经济发展提供强有力的保障。

（2）现代物流与广西经济增长的因果关系。通过Granger因果关系检验发现，在长期内，现代物流的发展与广西的经济发展存在互为因果的关系，但在短期内，广西经济发展虽然会对现代物流的发展产生直接的影响，但处于不稳定的状态中。

（3）现代物流的发展与经济的发展保持一个同向的关系。通过脉冲响应函数发现，加大物流的投入，对经济的发展也会起到一个刺激作用，但这种效果在滞后3期的效果才能达到最大。

综上所述，现阶段广西现代物流与经济发展总的来说呈现出了互为因果关系的良性发展趋势，现代物流的发展水平相对于广西经济的快速增长而言，虽然速度较缓慢，但对广西地区经济增长却有较大的推动作用，因此，提高现代物流供给能力和将巨大的物流需求转化为有效需求仍然是未来工作的重点。

[1]沈忠明，张潜.福建省区域物流与区域经济的实证研究[J].中央民族大学学报：自然科学版，2012(2)：60-64.

[2]刘鹏.基于VAR模型的区域物流与经济增长的关系研究[J].物流技术，2012(7):218-220.

[3]袁怀宇.基于面板数据的区域物流与经济增长关系研究[J].山东社会科学，2012(3)：109-111.

[4]杨志梁，张雷，程晓凌.区域物流与区域经济增长的互动关系研究[J].北京交通大学学报：社会科学版，2009(1):38-40.

[5]廖迎，阮陆宁.区域物流与区域经济增长的实证研究——基于面板单位根与面板协整分析[J].南昌大学学报：人文社会科学版，2008(3):64-69.

[6]邵扬，姚薇娜.物流业与区域经济增长——基于中国省际面板数据的实证研究[J].长春理工大学学报:社会科学版, 2010(2):43-45.

[7]殷辉，倪泽强，李道芳.现代物流对安徽区域经济发展的影响分析[J].统计与决策,2011(13):99-101.

[8]赵艳，张文杰.物流统计初探[J].统计研究,2001(8):18-21.

[9]张晓峒.计量经济学软件Eviews使用指南[M].2版.天津:南开大学出版社,2004:297-303.

[10]易丹辉.数据分析与EViews应用[M].北京:中国人民大学出版社，2008:207-226.

The Analysis of Regional Logistics and Development of Econom y——Taking the Case of Guangxi

Le Xiaobing1,XingW ei2
（1.W uzhou University,W uzhou 543002,China；2.Gongqing College,Nanchang University,Gongqing City 332020,China）

By means of cointegration test，Granger causality test and impulse response function,this paper analyzes the relationship between regional logistics and economic development in Guangxi.The results show that:（1）there is a long-term equilibrium relationship between regional logistics and economic development in Guangxi and there is a strong positive correlation between regional logistics development and economic growth in Guangxi;（2）according to Granger causality test results,there is a mutually causal relationship between the development ofmodern logistics and Guangxi’s economic development but the relationship between the Guangxi’s economic developmentand regional logistics development,in the short term,is in an unstable trend.

regional logistics;cointegration test;impulse response function;Granger causality test

F252

A

1673-8535(2013)02-0015-07

乐小兵（1980-），男，江西吉安人，梧州学院讲师，硕士研究生，研究方向：经济计量分析。

幸伟（1982-），男，江西赣州人，南昌大学讲师，硕士研究生，研究方向：经济计量分析。

（责任编辑：覃华巧）

2013-01-20

广西教育厅科研项目（201106LX560）