河北农业大学文管学院 白杰 张晓雅 王丽娜 张艳新

近几年来随着我国经济的快速发展，供给侧结构改革取得显著成效，物流业也向着高质量方向发展。据统计，2017年我国物流总体状态向好，社会物流总额增长稳中有升，物流需求持续上升，物流需求结构逐步优化，物流运行环境在不断改善。但是作为物流大国，我们想要打造物流强国，仍然存在物流整体发展不充分和不均衡问题，基础设施联通性有待提高，物流质量和效率与发达国家还有差距。本文选取相对多元的指标，建立以货运量为代表的物流需求的多元线性回归模型，并对模型进行经济意义、统计学、计量经济学检验与修正，为物流需求影响因素的研究提供实证支撑。

1 指标选取

1.1 被解释变量的选取

物流需求是指一段时间内社会经济活动在生产、流通、消费等环节产生的物流时空要求，涉及包装、装卸、搬运、运输、储存、流通加工、配送、信息处理等功能，其中最核心的功能要素就是运输，运输对现代物流业的发展有着举足轻重的作用。经过文献总结整理，发现大部分的学者通过选取货运量作为物流需求的代表进行研究，本着数据可得性原则，本文选择将货运量作为被解释变量。

1.2 解释变量的选取

第一，物流产业是国民经济的基础性产业，地区生产总值反映了一个地区的综合实力，地区生产总值的增加会拉动物流需求的增长，所以选取地区生产总值作为解释变量X1；第二，由于我国是人口大国，不同省市人口的多少也影响了物流需求的大小，因而选取年末常住人口作为解释变量X2；第三，需求受收入影响，收入增加提高居民消费水平，进而影响社会消费品流通，成为影响物流需求不可或缺的因素，所以选择居民消费水平作为解释变量X3；第四，地区经济增长离不开社会基础设施的建设，基础设施建设又依赖于投资。固定资产投资反映全社会购置固定资产的总量，通过货币形式将投资转化为现实生产能力，创造商流的同时也影响了物流，所以选取全社会固定资产投资作为解释变量X4；第五，物流业属于我国的第三产业，第三产业增加值直接影响物流规模的大小，因此选择第三产业增加值作为解释变量X5。

2 模型构建和数据收集

2.1 多元线性回归模型构建

首先，理论模型设立，基于减小异方差让数据更平稳的原则对解释变量和被解释变量同时取对数。

LogY=β0+β1LogX1+β2LogX2+β3LogX3+β4LogX4+β5Log X5+μ

Y、X1、X2、X3、X4、X5分别为货运量(万吨)、地区生产总值(亿元)、年末常住人口(万人)、居民消费水平(元)、全社会固定资产投资(亿元)、第三产业增加值(亿元)。

2.2 数据收集

根据相应指标，在国家统计局分省年度数据模块中下载了2017年我国31个省、市、自治区的截面数据。

3 实证分析

3.1 普通最小二乘法参数估计

将数据录入Eviews7.2进行普通最小二乘法估计，得到回归结果，软件输出的估计模型和相应数据如下。

3.2 模型检验

3.2.1 经济意义检验

初步检验，模型参数估计符合经济理论，继续进行以下检验。

3.2.2 统计检验

(1)拟合优度检验。回归结果显示，R2=0.909679表明模型与样本观测值拟合较好，我国物流需求变化的90.9679%可由地区生产总值、年末常住人口、居民消费水平、全社会固定资产投资和第三产业增加值的变化来解释。

(2)线性关系显著性检验-F 检验。提出原假设为H0：β1=β2=β1=β3=β4=β5=0 n=31，k=5，显著性水平为0.05，F0.05(5，25)= 2.60，F=61.42937＞2.60，模型的线性关系在5%的显著性水平下成立。说明在2017年，我国物流需求是由以上5个自变量联合影响的。

(3)变量的显著性检验-t检验。针对变量Xj设计原假设为H0：βj=0(j=1，2，3，4，5)，给定显著性水平α=0.05，t2/α(25)=2.06，而|t1|、|t2|、|t3|、|t4|、|t5|＞2.06，所以拒绝原假设，所有解释变量通过了t检验。说明所选5个自变量的变化都会显著影响我国物流的需求。

