区域物流与区域经济增长-基于面板单位跟与面板协整的分析

投稿领域：数量经济和计量经济学区域经济学区域物流与区域经济增长——基于面板单位根与面板协整分析廖迎1阮陆宁21江西教育学院，330029，中国2南昌大学，330000，中国摘要：物流对经济发展的巨大贡献使得区域物流与区域经济增长关系成为区域经济理论研究中的一个新课题。如何界定区域物流中哪些因素是促进区域经济发展的原动力就显得格外重要，其目的是要揭示未来物流业的发展前景和经济增长的潜力。本文运用面板单位根和面板协整方法，基于1978-2004年30个省、直辖市、自治区的面板数据，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；我国应该适当必须提高物流的服务质量，加快物流的信息化、现代化，繁荣商品市场以扩大潜在的物流需求，以支持经济增长。关键词：区域物流区域经济面板单位根面板协整RegionalLogisticsandRegionalEconomygrowth:APanelUnitToot&PanelCointegrationAnalysisAbstract:Thehugecontributionoflogisticstoeconomicdevelopmentmakestherelationofregionallogisticsandregionaleconomygrowthbecomeanewtopicinregionaleconomytheory.Howtodefinewhichfactorspromoteregionaleconomicdevelopmentseemstobeparticularlyimportant,whichpurposeistoannouncetopublicthedevelopmentforegroundofthelogisticsindustryandthepotentialoftheeconomicgrowthinthefuture.Usingpanelroottestandpanelcointegration,thispaperexaminestheimpactofregionallogisticsoneconomicsgrowth.Thereistheevidenceofacointegratingbetweenregionaleconomicsgrowthandregionallogisticsamongthesampleprovinces,whosedataarefrom1978to2004acrossthirtyChinaprovinces.Thedataindicatethatregionallogisticsboostseconomicsgrowth.Boththeincreaseofthelogisticsinfrastructureandsimplelogisticsamountcan'tbringaboutbiggerinfluenceoneconomicgrowth;weshouldimprovethequalityoflogisticsservice,realizeinformation-basedandmodernization,flourishcommoditymarkettosupporteconomicgrowth.Keywords:regionallogisiticsregionaleconomyPanelunitrootPanelcointegration一、引言随着经济的高速发展和电子商务的广泛利用，被誉为“第三方利润源”的现代物流业在世界范围内已蓬勃兴起，同时物流对经济发展的巨大贡献，已被许多国家的实践所证实。发展现代物流越来越受到各行各业重视，各地区政府也纷纷出台有关物流的政策法规，维护和促进区域物流的发展。经济的发展对物流产生巨大的需求，促使与物流相关的交通运输、仓储配送和邮电通信业等都有较快的发展。同时，物流业的发展也促进了地区经济的增长。区域物流与区域经济增长关系已成为区域经济理论研究中的一个新课题。当研究者们肯定了区域物流对区域经济增长的促进作用后，如何界定区域物流中哪些因素是促进区域经济发展的原动力就显得格外重要，其目的是要揭示未来物流业的发展前景和经济增长的潜力。