物流业在国内消费需求的战略地位和相关发展战略研究

朱志祥 （广东东软学院，广东 佛山528225）

ZHU Zhi-xiang (Neusoft Institute Guangdong, Foshan 528225, China)

1 问题提出

经济增长和产业结构调整在经济发展过程没有很顺利地实现，目前正面临着一些较为严重的障碍和阻力，既有战略产业政策问题上的，又有市场发展和成熟度的问题上的，以及消费水平和消费结构问题上的。其中，国内消费水平在国家经济发展的重要地位越来越被人们所认识和接受，地方政府也越来越重视地方的消费规模、消费深度和消费广度。一个成熟的消费市场涉及当地的人均收入水平、产品技术水平、消费环境、税收政策、社会保障制度、文化传统等一系列社会经济和政治文化因素。

物流产业涉及各类运输、邮政快递、工业生产、贸易服务、信息处理等不同部门，产业关联度比较高，属于需求性基础产业，在国民经济发展中起着重要的作用。物流业连接着生产部门和贸易部门、消费部门，为经济部门提供第三方的支持和终端服务。所以，它与消费者的消费习惯和消费方式存在一定的相关关系。本文通过对国内的部分产业产值和国内消费产值的时间序列进行格兰杰因果关系分析和建立具体的误差修正模型，来确定物流业和国内消费之间的相互关系，为产业结构调整和产业转型提供一定的依据。

2 实证数据分析

因为平稳的时间序列具有良好的统计特性，有利于序列间的统计分析和回归分析，所以对时间序列数理分析前，需要进行时间序列的稳定性检验，以确定数据是否可以使用。在与国内消费水平发展相关的因素选择方面，笔者选择国家统计局发布的统计年鉴关于工业产值数据、金融产业数据、交通邮政业数据和代表国内消费的零售批发产业数据，用于格兰杰因果关系分析。

2.1 时间序列稳定性检验

根据单位根检验理论，通过检验自回归序列的方程特征根是否处于单位圆之内，进而检验该时间序列的平稳性。ADF 检验方法分为三大类：一是有常数均值和时间趋势项的；二是仅有常数均值项的；三是没有常数均值和时间趋势项。其检验过程是从一类检验到第二类检验，再到第三类检验。一般只要满足平稳性检验，就可以不需要进一步的检验。

表1 数据显示，物流产业对数和国内消费对数在原时间序列层面上具有不稳定性，说明该两个变量不能通过原序列的ADF检验。此时尚不能线性回归分析，还需要进行变量一阶差分的序列的ADF 检验。

表1 原序列单位根检验表

表2 一阶差分序列单位根检验表

表2 统计分析数据说明了在一阶差分时间序列形式上，物流业对数和国内消费对数ADF 值在（C,T,1）模式下时间序列具有同价的稳定性，即LGJT～I（1），LGPF～I（1）。

在图1 中可以看出，两者之间存在着一个长期稳定的关系。同样对1979 年至2012 年的国家统计局统计的工业产值、金融产值进行单位根检验，均能在1 阶差分序列检验平稳。

2.2 序列Granger 因果关系分析

对于两个稳定的时间序列变量来说，Granger 因果关系模型可以表示如下：

μ1t和μ2t是互不相关的白噪音。假如αi为非零序列，可以说Xt导致Yt；同理，假如δj为非零序列，可以说Yt导致Xt；假如αi、δj为非零序列，可以说Xt、Yt存在反馈关系，彼此互为对方的原因。在上面的变量的单位根检验，确定了物流业对数、批发零售业对数、金融业对数、工业对数等4 个时间序列同在一阶差分序列是稳定的。所以，首先就其他3 个时间序列对数与批发零售业对数的Granger 因果关系进行检验（见表3）。

在滞后阶数2、3、4，Granger 因果关系检验拒绝物流业对数序列不是批发零售业对数序列的Granger 原因，也即是说，交通物流业能够在短期和长期范围内Granger 引起批发零售业。金融业对数序列和批发零售业对数序列在滞后2、3 阶数时互为Granger 原因，在滞后阶数为4 时则彼此不存在Granger 因果关系。

