长江经济带龙尾地区物流对区域经济增长的影响研究

(重庆工商大学长江上游经济研究中心 重庆 400067)

长江经济带龙尾地区物流对区域经济增长的影响研究

黄 磊 文传浩

(重庆工商大学长江上游经济研究中心 重庆 400067)

本文以长江经济带龙尾地区——长江上游典型地区重庆、四川、贵州、云南为例，并基于1997—2013年的相关数据，运用ADF检验、协整检验、格兰杰因果检验分析了长江上游地区物流发展水平与区域经济增长的关系，同时采用Logistic模型实证研究了长江上游地区物流对区域经济增长的影响。结果表明：长江上游地区的物流业还处于成长期，可对经济增长起到加速推动作用，而这种推动作用的拐点将出现在2026年，即是说距离拐点出现还有十年的黄金发展时期。因此，要促进长江上游地区经济的快速稳定增长，从政策角度看，应该加快交通基础设施建设、培养和引进物流人才、发展第三方物流企业、规划建设国际物流中心。

物流；经济增长；协整检验；格兰杰因果检验；Logistic模型

物流是指把物品从供应地向接受地转移的实体流动过程。物流业是将运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能根据实际需要实施有机结合的活动的集合。现代物流业对区域经济发展的作用已是愈来愈明显，离开了物流，整个区域经济可能就变为一个封闭系统，经济无法与外界交流，也无法正常运行。关于物流对区域经济增长影响的研究，已有学者进行了深入的探讨，且主要侧重于实证研究物流对区域经济增长的影响。学者的实证研究结果表明，物流对区域经济增长确有正向影响，物流的发展可以促进区域经济的增长，代表性的研究如张文杰(2002)[1]，赵冬萍、王晓峰(2007)[2]，何丽红、周文涛、李丹(2007)[3]，李全喜、金凤花、孙磐石(2010)[4]，李虹(2010)[5]，张唯实、赵三英(2011)[6]，但是在同一地区经济发展水平不同的时期与同一时期经济发展水平不同的地区，物流对区域经济增长的贡献程度不同，当区域经济发展水平较低且处于快速上升时期，物流对区域经济增长贡献较大，当经济发展水平较高且处于平稳发展时期，物流对区域经济增长的贡献较小，代表性的研究如殷辉、倪泽强、李道芳(2011)[7]，徐茜、黄祖庆(2011)[8]，范林榜(2012)[9]，张林、董千里、申亮(2015)[10]。在物流业对经济增长的影响机制研究上，则主要集中于物流对产业结构、产业集聚、产业关联、产业支撑、交易成本的影响，姜华(2005)[11]认为物流业的发展由于提升区域产业竞争力并促进区域产业集群的形成；刘湖(2006)[12]认为物流业与三次产业具有较强的关联效应，物流业对三次产业尤其是第二产业具有极强的支撑与推动作用；朱坤萍(2007)[13]认为物流对区域产业具有集聚效应，物流业可促进区域产业结构的优化升级，成为区域经济的增长极；张梅青等(2012)[14]认为物流业作为区域经济系统里的一个子系统，本身就可以促进区域经济增长；赵嘉等(2012)[15]认为完善的物流服务体系可降低交易风险、交易成本与搜寻成本，加速要素在区域之间的流通。

已有文献对物流与区域经济增长关系进行了探讨，研究区域往往集中在东中部发达地区和西北部欠发达地区，而以正处于快速发展的长江经济带龙尾地区——长江上游地区为例，研究物流对区域经济增长作用分析的文献还不多。2014年3月，李克强总理首次在两会上提出，要依托黄金水道，建设长江经济带。2014年9月，国务院又发布《国务院关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》，在《长江经济带综合立体交通走廊规划》附件中指出，到2020年，要建成横贯东西、沟通南北、通江达海、便捷高效的长江经济带综合立体交通走廊。可以看出，国家高度重视长江经济带建设，尤其是物流在长江经济带建设中所起到的支撑作用，长江上游地区作为长江经济带的重要组成部分，涵盖成渝经济区、滇中城市群、黔中城市群、两江新区、贵安新区、天府新区，研究长江上游地区物流对区域经济增长的作用，对加快长江上游地区经济发展，推进长江经济带建设具有重要的作用。基于此，本文将采用Logistic模型，运用ADF检验、协整检验、格兰杰因果检验，对长江上游地区物流对区域经济增长的作用进行定量的边际分析、弹性分析和拐点分析，以期结合长江上游地区物流发展现状与发展定位提出相应的对策建议，促进长江上游地区物流与区域经济又好又快的发展。