目前，国内关于区域物流与区域经济增长关系研究主要集中在三个方面：一是物流增量对GDP增量存在着正相关性。李文顺等（2004）采用协整和误差修正模型对中国1952-2002年间的物流增量和GDP增量间的长期和动态关系进行了研究，发现GDP增量和物流增量间存在着可靠的协整关系以及正相关性，文章选取货运周转量作为物流水平表征的指标。二是物流业产值对GDP存在正相关性。潘瑞玉（2006）采用浙江省1978-2003年的数据来研究该省物流业对经济增长的作用。文章选取物流业产值（包括交通运输、仓储、邮电通信业及批发和零售业等行业）和GDP作为研究对象。Granger因果检验发现，物流业产值与GDP之间存在着互动关系以及正相关性，并且还具有时间效应。三是物流还未起到促进经济增长的作用。鞠颂东，李尹松，徐杰（2003）采用横截面数据，通过对西部物流总量、物流政策与制度、投资、人力资源、物流企业、物流技术及设施、管理水平等的分析，进行比较研究，确认西部物流还未起到促进西部地区经济增长的作用。通过上述分析可以发现存在以下两个问题：一是理论分析没有区分物流数量和物流质量；二是实证研究都是基于时间序列或者横截面数据分析，在经济分析中，尤其是通过建立计量经学模型进行的经济分析中，只利用截面数据或者只利用时间序列数据往往不能满足分析目的的需要，因此方法有待改进。而将时间序列与横截面数据结合起来构成的面板数据（PanelData）,面板技术的应用使得研究者在设定、控制面板单位个体行为差异方面获得了更大的灵活性，通过设定和检验各种复杂的行为模型而使得研究者得以分析在传统时间序列中无法考察的重要的经济问题,而且面板技术在降低共线性程度，提高预测精度和削去测量误差的影响等方面也拥有巨大的优势。同时，面板技术在协整框架内的应用更为研究者提供了更多的信息、更大的自由度以及更高的效率。本文采用理论联系实际的方式，首先进行区域物流与区域经济增长关系的理论分析，然后通过对30个省、直辖市、自治区的1978~2004年的面板数据,在协整框架内分析区域物流在区域经济增长中所起的作用，研究中国物流对经济增长作用的地区间的差别，这对于揭示未来物流业的发展前景和经济增长的潜力是十分有意义的。二、区域物流与区域经济增长关系的理论分析区域经济与区域物流是整体与局部的关系。区域经济作为一个区域内包括物流活动在内的各种经济活动总和，对区域物流具有决定作用；区域物流作为区域经济的一个重要组成部分，对区域经济发展具有推动作用，其存在和发展主要目的，是最大限度地发挥本地区物流设施的能力，实现物资的空间效益、时间效益和各种物流环节的合理衔接，促进本地区经济发展。区域物流与经济之间的互动关系可以用因果关系图1表示。图1区域物流与经济之间的互动因果关系图从图1可以看出区域物流与经济之间的互动关系通过“物流短缺”即物流供给能力和物流需求之间的差距进行解释。现代物流对经济增长的基础和促进作用可以通过物流发展带来物流体系的改善，从而对经济增长产生作用。现代物流被认为是经济发展到一定阶段的产物，一个地区的物流业的发展状况与这一地区的经济发展水平密不可分。区域经济发展规模决定着区域物流规模。区域经济规模很大、生产和商贸很繁荣，区域物流业可发挥的空间就很大，其规模就有可能越大。区域经济发展水平和层次决定着区域物流发展水平和层次。经济越发达对物流业发展要求高，也越有可能为物流业发展提供比较厚实的经济基础和物质技术条件，越能提供发展所必备的交通、通讯仓储等硬件条件和人才管理文化等软件条件。另一方面，经济增长通过对物流需求的增加促进物流的发展，物流供需质量发生重大变化。在物流规模扩大，物流供给能力增强的同时，社会生产、流通、消费对物流的质量和效率要求越来越高。从单一的运输、仓储环节，到提供一体化的服务，对物流时限、批量、品质以及信息化手段等配套服务更趋于多样化。社会对物流的关注，将逐步从物流数量转到物流服务的质量和效率上来，只有那些服务功能强、质量好、效率高的物流服务才能得到社会的认可。此外，物流业本身对GDP增长的贡献很大，区域物流是区域性经济的重要组成部分，在区域经济发展中占有很重要的地位，并且现代物流作为一个“关联效应”显著的复合产业，对其所在区域经济发展起着积极推动作用。