福建省物流业与第三产业经济增长的长、短期关系——基于协整理论和误差修正模型检验

李新光，黄安民

(1.武夷学院商学院，福建武夷山 354300;2.华侨大学旅游学院，福建泉州 362021)

福建省物流业与第三产业经济增长的长、短期关系
——基于协整理论和误差修正模型检验

李新光1，黄安民2

(1.武夷学院商学院，福建武夷山 354300;2.华侨大学旅游学院，福建泉州 362021)

运用协整理论定量研究福建省物流业发展与第三产业经济增长的互动关系，研究结果表明，福建物流业与第三产业经济增长之间存在一种长期稳定的协整关系;同时通过建立误差修正模型，分析其长、短期影响关系。在此基础上，提出完善基础设施等发展物流业的措施。

物流业;第三产业;协整理论;误差修正模型

一、文献回顾与选题意义

物流业对经济增长的贡献的研究成为学术界研究的重要议题。目前，已有相当一部分学者对福建省物流业发展作了研究，如吴水森［1］对福建省物流发展与经济增长进行了协整分析，就物流对经济增长的短期与长期作用得出了重要结论。江恒［2］分析了区域经济与区域物流发展的辩证关系，最后提出发展福建地区经济的相关建议;陈晓玥［3］对福建区域经济与区域物流关系进行了协整分析，得出了福建省物流业与区域经济增长之间的定量关系，并对模型进行了分析和解释;陈由谷［4］对福建区域物流平台SWOT发展战略进行了探讨;邱伟杰［5］分析了“鼠标”时代的海西区物流业发展的关系问题;林小虾［6］分析了福建省第三方物流供应链能力战力匹配问题;吴哲敏［7］分析了平潭建设对福建物流的增益作用;刘丹［8］分析了福建省区域生鲜蔬果物流中心的构建;周雄［9］对福建现代农产口物流的发展进行了分析;李权［10］分析了福建物流业发展面临的挑战与策略。

另外，国内许多学者着重研究了其他省市物流业与经济发展的关系问题。如陈虎、杨勇攀［11］通过对四川攀枝花市的区域经济发展状况与物流水平之间关系运用Granger因果关系检验及协整分析加以研究，在此基础上，为地方的政策制定提供建议。吴杰［12］利用计量经济学方法对广州市物流业与区域经济发展进行了实证分析;李虹［13］运用层次分析法分析了我国区域物流发展现状及其对区域经济的影响;田振中［14］对河南省物流业发展与经济增长关系进了实证分析;张敏［15］对惠州物流业与经济发展作了相关性分析;邵玲［16］利用单位根据检验对FDI与三大产业结构的关系进行了研究;邱冬阳［17］运用单位根检验、Granger因果检验、协整、误差修正模型等方法对重庆市1980—2008年金融发展和产业结构升级的指标数据，进行实证研究，系统分析了二者的内在联系。可见，国内学者对其他省份物流业与经济发展的关系作了许多的研究。

可见，从现有文献资料来看，研究福建省物流业的发展的情况可以分为两种:一类学者集中运用了定性分析方法，这类学者占有大多数;第二类是少部分学者运用定量分析的方法，但是大多都是集中研究物流业与经济增长的关系。而重点对第三产业与物流业发展关系进行研究的学者非常少，从国内目前的文献来看，仅有学者采取边际分析与弹性分析方法分析了福建省物流业对第三产业影响(陈晓玥［18］)，该文主要是运用了边际分析与弹性分析的西方经济学方法。可是，福建省物流业与第三产业发展之间到底存在一个怎样的关系，这种关系的产生究竟是由什么原因导致，两者在发展过程中是否存在一种长、短期的影响关系，却付之阙如。由此看来，实证分析并准确把握物流业与第三产业之间的发展关系具有重要的理论和现实意义。据此，本文运用计量经济学的协整理论及误差修正模型对第三产业与物流业的发展关系进行定量分析，为推动第三产业与福建物流业的发展制定决策提供一定的科学依据。

二、数据分析、模型建立与实证检验

(一)数据分析与数据说明

1.指标的选取

(1)第三产业产值指标:本文采用第三产业产值来衡量福建省第三产业的发展程度，记为SC。

(2)区域物流能力发展的指标:由于国内对于物流的有关标准与统计方法的缺乏，在作物流统计的时候无法查询一个专门物流产值指标。根据国内许多学者的做法，本文选择福建省统计年鉴中的“货物周转总量”作为衡量区域物流能力发展水平的指标，记为WL。