3.2.3 计量经济学检验

(1)多重共线性检验。对于多个解释变量的模型，更适用综合统计检验法。在普通最小二乘法下，模型的R2、F值较大，且各参数估计的t检验值较大通过显著性检验，所以原模型并不存在多重共线性问题。

(2)自相关性检验。由于我国31个省市的截面数据不是独立随机抽取的，模型的随机干扰项也可能存在序列相关。实验结果显示D.W值为2.094879，位于2附近，判断该模型基本没有自相关性。

(3)异方差性检验。记ei^2为原始模型进行OLS得到的残差平方项，将其与 5个自变量及其各变量平方项作辅助回归得到：R2为0.942562，F值为32.82031，LM为n与R2的积29.219422，显著性水平为0.05，F0.05(10，20)=2.35，χ20.05(10)=18.31，F=32.82031＞2.35，LM＞18.31，因此，当显著性水平为0.05时，拒绝原模型随机干扰项方差相同的假设。所以在怀特检验中不含交叉项，原模型出现了异方差性。

3.3 模型修正

因为模型存在异方差性，选择稳健标准误方法修正，修正后的模型标准差变小，修正后再进行怀特检验不存在异方差问题。

3.4 模型解释及原因

对修正后的模型进行经济意义解释：β1=4.330 69 7 l，β2=2.404711，β3=2.517830，β4=-0.653962，β5=-5.29249表示在其他条件不变的情况下，地区生产总值、年末常住人口、居民消费水平、全社会固定资产投资、第三产业增加值每增长1%，物流需求分别平均增加4.330697l%、2.404711%、2.517830%，平均减少0.653962%、5.29249%，符合经济现实，说明前三者对物流需求贡献大。而全社会固定资产对物流需求表现为负影响，表明我国的物流基础设施还不是很完善，对物流需求的影响还没有起到理想化的正相关作用。而第三产业增加值与物流需求呈现负相关，主要原因在于服务业是第三产业的主要构成部分，表现形式以无形商品居多，减少了货运量的需求部分，同时一些服务具有一次性和非储存性的特殊性质，降低了物流依存度， 所以第三产业增加值对以货运量为代表的物流需求的影响较弱。

4 结论与对策

通过以上建立的回归模型和实证分析，可以得出地区生产总值、年末常住人口、居民消费水平对物流需求影响更大，全社会固定资产和第三产业增加值对物流需求有削弱作用，所以结合我国现代物流发展现状，可以从以下几个方面提出政策建议。

4.1 国家对不同地区因地制宜，完善物流基础设施

要想优化我国总的物流需求，国家应该对物流发展提供因地制宜的设施支持。对于重点发展的西部内陆省，积极构建国际航空和国际陆运物流网络，开拓国际物流需求市场。对于东部沿海城市，不仅要依靠强大的经济实力对国内水运、陆运等运输服务业做好优化服务方面的设施支持，而且国际物流则要侧重便利报关报检设施技术的现代化。有了国家的差异化支持，再加上自身的鞭策和不同省份之间的相互配合，这样我国的物流需求才能稳步增长。

4.2 企业用好人口这一优势，推动智慧物流发展

控制好人口大国的双刃剑，人口总量大和不断增长，创造了直接的物流需求，但是随着我国人口红利的逐渐消失，物流业人力成本增加成为我们必须正视的现实。物流业属于服务业范畴，是劳动力密集型产业，对人力资源有很大的依赖性。随着智慧物流的出现，国内领先物流企业应该审时度势，适当引进无人技术、智能技术提高整个物流运营的智慧化、自动化水平，避开用工成本增加的劣势，实现物流管理合理化。

4.3 重视电商经济创造的物流需求

重视电商经济对物流的推动作用。随着经济的迅速发展，消费观念也在转变，电商经济方兴未艾，消费者更加关注物品的质量和配送时效，对物流行业提出了更高的要求。因此要增加物流需求，我们应该重视电商经济的发展，提供优化的物流服务。服务更好，消费者的消费购买预期期望值实现，会产生新一轮的经济循环。