一、指标选取、数据来源与模型建立

(一)指标选取

1.物流发展水平。关于物流发展水平的衡量，当前还没有一套官方权威的衡量物流业发展的指标体系，更多的采用货运量(李爱彬、赵翩翩，2011)[16]、货物周转量(鞠颂东、李伊松、徐杰，2003)[17]、客运周转量(徐茜、黄祖庆，2011)[8]、物流总产值(李超峰，2007)[18]、物流增加值(李超峰，2007)[18]等与物流业发展密切相关的指标。出于指标对物流业发展的代表性程度大小以及指标获取难易度的考量，本文选取货运量这一指标来量化衡量区域物流发展水平，一方面现代物流更多强调的是物的流动而不是人的流动，同时货量量去除了距离的扰动，相较于货物周转量更能纯粹地反映区域物流发展水平。另一方面，货运量这一指标的数据基本可以从统计年鉴上较为容易地获取，而物流总产值和物流增加值指标尽管也能反映区域物流的发展水平，但是较难获取权威准确的数据。所以本文采用货运量来衡量区域物流发展水平。

2.区域经济水平。经济增长表现为国内财富的增加，而财富的增加最为直接的表现就是产出的增加，产出的增加分为两种，一种是国家总产出的增加，一种是人均国民产出的增加，从一般生活水平的角度来看，无疑人均国民产出的增加更能代表产出的增加，因为它更能够衡量每一个公民的福利水平。但是本文需要研究的是区域物流对区域经济增长的作用，所以本文选取衡量经济增长水平的指标势必是一个宏观概念，地区生产总值无疑就是对一个地区宏观经济增长水平最直接的反映。值得注意的是，本文探讨的是经济增长而不是经济发展，经济发展要比经济增长的内涵广阔得多，如果说经济增长是量的问题，经济发展则是质的问题，经济发展不仅包含经济增长，还包含投入结构的变化、产出的变化、一般生活水平和分配状况的变化、卫生健康状况的变化、文化教育状况的变化、自然环境和生态的变化等方面(谭崇台，2001)[19]。而这些发展的基本面有些是很难通过指标和数据予以量化，因为经济发展是指随着经济的增长而发生的社会经济多方面的变化，这些变化渗透到国家的每个层面，无处不在。鉴于此，选取地区生产总值来衡量区域经济增长水平。

(二)数据来源

实证分析所采用的数据是1997-2013年长江上游地区重庆市、四川省、贵州省、云南省等四省市的面板数据(见表1和表2)。出于对长江上游地区各省市之间差异分析的考量，研究选用的数据起始年份为1997年，因为1997年为重庆直辖的年份，重庆的行政区划因此次调整而发生了大幅改变，统计口径也随之大幅变化，而2013年为当前最新可获取的权威数据的最近年份，所以本文所选数据的截止年份为2013年。数据来自于中国统计年鉴(1998—2014)、各省市统计年鉴(1998—2014)、《新中国六十年统计资料汇编》等。

表1 “三省一市”1997—2013年地区生产总值 单位：百亿元

续表1

表2 “三省一市”1997—2013年地区货运量 单位：亿吨

(三)模型建立

1.模型假定。本文假定物流对区域经济增长的作用类似于生物成长过程，开始对区域经济增长的作用影响较小，然后逐渐增大，达到峰值后，影响又逐渐趋于平缓，呈现S形过程。对假定给出的解释是在物流发展的初始阶段，由于物流基础设施尚不完善，物流管理尚不健全，物流企业尚不成熟，物流对区域经济增长的推动作用尚不明显，随着物流业的飞速发展，物流基础设施得到完善，管理水平也得到大幅提升，物流企业逐渐成熟壮大，物流对区域经济增长的推动作用越来越突出，呈加速上升趋势，考虑到区域物流市场与区域经济规模在经历一定时期后都会达到饱和值，物流对区域经济增长的推动作用会逐渐减缓，趋于平稳。