三、研究数据的选择与处理由于目前我国对物流产业的界定尚不完全清楚，找到一个完全精确衡量物流产业发展的经济指标是不可能的。为了全面反映我国各省市地区物流产业的发展现状，尽量将影响经济增长的各种主要的物流因素纳入到分析中来，并且统计指标的选取既要结合国内外经验，又要充分利用现有的统计数据，本文采用一组反映物流发展水平的指标X。这组指标共包括5个变量：物流数量（HWZZL）用货物周转量表示，一个被称为物流的过程可能不经过库存、包装等流程，但必须经过运输，因此全社会的运输量可以在一定程度上代表社会物流数量的大小；商品市场对物流的潜在需求规模（SHXFP）,以消除了物价因素的实际社会消费品零售总额表示，物流需求作为商品需求的派生物，与消费品销售、生产资料市场直接相关，商品市场的规模直接决定物流需求的大小，因此物流需求与社会消费品零售总额密切相关；物流供给能力指标（GLLCMD），以公路里程密度表示，计算方法为将各省公路里程除以本省面积得出的公路里程密度，以巴罗(Barro)、卢卡斯(Lucas)、罗默(Romer)等为代表的新增长理论认为，生产率的提高直接依赖于劳动力教育、R&D投入、高速公路总量以及基础设施资本，因此本文用公路里程密度来表征物流的供给能力；物流业产量指标(JYCYT)，以交通运输仓储邮电通信业生产总值表示，根据国家统计局和国家标准局1994年制定的国民经济行业分类标准，物流业属于第三产业中交通运输、仓储及邮电业，因此本文采用交通运输仓储邮电通信业生产总值来反映物流业产值，物流业产值既包括了物流数量带来的价值又包括了物流质量带来的价值；物流信息化指标（YDYWL）,以邮电业务总量表示，物流信息化是现代物流业的发展方向，是提高物流质量和效率的标志，而在传统的储运统计中几乎没有衡量物流信息的统计指标和统计方法，信息产业部提供的有关信息化的统计数据分为两大类，一类为通信行业数据，统计指标之一为邮电业务总量，另一类为电子信息产业数据，本文采用邮电业务总额来近似代表物流产业信息化程度。对于经济增长，本文采用实际GDP衡量，即采用消费品价格指数对名义GDP进行折实。为了更清楚地说明上述变量，列表如下，见表1。表1变量指标说明y真实GDP经济规模变量XHWZZL货物周转量物流数量SHXFP社会消费品零售总额商品市场对物流的潜在需求规模GLLCMD公路里程密度物流供给能力水平JYCYT交通运输仓储邮电通信业生产总值物流业产值，包含物流数量和物流质量YDYWL邮电业务总量物流信息化程度，是物流质量的标志四、实证分析在本研究中,我们使用了1978~2004年间的30个省市的面板数据。这30个省市包括北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等。由于统计资料的限制,本研究不包含台湾省,并且将重庆的数据合并到四川进行分析。数据来源于1978~2004年间的《中国统计年鉴》与各省的统计年鉴。本文利用的方法是面板单位根和面板协整检验。面板单位根检验在进行协整检验分析之前，必须先确认各省的变量是否稳定，故针对各省的物流及经济数据进行单位根检验以检验是否存在单位根。若数据序列为非稳定性，意味着存在单位根，将可进一步进行协整检验分析。本文采取的面板单位根检验能纠正传统单位根检验方法普遍存在着检验效力过低的缺失。为了保证结论的稳健性，本文分别采用LLC检验、Breitung检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验进行检验。结果列于表2。表2面板数据单位根检验Levin,Lin&Chut*Breitungt-statIm,PesaranandShinW-statADF-FisherChi-squarePP-FisherChi-squareGDP增量水平值15.28979.7875212.514113.830924.2624(1.000)(1.000)(1.000)(1.000)(1.000)差分值-6.23742-5.26426-10.5102223.7021454.8(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)HWZZL增量水平值3.51664-2.62645-1.81872