在时间顺序上，前期的物流业的发展能够带动后期的国内批发零售的兴旺，两者之间存在前后因果关系。按照经验判断，一个地区的交通基础设施平台建设能够提升当地的经济发展水平和一定程度上改善当地的消费结构。

2.3 序列协整分析

表3 Granger 因果关系检验表

首先，对物流产值对数和批发零售产值对数的水平变量进行回归处理，得到如下的回归结果：

回归结果看出，虽然常数项和自变量通过了显著性检验，但D.W.数值过小，可能存在一阶自相关的情况。为此，需要对变量进行广义差分回归分析，得如下回归结果。

D.W.数值明显提高，消除了残差序列的自相关问题。而且自变量和AR（1）的t值通过了显著性检验。自变量系数大于1，可以看出交通基础设施建设和物流平台建设对国内消费体系的较大的影响弹性。这时可以说，国家交通基础建设政策将大幅度地带动国内的消费水平等提高。根据Engle—Granger 的协整理论，对残差进行单位根检验其稳定性，残差序列平稳则存在协整关系，并据之可以通过误差修正机制描述变量间的长期关系。经过回归分析后，得到回归残差序列时序图，初步认为该序列是稳定的（如图2 所示）。

现在，对回归模型的残差序列进行ADF 检验。由于回归模型中已经包含了常数均值项，残差序列检验模型应使用不含常数均值和时间趋势项的检验方式来进行ADF 检验。结果如表4。

从表4 可以看出，残差序列的ADF 统计数值（-3.926225）小于显著性水平5%下的临界值（-3.562882），拒绝原假设，该检验变量存在协整关系。所以可以说，零售批发对数对运输邮政业对数回归的残差是I（0），即平稳的，两变量的回归方程是静态、长期的。同时，可以通过误差修正模型表示这两个变量的长期存在的回归关系，以使短期的某些偏离得以修正调整。

2.4 误差修正模型的构建

根据上面的分析，将上一期的非均衡误差加入回归模型内，重新运用最小二乘法建立一个误差修正模型，结果如下：

表4 残差序列ADF 检验表

两个变量通过t检验，说明这两变量与解释变量之间存在明显线性关系的，且误差修正系数为负，符合反向修正机制。同时，D.W.显著，P值为0.0688，该误差修正模型不存在序列自相关。误差修正模型由于其短期波动回归的属性，有这样的明显含义，一是其具有均衡的偏差调整机制，对于偏离长期平衡的波动，误差修正项以（-0.3062）的力度，方向与偏离相反，调整修正使其回归至长期趋势曲线上；二是变量的短期波动影响处理，对于在短时期内，物流业波动每变动1 个单位，国内消费量将同向变动0.8414 个单位。就长期趋势上说，根据上一个序列回归模型，物流业产值正变动会以同向1.0786 系数带动国内消费的增长。

3 结 论

在时间序列检验过程，虽然两个部门的产值增长都处于不稳定的状态，但是彼此存在着较好的协整关系。在误差修正模型中，常数项的t检验没有通过，只说明模型的开始点存在出入，并不会影响到模型得到的两个变量系数。也就是说，误差修正模型的变量系数能够解释变量间的因果数量变化。通过一系列的检验和模型处理，可以看出，在现阶段中交通运输业对国内消费的水平影响非常显著。误差修正模型的结果说明，无论短期还是长期的阶段，物流结构优化和合理健康发展都会引起下一时期的国内消费的同向增长。

长期以来，我国经济发展中国内消费受困于运输物流部门的各类环节分割化，特别在库存仓储、区域配送环节尤为突出。由于交通邮政运输部门产业结构涉及多个部门，如果要推动国内消费、有效地影响和调整国内消费层次和消费结构，地方部门应该在物流基础设施系统建设做好科学设计，合理统筹和规划区域配送体系。地方政府应市场需求为导向，认真执行国家和地方的各项交通管理法律法规，制定相应的扶持政策和管理制度，促进当地物流业的各要素聚集。大力引进物流工程和管理类型的人才，做好地方物流企业的生产经营，切实提高物流运行效率和服务水平。

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