2.数据的来源与处理

(1)数据来源。本文选取了1980—2009年福建省第三产业产值(SC)，“货物周转总量”(WL)的年度数据来对福建省第三产业与物流业的发展之间关系进行实证研究，数据来源于福建省统计局《福建统计年鉴2010》。

(2)处理。为了消除物价因素对第三产业产值的影响，本文对福建省统计年鉴中的按当年价格计算的第三产业原始数据作了处理，即以1980年不变价格为基础进行修正，得出新的数据来代替第三产业的发展水平，记为XSC;货物周转量不会受价格指数的影响，故不作修正。

为得到平稳序列，分别对各个变量取自然对数，这种变换能够消除变量之间的异方差性，并且不改变变量之间的协整关系和短期调整模式，从而提高估计的可靠性;同时，也便于考察物流业增长对第三产业经济增长的弹性。因此采用XSC、LM的自然对数形式，分别记作 LNXSC、LNWL。本文采用的计量软件是EVIEWS 6.0。

(二)时间序列的单位根检验

如果一个序列在成为稳定序列之前必须经过d次差分，那么这个序列称为 d阶单整(integration)，记为I(d)。在具体应用协整理论进行时间序列分析时，首先必须检验被分析序列是否同为I(d)序列，进而才能判别其协整性。很多时间序列具有非平稳性的特征，如果事先不考虑时间序列的平稳性而直接对非平稳性数据进行线形回归，很可能会出现“虚假回归”(Spurious Regression)，即变量之间实际上并不存在任何线性关系，但相关的检验又都很显著，从而导致这种回归模型的结果毫无意义。判别变量时间序列的平稳性检验又称“单位根检验”(Unit Root Test)，其方法通常有DF检验法、PP检验法和ADF检验法。由于大部分时间序列数据可能存在高度的自相关，所以在实证中我们通常使用的单位根检验方法是ADF检验，其模型为:

模型Ⅰ(无常数项、无趋势项):

模型Ⅱ(有常数项、无趋势项):

模型Ⅲ(有常数项、有趋势项):

其中Δ表示一阶差分，原假设为:H0:ρ=1，即{yt}为非平稳序列;H1:ρ＜1，即{yt}为平稳序列。检验时从模型Ⅲ开始，然后模型Ⅱ，模型Ⅰ，当检验结果拒绝零假设，原序列不存在单位根，则为平稳序列，停止检验。只要其中一个模型检验结果拒绝零假设，就可以认为时间序列是稳定的。否则，就不是稳定的。其中滞后项p的选择1。从LNXSC、LNWL的趋势图(见图1)，我们可以看出二组数据均明显存在上升趋势，这说明LNXSC、LNWL的年时间序列数据都不是由稳定的随机过程生成，因为它们明显不具有固定的期望值。因此，在协整分析之前，我们先对变量进行单位根检验(unit root test)，检验变量是否平稳。只有同阶单整的非平稳时间序列之间才可能存在协整关系(Cointegration)。

图1 LNXSC，LNWL趋势图

从表 1 可以看出，变量 WLt、XSCt、LNXSCt和LNWLt原时间序列的ADF统计值都大于10%的临界值，因此，这三个序列都是非平稳的。而在其一阶差分中，dLNWLt三种形式的ADF值都小于相应水平的临界值，dLNXSCt的(C，0，1)(C，t，1)检验形式的ADF值小于1%的临界值，可以拒绝原假设，所以，两个一阶差分序列都不存在单位根，都是平稳的。因此，LNXSCt和LNWLt时间序列都是一阶单整，即LNXSCt～I(1)，LNWLt～I(1)可以进行协整分析。

表1 单位根检验表

(三)协整检验

虽然时间序列变量通常都是非平稳的，但是在用传统的单方程线性回归方程研究某两个经济变量的关系时，它们的某种线性组合却有可能是平稳的。这就将有可能出现伪回归现象。为了克服该现象的产生，我们必须对变量间的关系进行协整检验。本文采用Engle和Granger 1987年提出的E－G两步法，检验LNXSCt和LNWLt之间是否存在协整关系。如果它们是协整的，则它们之间存在着一个长期稳定的均衡关系。