96.9846209.763(0.9998)(

0.0043)(0.0345)(

0.0018)(0.000)差分值-6.19915-11.8228-15.4363321.2662755.56(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)SHXFP增量水平值-1.32406

0.014491.7360941.3521113.266(0.0927)(0.5058)(

0.9587)(0.9684)(0.000)差分值-9.14467-16.4526-13.8223279.4431888.92(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)GLLCMD增量水平值-0.64932-6.16609-6.91304152.873

651.697(

0.2581)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)差分值-3.90566-9.53872-18.6297380.412

5003.40(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)JYCYT增量水平值-0.01117-2.06313-1.1513882.5427

136.676(0.4955)(0.0196)(0.1248)(0.0284)(0.000)差分值-2.56024-15.3602-15.0666

306.176

3012.69(

0.0052)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)YDYWL增量水平值

21.8663

12.226213.194118.4209125.063(1.0000)(1.0000)(1.0000)(1.0000)(0.000)差分值分15.8736-1.72278-8.11501

215.4123313.70(1.0000)(0.0425)(0.000)(0.000)(0.000)附注:1.圆括号里的值为P值。2．检验形式为带截距项与时间趋势项。由表2可知，当我们对各面板数据的水平值进行检验时，检验结果均表明不能完全拒绝“存在单位根”的原假设，而当对各个面板数据的差分值进行检验时，皆显著地拒绝“存在单位根”的原假设。由此，可以确定，GDP增量、HWZZL增量、SHXFP增量、GLLCMD增量、JYCYT增量与YDYWL增量面板数据为I(1)过程。由于面板数据的不稳定性，应用最小二乘法可能导致伪回归，所以应该分析相关变量的协整关系，进而分析理论模型的长期关系。面板协整检验在面板单位根检验的基础上，本文接着进行面板协整检验，以检验各非平稳时间序列之间是否存在长期均衡关系。本文采用Pedroni(1999,2004)的方法，以回归残差为基础构造出的7个统计量进行面板协整检验。计量结果见表3。表3panelv-stat=-1.38506panelrho-stat=-0.24646panelpp-stat=-9.78986paneladf-stat=-6.36592grouprho-stat=1.49753grouppp-stat=-10.07640groupadf-stat=-5.29545根据Pedroni(1999)，小样本中，paneladf-stat、groupadf-stat检验效果最好，panelv-stat、grouprho-stat检验效果最差，其他处于中间。除panelv-stat是右侧检验以外，其他检验都是左侧检验，10%、5%和1%对应临界值分别是1.625、1.96和2.58。从表可以得到paneladf-stat、groupadf-stat、panelpp-stat、grouppp-stat都在1%的显著性水平下拒绝原假设，所以存在面板协整关系。那么变量之间作用大小及方向又如何呢？本文采用Pedroni（2000，2001）的组间FMOLS方法进行面板协整估计。结果如表4。