2.模型设定。由于假定物流对区域经济增长的作用呈现S形过程，所以本文采用Logistic模型来分析物流对区域经济增长的作用无疑具有较高的相似性和可行性。模型的具体形式如下：

其中，CDPt表示地区生产总值，HYL表示货运量，εt为随机扰动项；t为时间序列，以1997年为初始值1，以此类推；k、a、b为待估参数，k>0，a>0，0

二、数据检验、参数估计与模型分析

(一)数据检验

1.ADF检验。由于经济分析中所涉及的经济变量数据基本是时间序列数据，而大多数经济时间序列数据是非平稳的，如果直接将非平稳时间序列数据当作平稳时间序列数据进行回归分析，很可能出现变量之间实际不存在有意义的关系，而回归结果却得出存在有意义关系的错误结果的“伪回归”现象。所以在使用地区生产总值和货运量进行回归分析之前必须对二者的平稳性进行检验。

由于将原函数进行对数自然对数变换不改变原函数的单调性，并且可以消除异方差和平滑数据，减小序列的波动，所以本文对原始数据进行了自然对数运算。本文使用Eviews8.0软件对长江上游地区及其各省市的地区生产总值(GDP)与货运量(HYL)进行单位根检验，以检验其平稳性，检验结果如表3至表7：

表3 长江上游地区时间序列平稳性的单位根检验结果

表4 重庆市时间序列平稳性的单位根检验结果

表5 四川省时间序列平稳性的单位根检验结果

表6 贵州省时间序列平稳性的单位根检验结果

表7 云南省时间序列平稳性的单位根检验结果

注：表中(C，T，K)分别表示截距项、趋势项和滞后阶数。一般地，如果序列在零均值上下波动，则应选择不包含常数和趋势项的检验方程；如果序列具有非零均值，但没有时间趋势，则只选择常数项C，若序列随时间变化而上升或下降，则选择常数项和趋势项，K的取值依据AIC准则(AIC值为最小时，对应的K值为最优)确定。

由表3至表7可以看出，不论是长江上游地区还是重庆、四川、贵州、云南各省市的LGDP、LHYL及其一阶差分后的ADF统计量值均大于对应的检验临界值，说明长江上游地区及其各省市的LGDP、LHYL与一阶差分都是非平稳序列，但是对应的二阶差分的ADF统计量值均小于对应的检验临界值，说明长江上游地区及其各省市的LGDP、LHYL是二阶单整序列。原序列虽不是平稳序列，却满足协整的必要条件，若能通过协整检验，则原序列之间依旧可以进行有实际意义的回归分析。

2.协整检验。协整是指多个非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的。如果多个非平稳经济变量满足协整关系，则这些变量之间存在长期均衡的关系，尽管一次冲击会使他们在短期偏离均衡位置，但在长期内他们仍旧会自动回到均衡位置(庞皓，2010)[20]。如果这些非平稳的经济变量不满足协整关系，则这些变量可任意分离，相互之间不存在长期均衡关系。协整检验主要有两种方法，一种是基于回归系数完全信息的Johansen协整检验，一种是基于单一方程的EG两步法协整检验。本文采用EG两步法协整检验，第一步，用OLS法作协整回归，由上文可知，地区生产总值与货运量均为二阶单整系列，单整次数相同，满足协整回归前提。第二步，检验协整回归模型残差的平稳性。若残差平稳，则地区生产总值与货运量存在协整关系，若不平稳，则不存在协整关系。仍然采用ADF检验对残差进行平稳性检验，结果如表8。

表8 各地区的协整性检验——残差平稳性的单位根结果

由上表可知，长江上游地区及各省市协整回归模型的残差序列的ADF统计量值均小于对应的临界值，说明残差序列是平稳的，即地区生产总值与货运量之间具有协整性，存在长期稳定的关系，将地区生产总值与货运量进行回归分析是有实际意义的。