第一步:运用OLS法进行协整回归，分别得到协整方程(长期均衡方程)。

存在明显的正自相关性，故运用广义最小二乘法进行修正:

运用广义最小二乘法，得到修正后的协整方程为:

由检验结果可知，修正后的协整方程不存在异方差和自相关现象，协整模型效果良好。

第二步:检验上述回归方程残差序列的平稳性。记(2)式回归方程残差为e。协整关系存在的一个重要条件就是协整回归方程的残差序列是平稳的。若残差序列是平稳的，则变量之间的关系是协整的。反之则不是协整的。所以必须对残差序列的平稳性进行检验。检验方法也采用单位根检验(ADF检验)。检验结果见表2。

表2 ADF检验结果

可见，残差序列e的三种形式的单位根检验统计量均小于显著性水平1%的临界值，从而可以认为残差序列e是平稳的，即e～I(0)。表明变量LNXSCt和LNWLt之间存在协整关系，即物流业与第三产业经济增长之间存在长期稳定的均衡关系。这也证明上述长期均衡模型的变量选择是合理的，回归系数具有经济意义。从协整方程(2)可以看出，货物周转总量(自然对数)的系数为0.985 85，即货物周转总量关于第三产业XSC产值的长期弹性为 0.985 85，说明从长期来看，货物周转总量每增加1个百分点，XSC产值便会增加0.985 85个百分点。可见，货物周转总量与第三产业之间是显著正相关关系，物流业的发展能促进第三产业经济增长。

(四)因果关系检验

协整检验显示变量之间存在长期均衡关系，但是变量之间是否具有因果关系，还需要进一步检验。如果变量x有助于解释y，即根据y的前期值对y进行回归时，如果再加上x的前期值，能够显著地增强回归的解释能力，则称x是y的Granger原因，否则称为非Granger原因。

由表3可以得出，从长期来看，在5%的置信水平下，不是论是对LNXSC与LNWL，还是XSC和WL的检验，第三产业不是货物周转量的Granger原因，而货物周转量是第三产业经济增长的Granger原因。

表3 变量的Granger因果关系检验结果

(五)误差修正模型

误差修正模型(ECM)也是由Engle和Granger于1987年提出的，是一种具有特定形式的计量经济模型。其基本思想是如果变量之间存在协整关系，则表明这些变量之间存在着长期均衡的关系，而这种长期均衡的关系是在短期波动过程的不断调整下得以实现的。也就是说，大多数经济时间序列具有长期的均衡关系是因为有一种调节机制——误差修正机制——在起作用，防止了长期均衡关系出现较大的误差。既然 LNXSCt和LNWLt之间存在协整关系，我们可以建立D(GLNXSCt)和 D(GLNWL)的误差修正模型。D(GLNXSCt)和 D(GLNWLt)的误差修正模型如下:

不存在自相关。Heteroskedasticity Test:White=4.945 501，Prob.Chi-Square(14)=0.986 6，不存在异方差。该式考虑了物流周转量本期，误差项，滞 后 一 期 及 滞 后 二 期 的 影 响，ECMt－1、D(GLNWLt－1)、D(GLNWLt－2)等 系 数 分 别 通 过1%，10%，5%的检验，只有D(GLNWLt)项勉强通过10%的检验。考虑到F统计量通过5%检验，所以该误差修正模型各项系数显著通过总体性检验，模型整体的对数似然函数值较大，AIC与SC相当小，说明模型整体解释力较强;但是模型的修正Adj－R2偏小，这说明模型的标准误差较大，这也说明了还有一些因素影响了第三产业经济增长的波动，这也符合事实，毕竟物流业只是第三产业中一个很小的部分。误差修正项ECMt－1通过了1%显著水平的检验，且误差修正项ECMt－1系数为负，符合反向修正机制:负的误差修正项系数表明ECMt－1的修正机制是当 ECMt－1＞ 0 时，ECMt－1对D(GLNXSCt)有减小的作用;反之，当 ECMt－1＜0时，ECMt－1对D(GLNXSCt)有增加的作用。