表4个体单位的FMOLS估计panelmember地区HWZZLSHXFPGLLCMDJYCYTYDYWL1北京0.042.24-0.024.880.34(-19.25)(-3.5)(-29.79)(-1.56)(-1.54)2天津0.011.78-0.011.592(-176.36)(-1.76(-231.02)(-0.36)(-1.5)3河北0.021.510.410.141.35(-55.19)(-1.4(-7.24)(-0.84)(-2.06)4山西0.09-0.770.0252.18(-15.02)(-8.09)(-78.48)(-4.31)(-7.06)5内蒙古0.062.88-0.01-0.390.19(-27.68)(-6.15(-24.82)(-1.70)(-2.84)6辽宁01.07-0.073.310.41(-51.41)(-0.21(-11.04)(-1.98)(-2.16)7吉林-0.071.410.052.240.66(-21.31)(-2.28(-39.76)(-1.38)(-3.49)8黑龙江0.14-0.130.240.661.58(-9.20)(-1.59)(-9.48)(-0.17)(-2.08)9上海0.030.950.025.961.66(-40.96)(-0.09)(-70.90)(-1.86)(-1.2510江苏0.222.040.013.590.71(-12.00)(-1.91(-58.93)(-1.04)(-0.75)11浙江0.210.96-0.16.310.13(-18.05)(-0.15)(-19.56)(-6.19)(-8.61)12安徽-0.040.690.044.341.51(-22.34)(-0.55)(-76.90)(-1.87)(-1.19)13福建0.191.630.021.490.16(-26.84)(-2.14)(-25.11)(-0.47)(-7.97)14江西-0.022.75-0.01-2.281.45(-15.63)(-3.69)(-143.07)(-2.66)(-1.83)15山东-0.011.44-0.092.92.01(-48.02)-0.92(-6.36)(-1.02)(-0.97)16河南0.270.90.043.111.13(-8.66)(-0.27)(-10.25)(-1.27)(-0.43)17湖北-0.030.720.024.041.04(-23.62)(-1.09)(-86.80)(-1.97)(-0.1)18湖南0.170.94-0.037.570.05(-14.59)(-0.15)(-64.01)(-3.47)(-2.87)19广东0.082.510.050.060.4(-56.98)(-6.99)(-31.70)(-1.41)(-10.03)20广西0.210.330.033.580.45(-7.32)(-1.09)(-16.90)(-1.64)(-2.87)21海南0.010.3508.120.15(-30.54)(-1.03)(-223.90)(-2.65)(-3.15)22四川0.162.05-0.195-0.03(-12.82)-2.63(-16.53)(-1.61)(-3.08)23贵州0.161.16-0.03-0.490.94(-18.06)(-0.75)(-161.36)(-4.03)(-0.51)24云南0.140.16-0.023.161.03(-8.90)(-2.10)(-132.01)(-1.2)(-0.09)25西藏00.560.010.861.09(-617.63)(-2.59)(-123.25)(-0.40)(-0.48)26陕西0.061.61-0.041.820.55(-29.68)(-3.45)(-69.07)(-1.49)(-4.61)27甘肃0.090.63-0.040.651.72(-13.72)(-0.93)(-14.05)(-0.17)(-2.18)28青海0.180.920.053.350.39(-19.48)(-0.44)(-74.33)(-4.51)(-9.31)29宁夏01.230-0.011.2(-37.59)(-0.43)(-214.31)(-0.73)(-1.05)30新疆0.19-0.250.08-0.11.35(-11.26)(-4.66)(-36.18)(-1.10)(-1.57)面板估计0.091.140.012.680.93(-268.41)(-2.44)(-384.70)(-5.22)(-7.29)附注：圆括号里的为t统计量。从表4计量结果可以发现：1．模型中五个代表物流水平的变量的面板估计系数均为正，验证了物流的发展对经济增长的正向作用，其中系数JYCYT>SHXFP>YDYWL>HWZZL>GLLCMD，这也反映了这五个物流变量对经济增长相关度是不一样的。3．公路里程密度（GLLCMD）的面板估计系数最小，个体单位的估计系数的符号不确定，不断出现正负交替，这间接表明公路里程密度对经济增长相关性很小，甚至可能没有相关性。