3.格兰杰因果检验。本文研究的是物流对区域经济增长的作用，暗含了物流的确可对区域经济增长产生影响的假定，当然物流是否能对区域经济增长产生影响，二者之间的因果关系究竟如何，尚需进一步通过计量检验。而格兰杰因果检验恰是解决这一问题的好工具，格兰杰因果关系确认的原理是如果一个事件X是另一个事件Y的原因，则事件X可以领先于事件Y，即“前因导致后果”(高铁梅，2009)[21]。即采用回归源与回归子的滞后项对回归子进行回归，若回归元滞后项参数整体不显著，则表明回归源不是回归子的格兰杰原因。本文采用Eviews8.0计量分析软件对上述变量进行格兰杰因果关系检验，检验结果如表9。

表9 各地区的生产总值与货运量之间的因果关系检验结果(10%的显著性水平)

由上表可知，在10%的显著性水平下，长江上游地区与重庆市货运量是地区生产总值的格兰杰原因，但是地区生产总值不是货运量的格兰杰原因，表明长江上游地区和重庆市只存在物流对区域经济增长产生影响的单向因果关系。而四川省、贵州省、云南省货运量是地区生产总值的格兰杰原因，同时地区生产总值也是货运量的格兰杰原因，二者之间是互为因果关系，表明四川省、贵州省、云南省物流与区域经济增长之间存在着双向因果关系。需要指出的是贵州省货运量不是地区生产总值的格兰杰原因的P值严格说是大于10%的，但是0.1066与0.1差距不大，小于1%，结合实际经济状况，本文仍拒绝原假设，认为贵州省货运量是地区生产总值的格兰杰原因。

(二)参数估计

1.k值确定。仔细对原模型变形后的线性模型分析不难发现，尽管原模型转化成了普通二元线性模型，但是转化后的模型的被解释变量含有原模型的待估参数k，如不能获取k值，则转化后的模型仍旧不能进行参数估计。实际上k值即为地区生产总值在物流影响下理论上的临界值的倒数，故需探析地区生产总值与时间的关系以估计地区生产总值在物流影响下理论上的临界值与k值。

为了较为准确地反映地区生产总值与时间的关系，先观察二者之间的散点图，以便选取合适的计量模型拟合。

图1 各地区生产总值与时间之间关系的散点图

由各地区生产总值与时间之间关系的散点图可知，各地区生产总值增长大致随时间变化程指数增长，所以选用指数模型进行拟合，结果如表10。

表10 各地区产值的指数函数模型

由表10中调整的可决系数、F值与P值的大小可知，指数模型的拟合效果还是比较好的。2013年长江上游地区的城镇化水平是44.61%，而2005年城镇化水平只有32.77%，平均每年城镇化水平上升近1.5个百分点，至2030年长江上游地区的城镇化水平会接近70%，届时城镇化水平的提升速度将会大幅放缓，城镇化水平会逐渐趋稳，此时区域物流市场需求也会趋稳，因为对物流的需求归根结底还是源自于城市人口的需求，此外至2030年我国老龄化问题也会更加突出，生态环境压力也会更加凸显，区域经济发展水平极有可能在2030年达到稳态水平，故选取2030年的地区生产总值的估计值作为地区生产总值在物流影响下理论上的临界值是较为合理的，将2030年对应的t值34带入表10中的回归模型中即得2030年长江上游地区及各省市的地区生产总值的估计值，也得到了相应的k值，均在表10中可看出。

表11 各地区的Logistic模型

续表11

由表11可知，各回归模型调整的可决系数除了云南省之外均在0.85以上，F值均比较大，P值均在5%以下，说明长江上游地区及各省市的Logistic回归模型的拟合效果总体还是比较好的，回归方程及参数的显著性较强。之所以不拒绝云南省的回归模型，是综合考虑了它的F值和P值的大小以及与模型对显示经济情况的反映程度，不必对模型的检验标准过于苛刻。

(三)模型分析

1.边际分析。边际变化即为微小的增量变化，是指一个经济变量增加一个单位时，引起与它相关的经济变量的改变量。在数学中，边际变化就是指导数，当x在某处的导数为零，二阶导数不为零时，y即在该处取得极值，对应于现实经济生活，当边际值为零时，即为相关经济变量的最大值或最小值，此时为经济决策的最佳点或最差点。本文所进行的边际分析即指货运量每增加一亿吨，会引起地区生产总值增加多少百亿元，具体方程如下：