由式(3)可以看出，货物周转量关于第三产业经济增长的短期弹性为0.18，这说明从短期来看，货物周转量每增加1个百分点，GDP便会增加0.18个百分点。误差修正项系数为负，符合反向修正机制，这反映了第三产业经济增长受货物周转量影响的短期波动规律。误差修正项系数的大小反映了短期偏离长期均衡的调整力度。误差修正项系数估计值为－0.55，说明了货物周转量的短期波动向长期均衡调整的力度为55%，这表明若出现偏离长期均衡方程的情况，变量重新回归到长期均衡方程的速度较快，长期稳定关系的失衡对短期LNXSC的影响较大。

三、结论及分析

根据以上实证分析，可以得到以下几点结论:

(1)从协整分析可以看出，福建省第三产业发展与货物周转量之间存在着长期均衡关系，货物周转量增加促进了第三产业经济的增长，但其弹性系数为0.985 85，对第三产业的促进作用并不明显，说明福建省物流业发展环境还不完善，对第三产业经济增长的影响很小，这就要求福建物流企业应转变观念，完善物流业发展所需要的环境和基础设施。

(2)从Granger因果检验结果来看，福建省第三产业经济增长不是物流业发展的原因，这是因为，运输网络的完善，物流供给能力的提高，将促使物流辐射范围增大，促进物流业的发展，进而促进GDP增长，而福建省交通、基础设施建、政策、金融、投资、生产、土地、交通、税务等各方面环境还有所欠缺，致使经济的增长无法有效地带动物流供给能力的提高。而物流业的发展是第三产业经济增长的Granger原因，认为物流业增长带动了福建省第三产业的快速增长。因此，要把物流业的发展放在更加重要的位置来考虑，把物流业作为经济社会发展的重要产业来培育，充分认识物流业对第三产业发展的重要意义;充分发挥物流业对带动社会就业，增加第三产业产值，刺激消费的重要作用。通过发展物流产业，可以促进产业结构的合理化。产业结构的合理化是以第三产业的发展水平来衡量的，而物流产业是第三产业，它的发展将带动交通运输业、商贸业、金融业、信息业和旅游业等多种产业的发展，对第三产业的发展起到积极的促进作用，使地区产业结构得到优化升级，从而促进地区经济的发展。

(3)从误差修正模型来看，在短期内，当期GLNXSCt除了受当期的GLNWLt的正向影响外，GLNWLt对GLNXSCt短期平均弹性为0.18;此外，当期GLNWLt的还受到上两期货物周转量GLNWLt－1、GLNWLt－2的反向影响。误差修正项系数为－0.55，它表示的是调整均衡偏差的幅度，即长期均衡趋势误差修正项对均衡偏差的调整幅度为55%，这表明若出现偏离长期均衡方程的情况，变量重新回归到长期均衡方程的速度较慢其调整力度比较显著，就是说，长期稳定关系的失衡对短期第三产业的影响较大。此外，和长期相比，短期内货物周转量对第三产业的弹性系数小于长期的弹性系数;过去两期物流产值对第三产业的短期弹性明显大于其当期弹性，且两者符号相反，说明变动方向并不一致，这表明福建省的物流业还处于初级阶段，未形成一定的规模，因此，在短期内无法推动第三产业的增长，反而对第三产业的增长起了一定的阻碍作用。

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On the Long-term and Short-term Relationship between the Logistics Industry and the Growth of Tertiary Industry in Fujian Province——Based on Cointegration Theory and Error Correction Model

LI Xin-guang1，HUANG An-min2
(1.Business School，Wuyi College，Wuyishan 354300，China;2.School of Tourism，Huaqiao University，Quanzhou 362021，China)

Based on the cointegration theory in econometric，this paper conducts quantitative analysis on the interaction of the economic growth between logistics industry and the tertiary industry in Fujian Province.Results show that there is a long-term and stable cointegration relationship between them.By building error correction model，this paper analyzes its long-term and short-term influencing relationships.Finally，this paper puts forward some measures to develop logistic industry by improving infrastructure facilities.

logistics industry;the tertiary industry;Cointegration Theory;Error Correction Model

F127

A

1674－8425(2011)07－0049－06

2010－11－12;

2011－06－18

李新光(1980—)，男，湖南娄底人，硕士，讲师，研究方向:物流经济学等;黄安民(1964—)，男，湖北新洲人，博士，教授，研究方向:旅游、管理学等。

(责任编辑 邝坦励)