这是由于我国交通基础设施的区域构成与国民经济的区域构成存在错位，具体表现在一些经济发展水平相对落后的西部地区在全国交通基础设施中占有非常显著的位置，相反，一些经济比较发达的东部地区却不如中西部，导致东部交通基础设施超高强度运转，而西部的交通基础设施却没有得到充分有效的利用，最终使得物流能力的扩大没有发挥其对经济增长应有的促进作用。4．货物周转量（HWZZL）的面板估计系数较小，个体单位的估计系数的符号不确定，不断出现正负交替，这表明简单的物流数量增加并不能对经济增长产生较大的影响，证实了经济发展到一定阶段后，人们逐渐将对物流数量的关注转移到质量和效率上来。5．社会消费品零售总额(SHXFP)较大的面板估计系数表明社会消费品零售总额增量对经济增长有较大影响。物流需求作为商品需求的派生物，与消费品销售、生产资料市场直接相关，商品市场的规模直接决定物流潜在需求的大小，因此通过扩大商品市场的潜在物流需求来支持经济增长是行之有效的。6．邮电业务总量（YDYWL）的面板估计系数较大，反映了物流信息化程度的发展对经济增长的影响程度较大。这从一定程度证明了，信息技术支撑着现代物流的运作，物流信息化是现代物流发展的必然要求和基石。7．除了内蒙古、江西、贵州、宁夏和新疆以外，其余25个地区的物流业产值（JYCYT）增量与GDP增量存在正相关关系，面板组间FMOLS估计也证实了总体上两者的关系，由于物流业产值不仅包括运输费用，还包括仓储通信等提高物流效率服务产生的价值。安徽、江西、贵州和宁夏出现异常的原因可能是，这4个省均处在中西部地区，经济均不发达，物流发展滞后，物流的现代化、信息化程度不高。五、结论与政策建议本文研究表明：(1)物流业增长与经济增长有显著的正相关关系，两者存在面板协整关系；(2)物流供给能力增长与经济增长正相关性较小；(3)商品市场的潜在物流需求增长是长期经济增长一个重要的因素；(4)简单的物流数量增加并不能对经济增长产生较大的影响；(5)包括了物流数量和物流质量的物流业产值增长与经济增长呈显著的正相关关系；(6)物流信息化程度的发展对经济增长的影响程度较大。本研究对我国现在物流业的发展至少有以下几点含义：发展区域物流支持区域经济增长，不能仅仅依靠物流数量的简单增加，必须繁荣商品市场，扩大物流的潜在需求，提高物流的服务质量，加快物流的信息化、现代化，实现物流业的跨越式发展；平衡中西部物流基础设施建设，减轻东部交通基础设施的运转压力，充分有效地利用西部的交通基础设施。参考文献：[1]丁俊发.中国物流业发展的里程碑.中国物流与采购,2004,12:16～19[2]潘瑞玉.物流业对区域经济增长的实证分析.经济论坛,2006,5:22～24[3]张群,程肖冰.现代物流与区域经济发展.统计与决策,2005,20(12):97～98[4]鞠颂东，李尹松，徐杰.西部物流与区域经济发展.数量经济技术经济研究,2003,2：39～43[5]刘明菲，李兰.区域物流与区域经济互动作用机理分析.工业技术经济，2007,26(3):40～42[6]海峰,张丽立,安进.怎样认识区域物流.中国物流与采购,2003,10:30～31[7]曾文琦.区域物流发展与区域经济发展的关系.福建行政学院福建经济管理干部学院学报,2004，4：40～43[8]李文顺,刘伟,周宏.1952-2002年中国物流增量和GDP增量的协整分析.中国软科学,2004,(12):45～49[9]李力,杨柳.物流产业与国民经济之间关系的实证研究.武汉理工大学学报,信息与管理工程版,2006,28(6):115～123[10]谭清美,冯凌云,葛云.物流能力对区域经济的贡献研究.现代经济探讨,2003,(8):22～24[11]谭清美,王子龙.城市物流对经济的拉动作用研究.工业技术经济,2004,23(1):89～91[12]王惠萍,张敏.上海物流业对经济增长作用的实证研究.上海大学学报(自然科学版),2001,7,增刊:21～27[13]王俊.中国物流业对经济增长作用的实证分析.科技情报开发与经济,2004,14(1):69～70[14]周君.区域物流业对地区经济增长的影响分析.统计与决策,2006,2(下):109～112[15]谢识予.计量经济学教程.上海:复旦大学出版社,2004[16]萧政.面板数据分析.北京:北京大学出版社,2005[17]AndrewLevin,Chien-fuLin,Chia-ShangJamesChu.Unitroottestsinpaneldata:asymptoticandfinite-sampleproperties.JournalofEcomometrics,2002,