2.弹性分析。弹性是指一个变量变化的百分比引起另一个相关变量变化的百分比，即解释变量每增加1个百分点，会引起被解释变量增加或减少多少个百分点。本文所指的弹性为货运量每增加一个百分点，会引起地区生产总值增加多少个百分点。当弹性大于1时，说明地区生产总值的增长速度快于货运量的增长速度，即区域经济增长速度快于物流增长速度，区域经济增长对物流的需求大于物流供给，此时物流对区域经济增长有较强的推动作用；当弹性等于1时，则二者均衡增长；当弹性小于1时，说明地区生产总值的增长速度慢于货运量的增长速度，即区域经济增长速度慢于物流增长速递，区域经济增长对物流的需求小于物流供给，此时区域经济增长对物流增长有较强的拉动作用。具体方程如下：

根据以上边际分析公式和弹性分析公式可计算1997—2013年各地区货运量的边际地区生产总值大小和地区生产总值的货运量弹性大小，对应如表12。

表12 各地区边际分析与弹性分析

通过对表12分析可知，长江上游地区及其各省市物流对区域经济增长的边际贡献基本呈递增趋势，物流的确可以促进区域经济增长，长江上游地区物流业的发展对区域经济，尤其是成渝经济区、滇中城市群、黔中城市群，具有集聚效应、乘数效应与支撑效用，可降低区域要素流动的成本，促进区域产业结构优化升级，加快区域经济增长。除去2008年可能受到金融危机影响，致使个别省份的边际贡献突然下降，以云南省最为明显，云南省旅游业十分兴盛，而旅游业在全球金融危机下，是极易受到影响的，而其他省市工业实力相对较强，抵御金融危机的能力较强，而四川省2013年边际贡献值的下降则可能源自于统计误差，因为《国家统计年鉴2014》与《四川统计年鉴2014》对于四川省2013年货运量的统计数据并不一致，《四川统计年鉴2014》的统计数据要高于《国家统计年鉴2014》的统计数据，且高于2013年的统计数据。长江上游地区及各省市的地区生产总值的物流弹性与边际贡献呈现一样的趋势，原因相同。

3.拐点分析。通过对Logistic模型分析已知，存在拐点(HYLt*,GDP*)，当HYLtHYLt*时，货运量每增加一亿吨，引起的地区生产总值的增加量逐渐减小。由数学分析易知，当货运量达到拐点时，Logistic方程的二阶导数为零，即：

解得HYLt*=(lnk-lna)/lnb

根据上式可求得拐点货运量，根据拐点货运量带入Logistic方程可求得拐点地区生产总值，再根据地区生产总值GDPt与时间t的指数方程，可求得达到拐点地区生产总值的年份。结果如表13。

表13 各地区拐点分析

通过表13分析可知，就长江上游地区整体而言，当地区货运量小于67.7070亿吨时，货运量每增加1亿吨，所导致地区生产总值增加的边际贡献值会逐渐增长；当地区货运量等于67.7070亿吨时，货运量的边际贡献值达到最大；当地区货运量超过67.7070亿吨时，货运量的边际贡献值又会逐渐减小。按当前条件发展下去，达到边际贡献最大值的年份为2026年，之后开始减小。长江上游地区各省市的趋势与总体趋势基本一致，除去云南省达到拐点的年份稍早，为2025年。

三、结论与建议

(一)主要结论

1.长江上游地区物流对区域经济增长有较强的推动作用，且这种推动作用还在上升。由上文的格兰杰因果关系检验和Logistic回归模型易知，物流的确可对区域经济增长产生正向的影响，物流业发展可以促进区域经济的增长。同时通过对回归模型的边际分析和弹性分析可知，物流对区域经济增长的边际贡献呈增大态势，区域经济增长对物流业发展的反应是富有弹性的，物流业的发展能够大幅度推动经济增长。

2.长江上游地区物流业发展尚处在成长阶段，还不成熟。一般而言，如果一个地区的物流业相当发达，则该地区因经济增长而对物流的需求就会小于物流的供给，因为物流业已经相当发达了，物流的供给十分充足，此时经济增长与物流发展的关系更多的表现为经济增长对物流业的拉动作用。但是从长江上游地区及其各省市的地区生产总值的物流弹性值可知，长江上游地区经济增长与物流发展的关系更多的表现为物流业对经济增长的推动作用，因为近10年的弹性值基本都大于1，且有继续增大的趋势，反映出长江上游地区对物流的需求大于物流的供给，物流供给尚不充分，物流业发展有待加强。

3.长江上游地区物流业的发展还有十年的黄金时期。由拐点分析可知，长江上游地区及各省市货运量拐点大都出现在2026年，距离当前大约有十年左右的期限，在这约十年的物流业发展的黄金时期，伴随着物流业的发展对经济增长带来的贡献值会越来越大，物流对区域经济增长的推动作用会更加凸显，而长江上游地区的物流业也会经过这十年的发展而逐渐成熟，逐渐满足经济增长对物流业的需求。

(二)政策建议

通过上文的实证分析，长江上游地区物流业发展尚不成熟，物流业对区域经济增长有较强的推动作用，物流业在未来还有近十年的黄金发展时期。为此必须抢抓时机，大力发展物流业，促进长江上游地区经济的又好又快增长。具体而言，主要有以下几点：

1.加快交通基础设施建设。长江上游地区物流业之所以尚不发达，在一定程度上是受制于交通的通达程度，长江上游地区属我国地形第一阶梯与第二阶梯的交界地段，地势崎岖不平，交通便利程度相对东西部的平原地区要差一些。要大力发展长江上游地区物流业，必须构建发达的交通道路网络，建设更为密集的铁路网和公路网，尤其是加快高速铁路和高速公路建设，同时充分挖掘水路运输潜力，积极发展空运，鼓励发展铁水、公水、空铁等多式联运，建成一个完备的长江上游地区综合运输体系，以充分发挥物流对区域经济的支撑作用。

2.培养和引进物流人才。任何一个行业的高速发展，都离不开相关专业人才的智力支撑，长江上游的物流业发展也是如此，需要大量的物流人才投入到长江上游地区物流业的发展之中。一方面，长江上游地区可利用本地区的高等院校和科研院所，培养更多物流专业的高层次人才；另一方面，也可从东部地区引进优秀的物流人才，传播东部地区先进的物流技术和方法。同时，为物流业发展创造一个良好的发展环境，引导人才流向物流业，构建一个“愿意来、留得住、发展好”的物流业人才支撑体系。

3.发展第三方物流企业。第三方物流企业具有专业化、规模化的优势，具有分担企业风险、降低经营成本、提高企业竞争力的功能，在加快物流产业的形成和再造等方面起着重要的作用，已成为21世纪物流发展的主流。所以长江上游地区物流业要顺应时代发展要求，大力发展第三方物流企业，培养一批具有较强竞争力和创新性的第三方物流企业，带动促进区域物流发展水平的提高，大幅降低区域内外要素流动成本，促进区域经济增长。

4.规划并建设国际性的物流中心。长江上游地区作为北丝绸之路、南丝绸之路与长江经济带的交汇地区，不论是在对外文化贸易交流方面，还是对内平衡区域经济发展方面都有着举足轻重的战略地位。长江上游地区物流业的发展要充分利用自身所处的重要战略地位，立足长江上游，面向全国，辐射亚欧，以重庆市为中心建立国际性的物流中心，以成都、昆明、贵阳为副中心建立区域性的物流中心，对大型物流仓库进行自动化改造，引进并应用东部和国际先进的物流技术，实现物流仓储自动化和物流仓储信息资源共享，推进长江上游地区物流业的发展，加快区域经济增长。

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[责任编辑 谭金蓉]

2015-07-07

国家社科基金重大招标项目(11&ZD161)；教育部人文社科基地重大项目(11JJD790026)；重庆市教委人文社科研究项目(KJ120728)；重庆工商大学长江上游经济研究中心2014年度教育部人文社科基地创新项目(1456004)。

黄磊(1991—)，男，硕士研究生，研究方向为区域经济学。

文传浩(1972—)，男，二级教授，博士生导师，研究方向为区域经济学。

F124

A

2095-1124(2015)04-0049-11